A particle filtering approach for joint detection/estimation of multipath effects on GPS measurements

Multipath propagation causes major impairments to Global Positioning System (GPS) based navigation. Multipath results in biased GPS measurements, hence inaccurate position estimates. In this work, multipath effects are considered as abrupt changes affecting the navigation system. A multiple model formulation is proposed whereby the changes are represented by a discrete valued process. The detection of the errors induced by multipath is handled by a Rao-Blackwellized particle filter (RBPF). The RBPF estimates the indicator process jointly with the navigation states and multipath biases. The interest of this approach is its ability to integrate a priori constraints about the propagation environment. The detection is improved by using information from near future GPS measurements at the particle filter (PF) sampling step. A computationally modest delayed sampling is developed, which is based on a minimal duration assumption for multipath effects. Finally, the standard PF resampling stage is modified to include an hypothesis test based decision step

A rao-blackwellized particle filter for INS/GPS integration

The localization performance of a navigation system can be improved by coupling different types of sensors. This paper focuses on INS-GPS integration. INS and GPS measurements allow to dene a non-linear state space model, which is appropriate to particle ltering. This model being conditionally linear Gaussian, a Rao-Blackwellization procedure can be applied to reduce the variance of the estimates

A Fixed-lag Particle Filter for the Joint Detection/Compensation of Interference Effects in GPS Navigation

Interferences are among the most penalizing error sources in Global Positioning System (GPS) navigation. So far, many effort has been devoted to developing GPS receivers more robust to the radiofrequency environment. Contrary to previous approaches, this paper does not aim at improving the estimation of the GPS pseudoranges between the mobile and the GPS satellites in the presence of interferences. As an alternative, we propose to model interference effects as variance jumps affecting the GPS measurements which can be directly detected and compensated at the level of the navigation algorithm. Since the joint detection/estimation of the interference errors and motion parameters is a highly non linear problem, a particle filtering technique is used. An original particle filter is developed to improve the detection performance while ensuring a good accuracy of the positioning solution

Déconvolution multi-vues d'images décalées à faible rapport signal sur bruit

é- Nous nous intéressons à la déconvolution d'une image à partir de plusieurs observations, décalées entre elles, d'un même objet (ici des galaxies), à très faible rapport signal à bruit (RSB). La déconvolution multi-vues consiste à restaurer l'objet à partir des différentes observations et nécessite la connaissance de ces décalages. Aussi, nous étudions dans un premier temps l'estimation de ces décalages par un estimateur empirique d'annulation du spectre, puis nous proposons leur estimation par maximum de vraisemblance (MV). Nous constatons que l'estimateur du MV est plus robuste à de faibles RSB. Enfin, nous montrons que l'estimation jointe des décalages et de l'image par maximum de vraisemblance généralisée est équivalente à l'estimation des décalages par MV suivie d'une déconvolution multi-vues à décalages connus

MRM protein quantification and serum sample classification

Quantification and classification are key points for differential analysis of proteomic studies and diagnostic tests. A MRM analytical chain is a cascade of molecular events depicted by a graph structure, each node being associated to a molecular state such as protein, peptide or ion and each branch to a molecular processing. Each protein is associated to a set of transition measurements. One key question is how to infer the protein level and the class label. We propose to compare a hierarchical model based Bayesian Hierarchical Inversion combining all transitions and a non-linear processing based on logarithmic transformation of standardized peak value combined with a median filter. Classification performances are evaluated on a colorectal cancer cohort for LFABP and PDI biomarkers

Apports des techniques de filtrage non linéaire pour la navigation avec les systèmes de navigation inertielle et le GPS

Navigation science has long been the prerogative of the army but mass-market locationbased services are now part of everyday life. The design of reliable and robust positioning systems is of the utmost importance especially for safety critical applications (for instance civil aviation). This thesis focuses on GPS and Inertial Navigation Systems (INS) and investigates two strands of research to enhance navigation performance. On the one hand, we have studied hybridization techniques, which take advantage of the complementarity of different navigationsystems. On the other hand, this work is also dedicated to developing robust estimation algorithms to recover a mobile trajectory from a set of sensor measurements. Particle filters are an interesting alternative to the well-known Kalman filter since they can be applied to non linear and possibly non Gaussian state space models. They consist in sequentially propagating samples that represent a possible value of the state vector at each time instant. In this work, we have considered using Particle Filters to solve the non linear problems of GPS/INS tight and very tight couplings. Thus, we have proposed an extension to the well-known Regularised Particle filter, which exhibits good performance both in terms of robustness and accuracy. Finally, a second contribution of this work is the development of Particle Filtering algorithms to track a mobile trajectory while jointly detecting/estimating potential degradations on the GPS measurements.Longtemps l’apanage du domaine militaire, la navigation s’ouvre aujourd’hui au grand public et se décline en de nombreuses applications. Le développement de systèmes de positionnement fiables et robustes revêt un aspect stratégique notamment pour les applications critiques du point de vue sécurité (aviation civile). Cette thèse porte sur le GPS et les systèmes de navigation inertielle (INS) et explore deux axes de recherche conjoints pour améliorer lesperformances de navigation :– les techniques de couplage, qui mettent à profit la complémentarité de différents systèmes de positionnement.– le développement d’algorithmes plus robustes pour retrouver la trajectoire d’un mobile à partir d’un jeu de mesures capteurs.Les filtres particulaires forment une alternative intéressante au classique filtre de Kalman car ils n’imposent aucune contrainte a priori sur le modèle de filtrage. Il s’agit de méthodes séquentielles de Monte Carlo qui font évoluer un ensemble de particules, chacune représentant un état possible du système à un instant donné. Nous avons pour ce travail étudié l’opportunité de les appliquer aux problèmes non linéaires de l’hybridation serrée et très serrée du GPS/INS.Une extension du filtre particulaire régularisé alliant robustesse et précision a été proposée à cet effet. Enfin, une seconde contribution de la thèse est le développement d’algorithmes de filtrage particulaires originaux, capables de détecter et estimer les perturbations (multitrajets interférences) affectant les mesures GPS tout en poursuivant la trajectoire du véhicule

