SDR4All : Faire de la radio logicielle une réalité accessible à tous

la radio logicielle
Repères
SDR4All :
Faire de la radio logicielle
une réalité accessible à tous
Mots clés
Radio Logicielle,
Radio Cognitive,
Gestion du Spectre,
OFDM
■ Matthieu De Mari1, Leonardo S. Cardoso1, Sylvain Azarian1, Mérouane Debbah1, Pierre Jallon2
Supélec, Chaire Alcatel Lucent 1, CEA 2
Historique de la radio logicielle
et de SDR4All
La radio logicielle est un concept issu des travaux de
Joe Mitola en 1999 [0]. Joe Mitola a proposé un concept
intitulé Radio Logicielle ou Software Defined Radio, qui
permet, idéalement, à des équipements de pouvoir communiquer avec n’importe quel standard, en ne modifiant
aucun élément matériel mais seulement par modification
du logiciel embarqué. Ce concept jouera un rôle essentiel dans les communications mobiles de demain. Il permettra de reconfigurer les systèmes radio par logiciel et
de manière dynamique, afin de faire cohabiter les nombreux standards de communication actuels et à venir (par
exemple le LTE et la 3G) au sein d’un même équipement,
d’optimiser l’utilisation des ressources radio, et de réduire
le matériel spécifique et les interventions sur site. Cette
technologie, si elle peut paraître très simple au premier
abord, soulève en fait de très nombreuses difficultés technologiques, en particulier dans des contextes de mobilité
accrue et de débit élevé.
L’idée de développer une radio logicielle pour tous
(SDR4All), Plug-and-Play a pris forme en avril 2008 lors
d’un meeting d’un projet Inter-Carnot Terrop (Technologies for Terminals in Opportunistic Radio Applications)
sur les réseaux cognitifs et opportunistes à Berlin. Devant
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i
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Dans cet article, nous présentons les potentialités de SDR4All (littéralement, Software Defined Radio for All). Il s’agit d’un nouvel
outil SDR permettant de réduire de façon significative les difficultés techniques liées à l’étude, la création et l’implémentation
d’algorithmes de radio flexible. SDR4All est un outil logiciel programmable utilisant des cartes radios, destiné aux chercheurs, aux
étudiants et aux ingénieurs. Cet outil permet de réaliser simplement l’implémentation logicielle de différents schémas de communications sans fil entre deux ordinateurs.
Dans ce qui suit, nous prendrons un exemple d’implémentation
basée sur la technique de multiplexage OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) qui nous servira à décrire SDR4All
et à mettre en évidence ses performances réelles en termes de
transmission/réception dans les canaux sans fil de la bande de fréquence ISM, située à 2,4 GHz.
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le manque d’outils pratiques sur le marché pour démontrer les performances de leurs algorithmes de “Sensing” et
de théorie des jeux dans des conditions réelles, Mérouane
Debbah et Pierre Jallon, deux anciens élèves de l’Ecole
normale supérieure de Cachan et membres du projet Terrop, décident de développer une radio logicielle avec une
interface Matlab facile à utiliser par l’ensemble de la communauté de traitement du signal.
L’objectif principal est de permettre aux étudiants et
chercheurs de valider leurs idées algorithmiques dans
des conditions réelles, tout en conservant un langage de
programmation de traitement de signal haut niveau. Dans
un marché de télécommunications où les cycles d’innovation sont très courts, ils réalisent également le potentiel
d’un tel produit en termes de transfert d’innovation vers
l’industrie, en réduisant le gap entre la théorie et les simulations, et en étant au plus proche des contraintes produits. Le projet reçoit d’ailleurs très tôt l’encouragement
de plusieurs laboratoires de recherche privés et publics
(Alcatel-Lucent, Bell Labs, Supélec…) afin d’accélérer
le développement de prototypes produits et de rendre la
recherche française plus compétitive. Dans un premier
temps, ils développent une interface pour les cartes radios
USRP sur un site public. Devant le succès que connaît
le site, et suite aux nombreuses imperfections de la carte
USRP radio, ils décident de se lancer dans la production
S
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s
In this contribution, we describe the potential of SDR4all (Software
Defined Radio for all) to solve the bottlenecks and reduce the innovation cycle related to the design and implementation of flexible
radio algorithms. SDR4all is a programmable software tool with
radio cards for wireless researchers, students and engineers.
