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Analyse des détecteurs ca os et ml-cfar dans un clutter de distribution weibull( Télécharger le fichier original )par Achbi Med Said et Abadli A/Moutaleb Université Biskra - ingénieur 2007 |
III.3. CONCLUSION :Dans ce chapitre, nous avons présenté tous les résultats obtenus en utilisant la simulation de Monté Carlo. Nous avons étudié les détecteurs CA-CFAR, OS-CFAR et ML-CFAR dans un environnement qui présente un clutter homogène en utilisant l'approche qui considère les échos radars qui proviennent de réflexions indépendantes et identiques. Le modèle utilisé est le modèle de Weibull, ce modèle convient à modéliser les clutters de mer dans lesquels le paramètre de forme C se propose d'être connu ou parfois inconnu. Dans ce dernier cas, plusieurs méthodes peuvent être utilisés pour estimer la valeur de C. Pour le MLCFAR, l'estimateur du Maximum de vraisemblance (Maximum-likelihood) a montré une amélioration de la performance par rapport à l'estimateur Weber-Haykin. La caractéristique principale de l'estimateur du Maximum-likelihood, est qu'il utilise toutes ces cellules pour cela l'algorithme présente une perte CFAR inférieure et la déviation entre les valeurs réelles et les valeurs estimés est plus petite. D'autre part, tous les détecteurs présentent une meilleure performance pour une Pfa égale 1 0-5 et un paramètre de forme C égale 2 représentant la distribution de Rayleigh.
CONCLUSION :Dans la détection CFAR, plusieurs méthodes adaptatives ont été adoptées afin de déterminer le seuil qui permet de perfectionner les systèmes de détection. 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 sont été présentées suivant la variation du nombre de cellules, la variation de la Pfa et la variation du paramètre de forme C. Dans le but de déterminer le meilleur des différents types de détecteurs, une comparaison a été effectuée pour plusieurs paramètres par simulation suivant la méthode de Monte-Carlo. 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, est un modèle général par rapport aux autres modèles car chaque changement effectué dans le paramètre de forme C représente un autre modèle, par exemple: le modèle de Rayleigh, Gamma, K distribué etc.... Aussi le paramètre de forme C peut présenter deux situations différentes suivant que C est connu ou inconnu. Dans le second cas ce paramètre peut être estimer suivant plusieurs méthodes. Pour le ML-CFAR, l'estimateur du Maximum de vraisemblance (Maximumlikelihood) a montré une amélioration de la performance par rapport à l'estimateur WeberHaykin. La caractéristique principale de l'estimateur du Maximum-likelihood, est qu'il utilise toutes ces cellules pour cela l'algorithme présente une perte CFAR inférieure et la déviation entre les valeurs réelles et les valeurs estimés est plus petite. D'une façon générale, Malgré qu'il a été trouvé que le meilleur détecteur est le ML-CFAR, tous les détecteurs présentent une meilleure performance pour une Pfa égale 1 0-5 et un paramètre de forme C égale 2 représentant la distribution de Rayleigh.
LISTE DES FIGURES Figure Titre Page I.1 Génération d'écho. 4 I.2 Azimut de la cible. 5 I.3 Onde électromagnétique. 6 I.4 Les composantes d'un système radar. 7 I.5 La densité de puissance directive. 9 I.6 Classification des systèmes RADAR. 10 I.7 Modèle de fluctuation Swerling I. 12 I.8 Modèle de fluctuation Swerling II. 12 I.9 Modèle de fluctuation Swerling III. 13 I.10 Modèle de fluctuation Swerling IV. 13 I.11 Exemples des cibles furtives. 15 I.12 Fonction densité de probabilité Weibull. 17 I.13 Les régions de décision. 20 I.14 Effet de l'augmentation de la puissance du bruit sur la probabilité de 23 fausse alarme. I.15 Schéma d'un détecteur CFAR. 24 I.16 Détecteurs CA, GO et SO-CFAR. 25 I.17 Détecteurs CMLD et OS-CFAR. 26 II.1 Le paramètre de forme en fonction de log Pfa. La valeur nominale 32
