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Développement d'algorithmes de génération de trajectoire pour l'amélioration de la sécurité du transport aérien
No full textThis thesis addresses route and trajectory generation algorithms to improve air transport safety. Despite being one of the safest means of transport, incidents and accidents occur every year. This thesis deals with three major problems which, when poorly managed, can cause accidents: emergency landings, avoiding meteorological obstacles and resolving conflicts between aircraft. During this thesis, we asked ourselves how to solve these problems. The first idea was to deal with them at the tactical level. First, this thesis deals with the development of a decision support tool for pilots in emergency situations. This work was conducted in the context of the project SafeNcy. Its aim is to develop a system comprising a landing site selector and a trajectory generation module. During this project, we mainly worked on the second module. The main challenge of this problem is to develop an algorithm that generates landing trajectories in a few seconds, to quickly propose solutions to pilots and thus maximize the chances of a safe landing. The other major challenge is linked to the big number of emergency situations, each with its own specific features. To address these issues, we compared three methods: the Fast Marching Tree algorithm, the Fast Marching method and the Rapidly-exploring Random Tree algorithm. After several tests, the Rapidly-exploring Random Tree algorithm was chosen to be part of the SafeNcy system. The results of the project are highly satisfactory, since for all the scenarios defined, the system generates several trajectories in a matter of seconds. After studying the most critical situations, we studied the avoidance of meteorological obstacles in real time. The aim of this research was to develop a collaborative system, enabling each aircraft to bypass the storm while avoiding conflicts. First, a method based on the Fast Marching Tree algorithm and first-come, first-served principle was developed. It was then modified to take into account the fairness constraint between aircraft. Simulations show that the method is fair and generates conflict-free avoidance paths in a few seconds. After dealing with problems from a tactical point of view, we turned our attention to strategic resolutions. First, we studied the design of safe procedures in TMAs. The approach is based on the Simulated Annealing. The TMA is discretized by a set of circles defining the position of connection points between routes. The horizontal profile of each route is defined by a set of predefined options. The vertical profile is defined by minimum and maximum slopes, to which level flights can be added. In addition to route distance, noise impact was taken into account. The proposed method was compared with previous works on procedures at Paris Charles-De-Gaulle airport. A noise impact study was then carried out. Finally, the algorithm was tested on the Paris TMA. The conclusion of this work is satisfactory, as the proposed method outperforms those in the literature and works on complex scenarios. To conclude this thesis, an approach is proposed to develop a system to prevent unforeseen events by generating alternative trajectories in advance. The main challenges of this study are: the alternative trajectories generated must not be too far from the initial flight plan; the trajectories must be sufficiently different from each other; and at least one trajectory must avoid an unforeseen event. To meet these challenges, the method is based on the Rapidly-exploring Random Graph algorithm, a clusterization and a similarity metric. The proposed algorithm was tested on the avoidance of contrails, which were considered as hard obstacles. Initial results appear satisfactory, with the algorithm able to avoid obstacles of various sizes. This work remains preliminary, as many improvements still need to be added. This thesis opens the way to the development of decision support tools to assist air transport operators in more or less critical situations.Cette thèse porte sur les algorithmes de génération de routes et de trajectoires permettant d'améliorer la sécurité du transport aérien. Cette thèse traite trois problèmes majeurs pouvant causer des accidents : les atterrissages d'urgence, l'évitement d'obstacles météorologiques et la résolution de conflits entre des avions. Durant cette thèse, nous nous sommes posé la question sur la manière de résoudre ces problèmes. La première idée a été de les traiter au niveau tactique. Tout d'abord, cette thèse porte sur le développement d'un outil d'aide à la décision pour les pilotes en cas de situation d'urgence. Ce travail a été mené dans le cadre du projet SafeNcy visant à créer un système composé d'un sélecteur de lieux d'atterrissage et d'un module générant la trajectoire. L'enjeu principal de ce problème est de développer un algorithme générant des trajectoires d'atterrissage