FR 2898415 A1 20070914 FR 0602117 A 20060309 PROCEDE D'IDENTIFICATION PAR PROFILOMETRIE LASER Le domaine de l'invention est celui de l'identification non coopérative d'un objet à trois dimensions, par profilométrie. On entend par profilométrie la détermination du profil d'une signature électromagnétique sur un axe capteur-objet en fonction du paramètre distance, pour une largeur d'impulsion donnée de l'onde électromagnétique incidente ; la signature est issue de la rétro diffusion de l'onde électromagnétique par l'objet. Il est connu d'identifier la signature profilométrique d'un objet 3D, tel qu'un aéronef, lorsqu'il s'agit d'une signature radar. L'identification consiste à acquérir la signature de l'objet 3D à identifier et à la comparer à des signatures répertoriées dans une base de données. Une signature profilométrique radar est généralement formée de pics très intenses mais peu nombreux. Une telle signature n'est alors pas suffisamment précise pour permettre de discriminer un objet d'un autre qui présente un profil voisin. Le but de l'invention est de pallier ces inconvénients afin d'obtenir une identification plus pertinente. Plus précisément l'invention a pour objet un procédé d'identification d'un objet par profilométrie qui comprend une étape d'acquisition d'une signature profilométrique de l'objet et une étape de comparaison d'une signature de l'objet représentative de la signature acquise, avec les signatures d'une base de données. II est principalement caractérisé en ce que la signature profilométrique de l'objet est obtenue par pointage sur l'objet d'un faisceau laser à impulsions de longueur L;, cette longueur L; étant au moins 10 fois plus courte que la longueur Ru de l'objet considérée selon l'axe de pointage du laser. Selon une caractéristique de l'invention, le faisceau laser ayant un axe 30 de pointage déterminé en fonction d'un angle de site et d'un angle de gisement, et l'objet présentant dans l'axe du faisceau laser, une dimension longitudinale, la signature acquise est : - une signature 3D établie en fonction de la dimension longitudinale de l'objet, d'un angle de gisement et d'un angle de site, ou - une signature 2D établie en fonction de la dimension longitudinale et d'un angle de gisement avec un angle de site déterminé, ou d'un angle de site avec un angle de gisement déterminé, ou - une signature 1 D établie en fonction de la dimension longitudinale de l'objet avec un angle de gisement et un angle de site déterminés. ~o Selon une autre caractéristique de l'invention, la signature profilométrique comprend pour chaque dimension, une composante cohérente représentative de la réflexion du faisceau laser sur l'objet et une composante incohérente représentative de la diffusion du faisceau laser sur l'objet. 15 De préférence, il comprend une étape de filtrage de la signature acquise, tel qu'un filtrage de type Shepp-Logan, la signature filtrée obtenue étant représentative de la signature acquise. Avantageusement, la signature filtrée comportant des pics principaux, il comprend une étape pour déterminer les pics principaux de la signature 20 filtrée, la signature à pics principaux obtenue étant représentative de la signature acquise. De préférence, il comprend une étape consistant à exprimer chaque signature de la base de données en fonction de ses moments centrés d'ordre 1 à kMax, kmax étant prédéterminé par exemple 25 normalisant chaque signature par rapport à son pic maximum, calculant les moments centrés d'ordre 1 à kMax de chaque signature. La signature à comparer peut être la signature acquise. Selon une caractéristique de l'invention, l'étape de comparaison comprend une étape de calcul du barycentre de la signature représentative 30 de la signature acquise et éventuellement une étape de calcul du barycentre de chaque signature de la base de données. Selon une autre caractéristique de l'invention, l'étape de comparaison comprend une étape de reconstruction tomographique basée sur une rétroprojection filtrée de la signature acquise. Avantageusement, l'objet présentant dans l'axe du faisceau laser une dimension longitudinale, l'impulsion du laser présente une longueur de l'ordre de 100 fois inférieure à la dimension longitudinale de l'objet. Par exemple, l'objet présentant dans l'axe du faisceau laser une dimension longitudinale, cette dimension longitudinale est comprise entre 10 m et 40 m. De préférence, l'objet présentant dans une direction perpendiculaire à l'axe du faisceau laser une dimension transverse maximale, le faisceau laser a une ouverture apte à contenir cette dimension maximale. La durée