Juliette MARAIS
Directrice de recherche, HDR - Localisation
Villeneuve d'Ascq Cedex
20$rue Élisée Reclus BP 70317 F-59666 Villeneuve d'Ascq Cedex
Bureau: Office: A111
Juliette MARAIS
Directrice de recherche, HDR - Localisation
Researcher
Juliette Marais est ingénieur diplômée de l'ISEN Lille (1998) et titulaire d'une thèse de doctorat de l'Université de Lille depuis 2002. Elle a reçu l'habilitation à diriger des recherches de l'université de Lille en novembre 2017.
Depuis 2002, elle est chargée de recherche, à l'INRETS puis IFSTTAR; aujourd'hui Directrice de recherche à l'Université Gustave Eiffel . Ses recherches portent sur les performances des systèmes de localisation par satellites (GNSS), leur analyse et leur amélioration dans les environnements de réception transports, et en particulier dans le ferroviaire. Elle est actuellement impliquée dans deux axes de recherches : le contrôle de l'intégrité de la localisation pour les applications de transport terrestre et la caractérisation des conditions de propagation des signaux GNSS dans les environnements ferroviaires.
Principaux projets en cours
Actuellement partenaire des projets européens X2Rail5 du programme Shift2Rail et H2020 RAILGAP démarré en 2021 autour de l'usage des GNSS dans le rail.
Elle pilote le projet ANR LOCSP qui vise le développement de Solutions de LOCalisation Sûre et Précise pour les véhicules autonomes circulant en milieu contraint – route / rail (2020-2024).
Autres projets récents : ERSAT GGC, Gate4Rail
Autres fonctions scientifiques :
- Enseignement "GNSS et Transport terrestre" (ISEN, ESIEE, Mastère ferroviaire, Inghenia)
- Experte H2020
- Membre du groupe de travail interministériel - Développement des services du GNSS européen
- Actions d'expertise pour la GSA
Juliette Marais received the engineering degree from ISEN and a Ph.D. degree in electronics from University of Lille, France, in 1998 and 2002 respectively. She received the "Habilitation à diriger des recherches" in 2017, that is a french accreditation to supervise research). Since 2002, she has been a Researcher with INRETS, IFSTTAR and now University Gustave Eiffel.
She is currently involved in GNSS performance analyses and enhancement in land transport environments and in particular in rail applications. Since 2000, she has been participating with the European Railway-Related Projects, such as the recent STARS and ERSAT GGC.
She is involved on two main research projects: development of fail-safe positioning solutions for land transport applications and GNSS propagation characterization in railway environments (NLOS, Multipath, Interferences). Her research interests principally include propagation phenomena, positioning and pseudorange error modeling, filtering technics, and simulation.
On-going projects
- Participation to X2R2 and projects of the Shift2Rail program dealing with GNSS introduction in rail and simulation testbed development and H2020 RAILGAP started in 2021.
- Lead of the french ANR LOCSP project focusing on the development of fail safe localisation solutions for road and rail applications (2020-2024)
Other recent projects: Gate4Rail, ERSAT-GGC
Other activities
- Teaching "GNSS for rail applications" (ESIEE, Mastere ferroviaire, Inghenia)
- Support activities for EUSPA
- Member of expert groups
Mes dernières références
My latest references
HDR
Positionner par satellite dans les environnements transports. Impact du canal de propagation sur les performances de localisation GNSS.
