Stage - caractérisation statistique de données de surveillance de l'espace h/f

Mission

Au cours des deux dernières décennies, l'augmentation très rapide du nombre d'objets en orbite a généré un besoin croissant de connaissance et de maîtrise de la situation spatiale. Cela a entraîné un développement substantiel du marché des données de surveillance spatiale, un domaine autrefois réservé aux acteurs étatiques.

En tant qu'acteur public et principal client de ces données pour maintenir un catalogue des objets en orbite, le CNES doit être capable d'évaluer la qualité et les incertitudes associées aux produits livrés. Cette évaluation est traditionnellement réalisée par des campagnes de calibration dédiées, qui ne fournissent toutefois qu'une vision partielle de la qualité des données opérationnelles ultérieures.

Par ailleurs, les volumes de données en jeu et leur diversité nécessitent une expertise dépassant la simple vérification de la qualité des trajectoires restituées, dont la validation est particulièrement complexe pour des objets dont l'orbite n'est pas connue.

C'est pourquoi il devient essentiel de développer de nouvelles méthodes de contrôle qualité, venant complémenter les anciennes.

En particulier, comme le détail des instruments et des conditions d'observation n'est pas toujours accessible, une meilleure connaissance de la mesure d'un point de vue statistique est nécessaire, notamment dans l'optique d'améliorer leur intégration dans les chaines de catalogages.

Ce stage est très largement exploratoire. En prenant l'exemple des télescopes, le but est d'améliorer notre connaissance du processus de génération de la donnée dans le contexte de la SSA. Une bonne connaissance de la nature statistique de l'observation ra-dec, et en particulier du bruit de mesure induit par un capteur, est essentielle pour bien paramétrer diverses étapes de l'algorithme de catalogage, notamment l'association mesures-pistes.

Une première étape sera de concevoir un simulateur semi-physique de mesures issues de télescopes, puis de générer des données synthétiques à partir d'objets extrait d'un catalogue. Dans un second temps, des métriques de comparaison seront mises en place pour quantifier l'écart entre les mesures simulées des mesures réelles issues des télescopes du réseau TAROT(1) exploité par le CNES. Enfin, on procèdera à une analyse statistique des écarts obtenus sur un grand nombre de cas, pour déterminer la nature du/des modèle(s) se rapprochant le plus des données réelles. Cette procédure sera répétée de manière itérative pour complexifier le simulateur et obtenir ce faisant la caractérisation la plus précises possible des mesures réelles.

Cela permettra d'approfondir la connaissance du CNES sur le processus d'observation réel des télescopes, avec potentiellement un double impact, à la fois sur les chaînes avals de catalogage mais aussi sur la chaîne amont de traitement d'image.

Si les conclusions de l'étude principale et le calendrier le permettent, le stage pourra enfin explorer la conception d'une procédure de vérification de la qualité des mesures télescopes(2).

Références

1. (1) [TAROT: a network for space surveillance and tracking operations]((2) [Statistical Detection of Potentially Fabricated Data](

Profil

2. Issu d'une formation scientifique, niveau bac+5;
3. Bonnes compétences en statistiques, analyse de donnée;
4. Bonne connaissance des langages de programmation, notamment python;
5. Connaissances en mécanique orbitale;
6. Des connaissances en physique de la mesure seraient un plus apprécié;
7. Connaissances en SQL seraient un plus apprécié;
8. Autonomie, esprit d'initiative;
9. Communication;
10. Anglais écrit;