FR2718251A1 - Dispositif radar. - Google Patents
Dispositif radar. Download PDFInfo
- Publication number
- FR2718251A1 FR2718251A1 FR8215224A FR8215224A FR2718251A1 FR 2718251 A1 FR2718251 A1 FR 2718251A1 FR 8215224 A FR8215224 A FR 8215224A FR 8215224 A FR8215224 A FR 8215224A FR 2718251 A1 FR2718251 A1 FR 2718251A1
- Authority
- FR
- France
- Prior art keywords
- echoes
- level
- weighting
- output signal
- vector
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
- G01S7/28—Details of pulse systems
- G01S7/285—Receivers
- G01S7/292—Extracting wanted echo-signals
- G01S7/2921—Extracting wanted echo-signals based on data belonging to one radar period
- G01S7/2922—Extracting wanted echo-signals based on data belonging to one radar period by using a controlled threshold
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
- G01S7/28—Details of pulse systems
- G01S7/285—Receivers
- G01S7/292—Extracting wanted echo-signals
- G01S7/2923—Extracting wanted echo-signals based on data belonging to a number of consecutive radar periods
- G01S7/2927—Extracting wanted echo-signals based on data belonging to a number of consecutive radar periods by deriving and controlling a threshold value
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
Le circuit engendre un signal de sortie (L) représentatif du niveau moyen de parasites à un emplacement choisi dans le champ de vision d'un dispositif radar, en particulier quand la surface de la mer présente une configuration houleuse. Le circuit comporte des moyens de traitement (11, 12) qui engendrent des coefficients de pondération (a1, a2,... aN) des amplitudes des échos provenant d'un groupe de N emplacements discrets précédant et suivant, en distance, l'emplacement choisi. Ces coefficients de pondération, obtenus à partir de la fonction d'autocorrélation de l'amplitude des échos, sont appliqués à des circuits multiplieurs (14) reliés par ailleurs aux emplacements de mémoire respectifs d'un registre à décalage (10).
Description
L'invention concerne les systèmes radar utilisés pour détecter des objets
parmi un fond de
parasites, particulièrement de parasites marins.
Des systèmes radar sont souvent utilisés pour détecter des objets, par exemple des navires, parmi un fond de parasites, par exemple la réflexion diffuse
produite par la surface de la mer. Il est souvent né-
cessaire d'obtenir une détection fiable des cibles tout
en conservant un taux constant de fausse alarme (TCFA).
Jusqu'à présent, on a couramment utilisé une méthode employant un détecteur de moyenne mobile (DMM), de façon que le niveau moyen de parasites en une position donnée dans le champ de vision soit estimé en moyennant un
certain nombre d'échantillons de distance indépendants.
Ceci est obtenu en moyennant les échos radar engendrés en réponse à une impulsion émise, et représentatifs du niveau de parasites en un certain nombre de positions
différentes situées au voisinage d'une position donnée.
Un objet peut donc être détecté si le niveau des signaux effectivement renvoyés depuis la position donnée dépasse celui d'un signal de seuil réglé à un niveau légèrement supérieur à celui du niveau moyen estimé, et choisi de manière à correspondre à la probabilité souhaitée de* fausse alarme. Un tel système peut fonctionner en mode TCFA si le DMM donne une estimation suffisamment précise de la valeur moyenne des parasites, et si la distribution des parasites peut être décrite par le niveau moyen, comme
c'est le cas par exemple pour une distribution de Rayleigh.
La méthode précitée suppose que le niveau moyen local de parasites reste constant sur un intervalle de distance suffisamment important pour pouvoir moyenner sur un nombre suffisant d'échantillons de distance, et peut ne pas se révéler fiable si le niveau moyen de parasites varie en fonction de la distance, ce qui peut arriver par exemple lorsque le niveau de la mer présente une configuration houleuse, traduite en distance par le radar. Dans ces circonstances, il est possible que le niveau de seuil soit réglé à un niveau trop élevé ou trop faible, ce qui peut résulter en un objet resté indétecté, ou, respectivement, en un taux de fausse alarme excessivement élevé, en raison de la détection de
parasites à la place d'objets réellement intéressants.
