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Addressing Challenges with Big Data for Maritime Navigation: AIS Data within the Great Lakes SystemDhar, Samir January 2016 (has links)
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Séparation aveugle de mélanges linéaires de sources : application à la surveillance maritime / Blind sources separation : application to marine surveillanceCherrak, Omar 19 March 2016 (has links)
Dans cette thèse, nous nous intéressons au système d’identification automatique spatial lequel est dédié à la surveillancemaritime par satellite. Ce système couvre une zone bien plus large que le système standard à terre correspondant àplusieurs cellules traditionnelles ce qui peut entraîner des risques de collision des données envoyées par des navireslocalisés dans des cellules différentes et reçues au niveau de l’antenne du satellite. Nous présentons différentes approchesafin de répondre au problème de collision considéré. Elles ne reposent pas toujours sur les mêmes hypothèses en ce quiconcerne les signaux reçus, et ne s’appliquent donc pas toutes dans les mêmes contextes (nombre de capteurs utilisés,mode semi-supervisé avec utilisation de trames d’apprentissage et information a priori ou mode aveugle, problèmes liés àla synchronisation des signaux, etc...).Dans un premier temps, nous proposons des méthodes permettant la séparation/dé-collision des messages en modèle surdéterminé(plus de capteurs que de messages). Elles sont fondées sur des algorithmes de décompositions matriciellesconjointes combinés à des détecteurs de points temps-fréquence (retard-fréquence Doppler) particuliers permettant laconstruction d’ensembles de matrices devant être (bloc) ou zéro (bloc) diagonalisées conjointement. En ce qui concerneles algorithmes de décompositions matricielles conjointes, nous proposons quatre nouveaux algorithmes de blocdiagonalisation conjointe (de même que leur version à pas optimal) fondés respectivement sur des algorithmesd’optimisation de type gradient conjugué, gradient conjugué pré-conditionné, Levenberg-Marquardt et Quasi-Newton. Lecalcul exact du gradient matriciel complexe et des matrices Hessiennes complexes est mené. Nous introduisonségalement un nouveau problème dénommé zéro-bloc diagonalisation conjointe non-unitaire lequel généralise le problèmedésormais classique de la zéro-diagonalisation conjointe non-unitaire. Il implique le choix d’une fonction de coût adaptéeet à nouveau le calcul de quantités telles que gradient matriciel complexe et les matrices Hessiennes complexes. Nousproposons ensuite trois nouveaux algorithmes à pas optimal fondés sur des algorithmes d’optimisation de type gradientconjugué, gradient conjugué pré-conditionné et Levenberg-Marquardt.Finalement, nous terminons par des approches à base de techniques de détection multi-utilisateurs conjointe susceptiblesde fonctionner en contexte sous-déterminé dans lequel nous ne disposons plus que d’un seul capteur recevantsimultanément plusieurs signaux sources. Nous commençons par développer une première approche par déflationconsistant à supprimer successivement les interférences. Nous proposons ensuite un deuxième mode opératoire fondéquant à lui sur l’estimateur du maximum de vraisemblance conjoint qui est une variante de l’algorithme de VITERBI. / This PHD thesis concerns the spatial automatic identification system dedicated to marine surveillance by satellite. Thissystem covers a larger area than the traditional system corresponding to several satellite cells. In such a system, there arerisks of collision of the messages sent by vessels located in different cells and received at the antenna of the samesatellite. We present different approaches to address the considered problem. They are not always based on the sameassumptions regarding the received signals and are not all applied in the same contexts (they depend on the number ofused sensors, semi-supervised mode with use of training sequences and a priori information versus blind mode, problemswith synchronization of signals, etc.). Firstly, we develop several approaches for the source separation/de-collision in theover-determined case (more sensors than messages) using joint matrix decomposition algorithms combined withdetectors of particular time-frequency (delay-Doppler frequency) points to build matrix sets to be joint (block) or zero(block) diagonalized. Concerning joint matrix decomposition algorithms, four new joint block-diagonalization algorithms(with optimal step-size) are introduced based respectively on conjugate gradient, preconditioned conjugate gradient,Levenberg-Marquardt and Quasi-Newton optimization schemes. Secondly, a new problem called non-unitary joint zeroblockdiagonalization is introduced. It encompasses the classical joint zero diagonalization problem. It involves thechoice of a well-chosen cost function and the calculation of quantities such as the complex gradient matrix and thecomplex Hessian matrices. We have therefore proposed three new algorithms (and their optimal step-size version) basedrespectively on conjugate gradient, preconditioned conjugate gradient and Levenberg-Marquardt optimization schemes.Finally, we suggest other approaches based on multi-user joint detection techniques in an underdetermined context wherewe have only one sensor receiving simultaneously several signals. First, we have developed an approach by deflationbased on a successive interferences cancelation technique. Then, we have proposed a second method based on the jointmaximum likelihood sequence estimator which is a variant of the VITERBI algorithm.
