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LI Zhong Yang

Suivi de multi-modulations non linéaires pour la surveillance

 

Directeur de thèse :     Nadine MARTIN

Co-encadrant :     Michelle VIEIRA

École doctorale : Electronique, electrotechnique, automatique, traitement du signal (eeats)

Spécialité : Signal, image, parole, télécoms

Structure de rattachement : Université de Grenoble

Établissement d'origine : Southeast University - Chine

Financement(s) : bourse attribuée par un gouvernement étranger ; contrat à durée déterminée

 

Date d'entrée en thèse : 01/01/2010

Date de soutenance : 09/07/2013

 

Composition du jury :
Corinne MAILHES, PR à INP-ENSEEIHT de Toulouse, Rapporteur
Pascal LARZABAL, PR à l''Université Paris Sud, Rapporteur
Philippe GUEGUEN, DR CNRS, Examinateur
Laurent SIMON, PR de l''Université du Maine, Examinateur
Nadine MARTIN, DR CNRS, Directeur de la thèse

 

Résumé : Cette thèse propose une nouvelle méthode pour modéliser les fonctions non linéaires de modulations d'amplitude et de fréquence de signaux multicomposantes non stationnaires de durée longue. L'idée de cette méthode est de décomposer le signal en plusieurs segments courts et d'effectuer une modélisation locale des modulations sur les segments. Pour initialiser cette méthode, nous avons conçu une étape d'initialisation qui peut être considéré indépendamment comme un estimateur non paramétrique des fonctions de modulations. Avec un tel algorithme d'initialisation, le nombre de composantes, les modulations d'amplitude et de fréquence de chaque composante ainsi que les morts et naissances des composantes sont estimés. À partir d'une représentation temps-fréquence non paramétrique, l'algorithme d'initialisation permet de détecter les pics à chaque trame temporelle puis de connecter les pics détectés en utilisant une technique originale de suivi temporel. Cette technique de suivi est un nouveau classificateur pic-composante permettant de décider automatiquement l'association pic-composante à l'aide d'une matrice de convergence totale et d'un critère d'acceptation stochastique. Ces deux aspects sont les nouveautés majeures de l'algorithme d'initialisation. Suite à cette initialisation, la méthode estime les fonctions de modulations sur la durée totale du signal par l'enchainement des étapes de segmentation, modélisation et fusion. Le problème d'estimation des fonctions de modulations est donc décomposé dans des segments courts, où les modèles locaux sont applicables. Sur chaque segment, l'estimation des paramètres du modèle conduit à un problème du maximum de vraisemblance qui est résolu par un recuit simulé. Les fonctions de modulations obtenues localement sont connectées dans l'étape de fusion, qui supprime les discontinuités de ces fonctions et produit le résultat final d'estimation. De cette façon, la méthode proposée a réalisé la modélisation précise des morts et naissances des composantes. Les résultats sur des signaux réels et simulés ont illustré les bonnes performances et l'adaptabilité de la méthode proposée dans des contextes d'application très différents.


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