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16 results on '"Fiche, Anthony"'

1. Band & Tone Jamming Analysis and Detection on LoRa signals

Author

Demeslay, Clément, Gautier, Roland, Fiche, Anthony, and Burel, Gilles

Subjects
Electrical Engineering and Systems Science - Signal Processing
Abstract

This paper examines the effect of Band Jamming (BJ) and Tone Jamming (TJ) on LoRa signals in a flat Additive White Gaussian Noise (AWGN) channel. In this scenario, LoRa proves to have good resiliency against these jamming attacks. Furthermore, a simple and lightweight BJ and TJ jammer detection scheme is derived. Theoretical and simulation results show good detection capability, especially with Single Tone Jamming (STJ).

Published
2021

2. Features modeling with an $\alpha$-stable distribution: Application to pattern recognition based on continuous belief functions

Author

Fiche, Anthony, Cexus, Jean-Christophe, Martin, Arnaud, and Khenchaf, Ali

Subjects
Computer Science - Artificial Intelligence
Abstract

The aim of this paper is to show the interest in fitting features with an $\alpha$-stable distribution to classify imperfect data. The supervised pattern recognition is thus based on the theory of continuous belief functions, which is a way to consider imprecision and uncertainty of data. The distributions of features are supposed to be unimodal and estimated by a single Gaussian and $\alpha$-stable model. Experimental results are first obtained from synthetic data by combining two features of one dimension and by considering a vector of two features. Mass functions are calculated from plausibility functions by using the generalized Bayes theorem. The same study is applied to the automatic classification of three types of sea floor (rock, silt and sand) with features acquired by a mono-beam echo-sounder. We evaluate the quality of the $\alpha$-stable model and the Gaussian model by analyzing qualitative results, using a Kolmogorov-Smirnov test (K-S test), and quantitative results with classification rates. The performances of the belief classifier are compared with a Bayesian approach.

Published
2015
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11. étude statistique du fouillis de mer à partir de lois alpha-stables

Author

Fiche, Anthony, Khenchaf, Ali, Cexus, Jean-Christophe, Martin, Arnaud, Rochdi, Majid, Lab-STICC_ENSTAB_MOM_PIM, Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC), École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Télécom Bretagne-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques (IBNM), Université de Brest (UBO)-Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Télécom Bretagne-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques (IBNM), Université de Brest (UBO)-Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Human-machine spoken dialogue (CORDIAL), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INRIA Rennes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École Nationale Supérieure des Sciences Appliquées et de Technologie (ENSSAT), Département STIC [Brest] (STIC), École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne), Extraction et Exploitation de l'Information en Environnements Incertains (E3I2), Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Télécom Bretagne-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques (IBNM), Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Télécom Bretagne-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques (IBNM), Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INRIA Rennes

Subjects
spectre d'Elfouhaily, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, distribution á-stable, modèle statistique, fouillis de mer, Electrical and Electronic Engineering, optique physique, surface équivalente radar, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing
Abstract

WOS; International audience; Dans cet article, en vue d'une problématique de surveillance maritime, nous proposons de caractériser le fouillis de mer en utilisant une approche statistique. En général, l'étude statistique du fouillis de mer nécessite d'avoir des moyens matériels importants, installés dans un environnement maritime, permettant d'acquérir une base de signaux réels diffusés par une surface maritime. Par conséquent, dans ce papier, nous choisissons d'une part, de générer une surface maritime à partir du spectre d'Elfouhaily. D'autre part, l'optique physique est utilisée pour calculer le coefficient de diffusion d'une surface maritime. Dans ce sens, une base de données de coefficient de diffusion est ainsi constituée, pour des caractéristiques électromagnétiques de l'eau de mer fixées, en faisant varier la géométrie d'observation, la polarisation de l'onde (à l'émission et à la réception), la vitesse du vent et la direction du vent. Pour analyser la distribution des coefficients de diffusion électromagnétique, nous proposons l'utilisation pour la première fois, de la loi -stable que nous comparons aux résultats obtenus avec les distributions statistiques généralement utilisées : la loi de Weibull et la loi . Le test de Kolmogorov-Smirnov permet d'affirmer que le modèle alpha-stable est le plus adapté à notre base de données. Par conséquent, nous regardons plus particulièrement l'influence de la polarisation, de la vitesse du vent et de la direction du vent sur les paramètres des distributions -stables. Le paramètre de position delta permet notamment de discriminer les densités de probabilité du paramètre pour certaines configurations.

