WO2011006833A1 - Détection de cibles rapides de petites tailles par post intégration non cohérente utilisant un algorithme de classement glissant - Google Patents

Détection de cibles rapides de petites tailles par post intégration non cohérente utilisant un algorithme de classement glissant Download PDF

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WO2011006833A1
WO2011006833A1 PCT/EP2010/059823 EP2010059823W WO2011006833A1 WO 2011006833 A1 WO2011006833 A1 WO 2011006833A1 EP 2010059823 W EP2010059823 W EP 2010059823W WO 2011006833 A1 WO2011006833 A1 WO 2011006833A1
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WO
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cell
cells
energy
detection
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PCT/EP2010/059823
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Inventor
Albert Groenenboom
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Thales
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    • 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
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    • 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
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/06—Systems determining position data of a target
    • G01S13/42—Simultaneous measurement of distance and other co-ordinates
    • G01S13/426—Scanning radar, e.g. 3D radar

Definitions

  • the invention relates to radar detection. It particularly concerns surveillance radar systems responsible for detecting very fast targets, backscattering an echo with a low signal-to-noise ratio, and ballistic missiles located hundreds of kilometers away from the radar, for example.
  • a known solution is to emit coherent pulses, or coherent pulse trains, with a very high energy.
  • This mode of operation allows the detection of such a target from a single pulse train without the rapid movement of the target poses major problem. To do this, it suffices, in a known manner, to jointly exploit the signals corresponding to these pulses through coherent integration processing.
  • this type of operation has certain disadvantages. It requires in particular the implementation of a very powerful transmitter.
  • to have a number of pulses from a number of shots to the goal sufficient given the importance of the distance separating the radar from the target, the speed of rotation of the radar antenna, or more generally, the scan speed of the radar beam, must be quite low.
  • An alternative solution is to perform a non-coherent integration of the signals received from the same direction on several successive sweeps of the radar beam.
  • a "non-coherent" integration is then performed, consisting in particular of summing the energies of the signals successively received at each scan of the direction considered by the radar beam.
  • This integration makes it possible to obtain a signal that can be distinguished from the noise and consequently be detected.
  • the efficient implementation of such an integration faces the problem of the possible variation of the position of the target (migration) from one scan to another of the radar beam. This migration of target prevents indeed an integration can be effectively achieved by simple summation over several scans of the energies of the signals corresponding to the same radar cell.
  • a radar cell corresponds to the resolution of the radar considered according to the three directions of observation which are the radial distance, the azimuth and the elevation. Because of its speed and direction of movement, a target can be observed in one cell for a given scan, then in another cell, more or less close to the first, for the next scan. As a result, the displacement of the target between two sweeps can be large, compared to the size of a radar observation cell, the main problem posed by the non-coherent integration is that such a solution leads to the implementation. treatments designed to offset the effects of target migration, treatments whose cost in terms of processing time may prove prohibitive.
  • An object of the invention is to propose a solution for effectively exploiting the non-coherent integration of the signals received for two successive scans, taking into account the possible migration of a target from one scan to another.
  • Another object of the invention is to propose a solution that makes it possible to limit the cost in terms of real-time computing load of taking into account this migration phenomenon of a target from one observation cell to another between two successive sweeps.
  • the subject of the invention is a first method for operating the detection of an object in the space covered by a radar detection system, the observed space being decomposed into juxtaposed analysis cells, the detection being carried out from measurements of the energy of the signal received in each analysis cell m for two successive scans of the beam radar. And considering for each cell m a neighborhood v m consisting of K contiguous cells located around the cell m.
  • the method according to the invention comprises a main stage during which:
  • the L cells of the neighborhood v m of the cell m are selected which have the highest L values of received energy for a first scan n;
  • a detection information is then transmitted to the function of the radar system responsible for processing the detections made.
  • the selection of the L cells of the neighborhood v m of a cell m which have the highest measured L energy values is carried out by implementing a iterative algorithm for operating this selection in a one-dimensional space divided into juxtaposed cells, the neighborhood v m being a one-dimensional neighborhood; this iterative one-dimensional processing algorithm comprising:
  • the table associated with the cell m then comprises the elements of the tables associated with the cells m 'and m "at the iteration i-1 which have the highest energy measurements;
  • the number of current iterations carried out being equal to the number I defined during the preliminary stage.
