Reproduction de : Thèse d'exercice : Chirurgie dentaire : Nantes : 2009. / Bibliogr.

À mesure que les réseaux de communication sans fil se développent vers la 5G, une énorme quantité de données sera produite et partagée sur la nouvelle plate-forme qui pourra être utilisée pour promouvoir de nouveaux services. Parmis ceux-ci, les informations de localisation des terminaux mobiles (MT) sont remarquablement utiles. Par exemple, les informations de localisation peuvent être utilisées dans différents cas de services d'enquête et d'information, de services communautaires, de suivi personnel, ainsi que de communications sensibles à la localisation. De nos jours, bien que le système de positionnement global (GPS) des MT offre la possibilité de localiser les MT, ses performances sont médiocres dans les zones urbaines où une ligne de vue directe (LoS) aux satellites est bloqué avec de nombreux immeubles de grande hauteur. En outre, le GPS a une consommation d'énergie élevée. Par conséquent, les techniques de localisation utilisant la télémétrie, qui sont basées sur les informations de signal radio reçues des MT tels que le temps d'arrivée (ToA), l'angle d'arrivée (AoA) et la réception de la force du signal (RSS), ne sont pas en mesure de fournir une localisation de précision satisfaisante. Par conséquent, il est particulièrement difficile de fournir des informations de localisation fiables des MT dans des environnements complexes avec diffusion et propagation par trajets multiples. Les méthodes d'apprentissage automatique basées sur les empreintes digitales (FP) sont largement utilisées pour la localisation dans des zones complexes en raison de leur haute fiabilité, rentabilité et précision et elles sont flexibles pour être utilisées dans de nombreux systèmes. Dans les réseaux 5G, en plus d'accueillir plus d'utilisateurs à des débits de données plus élevés avec une meilleure fiabilité tout en consommant moins d'énergie, une localisation de haute précision est également requise. Pour relever un tel défi, des systèmes massifs à entrées multiples et sorties multiples (MIMO) ont été introduits dans la 5G en tant que technologie puissante et potentielle pour non seulement améliorer l'efficacité spectrale et énergétique à l'aide d'un traitement relativement simple, mais également pour fournir les emplacements précis des MT à l'aide d'un très grand nombre d'antennes associées à des fréquences porteuses élevées. Il existe deux types de MIMO massifs (M-MIMO), soit distribué et colocalisé. Ici, nous visons à utiliser la méthode basée sur les FP dans les systèmes M-MIMO pour fournir un système de localisation précis et fiable dans un réseau sans fil 5G. Nous nous concentrons principalement sur les deux extrêmes du paradigme M-MIMO. Un grand réseau d'antennes colocalisé (c'est-à-dire un MIMO massif colocalisé) et un grand réseau d'antennes géographiquement distribué (c'est-à-dire un MIMO massif distribué). Ensuite, nous ex trayons les caractéristiques du signal et du canal à partir du signal reçu dans les systèmes M-MIMO sous forme d'empreintes digitales et proposons des modèles utilisant les FP basés sur le regroupement et la régression pour estimer l'emplacement des MT. Grâce à cette procédure, nous sommes en mesure d'améliorer les performances de localisation de manière significative et de réduire la complexité de calcul de la méthode basée sur les FP. / As wireless communication networks are growing into 5G, an enormous amount of data will be produced and shared on the new platform, which can be employed in promoting new services. Location information of mobile terminals (MTs) is remarkably useful among them, which can be used in different use cases of inquiry and information services, community services, personal tracking, as well as location-aware communications. Nowadays, although the Global Positioning System (GPS) offers the possibility to localize MTs, it has poor performance in urban areas where a direct line-of-sight (LoS) to the satellites is blocked by many tall buildings. Besides, GPS has a high power consumption. Consequently, the ranging based localization techniques, which are based on radio signal information received from MTs such as time-of-arrival (ToA), angle-of-arrival (AoA), and received signal strength (RSS), are not able to provide satisfactory localization accuracy. Therefore, it is a notably challenging problem to provide precise and reliable location information of MTs in complex environments with rich scattering and multipath propagation. Fingerprinting (FP)-based machine learning methods are widely used for localization in complex areas due to their high reliability, cost-efficiency, and accuracy and they are flexible to be used in many systems. In 5G networks, besides accommodating more users at higher data rates with better reliability while consuming less power, high accuracy localization is also required in 5G networks. To meet such a challenge, massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems have been introduced in 5G as a powerful and potential technology to not only improve spectral and energy efficiency using relatively simple processing but also provide an accurate locations of MTs using a very large number of antennas combined with high carrier frequencies. There are two types of massive MIMO (M-MIMO), distributed and collocated. Here, we aim to use the FP-based method in M-MIMO systems to provide an accurate and reliable localization system in a 5G wireless network. We mainly focus on the two extremes of the M-MIMO paradigm. A large collocated antenna array (i.e., collocated M-MIMO ) and a large geographically distributed antenna array (i.e., distributed M-MIMO). Then, we extract signal and channel features from the received signal in M-MIMO systems as fingerprints and propose FP-based models using clustering and regression to estimate MT's location. Through this procedure, we are able to improve localization performance significantly and reduce the computational complexity of the FP-based method.

