Brevet FR3164045A1 — publié le 20260102

Système radar aéroporté adapté pour une recon naissance d’objets fixes au sol ; P rocédé d’entrainement et produit s programme d’ordinateur. La présente invention concerne un système radar (10) aéroporté, qui comporte un radar opérationnel (12) et un calculateur opérationnel (14), le radar opérationnel étant propre à produire un ensemble de données radar brutes. Le système radar (10) se caractérise en ce que le calculateur opérationnel (14) est programmé pour exécuter un algorithme (40) d’intelligence artificielle adapté pour reconnaitre des objets fixes au sol directement à partir de l’ensemble de données radar brutes ou à partir d’un ensemble de données radar normalisées dérivant de l’ensemble de données radar brutes produit par le radar opérationnel (12). Figure pour l'abrégé : Figure 1 Système radar aéroporté adapté pour une reconnaissance d’objets fixes au sol ; Procédé d’entrainement et produits programme d’ordinateur. L'invention a pour domaine technique celui de la reconnaissance d’objets fixes au sol, en utilisant un système radar aéroporté. Des objets fixes au sol, comme des ponts, des châteaux d’eau, des phares, etc., peuvent servir de repères pour la navigation. La reconnaissance d’objets issue de la cartographie radar peut ainsi être utile pour faire un suivi de terrain à basse altitude sans avoir recours par exemple à des données de localisation issues d’un dispositif de positionnement par satellites. Selon l’état de la technique, la reconnaissance d’objets fixes au sol consiste à mettre en œuvre successivement : - une première étape de traitement d’un ensemble de données radar brutes (« data set ») délivré par le radar pour construire une image ; - une seconde étape d’analyse de l’image pour isoler des formes et classer chacune de ces formes selon un ensemble prédéterminé de type d’objet. Cependant, dans le cas par exemple d’un traitement SAR (« Synthetic Aperture Radar » ou radar à synthèse d’ouverture) d’un ensemble de données radar brutes, la première étape monopolise le radar, qui doit resté pointé sur l’objet à reconnaitre le temps d’acquérir suffisamment d’informations pour construire une image SAR. De plus, cette construction nécessite des ressources calculatoires importantes et/ou un temps de calcul long. La seconde étape de reconnaissance d’objets, lorsqu’elle est réalisée automatiquement par un logiciel expert du type algorithme d’intelligence artificielle – IA résultant d’un apprentissage supervisé, nécessite de peupler une base de données d’entrainement. Une telle base de données regroupe des images SAR labellisées, c’est-à-dire un doublet associant une image SAR et un label indiquant la classe vraie de l’objet présent sur cette image SAR. Mais, en plus de la nature de l’objet, la forme de l’objet sur l’image SAR dépend des paramètres de vol de l'aéronef, comme sa hauteur, sa vitesse, ou encore des paramètres de fonctionnement du radar, comme ses angles d’observation en site et gisement. La constitution de la base de données d’entrainement demande alors de nombreuses campagnes de mesures en vol, afin d’obtenir des images SAR variées, puis leur analyse par du personnel expert afin de les labelliser correctement. Les campagnes de mesures en vol coûtent chères. Une fois l’algorithme d’IA expert entrainé, il n’évolue plus, par exemple au cours des vols opérationnels. Enfin, il doit être utilisé avec le même type de radar que celui ayant été utilisé pour acquérir et construire les images SAR labellisées de la base de données d’apprentissage. Dit autrement, pour chaque type de radar, il faut réaliser des campagnes de mesures en vol dédiées pour obtenir des données labellisées permettant d’entrainer l’algorithme d’IA expert de manière adaptée et spécifique de ce type de radar. Il y a donc un besoin pour un procédé permettant de faire de la reconnaissance d’objets fixes au sol au moyen d’un radar aéroporté de manière beaucoup plus simple. Le but de l’invention est de répondre à ce besoin. Pour cela l’invention a pour objet un système radar comportant un radar opérationnel et un calculateur opérationnel, le radar opérationnel étant propre à produire un ensemble de données radar brutes, caractérisé en ce que le calculateur opérationnel est programmé pour exécuter un algorithme d’intelligence artificielle convenablement paramétré de reconnaissance d’objets fixes au sol directement à partir de l’ensemble de données radar brutes ou à partir d’un ensemble de données radar normalisées dérivant de l’ensemble de données radar brutes produit par le radar opérationnel. Suivant des modes particuliers de réalisation, le système comporte une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : - une sortie de l’algorithme d’intelligence artificielle est une classe d’objet en tant qu’estimation du type dont relève un objet fixe au sol éclairé par le radar opérationnel pour produire l’ensemble de données radar brutes, la classe d’objet étant sélectionnée parmi une pluralité de classes d’objets prédéterminées ; - le radar opérationnel est un radar à onde continue