Thèse Détection Identification et Localisation de Sources Électromagnétiques à l'Aide d'Un Essaim de Drones Coopérants H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université Paris-Saclay GS Informatique et sciences du numérique École doctorale : Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication Laboratoire de recherche : Laboratoire des Signaux et Systèmes Direction de la thèse : Michel KIEFFER ORCID 0000000210493123 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-09-01T23:59:59 Cette thèse a pour objectif de contribuer au développement d'un système modulaire à base de drones de petite taille pour détecter et localiser de manière autonome dans un environnement inconnu des émetteurs électromagnétiques tels que des télécommandes de drones, des téléphones, des objets connectés, ou des balises de secours. Ce système pourra être exploité dans le domaine civil ou défense afin d'assurer la sécurité des personnes et des biens, ainsi que par les industriels de l'énergie, de la gestion des données, des télécommunications, ou encore du transport (aérien, terrestre, ou aérospatial). Le contexte de ce sujet de thèse est le développement d'un système modulaire à base de drones de petite taille pour détecter et localiser de manière autonome dans un environnement inconnu des émetteurs électromagnétiques tels que des télécommandes de drones, des téléphones, des objets connectés, ou des balises de secours. Ce système pourra être exploité dans le domaine civil ou défense afin d'assurer la sécurité des personnes et des biens, ainsi que par les industriels de l'énergie, de la gestion des données, des télécommunications, ou encore du transport (aérien, souterrain ou aérospatial). Détection et reconnaissance des signaux hétérogènes de commande de drones :- Modélisation et caractérisation des signaux d'intérêt,- Tests de détection de ces signaux dans un environnement électromagnétique représentatif,- Estimation des signatures associées (statiques ou dynamiques) et comparaison avec une base de données existante,- Définition de tests permettant de séparer les signaux spécifiques des autres signaux,- Analyse et classification des signaux reçus, avec deux cas d'usage (l'émetteur est connu dans une base de données ou non). Dans le cas où le signal n'est pas connu, développement d'algorithmes permettant de dé-terminer la probabilité d'appartenance à la classe émetteur de signaux de commande de dronesAlgorithmes de localisation 3D de l'émetteur à partir de données radio uniquement :- Construction et évaluation d'un modèle représentant l'évolution des caractéristiques des signaux réceptionnés en fonction de la localisation de l'émetteur,- Développement d'algorithmes de localisation et de caractérisation de l'incertitude de localisation,- Développement d'algorithmes permettant une fusion d'information au sein de l'essaim avec prise en compte de contraintes de communication. 1. Bibliographie sur les sujets de la détection et reconnaissance de liaisons caractéristiques (liste à définir en lien avec les acteurs opérationnels) : datalink drones2. Analyse et sélection des caractéristiques marquantes :o Plages de fréquences,o Types de modulation,o Protocoles (en-têtes, etc.),o Durée de communication,o Organisation des communication (infos fréquentielles et temporelles), etc.3. Identification / création d'une base de signaux de référence :o Signaux utiles émis par les émetteurs, voir [Zhao22],o Signaux typiques d'interférence.4. Identification ou développement de techniques d'apprentissage pour discriminer les sources de contrôle de drone lorsque le signal n'appartient pas à une base de signaux connus5. Développement des algorithmes de détection, d'identification des signaux de pilotage, y compris élimination de signaux interférents,6. Étude de faisabilité des solutions de localisation 3D grâce à l'essaim de drones (TDOA et autres approches),7. Étude de la répartition de puissance de calcul entre les différents drones (« load balancing »),8. Étude et développement des liaisons entre drones de l'essaim et entre l'essaim et le sol :o Compromis puissance embarquée sur drones - discrétion de la liaison essaim - sol,o Synchronisation des flux radio numérisés provenant des drones de l'essaim.

Nous recherchons une personne en cours de formation dans un master 2 ayant une coloration forte dans l'un des domaines suivants : sciences des données, traitement du signal ou télécommunications. La personne disposera d'une bonne capacité d'analyse et de synthèse de documents, ainsi que de bonnes capacité rédactionnelle. Elle devra maîtriser un langage de programmation tels que Python et avoir un bon niveau d'anglais (B2-C1).