des impulsions du laser est par exemple de l'ordre de 1ns ; la longueur d'onde du laser est par exemple sensiblement égale à 1.55 pm. L'objet est mono dimensionnel ou bidimensionnel ou tridimensionnel. L'invention concerne également un procédé de constitution d'une base de données de signatures profilométriques d'objets, caractérisé en ce que pour chaque objet, la signature profilométrique est obtenue par simulation numérique du pointage sur l'objet d'un faisceau laser à impulsions de très courtes durées. Selon une caractéristique de l'invention, la signature profilométrique comprend pour chaque dimension, une composante cohérente représentative de la réflexion du faisceau laser sur l'objet et une composante incohérente représentative de la diffusion du faisceau laser sur l'objet. Chaque signature de la base de données est de préférence calculée de la manière suivante : - représentation numérique de l'objet, -facettisation, c'est-à-dire découpage de la représentation en facettes triangulaires, chaque triangle étant défini en fonction de sa position dans l'objet, son orientation, sa taille, son indice optique, sa rugosité, - calcul de la signature à partir des facettes. Il comprend avantageusement une étape consistant à exprimer chaque signature de la base de données en fonction de ses moments centrés d'ordre 1 à kMax, kmax étant prédéterminé. Plus précisément, l'étape précédente comprend les étapes consistant à : normaliser chaque signature par rapport à son pic maximum, calculer les moments centrés d'ordre 1 à kMax de chaque signature, et éventuellement à : construire une matrice normalisée F des signatures de tous les objets, construire une matrice de confusion des signatures de la base de données entre elles. La matrice de confusion peut être construite en fonction d'un paramètre représentatif du bruit. Selon une caractéristique de l'invention, la base de données est ~o répartie en au moins deux sous-bases de données à partir de la matrice de confusion. Comme indiqué précédemment, chaque signature est filtrée par exemple selon un filtrage de type Shepp-Logan. Les signatures peuvent être des signatures 1 D, ou 2D ou 3D. 15 Les exemples d'application numérique sont les mêmes que pour le procédé d'identification. Les objets peuvent être mono dimensionnels ou bidimensionnels ou tridimensionnels. 20 D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description détaillée qui suit, faite à titre d'exemple non limitatif et en référence aux dessins annexés dans lesquels : la figure 1 a représente schématiquement un exemple de pointage d'un faisceau laser à impulsions sur un objet, en l'occurrence un avion, et la 25 figure 1 b, la signature 1 D acquise, la figure 2 illustre schématiquement la signature ID obtenue avec une résolution spatiale étroite et large, la figure 3 représente schématiquement un exemple de signature 2D avant et après un filtrage de type Shepp-Logan, 30 la figure 4 représente schématiquement la signature 2D filtrée de la figure 3 dans laquelle on a déterminé 5 pics principaux, la figure 5a représente schématiquement un exemple de matrice de signature laser en distance et sa représentation dans le plan de l'image projetée, la figure 5b, les projections d'un point (x;,y;) obtenues sur trois rayons et la position des composantes correspondantes dans les lignes de la matrice de SELd, la figure 6 représente schématiquement un exemple de reconstruction tomographique d'un aéronef par une rétroprojection projetée 5 filtrée. D'une figure à l'autre, les mêmes éléments sont repérés par les mêmes références. Selon l'invention les signatures profilométriques sont obtenues par 10 pointage sur l'objet d'un faisceau laser à impulsions de courtes durées. La durée T des impulsions est liée à leur longueur L; par la formule : L; = c T/2, c étant la vitesse de la lumière. Choisir une impulsion de courte durée signifie que l'on choisit une longueur L; très inférieure à la profondeur de l'objet aussi désignée 15 dimension longitudinale Ru de l'objet. Cette dimension RU est considérée dans la direction de l'axe 15 du faisceau laser, représenté figure 1 a. En utilisant par exemple une impulsion d'environ 1 nanoseconde (on a alors L; = 15 cm), on obtient un balayage de l'objet par tranches de 15 cm d'épaisseur selon la dimension Ru de l'objet . Une tranche est repérée 20 par la distance r; ; r; varie de 1 à Ru, par pas de L; et on a Nr tranches avec Nr = Ru /L;. Un tel balayage est suffisant pour établir la signature d'un aéronef d'environ 15 m de long ou plus (on a Ru = 15 m). En effet, la signature S comporte alors environ une centaine