Stop-Band APES : Traitements adaptatifs en environnements hétérogènes

National audienceCet article propose une version étendue du Maximum Likelihood Estimation Detector (MLED) particulièrement bien adaptée à la problématique de la détection des cibles lentes dans des environnements très fortement hétérogènes. Contrairement à la méthode MLED, cette nouvelle méthode appelée Stop-Band APES ne souffre pas de la haute résolution Doppler de la méthode MLED qui implique une forte charge de calcul. Les performances de cette nouvelle méthode sont illustrées sur des données synthétiques réalistes

Traitement STAP en environnement hétérogène. Application à la détection radar et implémentation sur GPU

Les traitements spatio-temporels adaptatifs (STAP) sont des traitements qui exploitent conjointement les deux dimensions spatiale et temporelle des signaux reçus sur un réseau d'antennes, contrairement au traitement d'antenne classique qui n'exploite que la dimension spatiale, pour leur filtrage. Ces traitements sont particulièrement intéressants dans le cadre du filtrage des échos reçus par un radar aéroporté en provenance du sol pour lesquels il existe un lien direct entre direction d'arrivée et fréquence Doppler. Cependant, si les principes des traitements STAP sont maintenant bien acquis, leur mise en œuvre pratique face à un environnement réel se heurte à des points durs non encore résolus dans le contexte du radar opérationnel. Le premier verrou, adressé par la thèse dans une première phase, est d'ordre théorique, et consiste en la définition de procédures d'estimation de la matrice de covariance du fouillis sur la base d'une sélection des données d'apprentissage représentatives, dans un contexte à la fois de fouillis non homogène et de densité parfois importante des cibles d'intérêts. Le second verrou est d'ordre technologique, et réside dans l'implémentation physique des algorithmes, lié à la grande charge de calcul nécessaire. Ce point, crucial en aéroporté, est exploré par la thèse dans une deuxième phase, avec l'analyse de la faisabilité d'une implémentation sur GPU des étapes les plus lourdes d'un algorithme de traitement STAP.Space-time adaptive processing (STAP) is a processing that makes use of both the spatial and the temporal dimensions of the received signals by an antenna array, whereas conventional antenna processing only exploits the spatial dimension to perform filtering. These processing are very powerful to remove ground echoes received by airborne radars, where there is a direct relation between the arrival angle and the Doppler frequency. However, if the principles of STAP processing are now well understood, their performances are limited when facing practical situations. The first part of this thesis, is theoretical, and consists of defining effective procedures to estimate the covariance matrix of the clutter using a representative selection of training data, in a context of both non-homogeneous clutter and sometimes high density of targets. The second point studied in this thesis is technological, and lies in the physical implementation of the selected algorithms, because of their high computational workload requirement. This is a key point in airborne operations, and is explored by the thesis in a second phase, with the analysis of the feasibility of implementation on GPU of the heaviest stages of a STAP processing.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF

STAP processing in heterogeneous environment. Application to radar detection and implementation on GPU

Les traitements spatio-temporels adaptatifs (STAP) sont des traitements qui exploitent conjointement les deux dimensions spatiale et temporelle des signaux reçus sur un réseau d'antennes, contrairement au traitement d'antenne classique qui n'exploite que la dimension spatiale, pour leur filtrage. Ces traitements sont particulièrement intéressants dans le cadre du filtrage des échos reçus par un radar aéroporté en provenance du sol pour lesquels il existe un lien direct entre direction d'arrivée et fréquence Doppler. Cependant, si les principes des traitements STAP sont maintenant bien acquis, leur mise en œuvre pratique face à un environnement réel se heurte à des points durs non encore résolus dans le contexte du radar opérationnel. Le premier verrou, adressé par la thèse dans une première phase, est d'ordre théorique, et consiste en la définition de procédures d'estimation de la matrice de covariance du fouillis sur la base d'une sélection des données d'apprentissage représentatives, dans un contexte à la fois de fouillis non homogène et de densité parfois importante des cibles d'intérêts. Le second verrou est d'ordre technologique, et réside dans l'implémentation physique des algorithmes, lié à la grande charge de calcul nécessaire. Ce point, crucial en aéroporté, est exploré par la thèse dans une deuxième phase, avec l'analyse de la faisabilité d'une implémentation sur GPU des étapes les plus lourdes d'un algorithme de traitement STAP.Space-time adaptive processing (STAP) is a processing that makes use of both the spatial and the temporal dimensions of the received signals by an antenna array, whereas conventional antenna processing only exploits the spatial dimension to perform filtering. These processing are very powerful to remove ground echoes received by airborne radars, where there is a direct relation between the arrival angle and the Doppler frequency. However, if the principles of STAP processing are now well understood, their performances are limited when facing practical situations. The first part of this thesis, is theoretical, and consists of defining effective procedures to estimate the covariance matrix of the clutter using a representative selection of training data, in a context of both non-homogeneous clutter and sometimes high density of targets. The second point studied in this thesis is technological, and lies in the physical implementation of the selected algorithms, because of their high computational workload requirement. This is a key point in airborne operations, and is explored by the thesis in a second phase, with the analysis of the feasibility of implementation on GPU of the heaviest stages of a STAP processing

Traitement STAP en environnement hétérogène. Application à la détection radar et implémentation sur GPU

