Literatura académica sobre el tema "Codage multi-Modèle"

Dans cette thèse, différents aspects des communication sans fils multi-antennes (MIMO) sont abordés. Dans un premier temps, nous introduisons l'Etalement Temps-Espace-Fréquence (STFS), un code destiné aux systèmes à multiplexage fréquentiel orthogonal (OFDM), qui maximise l'exploitation de la diversité spatiale, fréquentielle et temporelle. Pour des efficacités spectrales faibles (par exemple utilisant des BPSK), le décodage du code STFS par l'algorithme de Viterbi, associé à une annulation d'interférence itérative atteint les mêmes performances qu'un code BICM. Dans un second temps, nous considérons l'importance pour l'émetteur de connaître l'état du canal. Un modèle de réciprocité est proposé pour les systèmes à duplexage temporel (TDD), dans lequel les imperfections des composants radio-fréquence sont représentées par des filtres linéaires. A l'issue d'une phase d'apprentissage coopératif (calibration relative), ce modèle permet à l'émetteur de déduire l'état du canal descendant à partir de l'estimation de l'état du canal montant, sans nécéssiter de retour continu d'information. Ce modèle a été validé expérimentalement dans le cas d'un canal SISO. Enfin, la modélisation de l'évolution temporelle des canaux MIMO sélectifs en fréquence est envisagée. Un modèle par trajets est utilisé, et une méthode d'identification aveugle est proposée, qui permet de décomposer les variations du canal, pour chaque trajet identifié, en un ensemble de constantes représentant les caractéristiques physiques de l'environnement, et un processus variable dans le temps, structuré (tel que l'effet Doppler), et pouvant être facilement suivi ou prédit. Les performances de cette méthode sont analysées sur des signaux de synthèse et mesurés.

Cette thèse a pour objet les systèmes 3D émergents et leurs problématiques de codage multi-vues-plus-profondeur, de synthèse de vues virtuelles et de perception stéréoscopique. Des solutions sont proposées au travers d'un codage de carte de profondeur efficace, d'une nouvelle méthode de synthèse par extrapolation et d'un modèle d'attention visuelle dynamique. Premièrement, le rôle de la disparité binoculaire dans le déploiement de l'attention visuelle est étudié. Suite à une analyse statistique de biais potentiels de centre et de profondeur en condition mono et stéréoscopique, un nouveau modèle de saillance est proposé combinant des attributs bas et haut niveau, dont le mécanisme visuel de séparation fond/forme. Les performances confirment la validité de l'approche et la pertinence d'une combinaison d'attributs visuels pondérés au cours du temps. En outre une nouvelle méthode de compression de carte de profondeur est présentée ; celle-ci se base sur la transmission sans perte des contours et permet une reconstruction fiable de la géométrie de la scène pour des synthèses de vues précises. Cette méthode est évaluée par des métriques de qualité objectives ainsi que par des tests subjectifs. Enfin une nouvelle méthode d'inpainting directionnelle est présentée pour l'extrapolation de nouveaux points de vues à la fois pour la 3DTV et la FTV. La structure située à l'arrière-plan est propagée en priorité dans les zones découvertes. Le calcul d'isophotes, robuste car basée tenseur, ainsi que le remplissage directionnel assurent une synthèse de vue plausible. Ces résultats sont visuellement prometteurs que ce soit à faible ou large écart de la vue d'origine.

