Passive Covert Radars using CP-OFDM SFN. Reference signal recovery from blind beamforming

A passive Coherent Location (PCL) system uses the signal transmitted by so called illuminators-of-opportunity in the environment for the illumination of targets. It is then necessary to recover the original transmitted signal to be compared to the targets echoes. With CP-OFDM transmissions, it is quite easy to recover the original data and then to reconstruct the original transmission. But in the case of a Single Frequency Network , characterized by the presence of several transmitters using the same carrier frequency to broadcast the same signal, it is necessary to use directional sensors or spatial filter. In this paper, we propose two blind solutions : classical beamforming and CAPON filtering. Results of real measurements are presented

Contribution to the Passive Radar using DVB-T Signals of Opportunity

L’étude traite de la détection de cibles mobiles dans un contexte de radar passif bistatique utilisant les émetteursde télévision numérique TNT (DVB-T) comme émetteurs d’opportunité. Outre leur présence généralisée sur leterritoire, l’intérêt de ces émissions réside dans leur relative largeur de bande permettant une bonne précisiond’estimation. Le principal inconvénient de ce type d’approche réside dans l’éblouissement par le signal en trajetdirect, des échos de très faible intensité des cibles d’intérêt. Après un rappel du principe du radar bistatique etde la norme OFDM utilisée par les signaux TNT, une première étude donne une construction originale du signalde référence dans le cas multi-capteurs : le signal de référence est construit par un traitement d’antenne de typeCAPON où le balayage des paramètres optimaux est remplacé par la connaissance de signaux pilotes inséré dansles symboles OFDM. Ensuite le rapport se focalise sur l’estimation d’un filtre de canal multitrajet à partir dela connaissance de la modulation OFDM utilisée. Ce filtre, d’abord étudié comme réjecteur de fouillis originalavant détection par la fonction d’ambiguïté, donne des résultats semblables aux méthodes classiques de réjectionde fouillis standard. Étendu à toutes les fréquences Doppler, son module au carré est utilisé comme un nouveaudétecteur présentant un très faible niveau de clutter, surpassant ainsi la fonction d’ambiguïté. Une interprétationen terme de traitement d’antennes du nouveau détecteur ouvre la voie à des variantes haute-résolution de celui-ci.La validité du nouveau détecteur est illustrée par des résultats sur données réelles.The study focuses on moving target detection from passive bistatic radar with DVB-T transmitters used asopportunity transmitters. In addition to their widespread geographical coverage, they allow a good estimationaccuracy due to their quite large bandpass. Nevertheless the continuous powerful direct path masks the verylow intensity echoes of targets of interest. The passive bistatic radar principle and the CP-OFDM standardused by DVB-T are briefly reminded, then, a new first study of reference signal retrieving in multiple sensorsconfiguration is given : the reference signal is built using a Capon receptor where the parameters scan is replacedby the knowledge of pilot signals inserted in the OFDM symbols. Next, the report addresses the multipath channelestimate by using the OFDM signal structure. This channel is firstly studied for clutter rejection before detectionfrom the cross ambiguity function (CAF). We obtain similar results than those of the classical rejection methods.This channel is extended to the whole Doppler shift, and its squared modulus acts as a new low clutter detectorthat outperforms classical CAF. A virtual beamforming interpretation of the channel estimation opens a new pathtowards high resolution array processing. Results given on real data illustrate the validity of this new channeldetector (CHAD)

Contributions au Radar Passif sur Signaux d'Opportunité de Type Télévision Numérique Terrestre

The study focuses on moving target detection from passive bistatic radar with DVB-T transmitters used asopportunity transmitters. In addition to their widespread geographical coverage, they allow a good estimationaccuracy due to their quite large bandpass. Nevertheless the continuous powerful direct path masks the verylow intensity echoes of targets of interest. The passive bistatic radar principle and the CP-OFDM standardused by DVB-T are briefly reminded, then, a new first study of reference signal retrieving in multiple sensorsconfiguration is given : the reference signal is built using a Capon receptor where the parameters scan is replacedby the knowledge of pilot signals inserted in the OFDM symbols. Next, the report addresses the multipath channelestimate by using the OFDM signal structure. This channel is firstly studied for clutter rejection before detectionfrom the cross ambiguity function (CAF). We obtain similar results than those of the classical rejection methods.This channel is extended to the whole Doppler shift, and its squared modulus acts as a new low clutter detectorthat outperforms classical CAF. A virtual beamforming interpretation of the channel estimation opens a new pathtowards high resolution array processing. Results given on real data illustrate the validity of this new channeldetector (CHAD).L’étude traite de la détection de cibles mobiles dans un contexte de radar passif bistatique utilisant les émetteursde télévision numérique TNT (DVB-T) comme émetteurs d’opportunité. Outre leur présence généralisée sur leterritoire, l’intérêt de ces émissions réside dans leur relative largeur de bande permettant une bonne précisiond’estimation. Le principal inconvénient de ce type d’approche réside dans l’éblouissement par le signal en trajetdirect, des échos de très faible intensité des cibles d’intérêt. Après un rappel du principe du radar bistatique etde la norme OFDM utilisée par les signaux TNT, une première étude donne une construction originale du signalde référence dans le cas multi-capteurs : le signal de référence est construit par un traitement d’antenne de typeCAPON où le balayage des paramètres optimaux est remplacé par la connaissance de signaux pilotes inséré dansles symboles OFDM. Ensuite le rapport se focalise sur l’estimation d’un filtre de canal multitrajet à partir dela connaissance de la modulation OFDM utilisée. Ce filtre, d’abord étudié comme réjecteur de fouillis originalavant détection par la fonction d’ambiguïté, donne des résultats semblables aux méthodes classiques de réjectionde fouillis standard. Étendu à toutes les fréquences Doppler, son module au carré est utilisé comme un nouveaudétecteur présentant un très faible niveau de clutter, surpassant ainsi la fonction d’ambiguïté. Une interprétationen terme de traitement d’antennes du nouveau détecteur ouvre la voie à des variantes haute-résolution de celui-ci.La validité du nouveau détecteur est illustrée par des résultats sur données réelles

