Le radar à ouverture synthétique inverse (ISAR) est normalement utilisé pour produire l'image à haute résolution d'une cible éloignée en mouvement. Le mouvement de la cible est essentiel à l'imagerie mais un mouvement de translation produit une migration en portée des réflecteurs de la cible et introduit aussi un terme de phase additif et tous deux produisent une défocalisation de l'image. Dans ce mémoire, nous explorons comment l'algorithme génétique peut être utile à ISAR en le combinant à différentes méthodes connues de compensations du mouvement, plus particulièrement à l'algorithme AutoClean. Nous comparerons la performance de l'algorithme Auto-Clean telle qu'elle, de l'algorithme AutoClean avec sa combinaison à l'algorithme génétique et à d'autres combinaisons dont la méthode de projection AJTF et la méthode de minimisation de l'entropie MEM.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/21929 |
| Date | 25 April 2022 |
| Creators | Martin, Jennifer |
| Contributors | Grenier, Dominic |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | mémoire de maîtrise, COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Format | xv, 129 f., application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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