Cette thèse, réalisée en partenariat avec Rockwell-Collins France, s'inscrit dans le cadre du développement d'un radar FMCW aéroporté de détection d'obstacles fonctionnant en bande X. Dans cette thèse, nous nous plaçons dans le contexte plus général de détection de cibles présentant un risque de collision avec le porteur radar dans du fouillis de sol. Les performances de détection des cibles d'intérêt diminuent grandement lorsqu'elles se retrouvent dans les zones de fouillis. Le principal objectif de cette thèse réside ainsi dans la conception de traitements en vue d'améliorer les capacités de détection et de reconnaissance de cibles présentant un risque de collision avec le porteur radar dans les zones de fouillis de sol. Dans un premier temps, nous effectuons une revue des traitements adaptés à la détection d'obstacles par un radar aéroporté FMCW: formation de faisceaux conventionnelle, compensation de migration distance, et création d'une cartographie distance-vitesse par double FFT. Dans un second temps, nous utilisons ensuite un traitement d'antennes adaptatif pour séparer en élévation le fouillis de sol et d'éventuels obstacles situés au-dessus du sol pouvant présenter un risque pour le porteur (câbles, pylônes, immeubles, ...). Dans la seconde partie de cette thèse, nous incluons une information supplémentaire sur le signal temporel d'une case distance avec un temps d'intégration plus long~: la variation de fréquence Doppler des cibles. Une cible de collision ou un câble ne changent pas de fréquence tandis qu'un élément au sol aura une variation connue dépendant de la vitesse du porteur et de son angle de vue. Cette information nous a tout d'abord permis de séparer le signal d'un pylône et d'un câble, pour ensuite séparer la cible de collision du fouillis de sol. Enfin, nous effectuons la détection adaptative d'une cible mobile de collision étendue en distance et noyée dans le fouillis de sol. Les algorithmes développés dans cette thèse ont été testés avec succès sur données expérimentales. / This thesis, in collaboration with Rockwell-Collins France, forms part of the development of an X-band FMCW airborne radar designed for obstacles detection and collision avoidance. More precisely, this thesis deals with the problem of detecting targets which exhibit a collision trajectory with the radar carrier, in presence of ground clutter. Target detection performances are highly degraded when the targets of interest fall into ground clutter. The main goal of this thesis is to develop signal processing methods to increase radar detection capacities and recognition for collision targets inside ground clutter. First, we give a brief review of signal processing methods for target detection using an airborne FMCW radar : conventional beamforming, range migration compensation, double-FFTs for Range-Doppler Map visualization. We then derive an adaptive antenna array processing to separate ground clutter and fixed hazardous obstacles above the ground (cables, pylons, buildings, ...) using their difference in elevation angle. In the second part of this thesis, we use a long integration time and include extra information on the time model of a range cell signal : Doppler frequency variation. A collision target does not exhibit Doppler frequency variation, whereas fixed obstacle or ground clutter exhibits a known variation depending on the carrier velocity and the aspect angle. We take advantage of this variation first to separate a cable from a pylon, and then separate collision target from ground clutter. We finally tackle the problem of adaptively detecting a collision mobile spread target in ground clutter region. The proposed algorithms in this thesis have been successively tested on experimental data.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2012INPT0156 |
| Date | 18 December 2012 |
| Creators | Goy, Philippe |
| Contributors | Toulouse, INPT, Tourneret, Jean-Yves, Vincent, François |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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