communiquer, naviguer, surveiller dans les transports

Transcription

Coordination et Organisation :
Juliette Marais, Marion Berbineau
COMMUNIQUER, NAVIGUER,
SURVEILLER DANS LES
TRANSPORTS TERRESTRES
Rencontre des Doctorants du LEOST
Journée du 12 février 2004
Actes INRETS N°96
Février 2005
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Contact : [email protected]
Communiquer, Naviguer, Surveiller dans les transports terrestres
Coordination scientifique :
L’Unité de recherche :
Laboratoire Electronique, Ondes et Signaux pour les Transports (LEOST)
BP 317
20 Rue Elisée reclus
F 59666 VILLENEUVE D’ASCQ Cedex
Tél. : 03 20 43 83 28 – Fax : 03 20 43 83 59
Auteurs des communications :
Maria Chennaoui, Yassin Elhillali, Najla Megherbi, Gérald Moniak.
Organisation de la Journée :
Juliette Marais, Marion Berbineau.
Institut National de Recherche sur les Transports et leur Sécurité INRETS
2, avenue du Général Malleret-Joinville
94114 ARCUEIL CEDEX
www.inrets.fr
© Les collections de l’INRETS
N° ISSN 0769-0266
N° ISBN 2-85782-602-8
En application du code de la propriété intellectuelle, l’INRETS interdit toute reproduction intégrale ou partielle du
présent ouvrage par quelque procédé que ce soit, sous réserve des exceptions légales
2
Actes INRETS n°96
Fiche bibliographique
UR (1er auteur)
Projet n° 6
Actes INRETS n° 96
Laboratoire Electronique, Ondes et
Signaux pour les Transports
Titre
Communiquer, Naviguer, Surveiller dans les transports terrestres
Rencontre des doctorants du LEOST
Sous-titre
Langue
Journée du 12 février 2004
F
Organisation, Coordination
Rattachement ext.
N° contrat, conv.
Nom adresse financeur, co-éditeur
Date de
publication
Février 2005
Remarques
Résumé
Communiquer, Naviguer, Surveiller devient une nécessité dans le domaine des
transports terrestres. Ces thématiques constituent un tout homogène avec une
dynamique commune forte, noyau du projet fédérateur de l’INRETS CNS-2T
(Communiquer, Naviguer, Surveiller dans les Transports Terrestres) proposé par
le LEOST dont les thématiques scientifiques s’organisent autour de cette
approche intégrée, multi-capteurs, fer de lance de l’activité scientifique de l’unité
de recherche depuis plusieurs années. Le développement de ces applications
recouvrent pour le secteur des transports des enjeux considérables en termes
de sécurité, de performances, d’exploitation, de qualité de services.
Cet ouvrage rassemble les contributions écrites des différents intervenants de la
journée « Rencontre des Doctorants du LEOST » du 12 février 2004. Cette
journée, ouverte à tous, est un moment d’échanges privilégié de l’Unité de
Recherche avec les équipes des différents laboratoires partenaires. C’est
l’occasion de faire un point approfondi annuel sur l’état d’avancement des
travaux de recherche menés dans le cadre des thèses au sein du LEOST mais
aussi d’appréhender l’approche intégrée que propose l’Unité de Recherche au
sein de l’INRETS ainsi que la richesse et la variété des sujets abordés.
Mots clés
télécommunications, navigation, localisation, perception de l’environnement,
traitement d’images, compatibilité électromagnétique
Nb de pages
Prix
Bibliographie
64
Actes INRETS n°96
15,24 euros
Non
3
Publication data form
UR (1st author)
Transport Electronics and Signal
Processing Laboratory
Projet n° 6
INRETS
synthesis
N° 96
Title
Communication, Navigation, Surveillance in terrestrial transports
LEOST PhD students workshop
Subtitle
Language
12 February 2004
F
Author(s)
Affiliation
Sponsor, co-editor, name and address
Contract, conv. N°
Publication date
February 2005
Notes
Summary
Communication, Navigation, Surveillance are needed in the terrestrial
transportation field. These themes constitute a homogeneous research
subject with a common strong dynamic kernel of the INRETS federal project
CNS-2T, set up by the LEOST. The LEOST scientific thematic are organised
around this multi sensors, integrated approach spear-head of the scientific
activity of the Research Unit since several years. The development of these
applications covers considerable stakes in the transportation field in terms of
safety, performances, exploitation and quality of services.
This book gathers writing contributions of the speakers participating to the
annual workshop “LEOST PhD students workshop” which takes place in
Villeneuve d’Ascq on February 2004 the 12th. This seminar, where all
researchers are welcome, is a special event for exchanges between the
Research Unit and the University laboratories. It is the time there to have a
deep view of the PhD research work progresses at LEOST. This annual
seminar contributes also to the understanding of the integrated approach
defined at LEOST and to appreciate the variety and richness of the presented
subjects.
Key Words
communication, navigation, localisation, environment perception, image
processing, electromagnetic compatibility
Nb of pages
64
4
Price
15.24 euros
Bibliography
No
Actes INRETS n°96
Table des matières
Remerciements
7
Introduction
9
Communications haut-débit depuis les trains à grande vitesse
11
1. Introduction
11
2. Architecture du lien de communication
12
3. Le lien satellite
13
4. Le lien terrestre
16
Evaluation de méthodes de codage pour le développement d’un dispositif de
communication et de localisation dédié aux transports guidés
27
Le système DIREP et son évolution
27
Le système CODIREP proposé :
28
Première technique de codage évaluée (ESS2) :
30
Seconde technique de codage évaluée (MPC) :
1. Principe de la méthode
Exemple de données codées par la MPC :
2. Récupération des données :
32
32
32
33
Comparaison des deux techniques ESS2 et MPC :
34
Conclusion
35
Références :
36
Fusion adaptée d’informations audio et vidéo imparfaites : application à la
localisation et au suivi des personnes dans les environnements transport
37
Introduction
37
La théorie de l’évidence
39
La fusion des signaux audio et vidéo
Capteurs logiques audio et vidéo
Conception des pistes
Association multi-piste et multi-capteur
42
43
44
44
Conclusion
45
Références
45
Actes INRETS n°96
5
Transmission haut débit entre un autobus et un poste de contrôle
1. Introduction
49
2. Architecture du système de transmission
50
3. Principales caractéristiques du standard IEEE 802.16a et de l’OFDM
3.1 Le standard IEEE 802.16a [802.16]
3.2 La modulation OFDM
52
52
52
4. Les techniques MIMO
4.1 Principe général
4.2. Les codes Spatio-temporels
4.3 Les turbo-codes
54
54
56
56
5. Premières applications des techniques MIMO
57
6. Conclusion et perspectives
60
Références
61
Conclusion Générale
6
49
63
Actes INRETS n°96
Remerciements
Les organisatrices de cette journée remercient les doctorants du LEOST et
leurs Directeurs de thèse, à l’INRETS et dans les différentes Ecoles Doctorales,
d’avoir bien voulu participer à cette journée et d’accepter cet exercice de
rédaction, de présentation et de débats qui est l’occasion chaque année de
faire un point approfondi sur l’état d’avancement des travaux de recherche
menés dans le cadre des thèses au sein de l’Unité de Recherche.
Actes INRETS n°96
7
Introduction
Communiquer, Naviguer, Surveiller devient une nécessité dans le domaine
des transports terrestres. Ces thématiques recouvrent, pour le secteur des
transports routiers et ferroviaires, des enjeux considérables en termes de
sécurité, de performances, d’exploitation, de qualité de services. Comme
l’illustreront les différents intervenants de cette journée, les thématiques
scientifiques du LEOST s’organisent autour de cette approche multi-capteurs
intégrée, fer de lance de l’activité de l’unité de recherche depuis plusieurs
années sous l’acronyme CNS-2T (Communiquer, Naviguer, Surveiller dans les
Transports Terrestres).
La recherche de solutions innovantes, qui répondent aux besoins
spécifiques du monde des transports terrestres, offre un potentiel de recherche
très important qui s’appuie, depuis la création du LEOST, sur des collaborations
avec des laboratoires universitaires ou d’autres EPST et notamment avec notre
participation comme Laboratoire d’accueil aux écoles doctorales de l'Université
des Sciences et Technologies de Lille (USTL), de l'Université de Valenciennes
et du Hainaut Cambrésis (UVHC) et de l’Université du Littoral et de la Côte
d’Opale (ULCO). L’année 2003 et le début de l’année 2004 ont été
particulièrement riches en soutenances de thèse encadrées ou co-encadrées
par des chercheurs du LEOST:
B. FREMONT : Etude et réalisation d’un système radar coopératif destiné
aux systèmes de transport guidés - Thèse de doctorat de l’Université de
Valenciennes, spécialité électronique, soutenue le 4 novembre 2003 – n°
d’ordre : 03-22
M. LAOUFI : Localisation d’usagers de la route en détresse par réseau de
radiocommunications cellulaire d’appel d’urgence dédié - Thèse de doctorat de
l’Université de Valenciennes, spécialité électronique, soutenue le 28 novembre
2003 – n° d’ordre : 03-30
J.F. PARDONCHE : Systèmes de transmission sans fil multi-émetteurs,
multi-récepteurs pour des applications transports. Etude des modèles de canal
de propagation – Thèse de doctorat de l’Université des sciences et
technologies de Lille, spécialité micro-ondes et micro-technologies, soutenue le
13 février 2004 – n° d’ordre 3440
Les contributions proposées pour cette édition 2004 de « la journée des
Doctorants du LEOST » mettent l’accent cette année sur les thèmes
Communication et Perception de l’environnement. Trois contributions
Actes INRETS n°96
9
présentent des recherches autour des applications de Communication dans les
transports afin d’offrir débits élevés et robustesse du lien sur la base de
systèmes existants. Dans un cas l’idée consiste à faire porter de nouvelles
fonctions de communication à un capteur existant : un radar anti-collision à
corrélation (Yassin Elhillali). Dans l’autre cas, des résultats plus théoriques
issus du monde des télécommunications “grand public” sont appliqués pour une
application ferroviaire (Maria Chennaoui) ou une application à des autobus
urbains (Gérald Moniak). Sur le thème Surveillance, la contribution proposée
concerne une application du traitement d’images et du traitement audio à la
perception et la surveillance de l’environnement transport (Najla Megherbi).
Cette journée annuelle de « Rencontres des Doctorants du LEOST »,
ouverte à tous, constitue un moment d’échanges privilégié de l’Unité de
Recherche avec les équipes des différents laboratoires partenaires qui
participent avec nous à la formation par la recherche. La richesse et la variété
des sujets abordés montre bien la pertinence de l’approche intégrée que
propose l’Unité de Recherche au sein de l’INRETS.
Marion BERBINEAU
Directrice du LEOST
10
Actes INRETS n°96
Communications haut-débit depuis
les trains à grande vitesse
Maria Chennaoui
Laboratoire Electronique, Ondes et Signaux pour les Transports
INRETS-LEOST
Directeur de thèse: Jamal Assaad, IEMN-DOAE
Co-Directrices: Marion Berbineau, INRETS-LEOST, Atika Rivenq, IEMNDOAE
Résumé
La problématique des transmissions haut débit pour des applications
ferroviaires n’est pas un sujet nouveau mais n’a pas encore trouvé de solution
satisfaisante aujourd’hui en particulier pour les trains à grande vitesse. Les
standards existants sont axés sur la fourniture de débits importants dans le
sens descendant de la liaison. A contrario, la plupart des applications transports
nécessitent des débits élevés sur le lien montant. Partant de ce constat, nos
travaux de thèse ont pour objectif de contribuer à la conception
d’émetteurs/récepteurs adaptés à la problématique des trains à grande vitesse
réalisant un bon compromis performances-complexité à des coûts de réalisation
raisonnables. Cet article présente l’état d’avancement de nos travaux sur le
thème de la modélisation du canal de propagation spécifique lorsque la liaison
peut être assurée par un lien satellite ou un lien terrestre en fonction de la
couverture radioélectrique.
