Capteurs MEMS : optimisation des méthodes de traitement capteurs, de navigation et d'hybridation

Les travaux menés durant cette thèse ont pour objectif d’améliorer les performances des systèmes hybrides GNSS/MEMS. Ils se décomposent en deux parties distinctes : d’une part, le développement d’un ensemble de traitement capteurs cherchant à améliorer la mesure elle-même et d’autre part, l’optimisation des algorithmes d’hybridation pour les capteurs MEMS de Thales. Le traitement capteur consiste en l’estimation de l’accélération vraie (resp. la vitesse angulaire vraie) à partir de la sortie du capteur accélérométrique (resp. gyrométrique). Ce traitement a été réalisé en deux sous-étapes : 1) La calibration qui consiste en l’identification du système non-linéaire connaissant ses entrées et ses sorties. Les relations entrant en jeu dans le modèle étant linéaires vis-à-vis des paramètres, on peut alors résoudre cette partie du problème par l’estimateur des moindres carrés (après extension du vecteur comprenant les entrées afin qu’il comporte les non linéarités). 2) L’inversion du modèle qui a pour but d’estimer les entrées du modèle connaissant ses sorties et l’estimation des paramètres effectuée durant l’étape de calibration. Après formalisation de ce problème sous forme d’un modèle dynamique, la résolution se fera à l’aide d’algorithme type filtre de Kalman ou filtre particulaire. Les algorithmes d’hybridation ont pour but de localiser un mobile dans l’espace connaissant l’information issue des MEMS ainsi que celle apportée par le GPS. Cette partie peut également se décomposer en deux sous-problèmes : 1) Lorsque que les signaux GPS sont disponibles (cas nominal), le but est d’améliorer les méthodes de navigation hybride GPS/INS existantes (EKF, UKF, PF, …). Dans notre cas, la réflexion a portée sur une modélisation à l’ordre 2 des biais des capteurs MEMS et sur la fermeture de la boucle de navigation (correction de la centrale inertielle à l’aide des erreurs issues du filtre d’hybridation). 2) Dans des scénarii défavorables (multitrajet et masquage des signaux GPS), la qualité des capteurs MEMS ne permet pas d’obtenir des résultats de navigation satisfaisants. Un algorithme basé sur un réseau de neurones a donc été développé. Durant les phases où le GPS est disponible, cet algorithme permet d’apprendre l’erreur commise par la centrale inertielle en mode survie par rapport au résultat de navigation hybride. Le réseau de neurones ainsi appris fournira alors cet élément de correction en cas de perte de l’information GPS. Ces différentes méthodes ont permis d’accroître la précision de la navigation GNSS/MEMS aussi bien dans le cas nominal que lors de pertes du signal GPS. ABSTRACT : The goal of this thesis is to improve accuracy of GNSS/MEMS integrated navigation system. Two main parts can be distinguished in this thesis: first, sensor processing can be achieved to improve measurement accuracy and then, navigation algorithm can be optimized for the specific case of MEMS sensors. Sensor processing is the estimation of real acceleration (resp. real angular rate) from the one measured by accelerometer (resp. gyrometer). This processing have been realized in two steps: 1) Calibration: identification of the non-linear system describing sensors (resolved by Least Square method). 2) Model inversion: estimation of the input of the non-linear system, i.e. acceleration and/or angular rate (resolved by Kalman filtering). Navigation algorithm have then to locate an object in space from both GNSS and MEMS data. This part have been also realized in two steps: 1) If GNSS signals are available, the goal is to improve the existing GNSS/INS navigation schemes (2nd-order bias modeling of MEMS sensors). 2) If GNSS are not available (e.g. multipath or outage), a Neural Network based algorithm have been developped, which learn the error made by the inertial platform during the unavailability of GNSS signals. These different methods have allowed to improve accuracy of GNSS/MEMS inetgrated navigation system both for nominal case and degraded case

GPS Multipath Detection in the Frequency Domain

Multipath is among the major sources of errors in precise positioning using GPS and continues to be extensively studied. Two Fast Fourier Transform (FFT)-based detectors are presented in this paper as GPS multipath detection techniques. The detectors are formulated as binary hypothesis tests under the assumption that the multipath exists for a sufficient time frame that allows its detection based on the quadrature arm of the coherent Early-minus-Late discriminator (Q EmL) for a scalar tracking loop (STL) or on the quadrature (Q EmL) and/or in-phase arm (I EmL) for a vector tracking loop (VTL), using an observation window of N samples. Performance analysis of the suggested detectors is done on multipath signal data acquired from the multipath environment simulator developed by the German Aerospace Centre (DLR) as well as on multipath data from real GPS signals. Application of the detection tests to correlator outputs of scalar and vector tracking loops shows that they may be used to exclude multipath contaminated satellites from the navigation solution. These detection techniques can be extended to other Global Navigation Satellite Systems (GNSS) such as GLONASS, Galileo and Beidou.Comment: 2016 European Navigation Conference (ENC 2016), May 2016, Helsinki, Finland. Proceedings of the 2016 European Navigation Conference (ENC 2016