  • the space considered being a three-dimensional space, consisting of cells marked by a radial distance, an azimuth and an elevation, the one-dimensional processing algorithm is implemented three times for each cell. :
  • the number L of selected cells is equal to 1 so that during the main step, a single cell i is selected which corresponds to the cell in which the measured energy is the higher.
  • the detection condition can then be represented by the following relation: n + 1
  • the number L of selected cells is equal to 1 so that during the main step a single cell i is selected which corresponds to the cell in which the energy measured is the highest;
  • the detection condition can then be represented by the following relation: where E m n + 1 and E m n respectively represent the energy measured in the cell m for the n + 1 scan and for the n scan,
  • the method further comprises a later step of limiting which proceeds sorting different detections produced by the main step, the sorting of the detections being performed by considering on the one hand the detections for which the energy measured in one or the other of the two cells which gave rise to the detection is too low, and on the other hand the detections for which the energy measured in one or the other of the cells which gave rise to the detection is so strong that whatever the cell with which this cell is associated, the association leads to a detection taking into account the detection threshold T fixed .
  • this method further comprises a step prior to the main step during which supercell is formed, each supercell being defined as a portion of the observed space having a given extent.
  • Each supercell is characterized by its index and by the energy measurements made for each of the analysis cells included in the part of the observed space constituting the supercell. The subsequent stages of the treatment are then implemented on the supercells.
  • this method also comprises a preliminary preselection preliminary step, which consists for each analysis cell m, of comparing the energy level received in the cell under consideration with a first threshold T '. less than the detection threshold T of the main step. The cells for which the measured energy is below the threshold T 'are then not processed by the subsequent steps of the method.
  • the invention also relates to a second method for operating the object detection in the space covered by a radar detection system, the observed space being decomposed into juxtaposed analysis cells, the detection being carried out from the measurements the energy of the signal received in each analysis cell m for twice two successive sweeps of the beam of the radar beam.
  • This process comprises:
  • a third step during which the Q detections produced for the same analysis cell are associated during the preceding steps, and it is determined whether a given number P of these detections is distributed over a trajectory that satisfies given kinematic characteristics.
  • the method according to the invention advantageously uses an algorithm whose complexity of implementation is reduced.
  • This algorithm called a “sliding ranking algorithm", adapted to the implementation of a non-coherent integration over two scans, enables real-time non-coherent integration not imposing any compromise on the integration gain.
  • FIG. 1 a block diagram of the principle for locating the method according to the invention in a signal processing chain received by a radar;
  • FIG. 2 is a detailed block diagram showing the various steps of the method according to the invention.
  • FIG. 3 an illustration of the operating principle of the basic version of the algorithm implemented in the integration and detection step of the method according to the invention (search for the cell presenting the maximum energy on a sliding window with K cells);
  • FIG. 4 an illustration of the operating principle of a variant of the algorithm illustrated in FIG. 3 (search for the list of L cells having the highest L energies on a sliding window comprising K cells);
  • FIG. 5 a flow diagram of the principle of the algorithm illustrated in FIG. 3 and of its variant illustrated by FIG. 4;
  • FIG. 6 an illustration of the operating principle of the limiting step of the method according to the invention.
  • FIG. 7 an illustration of the operating principle of a particular application of the method according to the invention.
  • Figure 1 allows to locate on which data and in which way the method according to the invention can be applied.
  • the method according to the invention is intended to be implemented on the signal received by the system in the different analysis cells that cut the space monitored by the radar system considered.
  • Each cell of analysis is defined by the resolution of the system in the directions of observation considered.
  • the analysis cell is defined, in a known manner, by the resolution in distance and the resolution in azimuth or bearing, whereas for a radar system called “3D", this same cell is defined by distance, field and elevation resolution.
  • the analysis cells occupy different volumes of space, a space that is for example defined, for a radar exploring all the space that surrounds it, such as a sphere centered on him.
  • the nearest cells have a smaller volume than the more distant cells.
  • the analysis and the processing of the signal received in each analysis cell are carried out periodically, the analysis instant and its duration corresponding to the instant at which the system exerts its observation in the corresponding direction and the duration of the analysis. 'observation.
  • This is usually referred to as a periodic scanning of the cells, since, as regards the radars, the instant of observation in a given direction corresponds to the moment when the radar beam is oriented in the direction considered, and that the duration of observation depends on the width of said beam and the time during which it illuminates the direction considered.
  • the signal processed by the method according to the invention is generally a digitized signal produced by the reception function 12 of the system in question, the radar receiver for example.
