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Présentation de soutenance de thèse

Estimation Parcimonieuse et Apprentissage de Dictionnaires pour la Détection d'Anomalies Multivariées dans des Données Mixtes de Télémesure Satellite

Auteur : Pilastre Barbara

Defended on November 6, 2020.

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La surveillance automatique de systèmes et la prévention des pannes sont des enjeux majeurs dans de nombreux secteurs et l’industrie spatiale ne fait pas exception. Par exemple, le succès des missions des satellites suppose un suivi constant de leur état de santé réalisé à travers la surveillance de la télémesure. Les signaux de télémesure sont des données issues de capteurs embarqués qui sont reçues sous forme de séries temporelles décrivant l’évolution dans le temps de différents paramètres. Chaque paramètre est associé à une grandeur physique telle qu’une température, une tension ou une pression, ou à un équipement dont il reporte le fonctionnement à chaque instant. Alors que les approches classiques de surveillance atteignent leurs limites, les méthodes d’apprentissage automatique (machine learning en anglais) s’imposent afin d’améliorer la surveillance de la télémesure via un apprentissage semi-supervisé : les signaux de télémesure associés à un fonctionnement normal du système sont appris pour construire un modèle de référence auquel sont comparés les signaux de télémesure récemment acquis. Les méthodes récentes proposées dans la littérature ont permis d’améliorer de manière significative le suivi de l’état de santé des satellites mais elles s’intéressent presque exclusivement à la détection d’anomalies univariées pour des paramètres physiques traités indépendamment. L’objectif de cette thèse est de proposer des algorithmes pour la détection d’anomalies multivariées capables de traiter conjointement plusieurs paramètres de télémesure associés à des données de différentes natures (continues/discrètes), et de prendre en compte les corrélations et les relations qui peuvent exister entre eux. L’idée motrice de cette thèse est de supposer que la télémesure fraîchement reçue peut être estimée à partir de peu de données décrivant un fonctionnement normal du satellite. Cette hypothèse justifie l’utilisation de méthodes d’estimation parcimonieuse et d’apprentissage de dictionnaires qui seront étudiées tout au long de cette thèse. Une deuxième forme de parcimonie propre aux anomalies satellites a également motivé ce choix, à savoir la rareté des anomalies satellites qui affectent peu de paramètres en même temps. Dans un premier temps, un algorithme de détection d’anomalies multivariées basé sur un modèle d’estimation parcimonieuse est proposé. Une extension pondérée du modèle permettant d’intégrer de l’information externe est également présentée ainsi qu’une méthode d’estimation d’hyperparamètres qui a été développée pour faciliter la mise en œuvre de l’algorithme. Dans un deuxième temps, un modèle d’estimation parcimonieuse avec un dictionnaire convolutif est proposé. L’objectif de cette deuxième méthode est de contourner le problème de non-invariance par translation dont souffre le premier algorithme. Les différentes méthodes proposées sont évaluées sur plusieurs cas d’usage industriels associés à de réelles données satellites et sont comparées aux approches de l’état de l’art.

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Traitement du signal et des images / Autre

Article de journal

Compact CRB for delay, Doppler, and phase estimation – application to GNSS SPP and RTK performance characterisation

Auteurs : Medina Daniel, Ortega Espluga Lorenzo, Vilà-Valls Jordi, Closas Pau, Vincent François et Chaumette Eric

IET Radar, Sonar & Navigation, vol. 14, issue 10, pp.1537-1549, October, 2020.

