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La navigation dans les environnements contraints tels que les zones portuaires ou les zones urbainesdenses est souvent exposée au problème du masquage des satellites GPS. Dans ce cas, le recours auxcapteurs proprioceptifs est généralement la solution envisagée pour localiser temporairement le véhiculesur une carte. Cependant, la dérive de ces capteurs met rapidement en défaut le système de navigation.Pour localiser le véhicule, on utilise dans cette thèse, un magnétomètre pour la mesure du cap dans unrepère absolu, un capteur de vitesse et une carte numérique du réseau de routes.Dans ce contexte, le premier apport de ce travail est de proposer la mise en correspondance desmesures de cap avec la carte numérique (map matching) pour localiser le véhicule. La technique proposéefait appel à un filtre particulaire défini dans le domaine circulaire et à un préfiltrage circulairedes mesures de cap. On montre que cette technique est plus performante qu’un algorithme de map matchingtopologique classique et notamment dans le cas problématique d’une jonction de route en Y. Ledeuxième apport de ce travail est de proposer un filtre circulaire multi-modèles CIMM défini dans uncadre bayésien à partir de la distribution circulaire de von Mises. On montre que l’intégration de cettenouvelle approche dans le préfiltrage et l’analyse des mesures de cap permet d’améliorer la robustesse del’estimation de la direction pendant les virages ainsi que d’augmenter la qualité du map matching grâce àune meilleure propagation des particules du filtre sur le réseau de routes. Les performances des méthodesproposées sont évaluées sur des données synthétiques et réelles.

Navigation in constrained areas such as ports or dense urban environments is often exposed to theproblem of non-line-of-sight to GPS satellites. In this case, proprioceptive sensors are generally used totemporarily localize the vehicle on a map. However, the drift of these sensors quickly cause the navigationsystem to fail. To localize the vehicle, a magnetometer is used in this thesis for heading measurementunder an absolute reference together with a velocity sensor and a digital map of the road network.In this context, the first contribution of this work is to provide a matching of the vehicle’s headingwith the digital map (map matching) to localize the vehicle. The proposed technique uses a particle filterdefined in the circular domain and a circular pre-filtering on the heading measurements. It is shown thatthis technique is more efficient than a conventional topological map matching algorithm, particularly inambiguous cases like a Y-shape road junction. The second contribution of this work is to propose a circularmultiple model filter CIMM defined in a Bayesian framwork from the von Mises circular distribution.It is shown that the integration of this new approach in the pre-filtering and analysis of the heading observationsimproves the robustness of the heading’s estimation during cornering and increases the mapmatching’s quality through a better propagation of the particles on…

Advisors/Committee Members: Amami, Benaissa (thesis director), Reboul, Serge (thesis director).

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Ces dernières années se caractérisent par la prolifération des systèmes de vidéo-surveillance et par l’automatisation des traitements que ceux-ci intègrent. Parallèlement, le problème du suivi d’objets est devenu en quelques années un problème récurrent dans de nombreux domaines et notamment en vidéo-surveillance. Dans le cadre de cette thèse, nous proposons une nouvelle méthode de suivi d’objet, basée sur la méthode Ensemble Tracking et intégrant deux améliorations majeures. La première repose sur une séparation de l’espace hétérogène des caractéristiques en un ensemble de sous-espaces homogènes appelés modules et sur l’application, sur chacun d’eux, d’un algorithme basé Ensemble Tracking. La seconde adresse, quant à elle, l’apport d’une solution à la nouvelle problématique de suivi induite par cette séparation des espaces, à savoir la construction d’un filtre particulaire spécifique exploitant une pondération des différents modules utilisés afin d’estimer à la fois, pour chaque image de la séquence, la position et les dimensions de l’objet suivi, ainsi que la combinaison linéaire des différentes décisions modulaires conduisant à l’observation la plus discriminante. Les différents résultats que nous présentons illustrent le bon fonctionnement global et individuel de l’ensemble des propriétés spécifiques de la méthode et permettent de comparer son efficacité à celle de plusieurs algorithmes de suivi de référence. De plus, l’ensemble des travaux a fait l’objet d’un développement industriel sur les consoles de traitement de la société partenaire. En conclusion de ces travaux, nous présentons les perspectives que laissent entrevoir ces développements originaux, notamment en exploitant les possibilités offertes par la modularité de l’algorithme ou encore en rendant dynamique le choix des modules utilisés en fonction de l’efficacité de chacun dans une situation donnée.