127p
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Journals
AIT TMAZIRTE, Nourdine, MARAIS, Juliette, 2020, Les défis du GNSS dans le ferroviaire, TEC Mobilité Intelligente, 245, ATEC ITS France, pp32-33
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Conférences récentes
Recent conferences
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Télécharger le documentKAZIM, Syed Ali, MARAIS, Juliette, AIT TMAZIRTE, Nourdine, 2022, Interferences in Safety Critical Land Transport Application: Notch Filtering vs Wavelet Transform, an Experimental Analysis, ION GNSS + 2022, Denver, ETATS-UNIS, 2022-09-21, 15p
Télécharger le documentEMMANUELE, Giusy, CIAFFI, Massimiliano, GARCIA CRESPILLO, Omar, NERI, Alessandro, VENNARINI, Alessia, RUGGERI, Agostino, MARAIS, Juliette, HERRANZ DE ANDRES, Susana, IGLESIAS DIAZ, Jorge Ignacio, MOLINA MARINAS, Daniel, CAMPO CASCALLANA, Ricardo, ÁGUILA MARTÍNEZ-CASARIEGO, Antonio, ACEVEDO, Jose Conrado Martinez, SENESI, Fabio, SABINA, Salvatore, 2022, User Needs for the Development of New Methodologies and R&D Tools for Building a Railway Digital Map and for the Experimental Performance Evaluation of On-Board Subsystems, WCRR 2022, World Congress on Railway Research, Birmingham, ROYAUME-UNI, 2022-06-06, 6p
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Télécharger le documentSTALLO, Cosimo, NERI, Alessandro, SALVATORI, Pietro, RISPOLI, Francesco, DESENFANS, Olivier, MARAIS, Juliette, AGUILA, Antonio, SIERRA, Beatriz, CAMPO, Ricardo, MOLINA, Daniel, HERRANZ, Susana, LEBLAN, Xavier, ROTONDO, Giuseppe, 2020, Geo-Distributed Simulation and Verification Infrastructure for safe train Galileo-based positioning, ENC 2020, 28th European Navigation Conference, Dresden , ALLEMAGNE, 2020-11-23, 10p
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HAN, Xin, KAZIM, Syed Ali, AIT TMAZIRTE, Nourdine, MARAIS, Juliette, LU, Debiao, 2020, GNSS/IMU Tightly Coupled Scheme with Weighting and FDE for Rail Applications, ION ITM 2020, International Technical Meeting of Institute of Navigation, San Diego, ETATS-UNIS, 2020-01-21, 14p, DOI: 10.33012/2020.17162
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Plus d'infosCIAFFI, Massimiliano, MARAIS, Juliette, EMMANUELE, Giusy, GARCIA CRESPILLO, Omar, COLUCCIA, Andrea, VENNARINI, Alessia, SABINA, Salvatore, KAZIM, Syed Ali, GERBETH, Daniel, CAAMANO, Maria, NERI, Alessandro, RAZZANO, Elena, SENESI, Fabio, 2019, Classification of Railway tracks for applying enhanced ERTMS/ETCS Solutions Based on GNSS positioning technologies, WCRR 2019, 12th World Congress on Railway Research, Tokyo, JAPON, 2019-10-28, 6p
Plus d'infosMARAIS, Juliette, ZHU, Ni, BERBINEAU, Marion, BETAILLE, David, 2019, Safe satellite-based localization of the train thanks to a combination of accuracy enhancement and fault detection and exclusion schemes, WCRR 2019, 12th World Congress on Railway Research, Tokyo, JAPON, 2019-10-28, 6p
Plus d'infosGARCIA CRESPILLO, Omar, KONOVALTSEV, Salvatore, MARAIS, Juliette, SABINA, Salvatore, VENNARINI, Alessia, COLUCCIA, Andrea, NERI, Alessandro, AGUILA, Antonio, RAZZANO, Elena, RANAURO, Francesco, CIAFFI, Massimiliano, 2018, Local GNSS Threat Detection Methods for Virtual Balise Placement in Railway Applications, ITST 2018, 16th International Conference on Intelligent Transport Systems Telecommunications, Lisbonne, PORTUGAL, 2018-10-15, 7p, DOI: 10.1109/ITST.2018.8566830
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Plus d'infosMARAIS, Juliette, BEUGIN, Julie, POUMAILLOUX, Jean, GANDARA, Marc, 2018, EGNOS service evaluation in railway environment for safety-critical operations, TRA 2018, 7th Transport Research Arena, Vienne, AUTRICHE, 2018-04-16, 10p
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Plus d'infosZHU, Ni, MARAIS, Juliette, BETAILLE, David, BERBINEAU, Marion, 2017, Evaluation and comparison of GNSS navigation algorithms including FDE for urban transport applications, ION ITM 2017 - Institute of navigation International Technical Meeting, Monterey, ETATS-UNIS, 2017-01-30, 19p
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HUTCHINSON, Michael, MARAIS, Juliette, MASSON, Emilie, MENDIZABAL, Jaizki, MEYER ZU HORSTE, Michael, 2017, Precise and reliable localization as a core of railway automation (Rail 4.0), International Congress on High-speed Rail: technologies and long term impacts, Madrid, ESPAGNE, 2017-10-04, 10p
Télécharger le documentZHU, Ni, MARAIS, Juliette, BETAILLE, David, BERBINEAU, Marion, 2017, Evaluation and comparison of GNSS navigation integrity monitoring algorithms for urban transport applications, ION ITM 2017 - Institute of navigation International Technical Meetings, Monterey, Etats-Unis, 2017-01-30, 19p
Plus d'infosThèses
Modélisation du canal de propagation GNSS en milieu contraint: Contribution à l'amélioration de la qualité de service de géolocalisation
220p
Télécharger le documentImpact des multitrajets sur les performances des systèmes de navigation par satellite : contribution à l'amélioration de la précision de localisation par modélisation bayésienne
INRETS;Ecole Centrale de Lille, 153p
Télécharger le documentPrestation d'expertise
Service expertise
ERSAT-GGC contribue à l’introduction du concept de balise virtuelle pour le système de contrôle commande ferroviaire européen ERTMS en proposant des travaux sur la caractérisation de la réception des signaux GNSS et une évaluation de l’architecture et de sa sécurité.