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The derivation of tight estimation lower bounds is a key tool to design and assess the performance of new estimators. In this contribution, first, the authors derive a new compact Cramér–Rao bound (CRB) for the conditional signal model, where the deterministic parameter's vector includes a real positive amplitude and the signal phase. Then, the resulting CRB is particularised to the delay, Doppler, phase, and amplitude estimation for band‐limited narrowband signals, which are found in a plethora of applications, making such CRB a key tool of broad interest. This new CRB expression is particularly easy to evaluate because it only depends on the signal samples, then being straightforward to evaluate independently of the particular baseband signal considered. They exploit this CRB to properly characterise the achievable performance of satellite‐based navigation systems and the so‐called real‐time kinematics (RTK) solution. To the best of the authors’ knowledge, this is the first time these techniques are theoretically characterised from the baseband delay/phase estimation processing to position computation, in terms of the CRB and maximum‐likelihood estimation.

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Traitement du signal et des images / Localisation et navigation et Systèmes spatiaux de communication

Article de conférence

Constrained Bundle Adjustment Applied to Wing 3D Reconstruction with Mechanical Limitations

Auteurs : Demoulin Quentin, Lefebvre-Albaret François, Basarab Adrian, Kouamé Denis et Tourneret Jean-Yves

In Proc. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Abu Dhabi, United Arab Emirates, October 25-28, 2020.

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Aircraft certification procedures require the estimation of wing deformation, which is a very challenging problem in photogrammetry applications. Indeed, in real flight conditions with varying environment, 3D reconstruction is strongly degraded. To cope with this issue, we propose to introduce prior knowledge about the wing mechanical limits in the photogrammetry reconstruction method. These mechanical limits are expressed as appropriate regularizations that are included into the classical bundle adjustment step. The proposed approach is evaluated using data acquired on a real aircraft yielding promising results.

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Traitement du signal et des images / Systèmes de communication aéronautiques

Ultrasound and Magnetic Resonance Image Fusion using a Patch-Wise Polynomial Model

Auteurs : El Mansouri Oumaïma, Basarab Adrian, Figueiredo Mario, Kouamé Denis et Tourneret Jean-Yves

In Proc. International Conference on Image Processing (ICIP), Abu Dhabi, United Arab Emirates, October 25-58, 2020.

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This paper introduces a novel algorithm for the fusion of magnetic resonance and ultrasound images, based on a patch-wise polynomial model relating the gray levels of the two imaging systems (called modalities). Starting from observation models adapted to each modality and exploiting a patch-wise polynomial model, the fusion problem is expressed as the minimization of a cost function including two data fidelity terms and two regularizations. This minimization is performed using a PALM-based algorithm, given its ability to handle nonlinear and possibly non-convex functions. The efficiency of the proposed method is evaluated on phantom data. The resulting fused image is shown to contain complementary information from both magnetic resonance (MR) and ultrasound (US) images, i.e., with a good contrast (as for the MR image) and a good spatial resolution (as for the US image).

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Traitement du signal et des images / Autre

QUIC: Opportunities and threats in SATCOM

Auteurs : Kuhn Nicolas, Michel François, Thomas Ludovic, Dubois Emmanuel et Lochin Emmanuel

In Proc. Advanced Satellite Multimedia Systems (ASMS), Graz, Austria, October 20-21, 2020.

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This article proposes a discussion on the strengths, weaknesses, opportunities and threats related to the deployment of QUIC end-to-end from a satellite-operator point-of-view. The deployment of QUIC is an opportunity for improving the quality of experience when exploiting satellite broadband accesses. Indeed, the fast establishment of secured connections reduces the short files transmission time. Moreover, removing transport layer performance enhancing proxies reduces the cost of network infrastructures and improves the integration of satellite systems. However, the congestion and flow controls at end points are not always suitable for satellite communications due to the intrinsic high bandwidth-delay product. Further acceptance of QUIC in satellite systems would be guaranteed if its performance in specific use-cases is increased. We propose a running code for an IETF document, and based on an emulated platform and on open-source software, this paper proposes values of performance metrics just as one piece of the puzzle. The final performance objective requires consensus among the different actors. The objective should be challenging enough for satellite operators to allow QUIC traffic but reasonable enough to keep QUIC deployable on the Internet.

