PRÉSENTATION :
Le département « Signaux et systèmes électroniques » est constitué de 18 enseignants-chercheurs, de 4 techniciens, de typiquement 20 doctorants et 3 post-doctorants. Un professeur invité, Alfred Hero, de l’université du Michigan occupe une chaire d’excellence financée par DIGITEO.
Le département tire sa valeur ajoutée de l’alliance entre des applications issues du domaine du traitement de l’information et des signaux, et du domaine des systèmes électroniques.
ACTIVITÉS/OBJECTIFS :
Les méthodes mathématiques pour le traitement du signal et les méthodes générales de conceptions électroniques et d'instrumentation (pour les circuits et les microsystèmes) représentent le coeur de l'enseignement, des activités de recherche et la plus grande part des contrats industriels de R&D. Le Département Signaux & Systèmes Électroniques participe à l'enseignement de l'École en traitement du signal, électronique, méthodes numériques, statistiques et optimisation, aussi bien pour ce qui concerne l'enseignement oral que l'enseignement pratique, qui est une composante essentielle de la pédagogie de Supélec.
Dans le cadre des contrats industriels de R&D, le Département propose ses compétences en termes de :
- traitement numérique du signal, analyse temps-fréquence et temps-échelle, filtrage de Kalman et ses variantes, filtrage adaptatif, méthodes haute résolution ;
- méthodes statistiques pour l'évaluation quantitative et la propagation d’incertitudes ;
- modélisation boîte-noire pour la conception et l’optimisation de systèmes complexes ;
- résolution de problèmes inverses, optimisation de systèmes multicapteurs ;
- modélisation de systèmes physiques (microcapteurs, évaluation non destructive...) par des méthodes d'éléments finis ou de simulation multitechnologie ;
- modes mixtes (A/N et N/A), modélisation et simulation de technologies mixtes (VHDL ou VHDLAMS...).
THÈMES DE RECHERCHE :
Les thèmes de recherche développés ont en commun la modélisation robuste de systèmes (en vue de contraindre des comportements extrêmes), et la gestion de l’incertitude au sein de systèmes qui sont de plus en plus multi-physiques (comme pour les MEMS) et multi-échelles (agrégation d’un grand nombre de sous-systèmes électroniques, avec pour objectif de qualifier leur comportement global par exemple). Les outils, développés et mis en commun au sein de l’équipe, sont issus des mathématiques appliquées (tels que le traitement du signal et de l’information, l’analyse numérique, la théorie de la décision, les probabilités et les statistiques). Ils créent le lien entre les différents domaines d’application que peuvent être par exemple : la modélisation de systèmes physiques pour en assurer la surveillance ou la sûreté ; l’analyse de bio-puces pour classifier des gènes responsables de maladies génétiques et pour modéliser les réseaux d’interaction ; ou encore la conception de bancs de filtres hybrides continu-discret dans un but de radio logicielle. La modélisation, et l’optimisation des performances des systèmes, sont à la base des recherches menées dans l’équipe.
Les thèmes de recherche de l’équipe sont articulés autour des trois axes suivants :
- Traitement Statistique de l’Information : le traitement statistique de l’information, renfermant quatre axes principaux : la propagation des incertitudes, l’inférence à partir d’un faible nombre de données, la modélisation de systèmes complexes, les statistiques extrêmes.
- Signaux et Échantillonnage Singuliers : l’analyse de signaux présentant des caractéristiques singulières est l’axe fédérateur de cette recherche. Elle peut se comprendre comme l’analyse spectrale de signaux à échantillonnage irrégulier, ou encore la localisation de sources à partir d’information multidimensionnelle ou multi-composante.
- Architectures de circuits mixtes et de microsystèmes : la modélisation de systèmes électroniques haute performance est l’objectif principal de cette thématique de recherche. Elle fait appel à la problématique transverse de modélisation que l’on retrouve dans le premier thème de recherche. Elle se situe à l’interface entre le monde physique et celui des traitements numériques, interface qu’il s’agit de concevoir de manière dédiée à des objectifs aussi divers que la minimisation de la consommation d’énergie, la versatilité des systèmes ou encore la robustesse à des incertitudes.
Ces trois axes ont en commun le souci de développer des méthodes de modélisation robuste et de gestion de l’incertitude. La thématique transverse Systèmes de numérisation a permis notamment cette coopération et la mise en commun de compétences des chercheurs en traitement du signal et de l’information, avec celles des chercheurs en modélisation de systèmes électroniques.