  • the signal Before being processed by the method according to the invention 11 the signal may have previously undergone preliminary treatments 13, called "coherent integration" in that they take into account for each analysis cell, both the level (ie the power) of the received signal and its phase relative to a reference.
  • coherent integration a preliminary treatment 13 in that they take into account for each analysis cell, both the level (ie the power) of the received signal and its phase relative to a reference.
  • non-coherent integration in that they only take into account the level (power) of the signal
  • post-integration processing which take advantage of the possibility, sometimes offered by the functioning of the system, of producing, for the same analysis cell and in the same scan, several successive acquisitions of the received signal of which can sum up so as to improve the signal-to-noise ratio of the received signal, for example pulse radars which emit the same direction a plurality of pulses at different frequencies and are likely to receive back bursts of reflected pulses whose energies can be summed.
  • FIG. 2 which presents the method according to the invention 11 as a whole and details the main step 21 which carries out the detection operation 21 on two scans per se, as well as the optional steps 22, are then considered.
  • 24 the main purpose of which is to judiciously limit the number of detections made and transmitted as a result of the radar processing, and thus to maintain at an optimal value the computation load necessary.
  • the method according to the invention 11 is a method whose main function is the detection of signals. This detection is based on a non-coherent integration mode of the received signals relative to the same analysis cell, and this, for two successive scans. We are talking about scanning integration. According to the invention, this integration is followed by the comparison of this sum with a determined threshold T. Therefore, if the value of the sum exceeds the threshold T, the received signal is considered as coming from a target of interest situated in the cell in question and gives rise to a detection which is transmitted as a result of the processing, in the form of a data item relating to the signal level and the position of the cell in which the signal has been detected.
  • the remainder of the treatment mainly consists in using the detections used to follow up the evolution time in the observed space of the detected targets. It is thus possible to implement successively, as illustrated in FIG. 1, a platelet formation treatment 15, an extraction treatment 16 and a tracking treatment 17.
  • the detection method according to the invention comprises a detection step 21 which consists in its principle of combining the energies of the signals received in different analysis cells during two successive sweeps n and n + 1, taking advantage advantageously to limit the number of combinations, the possible displacement of the observed targets.
  • each pair comprising the measurements of the energies received for two cells k and m data, respectively for the two scans n and n + 1.
  • the energies of the cells k and m are summed and the sum of the energies is compared with a threshold T. Consequently, if the sum of the energies of the pair ⁇ k, m ⁇ is greater than T, a detection is observed and the detection information is transmitted downstream of the processing.
  • This general principle consists in performing a combination operation of the signals received for two successive scans n and n + 1.
  • the combination operation itself consists in defining, for each of the M analysis cells constituting the space (or the portion of space) observed by the detection system, the radar, a neighborhood v m consisting of K cells preferably distributed regularly around the cell in question. It then consists in calculating for each cell m the sum of the energy received in this cell for the given n + 1 scan and the energy received in each cell k of the neighborhood of the cell m for the preceding scan n.
  • the size K of the neighborhood of the cell m corresponds to the migration zone of a target, is defined by taking into account the distance that can travel a target moving according to a constant velocity vector, taking into account the kinematic assumptions that are made on the target.
  • the migration zone is constituted by a ball whose diameter is defined by the period separating the two successive scans used for the combination, as well as by the maximum speed of the target.
  • the implementation of the combination operation leads in principle to producing, in a time compatible with the real time of the system, a number N of summation operations, defined by the following relation:
  • the combination operation in its direct approach, involves calculating the sum of the energies received in two analysis cells for M K cell pairs.
  • v m represents the neighborhood of the cell m
  • E m +1 and E £ respectively representing the energy received from the cell m for the n + 1 scan and the energy received from the cell k neighborhood of the cell m for the previous n scan.
  • the determination of the pairs of cells for which the summed energy is greater than a given threshold T is carried out differently, considering that the condition E £ + E m +1 > T expressed by relation [2] is equivalent to the condition expressed by the following relation:
  • step 21 describes two variants of implementation of step 21, these two variants implementing two original methods making it possible to operate the search for S ⁇ , one being derived from the other.
  • step 21 consists of implementing a known calculation algorithm, called “sliding maximum algorithm” (or “sliding maximum algorithm” according to the English name).