de points, un point p(ri) représentant la signature d'une tranche r;. On a : Nr 25 S=Ip(r;) Les impulsions suivantes permettent de réaliser une post-intégration et ainsi d'augmenter le rapport signal/bruit de la signature. On utilise par un exemple un laser dont la longueur d'onde est sensiblement égale à 1.55 pm, cette longueur d'onde permettant notamment 30 d'assurer une sécurité oculaire. On donne figure la un exemple de pointage d'un faisceau laser à impulsions 10 sur un avion 20, et la signature obtenue figure 1 b. La signature profilométrique p(n) comprend une composante cohérente représentative de la réflexion du faisceau laser sur l'objet et une composante incohérente représentative de la diffusion du faisceau laser sur l'objet. La signature S d'un objet est mono-dimensionnelle (1 D), bidimensionnelle (2D) ou tri-dimensionnelle (3D). Une signature 3D est établie en fonction de la dimension longitudinale de l'objet, d'un angle de gisement et d'un angle de site, une signature 2D en fonction de cette dimension longitudinale et d'un angle de gisement avec un angle de site déterminé, ou d'un angle de site avec un angle de gisement déterminé, et une signature 1 D en fonction de la dimension longitudinale de l'objet avec un angle de gisement et un angle de site déterminés. On désigne par angle d'observation l'angle ayant une composante en gisement et une composante en site. Dans la suite on considère des signatures 3D. Par ailleurs le faisceau laser a une ouverture permettant de couvrir l'objet dans ses dimensions transverses. Dans la suite, on prend comme exemple d'objets, des aéronefs. On considère dans un premier temps l'étape de création de la base de données des signatures profilométriques de Nc objets. Chaque signature de la base de données est calculée de la manière suivante. Le calcul comprend une première étape de représentation numérique 3D précise de l'objet obtenue par exemple par un logiciel de CAO ( Conception assistée par Ordinateur ). Le degré de finesse de la représentation est lié aux dimensions des détails représentés de la structure ; par exemple sur un aéronef, le degré de finesse est inférieur ou égal au centimètre. La deuxième étape dite de facettisation consiste à découper la représentation 3D en facettes triangulaires planes. Une cible détaillée comprend typiquement de 40 000 à 200 000 facettes. Chaque facette triangulaire est définie en fonction de sa position dans l'objet, son orientation, sa taille, et ses caractéristiques de surface telles que son indice optique, sa rugosité, sa permittivité effective. La rugosité est définie par une densité de probabilité des hauteurs et une fonction dite d'auto-corrélation des hauteurs. Cette fonction d'auto-corrélation va déterminer la pseudo-périodicité de la rugosité de surface. Les triangles sont quelconques, isocèles ou équilatéraux. La troisième étape consiste à modéliser l'interaction du faisceau laser polarisé avec l'objet découpé en facettes, par simulation numérique de la rétro-diffusion et rétro-réflexion électromagnétiques du faisceau laser sur la structure éclairée. Le calcul de l'interaction électromagnétique est effectué facette par facette ; lorsqu'il est nécessaire de reconstituer la courbure de l'objet à partir de facettes planes, on utilise un algorithme de reconstruction de la courbure de l'objet basé sur l'utilisation des normales aux sommets des facettes. Au cours de cette troisième étape, le calcul électromagnétique est effectué en prenant en compte le profil temporel de l'impulsion laser. La signature globale de la cible pour une largeur d'impulsion donnée est obtenue en sommant l'ensemble des contributions des facettes éclairées par le faisceau laser, à la rétro-diffusion et rétro-réflexion de l'onde laser incidente polarisée sur l'objet tri-dimensionnel. L'ensemble des facettes contribuant à la signature laser pour un profil temporel donné du faisceau peut être assimilé à une tranche de l'objet. La résolution spatiale de la signature est liée au profil de l'impulsion laser : plus la largeur de sa réponse impulsionnelle est étroite, plus le nombre de points brillants (aussi désignés contributeurs) est important. On a illustré figure 2, le nombre de points brillants obtenus avec une résolution spatiale étroite (trait plein) et large (trait en pointillé) : le double pic 30 de la signature S peut être distingué avec une résolution spatiale étroite mais pas avec une résolution large. Les signatures ainsi obtenues sont stockées dans la base de données en vue de leur comparaison avec la signature réelle de l'objet à identifier. Elles sont alors