L'objectif de ce travail de thèse est de développer des méthodes de détection et de suivi d'objets 2D et 3D fondés sur l'apprentissage profond sur vidéo monoculaire et de les appliquer au contexte du véhicule autonome. En effet, lorsque l’on utilise directement des détecteurs d'images fixes pour traiter un flux vidéo, la précision souffre d'un problème de qualité d'image du fait de l’échantillonnage. De plus, les annotations 3d des vidéos prennent du temps et sont coûteuses en raison du grand nombre d'images. Nous profitons donc des informations temporelles dans les vidéos, telle que la cohérence des objets, pour améliorer les performances. Les méthodes ne doivent pas introduire trop de charge de calcul supplémentaire, car le véhicule autonome exige une performance en temps réel.Plusieurs méthodes peuvent être utilisées dans différentes étapes, par exemple, la préparation des données, l'architecture du réseau et le post-traitement. Tout d'abord, nous proposons une méthode de post-traitement appelée heatmap propagation (propagation de carte de chaleur) fondée sur un one-stage détecteur CenterNet pour la détection d'objets dans les vidéos. Notre méthode propage la détection fiable effectuée sur les images précédentes sous la forme d’une heatmap pour la prochaine image. Ensuite, pour distinguer différents objets d'une même classe, nous proposons une architecture de réseau image par image pour la segmentation d'instances vidéo en utilisant les instance sequence queries (requête de séquence d’instances) . Le suivi des instances est réalisé sans post-traitement supplémentaire pour l'association de données. Enfin, nous proposons une méthode d'apprentissage semi-supervisée pour générer des annotations 3D pour une base de données de suivi d'objets dans les vidéos 2D. Cela permet d'enrichir le processus d'apprentissage pour la détection d'objets 3D. Chacune des trois méthodes peut être appliquée individuellement pour étendre les détecteurs d'images dans le cadre d’applications sur vidéo. Nous proposons également deux structures de réseau complètes pour résoudre la détection et le suivi d'objets 2D et 3D sur vidéo monoculaire.

Dans cette thèse de doctorat, nous nous intéressons à l'estimation robuste de la phase de la porteuse en utilisant le filtrage bayésien variationnel. La mesure de la phase porteuse est devenue une tâche fondamentale dans de nombreuses applications d'ingénierie telles que le positionnement précis dans le domaine du GNSS. Malheureusement, les mesures de phase obtenues par les techniques traditionnelles de poursuite de phase peuvent être fortement mises à mal par la présence de sauts de phase ambigus, appelés sauts de cycle. Ces derniers peuvent durement impacter les performances des algorithmes de poursuite conduisant, dans le pire des cas, à une perte permanente de verrouillage du signal. Un processus de ré-acquisition est alors nécessaire qui affecte les performances de suivi. Par conséquent, pour résoudre ce problème, nous proposons un filtre non linéaire robuste de poursuite de phase basé sur l'inférence de Bayes variationnelle. Tout d'abord, l'algorithme est développé en supposant une dynamique lente de phase (c'est-à-dire la boucle au premier ordre), puis, son ordre est augmenté en estimant un vecteur d'état formé par la phase et ses dérivées. Les performances de ce nouvel algorithme sont comparées avec celles de techniques conventionnelles (tels que la DPLL (Digital Phase Lock Loop) et la KF (Kalman Filter)-DPLL) en terms de précision d'estimation et d'occurence de sauts de cycle. La comparaison est d'abord effectuée à l'aide de données synthétiques, puis de données GNSS réelles dans un récepteur radio logicielle GNSS. Les résultats montrent que la méthode proposée a de meilleures performances par rapport aux filtres linéaires conventionnels, lorsque le rapport signal sur bruit est faible.

