FR2689270A1 - Pistage tridimensionnel de maximum à postériori (MAP). - Google Patents
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Abstract
Un appareil (20) et un procédé (20a) de détection automatique applique la procédure de traitement algorithmique de Short et Toomey à un ensemble de données détectées d'amplitude FFT partagées en fréquences et en direction de faisceaux et segmentées dans le temps, comprenant des données de temps, de fréquence et de direction de faisceaux, pour déterminer la présence ou l'absence de raies à bandes étroites indiquant des pistes de cible. Ce traitement est obtenu en stockant des données de temps, de fréquence et de direction de faisceau et puis en traitant (32, 33) ces données au moyen d'une procédure prédéterminée tridimensionnelle de maximum a posteriori. Une piste résultante de cible est formée en combinant les parties de rapport signal-sur-bruit élevées des pistes de cible individuelles traitées pour obtenir une unique piste résultante de cible. La procédure de traitement de Short et Toomey est étendue de deux à trois dimensions pour assurer un pistage spatial.
Description
Pistage tridimensionnel a posteriori du maximum (MAP) La présente
invention concerne d'une façon générale des systèmes et des procédés de pistage, et plus particulièrement un système et un procédé de pistage qui permettent un pistage tridimensionnel à posteriori comprenant un pistage spatial et un
pistage spectral.
Avec l'actuel prolifération des processeurs vectoriels, des multiprocesseurs, et de la programmation en parallèle, les données des sonars commencent-à envahir les processeurs de données des sonars dans le domaine fonctionnel du traitement spatial (assemblage et gestion des pistes parmi des faisceaux et d'autres réseaux de détecteurs Dans ce but, il serait souhaitable d'appliquer un procédé de traitement classique des données (logique et prise de décision) au domaine des applications des processeurs vectoriels et des multiprocesseurs (calcul algébrique
et nombreuses opérations de calcul numérique).
Un concept bidimensionnel a posteriori est décrit dans un article intitulé "Detection and Estimation of Frequency Random Signal" (Détection et évaluation des signaux aléatoires en fréquence) par R.D Short et J P Toomey, dans IEEE Transactions on
Information Theory, Vol IT-28, NO 6, novembre 1982.
L'invention étend les possibilités de ce concept de traitement en étendant le traitement à trois dimensions. Dans un système actuel développé par l'auteur de l'invention, le calcul utilisé pour regrouper dans l'espace des raies détectées par plusieurs faisceaux est exécuté par un ordinateur d'usage général Ceci parce que le procédé de regroupement ou d'association dans l'espace implique des opérations logiques, et que par conséquent il est tout à fait adapté à être
exécuté par un ordinateur d'usage général.
Cette approche de conception architecturale, aboutit, cependant, à une utilisation sous-optimale des ressources de traitement lorsqu'un traitement tridimensionnel est nécessaire Ceci est particulièrement vrai puisqu'un niveau supplémentaire d'enchaînement et d'association est nécessaire pour maintenir la piste d'une cible d'un noeud à l Tautre (un réseau de détecteurs) dans le système à trois dimensions. C'est donc un objectif de l'invention de tirer profit de la puissance de traitement disponible dans un processeur vectoriel en étendant une procédure de traitement bidimensionnelle de Short et Toomey à trois dimensions pour effectuer à la fois un pistage
spatial et un pistage en fréquence.
L'invention étend la procédure de traitement de Short et Toomey de deux dimensions à trois dimensions et propose donc un procédé tridimensionnel de traitement des signaux à utiliser dans un traitement de signaux des sonars, et autres signaux du même type Cette dimension supplémentaire permet le pistage dans l'espace en plus du pistage spectral Le pistage dans l'espace est effectué en même temps que le pistage spectral dans un processeur vectoriel, tandis que par convention, le pistage spatial était effectué dans un processeur de données L'invention décharge le processeur de données d'un système de sonar typique en vectorisant la logique du pistage spatial dans une troisième dimension, en employant un dispositif tridimensionnel de pistage du maximum a posteriori (MAP) et libère donc un processeur de données pour des applications mieux adaptées à son architecture Ce renvoi du pistage spatial à la même procédure que le pistage spectral qui réside dans un processeur vectoriel augmente dans d'immenses proportions les capacités de traitement des données
du système.
