Équipe SC

Responsable :

Les activités de recherche du groupe « Signal & Communications » sont actuellement divisées en deux domaines principaux :

  • Traitement statistique du signal et des images: représentation et analyse, problèmes inverses et imagerie computationnelle, apprentissage automatique
  • Signal pour les communications: récepteurs numériques, performances dans des canaux de communication réels.

Traitement statistique du signal et des images

Les activités de recherche de premier plan en traitement statistique du signal et des images menées par le groupe SC sont actuellement consacrées aux thèmes de recherche suivants :

  • Représentation et analyse de signaux et d’images
    • échantillonnage non uniforme et reconstruction
    • analyse spectrale: décomposition en modes empiriques, décomposition AM / FM
    • analyse temps-fréquence: réallocation et synchronisation
    • analyses multi-échelles, multi-résolutions et multifractales : invariance d’échelle, auto-similarité, régularité locale, analyse de texture
  • Problèmes inverses et imagerie informatique
    • Restauration : débruitage, déconvolution
    • super-résolution pour l’image
    • fusion d’images multibande (p. ex. pansharpening multi- et hyperspectral)
  • Apprentissage automatique pour le traitement du signal et des images
    • séparation aveugle de sources: analyse en composantes indépendantes (ICA), factorisation matricielle non négative (NMF)
    • apprentissage de représentation: apprentissage de dictionnaire, apprentissage de sous-espaces, transformations adaptatives et rapides
    • modélisation structurée : modèles parcimonieux, anti-parcimonieux et de faible rang

Ces problèmes sont abordés à l’aide de divers outils méthodologiques et théoriques tels que :

  • Modélisation et calcul bayésiens
    • inférence bayésienne (hiérarchique)
    • modèles à variables latentes, modèles de Markov cachés, champs aléatoires de Markov
    • méthodes non paramétriques bayésiennes: processus bêta, processus de Dirichlet et gaussien
    • algorithmes pour chaîne de Markov (MCMC): Metropolis-Hastings, échantillonneurs de Gibbs (partially collapsed Gibbs sampler), algorithmes à saut réversible, Monte Carlo hamiltonien, proximal-MALA
  • Optimisation déterministe et stochastique
    • algorithmes splitting et proximaux
    • méthodes lagrangiennes augmentées
    • algorithmes de majorisation-minimisation
    • intégrations et approximations de Monte Carlo

Ces activités de recherche sont menées dans différents domaines d’application, à savoir :

  • Géoscience et télédétection
    • imagerie hyperspectrale: démodulation spectrale, détection de non-linéarité et de variabilité, segmentation / classification, fusion (par exemple, pansharpening)
    • analyse d’images multi-temporelles: détection de changement, démixage
    • altimétrie conventionnelle et Doppler: modélisation et estimation des paramètres
  • Imagerie biomédicale et ingénierie
    • segmentation et suppression du mélange d’images 3D + t TEP
    • échographie : acquisition rapide et détection comprimée, segmentation / classification
    • détection et délimitation des ondes P et T dans l’ECG
    • localisation de la source en EEG
    • parcellisation cérébrale hémodynamique en IRMf
    • analyse multi-échelles et multifractales de signaux biomédicaux (IRMf, ECG)
    • analyse du facteur d’expression génique: identification de la signature de la maladie (ex. grippe)
  • Diagnostic et surveillance
    • détection et diagnostic de défauts dans les machines électriques
    • traitement des données anémométriques et inertielles dans les systèmes de commande de vol
    • modélisation du vieillissement pour le pronostic en génie électrique
  • Traitement audio et musical
    • décomposition du signal musical
    • séparation de source multicanal
    • restauration audio
    • reconnaissance des accords de musique
  • Microscopie et spectroscopie
    • Analyse d’image-spectre EELS
    • analyse spectrochimique
    • imagerie par microscopie à force de résonance magnétique (MRFM)
  • Art investigation et patrimoine culturel
    • synthèse vidéo audio-guidée pour l’art moderne
    • analyse de texture et classification de tirages photographiques

Traitement du signal pour les communications numériques

Les activités de recherche en communications numériques, menées au sein de l’équipe SC, concernent la conception de formes d’onde, le codage de canal, les communications multi-utilisateurs / l’accès multiple / les communications coopératives, la synchronisation et l’égalisation.

