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Advanced signal processing techniques for GPR by taking into account the interface roughness of a stratified medium / Techniques avancées de traitement du signal pour applications GPR en tenant compte des rugosités d’interfaces des milieu x stratifiésSun, Meng 30 September 2016 (has links)
Dans cette thèse, on s'intéresse au développement de nouvelles méthodes d'auscultation GPR pour déterminer la géométrie et la structure des chaussées. Cette thèse a deux objectifs principaux. Tout d'abord, elle a pour but d'améliorer la compréhension des mécanismes de diffusion à très large bande dans un milieu stratifié composé d'interfaces rugueuses. Avec l'augmentation des fréquences d'utilisation de différents systèmes, les interfaces de chaussée ne peuvent plus être considérées comme planes. Ainsi, la rugosité des interfaces doit être prise en compte dans la modélisation de la propagation. Donc, une analyse de l'influence de cette rugosité sur l'onde rétrodiffusée a été réalisée. Elle a permis de montrer que la rugosité induit une décroissance en fréquence de l'amplitude des échos. Cette décroissance a ensuite été introduite dans le modèle du signal. Dans un second temps, plusieurs méthodes de traitement de signal ont été proposées pour estimer conjointement les paramètres de rugosité et d'épaisseur. D'abord, des méthodes multidimensionnelles ont été proposées en prenant en compte l'influence de la rugosité. Ensuite, afin de réduire la charge de calcul, des méthodes monodimensionnelles ont été proposées. Ces méthodes ont été évaluées à partir de signaux simulés. Les résultats ont montré de bonnes performances pour l'estimation des temps de retard et des paramètres de rugosité des interfaces. Enfin, les méthodes de traitement proposées dans ce manuscrit ont été testées sur des données expérimentales, qui permettent de valider les résultats théoriques et de montrer la faisabilité de la mesure de couches minces de chaussée et du paramètre de rugosité. / In this thesis, we focus on the development of new GPR methods to estimate the pavement structure. This thesis has two main objectives. First, it aims to improve the understanding of the scattering mechanisms for large-band radars in a stratified medium composed of rough interfaces. With increasing frequencies, pavement interfaces can no longer be considered as flat. The interface roughness must be taken into account in the propagation modelling. Thus, the influence of the roughness has been analysed. It has been shown that the interface roughness provides a continuous frequency decay of the magnitude of the echoes. This continuous frequency decay has then been introduced into the signal model. Secondly, several signal processing methods have been proposed to jointly estimate the roughness and thickness of pavement. Thus, multidimensional methods have been proposed by taking into account the roughness.Then, in order to reduce the computational burden, one-dimensional methods have also been proposed. From simulations, it can be seen that the proposed algorithms provide a good performance in parameter estimations (time delay, permittivity, roughness and thickness). Finally, the proposed signal processing methods are tested on experimental data. The results confirm the theoretical prediction. They show the feasibility to estimate both the thickness of thin pavements and roughness parameter.
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Estimation parcimonieuse de biais multitrajets pour les systèmes GNSSLesouple, Julien 15 March 2019 (has links) (PDF)
L’évolution des technologies électroniques (miniaturisation, diminution des coûts) a permis aux GNSS (systèmes de navigation par satellites) d’être de plus en plus accessibles et doncutilisés au quotidien, par exemple par le biais d’un smartphone, ou de récepteurs disponibles dans le commerce à des prix raisonnables (récepteurs bas-coûts). Ces récepteurs fournissent à l’utilisateur plusieurs informations, comme par exemple sa position et sa vitesse, ainsi que des mesures des temps de propagation entre le récepteur et les satellites visibles entre autres. Ces récepteurs sont donc devenus très répandus pour les utilisateurs souhaitant évaluer des techniques de positionnement sans développer tout le hardware nécessaire. Les signaux issus des satellites GNSS sont perturbés par de nombreuses sources d’erreurs entre le moment où ils sont traités par le récepteurs pour estimer la mesure correspondante. Il est donc nécessaire decompenser chacune des ces erreurs afin de fournir à l’utilisateur la meilleure position possible. Une des sources d’erreurs recevant beaucoup d’intérêt, est le phénomène de réflexion des différents signaux sur les éventuels obstacles de la scène dans laquelle se trouve l’utilisateur, appelé multitrajets. L’objectif de cette thèse est de proposer des algorithmes permettant de limiter l’effet des multitrajets sur les mesures GNSS. La première idée développée dans cette thèse est de supposer que ces signaux multitrajets donnent naissance à des biais additifs parcimonieux. Cette hypothèse de parcimonie permet d’estimer ces biais à l’aide de méthodes efficaces comme le problème LASSO. Plusieurs variantes ont été développés autour de cette hypothèse visant à contraindre le nombre de satellites ne souffrant pas de multitrajet comme non nul. La deuxième idée explorée dans cette thèse est une technique d’estimation des erreurs de mesure GNSS à partir d’une solution de référence, qui suppose que les erreurs dues aux multitrajets peuvent se modéliser à l’aide de mélanges de Gaussiennes ou de modèles de Markov cachés. Deux méthodes de positionnement adaptées à ces modèles sont étudiées pour la navigation GNSS.