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Formalisation d'un environnement d'analyse des données basé sur la détection d'anomalies pour l'évaluation de risques : Application à la connaissance de la situation maritime / Formalisation of a data analysis environment based on anomaly detection for risk assessment : Application to Maritime Domain AwarenessIphar, Clément 22 November 2017 (has links)
Il existe différents systèmes de localisation de navires en mer qui favorisent une aide à la navigation et une sécurisation du trafic maritime. Ces systèmes sont également utilisés en tant qu’outils de surveillance et d’aide à la décision par les centres de surveillance basés à terre. Le Système d’Identification Automatique (AIS) déployé par l’Organisation Maritime Internationale, bien qu’étant le système de localisation de navires le plus utilisé de nos jours, est faiblement sécurisé. Cette vulnérabilité est illustrée par des cas réels et détectés tels que des usurpations d’identité ou des disparitions volontaires de navires qui sont sources de risques pour les navires, les infrastructures offshores et côtières et l’environnement.Nous proposons dans cette thèse une démarche méthodologique d’analyse et d’évaluation des messages AIS fondée sur les dimensions de la qualité de la donnée, dont l’intégrité considérée comme la plus importante de ces dimensions. Du fait de la structure complexe de l’AIS, une liste d'indicateurs a été établie, afin d’évaluer l'intégrité de la donnée, sa conformité avec les spécifications techniques du système et la cohérence des champs des messages entre eux et au sein d’un seul ou plusieurs messages. Notre démarche repose également sur l’usage d’informations additionnelles telles que des données géographiques ou des registres de navires afin d’évaluer la véracité et l’authenticité d’un message AIS et de son expéditeur.Enfin, une évaluation des risques associés est proposée, permettant une meilleurecompréhension de la situation maritime ainsi que l’établissement de liens de causalité entre les vulnérabilités du système et les risques relevant de la sécurité et sûreté de la navigation maritime. / At sea, various systems enable vessels to be aware of their environment and on the coast, those systems, such as radar, provide a picture of the maritime traffic to the coastal states. One of those systems, the Automatic Identification System (AIS) is used for security purposes (anti-collision) and as a tool for on-shore bodies as a control and surveillance and decision-support tool.An assessment of AIS based on data quality dimensions is proposed, in which integrity is highlighted as the most important of data quality dimensions. As the structure of AIS data is complex, a list of integrity items have been established, their purpose being to assess the consistency of the data within the data fields with the technical specifications of the system and the consistency of the data fields within themselves in a message and between the different messages. In addition, the use of additional data (such as fleet registers) provides additional information to assess the truthfulness and the genuineness of an AIS message and its sender.The system is weekly secured and bad quality data have been demonstrated, such as errors in the messages, data falsification or data spoofing, exemplified in concrete cases such as identity theft or vessel voluntary disappearances. In addition to message assessment, a set of threats have been identified, and an assessment of the associated risks is proposed, allowing a better comprehension of the maritime situation and the establishment of links between the vulnerabilities caused by the weaknesses of the system and the maritime risks related to the safety and security of maritime navigation.
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