Séminaire de Probabilités et Statistique

Le lundi 21 octobre 2013 à 14:30 - SupAgro, Amphi 206, Bâtiment 9

Aude Grelaud
Détection en temps réel de matériaux nucléaires par un algorithme SMC

Nous proposons une procédure d'inférence statistique dédiée la détection en temps réel de présence de matériaux nucléaires. Ce travail est motivé par la nécessité d'avoir un système de détection fiable afin d'éviter les attaques nucléaires dans les grandes villes aux Etats-Unis, comme New-York par exemple et s'appuie sur l'analyse de données fournies par un réseau de détecteurs mobiles. L'idée est d'installer des capteurs nucléaires et des appareils GPS dans un grand nombre de voitures circulant dans la zone d'intérêt, la lecture du capteur ainsi que la position GPS correspondant a chaque véhicule étant envoyées à un centre de surveillance toutes les 30 secondes et traitées immédiatement. Nous avons développé une méthodologie de détection en temps réel visant tout d'abord àdécider si une cible nucléaire est présente et éventuellement estimer sa position et son rayon d'émission. Nous travaillons dans un cadre bayésien et utilisons un algorithme de Monte-Carlo séquentiel (SMC) pour estimer les paramètres du modèle. Le critère de détection final repose sur la combinaison de sorties de plusieurs chaînes. Une étude par simulation permet d'évaluer les performances de la méthode, que la bombe soit a l'arrêt ou en mouvement, et de fournir des recommandations sur la façon d'interpréter les résultats.



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