% Gemini theme
% https://github.com/anishathalye/gemini

\documentclass[final]{beamer}

% ====================
% Packages
% ====================

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\definecolor{softgreen}{rgb}{0.0, 0.5, 0.0} % Vert plus sobre
\definecolor{softred}{rgb}{0.9, 0.2, 0.2} % Rouge plus sobre

\def\BibTeX{{\rm B\kern-.05em{\sc i\kern-.025em b}\kern-.08em
    T\kern-.1667em\lower.7ex\hbox{E}\kern-.125emX}}

% ====================
% Lengths
% ====================

% If you have N columns, choose \sepwidth and \colwidth such that
% (N+1)*\sepwidth + N*\colwidth = \paperwidth
\newlength{\sepwidth}
\newlength{\colwidth}
\setlength{\sepwidth}{0.04\paperwidth} 
\setlength{\colwidth}{0.45\paperwidth}



\newcommand{\separatorcolumn}{\begin{column}{\sepwidth}\end{column}}

% ====================
% Title
% ====================
\titleformat{\title}{\normalfont\small\bfseries}{\thesection}{1em}{} 


\title{Détection de signaux radar LPI par YOLO en présence d’interférences et de signaux inconnus}

\author{Reihan Mazouz \inst{1} \and José Picheral \inst{1} \and Abigael Taylor \inst{2} \and Jonathan Bosse \inst{2} \and Sylvie Marcos \inst{1}}
\institute[shortinst]{\inst{1} Université Paris Saclay, CNRS, Centralesupelec, Laboratoire des signaux et systèmes \samelineand \inst{2} DEMR, ONERA, Palaiseau}

% ====================
% Footer (optional)
% ====================

% \footercontent{
%     \begin{minipage}{0.3\textwidth}
%         \centering
%         \includegraphics[height=3cm]{logos/L2S_logo.png} \hspace{3cm}
%         \includegraphics[height=3cm]{logos/2560px-Logo_Université_Paris-Saclay.svg.png}
%     \end{minipage}%
%     \begin{minipage}{0.4\textwidth}
%         \centering
%         RadarConf, Rennes 2024
%     \end{minipage}%
%     \begin{minipage}{0.3\textwidth}
%         \centering
%         \includegraphics[height=6cm]{logos/favicon_avantix (1).png} \hspace{3cm}
%         \includegraphics[height=3cm]{logos/ONERA_logo.svg.png}
%     \end{minipage}
% }



% (can be left out to remove footer)

% ====================
% Logo (optional)
% ====================

% use this to include logos on the left and/or right side of the header:
% Logos à gauche, l'un au-dessus de l'autre
% \logoleft{
%     \centering
%     \includegraphics[height=4cm]{logos/L2S_logo.png} \\
%     % \vspace{0.3cm} % espace entre les deux logos
%     % \includegraphics[height=4cm]{logos/2560px-Logo_Université_Paris-Saclay.svg.png} \\
%     % \vspace{0.3cm} % espace entre les logos
%     \includegraphics[height=4cm]{logos/favicon_avantix (1).png} \\
%     % \vspace{0.3cm} % espace entre les deux logos
%     \includegraphics[height=4cm]{logos/ONERA_logo.svg.png}
% }

% % % Logos à droite, l'un au-dessus de l'autre
% \logoright{
%     \includegraphics[height=4cm]{logos/favicon_avantix (1).png} \\
%     \vspace{0.5cm} % espace entre les deux logos
%     \includegraphics[height=4cm]{logos/ONERA_logo.svg.png}
% }


\begin{document}

\begin{frame}[t]  
\begin{columns}[t]
\separatorcolumn

\begin{column}{\colwidth}

\begin{block}{Interception de signaux radar LPI}
    \vspace{1cm}

    % ===== Rangée 1 : image de gauche + description LPI à droite =====
    \begin{columns}
        % Colonne gauche : image 1 (POSTER)
        \begin{column}{0.5\textwidth}
            \centering
            \includegraphics[width=0.4\textwidth]{figures/POSTER.png}
            \vspace{0.5cm}

            \textcolor{softred}{\textbf{Objectif : Détecter un signal inconnu émis par un radar adverse}}
        \end{column}

