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Ingénieur Stagiaire H/F : Machine Learning appliqué à la goniométrie

Published on Monday 04 October 2021

Location : Cesson-Sévigné

job in Contrat de stage

for a duration of 5-6mois

Job opening

About Syrlinks

Created in 2011, Syrlinks is specialized in embedded communication systems in the fields of space, defense, safety and time-frequency. Syrlinks designs and manufactures radio communication equipment that can be deployed in extreme environments and develops associated software solutions. Using classic components and then making them reliable is one of its specificities.

Syrlinks, a new horizon for your career!

Job description

Sujet du stage : Accélération des traitements de goniométrie par Machine Learning

 

Dans le cadre de son activité Défense, Syrlinks conçoit, développe et déploie des capteurs de goniométrie. Ces capteurs permettent de calculer la direction d’une source d’émission radio par l’analyse des signaux reçus sur un plateau antennaire.

Différentes fonctions sont nécessaires pour cette tâche : estimation du nombre de sources, calcul de la réponse gain/phase du plateau antennaire en fonction de la direction du brouilleur, pré-traitements sur le signal radio, prise en compte de l’environnement de déploiement, etc...

 

Dans ce cadre, les objectifs du stage sont

  • Étudier et évaluer différentes méthodes de Machine Learning appliquées à la goniométrie.
  • Adapter les méthodes proposées à un cas d’usage réel en intégrant notamment les mesures de calibrage du système et de son environnement.
  • Mettre en œuvre au moins une méthode dans le système actuel et la tester en conditions réelles.
  • Évaluer la possibilité d’embarquer les calculs dans un capteur.

 

Missions du stage :

  • État de l’art du Machine Learning appliqué à la goniométrie.
  • Formation sur le domaine du traitement d’antenne et des algorithmes de goniométrie.
  • Choix de méthodes à évaluer en regard des contraintes système.
  • Évaluation des méthodes en simulation.
  • Évaluation des méthodes sur des données réelles.
  • Implémentation d’une méthode dans le système actuel.
  • Campagne d’essais terrain.
  • Étude de la possibilité d’embarquer les traitements dans un capteur.
  • Rédaction d’un rapport.

Required Profile

Vous êtes en fin de cycle École Ingénieur dans le domaine Électronique.

Motivé(e), curieux(se), rigoureux(se), intéressé(e) par le sujet, vous disposez de bonnes bases en traitement du signal, du langage de programmation Python ainsi que de ses librairies de calcul scientifique.

Vous êtes doté(e) d'une bonne capacité d’analyse et vous êtes force de proposition innovantes, ce sujet est fait pour vous.

Une connaissance du domaine de la communication numérique et/ou du traitement d’antenne ainsi que des techniques de Machine Learning serait un plus.


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