  • Modulation et codage
    • conception de forme d’onde par bloc circulaire Faster-Than-Nyquist
    • FTN dans le régime non linéaire
    • Schémas de modulation spatiale en monoporteuse dans le domaine fréquentiel pour un compromis PAPR / performance
    • codes sur les graphes pour les modulations à phase continue codées (CPM) dans des canaux cohérents et non cohérents
    • Schémas BICM pour la CSk
    • Schémas de codage structuré pour canaux non ergodiques
    • Détection parcimonieuse pour la localisation des utilisateurs en intérieur et en extérieur sur des canaux MIMO à trajets multiples
    • Couplage spatial pour systèmes concaténés en série
    • Conception de formes d’onde et codage pour IoT (BPSK, modulation par modulation à décalage de code, modulation Chirp Spreaded, basée sur la FSK …)
    • Radar MIMO
  • Accès multiple et accès aléatoire
    • Méthodes d’accès aléatoire: schémas MARSALA, MUSCA et SPOTiT
    • IoT par satellite
  • Identification, égalisation et détection
    • schémas itératifs pour modulation à phase continue codée (CPM)
    • détection itérative d’un système BICM sur des canaux sélectifs en fréquence
    • méthodes de détection et de synchronisation de faible complexité dans le domaine fréquentiel
    • Algorithmes dépliés pour les algorithmes de détection basé EP
    • Schémas de détection de type message passing (EP / BP)
    • détection dans des canaux non linéaires à l’aide de réseaux neuronaux (NN)
    • détection dans les canaux non linéaires à l’aide d’un détecteur linéaire à faible complexité basé sur MAP auto-itéré ou MMSE pour Nyquist et Faster than Nyquist
    • classification des modulations
  • Systèmes multi-porteuses et bancs de filtres
    • multiplexage par répartition orthogonale de la fréquence (OFDM)
    • Accès multiple par division de code à porteuses multiples (CDMA)
  • Communications coopératives
    • géométrie stochastique pour la modélisation d’interférences

Les applications, dans le cadre général des communications sans fil et par satellite, concernent principalement :

  • Communications par satellite
    • formes d’onde codées pour la télémétrie (Ariane)
    • diffusion
    • Internet des objets par satellite utilisant des constellations LEO (Low Earth Orbit)
  • Communications sans fil
    • véhicule aérien sans pilote (UAV)
    • Suivi des cibles mobiles basées sur les UAV
    • génération et gestion de trajectoires de drones adaptatifs
    • Internet des objets (IoT)
    • réseaux ad hoc
    • réseaux véhiculaires
  • La navigation
    • GNSS
    • Evolutions Galileo

Compétences

représentation, analyse et traitement des signaux et des images (télédétection, biomédical, audio, génie électrique, aéronautique et spatial)
apprentissage et traitement statistique des données
communications numériques (forme d'ondes, détection, estimation, récepteurs, codage)
systèmes de télécommunication aéronautiques et satellites
systèmes de communications mobiles
machine-to-machine (M2M) et Internet des objets (loT)
systèmes de navigation et de localisation par satellite

