Exploration de l’Acquisition Comprimée appliquée à la Réflectométrie

par Tzila Ajamian

Thèse de doctorat en Signal, Image, Vision

Sous la direction de Saïd Moussaoui et de Antoine Dupret.

Soutenue le 24-10-2019

à l'Ecole centrale de Nantes , dans le cadre de École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes) , en partenariat avec Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (laboratoire) .

Le président du jury était Qinghua Zhang.

Le jury était composé de Saïd Moussaoui, Antoine Dupret, Qinghua Zhang, Marie Chabert, Virginie Dégardin, Caroline Chaux, Olivier Henri Roux.

Les rapporteurs étaient Marie Chabert, Virginie Dégardin.

mots clés

• Diagnostic filaire
• Acquisition comprimée
• Matrices parcimonieuses
• Convertisseurs analogique-numérique
• Détection de défaut (ingénierie)
• Réflectomètres

Résumé

La réflectométrie, une technique utilisée en diagnostic filaire, permet la détection et la localisation de défauts des câbles. Alors que, les Convertisseurs Analogique-Numérique sont indispensables dans les architectures de la réflectométrie, la nécessité du respect de la condition de Shannon et le besoin d’effectuer des traitements en temps réel limitent les fréquences maximales des signaux injectés, ainsi la précision de localisation. Pour une première fois dans le système de diagnostic filaire, cette étude s’inscrit l’échantillonnage comprimé du signal réfléchi afin d’améliorer ces performances. Pour cela en utilisant les signaux multi-porteuses de la réflectométrie, nous proposons les dictionnaires adaptées induisant la parcimonie. Ainsi, grâce à l’acquisition comprimée et son encodeur analogique nous arrivons à reconstruire le réflectogramme avec une fréquence d’échantillonnage moins élevée et également d’identifier les défauts à proximité.

mots clés

• Wire diagnosis
• Compressive Sampling
• Sparse matrices

Titre traduit

Exploration of Compressive Sampling for Wire Diagnosis Systems Based on Reflectometry

Résumé

Reflectometry, a wire diagnosis technique, allows to detect and localize electrical defects in networks efficiently. In order to achieve a very precise online diagnosis without altering the functioning of a network, reflectometry methods should use specific wideband Multi- Carrier signals, whose generation requires dedicated numerical tools. The underlying architecture of any reflectometry system for the injection of the signal requires appropriate Digital-to-Analog Converters. Yet, measuring the reflected signal should be performed using Analog-to-Digital Converters capable of reaching high sampling frequencies together with sufficient resolution. Such converter are either extremely expensive or beyond nowadays state of the art. In that respect, this study addresses a new architectural approach for designing such reflectometry systems based on Compressive Sampling method bypassing the Nyquist rate. Thus, thanks to the compressed acquisition and its analog encoder, we succeed in reconstructing the reflectogram with a lower sampling frequency and also in identifying nearby defects.