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Predicting AIS reception using tropospheric propagation forecast and machine learning / Zackary Vanche (2022)  

Public Titre : Predicting AIS reception using tropospheric propagation forecast and machine learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Zackary Vanche, Auteur ; Ambroise Renaud, Auteur ; Aldo Napoli, Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2022 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : ISAP 2022, IEEE AP-S/USNC-URSI International Symposium on Antennas & Propagation 10/07/2022 Denver Colorado - Etats-Unis Proceedings IEEE Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] apprentissage automatique [Termes IGN] carte thématique [Termes IGN] identification automatique [Termes IGN] navigation maritime [Termes IGN] navire [Termes IGN] récepteur [Termes IGN] troposphère Résumé : (auteur) The aim of this paper is to present a methodology for modelling and predicting the coverage of an Automatic Identification System (AIS) station based on tropospheric index forecast maps and modelling methods from machine learning. The aim of this work is to cartographically represent the areas in which the AIS signals emitted by ships will be received by a coastal station. This work contributes to the improvement of maritime situational awareness and to the detection of anomalies at sea [1], and in particular to the identification of AIS message falsifications [2] (ubiquity of a vessel by identity theft, falsification of GPS positions and deactivation of AIS). Numéro de notice : C2022-036 Affiliation des auteurs : ENSG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.23919/USNC-URSI52669.2022.9887465 En ligne : https://doi.org/10.23919/USNC-URSI52669.2022.9887465 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101606

Modélisation de l’aire de réception d’une antenne AIS en fonction de données d’altitude et de cartes de prévision de propagation d’ondes VHF / Zackary Vanche (2021) 

Public Titre : Modélisation de l’aire de réception d’une antenne AIS en fonction de données d’altitude et de cartes de prévision de propagation d’ondes VHF Type de document : Mémoire Auteurs : Zackary Vanche, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 49 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] classification non dirigée [Termes IGN] diffraction [Termes IGN] données météorologiques [Termes IGN] Méditerranée, mer [Termes IGN] modèle numérique de terrain [Termes IGN] modélisation spatiale [Termes IGN] navire [Termes IGN] onde radioélectrique [Termes IGN] port [Termes IGN] propagation du signal [Termes IGN] QGIS [Termes IGN] qualité du signal [Termes IGN] RGE alti [Termes IGN] SRTM Index. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) L’objectif de ce stage est la modélisation de la portée de l’antenne VHF de réception de signaux AIS installée à Sophia Antipolis par le CRC. Dans un premier temps, nous présentons les paramètres qui influent sur ce phénomène. Nous démontrons par la suite qu’en dessous d’une certaine distance de propagation (environ 100 km), quand la propagation est directe, seuls le relief et les caractéristiques des antennes ont une influence sur la propagation des ondes. Inversement, lorsqu’on s’éloigne de l’antenne, les conditions météorologiques deviennent primordiales pour prédire la portée et les zones de masque de l’antenne. Dans nos travaux de recherche, nous proposons donc deux démarches complémentaires de modélisation de la propagation d’ondes VHF. La première démarche, dédiée à la propagation directe (distance inférieure à 100 km), s’appuie sur des logiciels déjà utilisés par le CRC. La seconde démarche, dédiée à la propagation indirecte (distance supérieure à 100 km), repose sur l’application de méthodes de classification supervisée et non supervisée à des données AIS et des cartes de prévision de la qualité de la propagation, mises à disposition par le CRC. Enfin, les résultats de modélisation sont présentés et discutés. Note de contenu : 1. Introduction 1.1 Contexte 1.2 Problématique 1.3 Proposition 1.4 Déroulement du stage 2. Propagation des ondes radio dans l'atmosphère 2.1 Lois de Snell Descartes 2.2 Réfraction dans l'atmosphère 2.3 Ducts et rebonds atmosphériques 2.4 Diffraction et ellipsoïde de Fresnel 2.5 Atténuation des ondes radio 2.6 Propagation directe et indirecte 3. Données utilisées 3.1 Données AIS 3.2 Données d'altitudes 3.3 Prévisions de propagation de Pascal Grandjean 3.4 Couche des eaux mondiales 3.5 Liste des ports 4. Prévision de la portée d'une antenne 4.1 Prévision de la portée d'une antenne à l'aide des connaissances sur notre antenne et d'un modèle numérique de terrain 4.2 Prévision de la portée en fonction des prévisions de qualité de propagation 5. Pistes d’amélioration 5.1 Données supplémentaires 5.2 Calculer la trajectoire des ondes 5.3 Méthodes de classifications Numéro de notice : 26667 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Centre de recherche sur les risques et les crises CRC (MINES ParisTech) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98909

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