Les expérimentations de proximité sont un outil essentiel dans la télédétection de la terre car elles permettent d’acquérir de longues séries temporelles de mesures pouvant anticiper et accompagner le développement de nouvelles technologies spatiales. Dans le cadre de la préparation de la mission spatiale BIOMASS, le diffusiomètre TropiScat-2 installé sur la tour Guyaflux (Guyane Française) a permis d’étendre et de consolider l’expérimentationinitiale TropiScat. BIOMASS sera le premier radar imageur en bande P (λ ≈ 70 cm) dont l’objectif est de cartographier le stock de carbone dans les forêts à l’échelle globale grâce à des mesures inédites en configuration repeat-pass interférométrique et tomographique. L’efficacité de ces modes a été démontrée grâce aux campagnes aéroportées sans pour autant s’assurer de leur robustesse par rapport aux conditions d’observation variables. A partir des séries multifréquences inédites de l’expérimentation TropiScat-2, cette thèse vise à caractériser les variations temporelles du signal radar rétrodiffusé sur un site de forêt tropicale dense. Des mesures en bande P, L et C ont été acquises quasi simultanément toutes les 15 minutes, constituant une base de données d’environ deux années pour ce travail de thèse. L’exploitation de ces données a été réalisée grâce à des algorithmes implémentés au cours de ce travail, se basant d’une part sur les réponses impulsionnelles issues des mesures fréquentielles, et d’autre part sur la formation de tomogrammes dans le cas des données en bande P. Des corrections adaptées ont été développées et intégrées à ces algorithmes afin de tenir compte des spécificités de ce type d’expérimentation. L’exploitation des séries temporelles en bande P a permis de quantifier la décorrélation temporelle à long terme d’une forêt tropicale, selon des intervalles de temps clés des scénarii d’acquisition de BIOMASS. Cette étude révèle que les cohérences temporelles à 18 jours (correspondant à l’intervalle de temps entre la première et la dernière acquisition du traitement tomographique BIOMASS) varient en fonction de la saisonnalité et peuvent donc impacter les performances de la mission. En outre, des valeurs significatives ont été obtenues pour les cohérences à 7 et 14 mois, ouvrant la voie à de nouvelles méthodes pour l’exploitation des données issues de différents cycles de la mission. L’exploitation du traitement tomographique a permis d’imager dans le plan vertical la rétrodiffusion en bande P de la forêt. Ce traitement a permis de séparer les contributions de rétrodiffusion au niveau du sol et celles au niveau du volume de la forêt, permettant ainsi la caractérisation de leurs évolutions temporelles respectives à court terme via les variations diurnes et à long terme via les effets saisonniers. L’aspect multifréquence des données TropiScat-2 a été initié par l’analyse de données inédites en bande C. Cette étude a permis de dissocier les sources de décorrélation temporelle impactant le signal bande C notamment le vent et l’évapotranspiration. Des pistes de synergies inter-fréquences ont pu être initiées à travers l’exploitation simultanée des données en bandes P, L et C, qui a permis de caractériser les liens entre ces trois fréquences que ce soit pour les cohérences ou les intensités. Ce travail de thèse permet de souligner le rôle de la décorrélation temporelle non seulement comme une source de perturbation pour les applications cohérentes mais également comme un indicateur pertinent de l’évolution des forêts. Les résultats obtenus permettent d’enrichir nos connaissances sur l’interaction des micro-ondes avec la végétation dense, sur lesquelles pourront se baser des scénarii d’acquisition innovants pour BIOMASS, en lien avec d’autres missions à plus haute revisite temporelle.

