An improved direction-of-arrival estimation via phase information of sparse solution

An improved direction-of-arrivals (DOAs) estimation via phase information of sparse solution is presented in this paper. Unlike the conventional sparse source localization approach using the amplitude of sparse solutions only, through a special partition of the receiving data of the sensors, the phase information of the available sparse solutions is also extracted to estimate DOAs. For the true DOAs exactly on the grids which are used to generate the over-complete dictionary, the performance of our method is close to the conventional sparse source localization method. For the true DOAs that are not on the grids, our method is far superior to the conventional method, as demonstrated by several simulation results. ©2009 IEEE.published_or_final_versio

Source localization using a sparse representation framework to achieve superresolution

We present a source localization approach using resampling within a sparse representation framework. In particular, the amplitude and phase information of the sparse solution is considered holistically to estimate the direction-of-arrival (DOA), where a resampling technique is developed to determine which information will give a more precise estimation. The simulation results confirm the efficacy of our proposed method. © 2010 The Author(s).published_or_final_versionSpringer Open Choice, 01 Dec 201

Le filtre adapté global : un algorithme pour le cas complexe

Le filtrage adapté est, sans doute, une des techniques les plus utilisées en détection/estimation et le périodogramme, la formation de voies ou la formation de faisceaux en sont quelques interprétations. Dans tous ces cas, il a une résolution limitée et ses performances ne s'améliorent pas fondamentalement quand le nombre de données ou le rapport signal à bruit augmente, ce n'est pas une méthode à haute résolution. Nous avons proposé une façon, que nous avons appelée le filtre adapté global, qui résout le même type de problème. Il a des performances comparables à celles des méthodes haute résolution pour un coût de calcul raisonnable. Nous démontrons la convergence d'un algorithme d'optimisation qui permet d'appliquer le filtre adapté global à des données complexes

Application of the Global Matched Filter to STAP data: an efficient algorithmic approach

The Global Matched Filter (GMF) is a mean to solve simultaneously detection and estimation problems. It has been applied mainly in source localization and delay estimation problems where the amount of data to be handled is reasonably small. This is not the case in the Space Time Adaptive Processing (STAP) context where the amount of data is extremely large and constitutes probably the major challenge. We present a very efficient algorithm that allows to apply the GMF to problems having several thousands unknowns. This allows its application to the STAP data. We detail both the algorithm and the implementation of the GMF to the STAP data. Since the GMF is a high resolution technique it outperforms the algorithms that are traditionally used in this context. 1

Estimation et détection en milieu non-homogène, application au traitement spatio-temporel adaptatif

Pour un radar aéroporté, la détection de cibles nécessite, de par la nature du fouillis de sol, la mise en place d'un filtre spatio-temporel adaptatif (STAP). Les détecteurs basés sur l'hypothèse d'un milieu homogène sont souvent mis à mal dans un environnement réel, où les caractéristiques du fouillis peuvent varier significativement en distance et en angle. Diverses stratégies existent pour contrer les effets délétères de l'hétérogénéité. La thèse propose d'approfondir deux de ces stratégies. Plus précisément, un nouveau modèle d'environnement est présenté dans un contexte Bayésien : il intègre à la fois une relation originale d'hétérogénéité et de la connaissance a priori. De nouveaux estimateurs de la matrice de covariance du bruit ainsi que de nouveaux détecteurs sont calculés à partir de ce modèle. Ils sont étudiés de manière théorique et par simulations numériques. Les résultats obtenus montrent que le modèle proposé permet d'intégrer de manière intelligente l'information a priori dans le processus de détection. ABSTRACT : Space-time adaptive processing is required in future airborne radar systems to improve the detection of targets embedded in clutter. Performance of detectors based on the assumption of a homogeneous environment can be severely degraded in practical applications. Indeed real world clutter can vary significantly in both angle and range. So far, different strategies have been proposed to overcome the deleterious effect of heterogeneity. This dissertation proposes to study two of these strategies. More precisely a new data model is introduced in a Bayesian framework ; it allows to incorporate both an original relation of heterogeneity and a priori knowledge. New estimation and detection schemes are derived according to the model ; their performances are also studied theoretically and through numerical simulations. Results show that the proposed model and algorithms allow to incorporate in an appropriate way a priori information in the detection schem