        % Colonne droite : description / caractéristiques LPI
        \begin{column}{0.5\textwidth}
            \textbf{Caractéristiques des signaux LPI \cite{b1} :}
            \begin{itemize}
                \item Large bande et impulsion longue
                \item Modulation intrapulse
                \item Faible puissance émise
                \item Paramètres d’onde agiles (intrapulse et interpulse)
                % \item Bonnes propriétés de fonction d’ambiguïté
                % \item Se fond dans un environnement RF complexe
            \end{itemize}
        \end{column}
    \end{columns}

    % ===== Rangée 2 : deux impulsions alignées côte à côte =====
    \vspace{0.9cm}
    \begin{columns}
        % Colonne gauche : impulsion conventionnelle
        \begin{column}{0.5\textwidth}
            \centering
            \includegraphics[width=0.9\textwidth]{figures/pulse_conv.png}
            \vspace{0.2cm}

            \textbf{Impulsion conventionnelle}
        \end{column}

        % Colonne droite : impulsion LPI
        \begin{column}{0.5\textwidth}
            \centering
            \includegraphics[width=0.9\textwidth]{figures/pulse_lpi.png}
            \vspace{0.2cm}

            \textbf{Impulsion LPI}
        \end{column}
    \end{columns}

    \vspace{0.2cm}
    \centering
    \textit{(les deux signaux représentés possèdent la même énergie.)}

    \vspace{0.7cm}
    \centering
    \textcolor{softgreen}{\textbf{Comment détecter un signal inconnu dispersé dans le plan temps-fréquence ?}} \\
    \textcolor{softred}{\textbf{Les méthodes conventionnelles peinent à détecter les signaux LPI ! \cite{b2, b3}}}
\end{block}

\begin{exampleblock}{Modèles de signaux et prétraitement}

    \textbf{Modèle du signal reçu :}
    \begin{equation}
        y(n) = \sum_{i=1}^{M} x_i(n) + w(n) + z(n), \quad n = 0, \dots, T-1
    \end{equation}
    où $x_i(n)$ est un des $M$ signaux radar déterministes à détecter, 
    $w(n)$ représente le bruit blanc gaussien additif de variance connue, 
    et $z(n)$ les signaux d’interférence.

    \vspace{0.3cm}
    \textbf{Formes d’onde considérées \cite{b1} :}  
    LFM (modulation linéaire de fréquence) ;  
    NLFM (ex. S-law) ;  
    codes polyphase (P1, P2, P3, P4, Frank) ;  
    codes polytime (T1, T2, T3, T4) ;  
    modulation par sauts de fréquence (FSK), y compris les codes de Costas.

    \vspace{0.3cm}
    \textbf{Représentation temps-fréquence :}  
    Transformée de Fourier à court terme (STFT) :
    \begin{equation}
        Y(m, k) = \sum_{n=0}^{N_t-1} y(n + mN_t)\, e^{-j 2 \pi k n / N_f}
    \end{equation}
    avec $m$ l’indice de fenêtre temporelle et $k$ l’indice fréquentiel.
\end{exampleblock}
\begin{block}{État de l’art}
    \begin{columns}
        % Colonne gauche : figure
        \begin{column}{0.5\textwidth}
            \centering
            \vspace{0.2cm}
            \includegraphics[width=\textwidth]{figures/pd_cd_vs_yolo.png}
            
            {\footnotesize \textbf{Figure :} Probabilité de détection $P_\mathrm{d}$ en fonction du SNR — comparaison GLRT vs YOLOv8, issue de \cite{b3}.}
        \end{column}

        % Colonne droite : texte
        \begin{column}{0.5\textwidth}  

            \vspace{0.4cm}
            \textcolor{softred}{\textbf{Les méthodes conventionnelles peinent à détecter les signaux LPI ! \cite{b2, b3}}}

            \vspace{0.6cm}
            \textcolor{softgreen}{\textbf{Problématique :  
            Le modèle de Deep Learning (YOLOv8) est-il réellement légitime pour la détection LPI en environnements réels, au-delà des conditions favorables de \cite{b3} ?}}
        \end{column}
    \end{columns}
\end{block}


\begin{block}{Architecture YOLOv8}

    \centering
    \includegraphics[width=1\textwidth]{figures/Yolov8_architecture.jpg} 
    
    \vspace{0.5cm}
    \textbf{Le modèle YOLOv8 est basé sur des couches convolutionnelles extrayant des caractéristiques à différents niveaux de résolution et prédisant à la fois les boîtes englobantes et les étiquettes de classe associées.}
    