Passive Covert Radars using CP-OFDM signals. A new efficient method to extract targets echoes

Passive Coherent Location (PCL) systems use the signal transmitted by so called illuminators-of-opportunity in the environment to illuminates the targets. With CP-OFDM transmissions, it is quite easy to recover the original data and then to reconstruct the original transmission. The main difficulty is to extract, from the mixture received on the sensors, only the targets echoes. A new efficient and low complexity method is exposed here. Results on both simulated and real data are presented

AcoustRivNN L'Intélligence Artificielle au service de la caractérisation du transport sédimentaire

International audienceL'estimation du flux sédimentaire charrié par l'eau, en rivières, en zone côtière ou en estuaire, qui est un enjeu crucial pour la gestion de ces derniers, permettant de mener à bien des études scientifiques, des projets de restauration ou de prévention, ainsi que des travaux opérationnels. Devant le manque de méthode efficace pour estimer le flux de charriage, le projet AcoustRivNN propose d'apporter "une preuve de concept" en développant un système original basé sur le deep learning permettant d'estimer le flux et la granulométrie de sédiments grossiers à partir de la pression acoustique générée par ce dernier et mesurée par des hydrophones (PAM

Collec-Science : outil de gestion des collections scientifiques des laboratoires du CEREGE.

International audienceL’UMR CEREGE (OSU Institut Pythéas) développe des recherches concernant la paléoclimatologie et la paléocéanographie, la géodynamique et les fluides associés, la dynamique des sols, l’eau et les déchets, la morphogénèse et les risques naturels, la planétologie et la géophysique de surface, l’évolution des sols tropicaux, et les ressources en eau. A ce titre nous accumulons une multitude d’échantillons géologiques d’origines, tailles et compositions différentes (carottages marins et lacustres, roches, météorites, eaux …) qui sont répartis sur plusieurs sites, stockés à des températures différentes et dans des contenants différents (20 ans d’échantillonnage de 150 chercheurs). Une curation des stocks s'est imposée et a donné lieu à un inventaire constituant une première base de données dite "brute". Avec l'objectif d'une gestion efficace des données, constituant un enjeu crucial pour la recherche scientifique, il a été nécessaire de construire, stocker, organiser, tracer, pérenniser, rationaliser et valoriser les données en structurant l’information sous forme relationnelle. Pour ce faire, il est commode d'utiliser un système de gestion de base de données (SGBD). Le système d'information Collec-Science développé par l’INRAe de Bordeaux répond aux besoins du CEREGE en offrant non seulement une grande flexibilité des métadonnées mais aussi l'affiliation précise des échantillons et sous-échantillons. Cette application WEB, déjà déployée et utilisée dans notre laboratoire, permet une grande autonomie des chercheurs. Cet outil, parce que développé dans une logique scientifique, permet la gestion de stock dans toute la complexité des collections scientifiques. Son usage s’étendra aux autres unités de l’OSU Pythéas volontaires. De nombreux laboratoires en France (CEFE, EPOC ...) organisés en groupe de travail national l’utilisent. Dans le contexte actuel des données FAIR, nous développons cette base en intelligence avec la Cybercarothèque Nationale pour les carottages. Nous sommes en demande de supports tel que la Cybercarothèque Nationale pour les différents types d’échantillons (coraux, roches, fossiles..). Développer les relations entre bases et portails est un enjeu pour la visibilité nationale et international

AcoustRivNN L'Intélligence Artificielle au service de la caractérisation du transport sédimentaire

International audienceL'estimation du flux sédimentaire charrié par l'eau, en rivières, en zone côtière ou en estuaire, qui est un enjeu crucial pour la gestion de ces derniers, permettant de mener à bien des études scientifiques, des projets de restauration ou de prévention, ainsi que des travaux opérationnels. Devant le manque de méthode efficace pour estimer le flux de charriage, le projet AcoustRivNN propose d'apporter "une preuve de concept" en développant un système original basé sur le deep learning permettant d'estimer le flux et la granulométrie de sédiments grossiers à partir de la pression acoustique générée par ce dernier et mesurée par des hydrophones (PAM