Estimation du rapport signal à bruit d'un signal GPS par filtrage non linéaire

par Abderrahim Bourkane

Thèse de doctorat en Génie informatique, Automatique et Traitement du signal

Sous la direction de Serge Reboul et de Benaissa Amami.

Soutenue le 17-12-2015

à Littoral en cotutelle avec l'Université Abdelmalek Essaadi (Tanger, Maroc). Faculté des Sciences et Techniques , dans le cadre de École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Lille) , en partenariat avec Laboratoire d'informatique, signal et image de la Côte d'Opale (Calais, Pas de Calais) (laboratoire) , Laboratoire d'informatique, systèmes et télécommunications (Tanger, Maroc) (laboratoire) et de Laboratoire d'Informatique Signal et Image de la Côte d'Opale / LISIC (laboratoire) .

Le président du jury était Mohammed Benjelloun.

Le jury était composé de Serge Reboul, Benaissa Amami.

Les rapporteurs étaient Nel Samama, Tayeb Sadiki, Abedelali Astito.


  • Résumé

    Un signal GPS est modulé par une porteuse et est étalé par un code pseudo aléatoire. Sa puissance, qui est portée en dessous du niveau du bruit, ne peut pas être directement mesurée. Les estimateurs classiques de la littérature utilisent les paramètres statistiques du maximum de la corrélation, obtenus après le désétalement du signal pour mesurer la puissance du signal reçu. Ces estimateurs nécessitent une longue période d'intégration pour être précis. De plus, ils ne tiennent pas compte de l'effet de la fréquence Doppler et du nombre de satellites visibles sur la statistique du maximum de la corrélation. Ces effets perturbateurs faussent l'estimation de la valeur C/N0 et limitent les applications qui utilisent cette grandeur telle que la réflectométrie des signaux GNSS. Ce travail de thèse propose un estimateur du rapport signal à bruit propre à chaque satellite, à partir d'un signal GPS L1. Pour présenter cet estimateur, nous avons adopté une approche en deux étapes. On suppose dans la première étape que le signal GPS est numérisé sur 1 bit, et on établit une fonction reliant l'amplitude du signal reçu au maximum de corrélation. Cette fonction non linéaire est déduite de l'architecture radio du récepteur GPS et des paramètres du signal qui sont : la fréquence Doppler et le déphasage du signal reçu. En effet, le rapport signal à bruit est une mesure relative, et pour pouvoir estimer l'amplitude du signal, on suppose que le bruit est blanc, gaussien, centré et de variance unitaire. La fonction proposée étant fortement non linéaire, nous proposons dans une deuxième étape, un estimateur dynamique de l'amplitude du signal, qui utilise le filtrage d'état non linéaire et les observations du maximum de la corrélation. Deux filtres sont évalués à cet effet ; le friltrage de Kalman sans parfum et le filtrage particulaire.

  • Titre traduit

    Estimation of the noise ratio from GPS signal by non linear filter


  • Résumé

    A gps signal es modulated by a carrier and is spreaded by a pseudo random code. Its power, which is carried below the level of noise, can't be directly measured. Conventional estimators literature using the statistical parameters of the maximum of the correlation, obtained after despreading of the signal to measure the received signal strength. These estimators require a long period of integration to be precise. Moreover, they do not take into account the effect of the Doppler frequency and the number of visible satellites on the statistical maximum of the correlation. These disruptive effects falsify the estimated value of C/N0 and limit the applications of the reflectometry. This thesis proposes an estimator of the signal to noise ratio own to each satellite, from a GPS L1 signal. To present this estimator, we have adopted a two-step approach. it is assumed in the first stage that the GPS signal is digitized on 1 bit, and sets a function relating the amplitude of the signal received to maximum correlation knowing the parameters of the GPS signal which are : the Doppler frequency and the phase shift of the received signal. indeed, the signal to noise ratio is a relative measure, and to estimate the signal amplitude is assumed that the noise is white, Gaussian, centered and unit variance. The proposed function is highly non-linear. We propose in a second step a dynamic estimator of the signal amplitude, which uses the non-linear state filter and the observations of the maximum correlation. Two filters are assessed in this case the Unscented Kalman filter and a particle filter.


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