Curriculum Vitae

 

OVARLEZ Jean Philippe

Maître de Recherche 2 à l’ONERA, Docteur en Traitement du Signal, HDR

Né le 26 mars 1963 à Denain, France

Nationalité française

Trois enfants

CARRIERE ET SITUATION ACTUELLE :

Maître de Recherche 2 à l’ONERA dans l’unité DEMR/TSI

Doctorant de septembre 1988 à décembre 1991 dans la division Systèmes Radar au sein de la Direction des Etudes de Synthèse (DES) de l’ONERA, je suis embauché comme ingénieur de recherche le 1er janvier 1992 et soutiens ma thèse en avril 1992. Lors de la réorganisation de l’Office, je rejoins en septembre 1997 l’unité Traitement du Signal (TSI) du Département Electromagnétisme et Radar (DEMR) de la branche Physique. Le 1er septembre 2002, je deviens responsable du projet ALBATROS (encadrement scientifique) visant à développer et à valoriser les nouvelles techniques ou recherches développées dans le cadre de l'imagerie SAR (RAMSES) de DEMR (algorithmie de formation d’images, interférométrie, polarimétrie, suivi de thèses, développement logiciel associé). Je suis nommé Maître de Recherches (MR1) le 1er août 2003 et entre au Comité Scientifique de la Branche Physique de l'ONERA en mars 2004. Je suis élu président du Conseil Scientifique du Département DEMR en janvier 2006 et janvier 2007. A partir de janvier 2008, je suis détaché à mi-temps au laboratoire SONDRA de l’école CentraleSupelec en qualité de responsable des études et recherches relatives au traitement du signal. Détaché de l’ONERA pour un an en janvier 2010 au DSO National Laboratories à Singapour en séjour ERE (financement DGA) de recherche de longue durée. Habilité à Diriger des Recherches le 14 février 2011 à l’Université d’Orsay. MR2 en octobre 2013.

DOMAINES DE COMPETENCE

  1. Puce Analyse Spectrale, Localisation de sources

  2. Puce Analyse Temps-Fréquence, Temps-Echelle, Ondelettes

  3. Puce Radar, Sonar

  4. Puce Traitement Statistique du Signal

  5. Puce Détection, Estimation de paramètres

  6. Puce Imagerie Radar (ISAR, SAR), Imagerie en laboratoire

  7. Puce Statistiques (estimation de densités, méthodes bayésiennes, statistiques d’ordre supérieur, élaboration de tests statistiques)

  8. Puce Méthodes de Reconnaissance

  9. Puce Algorithmie et développement de logiciels scientifiques (C, Fortran, Matlab, Maple, LaTeX, …)

  10. Puce Suivi de projets transversaux, nombreux contacts avec industriels et universitaires

  11. Puce Langues : Russe et Anglais (Parlé, lu, écrit)

CURSUS SUPERIEUR

  1. Puce Janvier 2012 Qualification aux fonctions de Professseur des Universités - Section 61

  2. Puce 14 février 2011 Habilitation à Diriger des Recherches (Université Paris 11, Orsay)

  3. Puce 1988-1992  Doctorat de Physique de l'Université de Paris 6 Spécialité Traitement du Signal obtenu avec Mention Très Honorable

  4. Puce 1986-1987  D.E.A. Automatique et Traitement du Signal au L.S.S. avec Mention Bien (Laboratoire des Signaux et Systèmes - Supelec - 91 Gif sur Yvette)

  5. Puce 1984-1987  Diplôme d'ingénieur E.S.I.E.A. obtenu avec mention Très Bien (École Supérieure d'Informatique Électronique Automatique - 9 Rue Vésale, Paris 5)

  6. Puce 1981-1984  Mathématiques Supérieures et Spéciales (Option M) au Lycée Henri Wallon - 59300 Valenciennes

STAGES ET EXPERIENCES PROFESSIONNELLES
CURSUS SECONDAIRE
 1981 Baccalauréat série C au Lycée Henri Wallon - 59300 Valenciennes
  1. Puce 1986 Projet E.S.I.E.A. de mars à décembre à l’I.N.R.I.A. (Institut National de Recherches en Informatique et Automatique) : Réalisation de logiciels de calcul de filtres numériques pour le logiciel BLAISE de l'I.N.R.I.A. et de logiciels de simulation en filtrage numérique et en filtrage optimal de Kalman

  2. Puce 1987 Stage de DEA de février à août à la CSEE (Compagnie des Signaux et d'Entreprises Électriques) et au LSS (Laboratoire des Signaux et Systèmes) ayant pour intitulé Reconnaissance de parole en milieu fortement bruité : Étude théorique du système de reconnaissance de parole et des algorithmes adaptatifs d'annulation de bruit permettant la mise en œuvre d'un système de reconnaissance de parole en milieu bruité destiné au pilotage du char LECLERC

  3. Puce 1987-1988 Appelé en qualité de scientifique du contingent en août 1987 au SAMAN à la Base Aéronautique Navale de Toussus-Le-Noble (78)

  4. Puce 1988-1992 Doctorant à l’ONERA de septembre 1988 à décembre 1991 : Thèse effectuée et soutenue le 13 avril 1992 dans la division Systèmes Radar (Groupe Systèmes Futurs) : "La Transformation de Mellin : un Outil pour l'Analyse des Signaux à Large Bande"

  5. Puce Depuis 1992 : Ingénieur de recherche à l’ONERA, Maître de Recherche 1 en 2003, Maître de Recherche 2 en 2013

  6. Puce Depuis janvier 2008 : Chercheur associé dans le laboratoire franco-singapourien SONDRA de Supelec, détaché de l’ONERA à mi-temps, responsable des activités de recherche en Traitement du Signal

  7. Puce janvier 2010 : Chercheur associé pour un an au DSO National Laboratories de Singapour (Stage ERE de recherche financé par la DGA)

RESUME DE THESE :

"La Transformation de Mellin : un Outil pour l’Analyse des Signaux à Large Bande", Thèse de L’Université de Paris 6, Avril 1992.


