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23 mars 2017

Thèse DGA/ONERA : Traitements spatio-temporels adaptatifs (STAP) dédiés aux radars multi-émission multi-réception (MIMO)


Catégorie : Doctorant


Thèse DGA/ONERA : Traitements spatio-temporels adaptatifs (STAP) dédiés aux radars multi-émission multi-réception (MIMO).

Mots clefs : traitement statistique du signal, Radar, optimisation non convexe

Encadrements : Guillaume Ginolhac (LISTIC - USMB) et Frédéric Brigui (ONERA Palaiseau)

Dossier à monter avant le 28/04 pour financement DGA

 

Contexte

Le radar aéroporté est aujourd'hui un moyen incontournable de télédétection pour de nombreuses applications de surveillance et d'analyse d'activités sur la surface terrestre. Les radars aéroportés à réseau de phase permettent de détecter des cibles mobiles au sol (GMTI, Ground Moving Target Indication) grâce à l'émission de train d’impulsions et à la réception simultanées sur plusieurs canaux. Néanmoins la réponse de cibles mobiles est gênée par la forte réponse du sol. Les techniques spatio-temporels adaptatives (STAP) [1] ont montré de bonnes performances de suppression de la réponse du fouillis du sol, augmentant ainsi la capacité de détection des cibles mobiles, notamment celles possédant de faibles vitesses. Les techniques STAP reposent d'une part sur l'exploitation du mouvement du porteur entraînant l'étalement de la réponse du fouillis dans le domaine spatio-temporel et d'autre part sur l'apprentissage des propriétés statistiques du fouillis.

Les radars MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) sont de nouveaux types de radar, qui permettent l'émission de différentes formes d'onde, généralement orthogonales. En STAP aéroporté, l'intérêt d'émettre plusieurs formes d'onde simultanément réside dans l'augmentation de la taille de la zone d’éclairement ainsi que dans l'augmentation de la résolution angulaire. On peut ainsi détecter des cibles de vitesses très lentes, comparé au radar à réseau de phase. De nombreuses études théoriques ont construit les bases mathématiques du traitement MIMO et rendu possible l'exploitation de signaux issus d'un radar MIMO. Cependant, les formes d'onde ne sont pas parfaitement orthogonales en pratique et génèrent de forts lobes secondaires qui dégradent la détection des cibles mobiles et la réjection du fouillis. De plus, le manque de données réelles aéroportées MIMO-STAP n'a pas permis, pour l'instant, d'établir de manière claire les performances du MIMO-STAP en pratique.

Objectifs

La thèse proposée est consacrée au développement de méthodes STAP dédiées au radar MIMO. Le but est de proposer une chaîne de traitement complète en tenant compte de la structure particulière du radar STAP-MIMO mais aussi sur les problèmes liés à la problématique des formes d'ondes (principalement ici les lobes secondaires crées par les formes d'ondes émises). Les performances théoriques des traitements s'appuyant soit sur des méthodes asymptotiques, soit sur des méthodes basées sur la théorie des matrices aléatoires seront aussi considérées pour montrer l'apport des algorithmes développés. Finalement, les algorithmes seront testés sur un jeu de données réelles acquis récemment par l’ONERA pour tester la robustesse des approches suivies lors du travail de thèse.

Plan de travail pour la thèse :

La thèse se déroulera selon 4 grands axes décrits ci-dessous :

Références

[1] J. Ward, “Space-time adaptive processing for airborne radar,” Tech. Rep., Lincoln Lab., MIT, Lexington, Mass., USA, December 1994.

[2] A. Breloy, Y. Sun, G. Ginolhac, D. Palomar, "Robust Rank Constrained Kronecker Covariance Matrix Estimation", ASILOMAR 2016, Pacific Grove, USA.

[3] W. Roberts, P. Stoica, J. Li, T. Yardibi and F. A. Sadjadi, "Iterative Adaptive Approaches to MIMO Radar Imaging," IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, vol. 4, no.1, pp. 5-20, Feb. 2010.

[4] G. Ginolhac, P. Forster, F. Pascal et J.-P.Ovarlez, "Performances and Robustness of a Robust Low-Rank STAP Filter", IEEE Transactions on Sig. Proc., Vol. 61, no1, pp 57 - 61, Janvier 2013.

[5] A. Combernoux, F. Pascal, G. Ginolhac et M. Lesturgie, "Asymptotic performance of the Low Rank Adaptive Normalized Matched Filter in a large dimensional regime". ICASSP 2015, Brisbane, Australia.

Administratif

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