Dans un monde de plus en plus ouvert, les flux de personnes sont amenés à exploser dans les prochaines années. Fluidifier et contrôler ces flux, tout en respectant de fortes contraintes sécuritaires, apparaît donc comme un élément clef pour favoriser le dynamisme économique mondial. Cette gestion des flux passe principalement par la connaissance et la vérification de l’identité des personnes. Pour son aspect pratique et a priori sécurisé, la biométrie, et en particulier celle des empreintes digitales, s’est imposée comme une solution efficace, et incontournable. Néanmoins, elle souffre de deux sévères limitations. La première concerne les mauvaises performances obtenues avec des doigts détériorés. Ces détériorations peuvent être involontaires (travailleurs manuels par exemple), ou bien volontaires, à des fins d’anonymisation. La deuxième concerne les failles de sécurité des capteurs. En particulier, ils sont vulnérables à des attaques avec de fausses empreintes, réalisées par des personnes mal intentionnées dans un but d’usurpation d’identité. D’après nous, ces limitations sont dues à la faible quantité d’information exploitée par les capteurs usuels. Elle se résume souvent à une simple image de la surface du doigt. Pourtant, la complexité biologique des tissus humains est telle qu’elle offre une information très riche, unique, et difficilement reproductible. Nous avons donc proposé une approche d’imagerie, basée sur la Tomographique par Cohérence Optique, un capteur 3D sans contact, permettant de mesurer finement cette information. L’idée majeure de la thèse consiste à étudier divers moyens de l’exploiter, afin de rendre la biométrie plus robuste et vraiment sécurisée / In an increasingly open world, the flows of people are brought to explode in the coming years. Facilitating, streamlining, and managing these flows, by maintaining strict security constraints, therefore represent a key element for the global socio-economic dynamism. This flows management is mainly based on knowledge and verification of person identity. For its practicality and a priori secured, biometrics, in particular fingerprints biometrics, has become an effective and unavoidable solution.Nevertheless, it still suffers from two severe limitations. The first one concerns the poor performances obtained with damaged fingers. This damage can be involuntary (e.g. manual workers) or volunteers, for purposes of anonymity. The second limitation consists in the vulnerability of the commonly used sensors. In particular, they are vulnerable to copies of stolen fingerprints, made by malicious persons for identity theft purpose. We believe that these limitations are due to the small amount of information brought by the usual biometric sensors. It often consists in a single print of the finger surface. However, the biological complexity of human tissue provides rich information, unique to each person, and very difficult to reproduce. We therefore proposed an imaging approach based on Optical Coherence Tomography (OCT), a 3D contactless optical sensor, to finely measure this information. The main idea of the thesis is therefore to explore novel ways to exploit this information in order to make biometrics more robust and truly secured. In particular, we have proposed and evaluated different fingerprint imaging methods, based on the phase of the OCT signal

Grâce à l’émergence dans la vie quotidienne des appareils de plus en plus populaires que sont les smartphones et les tablettes, la tâche de postionner l'utilisateur par le biais de son téléphone est une problématique fortement étudiée dans les domaines non seulement de la recherche mais également des communautés industrielles. Parmi ces technologies, les approches GPS sont devenues une norme et ont beaucoup de succès pour une localisation en environnement extérieur. Par contre, le Wi-Fi, les capteurs inertiels et le Bluetooth sont plutôt préférés pour les tâches de positionnement dans un environnement intérieur.Pour ce qui concerne le positionnement des smartphones, les approches basées sur les « empreintes digitales » (fingerprint) Wi-Fi sont bien établies. D'une manière générale, ces approches tentent d'apprendre la fonction de correspondance (cartographie) des caractéristiques du signal Wi-Fi par rapport à la position de l’appareil dans le monde réel. Elles nécessitent généralement une grande quantité de données pour obtenir une bonne cartographie. Lorsque ces données d'entraînement disponibles sont limitées, l'approche basée sur