modulée en fréquence, l’ensemble de données radar brutes étant alors un ensemble de données bidimensionnel ou dans lequel le radar opérationnel est une radar à impulsion, l’ensemble de données radar brutes étant alors un ensemble de données tridimensionnel. L’invention a également pour objet un procédé d’entrainement permettant d’obtenir un algorithme d’intelligence artificielle convenablement paramétré de reconnaissance d’objets, qui est adapté pour être exécuté par le calculateur opérationnel d’un système radar aéroporté conforme au système précédent, le procédé d’entrainement étant caractérisé en ce qu’il comporte une étape d’apprentissage à partir d’une base de données d’entrainement contenant une pluralité d’ensembles de données radar brutes labellisés, un ensemble de données radar brutes labellisé associant un ensemble de données radar brutes produit par un radar de référence et un label égal à une classe d’objet vraie pour un objet fixe au sol éclairé par le radar de référence pour produire l’ensemble de données radar brutes. Suivant des modes particuliers de réalisation, le procédé comporte une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : - le label associé à un ensemble de données radar brutes produit par un radar de référence résulte de l’exécution, par un calculateur de référence, d’un premier programme de construction d’une cartographie à partir de l’ensemble de données radar brutes produit par un radar de référence, puis de l’exécution d’un second programme de reconnaissance de formes d’objets dans ladite cartographie, la classe estimée en sortie du second programme étant considérée comme la classe d’objet vraie constituant ledit label ; - l’exécution du premier programme consiste à appliquer un traitement « radar à synthèse d’ouverture », « radar à synthèse d’ouverture inverse », ou « indication de cibles terrestres mobile») à l’ensemble de données radar brutes produit par un radar de référence pour obtenir ladite cartographie ; - le radar de référence étant différent du radar opérationnel, l’étape d’apprentissage consiste à : optimiser un encodeur de référence et un classifieur par une méthode d’apprentissage supervisé à partir de la base de données d’entrainement dont les données sont produites par le radar de référence ; utiliser l’encodeur de référence optimisé en inférence pour peupler une base de données d’apprentissage de données produites par le radar opérationnel; et, optimiser un encodeur opérationnel par une méthode adverse sur les données de la base de données d’apprentissage, l’algorithme d’intelligence artificielle de reconnaissance d’objets étant la combinaison de l’encodeur opérationnel optimisé et du classifieur optimisé ; - la base de données d’apprentissage est peuplée des ensembles de données radar brutes mal ou pas classifié par l’algorithme d’intelligence artificielle de reconnaissance d’objets correspondant à la combinaison de l’encodeur de référence optimisé et du classifieur optimisé. L’invention a également pour objet un produit programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un calculateur opérationnel d’un système radar aéroporté mettent en œuvre un algorithme d’intelligence artificielle de reconnaissance d’objets fixes au sol à partir d’un ensemble de données radar brutes ou à partir d’un ensemble de données radar normalisées dérivé de l’ensemble de données radar brutes produit par le radar opérationnel du système radar. L’invention a également pour objet un produit programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un calculateur permettent de mettre en œuvre le ou chaque étape d’apprentissage d’un procédé d’entrainement conforme au procédé précédent. L’invention et ses avantages seront mieux compris à la lecture de la description détaillée qui va suivre d’un mode de réalisation particulier, donné uniquement à titre d’exemple non limitatif, cette description étant faite en se référant aux dessins annexés sur lesquels : FIG. 1 La FIG. 1 est une représentation schématique associant un système radar selon l’invention, qui est adapté pour effectuer une reconnaissance d’objets à partir des données brutes délivrées par un radar, ainsi un système d’apprentissage ; FIG. 2 La FIG. 2 est une représentation sous forme de blocs d’un premier mode de réalisation du procédé d’apprentissage selon l’invention permettant, en utilisant le système d’apprentissage de la FIG. 1 , d’entrainer le modèle qui, une fois appris, est exécuté par le système radar de la FIG. 1 en phase opérationnelle ; et, FIG. 3 La FIG. 3 est une représentation sous forme de blocs d’un second mode de réalisation du procédé d’apprentissage selon l’invention, particulièrement bien adapté au cas où le radar d’acquisition des données d’entrainement et le radar d’acquisition de nouvelles données en inférence ne sont pas identiques. Structure La FIG. 1 représente un mode de réalisation préféré d’un système radar 10 permettant une reconnaissance automatique d’objets fixes au sol à partir des données brutes délivrées par un radar. Le système 10 est avantageusement embarqué à bord