APPROCHE HAUT NIVEAU POUR L’ACCÉLÉRATION D’ALGORITHMES SUR DES ARCHITECTURES HÉTÉROGÈNES CPU/GPU/FPGA. APPLICATION À LA QUALIFICATION DES RADARS ET DES SYSTÈMES D’ÉCOUTE ÉLECTROMAGNÉTIQUE

Monsieur Maxime MARTELLI
Soutenance de thèse de doctorat le 13 Décembre 2019, 14h00 à


CentraleSupelec 91190 Gif sur Yvette - salle Amphi 1, Eiffel

Devant le jury composé de :

M.Alain MERIGOT PR2-Université Paris-Sud Directeur de thèse
M.Bertrand GRANADO Professeur-Sorbonne Université Campus Pierre et Marie Curie Rapporteur
M.Dominique HOUZET Professeur-Grenoble-INP Rapporteur
M.Nicolas GAC Maître de Conférences-Université Paris-Sud Examinateur
M.Frédéric MAGOULES Professeur-CentraleSupelec Examinateur
Mme Myriam NOUVEL Ingénieur de Recherche-Thales DMS France Examinateur
M.Maxime PELCAT Maître de Conférences-INSA Rennes Examinateur
M.Olivier ROMAIN Professeur-Université Cergy-Pontoise Examinateur

Résumé: A l'heure où l'industrie des semi-conducteurs fait face à des difficultés majeures pour entretenir une croissance en berne, les nouveaux outils de synthèse de haut niveau repositionnent les FPGAs comme une technologie de premier plan pour l'accélération matérielle d'algorithmes face aux clusters à base de CPUs et GPUs.Mais en l'état, pour un ingénieur logiciel, ces outils ne garantissent pas, sans expertise du matériel sous-jacent, l'utilisation de ces technologies à leur plein potentiel, ce qui peut ainsi constituer un frein à leur démocratisation. C'est pourquoi nous proposons une méthodologie d'accélération d'algorithmes sur FPGA.  Après avoir présenté un modèle d'architecture haut niveau de cette cible, nous détaillons différentes optimisations possibles en OpenCL, pour finalement définir une stratégie d'exploration pertinente pour l'accélération d'algorithmes sur FPGA. Appliquée sur différents cas d'étude, de la reconstruction tomographique à la modélisation d'un brouillage aéroporté radar, nous évaluons notre méthodologie suivant trois principaux critères de performance : le temps de développement, le temps d'exécution, ou encore l'efficacité énergétique.

Mots clés: Adéquation algorithme architecture,Radar,OpenCL,FPGA,GPU,Calcul haute performance

Abstract: As the semiconductor industry faces major challenges in sustaining its growth, new High-Level Synthesis tools are repositioning FPGAs as a leading technology for algorithm acceleration in the face of CPUs and GPUs based clusters. But as it stands, for a software engineer, these tools do not guarantee, without expertise of the underlying hardware, that these technologies will be harnessed to their full potential. This can be a game breaker for their democratization. From this observation, we propose a methodology for algorithm acceleration on FPGAs. After presenting a high-level model of this architecture, we detail possible optimizations in OpenCL, and finally define a relevant exploration strategy for accelerating algorithms on FPGA. Applied to different case studies, from tomographic reconstruction to the modeling of an airborne radar jammer, we evaluate our methodology according to three main performance criteria: development time, execution time, and energy efficiency.

Key Words:  Radar,GPU,Algorithm architecture co-design,OpenCL,FPGA,High performance computing

Computational characterization of supra-threshold hearing to understand speech-in-noise intelligibility deficits

Séminaire le 20 Novembre 2019, 10h30 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle des séminaires du L2S
Emmanuel PONSOT

Séminaire S³

Title: Computational characterization of supra-threshold hearing to understand speech-in-noise intelligibility deficits

