Deterministic particle receiver for multipath fading channels in wireless communications. Part II: DS-CDMA

This paper is the matching in wireless CDMA communications of the paper [1] dealing with FDMA systems concerning joint optimal reception of the hybrid state parameters/symbols by deterministic particles. The main added difficulty is the resistance to multiple access interference and self interference dues to multipath and encountered in the uplink. It requires the optimal joint estimation of the second order parameters (noise correlations). We show that this is possible using a Gauss-Wishart Bayesian result.Cet article est le pendant en communications radiomobiles CDMA de l'article [1] pour les systèmes FDMA, concernant la réception optimale conjointe de l'état hybride paramètres/symboles au moyen de particules déterministes. La principale difficulté supplémentaire est celle, rencontrée sur la voie montante, de la résistance aux interférences dues à la non orthogonalité des codes utilisateurs après réflexions par trajets multiples. Cela exige une estimation optimale conjointe des paramètres du second ordre (corrélations des bruits). On montre ici que cela est possible par un résultat bayésien original de type « Gauss-Wishart »

Trajectographie passive sonar par estimation particulaire à maximum de vraisemblance

Cet article introduit la technique particulaire à redistributions locales adaptatives, pour la résolution des problèmes d'estimation à maximum de vraisemblance. La performance de la technique est illustrée sur le problème de trajectographie passive SONAR

High resolution injection molding using silicon mould

Injection molding is a mature manufacturing method used to mass produce cost-effectively parts for a variety of applications. The focus of this work is on using injection moulding to produce polymeric parts with micronic to sub-micronic features. A dry-etched silicon mould insert with ridges of width from 5µm to 300nm was fabricated using electron beam lithography and dry etching. Replicas were made in Polypropylene. Experiments as a function of injection temperature, applied pressure, and injected volume were conducted to optimize the filling of microcavities of the mould insert

Particules gaussiennes déterministes en maximum de vraisemblance non-linéaire (application au filtrage optimal des signaux radar et GPS)

TOULOUSE3-BU Sciences (315552104) / SudocSudocFranceF

Minimum Variance Estimation of Parameters Constrained by Bounds

International audienceThis correspondence deals with an extension of minimum variance estimation when the parameter to be estimated is constrained by bounds. It is shown that a particular initial distribution allows finite-dimensional calculation and leads to a nonlinear filter. More precisely, it is shown that a truncated Gaussian distribution is preserved a long time, leading to a finite number of parameters to be computed. Proof of the main theorem is straightforward with significant application such as positive real amplitude estimation. Performance gains are shown on the LORAN-C signal reception example

Pistage de cibles manoeuvrantes en radar passif par filtrage à particules gaussiennes

Cette thèse porte sur l'application des techniques de filtrage statistiques au radar passif. L'objectif de cette thèse est d'adapter les méthodes à somme de gaussiennes et les méthodes particulaires pour la détection et/ou la poursuite dans un contexte multi-cible. Nous nous intéressons aux problématiques liées à des cibles fortement manoeuvrantes à rapport signal sur bruit pouvant être très faible. En guise d'application, la radio FM et la télévision numérique DVB-T seront exploitées comme sources d'opportunité par le système de localisation passive. Dans un premier temps, cette thèse récapitule l'état de l'art dans le domaine du radar passif, du filtrage statistique et des approches conventionnelles de pistage radar à base de données seuillées. Dans un deuxième temps, cette thèse explore l'apport du filtrage particulaire en radar passif. Avec une modélisation convenable du problème de poursuite d'une cible sous la forme d'un système dynamique non-linéaire, nous montrons comment le filtrage particulaire, appliqué sur les sorties bruitées (non-seuillées) du corrélateur, améliore les performances en terme de poursuite par rapport aux approches conventionnelles. Une extension au cas multi-cible est également traitée. L'ingrédient essentiel de l'algorithme proposé est l'intégration d'un système de synchronisation de l'instant d'échantillonnage du corrélateur (et le cas échéant de la fréquence de corrélation) qui permet à l'algorithme particulaire de compenser automatiquement la dynamique des cibles. Dans un troisième temps, nous exposons un nouveau système de détection/poursuite multi cible basé sur le filtrage bayésien avec la méthodologie "track-before-detect". Ce système est implémenté par une approximation à base de somme de gaussiennes ou une approximation à base de filtrage particulaire. Nous proposons également une technique d'annulation successive d'interférence qui permet de gérer la présence de lobes secondaires importants. Des simulations utilisant un signal radio FM, ont permis de confirmer le potentiel du système de détection/poursuite proposé.The subject of this thesis is the application of statistical filtering techniques to passive radar. The objective of this thesis is to adapt Gaussian sum filtering and particle filtering methods to the detection and/or tracking in a multi-target context. Highly manoeuvring targets, at potentially very low signal-to-noise ratios, will be of particular interest. As an application, FM radio and terrestrial digital video broadcasting (DVB-T) will be exploited as illuminators of opportunity by the passive localization system. First, this thesis recapitulates the state-of-the-art in the domain of passive radar, statistical filtering and conventional radar tracking approaches based on the thresholded data. Second, this thesis explores the benefits of particle filtering in passive radar. With an appropriate modeling of the problem of target tracking as a non-linear dynamical system, we show how particle filtering, fed with the noisy unthresholded matched filter outputs, outperforms conventional tracking approaches. An extension to the multi-target case is also treated. The essential ingredient of the proposed algorithm is the inbuilt synchronization system of the correlator sampling instants (and potentially also of the correlation frequency), which allows the particle filter to compensate the dynamics of the targets automatically. Third, we present a new multi-target detection/tracking system, based on Bayesian filtering, using the track-before-detect methodology. This system is implemented with an approximation based on Gaussian sum filtering or an approximation based on particle filtering. We also propose a successive interference cancellation technique, which allows to handle the presence of large sidelobes. Simulations using FM radio confirmed the potential of the proposed detection/tracking system.EVRY-INT (912282302) / SudocSudocFranceF