It enables to implement in software any wireless scheme between
two laptops. Using an flexible orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) based implementation example, we describe the
tool and show the performance of the transmission on a real wireless channel at 2.4 GHz ISM band.
■ SDR4All : Faire de la radio logicielle une réalité accessible à tous ■
Figure 2. Représentation schématique montrant la complexité
du passage de la théorie à la pratique.
Figure 1. Le dispositif SDR4All.
d’un dispositif SDR (Software Defined Radio) française
améliorée avec la technologie MIMO. Sylvain Azarian,
spécialiste radio, les rejoint en octobre 2009 pour participer activement au développement de la carte.
1.De la nécessité de simplifier la transition
de la théorie vers la pratique
L’un des problèmes qui rend la conception et le développement si lents en R&D, plus particulièrement dans le
domaine des télécommunications, est l’absence d’outils
pour mettre simplement en pratique des théories basiques.
N’ayant pas de solutions techniques simples à utiliser,
les théoriciens du domaine des télécommunications réalisent souvent des simulations qui ne tiennent pas compte
de certains aspects pratiques. L’enjeu est alors de réduire
et simplifier ce passage de la théorie à l’expérimentation
pour accélérer de façon significative la mise en pratique
concrète d’idées innovantes.
Notre choix s’est porté sur le logiciel Matlab, qui est
un outil simple, complet, intuitif et très largement répandu
dans les divers domaines de l’ingénierie, de la recherche
et de l’éducation. Il s’agissait alors de proposer une interface, directement implémentée sous Matlab, utilisant
les outils classiques de traitement de signal pour réaliser
directement des implémentations en utilisant SDR4All.
L’intérêt de recourir à Matlab en tant qu’interface pour
SDR4All était double : au-delà de sa notoriété, ce logiciel correspondait à un standard, qui ne nécessite aucune
connaissance supplémentaire en programmation (C, Assembly, VHDL…).
Enfin, SDR4All a aussi pour vocation de proposer un
développement hardware, à la fois simple, complet et peu
onéreux comparé aux solutions déjà existantes (cf [1, 2,
3, 4]), qui permettait à l’utilisateur d’implémenter facilement toutes ces manipulations. Les besoins de la communauté scientifique pour un tel outil de radio logicielle
peuvent être résumés de la façon suivante :
• Réaliser des tests, en utilisant des contraintes réalistes,
• Utiliser des modèles réels de canaux,
• Vérifier la faisabilité d’un algorithme et fournir les preuves de sa validité,
• Permettre de se familiariser avec les problématiques
liées aux systèmes sans fil,
• Créer des schémas d’expérimentation simples pour la
mise en pratique de problèmes théoriques, permettant la
validation d’hypothèses émises.
C’est en réponse à ces différents besoins que nous proposons SDR4All [5], une solution basée sur le concept
de Software Defined Radio (SDR) [6,7,8], pour permettre
l’implémentation d’algorithmes et leurs tests, en utilisant
des transmissions réelles, mêlant simplicité de l’environnement et langage de programmation de haut niveau. Nous
allons dans ce qui suit proposer une évaluation détaillée
de SDR4All et la description de ses caractéristiques aux
travers d’exemples simples.
2. Un outil d’évaluation SDR
SDR4All se décompose en deux parties distinctes,
matérielle et logicielle :
• Une partie hardware, conçue pour échantillonner le signal,
• Une partie plug-and-play, qui réalise l’interface, par
USB, entre SDR4All et un ordinateur, pour visualiser et
traiter simplement le signal, au gré de l’utilisateur.
La partie hardware repose sur l’utilisation d’un module radio existant : l’USRP [9]. Bien sûr cette suite logicielle sera compatible avec les prochains modules radio
développés par SDR4All (figure 1 et [5]) qui seront disponibles fin 2010.
L’USRP est organisée de façon modulaire autour de
deux modules : • Une carte mère, qui organise les échanges d’informations avec l’ordinateur, la génération et la distribution
des signaux d’horloge, la conversion analogique / numérique et enfin le filtrage numérique
• Au moins une carte fille (4 au maximum) qui réalise
les traitements analogiques nécessaires pour assurer la
conversion des signaux radios depuis leur fréquence de
travail vers une fréquence intermédiaire.
