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Journal Paper

How to Introduce Expert Feedback in One-Class Support Vector Machines for Anomaly Detection ?

Authors: Lesouple Julien, Baudoin Cédric, Spigai Marc and Tourneret Jean-Yves

Signal Processing, vol. 188, pp. 108197, November 2021.

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Anomaly detection consists of detecting elements of a database that are different from the majority of normal data. The majority of anomaly detection algorithms considers unlabeled datasets. However, in some applications, labels associated with a subset of the database (coming for instance from expert feedback) are available providing useful information to design the anomaly detector. This paper studies a semi-supervised anomaly detector based on support vector machines, which takes the best of existing supervised and unsupervised support vector machines algorithms. The proposed algorithm allows the maximum proportion of vectors detected as anomalies and the maximum proportion of errors in the supervised data to be controlled, through two hyperparameters defining these proportions. Simulations conducted on various benchmark datasets show the interest of the proposed semi-supervised anomaly detection method.

Signal and image processing / Space communication systems

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Generalized Isolation Forest for Anomaly Detection

Authors: Lesouple Julien, Baudoin Cédric, Spigai Marc and Tourneret Jean-Yves

Pattern Recognition Letters, vol. 149, pp. 109-119, September, 2021.

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This letter introduces a generalization of Isolation Forest (IF) based on the existing Extended IF (EIF). EIF has shown some interest compared to IF being for instance more robust to some artefacts. However, some information can be lost when computing the EIF trees since the sampled threshold might lead to empty branches. This letter introduces a generalized isolation forest algorithm called Generalized IF (GIF) to overcome these issues. GIF is faster than EIF with a similar performance, as shown in several simulation results associated with reference databases used for anomaly detection.

Signal and image processing / Space communication systems

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Conference Paper

SmartCoop Algorithm : Improving Smartphone Position Accuracy and Reliability via Collaborative Positioning

Authors: Verheyde Thomas, Blais Antoine, Macabiau Christophe and Marmet François-Xavier

In Proc. International Conference on Localization and GNSS (ICL-GNSS), Tampere, Finland, June 1-3, 2021.

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In recent years, our society is preparing for a paradigm shift toward the hyper-connectivity of urban areas. This highly anticipated rise of connected smart city centers is led by the development of low-cost connected smartphone devices owned by each one of us. In this context, the demand for low-cost, high-precision localization solutions is driven by the development of novel autonomous systems. The creation of a collaborative based network will take advantage of the large number of connected devices in today's city center. This paper validates the positioning performance increase of Android low-cost smartphones device present in a collaborative network. The assessment will be made on both simulated and collected smartphone's GNSS raw data measurements. We propose a collaborative method based on the estimation of distances between network mobile users used in a SMARTphone COOPerative Positioning algorithm (SmartCoop) . Previous analysis made on smartphone data allow us to generate simulated data for experimenting our cooperative engine in nominal conditions. The evaluation and analysis of this innovative method shows a significant increase of accuracy and reliability of smartphones positioning capabilities. Position accuracy improves by more than 3m, in average, for all smartphones within the collaborative network.

Digital communications / Localization and navigation

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Journal Paper

Insights on the Estimation Performance of GNSS-R Coherent and Noncoherent Processing Schemes

Authors: Ortega Espluga Lorenzo, Vilà-Valls Jordi and Chaumette Eric

IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Early Access, pp. 1-5, May 27, 2021.

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Parameter estimation is a problem of interest when designing new remote sensing instruments, and the corresponding lower performance bounds are a key tool to assess the performance of new estimators. In global navigation satellite systems reflectometry (GNSS-R), a noncoherent averaging is applied to reduce speckle and thermal noise, and subsequently the parameters of interest are estimated from the resulting waveform. This approach has been long regarded as suboptimal with respect to the optimal coherent one, which is true in terms of detection capabilities, but no analysis exists on the corresponding parameter estimation performance exploiting GNSS signals. First, we show that for certain signal models, both coherent and noncoherent Cramér-Rao bounds are equivalent, and therefore, any maximum likelihood estimation coherent/noncoherent combination scheme is efficient (optimal) at high signal-to-noise ratios. This is validated for an illustrative GNSS-R estimation problem. In addition, it is shown that considering the joint delay/Doppler/phase estimation problem, the noncoherent performance for the delay is still optimal, which is of practical importance for instance in altimetry applications.

