Le filtrage multiobjet est une technique de résolution du problème de détection et/ou suivi dans un contexte multicible. Cette thèse s'intéresse au filtre PHD (Probability Hypothesis Density), une célèbre approximation du filtre RFS (Random Finite Set) adaptée au cas où les observations sont le fruit d'un seul capteur. La première partie propose une construction rigoureuse du filtre PHD multicapteur exact et son expression simplifiée, sans approximation, grâce à un partitionnement joint de l'espace d'état des cibles et des capteurs. Avec cette nouvelle méthode, la solution exacte du filtre PHD multicapteur peut être propagée dans des scénarios de surveillance simples. La deuxième partie aborde le problème de gestion des capteurs dans le cadre du PHD. A chaque itération, le BET (Balanced Explorer and Tracker) construit une prédiction du PHD multicapteur a posteriori grâce au PIMS (Predicted Ideal Measurement Set) et définit un contrôle multicapteur en respectant quelques critères opérationnels simples adaptés aux missions de surveillance.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00688304 |
| Date | 30 January 2012 |
| Creators | Delande, Emmanuel |
| Publisher | Ecole Centrale de Lille |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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