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

Madame Maria BEKCHEVA
Thesis defended on July 11, 2019, 2:30 PM at

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

 

Composition du jury proposé :

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

Résumé : 

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

Mots-clés :

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

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

Seminar on July 09, 2019, 4:30 PM at 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

Seminar on July 09, 2019, 3:30 PM at 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.

Seminar on July 09, 2019, 2:00 PM at 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

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

Seminar on July 09, 2019, 2:00 PM at CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Amphi Janet
Ali


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

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

Seminar on July 09, 2019, 10:30 AM at 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

Seminar on July 04, 2019, 10:00 AM at CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle des séminaires du L2S
Mohammad Hammoudeh


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

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

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

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

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

Seminar on July 04, 2019, 10:00 AM at CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
Yu Zhong


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

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

 

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

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

Madame Missie AGUADO ROJAS
Thesis defended on June 14, 2019, 2:00 PM at

  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

Seminar on June 14, 2019, 10:30 AM at CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
Fabienne DELFOUR (LEEC Paris 13) et Pascal BETREMIEUX (Dolhom)


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

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

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

Seminar on May 09, 2019, 11:00 AM at CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle des séminaires du L2S
Clément Pellegrini


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

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

Exponential stabilization of open quantum systems

Seminar on April 26, 2019, 10:30 AM at CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
Weichao LIANG


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

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

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

Control and estimation problems in antilock braking systems

Seminar on April 26, 2019, 10:00 AM at CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
Missie AGUADO


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

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

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

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

Traitement du signal et des images

Monsieur Guillaume REVILLON
Thesis defended on April 18, 2019, 2:00 PM at 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
Thesis defended on April 12, 2019, 2:00 PM at 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
Thesis defended on April 05, 2019, 2:00 PM at

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

Modeling and performance evaluation of spatial/y-correlated cellular networks

Madame Shanshan WANG
Thesis defended on March 14, 2019, 10:30 AM at CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette)

CentraleSupelec , bâtiment Bréguet, L2S, 3, rue Joliot-Curie, 91190 Gif-sur-Yvette,salle D2.06

Soutiendra publiquement ses travaux de thèse intitulés

Modeling and performance evaluation of spatial/y-correlated cellular networks

dirigés par

Monsieur Marco DIRENZO

 

Composition du jury:

M. Marco DIRENZO L2S, CNRS Directeur de thèse
M. Marcelo DIAS DE AMORIM Sorbonne Université, LIP6 Rapporteur
M. Philippe MARY NSA Rennes, Laboratoire IETR Rapporteur
M. Marceau COUPECHOUX LTCI, Telecom ParisTech Examinateur
Mme Inbar  FIJALKOW ENSEA, Laboratoire ETIS Examinateur
M. Philippe MARTINS Telecom ParisTech Examinateur
Mme Lina MROUEH ISEP Examinateur

 

 

Résumé:

In the modeling and performance evaluation of wireless cellular networks, stochastic geometry is widely applied  to provide efficient and accurate solutions. Homogeneous Poisson point process (H-PPP) is the most widely used point process to model the spatial locations of base stations (BSs) due to its mathematical tractability and simplicity. For BSs with spatial correlations, only non-Poisson point processes can help. However, the long simulation time and weak mathematical tractability make non­ Poisson PPs not suitable. Therefore, to overcome mentioned problems, we have the following contributions in this thesis: First, we introduce a new methodology for modeling and analyzing downlink cellular networks, where the BSs constitute a motion-invariant point process that exhibits correlations among the points, i.e., spatial repulsion or spatial clustering. The proposed approach is based on the theory of inhomogeneous Poisson PPs (I-PPPs) and is referred to as inhomogeneous double thinning (IDT) approach. The proposed approach consists of approximating the original motion­ invariant PP with an equivalent PP that is made of the superposition of two conditionally independent 1- PPPs. A tractable expression of the coverage probability is obtained. Sufficient conditions on the parameters of the thinning functions that guarantee better or worse coverage compared with the baseline homogeneous PPP model are identified. Then, based on the IDT approach, a new tractable analytical expression of MISR of cellular networks where BSs exhibits spatial correlations is introduced. For homogeneous PPP, MISR is proved to be constant under network densification. For non-Poisson PPs, we apply proposed IDT approach to approximate the performance of non-Poisson point process. Taking beta-Ginibre point process (beta-GPP) as an example, we successfully prove that MISR for beta-GPP is constant under network densification with our proposed approximation functions. We prove that of MISR performance for beta-GPP case only depends on the degree of spatial repulsion, i.e., beta, regardless of different BS densities. Third, following the extension and application of !DT approach, we further study meta distribution of the SIR, which is the distribution of the conditional success probability given the point process. We derive and compare the closed-form expressions of the b-th moment function for homogeneous PPP and IDT approach. We propose a simple and accurate numerical method based on numerical inversion of Laplace transforms to compute CCDF through moments. The proposed method is more efficient and stable than the conventional approach. Furthermore, the proposed method is compared be more accurate than sorne other approximations and bounds.  Ali the proposed approaches are substantiated with the aid of empirical data for the spatial distribution of the BSs.

