Cette thèse porte sur l'estimation simultanée du coefficient de diffusion et du terme source régissant le modèle de transport de la température dans les plasmas chauds. Ce phénomène physique est décrit par une équation différentielle partielle (EDP) linéaire, parabolique du second-ordre et non-homogène, où le coefficient de diffusion est distribué et le coefficient de réaction est constant. Ce travail peut se présenter en deux parties. Dans la première, le problème d'estimation est traité en dimension finie ("Early lumping approach"). Dans la deuxième partie, le problème d'estimation est traité dans le cadre initial de la dimension infinie ("Late lumping approach"). Pour l'estimation en dimension finie, une fois le modèle établi, la formulation de Galerkin et la méthode d'approximation par projection sont choisies pour convertir l'EDP de transport en un système d'état linéaire, temps-variant et à entrées inconnues. Sur le modèle réduit, deux techniques dédiées à l'estimation des entrées inconnues sont choisies pour résoudre le problème. En dimension infinie, l'estimation en-ligne adaptative est adoptée pour apporter des éléments de réponse aux contraintes et limitations dues à la réduction du modèle. Des résultats de simulations sur des données réelles et simulées sont présentées dans ce mémoire. / This work deals with the diffusion and source term estimation in a heat transport model for tokamaks plasma . This phenomenon is described by a second-order linear parabolic partial differential equation (PDE) with distributed diffusion parameter and input. Both "Early lumping" and "Late lumping" approaches are considered in this thesis. First, once the heat model is chosen, the Galerkin formulation and the parameter projection method are combined to convert the PDE to a set of ordinary differential equations (ODEs). Then, two estimation methods able to give optimal estimates of the inputs are applied on the reduced model to identify simultaneously the source term and the diffusion coefficient. In the infinite dimensional method, the adaptive estimation technique is chosen in order to reconstruct "freely" the unknown parameters without the constraints due to the model reduction method. Simulation results on both simulated and real data are provided to attest the performance of the proposed methodologies.

Les travaux de recherches sur la commande, le diagnostic et la tolérance aux défauts appliqués aux drones deviennent de plus en plus populaires. Il est judicieux de concevoir des lois de commande qui garantissent la stabilité et les performances du drone, non seulement dans le cas nominal, mais également en présence de fortes perturbations et de défauts.Dans cette thèse, un nouvel algorithme bio-inspiré adapté pour la recherche de solutions dans des problèmes d’optimisation est développé. Cet algorithme est utilisé pour trouver les gains des différents contrôleurs conçus pour les drones. La commande par mode glissant est utilisée pour développer deux contrôleurs passifs tolérants aux défauts pour les quadrirotors: un contrôleur par mode glissant augmentée avec un intégrateur, et un contrôleur par mode glissant implémenté en cascade. Parce que les commandes passives ont une robustesse réduite, une commande active par mode glissant est développée. Pour traiter les défauts extrêmes, un contrôleur d’urgence basé sur la conversion du quadrirotor en trirotor est développé. Les commandes actives, passives, et le contrôleur d’urgences sont ensuite intégrés pour former un contrôleur tolérant aux défauts capable de gérer un grand nombre de défaillances tout en garantissant les ressources actionneur et en limitant la charge de calcul du processeur. Finalement, des contrôleurs tolérants aux défauts, actifs et passifs, basés sur des méthodes par mode glissant du premier et deuxième ordre sont développées pour les octorotors. La commande active utilise des méthodes d’allocation de contrôles pour redistribuer les efforts sur les actionneurs sains, réduisant ainsi l’effet du défaut. / Unmanned Aerial Vehicles (UAV) are more and more popular for their civil and military applications. Classical control laws usually show weaknesses in the presence of parameter uncertainties, environmental disturbances, and actuator and sensor faults. Therefore, it is judicious to design a control law capable of stabilizing the UAV not only in the fault-free nominal cases, but also in the presence of disturbances and faults. In this thesis, a new bio-inspired search algorithm called Ecological Systems Algorithm (ESA) suitable for engineering optimization problems is developed. The algorithm is used over the thesis to find optimal gains for the fault tolerant controllers. Sliding Mode Control theory is used to develop two Passive Fault Tolerant Controllers for quadrotor UAVs: Regular and Cascaded SMC. Because Passive Controllers handle a few numbers of faults, an Active Sliding Mode Fault Tolerant Controller using Kalman Filter is developed. To overcome severe faults and failures, an emergency controller based on the Quadrotor-to-Trirotor conversion maneuver is developed. The Controllers developed so far (Passive, Active, and emergency controllers) are then integrated to form the Integrated Fault Tolerant Controller (IFTC). The IFTC is a powerful controller that is able to handle a wide number of faults, and save actuator resources as well as processor computational effort. Finally, Passive and Active Fault Tolerant Controllers are designed for octorotor UAVs based on First Order and Second Order Sliding Mode Control. The AFTC uses Dynamic and Pseudo-Inverse Control Allocation methods to redistribute the control effort among healthy actuators reducing the effect of fault.

