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Tomographie acoustique océanique en guide d'ondes : de l'utilisation des temps à celle des angles / Ocean acoustic tomography in waveguides : from the use of travel-times to the use of angles.Aulanier, Florian 09 December 2013 (has links)
Dans l'océan, les changements de température induisent des perturbations de la vitesse de propagation des ondes acoustiques. La tomographie acoustique océanique utilise les fluctuations de signaux acoustiques enregistrés pour cartographier ces perturbations de vitesse du son. Cette étude propose une méthode alternative utilisant la direction de propagation des ondes acoustiques (plutôt que les temps de propagation utilisés classiquement) pour imager un guide d'onde océanique peu profond (~100 m), petite échelle (1 à 10 km), avec une haute résolution spatiale (10 m horizontalement, 2 m en profondeur). Dans ce contexte, les ondes acoustiques basse fréquence (~1 kHz) à large bande spectrale (~1.5 kHz) se propagent selon des trajectoires multiples assimilables à des rayons géométriques épais spatialement. L'utilisation d'un couple d'antennes (émission/réception) et de la double formation de voies permet de séparer les signaux en provenance des différents trajets acoustiques et de mesurer leur : temps de propagation (TP), direction d'arrivée (DA) et direction de départ (DD). Dans l'hypothèse de faibles perturbations, les variations des TP, DA et DD sont reliées linéairement aux perturbations de la distribution de vitesse du son de manière analytique. Cette formulation, basée sur la physique de la diffraction de Born au 1er ordre, utilise des fonctions noyaux appelées : noyaux de sensibilité temps-angles (NSTA). Les méthodes classiques d'inversion permettent alors de retrouver les perturbations de vitesse à partir des variations de TP, DA et DD en utilisant les NSTA. Les méthodes développées ont été validées sur données simulées, puis appliquées à des données réelles d'expériences à échelle réduites réalisées dans la cuve ultrasonore de l'ISTerre, Grenoble. / In the ocean, temperature changes induce sound-speed perturbations. Ocean acoustic tomography uses the fluctuations of recorded acoustic signals, to map those sound-speed perturbations. To this end, sound-speed perturbations are classically related to the acoustic-wave travel-times measured on the records. This study suggests an alternative method to perform acoustic thermometry based on acoustic-wave propagation directions. It allows imaging a shallow-water waveguide (~100 m), at small scale (1 to 10 km), with high spatial resolution (10 m in range, 2 m in depth). In this context, wideband (~1.5 kHz) low frequency (~1 kHz) acoustic waves propagates along multiple paths similar to spatially « fat » geometrical rays. Using a pair of arrays (source/receiver) and the double-beamforming processing to separate acoustic signals coming from different paths and measure their: travel-time (TT), directions-of-arrival (DOA) and directions-of-departure (DOD). Under the hypothesis of small perturbations, TP, DOA and DOD variations are linearly related to sound-speed perturbations in an analytical way. This formulation based on Born's diffraction physics at the first order uses kernel functions called: the time-angle sensitivity kernels (T-A-SK). The T-A-SK model is then combined to classical inversion methods to retrieve sound-speed perturbations from TT, DOA and DOD variations. The methods developed here have been validated on simulated data, and applied on real small-scale data coming from the ultrasonic tank of the ISTerre, Grenoble.
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Channel Probing for an Indoor Wireless Communications ChannelHunter, Brandon 13 March 2003 (has links) (PDF)
The statistics of the amplitude, time and angle of arrival of multipaths in an indoor environment are all necessary components of multipath models used to simulate the performance of spatial diversity in receive antenna configurations. The model presented by Saleh and Valenzuela, was added to by Spencer et. al., and included all three of these parameters for a 7 GHz channel. A system was built to measure these multipath parameters at 2.4 GHz for multiple locations in an indoor environment. Another system was built to measure the angle of transmission for a 6 GHz channel. The addition of this parameter allows spatial diversity at the transmitter along with the receiver to be simulated. The process of going from raw measurement data to discrete arrivals and then to clustered arrivals is analyzed. Many possible errors associated with discrete arrival processing are discussed along with possible solutions. Four clustering methods are compared and their relative strengths and weaknesses are pointed out. The effects that errors in the clustering process have on parameter estimation and model performance are also simulated.
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