Etude théorique de radars géologiques - Epublications - Université ...
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PARTIE III : INTERPRETATION DES ECHOS RADAR PROBLEME INVERSE<br />
Les figures 159, 160 et 161 montrent les performances intéressantes <strong>de</strong> l'algorithme. Il est<br />
difficile d'imaginer que le signal figure 159 résulte en réalité <strong>de</strong> la combinaison <strong>de</strong> quatre signaux<br />
élémentaires et pourtant la métho<strong>de</strong> permet <strong>de</strong> retrouver précisément les différentes amplitu<strong>de</strong>s et<br />
les différents retards. Notons que dans cet exemple, le signal <strong>de</strong> référence est un sinus <strong>de</strong> fréquence<br />
fondamentale 2MHz modulé par une gaussienne d'une microsecon<strong>de</strong> <strong>de</strong> large.<br />
D'autres exemples où s(t) est composé <strong>de</strong> <strong>de</strong>ux impulsions <strong>de</strong> plus en plus proches<br />
permettent <strong>de</strong> dire que cette métho<strong>de</strong> a une résolution temporelle liée à la fréquence maximale du<br />
signal. Ici, la résolution <strong>de</strong> 0.1µs correspond à une <strong>de</strong>mi pério<strong>de</strong> <strong>de</strong> la fréquence la plus haute<br />
(5MHz) : cette propriété est une conséquence du théorème <strong>de</strong> Shannon.<br />
➢ Conclusion<br />
● Cette métho<strong>de</strong> est stable et offre une bonne résolution. La principale contrainte concerne<br />
ses conditions d'applications. Tout phénomène entraînant une dispersion du signal rend<br />
caduque son utilisation : conductivité, rugosité, hétérogénéité... Par ailleurs, il faut<br />
connaître le signal <strong>de</strong> référence sref(t) mais cela ne constitue en rien une contrainte<br />
supplémentaire par rapport à la métho<strong>de</strong> d'inversion vue précé<strong>de</strong>mment. En effet,<br />
connaître sref revient à connaître le plus précisément possible l'impédance et le gain <strong>de</strong><br />
l'antenne au moins dans la direction du nadir.<br />
● En l'absence <strong>de</strong> dispersion fréquentielle, cette métho<strong>de</strong> pourrait être utilisée en préambule<br />
à l'algorithme génétique pour définir ou initialiser les épaisseurs électriques <strong>de</strong>s couches<br />
<strong>géologiques</strong>. Pour inverser le problème avec un modèle stratifié, il est inconcevable<br />
d'interpréter les amplitu<strong>de</strong>s Ai comme <strong>de</strong>s coefficients <strong>de</strong> réflexion ou <strong>de</strong>s contrastes entre<br />
couches. En effet, d'après les hypothèses, les conductivités correspon<strong>de</strong>nt à<br />
l'approximation <strong>de</strong>s milieux à faibles pertes donc il est impossible <strong>de</strong> faire la différence<br />
entre l'atténuation dûe aux pertes lors <strong>de</strong> la propagation et l'effet <strong>de</strong> la réflexion entre <strong>de</strong>ux<br />
strates.<br />
4.2 Métho<strong>de</strong> <strong>de</strong> Prony<br />
La métho<strong>de</strong> <strong>de</strong> Prony consiste à développer un signal réel sous la forme d'une somme <strong>de</strong><br />
sinusoï<strong>de</strong>s amorties. Cette technique est couramment utilisée pour retrouver les mo<strong>de</strong>s <strong>de</strong> résonance<br />
propre d'une antenne avec leur coefficient <strong>de</strong> qualité respectif.<br />
Pour notre problème, la métho<strong>de</strong> <strong>de</strong> Prony doit être appliquée à la partie réelle ou à la partie<br />
imaginaire <strong>de</strong> G(f) <strong>de</strong> l'équation (80).<br />
La métho<strong>de</strong> <strong>de</strong> Prony est non linéaire. Elle fournit dans certains cas <strong>de</strong> meilleurs résultats<br />
que la métho<strong>de</strong> précé<strong>de</strong>nte ; en revanche elle est beaucoup moins stable notamment lorsque le<br />
signal contient <strong>de</strong>ux signaux très proches l'un <strong>de</strong> l'autre. Ceci est lié au côté mal posé du problème.