personnel de l’équipe

publications de l’équipe

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contrats de l’équipe

AcronymeTitreResp. scDébut – fin
AcronymeTitreResp. scDébut – fin
AcronymeTitreResp. scDébut – fin
Vendredi 27 Mars 2020, 10h00
Interference Modeling of Wireless Cooperative Systems
Baha Eddine Youcef BELMEKKI – Equipe SC, IRIT INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
#these
Jeudi 19 Décembre 2019, 10h00
Factorisation bayésienne de matrices pour le filtrage collaboratif
Olivier GOUVERT – Equipe SC, IRIT INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
#these
Jeudi 5 Décembre 2019, 10h00
Surveillance de cibles mobiles fondée sur un réseau de drones
Mouna ELLOUMI – Equipe SC, Equipe RMESS, IRIT INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
#these
Lundi 25 Novembre 2019, 10h00
Optimisation des Signaux pour les Evolutions GALILEO
Lorenzo ORTEGA ESPLUGA – Equipe SC, IRIT INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
#these
Mercredi 13 Novembre 2019, 10h00
Contributions to probabilistic non-negative matrix factorization – Maximum marginal likelihood estimation and Markovian temporal models
Louis FILSTROFF – Equipe SC, IRIT INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
#these
Mercredi 6 Novembre 2019, 10h00
From representation learning to thematic classification – Application to hierarchical analysis of hyperspectral images
Adrien LAGRANGE – Equipe SC, IRIT INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
#these
Jeudi 10 Octobre 2019, 10h00
Advanced receivers for distributed coooperation in mobile ad hoc networks
Serdar SAHIN – Equipe SC, IRIT INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
#these
Mardi 15 Janvier 2019, 10h30
Synchronization, detection and equalization for Continuous Phase Modulation over doubly-selective channels
Romain CHAYOT – Equipe SC – IRIT INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
#these
Mardi 27 Novembre 2018, 10h00
Nouvelle forme d’onde et récepteur avancé pour la télémesure des futurs lanceurs
Charles-Ugo PIAT – Equipe SC – IRIT INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
#these
Mercredi 31 Octobre 2018, 10h00
Factor analysis of dynamic PET images
Yanna CRUZ CAVALCANTI – Equipe SC – IRIT INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
#these
Mardi 9 Juillet 2019 – Mercredi 10 Juillet 2019
Colloque 2019 du Groupe Hyperspectral de la SFPT (SFPT-GH)
INP-ENSEEIHT
#congres En savoir plus
Lundi 1 Juillet 2019 – Jeudi 4 Juillet 2019
SPARS 2019 : The Signal Processing with Adaptive Sparse Structured Representations (SPARS) Workshop 2019
INP-ENSEEIHT
#congres En savoir plus
Lundi 2 Juillet 2018 – Mercredi 4 Juillet 2018
BNPSI 2018 : Workshop on Bayesian nonparametrics for signal and image processing
Bordeaux
#congres En savoir plus
Lundi 2 Mars 2020, 12h45 – 14h00
What’s next in Music Streaming?
Fabien GOUYON – Pandora/SiriusXM (Royaume-Uni) INP-ENSEEIHT, Amphi B00
#seminaire
Mardi 3 Décembre 2019, 14h00 – 15h30
Low-rank tensor learning: state of affairs and perspectives
José Henrique DE MORAIS GOULART – Gipsa-lab – MIAI Grenoble Alpes INP-ENSEEIHT, Salle F422
#seminaire
Jeudi 21 Février 2019, 11h00 – 12h00
Weakly-supervised approaches for sound event detection
Thomas PELLEGRINI – Equipe SAMOVA – IRIT (France) INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
#seminaire
Lundi 10 Décembre 2018, 10h30 – 12h00
Audio Signal Modeling for Source Separation – From Hand-designed to Learned Probabilistic Priors
Simon LEGLAIVE – Inria Grenoble Rhône-Alpes INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
#seminaire
Jeudi 15 Novembre 2018, 14h00 – 15h30
Sparse coding from nonlinear compressive measurements: applications to declipping, de-quantization and 1-bit recovery
Lucas RENCKER – University of Surrey (Royaume-Uni) INP-ENSEEIHT, Salle C103
#seminaire
Mardi 16 Octobre 2018, 17h00 – 18h00
Fast and invariant learning for Independent Component Analysis
Pierre ABLIN – INRIA Paris INP-ENSEEIHT, Salle F422
#seminaire
Lundi 1 Octobre 2018, 15h00 – 16h00
Latest Advances in Multi-Way Low-Rank Factorization: Nonnegativity, Positive Semidefiniteness, and Joint Diagonalization
Kazuyoshi YOSHII – Kyoto University & RIKEN (Japon) INP-ENSEEIHT, Salle C103
#seminaire
Lundi 1 Octobre 2018, 14h00 – 15h00
Speech Dereverberation using EM Algorithm and Kalman Filtering
Sharon GANNOT – Bar-Ilan University (Israel) INP-ENSEEIHT, Salle C103
#seminaire
Vendredi 14 Septembre 2018, 16h00 – 17h15
STFT phase recovery based on sinusoidal modeling for audio source separation
Paul MAGRON – Tampere University of Technology (Finlande) INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
#seminaire
Jeudi 5 Juillet 2018, 16h30 – 17h30
ARM: Augment-REINFORCE-merge gradient for discrete latent variable models
Mingyuan ZHOU – University of Texas at Austin (Etats-Unis) INP-ENSEEIHT, Salle F218
#seminaire
Jeudi 12 Septembre 2019
Matinée UT1 – ENSEEIHT Institut 3IA ANITI Optimization and statistics
INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
#journee
Lundi 10 Septembre 2018 – Jeudi 13 Septembre 2018
[LabEx CIMI] Workshop « Optimization and Learning » dans le cadre du trimestre thématique
UT3 Paul Sabatier, Institut de Mathématiques de Toulouse (IMT), Amphi Schwarz
#journee