  • this algorithm is used to carry out the calculation of S [J 1 by conducting the iterative search of the maximum energy cell in the vicinity of the considered cell m. This search is performed through a sliding window (or “sliding window") centered on the analysis cell m considered, whose size is multiplied by two at each iteration to finally reach the size K corresponding to the number of cells constituting the neighborhood of the cell m considered.
  • FIG. 3 illustrates the principle of operation of this algorithm on a one-dimensional migration zone model comprising seven analysis cells, model taken as a limiting name example.
  • the implementation of the sliding window maximum search algorithm is carried out in two steps, as illustrated in FIG. 5:
  • a preliminary step 51 during which a succession of pairs of values (a ,, b), i varying from 0 to I, the number I and the pairs (a ,, b,) being defined to satisfy the following relationships:
  • step 52 iterative, which itself comprises:
  • the attribute associated with the cell m is that of the attributes associated with the cells m 'and m" at the iteration i-1 which have the highest energy measurement.
  • the iterative step, and hence the processing algorithm, is stopped when the current Iterations have been performed.
  • the last iteration thus provides a unique value of maximum S n for the considered cell, the result being obtained after a number of current iterations I close to log 2 K.
  • the detection operation is thus performed by running log 2 K maximum search operations: a summation operation of E ⁇ +1 and S ⁇ , as well as a comparison operation of the sum obtained at the threshold T.
  • the preliminary step thus defines four pairs of values (0, 0), (0, 1), (0, 3) and (-3, 3).
  • the first iteration current (iteration 1) of the iterative step compares the initial attributes of the cells 9 and 10.
  • the second iteration compares the attributes of the cells 9 and 11 determined at the end of the previous iteration.
  • the third iteration compares the attributes of the cells 9 and 6 determined at the end of the second iteration.
  • the result of this last iteration then constitutes the maximum sought for the cell 9.
  • the detection of a signal in a given analysis cell results in the transmission as a result of the processing of an information indicating no only that a detection took place but also for which cell this detection took place and possibly to which cell of its neighborhood the cell considered was associated.
  • the search algorithm of S ⁇ stores at each iteration for each group of two cells tested, the identity of the analysis cell of the pair considered having the largest energy.
  • the algorithm described above thus advantageously makes it possible to reduce the computing load necessary to achieve the desired detection function, which is the subject of the present application, and thereby make it possible to take into account maximum speeds without compromising performance in real time of the function, whereas by nature the taking into account of high speeds leads to an enlargement of the migration zone and therefore the size of the neighborhood to consider.
  • the detection method according to the invention implements a "sliding maximum" maxima calculation algorithm intended to calculate a function S [J 1 defined by the following relation: S ⁇ max ⁇ E ⁇
  • the justification for the effectiveness, in terms of detection, of this variant implementation is based on the principle that a sum of two terms can not exceed a threshold T if neither term exceeds the value T / 2. .
  • the implementation of the "sliding maximum" algorithm as previously described has the advantage of limiting to a single detection the number of detections that can be performed for a given analysis cell during step 21. Indeed insofar as a single maximum energy, S m or S m , is summed with the energy of the cell m and only this sum is compared with the threshold T, at best only one detection is obtained.
  • the further processing of the signal received by the radar system in question it is advantageous for the further processing of the signal received by the radar system in question to have a more complete information constituted not only by the detection of the strongest energy signal but also by the detection signals whose energy but lower yet have a level exceeding the threshold considered.
  • step 21 of the method according to the invention in a second variant making it possible to operate the search for several values of S ⁇ (or of ⁇ [ ⁇ ,), each values are then summed with the energy E ⁇ +1 of the signal received in the cell m considered and compared to T.
  • this search is advantageously carried out by adapting in a simple manner, the "sliding maximum" search algorithm of a single maximum, so as to determine for each cell m, no longer the neighboring cell v m of which energy is maximal, but the list of L cells with the highest L energies, arranged in order of decreasing energies, for example.
  • FIG. 4 illustrates, in the simple example of FIG. 3, the operating principle of this variant of the preceding algorithm, called a sliding-list ordered search algorithm or a sliding ranking algorithm according to the English name. Saxon.
  • FIG. 4 only shows the cells 5 to 13 of the observed space which, in this simple one-dimensional example, counts 25 cells as illustrated in FIG. 3.
  • the cells 6 to 12 here constitute the neighborhood of the cell 9 for which we seek to determine the list of the L highest energy values.
