Télécom ParisTech

Renaud Pacalet

Directeur d'études

Responsable du groupe Systems-on-a-Chip (LabSoC) 

Renaud Pacalet

Formation

  • Ingénieur Télécom ParisTech (1988).

Enseignement

  • Sécurité matérielle.
  • Modélisation, conception et validation des systèmes sur puce.
  • Vérification formelle.

Thématiques de recherche

  • Architectures matérielles et logicielles de traitement numérique du signal pour la radio dite «logicielle».
  • Sécurité matérielle (attaques par les canaux auxiliaires, attaques en faute, sondage sur cartes électroniques).
  • Méthodes et outils avancés pour la conception de systèmes complexes.

Expérience industrielle et Recherche

  • Plus de 20 ans d’expérience dans la conduite et la participation à des projets collaboratifs nationaux, européens ou bilatéraux avec des partenaires industriels dans les domaines du multimédia, des transports intelligents, de la sécurité et des communications numériques mobiles.

Animation scientifique et responsabilités collectives

  • Animateur du groupe Systems-on-a-Chip (LabSoC) de Sophia-Antipolis.
  • Membre fondateur du Centre Intégré de Microélectronique de la région Provence-Alpes-Côte d’Azur (CIM PACA).
  • Membre de l’association Sophia-Antipolis Microelectronics (SAME).
  • Expert auprès de l’ANR, d’OSEO-ANVAR et de l’incubateur Télécom ParisTech Eurecom Entrepreneurs.

Principaux Résultats scientifiques

  • D. Knorreck, L. Apvrille and R. Pacalet : Formal System-level Design Space Exploration, in Concurrency and Computation: Practice and Experience, Jan. 2012.
  • E. Amador, R. Knopp, Renaud Pacalet and V. Rezard : Dynamic Power Management for the Iterative Decoding of Turbo Codes, in IEEE Transactions on Very Large Scale Integration Systems, Oct. 2011.
  • S. Guilley, L. Sauvage, F. Florent, V.-N. Vong, P. Hoogvorst and R. Pacalet, Evaluation of Power Constant Dual-Rail Logics Countermeasures against DPA with Design Time Security Metrics, in IEEE Transactions on Computers, Sept. 2010.

Education

  • PhD thesis at ENST (former name of Télécom ParisTech) in 1990,
  • HDR at Paris 7 in 1996.

Teaching

  • Times Series,
  • Theory & Methods,
  • Bayesian Signal Processing and Monte Carlo methods., from Kalman to particle filters.

Major Research Interest or Current Research Topics

  • Machine learning,
  • Statistical signal processing

Main Scientific Results

  • O. Cappé, E. Moulines et T. Rydén, (2005), Inference in Hidden Markov Models, Springer.
    Randal Douc, Eric Moulines et A. Garivier, (2011), «Sequential Monte Carlo smoothing for general state space Hidden Markov Models», Annals of Applied Probability, vol. 21, n° 6, pp. 21092145.
  • Randal Douc, Eric Moulines, J. Olsson et Ramon Van Handel, (2011), «Consistency of the maximum likelihood estimator for general hidden Markov models», The Annals of Statistics, vol. 39, n° 1, pp. 474513.
  • Olaf Kouamo, François Roueff, Maurice Charbit et Eric Moulines, (2011), «Inference of a generalized long memory process in the wavelet domain.»,IEEE Transactions on Signal Processing, vol. PP, pp. 1.
  • C. Lévy Leduc, Hélène Boistard, Eric Moulines, M. S. Taqqu et Valderio Reisen, (2011), «Asymptotic properties of Uprocesses under longrange dependence», Annals of Statistics, vol. 39, n° 3, pp. 13991426.
  • C. Lévy Leduc, Hélène Boistard, Eric Moulines, M. S. Taqqu et Valderio Reisen, (2011), «Robust estimation of the scale and of the autocovariance function of Gaussian short and longrange dependent processes», Journal of Time Series Analysis, vol. 32, n° 2, pp. 135156.
  • Philippe Soulier, Valderio Reisen, Eric Moulines et Glauro Franco, (2010), «On the properties of the periodogram of a stationary longmemory process over different epochs with applications», Journal of Time Series Analysis, vol. 31, n° 1, pp. 2036.