Analyse spectrale haute résolution de signaux bidimensionnels PDF Download
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Author: Stéphanie Rouquette
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Languages : fr
Pages : 137
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Book Description
CE MEMOIRE CONCERNE L'ETUDE DE SIGNAUX BIDIMENSIONNELS MODELISABLES PAR UNE SOMME D'EXPONENTIELLES. CETTE ETUDE EST REALISEE DANS LE CADRE DE L'ANALYSE SPECTRALE AVANT QUE NE SOIT CONSIDEREE L'APPLICATION RADAR. LES METHODES A HAUTE RESOLUTION PRESENTEES DANS CE MANUSCRIPT EXPLOITENT LE MODELE DU SIGNAL EN UTILISANT LA DECOMPOSITION EN SOUS-ESPACES SIGNAL ET BRUIT RELATIVE AUX DONNEES. LA PREMIERE PARTIE PORTE SUR L'ESTIMATION DES FREQUENCES DU SIGNAL VIA LE CALCUL D'UN SPECTRE DANS LE CADRE DE LA PREDICTION LINEAIRE. DE NOUVEAUX SUPPORTS DE PREDICTION DE TYPE QUART DE PLAN SONT INTRODUITS, CE QUI AMELIORE L'ALLURE DU SPECTRE ET AUGMENTE LA PRECISION DE L'ESTIMATION PAR RAPPORT AUX SUPPORTS QUART DE PLAN CLASSIQUES. LA DEUXIEME PARTIE CONCERNE DES TECHNIQUES D'ANALYSE SPECTRALE QUI ESTIMENT DIRECTEMENT LES FREQUENCES. CES METHODES REPOSENT SUR DES PROPRIETES D'INVARIANCE PAR TRANSLATION RELATIVES AUX DONNEES. LES FREQUENCES CORRESPONDANT A CHAQUE DIMENSION SONT ESTIMEES SEPAREMENT AVANT QUE NE SE POSE LE PROBLEME DE LA FORMATION DES PAIRES. DEUX ALGORITHMES FONDES SUR LA DIAGONALISATION CONJOINTE DE DEUX MATRICES SONT PROPOSES POUR FORMER LES PAIRES FREQUENTIELLES DE MANIERE EFFICACE. LA TROISIEME PARTIE PORTE SUR L'APPLICATION DES TECHNIQUES PRECEDENTES A LA LOCALISATION DES POINTS BRILLANTS D'UNE CIBLE DANS LE CONTEXTE DE LA FURTIVITE RADAR. NOUS PROPOSONS UN CRITERE EMPIRIQUE POUR DETERMINER LE NOMBRE D'EXPONENTIELLES, AINSI QU'UN PRE-TRAITEMENT DU SIGNAL QUI CONSISTE EN UNE DECOMPOSITION EN SOUS-BANDES FREQUENTIELLES SUIVIE D'UN SOUS-ECHANTILLONNAGE. CELA PERMET D'AUGMENTER LA PRECISION DES ETAPES DE DETECTION ET D'ESTIMATION.
Author: Stéphanie Rouquette
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Languages : fr
Pages : 137
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CE MEMOIRE CONCERNE L'ETUDE DE SIGNAUX BIDIMENSIONNELS MODELISABLES PAR UNE SOMME D'EXPONENTIELLES. CETTE ETUDE EST REALISEE DANS LE CADRE DE L'ANALYSE SPECTRALE AVANT QUE NE SOIT CONSIDEREE L'APPLICATION RADAR. LES METHODES A HAUTE RESOLUTION PRESENTEES DANS CE MANUSCRIPT EXPLOITENT LE MODELE DU SIGNAL EN UTILISANT LA DECOMPOSITION EN SOUS-ESPACES SIGNAL ET BRUIT RELATIVE AUX DONNEES. LA PREMIERE PARTIE PORTE SUR L'ESTIMATION DES FREQUENCES DU SIGNAL VIA LE CALCUL D'UN SPECTRE DANS LE CADRE DE LA PREDICTION LINEAIRE. DE NOUVEAUX SUPPORTS DE PREDICTION DE TYPE QUART DE PLAN SONT INTRODUITS, CE QUI AMELIORE L'ALLURE DU SPECTRE ET AUGMENTE LA PRECISION DE L'ESTIMATION PAR RAPPORT AUX SUPPORTS QUART DE PLAN CLASSIQUES. LA DEUXIEME PARTIE CONCERNE DES TECHNIQUES D'ANALYSE SPECTRALE QUI ESTIMENT DIRECTEMENT LES FREQUENCES. CES METHODES REPOSENT