1. Introduction
Les évolutions prodigieuses des techniques de communication et
d’information et leur généralisation font naître de nouveaux besoins qui
contribuent aux développements des télécommunications dans les transports
terrestres. Aujourd’hui, les clients à bord d’un moyen de transport public (métro,
autobus, train, avion) ou privé (véhicule automobile, camion) demandent que
toutes les informations qu’ils ont pris l’habitude de recevoir en fixe dans la vie
courante, professionnelle ou privée, leur soient délivrées même pendant leurs
déplacements (téléphonie mobile, Internet mobile, services multimédias
interactifs). Dans le même temps, afin de rendre les transports publics plus
attractifs, plus fiables et plus sûrs, des besoins tels que la télé-vidéosurveillance
des trains, des métros ou des autobus, la télé-surveillance et le télé-diagnostic
des équipements embarqués sont apparus ces dernières années.
Actes INRETS n°96
11
Communiquer, naviguer, surveiller dans les transports terrestres
Ces applications nécessitent un lien de communication entre le véhicule et
l’infrastructure autorisant des débits de transmission importants sans
dégradation de l’information.
La problématique des transmissions haut débit pour des applications
ferroviaires n’est pas un sujet nouveau mais n’a pas encore trouvé de solution
satisfaisante aujourd’hui pour les trains à grande vitesse. Les standards
développés ou en cours de développement pour des applications très haut
débit "grand public" (DVB-T, HIPERLAN, IEEE802.11x…) répondent
principalement à des connexions de type Internet ou à de la diffusion à haut
débit. Ces services asymétriques sont axés sur des débits importants dans le
sens descendant de la liaison, et des débits faibles dans le sens montant,
correspondant essentiellement à des requêtes. A contrario, la plupart des
applications transports nécessitent des débits élevés sur le lien montant.
Partant de ce constat, nos travaux de thèse s’inscrivent dans une démarche
générale de L’INRETS/LEOST visant à contribuer à la définition, la
spécification et l’expérimentation de liens de communications très haut débit
vers et depuis les véhicules de transport disponibles à la fois pour les
opérateurs et pour les clients. Notre but est de contribuer à la conception
d’émetteurs / récepteurs adaptés à la problématique des trains à grande vitesse
réalisant un bon compromis performances-complexité à des coûts de réalisation
raisonnables. Nos travaux sont focalisés sur la modélisation des canaux de
propagation spécifiques et sur la définition et l’évaluation des techniques de
modulation et de codage les plus appropriées. Ils tiennent compte des travaux
de J.F Pardonche [Pardonche, 04] sur les système Multi-Emetteurs-MultiRécepteurs et sont menés en collaboration avec G. Moniak qui débute un
travail de thèse complémentaire sur un lien de communication entre un autobus
et un poste de contrôle distant [Moniak, 04].
Dans la première partie de cet article nous présentons l’architecture de
communication envisagée et les problèmes soulevés sur le canal de
propagation radio-mobile à la fois pour le lien satellite et le lien terrestre. La
deuxième partie présente l’état d’avancement des travaux sur le thème de la
modélisation de ce canal de propagation spécifique. Enfin nous concluons sur
les travaux envisagés pour la suite.
2. Architecture du lien de communication
Une liaison bidirectionnelle offrant des débits élevés (au moins 20 Mbits/s)
est nécessaire entre le train et l’extérieur si l’ont veut offrir au plus grand
nombre de passagers possible un accès simultané à des services multimedia
via un protocole IPV6 tout en portant également des applications de vidéosurveillance et de télédiagnostic. Afin d’assurer ces communications avec une
connexion sans interruption ni coupure tout le long du trajet et cela à des
vitesses pouvant aller jusqu’à 350 km/h, une architecture de transmission à été
proposée [Mostrain, 98], [Winters, 03], [TrainConnected, 03] combinant des
liaisons terrestres et une liaison satellite comme illustré sur la figure 1.
12
Actes INRETS n°96
Les différents terminaux mobiles à l’intérieur du train ainsi que les capteurs
(par exemple audio/vidéo) embarqués sont connectés via un réseau sans fil
WLAN de type IEEE802.11g (Wi-Fi) déployé à travers le train à partir d’un point
d’accès spécifique appelé « super mobile ». Ce « super mobile » est connecté à
l’extérieur du train à travers une liaison bi-directionnelle qui peut être satellite ou
terrestre selon le système disponible. La liaison terrestre s’appuie sur les futurs
standards IEEE802.16e ou IEEE802.20. Le lien satellite considéré, en
collaboration avec France Télécom R&D est le satellite Géostationnaire
EUROBIRD d’Eutelsat situé à 28,5° E qui fonctionne en bande Ku, mais de
futures constellations de satellites défilant en bande Ku ou Ka sont aussi
envisagées. Une application spécifique a été développée dans le cadre du
projet TESS [TESS, 03] et permet la sauvegarde des messages en cas de
rupture de la liaison satellite ou terrestres [Gransart, 03]. Le transfert des
informations reprend dès que la connexion avec le réseau est rétablie. Cette
application garantie le bon fonctionnement des « handover » entre le système
satellite et le système terrestre.
Figure 1 : Architecture de transmission.
Satellite Ku ou Ka-band
Super Mobile
Wi-Fi
HiperLan
802.16
802.20
3. Le lien satellite
Les communications par satellite constituent des solutions séduisantes
aujourd’hui puisque l’infrastructure au sol est limitée et que la couverture radio
théorique est importante. Hormis les problèmes de coûts non réglés
aujourd’hui, les principaux inconvénients des communications mobiles avec des
satellites sont liés aux masquages du satellite par l’environnement spécifique
des chemins de fer (tunnels, ponts, structures métalliques qui portent les
caténaires le long de la voie, tranchées, arrivée en gare dans des milieux
urbains denses). L’intérêt de la complémentarité avec la liaison terrestre est ici
Actes INRETS n°96
13
mis en évidence. La disponibilité du système global et la qualité du service
offert sont ainsi grandement améliorés si le « handover » entre le lien satellite et
le lien terrestre est bien géré.
3.1. problèmes de visibilité
Dans le cas d’une liaison satellite, comme pour une liaison terrestre, le
signal subit des évanouissements liés aux multitrajets. A cela s’ajoutent des
évanouissements plus ou moins longs et profonds en fonction de l’élévation du
satellite par rapport aux masques environnants l’antenne (tunnels, ponts,
tranchées ferroviaires, immeubles à l’approche des gares, végétation) et des
évanouissements liés à la composition des couches de l’atmosphère traversées
par le signal et en particulier, en bande Ku et Ka, des atténuations liées à la
présence de pluie
Figure 2 : Masquage des satellites en fonction de l’environnement.
La durée des évanouissements « atmosphériques » est relativement longue
mais leur fréquence d’occurrence est faible. Ces effets peuvent être
éventuellement compensés par une optimisation des bilans de liaison et par
des techniques permettant d’augmenter la robustesse du lien.
Les évanouissements liés à la non visibilité totale du satellite sont profonds
et de durée importante comme l’illustre la figure 3. Leur fréquence d’apparition
est directement liée aux caractéristiques de l’environnement du train.
Les évanouissements dus aux multichemins et aux masquages partiels du
satellite sont de même nature que ceux observés pour un lien terrestre. Ils
peuvent être par exemple modélisés par les processus de Rice ou de Rayleigh
selon qu’il existe ou non un trajet principal.
Même dans un environnement rural, la directivité nécessaire des antennes
démission / réception des systèmes en bande Ku ou Ka accentue le
phénomène de masquage. Aux trois types d’évanouissements présentés, il
convient d’ajouter des évanouissements profonds de courte durée tels
qu’illustrés figure 4, répétitifs et presque périodiques dû à la présence des
supports métalliques des caténaires. Leur fréquence d’apparition est fonction
14
Actes INRETS n°96
de la l’espacement entre les pylônes et des mouvements du train. L’existence
de ces évanouissements dépend notamment de l’orientation de la voie par
rapport à la position du satellite.
Figure 3 : évanouissement long –
présence d’un pont
Figure 4 : évanouissements brefs
et périodiques - présence des
pylônes support des caténaires
Photographie 1 : Pylônes support de caténaires le long des voies.
3.2. Modélisation statistique du canal satellite
La grande directivité des antennes en bande Ka et Ku permet de limiter
l’approche à des modèles à bande étroite. Cette caractéristique des antennes
permet en outre d’éliminer la contribution des trajets reçus sans visibilité
directe, aussi l’effet Doppler devient négligeable. A contrario le problème du
« suivi » du satellite en fonction des mouvements du train reste un point délicat
à résoudre.
Plusieurs modèles statistiques du canal de propagation pour un lien satellite
existent avec des degrés de complexité différents. Les plus simples s’inspirent
du modèle de Suzuki [Suzuki, 77] et modélisent les variations de l’enveloppe
des évanouissements comme le produit d’un processus de Rayleigh et d’un
Actes INRETS n°96
15
processus Lognormal. Le processus Lognormal permettant de traduire les
masquages. Dans [Corraza, 94] et [Patzold, 97], le modèle proposé s’appuie
sur le produit d’un processus de Rice et d’un processus Lognormal. Les
composantes en phase et en quadrature du processus de Rice peuvent être
mutuellement corrélées ce qui revient à considérer des spectres Doppler
dissymétriques.
D’autres modèles considèrent deux états distincts du satellite [Lutz, 91], et
met en oeuvre notamment un processus de Rice lorsque le satellite est visible
et un processus Rayleigh-Lognormal lorsque le satellite n’est pas visible. Plus
récemment une extension de ces modèles a été proposée en considérant le
cas du satellite partiellement visible comme un troisième état [Akturan, 97]. Ces
modèles utilisent le concept de chaîne de Markov du premier ordre et telle que
schématisée par la figure 5. Une approche similaire est adoptée au LEOST
dans le cas de l’utilisation de la constellation GPS pour des applications
transport. Un outil (PREDISSAT) permettant la prédiction statistique des états
des satellites en fonction de l’environnement a été développé dans [Marais, 02].
Pour un environnement donné, les modèles à trois états considèrent une
matrice de passage P qui définit les probabilités d’occurrence des états et les
probabilités de passage d’un état à un autre. Les distributions des enveloppes
du signal reçu dans chacun des états peuvent être des distributions classiques
de Rice ou de Rayleigh, ou des modèles plus élaborés. La matrice P peut être
approchée de façon statistique soit par des mesures, soit avec l’outil
PREDISSAT. A partir de la connaissance géométrique de l’environnement des
lignes de train à grande vitesse, nous envisageons d’utiliser PREDISSAT afin
de modéliser le canal satellite par un modèle à trois états.
Figure 5 : Principe des modèles à 3 états.
16
Actes INRETS n°96
4. Le lien terrestre
Dans le contexte des communications sans fil avec des mobiles, le signal
radio est constitué d’une infinité de rayons qui se propagent de l’émetteur
jusqu’au récepteur mobile en suivant différents chemins ou trajets multiples. Le
récepteur reçoit la somme des contributions de tous les trajets multiples plus ou
moins retardés. Chaque rayon subit divers phénomènes électromagnétiques
tels que : la réflexion, la diffraction, la diffusion sur des obstacles mobiles ou
fixes. La vitesse du mobile ou des mobiles environnants influence également
les caractéristiques du champ électromagnétique reçu.
Dans le cas où toutes les répliques du signal retardées arrivent au récepteur
dans un intervalle de temps plus petit que la durée du symbole, le canal est dit
à évanouissement uniforme ou à bande étroite. Dans le cas contraire, les
retards ne sont plus négligeables par rapport à la durée du signal et dans ce
cas le canal est dit sélectif en fréquence. Nous considérons les deux cas.
4.1. Les modèles de canal bande étroite
Dans un environnement radio mobile, les combinaisons constructives et
destructrices des différents trajets multiples engendrent des atténuations du
signal reçu classifiées selon deux échelles : les variations lentes modélisées
par un processus Lognormal et les variations rapides pour lesquelles un
processus de Rice ou de Rayleigh est généralement envisagé selon qu’il y a ou
pas un trajet principal entre l’émetteur et le récepteur [Rapport].