d’un aéronef pour, au cours d’une phase opérationnelle, permettre la reconnaissance d’objets fixes au sol, tel que l’objet O. Dans un exemple d’utilisation, les objets reconnus constituent autant de repères pour un système de navigation de l’aéronef (non représenté sur les figures) en aval du système selon l’invention. Le système radar 10 comporte un radar 12 et un calculateur 14. Le radar 12 comporte une antenne 20 et une chaine électronique de prétraitement 22 des signaux délivrés par l’antenne 20, afin d’élaborer un ensemble de données radar S, en tant que données brutes délivrées par le radar 12. Par exemple, la chaine de prétraitement 22 comporte successivement un récepteur 24, un codeur analogique/numérique 25 et une unité 26 de passage du domaine temporel au domaine fréquentiel. Par exemple, l’unité 26 est propre à appliquer une transformée de Fourier rapide sur les échantillons sortant du codeur 25. Le radar 12 permet ainsi, au cours d'une récurrence de fonctionnement, l'acquisition d'un ensemble de données radar brutes S. Cet ensemble correspond à l’observation par le radar 12 d’un domaine de l’espace. Pour une observation au sol, ce domaine comporte notamment une surface au sol sur laquelle repose éventuellement au moins un objet O. Le radar 12 est par exemple un radar du type radar impulsionnel. Au cours d’une récurrence, un tel radar à impulsion émet, pendant une période d’émission, puis reçoit, pendant une période de réception. Cette période de réception est segmentée en cases en distance, de longueur équivalente. Sur un bloc de N récurrences, une transformation de Fourier rapide - FFT est réalisée pour chaque case en distance. On obtient une décomposition du signal reçu en cases en fréquence. La résolution fréquentielle de la FFT dépend de la période de récurrence et du nombre N de récurrences. Il peut donc être considéré des cases en fréquence de largeur égale à la résolution fréquentielle de la FFT. L’ensemble des données radar brutes S prend alors la forme d’une matrice 3D avec : en profondeur, les cases en distance ; en abscisse, les cases en fréquence ; et, en ordonnées, l’amplitude numérisée des signaux. Pour un radar à impulsion, on a donc un spectre par case distance, un spectre étant une matrice bidimensionnelle en amplitude et fréquence. L’ensemble des données radar brutes S comporte donc autant de spectres que de cases en distance. Pour un radar à impulsion, il faut attendre la fin de l’acquisition des N récurrences nécessaires à la FFT, avant de lancer le traitement dédié à la reconnaissance de la nature des surfaces éclairées. Le calculateur 14 est un ordinateur comportant des moyens de calcul, tels qu’un processeur, et des moyens de mémorisation, tels qu’une mémoire. La mémoire stocke les instructions de programmes d’ordinateurs, en particulier celles d’un programme 40, dont l’exécution permet la reconnaissance d’objets directement à partir de l’ensemble des données radar brutes S en sortie du radar. Le programme 40 permet d’associer une classe d’objet C à un objet O éclairé par le radar 12 et dont l’ensemble des données radar brutes S porte la signature. La classe C est sélectionnée parmi un ensemble prédéfini de classes d’objets possibles. La programme 40 est un algorithme d’intelligence artificielle – IA convenablement paramétré, c’est-à-dire résultant d’une phase d’apprentissage, au cours de laquelle un modèle générique de reconnaissance d’objets est progressivement modifié pour obtenir le modèle appris que constitue le programme 40. La phase d’apprentissage correspond à la mise en œuvre du procédé d’entrainement 100 de la FIG. 2 en utilisant le système d’apprentissage 50 également représenté sur la FIG. 1 . Le système d’apprentissage 50 comporte un système radar d’apprentissage 60. Le système radar 60 est avantageusement embarqué à bord d’un aéronef pour, au cours d’une pluralité de campagnes de mesures en vol (faisant partie de la phase d’apprentissage), réaliser le peuplement d’une base de données d’entrainement 80. Le système radar 60 comporte un radar 62 et un calculateur 64. Le radar 62 comporte une antenne 70 et une chaine de prétraitement 72 des signaux délivrés par l’antenne 70 afin d’élaborer un ensemble de données radar brutes de référence S ref , en tant qu’information brute délivrée par le radar 72. Par exemple, la chaine de prétraitement 72 comporte successivement un récepteur 74, un codeur 75 et une unité 76 de passage du domaine temporel au domaine fréquentiel. Le calculateur 74 est un ordinateur comportant des moyens de calcul, tels qu’un processeur, et des moyens de mémorisation, tels qu’une mémoire. La mémoire du calculateur 74 stocke notamment les instructions de trois programmes d’ordinateurs : Le premier programme 81 est un programme d’élaboration d’une image de référence I ref (par exemple une image SAR) de la scène éclairée par le radar 62 à partir de l’ensemble des données radar brutes de référence S ref , Le second programme 82, ou algorithme IA expert, est un programme de reconnaissance d’objets dans l’image I ref obtenue en sortie du premier