Estimation non-ambigüe de cibles grâce à une représentation parcimonieuse Bayésienne d'un signal radar large bande

par Marie Lasserre

Thèse de doctorat en Signal, image, acoustique et optimisation

Sous la direction de Stéphanie Bidon.

Le président du jury était Sylvie Marcos.

Le jury était composé de François Le Chevalier, Philippe Pouliguen.

Les rapporteurs étaient Guillaume Ginolhac, Pascal Larzabal, Jean-Philippe Ovarlez.


  • Résumé

    Les travaux menés lors de cette thèse s’inscrivent dans le cadre général de la détection de cibles en utilisant une forme d’onde non-conventionnelle large bande. L’utilisation d’une forme d’onde large bande à faible PRF a été proposée par le passé une alternative aux traitements multi-PRF qui limitent le temps d’illumination de la scène. En effet, l’augmentation de la bande instantanée permet d’obtenir une meilleure résolution distance ; les cibles rapides sont alors susceptibles de migrer lors du temps de traitement, mais ce phénomène de couplage distance-vitesse peut être mis à profit pour lever les ambiguïtés. L’objectif de la thèse est alors de développer, pour une forme d’onde large bande avec faible PRF, des traitements prenant en compte la migration des cibles et capables de lever les ambiguïtés vitesse dans des scénarios réalistes. Les travaux se basent sur un algorithme de représentation parcimonieuse non-ambigüe de cibles migrantes, dans un cadre algorithmique Bayésien. Cet algorithme est en revanche développé sous certaines hypothèses, et des travaux de robustification sont alors entrepris afin de l’utiliser sur des scénarios plus réalistes. Dans un premier temps, l’algorithme est robustifié au désalignement des cibles par rapport à la grille d’analyse, puis modifié pour prendre également en compte une possible composante diffuse de bruit. Il est également remanié pour estimer correctement une scène comportant une forte diversité de puissance, où des cibles fortes masquent potentiellement des cibles faibles. Les différents algorithmes sont validés à la fois sur des données synthétiques et expérimentales.

  • Titre traduit

    Unambiguous target estimation using Bayesian sparse representation of a wideband radar signal


  • Résumé

    The work conducted during this PhD falls within the general context of radar target detection using a non-conventional wideband waveform. More precisely, the use of a low-PRF wideband waveform has been proposed in the past as an alternative to the classical staggered-PRF processing used to mitigate velocity ambiguities that limits dwell time. Increasing the instantaneous bandwidth improves range resolution; fast moving targets are then likely to migrate during the coherent processing interval. This range-velocity coupling can then be used to mitigate velocity ambiguities. This PhD thesis aims at developing an algorithm able to provide unambiguous estimation of migrating targets using a low-PRF wideband waveform. It is based on a sparse representation algorithm able to unambiguously estimate migrating targets, within a Bayesian framework. However, this algorithm is developed under some hypothesis, and then requires robustification to be used on more realistic scenarii. First, the algorithm is robustified to the case of off-grid targets, and then upgraded to take into account a possible diffuse clutter component. On the other hand, the reference algorithm is modified to accurately estimate high dynamic range scenes where weak targets compete with strong targets. All the developed algorithms have been validated on synthetic and experimental data recorded by the PARSAX radar from the Technical University of Delft, The Netherlands.


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