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| RECHERCHE |
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Radar Passif Dans le contexte multistatique, un radar passif détecte les réflexions sur des cibles mobiles provenant d'émetteurs d’opportunité (émetteurs de radio FM, Télévision Numérique Terreste, GSM, etc.). Cependant il capte aussi de nombreuses autres réflexions sur différents obstacles (sol, bâtiments, etc.), le signal direct ainsi que du bruit. Les principales difficultés sont, d’une part, d’extraire le signal émis et d’autre part d’isoler les réflexions fortement atténuées provenant des cibles mobiles. La comparaison (fonction d’ambiguïté) de ces signaux permet de déduire, sous certaines conditions, la position et la vitesse de chaque cible. On explore, en collaboration avec l'Equipe Signaux et SYstèmes de l'IM2NP des approches de type Méthodes Sous-Espace : celles-ci permettent de caractériser des sous-espaces orthogonaux que l’on tentera d’associer aux trajets directs et aux réflexions provenant d'obstacles statiques et de cibles mobiles. On exploitera ensuite les différences de coloration des signaux dues aux différences de Doppler entre les obstacles statiques et mobiles pour adapter des méthodes de type Séparation Aveugle de Sources. Des approches basées sur la construction (en l’absence de cible) de filtres réjecteurs du type Filtres Adaptés Stochastiques spatio-temporels seront étudiées pour la détection d'échos. Ces
recherches s’inscrivent dans la continuité des études déjà initiées au
Centre de Recherche de l’Armée de l’Air (CReA) associée à l’expérience en
Signal et Tracking de l’Equipe Signaux et SYstèmes de l’IM2NP.
Parallèlement aux recherches théoriques, la participation à la mise en
œuvre de moyens expérimentaux développés par le CReA et la DFSH
permettra de valider nos modèles et les méthodes proposées. Signal
Analysis and reflectometry The Tomogram distribution, like the Wigner-Ville
(WV) distribution gives a complete description of the signal in the
time-frequency plane. But the WV distribution is difficult interpreted
(problems are due to the presence of many interference terms that impair the
readability of the distribution). The tomogram distribution can be interpreted
as the density probability of the signal in the time-frequency plane, for each
angle theta. From this representation, it was clear that the
reflectometry signal is the sum of three main components : the reflexion on the
porthole, multi reflexions and the reflection on the plasma. The first step of
this work was to separate the components of the reflectometry signal, by
projections on the eigenvectors of a family of unitary operators. The second step was to improve the time
frequency representation as given by the tomogram of the signal in order to
extract the phase derivative of the reflectometry signal and finally to get information
on the plasma density [Briolle et al.]. The method was validate with real data
are provided by the Reflectometry Team, CEA IRFM [Briolle et al.]. |
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