MEMS sensors : preprocessing and GNSS/MEMS navigation optimization

Les travaux menés durant cette thèse ont pour objectif d’améliorer les performances des systèmes hybrides GNSS/MEMS. Ils se décomposent en deux parties distinctes : d’une part, le développement d’un ensemble de traitement capteurs cherchant à améliorer la mesure elle-même et d’autre part, l’optimisation des algorithmes d’hybridation pour les capteurs MEMS de Thales. Le traitement capteur consiste en l’estimation de l’accélération vraie (resp. la vitesse angulaire vraie) à partir de la sortie du capteur accélérométrique (resp. gyrométrique). Ce traitement a été réalisé en deux sous-étapes : 1) La calibration qui consiste en l’identification du système non-linéaire connaissant ses entrées et ses sorties. Les relations entrant en jeu dans le modèle étant linéaires vis-à-vis des paramètres, on peut alors résoudre cette partie du problème par l’estimateur des moindres carrés (après extension du vecteur comprenant les entrées afin qu’il comporte les non linéarités). 2) L’inversion du modèle qui a pour but d’estimer les entrées du modèle connaissant ses sorties et l’estimation des paramètres effectuée durant l’étape de calibration. Après formalisation de ce problème sous forme d’un modèle dynamique, la résolution se fera à l’aide d’algorithme type filtre de Kalman ou filtre particulaire. Les algorithmes d’hybridation ont pour but de localiser un mobile dans l’espace connaissant l’information issue des MEMS ainsi que celle apportée par le GPS. Cette partie peut également se décomposer en deux sous-problèmes : 1) Lorsque que les signaux GPS sont disponibles (cas nominal), le but est d’améliorer les méthodes de navigation hybride GPS/INS existantes (EKF, UKF, PF, …). Dans notre cas, la réflexion a portée sur une modélisation à l’ordre 2 des biais des capteurs MEMS et sur la fermeture de la boucle de navigation (correction de la centrale inertielle à l’aide des erreurs issues du filtre d’hybridation). 2) Dans des scénarii défavorables (multitrajet et masquage des signaux GPS), la qualité des capteurs MEMS ne permet pas d’obtenir des résultats de navigation satisfaisants. Un algorithme basé sur un réseau de neurones a donc été développé. Durant les phases où le GPS est disponible, cet algorithme permet d’apprendre l’erreur commise par la centrale inertielle en mode survie par rapport au résultat de navigation hybride. Le réseau de neurones ainsi appris fournira alors cet élément de correction en cas de perte de l’information GPS. Ces différentes méthodes ont permis d’accroître la précision de la navigation GNSS/MEMS aussi bien dans le cas nominal que lors de pertes du signal GPSThe goal of this thesis is to improve accuracy of GNSS/MEMS integrated navigation system. Two main parts can be distinguished in this thesis: first, sensor processing can be achieved to improve measurement accuracy and then, navigation algorithm can be optimized for the specific case of MEMS sensors. Sensor processing is the estimation of real acceleration (resp. real angular rate) from the one measured by accelerometer (resp. gyrometer). This processing have been realized in two steps: 1) Calibration: identification of the non-linear system describing sensors (resolved by Least Square method). 2) Model inversion: estimation of the input of the non-linear system, i.e. acceleration and/or angular rate (resolved by Kalman filtering). Navigation algorithm have then to locate an object in space from both GNSS and MEMS data. This part have been also realized in two steps: 1) If GNSS signals are available, the goal is to improve the existing GNSS/INS navigation schemes (2nd-order bias modeling of MEMS sensors). 2) If GNSS are not available (e.g. multipath or outage), a Neural Network based algorithm have been developped, which learn the error made by the inertial platform during the unavailability of GNSS signals. These different methods have allowed to improve accuracy of GNSS/MEMS inetgrated navigation system both for nominal case and degraded cas

Capteurs MEMS (optimisation des méthodes de traitement capteurs, de navigation et d'hybridation)