Les systèmes de communication optique ont connu plusieurs phases de développement au cours des dernières décennies. Ils approchent aujourd'hui les limites de capacité du cana non-linéaire. L'espace est aujourd'hui le dernier degré de liberté à mettre en œuvre afin de continuer à répondre aux demandes de capacité à venir pour les prochaines années. Par conséquent, des recherches intensives sont menées pour explorer tous les aspects concernant le déploiement du système de multiplexage par division spatiale (SDM). Plusieurs dégradations ont un impact sur les systèmes SDM en raison de l'interaction des canaux spatiaux qui dégrade les performances du système. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur les fibres multicœurs (MCF) comme l'approche la plus prometteuse pour être le premier représentant du système SDM. Nous présentons différentes solutions numériques et optiques pour atténuer l'effet non unitaire connu sous le nom de perte dépendante du cœur (CDL). La première partie est consacrée à l'étude des performances de la transmission MCF en tenant compte des dégradations de propagation qui impactent les systèmes MCF. Nous proposons un modèle de canal qui aide à identifier le système MCF. La deuxième partie est consacrée à la technique optique pour améliorer les performances de transmission avec une solution optimale pour la réduction des CDL. Ensuite, nous avons introduit des techniques numériques pour des améliorations supplémentaires, la pré-compensation Zero Forcing et le codage spatio-temporel pour une atténuation CDL supplémentaire. Tous les résultats de simulation sont validés analytiquement en dérivant les bornes supérieures de probabilité d'erreur
Optical communication systems have seen several phases in the last decades. It is predictable that the optical systems as we know will reach the non-linear capacity limits. At the moment, the space is the last degree of freedom to be implemented in order to keep delivering the upcoming capacity demands for the next years. Therefore, intensive researches are conducted to explore all the aspects concerning the deployment of the space-division multiplexing (SDM) system. Several impairments impact the SDM systems as a result from the interaction of the spatial channels which degrades the system performance. In this thesis, we focus on the multi-core fibers (MCFs) as the most promising approach to be the first representative of the SDM system. We present different digital and optical solutions to mitigate the non-unitary effect known as the core dependent loss (CDL). The first part is dedicated to study the performance of the MCF transmission taking into account the propagating impairments that impact the MCF systems. We propose a channel model that helps to identify the MCFs system. The second part is devoted to optical technique to enhance the transmission performance with an optimal solution. After, we introduced digital techniques for further enhancement, the Zero Forcing pre-compensation and the space-time coding for further CDL mitigation. All the simulation results are validated analytically by deriving the error probability upper bounds

