Séminaire d'Automatique du plateau de Saclay

Séminaire le 17 Octobre 2019, 10h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
Islam Boussaada & Ludovic Sacchelli


10:00-11:00 Islam Boussaada (Inria Saclay, Equipe DISCO & L2S, Gif-Sur-Yvette)

Title: Coalescence and Splitting Mechanisms of Spectral Values and their Effect on Stability: Towards a New Framework for Reduced Complexity Pole-placement Design for Time-Delay Systems

Abstract: For linear delay-differential equations, a question of ongoing interest is to determine conditions on the equation parameters that guarantee exponential stability and stabilization of solutions. This talk starts by a review of an old design method for time-delay systems called finite pole-placement. Its advantages and limitations shall be stressed. Next, some recent results showing a link between the stable manifold and the manifold corresponding to a given multiplicity of a spectral value shall be presented, hence enabling a spectral abscissa assignment. After a motivation of the tracking of multiple spectral values for analysis/control perspectives, some existing links between Birkhoff’s interpolation problem and a result due to Pólya and Szegö on the number of quasipolynomial's roots in a horizontal strip shall be revisited. Later, hints of an analytic proof of the dominancy of the quasipolynomial's root will be presented, setting up a reduced-complexity delayed stabilizing design. Sensitivity of the control design with respect to the parameters' variation will be discussed. To overcome the sensitivity of multiple roots, an extension of the approach to real distinct pole assignment shall be presented. Finally, various reduced order examples will illustrate the applicative perspectives of the proposed control approach.

Biography: Islam Boussaada received his Master in Mathematics from University Tunis II, and an M.Sc. degree in Pure Mathematics from University Paris 7 in 2004. In December 2008, he defended his Ph.D. degree in Mathematics from University of Rouen Normandy. In June 2016, he received his HDR degree (French Habilitation) in Physics from University Paris Saclay-University Paris Sud. In 2010, IB was appointed for two years as a post-doctoral fellow in the control of time-delay systems at L2S, Supelec-CNRS-University Paris Sud. Since 2012, he has been an associate professor at IPSA and an associate researcher at MODESTY Team of L2S. Since September 2017, IB is appointed permanent researcher at DISCO Team and full professor at IPSA where he headed the Aeronautical and Aerospace Systems department from September 2017 till May 2019.
Since September 2018 untill August 2020, IB is a researcher in temporary secondment at Inria Saclay-DISCO Team. His research interests belong to the qualitative theory of dynamical systems and its application in control problems. It includes stability analysis and stabilization of linear/nonlinear dynamical systems, analysis of parametric systems, analysis of delay induced dynamics, nonhyperbolic dynamics, analysis of algebraic dierential systems, control of active vibrations, dynamics of biochemical networks. IB is co-author of a monograph and co-editor of a contributed book, both published in Springer series, as well as co-author of more than 60 peer-reviewed publications. He co-organized the 4th GDRI DelSys's Workshop on Observing and Controlling Complex Dynamical Systems (November 2015), as well as the 1st GDRI Spa-Disco's workshop on Delays and Constraints in Distributed Parameters Systems (November 2017), both funded by CNRS and held at CentraleSupelec (Gif sur Yvette). At the occasion of the 20th World Congress of the International Federation of Automatic Control (IFAC) (Toulouse, July 2017), IB co-organized an invited session "Frequency domain Techniques for Time-delay Systems". At the occasion of the 13th-15th IFAC Workshop on Time-delay Systems (Istanbul 2016, Budapest 2018, Sinaia 2019), IB co-organized thematic sessions on Spectral Methods for Rightmost Roots Characterization in LTI Time-delay Systems. Since September 2018, IB is co-leading the national research group GT OSYDI of the CNRS/GDR MACS and is a deputy director of the IRS iCODE Institute of the University Paris Saclay.

11:00-12:00 Ludovic Sacchelli (Lehigh University, Pennsylvania, USA)

Title: Stabilization of non-uniformly observable system

Abstract: A common strategy in dynamic output feedback stabilization is to apply a state feedback to an observer in order to stabilize the coupled state-observer system. It is well known that global stabilizability, paired with uniform observability, implies semi-global stabilisability by dynamic output feedback. However in many generic cases, the system is not uniformly observable, and usual strategies for semi-global stabilization break down. New approaches need to be explored to resolve this issue. We will present case studies to give an outlook for the challenges raised by this problem and highlight a promising answer based on the idea of unitary embeddings of control systems.

Biography: Ludovic Sacchelli is a visiting assistant professor in the Mathematics Department of Lehigh University, in Bethlehem, Pennsylvania. He graduated from Ecole Normale Supérieure de Cachan and received his master's degree in analysis of PDEs from Paris-Sud University in 2015. He obtained a Ph.D. in applied mathematics from Ecole Polytechnique in 2018 on the topic of sub-Riemannian geometry. Ludovic spent the following year as a postdoc in the Electrical Engineering Department of University of Toulon (LIS Lab) before departing for his current position. His research interests lie in sub-Riemannian geometry, control theory and observability.