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Réseaux / Systèmes spatiaux de communication

Improving the estimation of the sea level anomaly slope

Auteurs : Mailhes Corinne, Besson Olivier, Guillot Amandine et Le Gac Sophie

in Proc. IEEE Int. Geosci. Remote Sens. Symp. (IGARSS), Hawaï, USA, 26 September - 2 October 2020.

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Satellite altimeters provide sea level measurements along satellite track. A mean profile based on the measurements averaged over a time period is then subtracted to estimate the sea level anomaly (SLA). In the spectral domain, SLA is characterized by a power spectral density of the form one over a power of the frequency where the power (the slope) is a parameter of great interest for ocean monitoring. However, this information lies in a narrow frequency band, located at very low frequencies, which calls for some specific spectral analysis methods. This paper studies a new parametric method based on an autoregressive model combined with a warping of the frequency scale (denoted as ARWARP). A statistical validation is proposed on simulated SLA signals, showing the performance of slope estimation using this ARWARP spectral estimator, compared to classical Fourier-based methods. Application to Sentinel-3 real data highlights the main advantage of the ARWARP model, making possible SLA slope estimation on a short signal segment, i.e., with a high spatial resolution.

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Traitement du signal et des images / Observation de la Terre

Cooperative Congestion Control dans NDN

Auteurs : Thibaud Adrien, Fasson Julien, Arnal Fabrice, Sallantin Renaud, Dubois Emmanuel et Chaput Emmanuel

In Proc. 5ème Rencontres Francophones sur la Conception de Protocoles, l'Evaluation de Performance et l'Expérimentation des Réseaux de Communication (CoRes), Lyon, France, September 28 - October 2, 2020.

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Named Data Networking (NDN) est l'une des architectures d'Information Centric Network (ICN). Pour récupérer du contenu, il utilise du multi-source, du multi-chemin ainsi que des caches opportunistes sur les routeurs. Ces propriétés fournissent de nouvelles opportunités pour améliorer la Qualité d'Expérience des utilisateurs finaux (QoE). Cependant, la gestion de plusieurs flux, eux-mêmes utilisant du multi-chemin, est très complexe. L'objectif de notre travail est de proposer un cadreà ce problème en définissant trois principes qu'une solution de gestion de ces flux devrait prendre en compte. Les noeuds devront coopérer, superviser leurs files d'émission et gérer intelligemment les capacités de multi-chemins de NDN. Ces troiséléments sont au coeur de notre proposition : Cooperative Congestion Control (CCC). Plus qu'une solution, CCC est plus une ossature modulaire où chaque principe peutêtre implémenté de multiples façons. L'objectif final est de répartiréquitablement les flux sur le réseau et de maximiser la QoE des utilisateurs. Nousévaluons CCC par simulation avec ndnSIM, pour ensuite le comparer avec les solutions proposées dans l'état de l'art.

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Réseaux / Autre

Article de journal

New multiplexing method to add a new signal in the Galileo E1 band

Auteurs : Ortega Espluga Lorenzo, Poulliat Charly, Boucheret Marie-Laure, Aubault-Roudier Marion et Al Bitar Hanaa

IET Radar, Sonar & Navigation, E-First, Print pp.1751-8784, Online pp. 1751-8792, September, 2020.

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This work addresses the problem of integrating a new signal in the Galileo E1 band. Thus, the arising question is how the existing multiplexing methods can be efficiently used or modified to integrate a new binary signal in the Galileo E1 band with the existing Galileo E1 signals. To this end, in this study, the authors first select three efficient multiplexing methods from the state of the art (i.e. interplexing, POCET and CEMIC methods) to multiplex a new Galileo signal along with the Galileo E1 legacy signals in a constant envelope modulation. Moreover, they evaluate their performance and main advantages and drawbacks. Secondly, in order to improve both performance and flexibility/adaptability of the multiplexing method, a modified CEMIC method, called ACEMIC, is proposed. This method allows to design modulations which maximise the power efficiency with respect to a given peak-to-average-power-ratio constraint. Finally, they compare the previous multiplexing methods in terms of power signal distribution, constant envelope fluctuation and power efficiency.