    \textbf{Fonction de perte YOLOv8 :} \( \mathcal{L} = \mathcal{L}_{cls} + \mathcal{L}_{box} \)

    \vspace{-0.3cm}
    
    \begin{itemize}
        \item \textbf{$\mathcal{L}_{cls}$} : perte de classification (Cross Entropy focalisée)
        \item \textbf{$\mathcal{L}_{box}$} : perte de régression des boîtes (BBox Loss + Density Focalised Loss)
    \end{itemize}

    \textbf{Nous avons utilisé YOLOv8n, le plus petit modèle YOLOv8.}

    \vspace{0.5cm}
    \renewcommand{\arraystretch}{1.2} % espace vertical entre lignes
    \begin{table}[h]
        \centering
        \begin{tabular}{lcccc}
            \toprule
            \textbf{Modèle} & \textbf{Paramètres (M)} & \textbf{FLOPs (B)} & \textbf{Latence CPU (ms)} & \textbf{Latence GPU (ms)} \\
            \midrule
            YOLOv8n & 3.2 & 8.7 & 80.4 & 0.99 \\
            \bottomrule
        \end{tabular}
        \caption{Complexité et vitesse d’inférence de YOLOv8n. Les modèles ont été entraînés sur un serveur équipé de 2$\times$ \textbf{NVIDIA H100 NVL GPUs} (80GB chacun), \textbf{376 GB de RAM}, et de deux \textbf{Intel Xeon Gold 6144 CPUs} (32 threads au total).}
        \label{tab:yolov8n_specs}
    \end{table}

\end{block}


\end{column}

\separatorcolumn

\begin{column}{\colwidth}
\begin{block}{Jeux de données d'entraînement et de test (simulation uniquement)}
    \vspace{0.05cm}
    \centering
    \begin{tabular}{|l|c|c|}
        \hline
        \textbf{Paramètre} & \textbf{Entraînement} & \textbf{Test} \\
        \hline
        Taille image & \multicolumn{2}{c|}{$640 \times 512$ images TF} \\
        Plage SNR & \multicolumn{2}{c|}{$-30$ à $-10$ dB} \\
        Échantillons & 200k & 20k \\
        Interférences & \multicolumn{2}{c|}{50\% des échantillons (DSSS, SIR = SNR $-10$ dB)} \\
        Étiquettes & \multicolumn{2}{c|}{Boîtes englobantes \& indice de classe} \\
        Paramètres aléatoires & \multicolumn{2}{c|}{largeur de bande, durée, fréquence porteuse, temps d'arrivée} \\
        \hline
    \end{tabular}
\end{block}

\begin{block}{Métriques : détection vraie et fausse alarme}
\begin{columns}[T, totalwidth=\textwidth]
  \begin{column}{0.50\textwidth}
    \textbf{Détection vraie :}  
    Une détection est correcte si la boîte prédite a une IoU $\geq 90\%$ avec la vérité terrain.  
    Cela garantit une \textit{localisation} précise et une \textit{taille} exacte.

    \[
      \text{IoU} = \frac{\text{Aire de recouvrement}}{\text{Aire de l’union}}
    \]

    \textbf{Fausse alarme :}
    Toute boîte prédite est considérée comme une fausse alarme si  IoU $< 90\%$.
  \end{column}

  \begin{column}{0.50\textwidth}
    \centering
    \begin{minipage}[c][10.5cm][c]{\linewidth}
        \centering
        \includegraphics[width=11cm]{figures/bounding_box_2.png}
    \end{minipage}
  \end{column}
\end{columns}
\end{block}

\vspace{-0.4cm}
\begin{block}{Réglage de la fausse alarme}
\begin{columns}[T, totalwidth=\textwidth]
  \begin{column}{0.50\textwidth}
    \begin{minipage}[c][10.5cm][c]{\linewidth}
        \centering
        Le seuil sur le score de confiance a été fixé \textit{empiriquement} pour correspondre à une probabilité de fausse alarme de 1e-3.
    \end{minipage}
\end{column}

  \begin{column}{0.50\textwidth}
    \centering
    \begin{minipage}[c][10.5cm][c]{\linewidth}
        \centering
        \includegraphics[width=0.85\linewidth, height=9.8cm]{figures/pfa_conf.png}\\[4pt]
        \scriptsize Fausse alarme empirique pour le détecteur YOLOv8
    \end{minipage}
  \end{column}
\end{columns}
\end{block}

\vspace{-0.4cm}
\begin{block}{Robustesse aux formes d'ondes non apprises}
\begin{columns}[T, totalwidth=\textwidth]
  
  % Colonne gauche : texte explicatif
  \begin{column}{0.55\textwidth}
    \textbf{Comparaison de deux réseaux :}  
    $\lambda_1$ entraîné \emph{sans} codes polytime ;  
    $\lambda_2$ entraîné \emph{avec} codes polytime.  

