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10 avril 2020

Thèse à l'ONERA Palaiseau : "Nouveaux traitements radar robustes : cas des erreurs de modèle dites « hors grille »"


Catégorie : Doctorant


Mots clés

Détection , estimation radar, cleaning, fouillis, cibles non résollues, erreurs de modèle

Début de la thèse : octobre 2020

Les traitements radar actuels, qu'il s'agisse de la détection ou de l'estimation, font pour la plupart l'hypothèse implicite que les cibles recherchées sont décrites par un jeu de paramètres (distance, Doppler, angle …) qui appartient à un espace discret. Or, par essence, la scène observée par le radar est continue. Cette simplification conduit à de sévères dégradations des traitrements d'estimation et de détection courants (cleaning, méthodes parcimonieuses, filtre adapté/désadapté, etc.). Cette thèse propose d'étudier ce phénomène et de proposer des algorithmes robustes à ce défaut.

 

Présentation du projet doctoral, contexte et objectif

Les traitements radar actuels, qu'il s'agisse de la détection ou de l'estimation, font pour la plupart l'hypothèse implicite que les cibles recherchées sont décrites par un jeu de paramètres (distance, Doppler, angle …) qui appartient à un espace discret. Or, par essence, la scène observée par le radar est continue et les paramètres qui caractérisent les cibles n'ont par conséquent aucune raison d'être discrets. Cette simplification est pourtant une des raisons qui conduit à l'élaboration de détecteurs sous-optimaux [1] et à la dégradation des performances d'un bon nombre d'algorithmes de la littérature (cleaning, méthodes parcimonieuses, filtre adapté/désadapté, etc.) [2,4].

Cette problématique a déjà fait l'objet de travaux préliminaires concluants [1,2,3,4] : nous avons ainsi proposé un algorithme parcimonieux de type Matching Pursuit (ou cleaning) robuste aux cibles hors grille, non résolues [2,3] et nous avons également transposé cette approche à la problématique de la détection de cible en proposant des approches robustes aux cibles hors grille [1,6]. On se proposera de partir de cette base de travail pour analyser l'état de l'art et proposer de nouveaux traitements radar [7] susceptibles d'être robustes aux cas de cibles hors grille, potentiellement non résolues. Le travail consistera dans un premier temps à la recherche de méthodes de détection (en présence de fouillis Gaussien ou non Gaussien) robuste au cas de cibles hors grilles afin d'optimiser la probabilité de détection sur ce type de signaux. La robustesse de méthodes parcimonieuses pourra également être étudiée dans ce contexte.

Il sera envisageable au cours de la thèse d'exploiter des données réelles existantes ou d'effectuer de nouvelles mesures afin d'évaluer la pertinence des traitements proposés au cours de la thèse.

Le calendrier prévisionnel pour cette thèse est le suivant:

- 1ère année: Etude bibliographique sur le traitement du signal radar classique et la problématique spécifique des cibles hors grille, et appropriation des connaissances disponibles dans l’équipe encadrante.

- 2ème année: Développement de techniques de détection/localisation de cibles en présence de cibles hors grille, potentiellement non résolues.

- 3ème année: Application éventuelles sur données réelles, etude de performances. Rédaction du manuscrit.

Le doctorant sera accueilli au sein de l'unité méthodes avancées en Traitement du Signal du département Electromagnétisme et Radar sur le site de l'ONERA à Palaiseau. Il sera amené à développer au cours de sa thèse ses compétences en traitement du signal (détection/estimation statistique) et ses connaissances en radar.

Présentation de l'ONERA

L’ONERA, acteur central de la recherche aéronautique et spatiale, emploie environ 2000 personnes. Placé sous la tutelle du ministère de la défense, l’ONERA répond aux enjeux aéronautiques et spatiaux du futur, et contribue à la compétitivité de l’industrie aérospatiale. Il maîtrise toutes les disciplines et technologies du domaine.

Présentation du département

Le Département Électromagnétisme et Radar (DEMR) est à l'origine ou développe de nombreux concepts radars innovants, exploités dans des réalisations marquantes (GRAVES, NOSTRADAMUS, radar passif, SETHI, HYCAM...). Les projets correspondants sont soutenus par la DGA, l’ESA, l’Union Européenne et d’autres clients industriels ou publics. Le DEMR est également impliqué dans la conception et la validation de modèles et d’environnement de simulation complet (capteur, signature, scène) au profit des programmes étatiques.

 

Laboratoire d’accueil à l’ONERA

Département : DEMR

Lieu (centre ONERA) : Palaiseau

Contacts : Jonathan Bosse, Olivier Rabaste, Jean-Philippe Ovarlez

Tél. : 86296Email : jonathan.bosse@onera.fr, olivier.rabaste@onera.fr, jean-Philippe.Ovarlez@onera.fr

Directeur de thèse

Nom : Philippe Forster

Laboratoire : SATIE

Tél. :

Email : philippe.forster@parisnanterre.fr

 

Profil et compétences recherchées

Grande école d'ingénieur ou Master 2 avec excellent dossier. Bonnes connaissances en traitement du signal, connaissances en théorie de la détection et de l'estimation, des connaissances en radar seraient un plus

Réferences

[1] O. Rabaste, J. Bosse and J.-P. Ovarlez, "Off-grid target detection with normalized matched subspace filter", Signal Processing Conference (EUSIPCO), 2016

[2] J. Bosse, O. Rabaste and D. Poullin, "Matching pursuit via continuous resolution cell rejection in presence of unresolved radar targets", EUSIPCO, 2015

[3] J. Bosse and O. Rabaste, "Subspace rejection for matching pursuit in the presence of unresolved targets", IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 66, no. 6,pp. 1997-2010, 2018

[4] O. Rabaste, J. Bosse and L. Savy, “Approximated optimal mismatched filter for off-grid-delayed sampled continuous phase modulations,” IET Radar Conference, pp. 0842–0847, 2017.

[5] T. Strohmer, “Measure what should be measured: progress and challenges in compressive sensing,” IEEE Signal Processing Letters, vol. 19,no. 12, pp. 887–893, 2012

[6] O. Rabaste and J. Bosse, “Robust mismatched filter for off-grid target,” IEEE Signal Processing Letters, 2019.

[7] J.P. Ovarlez, F. Pascal and P. Forster, "Covariance Matrix Estimation in SIRV and Elliptical Processes and Their Applications in Radar Detection", Chapter 8 in "Modern Radar Detection Theory", M. S. Greco and A. De Maio (Eds.), Scitech Publishing, IET, 2015, ISBN: 978-1-61353-199-0

 

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