ACCUEIL

Consignes aux
auteurs et coordonnateurs
Nos règles d'éthique
Autres revues >>

Instrumentation, Mesure, Métrologie

1631-4670
Revue des Systèmes
 

 ARTICLE VOL 9/3-4 - 2009  - pp.87-109  - doi:10.3166/i2m.9.3-4.87-109
TITRE
Imagerie sonar, un algorithme basé sur l'approximation de Kirchhoff

TITLE
Sonar imagery, an algorithm based on Kirchhoff approximation

RÉSUMÉ

Le contexte de cette étude concerne l'imagerie sonar multistatique. Classiquement les algorithmes développés dans le domaine de l'imagerie sonar et radar sont basés sur un modèle de cible par points brillants. L'algorithme du filtrage adapté ainsi que ses déclinaisons sont établis sur cette hypothèse. Dans cet article, nous proposons un algorithme d'imagerie, l'ARIAK, construit à partir du modèle direct de diffusion. Ce modèle est basé sur l'approximation de Kirchhoff ; il est développé dans un contexte bistatique (un émetteur et une antenne de réception synthétique), l'aspect multistatique étant construit par somme cohérente ou incohérente des images bistatiques. Des réalisations expérimentales en cuve acoustique ont été effectuées afin d'étudier les capacités de cet algorithme. En l'absence de bruit, l'ARIAK permet de bien détecter le contour de l'objet en comparaison avec le filtrage adapté. Par contre en présence d'un bruit blanc circulaire gaussien, l'algorithme de filtrage adapté est plus robuste. Nous montrons cependant qu'en modifiant l'algorithme ARIAK initial on peut améliorer les performances de détection de contour.

ABSTRACT

The context of this study is the sonar imagery with several sensors. Most of imagery algorithms are developed with an hypothesis of "point scatterers" for the object to be imaged. We propose a model for the scattered field based on the Kirchhoff Approximation. Then a reconstruction method is established by a Fourier transform of this forward model. The algorithm hence obtained is named ARIAK. In this paper the ARIAK algorithm is compared to the Matched Filtering Algorithm. Both algorithms are also used to reconstruct images of 2-D objects of circular and elliptic cross-section in acoustic tank and with simulation data. In presence of an additive white Gaussian circular noise and with a favourable Signal to Noise Ratio we show better results with the ARIAK algorithm than with the MFA in terms of quality of target shape reconstruction. With a small SNR, the MFA gives better results than the ARIAK algorithm. But with a modification of the ARIAK algorithm it is possible to improve its performances in presence of additive noise.

AUTEUR(S)
Françoise SCHMITT, Franck DAOUT, c. HERVÉ, r. GUILLERMIN, Jean-Pierre SESSAREGO

MOTS-CLÉS
imagerie sonar, multistatisme, approximation de Kirchhoff, filtrage adapté.

KEYWORDS
sonar imagery, multistatism, Kirchhoff approximation, matched filtering.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

 PRIX
• Abonné (hors accès direct) : 12.5 €
• Non abonné : 25.0 €
|
|
--> Tous les articles sont dans un format PDF protégé par tatouage 
   
ACCÉDER A L'ARTICLE COMPLET  (901 Ko)



Mot de passe oublié ?

ABONNEZ-VOUS !

CONTACTS
Comité de
rédaction
Conditions
générales de vente

 English version >> 
Lavoisier