[tel-00672039] Modélisation statistique appliquée à la propagation atmosphérique des ondes électromagnétiques et à l'observation des précipitations

Dans la troposphère, le rayonnement électromagnétique hyperfréquence interagit avec la matière suivant trois processus : l'absorption par les molécules de gaz et d'eau, la diffusion due à la redirection de l'onde par les hydrométéores, et l'émission par les particules absorbantes d'un rayonnement naturel incohérent. Mes travaux ont pour base commune ces processus d'interaction des ondes électromagnétiques avec l'atmosphère, et concernent deux domaines distincts : la télédétection spatiale de l'atmosphère et les télécommunications Terre-satellite. J'ai développé une méthodologie originale de mise au point d'algorithmes neuronaux pour l'observation de l'atmosphère à partir de capteurs hyperfréquences passifs. Mes travaux ont mis en évidence la capacité des réseaux de neurones à restituer les paramètres physiques des phénomènes sous-jacents aux observations. Une amélioration des performances globales de la restitution des grandeurs atmosphériques est obtenue grâce à la modélisation de relations non linéaires que permet cette approche. Les perspectives multiples qu'offrent, en géophysique, l'emploi d'une architecture neuronale modulaire, ou l'utilisation des cartes de Kohonen, sont soulignées. L'évolution des systèmes de télécommunication hyperfréquence par satellites, pousse à utiliser des fréquences de plus en plus élevées. Aux fréquences supérieures à 20 GHz l'atmosphère est à l'origine de la dégradation de la qualité des liaisons. Je présenterai les campagnes de mesures, et les travaux de modélisation réalisés, dans le cadre de la mise au point de nouvelles techniques de lutte contre les affaiblissements (Fade Mitigation Technique). L'originalité de mes recherches relatives à la modélisation du canal de propagation réside dans l'usage de modélisations statistiques du type TARIMA GARCH, qui s'attachent, plutôt que de prévoir le comportement moyen du processus, à prévoir la variabilité et donc le risque d'un comportement extrême.

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