Improving subband spectral estimation using modified AR model

It has already been shown that spectral estimation can be improved when applied to subband outputs of an adapted filterbank rather than to the original fullband signal. In the present paper, this procedure is applied jointly to a novel predictive autoregressive (AR) model. The model exploits time-shifting and is therefore referred to as time-shift AR (TSAR) model. Estimators are proposed for the unknown TS-AR parameters and the spectrum of the observed signal. The TS-AR model yields improved spectrum estimation by taking advantage of the correlation between subseries that after decimation. Simulation results on signals with continuous and line spectra that demonstrate the performance of the proposed method are provided

Sonar and radar SAR processing for parking lot detection

In this paper, SAR processing algorithms for automotive applications are presented and illustrated on data from non-trivial test scenes. The chosen application is parking lot detection. Laboratory results obtained with a teaching sonar experiment emphasize the resolution improvement introduced with range-Doppler SAR processing. A similar improvement is then confirmed through full scale measurements performed with an automotive radar prototype operating at 77GHz in very close range conditions, typical of parking lot detection. The collected data allows a performance comparison between different SAR processing algorithms for realistic targets

Amélioration de l'estimation spectrale par modélisation AR multi-dimensionnelle et découpage en sous-bandes

Le découpage en sous-bandes est réputé pour ses très bonnes performances en matière d'estimation fréquentielle, en particulier lorsqu'on utilise des méthodes paramétriques. Cet article présente une méthode d'estimation spectrale basée sur le découpage en sous-bandes et la modélisation auto-regressive multi-dimensionnelle qui permet d'exploiter la connaissance des inter-corrélations entre les signaux de sous-bande afin d'améliorer les performances de l'estimation fréquentielle. Le principe de la méthode est présenté puis appliquée à la résolution de 2 fréquences très proches dans le cas de signaux composés de deux fréquences pures très proches noyées dans du bruit. Des simulations effectuées sur des données synthétiques illustrent les performances de ce nouvel estimateur qui ouvre des perspectives intéressantes

Joint phase-recovery and demodulation-decoding of AIS signals received by satellite

International audienceThis paper presents a demodulation algorithm for automatic identification system (AIS) signals received by a satellite. The main contribution of this work is to consider the phase recovery problem for an unknown modulation index, coupled with a time-varying phase shift. The proposed method is based on a demodulator introduced in a previous paper based on a Viterbi-type algorithm applied to an extended trellis. The states of this extended trellis are composed of a trellis-code state and of a cyclic redundancy check state. The bit stuffing mechanism is taken into account by defining special conditional transitions in the extended trellis. This algorithm estimates and tracks the phase shift by modifying the Euclidean distance used in the trellis. Simulation results obtained with and without phase tracking are presented and compared in the context of the AIS system

Robust DoA estimation in case of multipath environment for a sense and avoid airborne radar

This paper deals with the sense and avoid problem for an helicopter. The objective of such a system is to early detect collision targets (typically high voltage wires). The Direction of Arrival (DoA) of the target is then a crucial information. In severe multipath environments (flight over a river, for instance) classical DoA estimation schemes dramatically degrade. In this paper, we make use of a method based on the Maximum Likelihood (ML) principle that can resolve two highly correlated and close targets. The major drawback of ML algorithms, namely the computational burden, is removed using an approximation for closely space targets. The contribution of this paper is twofold. We first extend the approximated ML DoA estimation to the case of Non Uniform Linear Antennas (NULA) and we complete the procedure by a detection scheme. Second, we attest the validity of this new processing on real radar data. Hence, we show that the proposed procedure is able to detect a high voltage wire, over a river, at ranges up to 1 km, where a capon beamformer cannot

Poursuite de phase durant la démodulation et le décodage des signaux AIS reçus par satellite

National audienceThis paper presents a demodulation algorithm for automatic identification system (AIS) signals received by a satellite. The main contribution of this work is to consider the phase recovery problem for an unknown modulation index, coupled with a time-varying phase shift. The proposed method is based on a demodulator introduced in a previous paper based on a Viterbi-type algorithm applied to an extended trellis. The states of this extended trellis are composed of a trellis-code state and of a cyclic redundancy check state. The bit stuffing mechanism is taken into account by defining specific conditional transitions in the extended trellis. This algorithm estimates and tracks the phase shift by modifying the Euclidean distance used in the trellis. Simulation results obtained with and without phase tracking are presented and compared in the context of the AIS system.Cet article présente un algorithme de démodulation des signaux du système d’identification automatique (AIS) reçus par satellite. La principale contribution de ce travail est de considérer le problème d’estimation de la phase pour un indice de modulation inconnu couplé avec un décalage de phase variant dans le temps. La méthode proposée consiste à étendre la méthode de démodulation présentée dans un précédent article utilisant un algorithme de Viterbi appliqué sur un treillis étendu. Les états de ce treillis étendu sont composés d’un état du codeur en treillis et d’un état du contrôle de redondance cyclique (CRC). Les bits de bourrage sont pris en compte en définissant des transitions spécifiques dans le treillis étendu. Cet algorithme estime et poursuit le décalage de phase en modifiant la distance euclidienne utilisée dans le treillis. Les résultats de simulations obtenus avec et sans poursuite de la phase sont présentés et comparés dans le contexte du système AI

