Soutenance Thèse : Désentrelacement et Pistage de Formes d'onde radar par techniques IA

Lieu : ENSTA

Doctorant :  Louis LESIEUR

Mots clés : Guerre électronique, désentrelacement, impulsions radar, formes d’onde, segmentation, clustering, métaheuristique, réseau de neurones     

Résumé :  Le désentrelacement de formes d’onde est une étape clé de la chaîne de traitement d’un système de Mesure de Recherche Electronique Radar (MRER). Il consiste à partitionner les impulsions reçues en fonction de leur forme d’onde, c’est-à-dire en fonction de leur émetteur. Dans un contexte de saturation du spectre radio, et de complexification des formes d’onde, les techniques traditionnelles de désentrelacement peuvent être limitées. C’est pourquoi nous proposons d’explorer de nouveaux traitements fondés sur des techniques d’intelligence artificielle, qui semblent prometteuses au regard de la littérature.

Nous développons une méthode hybride de désentrelacement, qui consiste à extraire les formes d’onde récursivement. Elle est constituée d’une combinaison de modèles : un premier modèle fournit un ensemble de sélections d’impulsions, dont une ou plusieurs doivent correspondre à une forme d’onde. Ce modèle interprétable vise à imiter la perception humaine, il est basé sur des techniques de clustering et sur une métaheuristique pour la détection des lobes radar. La sélection à extraire est choisie grâce au second modèle, un réseau de neurones de type récurrent, qui estime un score pour chacune des sélections. Nous évaluons la performance de quelques méthodes de désentrelacement, dont celle proposée, sur des données réelles augmentées.