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Characteristics of seasonal variations and noises of the daily double-difference and PPP solutions / Kamil Maciuk in Journal of applied geodesy, vol 15 n° 1 (January 2021)
[article]
Titre : Characteristics of seasonal variations and noises of the daily double-difference and PPP solutions Type de document : Article/Communication Auteurs : Kamil Maciuk, Auteur ; Inese Vārna, Auteur ; Chang Xu, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 61 - 73 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] bruit blanc
[Termes IGN] bruit rose
[Termes IGN] déformation de la croute terrestre
[Termes IGN] double différence
[Termes IGN] Lettonie
[Termes IGN] positionnement ponctuel précis
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] station de référence
[Termes IGN] variance de Hadamard
[Termes IGN] variation saisonnière
[Termes IGN] vitesse
[Vedettes matières IGN] Traitement de données GNSSRésumé : (auteur) Long term GNSS observations provided by networks of the continuously operating reference stations (CORS) allow for determination of the global and local tectonic plate movements and seasonal variations. In recent years, PPP (Precise Point Positioning) technique has become increasingly popular and most likely in the future will replace relative positioning with CORS stations. In this paper, we discuss the difference of the velocity and seasonal component estimates of 25 Latvian CORS stations on the basis of daily PPP solutions from the Nevada Geodetic Laboratory and double-difference solutions from the Institute of Geodesy and Geoinformatics of the University of Latvia. Time series of each coordinate component for 9-year time period were determined by the usage of the Tsview software and seasonal existence of linear, annual, semi-annual factors and their uncertainties were determined. Breaks (e. g., antenna and receiver changes) were also taken into account. We then assessed the noise characteristics of these time series with the use of overlapping Hadamard variance (OHVAR). The result shows that OHVAR is computationally cheap, and the dominating power-law noise, including flicker and random walk. However Hadamard deviation of the PPP and double-difference solutions scatters differently for a whole year averaging time due to the different GNSS data strategies. Numéro de notice : A2021-045 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1515/jag-2020-0042 Date de publication en ligne : 08/12/2020 En ligne : https://doi.org/10.1515/jag-2020-0042 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96772
in Journal of applied geodesy > vol 15 n° 1 (January 2021) . - pp 61 - 73[article]
Titre : GNSS/5G Hybridization for Urban Navigation Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Anne-Marie Tobie, Auteur ; Axel Javier Garcia Pena, Directeur de thèse ; Paul Thevenon, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées Année de publication : 2021 Importance : 287 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le doctorat de l'Université de Toulouse, Spécialité Informatique et TélécommunicationsLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal
[Termes IGN] 4G
[Termes IGN] 5G
[Termes IGN] bruit blanc
[Termes IGN] GNSS assisté pour la navigation
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] modèle mathématique
[Termes IGN] positionnement en intérieur
[Termes IGN] positionnement par GNSS
[Termes IGN] signal Galileo
[Termes IGN] signal GPS
[Termes IGN] simulation de signal
[Termes IGN] temps de propagation
[Termes IGN] trajet multipleIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Over the past few years, the need for positioning, and thus the number of positioning services in general, has been in constant growth. This need for positioning has been increasingly focused on constrained environments, such as urban or indoor environments, where GNSS (Global Navigation Satellite System) is known to have significant limitations: multipath as well as the lack of Line-of-Sight (LOS) satellite visibility degrades the GNSS positioning solution and makes it unsuitable for some urban or indoor applications. In order to improve the GNSS positioning performance in constrained environments, many solutions are already available: hybridization with additional sensors, [1], [2] or the use of signals of opportunity (SoO) for example, [3], [4], [5], [6], [7], [8]. Concerning SoO, mobile communication signals, such as the 4G Long Term Evolution (LTE) or 5G, are naturally envisioned for positioning, [3], [9], [10]. Indeed, a significant number of users are expected to be “connected-users” and 5G systems offers promising opportunities. 5G technology is being standardized at 3GPP [11]; the first complete release of 5G specifications, Release-15, was provided to the community in March 2018. 