L’équipe de recherche Systèmes embarqués intelligents travaille sur la localisation à l’intérieur des bâtiments et en particulier sur l’optimisation des balises de mesures pour améliorer l’estimation de distance ou de position.

La méthode d’optimisation développée s’appuie sur le critère DOP (Dilution Of Precision), plus précisément le critère PDOP (Position Dilution Of Precision) couramment utilisé pour les données GNSS. Plus récemment des travaux ont été menés en y intégrant par simulations des balises virtuelles qui permettent d’intégrer le phénomène de multi-trajets comme une amélioration de l’estimation de position. A ce stade des recherches, les multi-trajets sont utilisés pour améliorer le critère PDOP. Ce stage s’inscrit dans la continuité de ces travaux.

Missions et objectifs

Ce stage comporte deux objectifs principaux.

1. Optimisation de la géométrie des balises :

Il s’agira de finaliser le travail engagé au laboratoire sur l’optimisation de la géométrie des balises pour la localisation en intérieur. Le stagiaire devra :

• Tester les algorithmes développés pour différentes initialisations des balises

• Proposer une méthode d’optimisation alternative au recuit simulé BPSA (Beacon Placement using Simulated Annealling)

• Exploiter les mesures déjà réalisées afin de calculer les positions ou les distances à partir des puissances reçues les plus élevées

• Mener une nouvelle campagne de mesures pour compléter l’étude.

 2. Prise en main et documentation du logiciel WinProp :

Le second objectif consiste à prendre en main le logiciel de simulation de propagation WinProp et à en rédiger une documentation détaillée. Une simulation venant valider les résultats de la première partie du stage (optimisation des balises) est attendue.

L’ensemble des programmes, documents réalisés et mesures effectuées devra être déposé sur le dépôt Git de l’équipe Systèmes embarqués intelligents.

Le stage en Optimisation pour la localisation Indoor proposé au sein de notre établissement s’inscrit dans une démarche d’excellence scientifique et a pour objectif de mener des projets de recherche innovants à fort impact sociétal tout en contribuant à l’avancement des connaissances au service de la société.

Vous êtes actuellement élève ingénieur en dernière année (Master 2) avec des solides connaissances en traitement du signal, optimisation, systèmes embarqués, langages C et Python.

Vous êtes en mesure de faire preuve de rigueur et d'avoir le goût du travail expérimental.

L’Efrei est engagée en faveur de l’égalité des chances et encourage les candidatures de personnes en situation de handicap. Tous nos postes sont ouverts à tous les talents.