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Showing 4 out of a total of 4 results for community: Traitement du Signal. (0.016 seconds)
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(Lavoisier, 2011)Les traitements adaptatifs spatio-temporels, en anglais Space Time AdaptiveProcessing (STAP), sont des traitements qui exploitent conjointement les deux dimensions spa-tiale et temporelle des signaux reçus sur un réseau d’antennes, contrairement au traitementd’antenne classique qui n’exploite que la dimension spatiale, pour leur filtrage/séparation.L’arrivée des antennes actives à réception multivoies ainsi que l’accroissement des capacitésde calcul des machines de traitements embarquées ont permis l’implémentation de ces tech-niques. L’objectif de cet article est de montrer dans un contexte radar aéroporté, l’apport deces traitements en fonctions des différentes missions (ou fonctions radar) que ce soit en mis-sion Air / Sol (détection des cibles terrestres mobiles) ou en mission Air / Air (détections descibles aériennes). Deux configurations canoniques mettant en évidence l’intérêt des traite-ments STAP seront étudiées : la configuration radar à antenne à implantation latérale (appli-cation Air/Sol pour la détection des cibles lentes sur avion de surveillance) et la configurationradar à antenne à implantation frontale (application Air/Air et détection des cibles aériennessur avion de combat). Des exemples concrets pour ces deux types de missions seront présen-tés. Cependant, en introduction, nous rappellerons quelques applications autres que celles duradar aéroporté où ces traitements spatio-temporel peuvent être appliqués....
Space-Time Adaptive Processing (STAP) is a technique useful when the distribution of disturbances exhibits a strong coupling between space (or angular) and time (or range, or Doppler) dimensions. A typical example of such situations is observed with airborne radars where clutter echoes from a specific direction come with a specific Doppler shift. The filtering of these clutter echoes will be more efficient if this relation is taken into account. The main examples of such situations for airborne radars are the detection of ground targets – where the targets are partly masked by clutter echoes coming through the main lobe of the antenna – , and the detection of air targets, where the target returns are competing with clutter echoes coming from other directions, through the sidelobes of the antenna. Space-time adaptive processing is also helpful in many other situations, e.g. communication systems, satellite navigations systems, or active sonar detection systems, where similar couplings exist between the space and time dimensions for disturbances (jamming, or reverberation in sonar)....
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(Lavoisier, 2011)Dans cet article, on teste et on compare, sur des signaux fournis par la Direction Générale de l’Armement Maîtrise de l’Information (DGA/MI), des algorithmes de traitement adaptatif spatio-temporel (STAP) récemment développés par les auteurs pour éliminer l’effet du fouillis lorsque l’on veut détecter une cible lentement mobile au sol par un radar aéroporté. Ces algorithmes sont : i) à rang réduit afin de permettre une convergence, en nombre de données secondaires nécessaires à l’estimation de la matrice de covariance, réduite par rapport à la méthode standard du SMI ; ii) fondés sur un développement en séries de Taylor du premier ordre du sous-espace fouillis pour tenir compte d’une éventuelle non stationnarité de ces données secondaires ; iii) récursifs en distance pour limiter la complexité calculatoire. Il apparaît que ces algorithmes ont de très bonnes performances et une complexité calculatoire linéaire par rapport au nombre de paramètres....
In this paper, we test and compare, in the case of the signals given by the Direction Générale de l’Armement Maîtrise de l’Information (DGA/MI), some algorithms recently proposed by the authors to compensate clutter in order to detect, from an airborne radar, targets slowly moving on the ground. The proposed algorithms make use of i) rank reduction in order to reduce the number of secondary snapshots necessary to estimate the data covariance matrix compared to the classic SMI method; ii) a Taylor series expansion of the clutter subspace in order to compensate for a possible range non stationarity of the data ; iii) a range recursivity in order to reduce the computational complexity. It appears that the proposed algorithms yield a good performance with a computational complexity which is linear with respect to the number of parameters....
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(Lavoisier, 2011)Cet article propose une version étendue du Maximum Likelihood Estimation Detector (MLED) particulièrement bien adaptée à la problématique de la détection des cibles lentes dans des environnements très fortement hétérogènes. Contrairement à la méthode MLED, cette nouvelle méthode appelée Stop-Band APES ne souffre pas de la haute résolution Doppler de la méthode MLED qui implique une forte charge de calcul. Les performances de cette nouvelle méthode sont illustrées sur des données synthétiques réalistes....
This paper proposes an extended version of the Maximum Likelihood Estimation Detector (MLED) that can operate in severe heterogeneous environment for slow moving target detection in ground clutter using space-time adaptive processing (STAP). Unlike the MLED, the extended version called StopP-Band APES does not suffer from the high Doppler resolution properties of the MLED leading to severe extra computational burden. Performances are illustrated on realistic synthetic data....
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(Lavoisier, 2011)Ce papier décrit l’intérêt de l’apport des processus SIRV (processus gaussiens composés) pour la détection et l’estimation dans le cadre de la détection de cibles mobiles (STAP). Ces processus permettent de manière élégante et efficace d’étendre au problème STAP la théorie de la détection et de l’estimation dans un cadre de bruit additif (fouillis) hétérogène et/ou non gaussien. Nous présentons ainsi les outils théoriques (estimateurs, détecteurs) qui permettent d’améliorer les performances des détecteurs conventionnels ainsi que leurs propriétés (SIRV TFAC, robustesse, réduction du nombre de données secondaires)....
In the STAP framework, this paper proposes a review of SIRV modelling for detection and estimation. These processes allow to extend the detection and estimation theory to the STAP problem in a non-Gaussian and heterogeneous background. Some theoretical tools (estimators, detectors) are presented jointly with their attractive properties (SIRV CFAR, robustness, secondary data number reduction) which allow to significantly outperform conventional, e.g. Gaussian based, ones....
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