Exact Arma Lattice Predictors From Autocorrelation Functions

International audienceThis paper derives an optimal linear-predictor of ARMA type in lattice form of arbitrarily fixed dimension for a process whose autocorrelation function is known. The algorithm preserves exact optimality at each step, as opposed to asymptotic convergence of more usual algorithms, at the expense of hereditary computation. Only the discrete time case is examined. It is shown how the unnormalized (respectively normalized) lattice form may be reduced to only 4n-2 parameters (respectively 2n+1) for a n-th order projection on the past. The normalization algorithm for the forward and backward residuals uses only scalar square root computations. Some examples are given which show the accuracy of this technique compared to those using the classical ARMA form for the predictor

Filtrage optimal de volterra à horizon infini : Application aux systèmes bilinéaires

Une nouvelle technique de filtrage optimal non-linéaire des systèmes à réalisation bilinéaire est développée. Celle-ci réalise la projection (au sens du minimum de variance) de l'état à estimer sur une classe fermée de séries de Volterra finies à noyaux séparables. L'estimateur à horizon infini obtenu est réalisé par un système bilinéaire nilpotent de dimension finie. Les paramètres du filtre sont calculables hors ligne à partir de ceux du modèle du système bilinéaire à estimer. Ils font appel à la connaissance des moments d'ordre égal à deux fois le degré de la fonctionnelle de Volterra désirée. Deux applications sont traitées à titre d'illustration : l'estimation de la covariance du bruit dynamique d'un système linéaire (problème connu pour ne pas avoir de solution par l'approche linéaire) - l'estimation de l'état d'un système linéaire à perturbation non-gaussienne (de type sauts à occurrences poissoniennes) où l'amélioration des performances est très nettement mis en évidence par augmentation du degré du filtre (linéaire, linéaire+quadratique, linéaire+quadratique+cubique)

ARMA Lattice Identification: A New Hereditary Algorithm

International audienceThis paper derives an identification solution of the optimal linear predictor of ARMA type, as a time varying lattice of arbitrarily fixed dimension, for a process whose output signal only is known. The projection technique introduced here leads to an hereditary algorithm which is the adaptive extension to raw data of previous results of the authors on lattice realization from given autocorrelation functions ([1]). It produces a minimum phase linear model of the signal whose n-th order "whiteness" of the associated innovation has the following restricted meaning: orthogonality to an n-dimensional subspace memory of the past in a suitable Hil-bert sequence space. The metric of that sequence space leads to a least-squares Identification algorithm which possesses a "certainty equivalence principle" with respect to the corresponding Realization algorithm (i.e., sample correlation products replace true correlation terms). Due to the detailed state-space time-varying computations, this is possible here while avoiding the well known "side errors" from missing correlation products which usually occur in a blunt replacement of the output autocorrelation by averaged sample products. Application examples show the superiority of the hereditary algorithm over classical recursive and non-re-cursive algorithms, in terms of accuracy, adaptativity and order reduction capabilities

Commande optimale non-linéaire par résolution particulière (aide à la manoeuvre de véhicules sous-marins)

TOULOUSE3-BU Sciences (315552104) / SudocSudocFranceF