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NEWS

THESE : F. SEKAF – Techniques radars hyperfréquence et traitement de signal associé pour la mesure de signes vitaux

F. SEKAF

Soutenance : 14 décembre 2021
Thèse de doctorat en Electronique, microélectronique, nanoélectronique et micro-ondes, Université de Lille, ENGSYS Sciences de l’ingénierie et des systèmes

 
Summary:

Dans le contexte de la sécurisation des systèmes de transport, la surveillance à courte distance de l’activité des personnes, en particulier du conducteur dans un véhicule, constitue un enjeu majeur dans l’amélioration du système d’aide à la conduite. L’application visée dans ce travail concerne principalement le domaine du ferroviaire. Les fréquences respiratoire et cardiaque du conducteur sont des indicateurs clés pour l’évaluation de l’état physiologique. Les méthodes de mesure conventionnelles de ces signes vitaux reposent sur des capteurs opérant en contact direct avec la peau. Par conséquent, le caractère intrusif de ces solutions ne s’avère pas adapté au domaine du transport, en particulier du fait de la gêne induite. Dans le cadre de ces travaux, une solution radar hyperfréquence opérant à faible puissance est proposée pour la mesure en continue des signaux d’activités respiratoire et cardiaque. En particulier, les signaux physiologiques (battements du coeur, mouvement mécanique de la cage thoracique) sont des indicateurs de l’activité humaine qui peuvent être détectés à distance (jusqu’à une dizaine de mètres) au moyen d’ondes électromagnétiques hyperfréquences rayonnées. Bien que la littérature montre un engouement grandissant pour le développement de techniques radars dédiés à la surveillance des personnes, il n’existe pas, à ce jour, de dispositif commercial robuste, sensible et précis. Une analyse fine des paramètres électriques et géométriques de la technique radar est proposée dans ce travail afin d’identifier les sources d’incertitudes, de définir les paramètres optimaux, de valider expérimentalement la solution proposée. Un traitement de signal original, basé sur l’approche cyclostationnaire, est mis en oeuvre afin d’extraire les paramètres d’intérêt dans des environnements de mesure de référence ou perturbés. Les solutions matérielles proposées associées à un traitement de signal optimal permettent d’entrevoir des architectures de radar adaptées aux contingences hors laboratoire.

Abstract:

In the context of securing transportation systems, short-range monitoring of people’s activity, in particular the driver’s activity in a vehicle, is a major issue in the improvement of the driver assistance system. The application targeted in this work concerns mainly the railway domain. Respiratory and heart rates of the driver are key indicators for the evaluation of the physiological state. Conventional methods of measuring these vital signs rely on sensors operating in direct contact with the skin. Therefore, the intrusive character of these solutions is not adapted to the transportation domain, especially because of the induced discomfort. In this work, a microwave radar solution operating at low power is proposed for the continuous measurement of respiratory and cardiac activity signals. In particular, physiological signals (heartbeat, mechanical movement of the rib cage) are indicators of human activity that can be detected at a distance (up to ten meters) using radiated microwave electromagnetic waves. Although the literature shows a growing interest in the development of radar techniques dedicated to the surveillance of people, there is no robust, sensitive and accurate commercial device available to date. A detailed analysis of the electrical and geometrical parameters of the radar technique is proposed in this work in order to identify the sources of uncertainties, to define the optimal parameters, to validate experimentally the proposed solution. An original signal processing, based on the cyclostationary approach, is implemented in order to extract the parameters of interest in reference or disturbed measurement environments. The proposed hardware solutions associated with an optimal signal processing allow to foresee radar architectures adapted to non laboratory contingencies.

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