ERSAT GGC contribue à l’évolution de l’ERTMS. La localisation y est actuellement réalisée avec des équipements odométriques et des balises au sol. ERSAT GGC vise le remplacement des balises par des balises virtuelles. Il s’agit de détecter le franchissement d’un point préalablement défini et géo référencé en comparant sa position avec celle du train. L'utilisation des solutions GNSS est pertinente mais souffre de performances dégradées dans les environnements contraints. En effet, la réception des signaux par trajets multiples, leur atténuation ou obstruction par les obstacles proches ou les interférences causées par d’autres équipements proches dégradent la précision et la disponibilité du service. Le projet a proposé, d’une part, une validation en terme de sûreté de fonctionnement de l’architecture proposée. D’autre part, une méthodologie (et ses outils) ont été développés pour classifier les lignes selon les performances GNSS attendues. Cette classification repose sur une batterie de tests visant à détecter les évènements indésirables à partir de mesures collectées par des équipements COTS installés à bord et l'analyse de différents observables GNSS et d’images de l’environnement. Les classes définies visent à définir les zones d'applicabilité des balises virtuelles (reposant sur GNSS). ERSAT GGC a proposé des procédures de tests et les outils ont été testés et évalués en 2019 le long de plusieurs lignes ferroviaires en Italie et en Espagne.
http://www.ersat-ggc.eu/Contacts Université Gustave Eiffel
COCHERILYann
KAZIMSyed ali
FLANCQUARTAmaury
MARAISJuliette
MEURIECyril
X2Rail2 (S2R-CFM-IP2-01-2017) du programme Shift2Rail. fait suite au projet X2RAIl-1. Il vise le développement de nouvelles solutions de signalisation ferroviaire avec en particulier les sujets télécommunications adaptatives, cybersécurité, réduction des essais en ligne,etc.
Via des mises à disposition de chercheurs pour Railenium, l’Ifsttar est impliqué dans les projets de l’entreprise commune Européenne ferroviaire Shift2rail dans le cadre du Programme d’Innovation 2 (IP2) - Systèmes avancés de gestion et de contrôle du trafic coordonné par Ansaldo. La première phase du projet X2RAIL (X2RAIL-1) a été lancée en 2017 et se poursuivra jusqu’en 2019. La deuxième phase (X2Rail-2) démarre en 2018 et se terminera en 2020. Enfin, la troisième phase (X2RAIL-3) démarrera en 2019 pour se terminer avec plusieurs démonstrateurs ferroviaires en vraie grandeur en 2022. Chaque phase vise à développer des briques technologiques indispensables du système de gestion et de contrôle du trafic. Les partenaires des projets sont des membres ou des membres associés de Shift2rail, soit plus de 19 partenaires du secteur ferroviaire venant de 9 pays (France, Allemagne, Belgique, Grande Bretagne, Suède, Espagne, Italie et République Tchèque). Railenium est membre associé de l’entreprise commune Shift2rail pour l’IP2 dans le cadre du consortium SmartRacon qui associe le DLR, le CEIT, NSL et Railenium Plus de dix chercheurs de l’Ifsttar contribuent aujourd’hui aux projets X2RAIL-1 et X2RAIl-2 sur différents sujets (futurs systèmes de communication sans fil adaptatifs pour le contrôle-commande, virtualisation des essais, la cybersécurité des systèmes, localisation GNSS pour servir le concept de balise virtuelle ERTMS, ...)