soumises à un traitement visant à diminuer le nombre de signatures à comparer. Ce traitement réalisé en appliquant un algorithme des moments centrés, est basé sur un calcul des moments centrés de la signature à l'ordre k. II comprend une 1 ère étape de normalisation de chacune des 3o signatures pour les Nc objets et pour les Na angles d'observation, la normalisation s'effectue par rapport au pic maximum de la signature considérée. La signature normalisée S pour les Nr tranches r; d'un objet O observé sous un angle d'observation e déterminé est désignée : _ Nr S(O,0)=> p(r;,O,0). i=1 L'étape suivante consiste à calculer pour chacune de ces signatures les moments centrés Pk d'ordre k, k variant entre 1 et kmax ; on a typiquement kmax = 10. f~k =E (ri i.) i=l , ri E [0, R u ] où Ru est la dimension N, k spatiale maximale de la cible, comme indiqué plus haut. Pm (ri N,. E,Pm(ri) i=1 L'amplitude des moments peut augmenter exponentiellement quand on augmente l'ordre k du calcul, c'est pourquoi on travaille dans un domaine spatial : r; = [0,1] plutôt que [0,Ru] . La résolution spatiale Ar s'exprime alors par : t i r = N1 ce qui implique ri -17,.l f = [ f1, f2 fkmax ]T ù [ P1, P2 Pkmax ]T 20 Pour l'ensemble des Nc objets et pour les Na angles d'observation, on exprime la base de données des signatures sous la forme d'une matrice F dite base d'entraînement de la façon suivante : ù i1 f2 /'Q F= f21 f22 f2Q _fkmax 1 fkmax 2 fkmax Q _ oùQ=Na.Nc La dimension de la matrice est kmax x Q. Par définition, les moments centrés d'ordre 1 sont égaux à zéro. L'amplitude des moments centrés et donc des vecteurs colonnes de la matrice F décroît rapidement quand on augmente la valeur de l'ordre k. Cependant les moments centrés devraient avoir le même poids dans l'espace euclidien pour augmenter l'efficacité de classement ; c'est pourquoi ~o on effectue une transformation des éléments de F de façon à leur donner le même poids dans l'espace Euclidien quels que soient l'ordre p du moment ; ceci permet d'améliorer la précision de la classification. Nous avons ainsi transformé les éléments de la matrice F en valeurs comprises entre zéro et l'unité. 15 On obtient ainsi la matrice normalisée suivante : f11 f2 f21 f22 F= flQ f2Q fkmax 1 fkmax 2 .. fkmax Q /i max ù J; min i =1,2,..., kmax j =1,2,..., Q Oë avec 20 où f min = min(fu ), j =1,2,..., Q pour uni donné f max = max (fj ), j =1,2,..., Q pour uni donné Les calculs sont globalement simples à effectuer et leur temps d'exécution n'est pas un facteur limitant. Pour la première ligne, les coefficients sont égaux à zéro. On utilise ensuite une méthode du type PCA (Principal Component 5 Analysis) transformant les vecteurs colonnes de la matrice : F en vecteurs x,,, n=1,2,...,Q où Q=Nc.Na. On normalise ensuite ces vecteurs x,,. La transformation PCA exprime les données d'identification dans une base de vecteurs xä permettant d'éliminer la redondance d'information 10 nécessaire à l'identification. Afin de démontrer la technique proposée, on l'applique à une situation d'identification par impulsion courte laser ; on calcule alors les matrices de confusion des signatures entre elles, pour différents objets, pour une valeur d'observation, et pour différentes valeurs a d'écarts types de 15 bruits gaussiens. Pour chaque signature de la base de données, on effectue une corrélation entre cette signature et toutes les autres signatures de la base de données ayant subi le même calcul des moments centrés que la base d'entraînement. Pour cela, on peut utiliser un classifieur de Bayes ou une corrélation par seuillage. Les éléments de la matrice de confusion 20 sont déterminés par le rapport entre le nombre d'identifications correctes et le nombre de tests effectués, chaque signature de la base de données étant comparée aux autres signatures de la base de données. Les éléments de la matrice de confusion sont exprimés en pourcentage. Le rejet correspond au cas où aucune signature n'a été identifiée pour un cas test donné. 25 On obtient par exemple les matrices de confusion suivantes pour une base de données de 6 vecteurs, un vecteur correspondant à un objet observé sous un angle d'observation déterminé. Dans cet exemple, les objets sont les aéronefs : Su-33, Mirage, F-14, F-15, F-16, F-18. 30 Ce premier exemple de matrice de confusion est obtenu avec 6 = 0,063 ; il y a 3,3 % de rejets en moyenne. 