Détection et identification d’objets enfouis par sondage électromagnétique

par Yacine Matriche

Thèse de doctorat en systèmes électronique et génie électrique

Sous la direction de Mouloud Feliachi et de Abdelhalim Zaoui.

Soutenue en 2015

à Nantes en cotutelle avec l'Alger , dans le cadre de École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques (Nantes) , en partenariat avec École polytechnique de l'Université de Nantes (autre partenaire) .


  • Résumé

    La problématique de la thèse est liée à la recherche de solutions pouvant conduire à la détection et la localisation de mines antipersonnel en se basant sur des méthodes électromagnétiques. L'étude bibliographique a permis de s'orienter vers l'utilisation conjointe de deux techniques électromagnétiques complémentaires, à savoir le système de Radar à Pénétration de Sol (GPR) et le système à Induction Electro Magnétique (EMI). La modélisation par GPR est basée sur la méthode FDTD (Finite Difference Time Domain) tandis que celle utilisant l'EMI s'appuie sur la méthode des éléments finis (MEF). L'exploitation de l'un ou l'autre des systèmes GPR et EMI suit trois étapes complémentaires. La première étape consiste à localiser les objets suspects par détection de ruptures au niveau des données EMI et/ou GPR causées par la présence d'objets, et ce par l'emploi de la méthode KCD (Kernel Change Detection). La deuxième étape traite de la caractérisation de l'objet en exploitant la méthode PSO (Particle Swarm Optimization). Pour garantir la convergence vers un minimum global, et donc une solution unique, des éléments d'amélioration des performances de la méthode PSO sont introduits et concernent notamment l'exploration de l'espace de définition des particules, le suivi de leur comportement et la vitesse de convergence. L'association de la technique PSO aux deux méthodes FDTD et MEF a conduit à la localisation d'objets enfouis et la détermination de leurs caractéristiques géométriques et physiques. La dernière étape consiste à introduire les données géométriques et physiques issues de la deuxième étape dans un programme SVM (Support Vector Machine), et ce à des fins de classification de l'objet. La méthodologie est ensuite appliquée à la simulation de trois types de mines quant à leur identification et leur classification. Des données réelles issues d'une compagne de mesures ont conduit à la validation de la méthodologie.

  • Titre traduit

    Buried objects detection and identification using electromagnetic sounding


  • Résumé

    The thesis work is related to the search for solutions which may lead to the detection and location of landmines using electromagnetic methods. The bibliographical study allowed moving towards joint use of two complementary electromagnetic techniques, namely the Ground Penetration Radar (GPR) and the Electro Magnetic Induction (EMI) systems. GPR modeling is based on the Finite Difference Time Domain (FDTD), while that using the EMI is based on the Finite Element Method (FEM). The exploitation of one or other of the GPR and EMI follows three complementary steps. The first step is to locate suspicious objects by detecting ruptures at the EMI and/or GPR data caused by the presence of objects, using the KCD method (Kernel Change Detection). The second step deals with the characterization of the object by exploiting the Particle Swarm Optimization (PSO) technique. To guarantee convergence to a global minimum, and therefore a unique solution, improving performing elements are introduced into the PSO method, concerning in particular the exploration of the particles definition space, their behavior monitoring and the speed convergence. The association of the PSO technique to FDTD and MEF methods led to the location of buried objects and determination of their geometrical and physical characteristics. The last step is to introduce the geometrical and physical data provided from the second step, in a program SVM (Support Vector Machine), for the purpose of classification of the object. The methodology was then applied to the simulation of three types of mines for their identification and classification. Real data coming from measurements led to the methodology validation.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (157 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p.148-157

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