Méthodes de codage et d'estimation adaptative appliquées aux communications sans fil

Florence Alberge
Habilitation à Diriger des Recherches (HDR) le 20 Novembre 2015, 14h00 à

Les recherches et les contributions présentées portent sur des techniques de traitement du signal appliquées aux communications sans fil. Elles s'articulent autour des points suivants : (1) estimation adaptative de canaux de communication dans différents contextes applicatifs, (2) optimisation de schémas de transmission pour la diffusion sur des canaux gaussiens avec/sans contrainte de sécurité, (3) correction de bruit impulsionnel dans des systèmes multi-porteuse, (4) analyse, interprétation et amélioration des techniques itératives de décodage (turbo-codes, codes LDPC,...) par le biais de l'optimisation, de la théorie des jeux et des outils statistiques. Les deux derniers thèmes seront détaillés lors de l'exposé.

Composition du jury:

Didier Le Ruyet    Professeur, CNAM, Paris    Rapporteur
Charly Poulliat      Professeur, ENSEEIHT, Toulouse    Rapporteur
Catherine Douillard     Professeure, Télécom Bretagne    Examinatrice
Pierre Duhamel     Directeur de recherches CNRS – L2S   Examinateur 
Jean-François Hélard    Professeur,   INSA Rennes   Examinateur

 

S³:Bayesian Fusion of Multiple Images - Beyond Pansharpening

Séminaire le 13 Novembre 2015, 10h30 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle des séminaires du L2S
Jean-Yves Tourneret, University of Toulouse, FR


This presentation will discuss new methods for fusing high spectral resolution images (such as hyperspectral images) and high spatial resolution images (such as panchromatic images) in order to provide images with improved spectral and spatial resolutions. These methods are based on Bayesian estimators exploiting prior information about the target image to be recovered, constructed by interpolation or by using dictionary learning techniques. Different implementations based on MCMC methods, optimization strategies or on the resolution of Sylvester equations will be explored

Bio: Jean-Yves TOURNERET (SM08) received the ingenieur degree in electrical engineering from the Ecole Nationale Supérieure d'Electronique, d'Electrotechnique, d'Informatique, d'Hydraulique et des Télécommunications (ENSEEIHT) de Toulouse in 1989 and the Ph.D. degree from the National Polytechnic Institute from Toulouse in 1992. He is currently a professor in the university of Toulouse (ENSEEIHT) and a member of the IRIT laboratory (UMR 5505 of the CNRS). His research activities are centered around statistical signal and image processing with a particular interest to Bayesian and Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods. He has been involved in the organization of several conferences including the European conference on signal processing EUSIPCO'02 (program chair), the international conference ICASSP'06 (plenaries), the statistical signal processing workshop SSP'12 (international liaisons), the International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing CAMSAP 2013 (local arrangements), the statistical signal processing workshop SSP'2014 (special sessions), the workshop on machine learning for signal processing MLSP'2014 (special sessions). He has been the general chair of the CIMI workshop on optimization and statistics in image processing hold in Toulouse in 2013 (with F. Malgouyres and D. Kouamé) and of the International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing CAMSAP 2015 (with P. Djuric). He has been a member of different technical committees including the Signal Processing Theory and Methods (SPTM) committee of the IEEE Signal Processing Society (2001-2007, 2010-present). He has been serving as an associate editor for the IEEE Transactions on Signal Processing (2008-2011, 2015-present) and for the EURASIP journal on Signal Processing (2013-present).

Access information are available on the website http://www.lss.supelec.fr/scube/

S³: Algorithmes d’Estimation et de Détection en contexte Hétérogène Rang Faible

Séminaire le 6 Novembre 2015, 10h30 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle des séminaires du L2S
A. Breloy, Ecole Normale Supérieure de Cachan, FR


Covariance Matrix (CM) estimation is an ubiquitous problem in statistical signal processing. In terms of application purposes, the accuracy of the CM estimate directly impacts the performance of the considered adaptive process. In the context of modern data-sets, two major problems are currently at stake:

- Samples are often drawn from heterogeneous (non gaussian) distributions.
- Only a low sample support is available.

To respond to these problems, one has to develop new estimation tools that are based on an appropriate modeling of the data.

Bio: Arnaud Breloy graduated from Ecole Centrale Marseille and recived a Master's degree of Signal and Image Processing from university of Aix-Marseille in 2012-13. Formerly Ph.D student at the SATIE and SONDRA laboratories, he is currently lecturer at University Institute of Technology of Ville d’Avray. His research interests focuses on statistical signal processing, array and radar signal processing, robust estimation methods and low rank methods.

