Nouveau récepteur radio numérique pour les observations astrophysiques spatiales dans la bande de fréquence 1 kHz à 50 MHz

Plusieurs phénomènes astronomiques émettent des ondes radios basses fréquences tels que les éruptions solaires, les magnétosphères, les pulsars . . . Certains de ces ondes sont mal captées par les observatoires terrestres à cause, principalement, de la coupure ionosphérique. Il devient indispensable...

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Bibliographic Details
Main Author: Gargouri, Yosra
Other Authors: Paris, ENST
Language:fr
Published: 2017
Subjects:
Online Access:http://www.theses.fr/2017ENST0057/document
Description
Summary:Plusieurs phénomènes astronomiques émettent des ondes radios basses fréquences tels que les éruptions solaires, les magnétosphères, les pulsars . . . Certains de ces ondes sont mal captées par les observatoires terrestres à cause, principalement, de la coupure ionosphérique. Il devient indispensable d’envoyer des récepteurs radio dans l’espace pour les acquérir. Cependant, ces récepteurs sont consommation d’énergie et le taux de transmission. Un paradigme récent pour l’acquisition et la reconstruction des signaux, appelé l’échantillonnage comprimé (Compressive sampling, Compressed Sensing, CS) pourra être une réponse adéquate à ces problématiques en limitant, dès l’acquisition, la quantité de données numérisés : En effet, le CS a permis l’émergence d’un nouveau type de Convertisseur Analogique-Numérique (ADC) appelé Convertisseur Analogique-Information (AIC) qui permet d’échantillonner à une fréquence potentiellement inférieure à celle prescrite par Nyquist-Shannon, en exploitant le caractère parcimonieux des signaux. Nous proposons dans le cadre de cette thèse d’étudier l’application de l’échantillonnage comprimé pour l’acquisition des signaux astrophysiques spatiaux dans la bande de fréquence [1kHz à 50 MHz]. Nous nous focalisons sur des signaux émis par les deux sources radio les plus brillantes dans le ciel telles que vues de la Terre, à savoir le Soleil et Jupiter. En se basant sur les propriétés caractéristiques de nos signaux d’intérêt, nous avons construit progressivement et méthodologiquement notre schéma d’acquisition : En commençant par l’étude de compressibilité des signaux, puis l’identification de l’architecture du Convertisseur Analogique-Information (AIC) appropriée et enfin le choix de l’algorithme de reconstruction du signal. Nous avons également proposé une nouvelle implémentation flexible et programmable de l’AIC retenu, qui permet l’acquisition de différents types de signal ayant le même domaine de compressibilité avec différents facteurs de compression. En utilisant une technologie CMOS 65 nm, nous avons évalué le gain en quantité de données acquise et en consommation de puissance de cette architecture par rapport au convertisseur analogique-numérique traditionnel. === Several astronomical phenomena emit low-frequency radio waves such as solar flares, magnetospheres, pulsars ... Some of these emissions are poorly captured by ground-based observatories mainly because of the Earth’s ionospheric cutoff frequency. It becomes necessary to send radio receivers in space to acquire them. However, these receivers are faced with strong restrictions on storage capacity, energy consumption and transmission rate.To overcome these challenges, sampling architectures should be reviewed and improved. A recent paradigm for signal acquisition and reconstruction, known as compressive sampling hat require a limited number of measurements and leads to the development of a new type of converter : the Analog to Information Converter (AIC). Unlike standard Analog to Digital converters (ADC), AIC can sample at a lower rate than that prescribed by Nyquist Shannon, exploiting the sparsity of signals.The main goal of this thesis is to study the application of compressed sampling for the acquisition of spatial astrophysical signals in the frequency band [1 kHz to 50 MHz]. We focus on signals emitted by the two brightest radio sources in the sky as seen from the Earth, namely the Sun and Jupiter. Based on the characteristic properties of our signals of interest, we progressively and methodologically constructed our acquisition scheme : From the study of signals compressibility, to the choice of the AIC architecture and the signal reconstruction algorithm. We also proposed a new, flexible and programmable implementation of the selected AIC which allows the acquisition of different types of signal having the same compressibility domain and with different compression factors. Using a 65-nm CMOS technology, we evaluated the gain in terms of the amount of data acquired and power consumed of this architecture compared to the traditional analog-to-digital converter.