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Apports des techniques de filtrage non linéaire pour la navigation avec les systèmes de navigation inertiels et le GPS / A. Giremus (2005)

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Titre :	Apports des techniques de filtrage non linéaire pour la navigation avec les systèmes de navigation inertiels et le GPS
Type de document :	Thèse/HDR
Auteurs :	A. Giremus, Auteur
Editeur :	Toulouse : Ecole Nationale Supérieure de l'Aéronautique et de l'Espace ENSAE
Année de publication :	2005
Importance :	175 p.
Format :	21 x 30 cm
Note générale :	Bibliographie Thèse présentée pour obtenir le titre de docteur de l'Ecole Nationale Supérieure de l'Aéronautique et de l'Espace, spécialité signal, image, acoustique
Langues :	Français (fre)
Descripteur :	[Vedettes matières IGN] Navigation et positionnement [Termes IGN] brouillage [Termes IGN] centrale inertielle [Termes IGN] détection d'erreur [Termes IGN] erreur systématique [Termes IGN] filtrage non linéaire [Termes IGN] filtre de Kalman [Termes IGN] GPS-INS [Termes IGN] méthode de Monte-Carlo [Termes IGN] récepteur GPS [Termes IGN] trajet multiple
Index. décimale :	THESE Thèses et HDR
Résumé :	(Auteur) [introduction] [...] Dans cette thèse, nous évaluons l'intérêt des techniques de filtrage particulaire pour l'hybridation du GPS (Global Positioning System) et des systèmes de navigation inertielle. Une solution pour répondre aux exigences de performance consiste en effet à coupler plusieurs systèmes de navigation afin de tirer parti de leur complémentarité. Le GPS permet ainsi de stabiliser les estimés de la centrale inertielle qui offre par contre une précision et continuité de services inaccessibles à un système de radionavigation par satellites. Le couplage est réalisé par un filtre d'hybridation qui combine les mesures en provenance des deux systèmes de positionnement pour en déduire l'estimé des paramètres d'intérêt. Deux architectures d'hybridation sont envisagées : 1- l'hybridation serrée qui met à profit les mesures GPS pour recaler les estimés de la centrale inertielle, 2- l'hybridation très serrée où les estimés inertielles sont utilisées par le récepteur GPS pour aider à la formation des mesures. Les équations de mesure pour les deux niveaux d'hybridation considérés sont non linéaires, ce qui motive le recours à des stratégies de filtrage particulaire. Le filtre de Kalman étendu fournit généralement une solution satisfaisante aux problèmes d'hybridation serrée et très serrée. Nous nous intéressons donc à des scénarios de navigation difficiles correspondant à un véhicule présentant une forte dynamique ou évoluant dans environnement perturbé. Nous montrons ainsi que les méthodes séquentielles de Monte Carlo proposent une solution élégante au problème des changements abrupts pouvant affecter les mesures GPS tels que les phénomènes de brouillage ou multitrajets. Ce résultat est prometteur car ces perturbations sont connues pour dégrader de façon importante la solution de navigation. A l'issu du manuscrit et au vu des conclusions de chaque chapitre, nous proposons une architecture d'hybridation combinant hybridation serrée et très serrée. L'intégration très serrée peut être réalisée à l'aide d'un filtre de Kalman étendu ou d'un filtre particulaire. Le gain en précision et robustesse permis par l'approche particulaire est étudié avec soin.
