Modèles de multitrajets et de récepteur pour évaluer l'erreur angulaire VOR : application aux parcs éoliens
Auteur / Autrice : | Seif Ben Hassine |
Direction : | Alexandre Chabory, Christophe Morlaas |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Electromagnétisme et Systèmes Haute Fréquence |
Date : | Soutenance le 30/06/2020 |
Etablissement(s) : | Toulouse 3 |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Génie électrique, électronique, télécommunications et santé : du système au nanosystème (Toulouse ; 1999-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Equipe de recherche : Équipe de recherche en Télécommunications (Toulouse) |
Laboratoire : Laboratoire de recherche ENAC (Toulouse ; 2019-....) |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
L'implémentation des éoliennes à proximité des systèmes VOR (VHF Omnidirectional Range) est une préoccupation importante pour l'aviation civile. Les éoliennes constituent une source de multitrajets qui peuvent produire des erreurs sur l'information d'azimut estimée par le récepteur d'avion. Dans la littérature, l'erreur VOR est calculée à partir de paramètres multitrajets en utilisant l'expression analytique proposée par Odunaiya et Quinet. Dans cette thèse de doctorat, nous avons développé un modèle d'un récepteur IQ numérique qui peut reproduire la réponse d'un récepteur VOR lorsque les multitrajets varient dans le temps tout au long d'une trajectoire réaliste d'avion. Le Chapitre 1 présente les principes de base des systèmes : VOR conventionnel (VORC) et VOR Doppler (VORD). Le phénomène de multitrajets générés par les éoliennes à proximité des stations VOR est détaillé en présentant ses paramètres et certaines méthodes de modélisation associées qui existent dans la littérature. Un aperçu des récepteurs VOR est présenté en décrivant la structure classique d'un récepteur VOR et les étapes du traitement du signal appliquées afin d'extraire l'information d'azimut. Les expressions de l'erreur VOR proposées par Odunaiya et Quinet pour les systèmes VORC et VORD sont données et illustrées. Dans le Chapitre 2, nous présentons notre modèle de récepteur IQ numérique. Un générateur de séries temporelles au long d'une trajectoire réaliste d'avion est présenté. Un critère échantillonnage est également proposé pour être sûr de capturer toutes les variations de multitrajets dans l'espace. Le modèle de récepteur IQ numérique est détaillé en décrivant ses composantes. Afin d'analyser l'effet et dynamique de multitrajets sur le récepteur VOR, un test d'illustration est donné en comparant la réponse du modèle avec l'expression d'Odunaiya. Dans le Chapitre 3, le comportement de notre modèle de récepteur IQ numérique est analysé en le comparant avec un récepteur de calibration (R&S EVS300) à l'aide de deux mesures de laboratoire. La première mesure est effectuée dans la bande des fréquences VHF en traitant un multitrajet canonique. La seconde mesure est effectuée en utilisant des signaux en bande de base IQ générées à partir d'une simulation d'un scénario complexe. Les résultats des mesures montrent un bon accord entre les récepteurs. Une analyse critique de récepteur VOR est présentée dans le Chapitre 4. Pour le VORC, nous présentons une méthode permettant de déterminer le domaine de validité de l'expression statique d'Odunaiya afin de calculer l'erreur VOR. Pour le VORD, nous montrons que l'erreur VOR est sensible au type de démodulateur FM en développant et en validant une expression alternative de l'erreur Doppler analytique qui est cohérente avec notre démodulateur FM. Enfin, nous évaluons l'analyse de Bredemeyer qui indique que l'effet et des multitrajets sur le signal de référence doit être pris en compte dans le calcul de l'erreur VORD. Dans le Chapitre 5, nous proposons un modèle statistique d'erreur VOR dont les seuls paramètres sont les positions de l'avion et de l'éolienne et les autres paramètres suivent des distributions statistiques. Ce modèle permet de réduire le temps de simulation électromagnétique. Tout d'abord, nous déterminons les distributions statistiques associées aux paramètres multitrajets. Ensuite, la distribution statistique associée à l'erreur VOR est déduite. Enfin, nous effectuons des simulations de Monte Carlo pour évaluer les paramètres des distributions statistiques.