Traitement non-linéaire du signal radar par filtrage particulaire

par Jean-Charles Noyer

Thèse de doctorat en Automatique et traitement du signal

Sous la direction de Gérard Salut.

Soutenue en 1996

à Toulouse 3 .


  • Résumé

    On présente dans ce mémoire, une approche globale du problème de poursuite radar de cibles manoeuvrantes à faible rapport signal/bruit, par filtrage non-linéaire particulaire. Le filtrage particulaire, dont les bases ont été jetées dès 1989, permet d'aborder tous les cas où les non-linéarités présentes posent des difficultés de résolution aux techniques de filtrage dynamique. Il consiste à construire une approximation-mesure de la probabilité conditionnelle de la variable d'état à estimer par particules aléatoires, dont la dynamique est régie par le flot stochastique du système, et qui sont pondérées, via la règle de Bayes, par les mesures jusqu'à l'instant courant. Ce travail présente en premier lieu le traitement direct des mesures radar brutes en sortie d'échantillonneur/convertisseur. On montre notamment que la prise en compte de la dynamique de cible dans l'intégration cohérente des récurrences radar, permet d'atteindre les limites théoriques de détection, jusqu'alors inacessibles. Cela conduit notamment à revoir le problème de détection, car l'intégration d'un modèle de dynamique permet de relever le rapport signal/bruit équivalent, et minimise les problèmes de fausse alarme. En second lieu, on détaille le post-traitement des données de position délivrées par un radar de poursuite usuel, en particulier pour le modèle générique de missile à loi de navigation proportionnelle. On présente dans ce cas la résolution du problème de détermination de but visé, qui se pose en terme d'un test d'hypothèses sur le modèle de dynamique de l'assaillant.

  • Titre traduit

    Non-linear processing of radar signal via particle filtering


  • Résumé

    This memoir develops a global approach of the radar tracking problem for manoeuvering targets with low signal/noise ratio, through particle non-linear filtering. Particle filtering was proposed as soon as 1989 and yields solutions to problems where non-linearities are an obstacle to the application of traditional filtering techniques. It is a measure-theoretic approximation of the conditional probability law of state variables to be estimated, by random particles whose dynamics follows the stochastic flow of the system and are weighted, via Bayes' rule, by measurements up to current time. This work deals essentially with direct processing of radar data at the output of the digital sampling stage. It is shown in particular that taking into account target's dynamics in coherent integration of radar recurrences allows to approach theoretical limits, which are far beyond classical techniques. This leads to reconsider the detection problem itself, according to the general principle known as ''track before detect''. Besides, one deals with post-processing of target's coordinates as delivered by usual tracking radars, in particular for a generic model of missile with proportional navigation law. We solve in that case, the problem of determining its likely destination in terms of likelyhood hypothesis testing on the incoming missile's trajectory.

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Cette thèse a donné lieu à une publication en 1996 par ANRT [diff.] à Grenoble

Traitement non-linéaire du signal radar par filtrage particulaire


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  • Détails : 1 vol. (168 p.)

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  • Bibliothèque : École nationale supérieure de techniques avancées Bretagne (Brest, Finistère). Médiathèque.
  • Disponible pour le PEB
  • Bibliothèque : Université Paul Sabatier. Bibliothèque universitaire de sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 1996TOU30264
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.
Cette thèse a donné lieu à 1 publication .

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Cette thèse a donné lieu à une publication en 1996 par ANRT [diff.] à Grenoble

Informations

  • Sous le titre : Traitement non-linéaire du signal radar par filtrage particulaire
  • Détails : 1 microfiche
  • Notes : Rapport du LAAS, n° 96473.
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