communiquer, naviguer, surveiller dans les transports
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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 Conformément à la note du 04/07/2014 de la direction générale de l'Ifsttar précisant la politique de diffusion des ouvrages parus dans les collections éditées par l'Institut, la reproduction de cet ouvrage est autorisée selon les termes de la licence CC BY-NC-ND. Cette licence autorise la redistribution non commerciale de copies identiques à l’original. Dans ce cadre, cet ouvrage peut être copié, distribué et communiqué par tous moyens et sous tous formats. Attribution — Vous devez créditer l'Oeuvre et intégrer un lien vers la licence. Vous devez indiquer ces informations par tous les moyens possibles mais vous ne pouvez pas suggérer que l'Ifsttar vous soutient ou soutient la façon dont vous avez utilisé son Oeuvre. (CC BY-NC-ND 4.0) Pas d’Utilisation Commerciale — Vous n'êtes pas autoriser à faire un usage commercial de cette Oeuvre, tout ou partie du matériel la composant. Pas de modifications — Dans le cas où vous effectuez une adaptation, que vous transformez, ou créez à partir du matériel composant l'Oeuvre originale (par exemple, une traduction, etc.), vous n'êtes pas autorisé à distribuer ou mettre à disposition l'Oeuvre modifiée. Le patrimoine scientifique de l'Ifsttar Le libre accès à l'information scientifique est aujourd'hui devenu essentiel pour favoriser la circulation du savoir et pour contribuer à l'innovation et au développement socio-économique. Pour que les résultats des recherches soient plus largement diffusés, lus et utilisés pour de nouveaux travaux, l’Ifsttar a entrepris la numérisation et la mise en ligne de son fonds documentaire. Ainsi, en complément des ouvrages disponibles à la vente, certaines références des collections de l'INRETS et du LCPC sont dès à présent mises à disposition en téléchargement gratuit selon les termes de la licence Creative Commons CC BY-NC-ND. Le service Politique éditoriale scientifique et technique de l'Ifsttar diffuse différentes collections qui sont le reflet des recherches menées par l'institut : • Les collections de l'INRETS, Actes • Les collections de l'INRETS, Outils et Méthodes • Les collections de l'INRETS, Recherches • Les collections de l'INRETS, Synthèses • Les collections du LCPC, Actes • Les collections du LCPC, Etudes et recherches des laboratoires des ponts et chaussées • Les collections du LCPC, Rapport de recherche des laboratoires des ponts et chaussées • Les collections du LCPC, Techniques et méthodes des laboratoires des ponts et chaussées, Guide technique • Les collections du LCPC, Techniques et méthodes des laboratoires des ponts et chaussées, Méthode d'essai www.ifsttar.fr Institut Français des Sciences et Techniques des Réseaux, de l'Aménagement et des Transports 14-20 Boulevard Newton, Cité Descartes, Champs sur Marne F-77447 Marne la Vallée Cedex 2 Contact : [email protected] Communiquer, Naviguer, Surveiller dans les transports terrestres Coordination scientifique : Juliette Marais, Marion Berbineau 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. Juliette Marais, Marion Berbineau 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 Juliette Marais, Marion Berbineau 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 Communications haut-débit depuis les trains à grande vitesse 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 Communiquer, naviguer, surveiller dans les transports terrestres 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 Communications haut-débit depuis les trains à grande vitesse 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 Communiquer, naviguer, surveiller dans les transports terrestres 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 Communications haut-débit depuis les trains à grande vitesse 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 Communiquer, naviguer, surveiller dans les transports terrestres 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 Communications haut-débit depuis les trains à grande vitesse 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 Communiquer, naviguer, surveiller dans les transports terrestres 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 Communications haut-débit depuis les trains à grande vitesse 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 Communiquer, naviguer, surveiller dans les transports terrestres 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 Communications haut-débit depuis les trains à grande vitesse 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 [Akturan, 97] Akturan, R., Vogel, W., V., Path Diversity for LEO Satellite PCS in the Urabn Environment. [Chennaoui, 03] Chennaoui, M.,Berbineau, M., Rivenq, A., Assaad, J., Communications Hauts Débits Depuis les trains a grande vitesse, ème JFFMA, Maroc, colloque internationale , Telecom’2003 et 3 Octobre 2003 [Clarke, 68] Clarke, R., H., A Statistical Theory of Mobile Radio reception, The Bell systems Technical Journal, vol.47, no. 6, pp. 957-1000, Julyaugust 1968. [Corraza, 94] Corazza, G., E., Vatalaro, F., A statistical-model for land mobile satellite channels and its application to non-geostationary orbit systems, IEEE Trans. Veh. Technol., Vol.43(3), pp 738-42, 1994. 