Ce document traite de l'analyse des performances de différents détecteurs radar (CA, OS et ML-CFAR) dans un environnement de clutter représenté par une distribution Weibull. Il souligne l'importance de l'évaluation de la probabilité de détection en fonction de différents paramètres, tels que le seuil de fausse alarme et le paramètre de forme. L'étude conclut que le modèle Weibull est adapté pour le clutter de mer et que l'estimateur de maximum de vraisemblance offre des performances améliorées.

1. بسم الله الرحمن الرحيم

2. REPUBLIQUE ALGERIENNE DEMOCRATIQUE ET POPULAIRE MINISTERE DE L’ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE UNIVERSITE MOHAMED KHIDER- BISKRA FACULTE DES SCIENCES ET SCIENCES DE L’INGENIEUR DEPARTEMENT D’AUTOMATIQUE THEME DES DETECTEURS CA, OS et ML-CFAR DANS UN CLUTTER DE DISTRIBUTION WEIBULL ANALYSE DES PERFORMANCES Proposé et dirigé par : Latifa Abdou Présenté par : Achbi Med Said Abadli A/Moutaleb

3. Plan du travail Introduction La détection Radar La détection CFAR Analyse des détecteurs CA, OS et ML-CFAR Résultats et interprétation Conclusion

4. Introduction Le radar est un dispositif opérationnel d'émission et de réception d'ondes électromagnétiques qui présente de nos jours un grand nombre d'applications. Dans les systèmes radar le signal de la cible est séparé du clutter inutile qui provient de la réflexion d’objets indésirables . Dans ce travail le clutter est supposé comme un clutter de mer représenté par une distribution Weibull et le paramètre de forme sera supposé soit connu à priori soit inconnu. La détection dans un environnement non homogène avec présence de clutter distribué de façon homogène pour trois types de détecteurs le CA, l’OS et le ML-CFAR.

5. La détection Radar Définition : Le mot radar est une abréviation de l’expression anglaise " RAdio Detection And Ranging ", qui signifie « détection et télémétrie par ondes radio ». Le radar est un système qui utilise les ondes radio pour détecter et déterminer la distance et/ou la vitesse d'objets tels que les avions, bateaux…etc. Application du Radar : Domaine civile : - en météorologie. - contrôle de la navigation aérienne. Domaine militaire : - système de sécurité.

6. Cible détectée La détection Radar Principe de fonctionnement :

7. La détection Radar La cible du Radar : Les caractéristiques principales des cibles sont : La coupe radar ( SER : Surface Équivalent Radar). Paramètre de fluctuation. Paramètre de trajectoire. L’environnement Radar : Le Clutter. Les cibles interférentes.

8. La détection CFAR Définition : Le mot CFAR est un acronyme de l’anglais " Constant False Alarm Rate " qui signifie: taux de fausse alarme constant (TFAC). Le CFAR est un modèle qui se place dans la partie traitement du signal du récepteur radar. Signal reçu Détecteur quadratique U q 0 V 1 …… N/2 N/2+1..… N Processus CFAR Q T T.Q Comparateur Filtre Décision

9. La détection CFAR Types des détecteurs CFAR: CA-CFAR ( Cell Averging ) : GO-CFAR ( Greatest of ). SO-CFAR ( Smallest of ). OS-CFAR ( Order Static's ). ML-CFAR ( Maximum Likelihood). Q CA-CFAR = 1/N∑ q i Q OS-CFAR = Q( K ) Maximum de Vraisemblance

10. Analyse des détecteurs CA,OS et ML-CFAR La distribution Weibull : x : La variable aléatoire B : Le paramètre d'échelle. C : Le paramètre de forme. Fonction densité de probabilité Weibull

11. Analyse des détecteurs CA,OS et ML-CFAR Le détecteur CA-CFAR : La probabilité de fausse alarme : Le seuil de détection :

12. Analyse des détecteurs CA,OS et ML-CFAR La probabilité de fausse alarme : L’estimateur OW-CFAR : Le seuil de détection :

13. Analyse des détecteurs CA,OS et ML-CFAR Le détecteur OS-CFAR : La probabilité de fausse alarme : La probabilité de détection : Le seuil de détection :

14. Analyse des détecteurs CA,OS et ML-CFAR Le détecteur OS-CFAR estimé : L’estimateur propose deux échantillons ordonnés X i et X j , tel que : Le seuil de détection :

15. Analyse des détecteurs CA,OS et ML-CFAR Le détecteur ML-CFAR : La probabilité de fausse alarme : Le seuil de détection : La probabilité de détection :

16. Analyse des détecteurs CA,OS et ML-CFAR L’estimateur de ML-CFAR : Le seuil de détection :

17. Résultats et interprétation La probabilité de détection en fonction du SCR Cas du détecteur CA-CFAR pour C=1 et Pfa= 10 -2 . Le détecteur CA-CFAR :

18. Résultats et interprétation La probabilité de détection en fonction du SCR Cas du détecteur CA-CFAR pour C=1 et Pfa= 10 -4 . Le détecteur CA-CFAR :

19. Résultats et interprétation La probabilité de détection en fonction du SCR Cas du détecteur CA-CFAR pour C=1 et Pfa= 10 -6 . Le détecteur CA-CFAR :

20. Résultats et interprétation Le détecteur CA-CFAR : La probabilité de détection en fonction du SCR Cas du détecteur CA-CFAR pour N=16 et Pfa= 10 -5 .