Mismatched decoding

Séminaire le 22 Octobre 2015, 11h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
Dr. Guillen i Fabregas


This talk will review the mismatched decoding problem. In particular, the talk will review the fundamental limits of mismatched channel-decoder pairs in a point-to-point setup, with particular focus on random coding ensembles, achievable information rates and the corresponding error exponents.

Bio:
Albert Guillén i Fàbregas was born in Barcelona in 1974. In 1999 he received the Telecommunication Engineering Degree and the Electronics Engineering Degree from Universitat Politècnica de Catalunya and Politecnico di Torino, respectively, and the Ph.D. in Communication Systems from Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) in 2004.
Since 2011 he has been a Research Professor of the Institució Catalana de Recerca i Estudis Avançats (ICREA) at the Department of Information and Communication Technologies,
Universitat Pompeu Fabra. He is also an Adjunct Researcher at the Department of Engineering, University of Cambridge, where he was a Reader and a Fellow of Trinity Hall. He has held appoinments at the New Jersey Institute of Technology, Telecom Italia, European Space Agency (ESA), Institut Eurecom, University of South Australia, as well as visiting appointments at TelecomParisTech (Paris), Universitat Pompeu Fabra, University of South Australia, Centrum Wiskunde & Informatica and Texas A&M University in Qatar. His research interests are in information theory, coding theory and communication theory. Dr. Guillén i Fàbregas received the Starting Grant from the European Research Council, the Young Authors Award of the 2004 European Signal Processing Conference, the 2004 Best Doctoral Thesis Award from the Spanish Institution of Telecommunications Engineers, and a Research Fellowship of the Spanish Government to join ESA. He is an Associate Editor of the IEEE Transactions on Information Theory and of the Foundations and Trends in Communications and Information Theory, Now Publishers. He is also a Senior Member of IEEE,  a member of theYoung Academy of Europe and was an Editor of the IEEE Transactions on Wireless Communications (2007-2011).

Pseudorational transfer functions and their spectral properties - an introductory survey

Séminaire le 15 Octobre 2015, 14h30 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
Yutaka Yamamoto, univ of Kyoto


This talk gives an overview of the class of pseudorational transfer functions. This class consists of the ratio of entire functions of exponential type that are Laplace transforms of distributions with compact support. It gives rise to a convenient platform for dealing with distributed parameter systems whose state space is determined by bounded-time data.  Delay-differential systems, with retarded, neutral or distributed delays, are typical examples. We explore its interesting interplay with the ring of entire functions, and highlight some appealing structures as follows: Starting from a completely general input/output framework, we derive a concrete realization procedure based on the above fractional representation of transfer functions (or impulse responses).  It is then also possible to give a complete characterization of spectral properties of such realizations via zeros of the denominator of transfer functions.
Such spectral properties allow us to give a stability criterion and also an appropriate relationship between internal and external stability notions. Based on a concrete representation of the state space, we are led to a concrete characterization of left-shift invariant subspaces of H^2.  This result has a direct consequence on H-infinity control theory.
We also give a concise yet comprehensive and unified overview of such results.  The talk is concluded with this and also a criterion on the existence of a Bezout identity in this class.

Techniques de détection de défauts à base d’estimation d’état ensembliste pour systèmes incertains

Sofiane BEN CHABANE
Soutenance de thèse de doctorat le 13 Octobre 2015, 14h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Amphi F3-05

Cette thèse propose une nouvelle approche de détection de défauts pour des systèmes linéaires soumis à des incertitudes par intervalles, des perturbations et des bruits de mesures bornés. Dans ce contexte, la détection de défauts est fondée sur une estimation ensembliste de l’état du système. Les contributions de cette thèse concernent trois directions principales.

La première partie propose une méthode d’estimation d’état ensembliste améliorée combinant l’estimation à base des zonotopes (qui offre une bonne précision) et l’estimation à base d'ellipsoïdes (qui offre une complexité réduite).

Dans la deuxième partie, une nouvelle approche d’estimation d’état ellipsoïdale fondée sur la minimisation du rayon de l’ellipsoïde est développée. Dans ce cadre, des systèmes multivariables linéaires invariants dans le temps, ainsi que des systèmes linéaires variant dans le temps ont été considérés. Ces approches, résolues à l'aide de problèmes d’optimisation sous la forme d’Inégalités Matricielles Linéaires, ont été étendues au cas des systèmes soumis à des incertitudes par intervalles.