les empreintes digitales montre alors des taux d’erreurs élevés et devient moins stable. Dans nos travaux, nous explorons d’autres approches, différentes, pour faire face à cette problématique du manque de données d'entraînement. Toutes ces méthodes sont testées sur un ensemble de données public qui est utilisé lors d’une compétition internationale à la Conférence IPIN 2016.En plus du système de positionnement basé sur la technologie Wi-Fi, les capteurs inertiels du smartphone sont également utiles pour la tâche de suivi. Les trois types de capteurs, qui sont les accéléromètres, le gyroscope et la boussole magnétique, peuvent être utilisés pour suivre l'étape et la direction de l'utilisateur (méthode SHS). Le nombre d'étapes et la distance de déplacement de l'utilisateur sont calculés en utilisant les données de l'accéléromètre. La position de l'utilisateur est calculée par trois types de données avec trois méthodes comprenant la matrice de rotation, le filtre complémentaire et le filtre de Madgwick. Il est raisonnable de combiner les sorties SHS avec les sorties de Wi-Fi, car les deux technologies sont présentes dans les smartphones et se complètent. Deux approches combinées sont testées. La première approche consiste à utiliser directement les sorties Wi-Fi comme points de pivot pour la fixation de la partie de suivi SHS. Dans la deuxième approche, nous comptons sur le signal Wi-Fi pour construire un modèle d'observation, qui est ensuite intégré à l'étape d'approximation du filtre à particules. Ces combinaisons montrent une amélioration significative par rapport au suivi SHS ou au suivi Wi-Fi uniquement.Dans un contexte multiutilisateur, la technologie Bluetooth du smartphone pourrait fournir une distance approximative entre les utilisateurs. La distance relative est calculée à partir du processus de numérisation du périphérique Bluetooth. Elle est ensuite utilisée pour améliorer la sortie des modèles de positionnement Wi-Fi. Nous étudions deux méthodes. La première vise à créer une fonction d'erreur qui permet de modéliser le bruit dans la sortie Wi-Fi et la distance approximative produite par le Bluetooth pour chaque intervalle de temps spécifié. La seconde méthode considère par contre cette relation temporelle et la contrainte de mouvement lorsque l'utilisateur se déplace. Le modèle d'observation du filtre à particules est une combinaison entre les données Wi-Fi et les données Bluetooth. Les deux approches sont testées en fonction de données réelles, qui incluent jusqu'à quatre utilisateurs différents qui se déplacent dans un bureau. Alors que la première approche n'est applicable que dans certains scénarios spécifiques, la deuxième approche montre une amélioration significative par rapport aux résultats de position basés uniquement sur le modèle d'empreintes digitales Wi-Fi. / With the popularity of smartphones and tablets in daily life, the task of finding user’s position through their phone gains much attention from both the research and industry communities. Technologies integrated in smartphones such as GPS, Wi-Fi, Bluetooth and camera are all capable for building a positioning system. Among those technologies, GPS has approaches have become a standard and achieved much success for the outdoor environment. Meanwhile, Wi-Fi, inertial sensors and Bluetooth are more preferred for positioning task in indoor environment.For smartphone positioning, Wi-Fi fingerprinting based approaches are well established within the field. Generally speaking, the approaches attempt to learn the mapping function from Wi-Fi signal characteristics to the real world position. They usually require a good amount of data for finding a good mapping. When the available training data is limited, the fingerprinting-based approach has high errors and becomes less stable. In our works, we want to explore different approaches of Wi-Fi fingerprinting methods for dealing with a lacking in training data. Based on the performance of the individual approaches, several ensemble strategies are proposed to improve the overall positioning performance. All the proposed methods are tested against a published dataset, which is used as the competition data of the IPIN 2016 Conference with offsite track (track 3).Besides the positioning system based on Wi-Fi technology, the smartphone’s inertial sensors are also useful for the tracking task. The three types of sensors, which are accelerate, gyroscope and magnetic, can be employed to create a Step-And-Heading (SHS) system. Several