Les nouvelles applications automobiles basées sur localisation rendent nécessaire l'introduction du concept d'intégrité, tel que développé dans le domaine aéronautique. Cette thèse s'intéresse à l'amélioration de l'exactitude de la localisation et à la mise en place de mécanismes d'intégrité pour les véhicules automobiles de série, en particulier dans les environnements urbains. L'approche aéronautique de l'intégrité n'utilise que les mesures GPS et se décompose en deux étapes : la détection et l'exclusion des défauts (FDE), puis le calcul de niveau de protection, qui délimite une zone de localisation sécurisée. Or, une série d'expériences a confirmé que les environnements urbains offrent peu de redondance et des défauts multiples, ce qui pénalise fortement l'étape de FDE. Cette thèse développe deux approches basées sur l'hypothèse que l'introduction des nouvelles mesures redondantes issues des capteurs proprioceptifs du véhicule (odomètres, capteurs de vitesse de lacet, d'angle au volant...) compense ces problèmes inhérents aux environnements urbains. La première approche propose de nouveaux algorithmes de FDE qui exploitent des informations issues d'un filtrage dynamique ainsi que les mesures de Doppler. Les performances, évaluées sur des données réelles à travers quatre cas d'usage, démontrent un gain conséquent en conditions urbaines. La seconde approche se base sur l'estimation de la trajectoire sur un horizon de temps : ce formalisme permet d'introduire des informations dynamiques (positions successives, mesures proprioceptives) dans les algorithmes standards d'intégrité, qui sont à la base statiques. Les niveaux de protection calculés sont diminués d'un facteur trois.

Dans cette thèse, on explique la conception et la mise au point d'un système de navigation sans GPS pour un véhicule automobile. Ce système exploite des mesures de champs magnétiques réalisées à bord du véhicule en mouvement, combinées à des mesures inertielles réalisées à partir de capteurs MEMS bas coût. Il permet de reconstituer, à partir d'une condition initiale, la trajectoire du véhicule en temps réel. Un prototype fonctionnel complet est présenté ainsi que des résultats expérimentaux. La conception de ce système repose sur une analyse de l'observabilité d'un modèle classique du véhicule, qui permet d'établir comment les différents biais et défauts des capteurs peuvent être estimés grâce à des filtres de Kalman agencés suivant deux schémas d'interconnexion: par partition des variables d'états et par séquencement. Une analyse de convergence des schémas d'estimation est étudiée. En dernière partie du manuscrit, deux autres exemples de systèmes de navigation à base de capteurs MEMS sont décrits, celui du quadricoptère Parrot AR.Drone et celui de fusées expérimentales à propulsion hybride, pour lesquels les mêmes principes de conception sont appliqués.

Cette thèse se place dans le cadre de la calibration de modèles réduits d'écoulement à partir de séquences expérimentales acquises par PIV résolue en temps autour d'un profil NACA0012 à différents angles d'incidence et nombres de Reynolds. Un modéle à espace d'état régissant l'évolution des variables d'état du modèle réduit POD-Galerkin et mesurant de manière directe ou indirecte une partie ou l'ensemble de ces variables d'état est alors utilisé. Une première partie est consacrée à l'application d'estimateurs bayésiens issus de l'assimilation séquentielle de données sur le modèle réduit POD-Galerkin linéaire et quadratique dans le cas où l'ensemble des observations est pris en compte. Les estimateurs bayésiens utilisés sont les filtres de Kalman linéaire et d'ensemble EnKF. Ils permettent au modèle réduit de restituer la dynamique de l'écoulement considéré au cours du temps et de reconstruire un pourcentage significatif de l'écoulement. La seconde partie traite de la reconstruction de champs de vitesse manquants après un sous-échantillonnage des données. Les coefficients manquants sont ensuite reconstruits à l'aide de l'algorithme EM. Une dernière partie est consacrée au filtrage stochastique du modèle réduit POD-Galerkin à l'aide du filtre EnKF en fonction d'un signal de tension obtenu par anémométrie à film chaud en aval du profil NACA0012. La PLSR a été mise en place pour définir un opérateur linéaire des observations dans le filtre de Kalman EnKF. Ces méthodes sont ensuite validées expérimentalement pour la reconstruction de champs de vitesse d'écoulements d'une des congurations étudiées.