Recent years have been characterized by the overgrowth of video-surveillance systems and by automation of treatments they integrate. At the same time, object tracking has become, within years, a recurring problem in many domains and particularly in video-surveillance. In this dissertation, we propose a new object tracking method, based on the Ensemble Tracking method and integrating two main improvements. The first one lies on the separation of the heterogeneous feature space into a set of homogenous sub-spaces called modules and on the application, on each of them, of an Ensemble Tracking-based algorithm. The second one deals with the new tracking problem induced by this separation by building a specific particle filter. This filter weights each used module in order to estimate, for each frame in the sequence, both position and dimensions of the tracked object and the linear combination of modular decisions leading to the most discriminative observation. The results we present illustrate the global and individual efficiency of all the specific properties of our method and allow comparing this efficiency with the one of several reference tracking…

Advisors/Committee Members: Barra, Vincent (thesis director), Tilmant, Christophe (thesis director).

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Cette thèse porte sur l'application des techniques de filtrage statistiques au radar passif. L'objectif de cette thèse est d'adapter les méthodes à somme de gaussiennes et les méthodes particulaires pour la détection et/ou la poursuite dans un contexte multi-cible. Nous nous intéressons aux problématiques liées à des cibles fortement manoeuvrantes à rapport signal sur bruit pouvant être très faible. En guise d'application, la radio FM et la télévision numérique DVB-T seront exploitées comme sources d'opportunité par le système de localisation passive. Dans un premier temps, cette thèse récapitule l'état de l'art dans le domaine du radar passif, du filtrage statistique et des approches conventionnelles de pistage radar à base de données seuillées. Dans un deuxième temps, cette thèse explore l'apport du filtrage particulaire en radar passif. Avec une modélisation convenable du problème de poursuite d'une cible sous la forme d'un système dynamique non-linéaire, nous montrons comment le filtrage particulaire, appliqué sur les sorties bruitées (non-seuillées) du corrélateur, améliore les performances en terme de poursuite par rapport aux approches conventionnelles. Une extension au cas multi-cible est également traitée. L'ingrédient essentiel de l'algorithme proposé est l'intégration d'un système de synchronisation de l'instant d'échantillonnage du corrélateur (et le cas échéant de la fréquence de corrélation) qui permet à l'algorithme particulaire de compenser automatiquement la dynamique des cibles. Dans un troisième temps, nous exposons un nouveau système de détection/poursuite multi cible basé sur le filtrage bayésien avec la méthodologie "track-before-detect". Ce système est implémenté par une approximation à base de somme de gaussiennes ou une approximation à base de filtrage particulaire. Nous proposons également une technique d'annulation successive d'interférence qui permet de gérer la présence de lobes secondaires importants. Des simulations utilisant un signal radio FM, ont permis de confirmer le potentiel du système de détection/poursuite proposé.

The subject of this thesis is the application of statistical filtering techniques to passive radar. The objective of this thesis is to adapt Gaussian sum filtering and particle filtering methods to the detection and/or tracking in a multi-target context. Highly manoeuvring targets, at potentially very low signal-to-noise ratios, will be of particular interest. As an application, FM radio and terrestrial digital video broadcasting (DVB-T) will be exploited as illuminators of opportunity by the passive localization system. First, this thesis recapitulates the state-of-the-art in the domain of passive radar, statistical filtering and conventional radar tracking approaches based on the thresholded data. Second, this thesis explores the benefits of particle filtering in passive radar. With an appropriate modeling of the problem of target tracking as a non-linear dynamical system, we show how particle filtering, fed with the noisy unthresholded matched filter outputs,…

Advisors/Committee Members: Salut, Gérard (thesis director).

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Les modèles de chaînes de Markov cachées ou plus généralement ceux de Feynman-Kac sont aujourd'hui très largement utilisés. Ils permettent de modéliser une grande diversité de séries temporelles (en finance, biologie, traitement du signal, ...) La complexité croissante de ces modèles a conduit au développement d'approximations via différentes méthodes de Monte-Carlo, dont le Markov Chain Monte-Carlo (MCMC) et le Sequential Monte-Carlo (SMC). Les méthodes de SMC appliquées au filtrage et au lissage particulaires font l'objet de cette thèse. Elles consistent à approcher la loi d'intérêt à l'aide d'une population de particules définies séquentiellement. Différents algorithmes ont déjà été développés et étudiés dans la littérature. Nous raffinons certains de ces résultats dans le cas du Forward Filtering Backward Smoothing et du Forward Filtering Backward Simulation grâce à des inégalités de déviation exponentielle et à des contrôles non asymptotiques de l'erreur moyenne. Nous proposons également un nouvel algorithme de lissage consistant à améliorer une population de particules par des itérations MCMC, et permettant d'estimer la variance de l'estimateur sans aucune autre simulation. Une partie du travail présenté dans cette thèse concerne également les possibilités de mise en parallèle du calcul des estimateurs particulaires. Nous proposons ainsi différentes interactions entre plusieurs populations de particules. Enfin nous illustrons l'utilisation des chaînes de Markov cachées dans la modélisation de données financières en développant un algorithme utilisant l'Expectation-Maximization pour calibrer les paramètres du modèle exponentiel d'Ornstein-Uhlenbeck multi-échelles