Les travaux menés durant cette thèse ont pour objectif d améliorer les performances des systèmes hybrides GNSS/MEMS. Ils se décomposent en deux parties distinctes : d une part, le développement d'un ensemble de traitement capteurs cherchant à améliorer la mesure elle-même et d'autre part, l'optimisation des algorithmes d'hybridation pour les capteurs MEMS de Thales. Le traitement capteur consiste en l'estimation de l'accélération vraie (resp. la vitesse angulaire vraie) à partir de la sortie du capteur accélérométrique (resp. gyrométrique). Ce traitement a été réalisé en deux sous-étapes : 1) La calibration qui consiste en l'identification du système non-linéaire connaissant ses entrées et ses sorties. Les relations entrant en jeu dans le modèle étant linéaires vis-à-vis des paramètres, on peut alors résoudre cette partie du problème par l'estimateur des moindres carrés (après extension du vecteur comprenant les entrées afin qu'il comporte les non linéarités). 2) L'inversion du modèle qui a pour but d'estimer les entrées du modèle connaissant ses sorties et l'estimation des paramètres effectuée durant l'étape de calibration. Après formalisation de ce problème sous forme d'un modèle dynamique, la résolution se fera à l'aide d'algorithme type filtre de Kalman ou filtre particulaire. Les algorithmes d'hybridation ont pour but de localiser un mobile dans l'espace connaissant l'information issue des MEMS ainsi que celle apportée par le GPS. Cette partie peut également se décomposer en deux sous-problèmes : 1) Lorsque que les signaux GPS sont disponibles (cas nominal), le but est d'améliorer les méthodes de navigation hybride GPS/INS existantes (EKF, UKF, PF, ). Dans notre cas, la réflexion a portée sur une modélisation à l'ordre 2 des biais des capteurs MEMS et sur la fermeture de la boucle de navigation (correction de la centrale inertielle à l'aide des erreurs issues du filtre d'hybridation). 2) Dans des scénarii défavorables (multitrajet et masquage des signaux GPS), la qualité des capteurs MEMS ne permet pas d'obtenir des résultats de navigation satisfaisants. Un algorithme basé sur un réseau de neurones a donc été développé. Durant les phases où le GPS est disponible, cet algorithme permet d'apprendre l'erreur commise par la centrale inertielle en mode survie par rapport au résultat de navigation hybride. Le réseau de neurones ainsi appris fournira alors cet élément de correction en cas de perte de l'information GPS. Ces différentes méthodes ont permis d'accroître la précision de la navigation GNSS/MEMS aussi bien dans le cas nominal que lors de pertes du signal GPSThe goal of this thesis is to improve accuracy of GNSS/MEMS integrated navigation system. Two main parts can be distinguished in this thesis: first, sensor processing can be achieved to improve measurement accuracy and then, navigation algorithm can be optimized for the specific case of MEMS sensors. Sensor processing is the estimation of real acceleration (resp. real angular rate) from the one measured by accelerometer (resp. gyrometer). This processing have been realized in two steps: 1) Calibration: identification of the non-linear system describing sensors (resolved by Least Square method). 2) Model inversion: estimation of the input of the non-linear system, i.e. acceleration and/or angular rate (resolved by Kalman filtering). Navigation algorithm have then to locate an object in space from both GNSS and MEMS data. This part have been also realized in two steps: 1) If GNSS signals are available, the goal is to improve the existing GNSS/INS navigation schemes (2nd-order bias modeling of MEMS sensors). 2) If GNSS are not available (e.g. multipath or outage), a Neural Network based algorithm have been developped, which learn the error made by the inertial platform during the unavailability of GNSS signals. These different methods have allowed to improve accuracy of GNSS/MEMS inetgrated navigation system both for nominal case and degraded caseTOULOUSE-INP (315552154) / SudocSudocFranceF

Performance assessment of integrated MEMS/GNSS systems

Vehicle navigation systems often include an Inertial Measurement Unit (IMU) to bridge GNSS satellites outages (signal blockage, jamming) or to mitigate GNSS signal degradation (jamming, multipath). In the past, this added information provided by Inertial Navigation Systems (INS) has been integrated with Global Positioning Systems to provide high accurate, but high cost navigation systems. Recently, a new generation of inertial sensors called Micro-Electro-Mechanical Systems (MEMS) has become available at relatively low cost and allows to use integrated INS/GPS systems in a lot of new applications, as land vehicle applications. Performance of these systems is largely dependent upon the inertial sensors quality. Inertial sensors errors have a bias instability which affects the accuracy of the navigation system. As a “rule of thumb”, an inertial navigation system equipped with gyroscopes whose bias instability is 1°/hour leads to a position error of 60 nautical miles over 1 hour