Apport des techniques de filtrage particulaire pour la navigation avec les systèmes de navigation inertiels et le GPS

Longtemps l'apanage du domaine militaire, la navigation s'ouvre aujourd'hui au grand public et se décline en de nombreuses applications. Le développement de systèmes de positionnement ables et robustes revêt un aspect stratégique notamment pour les applications critiques du point de vue sécurité (aviation civile). Cette thèse explore deux pistes de recherche pour améliorer les performances de navigation. D'une part sont étudiées les techniques de couplage, qui mettent à pro t la complémentarité de différents systèmes de positionnement. D'autre part, une partie du travail de thèse est consacrée au développement d'algorithmes plus robustes et plus précis pour retrouver la trajectoire d'un mobile à partir d'un jeu de mesure capteurs. Les ltres particulaires forment une alternative intéressante au classique ltre de Kalman car ils n'imposent aucune contrainte a priori sur le modèle de ltrage. Il s'agit de méthodes séquentielles de Monte Carlo qui font évoluer un ensemble de particules, chacune représentant un état possible du système à un instant donné. Nous avons ainsi étudié l'opportunité de les appliquer aux problèmes non linéaires de l'hybridation serrée et très serrée du GPS et des systèmes de navigation inertielle. En n, une seconde contribution de la thèse est le développement d'algorithmes de ltrage particulaires capables de détecter et corriger les perturbations affectant les mesures GPS (multitrajets, interférences) tout en estimant la trajectoire du véhicule.TOULOUSE-ISAE (315552318) / SudocSudocFranceF

Is H infinity filtering relevant for correlated noises in GPS navigation ?

International audienceThis paper deals with the issue of correlated noises in GPS navigation. GPS is based on the measure of the propagation delays of satellite signals. Therefore, additional delays induced when traveling through the ionosphere or the troposphere degrade GPS accuracy. These error sources are correlated, both spatially and temporally. Thus, when using an extended Kalman filter as navigation algorithm, these correlations should be taken into account to ensure that an optimal solution is obtained in terms of mean square error. Our contribution is to study, in this context, the relevance of an alternative approach well-known in the field of control engineering: the H1 filter. Also based on a state representation, this technique has the advantage of relaxing the constraints on the measurement and state noises. A comparative study with a standard extended Kalman filter and a colored extended Kalman filter is carried out to illustrate which of the above-mentioned approaches achieves the better compromise between accuracy and computational complexity

An EM-UKF algorithm for the calibration of inertial sensors in a context of hybridization with GPS

Pour des applications critiques du point de vue sécurité, le GPS est généralement couplé à une centrale inertielle afin d'obtenir une estimation à la fois plus précise et plus robuste de la position du mobile. L'hybridation des deux systèmes est réalisée via un filtre de Kalman (étendu ou sans parfum) ou un filtre particulaire mettant à profit les mesures GPS pour estimer les erreurs de position et de vitesse commises par la centrale inertielle du fait des erreurs systématiques entachant les capteurs inertiels. Les erreurs de calibration de ces capteurs sont classiquement estimées par le filtre d'hybridation conjointement aux paramètres de mouvement. Comme elles ne varient pas au cours du temps, nous proposons dans ce papier une approche alternative fondée sur un algorithme de type EM (pour Expectation-Maximisation en anglais) pour estimer les biais capteur, couplé à un filtre de Kalman sans parfum pour résoudre le problème de localisation. Pour éviter des problèmes de conditionnement lors de l'étape de maximisation de l'EM, le vecteur des paramètres inconnus est partitionné en deux vecteurs qui sont estimés alternativement par l'EM. Testée sur données simulées, la méthode s'avère pertinente pour conjointement estimer avec précision le mouvement du mobile et converger vers les valeurs correctes des biais capteurs et ce en un nombre raisonnable d'itérations

On Computing Jeffrey’s Divergence Between Time-Varying Autoregressive Models

International audienc