programme 81. Le second programme 82 permet d’associer une classe de référence C ref à un objet O éclairé par le radar 62, que l’on peut distinguer sur l’image de référence I ref . La classe de référence C ref qui est estimée par le second programme 82 est considérée comme la classe vraie de l’ensemble des données radar brutes de référence S ref utilisées pour construire l’image de référence I ref . La classe de référence C ref est donc utilisée comme label de la donnée brute que représente l’ensemble de données radar brutes de référence S ref . Le troisième programme 83 est un programme pour labelliser la donnée brute et l’enregistrer dans la base de données d’entrainement 80. Une donnée labellisée est par conséquent un doublet associant un ensemble de données radar brutes de référence S ref et sa classe vraie C ref . Le système 50 comporte également un calculateur 94 dont la mémoire stocke un programme 92 d'entraînement permettant d’obtenir un algorithme 98 convenablement paramétré à partir d’un algorithme générique 96. Le processus d'entraînement consiste à extraire un lot de données labellisées de la base de données 80, puis à modifier progressivement les paramètres de l'algorithme 96 de manière à ce que la classe estimée par cet algorithme pour chacun des ensembles de données radar du lot de données labellisées se rapproche progressivement de la classe vraie associée à chacun des ensembles de données radar du lot de données labellisées. Un algorithme 96 ou 98 prend donc en entrée un ensemble de données radar brutes et délivre en sortie une classe d’objet. Dans le mode de réalisation de la FIG. 1 , l’exploitation du contenu de la base de données d’entrainement 80 s’effectue à l’issue d’un ensemble de campagnes de mesures en vol. Procédé d’apprentissage La FIG. 2 représente un premier mode de réalisation du procédé d’apprentissage. Le procédé d’entrainement 100 permet d’entrainer un algorithme d’IA de reconnaissance d’objets à partir des données brutes délivrées par un radar. Le procédé 100 débute par une étape 110 consistant à acquérir un ensemble de données radar brutes de référence S ref d'un domaine observé par le radar 62. Le domaine observé présente un objet O, fixe au sol, qui est éclairé par le radar. Dans l’étape 120, une information labellisée est construite. Plus précisément, dans l’étape 130, le programme 81 est exécuté pour obtenir une image SAR du domaine observé. Puis, dans une étape 140, le programme 82 est exécuté pour analyser l’image SAR de manière à estimer une classe d’objet à partir de la forme de cet objet dans l’image SAR. Le programme 82 effectue une classification. Une classe est sélectionnée parmi une pluralité de classes d’objets prédéfinies. La pluralité de classes comporte par exemple les classes « pont », «château d’eau », « balise », « phare », etc. Eventuellement, une classe supplémentaire est prévue qui correspond aux objets d’une image SAR qui n’ont pas pu être classés par le programme 82 dans l’une ou l’autre des classes prédéfinies. Le procédé 100 comporte une étape 150 consistant à associer l’ensemble des données radar brutes de référence S ref acquis à l'étape 110 avec la classe de référence C ref déterminée à l’étape 140, en tant qu’identifiant vrai de l’objet fixe au sol éclairé par le radar 62. Cette association conduit à un ensemble labellisé de données radar brutes. Dans une étape 160, l’ensemble labellisé obtenu à l’étape 150 est enregistré dans la base de données d’entrainement 80, en tant que nouvelle donnée d’entrainement. Une fois que la base de données d’entrainement 80 est suffisamment peuplée, dans une étape d’apprentissage 170, un algorithme d’intelligence artificiel de reconnaissance d’objets 96 générique est entrainé, validé et testé avec des lots de données extraits de la base de données d’entrainement 80. L’algorithme 96 prend en entrée un ensemble de données radar brutes et délivre en sortie la classe estimée de l’objet éclairé par le radar lors de l’acquisition de cet ensemble de données radar brutes. Les radars 12 et 62 étant d’un type identique, i.e. les ensemble de données radar brutes qu’ils délivrent sont similaires, l’algorithme d’intelligence artificiel 98 qui résulte de l’apprentissage peut être chargé dans la mémoire du calculateur 14, en tant que programme 40, et utilisé en inférence pour, à partir d’un ensemble de données radar brutes nouvellement acquis par le radar 12, déterminer automatiquement la classe d’un objet observé par ce radar. La classe dont relève l’objet est par exemple transmise à un système de navigation de l’aéronef porteur du système radar 10 pour aider à la navigation. Second mode de réalisation du procédé La FIG. 3 représente un second mode de réalisation du procédé d’apprentissage. Dans un second mode de réalisation, les radars 10 et 60 sont de types différents. Or, la labellisation d’un ensemble de données brutes de référence est très liée aux caractéristiques du radar 62, notamment aux caractéristiques du codeur analogique/numérique 75, ayant permis son acquisition. Ainsi, lorsque le radar de référence et le radar