Etude des performances et dimensionnement du radar pénétrateur pour la mission JUICE
On se propose dans un premier temps d'étudier des jeux de données topographiques sur la lune glacée de Jupiter Ganymède et d'estimer l'impact de la topographie sur les performances du futur radar sondeur. Les principaux résultats sont présentés dans [1]. Une seconde partie est dédiée...
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Université de Grenoble
2014
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On se propose dans un premier temps d'étudier des jeux de données topographiques sur la lune glacée de Jupiter Ganymède et d'estimer l'impact de la topographie sur les performances du futur radar sondeur. Les principaux résultats sont présentés dans [1]. Une seconde partie est dédiée à l'expression mathématique du problème direct du sondage radar planétaire (physique et instrumentation). On rappelle ainsi comment dériver à partir des formulations de Stratton-Chu les formulations volumiques classiques et surfaciques (i.e. Huygens-Fresnel). On s'attache ensuite à détailler un algorithme performant basé sur la formulation surfacique pour simuler des échos radar à partir d'une surface planétaire maillée. Cette approche est largement inspirée par le travail de J.-F. Nouvel [2]. Une troisième partie s'intéresse à l'inversion des paramètres géophysiques de surface à partir des mesures radar. On écrit ainsi le problème dans un cadre probabiliste (c.f. [3]) et on présente trois grandes familles d'algorithmes : (i) une approche avec une linéarisation du problème, (ii) une approche itérative basée sur une méthode de gradient et (iii) une approche statistique pour estimer les densités de probabilités a posteriori. Ces algorithmes sont appliqués à des jeux de données synthétiques pour illustrer leurs performances. [1] Y. Berquin, W. Kofman, A. Herique, G. Alberti, and P. Beck. A study on ganymede's surface topography: Perspectives for radar sounding. Planetary and Space Science, (0), 2012. [2] J.-F. Nouvel, A. Herique, W. Kofman, and A. Safaeinili. Radar signal simulation: Surface modeling with the Facet Method. Radio Science, 39:RS1013, February 2004. [3] A. Tarantola. Inverse problem theory and methods for model parameter estimation. SIAM, 2005. |
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