Un des buts de l'invention est de proposer un
circuit et un appareil qui améliorent cette détection.
Selon un premier aspect, l'invention propose
un circuit pour engendrer un signal de sortie représen-
tatif du niveau de parasites en une position donnée dans le champ de vision d'un dispositif radar, comportant: - des moyens pour échantillonner une pluralité d'échos, produits en réponse à une impulsion radar émise et émanant d'une pluralité correspondante de positions discrètes régulièrement espacées les unes des autres, précédant et/ou suivant, en distance, la position donnée, - des moyens de traitement pour pondérer au moins certains de ces échos par des quantités respectives fonction de la variation spatiale des amplitudes des échos, ainsi que, - des moyens pour engendrer le signal de sortie
à partir des échos pondérés.
Dans un mode de réalisation préféré, les échos peuvent être pondérés par des quantités fonction de la
fonction d' autocorrélation de tous les échos.
Dans un second aspect, l'invention propose un dispositif radar, comprenant: des moyens pour émettre une impulsion radar et pour recevoir les échos correspondants, un circuit conforme au premier aspect précité de l'invention pour engendrer un signal de sortie représentatif du niveau de parasites en une position donnée dans le champ de vision du dispositif, 5. des moyens pour comparer l'amplitude d'un écho, effectivement obtenu à partir de la position donnée, avec une valeur de seuil fonction du signal de sortie, ainsi que 10. des moyens pour indiquer la présence d'une
cible en fonction de cette comparaison.
L'invention sera mieux comprise à la lecture d'un mode de réalisation décrit ci-dessous, à titre simplement indicatif, en référence aux dessins annexés sur lesquels: la figure 1 illustre schématiquement les niveaux de parasites réel et moyen existant dans une zone de la surface de la mer, la figure 2 illustre le champ de vision d'un système radar à balayage azimutal, la figure 3 montre un circuit pour identifier une cible à une position donnée dans le champ de vision du système radar, et
la figure 4 illustre le réglage d'un circuit de seuil.
Comme il a été décrit précédemment, on constate souvent en pratique que le niveau local moyen de parasites n'est pas constant, mais tend à varier selon la distance en raison de la configuration houleuse de la surface de la mer. La variation du niveau moyen y de parasites avec la distance est illustrée (avec une échelle arbitraire) par la courbe tiretée de la figure 1, la courbe continue représentant la variation du niveau de parasites x qui est effectivement observée avec les échos des impulsions individuelles. Dans ces circonstances, la distribution probabiliste p(x) de la population complète de parasites peut s'exprimer par: p(x) = f Pl (y).P2(x/y)dy y
c'est-à-dire une superposition de la distribution proba-
biliste d'amplitude Pl(y) du niveau moyen de parasites y (dû à la houle marine) et de la distribution P2(x/y) du niveau de parasites observé x, compte tenu du fait que le niveau moyen a la valeur y. Jusqu'à présent, il a souvent été difficile d'obtenir une valeur estimée fiable du niveau local moyen de parasites y, dans la mesure o sa valeur tend à n'être constante que sur un intervalle de distance trop réduit pour permettre de moyenner sur un nombre suffisant de données mesurées et, comme précédemment indiqué, ceci peut amener à régler
le niveau de seuil soit trop haut, soit trop bas.
Selon l'invention, on peut encore obtenir une estimation fiable du niveau moyen de parasites en une position donnée (à la position i de la figure 1, par exemple), même dans des conditions pour lesquelles le niveau moyen varie avec la distance, en pondérant de façon appropriée, avant de les moyenner, les niveaux de parasites observés pour des positions discrètes précédant et/ou suivant la position donnée. Par conséquent, dans l'exemple illustré, le niveau de parasites x peut être échantillonné sur N positions discrètes espacées en distance les unes des autres d'une quantité,,-les niveaux xiN à xil observés à ces positions étant utilisés pour obtenir une estimation du niveau moyen de
parasites à la position i.