Techniques champ proche: Du système antennaire à l'application sur le terrain

Mohammed SERHIR
Habilitation à Diriger des Recherches (HDR) le 10 Octobre 2019, 14h00 à

Cette soutenance aura lieu à CentraleSupélec – Campus de Paris-Saclay

Lieu: Amphi IV  dans le Bât. Eiffel

Composition du jury:

M. Jean-Yves DAUVIGNAC Professeur à l’Université de Nice-Sophia Antipolis, LEAT Rapporteur
M. Raphael GILLARD Professeur à l’INSA de Rennes, IETR Rpporteur
M. Sébastien LAMBOT Professeur à l’Université Catholique de Louvain, Louvain Georadar Research Centre Rpporteur
M. Dominique LESSELIER Directeur de Recherche CNRS, L2S Examinateur
M. Lionel PICHON Directeur de Recherche CNRS, GeePs Examinateur
M. Jean-Michel GEFFRIN Ingénieur de Recherche CNRS, Institut Fresnel Examinateur
M. Régis GUINVARC'H Professeur à CentraleSupélec, SONDRA Invité

Résumé:

Dans ce travail de synthèse, je donne un aperçu de mes activités de recherche en électromagnétisme appliqué. Axées sur la modélisation comportementale, mes premières contributions visaient à proposer une passerelle entre la simulation numérique et la caractérisation expérimentale des antennes. Dans un deuxième temps, j’évoque mes apports dans le thème de la caractérisation d’antennes en champ proche à travers la méthode matricielle pour le calcul du champ lointain. Cette activité expérimentale est à l’origine de plusieurs collaborations nationales et internationales. Enfin, je développe mes travaux sur l’imagerie micro-onde appliquée au radar de sol. J’y présente les conclusions de la modélisation du problème direct par la méthode DGTD et la résolution du problème inverse par Linear Sampling Method. Les applications étudiées sont la détection des systèmes racinaires des arbres et la localisation de câbles souterrains en situation réelle. Les travaux de recherche sur l’imagerie du proche sous-sol sont pluridisciplinaires et constituent le point de convergence de mes activités précédentes y compris les développements antennaires dédiés au radar de sol.

 

Ps:Vous êtes cordialement invités au pot qui suivra dans la salle du conseil dans l'aile B4 du Bât. Breguet

Synthèse compositionnelle et efficace de contrôleurs pour les systèmes cyber-physiques

Adnane SAOUD
Soutenance de thèse de doctorat le 7 Octobre 2019, 15h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette)

Lieu :  Bâtiment Eiffel - Amphi V

3, rue Joliot Curie - 91190 GIF-SUR-YVETTE

 

Composition du jury proposé : 

M. Antoine GIRARD CNRS Directeur de thèse
M. Laurent FRIBOURG ENS Paris-Saclay Co-directeur de thèse
M. Nacim RAMDANI Université d'Orléans Rapporteur
M. Murat ARCAK University of California, Berkeley Rapporteur
Mme Sophie TARBOURIECH CNRS - LAAS Examinateur
M. Sorin OLARU CentraleSupélec Examinateur
Mme Necmiye OZAY University of Michigan Examinateur
Mme Jana TUMOVA KTH Royal Institute of Technology Examinateur

 

Résumé : 

              Cette thèse porte sur le développement d'approches compositionnelles et efficaces de synthèse de contrôleurs pour les systèmes cyber-physiques (CPS). En effet, alors que les techniques de conception des CPS basées sur des modèles ont fait l'objet de nombreuses études au cours de la dernière décennie, leur scalabilité reste problématique. Dans cette thèse, nous contribuons à rendre de telles approches plus évolutives. La première partie est axée sur les approches compositionnelles. Un cadre général  pour le raisonnement compositionnel  en  utilisant  des  contrats  d’hypothèse-garantie est proposé. Ce cadre est ensuite combiné avec des techniques de contrôle symbolique et appliqué à un problème de synthèse de contrôleur pour des systèmes échantillonnés, distribués et multipériodiques, où l'approche symbolique est utilisé pour synthétiser un contrôleur imposant un contrat donné. Ensuite, une nouvelle approche de calcul compositionnel des abstractions symboliques est proposée, basée sur la notion de composition approchée et permettant de traiter des abstractions hétérogènes. La deuxième partie de la thèse porte sur des techniques efficaces d'abstraction et de synthèse de contrôleurs. Deux nouvelles techniques de calcul d’abstractions sont proposées pour les systèmes à commutation incrémentalement stables. La première approche est basée sur l'échantillonnage multi- niveaux où nous avons établi l'existence d'un paramètre optimal d'échantillonnage qui aboutit à un modèle  symbolique avec un  nombre minimal de transitions. La deuxième approche  est basée sur  un échantillonnage événementiel, où la durée  des transitions dans le modèle symbolique est  déterminée par  un  mécanisme  déclencheur, ce  qui   permet  de  réduire le conservatisme  par  rapport   au  cas périodique. La combinaison avec des techniques de  synthèse  de contrôleurs paresseux  est  proposée permettant  la  synthèse   à  un  coût  de  calcul   réduit.

              Enfin,   une   nouvelle   approche de synthèse paresseuse  a  été  développée   pour  les  systèmes  de transition monotones et  les
spécifications   de sécurité  dirigées.  Plusieurs études  de cas sont considérées  dans cette  thèse, telles que la régulation de la température  dans  les bâtiments, le  contrôle   des  convertisseurs  de  puissance,   le  pilotage   des véhicules et le contrôle  de la tension dans les micro-réseaux DC.

Mots-clés : méthodes compositionnelles, commande basée sur l'abstraction, contrats d'hypothèse garantie.

 

Control of automated vehicles and their influence on traffic

Séminaire le 3 Octobre 2019, 14h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle des séminaires du L2S
Karl H. Johansson


Abstract: Automated and connected road vehicles enable large-scale control and optimisation of the transport system with the potential to radically improve fuel efficiency, decrease the environmental footprint, and enhance safety. In this talk we will focus on automated heavy-duty vehicle platooning, which is currently being implemented and evaluated by several truck manufacturers world-wide. We will discuss how to deploy feedback control of individual platoons utilising the cellular communication infrastructure and how such controlled platoons can be used improve overall traffic conditions. It will be argued that the average total variation of traffic density can be reduced and thereby creating incentives for platooning beyond fuel savings and driver support. Extensive experiments done on European highways will illustrate system performance and safety requirements. The presentation will be based on joint work with collaborators at KTH and at the truck manufacturers Scania and Volvo.