Signal and image processing / Localization and navigation and Space communication systems

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PhD Thesis

Systèmes et Algorithmes de Traitement d'Images pour l'Estimation de Déformées de Structures d'Avion en Vol

Author: Demoulin Quentin

Defended on April 30, 2021.

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Contexte industriel Quels seront les moyens de transport aérien de demain ? Quelle technologie de rupture permettra de réaliser l’avion du futur ? L’industrie aérospatiale actuelle est confrontée à l’énorme défi de rendre ses véhicules plus durables, c’est-à-dire de créer des avions plus propres, plus écologiques et plus silencieux. Afin de relever ce défi, un important projet de développement d’Airbus consiste à concevoir des ailes plus intelligentes, dont les formes peuvent être optimisées pour les conditions de vol à la manière des oiseaux, ou à utiliser de nouveaux matériaux qui modifient les propriétés physiques de l’avion. Dans le cadre de la qualification et de la certification des avions, de nouveaux instruments doivent donc être proposés pour permettre ces évolutions technologiques. En particulier, de nouveaux moyens de mesure ou d’estimation des déformations des ailes doivent être proposés, permettant une meilleure compréhension des capacités des ailes et de leur comportement aérodynamique, grâce à une reconstruction 3D dynamique et dense en vol. En outre, ces recherches doivent être intégrées dans le plan de développement du centre d’essais en vol, dont les axes sont : • la réduction du cycle de certification des avions d’essai par l’accélération du développement et de l’installation des équipements, • la réduction de l’empreinte des instruments de mesure sur l’avion et de leurs contraintes opérationnelles, • la réduction des coûts d’installation des instruments d’essai en vol. Objectifs et enjeux Dans ce contexte industriel, l’objectif de cette thèse est de développer une nouvelle méthode de mesure de déformations des ailes répondant aux spécifications du centre d’essais en vol d’Airbus et de démontrer la faisabilité d’un système industriel. Dans un premier temps, le système proposé doit être capable de mesurer la flexion (élévation de l’aile) avec une incertitude inférieure à 10cm au bout de l’aile, pour une aile d’environ 30m de long, 10m de large, et capable de se déplacer dans un volume de 10m de haut. Deuxièmement, ce système devrait pouvoir effectuer des mesures pendant toute la durée d’un vol, c’est-à-dire jusqu’à 4 heures d’enregistrement, permettant l’acquisition de phénomènes dynamiques, soit une fréquence d’acquisition de l’ordre de 1 à 30Hz. Enfin, pour être intégré dans l’environnement d’essai en vol et suivre la ligne directrice du domaine, le système doit être rapide et facile à installer tout en restant aussi peu intrusif que possible, à savoir qu’il ne doit pas perturber ni le fonctionnement de l’avion et des autres essais ni l’équipage. Parallèlement, le monde des essais en 1 vol présente ses propres défis. La méthode proposée doit fonctionner dans un environnement non contrôlé, avec des variations de luminosité, d’éventuelles réflexions et ombres, des vibrations et des déformations de l’ensemble de l’avion. Il est à noter que les capteurs utilisés pour acquérir les mesures ne peuvent pas être installés n’importe où, et sont contraints d’être positionnés sur les hublots de l’avion.

Signal and image processing / Aeronautical communication systems

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PhD Defense Slides

Systèmes et Algorithmes de Traitement d'Images pour l'Estimation de Déformées de Structures d'Avion en Vol

Author: Demoulin Quentin

Defended on April 30, 2021.