Nous avons ainsi choisi d’utiliser une carte-fille USRP,
la RFX2400, qui fonctionne dans la bande de fréquence
de 2,4 GHz, classiquement utilisée pour le wifi (norme
802.11b&g), le Bluetooth et autres systèmes WiMax. Nous avons également utilisé deux antennes VERT2450,
unidirectionnelles, conçues pour fonctionner dans une
plage de fréquence comprise entre 2,4 GHz et 5 GHz. Le
tableau 1 résume la configuration de notre dispositif.
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Figure 4. Structure de la chaîne de transmission OFDM.
Figure 3. Schéma de la chaîne de communication OFDM.
Paramètres
Valeurs
Bande de fréquence
ISM : 2,4 GHz ~ 2,49 GHz
Largeur de la bande d’écoute
20 MHZ
Canaux
1 à 13 (802.11)
Puissance totale en mode TX
20 mW
Bande passante du signal
Jusqu’à 16 MHz
Tableau 1. Paramètres du dispositif.
Comme expliqué précédemment, l’interface de communication avec SDR4All est directement implémentée
sous Matlab, et permet donc l’utilisation de toutes les
librairies Matlab classiquement utilisés en traitement de
signaux (DSP toolbox, Digital Signal Processing).
L’interface logicielle SDR4All permet de positionner
depuis le programme utilisateur, à tout moment, la bande
passante et la fréquence centrale, à la fois en mode émission et réception.
Le dispositif est ainsi capable de transmettre à partir
de vecteurs I/Q et de recevoir pendant un certain temps un
signal et de le restituer sous forme d’un vecteur d’échantillons I/Q. Il est alors aisé de mettre en œuvre des traitements basiques du signal échantillonné : opérations points
par points, modulation, opérations sur des paquets, etc.
Cette chaîne de communication intégrée est présentée sur
la figure 3.
3. Chaîne Radio OFDM
Notre démonstration est basée sur une transmission
utilisant un schéma OFDM. Cette chaîne de transmission
est en mesure de transmettre des flots d’informations de
taille variable, divisés en deux parties, comme explicité
sur la figure 4 : un mot de synchronisation, et l’information utile en elle-même.
Le multiplexage par répartition orthogonale de la fréquence (Orthogonal Frequency Division Multiplexing,
OFDM) est une technique de modulation multi-porteuses
à base de transformée de Fourier rapide. D’un point de vue
implémentation numérique, les systèmes OFDM transmettent les données par blocs : le flux originel de données
de débit R est multiplexé en N flux parallèles de débit
R/N. Il s’agit bien d’un multiplexage fréquentiel puisque
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les données sont transmises sur N canaux différents. Afin
d’effectuer cette transmission, au lieu de transmettre les
données en série comme le font les systèmes mono-porteuses, les schémas OFDM transmettent les données par
blocs en introduisant aux informations utiles de la redondance (appelée intervalle de garde) dont la structure cyclique permet, à l’aide de transformées de Fourier, une
inversion simple (scalaire) du canal de propagation.
Deux modes peuvent être configurés : transport de
données et sondage de canal. Ils seront détaillés en détail plus loin. La synchronisation est constituée de npre
éléments, transmis au moyen d’une modulation BPSK
(Binary Phase Shift Keying). Cette synchronisation est
nécessaire et permet de détecter correctement non seulement l’information dans sa globalité, mais également des
variations de phase, dues aux imperfections de la boucle
à verrouillage de phase, qui est utilisée pour générer notre
porteuse à la fréquence choisie fc.
Soit un vecteur complexe, de N échantillons, reçu par le
dispositif. La détection du signal est assurée par une fenêtre
de détection d’énergie de taille M, qui aurait la forme :
Avec |.| l’opérateur norme et sk un échantillon complexe reçu à l’instant k (avec 1 ≤ k ≤ N). Nous avons déduit
la taille de la fenêtre M du paquet transmis. L’indice du
début du paquet est donné par :
Cette technique de détection n’est pas optimale mais
elle a le mérite d’être simple et rapide, et fournit des résultats plutôt probants. Elle permet de localiser efficacement
le début dans la transmission.