Biography: Karl H. Johansson is Professor at the School of Electrical Engineering and Computer Science, KTH Royal Institute of Technology. He received MSc and PhD degrees from Lund University. He has held visiting positions at UC Berkeley, Caltech, NTU, HKUST Institute of Advanced Studies, and NTNU. His research interests are in networked control systems, cyber-physical systems, and applications in transportation, energy, and automation networks. He has received several best paper awards and other distinctions from IEEE, IFAC and ACM. He has been awarded Distinguished Professor with the Swedish Research Council and Wallenberg Scholar with the Knut and Alice Wallenberg Foundation. He has received the Future Research Leader Award from the Swedish Foundation for Strategic Research and the triennial Young Author Prize from IFAC. He is Fellow of the IEEE and the Royal Swedish Academy of Engineering Sciences, and he is IEEE Distinguished Lecturer.

Control of automated vehicles and their influence on traffic

Séminaire le 3 Octobre 2019, 14h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle des séminaires du L2S
Karl H. Johansson


Abstract: Automated and connected road vehicles enable large-scale control and optimisation of the transport system with the potential to radically improve fuel efficiency, decrease the environmental footprint, and enhance safety. In this talk we will focus on automated heavy-duty vehicle platooning, which is currently being implemented and evaluated by several truck manufacturers world-wide. We will discuss how to deploy feedback control of individual platoons utilising the cellular communication infrastructure and how such controlled platoons can be used improve overall traffic conditions. It will be argued that the average total variation of traffic density can be reduced and thereby creating incentives for platooning beyond fuel savings and driver support. Extensive experiments done on European highways will illustrate system performance and safety requirements. The presentation will be based on joint work with collaborators at KTH and at the truck manufacturers Scania and Volvo.

Biography: Karl H. Johansson is Professor at the School of Electrical Engineering and Computer Science, KTH Royal Institute of Technology. He received MSc and PhD degrees from Lund University. He has held visiting positions at UC Berkeley, Caltech, NTU, HKUST Institute of Advanced Studies, and NTNU. His research interests are in networked control systems, cyber-physical systems, and applications in transportation, energy, and automation networks. He has received several best paper awards and other distinctions from IEEE, IFAC and ACM. He has been awarded Distinguished Professor with the Swedish Research Council and Wallenberg Scholar with the Knut and Alice Wallenberg Foundation. He has received the Future Research Leader Award from the Swedish Foundation for Strategic Research and the triennial Young Author Prize from IFAC. He is Fellow of the IEEE and the Royal Swedish Academy of Engineering Sciences, and he is IEEE Distinguished Lecturer.

Statistique des estimateurs robustes pour le traitement du signal et des images

Madame Gordana DRASKOVIC
Soutenance de thèse de doctorat le 27 Septembre 2019, 10h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette)

Lieu :

CentraleSupelec-Bâtiment Bouygues-3 rue Joliot Curie-91190 Gif-sur-Yvette-Salle : E.070 (Théâtre)

 

Composition du jury proposé :

M. Frédéric PASCAL CentraleSupélec Directeur de thèse
Mme Florence TUPIN Télécom Paris Co-directeur de thèse
M. Cédric RICHARD Université de Nice Sophia-Antipolis Rapporteur
M. Olivier MICHEL Grenoble INP Rapporteur
M. Patrick FLANDRIN CNRS-Ecole Normale Supérieure de Lyon Examinateur
M. Jean-Yves TOURNERET INP-ENSEIHHT Examinateur
Mme Michele SEBAG CNRS - Université Paris Sud Examinateur
M. Matthieu JONCKHEERE Universidad de Buenos Aires Invité

Résumé :
Un des défis majeurs en traitement radar consiste à identifier une cible cachée dans un environnement bruité. Pour ce faire, il est nécessaire de caractériser finement les propriétés statistiques du bruit, en particulier sa matrice de covariance. Sous l'hypothèse gaussienne, cette dernière est estimée par la matrice de covariance empirique (SCM) dont le comportement est parfaitement connu. Cependant, dans de nombreuses applications actuelles, tels les systèmes radar modernes à haute résolution par exemple, les données collectées sont de nature hétérogène, et ne peuvent être proprement décrites par un processus gaussien. Pour pallier ce problème, les distributions symétriques elliptiques complexes, caractérisant mieux ces phénomènes physiques complexes, ont été proposées. Dans ce cas, les performances de la SCM sont très médiocres et les M-estimateurs apparaissent comme une bonne alternative, principalement en raison de leur flexibilité par rapport au modèle statistique et de leur robustesse aux données aberrantes et/ou aux données manquantes. Cependant, le comportement de tels estimateurs reste encore mal compris. Dans ce contexte, les contributions de cette thèse sont multiples.
D'abord, une approche originale pour analyser les propriétés statistiques des M-estimateurs est proposée, révélant que les propriétés statistiques des M-estimateurs peuvent être bien approximées par une distribution de Wishart. Grâce à ces résultats, nous analysons la décomposition de la matrice de covariance en éléments propres. Selon l'application, la matrice de covariance peut posséder une structure particulière impliquant valeurs propres multiples contenant les informations d'intérêt. Nous abordons ainsi divers scénarii rencontrés dans la pratique et proposons des procédures robustes basées sur des Mestimateurs.
De plus, nous étudions le problème de la détection robuste du signal. Les propriétés statistiques de diverses statistiques de détection adaptative construites avec des M-estimateurs sont analysées. Enfin, la dernière partie de ces travaux est consacrée au traitement des images radar à synthèse d'ouverture polarimétriques (PolSAR). En imagerie PolSAR, un effet particulier appelé speckle dégrade considérablement la qualité de l'image. Dans cette thèse, nous montrons comment les nouvelles propriétés statistiques des M-estimateurs peuvent être exploitées afin de construire de nouvelles techniques pour la réduction du speckle.