L'intégration des sources d'énergie renouvelables dans le réseau électrique introduit une dynamique plus complexe, nécessitant un contrôle plus efficace et à faible latence. Ce contrôle exige la transmission de gros volumes de données des sous-stations aux centres de contrôle supérieurs. Pour répondre aux contraintes de débit du réseau, il est crucial de développer des techniques de compression efficaces, adaptées aux caractéristiques spécifiques des signaux électriques. Actuellement, les Phasor Measurement Units (PMUs) sont les dispositifs les plus couramment utilisés pour acquérir et compresser ces signaux. Cependant, les PMUs ne peuvent pas représenter avec précision les transitoires rapides. Dans la première partie de cette thèse, une méthode de compression utilisant des réseaux de neurones, basée sur des Auto-encodeurs variationnels (VAEs), est décrite. Cette méthode, initialement développée pour la compression d'images, est adaptée dans cette thèse à la compression des échantillons de signaux électriques. Le principe repose sur l'optimisation de l'étape de transformation en minimisant un compromis débit-distorsion sur un ensemble de signaux électriques d'entraînement. Cette méthode permet d'optimiser l'ensemble de la chaîne de compression en tenant compte de la quantification et du codage entropique, offrant ainsi de meilleures performances en moyenne que les méthodes classiques non entraînables, utilisant par exemple une transformée en cosinus discrètes (DCT) ou une transformée en ondelettes discrètes (DWT).La seconde partie décrit un schéma de codage multi-modèles (MMC) proposé pour la compression des échantillons de signaux électriques. Pour réduire la latence, l'approche MMC opère sur des fenêtres d'environ une période électrique (de l'ordre de la latence des PMUs), contenant donc un nombre limité d'échantillons. Dans un premier étage de compression, plusieurs modèles paramétriques de signaux sont comparés (modèles sinusoïdaux, polynomiaux ou encore prédictifs) pour obtenir une représentation grossière du signal électrique. Dans un deuxième étage, plusieurs techniques de codage par transformation sont utilisées pour compresser le résidu de reconstruction du premier étage. Les transformations utilisées sont, la DCT, la DWT et les VAEs mentionnés précédemment. Les paramètres du modèle sont quantifiés et l'allocation du budget de débit entre les deux étages est optimisée en fonction d'un débit cible. Néanmoins, imposer une contrainte de budget entraîne des variations dans la qualité de reconstruction des signaux échantillonnés, ce qui peut ne pas répondre aux exigences strictes de qualité de reconstruction imposées par les utilisateurs finaux.Une troisième partie vise donc à déterminer le budget de bits minimum nécessaire pour respecter une contrainte de distorsion maximale imposée. Le degré de liberté supplémentaire, offert par le choix du budget total, augmente la complexité de l'approche MMC par rapport à sa variante à débit fixe et peut être incompatible avec les contraintes de temps réel. Deux méthodes distinctes sont proposées pour la sélection du modèle et l'allocation des bits entre les deux étages. La première méthode repose sur une recherche exhaustive pour déterminer le nombre de bits à allouer aux deux étages de compression. La seconde méthode utilise une recherche par section dorée. Le coût de calcul de ces deux approches est encore réduit en amont grâce à une estimation préalable du meilleur modèle et de l'allocation optimale du budget de bits entre les deux étages, de manière à satisfaire la contrainte de distorsion. Cette estimation s'appuie sur des modèles débit-distorsion
The integration of renewable energy sources into the electrical grid introduces more complex dynamics, requiring more efficient and low-latency control. This control demands the transmission of large volumes of data from substations to higher-level control centers. To address network bandwidth constraints, it is essential to develop efficient compression techniques tailored to the specific characteristics of electrical signals. Currently, Phasor Measurement Units (PMUs) are the most commonly used devices for acquiring and compressing these signals. However, PMU cannot accurately represent fast transients. In the first part of this thesis, a compression method using neural networks, based on Variational Autoencoders (VAEs), is described. Initially developed for image compression, this method is adapted in this work to the compression of sampled electrical signals. The principle relies on optimizing the transformation step by minimizing a Rate-Distortion (RD) trade-off over a training set of electrical signals. This method enables the optimization of the entire compression pipeline by accounting for quantization and entropy coding, thus providing better average performance compared to classical non-trainable methods, such as the Discrete Cosine Transform (DCT) or the discrete wavelet transform Discrete Wavelet Transform (DWT). The second part describes a proposed multi-model coding scheme for the compression of sampled electrical signals. To reduce latency, the Multiple Model Compression (MMC) approach operates on windows of approximately one electrical period (on the order of glspl{pmu} latency), thus containing a limited number of samples. In the first compression stage, several parametric signal models (sinusoidal, polynomial, and predictive models) are compared to obtain a coarse representation of the electrical signal. In the second stage, several transform coding techniques are used to compress the reconstruction residual from the first stage. The transformations used include the DCT, DWT, and the previously mentioned VAEs. The model parameters are quantized, and the bit budget allocation between the two stages is optimized based on a target rate. However, imposing a rate constraint introduces variations in the reconstruction quality of the sampled signals, which may not meet the strict quality requirements imposed by end users. The third part of this thesis aims to determine the minimum bit budget required to satisfy a maximum distortion constraint. The additional degree of freedom provided by the choice of the total bit budget increases the complexity of the MMC approach compared to its fixed-rate variant and may be incompatible with real-time constraints. Two distinct methods are proposed for model selection and bit allocation between the two stages. The first method relies on an exhaustive search to determine the number of bits to allocate to both compression stages. The second method uses a golden-section search. The computational cost of these two approaches is further reduced by a preliminary estimation of the best model and the optimal bit allocation between the two stages to meet the distortion constraint. This estimation is based on RD models

Cette thèse vise à définir et à valider un modèle de programmation intégrant la description d'architectures logicielles et un ordonnancement dynamique de tâches dans un contexte de haute performance. Par exemple, il s'agit de combiner les avantages de modèles tels que L²C et StarPU. L'objectif final est de proposer un modèle capable de supporter des applications telles que Gysela5D sur les architectures parallèles actuelles et futures (tel que des clusters très variés et supercalculateurs comportant des accélérateurs)
This thesis aims to define and validate a programing model that combines the description of software architecture with dynamic task scheduling in a high performance context. For example by integrating the advantages of the L²C and StarPU models. The final goal is to propose a model that enables the description of applications such as Gysela5D on current and future parallel architectures (such as various clusters and supercomputers including accelerators)