L'avènement des Système de Positionnement par Satellites, également désigné sous le sigle GNSS, a révolutionné le monde d'aujourd'hui avec des applications diverses, de la localisation à la télédétection. Le principe du GNSS est basé sur la trilatération, qui dépend de l'estimation du retard de propagation et de l'effet Doppler. En effet, la synchronisation retard-Doppler est un sujet de recherche important pour de nombreux domaines, avec des applications pratiques telles que le radar, le sonar, l'ultrason, la télécommunication et la navigation. Or, pour la conception et l'évaluation des techniques d'estimation, il est important de connaître la meilleure performance accessible au sens de l'erreur quadratique moyenne (EQM), ce qui est fourni par le calcul des bornes inférieures (BI) sur l'EQM. Par rapport aux autres BI, les bornes de Cramér-Rao (BCR) sont plus simples à calculer et fournissent une estimation précise de l'EQM de l'estimateur au sens du Maximum de Vraisemblance (EMV) dans la région d'opération asymptotique, sous certaines conditions. Aussi, les architectures des récepteurs GNSS reposent sur des approches d'acquisition et de suivi, effectuée de manière scalaire, qui peuvent être considérées comme des instances particulières de l'EMV. Cependant, malgré une littérature fournie sur les BCR relatives à l'estimation retard-Doppler, la plupart de ces expressions de la BCR sont trop restrictives et ne concernent que le modèle de signal à bande étroite, sans tenir compte de l'impact de l'effet du Doppler sur le signal en bande de base. En effet, une expression analytique de BCR, suffisamment générale et facile à utiliser, pour n'importe quel signal à bande limitée, n'était pas disponible au début de cette thèse. L'objectif principal de la présente thèse porte sur la caractérisation des performances asymptotiques de l'estimation du retard et du Doppler par un EMV cohérent. La première contribution est l'obtention d'une nouvelle expression analytique de la BCR pour l'estimation du retard, en considérant un signal générique à bande limitée et un retard de propagation constant, cette expression offrant de nouvelles possibilités pour la conception d'un signal optimal. Cette expression de la BCR est ensuite utilisée pour caractériser l'estimation conjointe du retard et de la phase du signal. Cette approche est pertinente pour la localisation précise, exploitant la phase de la porteuse, telles que PPP et RTK. Par ailleurs, ces travaux de recherche ont permis de mettre en évidence l'absence d'une analyse complète des performances des signaux GNSS dans la littérature scientifique, d'un point de vue de l'estimation optimale. L'analyse présentée ici vise à combler cette lacune et fournit également les limites de performance du positionnement standard. Pour franchir cette limite, il devient alors nécessaire de recourir aux techniques de positionnement basées sur la phase de la porteuse. Enfin, nous étendons la formulation analytique de la BCR générique pour inclure l'estimation conjointe du retard et du Doppler, d'abord pour les signaux à bande étroite, puis pour leurs homologues à large bande, incluant également l'amplitude et la phase.

L'avènement des Système de Positionnement par Satellites, également désigné sous le sigle GNSS, a révolutionné le monde d'aujourd'hui avec des applications diverses, de la localisation à la télédétection. Le principe du GNSS est basé sur la trilatération, qui dépend de l'estimation du retard de propagation et de l'effet Doppler. En effet, la synchronisation retard-Doppler est un sujet de recherche important pour de nombreux domaines, avec des applications pratiques telles que le radar, le sonar, l'ultrason, la télécommunication et la navigation. Or, pour la conception et l'évaluation des techniques d'estimation, il est important de connaître la meilleure performance accessible au sens de l'erreur quadratique moyenne (EQM), ce qui est fourni par le calcul des bornes inférieures (BI) sur l'EQM.Par rapport aux autres BI, les bornes de Cramér-Rao (BCR) sont plus simples à calculer et fournissent une estimation précise de l'EQM de l'estimateur au sens du Maximum de Vraisemblance (EMV) dans la région d'opération asymptotique, sous certaines conditions. Aussi, les architectures des récepteurs GNSS reposent sur des approches d'acquisition et de suivi, effectuée de manière scalaire, qui peuvent être considérées comme des instances particulières de l'EMV. Cependant, malgré une littérature fournie sur les BCR relatives à l'estimation retard-Doppler, la plupart de ces expressions de la BCR sont trop restrictives et ne concernent que le modèle de signal à bande étroite, sans tenir compte de l'impact de l'effet du Doppler sur le signal en bande de