Drone recognition with Deep Learning - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2022

Drone recognition with Deep Learning

Sélection et reconnaissance de drones par Deep Learning

Résumé

We work on the recognition of radar micro-Doppler signals of drones thanks to Deep Learning tools. The micro-Doppler phenomenon consists in a frequency modulation set created by the intern movements of the observed target. First, we analyze the different existing data : simulations, collected data available. We examine their limitations and carry out a measurement campaign to tackle them. Once our data is collected, we study the impact of the different space representations to propose a standard format adapted for Deep Learning. We continue our research on a major radar problem : the lack of data. Thus, we explore the data augmentation with GANs. We propose a measure of the quality of these algorithms based on utility criteria, and not on the realism of generated data. We observe a statistically significant improvement of classifications thanks to the signals generated by our GANs. Encouraged by this result, we implement more advanced GANs conjugating ground truth and real data. As we identified possible resolution axes we currently develop them.
Cette thèse étudie la reconnaissance de signaux radar micro-Doppler de drones par des méthodes d’apprentissage profond (Deep Learning). Le phénomène micro-Doppler est un ensemble de modulations de fréquence créé par les mouvements internes de la cible observée. Tout d’abord, nous avons analysé les différentes données existantes : simulations, données collectées accessibles. Nous examinons alors les limites de ces données. Afin de s’en affranchir, nous avons effectué une campagne de mesure adaptée. Une fois les données collectées, nous avons étudié l’impact des différents espaces de représentation afin de proposer à la communauté un format standard pour un usage Deep Learning. Nous abordons alors un problème majeur en radar : le manque de données. Nous explorons alors la piste de l’augmentation de données par des GANs. Nous proposons une mesure de la qualité de ces algorithmes basés sur des critères d’utilités de la génération et non du réalisme de celle-ci. Avec cette mesure, nous avons observé une amélioration statistiquement significative des performances de classification grâce aux signaux générées par GAN. Encouragé par ce résultat, nous implémentons des GANs plus avancés combinant vérité terrain et signaux réels. Nos expériences nous permettent alors d’atteindre les performances précédentes. Actuellement, nous identifions des axes de résolutions, que nous prévoyons de développer, pour les dépasser.
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2022UPASG002_GERARD_archivage.pdf (26.73 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-03640378 , version 1 (13-04-2022)

Identifiants

  • HAL Id : tel-03640378 , version 1

Citer

Julien Gérard. Drone recognition with Deep Learning. Signal and Image processing. Université Paris-Saclay, 2022. English. ⟨NNT : 2022UPASG002⟩. ⟨tel-03640378⟩
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