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Parallel Stochastic Estimation on Multicore PlatformsRosén, Olov January 2015 (has links)
The main part of this thesis concerns parallelization of recursive Bayesian estimation methods, both linear and nonlinear such. Recursive estimation deals with the problem of extracting information about parameters or states of a dynamical system, given noisy measurements of the system output and plays a central role in signal processing, system identification, and automatic control. Solving the recursive Bayesian estimation problem is known to be computationally expensive, which often makes the methods infeasible in real-time applications and problems of large dimension. As the computational power of the hardware is today increased by adding more processors on a single chip rather than increasing the clock frequency and shrinking the logic circuits, parallelization is one of the most powerful ways of improving the execution time of an algorithm. It has been found in the work of this thesis that several of the optimal filtering methods are suitable for parallel implementation, in certain ranges of problem sizes. For many of the suggested parallelizations, a linear speedup in the number of cores has been achieved providing up to 8 times speedup on a double quad-core computer. As the evolution of the parallel computer architectures is unfolding rapidly, many more processors on the same chip will soon become available. The developed methods do not, of course, scale infinitely, but definitely can exploit and harness some of the computational power of the next generation of parallel platforms, allowing for optimal state estimation in real-time applications. / CoDeR-MP
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Robust Portfolio Selection Based on the Shrinkage Estimation / 穩健資產組合選擇: 收縮估計式的應用莊珮玲, Chuang,Pei-ling Unknown Date (has links)
When portfolio selection is implemented by using the past sample values, parameter uncertainty may lead to suboptimal portfolios. Previous studies of portfolio selection demonstrate that classical approach based on the simple mean estimator is less reliable cause of inherent estimation error. In this paper, we investigate a shrinkage estimator based on Stein’s idea in measuring the expected returns. We apply the research of Jorion (1985) to Taiwan Stock market, present the effects of estimation error on the portfolio selection and demonstrate that the shrinkage estimator is robust and dominates the classical estimator on the MSE criterion. In addition, we also examine the effect of different shrinkage target on the performance of the Bayes-Stein estimator and find that this estimator still has lower risk than the classical sample mean.
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Semiparametric inference based on estimating equations in regression models for two phase outcome dependent sampling /Chatterjee, Nilanjan, January 1999 (has links)
Thesis (Ph. D.)--University of Washington, 1999. / Vita. Includes bibliographical references (leaves 114-121).
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Efficient parameterization and estimation of spatio-temporal dynamic modelsXu, (Bill) Ke, January 2004 (has links)
Thesis (Ph. D.)--University of Missouri-Columbia, 2004. / Typescript. Vita. Includes bibliographical references (leaves 73-75). Also available on the Internet.
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Efficient parameterization and estimation of spatio-temporal dynamic models /Xu, (Bill) Ke, January 2004 (has links)
Thesis (Ph. D.)--University of Missouri-Columbia, 2004. / Typescript. Vita. Includes bibliographical references (leaves 73-75). Also available on the Internet.
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Prediction methods in multiplicative modelsTeekens, Rudolf. January 1972 (has links)
Proefschrift--Nederlandse Economische Hogeschool te Rotterdam. / Summary in Dutch. "Stellingen": [2] p. inserted. Bibliography: p. 118-119.
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Estimation methods for finite mixture distributions.Sum, Stephen T. January 1900 (has links)
Thesis (M. Sc.)--Carleton University, 1993. / Includes bibliographical references. Also available in electronic format on the Internet.
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Estimation non paramétrique de la régression : régressogramme et méthodes spline.Rahmania, Nadji, January 1900 (has links)
Th. 3e cycle--Math. appl.--Lille 1, 1980. N°: 859. / Rés.
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