base. En effet, une expression analytique de BCR, suffisamment générale et facile à utiliser, pour n'importe quel signal à bande limitée, n'était pas disponible au début de cette thèse.L'objectif principal de la présente thèse porte sur la caractérisation des performances asymptotiques de l'estimation du retard et du Doppler par un EMV cohérent. La première contribution est l'obtention d'une nouvelle expression analytique de la BCR pour l'estimation du retard, en considérant un signal générique à bande limitée et un retard de propagation constant, cette expression offrant de nouvelles possibilités pour la conception d'un signal optimal. Cette expression de la BCR est ensuite utilisée pour caractériser l'estimation conjointe du retard et de la phase du signal. Cette approche est pertinente pour la localisation précise, exploitant la phase de la porteuse, telles que PPP et RTK. Par ailleurs, ces travaux de recherche ont permis de mettre en évidence l'absence d'une analyse complète des performances des signaux GNSS dans la littérature scientifique, d'un point de vue de l'estimation optimale. L'analyse présentée ici vise à combler cette lacune et fournit également les limites de performance du positionnement standard. Pour franchir cette limite, il devient alors nécessaire de recourir aux techniques de positionnement basées sur la phase de la porteuse. Enfin, nous étendons la formulation analytique de la BCR générique pour inclure l'estimation conjointe du retard et du Doppler, d'abord pour les signaux à bande étroite, puis pour leurs homologues à large bande, incluant également l'amplitude et la phase.

Les travaux actuels dans le domaine de la navigation autonome s’intéressent principalement à l’étude d’algorithmes de localisation sur la base d’hybridation multi-capteurs ou d’approche de type localisation et cartographie simultanées (SLAM). Aujourd’hui des méthodes bien connues et assez fiables existent comme par exemple ORB-SLAM, SVO, PTAM. L’ensemble de ces méthodes peut être considéré comme des approches « bas niveau » dans le sens où l’interprétation de la scène reste très limitée. En effet, celle-ci est représentée par des nuages de points 3D ou au mieux des amers géométriques.Il est à noter qu’avec le machine learning et plus récemment l’engouement pour le Deep-Learning, des techniques d’analyse d’image émergent avec l’extraction d’objets statiques ou mobiles (détection de piétons, de panneaux, de marquages au sol. Ces approches restent cependant encore décorrélées de l’étape de navigation à proprement parlé. L’ambition de ce projet est d’intégrer les couches d’analyse de scène dans le cadre de la navigation autonome, à savoir intégrer les informations sémantiques dans l’étape de calcul de position. Nous souhaitons donc mettre en place une cartographie d'objets, dite sémantique, qu'ils soient routiers (panneau, feux, marquages au sol particuliers...), urbains (enseignes de magasin...) et éventuellement d’événements (accidents, travaux, déviations...). Ce type de cartographie permettra la navigation par amers visuels de haut niveau bien plus robustes dans le temps mais également plus facilement détectable en cas de variation de luminosité (jour nuit). Ce projet se situe ainsi à l’intersection de diverses thématiques : - L’apprentissage automatique, l’analyse d’image et la détection d’objets - La localisation par vision (odométrie visuelle, hybridation) - La cartographie sémantique géolocalisée (SLAM+GNSS).

À travers ces travaux de thèse, on s’intéresse à l’utilisation d’une forme d’onde unique pour remplir simultanément une double fonction radar/communication. En plus de répondre à la problématique grandissante de congestion du spectre, cette approche faciliterait en outre l’intégration des systèmes radiofréquences au sein de plateformes mobiles.La volonté de garantir une efficacité spectrale élevée et un coût calculatoire acceptable au système de transmission, combinée au caractère doublement sélectif des canaux de propagation rencontrés, nous amènent à nous focaliser sur l’étude des modulations multiporteuses à filtres courts (WCP-OFDM). Cependant, l’information portée par le signal émis génère un phénomène d’interférence dans les récepteurs radar usuels basés sur la corrélation, qui se manifeste par une élévation du plancher de bruit dans les cartes distance-Doppler. Dans un premier temps,nous modélisons cette interférence et comparons son impact sur les performances en détection de ces différents filtres de réception. Les atouts du symbol-based sont notamment mis en exergue. Dans un second temps, ce récepteur est alors enrichi de techniques visant à traiter l’interférence. À chaque fois, les effets de l’opération de mise en forme du signal sont examinés.

