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Journal Paper

A novel image representation of GNSS correlation for deep learning multipath detection

Authors: Blais Antoine, Couellan Nicolas and Evgenii Munin

Array, online, April, 2022.

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This paper proposes a novel framework for multipath prediction in Global Navigation Satellite System (GNSS) signals. The method extends from dataset generation to deep learning inference through Convolutional Neural Network (CNN). The process starts at the output of the correlation stage of the GNSS receiver. Correlations of the received signal with a local replica over a (Doppler shift, propagation delay)-grid are mapped into grey scale 2D images. They depict the received information possibly contaminated by multipath propagation. The images feed a CNN for automatic feature construction and multipath pattern detection. The issue of unavailability of a large amount of supervised data required for CNN training has been overcome by the development of a synthetic data generator. It implements a well-established and documented theoretical model. A comparison of synthetic data with real samples is proposed. The complete framework is tested for various signal characteristics and algorithm parameters. The prediction accuracy does not fall below 93% for C/N0 ratio as low as 36 dBHz, corresponding to poor receiving conditions. In addition, the model turns out to be robust to the reduction of image resolution. Its performance is also measured and compared with an alternative Support Vector Machines (SVM) technique. The results show the undeniable superiority of the proposed CNN algorithm over the SVM benchmark.

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Signal and image processing / Localization and navigation

Conference Paper

Mitigation of TACAN/DME interferences for L5/E5 space-borne GNSS receivers in LEO. First Simulation results with focus on Radio-Occultation missions

Authors: Lestarquit Laurent, Dulery Christelle, Prévost Raoul and Iervolino Mariano

NAVITEC, ESA/ESTEC, Noordwijk, The Netherlands, April 5-7, 2022.

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At their design time, GPS L5 and GALILEO E5a/E5b signals compatibility with TACAN/DME was studied for aeronautical users with altitude limited up to 40,000 feet, but not for space-borne users. Aircraft would see a few strong pulses and a mitigation technique as simple as pulse blanking would usually work as mitigation means. For space-borne GNSS receivers in Low Earth Orbit (LEO), if the larger free space losses lead to weaker received TACAN/DME signals, the number of beacons in visibility is much higher, reaching in the worst locations a total over two hundred with more than half of them having a peak power above or close to the noise floor, making time blanking a poor mitigation means. Therefore, other mitigation techniques performances need to be assessed in order to determine which techniques are best suited. A simulation tool was developed to compute the post correlation C/No degradation due to TACAN/DME on a LEO with and without mitigation means enabled. The equivalent post-correlation noise (No) increase due to TACAN/DME, or what remains after a mitigation technique is applied, is simulated using the Spectral Separation Coefficient (SSC) methodology to emulate the effect of GNSS signal de-spreading in the receiver correlation process. The part of the useful signal carrier suppressed by the application of a mitigation technique (time blanking and/or frequency notch filtering) is taken into account in the simulation. This study is focusing on radio-occultation (RO) missions which are the more sensitive to TACAN/DME interferences. Indeed, a medium-gain antenna (9–18 dB typical) is steered toward the earth limb resulting in having many TACAN/DME transmitters inside its main lobe. This configuration can lead to a high received power from them, as the LEO RO satellite is also in their main antenna lobe. In this configuration, the C/No degradation, plotted on a geographic map can reach up to 13.8 dB in the absence of mitigation over the European TACAN/DME hotspot. Several promising mitigation techniques have been included in the simulation tool to determine which one shall be implemented on board a LEO RO satellite mission: time domain pulse blanking, Frequency Domain Adaptive Filtering (FDAF) or hybrid blanking. We also considered implementing pulse cancellation, an attractive technique in theory, but not so in practice due to the deviation of the actual transmitted signals with respect to their theoretical models. As anticipated, pulse blanking does not perform well at the LEO orbit. It can be actually worse than doing nothing when there is a large number of TACAN/DME transmitters in visibility since it leads to a high loss in useful GNSS signals during the blanking process. As detailed in this paper, hybrid time domain and frequency domain methods are more effective when frequency notch filtering is applied over a limited time window . For FDAF, windows have fixed boundaries, independently of the presence of interfering pulses, whereas in the hybrid method, the time windows are centered on the detected pulses. The FDAF method reduced the peak interference down to 5.6 dB. The hybrid blanking method has the best performances with a worst degradation which can be reduced to 4.3 dB over the European hotspot.

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Signal and image processing / Earth observation and Localization and navigation

Talk

Equivariant Imaging: learning to solve inverse problems without ground truth

Author: Tachella Julian

Seminar of TeSA, Toulouse, March 15, 2022.

