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Traitement du Signal

0765-0019
Signal, Image, Parole
 

 ARTICLE VOL 28/1-2 - 2011  - pp.113-142  - doi:10.3166/ts.28.113-142
TITRE
Traitement STAP et modélisation SIRV : robustesse et persymétrie

TITLE
STAP processing and SIRV modeling: robustness and persymmetry

RÉSUMÉ

Ce papier décrit l’intérêt de l’apport des processus SIRV (processus gaussiens composés) pour la détection et l’estimation dans le cadre de la détection de cibles mobiles (STAP). Ces processus permettent de manière élégante et efficace d’étendre au problème STAP la théorie de la détection et de l’estimation dans un cadre de bruit additif (fouillis) hétérogène et/ou non gaussien. Nous présentons ainsi les outils théoriques (estimateurs, détecteurs) qui permettent d’améliorer les performances des détecteurs conventionnels ainsi que leurs propriétés (SIRV TFAC, robustesse, réduction du nombre de données secondaires).



ABSTRACT

In the STAP framework, this paper proposes a review of SIRV modelling for detection and estimation. These processes allow to extend the detection and estimation theory to the STAP problem in a non-Gaussian and heterogeneous background. Some theoretical tools (estimators, detectors) are presented jointly with their attractive properties (SIRV CFAR, robustness, secondary data number reduction) which allow to significantly outperform conventional, e.g. Gaussian based, ones.



AUTEUR(S)
Jean-Philippe OVARLEZ, Frédéric PASCAL, Philippe FORSTER, Guillaume GINOLHAC, Mélanie MAHOT

MOTS-CLÉS
détection adaptative, STAP, fouillis gaussien et non-gaussien, théorie des SIRV, estimation de matrice de covariance, persymétrie, estimation robuste

KEYWORDS
adaptive signal detection, STAP, Gaussian and non-Gaussian clutter, SIRV theory, covariance matrix estimation, persymmetry, robust estimation

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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