Note de contenu :	Introduction 1 Introduction à la navigation 1.1 Introduction 1.2 Petit historique de la navigation 1.3 Le GPS, un système de radionavigation par satellites 1.3.1 Principe 1.3.2 Infrastructures du système GPS 1.3.3 Formation de la mesure GPS 1.4 Les systèmes de navigation inertielle 1.4.1 Introduction à la navigation inertielle 1.4.2 Les plate-formes de capteurs 1.4.3 Le calculateur 1.4.4 Avantages et limitations 1.5 Résolution du problème de navigation 1.5.1 Approche Bayésienne et modélisation du problème 1.5.2 Solution conceptuelle au problème d'estimation 1.5.3 Systèmes linéaires Gaussiens 1.5.4 Systèmes non linéaires 1.6 Conclusion 2 Modèle de filtrage pour l'hybridation serrée GPS/INS 2.1 Introduction 2.2 Intérêt de l'hybridation GPS/INS 2.3 Architectures d'hybridation 2.4 Modèle d'état 2.4.1 Choix du vecteur état 2.4.2 Modèle de propagation des erreurs inertielles 2.4.3 Modèle de mesure 2.5 Conclusion 3 Stratégies de filtrage particulaire pour l'hybridation serrée GPS/INS 3.1 Introduction 3.2 Analyse du modèle de filtrage 3.3 Solutions algorithmiques issues de la littérature 3.3.1 Bootstrap filter 3.3.2 Loi de proposition optimale 3.3.3 Le filtre particulaire régularisé 3.3.4 Le filtre particulaire Rao-Blackwellisé 3.4 Variante algorithmique proposée 3.4.1 Critère de régularisation 3.5 Etude des performances des algorithmes 3.5.1 Simulation des données 3.5.2 Scénarios de test 3.5.3 Critère de performance 3.5.4 Analyse des résultats 3.6 Conclusion 4 Détection/estimation conjointe des erreurs induites par les multitrajets 4.1 Introduction 4.2 Caractérisation des erreurs de multitrajets 4.2.1 Les multitrajets en radionavigation 4.2.2 Modèle de multitrajets 4.2.3 Impact des multitrajets sur les mesures GPS 4.3 Formulation du problème de détection/estimation des biais de multitrajets 4.3.1 Modèles d'état 4.3.2 Modèle de mesure 4.4 Solutions algorithmiques 4.4.1 Les algorithmes à modèles multiples 4.4.2 Le Rapport de vraisemblance généralisé (RVG) 4.5 Solution particulaire proposée 4.5.1 Rao-Blackwellisation 4.5.2 Loi de proposition 4.5.3 Contrôle du rééchantillonnage par un test d'hypothèses 4.6 Etude des performances de l'algorithme DECFP 4.6.1 Simulation des données 4.6.2 Critères de performance 4.6.3 Résultats de simulation 4.7 Conclusion 5 Détection/estimation conjointe des erreurs de brouillage 5.1 Introduction 5.2 Le problème des interférences en navigation GPS 5.2.1 Origine des interférences 5.2.2 Effets des interférences 5.2.3 Techniques d'atténuation 5.3 Formulation du problème 5.3.1 Modèle a priori des paramètres de variance 5.3.2 Modèle a priori pour le vecteur indicateur 5.4 Un filtre particulaire pour la navigation en présence d'interférences 5.4.1 Principe de l'algorithme 5.4.2 Objectifs d'estimation 5.4.3 Stratégie d'exploration de l'espace-état 5.4.4 Sélection des particules 5.4.5 Contrainte de durée minimale 5.5 Résultats de simulation 5.5.1 Scénario de navigation 5.5.2 Réglage du filtre particulaire 5.5.3 Étude des performances de l'algorithme développé 5.6 conclusion 6 Hybridation très serrée INS/GPS 6.1 Introduction 6.2 Récepteur multi-corrélateur 6.2.1 Architecture générique d'un récepteur GPS 6.2.2 Limitations des architectures classiques 6.2.3 Architecture multi-corrélateurs 6.3 Filtre particulaire vs filtre de Kalman étendu 6.3.1 Modèle de filtrage 6.3.2 Stratégie de filtrage particulaire 6.3.3 Résultats de simulation 6.4 Hybridation très serrée 6.4.1 Architecture d'hybridation 6.4.2 Modèle de filtrage 6.4.3 Stratégie de filtrage particulaire 6.4.4 Résultats de simulation 6.4.5 Filtre particulaire vs filtre de Kalman étendu 6.5 Conclusion Annexes A Equations de navigation inertielle B Matrices de régression de l'algorithme RVG C Borne de Cramer Rao a posteriori D Loi de proposition du vecteur de navigation (chapitre 5)
Numéro de notice :	14035
Affiliation des auteurs :	non IGN
Thématique :	POSITIONNEMENT
Nature :	Thèse française
Note de thèse :	Thèse de doctorat : Signal. Image. Acoustique : Toulouse, Ecole Nationale Supérieure de l'Aéronautique et de l'Espace : 2005
Organisme de stage :	Laboratoire d'Informatique et de Mathématiques Appliquées (ENSEEIHT)
nature-HAL :	Thèse
DOI :	sans
Permalink :	https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=45235

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