Apprentissage statistique pour la géolocalisation d'objets connectés

par Kevin Elgui

Projet de thèse en Traitement du signal et des images

Sous la direction de Pascal Bianchi, François Portier et de Olivier Isson.

Thèses en préparation à l'Institut polytechnique de Paris , dans le cadre de École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris , en partenariat avec LTCI - Laboratoire de Traitement et Communication de l'Information (laboratoire) et de Télécom Paris (Palaiseau) (établissement de préparation de la thèse) depuis le 15-05-2017 .


  • Résumé

    Sur le plan scientifique, la thèse proposera de nouvelles approches pour appréhender la géolocalisation des objets connectés émettant dans un réseau. Sur le plan industriel, la société Sigfox souhaite développer des solutions commerciales de services autour de la géolocalisation d’objets à faible coût et faible consommation d’énergie, ce qui exclut la présence d’un GPS. Pour cela une amélioration importante des performances est nécessaire et des brevets pourront être déposés dans le cadre de la thèse.

  • Titre traduit

    Statistical learning for the geolocalization in the Internet of Things


  • Résumé

    On the scientific side, the thesis will propose new approaches to deal with the geolocation of emitting devices in a network. On the industrial side, Sigfox wants to develop commercial services solutions around the geolocation of objects with low cost and low energy consumption, which excludes the presence of a GPS. For this a significant improvement in performance is necessary and patents can be filed within the framework of the thesis.