STAGE - Modélisation et validation de blocs RF F-H
La branche SOE de Safran conçoit des plateformes pour microsatellites, avec pour objectif d'augmenter les débits de transmission en bande X et Ka et d'évoluer vers des ordres de modulation plus élevés (16APSK, 32APSK). Ces évolutions imposent de fortes contraintes de linéarité sur la chaîne d'amplification RF, nécessitant la mise en place de mécanismes de correction numérique pour compenser les effets indésirables (ondulations de gain, ondulations de phase) et, plus spécifiquement, les non-linéarités des amplificateurs de puissance en technologie GaN.
Dans la continuité d'un précédent stage (2024 : Développement d'un simulateur système Radio d'une chaine d'émission et réception DVB-S2) la société poursuit ses travaux de modélisation numérique de la chaine radiofréquence. L'objectif est d'augmenter les débits de transmission et d'évoluer vers des schémas de modulation plus complexes (16APSK, 32APSK).Afin de répondre à ces enjeux, l'équipe RF a développé un outil en Python permettant de simuler numériquement la chaîne RF et d'évaluer son impact sur les performances système (taux d'erreur binaire, EVM, erreur de phase, etc.). Vos missions seront les suivantes :
- Étudier et valider expérimentalement les performances d'un modèle numérique existant de filtre RF à l'aide de signaux numériques modulés (QPSK, 8PSK, 16APSK, etc.).
o Génération de signaux modulés (QPSK, 8PSK, 16APSK, etc.).
o Mesures du filtre RF à l'aide d'un analyseur de réseaux vectoriels.
o Validation du modèle existant par comparaison mesures/simulations (EVM, spectre).
o Amélioration du modèle - Développer un modèle numérique d'amplificateur RF GaN (non-linéaire et effet mémoire).
o Développement de modèles comportementaux (par ex. polynomiaux, Volterra, Wiener-Hammerstein).
o Comparaison aux mesures en termes de linéarité et distorsions. - Implémentation d'un modèle préliminaire de prédistorsion numérique (DPD)
o Développement du modèle DPD (inverse du modèle amplificateur).
o Validation des performances (réduction de l'EVM, ACPR).
La branche SOE de Safran conçoit des plateformes pour microsatellites, avec pour objectif d'augmenter les débits de transmission en bande X et Ka et d'évoluer vers des ordres de modulation plus élevés (16APSK, 32APSK). Ces évolutions imposent de fortes contraintes de linéarité sur la chaîne d'amplification RF, nécessitant la mise en place de mécanismes de correction numérique pour compenser les effets indésirables (ondulations de gain, ondulations de phase) et, plus spécifiquement, les non-linéarités des amplificateurs de puissance en technologie GaN.
Dans la continuité d'un précédent stage (2024 : Développement d'un simulateur système Radio d'une chaine d'émission et réception DVB-S2) la société poursuit ses travaux de modélisation numérique de la chaine radiofréquence. L'objectif est d'augmenter les débits de transmission et d'évoluer vers des schémas de modulation plus complexes (16APSK, 32APSK).Afin de répondre à ces enjeux, l'équipe RF a développé un outil en Python permettant de simuler numériquement la chaîne RF et d'évaluer son impact sur les performances système (taux d'erreur binaire, EVM, erreur de phase, etc.). Vos missions seront les suivantes :
- Étudier et valider expérimentalement les performances d'un modèle numérique existant de filtre RF à l'aide de signaux numériques modulés (QPSK, 8PSK, 16APSK, etc.).
o Génération de signaux modulés (QPSK, 8PSK, 16APSK, etc.).
o Mesures du filtre RF à l'aide d'un analyseur de réseaux vectoriels.
o Validation du modèle existant par comparaison mesures/simulations (EVM, spectre).
o Amélioration du modèle - Développer un modèle numérique d'amplificateur RF GaN (non-linéaire et effet mémoire).
o Développement de modèles comportementaux (par ex. polynomiaux, Volterra, Wiener-Hammerstein).
o Comparaison aux mesures en termes de linéarité et distorsions. - Implémentation d'un modèle préliminaire de prédistorsion numérique (DPD)
o Développement du modèle DPD (inverse du modèle amplificateur).
o Validation des performances (réduction de l'EVM, ACPR).
Job Requirements
Compétences techniques recherchées :
- Traitement de signal- Modulations numériques
- Matlab
- Python
- En option : Analyseur de signaux vectoriel (VNA), générateur de signaux vectoriel, analyseur de spectre signaux vectoriels Compétences humaines/sociales recherchées :
- Travail en équipe
- Avoir une bonne capacité d'adaptation dans un environnement professionnel et très technologique
- Être curieux d'esprit
Job Requirements
Compétences techniques recherchées :
- Traitement de signal- Modulations numériques
- Matlab
- Python
- En option : Analyseur de signaux vectoriel (VNA), générateur de signaux vectoriel, analyseur de spectre signaux vectoriels Compétences humaines/sociales recherchées :
- Travail en équipe
- Avoir une bonne capacité d'adaptation dans un environnement professionnel et très technologique
- Être curieux d'esprit
Company Information
Safran is an international high-technology group, operating in the aviation (propulsion, equipment and interiors), defense and space markets. Its core purpose is to contribute to a safer, more sustainable world, where air transport is more environmentally friendly, comfortable and accessible. Safran has a global presence, with 100,000 employees and sales of 27.3 billion euros in 2024, and holds, alone or in partnership, world or regional leadership positions in its core markets.
Safran is in the 2nd place in the aerospace and defense industry in TIME magazine's "World's best companies 2024" ranking.
Company Information
Safran is an international high-technology group, operating in the aviation (propulsion, equipment and interiors), defense and space markets. Its core purpose is to contribute to a safer, more sustainable world, where air transport is more environmentally friendly, comfortable and accessible. Safran has a global presence, with 100,000 employees and sales of 27.3 billion euros in 2024, and holds, alone or in partnership, world or regional leadership positions in its core markets.
Safran is in the 2nd place in the aerospace and defense industry in TIME magazine's "World's best companies 2024" ranking.