Thèse soutenue

Apport du modèle ionosphérique Multi-Quasi-Parabolique aux algorithmes de pistage appliqués au radar transhorizon Nostradamus

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Auteur / Autrice : David Bourgeois
Direction : Inbar Fijalkow
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Traitement du signal et des images
Date : Soutenance en 2005
Etablissement(s) : Cergy-Pontoise
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et ingénierie (Cergy-Pontoise, Val d'Oise)

Résumé

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Les radars transhorizons par ondes de ciel sont étudiés depuis 1960. Ceux-ci permettent de surveiller des zones très étendues et éloignées de leur site d'implantation. Afin de dépasser l'horizon radioélectrique d'un radar classique, les radars transhorizons utilisent la réflexion des ondes électromagnétiques sur l'ionosphère. En 1984, l'Office National d'Études et de Recherche Aérospatiales (ONERA) commençait la construction du radar transhorizon français, appelé Nostradamus. Deux innovations étaient alors apportées, puisque contrairement à ses homologues, le radar Nostradamus est monostatique et permet de mesurer l'angle formé entre le trajet de l'onde électromagnétique et la tangente au sol, appelé angle d'élévation. La propagation ionosphérique pose de nombreux problèmes puisqu'elle est source de trajets multiples et qu'elle rend difficile l'estimation de la localisation exacte de la cible. Les algorithmes de pistage (estimation des informations de la cible) applicables à de tels radars ne sont à l'étude que depuis les années 1990. Chargés de palier les problèmes dus à la réflexion sur l'ionosphère, ils doivent être développés autour de modèles de celle-ci. Nostradamus étant un radar transhorizon de type nouveau, de nouveaux modèles peuvent être pris en compte. En particulier, la mesure de l'angle d'élévation permet d'envisager l'intégration du modèle ionosphérique évolué appelé modèle Multi-Quasi-Parabolique, au sein de ses algorithmes de pistage. Nous étudions dans cette thèse l'apport que peut avoir la prise en compte d'un tel modèle, sur les performances de pistage des cibles. En particulier, nous présentons un algorithme permettant une nette amélioration de l'estimation de la localisation de la cible et le traitement efficace des multitrajets. Cet algorithme est validé sur données réelles dans un contexte monocible et sur données simulées en contexte multicibles.