Solution radiofréquence d'échantillonnage parcimonieux adaptatif pour l'extraction de caractéristiques et la classification directe de signaux RADAR

par Etienne Antide

Projet de thèse en Signal image parole telecoms

Sous la direction de Olivier Michel et de Mickaël Pelissier.

Thèses en préparation à Grenoble Alpes , dans le cadre de Electronique, Electrotechnique, Automatique, Traitement du Signal (EEATS) , en partenariat avec CEA/LETI (laboratoire) depuis le 20-02-2019 .


  • Résumé

    Au prix de certaines hypothèses et connaissances faites a priori sur un signal (en particulier une répartition parcimonieuse de l'information qu'il contient), il est possible d'abaisser la fréquences d'échantillonnage nécessaire à son acquisition et de travailler en dessous de la fréquence de Nyquist sans perdre l'information d'intérêt. Ces observations sont à la base des techniques dites "d'acquisition compressée". La thèse vise à appliquer l'acquisition compressée à des signaux Radar en vue de la classification directe de paramètres.

  • Titre traduit

    Radiofrequency solution of adaptive sparse sampling for features extraction and direct classification of RADAR signals.


  • Résumé

    Thanks to prior assumptions made on the structure of a signal (such as the sparse distribution of its information) it is possible to lower the sampling rate required for signal processing below the Nyquist rate without any loss of information. These observations are the base of Compressive Sensing (CS). The objective of the thesis is to apply the concept of CS to Radar Signals for direct parameters classification.