L'observation passive de la surface marine, utilisant notamment comme source d'opportunité des signaux émis par les systèmes de positionnement par satellites (GNSS), constitue depuis quelques années un axe de recherche et de développement très dynamique. Plusieurs équipes de recherche ont déjà mis en évidence la pertinence de telles approches pour des observations aéroportées. Le travail de cette thèse s'inscrit dans le cadre général de la mesure passive utilisant les signaux de positionnement par satellites (GPS). Toutefois, le contexte précis de notre étude se focalisera sur les observations côtières réalisées à proximité de la surface (quelques mètres). La surface de mer ne peut plus, dans ce cas, se résumer à une surface immobile rugueuse. La diffraction des signaux GPS doit alors prendre en compte la déformation spatio-temporelle de la surface et le déplacement des vagues. L'analyse de ces signaux permet de mettre en évidence la variation temporelle de la surface, en identifiant le déplacement des principaux diffuseurs (crête de vague, objet flottant à la surface,...). Les mouvements auxquels il est fait référence sont très lents (de l'ordre du Hz) par rapport aux fréquences des ondes observantes (ordre du GHz). L'amplitude des déplacements reste limitée, ce qui induit des différences de retard très faibles. Toutefois, dans ce contexte délicat, nous avons mis en oeuvre des techniques de traitement de signal adaptées, qui mettent en évidence ces mouvements à partir des signaux d'opportunité diffractés. L'étude s'appuie, en particulier, fortement sur la théorie du filtrage de Kalman dans le plan Doppler-retard des signaux diffractés.

Le travail de recherche présenté dans ce mémoire de thèse est dédié à l'analyse et à l'interprétation du mouvement humain avec application à la reconnaissance de postures. L'analyse et l'interprétation du mouvement humain en vision par ordinateur ont de nombreux domaines d'applications tels que la vidéosurveillance, les applications de réalité mixte et les interfaces homme-machine avancées. Nous proposons ici un système temps-réel permettant une analyse et une interprétation du mouvement humain.<br /><br />L'analyse du mouvement humain fait intervenir plusieurs processus de traitement d'images tels que la segmentation d'objets en mouvement, le suivi temporel, la détection de peau, les modèles de corps humain et la reconnaissance d'actions ou de postures. Nous proposons une méthode de suivi temporel en deux étapes permettant de suivre au cours du temps une ou plusieurs personnes même si elles s'occultent entre elles. Cette méthode est basée sur un calcul d'intersection de boîtes englobantes rectangulaires et sur un filtrage partiel de Kalman. Puis nous explicitons une méthode de détection de peau par une approche couleur afin de localiser leurs visages et leurs mains. Toutes ces étapes préliminaires donnent accès à de nombreuses informations bas-niveau. Dans une dernière partie, nous utilisons une partie de ces informations pour reconnaître les postures statiques de personnes parmi les quatre postures suivantes: debout, assis, accroupi et couché. De nombreux résultats illustrent les avantages et les limitations des méthodes proposées, ainsi que leur efficacité et robustesse.

Autant le GPS tend à s'imposer pour la localisation à l'extérieur des bâtiments, autant la situation est beaucoup plus ouverte pour la localisation à l'intérieur des bâtiments. De nombreux réseaux WiFi sont déployés dans les bâtiments. Ils diffusent des informations de puissance du signal permettant de remonter à la position d'un mobile. La technique du fingerprinting par puissance WiFi permet de localiser le mobile. Cependant, l'utilisation de cette technique de localisation requière une base de données correspondant à la couverture radio WiFi dans l'environnement.<br />L'utilisation d'une technique de localisation basée sur des mesures temporelles est moins contraignante que le fingerprinting. L'émission d'impulsions radio très brèves confère à la technologie 802.15.4a un fort pouvoir séparateur des multi-trajets. Le phénomène de multi-trajets est la principale contrainte au déploiement d'une technologie de localisation par mesures temporelles. La détection du premier trajet est très importante.<br />Des estimateurs comme le filtre de Kalman ou le filtre particulaire sont nécessaires pour limiter les effets des multi-trajets, des bruits de mesure, etc. Ces filtres peuvent aussi intégrer des informations de cartographie. Bien souvent, l'exploitation d'une seule technologie est insuffisante. La fusion d'informations de localisation est une étape supplémentaire pour améliorer la localisation. Des architectures de fusion robustes permettent de corriger les défauts de chacune des technologies pour conduire à un système plus robuste et plus précis en toutes circonstances.<br />Ce travail présente une approche innovante pour la localisation WiFi avec l'exploitation de cartographie dans l'estimateur tout en gardant une faible complexité suivant la plate-forme de déploiement visée. L'exploration des capacités de la localisation par ULB est proposée dans un second temps, avant d'aborder une réflexion sur les méthodes de fusion multi-capteurs.

