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Sujet de stage de Master 2 (ENSTA Bretagne,Brest) : Modélisation et analyse du Micro-Doppler Radar

14 December 2022


Catégorie : Stagiaire


Au sein de l’équipe PIM du Lab-STICC (UMR CNRS 6285) sur le site de l’ENSTA Bretagne, de nombreux travaux sont réalisés dans le cadre de l’imagerie Radar allant de la modélisation électromagnétique d’un objet jusqu’à l’identification de celui-ci en passant par la reconstruction de l’image Radar.

Ce projet se situe dans le cadre général de la modélisation et de l’analyse Radar d’un objet déformable (de type drones) à partir du signal mesuré (ou simulé). Il s’agit d’étudier et de mettre en œuvre une (des) méthode(s) permettant la modélisation, l’analyse et la détection des phénomènes Micro-Doppler essentiellement sur des données simulées (voir, si cela est possible dans le temps imparti, sur des données réelles acquises dans la chambre anéchoïque de l’ENSTA Bretagne). Dans le cadre de la détection et de l’identification automatique de cibles Radar, le processus de reconnaissances à partir de données Radar peut ainsi se découper en plusieurs étapes allant de l'acquisition des signaux (ou modélisation) jusqu'à l'interprétation des résultats (prise de décision, classification), en passant par le traitement et la reconstruction de l’image.

Dans cette étude, la problématique est principalement liée à la mesure électromagnétique d’une cible et concerne plus particulièrement les éléments en mouvement d’une cible (pâles d’hélicoptère, turbine de réacteur…) qui vont créer des phénomènes de Micro-Doppler. Ces phénomènes sont propres aux propriétés géométriques et dynamiques de la cible et permettent théoriquement une meilleure identification de la cible.

L’objectif de ce projet est, dans un premier temps, de comprendre et de modéliser l’influence des phénomènes de micro-doppler sur la mesure électromagnétique d’une cible en mouvement de type drone. Dans la deuxième partie du projet, il s’agit d’explorer les possibilités d’analyser finement les phénomènes du Micro-Doppler via des méthodes de traitements en lien avec les signaux non-stationnaires (ondelette, méthodes temps-fréquence …) afin de développer une architecture de détection de cibles (voir de classification via des approches de type Machine Learning).

Si le temps le permet, dans une troisième partie, il s’agit d’explorer les possibilités d’observer les micro-doppler sur des acquisitions réalisées dans la chambre anéchoïque de l’ENSTA Bretagne et de les confronter aux modèles développés.

 

Lieu
ENSTA Bretagne, 2 Rue François Verny, 29806 Brest Cedex 09.
Laboratoire d’accueil : Lab-STICC – UMR CNRS 6285
 
L’ENSTA Bretagne rassemble sur son campus brestois une école d’ingénieurs et un centre de recherche pluridisciplinaires, soit 910 étudiants en cycle ingénieur, formation d'ingénieur par apprentissage, master, mastère spécialisé ou thèse. Cet établissement public forme des ingénieurs généralistes, capables d'assurer, dans un environnement international, la conception et la réalisation de systèmes de haute technologie pour tous les secteurs de l’industrie : naval, aérospatiale, automobile, télécommunications, énergie, défense… Les domaines de spécialisation proposés sont larges couvrant ainsi les sciences marines (architecture navale, énergies marines renouvelables, hydrographie, systèmes d’observation et robotique autonome) et des défis technologiques pluridisciplinaires (modélisation mécanique, architecture véhicule, pyrotechnie, systèmes numériques et sécurité, management de projets industriels). Les travaux de recherche, menés le plus souvent en fort partenariat industriel, sont conduits au sein de laboratoires multi-établissements : en technologies de l’information et de la communication (Lab-STICC, UMR CNRS 6285), en sciences mécaniques (IRDL, UMR CNRS 6027), en sciences humaines et sociales (CRF, EA 1410).
 
Contexte
Cette étude s’insère dans le cadre général de la caractérisation et la description fine d’une cible mobile pour des applications de détection, localisation et le suivi de petites cibles dans le domaine Radar.
Plus précisément, il s’agit de développer une méthodologie, combinant les aspects physiques et les méthodes de traitement du signal, permettant dans une problématique de reconnaissance de prendre en compte et d’exploiter les déformations des objets mobiles (comme le fait, par exemple, les pales d’un hélicoptère produisent des ‘flashs’ très localisés en temps et en fréquence).

Dans cette étude, la problématique est principalement liée à la mesure électromagnétique d’une cible et concerne plus particulièrement les éléments en mouvement d’une cible (pâles d’hélicoptère, turbine de réacteur…) qui vont créer des phénomènes de Micro-Doppler. Ces phénomènes sont propres aux propriétés géométriques et dynamiques de la cible et permettent théoriquement une meilleure identification de la cible.

L’objectif de ce projet est, dans un premier temps, de comprendre et de modéliser l’influence des phénomènes de micro-doppler sur la mesure électromagnétique d’une cible en mouvement de type drone. Dans la deuxième partie du projet, il s’agit d’explorer les possibilités d’analyser finement les phénomènes du Micro-Doppler via des méthodes de traitements en lien avec les signaux non-stationnaires (ondelette, méthodes temps-fréquence …) afin de développer une architecture de détection de cibles (voir de classification via des approches de type Machine Learning).
 
Objectifs
Dans ce contexte, le projet peut se découper en plusieurs étapes :
  • Etude des phénomènes physiques en lien avec le Micro-Doppler Radar. Implémentation d’un modèle simple (de type points brillants) avec et sans perturbations (permettant de simuler l’environnement par exemple maritime).
  • Développement d’une méthode permettant la compréhension et l’analyse fine du signal Micro-Doppler Radar (méthodes de type temps-fréquence ou autres) en vue de la détection et de la classification (constitution d’une base de données pour différentes configurations de cibles).
  • Application à une problématique de détection de cibles via le Micro-Doppler voir pourquoi pas de classification (modèle de type réseaux de neurones ou CNN).
  • Comparaison et évaluation de l’approche proposée (avantages et inconvénients…).
Quelques éléments de bibliographie :
[1] Chen, V. C. The micro-Doppler effect in radar. Artech House, 2019.

[2] FIORANELLI, Francesco, GRIFFITHS, Hugh, RITCHIE, Matthew, et al. Micro-doppler radar and its applications. The Institute of Engineering and Technology (IET), 2020.

Mots clés

Signatures EM, cibles fluctuantes, Micro-Doppler, détection, suivi, traitement du signal, identification.

Compétences attendues

Ce poste est ouvert pour PFE de niveau Master II (3ème année Ecole d'Ingénieur) dans l’un des domaines indiqués dans les objectifs, et en particulier les compétences ci-dessous seront appréciées :

  • Propagation et interactions des ondes électromagnétiques avec des objets (Radar)
  • Calcul et simulation scientifique
  • Traitement du signal / image
  • Facilités en programmation informatique : Matlab, Python, …

Des connaissances dans le domaine de traitement de données, du Machine Learning seraient un plus.

Date de début : 1 mars 2023
Durée du contrat : 6 mois

Candidature

Envoyer un CV et une lettre de motivation à :

jean-christophe.cexus@ensta-bretagne.fr