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COMNUM Communications Num´ eriques Philippe CIBLAT epartement COMELEC

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COMNUMCommunicationsNumeriques

Philippe CIBLAT

Departement COMELEC

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Positionnement de l’equipe

Applications :I Flux videoI Transfert de donnees pour le nuage

... tres haut debit requis

Des communications point-a-point (2003-2007)I MIMO : le Golden code et decodeurs puissantsI Synchronisation et analyse de performances

aux communications multi-points a multi-points (2008-2013)

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Positionnement de l’equipe

Applications :I Flux videoI Transfert de donnees pour le nuage

... tres haut debit requis

Des communications point-a-point (2003-2007)I MIMO : le Golden code et decodeurs puissantsI Synchronisation et analyse de performances

aux communications multi-points a multi-points (2008-2013)

.

INTERFERENCEDIS

TR

IBU

TIO

N

INTER-C

OUCHES

.

I Algorithmes

Theorie du codage

Theorie du signal

I Performances limites

Theorie de l’Information

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Membres de l’equipe

I Personnel permanent : 3 PR, 2 DR, 4 MC (dont 2 HDR)

J.-C. BELFIORE P. CIBLAT W. HACHEM G. REKAYA O. RIOUL G. RODRIGUEZ

P. SOLE A. TCHAMKERTEN M. WIGGER

Oct. 2009 (CNRS/I3S) Oct. 2008 (EPFL/MIT) Dec. 2009 (ETHZ/UCSD)

I Personnel non-permanent

− 28 theses soutenues, 4 postdocs− 12 doctorants, 4 postdocs

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Forces de l’equipe

1. Optimisation de reseauxI Codage et decodage en reseau : latticesI Caracterisation de region de capacite / voie de retourI Allocation de ressources avec mecanisme de retransmissionI Analyse de la grande dimension : matrices aleatoiresI Traitement distribue : codage de source, optimisation

2. SecuriteI par la couche physique : latticesI par les composants electroniques (COMELEC/SEN)

3. Communication mono-utilisateurI Communications asynchronesI Communications MIMO sur fibre optique (COMELEC/GTO)

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Forces de l’equipe

1. Optimisation de reseauxI Codage et decodage en reseau : lattices Ex1.I Caracterisation de region de capacite / voie de retourI Allocation de ressources avec mecanisme de retransmissionI Analyse de la grande dimension : matrices aleatoires Ex2.I Traitement distribue : codage de source, optimisation Ex3.

2. SecuriteI par la couche physique : latticesI par les composants electroniques (COMELEC/SEN)

3. Communication mono-utilisateurI Communications asynchronesI Communications MIMO sur fibre optique (COMELEC/GTO)

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Ex1-reseaux de points et codage en reseau

Avec fil, schema � papillon � d’un codage en reseau [2000] :

.

R

X1

X2

X2

X1

X1

X2

X1 ⊕X2

X1 ⊕X2

X1 ⊕X2

.

Routage remplace par unecombinaison de paquets

Sans fil, deux verrous importants :

I combinaison effectuee par le canal et non le nœud R

I combinaison effectuee sur le signal et non les paquets decodes

... solution de la litterature : Compute and Forward [2008]

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Ex1-reseaux de points et codage en reseau

Avec fil, schema � papillon � d’un codage en reseau [2000] :

.

R

X1

X2

X2

X1

X1

X2

X1 ⊕X2

X1 ⊕X2

X1 ⊕X2

.

Routage remplace par unecombinaison de paquets

Sans fil, deux verrous importants :

I combinaison effectuee par le canal et non le nœud R

I combinaison effectuee sur le signal et non les paquets decodes

... solution de la litterature : Compute and Forward [2008]

Contributions :

I Premiere mise en œuvre de codeur et de decodeur pour leCompute and Forward (grace aux lattices)

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Ex2-inference dans les grands reseaux

Modele :

~y(n) = H︸︷︷︸taille N×K

~x(n) + ~b(n)

I Valeurs et vecteurs propres deYYH avec Y = [~y(1) · · ·~y(T )]

I N et T meme ordre de grandeur

I N,T →∞ et N/T → c

.