    \vspace{0.3cm}
    \textbf{Jeu de test :} uniquement la classe des codes polytime, sans interférences.  

    \vspace{0.3cm}
    \textbf{Résultats :} à même probabilité de détection, $\lambda_2$ est décalé d’environ $2$ dB de SNR par rapport à $\lambda_1$, mais plafonne à $\sim90\%$ même à fort SNR.  
  \end{column}

  % Colonne droite : figure
  \begin{column}{0.45\textwidth}
    \centering
    \begin{minipage}[c][10.5cm][c]{\linewidth}
        \centering
        \includegraphics[width=0.95\linewidth]{figures/new_signals_results.png}\\[4pt]
        \scriptsize $P_D$ vs. SNR — codes polytime (\(\lambda_1\) vs. \(\lambda_2\))
    \end{minipage}
  \end{column}

\end{columns}
\end{block}

\vspace{-0.4cm}
\begin{block}{Détection avec interférences}
\begin{columns}
  
  % Colonne gauche : texte explicatif
  \begin{column}{0.55\textwidth}
    \textbf{Comparaison de deux modèles :}  
    $\lambda_1$ entraîné \emph{sans} interférences ;  
    $\lambda_3$ entraîné \emph{avec} interférences.  

    \vspace{0.3cm}
    \textbf{Jeu de test :} cas avec et sans interférences.  

    \vspace{0.3cm}
    \textbf{Résultats :} sous interférences, $\lambda_1$ perd jusqu’à $\sim4$ dB de SNR, tandis que $\lambda_3$ limite la perte à $\sim1$ dB. La probabilité de détection plafonne à $\sim97\%$ au-delà de $-17$ dB, avec environ $3\%$ des signaux totalement masqués (très faible SIR).  
  \end{column}

  % Colonne droite : figure
  \begin{column}{0.45\textwidth}
    \centering
    \includegraphics[width=0.90\linewidth]{figures/interference_results_3.png}\\[2pt]
    \scriptsize PD moyenne vs. SNR — avec/sans interférences
  \end{column}

\end{columns}
\end{block}


\begin{block}{Exemples qualitatifs}
\centering
\begin{minipage}{0.95\linewidth}
  \centering
  \begin{minipage}{0.48\linewidth}
    \includegraphics[width=\linewidth,height=9.5cm]{figures/nlfm_interferences_final.png}\\[-4pt]
    \scriptsize NLFM
  \end{minipage}\hfill
  \begin{minipage}{0.48\linewidth}
    \includegraphics[width=\linewidth,height=9.5cm]{figures/P3_interferences_final.png}\\[-4pt]
    \scriptsize P1
  \end{minipage}\\[4pt]
  \begin{minipage}{0.48\linewidth}
    \includegraphics[width=\linewidth,height=9.5cm]{figures/T1_interferences_final.png}\\[-4pt]
    \scriptsize T1
  \end{minipage}\hfill
  \begin{minipage}{0.48\linewidth}
    \includegraphics[width=\linewidth,height=9.5cm]{figures/fsk_interferences_final.png}\\[-4pt]
    \scriptsize FSK
  \end{minipage}

  \vspace{2pt}
  \scriptsize Exemples avec \(\lambda_3\) à \( \mathrm{SNR}=-18\,\mathrm{dB},\ \mathrm{SIR}=-8\,\mathrm{dB}\).  
  Boîtes vertes : prédictions du modèle.
\end{minipage}
\end{block}

\begin{block}{Conclusion et Références}
    \begin{columns}
        % Colonne gauche - Conclusion
        \begin{column}{0.5\textwidth}
            \begin{itemize}
                \item Le \textbf{modèle YOLOv8} est efficace pour détecter les signaux LPI, même en environnements perturbés.
                \item L’entraînement avec interférences maintient une \textbf{haute probabilité de détection} en limitant la perte de performance.
                \item YOLOv8 garde une \textbf{bonne robustesse} face à des formes d’ondes inédites, avec une légère dégradation.
                \item Ces résultats confirment la \textbf{pertinence de YOLOv8} pour la guerre électronique : robuste et adaptable aux signaux inconnus.
            \end{itemize}
        \end{column}

        % Colonne droite - Références
        \begin{column}{0.5\textwidth}
            \begin{thebibliography}{00}
                \bibitem{b1} P. Pace, \emph{Detecting and Classifying Low Probability of Intercept Radar}, 2\textsuperscript{e} éd., Artech, 2008.
                
