Nouvelle méthode de traitement du signal par approche bayésienne pour l'amélioration de la résolution spatiale des lidars vents hétérodynes // New signal processing method using a Bayesian approach for improving the spatial resolution of heterodyne wind l

Le lidar vent cohérent, domaine dans lequel l'ONERA travaille depuis des décennies, est un instrument optique permettant la mesure d'un champ de vent à la manière d'un radar mais en utilisant une source laser. Ce type de mesure est important notamment en météorologie (analyse de turbulences atmosphériques), pour la sécurité aérienne (mesure de turbulence, de vortex engendrés par les avions) et pour l'industrie éolienne (analyse de la ressource éolienne potentielle avant installation de turbines génératrices de courant). La limite en résolution spatiale du lidar vent cohérent est liée à la durée de l'impulsion laser utilisée. Cette dernière ne peut pas descendre en dessous de la centaine de nanosecondes (correspondant à 15 m dans l'atmosphère) sans compromettre le bilan de liaison lidar.
Plusieurs approches sont envisagées dans la communauté lidar pour améliorer la résolution spatiale de la mesure sans raccourcir l'impulsion : par modulation de la source laser, ou bien en inversant la convolution de la réponse atmosphérique par traitement du signal. A l'ONERA nous étudions cette dernière approche, qui a l'avantage de ne modifier que le software, depuis quelques années. Un premier algorithme de type maximum a posteriori a été développé récemment au cours d'une thèse menée au sein de notre laboratoire. L'algorithme final a montré de très bons résultats sur des données de simulations et sur des données expérimentales (https://doi.org/10.1364/OL.566273). Cependant, cette approche requière une connaissance parfaite des paramètres du lidar.
Ainsi, nous proposons au/à la candidat(e) de travailler dans un premier temps sur l'amélioration de la
robustesse de l'algorithme existant face aux imperfections de modélisation, et de savoir où l'on se situe en termes de précision de mesure de vent par rapport au maximum de précision théorique. Pour cela, l'étudiant(e) travaillera à :
· Effectuer une déconvolution myope ou « auto-supervisée », dans laquelle certains paramètres mal connus de l'impulsion laser sont estimés conjointement au profil de vent à partir des données. Cette amélioration est importante car elle rendra l'algorithme plus robuste sur les données réelles.
· Déterminer la borne théorique d'estimation du profil de vent en fonction du rapport signal sur bruit et de la réponse impulsionnelle instrumentale, afin de la comparer aux performances atteintes en simulation ou en expérimentation
· Modéliser plus finement les bruits présents dans les mesures, et prendre en compte ces raffinements dans l'inversion.
Dans un deuxième temps, nous proposons au/à la candidat(e) de développer un nouvel algorithme basé soit sur une extension de l'approche actuelle mais en faisant varier la largeur de la porte temporelle d'analyse (analyse multi-portes) ou sur des données plus brutes tirées de la matrice de covariance du signal. Un argument théorique (information de Fischer) nous indique que les données d'entrée pour ces deux approches contiennent plus d'information que le spectrogramme utilisé actuellement. Ces approches pourraient donc contribuer à améliorer encore la résolution et la précision de vitesse obtenue.
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Coherent wind lidar, a field in which ONERA has worked for decades, is an optical instrument allowing the measurement of a wind field like radar but using a laser source. This type of measurement is important in particular in meteorology (analysis of atmospheric turbulence), for aviation safety (measurement of turbulence, vortices generated by aircraft) and for the wind industry (analysis of the potential wind resource before installation of current-generating turbines). The limit in spatial resolution of coherent wind lidar is linked to the duration of the laser pulse used. The latter cannot go below a hundred nanoseconds (corresponding to 15 m in the atmosphere) without compromising the lidar link budget.
Several approaches are considered in the lidar community to improve the spatial resolution of the measurement without shortening the pulse: by modulating the laser source, or by inverting the convolution of the atmospheric response by signal processing. At ONERA we have been studying this latter approach, which has the advantage of only modifying the software, for several years. A first maximum a posteriori type algorithm was recently developed during a thesis carried out in our laboratory. The final algorithm showed very good results on simulation data and experimental data (https://doi.org/10.1364/OL.566273). However, this approach requires perfect knowledge of the lidar parameters.
Thus, we propose to the candidate to work initially on improving the
robustness of the existing algorithm in the face of modeling imperfections, and to know where we are in terms of wind measurement precision compared to the maximum theoretical precision. To do this, the student will work on:
· Perform a myopic or “self-supervised” deconvolution, in which certain poorly known parameters of the laser pulse are estimated jointly with the wind profile from the data. This improvement is important because it will make the algorithm more robust on real data.
· Determine the theoretical bound for estimating the wind profile as a function of the signal-to-noise ratio and the instrumental impulse response, in order to compare it to the performances achieved in simulation or experimentation
· Model the noise present in the measurements more finely, and take these refinements into account in the inversion.
Secondly, we propose to the candidate to develop a new algorithm based either on an extension of the current approach but by varying the width of the temporal analysis gate (multi-gate analysis) or on more raw data taken from the signal covariance matrix. A theoretical argument (Fischer information) tells us that the input data for these two approaches contain more information than the spectrogram currently used. These approaches could therefore contribute to further improving the resolution and speed accuracy obtained.
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Début de la thèse : 01/10/2026
WEB : https://w3.onera.fr/formationparlarecherche/sites/w3.onera.fr.formationparlarecherche/files/phy-dota-2026-07.pdf

Contrats ED : Programme blanc GS-Physique

Université Paris-Saclay GS Physique

572 Ondes et Matière

Master 2 ou école d'ingénieur en physique ou traitement du signal Expérience avérée en traitement du signal et/ou d'image incluant une part d'algorithmie et de programmation (Matlab). Des compétences et un goût pour l'expérimentation en optique seront également appréciés.
Master 2 or engineering school in physics or signal processing Proven experience in signal and/or image processing including some algorithmic and programming (Matlab). Skills and a taste for experimentation in optics will also be appreciated.