Ce travail de thèse est axé sur le domaine du traitement d'images biomédicales. L'objectif de notre étude est l'estimation des paramètres traduisant les propriétés mécaniques de l'artère carotide in vivo en imagerie échographique, dans une optique de détection précoce de la pathologie cardiovasculaire. L'analyse du mouvement longitudinal des tissus de la paroi artérielle, i.e. dans la même direction que le flux sanguin, représente la motivation majeure de ce travail. Les trois contributions principales proposées dans ce travail sont i) le développement d'un cadre méthodologique original et semi-automatique, dédié à la segmentation et à l'estimation du mouvement de la paroi artérielle dans des séquences in vivo d'images ultrasonores mode-B, ii) la description d'un protocole de génération d'une référence, faisant intervenir les opérations manuelles de plusieurs experts, dans le but de quantifier la précision des résultats de notre méthode malgré l'absence de vérité terrain inhérente à la modalité échographique, et iii) l'évaluation clinique de l'association entre les paramètres mécaniques et dynamiques de la paroi carotidienne et les facteurs de risque cardiovasculaire dans le cadre de la détection précoce de l'athérosclérose. Nous proposons une méthode semi-automatique, basée sur une approche conjointe de segmentation des contours de la paroi et d'estimation du mouvement des tissus. L'extraction de la position des interfaces est réalisée via une approche spécifique à la structure morphologique de la carotide, basée sur une stratégie de programmation dynamique exploitant un filtrage adapté. L'estimation du mouvement est réalisée via une méthode robuste de mise en correspondance de blocs (block matching), basée sur la connaissance du déplacement a priori ainsi que sur la mise à jour temporelle du bloc de référence par un filtre de Kalman spécifique. La précision de notre méthode, évaluée in vivo, correspond au même ordre de grandeur que celle résultant des opérations manuelles réalisées par des experts, et reste sensiblement meilleure que celle obtenue avec deux autres méthodes traditionnelles (i.e. une implémentation classique de la technique de block matching et le logiciel commercial Velocity Vector Imaging). Nous présentons également quatre études cliniques réalisées en milieu hospitalier, où nous évaluons l'association entre le mouvement longitudinal et les facteurs de risque cardiovasculaire. Nous suggérons que le mouvement longitudinal, qui représente un marqueur de risque émergent et encore peu étudié, constitue un indice pertinent et complémentaire aux marqueurs traditionnels dans la caractérisation de la physiopathologie artérielle, reflète le niveau de risque cardiovasculaire global, et pourrait être bien adapté à la détection précoce de l'athérosclérose. / This thesis is focused on the domain of bio-medical image processing. The aim of our study is to assess in vivo the parameters traducing the mechanical properties of the carotid artery in ultrasound imaging, for early detection of cardiovascular diseases. The analysis of the longitudinal motion of the arterial wall tissues, i.e. in the same direction as the blood flow, represents the principal motivation of this work. The three main contributions proposed in this work are i) the development of an original and semi-automatic methodological framework, dedicated to the segmentation and motion estimation of the arterial wall in in vivo ultrasound B-mode image sequences, ii) the description of a protocol aiming to generate a reference, involving the manual tracings of several experts, in the objective to quantify the accuracy of the results of our method despite the absence of ground truth inherent to ultrasound imaging, and iii) the clinical evaluation of the association between the mechanical and dynamical parameters of the arterial wall and the cardiovascular risk factors, for early detection of atherosclerosis. We propose a semi-automatic method, based on a combined approach of wall segmentation and tissues motion estimation. The extraction on the interfaces position is realized via an approach specific to the morphological structure of the carotid artery, based on a strategy of dynamic programming using a matched filter. The motion estimation is performed via a robust block matching method, based on the a priori knowledge of the displacement as well as the temporal update of the reference block with a specific Kalman filter. The accuracy of our method, evaluated in vivo, corresponds to the same order of magnitude as the one resulting from the manual operations performed by experts, and is significantly higher than the one obtained from two other classical methods (i.e. a classical implementation of the block matching technique, and the VVI commercial software). We also present four clinical studies, and we evaluate the association between longitudinal motion and cardiovascular risk factors. We suggest that the longitudinal motion, which represents an emerging cardiovascular risk marker that has been only few studied yet, constitutes a pertinent and complementary marker aiming at the characterization of arterial physio-pathology, traduces the overall cardiovascular risk level, and could be well suited to the early detection of the atherosclerosis.

