Neural Networks for Array Processing and Sensor-Referenced Servoing
Réseaux de Neurones pour le Traitement d’Antenne et la Commande Référencée Capteur
Résumé
The work presented focuses on the application of neural techniques to the resolution of problems arising from the fields covered by antenna processing and sensor-referenced control.
After having presented different neuronal structures, we study the mathematical formalism generally used for the estimation of angles of arrival. We propose a high precisionneural method, based on the implementation of constraints on the weights of a multilayer perceptron. When, in addition to the geometric information about the shape of the antenna, we have statistical information about the sources, it is possible to add a new constraint to this network. Such a system then makes it possible to estimate the angles of arrival of as many sources as there are sensors on the antenna (while in such a configuration, conventional methods are ineffective). Several applications are exposed: estimation of the orientation of lines in a text, monofrequency networks, separation and localization of human voices in real conditions.
An extension to object localization is the servoing of a robot on the object via the sensor: the sensor-referenced command is studied, and new neural approaches are proposed, as well as improvements of already existing methods.
Les travaux présentés portent sur l’application de techniques neuronales à la résolution de problèmes issus des domaines couverts par le traitement d’antenne et la commande référencée capteur.
Après avoir présenté différentes structures neuronales, nous étudions le formalisme mathématique généralement utilisé pour l’estimation d’angles d’arrivée. Nous proposons une méthode neuronale précise, basée sur la mise en œuvre de contraintes au niveau des poids d’un perceptron multicouche. Lorsque, en plus de l’information géométrique relative à la forme de l’antenne, nous disposons d’informations statistiques relatives aux sources, il est possible d’adjoindre une nouvelle contrainte à ce réseau. Un tel système permet alors d’estimer les angles d’arrivée d’autant de sources qu’il y a de capteurs sur l’antenne (alors que dans une telle configuration, les méthodes classiques sont inefficaces). Plusieurs applications concrètes sont exposées: estimation de l’inclinaison des lignes d’un texte, réseaux monofréquence, séparation et localisation de voix humaines dans des conditions réelles.
Une extension à la localisation d’objets est l’asservissement d’un robot sur l’objet via le capteur: la commande référencée capteur est étudiée, et de nouvelles approches neuronales sont proposées, ainsi que des améliorations des méthodes déjà existantes.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)