Les résultats pratiques ont montrés que la fonction d' autocorrélation des échos de distance présente des fluctuations correspondant à la configuration houleuse de la surface de la mer. La méthode utilisée dans cette invention est basée sur la "Burg's Maximum Entropy method" (la méthode de l'entropie maximale de Burg; voir par exemple un article de R. Benjamin dans IEE Proc. 127F p341 - 353), qui montre qu'un échantillon de signal x(i) peut être prédit, avec une erreur e(i) par une combinaison linéaire des N échantillons précédents (et/ou suivants) x(i-1) à x(i-N), et donc que: e(i) = a(o) x(i) + a(l) x(i-1) + a(2) x(i- 2)...a(n) x(i-N),
a(o)....a(N) étant les coefficients de pondération.
Il est possible de régler a(o) à 1 et de choisir les autres coefficients a(1)....a(N) de telle sorte que l'erreur e(i) soit minimisée et, dans ces circonstances, le niveau moyen prévu de parasites x(i) est donné par une
combinaison linéaire des niveaux observés x(i-1)....
x(i-N) pondérés par des coefficients appropriés a(1)...
a(N). On peut montrer que les coefficients a(1)... a(N) sont calculés à partir des éléments r(n) de la fonction d' autocorrélation obtenue à partir des niveaux des signaux observés x(1) à x(w), qui peuvent comporter les niveaux x(i-l).... x(i-n): w - n n = 0,1. N r(n) = > x(k) x(k+n) pour (équation (1)) k =1 w-n Cette 1I eu< w/2 Cett expresion peut êtr = O,1.. fN Cette expression peut tre écrite sous forme matricielle: [r] 2a = r c'est-à-dire: r(o).........r(N- 1) a() r() r(1) r(o) r(N-2) a(2) r(2) r(N-1)...... r(o) a(N) r(N) ou encore: a = r] -1 r (équation (2)) _
I I! II
I I I g
I I I I
r (N-l).....r(o) a(N) r(N> ou encore:a = [r]-1 r (qain() en résolvant l'équation (2), il est donc possible de trouver les coefficients de pondération a(1).... a(N), qui sont alors appliqués aux niveaux des signaux observés correspondants x(i-1)... x(i-N), de manière à déterminer
le niveau local moyen de parasites à la position i.
On notera que les signaux x(i-1).... x(i-N) sont soumis à un "bruit" de fond superposé au niveau moyen de parasites (représentatif de la configuration de la houle
marine) conformément à la fonction de distribution pro-
babiliste p (x/y) décrite ci-dessus.
L'analyse précédente considère seulement les échos issus d'une impulsion unique. Si le radar modifie sa fréquence d'une impulsion à l'autre ("agilité de fréquence"), l'expérience a montré que le niveau moyen résiduel y reste constant, mais que les échos, pour une distance déterminée, sont décorrélés et représentés par
des échantillons indépendants de la distribution p (x/y).
Une estimation plus fiable de la fonction d'auto-
corrélation nécessaire peut alors être obtenue en moyennant les fonctions séparées d'autocorrélation obtenues à partir des échos de plusieurs impulsions "agiles". Dans l'exemple indiqué jusqu'à présent, les facteurs de pondération a(i).... a(n) sont choisis de manière à donner la meilleure estimation de x(i) à partir des échantillons x(i-1).... x(i-N). En général, il peut être souhaitable de laisser un intervalle entre x(i) et les échantillons utilisés pour estimer son niveau moyen, de telle sorte qu'aucune cible à la position x(i)
n'influence l'estimation.
En général, cet intervalle g sera suffisant pour s'assurer que x(i) et x(i-l-g) sont séparés par au moins unelongueur d'impulsion radar (en supposant qu'il s'agisse de la détection d'une cible de taille générale plus faible
qu'une longueur d'impulsion).
En général, pour un intervalle de g échantillons, la meilleure estimation pour les facteurs de pondération a(i) sera donnée par: r(o)...