  • Each element 42 of a table comprises, like the attributes defined above, a measurement of energy as well as the number of the cell in which this energy has been measured.
  • the sliding window ordered list search algorithm therefore comprises a preliminary step 51 identical to that described previously.
  • the initial iteration 53 of the iterative step 52 consists of associating with each cell m a table containing a single element constituted by by the attribute (m, E m ) of the considered cell.
  • the table associated with each cell m is modified from the tables associated respectively with the cells m 'and m "during the iteration i-1, the cells m' and m" being defined as previously.
  • the table associated with the cell m is then composed of the elements of the tables associated with the cells m 'and m "at the iteration i-1 which have the highest energy measurements, these elements being arranged by decreasing energy values. for example, their number being however limited to L elements to the maximum.
  • the number of current iterations made being equal to the number I defined during the preliminary stage.
  • the preliminary step defines four pairs of values (0, 0), (0, 1), (0, 3) and (-3, 3).
  • the table associated with the cell 6 is obtained by comparing the tables with an element associated with the cells 6 and 7 during the initial iteration (iteration 0) of the iterative stage.
  • the energy of the cell 7 being in this example greater than that of the cell 6, the comparison of the cells 6 and 7 leads, at the end of the first current iteration (iteration 1), to associate to the cell 6 a table with two elements comprising a first element constituted by the energy measured in the cell 7 and by the number of this cell (7) and a second element constituted by the energy measured in the cell 6 and by the number of this cell (6).
  • the cell 8 is associated with a two-element table comprising a first element constituted by the energy measured in the cell 9 and by the number of this cell (9) and a second element constituted by the energy measured in the cell 8 and by the number of this cell (8).
  • the table associated with the cell 6 is obtained by comparing the two-element tables associated with the cells 6 and 8 during the initial iteration (iteration 0) of the iterative stage.
  • This finally comprises three ordered elements corresponding to the three cells presenting the energies the maximum size L of a table associated with a cell being here fixed at L 3, the cell 8 which has a lower energy than the cells 6, 7 and 9, is then excluded from the list.
  • a three-dimensional space monitored by a detection system occupying the center of this space can be cut, in a known manner, into contiguous cells, each cell being marked by a radial distance, an azimuth and an elevation.
  • the neighborhood v m of a cell is a three-dimensional neighborhood centered on the cell considered, and the determination of the list associated with this cell must be performed by considering not a one-dimensional neighborhood but a multidimensional neighborhood.
  • the determination of the list associated with each of the cells of the space considered is then performed by implementing three times the mono-dimensional processing algorithm described above:
  • Each cell of the three-dimensional space is thus associated with a table with L 3 values corresponding to the energy maxima measured in a 3-dimensional neighborhood of the cell in question.
  • the method according to the invention is advantageously faster to perform than known methods. Indeed, to determine the list of L highest energy values relative to the analysis cell m + 1 is done by implementing the processing algorithm by considering a set of K cells shifted by one cell by relative to the set of K cells considered to determine the list of L highest energy values relative to the analysis cell m.
  • the treatment relating to the cell 9 considers the cells 6 to 12
  • the treatment relating to the cell 10 considers the cells 7 to 13, the cells 7 to 12 being common to both. treatments.
  • the detection threshold T used to carry out the detection step can of course be defined as having an identical value for all the analysis cells considered. However this is not necessarily the case and the value of T can vary from one cell to another, in particular to ensure the probability of false detections, false alarms, the most uniform possible over the entire space covered by the radar.
  • T can take, for each cell m considered, a value T m defined by the relation: in which V m represents the volume of an analysis cell, Nf 3 the number of false alarms by scanning.
  • K represents here the size of the neighborhood v m of the cell m considered, while V represents the total volume covered by the radar, volume defined by the relation:
  • the function F is also the complementary probability function of the energy of the noise present in the integrated video signal derived from the received signal, a function which can for example be defined by the following relation:
  • v represents the number of pulses used to perform step 14 of non-coherent integration.
  • Q (x) represents, for its part, the Chi-square law, a probability law representative of the energy distribution of a Gaussian white noise.
  • T m defined by the relation [8] advantageously guarantees a uniform distribution of the false alarms caused by noise over the entire covered space.
  • FIG. 3 illustrates the operation of the calculation algorithm used from a particular case of a one-dimensional migration zone.
  • This illustration does not, however, constitute a limitation and the algorithm described is of course applicable to a two-dimensional or three-dimensional migration zone.
