Une acquisition efficace du signal
L'échantillonnage compressé est une nouvelle approche d'acquisition de signaux. Les signaux analogiques sont numérisés, mais à l'aide de fonctions de test plus générales au lieu d'un échantillonnage uniforme. Le projet COMPSENSE(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) («Compressive data acquisition and processing techniques for sensing applications»), financé par l'UE, a mis au point de nouvelles techniques d'acquisition de données et d'imagerie, pour les nouveaux systèmes à échantillonnage compressé. Les réflexions en surface étant un problème majeur pour l'imagerie en profondeur par échantillonnage compressé, les scientifiques ont proposé une méthode simple en utilisant les mesures compressées pour des surfaces non-planaires. Cette méthode d'imagerie s'est avérée plus fiable et capable de détecter des cibles superficielles en retirant les données de la réflexion de surface. Le projet a présenté une nouvelle méthode d'imagerie radar parcimonieuse à pénétration de sol, très efficace pour les cibles hors réseau. Cette technique est basés sur un algorithme itératif de poursuite adaptative orthogonale (OMP), qui localise la cible en utilisant les itérations de montée de gradient les plus rapides. Par rapport aux techniques standard de reconstitution, les nouvelles méthodes ont obtenu des résultats plus fiables pour de nombreuses cibles hors réseau et avec notablement moins d'erreurs de reconstitution. En outre, un nouvel algorithme d'OMP a contrôlé la perturbation de certains vecteurs de support afin de diminuer le résidu orthogonal à chaque itération. Concernant la détection multi-capteurs et par échantillonnage compressé distribué, l'équipe du projet a conçu une nouvelle technique pour estimer la direction d'arrivée à partir des mesures compressées. D'autres méthodes de détection et d'estimation ont impliqué l'acquisition directe des données par échantillonnage compressé, en extrayant des caractéristiques ou en générant les données sans reconstruire le signal. Le projet a aussi cherché à analyser le rendement énergétique de l'échantillonnage compressé dans le cadre de réseaux de capteurs sans fil. Il a conçu les modèles de dissipation d'énergie pour les approches classiques et par échantillonnage compressé, et les a utilisés pour réaliser un cadre de programmation mixte en nombres entiers capable de déterminer simultanément les coûts en énergie. Les analyses numériques ont montré que l'échantillonnage compressé prolonge l'autonomie du réseau pour les signaux parcimonieux, et qu'il est plus avantageux pour les réseaux de capteurs sans fil avec une zone de couverture limitée. L'équipe du projet a publié plusieurs articles dans des revues et minutes de conférences, et animé des présentations lors d'ateliers et de séminaires. Une liste des publications est disponible sur le site web du projet.
Mots‑clés
Acquisition de signal, détection à distance, données massives, échantillonnage compressé, acquisition de données, détection, techniques d'imagerie, réflexion de surface, poursuite adaptative orthogonale, multi-capteurs, échantillonnage compressé distribué