Performance improvement of integrated MEMS/GNSS systems

Inertial Navigation Systems (INS) and Global Navigation Satellite Systems (GNSS) are often combined in vehicle navigation systems to ensure high accuracy navigation. The last generation of Inertial Measurement Unit (IMU) referred to as Micro-Electro-Mechanical Systems (MEMS) might be used in a lot of new applications thanks to their relatively low cost. Unfortunately, the information given by the MEMS are less accurate than with classical INS. This paper studies a two-step inversion procedure which improves the performance of an integrated GNSS/MEMS navigation system. This inversion is based on a good knowledge of the non linear model of the sensor output

GPS Multipath Induced Errors for the Vector Tracking Loop: Insight into Multipath Detection

International audienceMultipath is one of the most serious sources of error in the Global Positioning System (GPS). Multipath distorts the correlation function used for carrier phase and code delay measurements, and therefore induces errors in these measurements and consequently in the calculated positioning solution. This paper aims at characterizing multipath induced tracking errors for a vector tracking loop (VTL). The paper contributes to the characterization of tracking and positioning errors for VTLs by deriving models that allow the analysis of both code and carrier tracking errors with respect to multipath delay, multipath phase and multipath fading frequency. The paper further provides a simple multipath detection technique based on correlator outputs, showing another advantage of the VTL over the scalar tracking loop (STL)

ILC Reference Design Report Volume 1 - Executive Summary

The International Linear Collider (ILC) is a 200-500 GeV center-of-mass high-luminosity linear electron-positron collider, based on 1.3 GHz superconducting radio-frequency (SCRF) accelerating cavities. The ILC has a total footprint of about 31 km and is designed for a peak luminosity of 2x10^34 cm^-2s^-1. This report is the Executive Summary (Volume I) of the four volume Reference Design Report. It gives an overview of the physics at the ILC, the accelerator design and value estimate, the detector concepts, and the next steps towards project realization.The International Linear Collider (ILC) is a 200-500 GeV center-of-mass high-luminosity linear electron-positron collider, based on 1.3 GHz superconducting radio-frequency (SCRF) accelerating cavities. The ILC has a total footprint of about 31 km and is designed for a peak luminosity of 2x10^34 cm^-2s^-1. This report is the Executive Summary (Volume I) of the four volume Reference Design Report. It gives an overview of the physics at the ILC, the accelerator design and value estimate, the detector concepts, and the next steps towards project realization

ILC Reference Design Report Volume 4 - Detectors

This report, Volume IV of the International Linear Collider Reference Design Report, describes the detectors which will record and measure the charged and neutral particles produced in the ILC's high energy e+e- collisions. The physics of the ILC, and the environment of the machine-detector interface, pose new challenges for detector design. Several conceptual designs for the detector promise the needed performance, and ongoing detector R&D is addressing the outstanding technological issues. Two such detectors, operating in push-pull mode, perfectly instrument the ILC interaction region, and access the full potential of ILC physics.This report, Volume IV of the International Linear Collider Reference Design Report, describes the detectors which will record and measure the charged and neutral particles produced in the ILC's high energy e+e- collisions. The physics of the ILC, and the environment of the machine-detector interface, pose new challenges for detector design. Several conceptual designs for the detector promise the needed performance, and ongoing detector R&D is addressing the outstanding technological issues. Two such detectors, operating in push-pull mode, perfectly instrument the ILC interaction region, and access the full potential of ILC physics

ILC Reference Design Report Volume 3 - Accelerator

The International Linear Collider (ILC) is a 200-500 GeV center-of-mass high-luminosity linear electron-positron collider, based on 1.3 GHz superconducting radio-frequency (SCRF) accelerating cavities. The ILC has a total footprint of about 31 km and is designed for a peak luminosity of 2x10^34 cm^-2 s^-1. The complex includes a polarized electron source, an undulator-based positron source, two 6.7 km circumference damping rings, two-stage bunch compressors, two 11 km long main linacs and a 4.5 km long beam delivery system. This report is Volume III (Accelerator) of the four volume Reference Design Report, which describes the design and cost of the ILC.The International Linear Collider (ILC) is a 200-500 GeV center-of-mass high-luminosity linear electron-positron collider, based on 1.3 GHz superconducting radio-frequency (SCRF) accelerating cavities. The ILC has a total footprint of about 31 km and is designed for a peak luminosity of 2x10^34 cm^-2 s^-1. The complex includes a polarized electron source, an undulator-based positron source, two 6.7 km circumference damping rings, two-stage bunch compressors, two 11 km long main linacs and a 4.5 km long beam delivery system. This report is Volume III (Accelerator) of the four volume Reference Design Report, which describes the design and cost of the ILC