5G is an emerging technology and its positioning performance, as well as a potential generic receiver scheme to conduct positioning operations, is still under analysis. In order to study the potential capabilities provided by 5G systems and to develop a 5G-based generic positioning module scheme, the first fundamental step is to develop mathematical models of the processed 5G signals at each stage of the receiver for realistic propagation channel models: the mathematical expression of the useful received 5G signal as well as the AWG (Additive White Gaussian) noise statistics. In the Ph.D., the focus is given to the correlation operation which is the basic function implemented by typical ranging modules for 4G LTE signals [12], DVB signals [7], [8], and GNSS [13]. In fact, the knowledge of the correlation output mathematical model could allow for the development of optimal 5G signal processing techniques for ranging positioning. Previous efforts were made to provide mathematical models of received signals at the different receiver signal processing stages for signals with similar structures to 5G signals – Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) signals as defined in 3GPP standard, [14]. OFDM signal-type correlator output mathematical model and acquisition techniques were derived in [7], [15]. Moreover, in [8], [15], tracking techniques were proposed, analyzed and tested based on the correlator output mathematical model of [7]. However, these models were derived by assuming a constant propagation channel over the duration of the correlation. Unfortunately, when the Channel Impulse Response (CIR) provided by a realistic propagation channel is not considered to be constant over the duration of the correlation, the correlator output mathematical models are slightly different from the mathematical models proposed in [7], [8]. Therefore, the first main point considered in the Ph.D. consists in the development of mathematical models and statistics of processed 5G signals for positioning. In order to derive accurate mathematical models, the time evolution impact of the 5G standard compliant propagation channel is of the utmost importance. Note that, in the Ph.D., the continuous CIR will be approximated by a discretized CIR, and the continuous time-evolution will be replaced by the propagation channel generation sampling rate notion. This approximation makes sense since, in a real transmission/reception chain, the received time-continuous signal is, at the output of the Radio-Frequency (RF) front-end, sampled. Therefore, a preliminary step, prior to derive accurate mathematical models of processed 5G signals, consists in determining the most suitable CIR-generation sampling interval for a selected 5G standard compliant propagation channel, QuaDRiGa: trade-off between having a realistic characterization and its complexity. Complexity is especially important for 5G compliant channels with multiple emitter and receiver antennas, and high number of multipath. Then, the impact of a time-evolving propagation channel inside an OFDM symbol duration is studied. A method to select the most appropriate CIR sampling interval for accurate modelling of symbol demodulation, correlator outputs and delay tracking will also be proposed. Based on the correlator output mathematical models developed for realistic multipath environments for both GNSS and 5G systems, ranging modules are then developed. These ranging modules outputs the pseudo ranging measurements required to develop navigation solution. In order to improve the positioning availability and GNSS positioning performance in urban environment through the exploitation of 5G signals, both systems, GNSS and 5G communication systems, must be optimally combined. In fact, in order to achieve this optimal combination, both types of signals must be optimally processed, and the mathematical model of their generated pseudo range measurements must be accurately characterized. The second main objective of the Ph.D. aims thus at realistically characterizing GNSS and 5G pseudo range measurement mathematical models and at developing hybrid navigation modules exploiting/adapted to the derived pseudo range measurements mathematical models. In order to validate, the mathematical models developed in the Ph.D., a simulator is designed. The pseudo range measurements mathematical models are derived from a realistic simulator which integrates a typical GNSS receiver processing module and a typical 5G signal processing module proposition; moreover, in order to achieve a realistic characterization, the simulator implements highly realistic propagation channels for GNSS, SCHUN [16], and for 5G, QuaDRiGa [17] is developed. The hybrid navigation modules to be implemented and compared in this work are an Extended Kalman Filter (EKF) and an Unscented Kalman Filter (UKF). The performances of these hybrid navigation modules are then studied to quantify the improvements bringing by 5G TOA measurements. Note de contenu : 1- Introduction
2- GNSS signals, measurement model and positioning
3- 5G systems
4- Mathematical models and statistics of processed 5G signals for ranging based positioning for a realistic propagation channel
5- Synchronization module of a 5G signal
6- Characterization of pseudo range measurement errors due to propagation channels
7- Positioning in urban environment using 5G and GNSS measurements