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Traitement du signal et des images / Localisation et navigation et Systèmes spatiaux de communication

Article de conférence

An Assessment Methodology of Smartphones Positioning Performance for Collaborative Scenarios in Urban Environment

Auteurs : Verheyde Thomas, Blais Antoine, Macabiau Christophe et Marmet François-Xavier

In Proc. ION GNSS+, St Louis, Missouri, USA, September 21-25, 2020.

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The release of Android Global Navigation Satellite Systems (GNSS) raw measurements in late 2016 unlocked the access of smartphones' embedded positioning chipset capabilities for developers and the scientific community. This groundbreaking announcement was followed by technical innovations, made by smartphone brands and chipset manufacturers, in order to obtain the world's most precise smartphone on the market. In recent years, several studies investigated the development of advanced positioning techniques (e.g. Precise Point Positioning (PPP), Real-Time Kinematic (RTK)) using Android raw data measurements. However, most studies drawn their conclusions based on one smartphone brand and model in optimal open-sky conditions despite the fact that most smartphone-based positioning activities are achieved in urban and sub-urban areas. In order to overcome urban smartphone-based positioning issues, we ambition to develop a collaborative user’s network taking advantage of the tremendous numbers of connected Android devices in today's busy city centers. A throughout study has been conducted in the city center of Toulouse in France for characterizing smartphone positioning performance in both nominal and urban conditions. Various limiting factors were exposed during our data collection campaign. Nevertheless, the investigation conducted on Android GNSS raw measurement uncovered smartphone positioning potential for navigation applications in constraint environment. A methodology assessment has been implemented in order to identify, characterize and compare smartphones’ positioning performances. A classification of key parameters has been determined focusing on the implementation of collaborative algorithms, revealing the attributes and components for smartphone-based collaborative methods. Thereafter, a comprehensive state of the art review on existing cooperative positioning techniques, has been achieved. An evaluation of the feasibility and the applicability of those methods into the smartphone domain has been made. We present a method based on simple assumptions, without third-party equipment and data, only relying on smartphones’ own data combination. Our cooperative network can be described as a low-cost embedded structure aiming at providing positioning assistance to its users.

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Communications numériques / Localisation et navigation

Hybrid Navigation Filters Performances Between GPS, Galileo and 5G TOA Measurements in Multipath Environment

Auteurs : Tobie Anne-Marie, Garcia Pena Axel, Thevenon Paul, Vezinet Jérémy et Aubault-Roudier Marion

In Proc. ION GNSS+, St Louis, Missouri, USA, September 21-25, 2020.

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In this paper, the performance of different hybrid navigation filters exploiting GPS, Galileo and 5G Time Of Arrival (TOA) measurements in multipath environment are studied. For the realism of the study, realistic propagation channels must be considered and their impacts on the received signals processing must be accurately modelled. GNSS signal mathematical models in multipath environment have been analyzed for a long time. However, 5G mathematical models in a realistic multipath environment are still in its early stages of analysis. This article is divided in three main parts. The first part is dedicated to the identification of compliant GNSS and 5G signal propagation channel models; SCHUN is selected for GNSS and QuaDRiGa is selected for 5G. Based on this, the correlator output mathematical models for 5G signals and GNSS signals are derived. The second part tackles the accurate characterization of the pseudo range errors due to propagation channels shadowing and multipath effect as well as thermal noise. This step is required for the correct derivation of the navigation filters. Indeed, the study will focus on Extended Kalman Filters (EKF) and Unscented Kalman Filters (UKF); both assume a Gaussian distribution of the errors. Therefore, by optimally characterizing the errors, the performances of the filters are expected to be improved. The last part consists in validating through simulations the theory and mathematical models developed in the first and second parts.

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Traitement du signal et des images / Localisation et navigation

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