Abstract: A largely unresolved problem in hearing sciences concerns the large heterogeneity observed among individuals with similar audiograms (hearing thresholds measured in quiet) in understanding speech in noisy environments. Recent studies suggest that supra-threshold auditory mechanisms (i.e. that operate above detection threshold) play a prominent role in these interindividual differences, but a precise view of where and how distortions arise along the auditory processing hierarchy is lacking. Addressing this problem requires novel approaches that not do simply consider hearing in terms of sensitivity, but in terms of fidelity of encoding. In this talk, I will present a novel methodological framework developed for this purpose, which combines signal-processing with psychoacoustical tests and computational modeling tools derived from system identification methods. I will present and discuss results from several experiments conducted in both normal-hearing and hearing-impaired individuals within this framework to characterize the processing of supra-threshold signals made of spectrotemporal modulations -- broadband noises whose envelope is jointly modulated over time and frequency -- which constitute the most crucial features underlying speech intelligibility. I will then explain how the detailed computational characterization returned from this joined experimental-modeling approach can be used to identify the different components underlying suprathreshold auditory encoding deficits. Overall, this project describes an innovative approach that capitalizes on system-engineering methods to shed an unprecedented light on supra-threshold hearing and its disorders. By integrating the knowledge of how the auditory system operates above the threshold in noisy conditions, this project will generate new avenues for the development of novel audiological procedures and signal-processing strategies for hearing aids.


Biographies: Emmanuel Ponsot was initially trained in Engineering at Ecole Centrale (Lyon), and received a Master degree in Acoustics in 2012. He then turned to Psychoacoustics and Cognitive Sciences and obtained a Ph.D. from Sorbonne Université in 2015 on loudness processing and coding in humans. From 2015 to 2017, he did a first postdoc at IRCAM (Paris), during which he developed new tools to explore the computational bases of Social Cognition in speech prosody. He is currently a post-doctoral researcher at the Laboratoire des Systèmes Perceptifs (ENS, Paris), where he combines experimental and modeling approaches to characterize the auditory mechanisms used to process complex supra-threshold signals in noise, in both normal-hearing individuals and individuals with hearing loss.

Direct sampling method in inverse electromagnetic scattering problem

Sangwoo KANG
Soutenance de thèse de doctorat le 14 Novembre 2019, 10h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette)

Lieu: Bâtiment Breguet - D2.07 (Petit Conseil) - 3 rue Joliot Curie - 91190 Gif-sur-Yvette

Composition du jury:

Mr.Marc Lambert Chargé de recherche CNRS GeePs Directeur de thèse
Mr.Houssem Haddar Directeur de recherche INRIA CMAP Examinateur
Mr.Dominique Lesselier Directeur de recherche CNRS L2S Examinateur
Mr.Mikyoung Lim Professeur Korean Advanced Institute of Science and Technology Examinateur
Mme Amélie Litman Maître de Conférence Université de Marseille Rapporteur
Mr.Matteo Pastorino Professeur Université de Gênes Rapporteur

 

Résumé: Le problème de l'imagerie non itérative dans le cadre de la diffraction électromagnétique inverse utilisant la méthode d'échantillonnage direct (DSM) est considéré. Grâce à une combinaison de l'expression asymptotique du champ proche ou du champ lointain diffracté et de l'hypothèse de petits obstacles, les expressions analytiques de la fonction d'indicateur DSM sont présentées dans diverses configurations telles que des configurations 2D/3D, mono-/multi-configurations statiques,  à vue limitée/complète et fréquence unique/ diversité en fréquence. Une fois l'expression analytique obtenue, sa structure est analysée et des améliorations proposées. Notre approche est validée à l’aide de données de simulation, et d’expériences le cas échéant. Premièrement, la structure mathématique du DSM à fréquence fixe en 2D dans divers problèmes de diffusion est établie, permettant une analyse théorique de son efficacité et de ses limites. Pour surmonter les limitations connues, une méthode alternative d'échantillonnage direct (DSMA) est proposée. Puis le cas multi-fréquence est investigué en introduisant et en analysant le DSM multi-fréquence (MDSM) et le DSMA multi-fréquence (MDSMA).Enfin, notre approche est étendue aux problèmes de diffraction électromagnétique inverse 3D pour lesquels le choix de la polarisation du dipôle de test est un paramètre clé. De par notre approche analytique, ce choix peut être effectué sur la base de la polarisation du champ incident.