Le procédé de détection automatique de l'invention applique la procédure de Short et Toomey à un ensemble de données détectées d'amplitude FFT découpées en bandes de fréquence et segmentées dans le temps pour déterminer la présence ou l'absence de raies à bandes étroites Les raies détectées sont ensuite reliées dans le temps et regroupées dans l'espace Ceci s'obtient en traitant des données de temps de fréquence et de direction de faisceaux au moyen d'une procédure tridimensionnelle prédéterminée de maximum, grâce à laquelle des pistes des cibles individuelles associées à chaque direction de faisceaux sont traitées simultanément et grâce à laquelle des transitions sont effectuées entre des directions adjacentes du faisceau afin de traiter des pistes de cibles ayant un rapport signal-sur-bruit maximal pour permettre de détecter la cible Une piste de cible délivrée est créée en combinant les parties ayant un grand rapport signal-sur-bruit des pistes de cible individuelles traitées pour former une unique piste de cible résultante Comme la procédure est mécanisée pour être mise en oeuvre sur un processeur vectoriel à grande vitesse, le procédé de détection est capable de traiter un volume beaucoup plus grand de données que le système fonctionnel actuel Le présent système présente de meilleures performances de détection sur une variété de raies de signaux. L'invention augmente la productivité du traitement et perfectionne les performances du pistage En faisant passer le pistage spatial d'un processeur de données à un processeur vectoriel, il est possible d'obtenir des productivités plus élevées L'invention transforme le traitement logique et le traitement de prise de décision effectués dans le processeur de données en un traitement vectoriel
exécuté par le processeur vectoriel.
La procédure tridimensionnelle de l'invention peut être mise en oeuvre sur un FDS (Système Distribué Fixe) actuellement en cours de développement pour la Marine des Etats-Unis Le FDS est constitué de plusieurs noeuds (réseaux de détecteurs) placés en différents endroits Chaque noeud est constitué d'un réseau sonar qui applique des entrées à un processeur vectoriel qui effectue les traitements de mise en forme des faisceaux selon l'invention Les processeurs vectoriels appliquent à leur tour des données de faisceaux formés à des processeurs de données qui exécutent le pistage spatial Avec ce procédé, l'efficacité du traitement _ est nettement augmentée et la charge des processeurs de données réduite, ce qui les libère pour des fonctions mieux adaptées à leur architecture de
traitement des données.
Plus précisément, un premier aspect de l'invention propose un procédé de pistage tridimensionnel du maximum a posteriori pour déterminer une trajectoire d'une cible qui se déplace dans l'espace Le procédé comprend les étapes suivantes ( 1) Stocker des intervalles de temps entre échantillons, des données de fréquence et de direction de faisceaux constituant un ensemble tridimensionnel de données détectées d'amplitude FFT aui sont représentatives d'une image tridimensionnelle d'une cible en mouvement ( 2) Segmentation et partage des données d'amplitude tridimensionnelle FFT détectées en fréquence et en temps ( 3) Traitement des ensembles partagés dans le temps et en diverses bandes de fréquence des données détectées d'amplitude FFT pour déterminer la présence ou l'absence de raies à bandes étroites significatives de la bande ( 4) Traitement des raies à bandes étroites détectées au moyen d'une procédure tridimensionnelle de maximum a posteriori pour
assurer la détection de la cible.
Les divers caractéristiques et avantages de l'invention seront plus facilement compris en
référence à la description détaillée qui suit
considérée en liaison avec les dessins annexés dans lesquels des numéros de référence identiques désignent des éléments de structure identiques, et dans lesquels: la figure 1 est un schéma illustrant un scénario fonctionnel typique utile pour expliquer les principes de l'invention; la figure 2 représente un pistage tridimensionnel de cible selon les principes de l'invention; la figure 3 illustre un pistage bidimensionnel de cible selon les méthodes pratiques classiques qui peut être utile à des fins de comparaison pour expliquer l'invention; la figure 4 est un organigramme du procédé de pistage qui effectue un pistage tridimensionnel a posteriori comprenant un pistage spectral et un pistage spatial selon les principes de l'invention; O la figure 5 est un exemple bidimensionnel du procédé de l'invention; et la figure 6 représente un exemple
tridimensionnel simplifié du procédé de l'invention.
En se référant aux dessins, la figure 1 représente un scénario fonctionnel typique qui est utile pour expliquer les principes de l'invention La figure 1 représente une cible il illustrée sous forme d'un sous-marin qui se déplace sur une trajectoire 12 Une pluralité de points dans le temps (instants 1, 2, 3 et 4) sont représentés le long de la trajectoire 12 qui sera utilisée pour décrire plusieurs procédures de traitement en faisant référence aux figures 2 et 3 ci-dessous Plusieurs ondes planes 13 et leur fréquence associée 14 sont également représentées par rapport à la position de la cible 11 sur sa trajectoire Un réseau de détecteurs 15 est situé à une certaine distance de la cible 11 et trois faisceaux formés par le réseau de détecteurs 15 sont représentés Chacun des faisceaux est caractéristique d'une direction distincte de gisement 16 a, 16 b, 16 c, et désigné par gisement 1 de faisceau, gisement 2 de faisceau et gisement 3 de _ faisceau Lorsque la cible il se déplace sur la trajectoire 12 l'intensité relative des signaux détectés le long de chacune des directions de gisement varie avec le temps Le pistage de la cible est réalisé en traitant les signaux associés à chacune des directions de faisceau, comme cela sera
expliqué en référence aux figures 2 et 3.
