Velocity Dealiased Spectral Estimators of Range Migrating Targets using a Single Low-PRF Wideband Waveform

Wideband radars are promising systems that may provide numerous advantages, like simultaneous detection of slow and fast moving targets, high range-velocity resolution classification, and electronic countermeasures. Unfortunately, classical processing algorithms are challenged by the range-migration phenomenon that occurs then for fast moving targets. We propose a new approach where the range migration is used rather as an asset to retrieve information about target velocitiesand, subsequently, to obtain a velocity dealiased mode. More specifically three new complex spectral estimators are devised in case of a single low-PRF (pulse repetition frequency) wideband waveform. The new estimation schemes enable one to decrease the level of sidelobes that arise at ambiguous velocities and, thus, to enhance the discrimination capability of the radar. Synthetic data and experimental data are used to assess the performance of the proposed estimators

Static and dynamic bearing failure of carbon/epoxy composite joints

International audienceMechanical fastening is a common method used to join composite materials in aeronautical industry. Various studies have been performed dedicated to the behaviour of composite bolted joints under quasi-static loadings, but only few studies deal with the dynamic behaviour (crash or impacts). The aim of this work is to study the loading rate influence on the bearing response of a carbon/epoxy laminate loaded by a pin. For that purpose, a double shear test fixture has been specially designed to measure the global behaviour and the local response around the pin. Infrared thermography and Digital Image Correlation techniques have been used to detect, map and characterize dissipative phenomena evolution. The tests have been performed on a servo-hydraulic jack with a loading rate ranging from 10 −4 m/s to 1 m/s. An increase of the peak bearing load of more than 20% is observed with the loading rate increase. A decrease of the load plateau of more than 60% is obtained. Simultaneous measurements of thermal and kinematic fields in this work give access to the evolution of the damage-related dissipative phenomena close to the pin. These dissipative phenomena were found to be significantly dependent on the loading rate

Fast coherent integration for migrating targets with velocity ambiguity

In wideband radar, fast moving targets migrate through range gate during the coherent processing interval. To preserve coherent integration gain, range gate walk has to be taken into account. In this paper, we propose a fast algorithm based on a Keystone-like transform that allows one to perform such an integration in case of velocity ambiguous radar

Coherent Integration for Wideband LFMCW Applied to PARSAX Experimental Data

In this paper, we present a coherent integration algorithm designed for the PARSAX radar system in case of wideband waveform. The technique is applied to experimental data collected on November 2010

Traitement radar large bande (apport de la migration distance pour l'obtention d'un mode non ambigu)

La thèse a pour but la détection de cibles pour un radar large bande à basse fréquence de répétition (mode BFR). L intérêt de ce type de radar est de pouvoir s'affranchir des ambiguïtés distance, au prix de nombreuses ambiguïtés vitesse qui empêchent de repérer les cibles présentes aux vitesses aveugles du fouillis. Toutefois, l utilisation de formes d onde large bande permet d obtenir une résolution très fine (de l ordre de la dizaine de centimètres) pour le radar considéré, d où l apparition d un phénomène de migration de la cible d une impulsion à l autre. On veut tirer partie de ce phénomène pour s affranchir du phénomène d ambiguïté vitesse et ainsi disposer d un radar air/sol ou air/air sans ambiguïté distance, auquel on associera des traitements spécifiques au signal large bande pour lever les ambiguïtés vitesse d une part, et détecter des cibles dans les vitesses aveugles du fouillis d autre part. Dans un premier temps, un modèle de cible pour le contexte large bande est présenté. Le modèle développé permet de définir le traitement adapté au cas d une cible dans du bruit blanc. Celui-ci consiste en une simple sommation cohérente tenant compte de la migration distance. Une méthode de calcul rapide de ce traitement a été développée. Néanmoins ce filtrage fait apparaître des lobes secondaires élevés à toutes les ambiguïtés vitesse qui peuvent se révéler gênants pour la détection des mobiles dans un scénario multi-cibles ou corrompu par du fouillis de sol. Deux approches sont alors proposées pour s affranchir de ce problème : d une part, on propose un traitement consistant à supprimer les points réfléchissants qui ne migrent pas (ou peu) sur la durée du traitement. Ce traitement est nommé le Migrating Target Indicator (MiTI). D autre part, une approche de type analyse spectrale consistant à traiter les données après un pré-filtrage du fouillis est également abordée. Ceci mène à la définition des estimateurs W-APES et W-Capon qui tiennent compte de la migration distance des cibles. Le problème majeur de ces techniques réside dans le fait que des lobes secondaires, certes moins élevés qu après une sommation cohérente, subsistent et peuvent conduire à des fausses alarmes. Un traitement itératif iW-Capon pour résoudre ce problème a été proposé, en utilisant une démarche similaire à celle de l algorithme CLEAN. Toutes les méthodes présentées ont finalement été testées sur des données réelles provenant du radar PARSAX de l Université de Technologie de Delft (Pays-Bas).TOULOUSE-ISAE (315552318) / SudocSudocFranceF