 

Mots clés :
Estimation robuste, distributions CES, distribution de Wishart, détection du signal, images PolSAR, décomposition en éléments propres.

Cooperative Wireless Communications in the Presence of Limited Feedback

Stefan CEROVIC
Soutenance de thèse de doctorat le 25 Septembre 2019, 10h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette)

Cette soutenance aura lieu à CENTRALESUPELEC, Gif-sur-Yvette, Bâtiment Bouygues -Amphi sc.071 

Composition du jury:

Antoine BERTHET          CentraleSupélec                           Directeur de thèse

Raphaël VISOZ               Orange Labs                                 Encadrant de thèse

Karine AMIS                    IMT Atlantique Bretagne               Rapporteur

Didier LE RUYET            CEDRIC/LAETITIA CNAM            Rapporteur

Raymond KNOPP           EURECOM                                   Examinateur

Samson LASAULCE       CNRS                                           Examinateur

 

 

Abstract : 

A constant need for improved quality of wireless services has pushed the wireless technology and development of wireless networks to the point where they have became an integral part of our modern society. Exploiting an innovative concept such as cooperative communications is one possible avenue for answering the increasingly challenging demands from users, which is the main subject of this thesis. Its principle idea is to allow devices to share their available resources in power and/or bandwidth in order to mutually improve their transmission and reception.

Cooperation techniques have been studied for Multiple Access Multiple Relay Channel (MAMRC), consisted of at least two sources which communicate with a single destination with the help of at least two nodes which perform relaying functions (relaying nodes). A relaying node can be either a dedicated relay, which does not have its own message to transmit, or a source itself, which does have its own message and that can relay the messages of the other sources in some cases. All relaying nodes are assumed to operate in half-duplex mode, while all the channels experience slow (quasi-static) fading. Time Division Multiplexing (TDM) is assumed. First, the link adaptation algorithm is performed at the scheduler which is located at the destination. Sources transmit in turns in consecutive time slots during the first transmission phase. The second phase consists of a limited number of time slots for retransmissions. In each time slot, the destination schedules a node (being a source or a relay) to transmit redundancies, implementing a cooperative Hybrid Automatic Repeat reQuest (HARQ) protocol. Bidirectional limited control channels are available from sources and relays towards the destination to implement the necessary control signaling of HARQ protocols.

In the first part of the thesis, the focus is on design of centralized scheduling (node selection) strategies for the second phase. The scheduling decisions are made based on the knowledge of the correctly decoded source sets of each node, with the goal to maximize the average spectral efficiency under the given constraint of fairness. A scheduled node uses Joint Network and Channel Coding (JNCC) on its decoded source set. An information outage analysis is conducted and Monte-Carlo (MC) simulations are performed, which show that these strategies outperform the state of the art one based on the minimization of the probability of the common outage event after each time-slot.

In the second part of the thesis, a slow-link adaptation algorithm is proposed which aims at maximizing the average spectral efficiency under individual QoS targets for a given modulation and coding scheme (MCS) family. The defined utility metric is conditional on the node selection strategy that is used in the second phase. Channel Distribution Information (CDI) is reported to the destination in order to derive the source rates on a long-term basis, which is adapted to the scenario of fast changing radio conditions. Two variants of the algorithm are proposed, one where CDI, and the other where Channel State Information (CSI) of each link is reported to the destination in order to derive the source rates. They are adapted to scenarios with fast and slow changing radio conditions, respectively.

Discrete source rates are first determined using the ``Genie-Aided'' assumption, which is followed by an iterative rate correction algorithm. The resulting scheduling and link adaptation algorithm yields performance close to the exhaustive search approach as demonstrated by MC simulations. In addition, a fast-link adaptation algorithm is proposed, adapted to the scenario where the CSI of all links is reported to the destination.

In the third part of the thesis, performances of three different cooperative HARQ protocols are compared, with the goal to identify the one which offers the best trade-off between performance and complexity. Incremental Redundancy (IR) HARQ with single-user and multiuser encoding are considered, as well as the Chase Combining HARQ with single-user encoding. MC simulations demonstrate that IR-HARQ with single-user encoding offers the best trade-off between performance and complexity for a small number of sources in our setting. Additionally, a practical encoding and decoding scheme is proposed for a scenario where relaying nodes implement single-user encoding, and its performance has been evaluated using MC simulations. The encoding/decoding scheme is based on a turbo code in conjunction with the proposed link adaptation algorithm. The algorithm operates with a family of practical MCSs, where circular buffer is implemented to form transmission messages with desired coding rate.

Keywords: Relay-assisted cooperative communications, multi-source multi-relay wireless networks, centralized scheduling, node selection, slow-link adaptation, iterative rate correction, spectral efficiency, chase combining, incremental redundancy, HARQ, turbo codes.

Commande de systèmes plats avec contraintes et Applications de la Commande sans Modèle aux quadrotors et au Cloud Computing

Madame Maria BEKCHEVA
Soutenance de thèse de doctorat le 11 Juillet 2019, 14h30 à

   CentraleSupélec, 3 rue Joliot Curie, 91192, Gif-sur-Yvette 
Salle : Amphi II, Bât. Eiffel

 

Composition du jury proposé :

M. Hugues MOUNIER Université Paris-Sud Directeur de thèse
M. Luca GRECO Université Paris-Sud Co-directeur de thèse
M. Emmanuel DELALEAU ENIB Rapporteur
M. Didier THEILLIOL CRAN Rapporteur
Mme Mireille BAYART CRISTAL Examinateur
M. Michel FLIESS Laboratoire LIX - Ecole Polytechnique Examinateur
M. Cédric JOIN CRAN Examinateur
M. Silviu Iulian NICULESCU CNRS- L2S-CentraleSupelec Examinateur

Résumé : 