La figure 2 représente le pistage tridimensionnel de la cible selon les principes de l'invention, tandis que la figure 3 illustre le pistage bidimensionnel de la cible selon les méthodes pratiques traditionnelles qui peuvent être utilisées à des fins de comparaison au cours de l'exposé de l'invention La figure 2 représente trois jeux de données connues sous le nom de "lofargrams" 17 a, 17 b, 17 c, qui comprennent du bruit de fond, représenté par une partie pointillés (en gris) de chaque lofargram 17 a, 17 b, 17 c et une piste de cible, indiquée avec divers rapports signal-sur-bruit, représentés par l'intensité de la portion correspondante des pistes
dans chaque lofargram 17 a, 17 b, 17 c.
En faisant référence à la figure 3, on va expliquer comment fonctionne la procédure classique de traitement La piste de cible représentée dans le premier lofargram 17 a est traitée pour former une première piste résultante 18 a, le premier lofargram 17 a est traité pour former une première piste résultante 18 a, le second lofargram 17 b est traité pour former une seconde piste résultante 18 b, et le troisième lofargram 17 c est traité pour former une troisième piste résultante 18 c Dans les régions des
pistes respectives qui ont un faible rapport signal-
sur-bruit, comme indiqué en trait interrompu sur les lofargrams 17 a, 17 b, 17 c de la figure 2, les pistes de cible détectées par la procédure classique de la figure 3 contiennent du bruit, qui est représenté par les parties ondulantes des pistes résultantes 18 a,
18 b, 18 c et signalées par des flèches 19 a, 19 b, 19 c.
Les trois pistes de cible respectives 18 a, 18 b, 18 c représentées sur la figure 3 sont ensuite traitées dans la procédure classique et une unique piste de cible, dans le cas considéré la piste résultant 18 b, a
devrait être choisie comme ayant le rapport signal-
sur-bruit le plus élevé et pour être par conséquent la piste de cible la plus probable c'est-à-dire la véritable piste de fréquence et le gisement de la cible 11 Toutefois, étant donné le bruit contenu dans les pistes résultantes la, 18 b, 18 c, il y a une erreur assez importante de détection du véritable cap
et de la piste de fréquence de la cible 11.
En faisant référence à la figure 2, l'invention traite les données contenues dans les lofargrams 17 a, 17 b, 17 c d'une manière qui diffère de la procédure classique et obtient de meilleures performances de pistage de la cible Ceci s'obtient de la manière suivante Dans le premier lofargram 17 a, la partie initiale de la piste de cible possède un rapport signal-sur-bruit élevé Dans le second lofargram 17 b, la partie médiane de la piste de cible possède un rapport signal-sur- bruit élevé Dans le troisième lofargram 17 c, la dernière partie de la piste de
cible possède un rapport signal-sur-bruit élevé.
Pour former une piste de cible plus précise, l'invention traite les données de chacun des lofargrams qui 17 a, 17 b, 17 c et effectue des transitions entre ces différentes données pour suivre une piste qui possède un rapport signal-sur-bruit maximal pour la piste de cible détectée Donc l'invention traite des données de temps, de fréquence et de direction de faisceau pour détecter la cible 11 Ceci est indiqué a droite de la figure 2, qui montre que la première partie des données provenant du premier lofargram 17 a est associé avec la partie médiane des données du second lofargram et la troisième partie du troisième lofargram 17 c pour chacun des trois intervalles de temps représentés sur la figure 1 (instant 1 à instant 2, instant 2 à instant 3, et instant 3 à instant 4) Ceci établit une piste de cible qui est beaucoup plus précise que la piste produite en utilisant les procédures
classiques de traitement.
La figure 4 représente un appareil 20 et un organigramme d'un procédé de pistage automatique 20 a qui assure un pistage tridimensionnelle a posteriori selon les principes de l'invention lequel comprend à la fois un pistage spatial et un pistage spectral Le procédé de base 20 a comprend les étapes ci-après La première étape, en 31, consiste à stocker des données de temps, de fréquence et de direction de faisceau constituant un ensemble tridimensionnel de données détectées d'amplitude FFT qui sont représentatives d'une image tridimensionnelle d'une cible en mouvement La prochaine étape, en 32, consiste à segmenter et à partager les données stockées des amplitudes tridimensionnelles FFT détectées en
fonction de la fréquence du faisceau et du temps.
L'étape suivante, en 33, consiste en un traitement de l'ensemble des données d'amplitude FFT détectées partagées en fréquences, en faisceaux et découpées dans le temps pour déterminer la présence ou l'absence de raies à bandes étroites qui sont significatives des cibles potentielles en appliquant une procédure tridimensionnelle de pistage de maximum a posteriori pour former des pistes de cible grâce à laquelle des pistes individuelles de cible associées à chaque direction de faisceau sont traitées simultanément et dans laquelle des transitions sont effectuées entre des directions de faisceaux adjacentes pour traiter des pistes de cible ayant un rapport signal-sur- bruit maximal pour obtenir la détection de la cible L'étape suivante consiste à délivrer la piste de cible détectée pour qu'elle soit utilisée par un opérateur, comme l'indique le
rectangle 34.
