Localisation d’un mobile dans un réseau UMTS

Abstract

L’objectif du travail effectué dans le cadre de ce magister est la localisation et la poursuite d’un mobile dans un contexte UMTS - FDD et un environnement outdoor. Le mémoire comporte cinq chapitres : Dans le premier chapitre on a donné des généralités sur les systèmes et les différentes technologies de positionnement. Dans le deuxième chapitre on a présenté les techniques de base utilisées pour le positionnement d’un mobile, et plus particulièrement celles utilisées dans les systèmes de radiolocalisation. L ’une de ces techniques, qui est couramment utilisée, est la technique basée sur les différences des temps d’arrivée (TDOA : Time Difference Of Arrival). L’estimation des TDOAs dans un contexte UMTS - FDD et un environnement outdoor a fait l’objet du troisièm e chapitre. On y a étudié et comparé différents estimateurs, notamment l’estimateur Rake, l’estimateur Wiener modifié, l’estimateur Wiener modifié combiné avec une projection sous - espace . Le meilleur entre ceux qu’on a étudiés semble être l’estimateur de Wiener Modifié combiné avec une projection sous - espace e t utilisant une détection à seuil adaptatif de type CFAR. Le quatrième chapitre est consacré aux méthodes utilisées pour déterminer la position d’un mobile à base des mesures des TDOAs, dites méthod es de localisation hyperbolique. On a passé en revue la plus part des méthodes proposées dans la littérature, parmi lesquelles on a choisi de simuler les méthodes de : Chan, Taylor séries, Least Square et la méthode analytique. Les résultats de simulations numériques obtenus montrent que l’estimation de la position du mobile à base des mesures des TDOAs dépend non seulement de l’algorithme de localisation hyperbolique utilisé mais aussi de la géométrie de localisation adoptée ainsi que du nombre de stations de base intervenant dans le calcul. La méthode de trilatération hyperbolique Taylor Séries a donné les meilleurs résultats. Le dernier chapitre est dédié à l'évaluation et la comparaison des performances du filtre de Kalman et ses variantes pour la poursuite d’un mobile à base des mesures TDOAs. Les résultats obtenus montrent que les algorithmes de poursuite permettent d’améliorer la précision de positionnement, comparativement aux méthodes de trilatération hyperbolique. Les meilleures performances o nt été obtenues avec les filtres EKF et UKF.