Dans les examens médicaux et les actes de thérapie, les techniques minimalement invasives sont de plus en plus utilisées. Des instruments comme des aiguilles de biopsie, ou des électrodes sont utilisés pour extraire des échantillons de cellules ou pour effectuer des traitements. Afin de réduire les traumatismes et de faciliter le suivi visuelle de ces interventions, des systèmes d’assistance par imagerie médicale, comme par exemple, par l’échographie 2D, sont utilisés dans la procédure chirurgicale. Nous proposons d’utiliser l’échographie 3D pour faciliter la visualisation de l’aiguille, mais en raison de l’aspect bruité de l’image ultrasonore (US) et la grande quantité de données d’un volume 3D, il est difficile de trouver l’aiguille de biopsie avec précision et de suivre sa position en temps réel. Afin de résoudre les deux principaux problèmes ci-dessus, nous avons proposé une méthode basée sur un algorithme RANSAC et un filtre de Kalman. De même l’étude est limitée à une région d’intérêt (ROI) pour obtenir une localisation robuste et le suivi de la position de l’aiguille de biopsie en temps réel. La méthode ROI-RK se compose de deux étapes: l’étape d’initialisation et l’étape de suivi. Dans la première étape, une stratégie d’initialisation d’une ROI en utilisant le filtrage de ligne à base de matrice de Hesse est mise en œuvre. Cette étape permet de réduire efficacement le bruit de granularité du volume US, et de renforcer les structures linéaires telles que des aiguilles de biopsie. Dans la deuxième étape, après l’initialisation de la ROI, un cycle de suivi commence. L’algorithme RK localise et suit l’aiguille de biopsie dans une situation dynamique. L’algorithme RANSAC est utilisé pour estimer la position des micro-outils et le filtrage de Kalman permet de mettre à jour la région d’intérêt et de corriger la localisation de l’aiguille. Une stratégie d’estimation de mouvement est également appliquée pour estimer la vitesse d’insertion de l’aiguille de biopsie. Des volumes 3D US avec un fond inhomogène ont été simulés pour vérifier les performances de la méthode ROI-RK. La méthode a été testée dans des conditions variables, telles que l’orientation d’insertion de l’aiguille par rapport à l’axe de la sonde et le niveau de contraste (CR). La précision de la localisation est de moins de 1 mm, quelle que soit la direction d’insertion de l’aiguille. Ce n’est que lorsque le CR est très faible que la méthode proposée peut échouer dans le suivi d’une structure incomplète de l’aiguille. Une autre méthode, utilisant l’algorithme RANSAC avec apprentissage automatique a été proposée. Cette méthode vise à classer les voxels en se basant non seulement sur l’intensité, mais aussi sur les caractéristiques de la structure de l’aiguille de biopsie. Les résultats des simulations montrent que l’algorithme RANSAC avec apprentissage automatique peut séparer les voxels de l’aiguille et les voxels de tissu de fond avec un CR faible. / In medical examinations and surgeries, minimally invasive technologies are getting used more and more often. Some specially designed surgical instruments, like biopsy needles, or electrodes are operated by radiologists or robotic systems and inserted in human’s body for extracting cell samples or delivering radiation therapy. To reduce the risk of tissue injury and facilitate the visual tracking, some medical vision assistance systems, as for example, ultrasound (US) systems can be used during the surgical procedure. We have proposed to use the 3D US to facilitate the visualization of the biopsy needle, however, due to the strong speckle noise of US images and the large calculation load involved as soon as 3D data are involved, it is a challenge to locate the biopsy needle accurately and to track its position in real time in 3D US. In order to solve the two main problems above, we propose a method based on the RANSAC algorithm and Kalman filter. In this method, a region of interest (ROI) has been limited to robustly localize and track the position of the biopsy needle in real time. The ROI-RK method consists of two steps: the initialization step and the tracking step. In the first step, a ROI initialization strategy using Hessian based line filter measurement is implemented. This step can efficiently reduce the speckle noise of the ultrasound volume, and enhance line-like structures as biopsy needles. In the second step, after the ROI is initialized, a tracking loop begins. The RK algorithm can robustly localize and track the biopsy needles in a dynamic situation. The RANSAC algorithm is used to estimate the position of the micro-tools and the Kalman filter helps to update the ROI and auto-correct the needle localization result. Because the ROI-RK method is involved in a dynamic situation, a motion estimation strategy is also implemented to estimate the insertion speed of the biopsy needle. 3D US volumes with inhomogeneous background have been simulated to evaluate the performance of the ROI-RK method. The method has been tested under different conditions, such as insertion orientations angles, and contrast ratio (CR). The localization accuracy is within 1 mm no matter what the insertion direction is. Only when the CR is very low, the proposed method could fail to track because of an incomplete ultrasound imaging of the needle. Another methodology, i.e. RANSAC with machine learning (ML) algorithm has been presented. This method aims at classifying the voxels not only depending on their intensities, but also using some structure features of the biopsy needle. The simulation results show that the RANSAC with ML algorithm can separate the needle voxels and background tissue voxels with low CR.

