Adaptive detection for a differential chaos-based multiple access system on unknown multipath fading channels

This paper addresses the problem of bit detection for a chaos-based multiple-access system. In particular, one considers the Differential Chaos Shift Keying modulation. It is assumed that the transmission channels are frequency-selective. Moreover, the channel coefficients and the channel delays are unknown to the receiver. It is only assumed that vague estimates of the minimum and maximum channel delays are available for the user of interest. In this context, the detection is achieved using a training sequence from which an LMS detector is derived. The theoretical performance results are compared to those of the optimal detector for which all channel characteristics are known. Simulation results are given, which confirm the theoretical study

Detection of multiplicative noise in stationary random processes using second- and higher order statistics

This paper addresses the problem of detecting the presence of colored multiplicative noise, when the information process can be modeled as a parametric ARMA process. For the case of zero-mean multiplicative noise, a cumulant based suboptimal detector is studied. This detector tests the nullity of a specific cumulant slice. A second detector is developed when the multiplicative noise is nonzero mean. This detector consists of filtering the data by an estimated AR filter. Cumulants of the residual data are then shown to be well suited to the detection problem. Theoretical expressions for the asymptotic probability of detection are given. Simulation-derived finite-sample ROC curves are shown for different sets of model parameters

Joint Bayesian endmember extraction and linear unmixing for hyperspectral imagery

This paper studies a fully Bayesian algorithm for endmember extraction and abundance estimation for hyperspectral imagery. Each pixel of the hyperspectral image is decomposed as a linear combination of pure endmember spectra following the linear mixing model. The estimation of the unknown endmember spectra is conducted in a unified manner by generating the posterior distribution of abundances and endmember parameters under a hierarchical Bayesian model. This model assumes conjugate prior distributions for these parameters, accounts for non-negativity and full-additivity constraints, and exploits the fact that the endmember proportions lie on a lower dimensional simplex. A Gibbs sampler is proposed to overcome the complexity of evaluating the resulting posterior distribution. This sampler generates samples distributed according to the posterior distribution and estimates the unknown parameters using these generated samples. The accuracy of the joint Bayesian estimator is illustrated by simulations conducted on synthetic and real AVIRIS images

Allocation de ressources pour la localisation non-cohérente par radar MIMO

National audienceOn considère un réseau de radars MIMO dont on cherche à déterminer la meilleure répartition de largeurs de bande et de puissance entre les différentes antennes émettrices en vue d’obtenir une certaine précision de la localisation d’une cible unique. Plus précisément, on s’intéresse ici à l’allocation optimale de bande seule, ainsi qu’à l’allocation optimale conjointement de bande et de puissance. Cette allocation s’effectue par la minimisation de la borne de Cramér-Rao. Le problème d’optimisation non-convexe obtenu est résolu par un algorithme de programmation par différence de fonctions convexes. Les résultats numériques montrent que l’allocation conjointe fournit les meilleures performances, et que d’autre part l’allocation de bande joue un rôle prépondérant dans ces performances. De plus, une borne inférieure sur la borne de Cramér-Rao optimale théorique, difficilement calculable, a également été définie, qui montre la qualité de la solution quasi-optimale

Détection de processus spectralement equivalents à l'aide des statistiques d'ordre supérieur

Cet article est consacré au problème de la détection de processus à spectres équivalents. Ces processus sont modélisés par deux modèles paramétriques : le modèle AR bruité et le modèle ARMA. Deux détecteurs basés sur la singularité de la matrice des équations de Yule-Walker d'ordre supérieur sont développés, l'un en mode supervisé, l'autre en mode non-supervisé. L'effet d'une surestimation de l'ordre des modèles sur ces détecteurs est ensuite étudié

Algorithmes bayésiens pour le démélange supervisé, semi-supervisé et non-supervisé d’images hyperspectrales

Cet article présente des algorithmes totalement bayésiens pour le démélange d’images hyperspectrales. Chaque pixel de l’image est décomposée selon une combinaison de spectres de références pondérés par des coefficients d’abondances selon un modèle de mélange linéaire. Dans un cadre supervisé, nous supposons connus les spectres de références. Le problème consiste alors à estimer les coefficients du mélange sous des contraintes de positivité et d’additivité. Une loi a priori adéquate est choisie pour ces coefficients qui sont estimés à partir de leur loi a posteriori. Un algorithme de Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC) est développé pour approcher les estimateurs. Dans un cadre semi-supervisé, les spectres participant au mélange seront supposés inconnus. Nous faisons l’hypothèse qu’ils appartiennent à une bibliothèque spectrale. Un algorithme MCMC à sauts réversibles permet dans ce cas de résoudre le problème de sélection de modèle. Enfin, dans un dernier cadre d’étude, les algorithmes précédents sont étendus au démélange non-supervisé d’images hyperspectrales, c’est-à-dire au problème d’estimation conjointe des spectres et des coefficients de mélange. Ce problème de séparation aveugle de sources est résolu dans un sous-espace approprié

Modified Cramér-Rao lower bound for TOA and symbol width estimation. An application to search and rescue signals

International audienceThis paper focuses on the performance of time of arrival estimators for distress beacon signals which are defined by pulses with smooth transitions. These signals are used in the satellite-based search and rescue Cospas-Sarsat system. We propose a signal model based on sigmoidal functions. Closed-form expressions for the modified Cramér-Rao bounds associated with the parameters of this model are derived. The obtained expressions are easy to interpret since they analytically depend on the system parameters. Simulations conducted on realistic search and rescue signals show good agreement with the theoretical results

Bornes de Cramér-Rao modifiées pour le temps d'arrivée et la période symbole. Application aux signaux de recherche et de sauvetage

National audienceCet article étudie la performance des estimateurs de temps d’arrivée de signaux de détresse qui sont définis par des formes d’onde ayant des transitions douces. Ces signaux sont utilisés dans le système de recherche et sauvetage par satellite Cospas-Sarsat. Nous proposons un modèle de signal basé sur des transitions sigmoïdales. Des expressions analytiques des bornes de Cramér-Rao modifiées associées aux paramètres de ce modèle sont déterminées. Les expressions obtenues sont faciles à interpréter, car elles dépendent analytiquement des paramètres du système. Des simulations effectuées avec des signaux réalistes concordent avec les résultats théoriques

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

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