On-line memory polynomial predistortion based on the adapted kalman filtering algorithm

International audienceA new adaptive technique for digital predistortion is presented. The proposed method uses the real-time digital processing of baseband signals to compensate the nonlinearities and memory effects in radio-frequency power amplifier. Kalman filtering algorithm with sliding time-window is adapted to track the changes in the PA characteristics. Simulation and measurement results, using digital signal processing, are presented for multicarrier signals to demonstrate the effectiveness of this new approach

Kalman filtering algorithm for on-line memory polynomial predistortion

International audienc

Modeling and identification of continuous-time system for RF amplifiers

International audienceIn this paper, we present a new identification procedure for radio frequency power amplifier (PA) in the presence of nonlinear distortion and memory effects. The proposed procedure uses a continuous-time model where PA dynamics are modeled with a multivariable filter and a general polynomial function. Using the baseband input and output data, model parameters are obtained by an iterative identification algorithm. Finally, the proposed estimation method is tested and validated on experimental data by comparison of the quadrature IQ signals in time domain

Exploitation des images satellitaires Modis-Terra pour la caractérisation des états de surface : cas de la Tunisie

Bien que de nombreuses incertitudes demeurent sur la rapidité, l'amplitude et la répartition géographique du changement climatique, sa réalité fait aujourd'hui consensus au sein de la communauté scientifique, et l'occurrence des sécheresses et des dégradations du couvert végétal et des zones humides dans tous les continents soulignent l'importance de ce phénomène. Les pays de l'Afrique du nord, et la Tunisie en particulier, sont parmi les régions les plus vulnérables à cause de leurs situations géographiques particulières limitées par le Sahara au sud et la mer au nord. Dans ce contexte de changement global, le suivi spatio-temporel de l'état de surface en Tunisie permettra de comprendre l'étendue, l'amplitude et le déroulement de ce phénomène dans la région. Les images satellitaires hebdomadaires de MODIS-Terra épurées des effets atmosphériques, des nuages et de leur ombre et ayant de bonnes résolutions temporelle et radiométrique sont un bon outil pour le suivi temporel de l'état de surface. Ainsi, des méthodes de classification non supervisée (ISODATA) et supervisée (Maximum de vraisemblance et Fuzzy) sont utilisées pour les classifier. Elles aboutissent à des séries temporelles traduisant l'évolution des surfaces occupées par les sols secs, les sols humides, la végétation et les plans d'eau de 2000 à 2009 ainsi qu'à la détection de leur changement. L'analyse spectrale et le filtrage numérique ont servi pour montrer que l'évolution temporelle de ces quatre classes est à la base annuelle, et qu'elle est liée à la pluviométrie. Cependant, une variabilité à grande échelle, à l'ordre de 8-9 ans, peut être mise en question à cause de sa faible puissance dans les séries temporelles de 10 ans obtenues

Validation et désagrégation de l’humidité du sol estimée par le satellite SMOS en zones agricoles et forestières des Prairies canadiennes

