STAP fondé sur une modélisation autorégressive (AR) des interférences. Estimation des paramètres AR par filtrage de Kalman

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dc.contributor.advisor Laboratoire IMS – Département LAPS, UMR 5218 CNRS IPB ENSEIRB-MATMECA – Université de Bordeaux 1 351, cours de la libération, F-33405 Talence
dc.contributor.author Petitjean, Julien
dc.contributor.author Grivel, Eric
dc.date.accessioned 2019-04-29T14:02:12Z
dc.date.available 2019-04-29T14:02:12Z
dc.date.issued 2011
dc.identifier.citation Petitjean, Julien; Grivel, Eric. STAP fondé sur une modélisation autorégressive (AR) des interférences. Estimation des paramètres AR par filtrage de Kalman. Traitement du Signal [Trait. Signal], 2011, Vol. 28, N° 1-2, p. 203-229. https://doi.org/10.3166/TS.28.203-229
dc.identifier.issn 0765-0019
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/2042/70151
dc.description.abstract Dans le cadre du traitement STAP, une modélisation autorégressive (AR) des interférences utilisée avec un détecteur appelé Parametric Adaptive Matched Filter (PAMF) donne lieu à un filtre de réjection du fouillis pour lequel le domaine d’entraînement est réduit. La principale difficulté de cette approche réside alors dans l’estimation des matrices AR à l’aide des données d’entraînement. Dans cette publication, les auteurs proposent une estimation récursive fondée sur un filtrage de Kalman et ses variantes. Une étude comparative des différentes méthodes est menée sur les données fournies par la DGA – Maîtrise de l’Information. fr
dc.description.abstract In the STAP domain, modeling the interferences as an autoregressive (AR) process with the detector called Parametric Adaptive Matched Filter (PAMF), provides an estimation of the clutter-rejection filter with few training data. The main difficulty of this approach is the estimation of the AR matrices by using the training data. Thus, we propose an on-line estimation based on the Kalman filter and its variants. A comparative study is carried out and illustrates the relevance of such approaches with data provided by the DGA. en
dc.language.iso fr
dc.publisher Lavoisier
dc.relation.ispartofseries Traitement du signal;
dc.rights Accès libre : http://irevues.inist.fr/utilisation
dc.subject processus autorégressif vectoriel fr
dc.subject Parametric Adaptive Matched Filter (PAMF) fr
dc.subject filtrage de Kalman fr
dc.subject filtrage de Kalman étendu fr
dc.subject filtrage de Kalman par sigma point fr
dc.subject filtrage de Kalman non parfumé fr
dc.subject filtrage de Kalman à différence centrale fr
dc.subject multichannel autoregressive process en
dc.subject Parametric Adaptive Matched Filter (PAMF) en
dc.subject Kalman filter en
dc.subject extended Kalman filter en
dc.subject sigma point Kalman filter en
dc.subject unscented Kalman filter en
dc.subject central difference Kalman filter en
dc.title STAP fondé sur une modélisation autorégressive (AR) des interférences. Estimation des paramètres AR par filtrage de Kalman fr
dc.title.alternative Autoregressive model of the interferences for STAP. AR parameter estimation based on Kalmanfilter en
dc.type Article
dc.contributor.affiliation Thales systèmes aéroportés Avenue Gustave Eiffel, F-33608 Pessac Cedex
dc.identifier.doi https://doi.org/10.3166/TS.28.203-229


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