Soutenance de thèse de Monsieur Jean PINSOLLE

Le 24 avril 2025 de 14:00 à 17:00

14h00 | Faculté des Sciences | 2, boulevard Lavoisier | ANGERS

Sujet : Métaheuristiques et estimation de mélanges de chaînes de Markov pour le désentrelacement d’impulsions radar

Directeur de thèse : Monsieur Jin-Kao HAO

RÉSUMÉ

Le but de la thèse est de proposer une méthode d’apprentissage non supervisée permettant de résoudre le problème de désentrelacement sur des données présentant des situations relativement complexes. Le désentrelacement est un cas particulier du clustering de séries temporelles. Ici, nous analysons une unique série et regroupons les impulsions en fonction de leurs paramètres, notamment leurs temps d’arrivée. Cette thèse s’appuie sur un article de 2020 qui modélise un émetteur comme un processus de Markov, où la suite d’impulsions reçue résulte d’un mélange des émissions de plusieurs processus de Markov. Cette approche aboutit à un problème d’optimisation discrète, dont la résolution permet d’achever le désentrelacement. La première contribution de cette thèse consiste à améliorer l’heuristique existante à l’aide d’un algorithme mémétique. Le second axe vise à modifier le modèle en représentant les émetteurs par des processus de renouvellement markovien, afin d’exploiter plus efficacement les temps d’arrivée des impulsions. Cette approche s’accompagne d’une étude expérimentale du nouvel algorithme en le comparant avec des algorithmes de désentrelacement de l’état de l’art. La dernière contribution étudie un cas plus général en considérant le cas où deux émetteurs différents peuvent émettre à la même fréquence. L’algorithme proposé est une heuristique, qui s’appuie toujours sur un modèle markovien.

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