Optimisation des coefficients d’ondelettes basée sur les algorithmes génétiques: Application aux signaux GNSS
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Date
2021
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Abstract
Les ondelettes sont des outils efficaces pour extraire des caractéristiques discriminantes des
signaux GNSS. Cependant, la sélection d’une ondelette mère appropriée pour le signal
analysé est un critère important. Cela offre la possibilité d’effectuer une procédure
d’optimisation pour obtenir la meilleure ondelette adapté à notre problème. Le but de notre
travail est de proposer une nouvelle approche pour identifier et supprimer les interférences
dans les récepteurs GNSS à l’aide d’une transformée en ondelettes discrète (DWT), basée sur
une méthode évolutionnaire (algorithme génétique AG) et un seuillage automatique de
machine à vecteurs de support (SVM).
La représentation polyphasée de la transformée en ondelettes discrète (DWT) est exploitée
dans cette étude. Une telle représentation permet de générer des bancs de filtres d’ondelettes à
partir d’un ensemble de paramètres angulaires, afin de minimiser la fonction fitness basée sur
l’optimisation de l’algorithme génétique et le classifier SVM.
Les résultats que nous avons obtenus, après la simulation sont assez satisfaisants du point de
vue amélioration des performances de l’identification et de suppression des interférences par
rapport aux bancs de filtres d’ondelettes classiques.