L’échelle de variation des évanouissements rapides dépend de la fréquence
du signal et de la vitesse v du mobile. La connaissance de la vitesse avec
laquelle les niveaux de signal changent peut être évaluée par des grandeurs
telles que la fréquence des évanouissements par rapport à un seuil de
réception fixé et la durée de ces évanouissements rapides encore appelées en
anglais Level Crossing Rate (LCR) et Average Fade Duration (AFD). Ces
grandeurs constituent une information importante pour le choix des techniques
de codage canal et des techniques d’entrelacement auxquelles nous nous
intéressons. Elles peuvent être obtenues à partir des statistiques de second
ordre soit encore à partir des fonctions d’autocorrélation et d’intercorrélation des
composantes en phase et en quadrature de phase du signal reçu.
Dans un canal rapidement variable les modèles développés doivent prendre
en compte l’influence de la vitesse sur la variabilité du canal dans le temps. Le
modèle de Clarke [Clarke, 68] constitue une référence théorique difficilement
applicable en pratique. Nous comparons ici plusieurs modèles qui tendent vers
ce modèle théorique afin de choisir celui qui nous semble le plus adapté à notre
étude.
Actes INRETS n°96
17
4.1.1. Le modèle de Clarke
Dans son modèle, Clarke considère que le signal reçu est la somme de N
ondes planes polarisées linéairement. Le processus d’évanouissement non
sélectif est donné par [Clarke, 68 ] :
N
g (t ) = E0 C n exp[ j (c t + d t cos n + n )]
(1)
n =1
où
E0 est l’amplitude de l’onde reçue, Cn , n et n sont des variables
aléatoires qui représentent respectivement l’atténuation, l’angle d’arrivée selon
ième
la direction du mouvement du récepteur et la phase initiale, associés au n
trajet. Les angles d’arrivée n et les phases n sont uniformément distribués
entre [ , ] et statistiquement indépendants. Chaque décalage Doppler
est associé à un angle d’arrivée
n
n par la relation
n = d cos n
(2)
d = 2 le décalage Doppler maximal obtenu pour n = 0 où est
la vitesse du mobile et la longueur d'onde du signal transmis.
avec
En bande de base l’expression devient:
N
g (t ) = E0 C n exp[ j ( d t cos n + n )]
(3)
n =1
N
avec
E[C 2n ] = 1 et E
n =0
0
= 2
C n = 1 pour n= 1,2,…N
N
L’équation (3) devient alors :
g ( t ) = g c ( t ) + jg s ( t )
Avec
Et
g c (t) =
g s (t) =
(4)
N
2 cos( t cos + )
d
n
n
N
n =1
(4a)
N
2 sin( t cos + )
d
n
n
N
n =1
(4b)
Quand N tend l’infini, g(t) devient un processus aléatoire et |g(t)| suit une
distribution de Rayleigh. Les statistiques de second ordre du modèle de Clarke
(fonctions d’autocorrélation et d’intercorrélation) des composantes en phase et
en quadrature de phase sont données par:
R g cg c () = E[g c ( t )g c ( t + ) = J 0 (d ) et R gsgs () = J 0 (d )
18
Actes INRETS n°96
R gcgs () = 0 et R gsgc () = 0
R gg () = E[g ( t )g ( t + )] = 2J 0 (d ) et R
g
2
g
2
() = 4 + 4J 02 (d )
4.1.2. Le modèle de Clarke
Dans son modèle, Jakes propose quelques simplifications qui permettent de
réduire le nombre N de simulateurs nécessaires pour générer un signal à
évanouissements uniformes. Le processus d’évanouissement est donné par
[Jakes, 94] :
X = X c + jX s
X c (t) = 2
N
avec
M
a n cos(n t ) et X s (t ) = 2N
n =0
M
b n cos(n t )
n =0
où N=4M+2 et
2 cos M +1
2 sin M +1
n = M +1
n = M +1
an = et b n = n = 1,2,..., M
n = 1,2,..., M
2 cos n
2 sin n
n = M +1
n = M +1
d
et n = n = 4
2
n
n
cos
n = 1,2,..., M
n = 1,2,..., M
N
d
M
où d = 2f D avec f D est la fréquence Doppler maximale.
Les figures 5 à 8 montrent que les fonctions d’autocorrélation et
d’intercorrélation du modèle de Jakes (en bleu) ne convergent pas vers celles
du modèle de Clarke (en rose).
Figure 5 : autocorrélation de Xc(t)
1
1
Simulation
Reference
0.5
Figure 6 : autocorrélation de Xx(t)
0.5
0
0
-0.5
-0.5
-1
0
5
10
Actes INRETS n°96
15
20
25
Simulation
Reference
30
-1
0
5
10
15
20
25
30
19
Figure 7 : autocorrélation de X(t)
2
Figure 8 : intercorrélation de
Xc(t) et Xs(t)
1
Simulation
Reference
1.5
Simulation
Reference
0.5
1
)
)
( X 0.5
X
R
(s
X
c
X
0
R
0
-0.5
-0.5
-1
0
5
10
15
Normailzed time f
20
d
25
30
-1
-30
-20
-10
0
Noramized time f
d
10
20
30
4.1. 3. Le modèle de Pop et Beaulieu
Plusieurs modifications du modèle de Jakes ont été proposées dans la
littérature notamment dans [Dent, 93], [Li, 00], [Patzold, 98], [Patzold, 98bis],
[Patzold00], [Pop, 01], et [Zheng, 02]. Pop et Beaulieu [Pop, 01] ont présenté un
modèle qui permet de résoudre le problème de la non-stationnarité du modèle
de Jakes en introduisant un décalage aléatoire de phase n dans les
oscillateurs pour n=1,2, …M. Le processus d’évanouissent deviens alors :
u ( t ) = u c ( t ) + ju s ( t )
avec u c ( t ) =
u s (t) =
2
N
M +1
a
n =1
n
cos(n t + n ) et
2 M
b n cos(n t + n )
N n =0
Les figure 9 à 12 montrent que les statistiques d’ordre supérieur de ce modèle
amélioré ne convergent toujours pas avec les statistiques théoriques de
Clarke.
20
Actes INRETS n°96
Figure 9 : autocorrélation de uc(t)
Figure 11 : autocorrélation de u(t)
Figure 10 : autocorrélation de us(t)
Figure 12 : intercorrélation de uc(t)
et us(t)
4.1.4. Le modèle de Zheng
Plus récemment, afin de résoudre ces problèmes statistiques, Zheng a
proposé un nouveau modèle de simulateur de Jakes en ré-introduisant l’aspect
aléatoire de la fréquence Doppler et de la phase initiale. [Zhen, 03]. Le
processus d’évanouissement est donné par :
Z (t ) = Z c (t ) + Z s (t ) avec
Z c (t ) =
2
M
et n =
M
cos( t cos
n =1
d
n
+ n ) et Z s (t ) =
2
M
M
cos( t sin n =1
d
n
+ n )
2n + 4M
Zheng a montré que les fonctions d’autocorrélation et d’intercorrélation des
composantes en quadrature et les fonctions d’autocorrélation de l’enveloppe
complexe du nouveau modèle convergent bien vers les statistiques théoriques
Actes INRETS n°96
21
même si le nombre de sinusoïdes M considéré est petit. Ces résultats sont
illustrés sur les figures 13 à 15.
Figure 13 : autocorrélation de zc(t)
Figure 14 : autocorrélation de zs(t)
Figure 15 : autocorrélation de Z(t)
Dans la suite de notre travail nous considérons donc ce type de modèle
dans le cas du modèle de canal en bande étroite.
4.2. Les modèles de canal large bande
Dans un canal large bande, plusieurs versions du signal arrivent au
récepteur avec des retards différents. La réponse impulsionnelle d’un tel canal
est en général représentée par une suite d’impulsions retardées dans le temps.
Un tel modèle de simulation a été proposé par Suzuki [Suzuki, 77]. Le canal est
modélisé comme un filtre linéaire de réponse impulsionnelle variable dans le
temps donnée par :
h ( t ) = A k ( t + t k ) exp( j k )
k =0
où Ak, Tk, e t n sont respectivement l’amplitude, le retard et la phase
uniformément distribués entre [ , ].
22
Actes INRETS n°96
Une autre méthode très employée consiste à modéliser le canal large bande
par une ligne à retards (wide band tapped delay line model ) comme illustré
figure 16. Le signal reçu est bien la somme de plusieurs répliques du signal
statistiquement indépendantes avec des retards différents. Chaque trajet est
modélisé par un coefficient pour lequel la statistique d’évanouissement suit un
processus statistique donné et notamment nous pouvons ici réutiliser le modèle
de Zheng sur chaque trajet.
Figure 16 : Modélisation de type ligne à retards
TX signal
1
h1(t)
2
h2(t)
n
hn(t)
RX signal
Références
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Actes INRETS n°96
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Actes INRETS n°96
25
Evaluation de méthodes de codage
pour le développement d’un
dispositif de communication et de
localisation dédié aux transports
guidés
Yassin ElHillali
INRETS-LEOST
Directeur de thèse: Jean Michel Rouvaen
Co-Direction: Atika Rivenq, IEMN-DOAE; Charles Tatkeu, INRETS-LEOST.
Résumé
Le cadre de cette étude est la réalisation d’un système complet de
communication et de localisation appliqué aux transports automatiques guidés.
Le système constitue l’évolution d’un radar coopératif réalisé par l’INRETS et le
DOAE, dont la fonctionnalité visait uniquement les aspects localisation et
identification. Cette application reste une solution intéressante pour les
problèmes liés à l’accostage de métro en panne. Cette étude tente d’améliorer
le dispositif existant en lui ajoutant la fonction de communication haut-débit.
Cet article présente les solutions techniques proposées ainsi que leur
évaluation en termes de taux d’erreur, de débit, de temps de calcul et de
complexité de réalisation
Le système DIREP et son évolution
Le réseau de rames de métro automatique lillois (le VAL) dispose d’un
système de sécurité très fiable, qui a fait ses preuves depuis une vingtaine
d’années. Il a pu empêcher pour l’instant toute collision possible entre deux
rames. Ceci est principalement dû à l’application d’une règle très stricte qui
consiste à interdire à deux rames de se retrouver dans le même canton. Cette
règle induit aussi une grande perturbation dans la gestion du trafic
principalement si une des rames du réseau tombe en panne. Ainsi, pour
dégager la voie de circulation, on a besoin d’une autre rame (rame suiveuse)
qui accoste la rame en panne. Pour cela, elle doit pénétrer dans le canton
occupé. Actuellement cette procédure nécessite une intervention humaine pour
Actes INRETS n°96
27
conduire la rame suiveuse à une vitesse très réduite puisque la position exacte
de la rame dans le canton reste inconnue. Pour pallier ce problème, le système
DIREP (Détection et Identification des Rames En Panne) a été développé au
sein des deux laboratoires LEOST et DOAE.
Le système DIREP est un dispositif de détection pour radar coopératif qui
complète le système de vision stéréoscopique pour la détection d’objets ou
obstacles à l'avant de la rame. La technique radar permet d'atteindre dans le
tunnel des portées de détection supérieures à celles de la vision, y compris
sans trajet direct.
DIREP est issu du projet STATUE (Système Télématique destiné à
l’Accroissement de la sûreté des Transports guidés Urbains et à l’émergence
de nouvelles aides à l’Exploitation) financé par le programme national PREDIT
2 (Programme de Recherche et de Développement pour l’Innovation et la
Technologie dans les services et la technologie dans les transports terrestres).
D’autre part, le système DIREP ainsi conçu offre une possibilité de liaison
large bande (50 ou 100 MHz actuellement) qui reste inexploitée. Nous avons
donc proposé de tirer profit de cette bande pour établir des communications
entre les rames. Ainsi, en plus de l’information distance et vitesse, nous
pouvons recevoir des données et des images provenant de la rame en panne.
Toutes ces informations peuvent, par exemple, être remontées vers le PCC ou
Poste central de commandes.
Le système CODIREP proposé :
Dans le cadre de cette étude nous proposons d’améliorer ce système
coopératif d’une part en tentant d’augmenter la précision de mesure des
distances, d’améliorer la technique de détection ainsi que la portée aussi bien
en espace libre que dans les tunnels et d’autre part en lui ajoutant une
composante qui permette d’effectuer une communication à haut débit.
Les deux fonctions, localisation et communication, sont complémentaires et
leur exploitation contribue entre autres :
-
à l’accroissement de la sécurité des usagers des métros ou trains
notamment en cas de panne d’une rame,
-
à l’échange d’informations entre les rames d’une part et entre le poste
central de commandes et la rame d’autre part.