Dans la continuité des approches précédentes, deux techniques de détection de défauts ont été proposées dans la troisième partie utilisant les méthodes d'estimation ensemblistes. La première technique permet de détecter des défauts capteur en testant la cohérence entre le modèle et les mesures. La deuxième technique fondée sur les modèles multiples permet de traiter simultanément les défauts actionneur/composant/capteur. Une commande prédictive Min-Max a été développée afin de déterminer la commande optimale et le meilleur modèle à utiliser pour le système, malgré la présence des différents défauts.

 

Composition du jury :

M. Vicenç PUIG CAYUELA                      Rapporteur                            Universitat Politècnica de Catalunya
M. Didier THEILLIOL                              Rapporteur                             Université de Lorraine - CRAN
M. Teodoro ALAMO                               Co-encadrant                         Universidad de Sevilla
M. Christophe COMBASTEL                   Examinateur                          Université Bordeaux 1
M. Didier DUMUR                                 Directeur de thèse                 CentraleSupélec
M. Morten HOVD                                  Examinateur                          Norwegian University of Science and Technology
Mme Dorothée NORMAND-CYROT      Examinatrice                          CNRS - Laboratoire des Signaux et Systèmes (L2S)
Mme Hélène PIET-LAHANIER               Examinatrice                          ONERA Laboratoire de l'Intégration du Matériau au Système

Membres invités :
M. Eduardo F. CAMACHO                      Co-encadrant                         Universidad de Sevilla
Mme Cristina STOICA MANIU               Co-encadrant                         CentraleSupélec

Mots-clés :

Estimation ensembliste, détection de défauts, commande tolérante aux défauts, Inégalité Matricielle Linéaire, systèmes incertains.

First International Workshop on Metamaterials-by-Design Theory, Methods, and Applications to Communications and Sensing

Date: 
Thu, 12/03/2015 - 09:00 to Fri, 12/04/2015 - 18:00
lieu: 
CentraleSupelec

The objective of the International Workshop on Metamaterials-by-Design: Theory, Methods, and Applications to Communications and Sensing is to present a comprehensive overview of the latest advances and emerging trends in the theory, methods, and the Communications and Sensing applications of the Material-by-Design paradigm, and it will highlight the current status and the envisaged frontiers in this research area.

First International Workshop on Metamaterials-by-Design

Panneaux complexes anisotropes et imagerie électromagnétique rapide.

Giacomo RODEGHIERO
Soutenance de thèse de doctorat le 29 Septembre 2015, 14h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Amphi Ampère

Le Contrôle Non Destructif (CND) de matériaux composites multicouches pour des problèmes de qualité, viabilité,  sécurité et disponibilité des systèmes qui impliquent des pièces fabriquées dans les industries aéronautiques et de l'automobile est devenu une tâche essentielle aujourd'hui. L'objectif visé par cette thèse est l'imagerie électromagnétique de structures complexes multicouches anisotropes, de plus en plus utilisées dans des applications, et encore source de sérieux défis à l'étape de leur modélisation et encore plus à l'étape souvent en enfance de leur imagerie. En utilisant une vaste gamme de fréquences, qui va des courants de Foucault jusqu'aux micro-ondes, il y a un fort besoin de rendre disponibles des procédures de modélisation et d'imagerie qui sont robustes, rapides, précises et utiles à la décision des utilisateurs finaux sur des défauts potentiels, tant donc en basse fréquence (BF) (matériaux conducteurs, type fibre de carbone) qu'en haute fréquence (HF) (matériaux diélectriques, type fibre de verre). De plus, il est important d'obtenir des résultats en des temps brefs. Cependant, cela nécessite la connaissance d'une réponse précise à des sources externes aux multicouches, en considérant les couches des composites comme non endommagées ou endommagées : on parle donc de solution du problème direct, avec le cas particulier de sources élémentaires conduisant aux dyades de Green (DGF).

La modélisation et la simulation numérique du problème direct sont gérés principalement via une solution au premier ordre de la formulation intégrale de contraste de source impliquant le tenseur de dépolarisation des défauts, quand ceux-ci sont assez petits vis-à-vis de l'épaisseur de peau locale (cas BF) ou de la longueur d'onde locale (cas HF). La précision des DGF doit nécessairement être assurée alors, même si les sources se situent loin de l'origine, ce qui donne un spectre de dyades qui oscille très rapidement. La technique d'interpolation-intégration dite de Padua-Domínguez est ainsi introduite dans le but d'évaluer de façon efficace des intégrales fortement oscillantes.