En imagerie par résonance magnétique (IRM) interventionnelle, des interventions percutanées minimalement-invasives (biopsies, ablations de tumeurs,...) sont réalisées sous guidage IRM. Lors de l’intervention, les plans de coupe acquis sont alignés sur l’outil chirurgical et les régions anatomiques d’intérêt afin de surveiller la progression de l’outil dans le corps du patient en temps réel. Le suivi d’objets dans l’IRM facilite et accélère les interventions guidées par IRM en permettant d’aligner automatiquement les plans de coupe avec l’outil chirurgical. Dans cette thèse, un système d’alignement automatique des plans de coupe établi sur une séquence IRM clinique est développé. Celui-ci réalise automatiquement la détection et le suivi d’un marqueur passif directement dans les images IRM tout en minimisant le temps d’imagerie dédié à la détection. L’inconvénient principal de cette approche est sa dépendance au temps d’acquisition de la séquence IRM clinique utilisée. Dans un premier temps, les performances du suivi ont pu être améliorées grâce à l’estimation et la prédiction du mouvement suivi par un filtre de Kalman. Puis un capteur optique complémentaire a été ajouté pour réaliser un suivi multi-capteurs, découplant ainsi la fréquence de rafraichissement du suivi de la fréquence de rafraichissement des images IRM. La performance du système développé a été évaluée par des simulations et des expériences utilisant un banc d’essai compatible IRM. Les résultats montrent une bonne robustesse du suivi multi-capteurs pour l’alignement des plans de coupe grâce à la combinaison des qualités individuelles de chaque capteur. / Interventional magnetic resonance imaging (MRI) aims at performing minimally invasive percutaneous interventions, such as tumor ablations and biopsies, under MRI guidance. During such interventions, the acquired MR image planes are typically aligned to the surgical instrument (needle) axis and to surrounding anatomical structures of interest in order to efficiently monitor the advancement in real-time of the instrument inside the patient’s body. Object tracking inside the MRI is expected to facilitate and accelerate MR-guided interventions by allowing to automatically align the image planes to the surgical instrument. In this PhD thesis, an image-based workflow is proposed and refined for automatic image plane alignment. An automatic tracking workflow was developed, performing detection and tracking of a passive marker directly in clinical real-time images. This tracking workflow is designed for fully automated image plane alignment, with minimization of tracking-dedicated time. Its main drawback is its inherent dependence on the slow clinical MRI update rate. First, the addition of motion estimation and prediction with a Kalman filter was investigated and improved the workflow tracking performance. Second, a complementary optical sensor was used for multi-sensor tracking in order to decouple the tracking update rate from the MR image acquisition rate. Performance of the workflow was evaluated with both computer simulations and experiments using an MR compatible testbed. Results show a high robustness of the multi-sensor tracking approach for dynamic image plane alignment, due to the combination of the individual strengths of each sensor.

Le travail porte sur la problématique de l’observation des systèmes — la reconstruction de l’état complet d’un système dynamique à partir d'une mesure partielle de cet état. Nous considérons spécifiquement les systèmes non linéaires. Le filtre de Kalman étendu (EKF) est l’un des observateurs les plus utilisés à cette fin. Il souffre cependant d’une performance moindre lorsque l'état estimé n’est pas dans un voisinage de l'état réel. La convergence de l’observateur dans ce cas n’est pas prouvée. Nous proposons une solution à ce problème : l’EKF à grand gain adaptatif. La théorie de l’observabilité fait apparaître l’existence de représentations caractérisant les systèmes dit observables. C’est la forme normale d’observabilité. L’EKF à grand gain est une variante de l’EKF que l’on construit à base d’un paramètre scalaire. La convergence de cet observateur pour un système sous sa forme normale d’observabilité est démontrée pour toute erreur d’estimation initiale. Cependant, contrairement à l’EKF, cet algorithme est très sensible au bruit de mesure. Notre objectif est de combiner l’efficacit´e de l’EKF en termes de lissage du bruit, et la r´eactivit´e de l’EKF grand-gain face aux erreurs d’estimation. Afin de parvenir à ce résultat nous rendons adaptatif le paramètre central de la méthode grand gain. Ainsi est constitué l’EKF à grand gain adaptatif. Le processus d’adaptation doit être guidé par une mesure de la qualité de l’estimation. Nous proposons un tel indice et prouvons sa pertinence. Nous établissons une preuve de la convergence de notre observateur, puis nous l’illustrons à l’aide d’une série de simulations ainsi qu’une implémentation en temps réel dur. Enfin nous proposons des extensions au résultat initial : dans le cas de systèmes multi-sorties et dans le cas continu-discret. / The work concerns the “observability problem”—the reconstruction of a dynamic process’s full state from a partially measured state— for nonlinear dynamic systems. The Extended Kalman Filter (EKF) is a widely-used observer for such nonlinear systems. However it suffers from a lack of theoretical justifications and displays poor performance when the estimated state is far from the real state, e.g. due to large perturbations, a poor initial state estimate, etc. . . We