Ce procédé de base 20 a peut également être décrit en d'autres termes bien connus des spécialistes de la technique de traitement des signaux des sonars Le procédé 20 tridimensionnel de pistage a posteriori du maximum, selon l'invention, est adapté à déterminer une trajectoire d'une cible en mouvement dans l'espace Le procédé de pistage comprend les étapes suivantes Première étape: stockage des données d'échantillons à intervalle de temps, de fréquence, et de direction de faisceaux constituant un ensemble tridimensionnel de données détectées d'amplitude FFT représentatives d'une image tridimensionnelle d'une cible mobile dans l'espace, lesquelles données constituent un ensemble de valeurs numériques représentatives des données des échantillons séparés par un certain intervalle de temps en fonction de la fréquence pour chaque direction de faisceau Ce stockage est effectué dans une mémoire vive 21, par exemple Deuxième étape: traitement de l'ensemble stocké des valeurs numériques en traitant séquentiellement un nombre prédéterminé de sous-ensembles de valeurs numériques telles que des valeurs numériques de trajectoire entre chaque pixel d'un intervalle de temps précédent _ et chaque pixel de l'intervalle de temps actuel soient calculées, et que la valeur de trajectoire intégrée la plus grande entre un intervalle de temps et le suivant soit déterminée, et que la trajectoire passant par tout l'ensemble des valeurs numériques ayant la valeur numérique intégrée maximale, soit indicative de la trajectoire de la cible Ce traitement est exécuté dans un ordinateur il programmable 22, dans un processeur vectoriel 22, ou dans une puce du circuit intégré adapté 22, par exemple Troisième étape délivrance de la trajectoire de cible pour qu'elle soit utilisée par un opérateur Ceci peut être effectué en utilisant un sonar ou autre dispositif d'affichage 23 accouplé,
par exemple, à l'ordinateur 22.
Plus particulièrement, le procédé automatique de détection comprend un procédé frontal de détection des raies de signaux qui correspond à l'algorithme ou procédure de traitement décrit dans l'article intitulé "Detection and Estimation of Frequency Random Signal" par R D Short et J P Toomey, dans la publication IEEE Transactions on Information Theory, Vol IT-2 &, No 6, novembre 1982, nais qui a été étendue trois dimensions selon les principes de l'invention Dans cette configuration, le procédé automatique de détection applique premièrement la procédure de Short et Toomey à un ensemble de données détectées d'amplitude FFT partagées en fréquences et segmentées dans le temps pour déterminer la présence ou l'absence de raies à bandes étroites Les raies
détectées sont ensuite regroupées dans l'espace.
Par le fait que la procédure de l'algorithme de Short et Toomey est mécanisée pour être mise en oeuvre sur un processeur vectoriel à grande vitesse, la procédure de détection est capable de traiter un volume beaucoup plus important de données que ne peut le faire le système fonctionnel antérieur Autre que cela conduit à de meilleures performances de détection sur une variété de raies de signaux, cette aptitude à traiter un volume élevé de données au moyen d'un processeur vectoriel a transformé la procédure de Short et Toomey en une procédure de
détection automatique très souhaitable.
La figure 5 représente un exemple bidimensionnel du procédé 20 a de l'invention Sur la figure 5,
chaque point représente un point de données en temps-
fréquence Le nombre placé du côté gauche de chaque point est la valeur du signal associé au point Les lignes interrompues et fléchées représentent la trajectoire d'intégration parmi les données en ce qui concerne la transition d'une rangée supérieure à une rangée inférieure Typiquement on définit une fenêtre qui traite les données, dans cet exemple, la fenêtre
a une largeur de trois points de données C'est-à-
dire que, chaque point de données de la seconde rangée peut avoir son signal ajouté à trois valeurs de données de la rangée précédente: plus précisément la valeur qui est directement au-dessus, décalée d'un point la droite, et décalée d'un point vers la gauche La valeur précédente la plus élevée est choisie pour l'intégration Par ailleurs les points limites ne sont intégrés qu'en utilisant deux valeurs de points de données supérieures En outre, si deux ou plus de trois valeurs de la rangée précédente sont identiques, la trajectoire d'intégration du point de donnée dans la rangée suivante part du point de
donnée et va directement au point situé au-dessus.
Ainsi, et en référence à la figure 5, dans la deuxième rangée, les deux premiers points sont intégrés avec le second point de donnée de la _ première rangée (valeur = 7), le troisième, le quatrième et le cinquième point de donnée de la seconde rangée sont intégrés avec le quatrième point de donnée de la première rangée (valeur = 8), tandis que les sixième (valeur = 7) et septième (valeur = 2) points de donnée de la seconde rangée sont intégrés avec le cinquième et le sixième point de données de la première rangée, respectivement Les valeurs des données intégrées pour les points de données de la seconde rangée sont indiquées au-dessous de chaque point respectif Ce procédé se poursuit pour chacune des rangées de données représentées dans cet exemple, jusqu'à ce qu'une valeur cumulative intégrée soit formée pour chaque rangée Puis, en partant du point de donnée ayant la valeur la plus élevée (valeur = 63) et en procédant en arrière (a posteriori) parmi les points de données ayant la valeur la plus élevée
de chaque rangée, on détermine la piste de la cible.
