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... 21 Septembre 2017 : Lors de la conférence CROWNCOM 2017, le "Best paper Award" a été obtenu par Rémi Bonnefoi; Lilian Besson, Christophe Moy, Emilie Kaufmann, Jacques Palicot pour l'article intitulé :"Multi Arm Bandit Learning in IoT Networks : Learning Helps Even in Non-Stationnary Settings" ...
 

SCEE : Signal, Communication et Electronique Embarquée


Capteurs intermédiaires


Dans un environnement caractérisé par des réseaux d’accès hétérogènes et multiples, un terminal RI, lorsqu’il est mis en route, n’a pas forcément connaissance des technologies d’accès radio (TAR) qui lui sont accessibles, ni de la TAR la mieux adaptée à son besoin et de sa bande de fréquences. Le terminal RI devrait aussi rencontrer cette situation lorsque des approches comme l’allocation dynamique du spectre DSA (Dynamic Spectrum Allocation) et la gestion flexible du spectre FSM (Flexible Spectrum Management) seront adoptées par les régulateurs (voir chapitre 1, sur la gestion du spectre). Dans ces derniers cas, le terminal ignore complètement la répartition du spectre. Sans aucune information a priori, le terminal devra parcourir une partie importante du spectre pour reconnaître les TAR existantes dans son environnement et pouvoir lancer des communications. Pour éviter cette recherche différentes solutions ont été proposées, certaines sont basées sur l’utilisation d’une porteuse commune et accessible en tout lieu tel que le Cognitive Pilot Channel (CPC) d’autres sur la géolocalisation, d’autres enfin plus futuristes basées sur une reconnaissance aveugle du spectre. Ces trois possibilités sont décrites dans le chapitre 3.2 du livre [Pal].

L’équipe a mené de nombreux travaux dans ce domaine qui ont abouti à une démonstra tion de reconnaissance aveugle de standards :

[Pal] Palicot J (sous la direction de), De la radio logicielle à la radio intelligente, Collection Télécom, Lavoisier Librairie, june 2010 ; ISBN : 978-2-7462-2598-5

Mise à jour : le 24/05/2013 08:50