Le principe de localisation de DIREP consiste à envoyer, à 50MHz, un code
pseudo aléatoire de longueur 1023 bits, modulé en FSK avec une porteuse de
2,2 GHz [1] [3]. Le répondeur installé sur la rame dite en panne reçoit ce signal,
le remet en forme et le multiplie par une autre séquence SBPA [4] (Séquence
Binaire Pseudo Aléatoire) qui décrit son état de service et le renvoie sur une
porteuse de 2,4 GHz. Le capteur de la rame suiveuse reçoit ce signal et
effectue une corrélation avec le code SBPA envoyé. Le résultat de cette
corrélation contient un pic qui correspond à un décalage dans le temps
représentant le double de la distance entre les deux rames. La corrélation entre
28
Actes INRETS n°96
ce signal reçu et les différents codes d’état permet de retrouver l’état de la rame
en panne.
Figure 1 : Schéma synoptique du nouveau système CODIREP
Tout comme l’ancien système, le nouveau dispositif CODIREP utilisera
deux fréquences différentes, 2,2 et 2,4 GHz, sur les liens montant et
descendant. La figure 1 décrit les deux éléments principaux de ce système qui
sont l’interrogateur et le répondeur. L’interrogateur équipera l’avant de la rame
suiveuse et le répondeur sera placé à l’arrière de la rame en panne. Pour la
conception du système complet, nous avons pris en compte les problèmes
suivants :
Les multitrajets : dans la mesure où le système pourrait être amené à
évoluer dans un tunnel où sont présents de multiples obstacles et réflecteurs.
L’évanouissement dans le tunnel en fonction de la distance, qui est très
sélectif en fréquences [5] [6].
L’accès multiple: puisque plusieurs rames peuvent être amenées à
communiquer entre elles.
Le compromis entre les performances du radar (résolution en distance et
portée) et du système de communication (débit élevé).
Pour tirer profit de la largeur de bande dont dispose le système, plusieurs
codages ont été testés. Ainsi plusieurs cas de figures peuvent être envisagés
pour utiliser au mieux les codes SBPA de la première version et proposer des
solutions pour résoudre les problèmes cités précédemment.
Pour l’optimisation de la bande passante nous avons retenu principalement
deux techniques de multiplexage qui permettent un rafraîchissement constant
de la mesure de distance, un débit de communication suffisant et un taux
d’erreur par bit qui répond au cahier des charges.
Actes INRETS n°96
29
Les deux techniques utilisent deux familles de codes binaires pseudoaléatoires. La première famille contient des codes de longueur 1023 (C1023)
destinés à la localisation et la deuxième des codes de longueur 31 (C31) dédiés
à la communication.
Dans les deux techniques on envoie périodiquement le code de localisation
pour assurer un rafraîchissement constant de la mesure de distance. On
propose d’insérer entre deux codes de localisation un paquet de données
codées. La structure générale de la trame envoyée est décrite Figure 2.
Figure 2. Structure générale de la trame envoyée par les deux techniques.
Les deux techniques diffèrent par la méthode de codage des données, ce
qui rend leurs performances complémentaires : une technique privilégie un
faible taux d’erreur par bit et la seconde un maximum débit.
Première technique de codage évaluée (ESS2) :
La première technique intitulée Etalement Séquentiel de Spectre à 2 codes
(ESS2) consiste à étaler les bits de données par le code C31. Autrement dit ce
bit déterminera la polarité du code à envoyer. Ainsi si le bit de données est égal
à 0 on envoie le code C31, et, s’il est égal a 1, on envoie le code C31 inversé.
Cette technique nous permet d’envoyer 33 bits de données entre deux codes
de localisation. La Figure montre la structure type de la trame transmise par
cette méthode.
Figure 3 : Structure détaillée de la trame envoyée par la méthode ESS2.
Pour récupérer les données, on commence par calculer une corrélation
entre le signal reçu et le code localisation de référence C1023. L’intérêt de
calculer la corrélation avec le code C1023 est de déterminer la présence ou non
d’une séquence de données ainsi que l’instant de décision.
Ensuite, on détecte le pic de corrélation. La détection de ce pic permet de
préciser le début de la séquence contenant des données. Ainsi en réalisant
une corrélation entre le reste du signal et le code C31, les données peuvent
30
Actes INRETS n°96
être décodées par simple comparaison par rapport à un seuil. L’algorithme qui
décrit ce procédé de récupération des données est présenté .
Le débit maximal qu’on peut obtenir à l’aide de la technique (ESS2) est de
1,6 Mb/s pour une fréquence d’horloge de 100MHz.
Figure 4 : Algorithme de réception avec la technique ESS2
Signal reçu en bande de
base
Corrélation avec
la référence C1023
Changement de
code
Détection de pic
Non
Oui
Corrélation
avec C31
Non
Détection du max / au seuil
et évaluation du signe
Calcul de la
distance
Actes INRETS n°96
Fin de trame
Oui
DATA
31
Seconde technique de codage évaluée (MPC) :
1. Principe de la méthode
Pour la deuxième méthode intitulée MPC (Modulation par position du code),
on divisera la trame des données en sous trames de longueur N. Chaque sous
trame va correspondre au codage de plusieurs bits (n bits) à la fois en utilisant
des codes C31. Ce codage se fera en trois étapes :
1. D’abord on regroupe les bits de données par blocs de n bits.
2. Pour chaque bloc, le bit du poids fort permettra de déterminer la polarité
du code C31 à envoyer.
3. Les n-1 bits de poids faibles qui constituent le reste du bloc permettront
de déterminer la position du code polarisé dans la sous trame. Ici, la
n-1
valeur décimale de ces bits regroupés (X qui varie entre 0 et 2
-1)
déterminera la valeur du décalage (X Tc, Tc durée d’un chip) à appliquer
au code C31 par rapport au début de la sous trame.
Exemple de données codées par la MPC :
Si on choisit de regrouper les données dans des blocs de durée n = 3, alors
on obtient :
3-1
N=31+2 -1=34 ;
Dans l’hypothèse où nous aurions 12 bits de données à transmettre entre
deux codes de localisation, le tableau suivant décrit le codage MPC à appliquer
pour la séquence de données 101011100010 en prenant n=3.
12 bits de données à envoyer
1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0
regrouper en 4 paquets de 3 bits
er
101
011
100
010
isoler le 1 bit de poids fort
1
01
0
11
1
00
0
10
attribuer le signe
-
01
+
11
-
00
+
10
calculer le décalage décimal
-
1
+
3
-
0
+
2
Dans cet exemple, chaque sous trame contiendra le code C31 retardé
respectivement par une période Tc, 3 Tc, 0 (pas de décalage) et finalement pour
la dernière, le code sera retardé par 2 Tc. L’ensemble de ces sous trames est
décrit figure 5.
32
Actes INRETS n°96
Figure 5 : Structure de la trame transmise par la méthode MPC
2. Récupération des données :
Afin de détecter la présence d’une trame de données et de se synchroniser
avec le début des sous trames, on calcule une corrélation entre le signal reçu et
le code C1023. Ainsi après la synchronisation on peut récupérer les données
envoyées. Une fois le pic de cette corrélation détecté, on calcule
l’intercorrélation entre le reste du signal et le code C31.
Par la suite, on divise ce résultat en blocs de longueur N et on calcule la
fonction de corrélation pour chaque bloc. La valeur du pic (positive ou négative)
détecte le bit de poids fort. Alors que la position de ce pic par rapport au début
du bloc permet de retrouver les bits de poids faible. L’algorithme qui décrit ce
procédé de récupération des données est présenté
. Cette méthode permet d’atteindre un débit de plus de 5 Mbit/s pour une
fréquence d’horloge de 100 MHz.
Actes INRETS n°96
33
Figure 6 : Algorithme de réception par la technique MPC
Signal reçu en bande de
base
Corrélation avec
la référence C1023
Changement de
code
Détection du pic
Non
Oui
Corrélation
avec C31
Non
Détection du max / au
seuil et évaluation du
signe
Calcul de la
distance
Détection de
décalage
Fin de trame
Oui
DATA
Comparaison des deux techniques ESS2 et MPC :
Afin de comparer les deux méthodes, nous avons calculé leurs taux
d’erreurs par bit (BER) pour différentes valeurs du rapport signal à bruit
(SNR)variant de -5 à 5 dB dans un canal BBAG (bruit blanc additif gaussien).
Ceci est décrit figure 7. Nous remarquons une nette amélioration du BER avec
la première méthode (ESS2). Cependant pour des environnements peu bruités,
les valeurs du BER obtenues avec la MPC restent acceptables.
34
Actes INRETS n°96
Figure 7 : Les taux d’erreurs par bit obtenus par les deux techniques en
fonction du SNR
En terme de débit, les deux méthodes permettent un débit suffisant pour
l’application envisagée. Avec la technique MPC, un débit de 5,4Mbit/s peut être
atteint, alors que la technique ESS2 permet un débit voisin de 1,6 Mbit/s.
Le Tableau 1 résume la comparaison des deux techniques selon les quatre
principaux critères.
Concernant les autres critères, les performances des deux méthodes restent
identiques en termes de portée (800m en espace libre) et résolution en distance
(1,5m à 100MHz). Cependant l’implémentation de la technique MPC reste plus
complexe que la technique ESS2. Actuellement, une étude est en cours pour
faciliter l’implémentation de chacune des techniques en utilisant des
composants logiques programmables (FPGA).
Tableau 1 : Comparaison entre les deux techniques
Débit Maximal
SNR pour un BER =
-6
10
Portée en espace libre
Résolution à 100MHZ
MPC
5,4 Mb/S
0
ESS2
1,6 Mb/S
-2
800 m
1,5m
800m
1,5m
Conclusion
Le système proposé s’appuie essentiellement sur un radar coopératif
existant appelé DIREP (Détection Identification des Rames en Panne). La
Actes INRETS n°96
35
double fonctionnalité est assurée par un simple étalement de spectre (CDMA)
utilisant des séquences binaires pseudo-aléatoires (SBPA). Pour éviter des
interférences entre les signaux émis et ceux reçus, une modulation FSK sur
deux porteuses a été adoptée. Le système complet offre de bonnes
performances aussi bien en termes de localisation et de précision de mesure
qu’en terme de communication haut débit.
La mise en œuvre du système DIREP dans sa première phase a permis de
réaliser une bonne localisation de rames en panne sur une longue portée. Nous
proposons dans le cadre de ce travail d’améliorer le dispositif existant pour
permettre une meilleure localisation et assurer une communication inter-rames
en plus de la localisation.
Deux solutions ont été proposées pour réaliser cette double fonctionnalité.
La première est basée sur un étalement séquentiel de spectre à deux codes.
Cette version offrira de meilleures performances en termes d’immunité aux
bruits et aux multi trajets tout en préservant la bonne résolution du radar
CODIREP. La seconde méthode permet un débit très important pour l’échange
de données en utilisant une modulation par position du code. Ce type de
codage est moins robuste au bruit et reste plus complexe à réaliser.
En perspectives, nous évaluerons ces deux techniques dans le cas d’une
propagation en tunnel (multitrajets et évanouissements …).
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36
Actes INRETS n°96
Fusion adaptée d’informations audio
et vidéo imparfaites : application à la
localisation et au suivi des
personnes dans les environnements
transport
Najla Megherbi
INRETS-LEOST
Direction de thèse: Pr. Olivier Colot, USTL-LAGIS UMR CNRS 8146
Co-direction: Sébastien Ambellouis, INRETS-LEOST; François Cabestaing,
USTL-LAGIS;
Résumé
Nous proposons une technique de localisation et de suivi d’objets fondée sur
l’analyse conjointe des informations (de type piste) extraites à partir des
signaux issus d’un ensemble de microphones et de caméras. Cette technique
est appliquée à la «surveillance intelligente» des emprises de transport et a
pour objectifs de détecter et de modéliser des situations potentiellement
critiques. A ce jour, très peu d’études ont été menées sur l’utilisation de ces
deux modes de perception dans le contexte transport.
Dans ce travail, la méthode de fusion de données considérée est fondée sur
la théorie de l’évidence. Elle permet de prendre en considération l’imprécision
et l’incertitude liées aux données ainsi que la fiabilité des capteurs mis en jeu.