propose a solution to these problems, the Adaptive High-Gain (EKF). Observability theory reveals the existence of special representations characterizing nonlinear systems having the observability property. Such representations are called observability normal forms. A EKF variant based on the usage of a single scalar parameter, combined with an observability normal form, leads to an observer, the High-Gain EKF, with improved performance when the estimated state is far from the actual state. Its convergence for any initial estimated state is proven. Unfortunately, and contrary to the EKF, this latter observer is very sensitive to measurement noise. Our observer combines the behaviors of the EKF and of the high-gain EKF. Our aim is to take advantage of both efficiency with respect to noise smoothing and reactivity to large estimation errors. In order to achieve this, the parameter that is the heart of the high-gain technique is made adaptive. Voila, the Adaptive High-Gain EKF. A measure of the quality of the estimation is needed in order to drive the adaptation. We propose such an index and prove the relevance of its usage. We provide a proof of convergence for the resulting observer, and the final algorithm is demonstrated via both simulations and a real-time implementation. Finally, extensions to multiple output and to continuous-discrete systems are given.

Dans le contexte actuel d'urgence environnementale, la consommation de carburant dans le secteur du transport routier, vu son impact négatif sur l'environnement et son rôle socioéconomique, doit évoluer dans une logique de durabilité. Nous initions notre travail de thèse par une approche comparative de 90 pays quant à leur intensité énergétique et leur intensité de CO2 dans le transport routier durant la période 1980-2010. En calculant le coefficient de Theil, nos résultats empiriques mettent en évidence l'existence d'une disparité spatiale et temporelle. En 2010, la Tunisie occupe le 48ème rang et le 38ème rang, respectivement en terme d'efficiences énergétique et environnementale. Elle a une performance énergétique moyenne tout en occupant le 34ème rang selon l'indice général de performance énergétique. Dans une deuxième partie, nous adoptions la démarche de modélisation conceptuelle dont l'objectif est la construction des indicateurs du transport routier énergétique durable. La définition d'un tel indicateur économique est confronté au problème de mesure de la valeur ajoutée réelle de ce secteur du transport. Par l'intermédiaire de l'approche de filtre de Kalman, nous pouvons conclure que la valeur ajoutée de transport informel est d'environ 61% de total de valeur ajoutée de secteur de transport durant la période 1980-2010 en Tunisie. Enfin, nous procédons à une modélisation économétrique des interactions entre les indicateurs de transport routier énergétiquement durable en Tunisie. L'étude de la dynamique des relations causales entre la consommation du carburant dans le transport routier, les émissions de CO2 dus au secteur de transport, la valeur ajoutée réelle de secteur du transport, le prix moyen du carburant, la longueur de l'infrastructure routière et le taux de motorisation se base sur la technique de cointégration de Johansen et le modèle de la Courbe Environnementale de Kuznets (CEK). Les résultats empiriques confirment, d'une part, l'hypothèse de neutralité entre la consommation de carburant et la valeur ajoutée réelle de secteur de transport et, d'autre part, l'hypothèse de CEK stipulant une relation en U-inversée entre les émissions de CO2 et la croissance économique du secteur du transport. Aussi, nous mettons en exergue une relation de causalité unidirectionnelle au sens de Granger allant de prix de carburant vers la consommation du carburant à court terme. Dans ce sens, en utilisant la technique de décomposition de prix, les résultats infirment l'hypothèse d'asymétrie de l'effet de prix sur la consommation de carburant. Avec la prise en compte de facteur technologique, nous estimons l'effet de rebond à l'ordre de 18% à court terme et 51% à long terme. En termes d'implications politiques, ce travail de thèse montre l'importance d'adopter des politiques publiques transversales où la question énergétique du transport routier est résolue en adéquation avec l'offre infrastructurel, la politique de prix de carburant, le droit à la mobilité individuelle et la protection de l'environnement. Une combinaison optimale entre divers instruments fiscal, économique et de régulation parait la meilleure stratégie pour atteindre un tel objectif. Le rôle de la gouvernance énergétique est central pour concevoir et opérationnaliser toute politique de transport routier énergétiquement durable. / As global concern about climate increases, road transport energy consumption, given its impact on the environment and its socio-economic role, must evolve to sustainability logic. First, the present work provides an international comparison of the energy intensity and the CO2 intensity in road transport for a group of 90 countries oer the period 1980-2010. Through the calculated Theil coefficient, our empirical findings highlight the existence of spatial and temporal disparities between coustries. In 2010, Tunisia occupies the 48th and the 38th rank respectively in terms of energy and environmental efficiency.Based on a general index of energy performance in the road transport sector, it is deemed to have a medium energy performance by occupying the 34th rank. Secondly, through the adoption of conceptual modeling approach, several indicators