L'Internet des objets (ou IoT, pour Internet of Things) regroupe un ensemble de systèmes variés, tant par leurs contraintes que par leurs utilisations. Dans le cadre de cette thèse, nous allons nous intéresser aux LPWAN (Low-Power Wide-Area Network), les réseaux sans fil à grande couverture à faible consommation énergétique, en se basant sur le standard NB-IoT. Ces réseaux ont pour but de connecter des objets ou terminaux qui partagent certaines caractéristiques précises. Leur autonomie est optimisée pour durer le plus longtemps possible, ils ont de faibles quantités de données à transmettre régulièrement, et il s'agit d'équipements bas couts. L'objectif de cette thèse est de concevoir et d'étudier l'hybridation d'un système terrestre LPWAN avec une constellation de satellites en orbite basse, dite LEO (Low Earth Orbit) afin de proposer une extension de couverture. Dans un premier temps, le système satellite proposé est décrit. Il repose sur un lien unidirectionnel des terminaux vers le satellite. En l'absence de lien du satellite vers les terminaux, le schéma d'accès retenu est l'Aloha Temps Fréquence, ou aléatoire en temps et en fréquence. Ce schéma, propice à l'utilisation de terminaux à faible cout, impose cependant la mise en place d'une stratégie de réception dédiée. En effet, il est nécessaire de compenser l'absence d'information sur la localisation temporelle et fréquentielle des messages, qui sont reçus à un niveau de bruit élevé par le satellite. De plus, l'utilisation de satellites défilants impose une forte variation des paramètres fréquentiels des transmissions, ce qui complexifie la démodulation des messages. Une chaine de réception est proposée et évaluée ; l'estimation des paramètres fréquentiels nécessite la mise en place de méthodes spécifiques. En outre, l'utilisation d'un schéma aléatoire rend possible la réception par le satellite de plusieurs messages au même instant. Le couplage d'un turbocodage, d'un codage à répétition et de telles collisions mène à l'apparition de phénomènes d'interférences particuliers. L'impact de ces collisions d'abord sur les symboles reçus (taux d'erreur binaire) puis sur la décodabilité du message entier (taux d'erreur paquet) est décrit.

Les systèmes de réception radiofréquences et microondes sont susceptibles d’être fortement détériorés en cas d’agressions électromagnétiques de forte puissance (HPM). Généralement, l’utilisation de limiteurs de puissance microonde intégrant des diodes PIN ou des MEMS permet leur protection. Cependant, ces composants demeurent fragiles lorsque ces menaces atteignent des puissances trop importantes. Par conséquent, de nouvelles études exploitant les plasmas de décharge comme élément de limitation ont vu le jour. Ces systèmes de limitation à base de plasma reposent sur l’interaction non linéaire entre l’onde électromagnétique incidente et le plasma. Ce type d’interaction a déjà été largement utilisé dans les tubes T/R (Transmission/Réception) en technologie guidée. Dans ces travaux de thèse, nous étudions la possibilité d’utiliser des décharges plasmas localisées à une dizaine de millibars dans l’argon afin de concevoir des systèmes de limitation de puissance microonde en technologie circuit imprimé. Ainsi, après avoir choisi et caractérisé cette décharge localisée, trois limiteurs de puissance microonde ont été étudiés en bande S. Un premier dispositif de test large bande a été conçu en technologie microruban. Au moyen d’une campagne de caractérisation expérimentale, le caractère absorptif du dispositif ainsi que la dynamique temporelle particulière de la décharge ont pu être mis en évidence. Par la suite, un dispositif bande étroite a été conçu en technologie microruban afin de comparer les effets de la résonance microonde sur les caractéristiques de limitation. Ces effets ont alors conduit à un limiteur de type réflectif plus rapide. Enfin, un dispositif additionnel a été conçu en technologie microruban suspendue afin de pouvoir interpréter analytiquement et numériquement les mécanismes observés expérimentalement. Ces analyses ont alors permis de quantifier les paramètres plasma de la décharge et d’obtenir des informations sur le couplage non-linéaire plasma/microonde.