Ceci est représenté par le trait plein relativement
noir fléché qui est tracé sur la figure 5.
La figure 6 représente un exemple tridimensionnel simplifié du procédé 20 a de l'invention La figure 6 représente les points de données, de temps, de fréquence et de faisceaux associés à une cible mobile La figure 6 est-plus complexe, puisqu'elle comporte un réseau tridimensionnel de points de données Pour des questions de clarté quelques points seulement sont représentés sur la figure 6 La procédure est exactement identique à celle qui a été décrite en référence à la figure 5, mais la dimension supplémentaire nécessite, par exemple, une fenêtre ayant une dimension de 3 sur 3 Les valeurs des données sont présentées d'un côté ou de l'autre des points de données respectifs, tandis que les valeurs
intégrées sont en général indiquées sous les points.
Les emplacements des valeurs numériques ont été choisis de manière à être plus lisibles sur le dessin La piste de cible est représentée par le trait fléché plein relativement noir tracé à travers
la figure 6.
La procédure tridimensionnelle de l'invention peut être mise en oeuvre sur un FDS (Système Distribue Fixe) actuellement en cours de développement pour la Marine des Etats-Unis Le FDS comprend plusieurs noeuds (réseaux de détecteurs) situés en différents endroits Chaque noeud est constitué d'un réseau sonar qui constitue une entrée pour un processeur vectoriel qui exécute les procédures de formation de faisceaux selon l'invention Les processeurs vectoriels, à leur tour délivrent des données formées en faisceaux à des processeurs de données pour effectuer le pistage spatial Avec le présent procédé, l'efficacité du traitement est nettement accrue et la charge imposée au processeur de données est réduite, ce qui les libèrent pour des fonctions qui sont mieux adaptées à leur architecture de traitement des données Des processeurs vectoriels sont spécifiquement conçus pour fonctionner de manière optimale en calcul vectoriel La procédure tridimensionnelle de maximum a posteriori est un candidat approprié au traitement vectoriel, de même que toute procédure qui contient
des procédures de traitement "EXECUTER boucle".
Un exposé détaillé du procédé 20 a de l'invention qui étend la procédure de maximum a posteriori à trois dimensions va être indiqué ci-dessous Comme précisé précédemment, ce procédé peut être mis en oeuvre de plusieurs façons, à la fois par des mises en oeuvre dans le matériel et le logiciel Les
définitions suivantes sont employées ici.
Nom Définition -
t index/unité de temps = cases f index/unité de fréquence = cases s index/unité d'espace = faisceaux NT nombre total des cases de temps NF nombre total des cases de fréquence NS nombre total des cases spatiales ps fpath spath fmax Smax Cmax p(f,s) X(t,f,s) Y(t,f,s) C(t, f,s) T(t) Tl(t) T 2 (t) indice de probabilité de trajectoire spectrale indice de probabilité de trajectoire spatiale limite de recherche de trajectoire spectrale limite de recherche de trajectoire spatiale indice spectral à l'endroit du maximum indice spatial à l'endroit du maximum maximum global de la fonction actuelle fonction de probabilité de transition de trajectoire entre la case d'instant t-1 et la case d'instant t amplitude spectrale d'une case pour la case de temps t, la case de fréquence f et le faisceau spatial s fonction de transition fonction actuelle fonction de pistage tridimensionnelle composante spectrale d'une fonction de pistage composante spatiale d'une fonction de pistage Les six équations suivantes définissent les étapes mathématiques qui mettent en oeuvre le procédé de pistage tridimensionnel 20 a de l'invention Ces étapes peuvent être mises en oeuvre dans le logiciel ou dans le materiel, par exemple au moyen d'un processeur vectoriel, ou d'une puce de circuit intégré spécialement adaptée, pour mettre en oeuvre
la logique des étapes du traitement.
( 1) C(t,f,s,) = X(t,f,s) + Max{loglp(f+pf,s+ps)l + C(t-l,f+pf,s+ps)> o pf = -fpath,, fpath, et ps = -spath,
spath.
( 2) Y(t,f,s) = un vecteur contenant les valeurs de transition de fréquence et de faisceau {pf, ps} pour lesquelles C(t,f,s) de l'équation ( 1) atteint
une valeur maximale.
_Lorsque la procédure a été appliquée à un ensemble complet de données acoustiques, on choisit un maximum de la fonction actuelle, Cmax de la manière suivante: ( 3) Cmax = Max{C(NT,f,s)), pour (f = 1,, NF), (s = 1,, NS) et on prend comme valeur de fmax et smax les valeurs
de f et de c pour lesquelles Cmax se produit.
Ensuite, lorsque fmax et smax ont été déterminés, la piste MAP tridimensionnelle est calculée par un procédé récursif en arrière en utilisant le réseau de transition de trajectoire
Y(t,f,s) de l'équation ( 2).
( 4) T(t-1) = T(t) + Y(t-1, Tl(t-1), T 2 (t-1)) L'équation ( 4) commence de la manière suivante: ( 5) T(NT) = -fmax, Smax}
o T(t) est défini dans l'équation ( 6).
