Optimising array switching sequences and detecting passengers through SVM, within the context of vehicle access control
Optimisation de la commutation d'antennes et détection de passagers par SVM, dans un contexte de contrôle d'accès pour véhicule
Résumé
This thesis studies two aspects of a vehicle access control system which relies on the estimation of a key's location to grant access.Firstly, within the context of a triangulation-based system, we study the optimisation of the switching sequence for switched antenna-arrays.A model is given to study the estimation of the parameters of sines received by a switched array, where sensors are not necessarily sampled synchronously.This model is relevant, but not exclusive, to industrial approaches to direction of arrival estimation, such as the one proposed by Bluetooth 5.1, which serves as our reference application.From the model, Cramér-Rao lower bounds are computed, and are used to define design criteria for switching sequences that do not rely on the array's geometry.These criteria's analytical forms allow us to highlight desirable properties in switching sequences, especially in the case where the signal's frequency is unknown.Strategies to build switching sequences are proposed, and numerically evaluated using the provided criteria. Comparison of the criteria with numerical bounds on direction of arrival for common array geometries shows that they are qualitatively linked.Secondly, within the context of a time of flight based system, we propose a system for passenger detection that relies solely on the localization system's original hardware.To achieve this, we propose to use support vector machines (SVM) to classify the channel impulse responses measured between the system's transmitters.A proof of concept is designed to demonstrate feasability, and data is collected on a prototype for further evaluation.By studying the available data, invariants are identified, and processing functions are proposed to translate these invariants to the SVM in order to improve performance.One of the proposed processing is shown to give performance gains for our application through experiments.
Cette thèse étudie deux aspects d'un système de contrôle d'accès de véhicule par localisation de clés.D'une part, dans le cadre d'une localisation par triangulation à l'aide de réseaux de capteurs commutés, l'optimisation de la séquence de commutation est étudiée.Un modèle est proposé pour étudier l'estimation des paramètres de sinusoïdes reçues par un réseau de capteur, dont les capteurs sont échantillonnés de manière asynchrone.Ce modèle est notamment, mais pas exclusivement, applicable à des approches industrielles telles que celle proposée par Bluetooth 5.1, qui sert d'application de référence.Du modèle sont dérivées des bornes de Cramér-Rao, qui servent à l'établissement de critères d'optimisation des instants d'échantillonnage de chaque capteur indépendants de la géométrie du réseau de capteurs.Les formes analytiques de ces critères permettent d'établir des propriétés préférables pour les instants d'échantillonnage de chaque capteur, particulièrement lorsque la fréquence des signaux reçus n'est pas connue à priori.Des stratégies sont proposées pour générer des séquences de commutation, et sont évaluées numériquement à l'aide des critères proposés. L'évolution des critères proposés est comparée à celle de bornes numériques sur l'estimation d'angle d'incidence pour des géométries populaires, illustrant un lien qualitatif entre ces critères.D'autre part, dans le cadre d'une localisation par mesure des délais de propagation en bande UWB, un système de détection de passagers reposant sur le matériel de localisation est proposé.On propose d'utiliser des machines à vecteurs-supports (SVM) pour réaliser la détection des passagers sous la forme d'une classification des réponses impulsionnelles de canal mesurées entre les transmetteurs du système de localisation de clé.Une preuve de concept et un prototype sont réalisés et utilisés pour collecter des données sur le problème et montrer la faisabilité.L'étude de ces données permet d'identifier des invariances, que l'on propose de traduire pour les SVM à travers des traitements et métriques adaptés.Les performances offertes par ces traitements sont ensuite mesurées expérimentalement, et permettent d'affirmer qu'un des traitements proposés est avantageux pour l'application choisie.
Origine : Version validée par le jury (STAR)