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14 juin 2018

Post-Doc Traitement Statistique du Signal Laboratoire des Signaux et Systèmes, Gif-sur-Yvette


Catégorie : Post-doctorant


POSTDOC-Détection et poursuite de drones non-coopératifs

Laboratoire : LABORATOIRE DES SIGNAUX ET SYSTEMES (L2S) CNRS / CentraleSupelec / Université Paris-Sud, 3 rue Joliot Curie, 91190 Gif-sur-Yvette

 

Contexte

Les applications des drones se développent rapidement (600 000 drones prévus aux US), de nombreux constructeurs disposent d’une offrevariée de modèles professionnels dont les plus petits d’un mètre d’envergure et de charge de 2kg sont accessibles à partir de 1500€. La réglementation se met en place afin de sécuriser l’espace aérien et les zones habitées.

L’obtention et la mise en œuvre aisées par des organisations subversives de drones malveillants à l’égard de zones sensibles ou d’évènements peut constituer des menaces significatives. Si la réglementation oblige les constructeurs à fournir les caractéristiques de leur drone et notamment leurs moyens de pilotage et de navigation, la détection des drones non coopératifs reste à résoudre pour mettre en œuvre les moyens de contre-mesure correspondant.

Les moyens optiques ou radar de veille ne sont pas adaptés à ces petites cibles, aussi le projet propose un nouveau concept de détection utilisant les émissions des bases de la 4G ou LTE. En effet son déploiement et son spectre permettent d’obtenir le meilleur bilan de détection, une bonne géométrie de trajectographie ainsi qu’une précision suffisante pour mettre en œuvre à temps les moyens de neutralisation. Il s’agit d’un réseau d’antennes multi voies, passif, muni de traitements analogiques et numériques élaborés mais sur des composants du commerce et notamment de la 4G, conduisant à un équipement passif bas coût.

Le but sera de proposer des critères de sélection des formes d’ondes ou de certains de leur paramètres afin d’améliorer les performances d’estimation en termes d’erreur quadratique moyenne de tels systèmes. Nous nous focaliserons dans unpremier temps sur les bornes minimales d’estimation récursives ce qui nous permettra d’obtenir des critères optimaux en terme d’erreur quadratique moyenne, c’est-à-dire qui conduiront à une meilleure estimation des paramètres physiques de ou des objets présents dans l’environnement (distance, vitesse, position, etc.) pour la localisation, la poursuite et l’identification. Puis nous étudierons des critères optimaux en termes de probabilité de détection et de fausse alarme.

Compétences demandées

Le candidat devra posséder une thèse en traitement statistique du signal et avoir une expérience en localisation de sources et/ou problèmes inverses.

Langage de programmation : Matlab.

Information pratiques

Durée : 12 mois (dès que possible en fonction des contraintes du candidat).

Financement : Projet FUI DIOD (en partenariat avec Thales)

Salaire : environ 2250 € brut/mois

Candidature

Envoyer un cv avec la liste de publications ainsi qu’une lettre de motivation à Raul De Lacerda, Sylvie Marcos et Alexandre Renaux. Joindre également le PV de soutenance et les rapports des rapporteurs.

Contact :

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