Pfa=10-5et C=2. II.2 Le détecteur ML-CFAR. 35 II.3 La probabilité de détection en fonction du SCR. Pfa=10-5 ; C=1; N=16. 41 II.4 Le facteur a en fonction de Pfa. 44 III.1 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur CA 47 CFAR pour C= 1 et Pfa= 1 0-2. III.2 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur CA 47 CFAR pour C= 2 et Pfa= 1 0-2. III.3 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur CA 48 CFAR pour C= 3 et Pfa= 1 0-2. III.4 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur CA 48 CFAR pour C=1 etPfa=10-4 III.5 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur CA 49 CFAR pour C=2 etPfa=10-4 III.6 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur CA 49 CFAR pour C= 3 et Pfa= 1 0-4. III.7 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur CA 50 CFAR pour C= 1 et Pfa= 1 0-6. III.8 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur CA 50 CFAR pour C= 2 et Pfa= 1 0-6. III.9 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur CA 51 CFAR pour C= 3 et Pfa= 1 0-6. III.10 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur CA 51 CFAR pour N= 16 et Pfa= 10-5 III.11 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur CA 52 CFAR pour N=16 et C=2. III.12 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur OW 54 CFAR pour C=1 etPfa=10-4 III.13 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur OW- 55
CFAR pour C= 2 et Pfa= 1 0-4. III.14 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur OW 55 CFAR pour C= 3 et Pfa= 1 0-4. III.15 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur OW 56 CFAR pour N= 16 et Pfa= 10-5. III.16 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur OW 57 CFAR pour N=16 et C=2. III.17 La probabilité de détection en fonction du SCR. Comparaison entre les 57 détecteurs CA-CFAR et OW-CFAR. III.18 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur OS 59 CFAR pour C= 1 et Pfa= 1 0-4. III.19 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur OS 60 CFAR pour C=2 etPfa=10-4 III.20 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur OS 60 CFAR pour C= 3 et Pfa= 1 0-4. III.21 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur OS 61 CFAR pour N= 16 et Pfa= 10-5. III.22 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur OS 62 CFAR pour N=16 et C=2. III.23 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur OS 63 CFAR. C estimé pour C= 1 et Pfa= 10-4. III.24 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur OS 63 CFAR. C estimé pour C=2 et Pfa=10-4. III.25 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur OS 64 CFAR. C estimé pour C=3 et Pfa=10-4. III.26 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur OS 64 CFAR pour N= 16 et Pfa= 10-5. III.27 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur OS 65 CFAR pour N=16 et C=2. III.28 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur OS 66 CFAR dans le cas C connu et inconnu. N=16, Pfa= 10-5 et C=2.
III.29 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur ML 68 CFAR pour C= 1 et Pfa= 1 0-4. III.3 0 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur ML 68 CFAR pour C= 2 et Pfa= 1 0-4. III.31 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur ML 69 CFAR pour C= 3 et Pfa= 1 0-4. III.3 2 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur ML 69 CFAR pour N= 16 et Pfa= 10-5. III.3 3 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur ML 70 CFAR pour N=16 et C=2. III.34 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur ML 71 CFAR pour N= 16 et Pfa= 10-4. III.3 5 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur ML 72 CFAR pourN=16et C=2 III.3 6 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas du détecteur ML 72 CFAR pourN=16, C=2 et Pfa=10-4. III.3 7 La probabilité de détection en fonction du SCR. Cas des détecteur CA, 73 OS et ML-CFAR pour N=16, C=2 et Pfa=10-4.
LISTE DES TABLEAUX Tableau Titre Page III.1 Valeurs de T pour différentes valeurs de la
Pfa dans le cas du CA 46 III.2 Valeurs de T pour différentes valeurs de la Pfa dans le cas du CA 46 CFAR (C=2). III.3 Valeurs de T pour différentes valeurs de la Pfa dans le cas du CA 46 CFAR (C=3). III.4 Valeurs de T pour différentes valeurs de la Pfa pour le cas du OW 53 CFAR (C=1). III.5 Valeurs de T pour différentes valeurs de la Pfa pour le cas du OW 53 CFAR (C=2). III.6 Valeurs de T pour différentes valeurs de Pfa pour le cas du OW-CFAR 54 (C=3). III.7 Valeurs de T pour différentes valeurs de la Pfa Cas du OS-CFAR (C=1). 58 III.8 Valeurs de T pour différentes valeurs de la Pfa Cas du OS-CFAR (C=2). 58 III.9 Valeurs de T pour différentes valeurs de la Pfa Cas du OS-CFAR (C=3). 59 III.10 pour différentes valeurs de la Pfa dans le cas du OS-ái Valeurs de 62 CFAR. III.11 Valeurs de a pour différentes valeurs de la Pfa dans le cas du ML 67 CFAR (C=1). III.12 Valeurs de a pour différentes valeurs de la Pfa dans le cas du ML 67 CFAR (C=1). III.13 Valeurs de a pour différentes valeurs de la Pfa dans le cas du ML 67 CFAR (C=1).
REFERENCES
M. Carpentier, « Radars : Bases Modernes », MASSON, 1990, 6 iémé édition. B. Atrouz, « Les systems radar », Ecole militaire polytechnique.
MEMOIRE DEFIN D 'ETUDE LES DETECTEURS CA, OS et ML-CFAR |
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