Néanmoins, les matériaux composites peuvent souffrir de divers défauts, lors du processus de fabrication ou pendant leurs utilisations. Vides d'air, cavités remplies de liquide, fissures, etc., peuvent affecter le fonctionnement correct des structures composites. Il est donc indispensable de pouvoir détecter la présence des défauts. Ici, l'insistance est sur la méthode bien connue d'imagerie dite MUltiple SIgnal Classification (MUSIC), qui est basée sur la décomposition en valeurs singulières (SVD) des DGF ; celle-ci est développée afin de localiser les positions de multiples petits défauts volumiques en interaction faible enfouis dans des milieux anisotropes uniaxiaux. Le principal inconvénient de la méthode MUSIC est cependant sa sensibilité par rapport au bruit. Par conséquent, des méthodes MUSIC avec une résolution améliorée et la Recursively Applied and Projected (RAP) MUSIC sont introduites afin de surmonter un tel inconvénient de l'algorithme standard et de fournir des résultats de qualité avec une meilleure résolution. De nombreuses simulations numériques illustrent ces investigations.

Composition du jury :

H. Haddar, Directeur de recherche INRIA, DEFI-CMAP, Palaiseau, rapporteur,
A. Tamburrino, Professeur, Università degli Studi di Cassino e del Lazio Meridionale, Cassino, rapporteur,
M. Bonnet, Directeur de recherche CNRS, POems, Unité de Mathématiques Appliquées, Palaiseau, examinateur,
J.-P. Groby, Chargé de recherche CNRS, Laboratoire d'Acoustique de l'Université du Maine, Le Mans, examinateur,
C. Reboud, Ingénieur-chercheur, CEA LIST, Département Imagerie Simulation pour le Contrôle, Saclay, examinateur,
D. Lesselier, Directeur de recherche CNRS, L2S, Gif-sur-Yvette, Directeur de thèse.

 

Diffraction électromagnétique par des laminés plans renforcés par des fibres cylindriques arrangées périodiquement.

Changyou Li
Soutenance de thèse de doctorat le 28 Septembre 2015, 14h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Amphi Ampère

La thèse porte sur la modélisation électromagnétique et la simulation de composites stratifiés plans (laminés), renforcés par des fibres organisées périodiquement. L'objectif est d'acquérir une bonne compréhension du comportement électromagnétique de telles structures, en première et étape de ce que pourrait ultérieurement être la production d'images mettant en évidence la localisation de zones éventuellement endommagées, et fournissant une certaine quantification de celles-ci.

La thèse proprement dite se concentre donc sur la construction et l'évaluation de modèles de la diffraction électromagnétique par des composites multicouches tels que chaque couche est renforcée par des fibres disposées périodiquement. Est d'abord investiguée la diffraction par une plaque diélectrique (mono-couche) au sein de laquelle des fibres cylindriques de section circulaire de même rayon sont incorporées périodiquement, ces fibres ayant la même orientation de leurs axes et la même distance de centre à centre.

Un cas bidimensionnel impliquant des ondes planes E ou H-polarisées, ainsi que des faisceaux gaussiens, normalement ou obliquement incidents, est d'abord pris en considération afin de mieux comprendre principes et philosophies des méthodes de choix, le couplage de mode et l'expansion multipolaire. Puis le travail est étendu, la diffraction de la plaque sous un éclairement tridimensionnel (conique) étant alors traitée en détail, ce qui montre aussi le potentiel de la méthodologie mise en œuvre si l'on souhaite obtenir la réponse électromagnétique de la structure à une source ponctuelle.

Un composite multicouche, plus courant, mais plus complexe, qui est fait d'un empilement de plaques l'une sur l'autre, est alors étudié. Deux différentes espèces de composites sont ici prises en compte. Pour étudier la première, dont les fibres dans les différentes couches possèdent les mêmes orientations, des méthodes à base de matrices dites S ou dites T sont introduites, impliquant entre autre de s'intéresser à une résolution convenable du système linéaire produit selon le couplage de mode à la transition entre deux couches adjacentes. Une investigation de la deuxième espèce de composites suit alors, pour lequel les fibres au sein des différentes couches sont orientées dans des directions différentes quelconques, ce que permet une extension précautionneuse des approches précédentes.

Une certaine attention est également portée au problème de l'homogénéisation des composites, de manière à lier les démarches à petite échelle telles que développées dans la thèse à celles à grande échelle souvent les seules prises en compte dans le contrôle non destructif et l'imagerie des composites stratifiés.

De nombreux résultats de simulations numériques sont proposés et validés autant que possible par des résultats de référence de la littérature (notamment dans le cas de cristaux photoniques) et l'utilisation de solveurs «brute-force». L'accent est aussi mis sur des cas particuliers de matériaux composites (ceux à base de fibres de verre et ceux à base de fibres de carbone) qui sont le plus souvent rencontrés dans les applications pratiques, avec des bandes de fréquences appropriées choisies en accord avec le comportement des fibres, principalement diélectrique ou principalement conducteur.