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In recent years, deep neural networks have obtained state-of-the-art performance in multiple imaging inverse problems ranging from medical imaging to computational photography. Networks are generally trained with pairs of signals and associated measurements. However, in various imaging problems, we usually only have access to compressed measurements of the underlying signals, hindering this learning-based approach. Learning from measurement data only is impossible in general, as the compressed observations do not contain information outside the range of the forward sensing operator. In this talk, I will present a new learning framework, called Equivariant Imaging, which overcomes this limitation by exploiting the invariance to transformations (translations, rotations, etc.) present in natural signals. I will also discuss necessary and sufficient conditions for learning without ground truth. Our proposed learning strategy performs as well as fully supervised methods and can handle noisy data. I will show results on various inverse problems, including sparse-view X-ray computed tomography, accelerated magnetic resonance imaging and image inpainting.

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Signal and image processing / Other

Journal Paper

Generalized Frequency Estimator with Rational Combination of Three Spectrum Lines

Authors: Gigleux Benjamin, Vincent François and Chaumette Eric

IET Radar Sonar Navigation, pp. 1-9, March 2022.

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The popular Discrete Fourier Transform (DFT) is known to be a sub‐optimal frequency estimation technique for a finite transform length. In order to approach the Cramer‐Rao Lower Bound (CRLB), many refinement techniques have been considered, but little considering both zero padding or tapering, also known as windowing or apodisation. In this paper, a frequency estimator with closed‐form combination of three DFT samples is generalized to zero padding and tapered data within the class of cosine windowing. Root Mean Squared Error (RMSE) is shown to approach the CRLB in the case of a single tone signal with additive white Gaussian noise. Compared to state‐of‐the‐art techniques, the proposed algorithm improves the frequency RMSE up to 1 dB when using significant zero‐padding lengths (K ≥ 2 N) and for small to moderate SNR, which is the most challenging case for practical radar applications.

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Signal and image processing and Networking / Aeronautical communication systems, Localization and navigation and Space communication systems

Talk

Signal Processing for GNSS-R

Author: Lubeigt Corentin

Seminar of TeSA, Toulouse, February 8, 2022.

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For more than three decades, Global Navigation Satellite System (GNSS) signals have been seen as signals of opportunity as in GNSS Reflectometry (GNSS-R). The study of the reflections from the ground of such signals can indeed lead to many features regarding the reflecting surface and the receiver's height. Due to the nature of the GNSS signal, that is, due to its wavelength, the distortion of the reflected signal may vary significantly depending on the reflecting surface and on the dynamic and height of the receiver. The latter does range from low earth orbit down to ground-based platforms. In this last case, the vicinity to the ground induces important interference between the direct and the reflected path which makes it difficult to process directly in order to obtain altimetry product. In this presentation, after a brief description of the main features of the GNSS-R problem, the feasibility of ground-based single antenna GNSS-R altimetry is studied.

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Signal and image processing / Localization and navigation

Improve Congestion Control mechanism with the help of Machine Learning

Author: Perrier Victor

Seminar of TeSA, Toulouse, February 8, 2022.

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TCP (Transmission Control Protocol) Congestion control mechanism is an essential part of internet communications: it manages how fast the information is sent between two end points. That mechanism aims to achieve a compromise between 3 goals. The first is to achieve the maximum throughput for each flows, the second goal is to reduce the latency between the server and the client, and the last goal is to achieve fairness between each flows. The compromise between these 3 goals is very hard to achieve with human heuristics and basic models because of the ever increasing complexity of internet topologies. We choose to investigate machine learning solution in order optimize the Congestion Control mechanism. In this presentation, the bases of congestion control and the impact of machine learning on that mechanism will be explained.

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Networking / Space communication systems

Journal Paper

Satellite Image Compression and Denoising With Neural Networks

Authors: Alves de Oliveira Vinicius, Chabert Marie, Oberlin Thomas, Poulliat Charly, Bruno Mickael, Latry Christophe, Carlavan Mikael, Henrot Simon, Falzon Frédéric and Camarero Roberto

IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 19, pp. 1-5, January, 2022.

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Earth observation through satellite images is crucial to help economic activities as well as to monitor the impact of human activities on ecosystems. Current satellite systems are subjected to strong computational complexity constraints. Thus, image compression is performed onboard with specifically tailored algorithms while image denoising is performed on the ground. In this letter, we intend to address satellite image compression and denoising with neural networks. The first proposed approach uses a single neural architecture for joint onboard compression and denoising. The second proposed approach sequentially uses a first neural architecture for onboard compression and a second one for on ground denoising. For both approaches, the onboard architectures are lightened as much as possible, following the procedure proposed by Alves de Oliveira et al. (2021). The two approaches are shown to outperform the current satellite imaging system and their respective pros and cons are discussed.

