Traitement STAP et Modélisation SIRV : Robustesse et Persymétrie

Jean-Philippe Ovarlez (1, 2) , Frédéric Pascal (2) , Philippe Forster (3) , Guillaume Ginolhac (3) , Mélanie Mahot (2)

1 ONERA - The French Aerospace Lab [Palaiseau]
2 SONDRA - Sondra, CentraleSupélec, Université Paris-Saclay (COmUE)
3 SATIE - Systèmes et Applications des Technologies de l'Information et de l'Energie

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).

Domaines: Traitement du signal et de l'image [eess.SP]; Traitement du signal et de l'image [eess.SP]

Jean-Philippe Ovarlez, Frédéric Pascal, Philippe Forster, Guillaume Ginolhac, Mélanie Mahot. Traitement STAP et Modélisation SIRV : Robustesse et Persymétrie. Traitement du Signal, 2011, 28 (1-2), pp.113-142. ⟨10.3166/ts.28.113-142⟩. ⟨hal-00659845⟩