Deep Learning pour les télécommunications

Présentation

Les systèmes de télécommunications de nouvelle génération doivent fonctionner dans des environnements difficiles, où différents types d'interférences augmentent les défis au niveau du système. Les récepteurs sans fil ont de nombreuses applications dans les systèmes qui nécessitent une gestion efficace du spectre. Dans cette session, nous démontrerons comment appliquer les techniques de Deep Learning et de Machine Learning à une gamme de systèmes de télécommunication.

Nous examinerons les compromis entre les workflows de Machine Learning et de Deep Learning.  Nous démontrerons également comment effectuer la collecte et l'étiquetage de données à partir de radios et de radars logiciels disponibles dans le commerce afin d'entraîner et de tester des classificateurs. Notre travail portera sur la synthèse de données pour l'entraînement des réseaux, notamment sur des méthodes efficaces de traitement des signaux I/Q en bande de base des communications afin d'améliorer les résultats de classification.

Points forts

Démontrer les concepts et les workflows à l'aide de plusieurs exemples d'application, notamment l'identification de la modulation de forme d'onde, l'empreinte RF et l'estimation du canal 5G

Comprendre les compromis entre les techniques de Machine Learning et Deep Learning pour les signaux en bande de base

Prétraiter et étiqueter des données en bande de base

Synthétiser les données pour entraîner les réseaux

À propos des intervenants

Le Dr Houman Zarrinkoub est senior product manager pour les produits de télécommunications chez MathWorks. Durant ses 20 années passées chez MathWorks, il a également occupé le poste de development manager et a été en charge de plusieurs outils logiciels de traitement du signal et de communication. Avant de rejoindre MathWorks, il était chercheur scientifique au sein du groupe Wireless de Nortel Networks, où il travaillait sur les technologies de codage mobile et vocal. Il a obtenu de nombreux brevets sur des sujets liés aux simulations informatiques d'applications de traitement du signal. Houman est l'auteur du livre Understanding LTE with MATLAB: From Mathematical Modeling to Simulation and Prototyping. Il est titulaire d'une licence en génie électrique de l'Université McGill et d'une maîtrise et d'un doctorat en télécommunications de l'Université du Québec, au Canada.

Florent Busnoult est Senior application engineer chez MathWorks, spécialisé dans les produits de traitement du signal et de télécommunications. Il est titulaire d'un master en ingénierie des télécommunications obtenu à Télécom Bretagne, en France.