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Contexte industriel Quels seront les moyens de transport aérien de demain ? Quelle technologie de rupture permettra de réaliser l’avion du futur ? L’industrie aérospatiale actuelle est confrontée à l’énorme défi de rendre ses véhicules plus durables, c’est-à-dire de créer des avions plus propres, plus écologiques et plus silencieux. Afin de relever ce défi, un important projet de développement d’Airbus consiste à concevoir des ailes plus intelligentes, dont les formes peuvent être optimisées pour les conditions de vol à la manière des oiseaux, ou à utiliser de nouveaux matériaux qui modifient les propriétés physiques de l’avion. Dans le cadre de la qualification et de la certification des avions, de nouveaux instruments doivent donc être proposés pour permettre ces évolutions technologiques. En particulier, de nouveaux moyens de mesure ou d’estimation des déformations des ailes doivent être proposés, permettant une meilleure compréhension des capacités des ailes et de leur comportement aérodynamique, grâce à une reconstruction 3D dynamique et dense en vol. En outre, ces recherches doivent être intégrées dans le plan de développement du centre d’essais en vol, dont les axes sont : • la réduction du cycle de certification des avions d’essai par l’accélération du développement et de l’installation des équipements, • la réduction de l’empreinte des instruments de mesure sur l’avion et de leurs contraintes opérationnelles, • la réduction des coûts d’installation des instruments d’essai en vol. Objectifs et enjeux Dans ce contexte industriel, l’objectif de cette thèse est de développer une nouvelle méthode de mesure de déformations des ailes répondant aux spécifications du centre d’essais en vol d’Airbus et de démontrer la faisabilité d’un système industriel. Dans un premier temps, le système proposé doit être capable de mesurer la flexion (élévation de l’aile) avec une incertitude inférieure à 10cm au bout de l’aile, pour une aile d’environ 30m de long, 10m de large, et capable de se déplacer dans un volume de 10m de haut. Deuxièmement, ce système devrait pouvoir effectuer des mesures pendant toute la durée d’un vol, c’est-à-dire jusqu’à 4 heures d’enregistrement, permettant l’acquisition de phénomènes dynamiques, soit une fréquence d’acquisition de l’ordre de 1 à 30Hz. Enfin, pour être intégré dans l’environnement d’essai en vol et suivre la ligne directrice du domaine, le système doit être rapide et facile à installer tout en restant aussi peu intrusif que possible, à savoir qu’il ne doit pas perturber ni le fonctionnement de l’avion et des autres essais ni l’équipage. Parallèlement, le monde des essais en 1 vol présente ses propres défis. La méthode proposée doit fonctionner dans un environnement non contrôlé, avec des variations de luminosité, d’éventuelles réflexions et ombres, des vibrations et des déformations de l’ensemble de l’avion. Il est à noter que les capteurs utilisés pour acquérir les mesures ne peuvent pas être installés n’importe où, et sont contraints d’être positionnés sur les hublots de l’avion.

Signal and image processing / Aeronautical communication systems

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Patent

Procédé de réduction des erreurs liées aux multi-trajets d'un signal acquis bruité

Authors: Marmet François-Xavier, Robert Thierry, Michel Patrice and Jardak Nabil

n° FR3101710 A1, April 9, 2021.

Signal and image processing / Localization and navigation

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Talk

Optimisation of Internet Throughput in Constellations of Satellites

Authors: Lamothe François, Rachelson Emmanuel, Hait Alain, Baudoin Cédric, Gineste Mathieu and Dupé Jean-Baptiste

Seminar of TeSA, Toulouse, March 16, 2021.

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Recently, internet providers have turned their attention toward, telecommunication constellations of satellites. These complex systems implie new challenges concerning the management of telecommunication ressources. In this context, the goal is to provide a maximum internet throughput to the constellation but also having a reliable service. This challenge was modeled with a NP-hard optimization problem known as the dynamic unsplittable flow with path-change penalties, we present and analyze several resolution methods and discuss their practical application to a constellation context.

