CIFRE - Front-End RF assisté par IA pour la connectivité UWB en technologie 18nm FD-SOI CMOS

Description de l'offre

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Front-End RF assisté par IA pour la connectivité UWB en technologie 18nm FD-SOI CMOS :
Rejection cognitive d'interférences à l'aide de filtres agiles à N voies (N-path)

1. Contexte et motivation

La prolifération des standards de communication sans fil a conduit à un encombrement croissant du spectre de fréquences. La technologie Ultra‑Wideband (UWB), essentielle pour la localisation de précision et les communications à haut débit, opère sur une large bande de fréquences qui recouvre de nombreux services étroits (Wi‑Fi, Bluetooth, 5G/cellulaire).

Dans cet environnement spectral particulièrement hostile, les bloqueurs (interférents de forte puissance) constituent un enjeu critique. Classiquement, les récepteurs sont « surdimensionnés » afin de garantir une forte linéarité sur l'ensemble de la bande, évitant ainsi la saturation de l'entrée RF par ces bloqueurs. Cette approche de conception fondée sur le pire cas se traduit par :

·  une consommation de puissance excessive ;
·  une complexité de circuit accrue ;
·  une réduction de l'autonomie des dispositifs UWB pour l'IoT et le mobile.

2. Problématique

Comment concevoir un récepteur UWB économe en énergie en technologie P18 qui ne maintient une forte linéarité que lorsqu'elle est effectivement nécessaire, et uniquement sur les sous‑bandes concernées ?

Le défi central consiste à passer d'une architecture statique, à haute linéarité large bande, à une architecture dynamique, cognitive et pilotée par IA, capable d'identifier les bloqueurs en temps réel et de les atténuer sans supporter le coût énergétique d'une linéarité large bande permanente.

3. Solution proposée : co‑conception IA–RF

Ce travail de recherche propose une architecture de récepteur innovante combinant un filtre coupe‑bande agile à N voies (N‑Path Agile Notch Filter) et une boucle de contrôle basée sur l'intelligence artificielle.

A. Le matériel : filtre coupe‑bande agile à N voies

·  Technologie : implémentation en P18 (CMOS 18 nm), offrant un compromis entre coût et performances RF matures.
·  Principe : utilisation de filtres à N voies (réseaux de condensateurs commutés périodiquement) pour réaliser des filtres coupe‑bande à facteur de qualité élevé.
·  Agilité : la fréquence centrale de la coupe‑bande est définie par la fréquence d'horloge de commutation (), permettant un accord numérique précis de la bande de rejet afin de supprimer des bloqueurs spécifiques.

B. L'intelligence : détection et syntonisation assistées par IA

Plutôt qu'un balayage fréquentiel aveugle, le système exploite l'apprentissage automatique pour « percevoir » l'environnement spectral.

·  Extraction de caractéristiques : le système extrait des descripteurs clés à partir des signaux utiles, du bruit de canal et des motifs d'interférence. Cela inclut la surveillance de propriétés statistiques (par exemple, rapport crête‑moyenne, cyclostationnarité) permettant de distinguer un signal UWB valide d'un bloqueur.
·  Objectif : détecter avec précision la présence d'un bloqueur et estimer sa fréquence centrale.

4. Méthodologie de recherche

Phase 1 : modélisation et génération de données

·  Modélisation au niveau système du transcepteur UWB et du comportement du filtre à N voies.
·  Génération d'un jeu de données représentant des environnements spectraux encombrés, incluant différents types de bloqueurs (onde continue, signaux étroits modulés) et divers profils de bruit.

Phase 2 : développement de l'agent IA (RL et prédiction)

Deux approches sont envisagées :

·  Agent d'apprentissage par renforcement (RL) : conception d'un agent RL léger, orienté correction, ne nécessitant pas d'entraînement préalable massif.
·  État : caractéristiques spectrales instantanées et configuration courante du filtre.
·  Action : ajustement de la fréquence d'horloge du filtre à N voies (accord de la coupe‑bande).
·  Récompense : maximisation du rapport signal‑bruit‑interférence (SINR) et minimisation de la consommation de puissance.
·  Boucle prédiction–correction : mise en œuvre d'un schéma « prédire puis corriger » dans lequel l'IA prédit la position du bloqueur à partir d'un modèle pré‑entraîné et pré‑accorde la coupe‑bande, suivie d'une correction fine basée sur la rétroaction temps réel.

Phase 3 : implémentation circuit (P18)

·  Conception du filtre à N voies et des circuits de détection/extraction de caractéristiques nécessaires (par exemple, ADCs basse consommation auxiliaires, détecteurs d'enveloppe) en technologie P18.
·  Première preuve de concept en utilisant des ressources externes (PC et/ou FPGA) pour émuler le bloc de contrôle numérique. L'intégration de ce bloc de contrôle numérique, via un accélérateur IA dédié ou une logique synthétisée, sera envisagée dans un second temps.

5. Résultats attendus

·  Rejection intelligente des bloquers : un récepteur capable de localiser et filtrer de manière autonome les bloqueurs avec une grande précision.
·  Efficacité énergétique : réduction significative de la consommation de puissance grâce à l'allègement des exigences de linéarité lorsque les bloqueurs sont absents ou efficacement filtrés.
·  Prototype matériel : une puce de démonstration en technologie P18 validant expérimentalement le fonctionnement de l'architecture proposée.
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