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VIllejuifPublication : 19 févr. 2026

Stage - Optimisation pour la localisation indoor

  • Stage
  • 4-6 mois
  • Hybride
  • 1.2K - 1.2K EUR mensuel
  • Échéance : 5 mars 2026
  • Localization
  • RF Engineering
  • Wireless Communications

Description du poste

L’équipe de recherche Systèmes embarqués intelligents travaille sur la localisation à l’intérieur des bâtiments et, en particulier, sur l’optimisation des balises de mesures pour améliorer l’estimation de la distance ou de la position.

La méthode d’optimisation développée s’appuie sur le critère DOP (Dilution Of Precision), et plus précisément sur le PDOP (Position Dilution Of Precision), couramment utilisé pour les données GNSS. Des travaux récents ont également exploré, par simulations, l’intégration de balises virtuelles permettant d’incorporer le phénomène de multipath comme amélioration de l’estimation de position. À ce stade des recherches, les multipaths sont utilisés pour améliorer le PDOP. Ce stage s’inscrit dans la continuité de ces travaux.

Missions et objectifs

  1. Optimisation de la géométrie des balises Il s’agit de finaliser le travail engagé au laboratoire sur l’optimisation de la géométrie des balises pour la localisation en intérieur. Le stagiaire devra:
  • Tester les algorithmes développés pour différentes initialisations des balises
  • Proposer une méthode d’optimisation alternative au recuit simulé BPSA (Beacon Placement using Simulated Annealing)
  • Exploiter les mesures déjà réalisées afin de calculer les positions ou les distances à partir des puissances reçues les plus élevées
  • Mener une nouvelle campagne de mesures pour compléter l’étude.
  1. Prise en main et documentation du logiciel WinProp Le second objectif consiste à prendre en main le logiciel de simulation de propagation WinProp et à en rédiger une documentation détaillée. Une simulation visant à valider les résultats de la première partie du stage (optimisation des balises) est attendue.

L’ensemble des programmes, documents réalisés et mesures effectuées devra être déposé sur le dépôt Git de l’équipe Systèmes embarqués intelligents.

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