en quelques secondes. L'autre enjeu majeur est qu'il existe énormément de situations d'urgence qui ont chacune leurs spécificités. Afin de répondre à ces enjeux, nous avons comparé trois méthodes: le Fast Marching Tree, le Fast Marching et le Rapidly-exploring Random Tree. Après plusieurs tests, le Rapidly-exploring Random Tree a été choisi pour le projet SafeNcy. Les résultats sont très satisfaisants, car pour l'intégralité des scénarios définis, le système génère plusieurs trajectoires en quelques secondes. Après s'être intéressés aux situations les plus critiques, nous avons étudié l'évitement d'obstacles météorologiques en temps réel. L'étude portait sur le développement d'un système collaboratif permettant à chaque avion de contourner l'orage tout en évitant des conflits. Une méthode basée sur le Fast Marching Tree et le principe du premier arrivé premier servi a été développée. Elle a été ensuite modifiée afin de prendre en compte l'équité entre les avions. Les simulations montrent que la méthode est équitable et génère des trajectoires d'évitement sans conflit en quelques secondes. Après l'étude des problèmes du point de vue tactique, nous nous sommes intéressés à des résolutions stratégiques. Tout d'abord, nous avons étudié le design de procédures sécurisés dans les TMA. L'approche est basée sur le recuit simulé. La TMA est discrétisée par un ensemble de cercles définissant la position des points de connexion entre les routes. Le profil horizontal de chaque route est choisi parmi un ensemble d'options prédéfinies. Le profil vertical est défini à partir des pentes minimales et maximales, auxquelles peut s'ajouter des paliers. En plus de la distance des routes, l'impact sonore a été considéré. La méthode a été comparée à la littérature sur l'aéroport Paris Charles-De-Gaulle. Ensuite, une étude de l'impact sonore des procédures a été effectuée. Enfin, l'algorithme a été testé sur la TMA de Paris. La conclusion de ces travaux est satisfaisante car la méthode est meilleure que celles de la littérature et fonctionne sur des scénarios complexes. Pour conclure cette thèse, une ouverture est proposée sur le développement d'un système pour prévenir les événements imprévus en générant en avance des trajectoires alternatives. Les enjeux de cette étude sont : les trajectoires alternatives ne doivent pas être trop éloignées du plan de vol initial; les trajectoires doivent être suffisamment différentes entre elles et au moins une trajectoire doit éviter un événement imprévu. Pour y répondre, la méthode est basée sur le Rapidly-exploring Random Graph, une clusterisation et une métrique de similarité. L'algorithme a été testé sur l'évitement de trainées de condensation considérées comme des obstacles durs. Les résultats semblent satisfaisants, car l'algorithme permet d'éviter des obstacles de différentes tailles. Ce travail reste préliminaire, car de nombreuses améliorations restent à ajouter. Cette thèse ouvre la voie au développement d'outils d'aide à la décision permettant d'assister les acteurs du transport aérien dans des situations plus ou moins critiques
Time-Delay and Doppler Estimation with a Carrier Modulated by a Band-Limited Signal
No full textInternational audienc
Evaluation des marges de brouillage GNSS et C2Link drones
No full textJamming is the main tool which is currently considered by military authorities for defense against rogue drone purpose. During anti-drone jamming or during state GNSS jamming exercises, some non-targeted drones or aircraft may be hit by the jamming signal and loose the GNSS and C2Link services. However, the determination of the distance at which a GNSS and C2Link receiver performance objectives may not be met is currently widely over-estimated. An over-estimation may cause efficiency and economic problems as aircrafts may be requested to avoid the zone which is assumed to be impacted by the jamming signal, and such a request may increase the flight path. As a consequence, a request from the French ANSP (Air Navigation Service Provider) is to improve the precision of the calculation of the impacted area during C2Link and GNSS jamming operations. To provide an answer to this problematic requires the characterization of the capacity of GNSS and C2Link receivers to meet minimum performance objectives. Also, a precise characterization of the interference environment encountered by GNSS and C2Link victim receivers must be conducted. In this thesis, a new methodology to derive protection area for civil aviation GNSS during jamming operations is proposed. First, the capacity of the GNSS receiver to meet requirements is analyzed based on DO-235C and fully detailed for Galileo E1 receiver. Second, the impact of nominal RFI environment on GNSS receiver is characterized as an equivalent noise. RFI sources composing the nominal RFI environment are listed in DO-235C. Some of them, which have been reviewed during this PhD as part of the elaboration of DO-235C, are detailed in this thesis. Third, the impact of the jammer signal on the