..... r(N-l) a(1) r(l+g) r(1) r(o) r(N-2) r(N-1). r(o) a(N) r(N+g) Les méthodes décrites jusqu'à présent ont nécessité un calcul de la fonction d'autocorrélation r(n). Dans une variante, cependant, ceci peut ne pas être nécessaire, le vecteur des fonctions de pondération A(k+l) -[a(1),... a(N)] T pour la (k+l)ème position donnée étant obtenu par itération du vecteur A(k) pour la position donnée précédente k. Ceci est obtenu en minimisant l'erreur de prédiction [x(k) - x(k)]J faisant partie de l'algorithme d'itération: A(k+l) = A(k) +p [(x(k) - x(k) X (k-l) (équation(3)) X (k+l) étant le vecteur Ex(k-1), x(k-2)... x(k-N)]T des N échantillons de données observés pour des positions précédant la kème position, x(k) étant le niveau de parasites mesuré à la kème position et x(k) étant le niveau prévu de parasites à la kème position, déterminé en appliquant le vecteur A(k) aux échantillons de données..DTD: T
x(k-1)..... x(k-N) T La convergence de l'algorithme est conservée par un scalaire p. En ajustant les éléments du vecteur A(k), il est donc possible de minimiser l'erreur de prévision, de manière itérative, pour obtenir un
nouveau vecteur A(k+l) à la (k+l)ème position.
L'itération peut être commencée en donnant à toutes les variables a(1)... . a(N) la valeur 1/N. En variante, pour une convergence plus rapide, a(1).... a(N) peuvent être estimés initialement en appliquant la
technique d'autocorrélation précédemment décrite.
-25 En utilisant cette méthode, il est souhaitable que les échantillons de données restent statistiquement
stationnaires (dans le sens o la fonction d'auto-
corrélation de distance reste inchangée) pendant un intervalle de temps qui est au moins aussi long que le
temps de convergence de l'algorithme.
Un dispositif pour la mise en oeuvre de la
technique précédemment décrite va être maintenant expli-
cité en référence aux figures 2, 3 et 4 des dessins annexés. Comme représenté figure 2, le radar utilisé dans cet exemple, engendre un faisceau qui "illumine" un secteur étroit dans le champ de vision, s'étendant jusqu'à une portée Rmax (de l'ordre de plusieurs milles) et qui est exploré de façon répétée en azimut pour balayer une
piste circulaire.
On notera cependant que la présente invention pourrait être appliquée à d'autres types de systèmes radar,
comme par exemple les systèmes sans balayage.
Dans cet exemple, le niveau moyen local de parasites doit être estimé à la position i-N-g-l, et, à cette fin, le niveau réel de parasites est échantillonné en
2N positions discrètes, i... i-N et i-N-2g-2...
i-2N-2g-1, qui, respectivement, suivent et précèdent, en distance, la position donnée i-N-g-1. Les niveaux de parasites mesurés à ces positions échantillonnées sont respectivement xi.. x et X.... x
1 - Ix-N-2-2g i-2N-_-2g.
Si l'on se réfère maintenant à la figure 3, les échos issus des positions i... i-2N-1-2g, engendrés en réponse à une impulsion émise i sont reçus successivement par un registre à décalage 10, et adressés à des emplacements successifs de mémoire de celui-ci. Les échos provenant d'un intervalle de distance plus grand, couvrant les positions 1.... w, et comprenant les positions i.... i-2N-1-2g sont également transmis à un processeur de signal 11 qui est conçu de façon à utiliser les signaux émanant de ces positions pour calculer les valeurs r(n) de la fonction d'autocorrélationr, comme décrit ci-dessus. Généralement, le processeur 11 est un micro-processeur programmé de manière à calculer les sommes correspondant à l'équation (1). Ces éléments, constituant la matrice r, sont alors transmis à un second processeur 12 programmé de manière à résoudre l'équation matricielle (2), pour fournir les coefficients de pondération a(1), a(2)... a(N) pour les appliquer à des échantillons respectifs de données
mesurées x(i).... x(i-N-1) et x(i-N-2-2g)....
x(i-2N-1-2g). Les coefficients de pondération sont alors
transmis à une mémoire 13 pour un usage ultérieur.