SUR DES PROPRIETES D'INVARIANCE PAR TRANSLATION RELATIVES AUX DONNEES. LES FREQUENCES CORRESPONDANT A CHAQUE DIMENSION SONT ESTIMEES SEPAREMENT AVANT QUE NE SE POSE LE PROBLEME DE LA FORMATION DES PAIRES. DEUX ALGORITHMES FONDES SUR LA DIAGONALISATION CONJOINTE DE DEUX MATRICES SONT PROPOSES POUR FORMER LES PAIRES FREQUENTIELLES DE MANIERE EFFICACE. LA TROISIEME PARTIE PORTE SUR L'APPLICATION DES TECHNIQUES PRECEDENTES A LA LOCALISATION DES POINTS BRILLANTS D'UNE CIBLE DANS LE CONTEXTE DE LA FURTIVITE RADAR. NOUS PROPOSONS UN CRITERE EMPIRIQUE POUR DETERMINER LE NOMBRE D'EXPONENTIELLES, AINSI QU'UN PRE-TRAITEMENT DU SIGNAL QUI CONSISTE EN UNE DECOMPOSITION EN SOUS-BANDES FREQUENTIELLES SUIVIE D'UN SOUS-ECHANTILLONNAGE. CELA PERMET D'AUGMENTER LA PRECISION DES ETAPES DE DETECTION ET D'ESTIMATION.
Author: Stephanie Rouquette
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Languages : fr
Pages : 0
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Author: Guy Poulalion
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Languages : fr
Pages : 159
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LE PROBLEME TRAITE DANS CE MEMOIRE EST LIE A L'IMAGERIE RADAR ET CONCERNE PLUS PARTICULIEREMENT L'ANALYSE DE LA SURFACE EQUIVALENTE RADAR (SER) D'OBJETS DONT LE COMPORTEMENT N'EST PAS STATIONNAIRE. L'OBJECTIF EST DE DETECTER ET DE LOCALISER LES ZONES REFLECHISSANTES DE LA CIBLE. SOUS L'HYPOTHESE QUE LA CIBLE VERIFIE UN MODELE CONNU SOUS LE NOM DE MODELE DE POINTS BRILLANTS, LES POSITIONS DES ZONES REFLECHISSANTES SE DEDUISENT DES PULSATIONS D'UNE SOMME D'EXPONENTIELLES COMPLEXES. NOUS NOUS SOMMES ATTACHES A RESOUDRE CE PROBLEME EN UTILISANT LES METHODES D'ANALYSE SPECTRALE A HAUTE RESOLUTION (HR) BASEES SUR LA DECOMPOSITION DE L'ESPACE DES DONNEES EN DEUX SOUS-ESPACES, L'ESPACE DE SIGNAL ET L'ESPACE DE BRUIT. LE SCHEMA CLASSIQUE DE CES METHODES SE DECOMPOSE EN DEUX PHASES SEQUENTIELLES DE DETECTION (ESTIMATION DU NOMBRE DE COMPOSANTES) ET D'ESTIMATION (ESTIMATION DES PULSATIONS). CE SCHEMA EST SOUS-OPTIMAL DANS LE SENS OU IL LIE LA QUALITE DE L'ESTIMATION A CELLE DE LA DETECTION. OR CETTE DERNIERE SE REVELE PROBLEMATIQUE DANS LE CADRE DE L'ANALYSE DE SIGNAUX ISSUS DE MESURES. POUR REMEDIER A CETTE SOUS-OPTIMALITE, NOUS INTRODUISONS, POUR L'ETUDE DE SIGNAUX UNIDIMENSIONNELS ET STATIONNAIRES, UN NOUVEAU SCHEMA DE DETECTION ET D'ESTIMATION CONJOINTES. IL REPOSE SUR L'OBTENTION D'UN ENSEMBLE DE PULSATIONS CONTENANT LES PULSATIONS EXACTES DU SIGNAL. DEUX METHODES, BASEES SUR UNE APPROCHE DU MAXIMUM DE VRAISEMBLANCE SONT PROPOSEES POUR EXTRAIRE LES COMPOSANTES UTILES DE CET ENSEMBLE. NOUS ETENDONS ENSUITE CE SCHEMA POUR L'ANALYSE DE SIGNAUX BIDIMENSIONNELS ET POUR L'ANALYSE DE SIGNAUX NON-STATIONNAIRES. LE SCHEMA CLASSIQUE ET LE SCHEMA PROPOSE SONT COMPARES DANS LE CADRE DE L'ANALYSE DE SIGNAUX ISSUS DE MESURES DE SER. UNE APPLICATION ORIGINALE CONCERNANT LA RECONSTRUCTION D'UNE IMAGE TOMOGRAPHIQUE HR EST NOTAMMENT DEVELOPPEE.
