3 - Segmentation spatio-temporelle et suivi dynamique des fouillis radar

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Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/1971
Title: 3 - Segmentation spatio-temporelle et suivi dynamique des fouillis radar
Author: BARBARESCO (F.); LAMBERT (J.); HERBOUX (C.)
Abstract: Cet article traite de la classification et de l'estimation spatiale «à court terme » des fouillis radar (reconnaissance du type de fouillis et pistage de ses paramètres de déplacement et de déformation). Pour ce faire, nous utilisons des algorithmes de segmentations spatiale et spatio-temporelle statistiques pour la localisation différençiée entre fouillis « statiques » et fouillis « dynamiques », ainsi que l'utilisation, soient conjointement des techniques de contours actifs et de filtrage de Kalman, soient des méthodes de modélisation hiérarchique des déformations pour le suivi dynamique des fouillis homogènes. Ce procédé peut avoir différentes applications: une synthèse de l'environnement par une classification dynamique des fouillis permettant la gestion automatique du radar tant à l'émission (modes du radar) qu'à la reception (traitement du signal et des données, pistage), ainsi que l'estimation « à court terme » de l'évolution de certains phénomènes atmosphériques sévères (orages, fronts de pluie intense, grêle, neige compacte,...) pour une gestion optimisée et sécurisée du trafic aérien civil.
Description: This paper deals with radar clutter classification and spatial short term forecasting (clutter types recognition and trackin g of shifting and geometrical deformation parameters) . This functionality is provided by use of, spatial and spatio—tempora l statistical segmentation to differentiate static clutter from dynamic ones, and either snakes technics together with kalman filte r or hierarchical deformation model methods to forecast homogenous clutters . This process could have numerous applications : dynamic classification of clutters provides an environment synthesis used to operate automatic radar management of both emissio n modes and reception algorithms alike (signal and data processing, tracking), as well as short term forecasting of harsh atmospheri c disturbance (storm, lashing rain clouds, hail storm, powder snow clouds, . . .) for an optimal and secure civil air traffic management.
Subject: Radar; Détection cible; Traitement image; Classification; Segmentation; Fouillis écho; Estimation mouvement; Détection contour; Algorithme
Publisher: GRETSI, Saint Martin d'Hères, France
Date: 1996

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