utilisé en inférence sont différents, la labellisation est difficilement partagée d’un radar à l’autre, en raison des dispersions de leurs caractéristiques technologiques. Ce second mode de réalisation du procédé selon l’invention permet de pallier cet inconvénient en mettant en œuvre, pour l’apprentissage, une méthode adversaire. Le procédé 200 comporte les mêmes étapes 110 à 160 que le procédé 100 de la FIG. 2 . L’étape d’entrainement 270 est similaire à l’étape 170, à l’exception du fait que l’algorithme 96 à entrainer est maintenant spécifique : il comporte un encodeur de référence suivi d’un classifieur K. L’encodeur de référence est associé au radar de référence 60. L’étape d’apprentissage 270 consiste alors à optimiser les paramètres des modèles et par une approche supervisée usuelle, en utilisant les données labellisées de la base de données 80. Cette optimisation peut s’écrire : où est l’entropie croisée, à savoir, et (respectivement ) est un lot de N ref données labellisées extrait de la base de données 80 et (respectivement ) pour chaque donnée labellisée dudit lot, i entier entre 1 et N ref . On obtient ainsi un algorithme d’intelligence artificiel 98 constitué d’un encodeur de référence optimisé et d’un classifieur optimisé en série l’un de l’autre. A l’issue de l’étape d’apprentissage 270, le modèle entrainé 98 est chargé dans la mémoire du calculateur 14, en tant que programme 40. Puis, dans une étape 280, le programme 40 est utilisée en inférence. Il permet, à partir d’un ensemble de données radar brutes nouvellement acquis par le radar 12, d’estimer une classe , dont relève un objet observé par le radar utilisé pour l’inférence. Comme dans le premier mode de réalisation, la classe dont relève l’objet peut avantageusement être transmise à un système de navigation de l’aéronef porteur du système radar 10 pour aider à la navigation. Mais surtout, au cours de cette utilisation du radar 12 et du programme 40, une seconde base de données d’apprentissage 282 est peuplée automatiquement. Par exemple, au cours de la phase d’inférence, un score est calculé pour chaque paire ensemble de données - classe . Ce score est par exemple une information qui est donnée par le modèle entrainé 40. Il correspond alors à une probabilité que l’ensemble de données appartienne à la classe . Seules les ensembles de données ayant un score inférieur à un seuil prédéfini sont alors enregistrés dans la seconde base d’entrainement 282. Dit autrement, on ne retient que les données pour lesquelles l’estimation de la classe faite par le programme 40 n’est pas bonne (selon le critère de seuillage sur le score). Par exemple encore, seules les données acquises par le radar 12 et qui n’ont pas pu faire l’objet d’une classification par le programme 40, sont stockées dans la base 282. Puis, lorsque la seconde base 282 est suffisamment peuplée, dans une étape 290, le programme 40 est optimisé avec un lot de données extrait de la seconde base d’entrainement 282. Pour cela, un réseau discriminant compare les estimations faites d’une part par l’encodeur de référence optimisé sur un lot de données de la base 80, et d’autre par un encodeur , qui est associé au radar cible 12, sur un lot de données de la base 282. L’objectif est ici d’entrainer l’encodeur cible sur des ensembles de données radar produit par le radar 12, , pour pouvoir ensuite appliquer le classifieur optimisé (optimisé à l’étape 270) sur les sorties de l’encodeur cible optimisé . Selon la méthode adversaire, les deux algorithmes et ont des objectifs opposés : on veut optimiser de manière à ce que tende vers 1 (i.e. que l’algorithme ne puisse pas discriminer la sortie de de celle , tout en optimisant pour faire tendre ce résultat vers 0 (i.e. améliorer pour qu’il soit capable de discriminer entre la sortie de et celle de ). La fonction à minimiser pour l’encodeur est ainsi par exemple: avec : où est un lot de N rad données labellisées extrait de la base de données 292 et pour chaque donnée labellisée dudit lot, j entier entre 1 et N rad . La fonction à minimiser pour le discriminant est par exemple fondée sur un critère d’entropie croisée binaire : avec Dans l’étape 300 suivante, l’encodeur optimisé , obtenu à l’issue de l’étape 290, est combiné avec le classifieur K’, obtenu à l’issue de l’étape 270, pour constituer ensemble une version optimisée du programme 40, dénommée programme optimisé 40’. Le programme optimisé 40’ est chargé dans la mémoire de l’ordinateur 14 à la place du programme 40. Dans l’étape 300, le programme optimisé 40’ est utilisé en inférence. Il est adapté au radar 12. Avantageusement, par itérations successives des étapes 280 à 300, la version du programme 40 peut ainsi être améliorée à partir des données collectées par le radar utilisé pour l’inférence. A l’itération k, (optimisé sur des données ) est utilisé en inférence pour peupler la base 282 de données . Puis, est optimisé en utilisant les données . Variantes de réalisation Dans une première variante, les programmes 81, 82 et 83, ainsi que la base de données d’entrainement 80, d’une part, et