Dans une variante de l'invention, les processeurs 11 et 12 sont remplacés par un processeur unique, programmé de manière à calculer les coefficients de pondération a(1), a(2), a(N), c'est-à-dire A(k+l),
conformément à l'algorithme d'itération de l'équation (3).
Les emplacements de mémoire du registre à
décalage 10, utilisés pour mémoriser des échantillons de --
données obtenus à partir des positions à la fois précédant et suivant, en distance, la position donnée (i-N-l-g) ont des sorties respectives couplées chacune à un circuit multiplieur 14. Les échantillons de données situés dans ces emplacements de mémoire sont, de cette manière, pondérés par des facteurs respectifs a(1), a(2).....a(n), chacun introduit dans un circuit multiplicateur 14 relié à la mémoire 13, comme représenté figure 3. Les deux groupes d'échantillons pondérés sont alors sommés au moyen d'un circuit additionneur 15, et les sommes sont moyennées en 16 pour produire un signal L dont la valeur indique le niveau moyen de parasites à la (i-N-g-l)ème position. Ce
signal est alors multiplié en 17 par un facteur complé-
mentaire d pour régler un seuil au niveau T(= dL).
La valeur a peut être estimée à partir de la fonction de distribution p2(x/y) du niveau de parasites x
autour du niveau moyen y, c'est-à-dire L dans ce cas.
En général, on suppose que P2(x/y) suit une distribution de Rayleigh telle que: P2(x/y) - e {- Dans ces circonstances, comme illustré figure 4, le niveau de seuil T est réglé à un niveau plus élevé que le niveau moyen L, de façon que la probabilité que le
seuil soit franchi par des niveaux de parasites relative-
ment élevés reste relativement faible. Cette probabilité est représentée par l'aire hachurée en dessous de la courbe p2(x/y), et donne donc un taux constant de "fausse
alarme" relativement faible.
Le niveau de signal effectivement observé à la position i-N-l-g est alors extrait de l'emplacement SRobs du registre à décalage 10 vers un comparateur 18 pour permettre la comparaison avec le niveau de seuil T, et on supposera qu'un-objet a été identifié si des signauxsont
alors produits en sortie.
Une fois que les coefficients de pondération a(1), a(2).....a(N) ont été trouvés en appliquant l'équation (1) ci-dessus aux échos obtenus depuis les positions discrètes..... w s'étendant sur un intervalle de distance R! pour lequel la fonction d'autocorrélation r(N) est stationnaire, on peut alors utiliser ces mêmes coefficients de pondération pour estimer le niveau moyen de parasites correspondant à chaque emplacement situé dans l'intervalle Ri, au fur et à mesure que la "fenêtre" présentée par le DMM (large dans cet exemple, de 2N + 2g + 1)
se déplace en distance le long de la même position azimutale.
De nouvelles fonctions d'autocorrélation et leurs coeffi-
cients de pondération correspondants sont alors produites, en correspondance avec les différents intervalles de
distance R2, R3,...
En variante, ou en complément, les coefficients de pondération obtenus en correspondance avec un intervalle particulier de distance Rl, R2, R3.... pour une position azimutale particulière peuvent être utilisés pour d'autres positions azimutales adjacentes dans la mesure o la
fonction d'autocorrélation reste stationnaire.
Les fonctions de pondération obtenues pendant un balayage particulier du système radar peuvent être mémorisées en 13 et utilisées pendant de nombreux balayages successifs du système. De temps en temps, cependant, quand l'état de la mer se modifie, il peut être nécessaire de mettre à jour la valeur des coefficients de pondération. On notera que, bien que l'exemple ci-dessus décrit concerne un système bilatéral dans lequel les échantillons de données à la fois précèdent et suivent, en distance, la position choisie un système unilatéral peut être utilisé en variante, dans lequel les échantillons
soit précèdent soit suivent la position donnée.