Abstract: The non iterative imaging problem within the inverse electromagnetic scattering framework using the direct sampling method (DSM) is considered. Thanks to the combination of the asymptotic expression of  the scattered near-field or far-field and of the small obstacle hypothesis the analytical expressions of the DSM indicator function are presented in various configurations such as 2D/3D configurations and/or mono-/multi-static configurations and/or limited-/full-view case and/or mono-/multi-frequency case. Once the analytical expression obtained, its structure is analyzed and  improvements  proposed.  Our approach is validated using  synthetic data and experimental  ones when available. First, the mathematical structure of DSM at fixed frequency in 2D various scattering problems is established allowing a theoretical analysis of its efficiency and limitations. To overcome the known limitations an alternative direct sampling method (DSMA) is proposed. Next, the multi-frequency case is investigated by introducing and analyzing  the multi-frequency DSM (MDSM) and the multi-frequency DSMA (MDSMA). Finally,  our approach is extended to 3D inverse electromagnetic scattering problems for which the choice of the polarization of the test dipole is a key parameter. Thanks to our analytical analysis it can be made based on  the polarization of the incident field.

Séminaire Scube CentraleSupélec

Séminaire le 18 Octobre 2019, 11h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle des séminaires du L2S
Diarra FALL

Title: Test d'hypothèses bayésien non paramétrique et application à la modélisation de la zone du langage

 

Abstract: Dans cet exposé je parlerai de modèles bayésiens non paramétriques et de tests d'hypothèses, avec pour exemple d'application, un travail en cours avec le centre hospitalier régional d'Orléans portant sur l'estimation de la zone contrôlant le langage chez des patients ayant eu un AVC.

Biographies: I joined the University of Amiens (France) where I was post-graduated in theoretical Mathematics. Afterward, I received a Master research degree in Data processing from the UVSQ, UPMC & Telecom Sud Paris. I obtained my Ph.D. degree in Image processing from the University Paris Sud. From 2007 to 2011, I did my doctoral research in the Laboratory of Modeling Simulation and Systems at CEA (French Atomic Energy Commission), and in the Laboratory of Signals and Systems (Supélec), in collaboration with Frédéric Joliot Hospital Service. In 2008-2010, I was a teaching assistant in Statistics and Numerical Analysis at ENSIIE Evry. From 2011 to 2013, I was an assistant professor of Mathematics at the University Paris Descartes. Since September 2013, I am an associate professor of Mathematics at the University of Orleans.

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.

 

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.

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.

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.

Traitement du signal et des images

Monsieur Guillaume REVILLON
Soutenance de thèse de doctorat le 18 Avril 2019, 14h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Amphi F3-06

dirigés par

Monsieur Charles SOUSSEN

 

Composition du jury:

M. Charles SOUSSEN  CentraleSupélec  Directeur de thèse
Mme Nathalie PEYRARD INRA Toulouse, Unité de Mathématique et Informatique Rapporteur
M. Charles BOUVEYRON Université Côte d'Azur Rapporteur
M. Paul HONEINE Université de Rouen Normandie Examinateur
M. Cyrille ENDERLI Thales DMS Examinateur
M. Arthur TENENHAUS CentraleSupélec Examinateur
M. Jean-François GRANDIN Thales DMS Invité
M. Ali MOHAMMAD-DJAFARI   Invité

 