10 15 Su-33 Mirage F-14 F-15 F-16 F-18 I Rejets Su-33 98,76% 0,00% 0,56% 0,00% 0,00% 0,66% 1,97% Mirage 0,00% 100% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 1,97% F-14 0,33% 0,00% 99,33% 0,00% 0,00% 0,33% 1,64% F-15 0,00% 0,00% 0,00% 100% 0,00% 0,00% 0,65% F-16 0, 00% 1 0,00% 0,00% 0,00% 100% 0,00% 1113,29% F-18 1 0,10% 0,00% 0,65% 0,00% 0,00% 199,23%q 0,43% Le deuxième exemple de matrice de confusion est obtenu avec 6 = 0,19 ; il y a 15,89 % de rejets en moyenne. 1 Su-33 1 Mirage F-14 F-15 F-16 F-18 1 Rejets Su-33 93,95% 0,00% 0,71% 0,00% 0,00% 5,32% 9,89% Mirage 0,00% 97,91% 0,00% 1,44% 0,64% 0,00% 10,76% F-14 0,99% 0,00% 88,44% 0,00% 0,00% 10,56% 13,40% F-15 0,00% 0,00% 0,00% 100% 0,00% 0,00% 11,20% F-16 0,00% 113,99%1 0,00% 0,00% 186,00%1 0,00% 136,26% F-18 1,93% 1 0,00% 113,82%1 0,00% _ 0,00% 184,24%113,84% Le troisième exemple de matrice de confusion est obtenu avec 6 = 0,38 ; il y a 34,99 % de rejets en moyenne. 1 Su-33 1 Mirage 1 F-14 F-15 F-16 1 F-18 1 Rejets l Su-33 85,16% 0,00% 3,26% 0,00% 0,00% 11,57% 19,78% Mirage 0,00% 77,94% 0,00% 5,68% 16,37% 0,00% 53,40% F-14 6,52% 0,00% 61,74% 0,00% 0,00% 31, 73% 28,35% F-15 0,00% 0,00% 0,00% 99,85% 0,14% 0,00% 28,57% F-16 0,00% 142,28%1 0,00% 2,84% 154,87%1 0,00% 152,74% F-18 1 3,45% 1 0,00% 126,48% 0,00% 1 0,00% 170,06%1126,92% L'algorithme des moments est donc très performant en l'absence de bruit ou avec un bruit faible (par exemple dans le cadre d'une 20 identification d'un aéronef à haute altitude où le bruit dû à la turbulence est faible) et présente l'avantage de s'affranchir des problèmes de recalage des signatures et de la mesure absolue puisqu'on a une normalisation systématique des signatures. Il constitue un excellent moyen de discriminer les grandes classes d'objets. Des objets de taille et de complexité différentes sont parfaitement discriminés. Ainsi une confusion peut se produire entre avions de même type quand on augmente le bruit (petits chasseurs du type F-16 ou Mirage 2000, chasseursbombardiers de grande taille du type F-14, F-18, Su-33 ) ; typiquement, on tend à confondre le F-16 avec le Mirage 2000, le F-14 avec un Sukhoï (dans une moindre mesure du fait de la richesse de la signature de ces avions de grande taille) mais jamais avec un ~o avion de type complètement différent. On ne confond jamais un Sukhoï avec un avion du type Mirage-2000 ou du type F-16 ni un F-14 avec un Mirage ou un F-16 comme le montrent les différentes matrices de confusion. Dans le cadre d'une identification à faible bruit à haute altitude par 15 exemple, l'algorithme des moments peut être utilisé seul. Quand on augmente le bruit, une confusion se produit uniquement entre avions de même type. Dans le cadre d'une identification plus difficile à réaliser, par exemple en limite de portée de l'instrument ou avec un fort bruit de 20 turbulence, on utilise cet algorithme pour diminuer le nombre de signatures à comparer en répartissant la base de données d'origine, en sous-bases d'objets de même type c'est-à-dire ayant par exemple une dimension longitudinale comparable. Chaque sous-base regroupe les objets pouvant être confondus, c'est-à-dire dont le coefficient de confusion dans la matrice 25 de confusion est supérieur à un seuil déterminé. On fixe par exemple ce seuil à 0.5 %. Ainsi on déterminera dans l'exemple choisi deux classes d'objets. Avant d'être réparties dans une sous-base, les signatures sont de préférence filtrées de manière à privilégier les pics principaux. Tout d'abord, on utilise par exemple un filtrage de type Shepp- 30 Logan qui permet de faire ressortir les points brillants par rapport au fond continu de la signature. On donne figure 3 un exemple de signature profilométrique 2D, avant et après filtrage Shepp-Logan. L'abscisse correspond à la dimension longitudinale de l'avion, l'ordonnée à l'angle d'observation pour un plan de site à 0 degré. Puis on détermine les pics principaux en appliquant la règle suivante : sont conservés les n pics les plus intenses séparés d'au moins deux fois la résolution spatiale de la signature, ce critère étant utilisé pour s'affranchir autant que possible des problèmes de phasage et de dédoublement artificiel des points brillants. La figure 4 donne la signature 2D de la figure 3 obtenue après application de cette règle : elle présente cinq points brillants par ordonnée. On considère à présent l'étape de comparaison de la signature ~o d'un objet a priori inconnu, avec celles de la base de données. La signature à identifier est acquise comme indiqué précédemment, par pointage sur l'objet d'un faisceau laser à impulsions courtes et en effectuant le calcul électromagnétique tel que décrit pour la création de la base de données. 