Dans le cadre de la détection radar en environnement gaussien comme non-gaussien, de nombreux détecteurs ont été développés en se basant sur des modèles de fouillis précis et des estimateurs de matrices adaptés à ces modèles. Les modèles gaussiens, simples d’utilisation, montrent rapidement leurs limites face à la réalité physique et laissent ainsi place aux SIRP, processus aléatoires sphériquement invariants qui rendent compte beaucoup plus fidèlement de la non-gaussianité du fouillis. Les détecteurs adaptés à ces environnements sont alors construits sur la base d’un estimateur de la matrice de covariance adapté. Or, dans de nombreuses applications, cette matrice de covariance présente une structure particulière dite persymétrique. L’objet de cette thèse est donc d’exploiter cette structure particulière de la matrice de covariance du fouillis afin d’en diminuer l’erreur d’estimation. Par cette exploitation, deux nouveaux estimateurs de la matrice ont été déterminés pour les environnements gaussiens et non-gaussiens. Ces détecteurs nommés PAMF et GLRT-PFP, ont été caractérisés statistiquement et une validation des travaux théoriques a été menée sur des données opérationnelles tant gaussiennes que non-gaussiennes. Une application de la persymétrie a également été effectuée dans le cadre des algorithmes spatio-temporels (STAP) ainsi que sur des algorithmes dits "à rang réduit". Les résultats probants en détection obtenus sur tous ces types de données confirment donc l’intérêt de la technique étudiée. Enfin, un élargissement de la structure persymétrique a été étudié par l’extension des détecteurs aux matrices dites de Toeplitz. Ces matrices obtenues dans le cas de traitements spatio-temporels présentent une structuration plus riche encore que la persymétrie et permettent d’envisager des développements futurs intéressants en vue de l’amélioration des performances des détecteurs. Les premiers résultats sont présentés pour conclure ce travail de thèse. / This thesis deals with Radar detection in Gaussian and non-Gaussian noise. In this context, the clutter covariance matrix commonly exhibits a particular persymmetric structure. This structure is exploited into a particular matrix transformation to provide two new covariance matrices estimates for Gaussian and non-gaussian noise. We use then this particular linear transformation in order to develop and to study the statistical property of the two new detectors based on these estimates for both Gaussian and non-Gaussian environments. The improvement in terms of detection performances of these new detectors is shown through a lots of simulations and validation on operational data, for both Gaussian and non- Gaussian noise. Moreover this exploitation is extended to space-time adaptive processing and reduced rank technical. All the results confirm then the high interest of taking into account this particular structure in radar detection process compared to classical detection schemes. The case of Toeplitz matrices is also studied. The Toeplitz matrices are a particular class of structured matrices obtain with space-time processing which theoretically allows to improve the performance of detectors based on this matrix assumption. In this context, some preliminary results are presented in order to conclude this thesis.

Dans le contexte très général de la détection radar, les détecteurs classiques, basés sur l'hypothèse d'un bruit Gaussien, sont souvent mis en défaut dès lors que l'environnement (fouillis de sol, de mer) devient inhomogène, voire impulsionnel, s'écartant très vite du modèle Gaussien. Des modèles physiques de fouillis basés sur les modèles de bruit composé (SIRP, Compound Gaussian Processes) permettent de mieux représenter la réalité (variations spatiales de puissance et nature de fouillis, transitions, ...). Ces modèles dépendent cependant de paramètres (matrice de covariance, loi de texture, paramètres de "disturbance") qu'il devient nécessaire d'estimer. Une fois ces paramètres estimés, il est possible de construire des détecteurs radar optimaux (Generalized Likelihood Ratio Test - Linear Quadratic) pour ces environnements. Cette thèse, qui s'appuie sur ces modèles, propose une analyse complète de diverses procédures d'estimation de matrices de covariance, associées à ce problème de détection. Une étude statistique des principaux estimateurs de matrice de covariance, utilisés actuellement, est réalisée. De plus, un nouvel estimateur est proposé: l'estimateur du point fixe, très attractif grâce à ses bonnes propriétés statistiques et "radaristiques".<br />Elle décrit également les performances et les propriétés théoriques (SIRV-CFAR) du détecteur GLRT-LQ construits avec ces nouveaux estimateurs. En particulier, on montre l'invariance du détecteur à la loi de la texture mais également à la matrice de covariance régissant les propriétés spectrales du fouillis. Ces nouveaux détecteurs sont ensuite analysés sur des données simulées mais également testés sur des données réelles de fouillis de sol.