methods are tested in our approaches. The number of steps and user’s moving distance are calculated from the accelerometer data. The user’s heading is calculated from the three types of data with three methods, including rotation matrix, Complimentary Filter and Madgwick Filter. It is reasonable to combine SHS outputs with the outputs from Wi-Fi due to both technologies are present in the smartphone. Two combination approaches are tested. The first approach is to use directly the Wi-Fi outputs as pivot points for fixing the SHS tracking part. In the second approach, we rely on the Wi-Fi signal to build an observation model, which is then integrated into the particle filter approximation step. The combining paths have a significant improvement from the SHS tracking only and the Wi-Fi only. Although, SHS tracking with Wi-Fi fingerprinting improvement achieves promising results, it has a number of limitations such as requiring additional sensors calibration efforts and restriction on smartphone handling positions.In the context of multiple users, Bluetooth technology on the smartphone could provide the approximated distance between users. The relative distance is calculated from the Bluetooth inquiry process. It is then used to improve the output from Wi-Fi positioning models. We study two different combination methods. The first method aims to build an error function which is possible to model the noise in the Wi-Fi output and Bluetooth approximated distance for each specific time interval. It ignores the temporal relationship between successive Wi-Fi outputs. Position adjustments are then computed by minimizing the error function. The second method considers the temporal relationship and the movement constraint when the user moves around the area. The tracking step are carried out by using particle filter. The observation model of the particle filter are a combination between the Wi-Fi data and Bluetooth data. Both approaches are tested against real data, which include up to four different users moving in an office environment. While the first approach is only applicable in some specific scenarios, the second approach has a significant improvement from the position output based on Wi-Fi fingerprinting model only.

Selon le Groupe Intergouvernemental d'experts sur l'Evolution du Climat (GIEC), la détection est la démonstration statistique de ce qu'un changement observé ne peut pas être expliqué par la seule variabilité interne naturelle du climat. Cette thèse s'intéresse à la détection des changements climatiques à l'échelle régionale, et en particulier aux méthodes statistiques adaptées à ce type de problématique. Plusieurs procédures de tests statistiques sont ainsi présentées et étudiées. La première méthode développée consiste à rechercher, dans les observations, la présence d'un signal de changements climatiques dont la distribution spatiale est connue. Dans ce cas, une nouvelle adaptation de la méthode des empreintes digitales optimales a été proposée, basée sur l'utilisation d'un estimateur bien conditionné de la matrice de covariance de la variabilité interne du climat. Une seconde approche propose de rechercher un signal ayant une forme d'évolution temporelle particulière. La forme recherchée peut alors être évaluée à partir de scénarios climatiques en utilisant des fonctions de lissage "splines". Une troisième stratégie consiste à étudier la présence d'un changement non spécifié à l'avance, mais qui vérifie une propriété de séparabilité espace-temps, et qui présente une certaine régularité en temps. On utilise dans ce cas un formalisme de statistique fonctionnelle, pour construire un test de significativité de la première composante principale lisse, basé sur le rapport des vraisemblances pénalisées. L'application de ces différentes méthodes sur des données observées sur la France et le bassin Méditerranéen a permis de mettre en évidence de nouveaux résultats concernant les changements climatiques en cours sur ces deux domaines. Des changements significatifs sont notamment mis en évidence sur les températures annuelles et saisonnières, ainsi que sur les précipitations annuelles, dans le cas de la France. Ces changements ne sont pas uniformes en espace et modifient la distribution régionale de la variable étudiée. La comparaison des différentes méthodes de détection proposées a également permis de discuter de la capacité des modèles de climat à simuler correctement les caractéristiques spatiales et temporelles des changements climatiques.