Author: Yannick Berthoumieu
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Languages : fr
Pages : 146
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L'ESTIMATION SPECTRALE BIDIMENSIONNELLE (2D) RECOUVRE DE NOMBREUSES APPLICATIONS EN TRAITEMENT D'IMAGES ET D'ANTENNE. EN PARTICULIER, LA LOCALISATION DE SOURCES A BANDE ETROITE EST UN DOMAINE DE RECHERCHE OUVERT EN RADAR, SONAR, RADIO-ASTRONOMIE ET SISMIQUE. LE MODELE GENERIQUE ETUDIE (SEC) EST CONSTITUE D'UNE SOMME D'EXPONENTIELLES 2D COMPLEXES. L'ESTIMATION DES COUPLES FREQUENTIELS ASSOCIES EST ASSIMILEE AU PROBLEME DE L'ANALYSE HARMONIQUE 2D. LE MODELE SEC EST DEVELOPPE A TRAVERS LES MATRICES DE COVARIANCE ET DE DONNEES QUI POSSEDENT RESPECTIVEMENT DES STRUCTURES BLOC-TOEPLITZ ET BLOC-HANKEL. DANS LA SECONDE PARTIE, LES DIFFERENTES FAMILLES DE METHODES D'ANALYSE SPECTRALE CLASSIQUES SONT PRESENTEES. MALGRE LEUR CARACTERE HAUTE RESOLUTION, CES METHODES SPECTRALES ONT UNE COMPLEXITE CALCULATOIRE ELEVEE CAR ELLES NECESSITENT UN BALAYAGE DE TOUT LE PLAN FREQUENTIEL. POUR RESOUDRE CE PROBLEME, UN NOUVEL ALGORITHME BASE SUR UNE APPROCHE DE TYPE SOUS-ESPACE EST PROPOSE DANS LE CADRE DES METHODES ANALYTIQUES. CET ALGORITHME UTILISE DES FAISCEAUX DE MATRICES COUPLES ALGEBRIQUEMENT (ACMP) ET PERMET D'ESTIMER PLUSIEURS PAIRES FREQUENTIELLES COMPORTANT DES COMPOSANTES IDENTIQUES. DE PLUS, AUCUNE OPERATION SUPPLEMENTAIRE DE REFORMATION DES PAIRES N'EST NECESSAIRE. EN EFFET, CETTE PROPRIETE EST OBTENUE EN RESOLVANT SIMULTANEMENT DEUX PROBLEMES RATTACHES AUX VALEURS PROPRES GENERALISEES. EN OUTRE, DANS LE PROCESSUS D'IDENTIFICATION, IL EST NECESSAIRE D'ESTIMER LE NOMBRE DE SOURCES. AUSSI, UN NOUVEL ALGORITHME BASE SUR L'APPROCHE MINIMUM DESCRIPTION LENGTH (MDL) EST PROPOSE. FINALEMENT, L'INTERET DE CE CONTEXTE THEORIQUE EST ILLUSTRE PAR L'APPLICATION DES DIFFERENTS ALGORITHMES MENTIONNES PLUS HAUT A L'ANALYSE DE LA SURFACE EQUIVALENTE RADAR (SER) ASSOCIEE A UNE CIBLE
Author: Claude Adnet
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Languages : fr
Pages : 252
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CETTE THESE PRESENTE UNE UNIFICATION DES TECHNIQUES D'ANALYSE SPECTRALE DE SIGNAUX MONODIMENSIONNELS STATIONNAIRES. CETTE UNIFICATION ISSUE DE L'ANALYSE PAR BANC DE FILTRES ASSOCIE A CHAQUE ALGORITHME UN FILTRE DONT LE CALCUL DES COEFFICIENTS EST OBTENU PAR MINIMISATION D'UNE FORME QUADRATIQUE SOUS CONTRAINTE. DE CE FAIT ON PEUT DEFINIR DEUX CLASSES DE METHODES ASSOCIEES A DEUX TYPES DE FILTRES DE COMPORTEMENT DIFFERENT, AINSI QU'UNE METHODOLOGIE MODULAIRE REGROUPANT LES ETAPES COMMUNES A DIFFERENTES METHODES. LA PREMIERE PARTIE DE CETTE THESE PRESENTE, SOUS CE POINT DE VUE, LES METHODES CLASSIQUES D'ANALYSE SPECTRALE BASEES SUR LA TRANSFORMEE DE FOURIER ET DES METHODES A HAUTE RESOLUTION. PUIS NOUS EXPLOITONS DES SIMULATIONS DONT L'OBJECTIF EST DE DEGAGER LES COMPORTEMENTS DE METHODES HORS DE LEUR DOMAINE D'HYPOTHESES. LA DEUXIEME PARTIE DE CETTE THESE EST CONSACREE A L'ETUDE D'UN SYSTEME EXPERT D'AIDE A LA CARACTERISATION FREQUENTIELLE D'UN SIGNAL. DANS UN PREMIER TEMPS NOUS SOULIGNONS L'INTERET QUE L'ON PEUT TIRER DE CONNAISSANCES A PRIORI OU DEDUITES SUR LE SIGNAL, PUIS NOUS PRESENTONS LA STRATEGIE (STATIQUE ET DYNAMIQUE) RETENUE POUR REALISER UN TEL SYSTEME