Résumé : En Guerre Electronique, l’identification des signaux radar est un atout majeur de la prise de décisions tactiques liées au théâtre d’opérations militaires. En fournissant des informations sur la présence de menaces, la classification et le partitionnement des signaux radar ont alors un rôle crucial assurant un choix adapté des contre-mesures dédiées à ces menaces et permettant la détection de signaux radar inconnus pour la mise à jour des bases de données. Les systèmes de Mesures de Soutien Electronique enregistrent la plupart du temps des mélanges de signaux radar provenant de différents émetteurs présents dans l’environnement électromagnétique. Le signal radar, descrit par un motif de modulationsimpulsionnelles, est alors souvent partiellement observé du fait de mesures manquantes et aberrantes Le processus d’identification se fonde sur l’analyse statistique des paramètres mesurables du signal radar qui le caractérisent tant quantitativement que qualitativement. De nombreuses approches mêlant des techniques de fusion de données et d’apprentissage statistique ont été développées. Cependant, ces algorithmes ne peuvent pas gérer les données manquantes et des méthodes de substitution de données sont requises afin d’utiliser ces derniers. L’objectif principal de cette thèse est alors de définir un modèle de classification et partitionnement intégrant la gestion des valeurs aberrantes et manquantes présentes dans tout type de données. Une approche fondée sur les modèles de mélange de lois de probabilités est proposée dans cette thèse. Les modèles de mélange fournissent un formalisme mathématique flexible favorisant l’introduction de variables latentes permettant la gestion des données aberrantes et la modélisation des données manquantes dans les problèmes de classification et de partionnement. L’apprentissage du modèle ainsi que la classification et le partitionnement sont réalisés dans un cadre d’inférence bayésienne où une méthode d’approximation variationnelle est introduite afin d’estimer la loi jointe a posteriori des variables latentes et des paramètres. Des expériences sur diverses données montrent que la méthode proposée fournit de meilleurs résultats que les algorithmes standards.

Mots-clés : Traitement du signal en radar,méthodes bayésiennes,Incertitude

Vous êtes cordialement conviés au pot qui suivra

Méthodes bayésiennes de reconstruction itérative pour la tomographie 3D à rayons X

Camille CHAPDELAINE
Soutenance de thèse de doctorat le 12 Avril 2019, 14h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Amphi F3-06

dirigés par

Monsieur Charles SOUSSEN

Composition du jury:

M. Charles SOUSSEN CentraleSupélec Directeur de thèse
M. Jeffrey A. FESSLER University of Michigan Rapporteur
M. Jean-François GIOVANNELLI Université de Bordeaux Rapporteur
M. Simon RIT CNRS Examinateur
M. Thomas RODET ENS Cachan Examinateur
Mme Sabine ROLLAND DU ROSCOAT Université Grenoble Alpes Examinateur
M. Nicolas GAC Université Paris-Sud Examinateur
Mme Estelle PARRA Safran Tech Examinateur
M. Ali MOHAMMAD-DJAFARI Anciennement CNRS Invité

 

Résumé : Dans un contexte industriel, la tomographie 3D par rayons X vise à imager virtuellement une pièce afin d'en contrôler l'intérieur. Le volume virtuel de la pièce est obtenu par un algorithme de reconstruction, prenant en entrées les projections de rayons X qui ont été envoyés à travers la pièce. Beaucoup d'incertitudes résident dans ces projections à cause de phénomènes non contrôlés tels que la diffusion et le durcissement de faisceau, causes d'artefacts dans les reconstructions conventionnelles par rétroprojection filtrée. Afin de compenser ces incertitudes, les méthodes de reconstruction dites itératives tentent de faire correspondre la reconstruction à un modèle a priori, ce qui, combiné à l'information apportée par les projections, permet d'améliorer la qualité de reconstruction. Dans ce contexte, cette thèse propose de nouvelles méthodes de reconstruction itératives pour le contrôle de pièces produites par le groupe SAFRAN. Compte tenu de nombreuses opérations de projection et de rétroprojection modélisant le processus d'acquisition, les méthodes de reconstruction itératives peuvent être accélérées grâce au calcul parallèle haute performance sur processeur graphique (GPU). Dans cette thèse, les implémentations sur GPU de plusieurs paires de projecteur-rétroprojecteur sont décrites. En particulier, une nouvelle implémentation pour la paire duale dite à empreinte séparable est proposée. Beaucoup de pièces produites par SAFRAN pouvant être vues comme des volumes constants par morceaux, un modèle a priori de Gauss-Markov-Potts est introduit, à partir duquel est déduit un algorithme de reconstruction et de segmentation conjointes. Cet algorithme repose sur une approche bayésienne permettant d'expliquer le rôle de chacun des paramètres. Le caractère polychromatique des rayons X par lequel s'expliquent la diffusion et le durcissement de faisceau est pris en compte par l'introduction d'un modèle direct séparant les incertitudes sur les projections. Allié à un modèle de Gauss-Markov-Potts sur le volume, il est montré expérimentalement que ce nouveau modèle direct apporte un gain en précision et en robustesse. Enfin, l'estimation des incertitudes sur la reconstruction est traitée via l'approche bayésienne variationnelle. Pour obtenir cette estimation en un temps de calcul raisonnable, il est montré qu'il est nécessaire d'utiliser une paire duale de projecteur-rétroprojecteur.