Une fois que l’échantillon est détecté, l’estimation de
l’offset de la phase a lieu. Pour estimer cet offset, nous utilisons le fait que l’étape de synchronisation est composée
d’un vecteur possédant les mêmes termes :
∠ correspond à la phase de la valeur complexe. A
noter que dans la suite des calculs, nous choisissons de
calculer la phase en moyenne, pour limiter l’impact de la
phase du bruit. Les auteurs tiennent à signaler qu’ils sont
conscients, qu’il existe d’autres techniques, certainement
■ SDR4All : Faire de la radio logicielle une réalité accessible à tous ■
Figure 5. Structure du signal OFDM pour le mode transmission
de données.
meilleures, mais ils ont préféré celle-ci pour sa simplicité.
Après l’étape de synchronisation, une période de silence
permet d’évaluer le niveau d’intensité du bruit, l’énergie
et le calcul de ratio signal-bruit. On corrige ainsi l’offset
de phase par :
Comme non allons le voir par la suite, deux modes
OFDM peuvent être utilisés, chacun configurera la transmission de l’information utile d’une façon qui lui est propre. Nous allons ici aborder le détail des deux modes.
3.1. Mode transmission de données
Le mode transmission de données permet, comme
son nom l’indique, de transmettre des données utiles. La
schéma de l’envoi de données dans ce mode est donné en
figure 5. Ce mode permet le transport de paquets de données de tailles variables. L’information utile est composée
de blocs de données croisés correspondant tantôt aux données, tantôt au pilote, le tout étant modulé au moyen d’une
transformée de Fourier discrète (DFT).
La taille d’un paquet ayant subi une transformée de
Fourier rapide (FFT) est notée nFFT, quantité parmi laquelle nzpad correspond au nombre de zéros utilisés à des
fins de bourrage de zéro (zero-padding en anglais), ce qui
laisse alors une taille totale de nc = nFFT – nzpad, allouée au
transport de l’information utile. La partie information utile est stockée, dans une matrice OFDM notée R de taille
nc x M/nFFT, obtenue par opérations élémentaires sur s et
redimensionnement dans une matrice nFFT x M/nFFT, puis
en supprimant les nzpad rangées de zéros. On divise ensuite la matrice R obtenue en deux sous-matrices respectivement associées aux données (
), et au pilote
(
).
Le bloc de référence correspondant au pilote P est généré aléatoirement, et utilisé à la fois pour le transmetteur
et l’émetteur. Les bloc pilotes sont généralement modulés
en utilisant une modulation QPSK, où sont des matrices
complexes circulaires symétriques. Ils sont utilisés pour
estimer la capacité du canal et permettre un envoi de données dans les meilleures conditions au moyen de :
(1)
Paramètres
Valeurs
fc
Modifiable, dans toute la bande ISM
Fréquence de la bande de base
1MHz
npre
1000 syms
nFFT
64
nzpad
16 (8 de chaque côté)
nc
48
npilot
30
ndata
30
Structure des blocs pilotes
QPSK ou circulaire symétrique
Modulation des données
16-QAM
Tableau 2. Paramètres pour le mode transmission de données.
On pourra, là encore, recourir à la moyenne pour atténuer l’impact du bruit. Les termes des données sont modulés en utilisant une modulation 16-QAM (16 Quadrature
Amplitude Modulation). La séquence Pilote-Données est
répétée jusqu’à ce que l’intégralité de l’information soit
transmise.
A la réception complète des données, ces dernières
sont égalisées au moyen de :
Chaque bloc est ainsi égalisé par une estimation du canal sur le précédent bloc. Les paramètres de fonctionnement
pour le mode transmission de données sont résumés dans le
tableau 2. A noter que tous sont modifiables par l’utilisateur.
3.2. Mode sondage de canal
La chaîne OFDM possède également un mode sondage de canal, qui est utilisé pour analyser un canal. La
structure de ce mode est donnée en figure 6.
Dans ce mode, l’information envoyée est exclusivement composée de blocs pilotes. Nous reprenons les notations utilisées pour caractériser la FFT dans la partie
précédente. La structure des blocs pilotes est QPSK ou
circulaire symétrique. L’estimation du canal se fait comme pour (1).
Les paramètres pour le mode sondage des canaux sont
résumés dans le tableau 3. Là encore, tous le paramètres
sont modifiables.