capacity of civil aviation GNSS receivers to respect requirements is computed. This methodology is illustrated with an example.The resiliency of C2Link receivers facing RFI is also investigated. This analysis first designs synchronization and demodulation modules. The impact of RFI on the C2Link receiver capacity to meet requirements is predicted in a second time, analyzing the BER degradation induced by the RFI.In last decade, the number of GNSS jamming events reported by civil aviation and caused by illegal civil jammers called portable privacy devices (PPD) has increased. These jammers often use a remarkable chirp waveform. This characteristic waveform is also the signature of modern jamming guns which are used for military jamming exercises. The impact of these chirp signals on GNSS receiver performance degradation, although widely observed in the literature, remains difficult to be predicted because of the influence of many parameters. One objective of this PhD is therefore to propose a characterization model of the impact of chirp jamming signal on several GNSS performance indicators: carrier to noise power spectral density ratio (C/N_0), code and phase measurements. This prediction model is further discussed based on simulation observations.Le brouillage est actuellement la technique envisagée par les forces de défense pour la défense anti-drone. Lors d’un brouillage anti-drone ou pendant un exercice de brouillage GNSS, des drones ou avion qui ne sont pas visés par le signal de brouillage peuvent être impactés et perdre les services GNSS et C2Link. Cependant, la distance à laquelle les objectifs de performances des récepteurs GNSS et C2Link sont susceptibles de ne pas être respectés à cause du signal de brouillage est actuellement surestimée. Cette surestimation cause des problèmes d’efficacité et économiques car les aéronefs peuvent être amenés à éviter la zone potentiellement impactée, allongeant ainsi la distance et le temps de vol.Par conséquent, une demande du prestataire de service de la navigation aérienne est d’améliorer la précision du calcul de la zone potentiellement impactée lors d’opérations de brouillage GNSS et C2Link. La réponse à cette problématique nécessite la caractérisation de la capacité des récepteurs GNSS et C2Link à respecter les objectifs de performance. Une caractérisation fine de l’environnement d’interférence rencontré par les récepteurs doit également être menée.Dans cette thèse, une nouvelle méthodologie du calcul de la zone potentiellement impactée pour les récepteurs GNSS aviation civile lors d’une opération de brouillage GNSS est proposée. Tout d’abord, la capacité du récepteur GNSS aviation civile à respecter les spécifications est analysée à partir du standard DO-235C, et complètement détaillé pour les récepteurs Galileo E1. Ensuite, l’impact de l’environnement nominal d’interférence sur les récepteurs GNSS est caractérisé en termes de bruit équivalent. Les sources d’interférences composant l’environnement nominal d’interférence dans la bande L1/E1 est défini dans le DO-235C. Pour certaines d’entre elles, le calcul du bruit équivalent a été ré-évalué pendant cette thèse dans le cadre de l’élaboration du DO-235C, sont détaillées ici. Enfin, l’impact d’un signal brouilleur sur la capacité d’un récepteur aviation civile à respecter les spécifications est calculé. Cette méthode est illustrée sur un scenario de brouillage fictif.La résistance des récepteurs C2Link face aux interférences est également étudiée. Cette analyse est menée en développant dans un premier temps les étages de synchronisation et démodulation d’un récepteur C2Link à partir des spécifications du DO-362. L’impact des interférences sur la capacité des récepteurs C2Link à respecter les spécifications est prédite dans un deuxième temps, en analysant la dégradation du taux d’erreur de démodulation causée par l’interférence.Dans la dernière décennie, le nombre de notifications de brouillage GNSS signalées par l’aviation civile est causés bar des brouilleurs civils illégaux (PPD) a fortement augmenté. Ces brouilleurs utilisent une forme d’onde caractéristique appelée chirp. Cette forme d’onde particulière se retrouve également dans les dispositifs de brouillage militaires utilisés lors d’exercices de brouillage. L’impact de ces signaux chirp sur la dégradation des performances des récepteurs GNSS, bien que largement observée dans la littérature, resté compliqué à prédire à cause de l’influence d’une multitude de paramètres. Un objectif de cette thèse est alors de prédire des signaux brouilleurs de type chirp sur plusieurs indicateurs GNSS : rapport puissance utile sur densité spectrale de puissance du bruit (C/N_0), mesures de code et de phase. Ce modèle de prédiction de la dégradation de ces indicateurs est discuté à partir d’observations et de simulations
Understanding the Indirect Effects of Interactive Systems Within Systems of Systems