Les systèmes de télédétection satellitaires et aéroportés sont classiquement utilisés pour la surveillance maritime par les gouvernements et les entreprises. Cette surveillance est en particulier dédiée à la détection d’hydrocarbures en mer afin de prévenir les déballastages illégaux et de gérer les accidents environnementaux. Elle trouve également une pertinence dans le domaine de la prospection offshore afin d’identifier des réserves naturelles d’hydrocarbures. Le radar à synthèse d’ouverture représente actuellement le moyen principal de détection de films surfaciques puisqu’il opère quels que soient l’horaire et les conditions météorologiques. Le processus de détection demeure néanmoins perfectible car nécessitant un temps de traitement conséquent et induisant encore régulièrement des fausses alarmes. De plus, la détection n’est pas suffisante car la diversité des films surfaciques rencontrés implique une gestion propre à chacun. En effet, selon leur origine (naturelle ou anthropogénique) et leur nature (hydrocarbure, phytoplancton ou encore huile de poisson par exemple), l’ampleur de l’intervention engagée peut drastiquement évoluer, allant d’une vaste opération de nettoyage à une simple surveillance. Cette identification est classiquement réalisée à l’aide d’images optiques hyperspectrales mais cette méthode reste peu adaptée dans un contexte opérationnel. Caractériser la nature des films surfaciques détectés à l’aide des signaux radar représenterait donc une grande avancée dans le domaine de la supervision océanique. Cette étude consiste à distinguer une surface océanique contaminée par un film surfacique d’une surface océanique propre et de détailler la nature du film détecté à travers les signaux radars. L’étude se divise en trois domaines principaux, à savoir la modélisation de la surface océanique, la modélisation électromagnétique et l’expérimentation. La simulation de la surface océanique doit considérer l’existence ou non d’un film surfacique. En outre, elle doit permettre de générer numériquement une surface de vaste superficie –correspondant aux dimensions d’une image d’un radar à synthèse d’ouverture– tout en conservant une résolution restituant la complexité de la géométrie. Un simulateur de surfaces océaniques contaminées ou non a donc été développé. La partie électromagnétique est basée sur l’utilisation de modèles asymptotiques de diffusion des ondes électromagnétiques par une interface rugueuse. Ces modèles sont particulièrement adaptés au contexte de l’étude, alliant complexité de la scène et efficacité du traitement, mais nécessitent des hypothèses pour être appliqué. L’intégration d’un tel modèle a permis l’étude du champ électromagnétique diffusé par la surface océanique afin d’accéder aux informations contenues au sein des signaux radars. La modélisation est complétée par des données expérimentales associant mesures radars et mesures d’élévations d’une surface d’eau de mer tantôt propre tantôt contaminée par différents produits. Cette expérimentation a été réalisée dans un environnement maîtrisé : bassin fermé, produits connus, vagues générées à l’aide d’un souffleur caractérisé et déversements contrôlés. Ces données permettent de valider la modélisation et de tester les méthodologies de détection et de caractérisation des films surfaciques développées. Ces travaux montrent que la nature d’un film surfacique est identifiable à l’aide de signaux radars multi-fréquences et que ces films surfaciques sont détectables à l’aide de la fonction de répartition du champ électromagnétique diffusé par la surface. En outre, les conditions de mesures optimales (angles d’incidence, fréquences radar, polarisation, sensibilité du capteur) de détection et de caractérisation d’un film surfacique ont été détaillées. Enfin, le simulateur développé permet de générer des signaux de radars à ouverture réelle en considérant de larges surfaces océaniques ayant une résolution très fine sur une machine conventionnelle.