Thèse CIFRE sur l'optimisation de formes d'ondes radar discrètes

Description de l'offre

QUI SOMMES-NOUS ?

Rejoignez Thales, leader mondial des technologies de sûreté et de sécurité pour les marchés de l'Aérospatial, du Transport, de la Défense et de la Sécurité . Fort de 64 000 collaborateurs dans 56 pays , le Groupe bénéficie d'une implantation internationale qui lui permet d'agir au plus près de ses clients, partout dans le monde .

L' activité Systèmes de missions de défense fournit des équipements , des solutions et des services liés aux systèmes de combat électroniques , de surveillance et de reconnaissance , de combat naval , de surface et de lutte sous la mer .

Le site d'Élancourt est un centre de développement des hautes technologies, liées au domaine des Radars de conduite de tir et de surveillance, ainsi que des solutions de Guerre Électronique .

La Direction Technique recherche un/une Thèse CIFRE sur l'optimisation de formes d'ondes radar discrètes (H/F)

Basé(e) à Élancourt.

QUI ETES-VOUS ?

De formation supérieure (Ingénieur école ou université Bac + 5) en électronique et en data science. Vous avez de solides connaissances en traitement du signal et aussi de solides pratiques des méthodes d'optimisation et dans les domaines suivants

- Informatique : Python, Matlab

- Bases sur le radar

- Machine learning, data science

Par ailleurs, vous savez travailler et en autonomie et en équipe. Vous êtes rigoureux, organisé.

Vous êtes proactif et avez le sens de l'innovation. Très bon niveau d'anglais requis.

CE QUE NOUS POUVONS ACCOMPLIR ENSEMBLE :

En nous rejoignant, vous vous verrez confier les missions suivantes :

· Imaginer de nouveaux couples formes d'onde / traitements, en sacrifiant le moins possible la qualité de la fonction radar. En particulier, il s'agira de définir de nouvelles modulations intrapulse basées sur l'emploi de code de phase, qu'il s'agira d'optimiser grâce aux nouveaux outils issus de l'intelligence artificielle.
· Prendre en compte les défauts hardware pour rester réaliste dans les formes d'ondes et les traitements vis-à-vis des capacités d'émission et des imprécisions sur la connaissance du signal.
· Etendre les techniques d'optimisation proposées au cas de formes d'onde exploitant plusieurs fréquences de récurrences dans un but de lever d'ambiguïtés distance-vitesse. Le jeu de fréquences de récurrences devra dans ce cas évoluer et être optimiser dynamiquement à des des fins de discrétion, de même que le codage intrapulse.
· Contribuer à la démarche de transformation numérique par l'introduction de méthodes d'optimisation de critères complexes, récemment développées en IA, dans la conception de nouvelles formes d'onde radar.
· La perspective de rejoindre un Groupe innovant vous motive ?
Alors rejoignez-nous en postulant à cette offre .

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