Les mesures utilisées actuellement en chambres anéchoïque, pour la caractérisation de la surface équivalente radar (SER) sont généralement perturbées, en particulier en basse fréquence lorsque les parois de la chambre génèrent des trajets multiples. En basse fréquence l’épaisseur des matériaux absorbants devient faible devant la longueur d’onde et ceux-ci ne peuvent plus être considère comme parfaitement absorbants. Dans ce cas, le champ total incident sur la cible sous test est ainsi la somme du champ incident direct et des champs réfléchis par les parois. Basé sur le principe de retournement temporel qui permet de focaliser spatialement et temporellement une onde électromagnétique, l’objectif de la thèse est de présenter une nouvelle méthode d’imagerie microonde qui profite des degrés de liberté spatio-temporels de la propagation au sein d’un milieu diffusant afin de détecter une cible avec une haute résolution. / The currently used methods for radar cross section (RCS) measurements at low frequencies encounter several disturbing phenomena, such as the multipath propagation caused by reflections from the walls. Descending in frequency, the thickness of absorbent materials becomes small compared with the wavelength and they are no longer perfectly absorbent. Therefore, the total incident field on the target becomes the sum of the incident wave and the reflected waves from the walls of the chamber. Inspired by time reversal technique which allows spatial and temporal focusing of an electromagnetic wave, the objective of the thesis is to present a novel imaging method in the microwave range which benefits from the spatio-temporal degrees of freedom provided by the transmission through a random medium in order to detect a target with high resolution.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2017REN1S108 |
| Date | 21 December 2017 |
| Creators | Bucuci, Stefania |
| Contributors | Rennes 1, Universite de rennes 1, Sharaiha, Ala, Davy, Matthieu |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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