Les méthodes hybrides combinant les méthodes de 4D Variationnelle et le filtre de Kalman d'ensemble fournissent un cadre flexible. Dans ce cadre, les avantages potentiels par rapport à chaque méthode (e.g. la matrice de covariances d'erreur d'ébauche dépendant d'écoulement, la capacité d'obtenir explicitement la matrice de covariances d'erreur d'analyse, la procédure de minimisation itérative et l'assimilation simultanée de toutes les observations dans un intervalle de temps etc.) peuvent être conservés. Dans cette thèse, un système d'ensemblist-4DVar renforcé a été proposé et a été analysé en détail dans le cas du modèle de 2D shallow-water. Nous avons proposé un nouveau schéma de boucle imbriquée dans laquelle la matrice de covariances d'erreur d'ébauche est mis à jour pour chaque boucle externe. Nous avons aussi élaboré différents schémas de mise à jour ensemble avec deux stratégies de localisation et exploité les liens entre la matrice de covariances d'erreur d'analyse et la matrice hessienne de la fonction coût. Toutes ces variantes ont été testées avec les données réelles de l'image capturés par Kinect et les données d'image associés à un modèle de Surface Quasi-Géostrophique, respectivement. A la deuxième étape, un système d'estimation des paramètres à partir de notre méthode ensemblist-4DVar proposée est conçu. Cette formulation nous permet de estimer des paramètres d'une incertitude de stress tenseur. Et cette incertitude de stress tenseur est dérivé d'un point de vue de phénomène d'écoulement entraînée par un processus stochastique. Enfin, un premier effort est fait pour l'assimilation des données d'image à haute résolution avec le modèle dynamique sur une grille plus grossière. / The hybrid methods combing the 4D variational method and the ensemble Kalman filter provide a flexible framework. In such framework the potential advantages with respect to each method (e.g. the flow-dependent background error covariance, the ability to explicitly get the analysis error covariance matrix, the iterative minimization procedure and the simultaneously assimilation of all observations with in a time span etc.) can be retained. In this thesis, an enhanced ensemble-based 4DVar scheme is proposed and has been analyzed in detail in the case of the 2D shallow water model. Several variations related to this method are introduced and tested. We proposed a new nested loop scheme in which the background error covariance matrix is updated for each outer loop. We also devised different ensemble update schemes together with two localization schemes. And we exploited the links between the analysis error covariance matrix and the inverse Hessian of our 4D cost function. All these variants have been tested with the real Kinect-captured image data and synthetic image data associated with a SQG (Surface Quasi-Geostrophic) model, respectively. At the second stage, a parameter estimation scheme of our proposed ensemble-based variational method is devised. Such formulation allows the parameter estimation of an uncertainty subgrid stress tensor. And this uncertainty subgrid stress tensor is derived from a perspective of flow phenomenon driven by a stochastic process. Finally, a first effort is made to assimilation high-resolution image data with the dynamical model running on a much coarser grid.