No full textInternational audienceUntil recently, research into the sustainable design of interactive systems has primarily focused on the direct material impact of a system, through improving its energy efficiency and optimizing its lifecycle. Yet the way a system is designed and marketed often has wider repercussions, such as rebound effects, and systemic change in practices. These effects are harder to assess (and to an-ticipate) than the direct physical impact of the construction and use of the system itself. Current tools are unable to account for the complexity of these effects: the underlying causal mechanisms, their multi-level nature, their different temporalities, and the variety of their consequences (environmental and societal). This is why we are seeking to develop a specific methodology and tool, inspired by systemic design and system dynamics. These are intended for decision-makers and designers of interactive systems within systems of systems (for example, in the fields of agricultural robotics or public transportation). In this paper, we present this modeling approach and our prototype tool through the example of a second-hand clothing sales platform.<br/
A New Protocol to Study Mind-Wandering for Air Traffic Controllers
No full textInternational audienceAbstract: Although mind-wandering decreases processing of external information, it remains understudied in air traffic controllers (ATCOs), who must constantly attend to external information. Using autobiographical memory retrieval, we propose an innovative protocol to mimic the moment when ATCOs start mind-wandering. A total of 16 participants performed an ATCO simulation task while we triggered attentional switches toward their inner world using memory probes and recorded eye movements with eye-tracking glasses and a camcorder. We successfully induced one to five spontaneous memories for half of the participants and showed the impact on response times ( Mdn = +0.74 s) to clear flight level. Preliminary results suggest that autobiographical memory could be used to identify a temporal ocular marker – particularly gaze aversion, also positively related to self-reported mind-wandering – to detect the attentional switch
A Geostatistical framework to Interpolate Sustainable Aviation Data
No full textIn the sustainable aviation literature, it is common to rely on multiple data sets, including traffic, noise, and meteorological data. Spatial interpolation of these data is a frequent practice. This article presents a comprehensive comparison of interpolation techniques for aviation data, focusing on stochastic methods. Two primary case studies are investigated: the interpolation of noise in the vicinity of airports (two-dimensional interpolation) and the interpolation of weather values across multiple pressure layers (threedimensional interpolation). In the first case, standard geostatistical methods are particularly well-suited. The interpolation of meteorological values is more complex. The underlying physics gives rise to a trend and complex anisotropies that are challenging to estimate with the basic geostatistical framework. In the absence of outliers and if meteorological data are sampled on a sufficiently dense regular grid, trilinear interpolation performs comparably to advanced statistical methods. Otherwise, statistical methods appear to be more flexible
Benefits of CNN-Based Multipath Detection for Robust GNSS Positioning
No full textInternational audienceDetecting GNSS multipath has always been extensively researched as it is one of the hardest error sources to predict and model.However, detecting multipath by itself does not lead to an improved positioning solution. To do so, the multipath affectedobservable(s) must either be excluded or their effect mitigated in the positioning solution. The approach taken in this paperwas to mitigate their effect but to keep the degraded observable in the positioning solution using a robust estimation algorithm.Indeed, in challenging GNSS environments, multipath is unavoidable. Hence, excluding multipath-riddled measurements couldlead to availability issues of the GNSS position. This paper proposes a fusion of a robust estimator and a classical weightedleast squares estimation (WLSE) algorithm. This fusion is used to mitigate the effect of multipath by using the optimal WLSEalgorithm when no multipath is detected and by using robust estimators when multipath is detected. The multipath is detectedusing a trained convolutional neural network (CNN) to detect which code pseudorange is affected by multipath. For the presenteddata, the proposed algorithm was shown to improve the horizontal positioning accuracy by 20% and 11% for 20-th and 60-thcentile of the horizontal error with respect to using robust MM estimators or WLSE solutions exclusively
Erratum for Global Sensitivity Analysis: a novel generation of mighty estimators based on rank statistics
No full textCorrection to the proof of Lemma B.2 in Global Sensitivity Analysis: a novel generation of mighty estimators based on rank estimators. F. Gamboa, P. Gremaud, T. Klein, and A. Lagnoux. Bernoulli. (2021) Vol. 28, n°4, pp. 2345-2374