3.3. Mécanisme de réception
Nous ne travaillons pas en temps réel et le récepteur
ne peut décoder au vol le flux de données transmises pour
détecter le signal. Cela nécessiterait de travailler en mode
multitâches, ce que Matlab ne permet pas de réaliser sim-
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Paramètres
Valeurs
fc
Modifiable, dans toute la bande ISM
Fréquence de la bande
de base
1MHz
npre
1000 syms
nFFT
64
nzpad
16 (8 de chaque côté)
nc
48
npilot
30
Structure des blocs
pilotes
QPSK ou circulaire symétrique
Figure 6. Structure OFDM pour le mode sondage de canal.
Tableau 3. Paramètres pour le mode sonde à canaux.
Figure 7. Constellation des données.
Figure 8. Réponse impulsionnelle d’un canal.
plement. Il est donc nécessaire de recevoir et mémoriser
l’intégralité de l’émission pour procéder ensuite à son décodage et à son analyse. Pour éviter la saturation mémoire
de l’ordinateur utilisé en réception, il est nécessaire de
commencer la réception « pas trop tôt » afin de ne conserver que des données utiles. C’est pourquoi un mécanisme
de synchronisation de la réception a été mis en œuvre
pour minimiser le nombre d’échantillons sur lesquels les
calculs s’effectuent, et que la détection puisse avoir lieu.
Pour cela, nous avons choisi de recourir à un réseau TCP/IP pour contrôler et piloter ce mécanisme. En
l’absence d’un réseau câblé, le réseau sans fil peut être
utilisé. La transmission/réception se déroule en une seconde pleine, après que le mécanisme ait été déclenché,
pour garantir que le réseau sans fil n’interfère pas avec la
transmission du paquet, par le dispositif, réalisée à une
fréquence proche.
4. Mesures et résultats
Un des avantages de l’approche SDR4All est que les
calculs sont effectués directement en bande de base. Cela
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Figure 9. Image reçue de Lena.
permet de pouvoir facilement accéder à des résultats et
des mesures concrets, de vérifier la validité d’un algorithme ou de travailler dans la couche physique. Cette flexibilité est particulièrement appropriée pour les chercheurs
et les étudiants.
A titre d’exemple, nous donnons ici les résultats obtenus par ce dispositif. En plus des fonctions déjà listées
(analyse d’erreurs de bit ou de termes, rapport signal
bruit…), la chaîne OFDM peut également :
• Afficher la répartition des données - Constellation I/Q
(figure 7).
• Montrer la réponse impulsionnelle d’un canal (figure 8).
• Et même mettre en forme les données reçues (exemple
d’une image - figure 9).
Ayant accès au code de la chaîne de réception et de trans-
■ SDR4All : Faire de la radio logicielle une réalité accessible à tous ■
mission, l’utilisateur peut également parfaitement implémenter de nouvelles mesures correspondant à ses besoins.
[1]HYPERLINK “http://www.openairinterface.org/overview.
en.htm” http://www.openairinterface.org/overview.en.htm
2007.
5. Conclusion
[2]W. Zhu, B. Daneshrad, J. Bhatia, J. Chen, H.S. Kim,
K. Mohammed, O. Nasr, S. Sasi, A. Shah & M. Tsai.
“A Real Time MIMO OFDM Testbed for Cognitive Radio
& Networking Research”. In Proceedings of the 1st international workshop on Wireless network testbeds, Experimental evaluation & characterization, pages 115-116. ACM
New-York, NY, USA, 2006.
Nous avons présenté un nouvel outil simple à prendre
en main, appelé SDR4All, permettant d’accélérer la mise
en pratique de nouveaux algorithmes et de nouvelles techniques pour tous les acteurs du domaine des télécommunications : enseignants, ingénieurs, chercheurs, étudiants,
Au travers d’exemples et résultats simples, nous avons
démontré sa flexibilité, sa légèreté et sa capacité à obtenir
des résultats probants.
Cet outil est déjà employé dans des universités et laboratoires de recherche, et a su se montrer à la hauteur des
attentes du public.
[3]HYPERLINK “http://gnuradio.org/trac” http://gnuradio.org/trac
2005.
[4]HYPERLINK “http://www.spectrumsignal.com/products/pcix/
sdr_2000.asp” http://www.spectrumsignal.com/products/pcix/
sdr_2000.asp 2005.
[5]HYPERLINK “http://www.sdr4all.org”http://www.sdr4all.org
2008.
[6]J. Mitola, G. Maguire Jr., “Cognitive Radio: Making
Software Radios More Personal”. IEEE Personal Communications, 6(4):13-18, 1999.