Ces trois facteurs sont particulièrement importants si l’on souhaite améliorer la
robustesse des résultats en présence de phénomènes (occlusions, pannes) qui
peuvent dégrader la qualité des informations extraites de chaque signal
(position et nombre d’objets).
Introduction
Aujourd’hui la vidéosurveillance est une solution incontournable dans la lutte
contre les actes d’incivilités et pour l’amélioration du sentiment de sécurité dans
les systèmes de transport collectif. Les stations et les gares se voient dotées
Actes INRETS n°96
37
d’un nombre toujours croissant de caméras, rendant la tâche de surveillance de
l’agent situé au poste de contrôle extrêmement pénible et très souvent
inefficace. Afin d’alléger cette procédure de contrôle et donc de la rendre plus
confortable vis-à-vis des agents, des recherches visant à l’automatiser sont
menées depuis de nombreuses années. Parmi les projets européens et
américains nous pouvons citer CROMATICA (EU), PRISMATICA (EU)
[Khoudour 03], ADVISOR (EU) et VSAM (US).
Tous ses projets proposent une solution sur la base de l’analyse et de
l’interprétation des flux vidéo fournis par un ensemble de caméra. Rares sont
les projets qui proposent d’exploiter un ensemble de capteurs sonores. Seuls
quelques chercheurs du projet PRISMATICA ont envisagé d’analyser le signal
d’un microphone afin de détecter des interjections telles que « help » ou « au
secours ». Or chacun d’entre nous sait que le son apporte des éléments
fondamentaux pour la compréhension totale d’une scène dont nous serions les
témoins. Souvent cette même scène révèlerait de grandes incertitudes si elle
n’était appréhendée que par un seul de nos deux sens. En effet, si un groupe
de plusieurs personnes parlent autour d’une table, l’absence de son peut rendre
impossible la connaissance de « qui parle à qui ». Inversement, il est
impossible de savoir si un des locuteurs a quitté la table lorsqu’il ne parle plus.
Intégrer la perception audio et vidéo d’un environnement semble pouvoir
apporter un certain nombre d’éléments « complémentaires » ou « redondants »
amenant à la compréhension plus certaine d’une scène.
Contrairement au domaine des applications transport, de nombreuses
publications sur la fusion de données audio et vidéo apparaissent dans le
domaine de l’aide à la vidéoconférence et celui de l’indexation automatique de
films. Il s’agit principalement de localiser et de suivre des personnes. Ces
méthodes mises en place peuvent être classées en deux
catégories dénommées respectivement « méthode bas niveau » et « méthode
haut niveau » (fusion décisionnelle).
Dans la première catégorie, nous pouvons citer les travaux de Neti et al.
[Neti-a 03] [Neti-b 03] et Hershey et al. [Hershey 99]. Ces travaux souhaitent
discriminer les différents locuteurs à partir de la synchronisation temporelle
entre les signaux audio et vidéo. Ce paramètre de synchronisation est mesuré
par l’information mutuelle (MI) entre les signaux acoustique et visuel. Les
travaux de Matthew et de Fisher sont fondés sur l’exploitation des statistiques
jointes des deux modalités ; dans [Matthew 02] un modèle gaussien est utilisé
alors que dans [Fisher-a 00] [Fisher-b 00] [Fisher 01] le modèle est nongaussien.
Dans la deuxième catégorie, Strobel et Aarabi proposent de réaliser un
traitement indépendant des deux signaux. Cette analyse monomodale détecte
et localise un ensemble d’objets dans la scène. Une dernière étape permet de
combiner les deux listes afin d’obtenir une position finale de l’objet plus précise
et plus robuste : afin de réaliser cette étape, Aarabi et al. [Aarabi 01] utilise une
fonction de probabilité spatiale (Spatial Likelihood Function SLF) et Strobel
[Strobel 00] [Strobel-a 01] [Strobel-b 01] choisit d’utiliser un filtre de Kalman
décentralisé et récursif.
38
Actes INRETS n°96
Fusion adaptée d’informations audio et vidéo imparfaites
Les deux approches précédentes reposent sur une modélisation précise de
la probabilité a priori des données (modèle gaussien par exemple). Or, dans
notre contexte d’application, ce modèle est très rarement accessible de manière
précise. Par ailleurs, toutes les méthodes bayesiennes considèrent souvent
l’incertitude et l’imprécision sur les données comme étroitement liées et
n’exploitent que l’un ou l’autre des deux paramètres. Une approche récente,
fondée sur la théorie des croyances propose une modélisation plus complète
des données en tenant compte, de manière indépendante, des deux facteurs
(incertitude et imprécision). Cette théorie, encore appelée théorie de l’évidence
ou théorie de Dempster-Shafer est considérée comme une généralisation de la
théorie bayesienne.
Dans [Huadong 02] et [Huadong 03], les auteurs exploitent cette dernière
approche dans le contexte du « Context Aware Computing » et détermine le
« point d’attention », FoA (focus of attention) de chaque participant positionné
autour d’une table de conférence. Ce FoA est estimé en deux étapes, comme
dans [Strobel-*] ou [Aarabi 01]. Un premier traitement monomodal des signaux
issus d’une caméra omnidirectionnelle située au dessus de la table et issus
d’un ensemble de microphones placés devant chaque participant, fournit une
première estimation du FoA de chaque participant associée à une mesure de
confiance. La dernière étape procède à la fusion des premières estimations sur
la base des confiances accordées à chacune d’entre elles : la précision et la
mesure de confiance sont alors meilleures et la mesure de FoA est plus robuste
(aux pertes de données par exemple).
Dans cet article, nous proposons une solution fondée sur la même
approche. Après avoir présenté brièvement, dans la première partie, les
particularités de la théorie de l’évidence, nous présentons, dans la seconde
partie, l’aspect général du système proposé. Pour terminer nous conclurons sur
les perspectives de ce travail.
La théorie de l’évidence
La théorie de l’évidence, proposée par Shafer [Shafer 76] permet de
combiner des connaissances incertaines sur un phénomène obtenu par
différentes sources d’informations. Quelques travaux proposent d’exploiter cette
méthode dans le contexte de l’analyse d’images médicales ([Lefevre 01],
[Capelle 03], [Capelle 04]) et de la sécurité routière ([Bing 01], [Gruyer 99]).
Dans la théorie de l’évidence, l’environnement perçu est vu comme un cadre
de discernement où les éléments peuvent être interprétés comme des réponses
possibles au problème traité.
Soit ce cadre de discernement constitué des N hypothèses solutions du
problème posé et soit S() l’ensemble de ses sous-ensembles, appelé aussi le
référentiel de définition, définis respectivement comme suit:
={H1, H2, …, HN}
Actes INRETS n°96
39
tel que les éléments sont mutuellement exclusifs,
S() = 2 ={A / A }={, { H1},{ H2},…{ HN},{ H1, H2}, { H2, H3}, … }
dont le cardinal de S() est égal à 2. Dans l’hypothèse d’un monde fermé, le
cadre de discernement est exhaustif. Dans le cadre de la théorie bayésienne,
l’espace de décision est réduit au simple cadre de discernement, alors que
dans le cadre de la théorie de l’évidence, on y ajoute toutes les disjonctions des
hypothèses singletons. Ceci constitue une des grandes différences entre la
théorie bayésienne et la théorie de l’évidence.
Prenons l’exemple de l’identification d’une personne se trouvant dans un
environnement que nous observons. Soit ={Najla, Sébastien, François,
Olivier} l’ensemble de tous les personnages qui peuvent accéder à cette scène.
S() signifie alors que nous pourrions identifier le personnage comme étant
« François » ou « Sébastien » ou « Olivier » ou « Najla » ou « François ou
Olivier » ou « Olivier ou Najla ou Sébastien » etc.
Soit une information fournie par un capteur. A cette information, appelée
aussi évidence, est associée un degrés de croyance dans chaque hypothèse
du cadre de discernement. Ce degrés de croyance est décrit par une fonction
de croyance notée m définie comme suit :
m:
m( ) = 0
2 [0,1]
m( A) = 1
A La quantité m(A) s’interprète comme la probabilité que l’évènement observé
soit la proposition A. Cette quantité se différencie d’une probabilité traditionnelle
par le fait que sa distribution est définie sur S() (les hypothèses composées)
et non plus sur (les hypothèses singletons).
A partir de ce degré de croyance m(A) sont définies deux autres mesures :
la crédibilité de A notée Bel(A) et la plausibilité de A notée Pl(A). Elles
définissent toutes deux l’intervalle de croyance [Bel(A), Pl(A)] associée à la
proposition A :
Bel ( A) =
m( B )
A B A
Pl ( A) =
m( B )
A B A Ces deux mesures de croyance sont reliée par la relation suivante :
Pl ( A) = 1 Bel ( A ) .
La crédibilité Bel(A) rassemble les masses de croyance de toutes les
propositions B comprises dans A. Elle représente la croyance minimale en A.
La plausibilité Pl(A) prend en compte la part de croyance des hypothèses qui
ont une intersection avec A, c’est-à-dire des hypothèses qui ne contredisent
pas A. Elle représente la part de croyance maximale en A.
Reprenons notre exemple précédent. Connaissant l’ensemble des
hypothèses élémentaires et composées et en insérant un « soupçon »
d’incertitude dû à une myopie assez prononcée. Il peut alors nous paraître très
40
Actes INRETS n°96
difficile d’identifier chaque personnage. Nous pourrions alors obtenir
l’initialisation des masses de croyance suivante :
•
m({Sébastien})=0.3,
•
m({Sébastien, Olivier })=0.1,
•
m({Sébastien, François })=0.2,
•
m({Sébastien, François, Olivier })=0.2,
•
m()=0.2
m() précise que la probabilité d’avoir l’un des quatre personnages est de
0.2. Dans le cas d’une ignorance totale, nous aurions m()=1. Cela aurait
signifié que nous étions certain que le personnage de la scène était l’une des
quatre personnes du cadre de discernement mais laquelle ? Nous pouvons
alors déterminer l’intervalle de confiance de chacune des hypothèses
singleton à l’aides des fonctions de plausibilité et de crédibilité :
•
Bel({Sébastien}) = 0.3 et Pl({Sébastien}) = 1.0
•
Bel({Olivier}) = 0 et Pl({Olivier}) = 0.5
•
Bel({François}) = 0 et Pl({François}) = 0.6
•
Bel({Najla})=0 et Pl({Najla}) = 0.2
Selon ces intervalles, Sébastien a plus de chance d’être effectivement le
personnage observé. Tout cela pourrait être précisé si d’autres informations
étaient apportées. En effet, si le personnage parlait et si nous connaissions le
timbre de voix de chacun d’entre eux, les intervalles de croyance seraient plus
courts et la solution serait plus « évidente ».
Après avoir définit le cadre de discernement approprié au problème ainsi
que les jeux de masses, la prise en compte de nouvelles informations s’effectue
par l’intermédiaire de règle de combinaison (ou révision) des croyances. Cet
outil d’agrégation, permet de combiner de nouvelles opinions sur un même
phénomène données par d’autres sources d’informations avec l’état de nos
opinions avant leur arrivée.
Si on a deux fonctions de croyance m1 et m2 (issues de deux sources
d’information supposées indépendantes et décrivant le même phénomène), la
règle de combinaison de Dempster est donnée par la formule suivante:
m1 m2 ( A) =
m ( B)m
B C = A
1
2
(C )
k
k est un facteur de normalisation donné par
k = 1
m( B)m(C ) .
B C = L’opération est la somme orthogonale des masses des hypothèses ayant
A comme intersection commune (opérateur de combinaison de Dempster). Le
facteur de normalisation k, qui prend des valeurs comprises entre 0 et 1,
représente la masse de croyance conflictuelle existante entre les deux fonctions
de croyance à combiner. Lorsque k est nul, les sources sont en conflit total et
Actes INRETS n°96
41
lorsqu’il est égale à 1, les sources sont en accord parfait. Cette règle de
combinaison a été modifiée et généralisée par d’autres chercheurs. Parmi les
modèles utilisés nous pouvons cités celui des croyances transférables proposé
par Smets [Smets 94].