for sustainable energy development in road transport sector are constructed. To measure the real transport value added, we used filter Kalman approach. We denote that the informal transport value added is about 61% during the period 1980-2010.Finally, this thesis studies causal mechanisms between indicators for sustainable energy development related to energy consumption from Tunisian road transport sector. The investigation is made using the Johansen cointegration technique and the environmental Kuznets curve (EKC) approach. It examines the nexus between real transport value added , road transport-related energy consumption, road infrastructure, fuel price, rate of motorization and CO2 emissions from Tunisian transport sector during the same period. Empirical results support the hypothesis of neutrality between energy and income for Tunisian road transport sector, and the hypothesis of an inverted U-shaped EKC for transport CO2 emissions. Also, there is a unidirectional Granger causality running from fuel price to road transport-related energy consumption with no feedback in the short run. In this sense, using price decomposition technique, we refute asymmetric fuel price effect hypothesis. By the introducing of the technological factor, the rebound effect is about 18% in the short run and 51% in the long run. The study shows the importance if enhancing a number of policies for the road transport system through the joint improvement of the fuel price policy, of the road infrastructure policy and of the road vehicles policy. The optimal combination of fiscal, economic and regulatory instruments is the main strategy to achieve these objectives. The energetic governance is necessary in order to maintain sustainable energy road transport.

Les Éoliennes à Entraînement Direct (ÉED) sont équipées de Générateurs Syn- chrones à Aimants Permanents (GSAP). Leurs trois plus courantes défaillances sont la dé- magnétisation, l’excentricité (statique, dynamique et mixte) et le court-circuit inter-tour. L’analyse de la signature du courant de la machine est souvent utilisée pour rechercher des problèmes du générateur, car ces altérations introduisent des harmoniques supplémen- taires dans les courants générés. La Transformée de Fourier Rapide (TFR) est utilisée pour calculer le spectre des courants. Cependant, la TFR permet de calculer l’ensemble du spec- tre, tandis que le nombre de défauts possible et le nombre d’harmoniques introduites sont faibles. L’algorithme de Goertzel, mis en oeuvre sous forme de filtre (le filtre de Goertzel), est présenté comme une alternative plus efficace au TFR. Le spectre des courants change avec la vitesse du vent, ce qui rend la détection plus difficile. Le Filtre de Kalman Étendu (FKÉ) est proposé comme solution. Le spectre de résidus, calcule entre les courants estimés et les courants générés, est constant, quelle que soit la vitesse du vent. Cependant, l’effet des défauts est visible dans leur spectre. Lors de l’utilisation de l’FKÉ, un défi consiste à estime la matrice de covariance pour le bruit du processus. Une nouvelle méthode était développée pour ça, qui n’utilise aucune de maîtrise du filtre. Les ÉED sont placés soit dans des zones éloignées, soit dans des villes. Pour la surveillance des ÉED, des dizaines ou des centaines de kilomètres de câbles sont nécessaires. Les Réseaux de Capteurs sans Fil (RCF) sont bien adaptés pour être utilisés dans l’infrastructure de communication des ÉED. RCF ont des coûts initiaux et d’entretien plus faibles et leurs installations sont rapides. De plus, ils peuvent compléter les réseaux câblés. Différentes technologies sans fil sont comparées : les technologies à grande surface, ainsi que les technologies à courte portée qui supportent des débits de données élevés. / Direct Drive Wind Turbines (DDWTs) are equipped with Permanent Magnet Syn- chronous Generators (PMSGs). Their three most common failures are demagnetization, ec- centricity (static, dynamic and mixed) and inter-turn short circuit. Machine Current Signa- ture Analysis is often used to look for generator problems, as these impairments introduce additional harmonics into the generated currents. The Fast Fourier Transform (FFT) is utilized to compute the spectrum of the currents. However, the FFT calculates the whole spectrum, while the number of possible faults and the number of introduced harmonics is low. The Goertzel algorithm, implemented as a filter (the Goertzel filter), is presented as a more efficient alternative to the FFT. The spectrum of the currents changes with the wind speed, and thus the detection is made more difficult. The Extended Kalman Filter (EKF) is proposed as a solution. The spectrum of the residuals, computed between the estimated and the generated current, is constant, regardless of the wind speed. However, the effect of the faults is visible in the spectrum. When using the EKF, one challenge is to find out the covariance matrix of the process noise. A new method was developed in this regard, which does not use any of the matrices of the filter. DDWTs are either placed in remote areas or in cities. For the monitoring of a DDWT, tens or hundreds of kilometers of cables are necessary. Wireless Sensor Networks (WSNs) are suited to be used in the communication infrastructure of DDWTs. WSNs have lower initial and maintenance costs, and they are quickly installed. Moreover, they can complement wired networks. Different wireless technologies are com- pared - both wide area ones, as well as short range technologies which support high data rates.

