Méthode d'estimation conjointe multiparamétrique et mise en œuvre de signaux acoustiques sous-marins épars

Ce manuscrit présente une étude systématique sur la mise en œuvre accélérée par le matériel de méthodes d'estimation conjointe des paramètres et d'algorithmes de base pour les signaux sous-marins à trajets multiples peu denses. En s'appuyant sur les caractéristiques conjointes éparses des signaux reçus dans les domaines du retard, de l'espace et de la fréquence Doppler au niveau du récepteur de communication sous-marine, le manuscrit aborde des défis tels que les espaces de paramètres à haute dimension, la difficulté d'établir des grilles de recherche de paramètres à grain fin et l'impossibilité de mettre en œuvre des méthodes d'estimation de paramètres de signaux éparses à haute performance. Une série d'algorithmes d'estimation conjointe des paramètres et de stratégies de mise en œuvre matérielle sont proposés, en trouvant un équilibre entre faible complexité et haute performance. L'estimation conjointe permet d'améliorer considérablement la précision des paramètres sans augmenter sensiblement la complexité de calcul, ce qui rend l'algorithme plus robuste dans les scénarios sous-marins complexes. L'accélération matérielle augmente également le taux de traitement des données, jetant les bases d'une amélioration des performances d'estimation des canaux et de l'efficacité de la transmission des informations dans les communications acoustiques sous-marines. Les méthodes proposées sont validées par des expériences de simulation et des données d'essais en mer, qui démontrent leur valeur pratique dans des scénarios réels.1. Estimation conjointe peu complexe des paramètres d'angle et de retard du canal acoustique sous-marin : pour relever le défi de la haute dimensionnalité dans l'estimation conjointe des paramètres, le manuscrit propose une méthode d'estimation conjointe peu complexe basée sur l'apprentissage bayésien clairsemé pour les paramètres d'angle et de retard dans les canaux acoustiques sous-marins. La méthode exploite la propriété du produit de Kronecker pour réduire la dimensionnalité, ce qui améliore considérablement la vitesse de calcul. L'approche est validée par des simulations et des données d'essais en mer, qui démontrent son excellente performance dans l'estimation précise des angles et des retards des signaux à trajets multiples.2. Estimation conjointe des paramètres du canal acoustique sous-marin à l'aide d'une grille fine et grossière : La méthode utilise une grille grossière pour localiser l'optimum global approximatif à l'aide de l'apprentissage bayésien clairsemé dans les domaines du retard, de l'espace et de la fréquence Doppler. Un algorithme gourmand est ensuite appliqué pour faire correspondre les paramètres et obtenir la combinaison de paramètres la mieux adaptée. Enfin, une grille fine est utilisée avec un algorithme de maximum généralisé à alternance spatiale pour une estimation précise. Les résultats de la simulation montrent que la méthode proposée permet d'obtenir une précision et une résolution élevées dans l'identification des paramètres de propagation par trajets multiples dans divers scénarios sous-marins.3. Mise en œuvre matérielle à haut débit de l'apprentissage bayésien épars : S'attaquant à la grande complexité de calcul de l'apprentissage bayésien épars, le manuscrit propose une mise en œuvre matérielle à haut débit adaptée au déploiement sur une carte de développement multiprocesseur contenant un FPGA. L'approche se concentre sur l'accélération de l'algorithme d'apprentissage bayésien épars en utilisant les capacités FPGA pour le calcul parallèle et l'accélération de l'algorithme. Des expériences de simulation utilisant la carte de développement Zynq ZCU102 MPSoC démontrent une amélioration de 30x du débit par rapport aux méthodes existantes. En outre, la méthode proposée atteint une grande précision dans les expériences d'estimation des roulements, surpassant les plateformes logicielles basées sur l'unité centrale.