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Fiche détaillée HDR
Université de Versailles-Saint Quentin en Yvelines (02/07/2009), Sylvie Thiria (Pr.)
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Modélisation statistique appliquée à la propagation atmosphérique des ondes électromagnétiques et à l'observation des précipitations
Cécile Mallet1, 2

Dans la troposphère, le rayonnement électromagnétique hyperfréquence interagit avec la matière suivant trois processus : l'absorption par les molécules de gaz et d'eau, la diffusion due à la redirection de l'onde par les hydrométéores, et l'émission par les particules absorbantes d'un rayonnement naturel incohérent. Mes travaux ont pour base commune ces processus d'interaction des ondes électromagnétiques avec l'atmosphère, et concernent deux domaines distincts : la télédétection spatiale de l'atmosphère et les télécommunications Terre-satellite. J'ai développé une méthodologie originale de mise au point d'algorithmes neuronaux pour l'observation de l'atmosphère à partir de capteurs hyperfréquences passifs. Mes travaux ont mis en évidence la capacité des réseaux de neurones à restituer les paramètres physiques des phénomènes sous-jacents aux observations. Une amélioration des performances globales de la restitution des grandeurs atmosphériques est obtenue grâce à la modélisation de relations non linéaires que permet cette approche. Les perspectives multiples qu'offrent, en géophysique, l'emploi d'une architecture neuronale modulaire, ou l'utilisation des cartes de Kohonen, sont soulignées. L'évolution des systèmes de télécommunication hyperfréquence par satellites, pousse à utiliser des fréquences de plus en plus élevées. Aux fréquences supérieures à 20 GHz l'atmosphère est à l'origine de la dégradation de la qualité des liaisons. Je présenterai les campagnes de mesures, et les travaux de modélisation réalisés, dans le cadre de la mise au point de nouvelles techniques de lutte contre les affaiblissements (Fade Mitigation Technique). L'originalité de mes recherches relatives à la modélisation du canal de propagation réside dans l'usage de modélisations statistiques du type TARIMA GARCH, qui s'attachent, plutôt que de prévoir le comportement moyen du processus, à prévoir la variabilité et donc le risque d'un comportement extrême.
1 :  LATMOS - Laboratoire Atmosphères, Milieux, Observations Spatiales
2 :  IPSL - Institut Pierre-Simon-Laplace
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Troposphère – Télécommunications – Hyperfréquences – Modélisation

Statistical modeling applied to the atmospheric propagation of electromagnetic waves and remote sensing of precipitation
In the troposphere, the microwave electromagnetic radiation interacts with matter according to three processes: absorption by gas molecules and water, scattering due to the deflection of the waves by hydrometeors, and the emission of a natural radiation. My work has a common basis for these processes of interaction of electromagnetic waves with the atmosphere, and relates to two distinct areas: Remote Sensing of the atmosphere and Earth-satellite telecommunications. I developed a unique method to develop neural inverse algorithms for the observation of the atmosphere using passive microwave sensors. My work highlighted the ability of neural networks to retrieve certain atmospheric quantities underlying the physical phenomena involved. An improvement of the overall performance of the algorithms developed to retrieve these atmospheric quantities has been achieved by modelling non-linear relationships that allows this approach to be followed. In a geophysical context, the use of a modular neural architecture, or the use of Kohonen maps, offered multiple perspectives that are highlighted here. The evolution of telecommunications microwave satellite use requires ever increasing frequencies. At frequencies above 20 GHz the atmosphere is causing a degradation of link quality. I will present the measurement campaigns and modeling work performed in connection with the development of new Fade Mitigation Techniques. The originality of my research on the modelling of the propagation channel consists in the use of statistical models of the TARIM GARCH type, which , rather than predicting the average behaviour of the modelled process, focus on the prediction of variability and the probability of extreme behaviours.