  • the migration area considered is multidimensional. So, for example, for a rotating antenna single-beam radar, the migration zone takes into account a two-dimensional movement, the radial distance and the azimuth, whereas for a radar whose beam is mobile in azimuth and in site (“3D" radar) , the migration zone takes into account a movement in three dimensions, the radial distance azimuth and the site.
  • 3D radar whose beam is mobile in azimuth and in site
  • the implementation of the invention may then, for example, consist in implementing the algorithm described above for each dimension.
  • the energy received for each scan is for example a three-dimensional matrix E m i, m2 , m3, in which the indices correspond to the radial distance, the azimuth, and the site.
  • the sliding window is defined as a product of intervals in the space of the indices, a product of intervals being defined by the following relation: ⁇ Mi, Mi + i, ..., M 1 IJ x (M 2 , M 2+ i, ..., M ' 2 J x (M 3 , M 3+ I, ..., M' 3 J
  • This information can be transmitted as it is following the processing functions of the received signal.
  • it can be It is advantageous to carry out a certain sort of all the detections obtained so as to facilitate the task of the functions located downstream in the processing chain. This is particularly the case when there are high level echoes or when there is an extensive clutter.
  • the method according to the invention comprises a complementary step 22 during which a sorting operation is mainly aimed at limiting the number of detections occasioned by a signal of high level (ie of high energy). .
  • a signal of high level ie of high energy.
  • the sorting of the detections is carried out by implementing an algorithm performing the following three operations:
  • the list of detections relating to a cell m is established by identifying and counting the detections with which it is associated as a cell constituting a pair of cells (m, k) having given rise to a detection, and keeping the L 2 detections for which the sum of the energies of the corresponding cells is the highest.
  • the multiplicity attribute is set to 1 for each detection involving two different cells for scanning n and scanning n + 1 and 2 for each detection involving one cell for scanning n and scanning. n + 1.
  • FIG. 6 makes it possible to illustrate the operating principle of the processing implemented by the algorithm for limiting the number of detections implemented by step 22 of the method according to the invention.
  • the case illustrated is a simple case for which the detection number L 2 associated with each cell is set at 3, each cell being itself even associated with a migration zone comprising 5 cells. From the example of FIG. 6, it can be seen that each cell is thus associated with a list comprising at most three detections, ranked in order of decreasing power, each detection being assigned an attribute equal to either 1 or at 2 (2 for detection C and 1 for detection A relating to cell 3, for example). Detections occupying a rank greater than 3 in a given list are eliminated (detections B and E for the list associated with cell 3 for example). As a result, the application of the limitation algorithm leads in the example of FIG. 6 to the elimination of the detections B, E, F and G.
  • step 22 advantageously makes it possible to eliminate, as desired, the detections obtained from cell pairs in which one of the cells has a low measured energy level while the other cell exhibits a low level of energy. measured energy level really strong following the presence of clutter for example. In this way, only the detections retained are transmitted to the processing which follows the method according to the invention of non-coherent detection over two sweeps.
  • one of the objects of the invention is to limit the computing load caused by the implementation of a non-coherent integration processing over two scans. For this purpose it is possible to precede step 21 of the method by a step 23 whose purpose is to achieve a grouping of radar cells inside entities called super cells.
  • each super cell is defined by a set of adjacent analysis cells, so that each supercell can contain several echoes, each echo corresponding to one of the cells constituting the supercell and being defined by the energy of the corresponding signal. Consequently, in order to limit the number of processed echoes, a selection of the echoes contained in the supercell is carried out for each supercell. According to the invention, this selection is not simply to retain the echoes of higher levels, but rather to first determine local maxima, then to retain local L maxima higher levels. Indeed the simple selection of stronger echoes levels leads in the case where an extended echo of high level is present in the super cell considered to select echoes relative to the same object at the expense of separate echoes of lower levels but corresponding to different objects.
  • an echo located in a given analysis cell is considered to be a local maximum if the value of the energy of the analysis cell in question is greater than or at least equal to that of the echoes located in the cells of the cell.
  • analysis located in a given neighborhood of the considered cell is for example constituted by the twenty seven cells (m'i, m ' 2 , m'3) such that
  • ⁇ 1 for i 1, 2 or 3.
  • each supercell is defined by an ordered list of local L maxima.
  • the echoes thus selected are then transmitted to step 21 of the method which proceeds in this case to the detection operation at the level of the supercells and no longer of the elementary analysis cells.