15 La signature acquise est de préférence filtrée par un filtrage de type Shepp-Logan ; puis on détermine les pics principaux de la signature filtrée. On détermine alors la sous-base de données qui va être utilisée pour comparer et identifier la signature acquise. Pour chaque signature 20 acquise xU, on détermine par corrélation du vecteur xä le plus proche la classe à laquelle appartient l'objet possédant la signature xä , chaque vecteur xä ayant subi le même calcul des moments centrés que la base d'entraînement. Pour cela, on peut utiliser un classifieur de Bayes ou une corrélation par seuillage. Eventuellement, toute la base de données va être 25 utilisée. La signature est alors comparée aux signatures de la base de données (ou sous-base de données) exprimées sous la même forme. Il y a plusieurs modes de comparaison. Selon un premier mode, on calcule la position barycentrique des 30 pics principaux des signatures de la base de données et de la signature à identifier ; on les compare en les recalant en position (par corrélation). Cette méthode est notamment utilisée lorsque l'angle d'observation est quasiment constant pendant les mesures. Il n'y a pas de changement de positionnement des pics principaux entre les différentes mesures et il est 35 alors intéressant d'intégrer différentes mesures afin d'obtenir un rapport signal à bruit important. Pour un laser de cadence 10 hertz, il est alors possible d'intégrer 10 mesures par seconde. Le gain est alors de \110. Selon un deuxième mode, la signature est ensuite comparée directement à celles de la base de données filtrée. Cette méthode est notamment utilisée lorsque l'angle d'observation est variable. Le porteur fait alors une trajectoire dite en hippodrome pour acquérir les signatures sur un secteur angulaire restreint, par exemple un secteur angulaire d'environ une dizaine de degrés. On compare directement par corrélation la signature filtrée bi-dimensionnelle (établie en fonction de l'angle d'observation et de la distance longitudinale de l'objet) de l'objet mesuré avec celles des objets stockés dans les bases de données. Selon un troisième mode, on utilise une technique de reconstruction tomographique d'un objet par rétroprojection filtrée. On compare par corrélation visuelle ou numérique la reconstruction de l'objet à identifier avec les reconstructions des objets de la base de données. Cette méthode est notamment utilisée lorsque l'angle devient important, par exemple au-delà de 20 0. La rétroprojection directe est une représentation dans le plan cartésien (x,y) des informations contenues dans la matrice de signature laser en distance appelée SELd en coordonnées polaires (r,0) comme illustré figure 5a. La matrice SELd est définie comme un tableau de points dont l'élément ij représente la valeur de la signature laser en fonction de l'angle d'observation et de la distance longitudinale d'observation de la cible. La valeur de la SELd projetée au point (ri projeté ,0i projeté) où ri projeté = xi cos Oi + yi sin 0i , est obtenue par interpolation linéaire. L'image g(x, y) reconstruite par rétroprojection directe s'écrit : g(x, y) = f SELd(x cosO + y sino) dO secteur angulaire Chaque point du plan de coordonnées (x;,y,) est projeté sur chaque rayon B (ligne de la matrice de SELd pour un angle d'observation déterminé). La contribution totale à ce point est la moyenne de l'ensemble des projections du secteur angulaire concerné. On a représenté sur la figure 5b les projections d'un point (x;,y;) obtenues sur trois rayons et la position des composantes correspondantes dans les lignes de la matrice de SELd. Lorsque l'image pour une cible réelle apparaît très bruitée par la méthode de reconstruction même et par les perturbations extérieures telles que les turbulences atmosphériques, on applique alors un filtre aux valeurs de SELd obtenues avant d'effectuer la rétroprojection. La reconstruction de la projection filtrée consiste à multiplier les valeurs du filtre par la transformée de Fourier des valeurs de la SEL projetée et à prendre ensuite la transformée de Fourier inverse du résultat obtenu. D'après le théorème de convolution, un résultat équivalent est obtenu en convoluant les valeurs de SELd avec l'équivalent spatial réel de la fonction rampe. Symboliquement, on peut écrire : SELdfiltrée = 1 [ I f I w(f) (SELdbrute) ] r, représente la transformée de Fourier mono-dimensionnelle w(f) est une fonction de fenêtrage définissant le filtre Ifi w(f). Le théorème de convolution montre qu'un résultat équivalent est obtenu en calculant : SELdfiltrée = { 1 [ I f I w(f) ] } • (SELdbrute) Le symbole "•" représente le produit de convolution. 