La théorie de l’évidence très brièvement exposée ici est très proche du
raisonnement que nous adoptons lorsque nous procédons à l’interprétation
d’une scène à partir de nos sens. Pourvoir gérer l’incertitude des informations
fournies par un ensemble de capteurs et pouvoir relativiser notre connaissance
du monde en imposant une certaine ignorance sur les hypothèses semble très
intéressant pour développer tout type d’applications multicapteur dans notre
monde réel non maîtrisable complètement.
La fusion des signaux audio et vidéo
Notre travail consiste à localiser et à suivre un ensemble d’objets situés
dans une scène surveillée par un ensemble de capteurs audio et vidéo. Il s’agit
donc de déterminer à chaque instant la position de chaque objet de la manière
la plus précise, la plus certaine et la plus robuste possible. Nous proposons une
architecture de traitement semblable à celle de Strobel ou Aarabi. Elle est
composée de trois niveaux d’analyse, comme le présente la figure 1. Le
premier niveau effectue la détection et la localisation des objets perçus
séparément à partir des signaux audio et vidéo. Ce niveau d’analyse, associé
au capteur et à sa procédure d’acquisition, constitue un capteur logique dont la
modélisation de l’imprécision et de l’incertitude est requise. Le second niveau
permet de constituer, toujours pour chaque capteur, un ensemble de pistes
grâce à un suivi temporel des objets précédemment détectés. Le troisième
niveau opère l’association de chaque piste obtenue grâce aux données fournies
par chaque capteur.
Figure 1 : Architecture proposée
42
Actes INRETS n°96
Les sections suivantes décrivent plus précisément chacun des niveaux. Il
est important de noter que dans le cadre de cette thèse, seuls les deux derniers
niveaux sont étudiés. Toutefois, la modélisation des capteurs logiques
(imprécision et incertitude) définis au premier niveau est une entrée
indispensable du niveau suivant. Il est donc requis de connaître les
caractéristiques de chaque méthode qui pourrait être implantée au niveau de
chaque capteur logique. Afin de rassembler tous ces éléments, un état de l’art
des différentes techniques de localisation de sources audio et de segmentation
d’images est en cours de réalisation.
Capteurs logiques audio et vidéo
L’extraction et la localisation de sources sonores exploite habituellement une
matrice de microphones et peut adopter plusieurs stratégies telles que l’analyse
des différences de temps d’arrivée (TDOA : Time Delays Of Arrival) des fronts
d’onde à chaque capteur de la matrice, les techniques de filtrage orienté et
l’analyse fréquentielle. Une description de ces méthodes est faite dans
[Brandstein 01]. Grâce à ces méthodes il est possible de déterminer la direction
et la distance de chaque source détectée.
Détecter et localiser un objet dans une scène à partir de l’analyse d’une
séquence d’images vidéo nécessite l’extraction de caractéristiques
discriminantes. Dans le cas des objets déformables tels que des individus
présents dans une emprise de transport, les formes peuvent présenter une
apparence visuelle très variée. L’espace des caractéristiques à extraire est
donc très large et une réduction de l’espace de recherche s’avère nécessaire.
Le choix est très souvent guidé par les objectifs de l’application et la position
(hauteur, inclinaison) et le nombre de caméras vidéo installées dans la scène.
Le plus souvent ce choix porte sur l’extraction et le suivi des visages [Hong01]
[Yang02] [Hjelm01]. Mais il peut également s’agir de segmenter la silhouette de
l’individu [Gavrila 99] [Davis 00] [Park 02]. Une fois cette extraction réalisée, la
position peut être obtenue par des techniques mono-caméra en connaissant un
modèle 3D de l’environnement ou par des techniques de stéréovision.
Les performances de toutes les méthodes de localisation de sources audio
sont particulièrement dégradées en présence de réverbérations (réflexions sur
les murs) ou d’un nombre trop important de sources. De même, en présence
d’un éclairage insuffisant, d’une posture peu adaptée de l’individu (dos à la
caméra), d’occlusion d’un individu par un autre ou par un élément de la scène,
la qualité de résultats est bien souvent dégradée. Toutes ces imperfections font
de chaque capteur des matériels bien loin d’être parfaits. La véracité des
données qu’ils fournissent est à porter à la connaissance des niveaux
supérieurs de notre système. Par conséquent, une modélisation des
informations fournies par chaque capteur logique est un pré-requis vital.
Malheureusement, elle reste très délicate à réaliser car peu d’informations sur
les performances des méthodes d’analyse audio ou vidéo sont présentées dans
la littérature.
Actes INRETS n°96
43
Un grand nombre de modèles permet de modéliser les imperfections de
chaque capteur : le modèle statistique, le modèle probabiliste, le modèle
possibiliste et flou. Face au peu de connaissance que nous avons des
méthodes implantées au niveau des capteurs logiques, il nous semble que le
modèle flou est le mieux adapté. Nous étudions actuellement les travaux de
Gruyer [Gruyer 99] qui a proposé une modélisation unique pour tous les modes
de fonctionnement d’un type de capteur (télémètre laser). L’étape finale est de
proposer un modèle de chaque capteur sur la base des méthodes choisies à
partir duquel il sera possible de quantifier la « confiance » sur la mesure fournie
par chaque capteur logique.
Conception des pistes
L’objectif de ce processus est de combiner, au niveau de chaque capteur,
les informations fournies afin d’avoir la représentation la plus fidèle du monde
observé. Chaque objet de la scène doit être représenté par une piste, c’est-àdire une position, une imprécision et une incertitude.
De nombreuses théories sont décrites dans la littérature. Elles peuvent être
classées en deux catégories : les théories dites classiques (les moindres
carrés, le filtrage de Kalman simple et étendu) et les méthodes dites générales
(les méthodes bayesienne). Elles sont toutes composées d’une étape
d’estimation et d’une étape de prédiction. L’estimation exploite la redondance
des informations afin d’augmenter la fiabilité de la mesure. La prédiction tient
compte des caractéristiques dynamiques des objets de la scène afin
d’augmenter la robustesse et les performances de détection du capteur.
Dans notre système, les deux étapes doivent être réalisées en accord avec
le modèle de capteurs logiques que nous aurons défini. Si le choix est porté sur
une modélisation floue, il s’agira de décrire un estimateur/prédicteur flou
[Gruyer 99] sur la base de la théorie des ensembles flous.
Association multi-piste et multi-capteur
Il s’agit de l’ultime étape de notre système qui reste à réaliser. Lors de cette
étape, chaque piste obtenue par un capteur devra être associée à une autre
piste de l’autre capteur afin de pouvoir suivre leur évolution et leur trajectoire.
Il existe de nombreuses méthodes d’association (les plus proches voisins,
maximum de vraisemblances etc.) mais la plupart d’entre elles ne se
préoccupent que de la précision des données. La fiabilité et l’incertitude ne sont
que très rarement considérées. Pour cette raison, nous avons choisi d’exploiter
la théorie de l’évidence.
L’utilisation de cette théorie nécessitera une étude de
44
•
la génération des jeux de masses de croyance initiaux
•
la combinaison des masses de croyance associées à chaque piste
de chaque capteur (mesures) avec les masses des pistes déjà
existantes (prédiction). Ce processus peut aboutir à une explosion
combinatoire.
Actes INRETS n°96
•
la décision quant à la validité ou non d’une association (définition
d’un critère)
•
la manière de gérer les conflits et les ambiguïtés
Dans un premier temps, notre démarche sera validée sur un ensemble de
scénarii simulés. Dans un deuxième temps et si les données sont disponibles,
nous nous placerons dans plusieurs situations réelles de surveillance. A
l’occasion de ces deux phases de validation, nous nous pencherons davantage
sur les problèmes amenés par l’apparition et la disparition d’objets (individus) et
par les défaillances temporaires des capteurs.
Conclusion
L’objectif de la thèse est de localiser et de suivre un ensemble d’objets
situés dans une scène à partir d’un réseau de microphones et d’une ou
plusieurs caméras. Le système proposé est composé de plusieurs niveaux de
traitements. Au premier niveau, un ensemble de caractéristiques sonores et
visuelles sont extraites puis localisées à partir des signaux fournis par chaque
capteur. Au second niveau, une estimation/prédiction de ces mesures est
réalisée afin d’améliorer leur robustesse et leur précision. Au dernier niveau, les
pistes obtenues à partir de chaque capteur pris séparément, sont associées
afin d’obtenir une représentation fidèle du monde avec une sémantique élevée.
Les travaux de cette thèse concernent les niveaux 2 et 3. Les résultats qui
seront obtenus seront fondés sur une modélisation floue des capteurs logiques
et une association multi-objet qui exploitera la théorie de l’évidence. Cette
théorie est particulièrement adaptée car elle permet de prendre en compte les
imperfections liées aux informations fournies par les capteurs logiques. Elle
offre un cadre théorique intéressant pour résoudre des situations où les sources
sont discordantes (sources d’information conflictuelles) et permet de prendre en
compte la fiabilité des sources d’information dans le processus de modélisation.
La gestion du conflit dans le processus de fusion sera particulièrement étudiée
de sorte à améliorer la confiance dans le processus de décision que nous
devons construire ou pour remettre en cause le modèle courant, c’est-à-dire
pour mettre à jour le modèle de représentation courant et le faire évoluer de
manière dynamique.
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Actes INRETS n°96
47
Transmission haut débit entre un
autobus et un poste de contrôle
Gérald Moniak
INRETS-LEOST
Direction de thèse: J.M. Rouvean, IEMN-DOAE
Co-direction: M. Berbineau, INRETS-LEOST; A. Rivenq Menhaj, IEMNDOAE
Résumé
Le climat d’insécurité qui peut régner dans les transport amène de plus en
plus les opérateurs à se tourner vers des systèmes de vidéosurveillance. La
mise en œuvre de tels systèmes pour une flotte d’autobus urbains nécessite un
moyen de communication sans fil offrant des débits de transmission importants.
Cependant les standards existants ou émergeants ne répondent pas à cette
demande ou sont mal adaptés. Devant ce constat, le développement d’un
système de transmission adapté semble nécessaire. Nous essaierons de
réaliser une partie de ce travail au cours de notre thèse en nous axant sur
l’amélioration de la robustesse du lien. La principale voie actuelle est l’utilisation
des techniques multi-émetteurs multi-récepteurs celles-ci permettant
d’augmenter de manière significative le débit et /ou la robustesse d’une
transmission.
1. Introduction
Depuis quelques années, les actes de malveillances et d’agression dans le
milieu des transports urbains sont de plus en plus nombreux. Un climat
d’insécurité s’installe donc parfois pour les usagers et le personnel. Plusieurs
projets (CROMATICA, PRISMATICA, ADVISOR, STATUE) ont montré que la
vidéo-surveillance associée à la communication a des effets dissuasifs et
préventifs sur ce sentiment d’insécurité. Ces applications demandent de
disposer de systèmes de transmission sans fil embarqués offrant des débits
élevés et une protection des données importantes aussi bien dans le sens
montant que descendant.
Dans le cadre du projet national TESS [TESS03], une première analyse du
suivi d’alarme notamment sur la flotte d’autobus de Transpole à Lille a montré
Actes INRETS n°96
49
qu’un minimum de 200 kbits/s est requis sur la voie montante du lien de
communication. Ce projet a également mis en évidence que les systèmes de
communication terrestres existants ou déployés dans un futur proche
(GSM/GPRS, UMTS, …) ainsi que les systèmes satellitaires (GLOBALSTAR,
INMARSAT) n’offrent pas des débits satisfaisant sur le lien montant.
Parmi les solutions technologiques qui répondent à des besoins de
transmission haut débit robuste, un concept innovant est apparu il y a quelques
années. Il s’agit des techniques « multi-émetteurs, multi-récepteurs », plus
connues sous l’acronyme MIMO (Multiple-Input, Multiple-Output). Ces
techniques reposent sur l’utilisation conjointe d’un réseau d’antennes à
l’émission et à la réception qui améliorent les débits ou la robustesse sans
augmenter les puissances d’émission et les bandes de fréquences allouées. En
outre, elles permettent de développer une couche physique se substituant à la
couche originale du standard choisi et ce, de manière quasi transparente à la
couche MAC (Médium Acces Control).
