COMMUNICATIONS
ACOUSTIQUES SOUSMARINES
Restitution d’autonomie
Estimation et transmission de l’information
PROBLEMATIQUE
• Communication
acoustique
dispositifs sous-marins.
entre
deux
• Réalisation d’un procédé permettant la
...
STRUCTURE DU POCEDE
Codage
Décodage
Modulation
Démodulation
Emission
Estimation
déconvolution - filtrage
Propagation...
DEFINITION DU MILIEU
• Milieu considéré comme linéaire
• Onde acoustique subissant des réflexions et des atténuations
a2,θ...
REPONSE IMPULSIONNELLE
Réponse impulsionnelle du milieu (x = δ0) :
Intercorrélation entre l’entrée et la sortie dans le c...
CARACTERISTIQUES DU SIGNAL
Caractéristique fréquentielle de la propagation
Caractéristique fréquentielle de la réponse im...
CHIRP
Fenêtre du CHIRP
Les coefficients se mesurent dans
les différences de paliers
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CAS IDEAL
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CHOIX DU FILTRAGE
 En absence de bruit, le filtre à mettre en place pour pouvoir récupérer le
signal source est un RII
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Modèle de transmission
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+
xt
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Modèle de Wiener
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FILTRAGE DE WIENER (1/2)
Utilisation du filtre de Wiener non causal :
=0
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ESTIMATION
MODULATION
FILTRAGE DE WIENER (2/2)
signal emis
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Impact du bruit sur la déconvolution du signal par méthode de Wiener
0
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SIGNAL AVANT MODULATION
message binaire et signal x(t)
signal sans porteuse
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amplitude
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MODELISATION DU CANAL
Stationnaire, causal, sans mémoire
Canal avec bruit additif blanc gaussien
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REPRESENTATION SPECTRALE
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Transformée de Fourier du pulse suivant alpha
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alpha=0.6
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CHOIX DE ALPHA
Eye Diagram
1.5
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Filtre
passe-bas
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trace du spectre du signal de sortie bruité non filtré
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MODELE DE SOURCE
• Source considérée simple
• Alphabet contenant les 26 lettres, plus
l’espace, la virgule et le point.
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CODAGE DE SOURCE
• Utilisation du codage de Huffman
• Codage différent pour selon la langue utilisée
Anglais
Entropie
Fra...
CAPACITE DU CANAL
Limite : 2nd théorème de Shannon
On peut obtenir en sortie un signal aussi fiable que possible si et
se...
CONCLUSION
Considérer des extensions de l’alphabet
Optimiser le programme Matlab
Des questions?
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Présentation Estimation et Transmission de l'Information

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Published on: Mar 4, 2016
Published in: Technology      
Source: www.slideshare.net