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Com, Vol. 51, No. 6, pp. 920-928, June 2003. 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 Laboratoire Electronique, Ondes et Signaux pour les Transports 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 Communiquer, naviguer, surveiller dans les transports terrestres 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 Evaluation de méthodes de codage 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 Communiquer, naviguer, surveiller dans les transports terrestres 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 Evaluation de méthodes de codage 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 Communiquer, naviguer, surveiller dans les transports terrestres 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 Evaluation de méthodes de codage 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 Communiquer, naviguer, surveiller dans les transports terrestres 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 Evaluation de méthodes de codage 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 Communiquer, naviguer, surveiller dans les transports terrestres 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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[6] Nilsson, M., Slettenmark, J., Beckman, C., Wave propagation in curved road tunnels, 1998 IEEE AP-S international symposium 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 Laboratoire Electronique, Ondes et Signaux pour les Transports 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 Communiquer, naviguer, surveiller dans les transports terrestres 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 Communiquer, naviguer, surveiller dans les transports terrestres 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 Fusion adaptée d’informations audio et vidéo imparfaites 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 Communiquer, naviguer, surveiller dans les transports terrestres 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 Fusion adaptée d’informations audio et vidéo imparfaites 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 Communiquer, naviguer, surveiller dans les transports terrestres 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 Fusion adaptée d’informations audio et vidéo imparfaites • 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. Références Aarabi, P., Zaky, S., (2001).-Robust Sound Localization Using Multi-Source Audiovisual Information Fusion, in International Journal of Information Fusion, Vol. 3, No. 2, pp.209-223. Bing, M., (2001) .- Parametric and nonparametric approaches for multisensor data fusion, thèse de doctorat university of Michigan. Actes INRETS n°96 45 Communiquer, naviguer, surveiller dans les transports terrestres Capelle, A.-S., (2003).-Segmentation d’images IRM multi-échos tridimensionnelles pour la détection des tumeurs cérébrales par la théorie de l’évidence, thèse de doctorat de l’Université de Poitiers. 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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 Communiquer, naviguer, surveiller dans les transports terrestres 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 Transmission haut débit entre un autobus et un poste de contrôle 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 Communiquer, naviguer, surveiller dans les transports terrestres 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 Transmission haut débit entre un autobus et un poste de contrôle + 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 Communiquer, naviguer, surveiller dans les transports terrestres 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 Transmission haut débit entre un autobus et un poste de contrôle 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 Communiquer, naviguer, surveiller dans les transports terrestres 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 