Abstract : In industry, 3D X-ray Computed Tomography aims at virtually imaging a volume in order to inspect its interior. The virtual volume is obtained thanks to a reconstruction algorithm based on projections of X-rays sent through the industrial part to inspect. In order to compensate uncertainties in the projections such as scattering or beam-hardening, which are cause of many artifacts in conventional filtered backprojection methods, iterative reconstruction methods bring further information by enforcing a prior model on the volume to reconstruct, and actually enhance the reconstruction quality. In this context, this thesis proposes new iterative reconstruction methods for the inspection of aeronautical parts made by SAFRAN group. In order to alleviate the computational cost due to repeated projection and backprojection operations which model the acquisition process, iterative reconstruction methods can take benefit from the use of high-parallel computing on Graphical Processor Unit (GPU). In this thesis, the implementation on GPU of several pairs of projector and backprojector is detailed. In particular, a new GPU implementation of the matched Separable Footprint pair is proposed. Since many of SAFRAN's industrial parts are piecewise-constant volumes, a Gauss-Markov-Potts prior model is introduced, from which a joint reconstruction and segmentation algorithm is derived. This algorithm is based on a Bayesian approach which enables to explain the role of each parameter. The actual polychromacy of X-rays, which is responsible for scattering and beam-hardening, is taken into account by proposing an error-splitting forward model. Combined with Gauss-Markov-Potts prior on the volume, this new forward model is experimentally shown to bring more accuracy and robustness. At last, the  estimation of the uncertainties on the reconstruction is investigated by variational Bayesian approach. In order to have a reasonable computation time, it is highlighted that the use of a matched pair of projector and backprojector is necessary.

Mots-clés : tomographie à rayons X, reconstruction 3D, inférence bayésienne, calcul parallèle, GPU.

Vous êtes cordialement conviés au pot qui suivra en salle du conseil du L2S (B4.40)

Control de Microgrids OC pour l'intégration des énergies renouvelables

Madame Sabah BENAMANE
Soutenance de thèse de doctorat le 5 Avril 2019, 14h00 à

au site  PELVOUX- UFR Sciences  et Technologies accès étudiant au 36, Rue du Pelvoux  CE1455
Courcouronnes 91020  Evry
Salle  : Amphi  Bx30

Composition du jury proposé:

M. Gilney  DAMM Université d'Evry-Val-d'Essonne Directeur de thèse
Mme Lilla GALA!DOL Efficacity lnstitute Co-directeur de thèse
M. Seddik  BACHA Université de grenoble Alpes Rapporteur
M. Jean-Pierre BARBOT Université cergy  pontoise Rapporteur
M. Jean-Luc  THOMAS Cnam  de Paris Examinateur
Mme Françoise  LAMNABHI-LAGARRIGUE CentraleSupelec Examinateur
M. Abdelkrim   BENCHAIB SuperGrid Institute Examinateur
M. Luiz  LOPES Université Concordia Examinateur

 

Résumé:

La  forte  pénétration  des  sources   d'énergie  intermittentes  présente de  nouveaux  défis   pour   la stabilité et la fiabilité des réseaux électriques. Dans  ce travail nous  considérons la connexion de ces sources  avec  et  un  système de  stockage hybride via  un  MicroGrid à  courant continu (DC)  afin  de satisfaire les  contraintes de  connexion au  réseau {les  Grid-Codes). L'objectif  principal  ici  est  de concevoir  un   système  pouvant  répondre  à   ces   exigences  et   nous   permettant  d'obtenir  un comportement Plug  and  Play;  cette  approche est  basée  sur  la  "philosophie System of  Systems ". utilisant des méthodologies de contrôle distribué. Cette  thèse  constitue une  contribution au contrôle DC MicroGrid et  introduit une  analyse rigoureuse de  la  dynamique du  system. La stabilisation du système repose   sur  des  dispositifs  de  stockage:  les  batteries pour   l'équilibre  énergétique et  la réponse à  long  terme des  variations des  flux  d'énergie tandis  que  les  supercondensateurs traitent l'équilibre des  puissances et  des  variations rapide  du  system. Nous  présenterons d'abord l'analyse du  MicroGrid DC dont  le contrôle est  conçu  à  partir des modèles détaillés des  sources  d'énergie et des   systèmes  de   stockage.  Ce   réseau  peut    présenter  un   comportement   instable  créé   par intermittence de la  source, les commutation des  convertisseurs et  leurs  électroniques puissance et les  courants oscillatoires produits  par   certains types de  charges. Par  conséquent, le  système est sujet  à   des   variations  rapides  et   lentes.  .   La  stabilisation  de   tels     fonctionnement de  différentes  technologies de  stockage, telles  que  la reposera  sur   le batterie et  les supercondensateurs, qui  opèrent dans  différentes échelles de  temps. Nous  proposons un  schéma de contrôle hiérarchique, basé  sur  la  théorie du  contrôle non  linéaire, en  particulier de  Lyapunov, le backstraping et  d'entrée 1 sortie de  feedback linéarisation.  Le DC MicroGrid proposé et  son  contrôle sont  vérifiés  à   la  fois   par   simulations et   par   expérimentation  Les  résultats montrent  la  bonne performance du  système sous  des  variations de production et  de consommation.

Mots­ clés: Energie  renouvelable,Contrôle non linéaires,Microgrids DC,Stockage d'énergie,Stabilité,convertisseur  DC/DC

 

Vous êtes cordialement conviés au pot qui suivra

Conception d'observateurs pour différentes classes de systèmes retardés non linéaires

Mohamed KAHELRAS
Soutenance de thèse de doctorat le 18 Janvier 2019, 14h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40

 

a le plaisir de vous inviter à sa soutenance de thèse  

dirigés par

Madame Françoise LAMNABHI-LAGARRIGUE

 

Composition du jury:

Mme Françoise LAMNABHI-LAGARRIGUE CNRS, Université Paris-Saclay (L2S) Directeur de thèse
M. Tarek  AHMED-ALI École Nationale Supérieure d’Ingénieurs de Caen-ENSICAEN Co-directeur de thèse
M. Gildas BESANÇON Grenoble-INP (GIPSA-lab) Rapporteur
M. Alexandre  SEURET INSA Toulouse (LAAS) Rapporteur
M. Fouad GIRI Université de Caen Normandie (LAC) Examinateur
M. Iasson  KARAFYLLIS NTUA, Dept. of Mathematics, Grèce Examinateur
M. Frederic  MAZENC INRIA, Université de Paris-Saclay (L2S) Examinateur

 