le programme d’apprentissage 92, d’autre part, sont implantés (ou répliqués) dans la mémoire du calculateur 14, pour être exécutés par le processeur de ce dernier. Dans cette première variante, un ou plusieurs ensemble(s) de données radar nouvellement acquis par le radar 12 peuvent alors être labellisés au moyen de l’algorithme expert 82, puis enregistrés en tant que nouvelles données labellisées dans la base 80. Ces nouvelles données sont avantageusement utilisées pour un entraînement de mise à jour de l'algorithme d'intelligence artificielle de reconnaissance 40. Cette première variante est particulièrement intéressante pour permettre, suite à un premier entraînement de l'algorithme 40, une mise à jour des paramètres de cet algorithme afin d'élargir ses capacités de reconnaissance à partir de données opérationnelles. Il s'agit donc d'un entraînement « en temps réel », par exemple au cours d’un vol opérationnel, par opposition à un entrainement « en temps différé », par exemple suite à une campagne de mesures en vol permettant de peupler la base de données d'entraînement, et de réaliser l’entrainement de l’algorithme de reconnaissance, par exemple ultérieurement, au sol. Dans une seconde variante, indépendante de la précédente, ce n'est pas l’ensemble de données radar brutes qui constitue la donnée appliquée en entrée de l'algorithme de reconnaissance d’objets, mais un ensemble de données radar normalisées. En effet, un ensemble de données radar brutes dépend de nombreux paramètres d’acquisition, comme l’ouverture du faisceau du radar, la hauteur de l’aéronef, la vitesse de l’aéronef, l’angle de vue sous lequel est observé l’objet au sol, etc. La normalisation permet alors de rendre comparables différents ensembles de données radar brutes en ramenant l’étalement en distance et/ou en fréquence d’un ensemble de données radar dans un même domaine prédéfini afin de s’affranchir des paramètres d’acquisition autant que possible. La normalisation des données permet par conséquent de limiter fortement le nombre de données requises pour l’entrainement. Ainsi, dans cette seconde variante, le calculateur 14 (respectivement le calculateur 64) met en œuvre, en amont de l’algorithme 40 (respectivement en amont du programme 83), un programme de normalisation de l’ensemble de données radar brutes délivré par le radar 12 (respectivement par le radar 62). La normalisation consiste à homogénéiser les ensembles de données radar selon un critère de normalisation Par exemple, une manière possible de réaliser une normalisation est la suivante. Les amplitudes et l’étalement fréquentiel d’un ensemble de données radar brutes dépendent généralement de la hauteur de l’aéronef porteur, de l’angle de site (aussi dénommé angle d’élévation) du faisceau, et de l’ouverture du faisceau du radar. Dans l’absolue, il faudrait enregistrer dans la base de données d’entrainement des ensembles de données radar pour différentes configurations, c’est-à-dire plusieurs hauteurs, plusieurs angles de site et plusieurs ouvertures. Mais cette solution nécessiterait alors d’acquérir un grand nombre d’ensemble de données brutes radar et, en conséquence, augmenterait le nombre nécessaire de campagnes de mesures en vol. Il est donc préférable que l’identification se fasse sur des ensemble de données radar normalisées plutôt que bruts. Pour une ouverture antenne et un site faisceau fixés, plus la hauteur est importante, plus le spectre est étalé (à cause de l’augmentation des distances) et plus les amplitudes sont faibles. La normalisation consiste alors à rapporter le ou chaque spectre brut d’un ensemble de données radar brutes, sur les mêmes échelles en amplitude et en fréquence. Les échelles sont par exemple celles d’un spectre de calibration. Le spectre de calibration est mémorisé avec tous les paramètres de configuration de prise de vue lors de son acquisition (hauteur, vitesse, angles de prise de vue). Pour normaliser un spectre brut selon l’axe des fréquences, on compense son étalement spectrale . On montre que l’étalement spectrale s’écrit, en fonction de la hauteur, de l’angle de site et de l’ouverture : avec un coefficient égale au rapport de la bande de fréquence émise sur la période de récurrence, H la hauteur, l’angle de site et l’ouverture du faisceau La première étape consiste donc à normaliser le spectre brut selon l’axe des fréquences en appliquant un facteur d’échelle , où est l’étalement spectrale du spectre brut et est l’étalement spectrale du spectre de calibration. La seconde étape consiste à ajuster les amplitudes du spectre brut selon l’axe des amplitudes en appliquant un facteur d’échelle , où A est l’amplitude maximale du spectre brut et A0 l’amplitude maximale du spectre de calibration. Dans une troisième étape, le spectre normalisé est obtenu en prenant un échantillon sur R, avec , où F est la fréquence maximale du spectre brut et la fréquence maximale du spectre de calibration. Dans une troisième variante, le radar est un radar à onde continue modulée en fréquence - FMCW (« Frequency Modulated Continuous Wave ») plutôt qu’un