 

Composition du jury :

O. Dazel, Professeur, Université du Maine, Le Mans, rapporteur,
A. Nicolet, Professeur, Aix-Marseille Université, Marseille, rapporteur,
J.-J. Greffet, Professeur, Laboratoire Charles Fabry de l'Institut d'Optique, Palaiseau, examinateur,
P. Joly, Directeur de recherche INRIA, Palaiseau, examinateur,
C. Reboud, Ingénieur-chercheur, CEA LIST, Département Imagerie Simulation pour le Contrôle, Saclay, examinateur,
D. Lesselier, Directeur de recherche CNRS, L2S, Gif-sur-Yvette, Directeur de thèse.

Fronthaul Compression for Cloud Radio Access Networks: An Information Theoretic View

Séminaire le 28 Septembre 2015, 14h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Amphi F3-09
Prof. Shlomo Shamai, EE Department, Technion-Israel Institute of Technology


Cloud radio access networks (C-RANs) emerge as appealing architectures for next-generation wireless/cellular systems whereby the processing/decoding is migrated from the local base-stations/radio units (RU) to a control/central units (CU) in the *cloud*. This is facilitated by fronthaul links connecting the RUs to the managing CUs. We focus on oblivious processing at the RU, and hence the fronthaul links carry digital information about the baseband signals, in the uplink from the RUs to the CU and vice versa in the downlink. The high data rate service demands in C-RANs, imply that even with fast (optical) front hauls, let alone for heterogeneous fronhauls, efficient compression of the basedand signals is essential. In this talk we focus on advanced robust signal processing solutions, emerging by network information theoretic concepts, and review also the basic approaches to this cloud network. Multi-hop fronthaul topologies are also discussed. Analysis and numerical results illustrate the considerable performance gains to be expected for different cellular models. Some interesting theoretical directions conclude the presentation.

Caractérisation des performances minimales d’estimation pour des modèles d’observation non-standards

Chengfang Ren
Soutenance de thèse de doctorat le 28 Septembre 2015, 14h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Amphi Janet

Dans le contexte de l'estimation paramétrique, les performances d'un estimateur peuvent être caractérisées, entre autre, par son erreur quadratique moyenne (EQM) et sa résolution limite. La première quantifie la précision des valeurs estimées et la seconde définit la capacité de l'estimateur à séparer plusieurs paramètres. Cette thèse s'intéresse d'abord à la prédiction de l'EQM "optimale" à l'aide des bornes inférieures pour des problèmes d'estimation simultanée de paramètres aléatoires et non-aléatoires (estimation hybride), puis à l'extension des bornes de Cramér-Rao pour des modèles d'observation moins standards. Enfin, la caractérisation des estimateurs en termes de résolution limite est également étudiée. Cette thèse est donc divisée en trois parties :

- Premièrement, nous complétons les résultats de littérature sur les bornes hybrides en utilisant deux bornes bayésiennes : la borne de Weiss-Weinstein et une forme particulière de la famille de bornes de Ziv-Zakaï. Nous montrons que ces bornes "étendues" sont plus précises pour la prédiction de l'EQM optimale par rapport à celles existantes dans la littérature.

- Deuxièmement, nous proposons des bornes de type Cramér-Rao pour des contextes d'estimation moins usuels, c'est-à-dire : (i) Lorsque les paramètres non-aléatoires sont soumis à des contraintes d'égalité linéaires ou non-linéaires (estimation sous contraintes). (ii) Pour des problèmes de filtrage à temps discret où l'évolution des états (paramètres) est régit par une chaîne de Markov. (iii) Lorsque la loi des observations est différente de la distribution réelle des données.

- Enfin, nous étudions la résolution et la précision des estimateurs en proposant un critère basé directement sur la distribution des estimées. Cette approche est une extension des travaux de Oh et Kashyap et de Clark pour des problèmes d'estimation de paramètres multidimensionnels.

 

Membres du jury :
M. Jean-Yves Tourneret  Professeur à l’INP-ENSEEIHT Toulouse  (Rapporteur)
M. Philippe Forster  Professeur à l’Université Paris-Ouest  (Rapporteur)
M. Cédric Richard  Professeur à l’Université Nice Sophia-Antipolis  (Examinateur)
M. Karim Abed-Meraim  Professeur à l’Université d’Orléans  (Examinateur)
M. Éric Chaumette  Professeur à l’ISAE  (Encadrant de thèse)
M. Jérôme Galy   Maître de conférences à l’Université de Montpellier  (Encadrant de thèse)
M. Alexandre Renaux  Maître de conférences à l’Université Paris-Sud  (Directeur de thèse)

Mots clés : Estimation paramétrique, estimateurs au sens du maximum de vraisemblance, estimateurs au sens du maximum a posteriori, estimation hybride, analyse de performance, bornes inférieures de l'erreur quadratique moyenne, résolution limite statistique.