Claims (7)
1. Circuit pour engendrer un signal de sortie représentatif du niveau de parasites en une position donnée dans le champ de vision d'un dispositif radar, caractérisé en ce qu'il comporte: 5. des moyens pour échantillonner une pluralité d'échos, produits en réponse à une impulsion radar émise et émanant d'une pluralité correspondante de positions discrètes régulièrement espacées les unes des autres, précédant et/ou suivant, en distance, la position donnée; des moyens de traitement pour pondérer au moins certains de ces échos par des quantités respectives fonction de la variation spatiale des amplitudes des échos; ainsi que 15. des moyens pour engendrer le signal de sortie à partir
des échos pondérés.
2. Circuit selon la revendication 1, caractérisé en ce que lesdites quantités sont liées à la fonction
d'autocorrélation des échos.
3. Circuit selon la revendication 2, caractérisé en ce que les moyens de traitement comportent: des moyens pour traiter les échos provenant de w positions discrètes, de manière à engendrer les éléments r(n) de la fonction d'autocorrélation, dans laquelle: w-n r(n) = x(k) x(k+n) k=l w-n x(k) étant l'amplitude du kième écho, x(k+n) l'amplitude du (k+n)ième écho, et n = O, 1, 2.... N, avec Nw/2; des moyens pour résoudre l'équation matricielle: r(o) r(1 r(N-1) r (N-1) r(l) r(1) r(o) r(N-2) a(2) r(2) r(N1)....... r (o) a (N) r(N) de manière à fournir des coefficients de pondération
a(), a(2)....... a(N); et des moyens pour pondérer les amplitudes x(l), x(2)....
x(N) des échos provenant de N positions discrètes, par les coefficients respectifs a(1), a(2)..... a(N).
4. Circuit selon la revendication 1, caractérisé en ce que les moyens de traitement comportent: - des moyens pour engendrer un vecteur A(k+l) des N coefficients de pondération en minimisant l'erreur de prévision [x(k) x(k)x(k)] dans l'algorithme d'itération A(k+l) = A(k) + p [x(k) - x(k)]X(k-1), X(k-1) étant un vecteur comprenant les amplitudes x(k-1), x(k-2)... x(k-N), des échos provenant des positions k-l, k-2..... k-N, P étant un scalaire x(k) étant l'amplitude d'un écho provenant de la position k, x(k) étant l'amplitude prévue d'un échQ provenant de la position k, obtenu en pondérant les composants du vecteur X(k-1) par les coefficients de pondération respectifs constituant le vecteur A(k); ainsi que
- des moyens pour pondérer les amplitudes x(k), x(k-1)...
x(k+l-N) des échos provenant respectivement des positions k, k-1... k+l- N par les coefficients de pondération
respectifs constituant ledit vecteur A(k+l).
5. Circuit selon l'une quelconque des
revendications 1 à 4, caractérisé en ce que les moyens
d'échantillonnage permettent d'échantillonner des échos provenant de positions discrètes séparées chacune de la position donnée d'une distance dépassant la largeur de
l'impulsion radar émise.
6. Dispositif radar,caractérisé en ce qu'il comprend: - des moyens pour émettre une impulsion radar et pour recevoir les échos correspondants,
- un circuit selon l'une des revendications 1 à 5 pour
engendrer un signal de sortie représentatif du niveau de parasites en une position donnée dans le champ de vision du dispositif, - des moyens pour comparer l'amplitude d'un écho, effectivement obtenu à partir de la position donnée, avec une valeur de seuil fonction du signal de sortie, ainsi que - des moyens pour indiquer la présence d'une cible en
fonction de cette comparaison.
7. Dispositif radar selon la revendication 6, caractérisé en ce qu'il comporte en outre des moyens pour régler un seuil à une valeur fonction d'une distribution de Rayleigh des niveaux de parasites autour du niveau de
parasites indiqué par le signal de sortie.