SARGOS : Système d'Alerte et Réponse Graduée Off Shore

National audienceLe projet SARGOS propose de répondre au fort besoin émergeant de sécurisation des infrastructures offshore civiles vulnérables aux actions de malveillance, de piraterie ou de terrorisme menées à partir de la mer. L'objectif du projet est de développer un système global d'alerte et de réponse graduée, prenant en charge l'ensemble du processus de protection de l'infrastructure depuis la détection d'une menace potentielle jusqu'à la mise en oeuvre de la réaction. SARGOS apporte une réponse nouvelle et innovante dans ce domaine de la sécurité maritime pour lequel il n'existe pas aujourd'hui de système opérationnel. Un enjeu fort est mis sur la prise en compte des modes de fonctionnement de l'infrastructure et des contraintes règlementaires et juridiques. L'aspect novateur réside en premier lieu dans le caractère global de l'approche retenue, et ensuite dans son articulation dans les trois niveaux suivants : a) Le niveau d'une détection sûre d'un objet marin de faible dimension dans un périmètre de protection rapproché par mer agitée en utilisant des formes d'ondes radar continues innovantes couplées à de nouveaux algorithmes de traitement de signal ; b) Le niveau d'élaboration d'un plan de réaction vis-à-vis de l'intrusion décelée, prenant en compte l'enrichissement progressif de la connaissance et de la nature de l'objet détecté par des attributs de caractérisation de celui-ci. Le processus d'acquisition de la connaissance employé permet le déclenchement au moment approprié de réponses graduées prenant en compte le contexte de la crise (règles de sécurité en vigueur sur la plate-forme, environnement géopolitique, aspects juridiques) ; c) Le niveau de gestion de la panoplie des moyens de réaction, soit internes à la plate-forme offshore (mise en sécurité), soit externes pour riposter à la menace (injonction, intimidation, activation de moyens non létaux) et diffuser l'alerte vers les autorités locales

SARGOS : Système d'Alerte et Réponse Graduée Off Shore

National audienceLes champs de production d'hydrocarbures deviennent de plus en plus une cible de choix pour la piraterie maritime voire la menace terroriste. Or si les plates-formes et navires associés forment un réseau industriellement abouti en ce qui concerne l'exploitation, ils sont démunis face aux actes de malveillance intentionnels : de ce point de vue, ce sont des cibles isolées et exposées. Le projet SARGOS vise à répondre à l'émergence du besoin de sûreté des infrastructures offshore civiles vulnérables aux actions de malveillance, de piraterie ou de terrorisme menées à partir de la mer. Il propose le développement d'un système assurant de manière coordonnée la chaîne globale de protection : veille et surveillance automatisées ; détection d'intrusion ; évaluation de dangerosité ; plan de réaction gradué et piloté en temps réel pour rester constamment adapté au niveau de menace représenté par l'intrusion détectée. Une des capacités clefs est l'élaboration d'une stratégie complète et mutualisée de défense, incluant la mise en sûreté des personnes, la diffusion de l'alarme, la coordination des moyens d'assistance extérieure et la mise en oeuvre de moyens de dissuasion non létaux. Un enjeu fort est mis sur la prise en compte des modes de fonctionnement de l'infrastructure et des contraintes règlementaires et juridiques. SARGOS apporte une réponse nouvelle et innovante dans ce domaine de la sûreté maritime pour lequel il n'existe pas aujourd'hui de système opérationnel. Après un rappel de la problématique, cet article fait le point sur les différentes approches innovantes mises en oeuvre dans le développement du projet

SARGOS: Securing Offshore Infrastructures Through a Global Alert and Graded Response System

International audienceThe purpose of the project SARGOS is to develop a global alert and graded response system to answer the recent but strong need for securing critical civilian offshore infrastructures, vulnerable to piracy or terrorist actions from the sea. The challenge of protecting these infrastructures against malevolent intrusions requires to develop innovative strategies so as to ensure in a coordinate way the whole processing line: automatic surveillance, robust detection, continuous adjustment of the reaction plan and graded implementation of the relevant set of reactions. The system handles : Automatic and robust detection and classification of small size maritime targets in rough sea; Detection of suspicious behaviors in a security zone around the platform; Formalization and modeling of graded internal and external reactions, adapted to the dangerousness of the detected intrusion and taking into account security rules in force on the platform, geopolitical environment and legal aspects; Activation of progressive and reversible reactions, according to an intelligent situation analysis process. Reactions can go from a simple alert up to bringing non lethal reaction means into play. The project will materialize with the implementation of all the processing line in a single platform that will be used to carry out experimentations and to validate the overcoming of critical issues and the appropriateness of the proposed concept with regards to users' needs. SARGOS has been selected by the French Nationa

Battery Health Quantification for TDRS Spacecraft by Using Signature Discriminability Measurement

The NASA/GSFC Space Network Project Office (SN) currently operates a constellation of ten geosynchronous TDRS spacecraft launched over the past 30 years. The SN project collects up to 16.5 Gigabytes of telemetry every month. Generally, the spacecraft health and functionality are obtained by the use of real-time telemetry data for the multiple spacecraft subsystems, which are transmitted to the main ground station at the White Sands Complex in Las Cruces, NM. Recently, the SN has instituted a program of Big Data to analyze the large amounts of data using a variety of tools including Machine Learning, Artificial Intelligence, development of training sets, and a variety of mathematical modeling tools. The goal is to improve spacecraft management and obtain a more accurate prediction of the spacecraft end of life. The combination of these efforts with those of the Aerospace Corporation, which has a contract with the SN to produce yearly reliability estimates for the TDRS fleet, will be performed. This paper presents a new concept called telemetry quality quantification (TQQ) and discusses the progress that has been made in battery performance estimation for the second-generation TDRS spacecraft using a signature discriminability measures (SDM) algorithm combined with the Aerospace Corp. battery life estimation models. This activity is important because many of the TDRS fleet of spacecraft have exceeded their on-orbit design lifetime and, therefore, NASA must carefully manage the spacecraft to continue operations while avoiding an end-of-mission scenario that leaves a non-functioning spacecraft in geosynchronous orbit