Prendre en compte l’incertitude des prévisions météorologiques dans les OAD utilisées pour gérer les maladies et ravageurs des cultures

Les maladies et ravageurs des cultures dépendent fortement des conditions météorologiques. Différents outils d’aide à la décision sont proposés pour prendre en compte ces conditions météorologiques dans la modélisation des dynamiques épidémiques et accompagner les agriculteurs dans leurs prises de décision. Néanmoins, l’écoulement atmosphérique est un phénomène chaotique et les prévisions météorologiques restent incertaines. Dans ce contexte, les centres de prévision météorologique, dont Météo-France, mettent en œuvre des systèmes de prévision probabiliste qui permettent d’accéder à une estimation de l’incertitude des conditions météorologiques prévues. Nous proposons de montrer l’intérêt d’utiliser ces prévisions probabilistes au travers d’outils d’aide à la décision et d’une évaluation des risques associés à cette décision pour la protection des cultures, avec des applications sur la vigne et le blé.Crop diseases and pests are highly dependent on weather conditions. Various decision support systems a re proposed to take into account these meteorological conditions in the modeling of epidemic dynamics and to assist farmers in their decision-making. Nevertheless, the atmospheric flow is a chaotic phenomenon and weather forecasts remain uncertain. In recent years, weather prediction centers, including Météo-France, have implemented probabilistic prediction systems that provide an estimate of the uncertainty of the weather forecasts. We propose to demonstrate the potential of using these probabilistic forecasts through decision support tools used in an operational way for the protection of crops with applications to the wine and wheat

Assessing the impact of weather forecast uncertainties in crop water stress model predictions

International audienceSince agriculture is highly exposed to weather-related risks such as drought constraints, Decision Support Tools (DSTs) are now frequently used in irrigation management. The current use of DSTs mainly relies on deterministic weather forecasts that do not account for the associated weather uncertainties. Few irrigation DST users take uncertainty into consideration by utilizing ensemble of historical weather observations (EHO) as input to their models. In this work, we introduce a novel approach that uses IFS-EPS as input to a vine irrigation DST, named WaLIS, that takes agro-meteorological data (T, RR24, ETP) as input and computes a crop water stress index as output. Our results show that this approach has significant better probabilistic performance than the use of EHO as input to the WaLIS model. We also investigate the effect of statistical post-processing on the probabilistic skill of the water stress index with two different approaches. In the first case, we directly post-process the output of the WaLIS model. In the second case, only agro-meteorological forecasts are post-processed, before being used as inputs of the WaLIS model. Our results show that locally in 4 out of 10 tested sites in southern of France, the raw ensemble forecasts could be significantly improved by the post-processing, and that generally there is no significant performance difference between the two competing post-processing approaches