1 { [ I f I w(f) ] } est la fonction de convolution caractéristique de la fonction de fenêtrage w. On peut utiliser différents filtres. Le filtre choisi dépend de la signature à traiter. Pour les signatures peu bruitées, le filtre Shepp-Logan est préféré au filtre Ram-Lak. Le filtre passe-bas Hamming généralisé est utilisé quand le bruit est significatif, son coefficient a pouvant être optimisé en fonction du niveau de bruit. En présence d'un bruit plus important, le filtre stochastique permet d'obtenir de bons résultats en choisissant une forte valeur du rapport signal/bruit (ou SNR acronyme de l'expression anglo-saxonne Signal to Noise Ratio). On a représenté figure 6 un exemple de reconstruction tomographique d'un aéronef par une rétroprojection projetée filtrée avec un filtrage du type Shepp-Logan On a pris des exemples d'objets 3D. L'invention s'applique également à des objets à 2 dimensions tels que des cellules biologiques, voire à des objets à 1 dimension.10 REVENDICATIONS 1. Procédé d'identification d'un objet par profilométrie qui comprend une étape d'acquisition d'une signature profilométrique de l'objet et une étape de comparaison d'une signature de l'objet représentative de la signature acquise, avec des signatures d'une base de données, caractérisé en ce que la signature profilométrique de l'objet est obtenue par pointage sur l'objet d'un faisceau laser à impulsions de longueur L;, cette longueur L; étant au moins 10 fois plus courte que la longueur Ru de l'objet considérée selon l'axe de pointage du laser. 2. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que le faisceau laser ayant un axe de pointage déterminé en fonction d'un angle de site et d'un angle de gisement, et l'objet présentant dans l'axe du faisceau laser, une dimension longitudinale, la signature acquise est : -une signature 3D établie en fonction de la dimension longitudinale de l'objet, d'un angle de gisement et d'un angle de site, ou - une signature 2D établie en fonction de la dimension longitudinale et d'un angle de gisement avec un angle de site déterminé, ou d'un angle de site avec un angle de gisement déterminé, ou - une signature 1 D établie en fonction de la dimension longitudinale de l'objet avec un angle de gisement et un angle de site déterminés. 3. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que la signature profilométrique comprend pour chaque dimension, une composante cohérente représentative de la réflexion du faisceau laser polarisé sur l'objet et une composante incohérente représentative de la diffusion du faisceau laser polarisé sur l'objet. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend une étape de filtrage de la signature acquise, la signature filtrée obtenue étant représentative de la signature acquise. 5. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que le filtrage est un filtrage de type Shepp-Logan. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 4 ou 5, caractérisé en ce que la signature filtrée comportant des pics principaux, il comprend une étape pour déterminer les pics principaux de la signature filtrée, la signature à pics principaux obtenue étant représentative de la signature acquise. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend une étape consistant à exprimer chaque signature de la base de données en fonction de ses moments centrés d'ordre 1 à kMax, kmax étant prédéterminé. 8. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l'étape précédente comprend les étapes consistant à : normaliser chaque signature par rapport à son pic maximum, calculer les moments centrés d'ordre 1 à kMax de chaque signature. 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la signature à comparer est la signature acquise. 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que l'étape de comparaison comprend une étape de calcul du barycentre 25 de la signature représentative de la signature acquise. 11. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l'étape de comparaison comprend une étape de calcul du barycentre de chaque signature de la base de données. 12. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que l'étape de comparaison comprend une étape de reconstruction tomographique basée sur une rétroprojection filtrée de la signature acquise. 30 13. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'objet présentant dans l'axe du faisceau laser, une dimension longitudinale, l'impulsion du laser présente une longueur de l'ordre de 100 fois inférieure à la dimension longitudinale de l'objet. 14. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'objet présentant dans l'axe du faisceau laser, une dimension longitudinale, cette dimension longitudinale est comprise entre 10 met 40 m. 15. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'objet présentant dans une direction perpendiculaire à l'axe du faisceau laser, une dimension transverse maximale, le faisceau laser a une ouverture apte à contenir cette dimension maximale. 15 16. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la durée des impulsions du laser est de l'ordre de 1 ns. 17. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, 20 caractérisé en ce que le laser a une longueur d'onde sensiblement égale à 1.55 pm. 18. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'objet est mono dimensionnel ou bidimensionnel ou 25 tridimensionnel. 19. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'objet est un aéronef. 30 20. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le faisceau laser est pointé à partir d'un aéronef. 21. Procédé de constitution d'une base de données de signatures profilométriques d'objets, caractérisé en ce que pour chaque objet, la 35 signature profilométrique est obtenue par simulation numérique du pointage 10sur l'objet d'un faisceau laser à impulsions de longueur L;, cette longueur L; étant au moins 10 fois plus courte que la longueur RU de l'objet considérée selon l'axe de pointage du laser. 22. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que la signature profilométrique comprend pour chaque dimension, une composante cohérente représentative de la réflexion du faisceau laser sur l'objet et une composante incohérente représentative de la diffusion du faisceau laser sur l'objet. 23. Procédé selon l'une quelconque des revendications 21 à 22, caractérisé en ce que chaque signature de la base de données est calculée de la manière suivante : représentation numérique de l'objet, - facettisation, c'est-à-dire découpage de la représentation en facettes triangulaires, -calcul électromagnétique de la signature à partir des facettes. 24. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que 20 chaque triangle est défini en fonction de sa position dans l'objet, son orientation, sa taille, son indice optique et sa rugosité. 25. Procédé selon l'une quelconque des revendications 21 à 24, caractérisé en ce qu'il comprend une étape consistant à exprimer chaque signature de la 25 base de données en fonction de ses moments centrés d'ordre 1 à kMax, kmax étant prédéterminé. 26. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l'étape précédente comprend les étapes consistant à : 30 normaliser chaque signature par rapport à son pic maximum, calculer les moments centrés d'ordre 1 à kMax de chaque signature. 27. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes consistant à : 35 construire une matrice normalisée F des signatures de tous les objets,construire une matrice de confusion des signatures de la base de données entre elles. 28. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que la matrice de confusion est construite en fonction d'un paramètre représentatif du bruit. 29. Procédé selon l'une quelconque des revendications 27 ou 28, caractérisé en ce que la base de donnée est répartie en au moins deux sous-bases de données à partir de la matrice de confusion. 30. Procédé selon l'une quelconque des revendications 21 à 29, caractérisé en ce que chaque signature est filtrée par un filtrage de type Shepp-Logan. 31. Procédé selon l'une quelconque des revendications 21 à 30, caractérisé en ce que le faisceau laser ayant un axe de pointage déterminé en fonction d'un angle de site et d'un angle de gisement, et l'objet présentant dans l'axe du faisceau laser, une dimension longitudinale, la signature acquise est : - une signature 3D établie en fonction de la dimension longitudinale de l'objet, d'un angle de gisement et d'un angle de site, ou - une signature 2D établie en fonction de la dimension longitudinale et d'un angle de gisement avec un angle de site déterminé, ou d'un angle de site avec un angle de gisement déterminé, ou - une signature 1 D établie en fonction de la dimension longitudinale de l'objet avec un angle de gisement et un angle de site déterminés. 32. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l'objet présentant dans l'axe du faisceau laser, une dimension longitudinale, l'impulsion du laser présente une longueur de l'ordre de 100 fois inférieure à la dimension longitudinale de l'objet. 33. Procédé selon l'une quelconque des 21 à 32, caractérisé en ce que le laser a une longueur d'onde sensiblement égale à 1.55 pm.35 34. Procédé selon l'une quelconque des revendications 21 à 33, caractérisé en ce que l'objet est mono dimensionnel ou bidimensionnel ou tridimensionnel.5