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Signal and image processing / Earth observation

Talk

Challenges in imaging and sensing in photon-starved regimes

Author: McLaughlin Stephen

Seminar of TeSA, Toulouse, December 8, 2021.

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How many photons per pixel do we need to construct an image? This apparently simple question is rather complicated to answer as it is dependent on what you want to use the image for. Computational imaging and sensing combines measurement and computational methods often when the measurement conditions are weak, few in number, or highly indirect (e.g. when the measurements are few in number, the information of interest is indirectly observed, or in challenging observation conditions). The recent surge in the development of sensors, together with a new wave of algorithms allowing on-chip, scalable and robust data processing, has induced an increase of activity with notable results in the domain of low flux imaging and sensing.

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Signal and image processing / Other

PhD Thesis

Le problème de flot insécable: application à la gestion des communications d'une constellation de satellites.

Author: Lamothe François

Defended on November 29, 2021.

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Le problème de la transmission de ressources indivisibles au travers d’un réseau est un problème générique présent dans de nombreuses applications. En effet, ce type de problème se retrouve dans des industries telles que le transport de fret ou encore les télécommunications (réseaux optiques, communications satellitaires, ...). L’amélioration des méthodes de résolution pour ce problème représente donc un enjeu important qu’il convient d’aborder sous plusieurs angles. Premièrement, améliorer la qualité des solutions trouvées permet d’augmenter l’efficacité des systèmes que ce problème affecte. Deuxièmement, accélérer la résolution de ce problème est important dans les applications où le temps de calcul est très restreint, mais aussi lorsque les instances du problème de transmission considéré sont de grande taille. Ce dernier point représente un enjeu important dans l’application industrielle qui motive cette thèse : la constellation de satellites de télécommunication Telesat. En effet, cette industrie tend à construire des constellations contenant de plus en plus de satellites afin d’augmenter le débit internet que le système est capable de transmettre. On peut ainsi constater cette évolution en comparant les 66 satellites de la constellation Iridium (2018) avec les 288 satellites de la constellation Telesat (à venir en 2022) ou encore les 10 000 satellites envisagés dans la constellation Starlink (annoncée pour 2024). En parallèle de l’augmentation du nombre de satellites, on constate aussi une augmentation du nombre d’utilisateurs de ces constellations. Celle ci s’explique à la fois par l’accroissement de la richesse de la population, l’essor de nouvelles applications telles que les accès internet dans les avions ou les bateaux mais aussi tout simplement par l’augmentation de la capacité et de la qualité des services de télécommunication par satellite. La combinaison de ces facteurs tend à créer des problèmes de transmission de ressources de plus en plus difficiles à résoudre ce qui nécessite des algorithmes de résolution plus performants. Or, dans le cadre de la constellation Telesat que nous étudions en partenariat avec Thalès Alenia Space et le Centre National d’études spatiales, le débit total transmis par la constellation est estimé aux alentours de 7 Térabits par seconde. Si l’on considère qu’un utilisateur moyen demande aux alentours de 5 Mégabits par seconde, une hausse de 5% de la capacité de transmission de la constellation due à une meilleure gestion des ressources de communications représente une possibilité d’accès au service de la constellation pour des centaines de milliers d’utilisateurs supplémentaires. Ce chiffre peut sembler faible en comparaison avec la population mondiale actuelle, mais une telle constellation n’est pas destinée à concurrencer le réseau Internet terrestre chargé de fournir la majeure partie du débit demandé. En effet, le rôle de la constellation Telesat est de compléter le réseau terrestre dans les zones où celui-ci est trop cher à construire ou pour les utilisateurs inaccessibles tels que ceux au milieu des océans. Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème de transmission de la ressource indivisible qu’est le débit des utilisateurs dans une constellation. Ce problème correspond à un problème classiquement étudié dans la littérature des problèmes de flots, sous le nom de problème de flot insécable. Bien que ses propriétés théoriques soient bien connue et que de nombreuses approches de résolution existent, celles-ci manquent d’efficacité lorsque la taille du problème est importante. Nous tentons de combler cette lacune en proposant des algorithmes présentant de bonnes performances sur de grandes instances de ce problème. D’autre part, l’introduction de la dynamique de la constellation dans le problème nous mène à nous intéresser au problème de flot insécable dynamique. Ce problème est peu étudié dans la littérature, c’est pourquoi nous étendons l’ensemble des méthodes de résolution testées sur ce problème en proposant différentes approches et en les comparant expérimentalement sur des jeux d’instances que nous proposons. Enfin, nous étudions des méthodes de décomposition permettant de renforcer la relaxation linéaire du problème flot insécable. En effet, cette relaxation linéaire est à la base de la plupart des méthodes de résolution proposées dans la littérature. Le calcul d’une relaxation puissante est donc un enjeu de la résolution du problème de flot insécable. Après avoir présenté et réimplémenté deux méthodes de la littérature, nous proposons une nouvelle méthode de décomposition s’inspirant des deux méthodes précédentes. Une étude empirique montre que la nouvelle méthode proposée possède un avantage compétitif important sur les grandes instances du problème de flot insécable.