Résumé :
Le retard est un phénomène naturel présent dans la majorité des systèmes physiques et dans les applications d’ingénierie, ainsi, les systèmes à retard ont été un domaine de recherche très actif en automatique durant les 60 dernières années. La conception d’observateur est un des sujets les plus importants qui a été étudié, ceci est dû à l’importance des observateurs en automatique et dans les systèmes de commande en absence de  capteur  pour  mesurer  une  variable.  Dans  ce  travail,  l’objectif  principal  est  de  concevoir  des  observateurs pour différentes classes de systèmes  à retard  avec  un retard  arbitrairement  large,  et  ce  en  utilisant  différentes  approches.  Dans  la  première  partie de cette thèse, la conception d’un observateur a été réalisée pour une classe de systèmes non linéaires triangulaires avec une sortie échantillonnée et un retard arbitraire. Une l’autre difficulté majeure avec cette classe de systèmes est le fait que la matrice d’état dépend du signal de sortie non-retardé qui  est  immesurable.  Un  nouvel  observateur  en  chaine,  composé  de  sous -observateurs  en  série  est  conçu  pour compenser les retards arbitrairement  larges.  Dans la seconde partie de ce travail, un nouvel observateur  a été conçu  pour un autre type de systèmes non linéaires triangulaires, où le retard a été considéré, cette fois-ci, comme une équation aux dérivées partielles de type hyperbolique du premier ordre. La transformation inverse en backstepping et le concept de l’observateur en chaine ont été utilisés lors de la conception de cet observateur afin d’assurer son efficacité  en cas de grands retards. Dans la dernière partie de cette thèse, la conception d’un nouvel observateur a été réalisée pour un type de système modélisé par des équations paraboliques  non linéaires  où les mesures sont issues  d’un nombre fini de points du domaine spatial. Cet observateur est constitué d’une série de sous -observateurs en chaine. Chaque sous -observateur compense une fraction du retard global. L'analyse  de la stabilité  des systèmes d’erreur a été fondée sur différentes  fonctionnelles Lyapunov-Krasovskii. Par ailleurs, différents  instruments  mathématiques  ont  été  employés  au  cours  des  différentes  preuves  présentées.  Les  résultats  de  simulation  ont été présentés dans le but de confirmer l'exactitude des résultats théoriques.

Mots- clés :
Observateurs échantillonnés et retardés, Inégalités matricielles linéaires, Systèmes à retard, Equations aux dérivées partielles, Méthode de Lyapunov, Systèmes à paramètres distribués

Vous êtes cordialement invités au pot qui suivra en salle B5.7 du L2S

Caractérisation des limites fondamentales de l'erreur quadratique moyenne pour l'estimation de signaux comportant des points de rupture

Monsieur Lucien BACHARACH
Soutenance de thèse de doctorat le 28 Septembre 2018, 10h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette)

a le plaisir de vous inviter à sa soutenance de Thèse de doctorat dirigés par Monsieur Alexandre RENAUX et Monsieur Mohammed Nabil EL KORSO

Cette soutenance aura lieu à CENTRALESUPÉLEC, Bâtiment Bouygues (9 rue Joliot-Curie, 91190 Gif-sur-Yvette),

Vendredi 28 Septembre 2018, à 10h00

Théâtre Joël Rousseau (salle e.070)

Vous êtes cordialement invités au pot qui suivra en Salle du conseil du L2S (Bâtiment Bréguet, salle B4.40).

 

Composition du jury :

M. Alexandre RENAUX Maître de Conférences L2S, Université Paris-Sud Directeur de thèse
M. Mohammed Nabil EL KORSO Maître de Conférences LEME, Université Paris Nanterre Co-Directeur de thèse
M. Claude DELPHA Maître de Conférences L2S, Université Paris-Sud Examinateur
M. André FERRARI Professeur Laboratoire Lagrange, Université de Nice Sophia Antipolis Examinateur
Mme Anne GéGOUT-PETIT Professeure IECL, Université de Lorraine Examinatrice
M. Olivier MICHEL Professeur GIPSA-Lab/DIS, INP de Grenoble Examinateur
M. David BRIE Professeur CRAN, Université de Lorraine Rapporteur
M. Nicolas DOBIGEON Professeur IRIT/INP-ENSEEIHT, Université de Toulouse Rapporteur

 