Author: Sébastien Bourguignon
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Languages : fr
Pages : 206
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L'étude de nombreux phénomènes astronomiques repose sur la recherche de périodicités dans des séries temporelles dont l'échantillonnage est généralement irrégulier. Cette thèse aborde ce problème d'analyse spectrale sous forme non paramétrique, le spectre étant discrétisé sur une grille fréquentielle arbitrairement fine. La régularisation du problème inverse s'effectue alors en traduisant la parcimonie de la solution : nous recherchons uniquement des raies spectrales. Une première approche envisage la minimisation d'un critère des moindres carrés pénalisé par une fonction favorisant les solutions parcimonieuses : nous proposons notamment l'utilisation de la norme L1 des amplitudes spectrales complexes. Nous étudions ensuite un modèle de spectre probabiliste de type Bernoulli-Gaussien. L'estimation bayésienne de la moyenne a posteriori par des méthodes d'échantillonnage stochastique permet alors, en mode non supervisé, d'associer un niveau de confiance à chaque paramètre estimé.
Author: René Garello
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 1118621646
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 235
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This title sets out to show that 2-D signal analysis has its own role to play alongside signal processing and image processing. Concentrating its coverage on those 2-D signals coming from physical sensors (such as radars and sonars), the discussion explores a 2-D spectral approach but develops the modeling of 2-D signals and proposes several data-oriented analysis techniques for dealing with them. Coverage is also given to potential future developments in this area.
Author: André Ferrari
Publisher:
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Languages : fr
Pages : 159
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Le thème de ce mémoire est l'estimation d'un signal composé de sinusoïdes complexes entachées d'un bruit Gaussien. Le problème est tout d'abord abordé d'un point de vue statistique. Dans un premier temps, le bruit est supposé blanc. Différents algorithmes originaux basés sur la décomposition spectrale de la matrice d'autocorrélation du processus et sur la soustraction de bruit sont proposés. Le cas particulier d'un signal périodique est envisagé. Dans un second temps, le bruit est supposé coloré. Des solutions utilisant les cumulants d'ordre quatre du signal sont alors étudiées. Le problème est également considéré d'un point de vue déterministe. Une approche générale du problème basée sur la compensation d'une matrice de mesures sous un certain nombre de contraintes structurelles est développée. Enfin, des simulations sur signaux synthétiques permettent d'étudier les performances des différents algorithmes.