21. Résultats et interprétation Le détecteur CA-CFAR : La probabilité de détection en fonction du SCR Cas du détecteur CA-CFAR pour N=16 et C=2.

22. Résultats et interprétation Le détecteur OW-CFAR : La probabilité de détection en fonction du SCR Cas du détecteur OW-CFAR pour C=1 et Pfa= 10 -4 .

23. Résultats et interprétation Le détecteur OW-CFAR : La probabilité de détection en fonction du SCR Cas du détecteur OW-CFAR pour C=2 et Pfa= 10 -4 .

24. Résultats et interprétation Le détecteur OW-CFAR : La probabilité de détection en fonction du SCR Cas du détecteur OW-CFAR pour C=3 et Pfa= 10 -4 .

25. Résultats et interprétation Le détecteur OW-CFAR : La probabilité de détection en fonction du SCR Cas du détecteur OW-CFAR pour N=16 et Pfa= 10 -5 .

26. Résultats et interprétation Le détecteur OW-CFAR : La probabilité de détection en fonction du SCR Cas du détecteur OW-CFAR pour N=16 et C=2 .

27. Résultats et interprétation Comparaison entre le CA et l’OW-CFAR : La probabilité de détection en fonction du SCR Comparaison entre les détecteurs CA-CFAR et OW-CFAR .

28. Résultats et interprétation Le détecteur OS-CFAR : La probabilité de détection en fonction du SCR Cas du détecteur OS-CFAR pour Pfa= 10 -4 . C=1 C=3 C=2

29. Résultats et interprétation Le détecteur OS-CFAR : La probabilité de détection en fonction du SCR. N=16 et Pfa= 10 -5 N=16 et C=2

30. Résultats et interprétation La probabilité de détection en fonction du SCR Cas du détecteur OS-CFAR. C estimé pour Pfa= 10 -4 . C=1 C=3 C=2 Le détecteur OS-CFAR estimé :

31. Résultats et interprétation Le détecteur OS-CFAR : La probabilité de détection en fonction du SCR. N=16 et Pfa= 10 -5 N=16 et C=2

32. Résultats et interprétation Comparaison entre l’OS-CFAR et l’OS-CFAR estimé: La probabilité de détection en fonction du SCR Cas du détecteur OS-CFAR dans le cas C connu et inconnu. N=16, Pfa= 10 -5 et C=2 .

33. Résultats et interprétation Le détecteur ML-CFAR : La probabilité de détection en fonction du SCR Cas du détecteur OS-CFAR pour Pfa= 10 -4 . C=1 C=3 C=2

34. Résultats et interprétation Le détecteur ML-CFAR : La probabilité de détection en fonction du SCR. N=16 et Pfa= 10 -5 N=16 et C=2

35. Résultats et interprétation L’estimateur de ML-CFAR : La probabilité de détection en fonction du SCR. N=16 et Pfa= 10 -4 N=16 et C=2

36. Résultats et interprétation Comparaison entre le ML-CFAR et l’estimateur ML : La probabilité de détection en fonction du SCR Cas du l’estimateur ML-CFAR pour N=16 , C=2 et Pfa= 10 -4 .

37. Résultats et interprétation Comparaison entre le CA, OS et ML-CFAR : - La probabilité de détection en fonction du SCR Cas des détecteur CA,OS et ML-CFAR pour N=16 , C=2 et Pfa= 10 -4

38. Conclusion Ce travail propose d’étudier et de traiter le problème de la détection CFAR dans un clutter de mer représenté par une distribution Weibull. Pour cela nous avons choisi d’utiliser plusieurs types de détecteurs, le CA, l’OS et le ML-CFAR, afin de déterminer la performance de chacun d’entre eux dans différentes situations. Ces situations ont été présentées suivant la variation du nombre de cellules, la variation de la Pfa et la variation du paramètre de forme C.

39. Conclusion Cette étude nous a permis en premier lieu de constater que le modèle de distribution Weibull qui est le plus adapté pour la représentation du clutter de mer. Aussi le paramètre de forme C peut présenter deux situations différentes suivant que C est connu ou inconnu. L'estimateur du Maximum de vraisemblance a montré une amélioration de la performance par rapport l'estimateur d’OS-CFAR et OW-CFAR. Tous les détecteurs présentent une meilleure performance pour une Pfa égale 10 -5 et un paramètre de forme C égale 2 représentant la distribution de Rayleigh.

40. MERCI POUR VOTRE AIMABLE ATTENTION

41. Questions ?