Département Electronique-Traitement du Signal

Traitement du SignalTraitement Numérique du Signal

Jean-Yves Tourneret

Riadh Dhaou

Réseaux

Martial Coulon

DSP

Richard Salvetat

Corinne Mailhes

Transmissions Numériques

Systèmes de télécommunications

numériquesTraitement Avancé

du Signal

Département Electronique-Traitement du Signal

Marie ChabertNathalie Thomas

Marie-Laure Boucheret

Jean-Yves Tourneret

Département Electronique-Traitement du Signal

Nicolas Dobigeon, Dpt Electronique. Hélène Lachambre, Thèse IRIT Indexation audiovisuelle .Reza Shirvany, Thèse IRIT Imagerie Spatiale.

Fares Fares, Thèse TéSA/CNES/Thalès traitement des signaux ARGOS 4.Cécile Bazot, Thèse IRIT, méthodes bayésiennes pour l’analyse génétique Clément Dudal, Thèse TéSA/Thalès, développement d’une nouvelle modulation pour les transmissions par satellite.

Département Electronique-Traitement du Signal

U-r-safe Kick-off Meeting

Toulouse, January 23rd 2002

Projet n° 1

Segmentation d’images SAR : January 2002, 2 years project

Thèse Roger Fjortoft Thèse Roger Fjortoft soutenue lesoutenue le 10 mars 1999. 10 mars 1999.

U-r-safe Kick-off Meeting

Toulouse, January 23rd 20020 50 100 150 200 250 300 350 400 450 5000

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 5000

1

2

3

4

5

6

Génération des signaux

50 100 150 200 250 300 350 400 450 5000

0.5

1

1.5

2

Une réalisationnon bruitée

Une réalisation de bruit

Une réalisation bruitée

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.510-2

10-1

100

101

102

103

104

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5100

101

102

103

104

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.510-1

100

101

102

103

104

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5101

102

103

104

Analyse spectrale

Une réalisation non bruitée

Une réalisation bruitée

Périodogramme cumulésur des réalisations non bruitées

Périodogramme cumulésur des réalisations bruitées

Fréquences normalisées Fréquences normalisées

Une réalisation bruitée

Restauration

0 200 400 600 800 1000 1200 14000

50

100

150

200

250

300

350

400

450

0 2 0 0 4 0 0 6 0 0 8 0 0 1 0 0 0 1 2 0 0 1 4 0 00

5 0

1 0 0

1 5 0

2 0 0

2 5 0

3 0 0

3 5 0

4 0 0

4 5 0

Signal idéal : rougeSignal restauré : noir

Signal bruité : bleu

Segmentation d’une image SAR

U-r-safe Kick-off Meeting

Toulouse, January 23rd 2002

Projet n° 2

Universal Remote Signal Acquisition For hEalthIST-2001-33352Start : January 2002, 2 years project

http://ursafe.tesa.prd.frhttp://ursafe.tesa.prd.fr

Telemedicine needs Convalescent, elderly, patients and disabled to

be treated and monitored at home to contribute for :• Improved quality of life (including

mobility) without any security compromise

• Control of exploding health costs

Universal Remote Signal Acquisition for health

Changes in Medical care provision

The ConsortiumSpecialists

of the medical workwith expertise

and commitmentto the Telemedicine

ExploitationPartners

in Telemedicine

ExploitationPartners

in TechnologicalSupport

TechnologyProviders

Universal Remote Signal Acquisition for health

Objective: a Home Health Care Supporting Platform

WPAN : Wireless Personal Area NetworkPBS : Portable Base Station

PBSPBS

Universal Remote Signal Acquisition for health

Travail demandé

• Analyse Spectrale–Signaux Synthétiques– Signaux Réels

• Filtrage des Signaux ECG (bande [5-15Hz])• Détection des Complexes QRS• Restauration d’échantillons perdus• Reconnaissance de Pathologies