Des travaux de thèse réalisés au LEOST [Pardonche, 04] ont montré
l’intérêt des techniques MIMO même simples pour les applications transports et
se sont plus particulièrement intéressés à la caractérisation et la modélisation
des canaux de propagation MIMO. Nos travaux s’inscrivent dans le
prolongement de cette thèse et leur objectif est de contribuer au développement
d’un système de transmission entre véhicules et infrastructure, permettant de
répondre aux spécifications d'une application de télé-vidéosurveillance pour des
autobus urbains ou des métros. Nos travaux sont complémentaires des travaux
de M. Chennaoui [Chennaoui, 04] qui s’intéresse aux transmissions très haut
débit avec des trains à grande vitesse.
Dans la première partie de cet article, nous décrivons brièvement
l’architecture du système de transmission envisagé. Nous présentons ensuite
les principales caractéristiques de la couche physique du standard
IEEE 802.16a et notamment nous rappelons les principes de la modulation
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) considérée dans ce
standard. Les principes de base des techniques MIMO, leurs intérêts pour notre
application et des résultats préliminaires sont donnés dans la troisième partie
de l’article. Enfin nous concluons sur les travaux envisagés pour ces trois
années de thèse.
2. Architecture du système de transmission
L’application visée suppose que l'on concilie des exigences de haut débit et
de robustesse, tout en s'appuyant sur un standard existant. Nous avons choisi
de considérer le standard IEEE 802.16 aujourd’hui en cours de développement
pour un réseau de type MAN (Metropolitan Area Network) et les extensions
IEEE 802.16e et IEEE 802.20 qui prennent en compte la mobilité. Ces
systèmes offriront à la fois une couverture radio étendue et des débits pouvant
aller jusqu’à 15 Mbits/s. Nous proposons d’utiliser les techniques MIMO afin
50
Actes INRETS n°96
d’améliorer la robustesse du lien. L’architecture de transmission schématisée
figure 1 est celle retenue dans le projet TESS.
Les capteurs (audio/vidéo) embarqués dans l’autobus communiquent
directement vers un émetteur/récepteur embarqué ou « super mobile » en
utilisant à l’intérieur du bus un protocole de communication simple de type TCPIP s’appuyant sur un réseau IEEE 802.11b (WiFi). Ce flux d’information est
ensuite transmis via le « super mobile » vers la station d’émission/réception fixe
selon le protocole de communication choisi, lien IEEE 802.16 ou lien satellitaire.
En cas de perte de liaison avec le réseau terrestre ou satellitaire, une
application spécifique permet de mettre les messages en attente pendant les
pertes de connections avec le réseau. Ils sont délivrés lorsque la liaison est
rétablie [Gransart, 03].
Nos travaux de thèse s’intéresseront principalement aux liens de
communication entre le « super mobile » et les stations d’émission/réception
terrestres.
Figure 1 : Architecture de l’autobus communicant de TESS
Actes INRETS n°96
51
3. Principales caractéristiques du standard
IEEE 802.16a et de l’OFDM
3.1 Le standard IEEE 802.16a [802.16]
Le standard IEEE 802.16 a été lancé pour le développement d’un nouveau
réseau sans fil du type MAN offrant un débit élevé dans la bande des 2-11GHz.
Il se fonde sur des transmissions de type point à multipoints et est optimisé
pour les cas ou émetteur et récepteur ne sont pas en ligne de vue. On distingue
3 couches physiques pour le 802.16 : une seule porteuse (PHY-SCa), des
multi-porteuses : OFDM (PHY-OFDM) ou OFDMA (PHY-OFDMA). Toutes
utilisent des techniques de multiplexage de type TDD (Time Division Duplexing)
et FDD (Frequency Division Duplexing) . Elles se différencient essentiellement
par la modulation et le type d’accès multiple. Les différentes couches possibles
peuvent coexister et seront utilisées en fonction de l’application.
Sur la couche physique PHY-SCa, l’accès multiple est géré par du TDMA.
Un code de Reed Solomon est appliqué aux données. Les modulations utilisées
sont variables (QPSK, 16QAM, 64QAM) selon la robustesse du lien souhaitée.
La couche PHY-OFDM repose sur une modulation OFDM à 256 sous
porteuses. 200 sous porteuses contenant des données sont modulées en
QPSK, 16-QAM ou 64-QAM. Le codage canal est constitué d’une
concaténation d’une code convolutif et d’un code de Reed Solomon. L’accès
multiple est également géré par du TDMA (Time Division Multiple Access).
La couche PHY-OFDMA se fonde sur une modulation OFDM mais l’accès
multiple est du type OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access).
Le signal comporte 2048 sous porteuses divisées en 32 sous canaux dont 48
sous porteuses sont destinées aux données. Le codage canal associe un code
de Reed Solomon et un code convolutif.
Le standard 802.16a n’est pas adapté à la mobilité. Une adaptation est
proposée avec IEEE 802.16e pour lequel une bande de 5MHz a été allouée
dans la bande des 2 à 6 GHz. Il pourrait supporter des vitesses de mobile allant
jusqu’à 150 km/h. La couche physique repose sur l’OFDM et l’OFDMA. Les
débits attendus sont de l’ordre de 15 Mbps.
3.2 La modulation OFDM
Afin de lutter contre le phénomène de sélectivité fréquentielle le découpage
d’une bande passante B d’un signal en N sous-bandes s’est imposé, formant
ainsi le principe des modulations multi-porteuses. Chaque sous bande équivaut
à une sous porteuse et possède une largeur identique. En considérant un débit
symbole égal à D avant la modulation, chaque sous porteuse est modulée par
un signal de débit D/N. Afin d’optimiser l’efficacité spectrale des modulations
multi-porteuses les formes d’onde considérées sont orthogonales.
L’orthogonalité entre deux impulsions gn(t) et gm(t) en bande de base peut se
traduire par la relation (1).
52
Actes INRETS n°96
+
g
n
( ) g m ( ) d = 0
nm
(1)
Après transposition en fréquence, si l’on émet l’hypothèse que toutes les
impulsions ont la même énergie, l’orthogonalité s’exprime par la relation (2).
+
g
n
( ) g m* ( ) d = g . nm
nm
(2)
L’orthogonalité temporelle de deux impulsions équivaut à l’orthogonalité en
fréquence de ces deux impulsions.
La réalisation d’un signal OFDM peut alors se décrire en considérant une
séquence de L données d0,…,dL-1, L étant un multiple de N et les données étant
des symboles numériques. La première étape consiste à découper cette
séquence en paquets de N données que l’on nomme symboles OFDM et qui
sont de durée Ts.
Chaque donnée
d k module une sous porteuse de fréquence fk. Le premier
symbole OFDM s(t) a alors l’expression suivante :
N 1
s (t ) = d k e j 2f k t
(3)
k =0
Le multiplexage fréquentiel est orthogonal si l’espace entre chaque sous
porteuse est égal à 1/Ts. Ainsi, si fk=f0+k/Ts, le symbole OFDM peut aussi
s’écrire sous la forme (4).
s (t ) = e j 2f 0t d k e
j 2
k
t
TS
(4)
L’implémentation directe de la modulation à l’aide d’oscillateurs et de
mélangeurs conduit à un circuit trop complexe. Le passage en numérique met
facilement en évidence l’utilisation de l’opérateur Transformé de Fourier Inverse
(IFFT) pour l’implémentation de cette modulation. Sa mis en œuvre est
schématisée figure 2.
Figure 2 : Principe de la modulation OFDM
Actes INRETS n°96
53
L’ajout du préfixe cyclique (PC) consiste à ajouter au début de chaque
symbole OFDM la copie d’une partie de la fin de ce symbole. Le préfixe
cyclique est ensuite supprimé lors de la démodulation. Le PC permet d’éliminer
les interférences entre symboles OFDM et entre sous porteuses du symbole.
La modulation OFDM présente une bonne efficacité spectrale ainsi qu’une
meilleure résistance aux ISI et aux bruits impulsifs. Elle permet de simplifier les
opérations d’égalisation. Cependant, dans un canal très sélectif en fréquence,
l’OFDM conduit à de mauvais résultats. Il convient alors de la coupler avec un
codage canal performant. On parle alors de modulation codée (COFDM). La
modulation OFDM impose une synchronisation précise. Des techniques
exploitant le préfixe cyclique ou insérant des séquences pilotes sont
régulièrement employées pour aider cette synchronisation.
4. Les techniques MIMO
4.1 Principe général
Le principe des systèmes MIMO est de tirer partie des trajets multiples dans
le canal de propagation grâce à l’utilisation de plusieurs antennes d’émission et
de réception et à un traitement spécifique des données. Il a été démontré que
ces techniques permettaient d’augmenter significativement les débits de
transmission par rapport aux transmissions SISO (Single Input Single Output)
dans les mêmes conditions, sans augmenter la puissance d’émission et la
bande de fréquences occupée [Foschini,98].
Dans un milieu de propagation riche en trajets multiples, l’utilisation
conjointe de réseaux d’antennes en émission et en réception dans les systèmes
MIMO met en évidence plusieurs canaux de propagation indépendants qui
correspondent à des modes de propagation « propres » associés aux trajets du
signal entre l’émetteur et le récepteur [Guguen, 03]. Les signaux issus des N T
antennes se combinent naturellement dans le canal de propagation. Leur
extraction à la réception n'est mathématiquement possible que si le système
linéaire n’est pas singulier. Le nombre de modes « propres » correspond au
rang de la matrice de canal, égal au minimum entre NT et NR.
54
Actes INRETS n°96
Figure 3 : Le principe MIMO
Dans les systèmes MIMO, les techniques de traitement des signaux utilisées
exploitent de façon conjointe la dimension temporelle naturelle des signaux et la
dimension spatiale qu’apporte les antennes multiples à l’émission et à la
réception. Il a été démontré [Foschini, 96], [Foschini, 98] que ces techniques
permettent d’atteindre des efficacités spectrales nettement plus importantes
qu’avec des systèmes traditionnels SISO (Single Input, Single Output).
Les traitements sont implémentés soit côté émetteur, soit côté récepteur,
soit les deux. De nombreuses techniques se sont développées. Trois grands
domaines d’investigation ont été identifiés selon que la dimension spatiale est
exploitée, seule, ou conjointement avec la dimension fréquentielle
(compensation des effets de la sélectivité en fréquence) ou avec la dimension
temporelle (compensation des effets de la sélectivité temporelle). Les critères
de mise en œuvre de ces différentes techniques dépendent des objectifs visés
(l’augmentation des débits ou l’augmentation de la robustesse) mais aussi de la
connaissance ou non des propriétés du canal de propagation.
Le traitement le plus simple à l’émission est celui du multiplexage spatial qui
correspond à la répartition des symboles sur chaque antenne d’émission. Il a
pour principale utilité l’augmentation du débit. Des techniques plus évoluées
existent, elles essaient de tirer partie de la dimension spatiale introduit par le
MIMO. On peut citer la famille des algorithmes BLAST (Bell-laboratory Layered
Space-Time) [GOL99] et les codages spatio-temporels.
A la réception, les différents signaux recueillis par les Nr antennes sont
traités afin de décoder le signal initialement émis. Les algorithmes de décodage
diffèrent en fonction du multiplexage spatial ou du codage spatio-temporel
utilisé à l’émission. Comme pour tout système de transmission, le décodage
nécessite l’estimation du canal soit par des techniques d’estimation aveugles,
soit par des techniques d’apprentissage.
Dans notre travail nous nous intéresserons préférentiellement aux
techniques visant une augmentation de la robustesse puisque le standard
IEEE 802.16 sur lequel nous nous appuyons offre déjà des débits important.
Actes INRETS n°96
55
En particulier nous considérons les techniques de codage spatio-temporel
ou des techniques de codage et décodage itératives.
4.2. Les codes Spatio-temporels
Le codage spatio-temporel (STC) introduit simultanément dans les données
de la redondance spatiale et temporelle. Il n’est alors plus question ici
d’augmenter les débits de transmission mais plutôt d’augmenter la robustesse
de celle-ci. Deux familles principales de codes sont étudiées aujourd’hui, les
codes en treillis et les codes en blocs (respectivement Space Time Trellis Code
STTC et Space Time Bloc Code STBC). Les premiers travaux sur les codes
spatio-temporels ont été menés par S. Alamouti [Alamouti,98] et ont été
généralisés principalement par V. Tarokh [Tarokh,98][Tarokh,99] et M.O.