La dangerosité des défauts électriques et notamment des défauts d’arcs série dans les installations basse tension est connue depuis longtemps et représente une problématique d’actualité. La détection et la localisation de ces défauts constituent ainsi le sujet d’étude de cette thèse. Notons également, qu’à l’heure actuelle, aucun disjoncteur pour la détection des défauts d’arcs n’est équipé de la fonction localisation d’un arc sur la ligne électrique. Plusieurs méthodes de localisation des défauts d’arcs électriques séries ont été proposées dans le travail présenté. La première méthode est basée sur les paramètres d’impédance obtenus à partir des lois de Kirchhoff et ceci sur une ligne expérimentale de 49 m de longueur. La seconde méthode utilise la modélisation de ligne pour obtenir différents vecteurs de signatures utilisés pour entrainer un réseau de neurones. La troisième méthode par transformée en ondelettes est basée sur l’identification des ondes haute fréquence qui apparaissent en présence d’un défaut d’arc série. L’autre contribution majeure de cette thèse est la mise au point d’un algorithme performant de détection de la présence d’un défaut d’arc électrique par analyse du courant de ligne. L’algorithme est conçu pour détecter de manière fiable les défauts d'arc dans les modes de fonctionnement stationnaires et transitoires des appareils ménagers puis dans des configurations complexes de masquage de charges et d'appareils perturbateurs. L’algorithme repose sur l’analyse du courant de ligne par un filtre de Kalman associé à une logique de décision. La technique mise en œuvre, portant sur un seuillage adaptatif à base de logique floue (Fuzzy Logic), entraîne une réduction significative des faux déclenchements / The dangerousness of electrical defects and in particular serial arcing ones in low-voltage installations is well known and represents a topical research issue. The detection and localization of these defects is therefore the subject of this thesis. It should also be noted that, at present time, no circuit-breaker for arc fault detection is equipped with the arc location function on the power line. Several methods for locating series arc faults have been proposed in this work. For the first method, a model based on the impedance parameters of the experimental power line (length 49 meters) based on Kirchhoff's laws was developed. The second method uses line modeling to obtain different signature vectors used to train a neural network. The third wavelet transform method is based on the identification of high frequency waves that occur in the presence of a series arc fault. The other major contribution of this thesis is the development of an efficient algorithm for detecting the presence of an electrical arc fault by the line current analysis. The algorithm is designed to reliably detect series arcing faults in stationary and transient operating modes of household appliances and then in complex load masking and with disturbance device configurations. The algorithm is based on the analysis of the line current by a Kalman filter associated with a decision logic block. The technique used based on adaptive fuzzy logic thresholding logic, allows significant reduction in false triggering

Cette thèse étudie des méthodes d'assimilation de données par filtrage particulaire à l'estimation d'écoulements fluides observés au travers de séquences d'images. Nous nous appuyons sur un filtre particulaire spécifique dont la distribution de proposition est donnée par un filtre de Kalman d'ensemble, nommé filtre de Kalman d'ensemble pondéré. Deux variations à celui-ci sont introduites et étudiées. La première consiste à utiliser un bruit dynamique (permettant de modéliser l'incertitude du modèle et de séparer les particules entre elles) dont la forme spatiale suit une loi de puissance, cohérente avec la théorie phénoménologique de la turbulence. La deuxième variation repose sur un schéma d'assimilation multi-échelles introduisant un mécanisme de raffinements successifs à partir d'observations à des échelles de plus en plus petites. Ces deux méthodes ont été testées sur des séquences synthétiques et expérimentales d'écoulements 2D incompressibles. Ces résultats montrent un gain important sur l'erreur quadratique moyenne. Elles ont ensuite été testées sur des séquences d'images satellite réelles. Sur les images réelles, une bonne cohérence temporelle est observée, ainsi qu'un bon suivi des structures de vortex. L'assimilation multi-échelles montre un gain visible sur le nombre d'échelles reconstruites. Quelques variations additionnelles sont aussi présentées et testées afin de s'affranchir de problèmes importants rencontrés dans un contexte satellitaire réel. Il s'agit notamment de la prise en compte de données manquantes sur les images de température de surface de l'océan. En dernier lieu, une expérience d'un filtre de Kalman d'ensemble pondéré avec un modèle océanique complet est présentée pour une assimilation de champs de courants de surface en mer d'Iroise, à l'embouchure de la Manche. Quelques autres pistes d'amélioration sont également esquissées et testées. / This thesis studies fluid flows estimation with particle filtering-based assimilation methods imaged using digital cameras. We rely on a specific particle filter, of which the proposal distribution is given by an Ensemble Kalman Filter, namely the Weighted Ensemble Kalman Filter. Two variations of this method are introduced and tested. The first consists in using a dynamical noise (which modelizes the model uncertainty and separates the particles from each others); its spatial form obeys to a power law stemming from the phenomenological theory of the turbulence. The second variation relies on a multiscale assimilation scheme introduicing successive refinements from observations at smaller and smaller scales. These two methods are tested on synthetic and experimental sequences of 2D incompressible flows. Results show an important gain on the Root Mean Square Error. They are then tested on real satellite images. A good temporal coherence and a good tracking of vortex structures are observed on the real images. The multiscale assimilation shows a visible gain on the number of reconstructed scales. Some additional variations are also presented and tested in order to take into account important problems in a real satellite context. The main contribution is the management of missing data areas in the Sea Surface Temperature sequence. Lastly an experiment involving a Weighted Ensemble Kalman Filter with a complete oceanic model is presented for a surface currents fields assimilation in Iroise Sea near the English Channel mouth. Some other improvements are also drawn and tested.