0 1 0 0 0 2 0 0 0 3 0 0 0 4 0 0 0 5 0 0 0 6 0 0 0 7 0 0 00

0 . 0 5

0 . 1

0 . 1 5

0 . 2

0 . 2 5

0 1 0 0 0 2 0 0 0 3 0 0 0 4 0 0 0 5 0 0 0 6 0 0 0 7 0 0 0-4 0 0

-2 0 0

0

2 0 0

4 0 0

6 0 0

8 0 0S ig n a l E C G

1 1 0 0 1 2 0 0 1 3 0 0 1 4 0 0 1 5 0 0 1 6 0 0 1 7 0 0 1 8 0 0 1 9 0 0 2 0 0 0

-3 0 0

-2 0 0

-1 0 0

0

1 0 0

2 0 0

3 0 0

4 0 0

5 0 0

6 0 0

7 0 0

S ig n a l E C G

1 0 0 0 1 1 0 0 1 2 0 0 1 3 0 0 1 4 0 0 1 5 0 0 1 6 0 0 1 7 0 0 1 8 0 0 1 9 0 0 2 0 0 00

0 . 0 5

0 . 1

0 . 1 5

0 . 2

Détection des Complexes QRS

Projet 3 : Détection de transitoires

Plan du projet :

1 - Etude des signaux de tension : • Analyse statistique• Analyse spectrale• Génération d’un modèle de signal

2 - Filtrage passe-haut des signaux• Synthèse du filtre• Analyse des signaux filtrés

3 - Détection des transitoires• Méthode temporelle• Méthode fréquentielle• Comparaison

Transitoires à détecter

Département Electronique-Traitement du Signal

Message

Codage Canal

Emetteur Numérique

Canal C(f) bruit blanc gaussien

Récepteur Numérique

Décision

Décodage canal

Simulation d'une chaîne de Télécommunications

Codage source Théorie de l’Information

Codes CorrecteursTransmissions Analogiques

et NumériquesFiltrage Numérique

Théorie du SignalFiltrage Numérique

Décodage source

Codes Correcteurs

Transmissions Analogiques et Numériques

Filtrage Numérique

Théorie de l’Information

Etude des Performances

Estimation du TEB

Texte à transmettre

Chaîne de transmission simplifiée

Canal C(f)=1 bruit blanc gaussien

Filtre d’EmissionMise en forme

Filtre de réception

Décision

bits

U-r-safe Kick-off Meeting

Toulouse, January 23rd 2002

Projet n° 1

Codage convolutionnelDécodage de Viterbi Concaténation de codes : January 2002, 2 years project

Encadrante de Projet privilégiée : Milena Plannels.Encadrante de Projet privilégiée : Milena Plannels.

Travail à effectuer 1 – Génération du message

Génération pseudo-aléatoire de bits équiprobables 2 – Codeur convolutionnel

Génération du signal codé en fonction des bits du message3 – Modulation ou mise en forme

Filtrage de mise en forme (critère de Nyquist)4 – Transmission

Canal non sélectif avec ajout de bruit blanc gaussien 5 – Démodulation ou filtrage adapté

Filtrage de réception (critère de Nyquist et filtrage adapté) 6 – Décodage de Viterbi Soft et Hard

Choix de la séquence émise la plus probable par minimisation d’une distance entre la séquence reçue et toutes les séquences possibles - Etude des performances

7 – Concaténation de codesMême chaîne mais codage convolutionnel remplacé par

- codage de Reed-Solomon - entrelaceur - codage convolutionnel

Code Convolutionnel

Décodeur de ViterbiSoft et Hard

1ère étape : Codage Convolutionnel Décodeur de Viterbi Soft et Hard

Canal C(f)=1 bruit blanc gaussien

Entrée an

+

+

Z-1 Z-1

S1

S2

an-1an-2

Performances du Code TEB(RSB)

00

01

10

11

00

01

10

11

[0, 0 0]

[0, 1 1][1, 1 1][1, 0 0]

[0, 0 1][1, 1 0]

[1, 0 1][0, 1 0]

Filtre deMise en forme

Filtre deRéception

Message

Décodeur de Viterbi

2ième étape : Concaténation de codes

Canal C(f)=1 bruit blanc gaussien

Décodage Reed-Solomon

Code Convolutionnel 1/2

Code bloc Reed-Solomon

Entrelaceur bloc

Désentrelaceur bloc

Filtre de mise en forme

Filtre de réception

Performances estimation de TEB(RSB)

Message

U-r-safe Kick-off Meeting

Toulouse, January 23rd 2002

Projet n° 2

Synchronisation de porteuseLevée d’ambiguité de phase : January 2002, 2 years project

Encadrant de Projet privilégié : Mathieu Dervin.Encadrant de Projet privilégié : Mathieu Dervin.