( 6) T(t) = {Tl(t), T 2 (t)}, un vecteur spécifiant la piste MAP dans les cases de fréquence Tl et les
cases de faisceaux T 2 en fonction du temps.
L'annexe jointe indique le pseudo-code et les définitions de la procédure tridimensionnelle de
maximum a posteriori selon l'invention.
_ Il a donc eété proposé un nouveau système perfectionné et un procédé de pistage qui exécute un pistage tridimensionnel a posteriori en utilisant un pistage spatial et un pistage spectral Il est bien entendu que la forme de réalisation décrite ci-dessus n'est qu'une illustration de certaines des multiples formes de réalisation particulières qui représentent des applications des principes de l'invention Il est évident que de nombreux agencements et divers agencements peuvent être facilement établis par les spécialistes de la technique sans sortir du cadre de l'invention.
ANNEXE
Cette annexe présente le pseudo-code et les définitions de la procédure tridimensionnelle de
maximum a posteriori selon l'invention.
Définitions: 0 t f s hv NT NF NS pf ps max - fpath spath fmax Smax p(f,s) index/unité de temps = cases index/unité de fréquence = cases index/unité d'espace = faisceaux indice spatial (horizontal)/spectral (vertical) pour un réseau de transition hv = 0, sepctral; hv = 1, spatial nombre total des cases de temps
nombre total des cases de fréquence -
nombre total des cases spatiales indice de probabilité de trajectoire spectrale indice de probabilité de trajectoire spatiale variable provisoire qui contient le maximum actuel limite de recherche de trajectoire spectrale limite de recherche de trajectoire spatiale indice spectral à l'endroit du maximum indice spatial à l'endroit du maximum fonction de probabilité de transition de trajectoire entre la case d'instant t-l et la case d'instant t X(t,f,s) amplitude spectrale d'unecase pour la case de temps t, la case de fréquence f et le faisceau spatial s Y(t,f,s,hv) réseau d'indice de transition de _ trajectoire MIAP tridimensionnelle pour la case de temps t, la case de fréquence f, et le faisceau spatial s, contenant deux valeurs, une pour hv = O (spectrale) et une pour hv = 1 (spatiale) Cost(t,f,s) fonction actuelle Cost Temp fonction provisoire actuelle Trk(t,hv) matrice de trajectoire tridimensionnelle FOR S = 1, NS I boucle sur l'indice spatial FOR f = 1, NF l boucle sur l'indice spectral Cost(l,f,s) = X(l,f,s) l initialisation du réseau de fonction actuelle sur les valeurs d'amplitude spectrale pour la case temporelle 1 ENDFOR l fin de boucle spectrale ENDFOR l fin de boucle spatiale FOR t = 2,NT l boucle sur l'indice temporel FOR S = 1,NS l boucle sur l'indice spatial FOR f = 1, NF l boucle sur l'indice spectral Cost(t,f,s) = Cost(t-l,f,s) ' sauvegarde de l'ancienne fonction actuelle ENDFOR l fin de boucle spectrale ENDFOR l fin de boucle spatiale
FOR S = 1, NS
FOR f = 1, NF Y(t,f,s,0) Y(t,f,s,l) = O = O max = -32768 FOR ps = -spath, spat sindex = S + ps IF((sindex > FOR pf = -fpath, findex = f + pf IF ((findex lboucle sur l'indice spatial l boucle sur l'indice spectral l initialisation du réseau d'indice de fonction réelle spectrale l initialisation du réseau d'indice de fonction réelle spatiale l initialisation du maximum à la valeur du plus grand nombre negatif disponible h boucle sur l'indice de probabilité de transition spatiale formation de l'indice actuel spatial 0) and (sindex <(NS+l))) ' vérification des limites spatiales fpath l boucle sur l'indice de probabilité de transition spectrale l formation de l'indice réel spectral > 0) and (findex <(NF+ 1))) vérification des limites spectrales Cost Temp=Cost(t-1, findex, sindex) + p(pf, ps) ' fonction actuelle provisoire IF(Cost Temp > max) l test de la fonction actuelle par rapport au maximum max=Cost Temp Y(t-1, f,s,O) Y(t-l, f,s, 1) ENDIF ENDIF
ENDFOR
ENDIF
ENDFOR
Cost(t,f,s) = ma
ENDFOR
ENDFOR
ENDFOR
max = Cost(NT,l,1) fmax = 1 smax = 1 mise à jour de la fonction actuelle max = pf l mise à jour du réseau d'indice spectral = ps l mise à jour du réseau d'indice spatial fin du test de maximum réel actuel fin de vérification des limites spectrales fin de boucle de probabilité de transition spatiale-spatiale fin de vérification des limites spatiales fin de boucle de probabilité de transition spatiale-spatiale x + X(t,f,s) l Construction d'une nouvelle fonction actuelle fin de boucle spectrale I fin de boucle spatiale fin de boucle provisoire initialisation du maximum à la fonction réelle des cases spectrales, spatiales, 1,1 initialisation de l'indice spectral à la case 1 initialisation de l'indice spatial a la case 1