Hidden Markov chain models or more generally Feynman-Kac models are now widely used. They allow the modelling of a variety of time series (in finance, biology, signal processing, ...) Their increasing complexity gave birth to approximations using Monte-Carlo methods, among which Markov Chain Monte-Carlo (MCMC) and Sequential Monte-Carlo (SMC). SMC methods applied to particle filtering and smoothing are dealt with in this thesis. These methods consist in approximating the law of interest through a particle population sequentially defined. Different algorithms have already been developed and studied in the literature. We make some of these results more precise in the particular of the Forward Filtering Backward Smoothing and Forward Filtering Backward Simulation by showing exponential deviation inequalities and by giving non-asymptotic upper bounds to the mean error. We also introduce a new smoothing algorithm improving a particle population through MCMC iterations and allowing to estimate the estimator variance without further simulation. Part of the work presented in this thesis is devoted to the parallel computing of particle estimators. We study different interaction schemes between several particle populations. Finally, we also illustrate the use of hidden Markov chains in the modelling of financial data through an algorithm using…

Advisors/Committee Members: Douc, Randal (thesis director).

▼ Le volume des données disponibles permettant de décrire l’environnement, en particulier l’atmosphère et les océans, s’est accru à un rythme exponentiel. Ces données regroupent des observations et des sorties de modèles numériques. Les observations (satellite, in situ, etc.) sont généralement précises mais sujettes à des erreurs de mesure et disponibles avec un échantillonnage spatio-temporel irrégulier qui rend leur exploitation directe difficile. L’amélioration de la compréhension des processus physiques associée à la plus grande capacité des ordinateurs ont permis des avancées importantes dans la qualité des modèles numériques. Les solutions obtenues ne sont cependant pas encore de qualité suffisante pour certaines applications et ces méthodes demeurent lourdes à mettre en œuvre. Filtrage et lissage (les méthodes d’assimilation de données séquentielles en pratique) sont développés pour abonder ces problèmes. Ils sont généralement formalisées sous la forme d’un modèle espace-état, dans lequel on distingue le modèle dynamique qui décrit l’évolution du processus physique (état), et le modèle d’observation qui décrit le lien entre le processus physique et les observations disponibles. Dans cette thèse, nous abordons trois problèmes liés à l’inférence statistique pour les modèles espace-états: reconstruction de l’état, estimation des paramètres et remplacement du modèle dynamique par un émulateur construit à partir de données. Pour le premier problème, nous introduirons tout d’abord un algorithme de lissage original qui combine les algorithmes Conditional Particle Filter (CPF) et Backward Simulation (BS). Cet algorithme CPF-BS permet une exploration efficace de l’état de la variable physique, en raffinant séquentiellement l’exploration autour des trajectoires qui respectent le mieux les contraintes du modèle dynamique et des observations. Nous montrerons sur plusieurs modèles jouets que, à temps de calcul égal, l’algorithme CPF-BS donne de meilleurs résultats que les autres CPF et l’algorithme EnKS stochastique qui est couramment utilisé dans les applications opérationnelles. Nous aborderons ensuite le problème de l’estimation des paramètres inconnus dans les modèles espace-état. L’algorithme le plus usuel en statistique pour estimer les paramètres d’un modèle espace-état est l’algorithme EM qui permet de calculer itérativement une approximation numérique des estimateurs du maximum de vraisemblance. Nous montrerons que les algorithmes EM et CPF-BS peuvent être combinés efficacement pour estimer les paramètres d’un modèle jouet. Pour certaines applications, le modèle dynamique est inconnu ou très coûteux à résoudre numériquement mais des observations ou des simulations sont disponibles. Il est alors possible de reconstruire l’état conditionnellement aux observations en utilisant des algorithmes de filtrage/lissage dans lesquels le modèle dynamique est remplacé par un émulateur statistique construit à partir des observations. Nous montrerons que les algorithmes EM et CPF-BS peuvent être adaptés dans ce cadre et permettent… Advisors/Committee Members: Monbet, Valérie (thesis director), Ailliot, Pierre (thesis director).

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Les travaux réalisés dans le cadre de cette thèse visent à décrire une approche Lagrangienne de caractérisation de flux d’air par suivi de particules, nous avons implémenté un système de caméras synchronisées pour l’acquisition des images de bulles de savon remplies à l’hélium. L’approche développée pour le calcul des trajectoires des particules est basée sur une méthode multi-échelle de détection de points intérêt et de reconstruction 3D. Le système permet ainsi de réaliser un suivi tridimensionnel et fournir une description des flux d’air présents dans une pièce à grande échelle.