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
GB08132442A GB2191052B (en) | 1981-10-28 | 1981-10-28 | Radar apparatus |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
FR2718251A1 true FR2718251A1 (fr) | 1995-10-06 |
Family
ID=10525446
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
FR8215224A Withdrawn FR2718251A1 (fr) | 1981-10-28 | 1982-09-08 | Dispositif radar. |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US4780720A (fr) |
FR (1) | FR2718251A1 (fr) |
GB (1) | GB2191052B (fr) |
Families Citing this family (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4984253A (en) * | 1988-06-03 | 1991-01-08 | Hughes Aircraft Company | Apparatus and method for processing simultaneous radio frequency signals |
NL8901826A (nl) * | 1989-07-14 | 1991-02-01 | Hollandse Signaalapparaten Bv | Pulsradarappraat en pulsdiscriminatieschakeling geschikt voor toepassing in een pulsradarapparaat. |
US5134406A (en) * | 1989-10-13 | 1992-07-28 | Cincinnati Microwave, Inc. | Long range police radar warning receiver with multiple array averaging |
US4954828A (en) * | 1989-10-13 | 1990-09-04 | Cincinnati Microwave, Inc. | Long range police radar warning receiver |
US5079553A (en) * | 1989-10-13 | 1992-01-07 | Cincinnati Microwave, Inc. | Long range police radar warning receiver |
US5049885A (en) * | 1989-10-13 | 1991-09-17 | Cincinnati Microwave, Inc. | Long range police radar warning receiver |
GB2449884B (en) * | 2007-06-06 | 2011-11-23 | Thales Holdings Uk Plc | Constant false alarm rate adaptive radar control |
JP2010197263A (ja) * | 2009-02-26 | 2010-09-09 | Furuno Electric Co Ltd | レーダ装置 |
JP2011145069A (ja) * | 2010-01-12 | 2011-07-28 | Furuno Electric Co Ltd | 偽像低減装置、レーダ装置、偽像低減方法、および偽像低減プログラム |
JP5580621B2 (ja) * | 2010-02-23 | 2014-08-27 | 古野電気株式会社 | エコー信号処理装置、レーダ装置、エコー信号処理方法、およびエコー信号処理プログラム |
US8174435B2 (en) * | 2010-06-01 | 2012-05-08 | Raytheon Company | Methods and apparatus for non-isotropic sea clutter modeling |
US8456352B2 (en) | 2010-12-17 | 2013-06-04 | Raytheon Company | Methods and apparatus for automatic STC from sea state measurement via radar sea clutter eccentricity |
US8456350B2 (en) | 2010-12-17 | 2013-06-04 | Raytheon Company | Methods and apparatus for sea state measurement via radar sea clutter eccentricity |
US9213088B2 (en) * | 2011-05-17 | 2015-12-15 | Navico Holding As | Radar clutter suppression system |
US9121943B2 (en) * | 2011-05-23 | 2015-09-01 | Sony Corporation | Beam forming device and method |
JP2014025916A (ja) * | 2012-06-21 | 2014-02-06 | Furuno Electric Co Ltd | 物標探知装置、およびエコー信号処理方法 |
US9746549B1 (en) * | 2014-07-11 | 2017-08-29 | Altera Corporation | Constant false alarm rate circuitry in adaptive target detection of radar systems |
CN110940977B (zh) * | 2019-12-02 | 2021-10-19 | 中国船舶重工集团公司第七一九研究所 | 一种适配海况变化的恒虚警检测器及恒虚警检测方法 |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US3797014A (en) * | 1970-09-21 | 1974-03-12 | Texas Instruments Inc | Automatic radar target detection and scan conversion system |
US3701149A (en) * | 1971-07-02 | 1972-10-24 | Us Navy | Frequency averaging controlled false alarm rate (cfar) circuit |
FR2377640A1 (fr) * | 1977-01-18 | 1978-08-11 | Thomson Csf | Dispositif de stabilisation du taux de fausses alarmes dans un radar et systeme radar comportant un tel dispositif |
US4117538A (en) * | 1977-05-04 | 1978-09-26 | Raytheon Company | Radar system with specialized weighting |
