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Instrumentation, Mesure, Métrologie

1631-4670
Revue des Systèmes
 

 ARTICLE VOL 9/3-4 - 2009  - pp.65-86  - doi:10.3166/i2m.9.3-4.65-86
TITRE
Nouvelles techniques d'imagerie pour le radar à synthèse d'ouverture. Exploitation de modèles physiques

TITLE
New imaging algorithms for synthetic aperture radar. Use of physical models

RÉSUMÉ

Dans ce papier, nous considérons le problème d'imagerie par un radar à synthèse d'ouverture (RSO) d'une cible manufacturée (CM) dans un très faible rapport signal à bruit comme les objets enfouis (camion sous couvert forestier, mine sous-marine dans du sable, etc.). Nous proposons une approche permettant d'exploiter des informations physiques sur la CM dans le but d'améliorer leurs réponses par rapport à celle du bruit. Cette approche est basée sur les méthodes à sous-espaces et les algorithmes de détection associés. Nous développons aussi une implémentation intelligente permettant d'appliquer ces nouveaux processeurs dans des configurations RSO réalistes. Des résultats sur simulations numériques et données réelles montrent l'intérêt de notre approche par rapport aux algorithmes classiques.

ABSTRACT

In this paper, we consider the imaging problem by means of a Synthetic Aperture Radar (SAR) system of a Man Made Target (MMT) in a very low signal to noise ratio as buried objects. We propose an approach based on the physical properties of aMMT in order to improve their response versus the noise ones. This approach is based on subspace methods and the associated detection algorithms. We also develop an intelligent implementation to apply these new processors in realistic SAR configurations. Results on numerical simulations and real data show the interest of our new approach in front of classical processors.

AUTEUR(S)
Frédéric BRIGUI, Rémi DURAND, Guillaume GINOLHAC, L. THIRION-LEFEVRE, Philippe FORSTER

MOTS-CLÉS
radar à synthèse d'ouverture, modélisation physique, méthodes à sous-espaces.

KEYWORDS
synthetic aperture radar, physical modeling, subspace methods.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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