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Métasurface optimisée par inversion pour l'imagerie radar du sol // Inverse-designed metasurface for ground-penetrating radar imaging

ABG-137249
ADUM-72789
Sujet de Thèse
27/03/2026
Avignon Université
AVIGNON - Provence-Alpes-Côte d'Azur - France
Métasurface optimisée par inversion pour l'imagerie radar du sol // Inverse-designed metasurface for ground-penetrating radar imaging
  • Terre, univers, espace
Métasurfaces, Electromagnétisme, Modélisation par éléments finis, Scattering inverse, Adaptation d'impédance, GPR
Metasurfaces, Electromagnetism, FEM, Inverse scattering, Impedance matching, GPR

Description du sujet

Qu'il s'agisse de retrouver des vestiges archéologiques, d'analyser des sols inconnus ou de sécuriser des ouvrages dans le génie civil, l'imagerie par géoradar est une démarche incontournable pour explorer le sol sans l'impacter. Cependant, cette caractérisation électromagnétique reste entravée par le très faible couplage entre les antennes radars et l'interface air-sol. En configuration bistatique (antenne émettrice / antenne réceptrice), une large part de l'onde émise est immédiatement réfléchie et ne renseigne donc pas sur la constitution du sol. Pour réduire cette réflexion et améliorer le rapport signal/bruit, des travaux récents explorent l'usage de métamatériaux bidimensionnels. Ces métasurfaces (MTS), placées entre les antennes et l'interface air-sol, visent à maximiser la transmission par un ajustement fin de leur géométrie. Elles présentent en outre l'avantage d'être légères, faciles à fabriquer et adaptables à la bande de fréquence choisie. Le défi reste néanmoins de concilier efficacité, adaptabilité et simplicité de fabrication. Alors que la plupart des approches actuelles misent sur des méthodes actives par ingénierie du front d'onde, le projet METINVERSE (financé par l'ANR) propose une voie originale : automatiser le processus de conception à partir d'une couche passive, plus robuste et plus simple à produire. Il s'agit de concevoir un solide modèle numérique d'une MTS, de l'améliorer par un algorithme inverse, puis de valider expérimentalement le modèle, en gardant toujours comme objectif de maximiser la transmission. Actuellement, les métasurfaces se situent entre deux extrêmes : d'un côté, des structures simples à fabriquer mais offrant des performances limitées en transmission ; de l'autre, des dispositifs aux géométries très performantes mais complexes, dont la réalisation exige des moyens expérimentaux lourds, voire difficilement transposables à grande échelle.

Par ailleurs, la littérature montre qu'il est possible d'obtenir des résultats comparables avec des géométries très différentes. Cette diversité, qui témoigne de la richesse du champ, souligne aussi une limite : il est difficile d'anticiper quelle conception sera la plus pertinente pour un problème donné. Le développement actuel des MTS repose ainsi sur un processus de conception long, coûteux et peu systématique. La thèse proposée vise à dépasser ces verrous en s'appuyant sur trois leviers complémentaires détaillés ci-dessous. Leur mise en œuvre sera adaptée au profil de la candidature et à l'avancée du projet, offrant une marge d'exploration et d'initiative scientifique.
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Whether for locating archaeological remains, analyzing unknown soils, or securing civil engineering structures, ground-penetrating radar (GPR) imaging is an essential tool to explore the subsurface without disturbing it. However, this electromagnetic characterization remains limited by the very weak coupling between radar antennas and the air–ground interface. In a bistatic configuration (transmitting antenna / receiving antenna), most of the wave radiated by the transmitter is immediately reflected at the interface and provides no information about the underground composition. To reduce ground reflection and obtain higher signal-to-noise ratios through the receiver, recent studies have investigated two-dimensional metamaterials. Called metasurfaces (MTS), they are placed between the antennas and the air–ground interface to achieve a higher transmission coefficient. This coefficient can be maximized by optimizing their geometry. MTS also have the advantages of being lightweight, easy to fabricate for radar systems, and tunable over the desired frequency range. Nevertheless, there is always a trade-off between efficiency, adaptability, and ease of fabrication. Current approaches for maximizing the transmitted wave mainly focus on active methods, such as directive antennas engineered through wavefront shaping. By contrast, this PhD project aims to resolve this trade-off by automating the design process. Starting from a passive layer — easier to fabricate — the goal will be to develop a robust numerical model of an MTS, improve it using an inverse algorithm, and then validate the model experimentally, always with the objective of maximizing transmission.
At present, an easy-to-fabricate structure does not meet high transmission requirements, while some MTS designs achieve excellent numerical performance but rely on complex geometries, demanding significant resources to manufacture in the lab or at a larger scale

Furthermore, in the current literature, similar results are often obtained with very different geometries, illustrating the versatility of existing approaches. It is therefore difficult to know in advance whether a given design is the best solution to a particular problem. Current MTS development suffers from this time-consuming design process. This PhD project proposes to overcome this technical bottleneck through the three levers described below. The work may evolve depending on the candidate's profile and the progress made over time.
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Début de la thèse : 01/09/2026

Nature du financement

Précisions sur le financement

Contrat doctoral

Présentation établissement et labo d'accueil

Avignon Université

Etablissement délivrant le doctorat

Avignon Université

Ecole doctorale

536 Agrosciences et Sciences

Profil du candidat

Le/la candidat·e devra avoir une formation solide en physique numérique / électromagnétisme, avec une appétence pour la modélisation analytique et numérique et un excellent niveau en mathématiques. Curiosité et motivation pour la recherche scientifique seront des atouts majeurs.
The candidate should have a background in computational physics / electromagnetics, with strong interest in numerical and analytical modeling and a solid level in mathematics. Organized, autonomous, and proactive, the candidate should also demonstrate the curiosity that is essential for scientific research.
01/08/2026
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