La première partie de la thèse est consacrée à la commande avec contraintes de systèmes différentiellement plats. Deux types de systèmes sont étudiés : les systèmes non linéaires de dimension finie et les systèmes linéaires à retards. Nous présentons une approche unifiée pour intégrer les contraintes d'entrée/état/sortie dans la planification des trajectoires. Pour cela, nous spécialisons les sorties plates (ou les trajectoires de référence) sous forme de courbes de Bézier. En utilisant la propriété de platitude, les entrées/états du système peuvent être exprimés sous la forme d'une combinaison de sorties plates (courbes de Bézier) et de leurs dérivées. Par conséquent, nous obtenons explicitement les expressions des points de contrôle des courbes de Bézier d'entrées/états comme une combinaison des points de contrôle des sorties plates. En appliquant les contraintes souhaitées à ces derniers points de contrôle, nous trouvons les régions faisables pour les points de contrôle de Bézier de sortie, c'est-à-dire un ensemble de trajectoires de référence faisables. Ce cadre permet d’éviter le recours, en général fort coûteux d’un point de vue informatique, aux schémas d’optimisation.     Pour résoudre les incertitudes liées à l'imprécision de l'identification et modélisation des modèles et les perturbations, nous utilisons la commande sans modèle (Model Free Control-MFC) et dans la deuxième partie de la thèse, nous présentons deux applications démontrant l'efficacité de notre approche : Nous proposons une conception de contrôleur qui évite les procédures d'identification du système du quadrotor tout en restant robuste par rapport aux perturbations endogènes (la performance de contrôle est indépendante de tout changement de masse, inertie, effets gyroscopiques ou aérodynamiques) et aux perturbations exogènes (vent, bruit de mesure). Pour atteindre notre objectif en se basant sur la structure en cascade d'un quadrotor, nous divisons le système en deux sous-systèmes de position et d'attitude contrôlés chacun indépendamment par la commande sans modèle de deuxième ordre dynamique. Nous validons notre approche de contrôle avec trois scénarios réalistes : en présence d'un bruit inconnu, en présence d’un vent variant dans le temps et en présence des variations inconnues de masse, tout en suivant des manœuvres agressives. Nous utilisons la commande sans modèle et les correcteurs « intelligents » associés, pour contrôler (maintenir) l'élasticité horizontale d'un système de Cloud Computing. Comparée aux algorithmes commerciaux d’Auto-Scaling, notre approche facilement implémentable se comporte mieux, même avec de fluctuations aigües de charge. Ceci est confirmé par des expériences sur le cloud public Amazon Web Services (AWS).

Mots-clés :

Platitude différentielle, Commande sans modèle, Commande des systèmes avec contraintes, Quadrotors, Cloud Computing.

Segmentation-déconvolution d'images texturées: gestion des incertitudes par une approche bayésienne hiérarchique et un échantillonnage stochastique

Séminaire le 9 Juillet 2019, 16h30 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
Jean-François Giovannelli


Résumé : La présentation concerne la déconvolution-segmentation conjointe pour des images présentant des texturées orientées. Les images sont constituées de régions présentant des patchs de textures appartenant à un ensemble de K classes prédéfinies. Chaque classe est modélisée par un champ gaussien piloté par une densité spectrale de puissance paramétrique de paramètres inconnus. Par ailleurs, les labels de classes sont modélisés par un champ de Potts de paramètre est également inconnu. La méthode repose sur une description hiérarchique et une stratégie d'estimation conjointement des labels, des K images texturées, ainsi que des hyperparamètres: niveaux du bruit et des images ainsi que paramètres de texture et du champ de Potts. La stratégie permet de définir des estimateurs optimaux au sens d'un risque joint: maximiseur ou moyenne a posteriori selon les paramètres. Ils sont évalués numériquement à partir d'échantillons de loi a posteriori, eux-mêmes obtenus par un algorithme de Gibbs par bloc. Deux des étapes sont délicates: (1) le tirage des images texturées, gaussiennes de grande dimension, est réalisé par un algorithme de Perturbation-Optimization [a] et (2) le tirage des paramètres des images texturées obtenu par une étape de Fisher Metropolis-Hastings [b]. On donnera plusieurs illustrations numériques notamment en terme de quantification des incertitudes. Le travail est publié dans [c].
[a] F. Orieux, O. Féron and J.-F. Giovannelli, "Sampling high-dimensional Gaussian distributions for general linear inverse problems", Signal Processing Letters, May 2012.
[b] C. Vacar, J.-F. Giovannelli, Y. Berthoumieu, "Langevin and Hessian with Fisher approximation stochastic sampling for parameter estimation of structured covariance" ICASSP 2011.
[b'] M. Girolami, B. Calderhead, "Riemannian manifold Hamiltonian Monte Carlo", Journal of the Royal Statistical Society, 2011.
[c] C. Vacar and J.-F. Giovannelli, "Unsupervised joint deconvolution and segmentation method for textured images: A Bayesian approach and an advanced sampling algorithm", EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2019

Short bio : Jean-François Giovannelli was born in Beziers, France, in 1966. He received the Dipl. Ing. degree from the Ecole Nationale Supérieure de l'Electronique et de ses Applications, Cergy, France, in 1990, and the Ph.D. degree and the H.D.R. degree in signal-image processing from the Universite Paris-Sud, Orsay, France, in 1995 and 2005, respectively. From 1997 to 2008, he was an Assistant Professor with the Universite Paris-Sud and a Researcher with the Laboratoire des Signaux et Systemes, Groupe Problèmes Inverses. He is currently a Professor with the Universite de Bordeaux, France and a Researcher with the Laboratoire de l'Integration du Matériau au Système, Groupe Signal-Image, France. His research focuses on inverse problems in signal and image processing, mainly unsupervised and myopic problems. From a methodological standpoint, the developed regularization methods are both deterministic (penalty, constraints,...) and Bayesian. Regarding the numerical algorithms, the work relies on optimization and stochastic sampling. His application fields essentially concern astronomical, medical, proteomics, radars and geophysical imaging.

