Nouvelles méthodes et architectures pour les récepteurs GNSS de haute sensibilité hybrides pour les environnements contraints
Notice bibliographique
Résumé
Les systèmes de navigation par satellites GNSS ne cessent d’évoluer et ils sont déjà utilisés dans de nombreuses applications. Avec la venue des nouveaux systèmes Galileo et BeiDou ainsi que la modernisation des systèmes GPS et GLONASS, de nouveaux satellites ainsi que de nombreuses nouvelles fréquences et de nouveaux signaux feront leur apparition dans les prochaines années et qui vont encore ouvrir la porte à d’innombrables nouvelles applications. L’évolution rapide de la téléphonie mobile nécessite une meilleure exploitation des systèmes de navigation et de positionnement dans les environnements urbains.Jusqu'à maintenant, les signaux de navigation GPS ne peuvent pas être bien captés dans les environnements urbains. Les niveaux des signaux y sont très faibles et il est presque impossible d’acquérir et de poursuivre les signaux de façon autonome à cause de l'importance des obstacles. De plus, le positionnement à l’intérieur et dans les environnements urbains sont aussi soumis aux problèmes de multi-trajets, de masquage, d’interférences et de brouillages. Dans ces conditions, il faut pouvoir traiter des signaux très dégradés ou très courts qui ne permettent pas au récepteur d’effectuer le processus de poursuite. Ainsi, cela nous conduit à la nécessité de repenser l'architecture du récepteur GNSS pour les applications modernes.Ce projet de thèse consiste à développer de nouvelles méthodes et architectures de récepteur GNSS de haute sensibilité et robuste aux dégradations des signaux tout en concevant de nouveaux algorithmes intégrés dans un récepteur GNSS hybride capable de fonctionner dans les environnements urbains profonds ou « intérieurs ».La méthodologie prévoit l’utilisation de la nouvelle approche de « détection collective (CD) » ou « acquisition collaborative ». L'approche collaborative qui traite tous les signaux multi-satellites ouvre une solution intéressante. De nombreuses techniques existent dans la littérature pour résoudre les problèmes de positionnement dans les environnements urbains, mais nous proposons la nouvelle approche de détection collective en raison de sa performance en tant que méthode de positionnement direct et méthode d'acquisition de haute sensibilité, par l'application de la détection vectorielle de tous les satellites visibles. En effet, la bonne combinaison des valeurs de corrélation de plusieurs satellites peut réduire le niveau de C/N0 requis des signaux satellites par les algorithmes standards de traitement (acquisition et poursuite) qui ne peuvent pas être acquis individuellement mais permettent de contribuer de manière constructive à une solution collective de positionnement pour chaque utilisateur. L’objectif est de détecter collaborativement les satellites. La combinaison de différents signaux GNSS peut considérablement augmenter la sensibilité d'acquisition du récepteur. Malgré les avantages de cette approche, elle présente également des inconvénients tels que la charge de calcul élevée en raison du grand nombre de points candidats dans le domaine position/biais d’horloge. Ainsi, le travail proposé dans cette thèse consiste à réduire la complexité du CD en optimisant la recherche de points candidats dans le domaine position/biais d’horloge. Enfin, l'objectif est d'appliquer l'approche de détection collective au positionnement GNSS coopératif pour la navigation moderne dans des environnements difficiles. Pour cela, des algorithmes d'exploitation optimale des ressources du récepteur en sélectionnant les meilleurs satellites ou la station de référence seront développés selon certains critères tels que le niveau du rapport signal sur bruit (C/N_0), l’angle d’élévation des satellites ainsi que la configuration géométrique des satellites visibles. L’objectif final est de proposer une nouvelle architecture de récepteur cognitif de haute sensibilité permettant de recevoir de façon optimale les nouveaux signaux GNSS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».