In this thesis, we describe an approach for Lagrangian characterizing of airflows using particle tracking velocimetry, a camera system was implemented here and Helium filled bubbles images were acquired in a synchronized way. We developed a new system for particle trajectories calculation based on a multi-scale image processing technique and well-known 3D reconstruction methods. Our system allows tracking particles in 3D space and providing yet a global description of airflows in large-scale environment.The application is supposed to improve the optimization of ventilation in building rooms in order to reduce energy consumption by optimal positioning and shaping of air diffusers. A major constraint here is to preserve human comfort

Advisors/Committee Members: Toscano, Rosario (thesis director), Lozano, Vincent (thesis director).

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La navigation inertielle grâce aux capteurs intégrés dans les smartphones permet d’assurer une géolocalisation continue même en absence de signal GNSS. Ces capteurs bas coût délivrent néanmoins des mesures bruitées qui engendrent une dérive de la trajectoire. La technique PDR qui est une technique de navigation inertielle par détection de pas souffre de deux limites principales. La première est l’estimation de la longueur de pas car cette dernière dépend des caractéristiques physiques de chaque utilisateur, et la seconde est le résultat d’une dérive angulaire combinée avec un biais lié au portage du capteur à la main. Dans le contexte du projet HAPPYHAND, ce travail s’intéresse à l’exploitation de la carte pour corriger ces différentes erreurs. Un réseau de navigation topologique est exploité pour corriger à la fois les erreurs angulaires et calibrer le modèle de longueur de pas. Ce modèle est ensuite augmenté par un processus de mise à jour de position par détection de points d’intérêt.

Smartphone navigation using the low-cost embedded sensors in off the shelf smartphones can provide a continuous solution in GNSS-denied environments. The most widely adopted approach is Pedestrian Dead Reckoning (PDR) that uses acceleration and angular velocity to estimate the user’s position. Yet, consumer grade sensors deliver noisy measurements that may result into a drift in the estimated trajectory. One major challenge is to estimate accurately step length information since it depends on physiological features that are specific to each user. In addition, angular biases are more likely to be introduced in the orientation estimation process with handheld devices. This is mainly due to the high degree of freedom of hand motion. In the context of a national project called HAPPYHAND, the main goal of this work is to exploit map information as far as possible in order to mitigate the previous inherent limitations to the PDR approach. First, a topological network extracted from the map is proposed in order to correct the angular errors and calibrate the step length model. Second, context awareness is adopted in order to provide regular and frequent position updates thanks to a point of interest online detection scheme.

Advisors/Committee Members: Renaudin, Valérie (thesis director).

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Cette thèse s’intéresse au problème de l’inférence bayésienne dans les modèles probabilistes dynamiques. Plus précisément nous nous focalisons sur les méthodes de Monte Carlo pour l’intégration. Nous revisitons tout d’abord le mécanisme d’échantillonnage d’importance avec rééchantillonnage, puis son extension au cadre dynamique connue sous le nom de filtrage particulaire, pour enfin conclure nos travaux par une application à la poursuite multi-cibles.En premier lieu nous partons du problème de l’estimation d’un moment suivant une loi de probabilité, connue à une constante près, par une méthode de Monte Carlo. Tout d’abord,nous proposons un nouvel estimateur apparenté à l’estimateur d’échantillonnage d’importance normalisé mais utilisant deux lois de proposition différentes au lieu d’une seule. Ensuite,nous revisitons le mécanisme d’échantillonnage d’importance avec rééchantillonnage dans son ensemble afin de produire des tirages Monte Carlo indépendants, contrairement au mécanisme usuel, et nous construisons ainsi deux nouveaux estimateurs.Dans un second temps nous nous intéressons à l’aspect dynamique lié au problème d’inférence bayésienne séquentielle. Nous adaptons alors dans ce contexte notre nouvelle technique de rééchantillonnage indépendant développée précédemment dans un cadre statique.Ceci produit le mécanisme de filtrage particulaire avec rééchantillonnage indépendant, que nous interprétons comme cas particulier de filtrage particulaire auxiliaire. En raison du coût supplémentaire en tirages requis par cette technique, nous proposons ensuite une procédure de rééchantillonnage semi-indépendant permettant de le contrôler.En dernier lieu, nous considérons une application de poursuite multi-cibles dans un réseau de capteurs utilisant un nouveau modèle bayésien, et analysons empiriquement les résultats donnés dans cette application par notre nouvel algorithme de filtrage particulaire ainsi qu’un algorithme de Monte Carlo par Chaînes de Markov séquentiel

This thesis deals with integration calculus in the context of Bayesian inference and Bayesian statistical filtering. More precisely, we focus on Monte Carlo integration methods. We first revisit the importance sampling with resampling mechanism, then its extension to the dynamic setting known as particle filtering, and finally conclude our work with a multi-target tracking application. Firstly, we consider the problem of estimating some moment of a probability density, known up to a constant, via Monte Carlo methodology. We start by proposing a new estimator affiliated with the normalized importance sampling estimator but using two proposition densities rather than a single one. We then revisit the importance sampling with resampling mechanism as a whole in order to produce Monte Carlo samples that are independent, contrary to the classical mechanism, which enables us to develop two new estimators. Secondly, we consider the dynamic aspect in the framework of sequential Bayesian inference. We thus adapt to this framework our new independent resampling…

Advisors/Committee Members: Desbouvries, François (thesis director).