Un grand nombre de méthodes actuelles d'analyse de signaux n'a de justification théorique acceptable que pour la catégorie bien particulière des signaux à bande étroite, associée au groupe des translations en  temps  et  en fréquence. C'est le cas des Représentations Temps-Fréquence de  la  classe  de Cohen, mais aussi des Fonctions d'Ambiguïté de Woodward, qui trouvent ainsi une limitation dans leurs conditions d'utilisation. Ces deux grandes familles possèdent toutefois leur extension dans le domaine large bande : les  Représentations Temps-Fréquence Affines de J. et P. Bertrand et les Fonctions d'Ambiguïté Généralisées. Ces formes sont étroitement liées au mode de transformation du groupe affine qui agit sur les signaux par translation et  compression de temps. Elles sont, de ce fait, beaucoup plus difficiles à utiliser et  à calculer numériquement. La Transformation de Mellin s'est alors, par sa puissance et sa simplicité d'emploi, révélée être un outil  particulièrement adapté pour résoudre des problèmes théoriques et algorithmiques associés à ces effets de compression. On propose donc dans cette thèse de découvrir cette nouvelle transformation qui possède de nombreuses analogies avec celle de Fourier (interprétation physique de la variable de Mellin, propriétés, forme discrètisée, théorème d'échantillonnage). Toutes les nouvelles applications, résultats théoriques ou algorithmes rapides qui en découlent, sont  présentés : le calcul des Distributions Temps-Fréquence Affines et leurs régularisées (Transformation en Ondelette) ainsi que les Fonctions d'Ambiguïté Généralisées, l'élaboration des bornes de Cramer-Rao pour les estimateurs retard/vitesse en large bande, et finalement une application opérationnelle, l'Imagerie  Radar Multidimensionnelle par Transformées en Ondelettes Dimensionnées

RESUME D’HDR:

"Apport de Techniques d’Analyse de Détection et d’Estimation en Radar et Imagerie Radar", HDR de l’Université de Paris 11, Février 2011.


Ce mémoire d'HDR présente une synthèse des travaux de recherche ou d'études menés depuis une vingtaine d'années au sein de l'unité Traitement du Signal du Département Électromagnétisme et Radar  de l'ONERA, The French Aerospace Lab à Palaiseau. Ces travaux ont, pour la plupart, été essentiellement consacrés à l'apport des techniques de Traitement du Signal pour le radar et l'imagerie radar.

    Le premier axe sur lequel je me suis penché provient des perspectives logiques issues de mes travaux de thèse sur la transformation de Mellin et consiste à étendre à l'imagerie SAR ou l'imagerie ISAR (Inverse Synthetic Aperture Radar) les techniques temps-fréquence utilisées pour l'analyse des signaux non-stationnaires. L'Analyse Temps-Fréquence permet de pouvoir étudier la dispersivité et l'anisotropie des réflecteurs dans une image SAR ou ISAR. Principalement basé sur des analyses en sous bandes et sous ouvertures, ce type d'analyse a également permis d'analyser la non-stationnarité angulaire et spectrale des mécanismes polarimétriques de rétrodiffusion des réflecteurs d'une image SAR polarimétrique mais également d'améliorer l'estimateur de la  cohérence interférométrique (INSAR) voire la cohérence polarimétrique et interférométrique (POLINSAR) qui permet l'estimation de la hauteur des points du sol.

    Mon deuxième axe de recherche concerne la détection et l'estimation en environnement hétérogène et/ou non gaussien. Les modèles gaussiens composés SIRV (Spherically Invariant Random Vectors),  vecteurs multivariés gaussiens dont la variance est aléatoire, permettent d'étendre de manière très élégante et efficace toutes les méthodes de détection classiques basées sur l'hypothèse restrictive gaussienne. Couplées à de nouveaux estimateurs puissants et robustes des paramètres de l'environnement (matrice de covariance par exemple), ces techniques peuvent s'appliquer à la détection radar multi-voies (antenne réseau pour la localisation de sources, techniques de type STAP (Space Time Adaptive Processing), MIMO, interférométrie, polarimétrie, imagerie hyperspectrale, ...).

Ces deux axes de recherches qui ont été construits et exploités de manière indépendante, peuvent en fait se combiner pour résoudre de nouveaux problèmes développés dans mes perspectives de recherche. Les applications dérivées de ces deux thèmes de recherche sont assez nombreuses : l'analyse des images SAR mono et multi voies (segmentation, classification), détection de cibles mobiles dans les images SAR, l'imagerie hyperspectrale, la détection de changement.