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Networking / Space communication systems

PhD Defense Slides

Le problème de flot insécable: application à la gestion des communications d'une constellation de satellites.

Author: Lamothe François

Defended on November 29, 2021.

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Le problème de la transmission de ressources indivisibles au travers d’un réseau est un problème générique présent dans de nombreuses applications. En effet, ce type de problème se retrouve dans des industries telles que le transport de fret ou encore les télécommunications (réseaux optiques, communications satellitaires, ...). L’amélioration des méthodes de résolution pour ce problème représente donc un enjeu important qu’il convient d’aborder sous plusieurs angles. Premièrement, améliorer la qualité des solutions trouvées permet d’augmenter l’efficacité des systèmes que ce problème affecte. Deuxièmement, accélérer la résolution de ce problème est important dans les applications où le temps de calcul est très restreint, mais aussi lorsque les instances du problème de transmission considéré sont de grande taille. Ce dernier point représente un enjeu important dans l’application industrielle qui motive cette thèse : la constellation de satellites de télécommunication Telesat. En effet, cette industrie tend à construire des constellations contenant de plus en plus de satellites afin d’augmenter le débit internet que le système est capable de transmettre. On peut ainsi constater cette évolution en comparant les 66 satellites de la constellation Iridium (2018) avec les 288 satellites de la constellation Telesat (à venir en 2022) ou encore les 10 000 satellites envisagés dans la constellation Starlink (annoncée pour 2024). En parallèle de l’augmentation du nombre de satellites, on constate aussi une augmentation du nombre d’utilisateurs de ces constellations. Celle ci s’explique à la fois par l’accroissement de la richesse de la population, l’essor de nouvelles applications telles que les accès internet dans les avions ou les bateaux mais aussi tout simplement par l’augmentation de la capacité et de la qualité des services de télécommunication par satellite. La combinaison de ces facteurs tend à créer des problèmes de transmission de ressources de plus en plus difficiles à résoudre ce qui nécessite des algorithmes de résolution plus performants. Or, dans le cadre de la constellation Telesat que nous étudions en partenariat avec Thalès Alenia Space et le Centre National d’études spatiales, le débit total transmis par la constellation est estimé aux alentours de 7 Térabits par seconde. Si l’on considère qu’un utilisateur moyen demande aux alentours de 5 Mégabits par seconde, une hausse de 5% de la capacité de transmission de la constellation due à une meilleure gestion des ressources de communications représente une possibilité d’accès au service de la constellation pour des centaines de milliers d’utilisateurs supplémentaires. Ce chiffre peut sembler faible en comparaison avec la population mondiale actuelle, mais une telle constellation n’est pas destinée à concurrencer le réseau Internet terrestre chargé de fournir la majeure partie du débit demandé. En effet, le rôle de la constellation Telesat est de compléter le réseau terrestre dans les zones où celui-ci est trop cher à construire ou pour les utilisateurs inaccessibles tels que ceux au milieu des océans. Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème de transmission de la ressource indivisible qu’est le débit des utilisateurs dans une constellation. Ce problème correspond à un problème classiquement étudié dans la littérature des problèmes de flots, sous le nom de problème de flot insécable. Bien que ses propriétés théoriques soient bien connue et que de nombreuses approches de résolution existent, celles-ci manquent d’efficacité lorsque la taille du problème est importante. Nous tentons de combler cette lacune en proposant des algorithmes présentant de bonnes performances sur de grandes instances de ce problème. D’autre part, l’introduction de la dynamique de la constellation dans le problème nous mène à nous intéresser au problème de flot insécable dynamique. Ce problème est peu étudié dans la littérature, c’est pourquoi nous étendons l’ensemble des méthodes de résolution testées sur ce problème en proposant différentes approches et en les comparant expérimentalement sur des jeux d’instances que nous proposons. Enfin, nous étudions des méthodes de décomposition permettant de renforcer la relaxation linéaire du problème flot insécable. En effet, cette relaxation linéaire est à la base de la plupart des méthodes de résolution proposées dans la littérature. Le calcul d’une relaxation puissante est donc un enjeu de la résolution du problème de flot insécable. Après avoir présenté et réimplémenté deux méthodes de la littérature, nous proposons une nouvelle méthode de décomposition s’inspirant des deux méthodes précédentes. Une étude empirique montre que la nouvelle méthode proposée possède un avantage compétitif important sur les grandes instances du problème de flot insécable.

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Networking / Space communication systems

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