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Cette thèse est consacrée au problème d'estimation bayésienne pour le filtrage statistique, dont l'objectif est d'estimer récursivement des états inconnus à partir d'un historique d'observations, dans un modèle stochastique donné. Les modèles stochastiques considérés incluent principalement deux grandes classes de modèles : les modèles de Markov cachés et les modèles de Markov à sauts conditionnellement markoviens. Ici, le problème est abordé sous sa forme générale dans la mesure où nous considérons le problème du filtrage mono- et multi objet(s), ce dernier étant abordé sous l'angle de la théorie des ensembles statistiques finis et du filtre « Probability Hypothesis Density ». Tout d'abord, nous nous intéressons à l'importante classe d'approximations que constituent les algorithmes de Monte Carlo séquentiel, qui incluent les algorithmes d'échantillonnage d'importance séquentiel et de filtrage particulaire auxiliaire. Les boucles de propagation mises en jeux dans ces algorithmes sont étudiées et des algorithmes alternatifs sont proposés. Les algorithmes de filtrage particulaire dits « localement optimaux », c'est à dire les algorithmes d'échantillonnage d'importance avec densité d'importance conditionnelle optimale et de filtrage particulaire auxiliaire pleinement adapté sont comparés statistiquement, en fonction des paramètres du modèle donné. Ensuite, les méthodes de réduction de variance basées sur le théorème de Rao-Blackwell sont exploitées dans le contexte du filtrage mono- et multi-objet(s) Ces méthodes, utilisées principalement en filtrage mono-objet lorsque la dimension du vecteur d'état à estimer est grande, sont dans un premier temps étendues pour les approximations Monte Carlo du filtre Probability Hypothesis Density. D'autre part, des méthodes de réduction de variance alternatives sont proposées : bien que toujours basées sur le théorème de Rao-Blackwell, elles ne se focalisent plus sur le caractère spatial du problème mais plutôt sur son caractère temporel. Enfin, nous abordons l'extension des modèles probabilistes classiquement utilisés. Nous rappelons tout d'abord les modèles de Markov couple et triplet dont l'intérêt est illustré à travers plusieurs exemples pratiques. Ensuite, nous traitons le problème de filtrage multi-objets, dans le contexte des ensembles statistiques finis, pour ces modèles. De plus, les propriétés statistiques plus générales des modèles triplet sont exploitées afin d'obtenir de nouvelles approximations de l'estimateur bayésien optimal (au sens de l'erreur quadratique moyenne) dans les modèles à sauts classiquement utilisés; ces approximations peuvent produire des estimateurs de performances comparables à celles des approximations particulaires, mais ont l'avantage d'être moins coûteuses sur le plan calculatoire

This thesis focuses on the Bayesian estimation problem for statistical filtering which consists in estimating hidden states from an historic of observations over time in a given stochastic model. The considered models include the popular Hidden Markov Chain models and…

Advisors/Committee Members: Desbouvries, François (thesis director).

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De nombreuses solutions sont développées pour diminuer l'influence des multitrajets sur la précision et la disponibilité des systèmes GNSS. L'intégration de capteurs supplémentaires dans le système de localisation est l'une des solutions permettant de compenser notamment l'absence de données satellitaires. Un tel système est certes d'une bonne précision mais sa complexité et son coût limitent un usage très répandu.Cette thèse propose une approche algorithmique destinée à améliorer la précision des systèmes GNSS en milieu urbain. L'étude se base sur l'utilisation des signaux GNSS uniquement et une connaissance de l'environnement proche du récepteur à partir d'un modèle 3D du lieu de navigation.La méthode présentée intervient à l'étape de filtrage du signal reçu par le récepteur GNSS. Elle exploite les techniques de filtrage statistique de type Monte Carlo Séquentiels appelées filtre particulaire. L'erreur de position en milieu urbain est liée à l'état de réception des signaux satellitaires (bloqué, direct ou réfléchi). C'est pourquoi une information sur l'environnement du récepteur doit être prise en compte. La thèse propose également un nouveau modèle d'erreurs de pseudodistance qui permet de considérer les conditions de réception du signal dans le calcul de la position.Dans un premier temps, l'état de réception de chaque satellite reçu est supposé connu dans le filtre particulaire. Une chaîne de Markov, valable pour une trajectoire connue du mobile, est préalablement définie pour déduire les états successifs de réception des satellites. Par la suite, on utilise une distribution de Dirichlet pour estimer les états de réception des satellites