Networking / Other

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Journal Paper

On the Impact and Mitigation of Signal Crosstalk in Ground-Based and Low Altitude Airborne GNSS-R

Authors: Lubeigt Corentin, Ortega Espluga Lorenzo, Vilà-Valls Jordi, Lestarquit Laurent and Chaumette Eric

Remote sensing, vol. 13, issue 6, p. 1085, March, 2021.

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Global Navigation Satellite System Reflectometry (GNSS-R) is a powerful way to retrieve information from a reflecting surface by exploiting GNSS as signals of opportunity. In dual antenna conventional GNSS-R architectures, the reflected signal is correlated with a clean replica to obtain the specular reflection point delay and Doppler estimates, which are further processed to obtain the GNSS-R product of interest. An important problem that may appear for low elevation satellites is signal crosstalk, that is the direct line-of-sight signal leaks into the antenna dedicated to the reflected signal. Such crosstalk may degrade the overall system performance if both signals are very close in time, similar to multipath in standard GNSS receivers, the reason why mitigation strategies must be accounted for. In this article: (i) we first provide a geometrical analysis to justify that the estimation performance is only affected for low height receivers; (ii) then, we analyze the impact of crosstalk if not taken into account, by comparing the single source conditional maximum likelihood estimator (CMLE) performance in a dual source context with the corresponding Cramér–Rao bound (CRB); (iii) we discuss dual source estimators as a possible mitigation strategy; and (iv) we investigate the performance of the so-called variance estimator, which is designed to eliminate the coherent signal part, compared to both the CRB and non-coherent dual source estimators. Simulation results are provided for representative GNSS signals to support the discussion. From this analysis, it is found that: (i) for low enough reflected-to-direct signal amplitude ratios (RDR), the crosstalk has no impact on standard single source CMLEs; (ii) for high enough signal-to-noise ratios (SNR), the dual source estimators are efficient irrespective of the RDR, then being a promising solution for any reflected signal scenario; (iii) non-coherent dual source estimators are also efficient at high SNR; and (iv) the variance estimator is efficient as long as the non-coherent part of the signal is dominant.

Signal and image processing / Localization and navigation

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Automated Machine Health Monitoring at an Expert Level

Authors: Martin Nadine, Mailhes Corinne and Laval Xavier

Special issue of Acoustics Australia on Machine Condition Monitoring, Springer, 2021.

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Machine health condition monitoring is evidently a crucial challenge nowadays. Unscheduled breakdowns increase operating costs due to repairs and production losses. Scheduled maintenance implies taking the risk of replacing fully operational components. Human expertise is a solution for an outstanding expertise but at a high cost and for a limited quantity of data only, the analysis being time-consuming. Industry 4.0 and digital factory offer many alternatives to human monitoring. Time, cost and skills are the real stakes. The key point is how to automate each part of the process knowing that each one is valuable. Leaving aside scheduled maintenance, this paper copes with condition-based preventive maintenance and focuses on one fundamental step : the signal processing. After a brief overview of this specific area in which numerous technologies already exist, this paper argues for an automated signal processing at an expert level. The objective is to monitor a system over days, weeks, or years with as great accuracy as a human expert, and even better in regard to data investigation and analysis efficiency. After a data validation step most often ignored, any multimodal signal (vibration, current, acoustic, ...) is processed over its entire frequency band in view of identifying all harmonic families and their sidebands. Sophisticated processing such as filtering and demodulation creates relevant features describing the fine complex structures of each spectrum. A time-frequency feature tracking constructs trends over time to not only detect a failure but also to characterize and localize it. Such an automated expert-level processing is a way to raise alarms with a reduced false alarm probability.

Signal and image processing / Other

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Activity Report

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Apply for a PhD in Safran

Codirection by Toulouse INP & ISAE-Supaero

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PhD positions available at TeSA

PhD subjects available on the CNES site.
On line application before the 2nd of April.

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EUSIPCO 2020

Conference talk of Julien Lesouple at EUSIPCO 2020

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