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Modélisation électromagnétique des signatures radar et IA pour la reconnaissance d'objets

Research / Doctorate 25 to 36 months

Grenoble (France)

Published on 26 June 2026

  • Contract

    Research / Doctorate 25 to 36 months

  • Location

    Grenoble (France)

  • Start date

    As soon as possible

  • Salary

    Information not provided

  • Remote working

    Not specified

CEA illustration
Description du sujet de thèse

Domaine

Défis technologiques

Sujets de thèse

Modélisation électromagnétique des signatures radar et IA pour la reconnaissance d'objets

Contrat

Thèse

Description de l'offre

Cette thèse offre une opportunité unique de travailler à l'interface entre l'électromagnétisme, la simulation numérique et l'intelligence artificielle, afin de contribuer au développement des systèmes intelligents de détection et de reconnaissance de nouvelle génération. Le/la stagiaire intégrera le Laboratoire Antenne et Propagation (LAPCI) du CEA-LETI, à Grenoble (France), un environnement de recherche de rang mondial disposant d'équipements à la pointe de la technologie pour la caractérisation et la modélisation du canal de propagation, tels que des sondeurs de canal, des émulateurs, des chambres anéchoïques et des simulateurs électromagnétiques avancés. Une collaboration avec l'Université de Bologne (Italie) est prévue durant la thèse.

Cette thèse vise à développer des modèles électromagnétiques avancés de rétrodiffusion radar en champ proche, adaptés aux systèmes radar et JCAS opérant aux fréquences mmWave et THz. Les travaux porteront sur la modélisation physique de la signature radar d'objets étendus, en tenant compte des effets de champ proche, des configurations multi-statiques et multi-antennes, ainsi que de l'influence des matériaux et de l'orientation des cibles. Ces modèles seront validés par simulations électromagnétiques et par des campagnes de mesures, puis intégrés dans des outils de simulation de scène et de propagation multi-trajets de type ray-tracing. Les signatures radar ainsi obtenues seront exploitées pour entraîner des algorithmes d'intelligence artificielle dédiés à la reconnaissance d'objets, à l'inférence des propriétés des matériaux et à l'imagerie radar. En parallèle, des approches d'IA assistée par la physique seront étudiées afin d'accélérer les simulations électromagnétiques et de réduire leur complexité computationnelle. L'objectif final de la thèse est d'intégrer ces informations issues de la rétrodiffusion radar dans un framework de Semantic Radio SLAM 3D, afin d'améliorer la localisation, la cartographie et la compréhension de l'environnement dans des scénarios complexes ou partiellement masqués.

Nous recherchons un(e) étudiant(e) de niveau école d'ingénieur ou Master 2, avec de solides bases en traitement du signal, électromagnétisme, radar ou télécommunications. Un intérêt pour l'intelligence artificielle, la modélisation physique et la simulation numérique est attendu. Des compétences en programmation (Matlab, Python) seront appréciées, ainsi qu'une capacité à travailler à l'interface entre modèles théoriques, simulations et expérimentations. Curiosité scientifique, autonomie et motivation pour la recherche sont essentielles.
La candidature doit inclure un CV, un relevé de notes et une lettre de motivation.

Université / école doctorale

Electronique, Electrotechnique, Automatique, Traitement du Signal (EEATS)
Université Grenoble Alpes

Localisation du sujet de thèse

Site

Grenoble

Demandeur

Disponibilité du poste

01/10/2026

Personne à contacter par le candidat

D'ERRICO Raffaele < email deleted for security reasons >
CEA
DRT/DSYS
17, rue des Martyrs
38054 Grenoble Cedex 9
+33 (0)4 38 78 56 47

Tuteur / Responsable de thèse

DORE Jean-Baptiste < email deleted for security reasons >
CEA
DRT/DSYS//LS2PR
Minatec CEA-LETI
17, rue des Martyrs
38054 Grenoble Cedex 9

+33 4 38 78 37 80

En savoir plus

http://www.leti-cea.fr/cea-tech/leti/Pages/recherche-appliquee/plateformes/plateforme-telecommunications.aspx
www.linkedin.com/in/raffaele-d-errico-55441b102 ; https://scholar.google.com/citations?user=6gdtjdsAAAAJ&hl=en

Application deadline

As long as the job is online

Study level

Master level or equivalent

Job Category

Technology

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