Most of the GNSS-based transport applications are employed in dense urban areas. One of the reasons of bad position accuracy in urban area is the obstacle's presence (building and trees). Many solutions are developed to decrease the multipath impact on accuracy and availability of GNSS systems. Integration of supplementary sensors into the localisation system is one of the solutions used to supply a lack of GNSS data. Such systems offer good accuracy but increase complexity and cost, which becomes inappropriate to equip a large fleet of vehicles.This thesis proposes an algorithmic approach to enhance the position accuracy in urban environment. The study is based on GNSS signals only and knowledge of the close reception environment with a 3D model of the navigation area.The method impacts the signal filtering step of the process. The filtering process is based on Sequential Monte Carlo methods called particle filter. As the position error in urban area is related to the satellite reception state (blocked, direct or reflected), information of the receiver environment is taken into account. A pseudorange error model is also proposed to fit satellite reception conditions. In a first work, the reception state of each satellite is assumed to be known. A Markov chain is defined for a known trajectory of the vehicle and is used to determine the successive reception states of each…

Advisors/Committee Members: Duflos, Emmanuel (thesis director), Marais, Juliette (thesis director).

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Les GNSS sont désormais largement présents dans le domaine des transports. Actuellement, la communauté scientifique désire développer des applications nécessitant une grande précision, disponibilité et intégrité.Ces systèmes offrent un service de position continu. Les performances sont définies par les paramètres du système mais également par l’environnement de propagation dans lequel se propagent les signaux. Les caractéristiques de propagation dans l’atmosphère sont connues. En revanche, il est plus difficile de prévoir l’impact de l’environnement proche de l’antenne, composé d’obstacles urbains. L’axe poursuivit par le LEOST et le LAGIS consiste à appréhender l’environnement et à utiliser cette information en complément de l’information GNSS. Cette approche vise à réduire le nombre de capteurs et ainsi la complexité du système et son coût. Les travaux de recherche menés dans le cadre de cette thèse permettent principalement de proposer des modélisations d'erreur de pseudodistances et des modélisations de l'état de réception encore plus réalistes. Après une étape de caractérisation de l’erreur, plusieurs modèles d’erreur de pseudodistance sont proposés. Ces modèles sont le mélange fini de gaussiennes et le mélange de processus de Dirichlet. Les paramètres du modèle sont estimés conjointement au vecteur d’état contenant la position grâce à une solution de filtrage adaptée comme le filtre particulaire Rao-Blackwellisé. L’évolution du modèle de bruit permet de s'adapter à l’environnement et donc de fournir une localisation plus précise. Les différentes étapes des travaux réalisés dans cette thèse ont été testées et validées sur données de simulation et réelles.

Today, the GNSS are largely present in the transport field. Currently, the scientific community aims to develop transport applications with a high accuracy, availability and integrity. These systems offer a continuous positioning service. Performances are defined by the system parameters but also by signal environment propagation. The atmosphere propagation characteristics are well known. However, it is more difficult to anticipate and analyze the impact of the propagation environment close to the antenna which can be composed, for instance, of urban obstacles or vegetation.Since several years, the LEOST and the LAGIS research axes are driven by the understanding of the propagation environment and its use as supplementary information to help the GNSS receiver to be more pertinent. This approach aims to reduce the number of sensors in the localisation system, and consequently reduces its complexity and cost. The work performed in this thesis is devoted to provide more realistic pseudorange error models and reception channel model. After, a step of observation error characterization, several pseudorange error models have been proposed. These models are the finite gaussian mixture model and the Dirichlet process mixture. The model parameters are then estimated jointly with the state vector containing position by using adapted filtering solution like the…

Advisors/Committee Members: Duflos, Emmanuel (thesis director), Marais, Juliette (thesis director).

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Dans un nombre croissant d'applications, les perturbations rencontrées s'éloignent fortement des modèles classiques qui les modélisent par une gaussienne ou un mélange de gaussiennes. C'est en particulier le cas des bruits impulsifs que nous rencontrons dans plusieurs domaines, notamment celui des télécommunications. Dans ce cas, une modélisation mieux adaptée peut reposer sur les distributions alpha-stables. C'est dans ce cadre que s'inscrit le travail de cette thèse dont l'objectif est de concevoir de nouvelles méthodes robustes pour l'estimation conjointe état-bruit dans des environnements impulsifs. L'inférence est réalisée dans un cadre bayésien en utilisant les méthodes de Monte Carlo séquentielles. Dans un premier temps, cette problématique a été abordée dans le contexte des systèmes de transmission OFDM en supposant que les distorsions du canal sont modélisées par des distributions alpha-stables symétriques. Un algorithme de Monte Carlo séquentiel a été proposé pour l'estimation conjointe des symboles OFDM émis et des paramètres du bruit α-stable. Ensuite, cette problématique a été abordée dans un cadre applicatif plus large, celui des systèmes non linéaires. Une approche bayésienne non paramétrique fondée sur la modélisation du bruit alpha-stable par des mélanges de processus de Dirichlet a été proposée. Des filtres particulaires basés sur des densités d'importance efficaces sont développés pour l'estimation conjointe du signal et des densités de probabilité des bruits

