Contribution du Gipsa-lab au projet ANR LURGA " Localisation d'Urgence Reconfigurable par GALILEO "

Rapport technique du laboratoire Gipsa-lab mis en ligne en 2014, issu d'un document livrable pour le projet ANR LURGA datant de Janvier 2010.Le présent document est une re-édition d'une contribution du Gipsa-lab au projet ANR (pour " Agence Nationale de la Recherche ") LURGA (pour " Localisation d'Urgence Reconfigurable par Galiléo "). Il est constitué d'une partie " avant propos " qui rappelle très brièvement le but du projet LURGA ainsi que les partenaires et leur roles, puis du livrable T.3.2 " rapport de spécification des algorithmes de détection basés sur le filtrage particulaire (version finale) ", qui constitue l'essentiel de la contribution du laboratoire Gipsa-lab. Le but final du projet LURGA est d'améliorer les performances des algorithmes de localisation qui sont basés sur l'estimation des temps d'arrivée. En préliminaire au travail de localisation, la tâche de synchronisation est ainsi cruciale. Le rapport T.3.2 décrit ainsi les algorithmes de synchronisation permettent d'estimer le délai, la phase, et l'amplitude du signal reçu ou des bornes inférieures de performances associées à ce problème

An EM algorithm for path delay and complex gain estimation of slowly varying fading channel for CPM signals

International audienceThis paper addresses the joint path delay and time-varying complex gain estimation for continuous phase modulation (CPM) over a time-selective slowly varying flat Rayleigh fading channel. We propose an expectation-maximization (EM) algorithm for path delay estimation in a Kalman smoother framework. The time-varying complex gain is modeled by a first order autoregressive (AR) process. Such a modeling yields to the representation of the problemby a dynamic bayesian system in a state-space form that allows the application of EMalgorithm in the context of unobserved data for obtaining an estimate of the path delay. This is used with Kalman smoother for state estimation. We derive analytically a closed form expression of the modified hybrid Cram'er-Rao bound (MHCRB) for path delay and complex gain parameters. Finally, some numerical examples are presented to illustrate the performance of the proposed algorithm compared to the conventional generalized correlation method and to the MHCRB