Published
2013

12. Alpha-stable distributions for the characterization of random phenomena observed by sensors in a marine environment

Author

Fiche, Anthony, Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC), École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Télécom Bretagne-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques (IBNM), Université de Brest (UBO)-Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Bretagne occidentale - Brest, Ali Khenchaf, and STAR, ABES

Subjects
[SPI.OTHER]Engineering Sciences [physics]/Other, [SPI.OTHER] Engineering Sciences [physics]/Other, Signaux aléatoires, Théorie des fonctions de croyance, Theory of belief functions, Radar Cross Section (RCS), Distribution alpha-stable, Random signals, Modèle statistique, Elfouhaily sea spectrum, Spectre d'Elfouhaily, Domaine maritime, Fouillis de mer, Sea clutter, Statistical model, Surface Équivalente Radar (SER), Alpha-stable distribution, Marine environment
Abstract

The purpose of this thesis is to characterize random signals, observed in air and underwater context, by using a statistical approach. In signal processing, the hypothesis of Gaussian model is often used for a statistical study. However, the Gaussian model is not valid when the probability density function of data are characterized by heavy-tailed and skewness phenomena. A family of laws can fit these phenomena: the α-stable distributions. Firstly, the α-stable distribution have been used to estimate generated and real data, extracted from a mono-beam echo-sounder, for seabed sediments classification. The classification is made by using the theory of belief functions, which can take into account the imprecision and uncertainty of data and theirs estimations. The results have been compared to a Bayesian approach. Secondly, in a context a marine surveillance, a statistical study from the α-stable distribution has been made to characterize undesirable echo reflected by a sea surface, called sea clutter, where the sea surface is considered in a bistatic configuration. The sea surface has been firstly generated by the Elfouhaily sea spectrum and the Radar Cross Section (RCS) of the sea surface has been computed by the Physical Optics (PO). The Weibull and distributions have been used and the results compared to the α-stable model. The validity of each model has been evaluated by a Kolmogorov-Smirnov test., Le travail réalisé dans le cadre de cette thèse a pour but de caractériser des signaux aléatoires, rencontrés dans le domaine aérien et sous-marin, en s’appuyant sur une approche statistique. En traitement du signal, l'analyse statistique a longtemps été fondée sous l'hypothèse de Gaussianité des données. Cependant, ce modèle n'est plus valide dès lors que la densité de probabilité des données se caractérise par des phénomènes de queues lourdes et d'asymétrie. Une famille de lois est particulièrement adaptée pour représenter de tels phénomènes : les distributions α-stables. Dans un premier temps, les distributions α-stables ont été présentées et utilisées pour estimer des données synthétiques et réelles, issues d'un sondeur monofaisceau, dans une stratégie de classification de fonds marins. La classification est réalisée à partir de la théorie des fonctions de croyance, permettant ainsi de prendre en compte l'imprécision et l'incertitude liées aux données et à l'estimation de celles-ci. Les résultats obtenus ont été comparés à un classifieur Bayésien. Dans un second temps, dans le contexte de la surveillance maritime, une approche statistique à partir des distributions α-stables a été réalisée afin de caractériser les échos indésirables réfléchis par la surface maritime, appelés aussi fouillis de mer, où la surface est observée en configuration bistatique. La surface maritime a d'abord été générée à partir du spectre d'Elfouhaily puis la Surface Équivalente Radar (SER) de celle-ci a été déterminée à partir de l'Optique Physique (OP). Les distributions de Weibull et ont été utilisées et comparées au modèle α-stable. La validité de chaque modèle a été étudiée à partir d'un test de Kolmogorov-Smirnov.

