Méthodes inspirées de la nature et leur implémentation pour des systèmes dynamiques complexes

自然与动力复合体系统实施方法的启发

基本信息

  • 批准号:
    RGPIN-2020-06980
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.4万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2020-01-01 至 2021-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Plusieurs solutions innovatrices de traitement du signal reposent sur des techniques modernes de traitement numérique contraintes par un critère de compromis performance/complexité. Les problèmes dits complexes (modèle non-linéaire, dynamique et non-stationnaire) sont caractérisés par un nombre élevé de paramètres qui limite l'application de méthodes conventionnelles. Ce programme de recherche cible des problèmes complexes caractérisés par une quantité d'informations massive (télécommunications 5G, réseaux d'objets connectés, capteurs biomédicaux). La méthodologie repose sur l'adaptation et l'application d'algorithmes non-linéaires inspirés de la nature qui miment des principes naturels, biologiques ou physiques: algorithmes génétiques, essaims particulaires en optimisation et intelligence artificielle (réseaux de neurones, machine automatique, réseau neuronal convolutif et à apprentissage profond). L'acquisition comprimée (Compressive Sensing) et les données de substitution (Surrogate Analysis) sont également étudiées car mieux adaptées aux problèmes non-linéaires et non stationnaires. Une approche par traitement de signal par graphes (Graph Signal Processing) est également considérée pour des analyses multidimensionnelles aux données arbitraires. La force de notre approche réside dans l'interaction de ces méthodes qui permet de multiples résolutions sous différentes contraintes imposées par les problèmes. L'autre aspect majeur du programme est l'implémentation VLSI (CPU/GPU, FPGA) des algorithmes pour répondre à des besoins réels. Les contraintes de la microélectronique imposées et à respecter sont une réduction de la complexité de calcul, des ressources, des latences et du flot des communications en privilégiant le parallélisme. Ce programme est donc une contribution significative au développement de solutions optimales en termes d'adéquation algorithme-architecture pour le traitement des signaux des systèmes exigeant un volume de calcul important. Les cas des systèmes de communications mobiles, de l'industrie 4.0, des objets communicants (IoT) et de mesure en biomédical sont ciblés: développement de solutions augmentant la bande passante des communications mobiles en milieu hostile (interférences multiples), l'approche basée sur les systèmes MIMO massifs est privilégiée, et généralisation des solutions à des problèmes similaires, soit les réseaux de capteurs communicants, le précodage, l'estimation des canaux et les réseaux à relais. extraction d'informations cliniques neuromusculaires à partir de biosignaux générés par des matrices de capteurs électromyographies (EMG), le cas de la reconnaissance de mouvements, est retenu. Ces domaines, a priori distincts, présentent d'un point de vue de la modélisation une analogie que nous avons pu constater et exploiter (modèle MIMO). Ce constat nous mène à des idées de solutions innovatrices multidomaines.
信号响应技术的创新解决方案,涉及性能/复杂性限制的现代数字技术。常规方法。大规模信息量复杂问题研究计划(电信 5G、连接对象、生物医学捕获)。 La méthodologie repose sur l'adaptation et l'application d'algorithmes non-lineaires de la nature qui miment des principes naturels, biologiques ou Physiques: Algorithm génétiques, essaims pariculaires en optimization et Intelligence artificielle (réseaux de Neurones, machine automatique, réseau)神经元卷积L'acquisition comprimée(压缩传感)和替代分析(替代分析)是在分析时考虑的一些非线性问题和非静态问题的研究。多维任意任意的 VLSI(CPU/GPU、FPGA)算法的实现。此外,微电子的限制和对计算、资源、延迟以及特权并行通信复杂性的简化。 移动通信系统、工业 4.0、通信对象 (IoT) 和生物医学测量西布莱斯: 增强通信移动设备在敌对环境(多重干扰)中的解决方案的开发、系统 MIMO 质量和特权的基础方法、类似问题解决方案的通用化、通信者的解决方案、预防措施、 l'estimate des canaux et les réseaux à relais。 提取肌电图 (EMG) 矩阵的生物特征信息临床神经肌肉信息提取,以及运动侦察的方法。 这些域是先验的不同点,是模拟 MIMO 模式的模拟点。

项目成果

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