Avec le contexte actuel des défis sécuritaires, la détection de petits objets devient un enjeu majeur pour lutter contre les actes malveillants. Mais les évolutions des technologies en bandes millimétriques et le potentiel de ces bandes, notamment autour de 60 GHz peuvent faciliter la conception de systèmes de plus en plus performants, permettant de répondre à ces enjeux. Cette thèse s’inscrit dans ce contexte pour proposer un système de détection ultra-large bande (ULB) millimétrique pour des applications de courte portée. Après un état de l'art détaillé des fondamentaux de la détection, nous présentons une validation de l'estimation de la surface équivalente radar (SER) par simulation avec le logiciel HFSS et par mesures en chambre anéchoïque. Ces deux études nous ont permis d'identifier les éléments essentiels à l'analyse système et les paramètres critiques de la détection d'objets canoniques cylindres et plaques. Une fois l'analyse système cernée, nous avons proposé une approche de détection multi-bande basée sur le radar monostatique pour améliorer la couverture de détection des systèmes, mais aussi et surtout pour pallier la limitation de la détection des objets en fonction de leur orientation par rapport à l'axe de viser de l'antenne. Nous avons également proposé une architecture (émetteur-récepteur) simple pouvant être associée au principe de détection. Le dimensionnement du système nous a permis d'identifier les amplificateurs faible bruit (LNAs) comme éléments critiques du récepteur et ainsi d'établir leurs spécifications pour atteindre les performances visées. Une comparaison des technologies SG13S de IHP et D007IH de OMMIC est menée dans la dernière partie de ce travail. Le choix de la technologie est justifié et la conception des LNAs sous ADS Keysight est détaillée. Une simulation de l'ensemble du système basée sur les performances des LNAs conçus et sur les simulations de SER est présentée pour illustrer la mise en œuvre de la détection. Enfin, les performances de la détection sont évaluées pour des cibles cylindriques et les apports du système proposé sont illustrés en comparaison avec une détection classique mono-bande / With the current context of security challenges, small objects detection is becoming a major issue in the fight against malicious acts. However, developments in millimeter-band technologies and the potential of these bands, particularly around 60 GHz, can facilitate the design of increasingly efficient systems to meet these challenges. This thesis is part of this context to propose an ultra-wideband (UWB) millimeter-wave detection system for short-range applications.After a detailed state-of-the-art of the fundamentals of detection, we present a validation of the radar cross-section (RCS) estimation by simulations with HFSS software and by measurements in anechoic chamber. These two studies allowed us to identify the essential elements for system analysis and the critical parameters for the detection of canonical objects such as cylinders and plates.Once the system analysis was identified, we proposed a multi-band detection approach based on monostatic radar to improve the detection coverage of the systems, but also and especially to overcome the limitation of objects detection according to their orientation in relation to the antenna boresight. We also proposed a simple architecture (transceiver) that could be associated with the detection principle. The system design allowed us to identify low noise amplifiers (LNAs) as critical elements of the receiver and thus establish their specifications to achieve the targeted performances.A comparison of IHP's SG13S and OMMIC's D007IH technologies is conducted in the last part of this work. The choice of technology is justified and the design of LNAs under ADS Keysight is detailed. A simulation of the entire system based on the performance of the designed LNAs and RCS simulations is presented to illustrate the implementation of detection. Finally, detection performances are evaluated for cylindrical targets and the contributions of the proposed system are illustrated in comparison with conventional single-band detection