Résumé : Le satellite Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS), lancé en novembre 2009, est le premier satellite en mode passif opérant en bande-L. Cette fréquence est considérée comme optimale pour estimer l’humidité du sol. SMOS est destiné à cartographier l’humidité de la couche 0-5 cm du sol à l’échelle globale, avec une précision attendue inférieure à 0,04 m3/m3, une répétitivité temporelle inférieure à 3 jours et une résolution spatiale d’environ 40 km. L’objectif de cette thèse est de valider l’humidité du sol de SMOS sur des sites agricoles et forestiers situés au Canada, et de contribuer au développement de méthodes de désagrégation de l’humidité du sol estimée par SMOS dans le but d’exploiter ces données dans les études à l’échelle locale telle qu’en agriculture. Les données de la campagne de terrain CanEx-SM10, effectuée sur un site agricole (Kenaston) et un site forestier (BERMS) situés à Saskatchewan, et celles de la campagne SMAPVEX12, effectuée sur un site majoritairement agricole (Winnipeg) situé au Manitoba, sont utilisées. Les données d’humidité du sol de SMOS ont montré une amélioration de la version v.309 à la version v.551. La version 551 des données d’humidité du sol de SMOS se compare mieux aux mesures in situ que les autres versions, aussi bien sur les sites agricoles que sur le site forestier. Sur les sites agricoles, l’humidité du sol de SMOS a montré une bonne corrélation avec les mesures au sol, particulièrement avec la version 551 (R ≥ 0,58, en modes ascendant et descendant), ainsi qu’une certaine sensibilité à la pluviométrie. Néanmoins, SMOS sous-estime l’humidité du sol en général. Cette sous-estimation est moins marquée sur le site de Kenaston en mode descendant (|biais| ≈ 0,03 m3/m3, avec la version v.551). Sur le site forestier, en raison de la densité de la végétation, les algorithmes d’estimation de l’humidité du sol à partir des mesures SMOS ne sont pas encore efficaces, malgré les améliorations apportées dans la version v.551. Par ailleurs, sur le site agricole de Kenaston et le site forestier de BERMS, les données d’humidité du sol de SMOS ont montré, généralement, de meilleures performances par rapport aux produits d’humidité du sol d’AMSR-E/NSIDC, AMSR-E/VUA et ASCAT/SSM. DISaggregation based on Physical And Theoretical scale Change (DISPATCH), un algorithme de désagrégation à base physique, est utilisé pour désagréger à 1 km de résolution spatiale l’humidité du sol de SMOS (40 km de résolution) sur les deux sites agricoles situés à Kenaston et à Winnipeg. DISPATCH est basé sur l’efficacité d’évaporation du sol (SEE) estimée à partir des données optique/ thermique de MODIS, et un modèle linéaire/non-linéaire liant l’efficacité d’évaporation et l’humidité du sol à l’échelle locale. Sur un site présentant une bonne dynamique spatiale et temporelle de l’humidité du sol (le site de Winnipeg au cours de la campagne de terrain SMAPVEX12), les résultats de DISPATCH obtenus avec le modèle linéaire sont légèrement meilleurs (R = 0,81 ; RMSE = 0.05 m3/m3 et pente = 0,52, par rapport aux mesures in situ) comparés aux résultats obtenus avec le modèle non-linéaire (R = 0,72 ; RMSE = 0.06 m3/m3 et pente = 0,61, par rapport aux mesures in situ). La précision de l’humidité du sol dérivée de DISPATCH, en se basant sur les deux modèles linéaire et non linéaire, décroit quand l’humidité du sol à grande échelle croît. Cette étude a montré, également, que DISPATCH peut être généralisé sur des sites particulièrement humides (le site de Kenaston au cours de la campagne de terrain CanEx-SM10). Cependant, en conditions humides, les résultats dérivés avec le modèle non-linéaire (R > 0,70, RMSE = 0,04 m3/m3 et pente ≈ 0,80, par rapport aux valeurs d’humidité du sol dérivées des mesures aéroportées de la température de brillance en bande L) ont montré de meilleures performances comparées à ceux dérivés avec le modèle linéaire (R > 0,73, RMSE = 0,08 m3/m3 et pente > 1.5, par rapport aux valeurs d’humidité du sol dérivées des mesures aéroportées de la température de brillance en bande L). Ceci est dû à une sous-estimation systématique de la limite sèche Tsmax. Par ailleurs, l’humidité du sol désagrégée présente une forte sensibilité à〖 Ts〗_max, particulièrement avec le modèle linéaire. Une approche simple a été proposée pour améliorer l’estimation de〖 Ts〗_max, dans des zones particulièrement humides. Elle a permis de réduire l’impact de l’incertitude sur〖 Ts〗_max dans le processus de désagrégation. Avec 〖 Ts〗_max améliorée, le modèle linaire aboutit à de meilleurs résultats (R > 0,72, RMSE = 0,04 m3/m3 et pente ≈ 0,80, par rapport aux valeurs d’humidité du sol estimées à partir des mesures aéroportées de la température de brillance en bande-L) que le modèle non-linéaire (R > 0,64, RMSE = 0,05 m3/m3 et pente ≈ 0,3, par rapport aux valeurs d’humidité du sol estimées à partir des mesures aéroportées de la température de brillance en bande-L). Basé sur des données optiques/ thermiques de MODIS, DISPATCH n’est pas applicable pour les journées nuageuses. Pour surmonter cette limitation, une nouvelle méthode a été proposée. Elle consiste à combiner DISPATCH avec le schéma de surface Canadian Land Surface Scheme (CLASS). Les données d’humidité du sol à 1 km de résolution dérivées de DISPATCH pour les journées non nuageuses sont utilisées pour calibrer les simulations de CLASS disponibles continuellement aux heures de passage de SMOS. Une approche de calibration basée sur la correction de la pente entre les valeurs d’humidité du sol dérivées de CLASS et les valeurs d’humidité du sol dérivées de DISPATCH (données de référence) a été mise au point. Les résultats