MODELISATION ET OPTIMISATION DE LA GESTION DES RESSOURCES DANS LES ARCHITECTURES DISTRIBUEES - PARALLELISATION MASSIVE D...
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MODELISATION ET OPTIMISATION DE LA GESTION DES RESSOURCES DANS LES ARCHITECTURES DISTRIBUEES - PARALLELISATION MASSIVE D...
L'INTERCONNEXION DE RESSOURCES DE CALCUL REPARTIES SUR DIFFERENTS SITES PAR DES RESEAUX LONGUE DISTANCE A HAUT DEBIT PERMET AUJOURD'HUI DE REALISER DES PLATES-FORMES DE CALCUL INTENSIF POUVANT ATTEINDRE PLUSIEURS TERAFLOPS. L'EXPLOITATION EFFICACE DE TELLES ARCHITECTURES SUPPOSE L'UTILISATION DE POLITIQUES DE GESTION DES RESSOURCES PERMETTANT DE DE...
Filtrage de bioprocédé de dépollution : approche par convolution particulaire
Nous étudions le problème du filtrage d’un bioprocédé de dépollution. Ce procédé, de type digestion anaérobie, se déroule dans un bioréacteur de traitement, en temps continu, d’eaux usées. Les capteurs du dispositif ne permettant pas de mesurer toutes les variables d’état nécessaires au contrôle du réacteur, elle doivent être estimées. Les procédur...
Une méthode statistique de détection d’anomalie pour les modèles à espace d’état non linéaires
Le test CUSUM est un des tests statistiques les plus efficaces pour la détection d’anomalie dans les systèmes dynamiques. Ce test repose sur la connaissance de la forme analytique de la densité conditionnelle des observations par rapport à leurs valeurs passées. Cette forme n’est généralement pas connue pour toute une classe de modèles largement re...
Une méthode statistique de détection d’anomalie pour les modèles à espace d’état non linéaires
Le test CUSUM est un des tests statistiques les plus efficaces pour la détection d’anomalie dans les systèmes dynamiques. Ce test repose sur la connaissance de la forme analytique de la densité conditionnelle des observations par rapport à leurs valeurs passées. Cette forme n’est généralement pas connue pour toute une classe de modèles largement re...
Contributions aux méthodes numériques pour le filtrage et la recherche opérationnelle
Le filtrage a pour objet d’estimer la distribution a posteriori de l’état d’un système dynamique à partir d’observations partielles. Nous nous intéressons aux filtres particulaires aussi connus sous le nom de méthodes de Monte-Carlo séquentielles. Ces filtres sont des solutions approchées du filtre optimal bayésien. Nous proposons deux fami...
Radar "Around-the-Corner": détection et localisation de cibles masquées en milieu urbain
Les applications des techniques radar au milieu urbain constituent un domaine émergent. Une des difficultés principale est liée à la complexité du milieu de propagation induit par les bâtiments présents dans la scène. En effet, contrairement aux applications radar classiques où la cible est en ligne de vue du radar, la présence de ces bâtiments gén...
Terrain-aided navigation with an atomic gravimeter
Cold atom interferometer is a promising technology to obtain a highly sensitive and accurate absolute gravimeter. With the help of an anomalies gravity map, local measurements of gravity allow a terrain-based navigation. This paper follows the one we published in Fusion 2017. Based on an atomic gravimeter we present a method to map the gravity anom...
Backward Nonlinear Smoothing Diffusions
We present a backward diffusion flow (i.e. a backward-in-time stochastic differential equation) whose marginal distribution at any (earlier) time is equal to the smoothing distribution when the terminal state (at a latter time) is distributed according to the filtering distribution. This is a novel interpretation of the smoothing solution in terms ...
Laplace Particle Filter on Lie Groups Applied to Angles-Only Navigation
Particle Filters are an active field of study to address highly nonlinear estimation problems, especially when coupled with optimisation methods (e.g. with the Laplace Particle Filter). Moreover, recent studies revealed the advantage of Kalman filtering on Lie groups. This paper introduces an improved version of the Laplace Particle Filter by deriv...