Space-time adaptive processing (STAP) is a processing that makes use of both the spatial and the temporal dimensions of the received signals by an antenna array, whereas conventional antenna processing only exploits the spatial dimension to perform filtering. These processing are very powerful to remove ground echoes received by airborne radars, where there is a direct relation between the arrival angle and the Doppler frequency. However, if the principles of STAP processing are now well understood, their performances are limited when facing practical situations. The first part of this thesis, is theoretical, and consists of defining effective procedures to estimate the covariance matrix of the clutter using a representative selection of training data, in a context of both non-homogeneous clutter and sometimes high density of targets. The second point studied in this thesis is technological, and lies in the physical implementation of the selected algorithms, because of their high computational workload requirement. This is a key point in airborne operations, and is explored by the thesis in a second phase, with the analysis of the feasibility of implementation on GPU of the heaviest stages of a STAP processing.Les traitements spatio-temporels adaptatifs (STAP) sont des traitements qui exploitent conjointement les deux dimensions spatiale et temporelle des signaux reçus sur un réseau d'antennes, contrairement au traitement d'antenne classique qui n'exploite que la dimension spatiale, pour leur filtrage. Ces traitements sont particulièrement intéressants dans le cadre du filtrage des échos reçus par un radar aéroporté en provenance du sol pour lesquels il existe un lien direct entre direction d'arrivée et fréquence Doppler. Cependant, si les principes des traitements STAP sont maintenant bien acquis, leur mise en œuvre pratique face à un environnement réel se heurte à des points durs non encore résolus dans le contexte du radar opérationnel. Le premier verrou, adressé par la thèse dans une première phase, est d'ordre théorique, et consiste en la définition de procédures d'estimation de la matrice de covariance du fouillis sur la base d'une sélection des données d'apprentissage représentatives, dans un contexte à la fois de fouillis non homogène et de densité parfois importante des cibles d'intérêts. Le second verrou est d'ordre technologique, et réside dans l'implémentation physique des algorithmes, lié à la grande charge de calcul nécessaire. Ce point, crucial en aéroporté, est exploré par la thèse dans une deuxième phase, avec l'analyse de la faisabilité d'une implémentation sur GPU des étapes les plus lourdes d'un algorithme de traitement STAP

Subspace-based and single dataset methods for STAP in heterogeneous environments

International audienceHeterogeneous situations are a serious problem for Space- Time Adaptive Processing (STAP) in an airborne radar context. Indeed, traditional STAP detectors need secondary training data that have to be target free and homogeneous with the tested data. Hence the performances of these detectors are severely impacted when facing a heavily heterogeneous environment. Single dataset algorithms such as APES have proved their efficiency to overcome this problem by only using primary data. However, restricting the estimation domain to the sole primary data often implies a bad estimation of the covariance matrix which can cause a performance degradation. We here investigate the use of reduced-rank STAP on the single dataset APES method

Information geometry for radar detection in heterogeneous environments

International audienceSpace-Time Adaptive Processing (STAP) performs two-dimensional space and time adaptive filtering where different space channels are combined at different times. In the context of radar signal processing, the aim of STAP is to remove ground clutter returns, in order to enhance slow moving target detection. Filters weights are adaptively estimated from training data in the neighborhood of the range cell of interest, called cell under test (CUT). The estimation of these weights is always deduced, more or less directly, from an estimation of the covariance matrices of the received signal, which is the key quantity in the process of adaptation. This STAP method is usually referred to as the sample matrix inversion (SMI). One main consideration goes into the choice of the training covariance matrices: how many and which matrices share the same statisticswith the matrix of the cell under test. On one hand, the statistics of the clutter often change rapidly and, on the other hand, we want to use as many matrices as possible to obtain a good estimate of the covariance matrix that minimizes the estimation loss. The traditional way to answer these questions is to use the Euclidean distance which relies on a power selection criterion. One can clearly see that this method, which works only on the signal power of the covariance matrix, does not take advantage of the structure of the covariance matrix. We propose in this paper a new criterion based on a physical point of view and look for the distance that fits to the minimization problem of the STAP filter.We show that this distance outperforms the classical Euclidian distance.We extend this distance to the Riemannian distance. When working on Hermitian positive-definite matrices, it is natural and desirable to work with the information geometry metric. We show that the distance associated with the information geometry metric performs very well in detecting clutter nonhomogeneity and we compare two processing using both the classical Euclidian and information geometry metric based on the Riemannian distance. These results lead to the hypothesis that information geometry may also be used for the computation of the mean of the selected covariance matrices, enabling better performance for target detection in heterogeneous environments

Single dataset methods and deterministic-aided STAP for heterogeneous environments

International audienceClassical space-time adaptive processing (STAP) detectors are strongly limited when facing highly heterogeneous environments. Indeed, in this case, representative target free data are no longer available. Single dataset algorithms such as the MLED algorithm, have proved their efficiency in overcoming this problem by only working on primary data. These methods are based on the APES algorithm which removes the useful signal from the covariance matrix. However, a small part of the clutter signal is also removed from the covariance matrix in this operation. Consequently a degradation of clutter rejection performance is observed. We propose two algorithms that use deterministic-aided STAP to overcome this issue of the single dataset APES method. The results on realistic simulated data and real data show that these methods outperform traditional single dataset methods in detection and in clutter rejection