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Using chaos to enhance multi-user time-of-arrival estimation : application to UWB ranging systems / Utilisation du chaos pour améliorer l’estimation du temps d'arrivée dans le cas multi-utilisateur : application à un système de télémétrie de type UWB

Dans les décennies à venir, la connaissance d’informations très précises concernant la position d’un objet permettra de créer des applications révolutionnaires dans les domaines sociaux, médicaux, commerciaux et militaires. La technologie Ultra-Wideband (UWB) est considérée comme un bon candidat permettant de fournir des capacités de localisation précise grâce à la mesure de l’estimation du temps d'arrivée (TOA). Dans cette thèse, des algorithmes de mesure de distance dans le cas multi-utilisateurs pour des systèmes UWB sont étudiés afin d'atteindre une bonne précision pour une faible complexité, avec de la robustesse aux interférences multi-utilisateur et dans le cas d’un grand nombre d'utilisateurs. Au cours de la dernière décennie, les signaux chaotiques ont reçu une attention significative en raison d'un certain nombre de caractéristiques intéressantes. Les signaux chaotiques sont des signaux non périodiques, déterministes ou considérés comme pseudo-aléatoires provenant de systèmes dynamiques non linéaires. Leur bonne autocorrélation et leurs faibles propriétés d’inter corrélation les rendent particulièrement résistants aux évanouissements par trajets multiples et capables d'atténuer les interférences multi-utilisateur (MUI). En raison de leur grande sensibilité aux conditions initiales, il est possible de générer un grand nombre de signaux chaotiques pour accroître la capacité globale du système. Dans cette thèse, deux nouveaux algorithmes d'estimation de TOA sont proposés dans un cadre multi-utilisateur avec une faible complexité et une bonne robustesse. Le nombre d'utilisateurs pris en charge par ces deux algorithmes est beaucoup plus grand que dans le cas des estimateurs de TOA actuels. Cependant, l'utilisation de séquences d'étalement classique et d’impulsion limite l'amélioration des performances et la capacité du système. Afin d’apporter des améliorations, des signaux chaotiques sélectionnés sont utilisés comme séquences d'étalement ou impulsion dans les algorithmes proposés. Grâce à l'utilisation de signaux chaotiques, notre algorithme est non seulement amélioré, mais permet également l’utilisation d’un plus grand nombre d'utilisateurs par comparaison avec l’algorithme utilisant des signaux classiques / In the coming decades, highly accurate position information has the potential to create revolutionary applications in the social, medical, commercial and military areas. Ultra-Wideband (UWB) technology is considered as a potential candidate for enabling accurate localization capabilities through Time-of-Arrival (TOA) based ranging techniques. Over the past decade, chaotic signals have received significant attention due to a number of attractive features. Chaotic signals are aperiodic, deterministic, and random-like signals derived from nonlinear dynamical systems whose good autocorrelation, low cross-correlation and sensitivity to the initial conditions make them particularly suitable to ranging systems. In this thesis, two new multiuser TOA estimation algorithms are proposed with low complexity and robustness to MUI, the number of users supported by which is much larger than current multiuser TOA estimators. While, the use of classic spreading sequences and ranging pulse constrain the further improvement of ranging performance and system capacity. For breaking through the limit brought by the classic signals, the selected chaotic signals are employed as the spreading sequences or ranging pulse in our proposed algorithms. With the use of chaotic signals, our proposed algorithm not only obtains the additional improvement, but also with capability to support larger number of users comparing with its counterpart using classic signals

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2014ISAT0008
Date23 April 2014
CreatorsMa, Hang
ContributorsToulouse, INSA, Fournier-Prunaret, Danièle, Acco, Pascal, Boucheret, Marie-Laure
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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