montrent que les données d’humidité du sol à 1 km de résolution dérivées de cette nouvelle approche pour les journées nuageuses se comparent bien aux mesures in situ (R = 0,80 ; biais = -0,01 m3/m3 et pente = 0,74). Pour les journées non nuageuses, les valeurs d’humidité du sol dérivées de DISPATCH seul se comparent mieux aux mesures in situ que les valeurs dérivées en combinant DISPATCH à CLASS.Abstract : The Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS), launched in November 2009, is the first passive microwave satellite operating in L band which is considered as optimal for soil moisture estimation. It is designed to provide global soil moisture maps at 0 – 5 cm layer from soil surface with a targeted accuracy of 0.04 m3 / m3, revisit time of less than 3 days anda spatial resolution of about 40 km. The objective of this thesis is to validate SMOS soil moisture data over agricultural and forested sites located in Canada, and to contribute to the development of SMOS downscaling methods in order to exploit these data in local scale studies such as agriculture. The data used are collected during the CanEX-SM10 field campaign, conducted over an agricultural site (Kenaston) and a forested site (BERMS) located in Saskatchewan, and during SMAPVEX12 field campaign conducted over a mostly agricultural area (Winnipeg) located in Manitoba. SMOS soil moisture data showed an improvement from the processor versions 309 to 551. Version 551 was found to be closer and more correlated to ground measurements over both agricultural and forested sites. For the agricultural sites, SMOS soil moisture showed high correlation coefficient with ground data especially with version 551(R ≥ 0.58, for ascending and descending overpasses), as well as a certain sensitivity to rainfall events. However, the SMOS soil moisture values were underestimated compared with ground measurements. This underestimation is less pronounced for the descending overpass over the Kenaston site (|bias| viii ≈ 0.03 m3/m3, for version v.551). For the forested site, due to the vegetation density, the SMOS soil moisture estimation algorithms were not very efficient despite the improvements brought to version 551. Moreover, over the agricultural site of Kenaston and the forested site of BERMS, SMOS soil moisture data showed, in general, good performances compared to AMSR-E/NSIDC, AMSR-E/VUA and ASCAT/SSM soil moisture products. DISaggregation based on Physical And Theoretical scale Change (DISPATCH), a physically-based downscaling algorithm, was used to downscale at 1-km spatial resolution the SMOS soil moisture estimates (40-km resolution) over the agricultural sites located in Kenaston and Winnipeg. DISPATCH is based on the Soil Evaporative Efficiency (SEE) derived from optical/thermal MODIS data, and a linear/non-linear model linking the Soil Evaporative Efficiency to the near-surface soil moisture at local scale. Over a site with a good spatial and temporal dynamics of soil moisture (such as Winnipeg’s site during the SMAPVEX12 field campaign), slightly better results were obtained with DISPATCH based on the linear model (R = 0.81, RMSE = 0.05 m3 /m3 and slope = 0.52, with respect to ground data) compared to results obtained from the non-linear model (R = 0.72, RMSE = 0.06 m3 /m3 and slope = 0.61, with respect to ground data). The accuracy of the DISPATCH-derived soil moisture, using both linear and non-linear models, decreases when the large-scale soil moisture increases. This study also showed, also, that DISPATCH can be generalized for very wet soil conditions (Kenaston’s site during the CanEX-SM10 field campaign). However, under wet soil conditions, better results were obtained with DISTACH based on the nonlinear (R > 0.70, RMSE = 0.04 m3/m3 and slope ≈ 0.80, with respect to the estimated soil moisture form L-band airborne brightness temperature) compared to results obtained with ix DISPATCH based on the linear model (R > 0.73, RMSE = 0.08 m3/m3 and slope > 1.5, with respect to the estimated soil moisture form L-band airborne brightness temperature). This is due to a systematic underestimation of the dry edge Tsmax. Furthermore, the downscaling results were found to be very sensitive to , particularly with the linear model. A simple approach was proposed to improve the estimation of Tsmax under very wet soil conditions. It allowed reducing the impact of uncertainty in the disaggregation process. Using the improved Tsmax value, better results were obtained with the linear model (R > 0.72, RMSE = 0.04 m3/m3 and slope ≈ 0.80, with respect to the estimated soil moisture form L-band airborne brightness temperature) compared to the non-linear model (R > 0.64, RMSE = 0.05m3/m3 and slope ≈ 0.3, with respect to the estimated soil moisture form L-band airborne brightness temperature). Based on optical/thermal MODIS data, DISPATCH is not applicable for cloudy days. To overcome this limitation, a new method was proposed. It involves the combination of DISPATCH with the Canadian Land Surface Scheme (CLASS). DISPATCH-derived soil moisture data for cloud-free days are used to calibrate CLASS soil moisture simulations which are continually available at SMOS overpasses times. A calibration approach based on slope correction between the CLASS-derived and DISPATCH-derived (reference data) soil moisture datasets is considered. Results showed that soil moisture values derived from this newly developed method during cloudy days compare well with in situ data (R = 0.80, RMSE = 0.07 m3/m3 and slope = 0.73). For no-cloudy days, DISTATCH-derived soil moisture data are closer to in situ data than those derived when combining DISPATCH with CLASS