Mots-clés: HetNets, stochastic geometry, point processes,

 

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

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

Mohamed KAHELRAS
Thesis defended on January 18, 2019, 2:00 PM at 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

Mécanismes auto-organisants pour connexions bout en bout

Monsieur Julien FLOQUET
Thesis defended on December 19, 2018, 2:00 PM at CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Amphi Janet

Réseaux, information et communications

Soutiendra publiquement ses travaux de thèse intitulés

« Mécanismes auto-organisants pour connexions bout en bout »

dirigés par

Messieurs Zwi ALTMAN et Richard COMBES

 

Composition du jury:

M. Zwi ALTMAN Orange Lab Directeur de thèse
M. Richard COMBES Centralesupelec Co-Directeur de thèse
M. Tijani CHAHED Telecom Sud Paris Examinateur
Mme Inbar FIJALKOW ENSEA Examinateur
M. Yesekael HAYEL Université d'Avignon  Rapporteur

 

Résumé :

Les réseaux de cinquième génération sont en cours de définition et leurs différentes composantes commencent à émerger: nouvelles technologies d'accès à la radio, convergence fixe et mobile des réseaux et virtualisation. Le contrôle et la gestion de bout en bout (E2E) du réseau ont une importance particulière pour les performances du réseau. Cela étant, nous segmentons le travail de thèse en deux parties: le réseau d’accès radio (RAN) axé sur la technologie MIMO Massif (M-MIMO) et la connexion E2E du point de vue de la couche transport. Dans la première partie, nous considérons la formation de faisceaux focalisés avec un structure hiérarchique dans les réseaux sans fil. Pour un ensemble de flots donnée, nous proposons des algorithmes efficaces en terme de complexité pour une allocation avec alpha-équité. Nous proposons ensuite des formules exactes pour la performance au niveau du flot, à la fois pour le trafic élastique (avec une équité proportionnelle et équité max-min) et le trafic en continu. Nous validons les résultats analytiques par des simulations. La seconde partie de la thèse vise à développer une fonction de réseau auto-organisant (SON) qui améliore la qualité d'expérience (QoE) des connexions en bout-en-bout. Nous considérons un service de type vidéo streaming et développons une fonctionnalité SON qui adapte la QoE de bout-en-bout entre le serveur vidéo et l'utilisateur. La mémoire-tampon reçoit les données d'un serveur avec une connexion E2E en suivant le protocole TCP. Nous proposons un modèle qui décrit ce comportement et nous comparons les formules analytiques obtenues avec les simulations. Enfin, nous proposons un SON qui donne la qualité vidéo de sorte que la probabilité de famine soit égale à une valeur cible fixée au préalable.

Mots-clés : Évaluation de performances,Starvation,TCP,E2E SON,MIMO Massif,Allocation de ressources

Sur la Commande des Robots Manipulateurs Industriels en Co-Manipulation Robotique

Monsieur Abdelkrim BAHLOUL
Thesis defended on December 07, 2018, 2:00 PM at CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Amphi F3-06

Automatique

Soutiendra publiquement ses travaux de thèse intitulés

Sur la Commande des Robots Manipulateurs Industriels en Co-Manipulation Robotique.

dirigés par

Monsieur Yacine CHITOUR

 

Composition du jury:

M. Yacine CHITOUR Université Paris-Sud Directeur de thèse
M. Sami TLIBA Université Paris-Sud Co-Directeur de thèse
Mme Catherine BONNET CentraleSupélec-Gif Examinateur
M. Yassine HADDAB Université de Montpellier Examinateur
Mme Maria MAKAROV CentraleSupélec-Gif Examinateur
M. Mario SIGALOTTI INRIA, Université Pierre Marie Curie Examinateur
M. Salah LAGHROUCHE Université de Technologie de Belfort-Montbéliard Rapporteur
M. Ali ZEMOUCHE Université de Lorraine Rapporteur

 

Résumé :

Durant ce travail de thèse, nous nous sommes intéressés à la commande d'un robot manipulateur industriel, configuré pour une co-manipulation avec un opérateur humain, en vue de la manutention de charges lourdes. Dans un premier temps, nous avons présenté une vue d'ensemble des études qui ont été menées dans ce cadre. Ensuite, nous avons abordé la modélisation et l'identification des paramètres dynamiques du robot Denso VP-6242G. Nous avons utilisé le logiciel OpenSYMORO pour calculer son modèle dynamique. Après une présentation détaillée de la méthode d'identification des paramètres de robots manipulateurs, nous l'avons appliqué au cas de notre robot. Cela nous a permis d'obtenir un vecteur des paramètres qui garantit une matrice d'inertie définie positive pour n'importe quelle configuration

articulaire du robot, tout en assurant une bonne qualité de reconstruction des couples pour des vitesses articulaires constantes, ou variables au cours du temps. Par la suite, nous avons détaillé les nouvelles fonctionnalités proposées pour le générateur de trajectoire en temps réel, sur lequel repose notre schéma de commande. Nous avons présenté une méthode d'estimation de la force de l'opérateur à partir des mesures de la force d'interaction entre le robot et l'opérateur, tout en tenant compte de la pénalisation de la force de l'opérateur afin d'avoir une image de cette dernière permettant de générer une trajectoire qui respecte les limites de l'espace de travail. Des tests du générateur de trajectoire simulant différents cas de figure possibles nous ont permis de vérifier l'efficacité des nouvelles fonctionnalités proposées. Le générateur permet de produire une trajectoire dans l'espace de travail tridimensionnel selon la direction de l'effort appliqué par l'opérateur, ce qui contribue à l'exigence de transparence recherchée en co-manipulation robotique. Dans la dernière partie, nous avons présenté et validé en simulation une commande en impédance dont les trajectoires de référence sont issues du générateur développé. Les résultats obtenus ont donné lieu à une bonne qualité de poursuite des trajectoires désirées. D'autre part, le respect des limites virtuelles de l'espace de travail a également été pris en compte. Cependant, les trajectoires articulaires correspondantes peuvent franchir les limites définies pour préserver l'intégrité du robot.

Mots-clés : Identification, Co-manipulation robotique, Commande en impédance, Robot manipulateur industriel

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

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