Advances in data processing and machine learning in camera networks

Séminaire le 9 Juillet 2019, 15h30 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
Hichem Snoussi


Résumé : The aim of this tutorial is to give an overview of recent advances in distributed signal/image processing in wireless sensor networks. Over the past few years, wireless sensor networks received tremendous attention for monitoring physical phenomena and for target tracking in a wide region or a critical infrastructure under surveillance. With such systems, the automatic monitoring of an event or an incident is based on the reliability of the network to provide an efficient and robust decision-making. Applying conventional signal/image techniques for distributed information processing is inappropriate for wireless sensor networks, since the computational complexity scales badly with the number of available sensors and their limited energy/memory resources. For this purpose, collaborative information processing in sensor networks is becoming a very attractive field of research. The sensors have the ability to collaborate and exchange information to ensure an optimal decision-making. In this tutorial, we review recently proposed collaborative strategies for self-localization, target tracking and nonlinear functional estimation (nonlinear regression), in a distributed wireless sensor network. The collaborative strategy ensures the efficiency and the robustness of the data processing, while limiting the required communication bandwidth. Signal processing challenges in mobile ad-hoc sensor networks will also be considered in this tutorial.

En compagnie de ses anciens collègues et doctorants, Ali retrace les moments importants de sa carrière.

Séminaire le 9 Juillet 2019, 14h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Amphi Janet
Ali


En compagnie de ses anciens collègues et doctorants, Ali retrace les moments importants de sa carrière.

En compagnie de ses anciens collègues et doctorants, Ali retrace les moments importants de sa carrière.

Séminaire le 9 Juillet 2019, 14h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
Ali


En compagnie de ses anciens collègues et doctorants, Ali retrace les moments importants de sa carrière.

15h/15h30 Pause café devant l'amphi Janet

A Bayesian deep learning approach in thermal remote imaging with hyper-resolution

Séminaire le 9 Juillet 2019, 10h30 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
Ning Chu


Résumé : Remote monitoring and early warning of thermal source abnormality play more and more important roles in fire prevention for the museums and historical monuments (Notre dame de Paris e.g.), metro and electric vehicle (Tesla e.g.) etc. However, conventional thermal imaging techniques cannot obtain the accurate temperature distribution of thermal sources in the far-fields. This is due to the fact that true temperature of thermal sources, according to heat radiation model, depends on many complex factors such as background temperature, environment humidity and surface emissivity . To solve the above challenge, we propose a Bayesian deep learning approach  in thermal remote imaging with hyper-resolution. And mixture Gaussian priors are employed to model the temperature distribution of thermal sources, as well as background temperature. Meanwhile, sparsity-enforcing prior of temperature gradient is also utilized for spatial hyper-resolution. Moreover, the environment humidity and surface emissivity in heat radiation model can be studied by latent variables in Bayesian Hierarchy Network, so that these two important parameters can be estimated by maximizing the entropy of variational Bayesian inference. Through this Bayesian deep learning framework (sampling-training-updating),  temperature mapping of hot sources can be accurately obtained (about 0.5 degree Celsius variation) as far as 5-10 meters way through a cost-effective infra-red camera (

Short bio : Mr. Ning Chu received the Bachelor in information engineering  from the National University of Defense Technology in 2006. He obtain the master and PhD in automatic signal, and image processing from the University of Paris Sud, France  in 2010 and 2014 respectively. He then won the positions of scientific collaborator in École Polytechnique Fédérale de Lausanne, Switzerland, and senior lecturer in Zhejiang Unviersity. His research interests mainly focus on acoustic source imaging, Bayesian deep learning in condition monitoring and inverse problem applied in super resolution imaging. He has published more than 22 peer-reveiwer journal papers, invited for lectures by top international scientific conferences, own 5 China patents and 6 software copyrights.

The role of blockchain and IoT in the future of smart cities – A practical approach

Séminaire le 4 Juillet 2019, 10h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle des séminaires du L2S
Mohammad Hammoudeh


Abstract: The advent of communication technologies and smart storage brought the concept of smart cities. One of the key enabling technologies of smart living is the Internet of Things (IoT). The proliferation in IoT applications raised many serious security concerns to citizens, businesses and governments. Recently, blockchain has been advocated to as a solution for secure data storage and sharing.

In this talk, we explore the challenges of the application of blockchain to IoT using a use case from the pharmaceutical sector. We explore how these leading technologies are making cities smarter by making operations efficient, secure and sustainable. In the second half of the talk, we will deliver a live demonstration of CupCarbon U-One, a smart city simulator.

Bio: Mohammad Hammoudeh​ is a Reader in Future Networks and Security. He is the Head of the CfACS IoT Laboratory within the Department of Computing and Mathematics, Manchester Metropolitan University. He has been a researcher in the field of big sensory data communication, mining and visualisation. He is a highly proficient, experienced, and professionally certified cyber security professional, specialising in threat analysis, and information and network security management. His research interests include highly decentralised algorithms, communication, and cross-layered solutions to Internet of Things, and wireless sensor networks.​

Ahcene Bounceur is an associate professor (HDR and qualified for professorship) of Computer Science and Operations Research at the University of Brest (UBO). He is a member of the Lab-STICC Laboratory. He received a Ph.D. in Micro and Nano electronics at Grenoble INP, France in 2007. He received the M.S. degrees from ENSIMAG, Grenoble, France in 2003. From April 2007 to August 2008, he was a postdoctoral fellow at TIMA Laboratory. From September 2007 to August 2008, he was with Grenoble INP, where he was a temporary professor. He has obtained the 3rd place of the Annual IEEE Test Technology Technical Council (TTTC-IEEE) Doctoral Thesis Contest, Berkeley, May 2007. His current research activities are focused on: Tools for simulation of Wireless Sensor Networks (WSN) dedicated to Smart-cities and IoT, parallel models for accelerating simulations and predicting/testing parameters in WSNs, sampling methods for data mining and Big Data. He is the coordinator of the ANR project PERSEPTEUR and the developer of the IoT platform SUIDIA for gestational diabete monitoring.

