On observe un intérêt croissant pour l’adoption de techniques d’apprentissage automatique dans divers domaines de recherche, parmi lesquels l’analyse des signaux radio.
La création de synergies entre le Machine Learning et la philosophie du SOR ouvre un nouvel axe de recherche très prometteur que le projet WISE-ML souhaite explorer. En particulier, le projet WISE-ML vise à évaluer la pertinence et l’efficacité des mises en œuvre les plus prometteuses dans le domaine de l’analyse du spectre.
Dans un premier temps, l’accent sera mis sur l’étude des méthodologies classiques pour l’analyse du spectre RF. Cette tâche a pour objet de jeter les bases d’une évaluation qualitative des solutions de BA. L’étude des techniques de BA applicables au domaine SOR doit être effectuée dans la deuxième partie du projet. Une application d’analyse du spectre ML doit être développée/évaluée au cours de cette phase. Même si les applications ML commencent à gagner du terrain dans le monde des SOR, en particulier dans les développements dédiés à l’analyse RF spectrurn, il y a très peu de tentatives pour implémenter ces solutions dans une plateforme matérielle SOR. La troisième et dernière étape du projet WISE-ML consiste donc à mettre en œuvre une ou plusieurs techniques issues de travaux antérieurs. Le nombre et les types d’algorithmes utilisés dépendent des résultats qualitatifs obtenus. Au moins une mise en œuvre ML est nécessaire afin de fournir un démonstrateur qui sera présenté sous forme de démonstration à la fin du projet.
Le matériel et le langage de programmation à utiliser pour mettre en œuvre le démonstrateur ne sont pas encore définis et dépendront également des résultats des premiers résultats de travail.