FOR S = 1,NS
l boucle spatial sur l'indice FOR f = 1,IIF IF(Cost(NT, f,s) > fmax = f smax = s max = Cost(NT,f,s) ENDIF
ENDFOR
ENDFOR
boucle sur l'indice spectral max) then l test du maximum général case spectrale dans laquelle se produit Le maximum actuel case spatiale dans laquelle se produit le maximum actuel amplitude du maximum général actuel fin du test du maximum général fin de boucle spatiale I fin de boucle temporelle Trk(NT,O) = fmax Trk(NT,1) = smax FOR t = NT,2,-1 Trk(t-1,0) = Trk(t,0 Trk(t,1),0) Trk(t-1,1) = Trk(t,1 Trk(t,1),l)
ENDFOR
l initialisation de spectrales sur fmax l initialisation de spatiales sur smax pistes pistes boucle en arrière dans le temps ) + Y(t-1, Trk(t, O), l formation de la piste spectrale à partir de l'indice ) + Y(t-1, Trk(t,O), l formation de la piste spatiale à partir de l'index l fin de boucle provisoire
Claims (6)
1 Dispositif de pistage tridimensionnel a posteriori du maximum ( 20) pour définir une trajectoire d'une cible ( 11) se déplaçant dans l'espace avec une fréquence acoustique variable, des dispositifs de pistage ( 20) comprenant: des moyens de stockage ( 21) pour stocker des données d'échantillon à certains intervalles de temps, de fréquence et de direction de faisceau comprenant un jeu de données d'amplitude FFT tridimensionnelle détectée ( 31) représentative de l'image tridimensionnelle d'une cible se déplaçant dans l'espace, lesquelles données constituent un ensemble de valeurs numériques représentatives d'échantillons avec un certain intervalle de temps en fonction des données de fréquence pour chaque direction de faisceau; des moyens de traitement ( 22) pour traiter le jeu des valeurs numériques stockées au moyen d'un traitement séquentiel ( 32, 33) d'un certain nombre prédéterminé de sous-ensembles de valeurs numériques telles des valeurs de trajectoire numériques entre chaque valeur numérique d'un intervalle de temps précédent et chaque valeur numérique d'un intervalle de temps actuel soient calculées, et que la valeur la plus élevée de trajectoire intégrée entre un _ intervalle de temps et le suivant soit déterminée, et que la trajectoire traversant tout l'ensemble des valeurs numériques qui possède la valeur numérique maximale intégrée soit indicative de la trajectoire de la cible ( 11); et des moyens d'affichage ( 23) pour délivrer la
trajectoire de la cible.
2 Dispositif de pistage selon la revendication 1 dans lequel le moyen de traitement ( 22) pour traiter l'ensemble stocké des valeurs numériques est
un processeur vectoriel.
3 Dispositif de pistage selon la revendication 1 dans lequel le moyen de stockage ( 21) pour stocker les données d'échantillons à certains intervalles de temps, de fréquence et de direction de faisceau
constituent une mémoire.
4 Dispositif de pistage selon la revendication 1 dans lequel le moyen d'affichage ( 23) pour délivrer
la trajectoire de la cible constitue un afficheur.
Procédé tridimensionnel de pistage de maximum a posteriori ( 20 a) adapté à la détermination d'une trajectoire de cible ( 11) qui se déplace dans l'espace, ledit procédé de pistage ( 20 a) comprenant
les étapes suivantes: -
stockage ( 31) des données d'échantillon avec un certain intervalle de temps, de fréquence et de direction de faisceau constituant un ensemble tridimensionnel de données détectées d'amplitude FFT ( 31) représentatif d'une image tridimensionnelle d'une cible ( 11) qui se déplace dans l'espace avec une fréquence acoustique variable, lesquelles données constituent un ensemble de valeurs numériques représentatives des données d'échantillon à certains intervalles de temps en fonction de la fréquence pour chaque direction de faisceau traitement ( 32, 33) du jeu stocké de valeurs numériques en traitant séquentiellement un nombre prédéterminé de sous-ensembles de valeurs numériques telles que des valeurs de trajectoire numériques entre chaque valeur numérique d'un intervalle de temps précédent et une valeur numérique d'un intervalle de temps actuel soit calculé, et que la valeur de la trajectoire intégrée la plus grande entre un intervalle de temps et le suivant soit déterminée, et que la trajectoire passant par tout l'ensemble des valeurs numériques qui ont la valeur numérique maximale intégrée, soit indicative de la trajectoire de la cible ( 11); et
sortie ( 34) de la trajectoire de la cible ( 11).
6 Dispositif de pistage selon la revendication dans lequel le dispositif de traitement de l'ensemble stocké de valeurs numériques comprend un
processeur vectoriel.