L'imagerie par résonance magnétique (IRM) est un outil remarquable pour le diagnostic clinique, aussi bien pour l'imagerie cérébrale que pour l'imagerie cardiaque et abdominale. En IRM cardiaque, deux problèmes sont récurrents : la non reproductibilité des cycles cardiaques et le mouvement respiratoire. L'IRM cardiaque morphologique est généralement faite avec une séquence composée d'une préparation longue, visant à annuler le signal du sang pour accentuer le contraste au niveau du myocarde, et de l?acquisition à proprement parler. Ces acquisitions sont généralement faites en mésodiastole (phase de relaxation passive du coeur) ce qui permet de satisfaire les contraintes liées à l'annulation du sang et d'éviter les problèmes liés aux non reproductibilités des cycles cardiaques car la mésodiastole est longue. Il est donc difficile de satisfaire les contraintes liées à l?annulation du sang pour faire les acquisitions en télésystole (phase où le coeur est contracté) à cause des non reproductibilités cardiaques car la télésystole est courte. Afin de passer outre ces limitations et de pouvoir acquérir ces mêmes images morphologiques en télésystole, nous proposons une nouvelle méthode adaptative qui permet à la fois de placer la fenêtre d'acquisition de manière optimale et de satisfaire les contraintes liées à l'annulation du sang. Une application de cette méthode a également été mise en place pour estimer et comparer les temps de relaxation transversale (T2) entre télésystole et mésodiastole. Pour la gestion prospective du mouvement respiratoire, le point crucial est d'estimer les mouvements en temps réel en perturbant au minimum les signaux de résonance magnétique. Pour ce faire nous proposons une méthode basée sur l'estimation paramétrique des mouvements en temps réel à partir des signaux physiologiques disponibles (ceintures respiratoires et ECG). Cette méthode a été testée et les résultats montrent son intérêt et sa fiabilité par rapport aux erreurs faites au niveau du mouvement. Une méthode de reconstruction incluant les mouvements a également été utilisée pendant ces travaux afin de faire de l'imagerie en télésystole en respiration libre et d'utiliser d'autres types de capteurs respiratoires comme certains signaux de résonance magnétique. Ainsi pendant ces travaux, des méthodes adaptatives ont été mises en place afin de mieux gérer le mouvement et de prendre en compte les spécificités de chaque patient. Ces travaux ouvrent la voie de l'imagerie par résonance magnétique adaptative pleinement fonctionnelle dans un contexte clinique / Magnetic resonance imaging (MRI) is a valuable tool for the clinical diagnosis for brain imaging as well as cardiac and abdominal imaging. In cardiac MRI, there are two challenging issues: the non reproducibility of cardiac cycles and respiratory motion. Morphological cardiac MRI is generally performed with a pulse sequence composed of a long preparation, to cancel the blood signal and thus enhance the contrast of the myocardium, and the acquisition itself. These acquisitions are performed during the mid-diastolic rest (relaxation period of the heart) to satisfy constraints to cancel the blood signal and to avoid problems linked to the cardiac non reproducibility because the mid-diastolic rest is long. Consequently, to acquire images in end-systolic rest (when the heart is fully contracted) while taking into account constraints to cancel the blood signal is not straight forward due to cardiac non reproducibility because the end-systolic rest is short. To overcome these limitations and to acquire images in end-systolic rest, a new adaptive method is introduced that allows to optimally placing acquisition windows while taking constraint for the cancellation of the blood signal into account. This method was applied to measure and compare transverse relaxation time (T2) between end-systolic and mid-diastolic rests. For prospective respiratory motion correction, the crucial point is to estimate motion in real-time without perturbing MR signal used for imaging. In order to solve this issue, a new method is introduced aiming at estimating motion parameters in real-time based on physiological signals such as respiratory bellows and ECG. This method is evaluated and results show its interest and its reliability regarding motion estimation errors. A reconstructions algorithm is also used in order to perform cardiac imaging during the end-systolic rest in free breathing and to use different kind of respiratory motion sensors such as MR signals. Hence, during this research work, several adaptive method were developed to get a better management of motion and to take into account specificity of each patient. These works open the way of fully functional adaptive magnetic resonance imaging in a clinical situation