radar à impulsion. À chaque récurrence, un radar FMCW émet, pendant une durée d’émission (ou temps d’éclairement), une onde prenant la forme d'une rampe de fréquence, puis reçoit, pendant une durée de réception, une onde reçue résultant de la réflexion de l’onde émise sur des objets réfléchissants présents dans le domaine d’observation du radar. Une transformation de Fourier rapide - FFT (« Fast Fourrier Transform ») est réalisée sur les échantillons de l'onde reçue pour chaque récurrence. Pour cette transformation, l’intervalle en fréquence est subdivisé en N cases en fréquence, avec par exemple N égal à 1024. La résolution fréquentielle de la FFT dépend de la période de récurrence du radar et du nombre de cases . Il peut donc être considéré des cases en fréquence dont la largeur est égale à la résolution fréquentielle de la FFT. L’ensemble de données radar brutes obtenu à l’issue de la FFT est un spectre amplitude-fréquence. Il s’agit d’un ensemble de données bidimensionnel. Ce spectre est caractéristique de l’objet au sol éclairé par le radar. Pour un radar FMCW, le traitement dédié à la reconnaissance de la nature des surfaces éclairées peut être lancé dès la fin d’une récurrence, puisque les données sont disponibles à la fin de chaque récurrence. Dans une quatrième variante, si dans le mode de réalisation présenté en détail ci-dessus, il s’est agi d’utiliser une image SAR, des images ou cartographies ISAR, GMTI, etc. peuvent être utilisées comme support de l’algorithme de classification par reconnaissance de formes dans une image. Dans une cinquième variante, au lieu de mettre en œuvre un programme de classification par reconnaissance de formes, c’est un expert qui analyse les images ou plus généralement une cartographie résultant de traitement SAR (« Synthetic-Aperture Radar » ou « radar à synthèse d’ouverture »), ISAR (« Inverse Synthetic-Aperture Radar » ou « radar à synthèse d’ouverture inverse »), GMTI (« Ground Moving Target Indication » ou « indication de cibles terrestres mobile»), etc. Cependant, la reconnaissance de formes dans une image SAR, ISAR ou GMTI par algorithme d'intelligence artificielle est maintenant très robuste. Les bases de données d’images pour l’entrainement de tels algorithmes d'intelligence artificielle sont nombreuses, ce qui permet de réaliser un entrainement de qualité. La confiance sur la classification des objets fixes vus du ciel est donc très bonne, voire excellente. De plus, l’utilisation d’un tel algorithme permet une labellisation automatique des ensemble de données radar brutes. Il est à noter que le format des sorties de l'algorithme expert de référence contraint celui des sorties de l'algorithme de reconnaissance opérationnel : la pluralité de classes d’objet est choisie de telle sorte que chaque identifiant de la pluralité d’identifiants constituant les sorties possibles de l'algorithme expert corresponde à au moins une classe de la pluralité de classes constituant les sorties possibles de l’algorithme de reconnaissance. Avantages L'homme du métier constatera que l'invention consiste finalement à apprendre à un système radar à reconnaitre un objet fixe au sol d’après un ensemble de données radar brutes, en se fondant sur les résultats donnés par un système radar de référence. C’est donc un apprentissage supervisé avec des critères issus d’un autre système déjà entraîné. Il y a donc transfert de l’expérience acquise par le système radar de référence, ou système professeur, vers le système radar, ou système élève. L’étape de normalisation permet de limiter le nombre de campagnes de mesures en vol nécessaires au peuplement d'une base de données d'entraînement, de manière à ce que cette base de données soit suffisamment grande et complète pour conduire à un entraînement satisfaisant de l'algorithme d'intelligence artificielle de reconnaissance d’objets. L'étape de normalisation d’un ensemble de données radar brutes, permet de réduire l'espace des ensembles de données radar, ce qui facilite la reconnaissance et l’entrainement de l’algorithme. Par conséquent, cela permet de réduire encore davantage le nombre de vols nécessaires au peuplement de la base de données d'entraînement. Avantageusement, l'élaboration des données labellisées s'effectue automatiquement, sans intervention humaine. Le procédé selon l’invention permet de se dispenser d’experts aptes à reconnaître la nature des objets vus du ciel directement à partir des données délivrées par le radar. Applications Le domaine d’application de l’invention est celui des radars aéroportés ou satellitaires, pour l’observation, la surveillance, etc. De manière particulièrement avantageuse, elle est adaptée aux petits aéronefs pour aider à la navigation et se dispenser d’avoir à embarquer un dispositif de positionnement par satellites. Le système de navigation utilisant une carte sur laquelle sont portés différents repères. Au cours du vol, en reconnaissant tel ou tel objets ou successions d’objets, l’aéronef détermine sa position. Système radar (10) aéroporté, le système radar (10) comportant un radar opérationnel (12) et un calculateur opérationnel (14), le radar opérationnel étant propre à produire un ensemble de données radar brutes, caractérisé en ce que le calculateur opérationnel est programmé pour exécuter un algorithme (40) d’intelligence artificielle adapté pour reconnaitre des objets fixes au sol directement à partir de l’ensemble de données radar brutes ou à partir d’un ensemble de données radar normalisées dérivant de l’ensemble de données radar brutes produit par le radar opérationnel (12). Système radar selon la revendication 1, dans lequel une sortie de l’algorithme (40) d’intelligence artificielle est une classe d’objet en tant qu’estimation du type dont relève un objet fixe au sol éclairé par le radar opérationnel (12) pour produire l’ensemble de données radar brutes, la classe d’objet étant sélectionnée parmi une pluralité de classes d’objets prédéterminées. Système radar selon la revendication 1 ou la revendication 2, dans lequel le radar opérationnel (12) est un radar à onde continue modulée en fréquence, l’ensemble de données radar brutes étant alors un ensemble de données bidimensionnel ou dans lequel le radar opérationnel (12) est une radar à impulsion, l’ensemble de données radar brutes étant alors un ensemble de données tridimensionnel. Procédé d’entrainement (100) permettant d’obtenir un algorithme (40) d’intelligence artificielle adapté pour être exécuté par le calculateur opérationnel (14) d’un système radar (10) aéroporté conforme à l’une quelconque des revendications 1 à 3 afin de reconnaitre des objets fixes au sol directement à partir d’un ensemble de données radar brutes ou à partir d’un ensemble de données radar normalisées dérivant de l’ensemble de données radar brutes produit par un radar opérationnel (12), le procédé d’entrainement étant caractérisé en ce qu’il comporte une étape d’apprentissage (170) à partir d’une base de données d’entrainement (80) contenant une pluralité d’ensembles de données radar brutes labellisés, un ensemble de données radar brutes labellisé associant un ensemble de données radar brutes produit par un radar de référence (62) et un label égal à une classe d’objet vraie pour un objet fixe au sol éclairé par le radar de référence (62) pour produire l’ensemble de données radar brutes. Procédé selon la revendication 4, dans lequel le label associé à un ensemble de données radar brutes produit par un radar de référence (62) résulte de l’exécution, par un calculateur de référence (64), d’un premier programme (81) de construction d’une cartographie à partir de l’ensemble de données radar brutes produit par un radar de référence (62), puis de l’exécution d’un second programme (82) de reconnaissance de formes d’objets dans ladite cartographie, la classe estimée en sortie du second programme étant considérée comme la classe d’objet vraie constituant ledit label. Procédé selon la revendication 5, dans lequel l’exécution du premier programme (81) consiste à appliquer un traitement « radar à synthèse d’ouverture », « radar à synthèse d’ouverture inverse », ou « indication de cibles terrestres mobile») à l’ensemble de données radar brutes produit par un radar de référence (62) pour obtenir ladite cartographie. Procédé selon la revendication 5 ou la revendication 6, dans lequel, le radar de référence (62) étant différent du radar opérationnel (12), l’étape d’apprentissage (270) consiste à : - optimiser un encodeur de référence (E ref ) et un classifieur (K) par une méthode d’apprentissage supervisé à partir de la base de données d’entrainement (80) dont les données sont produites par le radar de référence ; - utiliser l’encodeur de référence optimisé (E’ ref ) en inférence pour peupler une base de données d’apprentissage (282) de données produites par le radar opérationnel (12) ; et, - optimiser un encodeur opérationnel (E rad ) par une méthode adverse sur les données de la base de données d’apprentissage (282), l’algorithme d’intelligence artificielle de reconnaissance d’objets étant la combinaison de l’encodeur opérationnel optimisé (E’ rad ) et du classifieur optimisé (K’). Procédé selon la revendication 7, dans lequel la base de données d’apprentissage (282) est peuplée des ensembles de données radar brutes mal ou pas classifié par l’algorithme d’intelligence artificielle de reconnaissance d’objets correspondant à la combinaison de l’encodeur de référence optimisé (E’ rad ) et du classifieur optimisé (K’). Produit programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un calculateur opérationnel (14) d’un système radar (10) aéroporté mettent en œuvre un algorithme (40) d’intelligence artificielle de reconnaissance d’objets fixes au sol à partir d’un ensemble de données radar brutes ou à partir d’un ensemble de données radar normalisées dérivé de l’ensemble de données radar brutes produit par le radar opérationnel (12) du système radar (10). Produit programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un calculateur permettent de mettre en œuvre le ou chaque étape d’apprentissage d’un procédé d’entrainement selon l’une quelconque des revendications 4 à 7.