In signal processing literature, noise's sources are often assumed to be Gaussian. However, in many fields the conventional Gaussian noise assumption is inadequate and can lead to the loss of resolution and/or accuracy. This is particularly the case of noise that exhibits impulsive nature. The latter is found in several areas, especially telecommunications. α-stable distributions are suitable for modeling this type of noise. In this context, the main focus of this thesis is to propose novel methods for the joint estimation of the state and the noise in impulsive environments. Inference is performed within a Bayesian framework using sequential Monte Carlo methods. First, this issue has been addressed within an OFDM transmission link assuming a symmetric alpha-stable model for channel distortions. For this purpose, a particle filter is proposed to include the joint estimation of the transmitted OFDM symbols and the noise parameters. Then, this problem has been tackled in the more general context of nonlinear dynamic systems. A flexible Bayesian nonparametric model based on Dirichlet Process Mixtures is introduced to model the alpha-stable noise. Moreover, sequential Monte Carlo filters based on efficient importance densities are implemented to perform the joint estimation of the state and the unknown measurement noise density

Advisors/Committee Members: Duflos, Emmanuel (thesis director), Vanheeghe, Philippe (thesis director).

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L'oculométrie est un ensemble de techniques dédié à enregistrer et analyser les mouvements oculaires. Dans cette thèse, je présente l'étude, la conception et la mise en œuvre d'un système oculométrique numérique, non-intrusif permettant d'analyser les mouvements oculaires en temps réel avec une webcam à distance et sans lumière infra-rouge. Dans le cadre de la réalisation, le système oculométrique proposé se compose de quatre modules: l'extraction des caractéristiques, la détection et le suivi des yeux, l'analyse de la variété des mouvements des yeux à partir des images et l'estimation du regard par l'apprentissage. Nos contributions reposent sur le développement des méthodes autour de ces quatre modules: la première réalise une méthode hybride pour détecter et suivre les yeux en temps réel à partir des techniques du filtre particulaire, du modèle à formes actives et des cartes des yeux (EyeMap); la seconde réalise l'extraction des caractéristiques à partir de l'image des yeux en utilisant les techniques des motifs binaires locaux; la troisième méthode classifie les mouvements oculaires selon la variété générée par le Laplacian Eigenmaps et forme un ensemble de données d'apprentissage; enfin, la quatrième méthode calcul la position du regard à partir de cet ensemble d'apprentissage. Nous proposons également deux méthodes d'estimation:une méthode de la régression par le processus gaussien et un apprentissage semi-supervisé et une méthode de la catégorisation par la classification spectrale (spectral clustering). Il en résulte un système complet, générique et économique pour les applications diverses dans le domaine de l'oculométrie.

Gaze tracker offers a powerful tool for diverse study fields, in particular eye movement analysis. In this thesis, we present a new appearance-based real-time gaze tracking system with only a remote webcam and without infra-red illumination. Our proposed gaze tracking model has four components: eye localization, eye feature extraction, eye manifold learning and gaze estimation. Our research focuses on the development of methods on each component of the system. Firstly, we propose a hybrid method to localize in real time the eye region in the frames captured by the webcam. The eye can be detected by Active Shape Model and EyeMap in the first frame where eye occurs. Then the eye can be tracked through a stochastic method, particle filter. Secondly, we employ the Center-Symmetric Local Binary Patterns for the detected eye region, which has been divided into blocs, in order to get the eye features. Thirdly, we introduce manifold learning technique, such as Laplacian Eigen-maps, to learn different eye movements by a set of eye images collected. This unsupervised learning helps to construct an automatic and correct calibration phase. In the end, as for the gaze estimation, we propose two models: a semi-supervised Gaussian Process Regression prediction model to estimate the coordinates of eye direction; and a prediction model by spectral clustering to classify different eye movements. Our…

Advisors/Committee Members: Jouen, François (thesis director).