S³: Bayesian Tomography

Séminaire le 25 Septembre 2015, 10h30 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
John Skilling, Maximum Entropy Data Consultants Ltd, UK


Abstract: Click here

Bio: John Skilling was awarded his PhD in radio astronomy in 1969.  Through the 1970s and 1980s he was a lecturer in applied mathematics at Cambridge University, specialising in data analysis.  He left to concentrate on consultancy work, originally using maximum entropy methods but moving to Bayesian methodology when algorithms became sufficiently powerful.  John has been a prominent contributor to the “MaxEnt” conferences since their beginning in 1981.  He is the discoverer of the nested sampling algorithm which performs integration over spaces of arbitrary dimension, which is the basic operation dictated by the sum rule of Bayesian calculus.

Trajectory planning and control of collaborative systems: application to trirotor UAVs

Étienne Servais
Soutenance de thèse de doctorat le 18 Septembre 2015, 15h00 à Mines ParisTech (amphi L109)

L'objet de cette thèse est de proposer un cadre complet, du haut niveau au bas niveau, de génération de trajectoires pour un groupe de systèmes dynamiques indépendants. Ce cadre, basé sur la résolution de l'équation de Burgers pour la génération de trajectoires, est appliqué à un modèle original de drone trirotor et utilise la platitude des deux systèmes différentiels considérés.

La première partie du manuscrit est consacrée à la génération de trajectoires. Celle-ci est effectuée en créant formellement, par le biais de la platitude du système considéré, des solutions à l'équation de la chaleur. Ces solutions sont transformées en solution de l'équation de Burgers par la transformation de Hopf-Cole pour correspondre aux formations voulues. Elles sont optimisées pour répondre à des contraintes spécifiques. Plusieurs exemples de trajectoires sont donnés.

La deuxième partie est consacrée au suivi autonome de trajectoire par un drone trirotor. Ce drone est totalement actionné et un              contrôleur en boucle fermée non-linéaire est proposé. Celui-ci est testé en suivant, en roulant, des trajectoires au sol et en vol. Un modèle est présenté et une démarche pour le contrôle est proposé pour transporter une charge pendulaire.

Composition du jury

Mme Brigitte d'ANDREA-NOVEL  Professeur, Mines ParisTech  Examinateur, directeur de thèse
M. Jean-Michel CORON  Professeur, Université Pierre et Marie Curie  Examinateur
M. Tarek HAMEL  Professeur, Université de Nice Sophia Antipolis  Rapporteur
M. Miroslav KRSTIC  Professeur, Université de Californie à San Diego  Rapporteur
M. Hugues MOUNIER  Professeur, Université Paris-Sud  Examinateur, directeur de thèse
M. Silviu-Iulian NICULESCU  Directeur de recherche, CNRS  Invité
M. Arnaud QUADRAT  Ingénieur, Sagem-DS  Invité
M. Joachim RUDOLPH  Professeur, Université de la Sarre  Examinateur
M. Claude SAMSON  Directeur de recherche, INRIA  Examinateur

S³: Is the Gaussian distribution "Normal"? Signal processing with alpha-stable distributions

Séminaire le 18 Septembre 2015, 10h30 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle des séminaires du L2S
Ecran E. Kuruoglu, Istituto di Scienza e Tecnologie dell'Informazione, Italy


There are solid reasons for the popularity of Gaussian models. They are easy to deal with, lead to linear equations, and they have a strong theoretical justification given by the Central Limit theorem. However, many data, manmade or natural, exhibit characteristics too impulsive or skewed to be successfully accommodated by the Gaussian model. The wide spread power laws in the nature, in internet, in linguistics, biology are very well known. In this talk we will challengethe "Normality" of the Gaussian distribution and will discuss the alpha‐stable distribution family which satisfies the generalised Central Limit Theorem. Alpha‐Stable distributions have received wide interest in the signal processing community and became state of the art models for impulsive noise and internet traffic in the last 20 years since the influential paper of Nikias and Shao in 1993. We will provide the fundamental theory and discuss the rich class of statistics this family enables us to work with including fractional order statistics, log statistics and extreme value statistics. We will present some application areas where alpha‐stable distributions had important success such as internet traffic modelling, SAR imaging, computational biology, astronomy, etc. We will also present recent research results on generalisation of source separation algorithms by maximizing non-alpha stability and also multivariate analysis using alpha-stable Bayesian networks. We will identify open problems which we hope will lead to fruitful discussion on further research on this family of distributions.