Damen [Damen,02]. Les codes spatio-temporels en treillis [Tarokh,98],
[Gesbert,03] sont en fait une extension des modulations codées en treillis
utilisées en SISO.
Chaque symbole en entrée du codeur spatio-temporel en treillis va fournir un
mot de Nt symboles qui seront transmis simultanément sur Nt antennes de
transmission. Le mot code correspondant pourra être déterminer à partir du
treillis du codeur employé. Le codeur se représente sous la forme d’un treillis
comme pour les codes convolutifs. Plusieurs méthodes coexistent pour sa
construction. La première fut exposée par Tarokh [Tarokh,98] mais de part
l’intensification des recherches dans ce domaine d’autres méthodes ont été
développées n’apportant pas forcément une amélioration significative. En
pratique, la génération des mots codes s’effectue à l’aide des registres à
décalage et d’opérations algébriques.
A la réception, l’algorithme de Viterbi est communément employé pour
rechercher le chemin dont la métrique est la plus faible. Malgré de bonnes
performances, l’utilisation de ces algorithmes est actuellement limitée par la
complexité du décodage.
L’autre grande famille de codes spatio-temporels est la famille des codes en
blocs. Ces codes génèrent à partir de Ns symboles des codes orthogonaux de
rendement Ns/Nk sous la forme d’une matrice de dimension NtNk, ou Nt est le
nombre d’antenne à l’émission. S. Alamouti a introduit le premier la notion de
codage spatio-temporel en bloc [Alamouti,98] avec un code de rendement 1
émis sur un système de deux antennes d’émission et une antenne de réception
(MISO). V. Tarokh [Tarokh,99] a ensuite généralisé ce code à Nt antennes
d’émission. A la réception le décodage est effectué à l’aide d’un algorithme de
maximum de vraisemblance dont le déroulement est simplifié de par la
propriété d’orthogonalité des codes qui permet de discriminer les symboles
émis.
4.3 Les turbo-codes
Une autre approche utilisée dans le domaine SISO peut être également
appliquée aux concept MIMO afin d’améliorer la robustesse tout en gardant une
complexité de traitement raisonnable à l’émission. Il s’agit du principe de
56
Actes INRETS n°96
décodage itératif appelé aussi « Turbo décodage ». D’abord utilisé pour le
décodage de code en bloc ou concaténé (Turbo code) cette technique s’est
ensuite généralisée à l’égalisation, la détection multi-utilisateurs et au décodage
de modulations codées.
Les turbo codes sont une technique de codage canal développée assez
récemment [Bérou, 93]. Ils conduisent dans certaines configurations une nette
amélioration du codage canal. Ils associent deux codeurs de même type
séparés par un entrelacement et utilisent un décodage itératif. Pour cela
l’entrée et la sortie du décodeur doivent être pondérées. A chaque itération le
nombre d’erreurs est réduit. Les performances et la complexité des turbo codes
dépendent de l’algorithme de décodage. Deux types de décodage prédominent:
le Soft Output Viterbi Algorithm (SOVA) et le décodage utilisant le Maximum A
Posteriori (MAP) [Berrou,93] [Berrou AD,93] [Bahl,74]. L’idée du turbo décodeur
est d’utiliser les informations de fiabilité que ces algorithmes fournissent et de
les injecter comme information dans chaque décodeur (l’information du premier
décodeur au second et inversement) afin d’améliorer l’estimation de la
séquence décodée. Le décodage à entrée et sortie souples à décision MAP est
très utilisé et est détaillé dans [Berrou,93]. Les turbo codes sont très efficaces
et sont de plus en plus utilisés bien que la complexité de décodage soit assez
élevée.
L’application du principe « turbo » au décodage des codes spatio-temporels
fait actuellement l’état de nombreuses recherches et son étude fera partie de
nos travaux de thèse.
5. Premières applications des techniques MIMO
Une première chaîne de transmission MIMO à la fois simple et modulable a
été développée sous le logiciel MATLAB par J.F. Pardonche. Des premiers
compléments à cette chaîne ont été intégrés dans le cadre de notre DEA
[Moniak, 03]. Nous poursuivrons son évolution durant nos travaux de thèse.
Dans l’application qui nous intéresse, l’information à transmettre est un
signal vidéo ou le multiplexage d’un signal audio et vidéo provenant des
capteurs installés dans un bus. Il existe différentes techniques MIMO plus ou
moins adaptées en fonction de la connaissance a priori ou non des propriétés
du canal et de sa sélectivité en temps et en fréquence. Nous considérons ici le
cas simple d’un canal non sélectif en fréquence, quasi-stationnaire (le canal est
stationnaire durant l’émission de N symboles) et parfaitement connu par le
récepteur. De plus, nous supposons que les puissances d’émission sont
équiréparties sur l’ensemble des émetteurs.
Afin d’évaluer l’apport des systèmes MIMO sur les systèmes SISO, nous
utilisons la chaîne de transmission figure 4. Elle comprend un canal de Rayleigh
SISO ou MIMO qui est considéré comme connu. Le codage canal utilisé est un
code convolutif de rendement 1/2 décrit par les polynômes C(23,33,5) couplé à
un entrelacement pseudo aléatoire sur 500 bits. Dans le cas du système MIMO,
Actes INRETS n°96
57
le multiplexage spatial est utilisé à l’émission. A la réception, le forçage à zéros
des interférences (Zéro Forcing, ZF) et l’algorithme V-BLAST (Vertical
BLAST)sont testés. Le V-BLAST réalise un multiplexage spatial à l’émission. A
la réception, il détecte et élimine chaque signal de manière itérative.
Figure 4 : Chaîne de transmission
Afin de comparer les deux systèmes de transmission, il est possible de
travailler à efficacité spectrale constante. Nous lui préférons pourtant une
comparaison entre deux systèmes utilisant la même modulation afin de montrer
l’apport de l’utilisation du MIMO pour un système SISO.
Il est à noter que les performances des systèmes MIMO diffèrent suivant les
traitements de réception employés. Dans le cas de l’application envisagée,
l’utilisation de l’algorithme V-BLAST conduit à des performances un peu moins
élevées que le maximum de vraisemblance mais les traitements sont beaucoup
plus rapide que ce dernier. La figure 5 montre le gain que l’on peut attendre
pour un système SISO utilisant une modulation 4-QAM et une détection de type
zéro forcing à la réception. Les résultats obtenus confirment le bon
comportement des systèmes MIMO et montrent qu’il est possible d’espérer un
gain d’au moins 15 dB par rapport aux techniques SISO.
La transmission dans le contexte de la vidéo surveillance nécessite une
bonne qualité vidéo et audio. Dans [Moniak, 03] nous avons montré que, dans
le cadre d’une transmission vidéo, le couplage de la technique MIMO avec un
codage adapté fournit des performances intéressantes en terme de qualité
d’image. Quelques résultats illustrent la qualité de l’image reçue sur les
photogrammes de la figure 6 pour un rapport signal sur bruit (SNR) de 6 dB et
un système MIMO (2,4) utilisant du V-BLAST et un code convolutif de
rendement _. Dans le cas de l’utilisation de code exploitant la dimension
58
Actes INRETS n°96
spatiale du système les résultats de figure 5 montrent que les performances
sont encore accrues.
Figure 5 : Comparaison d’un système SISO et d’un système MIMO(2,4) en
terme de taux d’erreurs binaires
Figure 6 : Photogramme d’une transmission vidéo avec un système
MIMO(2,4) dans un canal de Rayleigh et un SNR de 6 dB
codage hiérarchique
-3
TEB=8,3.10
Actes INRETS n°96
codage uniforme, R=1/2
-2
TEB=1,08.10
codage uniforme, R=1/3
-3
TEB=1,9.10
59
6. Conclusion et perspectives
La mise en place du système d’audio et de vidéo surveillance envisagé pour
une flotte d’autobus urbain nécessite un système de communication sans fil
offrant un débit très important aussi bien en lien montant qu’en lien descendant.
Les systèmes actuels ne permettent pas de réaliser cette transmission lors de
période de crise. Le développement d’un système dédié à partir de ceux-ci peut
sembler intéressant. Actuellement, l’exploitation du standard 802.16 semble la
plus prometteuse. Cependant, en milieu urbain et sub urbain, la portée d’une
station de base restera limitée. Afin de réduire le coût d’installation de ces
systèmes d’audio et de vidéo surveillance, il serait utile de réduire le nombre de
stations en augmentant leur portée.
Les travaux qui seront réalisés au cours de cette thèse porteront sur
l’amélioration de la robustesse du système de communication terrestre. Les
travaux effectués dans [Pardonche,04] et les différents projets (TESS,
ESCORT, …) ont montré que les techniques multi-émetteurs multi-récepteurs
et les techniques de codage associées sont prometteuses et permettent
d’atteindre ou de dépasser les ressources nécessaires à notre application.
Nous envisageons donc trois axes de travail que nous suivrons en parallèle :
60
•
L’étude des techniques classiques de traitement du signal utilisées en
SISO et transposées au cas MIMO. Nous pouvons citer notamment les
turbo-codes ou plus généralement les traitements itératifs qui semblent
prometteurs. Mais également une étude plus approfondie des codes
spatio-temporels.
•
L’implémentation des techniques MIMO sur des standards émergeants
tels que IEEE 802.16 et IEEE 802.20. Dans le cadre de l’application
visée, notre choix s’est porté sur l’utilisation de la forme d’onde de la
couche physique OFDM du standard 802.16a. Cette modulation permet
ainsi d’obtenir des débits élevés et de résister aux interférences entre
symboles. Cependant elle reste peut performante dans des canaux très
sélectifs en fréquence. Afin de combler cette lacune, l’utilisation des
techniques multi-émetteurs multi-récepteurs peut s’avérer ici
intéressante.
•
La réalisation d’un système de transmission réel demande d’aborder
les problèmes de mise en forme des signaux, de filtrage et de
synchronisation qui s’avèrent délicats à traiter. Cet axe de travail est
d’ores et déjà initié dans le cadre d’une collaboration entre l’INRETSLEOST, l’IEMN-DOAE et THALES Communications et fait l’objet de la
proposition EVAS [EVAS, 03] du PREDIT.
Actes INRETS n°96
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62
Actes INRETS n°96
Conclusion Générale
Cette journée annuelle de « Rencontres des Doctorants du LEOST » a
constitué un moment d’échanges privilégié de l’Unité de Recherche et de ses
Doctorants avec les équipes des différents laboratoires partenaires qui
participent avec nous à la formation par la recherche. Nous remercions nos
collègues Directeurs de laboratoires et enseignant-chercheurs d’avoir contribué
à la qualité scientifique de cette journée.
Quatre contributions ont été présentées. Trois ont illustré des recherches
autour d’applications de Communication dans les transports afin d’offrir débits
élevés et robustesse du lien sur la base de systèmes existants. Dans un cas
l’idée consiste à faire porter de nouvelles fonctions de communication à un
capteur existant : un radar anti-collision à corrélation (Yassin Elhillali). Dans
l’autre cas, des résultats plus théoriques issus du monde des
télécommunications “grand public” sont appliqués dans le domaine ferroviaire
(Maria Chennaoui) et au domaine des transports collectifs urbains (Gérald
Moniak). Sur le thème Surveillance, une application du traitement d’images et
du traitement audio à la perception et la surveillance de l’environnement
transport pour des autobus urbains a été présentée (Najla Megherbi).
Les premiers résultats présentés dans cet ouvrage illustrent les orientations
choisies pour les différents travaux de Thèse et leur état d’avancement. La suite
de ces travaux et de nouvelles pistes seront proposées lors de la prochaine
journée organisée en 2005 que nous souhaitons ouvrir aux autres doctorants
travaillant sur des thématiques transports voisines du LEOST et non
nécessairement co-encadrés par des chercheurs du LEOST !
Actes INRETS n°96
63
Imprimé en France – JOUVE, 11, bd de Sébastopol, 75001 Paris
N° 366179V – Dépôt légal : Février 2005

communiquer, naviguer, surveiller dans les transports

Transcription

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