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Un récepteur cognitif pour le guidage à l’intérieur - Par : Maherizo Andrianarison, René Jr Landry, Mohamed Sahmoudi,

Un récepteur cognitif pour le guidage à l’intérieur


Maherizo Andrianarison
Maherizo Andrianarison Profil de l'auteur(e)
Maherizo Andrianarison est doctorant en génie électrique à l’ÉTS. Il est ingénieur et titulaire d'un master en réseaux et télécoms de l’ENSEEIHT. Il travaille sur le traitement des signaux GNSS dans les environnements contraints.
Programme : Génie électrique 

René Jr Landry
René Jr Landry Profil de l'auteur(e)
René Jr Landry est professeur au Département de génie électrique à l’ÉTS et directeur du laboratoire LASSENA. Son expertise porte sur les systèmes embarqués, la navigation et l’avionique.
Programme : Génie électrique 

Mohamed Sahmoudi
Mohamed Sahmoudi Profil de l'auteur(e)
Mohamed Sahmoudi est professeur au département de génie d’électronique, d’optronique et du signal (DEOS) à l’Institut supérieur de l’aéronautique et de l’espace (ISAE) de Toulouse, France.

récepteur cognitif

L’image provient des auteurs. La licence CC de Substance s’applique.

Introduction

La première partie de cet article intitulé Guidage pour l’intérieur au moyen de la radio cognitive a permis de faire la mise en contexte du système de guidage à l’intérieur des bâtiments et de décrire les problématiques, les objectifs et la méthodologie. Cette seconde partie nous permettra d’élaborer l’architecture du récepteur cognitif de haute sensibilité (High Sensitivity Cognitive GNSS Receiver – HS-CGR), les scénarios de test et la conclusion.

Architecture du récepteur cognitif de haute sensibilité

La conception du récepteur cognitif de haute sensibilité peut être considérée comme l’utilisation de la technologie CR pour la conception de récepteurs GNSS. L’ajout de la capacité cognitive a pour but d’avoir un système auto-adaptable et autonome. Pour cela, différents critères doivent être pris en compte :

  • la programmabilité permettant de modifier le comportement du système en changeant les paramètres de conception;
  • la reconfigurabilité permettant de modifier le comportement du système en changeant la conception elle-même;
  • la capacité cognitive permettant l’adaptabilité du comportement du système en fonction de la situation (environnement) dans laquelle il est en fonctionnement, c’est-à-dire que le système observe les actions puis apprend de ces actions [1].

La figure 1 représente le bloc diagramme du récepteur cognitif GNSS de haute sensibilité HS-CGR. La partie grise (partie en bas) est le récepteur HS-GNSS typique.

récepteur cognitif 1 FR

Figure 1 Bloc diagramme du récepteur cognitif HS-CGR proposé

Cette figure présente l’architecture globale du récepteur cognitif HS-CGR proposé en présentant les interactions entre le récepteur HS-GNSS classique et la couche cognitive. La figure 2 montre bien les deux blocs séparés : le HS-GNSS physique (récepteur GNSS de haute sensibilité) et la couche cognitive appelée aussi TSI (traitement de signal intelligent ou ISP – Intelligent Signal Processing).

récepteur cognitif

Figure 2 Représentation globale du récepteur  cognitif HS-CGR proposé

L’intelligence du récepteur cognitif HS-CGR sera établie grâce aux interactions entre les différents modules de la couche cognitive (décisions cognitives, analyse du signal, générateur de signal synthétique, base de données et techniques de haute sensibilité) avec les différents modules du récepteur HS-GNSS (figure 3).

récepteur cognitif

Figure 3 Architecture du récepteur cognitif HS-CGR proposé

Technique de traitement de signal

La technique de haute sensibilité d’un récepteur GNSS se base toujours sur l’intégration sur une longue période. Après l’intégration cohérente longue, le fait d’accumuler de façon non-cohérente les sorties des corrélateurs permet encore d’accroître l’énergie du signal reçu à une très faible puissance.

Lorsque la réception des signaux satellites est très difficile et que l’intensité des signaux reçus est très faible, une approche récente appelée « détection collective » ou « détection collaborative » a été proposée. Cette approche permet de traiter tous les satellites visibles en même temps. La bonne combinaison des valeurs de corrélation de plusieurs satellites peut réduire le niveau de C/N0 requis des signaux satellites qui ne peuvent pas être acquis individuellement et permettent de contribuer de manière constructive à une solution de positionnement [2] (figure 4).

récepteur cognitif

Figure 4 Comparaison entre l’acquisition conventionnelle et la détection collective

Dans cette approche, la recherche s’effectue dans le domaine position/biais d’horloge contrairement à celle de l’approche conventionnelle dans le domaine code/Doppler. L’idée est de pouvoir calculer directement la solution de position après le processus d’acquisition sans avoir besoin de passer par le processus de poursuite (figure 5).