Airborne DFMC SBAS Receiver L5/E5a RFI Test Conditions
No full textInternational audienceGlobal Navigation Satellite System (GNSS) signal processing for civil aviation is prone to disruptions from various Radio Frequency Interferences (RFI) such as noise, multipath, and other interferences. The essence of this paper is to explore the impacts of these RFIs, specifically on the L5/E5a band, which is crucial for future airborne GNSS receivers in civil aviation. Several established standardization organizations, like ICAO, RTCA, and EUROCAE, have been considering RFI with RTCA/DO-292. undergoing updates to account for the evolving RFI landscape influenced by various systems like DME/TACAN, JTIDS/MIDS, LDACS, and SSR equipment. The current review aims to consolidate the overall link budget margin, which is anticipated to be minimal. This is achieved by revisiting elements such as the analytical model denoting AGC/ADC effects and temporal blanker, the impacts of DME/TACAN and JTIDS/MIDS environments on GNSS L5/E5a receiver, and considerations for SSR and LDACS. A significant portion of the paper delves into the effective noise N_0_eff impact on a GNSS receiver, highlighting the importance of setting the right threshold for the blanking method to counteract pulse interference, a common challenge in civil aviation. This interference, both pulsed (DME/TACAN and JTIDS/MIDS) and continuous GNSS interference, affects the signal quality. In summary, this paper presents an in-depth analysis of RFIs on GNSS receivers, providing insights into critical civil aviation scenarios. It introduces a model for L5/E5a receiver, revisits the N_0_eff and R_1 model, delineates specific civil aviation situations for link budget calculations, updates the potential impact of various interference sources, presents C/N0 link budgets, and concludes with insights on the implications of these new situations
Détection et la correction d'erreurs de positionnement sur un récepteur GNSS de positionnement haute précision par hybridation avec d'autres capteurs et apprentissage automatique
No full textGlobal Navigation Satellite Systems have known a boom in recent years in a wide range of applications. These applications often include use in urban environments where most of the consumers are. However, urban canyons are the most challenging conditions for a GNSS receiver to operate in without large position errors. Thanks to the increased availability of GNSS signals via new constellations, such as Galileo and Beidou and frequencies, this has led to a better positioning accuracy in challenging conditions. But, the sheer nature of urban environments still leads to positioning errors despite the increased number of signals.The presence of urban create an environment where the incoming GNSS signal can be reflected, diffracted, or even blocked before reaching the antenna. This phenomenon is called multipath. The blockage of direct signals means that only reflected or diffracted signals can reach the antenna called non-line of sight signals. On the other hand, when the original signal reaches the antenna on top of reflections and/or diffractions, this is referred to as multipath reflections which will be studied in this thesis. Multipath impacts the three GNSS observables that can be generated to estimate the receiver's position: code pseudorange, carrier phase and Doppler measurement.In GNSS positioning, carrier phase measurements are widely used as they are much more precise than the code pseudoranges. However, these observables are ambiguous as the total number of cycles is not exactly known. To reap the accuracy benefit of these measurements, the ambiguity has to be fixed or estimated. This mandatory process is often complicated and complexifies the positioning algorithms by including additional processing steps.To alleviate some of the computational burden brought by using raw carrier phase measurements, this work presents an extended Kalman filter that uses time differenced carrier phase measurements tightly coupled with an inertial navigation system. TDCPs are the difference of two consecutive carrier phase measurements. The proposed filter is 57% faster than a filter that estimates the ambiguities due to its much smaller state vector size. Furthermore, as there is no convergence period on the ambiguities, the TDCP filter performs 5% and 16.7% better for the 68% and 95% horizontal errors than the ambiguity estimation filter in urban conditions.It was observed on the TDCP filter that its performance is still heavily reliant on the accuracy of code pseudoranges. Therefore, another goal of this thesis was to detect when multipath reflections affected the code pseudoranges. As convolutional neural networks can be very efficient in finding features that are hard to model, they were used in this work as a binary classifier to detect multipath. The CNN inputs are obtained thanks to correlator output values as a function of their delay (with respect to the prompt correlator) and as a