Approches de sous-espaces pour le traitement adaptatif spatio-temporel en radar aéroporté monostatique/bistatique

par Hocine Belkacemi

Thèse de doctorat en Sciences appliquées

Sous la direction de Sylvie Marcos.


  • Résumé

    Le sujet de these porte sur le traitement adaptatif spatio-temporel (stap) en radar aeroporte. La problematique concerne la detection et l’estimation en angle/doppler des cibles mobiles evoluant a faible vitesse. Ces cibles, noyees dans de forts retours de fouillis de sol dont le doppler est etale acause du mouvement de la plate-forme radar, ne sont pas detectables par les methodes classiques basees seulement sur un traitement spatial ou temporel. Dans cette these, nous nous interessons aux approches sous-espaces. Cet interet est motive par le faible cout de calcul et la convergence rapide de ces approches. Dans ce contexte, nous considerons deux approches : i) algorithmes iteratifs/recursifs ii) algorithmes a rang reduits. En la matiere, nous evaluons et proposons plusieurs algorithmes en radar aeroportes monostatique. Nous nous interessons egalement a l'application de tels algorithmes en configuration bistatique. Dans telle configuration, les retours radar du fouillis sont de nature nonstationnaire et les approches developpees dans le cas monostatique se trouvent fortement degradees. Pour ameliorer leurs performances, nous proposons et examinons quelques techniques de compensation de la dependance en distance. Nous nous interessons aussi au probleme de la localisation des cibles dans un fouillis non-gaussien. Nous proposons quelques directions basees sur l’estimation robuste de la matrice de covariance.

  • Titre traduit

    Subspace approaches for space-time adaptative processing in monostatic/bistatic airborne radar


  • Résumé

    The work presented in this thesis deals with the application of space-time adaptive processing in airborne radar. The problem concerns the detection and the estimation of slowly moving targets. These targets completely obscured by the spread doppler clutter due to the moving platform can not be detected by the classical methods based only on spatial or temporal processing. In this thesis, we are interested only on subspace approaches. This interest is motivated by their low cost of computation and rapid convergence. We consider two approaches: i) iterative/recursive algorithms ii) reduced-rank algorithms. First, we propose and evaluate different algorithms for monostatic airborne radar. Then, we investigate their performance of these approaches in bistatic airborne radar. In this configuration the clutter returns are nonstationary and these algorithms suffer a great degradation in performance. To enhance their performances, we briefly examine and propose some techniques for range dependence compensation as a pre-processing step. Finally, we consider the problem of target localization in non-gaussian clutter. We propose some directions based on robust covariance estimation.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (149 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. [125]-132

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Paris-Sud (Orsay, Essonne). Service Commun de la Documentation. Section Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 0g ORSAY(2006)304
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