Remerciements
Les auteurs souhaiteraient remercier Digiteo pour son soutien.
[7]J. Mitola & al., “Cognitive Radio: An Integrated Agent Architecture for Software Defined Radio”, 2000.
Références
[8]S. Haykin, “Cognitive Radio: Brain-Empowered Wireless
Communications”. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 23(2): 201-220, 2005.
[0]J. Mitola, “The Software Radio”, IEEE National Telesystems Conference, 1992 - Digital Object Identifier 10.1109/
NTC.1992.267870
L
e
s
a
u
t
e
u
r
[9]HYPERLINK “http://www.ettus.com”
com 2006.
http://www.ettus.
s
Matthieu de Mari est né à Melun, France. Actuellement étudiant en
troisième année à l’Ecole centrale de Marseille, France. Bien qu’ayant
reçu un enseignement scientifique généraliste, il se spécialise dans le
domaine de l’ingénierie des signaux et des images. Il rejoint en mai
2010 l’équipe SDR4All, dans le cadre d’un stage, dans lequel il a pour
mission d’évaluer le dispositif SDR4All.
Leonardo S. Cardoso est né à Rio de Janeiro (Brésil). Il reçoit un premier diplôme de génie électrique au sein de l’Université fédérale du
Ceara (UFC), au Brésil, en 2003, puis son master de sciences en 2006.
Entre 2001 et 2006, il travaille sur de nombreux projets, au sein d’un
partenariat entre l’UFC et la branche de recherche brésilienne d’Ericsson. Ces projets l’ont amené à étudier des solutions en radio sur les
réseaux 2/3G. Pendant la même période, il était membre du « Wireless Telecommunications Research Group, GTEL, au Brésil. En 2006, il
rejoint l’institut Eurocom, et travaille sur deux projets portant sur des
réseaux à accès multiples et les technologies MIMO en temps réel. Il
est actuellement en doctorat à Supélec, et travaille sur les communications sans fil, les réseaux multi-accès, la radio cognitive et la théorie
des matrices aléatoires.
Sylvain Azarian est né à Paris. Après des études scientifiques, il obtient un DEA en informatique fondamentale à l’université Paris VI. Il
collabore ensuite à plusieurs sociétés de services en tant que directeur technique et conçoit des équipements de collecte de données en
temps réel, principalement pour l’industrie manufacturière, et dépose
plusieurs brevets d’invention. Passionné de radiocommunication, il rejoint l’équipe Sdr4all en 2009.
Mérouane Debbah est né à Madrid, en Espagne. Ancien élève de
l’École normale supérieure de Cachan, il a reçu son doctorat en 2002.
De 1999 à 2002, il a travaillé pour Motorola Labs sur les réseaux locaux
sans fil. En 2002, il a rejoint le Centre de recherche en télécommunications de Vienne (ftw. À Vienne en Autriche) pour travailler sur la
modélisation de canaux multi-antennes. De 2003 à 2007, il fut membre
du département de communications mobiles de l’institut Eurecom,
Sophia-Antipolis (France) en tant que maître de conférence. Il est à
présent professeur à Supélec, titulaire de la chaire Alcatel-Lucent en
radio flexible. Ses thèmes de recherche concernent la théorie de l’information, le traitement du signal et les télécommunications sans fil.
Mérouane Debbah a reçu le “Mario Boella” prize award en 2005, le
2007 General Symposium IEEE GlobeCom best paper award, le WiOpt 2009 best paper award ainsi que le Valuetools 2007, Valuetools
2008 et CrownCom2009 best student papers award. Il a été nommé
Fellow du WWRF en 2009.
Pierre Jallon est né dans la région grenobloise en 1979. Élève de
l’École normale supérieure de Cachan, il a reçu son doctorat en 2006.
Entre 2003 et 2006, il a travaillé sur les problèmes d’identification et
de caractérisation de signaux de communications numériques dans
des contextes non coopératifs. En 2006, il a rejoint le CEA LETI où il a
travaillé pendant 2 ans dans un laboratoire de communications numériques sur le thème de la radio logicielle. En 2008, il a rejoint un laboratoire qui développe des systèmes portés sur la personne. Pierre Jallon
y développe des méthodes basées sur des graphes et permettant
d’estimer l’état de la personne à partir de capteurs portés. Il a déposé 20 brevets dans le cadre de ces activités au LETI depuis 2006.
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