Application de la commande par modèle interne pour la linéarisation des amplificateurs de puissance en bande de base

National audienceDans cette communication, nous présentons l'application d'une technique de contre réaction pour la linéarisation des amplificateurs de puissance radio fréquence. Cette technique est basée sur le principe de la commande par modèle interne (CMI) qui utilise comme signal de commande l'écart entre les signaux en bande de base en sortie du système et de son modèle. Afin de valider cette méthode, des résultats de simulation sont présentés

Dynamique de la nappe et qualités physico-chimiques des eaux souterraines du lac Fetzara (Nord-Est algérien)

Le lac Fetzara est l'un des plus importants lacs de l'extrême Nord-Est Algérien, avec une superficie de 18600 ha. Il a été officiellement classe sur la liste des zones humides d'importance internationale, ce qui impose une protection de ce site. Cette étude a été menée afin d'étudier l'état actuel de la chimie des eaux souterraines et de déterminer l'origine de la salinité. Les résultats analytiques montrent la présence de trois facies chimiques : chlorure sodique, chlorure calcique et bicarbonate sodique. La conductivité électrique des eaux oscille entre 350 et 3500 μS/cm avec de fortes valeurs enregistrées dans les régions Nord-Est (Oued Zied) et au Sud-Est du lac (Cheurfa). L'étude statistique par l'analyse en composantes principales (ACP) montre que les chlorures et le sodium sont les principaux éléments responsables de la forte minéralisation des eaux. Cet excès de minéralisation serait lie éventuellement au lessivage des terrains traverses ou par l'infiltration des eaux de surface qui sont fortement influencées par la forte évaporation en période estivale et les échanges ioniques avec la matrice argileuse.Mots clés: Salinité - Minéralisation - Contamination - Piézométrie - Facies chimique -ACP. Fetzara lake is one of the most important lakes in the North-Eastern of Algeria; with an area of about 18600 ha, it was officially classified on the list of Wetlands of International Importance. This dictates the protection of this location. This study was conducted to examine the current state of groundwater chemistry and the origin of their salinity. The results obtained show a presence of three chemicals facies: sodium chloride, calcium chloride and sodium bicarbonate. The electrical conductivity of groundwater oscillates from 350 to 3500 μS I cm where high values are recorded in the North-East (Oued Zied) and the South-East of the lake (Cheurfa). Statistical study by principal component analysis (PCA) showed that chloride and sodium are the main elements responsible for the high mineralization of the water. This excess of mineralization is due to the leaching of subsurface formations and surface waters infiltration; these are strongly influenced by evaporation and ionic exchanges with clay matrix.Keywords: Salinity - Mineralization - Contamination - Piezometry - Chemical facies - PCA