Transmission haut débit entre un autobus et un poste de contrôle 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 Communiquer, naviguer, surveiller dans les transports terrestres 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 Transmission haut débit entre un autobus et un poste de contrôle 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 Communiquer, naviguer, surveiller dans les transports terrestres 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 Transmission haut débit entre un autobus et un poste de contrôle Références [802.16] Draft amendment to IEEE standard for local and metropolitan area networks – Part 16: Air interface for fixed broadband wireless access systems – Medium acces control modifications and additional physical layer specifications for 2-11 GHz [Alamouti, 98] Alamouti, S., (1998). A simple Transmit Diversity Technique for Wireless Communications, IEEE journal on Selected Areas in Communications, vol. 16, no.8 [Bahl, 74] Bahl, L.R., Coke, J., Jeinek, F.,& Raviv, J., (1947). Optimal decoding of linear codes for minimizing symbol error rate, IEEE Trans. Iform. Theory, vol. IT-20, p 248-287 [Berrou, 93] Berrou, C., Glavieux, A., & Thitimajshima, P., (1993). Near Shannon Limit Error – Correcting coding and decoding : Turbo-Codes, IEEE trans. on Communications [Berrou AD, 93] Berrou, C., Adde, P., Angui, E., & Faudeil, S., (1993). A low complexity soft-output Viterbi decoder architecture, Proc. IEEE Int. Conf. Communications, pp. 737-740 [Chennaoui, 04] Chennaoui, M., Communications haut-débit depuis les trains à grande vitesse, Actes INRETS, Rencontre avec les doctorants du LEOST, 12 Fév. 2004. [Damen, 02] Damen, M.O., Tewfik, A., & Belfiore, J.C., (2002). A construction of a space-time code based on number theory, IEEE Trans. Inform. Theory, vol.48 [EVAS, 03] Proposition de projet déposé au groupe 9 du PREDIT en juin 2003 [Foschini, 98] Foschini, G.J., & Gans, M.J., (1998). On limits of wireless communications in a fading environment when using multiple antennas, Wireless Personal Communications, vol. 6, n°3, pp 311-335 [Foschini, 96] Foschini, G.J., (1996). Layered space-time architecture for wireless communication in a fading environment when using multielement antennas, Bell Labs Technical journal, vol. 1, n°2, pp 41-59 [Gesbert, 03] Gesbert, D., Shafi, M., Shiu, D., Smith, P.J., & Naguib A., (2003). From theory to practice: An overview of MIMO space-time coded wireless systems, IEEE journal on selected areas communications, Vol 21., NO.3, pp 281-302 [Golden, 99] Golden, G.D., Foschini, C.J., Valenzuela, R.A., & Wolnianski, P.W., (1999). Detection Algorithm and Initial Laboratory Results Using V-BLAST Space-Time Communication Architecture, Electronics Letters, Vol. 35, n°1, pp.14-15. [Gransart, 03] Gransart, C., Rioult, J., & Uster, G. (2003), Mobile objects and ground transportation innovative services, Int. Conf. on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications PDPTA'2003, Las-Vegas, USA Actes INRETS n°96 61 Communiquer, naviguer, surveiller dans les transports terrestres [Guguen, 03] Guguen, P. ,(2003). Techniques multi-antennes émission réception – Applications aux réseaux domestiques sans fil, Thèse soutenu à l’INSA-Rennes [Moniak, 03] Moniak, G., (2003). Analyse d’une méthode de protection hiérarchique de séquences vidéos dans une chaîne de transmission MIMO (multi-émetteurs multi-récepteurs), Rapport de D.E.A. INRETS/RE-03-712-FR [Pardonche, 04] Pardonche, J.F., (2004). Systèmes de transmission sans fil multi-émetteurs, multi-récepteurs pour des applications transports. Etude des modèles de canal de propagation. Thèse de l’université des sciences et techniques de Lille. [Tarokh, 98] Tarokh, V., Seshardi, N., & Calderbank, A. R., (1998). .“SpaceTime Codes for High Data Rate Wireless Communications : Performance Criterion and Code Construction, IEEE Trans. Inform. Theory, vol. 44, no.2, pp. 744-765 [Tarokh, 99] Tarokh, V., Jafarkhani, H., & Calderbank, A. R., (1999), SpaceTime Block Codes from Orthogonal Designs, IEEE Transactions on Information Theory, vol. 45, no. 5, pp. 1456-1467 [TESS03] Tatkeu, C., Berbineau, M., (2003). Evaluation théorique et expérimentale de la couverture GSM-GPRS et Globalstar dans l'agglomération Lilloise, présentation comité de pilotage TESS [Yu, 02] Yu, K., Ottersten, B., (2002). Models for MIMO Propagation Channels A Review, Special Issue on Adaptive Antennas and MIMO Systems, Wiley Journal on Wireless Communications and Mobile Computing, Vol. 2, Nr. 7, pp 653-666 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