                \bibitem{b2} P. Camuso et al., “A comprehensive analysis on detection performances of LPI signals filtering strategies,” EuRAD, 2009.

                \bibitem{b3} Reihan, M., José, P., Sylvie, M., Abigael, T., \& Jonathan, B. (2024). Low Probability of Interception Radar Signals Detection, Comparison of a YOLOv8 Model and a Conventional Method. \emph{Int. Radar Conf.}, IEEE.
            \end{thebibliography}
        \end{column}
    \end{columns}
\end{block}

\end{column}

\separatorcolumn

\separatorcolumn
\end{columns}




% \begin{thebibliography}{00}
% \bibitem{b1} P. Pace, Detecting and Classifying Low Probability of Intercept Radar, Second Edition , Artech, 2008.
% \bibitem{b2} P. Camuso, \& all, "A comprehensive analysis on detection performances of LPI signals filtering strategies," EuRAD, 2009, pp. 125-128.
% \bibitem{b3} G. Schrick and R. G. Wiley, "Interception of LPI radar signals," IEEE International Conference on Radar, Arlington, VA, USA, 1990, pp. 108-111. 
% \bibitem{b4} Park, D.-H.; Jeon, M.-W.; Shin, D.-M.; Kim, H.-N. LPI Radar Detection Based on Deep Learning Approach with Periodic Autocorrelation Function. Sensors 2023, 23, 8564.
% \bibitem{b5} D. -H. Park, J. -H. Bang, J. -H. Park and H. -N. Kim, "A Fast and Accurate Convolutional Neural Network for LPI Radar Waveform Recognition," 2022 19th European Radar Conference (EuRAD), Milan, Italy, 2022, pp. 89-92.
% \bibitem{b6} J. Terven, D. Cordova-Esparza, "A Comprehensive Review of YOLO Architectures in Computer Vision: From YOLOv1 to YOLOv8 and YOLO-NAS" 2023.
% \bibitem{b7} S. Sarkar, D. Guo, D. Cabric, "RadYOLOLet: Radar Detection and Parameter Estimation Using YOLO and WaveLet",2023.
% \bibitem{b8}  D. Reis, J. Kupec, J. Hong, A. Daoudi, "Real-Time Flying Object Detection with YOLOv8",2023.
% \bibitem{b9} A. Vagollari, M. Hirschbeck and W. Gerstacker, "An End-to-End Deep Learning Framework for Wideband Signal Recognition," in IEEE Access, vol. 11, pp. 52899-52922, 2023.
% \bibitem{b10} D. Brodeski, I. Bilik and R. Giryes, "Deep Radar Detector," 2019 IEEE Radar Conference (RadarConf), Boston, MA, USA, 2019, pp. 1-6. 
% \bibitem{b11} A. Gupta and A. A. Bazil Rai, "Feature Extraction of Intra-Pulse Modulated LPI Waveforms Using STFT," 2019 4th International Conference on Recent Trends on Electronics, Information, Communication \& Technology (RTEICT), Bangalore, India, 2019, pp. 742-746
% \bibitem{b12} S. Liu, L. Qi, H. Qin, J. Shi, Jiaya Jia, "Path Aggregation Network for Instance Segmentation", 2018
% \bibitem{b13} A. van den Bos, "The multivariate complex normal distribution-a generalization," in IEEE Transactions on Information Theory, vol. 41, no. 2, pp. 537-539, March 1995
% \bibitem{b14} H. V. Poor,"An Introduction to Signal Detection and Estimation", chap III,B, p53
% \bibitem{b15} Y. Chen, Z. Peng, A. Gholami, J. Yan, S. Li,"Seismic signal sparse time–frequency representation by Lp-quasinorm constraint", Digital Signal Processing, Volume 87, 2019, Pages 43-59, ISSN 1051-2004,

% \end{thebibliography}

    \end{frame}

\end{document}