Les résultats X2RAIL-2 obtenus en 2018 sont résulés dans le document Résultats X2RAIL-2-2018.docx (voir documents liés à la dissémination)
Les résultats X2RAIL-2 obtenus en 2019 sont résulés dans le document Résultats X2RAIL-2-2019.docx (voir documents liés à la dissémination)
Les résultats X2RAIL-2 obtenus en 2020 sont résulés dans le document Résultats X2RAIL-2-2020.docx (voir documents liés à la dissémination)
https://shift2rail.org/project/x2rail-2/Contacts Université Gustave Eiffel
MARIANOJorge
RODRIGUEZJoaquin
GHAZELMohamed
BERBINEAUMarion
PELLEGRINIPaola
BOTTICCHIONathalie
EL KOURSIEl Miloudi
COLLART-DUTILLEULSimon
MARAISJuliette
Le projet vise le développement d'un laboratoire de test virtuel et multi-sites capable de simuler des scénarios ferroviaires ERTMS utilisant le GNSS.
Le projet Gate4Rail financé dans le cadre des appels Shift2Rail a permis la mise en oeuvre d'un laboratoire de tests virtuel pour la simulation des solutions embarquées dans l'ERTMS et utilisant le GNSS. L'architecture de test mise en place repose sur l'exploitation d'outils existants chez les partenaires du projet et le développement des maillons manquants. La chaîne de traitement simule le système de détection de balises virtuelles depuis la réception des signaux GNSS jusqu'au simulateur ETCS. Elle permet d'évaluer la réponse du système en présence de dégradations engendrées par l'environnement ferroviaire sur les signaux GNSS (masquages causés par la végétation, imprécisions causées par les obstacles autour de l'antenne).
L'Université Gustave Eiffel en partenariat avec GUIDE a fourni des modèles d'erreurs locales GNSS obtenus selon le type d'environnement (rural, urbain, proximités de tunnels...), et selon le type d'erreurs. Afin de fournir des conditions de simulation réalistes, les modèles d'erreurs sont extraits de bases de données expérimentales. Ils sont modélisés sous la forme de Gaussiennes. Les erreurs sont ensuite générées aléatoirement et intégrées au simulateur de signaux par le partenaires M3Systems. Ces travaux ont permis la preuve de concept. L'utilisation de techniques d'apprentissage sera poursuivie dans de futurs travaux pour généraliser ces modèles et évaluer dans quelles mesures ces modèles sont suffisamment représentatifs de la diversité des environnements et des erreurs rencontrées.
http://gate4rail.eu/Contacts Université Gustave Eiffel
COCHERILYann
BetailleDavid
MARAISJuliette
Le projet LOCSP vise à évaluer les perfomances de différentes solutions de localisation pour les véhicules autonomes dans les environnements contraints (urbains ou ferroviaires) à partir d'une base de données de références.
La révolution des systèmes de transports routiers et ferroviaires passe aujourd’hui par le développement de technologies embarquées parmi lesquelles la localisation et la communication sont des éléments clés pour la modernisation des transports terrestres et l’émergence de véhicules connectés et autonomes. Dans LOCSP, l’effort porte sur la solution de localisation. LOCSP (LOcalisation Sûre et Précise) rassemble deux équipes de recherche (IFSTTAR et CRIStAL) et une PME (M3 Systems) dans le but de développer et comparer des solutions de localisation précises et sûres même en présence de fautes et de répondre ainsi à deux problématiques : la première consiste à rendre plus robustes et précises les solutions en implémentant les technologies et les techniques d’hybridations les plus récentes. La deuxième vise à permettre à chacun et notamment aux acteurs économiques une évaluation complète et détaillées des solutions. LOCSP entend ainsi, d’une part, compléter les travaux existants pour de meilleures performances et d’autre part, répondre au besoin de plateforme de comparaison des algorithmes développés dans les différentes équipes.
https://locsp.univ-gustave-eiffel.fr/Contacts Université Gustave Eiffel
COCHERILYann
FLANCQUARTAmaury
BetailleDavid
AMBELLOUISSébastien
AIT TMAZIRTENourdine
KAZIMSyed ali
MARAISJuliette
MEURIECyril
Le projet RAILGAP va developper une méthodologie faible coût pour générer vérités terrains et cartographies numériques pour le développement de solutions de navigation ferroviaires.
RAILGAP vise à compléter les développements passés pour un système ferroviaire vert, sûr et pour une mobilité intelligente. Le projet portera sur le développement de vérité terrain et de cartes numériques de grande précision pour les systèmes de positionnement par satellite (GNSS) ferroviaires. Le projet fournira des données terrain de grande qualité (pour le développement de nouvelles solutions de navigation) et un procédé pour cartographier les voies à faible coût, reposant sur la collecte d'information de trains en circulation commerciale.
https://railgap.eu/Contacts Université Gustave Eiffel
MARAISJuliette