Travail à effectuer 1 – Génération du message

Génération pseudo-aléatoire de bits équiprobables 2 – Modulation et mise en forme

Modulation de phase BPSKFiltrage de mise en forme (critère de Nyquist)

3 – TransmissionCanal non sélectif avec ajout de bruit blanc gaussienIntroduction d’une erreur de phase sur la transmission

4 – Filtrage adapté et démodulation Filtrage de réception (critère de Nyquist et filtrage adapté)Echantillonnage à TsConstellation

5 – Estimateur de Viterbi et ViterbiImplantation de l’estimateur Viterbi et Viterbi de type bloc Etude des performances

6 – Levée d’ambiguité de phase Implantation d’un codage par transition

7 – Influence d’une erreur de fréquence Etude en fonction de la longueur des blocs d’estimation

Exemple - Cas de la modulation QPSK

Modulation / Démodulation numériqueCodage par transition et levée d’ambiguïté

Canal C(f)

Estimateur de Phasede Viterbi etViterbi

Déroulement de la phase

Canal C(f)=1

Démodulation

Modulation BPSKou Codage par transition

Message

Filtre de mise en forme

Filtre de réception

I+jQ

Bruit blanc gaussien

U-r-safe Kick-off Meeting

Toulouse, January 23rd 2002

Projet n° 3

Egalisation de canaux de transmission : January 2002, 2 years project

Travail à effectuer 1 – Génération du message

Génération pseudo-aléatoire de bits équiprobables 2 – Modulation ou mise en forme

Filtrage de mise en forme (critère de Nyquist)3 – Transmission

Canal :sélectif ou non, variant dans le temps ou non, avec bruit blanc gaussien ou interférence sinusoïdale

4 – Egalisation Choix de l’égaliseur le mieux adapté aux caractéristiques du canal parmi :

ZFE, MMSE, LMS, DFE, LMS fractionnaire

ImplantationEstimation des performances

Modélisation de canauxEgalisation fixe et adaptative

Démodulateur I/Q

Canal C(f,t)

Prise de décision

Filtre de mise en forme

Message

Bruit blanc gaussien ou interférence sinusoïdale

Filtre de réception

Echantillonnage à Ts Egalisation

fixe ou adaptative

Performances estimation de TEB(RSB)

• Canaux « AWGN »

• Canaux sélectifs en fréquence

| C(f,t0) |

f

f

| C(f,t0+δt) |t

δt

δf

(Canal Téléphonique : ADSL, Courant Porteurs en Ligne)

C(f)

b(t)

(Canal Hertzien terrestre : TNT, WiFi, Wimax)

Modélisation(Voie descendante canal Satellite fixe)

AWGN

Différents type de canaux de transmission

• Canaux « AWGN »

• Canaux sélectifs en fréquence

- Respect du critère de Nyquist + Filtrage adapté- Codage canal

Solutions de la couche physique du réseau de communication

- Égalisation : GSM, GPRS, UMTS

- Techniques multiporteuses (OFDM) : TNT, WiFi, Wimax, ADSL, CPL

+-C(f) Égaliseur : C

b(t)Canal

h(t) Décisionse(t)

S->P{ck}

{ck’(0)}

{ck’(N-1)}

…

ej2Πf tp0

ej2Πf tpN-1

Mod.

Σ e-j2Πf tp0

e-j2Πf tpN-1

Démod.

…

……

h(-t)

h(-t)

{ck’(0)}

{ck’(N-1)}

C(f)

b(t)Canal

{ck’}

{ck}

FFT-1

h(t)

h(t)

FFT