DIB, Samira (2014) Détection Adaptative Dans un Environnement Non Homogène. Doctoral thesis, Université de Batna 2.

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Abstract

Le RADAR est un système électromagnétique utilisé pour détecter la présence des objets et extraire l'information nécessaire sur la cible à partir de l’écho reçu. Pour atteindre les performances optimales de la détection, il faut savoir choisir la bonne méthode de détection, mais avant tout, il faut identifier et caractériser précisément la nature des interférences. Les systèmes radars aéroportés ou spatiaux fonctionnent dans des environnements difficiles où la détection des petites cibles dans un fouillis fort et/ou en présence de brouillage est exigée pour une surveillance efficace de l’espace. Les augmentations seules dans la puissance des émetteurs ne sont pas adéquates pour détecter des menaces avancées dans des conditions hostiles. Des développements dans le traitement des signaux radar sont exigés pour améliorer la sensibilité en détection nécessaire. Le sujet de cette thèse s'inscrit dans le domaine de la détection adaptative dans un environnement non homogène. En particulier le traitement adaptatif spatio-temporel en radar aéroporté. La problématique concerne la suppression du fouillis et des brouilleurs permettant ainsi la détection en Angle/Doppler des cibles mobiles évoluant à faible vitesse. Ces cibles, noyées dans du fouillis de sol dont le Doppler est étalé à cause du mouvement de la plate-forme, ne sont pas détectables par les méthodes classiques basées sur des approches spatiales ou temporelles seulement. L'essentiel de ce travail de thèse est réparti comme suit : 1. La première partie porte sur l'étude du traitement adaptatif spatio-temporel à rang réduit. Une étude comparative des algorithmes de réduction de rang de la matrice de covariance est faite prouvant l'efficacité de ces algorithmes en termes de convergence. Cependant ils sont difficiles à mettre en oeuvre en pratique. Pour réduire leur complexité, on propose l'application des algorithmes itératifs de suivi de sous-espaces à complexité linéaire. ii 2. Le changement de PRF est envisagé dans le sens d'améliorer la détection des cibles lentes en cas d'ambiguïtés Doppler dues à l'étalement du spectre à cause du mouvement de la plate-forme. 3. Les algorithmes d'estimation du sous-espace d'interférences sont basés sur la connaissance a priori du rang de la matrice de covariance d'interférences. Cependant, dans la pratique, la dimension du sous-espace d'interférences est altérée par plusieurs paramètres (présence de brouilleurs, du fouillis, etc.). Dans de telles situations, une sous-estimation du rang du sous-espace provoque une dégradation dans les performances lorsque le rang de transformation est réduit au-dessous du rang du sous-espace d’interférences. Pour pallier à ces problèmes, on a utilisé des algorithmes itératifs d'estimation du sous-espace. Dans cette thèse, on propose l’application des algorithmes PAST et OPAST au STAP. Une étude comparative a prouvé la robustesse des performances de ces algorithmes en permettant une convergence rapide et un matériel peu encombrant et justifiant de ce fait leur adaptabilité dans les STAP. 4. La suppression des interférences étant accomplie par le traitement saptio-temporel, la détection des cibles est analysée en utilisant la technique CFAR (Constant False Alarm Rate). L’application de cette technique est faite sur un système de traitement optimal (STAP optimal).

Item Type:	Thesis (Doctoral)
Uncontrolled Keywords:	Algorithmes itératifs d'estimation de sous-espaces, CFAR, Composantes Principales, Changement de PRF, STAP.
Subjects:	Technologie > Electronique
Divisions:	Faculté de technologie > Département d'électronique
Date Deposited:	25 Apr 2017 10:10
Last Modified:	25 Apr 2017 10:10
URI:	http://eprints.univ-batna2.dz/id/eprint/1074

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