Imaging with Electromagnetic Waves and Fields, from Eddy Current to Microwave

Séminaire le 4 Juillet 2019, 10h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
Yu Zhong


Abstract: Imaging problems with electromagnetic waves and fields are of great interest due to non-intrusive inspection enabled by such imaging methods. In this talk, two major imaging methods in two different frequency bands will mainly be discussed, eddy current imaging at low frequency and microwave imaging at resonant frequency regime. As these two types of problems are nonlinear and unstable, from mathematical perspectives, one will show, in each, how these difficulties are specifically handled.

In the first part, the physical mechanism of eddy current inspection will be discussed, followed by a full description of an inspection system. An imaging method that could work with the measured eddy current signals will then be proposed. It includes a forward model for eddy current interactions with defects, an experimental signal calibration model, a defect model for inversion, and an optimization scheme. It will be shown how these bricks work together to provide imaging results from phaseless eddy current signals.
In the second part, the highly nonlinear inverse scattering problems (ISPs) will be shown how to be efficiently tackled by the recently proposed contraction integral equation for inversion (CIE-I), in both three-dimensional (3-D) problems and 2-D problems with phaseless data. With the CIE-I, the non-linearity of ISPs is largely remedied by suppressing multiple scattering effects within the inversions, without compromising the physical model accuracy. This is very important when handling the computationally costly 3-D ISPs, since  each iteration of inversion might cost many computational resources. Compared to conventional imaging methods with the well-known Lippmann-Schwinger integral equation (LSIE), this new imaging method with CIE-I shows much better performance when tackling both 3-D ISPs and 2-D ones with phaseless data, w.r.t. resolvability against non-linearity and convergence speed.

 

Biography: Yu Zhong received the B.E. and M.E. degrees in electronic engineering from Zhejiang University, Hangzhou, China, in 2003 and 2006, respectively, and the Ph.D. degree in electrical and computer engineering from the National University of Singapore, Singapore, in 2010. He was a Research Engineer and a Fellow with the National University of Singapore, from 2009 to 2013, then involved in a French-Singaporean MERLION Cooperative Program. Since 2014, he has been a Scientist with the Institute of High Performance Computing (IHPC), Agency for Science, Technology and Research, Singapore. He has been regularly invited to the Laboratoire des Signaux et Systèmes (L2S), Gif-sur-Yvette, France, as Senior Scientific Expert once per year since 2012. He was invited as a Visiting Professor to University of Trento, Italy, in June 2018. His current research interests include numerical methods for inverse problems associated with waves and fields, electromagnetic and acoustic modeling with complex materials, and non-destructive testing.

Quelques problèmes de commande et d'estimation liés aux systèmes d'antiblocage des roues

Madame Missie AGUADO ROJAS
Soutenance de thèse de doctorat le 14 Juin 2019, 14h00 à

  CentraleSupélec 3 rue Joliot-Curie 91192 Gif-sur-Yvette
Salle : Amphi VI,  Bât. Eiffel

Composition du jury proposé:

M. William PASILLAS-LEPINE CNRS Directeur de thèse
M. Antonio LORÍA CNRS Co-directeur de thèse
M. Ilya KOLMANOVSKY University of Michigan Rapporteur
Mme Françoise LAMNABHI-LAGARRIGUE CNRS Examinateur
Mme Christine CHEVALLEREAU CNRS Examinateur
M. Jean-Claude VIVALDA INRIA Examinateur
M. Qinghua ZHANG INRIA Examinateur

Résumé : 
Cette thèse aborde trois problèmes liés à l’ABS dans le cadre de la dynamique de la roue : l’estimation de la rigidité de freinage étendue (XBS) des pneus lors du freinage d’urgence, la commande de l’ABS basée sur l’estimation de l’XBS, et l’estimation de la vitesse et de l’accélération angulaires de la roue à partir des mesures provenant d’un codeur avec des imperfections. L’objectif général de ce travail est de développer des outils visant à améliorer la performance des systèmes de freinage, en utilisant des techniques adaptées de l'automatique non linéaire. La première partie de la thèse est consacrée à la construction d’un observateur adaptatif commuté pour l’XBS, c’est-à-dire un observateur adaptatif dont les gains d’estimation commutent entre deux valeurs possibles en fonction du signe de la sortie mesurée du système. La stabilité de l’observateur est analysée en utilisant des outils pour des systèmes commutés et en cascade, ainsi que des concepts tels qu’excitation permanente et transformations singulières d’échelle de temps. La deuxième partie de la thèse est dédiée à la conception d’une loi de commande pour l’ABS. L’objectif de contrôle est formulé en termes de l’XBS et une loi de commande hybride est conçue afin de faire en sorte que les trajectoires du système satisfassent les conditions requises pour l’estimation de l’XBS. La stabilité du contrôleur est analysée en utilisant l'application de Poincaré. La troisième partie de la thèse aborde la construction d’un algorithme pour estimer la vitesse et l’accélération angulaires de la roue et éliminer des perturbations qui sont introduites par les imperfections du codeur, et dont l’amplitude et la fréquence sont une fonction de la position, la vitesse, et l’accélération angulaires (réelles) de la roue. L’algorithme est basé sur la méthode connue comme « time-stamping algorithm », ainsi que sur des techniques de filtrage est d’estimation de paramètres. Des essais expérimentaux et des simulations numériques illustrent la performance des algorithmes d’estimation et de contrôle présentés dans cette thèse. Dans tous les cas nos résultats sont comparés par rapport à l’état de l’art.