Published
2012

14. A comparison between a Bayesian approach and a method based on continuous belief functions for pattern recognition

Author

Pôle STIC [Brest] (STIC) ; ENSTA Bretagne, Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) ; CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB), CORDIAL (IRISA) ; CNRS - Ecole Nationale Supérieure des Sciences Appliquées et de Technologie (ENSSAT) - Université de Rennes 1 - Institut National des Sciences Appliquées (INSA) - Rennes, Lab-STICC_ENSTAB_CID_TOMS ; REMS ; Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) ; CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Pôle STIC [Brest] (STIC) ; ENSTA Bretagne - ENSTA Bretagne - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) ; CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - ENSTA Bretagne - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest - CNRS - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest, Lab-STICC_ENSTAB_MOM_PIM ; REMS ; Extraction et Exploitation de l'Information en Environnements Incertains (E3I2) ; ENSTA Bretagne - ENSTA Bretagne - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) ; CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Pôle STIC [Brest] (STIC) ; ENSTA Bretagne - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) ; CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - ENSTA Bretagne - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest - CNRS - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest, Fiche, Anthony, Martin, Arnaud, Cexus, Jean-Christophe, Khenchaf, Ali, Pôle STIC [Brest] (STIC) ; ENSTA Bretagne, Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) ; CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB), CORDIAL (IRISA) ; CNRS - Ecole Nationale Supérieure des Sciences Appliquées et de Technologie (ENSSAT) - Université de Rennes 1 - Institut National des Sciences Appliquées (INSA) - Rennes, Lab-STICC_ENSTAB_CID_TOMS ; REMS ; Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) ; CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Pôle STIC [Brest] (STIC) ; ENSTA Bretagne - ENSTA Bretagne - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) ; CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - ENSTA Bretagne - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest - CNRS - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest, Lab-STICC_ENSTAB_MOM_PIM ; REMS ; Extraction et Exploitation de l'Information en Environnements Incertains (E3I2) ; ENSTA Bretagne - ENSTA Bretagne - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) ; CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Pôle STIC [Brest] (STIC) ; ENSTA Bretagne - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) ; CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - ENSTA Bretagne - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest - CNRS - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest, Fiche, Anthony, Martin, Arnaud, Cexus, Jean-Christophe, and Khenchaf, Ali

Abstract

International audience, The theory of belief functions in discrete domain has been employed with success for pattern recognition. However, the Bayesian approach performs well provided that once the probability density functions are well estimated. Recently, the theory of belief functions has been more and more developed to the continuous case. In this paper, we compare results obtained by a Bayesian approach and a method based on continuous belief functions to characterize seabed sediments. The probability density functions of each feature of seabed sediments are unimodal and estimated from a Gaussian model and compared with an a-stable model.

