SmartRADAR : IA pour le traitement de données radar

Modélisation d’un système d’antennes linéaire uniforme :
Avec l’élaboration d’un jeu de données réaliste et stochastique à l’aide d’un script Python, en tirant parti de l’accélération par processeur graphique pour une parallélisation efficace des calculs, les performances ont été multipliées par 26.

Keras est une bibliothèque open-source d’apprentissage automatique, hautement modulaire, conçue pour simplifier le développement de modèles de réseaux de neurones. Cette bibliothèque a été en particulier utilisée pour la mise en œuvre de réseaux de neurones convolutifs, en raison de sa flexibilité, de sa simplicité d’utilisation et de son intégration transparente avec d’autres outils d’apprentissage automatique.

•Source en mouvement

•Espace en 3D

•Optimiser l’ordonnancement du réseau d’antenne

1 – Reproduction d’un réseau donné dans un article scientifique

La première étape du projet consiste à reproduire le modèle décrit dans les articles scientifiques. L’état de l’art propose différentes techniques parmi lesquelles celle d’un réseau de neurones convolutifs que nous maîtrisons parfaitement.

2 – Prototype

Prototype Durant la seconde partie du projet, nous nous sommes concentrés sur le développement de notre propre modèle. Approcher ce problème par une classification multi-étiquettes permet d’avoir un modèle plus abstrait qui fonctionne en présence de deux ou trois sources et potentiellement plus.