Mots-clés :  ABS,rigidité de freinage étendue,codeurs incrémentaux,systèmes commutés,observateur adaptatif,contrôleur hybride

Décrypter le langage sonore des animaux : De la technologie du signal vers l'éthologie animale et l'éthologie homme animal

Séminaire le 14 Juin 2019, 10h30 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
Fabienne DELFOUR (LEEC Paris 13) et Pascal BETREMIEUX (Dolhom)


Résumé: Depuis plusieurs décennies, l'homme a entretenu des relations spéciales avec le monde des cétacés, et certaines espèces en particulier (grand dauphin, cachalot, orques) chez lesquelles il a pu reconnaitre un niveau plus sophistiqué de communication sonore, associé à des comportements sociaux proches de comportements humains. Les principaux signes de ces formes "d'intelligence  supérieure" à d'autres espèces proviennent des stratégies de communication sonore mises en évidence scientifiquement à l'aide de nouvelles technologies de capteurs et d'algorithmes de traitement du signal. Travaillant sur certaines espèces de dauphins, nous exposerons quelques découvertes récentes obtenues à partir d'un système innovant d'observation audio/vidéo 3D, alimentant les débats, plus ouverts que jamais, sur l'intelligence animale.
Nous exposerons également un projet basé sur la définition de nouveaux modes de communications avec les dauphins. Des nouveaux modèles d'interaction homme-animal sont ainsi proposés pour la recherche scientifique, la santé et le grand public. Nous terminerons avec quelques questions autour de la biodiversité et des nouvelles formes de relations qui doivent être inventées entre l'humanité 4.0  et le règne animal.

Biographies: Fabienne  Delfour est chercheuse HDR associée au laboratoire d’éthologie expérimentale et comparée de l’université Paris 13, responsable des programmes scientifiques au delphinarium du parc Astérix et associée au Wild Dolphin Project.
Pascal Bétrémieux, fondateur de la startup Dolhom, s'intéresse aux applications éthologiques et sociétales des récentes découvertes scientifiques autour de l'intelligence des dauphins. Il envisage des applications concrètes dans le domaine de la santé et de la relation homme animal en général.

Probabilité et Mécanique Quantique: Loi de Bayes, Estimation de paramètres

Séminaire le 9 Mai 2019, 11h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle des séminaires du L2S
Clément Pellegrini


Abstract. Dans cet exposé nous reviendrons sur le modèle mathématique décrivant l'expérience de Serge Haroche: "quantum non-demolition experiment" pour lequel il a reçu le prix Nobel de Physique. A travers ce modèle nous verrons comment la loi de Bayes apparait naturellement dans le contexte de la mécanique quantique: notamment dans le contexte des mesures indirectes. Nous verrons ensuite comment nous pouvons faire de l'estimation de paramètres sur ces modèles et comment on peut parler de stabilité du filtre sous-jacent. Cet exposé ne demande pas de prérequis de mécanique quantique, nous introduirons les concepts de base nécessaires.

Bio. Clément Pellegrini, Maitre de conférences à l'université Paul Sabatier Toulouse III depuis 2009
Post-doctorat sous la direction de Francesco Petrucionne à Durban 2008-2009
Doctorat sous la direction de Stéphane Attal à l'université Claude Bernard Lyon: thèse soutenue en 2008

Exponential stabilization of open quantum systems

Séminaire le 26 Avril 2019, 10h30 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
Weichao LIANG


Abstract: In view of the rapid development of quantum information science, the interest in developing systematic theories for controlling quantum systems is rapidly increasing. In particular, the concept of quantum feedback control has central importance in engineering of reliable quantum technologies, similar to the classical case.

In this talk, we will review some basic notations of quantum mechanics and introduce the dynamics of open quantum systems under the continuous-time measurements. We will then present our results on feedback exponential stabilization of Spin-1/2 systems.

Bio: Weichao Liang received the B.Sc degree in Telecommunication from XiDian University, China, in 2014 and the M.Sc. degree in Automatic from CentraleSupélec-Université Paris Sud, France, in 2016. He is currently working toward the Ph.D. degree in Laboratoire des Signaux et Systemes, CentraleSupélec-Université Paris Sud-Université Paris Saclay under the supervision of Paolo Mason and Nina Amini. His research interests include stabilization of open quantum systems, stochastic control and non-linear control.

Control and estimation problems in antilock braking systems

Séminaire le 26 Avril 2019, 10h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
Missie AGUADO


Abstract: Introduced by Bosch in 1978, the antilock braking system (ABS) is nowadays one of the most important safety systems for wheeled vehicles. The ABS has two main objectives: to prevent the wheels from locking during heavy braking in order to maintain the stability and steerability of the vehicle, and to maximally exploit the tyre-road friction coefficient in order to achieve the shortest possible braking distance.

In this talk we will review the basics of the wheel dynamics and discuss three problems related to the ABS. First, we will address the estimation of the so-called extended braking stiffness, which is defined as the derivative of the friction coefficient between the tyre and the road. Next, using this estimation, we will reformulate the (control) objective of the ABS in terms of the extended braking stiffness and present a novel control algorithm for the ABS.

Finally: we will address the estimation of the wheel’s angular velocity and acceleration from the measurements of an incremental encoder with imperfections, a problem which is often overlooked in the literature and whose solution is essential for the operation of the ABS.

Bio: Missie Aguado was born in Mexico City in 1988. She received her B.Sc. degree in electric and electronic engineering in 2012, and her M.Sc. degree in control engineering in 2015, both with the highest honors from the National Autonomous University of Mexico (UNAM). She is currently working towards her PhD degree in automatic control in Univ. Paris-Saclay under the supervision of W. Pasillas-Lépine and Antonio Loría. Her research interests include nonlinear control and estimation with applications to wheeled vehicles and electrical motors.

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