15. RCS characterization of sea clutter by using the -stable distributions

Author

Lab-STICC_ENSTAB_MOM_PIM ; REMS ; Pôle STIC [Brest] (STIC) ; ENSTA Bretagne - ENSTA Bretagne - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) ; CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - ENSTA Bretagne - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest - CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest, Lab-STICC_ENSTAB_MOM_PIM ; REMS ; Extraction et Exploitation de l'Information en Environnements Incertains (E3I2) ; ENSTA Bretagne - ENSTA Bretagne - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) ; CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Pôle STIC [Brest] (STIC) ; ENSTA Bretagne - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) ; CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - ENSTA Bretagne - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest - CNRS - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest, Lab-STICC_ENSTAB_CID_TOMS ; REMS ; Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) ; CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Pôle STIC [Brest] (STIC) ; ENSTA Bretagne - ENSTA Bretagne - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) ; CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - ENSTA Bretagne - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest - CNRS - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest, Pôle STIC [Brest] (STIC) ; ENSTA Bretagne, Extraction et Exploitation de l'Information en Environnements Incertains (E3I2) ; ENSTA Bretagne, CORDIAL (IRISA) ; CNRS - Ecole Nationale Supérieure des Sciences Appliquées et de Technologie (ENSSAT) - Université de Rennes 1 - Institut National des Sciences Appliquées (INSA) - Rennes, Fiche, Anthony, Khenchaf, Ali, Cexus, Jean-Christophe, Rochdi, Majid, Martin, Arnaud, Lab-STICC_ENSTAB_MOM_PIM ; REMS ; Pôle STIC [Brest] (STIC) ; ENSTA Bretagne - ENSTA Bretagne - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) ; CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - ENSTA Bretagne - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest - CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest, Lab-STICC_ENSTAB_MOM_PIM ; REMS ; Extraction et Exploitation de l'Information en Environnements Incertains (E3I2) ; ENSTA Bretagne - ENSTA Bretagne - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) ; CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Pôle STIC [Brest] (STIC) ; ENSTA Bretagne - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) ; CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - ENSTA Bretagne - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest - CNRS - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest, Lab-STICC_ENSTAB_CID_TOMS ; REMS ; Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) ; CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Pôle STIC [Brest] (STIC) ; ENSTA Bretagne - ENSTA Bretagne - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC) ; CNRS - Université de Bretagne Occidentale (UBO) - Université de Bretagne Sud (UBS) - Télécom Bretagne - Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB) - ENSTA Bretagne - Institut Mines-Télécom - PRES Université Européenne de Bretagne (UEB) - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest - CNRS - Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest, Pôle STIC [Brest] (STIC) ; ENSTA Bretagne, Extraction et Exploitation de l'Information en Environnements Incertains (E3I2) ; ENSTA Bretagne, CORDIAL (IRISA) ; CNRS - Ecole Nationale Supérieure des Sciences Appliquées et de Technologie (ENSSAT) - Université de Rennes 1 - Institut National des Sciences Appliquées (INSA) - Rennes, Fiche, Anthony, Khenchaf, Ali, Cexus, Jean-Christophe, Rochdi, Majid, and Martin, Arnaud

Abstract

International audience, In this paper, we propose a comparative statistical study of the ocean surface bistatic scattering which is useful in a problem of maritime radar target detection.We firstly introduce the electromagnetic properties and geometrical aspects of the sea surface. The scattered field of the sea surface is computed from the Physical Optics (PO) and compared with the Kirchhoff Approximation (KA) and the Small Perturbations Method (SPM). Early works have already characterized the Radar Cross Section (RCS) with a statistical model as the Weibull and K distributions. However, these models are limited especially when the probability density function of the sea surface RCS has a heavy tail. Consequently, we use a family of laws called the -stable distributions. We compare the results obtained with each model by using a Kolmogorov-Smirnov test from several random sea surfaces and give a confidence interval for the estimated parameters of the -stable distribution. We finally analyse the impact of distribution errors on detection performance.

16. Impacts of the transmitter signal key parameters on the Compressed Sensing spectrum reconstruction for IoT Cognitive Radio applications

Author

Roland Gautier, Emanuel Radoi, Lap-Luat Nguyen, Anthony Fiche, Fiche, Anthony, Univ Brest, CNRS, UMR 6285, Lab-sticc, F-29200 Brest, France, and Université de Brest (UBO)

Subjects
sub-Nyquist sampling, Computer science, spectrum sensing, frequency band- width, Bandwidth (signal processing), Transmitter, subbands spacing, 020302 automobile design & engineering, 020206 networking & telecommunications, 02 engineering and technology, Cognitive radio, Compressed sensing, 0203 mechanical engineering, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Electronic engineering, Modulated Wideband Converter, Nyquist frequency, False alarm, Nyquist rate, Wideband, frequency resolution, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, [SPI.SIGNAL] Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing
Abstract

International audience; This paper deals with the influence of a wideband signal key parameters on its spectrum reconstruction, for Internet-of-Things (IoT) applications. The impact of the frequency resolution , the bandwidths of the sensed transmitters, and the frequency spacing between their subbands are thoroughly analyzed. The spectrum detection of LoRaWAN EU868, one of the IoT standards , is simulated and examined. In the framework of cognitive networks or spectrum sensing, an input wideband signal, whose bandwidth is exceptionally large (resulting in an extremely high Nyquist rate), can be sampled at a much lower rate than the Nyquist limit. Under the hypothesis of Compressed Sensing, this paper deploys a sub-Nyquist sampling scheme, called Modulated Wideband Converter (MWC). The spectrum reconstruction is carried out from the sub-Nyquist samples, and then evaluated based on the correct reconstruction and false alarm rates.

Published
2019

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