PerDRIX — Performances et conception d'interféromètres radio étendus

Le développement récent de nouveaux radio télescopes comme LOFAR ou SKA, composés de plusieurs milliers d'antennes élémentaires, conduit à considérer de nouvelles approches pour leur dimensionnement, en particulier concernant le placement de leurs antennes. Ces nouveaux instruments doivent notamment permettre de construire des images d’une précision jamais atteinte auparavant. Les objectifs de ce projet sont (i) d'établir des critères pertinents de performance des radio interféromètres en termes d'imagerie, et (ii) de concevoir des géométries de réseaux d'antennes originales pour ces instruments, basées sur les critères de performance proposés. Pour cela, nous nous baserons sur un modèle paramétrique des données obtenues par les radio-interféromètres, et chercherons à obtenir des bornes sur l'erreur (quadratique moyenne) de reconstruction des images. La borne de Cramér-Rao (CRB), pour le problème d’imagerie en radioastronomie, n’a été que très peu étudiée pour la conception des radio-interféromètres, alors qu'elle est habituellement utilisée comme critère de dimensionnement pour les systèmes multi-capteurs. Nous proposons de combler ce manque, et d’étendre la CRB pour ce problème à des versions prenant en compte le biais ou bayésienne. Par ailleurs, la CRB se révèle insuffisante pour décrire les performances d’estimation dans des conditions de faible rapport signal à bruit et/ou de faible nombre d’observations. Nous nous intéresserons donc à des bornes autres que la CRB, aux conditions de validité moins restreintes dans ces conditions difficiles et appropriées au contexte de la radioastronomie. Nous nous focalisons ensuite sur les méthodes de positionnement des antennes, comme celle basée sur la sélection de capteurs sur une grille par minimisation d'une fonctionnelle convexe. Enfin, nous comparerons ces méthodes à celles habituellement utilisées en radioastronomie, et les appliquerons à la planification d'observation en utilisant des données NenuFAR.