Thématique : Traitement du signal dédié à la VLD
Le traitement du signal Doppler comprend trois étapes distinctes. La première consiste à détecter le passage d'une particule dans le volume de mesure pour des temps aléatoire. Dans un deuxième temps le signal Doppler est démodulé (en fréquence) pour obtenir la fréquence instantanée. Enfin l'amplitude de la vitesse d'écoulement et les caractéristiques (amplitude et phase) de la vitesse acoustiques sont estimés.
Le premier point fait partie du travail de thèse de A. Degroot qui développe une méthode de détection de burst acoustique et d'estimation du temps de vol d'une particule à l'aide d'une transformée en ondelette [Degroot06a-Degroot06b].
Le dernier point a fait l'objet d'un travail en collaboration avec L. Simon (LAUM) qui a permis de développer une méthode d'estimation de la vitesse d'écoulement et des caractéristiques de la vitesse acoustique de façon conjointe [Simon07-Degroot05]. Cette méthode s'appuie sur un algorithme des moindres carrés et la comparaison des résultats d'une simulation de Monté Carlo utilisant cette nouvelle technique avec les Bornes de Cramer-Rao du problème équivalent montre une très bonne adéquation pour l'estimation de la vitesse d'écoulement anisi que pour l'amplitude de la vitesse acoustique. Nous avons étudié les limites de cette méthode, notament en fonction de l'amplitude de la vitesse d'écoulement, et nous avons montré que cette technique permet de repousser le seuil au delà duquel l'estimation de la vitesse acoustique n'est plus possible (due au trop fort écoulement).
Le premier point fait partie du travail de thèse de A. Degroot qui développe une méthode de détection de burst acoustique et d'estimation du temps de vol d'une particule à l'aide d'une transformée en ondelette [Degroot06a-Degroot06b].
Le dernier point a fait l'objet d'un travail en collaboration avec L. Simon (LAUM) qui a permis de développer une méthode d'estimation de la vitesse d'écoulement et des caractéristiques de la vitesse acoustique de façon conjointe [Simon07-Degroot05]. Cette méthode s'appuie sur un algorithme des moindres carrés et la comparaison des résultats d'une simulation de Monté Carlo utilisant cette nouvelle technique avec les Bornes de Cramer-Rao du problème équivalent montre une très bonne adéquation pour l'estimation de la vitesse d'écoulement anisi que pour l'amplitude de la vitesse acoustique. Nous avons étudié les limites de cette méthode, notament en fonction de l'amplitude de la vitesse d'écoulement, et nous avons montré que cette technique permet de repousser le seuil au delà duquel l'estimation de la vitesse acoustique n'est plus possible (due au trop fort écoulement).
Publications dans cette thématique
| [Degroot06a] | A. Degroot, S. Montresor, B.Gazengel, O. Richoux, L. Simon. Burst detection and particle time of flight estimation with wavelets for acoustic velocity estimation. 13th Int. Symp. on Applications of laser techniques to Fluid mechanics, Lisbon (Portugal), 26-29 june 2006. |
| [Degroot06b] | A. Degroot, S. Montresor, B.Gazengel, O. Richoux, L. Simon. Doppler signal detection and particle time of flight estimation using wavelet transform for acoustic velocity measurement. ICASSP'006 - IEEE International Conference on Acoustics Speech and Signal Processing, 14-19 mai 2006, Toulouse (France). |
| [Simon07] | L. Simon, O. Richoux , A. Degroot and L. Lionet. Laser Doppler Velocimetry for Joint Measurements of Acoustic and Mean Flow Velocities: LMS-based Algorithm and CRB Calculation. IEEE Transactions in Instrumentation and Measurement. Accepté (Octobre 2007). |
| [Degroot05] | A. Degroot, O. Richoux, L. Simon. Joint measurement of particle acoustic velocity and flow velocity by means of Laser Doppler Velocimetry (LDV). Congrès PSIP'2005 : Physics and Signal in Image Processing, 31 janvier-2 février 2005, Toulouse. |