8- ConclusionNuméro de notice : 26526 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT/URBANISME Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique et Télécommunications : Toulouse : 2021 Organisme de stage : Laboratoire de recherche ENAC nature-HAL : Thèse Date de publication en ligne : 09/04/2021 En ligne : https://hal.science/tel-03189527/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97534 Statistical analysis of vertical land motions and sea level measurements at the coast / Kevin Gobron (2021)
Titre : Statistical analysis of vertical land motions and sea level measurements at the coast Titre original : Analyse statistique des mesures des mouvement verticaux du sol et du niveau de la mer à la côte Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Kevin Gobron, Auteur ; Olivier de Viron, Directeur de thèse ; Michel Van Camp, Directeur de thèse Editeur : La Rochelle : Université de La Rochelle Année de publication : 2021 Autre Editeur : Liège [Belgique] : Université de Liège (siège) Importance : 212 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en co-tutelle présentée pour obtenir le grade de Docteur de La Rochelle Université et et de Docteur en Sciences de Liège Université, Discipline : Terre solide et enveloppes superficiellesLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale
[Termes IGN] aménagement du littoral
[Termes IGN] amplitude
[Termes IGN] bruit blanc
[Termes IGN] déformation verticale de la croute terrestre
[Termes IGN] données marégraphiques
[Termes IGN] méthode du maximum de vraisemblance (estimation)
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] montée du niveau de la mer
[Termes IGN] positionnement par GNSS
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] surcharge océaniqueIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Assurer la stabilité à long-terme des mesures du niveau de la mer à la côte est un enjeu essentiel à une gestion durable des territoires littoraux. Pour ce faire, les scientifiques reposent essentiellement sur deux techniques de mesure complémentaires : la marégraphie, qui permet de mesurer l’évolution du niveau de la mer par rapport à la côte, et la géodésie spatiale, qui permet de mesurer les mouvements verticaux de la côte elle-même, par rapport au centre de la terre. Ces techniques sont complémentaires car la correction des mouvements verticaux estimés par géodésie permet d’obtenir des mesures géocentriques du niveau de la mer à la cote, et donc de mieux comprendre l’origine des changements du niveau de la mer. Afin d’estimer et améliorer la stabilité et la qualité de ces deux sources d’informations, cette thèse propose des développements méthodologiques dédiés à l’estimation de la précision de chaque type d’observation, et en étudie les sources d’erreurs potentielles. Note de contenu : 1- Introduction
2- Estimation of deterministic parameters from observations
3- Estimation of stochastic parameters from observations
4- Elements of geodetic time series analysis
5- Event detection using hypothesis testing in linear models
6- Assessment of tide gauge sensor offsets in the presence of scale errors
7- Assessment of tide gauges biases and precisions by the combination of multiple co-located time series
8- Investigating the potential of the nonlinear LS-VCE method for the stochastic modelling of GNSS position time series
9- Impact of offsets on the stochastic modelling of GNSS position time series
10- Spatial and temporal properties of the stochastic variability in the position time series of over 10,000 stations
11- Influence of non-tidal atmospheric and oceanic loading on the stochastic properties of vertical land motion time series
12- Conclusions & perspectivesNuméro de notice : 28669 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Terre solide et enveloppes superficielles : La Rochelle : 2021 Organisme de stage : Laboratoire Littoral, Environnement et Sociétés LIENs DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03566564 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99881 Télédétection hyperspectrale pour l’identification et la caractérisation de minéraux industriels / Ronan Rialland (2021)
Titre : Télédétection hyperspectrale pour l’identification et la caractérisation de minéraux industriels Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ronan Rialland, Auteur ; Charles Soussen, Auteur ; Rodolphe Marion, Auteur ; V. Carrere, Auteur Editeur : Bures-sur-Yvette : Université Paris-Saclay Année de publication : 2021 Importance : 125 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat de l’Université Paris-Saclay, Spécialité Traitement du Signal et des ImagesLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] bruit (théorie du signal)
[Termes IGN] déconvolution
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] logique floue
[Termes IGN] minéral
[Termes IGN] minéralogie
[Termes IGN] rapport signal sur bruit
[Termes IGN] réflectance spectrale
[Termes IGN] spectroscopie