Canadian Experiment for Soil Moisture in 2010 (CanEX-SM10): Overview and Preliminary Results

The Canadian Experiment for Soil Moisture in 2010 (CanEx-SM10) was carried out in Saskatchewan, Canada from 31 May to 16 June, 2010. Its main objective was to contribute to Soil Moisture and Ocean salinity (SMOS) mission validation and the pre-launch assessment of Soil Moisture and Active and Passive (SMAP) mission. During CanEx-SM10, SMOS data as well as other passive and active microwave measurements were collected by both airborne and satellite platforms. Ground-based measurements of soil (moisture, temperature, roughness, bulk density) and vegetation characteristics (Leaf Area Index, biomass, vegetation height) were conducted close in time to the airborne and satellite acquisitions. Besides, two ground-based in situ networks provided continuous measurements of meteorological conditions and soil moisture and soil temperature profiles. Two sites, each covering 33 km x 71 km (about two SMOS pixels) were selected in agricultural and boreal forested areas in order to provide contrasting soil and vegetation conditions. This paper describes the measurement strategy, provides an overview of the data sets and presents preliminary results. Over the agricultural area, the airborne L-band brightness temperatures matched up well with the SMOS data. The Radio frequency interference (RFI) observed in both SMOS and the airborne L-band radiometer data exhibited spatial and temporal variability and polarization dependency. The temporal evolution of SMOS soil moisture product matched that observed with the ground data, but the absolute soil moisture estimates did not meet the accuracy requirements (0.04 m3/m3) of the SMOS mission. AMSR-E soil moisture estimates are more closely correlated with measured soil moisture

Disaggregation of SMOS soil moisture over West Africa using the Temperature and Vegetation Dryness Index based on SEVIRI land surface parameters

The overarching objective of this study was to produce a disaggregated SMOS Soil Moisture (SM) product using land surface parameters from a geostationary satellite in a region covering a diverse range of ecosystem types. SEVIRI data at 15 minute temporal resolution were used to derive the Temperature and Vegetation Dryness Index (TVDI) that served as SM proxy within the disaggregation process. West Africa (3 N, 26 W; 28 N, 26 E) was selected as a case study as it presents both an important North-South climate gradient and a diverse range of ecosystem types. The main challenge was to set up a methodology applicable over a large area that overcomes the constraints of SMOS (low spatial resolution) and TVDI (requires similar atmospheric forcing and triangular shape formed when plotting morning rise temperature versus fraction of vegetation cover) in order to produce a 0.05 degree resolution disaggregated SMOS SM product at sub-continental scale. Consistent cloud cover appeared as one of the main constraints for deriving TVDI, especially during the rainy season and in the southern parts of the region and a large adjustment window (105x105 SEVIRI pixels) was therefore deemed necessary. Both the original and the disaggregated SMOS SM products described well the seasonal dynamics observed at six locations of in situ observations. However, there was an overestimation in both products for sites in the humid southern regions; most likely caused by the presence of forest. Both TVDI and the associated disaggregated SM product was found to be highly sensitive to algorithm input parameters; especially of conditions of high fraction of vegetation cover. Additionally, seasonal dynamics in TVDI did not follow the seasonal patters of SM. Still, its spatial heterogeneity was found to be a good proxy for disaggregating SMOS SM data; main river networks and spatial patterns of SM extremes (i.e. droughts and floods) not seen in the original SMOS SM product were revealed in the disaggregated SM product for a test case of July-September 2012. The disaggregation methodology thereby successfully increased the spatial resolution of SMOS SM, with potential application for local drought/flood monitoring of importance for the livelihood of the population of West Africa