Nous proposons Dido, un langage dédié (DSL) implicitement parallèle qui capture les spécifications de haut niveau des stencils et génère automatiquement du code parallèle de haute performance pour les architectures à mémoire distribuée. Le code généré utilise ORWL en tant que interface de communication et runtime. Nous montrons que Dido réalise un grand progrès en termes de productivité sans sacrifier les performances. Dido prend en charge une large gamme de calculs stencils ainsi que des applications réelles à base de stencils. Nous montrons que le code généré par Dido est bien structuré et se prête à de différentes optimisations possibles. Nous combinons également la technique de génération de code de Dido avec Pluto l'optimiseur polyédrique de boucles pour améliorer la localité des données. Nous présentons des expériences qui prouvent l'efficacité et la scalabilité du code généré qui atteint de meilleures performances que les implémentations ORWL et MPI écrites à la main
In this work, we present Dido, an implicitly parallel domain-specific language (DSL) that captures high-level stencil abstractions and automatically generates high-performance parallel stencil code for distributed-memory architectures. The generated code uses ORWL as a communication and synchronization backend. We show that Dido achieves a huge progress in terms of programmer productivity without sacrificing the performance. Dido supports a wide range of stencil computations and real-world stencil-based applications. We show that the well-structured code generated by Dido lends itself to different possible optimizations and study the performance of two of them. We also combine Dido's code generation technique with the polyhedral loop optimizer Pluto to increase data locality and improve intra-node data reuse. We present experiments that prove the efficiency and scalability of the generated code that outperforms both ORWL and MPI hand-crafted implementations

Les centrales nucléaires sont une source de production d'énergie importante en France. Cependant, suite aux différents accidents et aux risques encourus avec cette technologie, la sûreté nucléaire est une préoccupation mondiale. En France, des normes sont imposées continuellement sur les installations nucléaires existantes et sur les prochaines générations en développement. Parmi les nombreux aspects de la sûreté nucléaire, le dimensionnement des structures mécaniques est un sujet important pour les acteurs industriels. L'activité principale de l'entreprise Framatome concerne le dimensionnement et la justification des centrales nucléaires. Celles-ci doivent être conçues pour résister à des conditions extrêmes d'utilisation telles que des séismes, des crashs d'avion ou encore des ruptures de tuyauterie. La modélisation numérique de ce type de chargement passe par des analyses dynamiques temporelles afin de considérer ces phénomènes multi-échelles en temps. Cependant, réaliser ces analyses demande beaucoup de temps CPU et de mémoire. L'objectif de la thèse est le développement d'un nouvel intégrateur hétérogène (différents schémas d'intégration) asynchrone (différents pas de temps), basé sur la méthode de couplage GC, ayant de meilleures propriétés relatives à la conservation énergétique. En effet, les phénomènes multi-échelles en temps présents dans le bloc réacteur sont des cas d'usages favorables aux méthodes multi-échelles en temps, avec un intégrateur explicite pour les zones de contact, comportant une discrétisation temporelle fine, et un intégrateur implicite pour le reste de la structure, discrétisé par des pas de temps plus gros. Un démonstrateur de co-simulation est développé entre les logiciels Code Aster et Europlexus pour se rapprocher d'un développement industriel et ainsi montrer le gain de performance, pour un modèle tridimensionnel de bloc réacteur, apporté par les approches de co-simulation multi-échelles en temps
Nuclear power plants are an important source of energy production in France. However, following the various accidents and risks associated with this technology, nuclear safety is a global concern. In France, standards are continually being imposed on existing nuclear facilities and on the next generations under development. Among the many aspects of nuclear safety, the dimensioning of mechanical structures is an important subject for industrial players. Framatome's core business is the design and justification of nuclear power plants. These must be designed to withstand extreme operating conditions, such as earthquakes, plane crashes or pipe ruptures. Numerical modeling of this type of loading requires dynamic temporal analyses to consider these multi-scale phenomena. However, such analyses are CPU and memory intensive. The aim of this thesis is to develop a new heterogeneous (different integration schemes) and asynchronous (different time steps) integrator, based on the GC coupling method, with improved energy conservation properties. The multi-scale phenomena present in the reactor block are simulated using an explicit integrator with small time steps for the contact zones and an implicit integrator with large time steps for the rest of the structure. A co-simulation demonstrator is developed between the Code Aster and Europlexus software packages in order to get closer to an industrial development and thus demonstrate the performance gain, for a three-dimensional reactor block model, provided by the multi-time-scale co-simulation approaches