Résumé : 
Cette thèse porte sur l'analyse des performances d'estimateurs en traitement du signal, à travers l'étude des bornes inférieures de l'erreur quadratique moyenne (EQM) pour l'estimation de points de rupture. Ces outils permettent de caractériser le comportement d'estimateurs, tels que celui du maximum de vraisemblance (dans le contexte fréquentiste), ou ceux du maximum a posteriori et de la moyenne conditionnelle (dans le contexte bayésien). La difficulté majeure provient du fait que, pour un signal échantillonné, les paramètres d'intérêt (à savoir les points de rupture) appartiennent à un espace discret. En conséquence, les résultats asymptotiques classiques (comme la normalité asymptotique du maximum de vraisemblance) ou la borne de Cramér-Rao ne s'appliquent plus. Quelques résultats sur la distribution asymptotique du maximum de vraisemblance provenant de la communauté mathématique sont actuellement disponibles, mais leur applicabilité à des problèmes pratiques de traitement du signal n'est pas immédiate. En revanche, si l'on se concentre sur les moments d'ordre 2 des estimateurs, les bornes inférieures de l'EQM forment des outils pertinents, qui ont fait l'objet d'importants travaux ces dernières années. Ceux-ci ont notamment abouti à des inégalités plus précises que la borne de Cramér-Rao, qui jouissent en outre de conditions de régularité plus faibles, et ce, même en régime non asymptotique, permettant ainsi de délimiter la plage de fonctionnement optimal des estimateurs. Le but de cette thèse est, d'une part, de compléter la caractérisation de la zone asymptotique (en particulier lorsque le rapport signal sur bruit est élevé et/ou pour un nombre d'observations infini) pour des problèmes d'estimation de points de rupture. D'autre part, le but est de donner les limites fondamentales de l'EQM d'un estimateur dans la plage non asymptotique. Les outils utilisés ici sont les bornes inférieures de l'EQM de la famille Weiss-Weinstein, qui est déjà connue pour être plus précise que la borne de Cramér-Rao dans les contextes, entre autres, de l'analyse spectrale et du traitement d'antenne. Nous fournissons une forme compacte de cette famille dans le cas d'un seul et de plusieurs points de ruptures, puis nous étendons notre analyse aux cas où les paramètres des distributions sont inconnus. Nous fournissons également une analyse de la robustesse de cette famille vis-à-vis de la distribution a priori sur la localisation des ruptures. Enfin, nous appliquons ces bornes à plusieurs problèmes pratiques : données gaussiennes, poissonniennes et processus exponentiels.

Mots-clés :  bornes inférieures de l'erreur quadratique moyenne,borne de Weiss-Weinstein,borne de Cramér-Rao,estimation de paramètres,estimateurs du maximum de vraisemblance et du maximum a posteriori,estimation de points de rupture multiples

Abstract : 
This thesis deals with the study of estimation performance in signal processing, and focuses on the analysis of lower bounds on the Mean Squared Error (MSE) for abrupt change-point estimation. Those tools contribute to characterizing the estimation behavior for estimators such as the maximum likelihood estimator (in the frequentist context), as well as the maximum a posteriori and the conditional mean estimators (in the Bayesian context). The main difficulty comes from the fact that, when dealing with sampled signals, the parameters of interest (i.e., the change-point locations) lie on a discrete space. Consequently, the classical large sample theory results (e.g., the asymptotic normality of the maximum likelihood estimator) or the Cramér-Rao bound do not apply. Some results concerning the asymptotic distribution of the maximum likelihood estimator are available in the mathematical literature but are currently of limited interest for practical signal processing problems. Focusing on the 2nd-order moments of the estimators, lower bounds on the MSE make up essential tools, which have been the subject of many studies in the last years. As a result, new inequalities have been proposed, leading to tighter lower bounds in comparison with the Cramér-Rao bound. These new lower bounds have less regularity conditions and enable the prediction of estimators' behavior in terms of MSE, both in asymptotic and non-asymptotic regimes. The goal of this thesis is to complete previous results on lower bounds in the asymptotic area (i.e. when the number of samples and/or the signal-to-noise ratio is high) for change-point estimation, as well as to provide an analysis in the non-asymptotic region. The tools used here are the lower bounds of the Weiss-Weinstein family, which are already known in signal processing to outperform the Cramér-Rao bound in applications such as spectral analysis or array processing. A closed-form expression of this family is provided for a single and multiple change-points, and some extensions are given when the distribution parameters are unknown. An analysis in terms of robustness regarding the prior distribution on the change locations is also provided. Finally, we apply our results to specific problems, such as Gaussian data, Poisson data and exponentially distributed data.

Keywords :  lower bounds on the mean squared error,Weiss-Weinstein bound,Cramér-Rao bound,parameter estimation,maximum likelihood estimators,maximum a posteriori estimators,asymptotic and non-asymptotic performance,change-point estimation

 

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