Bruit Sources.

Applications :

I Detection de sources en radio cognitive

I Estimation des directions d’arrivee

I Detection de defauts dans les reseaux

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Ex2-inference dans les grands reseaux

Modele :

~y(n) = H︸︷︷︸taille N×K

~x(n) + ~b(n)

I Valeurs et vecteurs propres deYYH avec Y = [~y(1) · · ·~y(T )]

I N et T meme ordre de grandeur

I N,T →∞ et N/T → c

.

Bruit Sources.

Applications :

I Detection de sources en radio cognitive

I Estimation des directions d’arrivee

I Detection de defauts dans les reseaux

Contributions :

I Nouveaux algorithmes performants

I Analyse de performances via les grandes matrices aleatoires

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Ex3-theorie de l’information et calcul distribue

.

X

YDébit RY

f (X,Y )

Débit RX

Débit R0

.

Applications :

I Codage distribue

I Stockage distribue

I Calcul distribue

Question : # bits (RX , RY ) pour reconstruire parfaitement unefonction de deux sources collaborant via R0 bits ?

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Ex3-theorie de l’information et calcul distribue

.

X

YDébit RY

f (X,Y )

Débit RX

Débit R0

.

Applications :

I Codage distribue

I Stockage distribue

I Calcul distribue

Question : # bits (RX , RY ) pour reconstruire parfaitement unefonction de deux sources collaborant via R0 bits ?

Contributions :

I Caracterisation deregions de capacite

RY en fct. de RX

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Publications et contrats

Publications :

I Journaux internationaux : 72 (principalement IEEE Trans.)

I Congres internationaux : 167 dont 23 invites

I Brevets : 18 (contrat de valorisation par France Brevets)

Financement :

I Thales

I Mitsubishi

I Orange

I Google

I ...

TOTAL 2,3 M€

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Strategie (I)

Grandes competences theoriques :

I Codage algebrique

I Theorie de l’information

I Matrices aleatoires

pour des applications nombreuses en communications :

I Gestion efficace de l’interference

I Communications interactives

I Allocation de ressources

I Radio cognitive

I Securite

I ...

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Strategie (II)

Deux axes de developpement scientifique :

I Traitement distribue de l’information (codage de sourcedistribue pour le stockage, optimisation distribuee pour lesreseaux ad hoc)

I Codage et allocation de ressources pour la gestion del’interference (codage tirant parti de l’interference, allocationinter-couches, gestion de la voie de retour)

Ressources financieres plus perennes :

I Montage d’un ERC sur le traitement distribue

I Montage d’un labo commun avec Thales sur l’interference

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Collaborations academiques

Russian Academy

KTH

HHI Berlin

Univ. of North Carolina

MIT

UC San Diego

Univ. of Campinas

Univ. of Southern Australia

IIT Bangalore

NTU

EPFL, ETHZ

Imperial College

Univ . of Jeddah

Univ . of Rabat

Technion

CTTC

Notre-Dame Univ.

Séjour sabbatique

Papier commun

TAMUQ

COMELEC/GTO, COMELEC/SEN, TSI/STA, INFRES/MIC2

UMLV, Supélec/LSS, ENSTA TELECOM PARISTECH

Univ. of Toronto

Berkeley USC

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Rayonnement

Expertise :I Associate Editor :

− 1 IEEE Com. Letters,− 2 IEEE Trans. Signal Processing dont 1 Senior Area Editor− 1 IEEE Trans. Information Theory

I Comite de programme : ISIT, ITW, ICASSP, SPAWC,EUSIPCO, GLOBECOM, ICC, WCNC, PIMRC, GRETSI, ...

− Track Chair : PIMRC’2008, EUSIPCO’2011

Organisation/animation :

I Congres Sequences and their Applications (SETA’2010)

I Ecole d’ete Peyresq’2013 sur l’optimisation convexe

I Ecole de printemps Labex Digicosme’2014 sur les reseaux

I Directeur-adjoint du GDR ISIS

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