Inférence de la réfraction troposphérique par méthodes d'optimisation.

par Uygar Karabas

Projet de thèse en Electromagnétisme et Systèmes Haute Fréquence

Sous la direction de Remi Douvenot et de Youssef Diouane.

Thèses en préparation à Toulouse, ISAE , dans le cadre de École doctorale Aéronautique-Astronautique (Toulouse) , en partenariat avec Laboratoire de Recherche ENAC (laboratoire) depuis le 01-10-2018 .


  • Résumé

    Sujet: Inférence de la réfraction troposphérique par méthodes d'optimisation. Contexte La couverture des radar dépend fortement du canal de propagation. En effet, l'indice de réfraction du milieu dépend de la pression, l'humidité et la température du milieu. Il existe des outils de simulation de la propagation tenant en compte l'atmosphère. La difficulté est de connaitre avec précision l'atmosphère afin de nourrir ces modèles. Il existe plusieurs méthodes pour nourrir ces modèles, que l'on peut regrouper en trois familles. Premièrement, il est possible de réaliser des mesures atmosphériques in situ, en particulier grâce à des ballons-sondes ou des bouées météorologiques. Deuxièmement, les données climatologiques et météorologiques nous permettent de prédire les conditions atmosphériques. Enfin, il est possible de retrouver le canal de propagation en inversant des mesures issues de signaux d'opportunité satellitaires ou terrestres, ou des mesures données par le radar lui-même. On parle alors de “Refractivity from Clutter” (RFC). C'est cette dernière technique qui est au cœur de ces travaux de thèse. L'idée de base du RFC est d'inférer le canal de propagation à partir des données de fouillis mesurées. C'est un problème inverse non linéaire complexe. Typiquement, un compromis entre la précision de l'inversion et temps de calcul est inévitable. Objectifs Pour assurer une méthode RFC efficace, il est important de maitriser autant le problème direct que le modèle inverse. Le but du projet INTRO est de développer une méthode RFC à l'état-de-l'art tant sur la propagation que sur les méthodes d'inversion, puis de faire progresser la méthode, tant en terme de précision que de rapidité de convergence. Notons plus spécifiquement: - prendre en main la méthode de propagation électromagnétique ; - développer une approche variationnelle du problème de propagation ; - développer une méthode RFC à l'état-de-l'art ; - optimiser les calculs de propagation pour gagner en temps de convergence ; - étudier les modèles météorologiques de conduits et surface de mer ; - étudier des métriques appropriées au problème RFC. Notons enfin que cette problématique, très proche de la radio-occultation, pourrait mener à des applications similaires sur la météorologie spatiale. Équipe et pluridisciplinarité Le laboratoire TELECOM/EMA a développé, sous la direction de Rémi Douvenot, une nouvelle méthode rapide de propagation. Quant au laboratoire ISAE-DISC, Youssef Diouane a déjà une forte expertise dans l'inversion de données géophysiques. Ainsi, cette problématique fait appel à des connaissances en électromagnétisme et modélisation pour le problème direct, en météorologie et géophysique pour la caractérisation du canal de propagation (atmosphère et modèle de sol), et en optimisation et mathématiques appliquées pour le problème inverse. Ce rapprochement intervient dans le cadre de la fédération de recherche, dans le thème de recherche “modélisation mathématique et problèmes inverses”. Mots clés: Modélisation mathématique, propagation, problèmes inverses, optimisation numérique

  • Titre traduit

    Inferring the atmospheric refractivity using optimization methods.


  • Résumé

    Subject: Inferring the atmospheric refractivity using optimization methods General context In radar applications, the coverage highly depends on the propagation channel. In fact, the index of refraction of the medium depends on the pressure, humidity and the temperature of the medium. There are simulation tools taking into account the atmospheric effects. However, there exists a challenge in the prediction of the refractivity field with precision to feed the simulation models. There are several methods to feed these models, which can be grouped into three families. Firstly, it is possible to perform atmospheric measurements in situ, in particular using buoys and baloons. Secondly, climatological and meteorological data allow us predict atmospheric conditions. Finally, it is possible to find the propagation channel by the inversion of the measurements from satellite or ground, or measurements by the radar itself. When the latter is used, we talk about the refractivity from clutter (RFC) techniques, which is at the heart of this thesis work. The basic idea of RFC is to infer the propagation channel from the measured clutter data. This is a complex nonlinear inverse problem. Typically, a compromise between accuracy of the inversion and time requirement is unavoidable. Objectives In order to ensure an effective RFC method, it is important to master the direct problem as well as the inverse problem. The goal of the INTRO project is to develop a cutting edge RFC model for both propagation techniques – the direct problem – and optimization methods - inverse problem, then to improve the method both in terms of precision and speed and convergence. More specifically to: - Contextualise the electromagnetic propagation method - Develop a variational approach to the propagation problem - Develop a state-of-the-art RFC method - Optimize propagation calculations to reduce computation time for convergence - Study the meteorological models of ducts and sea surface - Study the appropriate metrics for the RFC problem Note that this problem, very close to radio-occultation, could lead to similar applications on space meteorology. Team and multidisciplinarity The TELECOM / EMA laboratory has developed, under the direction of Rémi Douvenot, a new rapid method of propagation. As for the ISAE-DISC laboratory, Youssef Diouane already has a strong expertise in the inversion of geophysical data. Thus, this problem addresses the knowledge in electromagnetism and modeling for the direct problem, in meteorology and geophysics for the characterization of the propagation channel (atmosphere and earth model), and in optimization and applied mathematics for the inverse problem. Keywords: Computational electromagnetics, propagation, inverse problems, numerical optimization