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Figure 5 Principe de base de la détection collective [6]

Scénarios de test

La figure 6 présente le lieu d’enregistrement de signaux GPS L1 C/A effectué au centre-ville de Montréal (aux alentours de l’ÉTS), établi pour les scénarios de test.

récepteur cognitif

Figure 6 Lieu d’enregistrement de signaux aux alentours de l’ÉTS

Voici un exemple de scénario de test effectué à l’ÉTS. Le récepteur de référence (Rx GNSS du LASSENA) envoie des informations (éphémérides, pseudo distances, position, etc.) au récepteur mobile (récepteur USRP B210) pour aider le processus d’acquisition et calculer sa position (figure 7).

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Figure 7 Architecture de test pour la détection collective

L’intégration sur une longue période est toujours la meilleure solution pour augmenter la sensibilité d’un récepteur; il serait bien d’appliquer cette technique pour avoir un bon pic de corrélation pour chaque satellite avant de passer au calcul de la métrique de détection collective.

Voici quelques courbes montrant, en post-traitement, l’augmentation du pic de corrélation lorsqu’on augmente la période d’intégration dans l’approche de détection collective, même avec des signaux faibles reçus à 35 dB-Hz (figure 8).

récepteur cognitifrécepteur cognitif

récepteur cognitif

Figure 8 Augmentation du pic de corrélation lorsque la période d’intégration est augmentée

Nous avons pu vérifier que le fait d’accroître la période d’intégration permet d’avoir un bon pic de corrélation pour le calcul de la métrique de détection collective.

Conclusion

La réalisation de ce projet de recherche permet de bien exploiter la diversité des satellites GNSS afin d’avoir un récepteur multi-fréquences/multi-constellations. L’utilisation de la technologie de radio cognitive dans un récepteur cognitif GNSS va ouvrir un nouvel axe de recherche dans ce domaine. De même, l’exploitation de la nouvelle approche de détection collective pour traiter le problème de sensibilité du récepteur permet la création de nombreuses applications telles que l’utilisation d’autres récepteurs pour aider un récepteur en difficulté tout en permettant l’échange d’informations sur les éphémérides et leurs positions. Tous les signaux GNSS seront utilisés par le nouveau récepteur cognitif multi-constellations/multi-fréquences développé afin d’avoir une bonne sensibilité et permettre l’accès à de nouvelles applications à l’intérieur des bâtiments qui ne peuvent pas encore fonctionner avec le système GPS uniquement. De nouvelles applications similaires au GPS communautaire Waze apparaîtront. Actuellement, le grand marché de la géolocalisation se concentre dans le secteur du transport intelligent (ITS) et les services de géolocalisation (LBS: location-based-service) qui sont très prometteurs. Ainsi, la résolution de la navigation GNSS refusée (GNSS Denied) n’a que des avantages pour la navigation par satellites tant pour les utilisateurs que pour les opérateurs, surtout avec le développement important des technologies de la téléphonie mobile. La réalisation de ce projet permet également de réduire les dépenses en réduisant l’installation d’équipements supplémentaires pour le positionnement dans les environnements difficiles.

L’originalité des travaux réside dans l’utilisation de détection collective pour l’acquisition des signaux multi-constellations et multi-fréquences conjointement avec l’exploitation de la technologie de radio cognitive pour rendre le récepteur reconfigurable et plus intelligent.

Ce projet de thèse est effectué en cotutelle entre l’ÉTS et l’Institut Supérieur de l’Aéronautique et de l’Espace (ISAE), Toulouse, France.

Article de recherche

Un article portant sur la détection collective intitulé A new Method of Collective Acquisition of Multiple GNSS Satellite Signals in Challenging Environments a été présenté à la conférence Navitec qui avait lieu du 3 au 5 décembre 2014 à Noordwijk, Pays-Bas.

Maherizo Andrianarison

Profil de l'auteur(e)

Maherizo Andrianarison est doctorant en génie électrique à l’ÉTS. Il est ingénieur et titulaire d'un master en réseaux et télécoms de l’ENSEEIHT. Il travaille sur le traitement des signaux GNSS dans les environnements contraints.

Programme : Génie électrique 

Laboratoires de recherche : LASSENA – Laboratoire des technologies spatiales, systèmes embarqués, navigation et avionique 

Profil de l'auteur(e)

René Jr Landry

Profil de l'auteur(e)

René Jr Landry est professeur au Département de génie électrique à l’ÉTS et directeur du laboratoire LASSENA. Son expertise porte sur les systèmes embarqués, la navigation et l’avionique.

Programme : Génie électrique 

Laboratoires de recherche : LACIME – Laboratoire de communications et d'intégration de la microélectronique  LASSENA – Laboratoire des technologies spatiales, systèmes embarqués, navigation et avionique 

Profil de l'auteur(e)

Mohamed Sahmoudi

Profil de l'auteur(e)

Mohamed Sahmoudi est professeur au département de génie d’électronique, d’optronique et du signal (DEOS) à l’Institut supérieur de l’aéronautique et de l’espace (ISAE) de Toulouse, France.

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