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Radar classification of buried objects by combining feature extraction methods and artificial intelligence

Automatic target classification is a promising area of research that relies on the use of radar data by artificial intelligence algorithms. Ultra-Wide Band (UWB) radar systems are pertinent to these applications as their bandwidth provides spectral diversity that can be exploited by various target feature extraction methods. This capability is combined with excellent resolution and penetration depth performance, which is particularly interesting in a surface penetrating radar configuration.

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Utilisation de réseaux neuronaux pour l’identification d’objets à partir du champ électromagnétique diffracté mesuré

Dans ce stage, on s’intéressera à l’utilisation de méthodes du type Deep Learning pour l’aide à la décision et l’identification d’objets. Ces traitements seront appliqués au champ électromagnétique
(EM) diffracté par ces objets lorsqu’ils sont soumis à une onde électromagnétique Ultra Large Bande.
Ces travaux de stage auront pour objectifs principaux : (a) la simulation électromagnétique complète
d’une scène radar, (b) la mise en place d’un protocole expérimental, et (c) la mesure d’objets et leur
classification à l’aide de nouveaux traitements développés au LEAT.

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