Author: Jean-Marc Ros
Publisher:
ISBN:
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Languages : fr
Pages : 150
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LA PROPORTION D'ENERGIE ELECTROMAGNETIQUE QUE RECOIT UN RADAR D'UNE CIBLE ECLAIREE DEPEND D'UNE GRANDEUR CARACTERISANT LE DEGRE DE REFLECTIVITE GLOBALE DE LA CIBLE APPELEE SURFACE EQUIVALENTE RADAR (SER). LA MISE EN UVRE DES METHODES D'ANALYSE DU SIGNAL (TECHNIQUES D'IMAGERIE RADAR) PERMET ALORS D'IDENTIFIER LES PRINCIPALES ZONES REFLECHISSANTES DE L'OBJET ETUDIE EN SUPPOSANT QUE LA SIGNATURE RADAR DE LA CIBLE VERIFIE UN MODELE: LE MODELE DE POINTS BRILLANTS. NEANMOINS, DANS LE CAS D'UNE CARACTERISATION LARGE BANDE, CES TECHNIQUES NE SONT PLUS ADAPTEES. CE MEMOIRE PRESENTE UNE METHODOLOGIE D'ANALYSE DE SIGNAUX DE SER NON STATIONNAIRES. ELLE EST BASEE SUR LA COMBINAISON DE DEUX APPROCHES D'ANALYSE SPECTRALE: L'APPROCHE TEMPS-FREQUENCE ET L'APPROCHE HAUTE RESOLUTION. CES NOUVELLES METHODES SONT BIEN ETABLIES EN ANALYSE SPECTRALE MAIS LEUR EMPLOI CONJOINT AFIN DE MIEUX ANALYSER LES SIGNAUX DE SER EST UNE NOUVEAUTE. LES OUTILS TEMPS-FREQUENCE UTILISES (TRANSFORMEES DE FOURIER A COURT TERME, DE WIGNER VILLE ET EN ONDELETTES) PERMETTENT DE DETECTER LES ZONES DE STATIONNARITE DU SIGNAL. LES METHODES HAUTE RESOLUTION CHOISIES (PRONY, MUSIC) AMELIORENT LA DISCRIMINATION SPATIALE DES POINTS BRILLANTS. LA TRANSPOSITION DE CES METHODES POUR ANALYSER DES SIGNAUX FREQUENTIELS A INCIDENCE FIXE EST AISEE. EN REVANCHE, ELLES NE SONT PAS ADAPTEES A DES SIGNAUX REGULIEREMENT ECHANTILLONNES EN ANGLE. L'APPROXIMATION PETITS ANGLES HABITUELLEMENT REALISEE EST SOUVENT INSUFFISANTE. ON MONTRE ALORS QU'IL EST NECESSAIRE DE FOCALISER LES DONNEES AFIN D'OBTENIR UNE LOCALISATION PEU BIAISEE DES POINTS BRILLANTS. CETTE OPERATION SEMBLE TOUTEFOIS COLORER LE BRUIT DE MESURE. ON ILLUSTRE ENFIN L'AMELIORATION APPORTEE PAR CETTE NOUVELLE METHODOLOGIE D'ANALYSE SUR DES SIGNAUX DE MESURES ISSUS DE CHAMBRE ANECHOIQUE
Author: BRAC Jean
Publisher: Lavoisier
ISBN: 2746217244
Category :
Languages : en
Pages : 274
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Book Description
Cet ouvrage propose une méthode de construction de schémas numériques de grande précision sur la base d'une analyse spectrale de l'erreur. Ces schémas sont appliqués à la propagation des ondes mais ils peuvent l'être à la résolution par différences finies de tout autre système d'équations aux dérivées partielles. Plusieurs formulations du problème continu sont exposées mais on retient la formulation en vitesses de déplacement et en contraintes. D'autre part, une analyse des caractéristiques des équations de la propagation conduit à faire une comparaison avec les caractéristiques des équations de la mécanique des fluides et d'indiquer les conditions de la filiation. La discrétisation des équations est basée sur les schémas en grilles décalées. On effectue des développements de Taylor à des ordres élevés et une analyse de l'erreur de discrétisation par transformée de Fourier. Puis, on introduit la notion d'approximation optimale en contraste avec les approximations basées sur l'erreur de troncature. Les schémas construits restent de type convolutif. Le calcul s'avère très efficace sur la base de l'erreur relative de discrétisation. L'algorithme de calcul des coefficients d'approximation optimale est fourni en Fortran dans une annexe. L'élévation de l'ordre en temps consiste à reporter le calcul des dérivées d'ordre élevé en temps sur des dérivées d'ordre élevé en espace. Enfin, l'analyse des conditions de stabilité et de dispersion est réalisée pour prendre en compte l'approximation optimale des dérivées pour des ordres élevés en espace et en temps.
