ECTIA est principalement impliquée dans deux projets de recherche à long terme, en relation avec des organismes d'envergure nationale et internationale : le projet européen ESPRIT ARNO concernant la radiotéléphonie mobile, et l'inversion de données de tomographie acoustique océanique pour la Défense française.

Chaque projet fait appel aux différentes compétences d'ECTIA présentées dans la fiche Activités.

Projet ARNO

La radio-téléphonie mobile connaît un essor considérable depuis quelques années. Les opérateurs doivent donc déployer rapidement les réseaux nécessaires pour satisfaire la demande des consommateurs. Ces réseaux coûtent très chers et sont difficiles à optimiser. En effet, de nombreux paramètres interviennent (position, type d'antenne, gain, orientation,...) et leur influence sur la qualité du réseau est longue à évaluer. C'est pourquoi les réseaux déployés à ce jour comptent souvent plus d'antennes qu'il n'est nécessaire, sans offrir une qualité de service irréprochable.
Le consortium ARNO rassemble plusieurs partenaires issus de pays de la Communauté Européenne. ECTIA participe à ce projet et met au point des algorithmes et des méthodes pour optimiser le déploiement des réseaux.

Une présentation complète du projet (description du problème, méthode développée et résultats) est téléchargeable, soit au format pdf (273 ko), soit en postscript (800 ko).
 

Inversion de données de tomographie acoustique océanique

Depuis quelques années, nous sommes impliqués dans un projet de recherche visant à retrouver les paramètres (géo)acoustiques d'un milieu sur la base des temps de propagation de rayons émis entre une source et un récepteur de positions connues. Cette technique, qui porte le nom de tomographie acoustique océanique, devrait permettre de caractériser l'océan sur une large échelle, pour optimiser les performances des systèmes SONAR.
Nous avons testé avec succès les réseaux de neurones (modélisation rapide et problème inverse) sur ce problème, puis le recuit simulé et les algorithmes génétiques (le problème étant alors posé en terme d'optimisation). Nous avons travaillé pour cela aussi bien sur des données simulées que réelles.