JPS5533655A (en) * | 1978-08-31 | 1980-03-08 | Nec Corp | Target detector |
JPS55122173A (en) * | 1979-03-14 | 1980-09-19 | Nec Corp | Noise suppression circuit |
NL7908860A (nl) * | 1979-12-10 | 1981-07-01 | Hollandse Signaalapparaten Bv | Drempelschakeling voor radarvideosignalen. |
US4488154A (en) * | 1980-04-25 | 1984-12-11 | Raytheon Company | Radar processor |
-
1981
- 1981-10-28 GB GB08132442A patent/GB2191052B/en not_active Expired
-
1982
- 1982-09-08 FR FR8215224A patent/FR2718251A1/fr not_active Withdrawn
- 1982-09-30 US US06/438,034 patent/US4780720A/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US4780720A (en) | 1988-10-25 |
GB2191052B (en) | 1988-05-25 |
GB2191052A (en) | 1987-12-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
FR2718251A1 (fr) | Dispositif radar. | |
EP0063517B1 (fr) | Système de télémétrie passive | |
EP3903123B1 (fr) | Dispositif de génération d'un ensemble de données simulées du fouillis de mer, procédé et programme d'ordinateur associés | |
EP0926510B1 (fr) | Procedé de localisation spatio-temporelle, de radio-mobiles en milieu urbain | |
FR2722005A1 (fr) | Appareil et procede pour attenuer les ambiguites dans les radars doppler a impulsions | |
EP1582888A1 (fr) | Procédé de localisation aveugle large bande d'un ou plusieurs émetteurs à partir d'un porteur défilant | |
EP0215703B1 (fr) | Système de mesure du coefficient de réflexion acoustique de réflecteurs immergés | |
FR2614427A1 (fr) | Procede de telemetrie sonore passive | |
FR2567274A1 (fr) | Procede et dispositif d'acquisition, de telemetrie et de representation d'objets situes dans des milieux troubles, en utilisant des lasers | |
EP2092366A1 (fr) | Procede d'estimation du site d'un projectile balistique | |
EP3391072B1 (fr) | Procédé de localisation de sources d'émission d'impulsions électromagnétiques | |
FR2629922A1 (fr) | Procede de traitement instantane du bruit de scintillation angulaire et recepteur radar monopulse de poursuite mettant en oeuvre un tel procede | |
EP1961138B1 (fr) | Procede et dispositif permettant le suivi de doppler pour modem a large bande | |
EP0651263B1 (fr) | Procédé de détermination du rang d'ambiguité en distance d'échos radar | |
EP0399860B1 (fr) | Procédé pour la détermination du mouvement d'une cible en acoustique sous-marine | |
FR2595144A1 (fr) | Procede de traitement des signaux somme et difference d'un radar du type monopulse, en vue d'estimer la phase parasite introduite entre ces signaux par les circuits hyperfrequence de formation des voies somme et difference | |
EP1099958B1 (fr) | Procédés et dispositifs associés de détermination de la forme d'une antenne linéaire et de lever d'ambiguité conique | |
US5903883A (en) | Phase detection using neural networks | |
EP3400457B1 (fr) | Procédé d'élimination d'un signal en provenance d'un radar de bord | |
FR3098667A1 (fr) | Procédé de calibration d'une antenne acoustique | |
WO2007054640A1 (fr) | Procede de detection de trajets en transmission impulsionnelle et dispositif correspondant | |
FR2745390A1 (fr) | Dispositif de contre-contre mesure electronique pour recepteur radar a impulsions coherentes | |
FR2688909A1 (fr) | Procede de trajectographie de mobiles dans un environnement bruite. | |
RU2048681C1 (ru) | Цифровой адаптивный обнаружитель | |
EP0740165B1 (fr) | Procédé et dispositif de traitement de signel pour lever l'ambiguité d'un radar Doppler |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
ST | Notification of lapse |