[Termes IGN] transfert radiatifIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La télédétection hyperspectrale permet l’étude de larges zones d’intérêt via la caractérisation physico-chimique des surfaces observées. Cette thèse concerne l’identification de minéraux rencontrés sur des sites industriels à partir de leurs spectres de réflectance observés dans le domaine réflectif [400-2500] nm. Un modèle physique paramétrique adapté est proposé pour représenter un spectre comme la somme d’un continuum et de formes spectrales localisées représentant les formes d’absorption. La première contribution est une procédure de déconvolution spectrale pour estimer adaptativement le nombre d’absorptions dans un spectre ainsi que les paramètres associés. Cette procédure est composée de trois étapes : retrait du continuum, pré-estimation des absorptions, ajustement conjoint du continuum et des absorptions. La pré-estimation des absorptions est l’étape clé, où les paramètres (positions, paramètres de formes) des absorptions sont estimés par un algorithme inspiré d’Orthogonal Matching Pursuit. Cette étape fournit des décompositions du spectre pour un nombre variable de formes d’absorption, rendant possible l’utilisation d’un critère de sélection d’ordre pour estimer leur nombre. La deuxième contribution concerne l’identification des minéraux pour des spectres demélanges, inspirée d’une méthode de logique floue et basée sur la comparaison des paramètres estimés avec ceux d’une base de données prédéfinie. Cette solution tient compte des incertitudes d’estimation et des possibles variations des spectres de réflectance des minéraux. Les méthodes proposées sont validées sur de nombreuses données synthétiques et réelles issues de mesures en laboratoire, posant des difficultés d’analyse du fait d’absorptions de formes variées, possiblement superposées, et positionnées sur une plage très étendue de longueurs d’onde. De plus, une validation extensive a été effectuée sur des images hyperspectrales acquises dans le cadre du survol de deux carrières de gypse et de kaolinite. Les minéraux présents sur les sites sont précisément identifiés. Note de contenu : 1- Introduction
2- Spectroscopie et imagerie hyperspectrale pour l’étude des minéraux
3- Modélisation d’un spectre de réflectance de minéral et prise en compte du bruit dans une image hyperspectrale
4- Déconvolution d’un spectre de réflectance de minéral : procédure greedy-AGM
5- Applications de la procédure greedy-AGM
6- Procédure d’identification de minéraux
7- Campagne d’acquisitions et applications
8- Conclusions et perspectivesNuméro de notice : 21705 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Traitement du Signal et des Images : Paris-Saclay : 2021 DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03508396 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100475 X-ModalNet: A semi-supervised deep cross-modal network for classification of remote sensing data / Danfeng Hong in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 167 (September 2020)
[article]
Titre : X-ModalNet: A semi-supervised deep cross-modal network for classification of remote sensing data Type de document : Article/Communication Auteurs : Danfeng Hong, Auteur ; Naoto Yokoya, Auteur ; Gui-Song Sia, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 12 - 23 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] apprentissage semi-dirigé
[Termes IGN] bruit blanc
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] compréhension de l'image
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] transmission de donnéesRésumé : (auteur) This paper addresses the problem of semi-supervised transfer learning with limited cross-modality data in remote sensing. A large amount of multi-modal earth observation images, such as multispectral imagery (MSI) or synthetic aperture radar (SAR) data, are openly available on a global scale, enabling parsing global urban scenes through remote sensing imagery. However, their ability in identifying materials (pixel-wise classification) remains limited, due to the noisy collection environment and poor discriminative information as well as limited number of well-annotated training images. To this end, we propose a novel cross-modal deep-learning framework, called X-ModalNet, with three well-designed modules: self-adversarial module, interactive learning module, and label propagation module, by learning to transfer more discriminative information from a small-scale hyperspectral image (HSI) into the classification task using a large-scale MSI or SAR data. Significantly, X-ModalNet generalizes well, owing to propagating labels on an updatable graph constructed by high-level features on the top of the network, yielding semi-supervised cross-modality learning. We evaluate X-ModalNet on two multi-modal remote sensing datasets (HSI-MSI and HSI-SAR) and achieve a significant improvement in comparison with several state-of-the-art methods. Numéro de notice : A2020-544 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2020.06.014 Date de publication en ligne : 11/07/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.06.014 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95770
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 167 (September 2020) . - pp 12 - 23[article]Réservation
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