Secure Wireless Localization and Sensing for Digital Health

ETIS Laboratory (UMR 8051), CY Cergy Paris Université, ENSEA, CNRS; Cergy; Sur place; EUR 40 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Un laboratoire de recherche dynamique propose un doctorat financé sur le thème de l'estimation des signes vitaux et de la localisation avec une approche axée sur la sécurité. Le candidat sélectionné travaillera sur des projets innovants utilisant des techniques avancées telles que le machine learning et l'analyse des propriétés de canal pour des applications en santé intelligente.

Prestations

Accès à des subventions publiques pour la recherche

Environnement de recherche collaboratif

Qualifications

• Expérience en machine learning et techniques d'estimation des signes vitaux.
• Connaissances en Wi-Fi fingerprinting et data fusion sont souhaitées.
• Diplôme requis : Master en Informatique ou équivalent.

Responsabilités

• Analyser les propriétés du canal pour une localisation précise.
• Utiliser des radars mmWave MIMO pour estimer les signes vitaux.
• Concevoir et valider des stratégies de fusion de données.

Connaissances

Machine Learning

Wi-Fi Fingerprinting

Sensing capabilities

Data Fusion

Formation

Master en Informatique, Électronique ou domaine similaire

Description du poste

Topic description

The PhD candidate will work on the ANR-funded JCJC project SecLoc, titled “Secure vital signs and location estimation: A smart health vision via RF sensing”. The project aims to address privacy-preserving real-time multi-target vital signs and location estimation in residential contexts, providing clinical insights for early diagnosis and intervention.

The project covers three main objectives:

1. Achieve accurate location determination through analysis of channel properties using Wi-Fi fingerprinting schemes.
2. Use mmWave MIMO radars to perform motion-robust vital signs estimations (respiration and heartbeat) with advanced machine learning techniques.
3. Investigate, design, and validate a seamless, secure data fusion strategy with reconfigurable intelligent surfaces across various scenarios, enhancing localization and sensing capabilities.

Starting date: 10-01

Funding category: Public funding (government, regional, European, or international research grants)

Funding further details: ANR