Bio: Ercan E. Kuruoglu was born in Ankara, Turkey in 1969. He obtained his BSc and MSc degrees both in Electrical and Electronics  Engineering  at  Bilkent  University  in  1991  and  1993  and  the  MPhil  and  PhD  degrees  in  Information  Engineering  at  the Cambridge University, in the Signal Processing Laboratory, in 1995 and 1998 respectively. Upon graduation from Cambridge, he joined the Xerox Research Center in Cambridge as a permanent member of theCollaborative Multimedia Systems Group. In 2000, he was in INRIA‐Sophia Antipolis as an ERCIM fellow. In 2002, he joined ISTI‐CNR, Pisa as a permanent member. Since 2006, he  is  an Associate Professor  and  Senior Researcher. He was  a  visiting professor  in Georgia Institute of Technology graduate  program  in  Shanghai  in  2007  and  2011. He was a 111 Project (Bringing Foreign Experts to China Program) Fellow and was a frequent visitor to Shanghai Jiao Tong University, China (2007‐2011). He was an Visiting Professor in Hong Kong, in August 2012 as a guest of the HK IEEE Chapter. He is a recipient of the Alexander von Humboldt Foundation Fellowship (2012‐2014) which allowed him to work in as a visiting scientist at Max‐Planck Institute for Molecular Biology. He was an Associate Editor for IEEE Transactions on Signal Processing in 2002‐2006 and for IEEE Transactions on Image Processing in 2005‐2009. He is currently the Editor in Chief of Digital Signal Processing: a Review Journal and also is in the editorial board of EURASIP Journal on Advances in Signal Processing. He was the Technical co‐Chair for EUSIPCO 2006, special sessions chair of EUSIPCO 2005 and tutorials  co‐chair of ICASSP 2014. He served  as  an  elected member of the IEEE  Technical Committee on  Signal Processing Theory and Methods (2004‐2010), was a member of IEEE Ethics committee in 2012 and is a Senior Member of IEEE. He was a plenary speaker at Data Analysis for Cosmology (DAC 2007) and ISSPA 2010 and tutorial speaker at ICSPCC 2012 and Bioinformatiha 2013 and 2014 . He is the author of more than 100 peer reviewed publications and holds 5 US, European and Japanese patents. His research interests  are  in  statistical  signal  processing  and  information  and  coding  theory  with  applications  in  image  processing, computational biology, telecommunications, astronomy and geophysics.

 

Access information are available on the website http://www.lss.supelec.fr/scube/

 

A sparsity-promoting reconstruction algorithm for diffuse optical tomography based on a transport model

Séminaire le 8 Septembre 2015, 11h30 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
K. Prieto (formerly University of Manchester, since Aug 2015 Hokkaido University) and O. Dorn (University of Manchester) (presenting author)


Non-linear inverse problems with sparsity

Séminaire le 8 Septembre 2015, 10h30 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
P. Maass (University of Bremen)


Compressive Sensing as a tool for exploiting sparsity and incoherence in computational electromagnetics

Séminaire le 8 Septembre 2015, 09h30 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
A. Massa (presenting author), G. Oliveri, M. Salucci, N. Anselmi (all at ELEDIA, University of Trento, A. Massa as DIGITEO Chair holder L2S & CEA LIST)


Gestion de la mobilité dans les réseaux Ad Hoc par anticipation des métriques de routage

Sabrine NAIMI
Soutenance de thèse de doctorat le 22 Juillet 2015, 14h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette)

Avec le succès des communications sans fil, il devient possible d'accéder au réseau partout et à tout moment sans avoir recours à connecter physiquement les appareils communicants à une infrastructure. Les nœuds (ordinateurs portables, smartphones, etc) peuvent analyser les différents canaux radio afin de pouvoir s'associer à un réseau sans fil disponible (station de base, point d'accès, etc.) Un avantage indéniable de ses technologies sans fil est la possibilité d'être mobile tout en restant connecté. Cependant, la mobilité est une tâche difficile à gérer car elle doit être abordée à différentes couches pour être transparente aux utilisateurs. Dans les MANET (Mobile Ad hoc Network), les protocoles de routage utilisent des métriques pour sélectionner les meilleures routes. Les métriques peuvent refléter la qualité de la liaison sans fil et aider à gérer la mobilité.
Mais, un retard important entre l'estimation des métriques et leur inclusion dans le processus de routage rend cette approche inefficace.