This paper investigates the potential of augmented reality (AR) as a navigational aid for individuals with Alzheimer’s disease (AD), offering innovative solutions to the evolving challenges of AD care. As the disease progresses, patients often require more assistance and may transition to care centers, resulting in reduced independence. Prior to this, home-based care aims to stimulate cognitive functions and preserve autonomy. To enhance their freedom and mobility, it is proposed to leverage AR technology to create a first-person navigational aid addressing the unique needs of AD patients. The research confronts two primary challenges: firstly, exploring the design of AR navigational aids customized for individuals with Alzheimer’s disease adapted to outdoor use. Then, it aims to develop an outdoor localization system for the HoloLens 2 and evaluate its performance. Despite limitations induced by the approximate positioning, various types of aids compatible with the technical constraints faced have been envisioned. A set of features was implemented using the optical see-through AR headset HoloLens 2. These features included two distinct types of holograms (Arrow and Wind) and the ability to catch user attention prior to turns, allowing us to explore the effectiveness of these design choices. They were evaluated through a user study involving 15 healthy participants. Usability and task load were measured with Nasa-TLX and SUS questionnaires. An approximate positioning for outdoor use of the HoloLens 2 was elaborated using a smartphone as a GPS receiver, and a Kalman filter for filtering and fusion with IMU data. This enables to reach positioning accuracy at the meter level. This research demonstrates the promising utility of AR in assisting navigation in outdoor environments. Despite few significant results, the Arrow hologram appears to be a better fit for usability and users’ personal preferences. Further research is needed to get significant results on the impact of adaptive aids. The outdoor use of AR navigational aids is still limited by the poor visibility of holograms outdoors and low positioning accuracy. / Denna artikel utforskar potentialen hos förstärkt verklighet (AR) som navigationshjälpmedel för personer med Alzheimers sjukdom (AD) och erbjuder innovativa lösningar inom AD-vård. När sjukdomen fortskrider behöver patienterna mer hjälp och kan övergå till vårdcentraler, vilket minskar deras självständighet. Hemvård strävar efter att stimulera kognitiva funktioner och bevara autonomi. Vi föreslår utnyttja AR-teknologi för en skräddarsydd navigeringshjälp i första person för AD-patienters behov. Forskningen möter två utmaningar: att utforska AR-navigeringshjälpmedel för personer med Alzheimers sjukdom och anpassade för utomhusanvändning. Vi strävar efter att utveckla utomhuslokaliseringssystem för HoloLens 2 och utvärdera prestanda. Trots begränsningar på grund av ungefärlig positionering kan vi föreställa oss hjälpmedel som är kompatibla med tekniska begränsningar. Vi använde HoloLens 2 med funktioner som två hologramtyper och användaruppmärksamhetsfångst före svängar, utvärderat med 15 deltagare. Vi skapade ungefärlig positionering för HoloLens 2 utomhus med en smartphone som GPS-mottagare, med Kalman-filtrering och IMU-fusion för meter-noggrannhet. Forskningen visar AR:s lovande nytta i utomhusnavigering. Trots få signifikanta resultat verkar pilhologrammet passa användbarhet och preferenser bättre. Mer forskning behövs för att bedöma adaptiva hjälpmedels effekter. Användningen av AR-navigeringshjälpmedel utomhus begränsas av dålig synlighet och låg positionsnoggrannhet. / Cet article explore le potentiel de la réalité augmentée (RA) comme aide à la navigation pour les personnes atteintes de la maladie d’Alzheimer (MA), offrant une solution novatrice aux défis en constante évolution des soins liés à la MA. À mesure que la maladie progresse, les patients ont souvent besoin d’une assistance accrue et sont transférés dans des centres de soins, ce qui diminue leur indépendance. Avant cela, les soins à domicile visent à stimuler leurs fonctions cognitives et à préserver leur autonomie. Dans cette optique, nous proposons d’utiliser la RA pour créer une aide à la navigation à la première personne adaptée aux besoins spécifiques des patients atteints de la MA. La recherche aborde deux défis principaux : la conception d’aides à la navigation en RA pour les personnes atteintes de la MA, adaptées à une utilisation en extérieur, et le développement d’un système de localisation en extérieur pour HoloLens 2, suivi de son évaluation. Malgré les limitations liées au positionnement approximatif, nous