7 Procédé tridimensionnel de pistage de maximum a posteriori ( 20 a) pour déterminer une trajectoire d'une cible ( 11) qui se déplace dans l'espace avec une fréquence acoustique variable, ledit procédé comprenant les étapes suivantes stockage ( 31) de données d'échantillon à intervalles de temps donnés, de fréquence et de direction de faisceau constituant un ensemble tridimensionnel de données détectées d'amplitude FFT qui sont représentatives d'une image tridimensionnelle d'une cible mobile ( 11); segmentation et partage ( 32) des données tridimensionnelles d'amplitude FFT détectées, stockées en fonction de la fréquence et du temps; traitement ( 33) de l'ensemble segmenté dans le temps et partagé en fréquences des données détectées d'amplitude FFT pour déterminer la présence ou l'absence de raies à bandes étroites indicatives d'une piste de cible en traitant les données de temps, de fréquence et de direction de faisceau au moyen d'une procédure tridimensionnelle prédéterminée de maximum a posteriori selon laquelle des pistes de cible individuelles associées à chaque direction de faisceau sont traitées simultanément et selon laquelle des transitions sont effectuées entre des directions de faisceau adjacentes afin de traiter des pistes de cible ayant un rapport signal-sur-bruit maximal pour assurer la détection de la cible, et dans lequel une piste de cible résultante est formée
en combinant les parties de grand rapport signal-sur-
bruit des pistes de cible individuelle traitées en une unique piste résultante de cible; et sortie ( 34) de la piste de cible résultante sur
un dispositif d'affichage.
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DE19925580B4 (de) * | 1999-06-04 | 2010-09-09 | Eads Deutschland Gmbh | Pegel- und Peilwinkel-basierte Detektion und Segmentierung von Sendungen im HF-Bereich |
DE19925923A1 (de) * | 1999-06-08 | 2000-12-28 | Daimler Chrysler Ag | Verfahren zur Zuordnung von Peilergebnissen |
US10641861B2 (en) | 2000-06-02 | 2020-05-05 | Dennis J. Dupray | Services and applications for a communications network |
US10684350B2 (en) | 2000-06-02 | 2020-06-16 | Tracbeam Llc | Services and applications for a communications network |
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US6937746B2 (en) * | 2001-05-31 | 2005-08-30 | Northrop Grumman Corporation | System and method for automatic recognition of formations in moving target indication data |
DE10129726C2 (de) * | 2001-06-20 | 2003-08-28 | Stn Atlas Elektronik Gmbh | Verfahren zum Bestimmen von Zieldaten |
US6816109B1 (en) | 2003-08-04 | 2004-11-09 | Northrop Grumman Corporation | Method for automatic association of moving target indications from entities traveling along known route |
WO2010005731A1 (fr) | 2008-06-16 | 2010-01-14 | Skyhook Wireless, Inc. | Procédés et systèmes permettant de déterminer un emplacement au moyen d’un système de positionnement cellulaire et wlan en sélectionnant la meilleure solution wlan ps |
US9538493B2 (en) | 2010-08-23 | 2017-01-03 | Finetrak, Llc | Locating a mobile station and applications therefor |
US9055289B2 (en) * | 2011-11-23 | 2015-06-09 | Korea Institute Of Science And Technology | 3D display system |
CN104833958B (zh) * | 2015-04-03 | 2017-05-17 | 西北大学 | 一种移动传感器阵列aoa检测的和差算法 |
CN106707271B (zh) * | 2015-11-16 | 2019-04-16 | 南京理工大学 | 一种基于数字锁相环的自适应角度跟踪方法 |
CN108614268B (zh) * | 2018-04-26 | 2021-12-07 | 中国人民解放军91550部队 | 低空高速飞行目标的声学跟踪方法 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4333170A (en) * | 1977-11-21 | 1982-06-01 | Northrop Corporation | Acoustical detection and tracking system |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4182173A (en) * | 1978-08-23 | 1980-01-08 | General Electric Company | Duplex ultrasonic imaging system with repetitive excitation of common transducer in doppler modality |
US4559602A (en) * | 1983-01-27 | 1985-12-17 | Bates Jr John K | Signal processing and synthesizing method and apparatus |
NL8900985A (nl) * | 1989-04-20 | 1990-11-16 | Hollandse Signaalapparaten Bv | Akoestische detektie-inrichting. |
JP3086693B2 (ja) * | 1989-07-06 | 2000-09-11 | 株式会社東芝 | 超音波診断装置 |
US5016641A (en) * | 1989-11-13 | 1991-05-21 | Advanced Technology Laboratories, Inc. | Spectral interpolation of ultrasound Doppler signal |
US5262785A (en) * | 1992-04-30 | 1993-11-16 | General Electric Co. | Small target doppler detection system |
-
1992
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Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4333170A (en) * | 1977-11-21 | 1982-06-01 | Northrop Corporation | Acoustical detection and tracking system |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
J.R. GRINDON: "An Optimal Multisensor Source Location Algorithm for Passive Sonar with Moving Source on Sensors", IEEE TRANSACTIONS ON ACOUSTICS,SPEECH AND SIGNAL PROCESSING, vol. ASSP-29, no. 3, June 1981 (1981-06-01), NEW YORK US, pages 617 - 619 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
GB2265462A (en) | 1993-09-29 |
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