Chercheur postdoctoral en traitement du signal (Machine Learning - Radar)

Établissement public à caractère scientifique, culturel et professionnel sous tutelle du ministère des Armées, l'École navale est une école militaire située sur la presqu'île de Crozon, dans le Finistère.

L'École navale accueille chaque année environ 300 élèves officiers de marine et assure la formation de plusieurs spécialités maritimes du personnel de la Marine nationale. Elle est également ouverte sur l'extérieur en assurant une dimension « recherche », en partenariat avec le monde de l'industrie. L'école s'appuie à ce titre sur institut de recherche navale (IRENAV). Ce sont environ 370 personnes civiles et militaires qui concourent à ces différentes missions et participent ainsi au développement de l'École navale, dans l'écosystème de l'enseignement supérieur, de la recherche et de l'innovation.

L'Institut de Recherche de l'École Navale (IRENav) est le support de la recherche et de la formation scientifique. Institut pluridisciplinaire, il est labellisé par le HCERES dans le cadre de la contractualisation des laboratoires Arts et Métiers. Ses équipes de recherche s'inscrivent dans deux domaines liés au secteur maritime : la modélisation et le traitement de l'information maritime (équipe MOTIM), la mécanique et l'énergie en environnement naval (équipe M2EN).

Pour répondre à sa mission, l'École Navale recherche un(e) chercheur(se) postdoctoral(e) en traitement du signal.

Votre mission

1. Sujet : Entretien d'une situation maritime autour d'une zone d'intérêt par apprentissage automatique des caractéristiques intrapulse et interpulse des émissions radar interceptées.

Cette étude s'inscrit dans l'axe de recherche émergeant du groupe de recherche MOTIM autour de la guerre électronique et de l'intelligence artificielle.

Le renseignement d'origine électromagnétique (ROEM) constitue la composante de la guerre électronique (GE) pour son aspect renseignement obtenu à partir de l'interception d'ondes radioélectriques. L'émission d'énergie électromagnétique est inhérente à la mise en œuvre d'aéronefs, de tout système d'armes, d'information ou de communication. On distingue classiquement deux grandes catégories d'informations d'origine électromagnétique : le renseignement basé sur l'interception des communications COMINT (COMmunication INTelligence) qui comprend toutes les émissions radioélectriques pouvant être traduites en langage humain et le renseignement non discursif ELINT (ELectronic INTelligence) qui concerne les signaux électroniques émis par les divers radars, systèmes d'armes ou systèmes de navigation. Plus précisément dans le cadre d'ELINT, l'étude approfondie des signaux interceptés permet d'identifier les émetteurs, leurs capacités opérationnelles, et le cas échéant, l'état d'engagement des systèmes d'armes qui y sont rattachés. L'intérêt est double en permettant, d'une part, de détecter en temps réel les systèmes de pénétration ennemis (avions, missiles, etc.) par identification des émissions radars en provenance de ces derniers. Cet aspect est qualifié de « renseignement de situation » et suppose, en général, une réponse à brève échéance qui relève prioritairement du domaine tactique. Et, d'autre part, en fournissant des informations en temps différé sur les systèmes de défense adverses, ELINT permet d'entretenir les capacités de nos propres forces de pénétration : « renseignement de documentation » destiné à alimenter des bases de données à des fins plutôt stratégiques.

3. Objectifs scientifiques

De nos jours les méthodes d'extraction sont encore largement basées sur des techniques de clustering réalisées à partir des différents paramètres interpulse. La détermination de la loi suivie par la période de répétition des impulsions demeure l'une des caractéristiques principales affectant les capacités d'un système radar et constitue donc l'un des points clé de l'analyse ELINT. L'identification de la loi en question est menée à partir d'histogrammes élaborés à partir des intervalles de répétition des impulsions et elle consiste à ajuster la largeur des classes afin d'essayer d'obtenir un profil répertorié. Les résultats sont d'autant meilleurs que la quantité d'information est importante or, pour accroitre la discrétion des radars modernes, avec notamment l'introduction de l'agilité, le nombre d'impulsions interceptées a tendance à diminuer.

De plus, la perte de l'information chronologique d'arrivée des impulsions par ces techniques d'histogrammes, notamment lorsque le nombre d'impulsions est faible, constitue une difficulté supplémentaire. Une solution envisagée serait de considérer les temps d'arrivée comme une série temporelle et de lui appliquer les algorithmes classiques de pistage multicibles à partir d'une représentation d'état (Interacting Multiple Modelref, filtrage particulaire, etc.). De nouvelles difficultés apparaissent alors, telles que l'initialisation du filtre, la sensibilité de la méthode aux impulsions manquantes et parasites et la nécessité de connaître a priori le type de modulations recherchées. Plusieurs solutions ont cependant été présentées dans la littérature pour atténuer les effets des impulsions manquées et parasites. Il n'en demeure pas moins que ces méthodes sont pénalisées par les capacités de calcul nécessaires pour traiter de manière réaliste l'ambiance électromagnétique d'un théâtre d'opérations où le nombre d'impulsions est colossal. Toutefois elles restent d'actualité pour identifier des modulations complexes où seul un faible nombre d'impulsions est disponible.