function of time yielding a 2D image. The presented model has a F score of 94.7% on Galileo E1-B and 91.6% on GPS L1 C/A. To reduce the computational load, the number of correlator outputs and correlator sampling frequency was then decreased by a factor of 4, and the CNN still had a F score of 91.8% on Galileo E1-B and 90.5% on GPS L1 C/A.To take advantage of the detected multipath rays from the CNN, this work proposes an algorithm that fuses a weighted least square estimator with a robust MM estimator. WLSE estimators can be severely impacted by outliers but perform optimally in ideal conditions. On the other hand, robust MM estimators can mitigate the impact of outlier but suffer from a loss of efficiency when no outliers are present. Hence, a hybrid positioning solution is investigated: when multipath is detected by the CNN, the robust MM estimator is used and when no multipath is detected the WLSE algorithm is used. For the presented data, it was shown to improve the horizontal positioning accuracy by 20% and 11% for 20% and 60% of the time.Les systèmes mondiaux de navigation par satellite ont connu un essor ces dernières années dans un large éventail d'applications. Ces applications incluent souvent une utilisation dans des environnements urbains où se trouvent la plupart des consommateurs. Cependant, les canyons urbains sont les conditions les plus difficiles dans lesquelles un récepteur GNSS peut fonctionner sans erreurs de position importantes. Grâce à la disponibilité accrue des signaux GNSS via de nouvelles constellations et des fréquences, cela a conduit à une meilleure précision de positionnement dans des conditions difficiles. Mais la nature même des environnements urbains conduit toujours à des erreurs de positionnement malgré le nombre accru de signaux. La présence urbaine crée un environnement où le signal GNSS entrant peut être réfléchi, diffracté ou même bloqué avant d'atteindre l'antenne. Ce phénomène est appelé multitrajet. Les multitrajets impactent les trois observables GNSS : la pseudo-distance du code, la phase de la porteuse et la mesure Doppler. Dans le positionnement GNSS, les mesures de phase de porteuse sont largement utilisées car elles sont beaucoup plus précises que les pseudodistances de code. Cependant, ces observables sont ambiguës car le nombre total de cycles n'est pas exactement connu. Pour tirer parti de la précision de ces mesures, l'ambiguïté doit être corrigée ou estimée. Ce processus obligatoire est souvent compliqué et complexifie les algorithmes de positionnement en incluant des étapes de traitement supplémentaires. Pour alléger une partie de la charge de calcul apportée par l'utilisation de mesures de phase de porteuse, ce travail présente un filtre de Kalman étendu qui utilise des mesures de phase de porteuse à différence de temps étroitement couplées à un système de navigation inertielle. Les TDCP sont la différence de deux mesures de phase de porteuse consécutives. Le filtre proposé est 57% plus rapide qu'un filtre qui estime les ambiguïtés. De plus, comme il n'y a pas de période de convergence sur les ambiguïtés, le filtre TDCP est 5 % et 16,7 % plus performant pour les erreurs horizontales de 68 % et 95 % que le filtre d'estimation d'ambiguïté en conditions urbaines. Il a été observé sur le filtre TDCP que ses performances dépendent encore fortement de la précision des mesures de code. Par conséquent, un autre objectif de cette thèse était de détecter quand le multitrajets affectait les mesures code. Les réseaux de neurones convolutifs ont été utilisés dans ce travail comme classificateur binaire pour détecter les multitrajets. Les entrées CNN sont obtenues grâce à des valeurs de sortie du corrélateur en fonction de leur retard (par rapport au corrélateur prompt) et en fonction du temps donnant une image 2D. Le modèle présenté a un Fscore de 94,7% sur Galileo E1-B et de 91,6% sur GPS L1 C/A. Pour réduire la charge de calcul, le nombre de sorties du corrélateur et la fréquence d'échantillonnage du corrélateur ont ensuite été diminués d'un facteur 4, et le CNN avait toujours un Fscore de 91,8 % sur Galileo E1-B et de 90,5 % sur GPS L1 C/A. Pour tirer parti des rayons multitrajets détectés par le CNN, ce travail propose un algorithme qui fusionne un estimateur des moindres carrés pondéré avec un estimateur MM robuste. Les estimateurs WLSE peuvent être gravement affectés par les valeurs aberrantes, mais fonctionnent de manière optimale dans des conditions idéales. D'autre part, les estimateurs MM robustes peuvent atténuer l'impact des valeurs aberrantes mais souffrent d'une perte d'efficacité lorsqu'aucune valeur aberrante n'est présente. Par conséquent, une solution de positionnement hybride est étudiée : lorsque les multitrajets sont détectés par le CNN, l'estimateur MM robuste est utilisé et lorsqu'aucun multitrajet n'est détecté, l'algorithme WLSE est utilisé. Pour les données présentées, il a été démontré qu'il améliore la précision du positionnement horizontal de 20 % et 11 % pendant 20 % et 60 % du temps