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Les travaux présentés dans ce mémoire concernent le développement de méthodes de pronostic à base de modèles. Le pronostic à base de modèles a pour but d'estimer le temps qu'il reste avant qu'un système ne soit défaillant, à partir d'un modèle physique de la dégradation du système. Ce temps de vie restant est appelé durée de résiduelle (RUL) du système.Le pronostic à base de modèle est composé de deux étapes principales : (i) estimation de l'état actuel de la dégradation et (ii) prédiction de l'état futur de la dégradation. La première étape, qui est une étape de filtrage, est réalisée à partir du modèle et des mesures disponibles. La seconde étape consiste à faire de la propagation d'incertitudes. Le principal enjeu du pronostic concerne la prise en compte des différentes sources d'incertitude pour obtenir une mesure de l'incertitude associée à la RUL prédite. Les principales sources d'incertitude sont les incertitudes de modèle, les incertitudes de mesures et les incertitudes liées aux futures conditions d'opération du système. Afin de gérer ces incertitudes et les intégrer au pronostic, des méthodes probabilistes ainsi que des méthodes ensemblistes ont été développées dans cette thèse.Dans un premier temps, un filtre de Kalman étendu ainsi qu'un filtre particulaire sont appliqués au pronostic de propagation de fissure, en utilisant la loi de Paris et des données synthétiques. Puis, une méthode combinant un filtre particulaire et un algorithme de détection (algorithme des sommes cumulatives) a été développée puis appliquée au pronostic de propagation de fissure dans un matériau composite soumis à un chargement variable. Cette fois, en plus des incertitudes de modèle et de mesures, les incertitudes liées aux futures conditions d'opération du système ont aussi été considérées. De plus, des données réelles ont été utilisées. Ensuite, deux méthodes de pronostic sont développées dans un cadre ensembliste où les erreurs sont considérées comme étant bornées. Elles utilisent notamment des méthodes d'inversion ensembliste et un observateur par intervalles pour des systèmes linéaires à temps discret. Enfin, l'application d'une méthode issue du domaine de l'analyse de fiabilité des systèmes au pronostic à base de modèles est présentée. Il s'agit de la méthode Inverse First-Order Reliability Method (Inverse FORM).Pour chaque méthode développée, des métriques d'évaluation de performance sont calculées dans le but de comparer leur efficacité. Il s'agit de l'exactitude, la précision et l'opportunité.

In this manuscript, contributions to the development of methods for on-line model-based prognosis are presented. Model-based prognosis aims at predicting the time before the monitored system reaches a failure state, using a physics-based model of the degradation. This time before failure is called the remaining useful life (RUL) of the system.Model-based prognosis is divided in two main steps: (i) current degradation state estimation and (ii) future degradation state prediction to predict the RUL. The first step, which consists in…

Advisors/Committee Members: Raissi, Tarek (thesis director).

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La poursuite multi-cibles a pour objet le suivi d’un ensemble de cibles mobiles à partir de données obtenues séquentiellement. Ce problème est particulièrement complexe du fait du nombre inconnu et variable de cibles, de la présence de bruit de mesure, de fausses alarmes, d’incertitude de détection et d’incertitude dans l’association de données. Les filtres PHD (Probability Hypothesis Density) constituent une nouvelle gamme de filtres adaptés à cette problématique. Ces techniques se distinguent des méthodes classiques (MHT, JPDAF, particulaire) par la modélisation de l’ensemble des cibles comme un ensemble fini aléatoire et par l’utilisation des moments de sa densité de probabilité. Dans la première partie, on s’intéresse principalement à la problématique de l’application des filtres PHD pour le filtrage multi-cibles maritime et aérien dans des scénarios réalistes et à l’étude des propriétés numériques de ces algorithmes. Dans la seconde partie, nous nous intéressons à l’étude théorique des processus de branchement liés aux équations du filtrage multi-cibles avec l’analyse des propriétés de stabilité et le comportement en temps long des semi-groupes d’intensités de branchements spatiaux. Ensuite, nous analysons les propriétés de stabilité exponentielle d’une classe d’équations à valeurs mesures que l’on rencontre dans le filtrage non-linéaire multi-cibles. Cette analyse s’applique notamment aux méthodes de type Monte Carlo séquentielles et aux algorithmes particulaires dans le cadre des filtres de Bernoulli et des filtres PHD.

The problem of multiple-object tracking consists in the recursive estimation ofthe state of several targets by using the information coming from an observation process. The objective of this thesis is to study the spatial branching processes andthe measure-valued systems arising in multi-object tracking. We focus on a class of filters called Probability Hypothesis Density (PHD) filters by first analyzing theirperformance on simulated scenarii and then by studying their properties of stabilityand convergence. The thesis is organized in two parts: the first part overviewsthe techniques proposed in the literature and introduces the Probability Hypothesis Density filter as a tractable approximation to the full multi-target Bayes filterbased on the Random Finite Sets formulation. A series of contributions concerning the numerical implementation of PHD filters are proposed as well as the analysis of their performance on realistic scenarios.The second part focuses on the theoretical aspects of the PHD recursion in the context of spatial branching processes. We establish the expression of the conditional distribution of a latent Poisson point process given an observation process and propose an alternative derivation of the PHD filter based on this result. Stability properties, long time behavior as well as the uniform convergence of a general class of stochastic filtering algorithms are discussed. Schemes to approximate the measure valued equations arising in nonlinear multi-target filtering are…

Advisors/Committee Members: Del Moral, Pierre (thesis director), Caron, François (thesis director).