Transcripts - Présentation Estimation et Transmission de l'Information

  • 1. COMMUNICATIONS ACOUSTIQUES SOUSMARINES Restitution d’autonomie Estimation et transmission de l’information
  • 2. PROBLEMATIQUE • Communication acoustique dispositifs sous-marins. entre deux • Réalisation d’un procédé permettant la communication et sa simulation.
  • 3. STRUCTURE DU POCEDE Codage Décodage Modulation Démodulation Emission Estimation déconvolution - filtrage Propagation Mesure
  • 4. DEFINITION DU MILIEU • Milieu considéré comme linéaire • Onde acoustique subissant des réflexions et des atténuations a2,θ2 a1,θ1 a4,θ4 S1 a3,θ3 • Mesures bruités : ajout d’un signal b(t) 4 PROPAGATION MESURE ESTIMATION b : signal stationnaire centré indépendant de x S2
  • 5. REPONSE IMPULSIONNELLE Réponse impulsionnelle du milieu (x = δ0) : Intercorrélation entre l’entrée et la sortie dans le cas d’un signal impulsionnel : =0 5 PROPAGATION MESURE ESTIMATION
  • 6. CARACTERISTIQUES DU SIGNAL Caractéristique fréquentielle de la propagation Caractéristique fréquentielle de la réponse impulsionnelle sans bruit 6 PROPAGATION MESURE ESTIMATION
  • 7. CHIRP Fenêtre du CHIRP Les coefficients se mesurent dans les différences de paliers 7 PROPAGATION MESURE ESTIMATION On met en adéquation la fenêtre du spectre du CHIRP avec celle du canal afin de retrouver les coefficients. a1 θ2 θ1 θ3θ4θ5 θ6
  • 8. CAS IDEAL signal émis (sinus) 1 0 -1 0 5 10 -11 Amplitude 2 Amplitude 1 30 35 40 45 50 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 signal filtré en présence de bruit x 10 SNR = 7.7dB 0.5 0 MODULATION 25 signal filtré en absence de bruit x 10 -10 ESTIMATION 20 0 -2 8 15 0 5 10 15 20 25 Temps 30 35 40 45 50 Prendre en compte le bruit lors de la déconvolution
  • 9. CHOIX DU FILTRAGE  En absence de bruit, le filtre à mettre en place pour pouvoir récupérer le signal source est un RII  Impossibilité de récupérer le signal source de manière exacte et causale.  Nécessité d’estimer le signal. • On ne connaît pas la nature du signal d’entrée : pas de représentation d’état.  Impossibilité d’estimer le signal par un filtre de Kalman ou un lisseur RTS • Le signal d’entrée est vu comme un signal aléatoire stationnaire  Idée : utiliser un filtre de Wiener pour estimer le signal d’entrée 9 ESTIMATION MODULATION
  • 10. MODELE DE WIENER Modèle de transmission x H b + xt xm + F y ε + - b Modèle de Wiener + xw xm + Filtre Fw y ε + - Lien Hw d Xw = Xt = H * X Hw = H-1 10 ESTIMATION MODULATION Utilisation d’un filtre de Wiener dont le lien est la déconvolution du signal
  • 11. FILTRAGE DE WIENER (1/2) Utilisation du filtre de Wiener non causal : =0 11 ESTIMATION MODULATION
  • 12. FILTRAGE DE WIENER (2/2) signal emis 1 Impact du bruit sur la déconvolution du signal par méthode de Wiener 0 2 prop. à sortie déconvoluée filtrée entree de canal 1.5 -1 500 1000 1 1500 2000 2500 3000 3500 2500 3000 3500 3000 3500 signal reçu 10 Amplitude 0.5 5 0 0 -5 -0.5 500 1000 1500 2000 signal filtré et déconvolué -1 10 -1.5 0 -2 0 0.01 0.02 0.03 0.04 Temps 0.05 0.06 0.07 Réponse du filtre de Wiener à un sinus 12 ESTIMATION MODULATION -10 500 1000 1500 2000 2500 Réponse du filtre de Wiener à un message convolué
  • 13. SIGNAL AVANT MODULATION message binaire et signal x(t) signal sans porteuse 1.5 1 amplitude 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 0 13 MODULATION CODAGE 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 temps t (sec) 0.07 0.08 0.09 0.1 FIGURE: Signal aléatoire approchant les bits avant modulation
  • 14. MODELISATION DU CANAL Stationnaire, causal, sans mémoire Canal avec bruit additif blanc gaussien 500 450 400 - de la forme Yn=Xn+Bn - bruit : somme de multiples sources indépendantes qui converge vers une gaussienne 350 300 250 200 150 100 50 0 -0.8 14 MODULATION CODAGE -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 FIGURE : Histogramme représentatif du bruit inséré, à un coefficient multiplicateur près
  • 15. REPRESENTATION SPECTRALE -3 1.2 Transformée de Fourier du pulse suivant alpha x 10 alpha=1 alpha=0.6 alpha=0.3 alpha=0 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 80 90 100 110 120 130 140 150 160 FIGURES: Transformée de Fourier en fonction d’alpha 15 MODULATION CODAGE Intérêt du sinus cardinal : la transformée de Fourier est un rectangle. Annulation tous les 1/Db  Réduction des interférences entre symboles
  • 16. CHOIX DE ALPHA Eye Diagram 1.5 Eye Diagram 1.5 1 1 0.5 0 diagrammes de l’œil -0.5 -1 -1.5 -1 -0.5 0 Time 0.5 1 -3 x 10 Alpha = 0,9 Db= 103 16 0 -0.5 -1 - Amplitude Amplitude 0.5 -1.5 -1 -0.5 0 Time Alpha = 0,5 0.5 1 -3 x 10 Db= 103 Tracé sur l’intervalle de temps 1/Db Interférentes entre symboles et bruit Ecartement horizontal : latitude permise dans le choix de l’échantillonnage Ecartement vertical : influence du bruit Recherche d’une ouverture aussi grande que possible MODULATION CODAGE Tolérance au bruit  alpha = 0 Tolérance à l’instant de récupération des symboles  alpha = 1
  • 17. DEMODULATION Filtre passe-bas y sortie_temp trace du spectre du signal de sortie bruité non filtré amplitude 0.03 0.02 0.01 0 -4000 -3000 -2000 -1000 0 1000 2000 pulsation rad/s trace du spectre du signal de sortie bruité filtré 3000 4000 3000 4000 amplitude 0.03 17 0.02 0.01 MODULATION 0 -4000 CODAGE -3000 -2000 -1000 0 1000 pulsation rad/s 2000
  • 18. MODELE DE SOURCE • Source considérée simple • Alphabet contenant les 26 lettres, plus l’espace, la virgule et le point. • Le codage de source dépend de la langue utilisée Anglais Entropie de la source primaire 18 CODAGE CONCLUSION Francais 4.18 Sh 4.06 Sh Efficacité 0.860 0.836
  • 19. CODAGE DE SOURCE • Utilisation du codage de Huffman • Codage différent pour selon la langue utilisée Anglais Entropie Francais 4.18 Sh 4.06 Sh Efficacité 0.860 0.836 Taux de bits 1 0.562 0.565 0.989 0.988 12.95% 14.7% source primaire source secondaire Efficacité entropie source secondaire binaire Taux de compression 19 CODAGE CONCLUSION
  • 20. CAPACITE DU CANAL Limite : 2nd théorème de Shannon On peut obtenir en sortie un signal aussi fiable que possible si et seulement si le débit d’information est inférieur à la capacité temporelle du canal. 20 MODULATION CODAGE
  • 21. CONCLUSION Considérer des extensions de l’alphabet Optimiser le programme Matlab Des questions? 21 CONCLUSION

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