Développement d’une architecture de RADAR à pénétration de sol dédié à une intégration sur drone
Auteur / Autrice : | Maxime Schutz |
Direction : | Cyril Nicolas Decroze, Michèle Lalande, Bertrand Lenoir |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Electronique des hautes fréquences, photonique et systèmes |
Date : | Soutenance le 18/12/2020 |
Etablissement(s) : | Limoges |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences et Ingénierie des Systèmes, Mathématiques, Informatique (Limoges ; 2018-2022) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : XLIM |
Jury : | Président / Présidente : Denis Barataud |
Examinateurs / Examinatrices : Cyril Nicolas Decroze, Michèle Lalande, Bertrand Lenoir, Philippe Eudeline, Philippe Pouliguen | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Laurent Ferro-Famil, Alain Gaugue |
Résumé
Le GPR (Ground Penetrating Radar) ou géoradar est utilisé pour la prospection des sous-sols. Par ailleurs, le marché des drones a rapidement évolué ces dernières années et la performance des solutions volantes actuelles vient offrir de nouvelles perspectives quant à leur utilisation. L’association des technologies du drone et du géoradar est alors une idée très attractive. De nombreux défis et incertitudes sont liés au rayonnement des basses fréquences, utiles pour une meilleure pénétration, et qui impliquent une taille conséquente du système antennaire. De plus, une maîtrise du coût et de la consommation du système est requise. Pour répondre aux contraintes d’encombrement et de poids, des solutions d’aiguillage des signaux pour n’utiliser qu’une seule antenne ont été développées. Dans le but de permettre la génération reconfigurable et bas coût des fréquences du radar, l’utilisation de VCO (Voltage-Controlled Oscillator) couplé à une méthode de correction analogique de la non-linéarité de fréquence a été mise en place. Un démonstrateur radar a été mis en œuvre et des expérimentations sur site ont été réalisées. Enfin, l’exploration de solutions pour l’augmentation de la résolution en distance du radar est présentée et une méthode alternative basée sur les réseaux de neurones a été développée.