Les travaux de cette thèse s'intéressent à la proposition de nouvelles méthodes de calcul des métriques de routage pour gérer le problème de la mobilité dans les réseaux ad hoc. Les nouvelles métriques doivent refléter la qualité du lien et être sensibles à la mobilité en même temps. Nous considérons les métriques classiques, en particulier ETX (Expected Transmission Count) et ETT (Expected Transmission Time). Nous introduisons de nouvelles méthodes pour anticiper les valeurs de ces métriques en utilisant des algorithmes de prédiction. Nous utilisons une approche Cross layer, qui permet l'utilisation conjointe de l'information à partir des couches 1, 2 et 3. La validation de nouvelles méthodes de calcul des métriques de routage nécessite une évaluation au travers d'un véritable banc d'essai. Nous avons donc également mis en oeuvre les nouvelles métriques de routage dans un testbed afin d'évaluer et de comparer leurs performances avec les métriques classiques.

Mots clés :
ETX, métrique, Ad Hoc, réseau sans fil, mobilité, anticipation

Membres du jury:

Directeur de thèse   Mme Véronique VÈQUE   Professeur (Université Paris-Sud)
Directeur de thèse  Mr Ridha BOUALLEGUE   Professeur (Université Tunis El Manar)
Co-directeur de thèse  Mr Anthony BUSSON   Professeur (Université Lyon 1)

Rapporteurs:
Mme Béatrice PAILLASSA   Professeur (Université de Toulouse)
Mme Kaouther SETHOM    Maître de conférences (Université de Carthage Tunis)

Examinateurs:
Mr Anis LAOUTI Enseignant-Chercheur (TELECOM SudParis)
Mme Anne FLADENMULLER Maître de Conférences HDR ( Université Pierre et Marie Curie)

S³: Bayesian Cyclic Networks, Mutual Information and Reduced-Order Bayesian Inference

Séminaire le 17 Juillet 2015, 10h30 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle des séminaires du L2S
Robert Niven, University of New South Wales, Canberra, Australia


A branch of Bayesian inference involves the analysis of so-called "Bayesian networks", defined as directed acyclic networks composed of probabilistic connections. We extend this class of networks to consider cyclic Bayesian networks, which incorporate every pair of inverse conditional probabilities or probability density functions, thereby enabling the application of Bayesian updating around the network. The networks are assumed Markovian, although this assumption can be relaxed when necessary. The analysis of probabilistic cycles reveals a deep connection to the mutual information between pairs of variables on the network. Analysis of a four-parameter network - of the form of a commutative diagram - is shown to enable thedevelopment of a new branch of Bayesian inference using a reduced order model (coarse-graining) framework.

Bio: https://research.unsw.edu.au/people/dr-robert-niven

Sequential strategies based on kriging

Emmanuel VAZQUEZ
Habilitation à Diriger des Recherches (HDR) le 15 Juillet 2015, 14h30 à

Emmanuel Vazquez entered the Ecole Normale Supérieure de Cachan in 1997 and was awarded the Agrégation de Physique Appliquée in 2000. In 2001, he obtained a Diplôme d'Etudes Approfondies in Mathematics for Vision and Learning, from the Ecole Normale Supérieure de Cachan. He received the Ph.D. degree in 2005 from the Orsay-Paris XI University, with a thesis on kernel-based non-linear systems black-box modeling. Since 2004, he is working at Supélec, now CentraleSupélec, as Associate Professor.

His research work focuses on sequential Bayesian search strategies and the design and analysis of computer experiments. This work is driven by a question central to many industrial problems: how to optimize the performance of a system using numerical simulations?  In particular, when simulations are time-consuming, it becomes essential to consider optimization algorithms that use the information provided by the simulations as efficiently as possible. The idea of the Bayesian approach for optimization is to use a random process as a model of the function to be optimized. Then, the optimization is performed by making evaluations of the function in sequence, each evaluation being chosen in order to minimize a criterion that quantifies the expected loss, under the random process model, incurred by taking the best evaluation result collected so far instead of the true unknown optimum. Both theoretical and practical aspects are considered in this work.

Membres du Jury :

* Fabrice Gamboa, Prof. Institut de Mathématiques de Toulouse
* Josselin Garnier, Prof. Univ. Paris-Diderot
* Bertrand Iooss, Ingénieur-Chercheur EDF R&D
* Luc Pronzato, DR CNRS
* Michèle Sébag, DR CNRS

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