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Localisation d'une source d'interférence dans un système satellitaire

Jean-Philippe Nantel

Masters thesis (2019)

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Cite this document: Nantel, J.-P. (2019). Localisation d'une source d'interférence dans un système satellitaire (Masters thesis, Polytechnique Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/4163/
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Abstract

RÉSUMÉ Lorsqu’une source d’interférence génère un signal qui est envoyé vers un satellite, cela a˙ecte les performances du système satellitaire. Afin de faire cesser l’envoi du signal interférant, le fournisseur de service doit géolocaliser la source de l’interférence. Les systèmes de géolocalisation implémentés actuellement ne sont pas en mesure de géolocaliser la source d’interférence si celle-ci est en mouvement ou, dans le cas contraire, si la vélocité n’est pas connue à l’avance. De plus, les algorithmes de géolocalisation de source d’interférence mobile présentés dans la littérature sont difficilement implémentables dû au mauvais conditionnement des matrices générées par le problème de géolocalisation. Ainsi, le but de ce mémoire est de proposer un algorithme de géolocalisation d’une source d’interférence mobile dont on ne connaît ni la position, ni la vélocité à l’avance et dont on veut estimer les valeurs dans le temps. L’algorithme proposé utilise un filtre de Kalman de Gauss-Hermite (GHKF) pour e˙ectuer le suivi de la source d’interférence à l’aide des mesures des différences des temps d’arrivée (TDoA), différences des fréquences d’arrivée (FDoA) et différences des taux de Doppler d’arrivée (DDRoA) extraites des signaux reçus à la station de base du fournisseur de service, alors que les algorithmes actuels se limitent aux mesures de TDoA et FDoA seulement et à l’utilisation du filtre de Kalman sans-parfum(UKF). Un algorithme d’optimisation, l’algorithme des mauvaises herbes avec évolution différentielle, est utilisé au commencement du processus de géolocalisation afin de géolocaliser grossièrement la position de la source d’interférence afin de démarrer le filtre GHKF. Les simulations de l’algorithme ont permis de confirmer le fonctionnement de l’algorithme et de caractériser ses performances selon divers paramètres, dont le bruit sur les mesures et les paramètres internes de l’algorithme et du système satellitaire. Les systèmes de communication satellitaire Iridium et Globalstar ont été choisis pour simuler l’algorithme et le logiciel STK d’AGI a été utilisé afin de générer les éphémérides des satellites, afin d’obtenir des résultats réalistes. Les résultats obtenus ont permis de confirmer le fonctionnement de l’algorithme des mauvaises herbes avec évolution différentielle, du GHKF et du couplage entre les deux modules. De plus, cela montre qu’il est possible en ajoutant la mesure du DDRoA d’obtenir des estimés de la position de la source d’interférence qui soient inférieures à 3km qui est la précision minimale moyenne des systèmes de géolocalisation déjà existants, et ce, dans un cas avec une source d’interférence en mouvement. Cette recherche a donc permis d’obtenir un algorithme capable de géolocaliser précisément une source d’interférence mouvante affectant une liaison satellitaire en utilisant un module de démarrage utilisant l’algorithme d’optimisation des mauvaises herbes, ainsi qu’un filtre GHKF afin d’en effectuer le suivi.----------ABSTRACT When an interference source generates a signal that is sent to a satellite, it affects the performance of the satellite communication system. In order to stop the sending of the interfering signal, the service provider owning the satellite communication system must geolocate the source of the interference. The geolocation systems currently implemented cannot geolocate the source of interference if it is in motion or if the velocity is not known in advance in the other case. In addition, the mobile interference source geolocation algorithms presented in the literature are difficult to implement due to the poor conditioning of the matrices generated by the geolocation problem. Thus, the purpose of this thesis is to propose an algorithm to geolocate a mobile interference source whose position and velocity are not known in advance and whose values are to be estimated. The proposed algorithm uses a Gauss-Hermite Kalman filter (GHKF) to track the source of interference using time difference of arrival (TDoA), frequency difference of arrival (FDoA) and difference of doppler rates of arrival (DDRoA) measurements retrieved from signals received at the service provider base station, while the current algorithms are limited to TDoA and FDoA measurements only and the use of unscented Kalman filter (UKF). An optimization algorithm, the invasive weed algorithm with differential evolution, is used at the beginning of the geolocation process to roughly geolocate the position of the interference source in order to initialize the GHKF filter. The simulations of the algorithm have made possible to confirm the functionality of the algorithm and to characterize its performances according to various parameters, including the noise on the measurements and the internal parameters of the algorithm and the satellite system. The Iridium and Globalstar satellite communication systems were chosen to simulate the algorithm and the STK software from AGI was used to generate the satellites ephemeris in order to obtain realistic results. The results obtained confirmed the functionality of the invasive weed algorithm with differential evolution algorithm, of the GHKF and the coupling between the two modules. In addition, this shows that it is possible to obtain position estimates of the interference source with a precision less than 3km by adding the measurement of the DDRoA, which is the average maximum accuracy of the current geolocation systems. This research allowed to obtain an algorithm able to precisely geolocate a moving interference source affecting a satellite link by using a startup module using the the invasive weed algorithm with differential evolution, as well as a GHKF filter for tracking purposes.

Open Access document in PolyPublie
Department: Département de génie électrique
Academic/Research Directors: Chahé Nerguizian
Date Deposited: 18 May 2021 13:29
Last Modified: 18 May 2021 13:29
PolyPublie URL: https://publications.polymtl.ca/4163/

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