Contributions aux pistages mono et multi-cibles fondés sur les ensembles finis aléatoires

Abstract

La détection et le pistage de cibles de surface, maritimes ou terrestres, constituent l’un des champs d’application de la surveillance par radar aéroporté. Dans ce contexte spécifique, il s’agit d’estimer les trajectoires d’un ou de plusieurs objets mobiles au cours du temps à partir de mesures radar bruitées. Cependant, plusieurs contraintes s’additionnent au problème d’estimation des trajectoires :1. le nombre d’objets présents dans la région d’intérêt est inconnu et peut évoluer au cours du temps,2. les mesures fournies par le radar ne correspondent pas toutes à des objets mobiles car certaines sont dues à l’environnement ; il s’agit de fausses alarmes,3. une mesure n’est pas toujours disponible pour chaque objet à chaque instant ; il s’agit de non-détections,4. les cibles de surface peuvent être très diverses en termes de capacité de manoeuvre.Pour tenir compte des trois premières exigences, les modèles d’ensembles finis aléatoires peuvent être envisagés pour procéder aux estimations simultanées du nombre d’objets et de leur trajectoire dans un formalisme bayésien. Pour répondre à la quatrième contrainte, une classification des objets à pister peut s’avérer utile. Aussi, dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons à deux traitements adaptatifs qui intègrent ces deux principes.Tout d’abord, nous proposons une approche conjointe de pistage et de classification dédiée au cas d’un objet évoluant en présence de fausses alarmes. Notre contribution réside dans le développement d’un algorithme incorporant un filtre fondé sur un ensemble fini aléatoire de Bernoulli. L’algorithme résultant combine robustesse aux fausses alarmes et capacité à classer l’objet. Cette classification peut être renforcée grâce à l’estimation d’un paramètre discriminant comme la longueur, qui est déduite d’une mesure d’étalement distance.Le second traitement adaptatif présenté dans cette thèse est une technique de pistage de groupes de cibles dont les mouvements sont coordonnés. Chaque groupe est caractérisé par un paramètre commun définissant la coordination des mouvements de ses cibles. Cependant, ces dernières conservent une capacité de manoeuvre propre par rapport à la dynamique de groupe. S’appuyant sur le formalisme des ensembles finis aléatoires, la solution proposée modélise hiérarchiquement la configuration multi-groupes multi-cibles. Au niveau supérieur, la situation globale est représentée par un ensemble fini aléatoire dont les éléments correspondent aux groupes de cibles. Ils sont constitués du paramètredu groupe et d’un ensemble fini aléatoire multi-cibles. Ce dernier contient les vecteurs d’état des cibles du groupe dont le nombre peut évoluer au cours du temps. L’algorithme d’estimation développé est lui-aussi organisé de manière hiérarchique. Un filtre multi-Bernoulli labélisé (LMB) permet d’estimer le nombre de groupes, puis pour chacun d’entre eux, leur probabilité d’existence ainsi que leur paramètre commun. Pour ce faire, le filtre LMB interagit avec un banc de filtres multi-cibles qui opèrent conditionnellement à une hypothèse de groupe. Chaque filtre multi-cibles estime le nombre et les vecteurs d’état des objets du groupe. Cette approche permet de fournir à l’opérationnel des informations sur la situation tactique.