avons envisagé différents types d’aides compatibles avec ces contraintes techniques. Nous avons mis en place un ensemble de fonctionnalités en utilisant le casque de RA HoloLens 2. Ces fonctionnalités incluent deux types d’hologrammes (Flèche et Vent) et la capacité à attirer l’attention de l’utilisateur avant les virages, nous permettant d’explorer l’efficacité de ces choix de conception. Ils ont été évalués lors d’une étude avec 15 participants en bonne santé. Nous avons élaboré une méthode de positionnement approximatif pour une utilisation en extérieur de l’HoloLens 2 en utilisant un smartphone comme récepteur GPS, avec un filtre de Kalman pour le filtrage et la fusion avec des données inertielles, permettant d’atteindre une précision de positionnement au mètre. Cette recherche démontre l’utilité prometteuse de la RA dans l’assistance à la navigation en extérieur, bien que des recherches supplémentaires soient nécessaires pour obtenir des résultats significatifs sur l’impact des aides adaptatives. L’utilisation des aides à la navigation en RA en extérieur est encore limitée par la visibilité réduite des hologrammes en extérieur et la faible précision du positionnement.

Cette thèse traite de l'estimation d'un canal de communication radio-mobile multi-bond. La communication entre l'émetteur et le récepteur est ainsi faite par l'intermédiaire de relais (de type « Amplify and-Forward ») en série. Les différents éléments (émetteurs, relais, récepteurs) peuvent être fixes ou mobiles. Chaque lien de communication (chaque bond) est modélisé par un canal de Rayleigh à évanouissements plats, avec un spectre Doppler issu de deux environnements possibles de diffusion : en deux dimensions (2D, amenant le spectre en U de Jakes), ou en trois dimensions (3D, amenant un spectre Doppler plat). L'objectif majeur de la thèse est l'estimation dynamique du canal global issue de la cascade des différents liens. A cette fin, la cascade de canaux est approchée par une modèle auto-régressif du premier ordre (AR (1)), et l'estimation est réalisée à l'aide d'un algorithme standard, le filtre de Kalman. La méthode couramment utilisée dans la littérature pour fixer le paramètre du modèle AR(1) est basée sur un critère de « corrélation matching » (CM). Cependant, nous montrons que pour des canaux à variations lentes, un autre critère basé sur la minimisation de la variance asymptotique (MAV) de la sortie du filtre de Kalman est plus approprié. Pour les deux critères, CM et MAV, cette thèse donne une justification analytique en fournissant des formules approchées de la variance d'estimation par le filtre de Kalman, ainsi que du réglage optimal du paramètre du modèle AR(1). Ces formules analytiques sont données en fonctions des fréquences Doppler et du rapport signal sur bruit, pour les environnements de diffusion 2D et 3D, quel que soit le nombre et le type de bonds (fixe-mobile ou mobile-mobile). Les résultats de simulations montrent un gain considérable en termes de l'erreur quadratique moyenne (MSE) de l'estimateur de canal bien réglé, en particulier pour le scénario le plus courant de canal à évanouissements lents. / This thesis deals with the estimation of the multihop Amplify-and-Forward relay communications. The various objects (transmitter, relays, receivers) can be fixed or mobile. Each link is modeled by a flat fading Rayleigh channel, with a Doppler spectrum resulting from two-dimensional (2D, leading to the U-shape Dopller spectrum) or three-dimensional (3D, leading to a flat Doppler spectrum) scattering environments. The cascade of channel hops is approximated by a first-order autoregressive (AR(1)) model and is tracked by a standard estimation algorithm, the Kalman Filter (KF). The common method used in the literature to tune the parameter of the AR(1) model is based on a Correlation Matching (CM) criterion. However, for slow fading variations, another criterion based on the off-line Minimization of the Asymptotic Variance (MAV) of the KF is shown to be more appropriate. For both the CM and MAV criteria, this thesis gives analytic justification by providing approximated closed-form expressions of the estimation variance in output of the Kalman filter, and of the optimal AR(1) parameter. The analytical results are calculated for given Doppler frequencies and Signal-to-Noise Ratio for both scattering environments, whatever the number and type of transmission hops (Fixed-to-Mobile or Mobile-to-Mobile). The simulation results show a considerable gain in terms of the Mean Square Error (MSE) of the well tuned Kalman-based channel estimator, especially for the most common scenario of slow-fading channel.