Le travail de recherche proposé s'oriente vers les activités de recueil d'informations à partir d'émissions électromagnétiques de type impulsionnel et donc essentiellement vers le domaine du radar (ELINT). L'objectif recherché à travers ce projet consiste à proposer une méthode automatisée capable d'assurer l'extraction aveugle (sans connaissances a priori), à partir d'une ambiance électromagnétique potentiellement complexe, des impulsions issues d'un même radar (problématique du désentrelacement de trames radar) puis de caractériser la séquence d'évolution des paramètres interpulse voire intrapulse, et le cas échéant, notamment si le capteur intègre une chaîne interférométrique, de déterminer la localisation des émetteurs. Implicitement, l'algorithmie développée, dans le cadre de ce projet, doit prendre en compte les formes d'onde complexes c'est-à-dire des formes d'onde dont les caractéristiques (largeur d'impulsion, période de répétition, fréquence etc.) évoluent en fonction de lois déterministe ou éventuellement pseudo aléatoire.

La présente étude fixe également un cas d'emploi qui correspond à une préoccupation opérationnelle que l'on peut succinctement décrire de la manière suivante. Il s'agit de caractériser une ambiance électromagnétique limitée aux signaux non discursifs, pour une zone d'intérêt donnée, par apprentissage puis, dans un second temps, de détecter des anomalies, comme des variations inattendues dans les motifs d'émission par exemple.

4. Démarche envisagée

La principale contribution visée de ce projet concerne le désentrelacement des trames radar en étudiant les apports d'une analyse détaillée des caractéristiques intrapulse extraites du signal en bande de base. Les représentations intrapulse ainsi obtenues, basées sur les concepts énumérés ci-après, constituent des attributs caractéristiques du signal origine et sont susceptibles d'être utilisées pour entraîner un réseau de neurones profond afin de reconnaitre automatiquement l'émetteur. Le principe utilisé pourrait se rapprocher, par exemple, de ce qui a été réalisé pour la reconnaissance faciale appelée «eigenfaces» à savoir : prétraitement des données pour les homogénéiser suivi d'une décomposition en valeurs singulières (ACP, deep clustering etc.) avec sélection des vecteurs propres les plus significatifs et enfin l'apprentissage supervisé de la matrice de projection. La classification est alors réalisée en comparant les attributs du signal en entrée à ceux des signaux connus correspondants aux vecteurs propres.

Les techniques présentes dans la littérature qui pourront être investiguées sont données ci-dessous, la liste n'étant évidemment pas exhaustive :

• Prise en compte du micro-Doppler sous la forme d'une micro-modulation parasite due aux mouvements de porteur.
• Analyse de la technique de compression d'impulsion mise en œuvre et de potentiels motifs transitoires signant de la fréquence instantanée à l'aide de méthodes d'analyse spectrale haute résolution.
• Analyse des récurrences de phases de la fréquence instantanée.
• Calcul de la variance multi-échantillons (variance d'Allan etc.) des divers bruits engendrés par les composants de l'émetteur (bruit de phase) et caractérisation univoque de l'émetteur par la contribution respective des différents types de bruits.

En plus des caractéristiques ci-dessus, un intérêt peut être porté à la recherche de certains « défauts » liés au matériel en étudiant, par exemple, le déphasage et / ou le déséquilibre de gain entre les voies I / Q.

Enfin, une fois le désentrelacement des trames radar réalisé, l'identification des lois régissant les variations des diverses caractéristiques interpulse ou même intrapulse est réalisée à partir de méthodes d'apprentissage automatique afin de définir de manière univoque les caractéristiques fines des radars.

La chaîne de traitement, ainsi développée, pourra être testée et évaluée d'une part grâce à des données simulées et d'autre part sur des données réelles.

5. Références

Les références bibliographiques sont assez nombreuses et le domaine fait l'objet d'un regain d'intérêt depuis quelques années.

• 1] M. Mottier, Transport optimal : une application au processus de reconnaissance RADAR pour désentrelacer les impulsions RADAR et identifier les émetteurs, Thèse de Doctorat, Université Paris-Saclay, 2024.

Mots clés : Radar, apprentissage automatique, classification, clustering, données intrapulse et interpulse.

Le profil idéal

Diplôme : Docteur en traitement du signal, mathématiques appliquées ou informatique.

Compétences :

• Intérêt pour la recherche scientifique.
• Intérêt pour les applications dans les domaines du Radar et des Télécommunications.
• Bonnes capacités relationnelles, dynamisme, curiosité intellectuelle.
• Bonne capacité rédactionnelle.
• Anglais lu et parlé.

Environnement d'école de formation initiale d'officiers.

Nous rejoindre, c'est notamment bénéficier des avantages suivants :

• Une restauration sur place (avec une participation employeur).
• Un comité d'entreprise du ministère des Armées.
• Une protection sociale complémentaire avec participation employeur.
• Une desserte maritime gratuite depuis la base navale de Brest.
• Des congés pendant les périodes de vacances scolaires.

Poste basé à Lanvéoc-Poulmic.

Contrat de projet de 18 mois (articles L.332-24 à L.332-26 CGFP).

Rémunération mensuelle 2 981,75 € brut / mois - 2 396,43 € net / mois.

Les candidatures (curriculum vitae, lettre de motivation, et lettres de recommandations le cas échéant) sont à transmettre avant le 15 / 01 / 2025 à [emailprotected].