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

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dc.contributor.author BARBARESCO (F.) en_US
dc.contributor.author LAMBERT (J.) en_US
dc.contributor.author HERBOUX (C.) en_US
dc.date.accessioned 2005-07-22T09:19:38Z
dc.date.available 2005-07-22T09:19:38Z
dc.date.issued 1996 en_US
dc.identifier.citation Traitement du Signal [Trait. Signal], 1996, Vol. 13, N° 5-NS, p. 473-487 en_US
dc.identifier.issn 0765-0019 en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/2042/1971
dc.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.
dc.description.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. en_US
dc.format.extent 52628 bytes
dc.format.mimetype application/pdf
dc.language.iso en_US
dc.publisher GRETSI, Saint Martin d'Hères, France en_US
dc.relation.ispartofseries Traitement du Signal
dc.rights http://irevues.inist.fr/utilisation en_US
dc.source Traitement du Signal [Trait. Signal], ISSN 0765-0019, 1996, Vol. 13, N° 5-NS, p. 473-487 en_US
dc.subject.cnrs Radar en_US
dc.subject.cnrs Détection cible en_US
dc.subject.cnrs Traitement image en_US
dc.subject.cnrs Classification en_US
dc.subject.cnrs Segmentation en_US
dc.subject.cnrs Fouillis écho en_US
dc.subject.cnrs Estimation mouvement en_US
dc.subject.cnrs Détection contour en_US
dc.subject.cnrs Algorithme en_US
dc.title 3 - Segmentation spatio-temporelle et suivi dynamique des fouillis radar en_US
dc.title.alternative Motion-based segmentation and tracking of dynamic radar clutters en_US
dc.type Article en_US
dc.contributor.affiliation THOMSON-CSF Airsys, 7, rue des Mathurins, 92223 Bagneux en_US


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