  • step 21 is advantageously able to process supercells comprising several local maxima. In this way, the implementation of step 23 prior to the main step 21 does not require a specific adaptation operation.
  • each supercell is characterized by a list of echoes of maximum length Li, this length possibly varying from one supercell to another.
  • the maximum length Li may for example be identical for all the supercells and proportional to the size thereof in order to ensure coverage of uniform quality over the entire range observed by the radar.
  • i_i can be defined as being dependent on the level of the clutter present in the supercell considered, level of clutter assumed or otherwise measured.
  • the optional step 23 of constitution of supercells may itself be preceded by a preliminary step 24 of preselection.
  • this step is intended to perform a first sorting of the analysis cells, which is a function of the energy level measured in each of the cells.
  • the sorting consists for each cell in comparing at a first threshold T 'the level of energy received in the cell considered and in considering in the subsequent steps of the method only the cells for which the energy of the signal received exceeds this threshold .
  • the local maxima are determined from these cells alone.
  • the preselection threshold T ' is chosen sufficiently low, the degradation of the resulting probability of detection is not detrimental simply because it is unlikely that a target either at the origin of the echoes received in two cells k and m for two consecutive scans, the cell k being part of the neighborhood v m of the cell m, and the energies E £ and E ⁇ +1 of these echoes present a sum higher than the detection threshold T, while the lowest of the two measured energies E £ and E ⁇ +1 is lower than the threshold T '.
  • the implementation of the preselection step advantageously avoids that the computing load caused by the implementation of the subsequent steps constituting the method according to the invention relates mainly to the elimination of noise.
  • the computing load caused by the implementation of the subsequent steps constituting the method according to the invention relates mainly to the elimination of noise.
  • the part of the above description shows the operation of all the steps of the method according to the invention, as regards the main step 21 as well as the optional steps 22, 23 and 24.
  • the detection radar thus obtaining, by applying the method according to the invention to the video delivered by the preceding treatments, coherent processing and non-coherent integration in a scan, a list of detections, detected objects, each detection consisting mainly of the number or index of the analysis cell in which the detection took place and by the energy of the signal received in the cell in question.
  • the method according to the invention has the main advantage of allowing a non-coherent integration over two scans of the received signals, which integration takes into account the possible migration of an object from one analysis cell to another between two scans.
  • This integration advantageously makes it possible to improve the detection of objects with a low signal-to-noise ratio.
  • Taking into account the possible migration of an object is also done simply by defining only, a priori, the size of the possible migration zone of an object. It advantageously makes it possible to limit the number of false detections produced and transmitted to the processing functions located downstream from the integration function over two sweeps thus produced.
  • this integration is advantageously performed with a limited calculation load, less than the computation load caused by an integration on two scans performed by known conventional methods.
  • an object moving from a cell m to a cell k of the environment v m of the cell m between the scans n and n + 1 can move in any cell k 'of the environment v ' m of the cell for the n + 2 scan, the size of the environment v ' m , equal to MKK' being considerably larger than that of v m taking into account the maximum value of the acceleration that can be attributed a priori to an object of interest.
  • An advantageous way of proceeding to take advantage of an integration carried out over four sweeps consists, as illustrated in FIG. 7, of implementing a method 71 which itself consists in implementing the method according to the invention 11 on two successive groups of two scans and to combine, in an operation 72, the results of the detections made on these two successive groups of two scans.
  • Each detection operation is here performed by setting the detection thresholds so as to maintain a high probability of false detections. The results obtained for each operation are then combined to lower this probability of false detections.
  • One way of proceeding consists in not considering the detections forming a sequence of Q detections obtained by implementing several times the method according to the invention on groups of two disjointed scans, for example (n, n + 1) on the one hand and (n + 2, n + 3) on the other hand, that if among these Q detections at least P of them are distributed on a trajectory that satisfies given kinematic characteristics (detection from a criterion of the type " P on Q ").
  • the detections 73 for which the preceding condition is satisfied are transmitted to the processing functions performed by the radar downstream of the detection operation 14 implementing the method according to the invention, in particular the function in charge of the processing. and the exploitation of detections produced.
  • this information makes it possible to determine three possible estimates of the speed v responding to these detections, as well as two estimates of the acceleration a and an estimate of the acceleration rate b. These estimates are defined by the following relationships:
  • x, v, a, and b are three-dimensional vector quantities.
  • the simplest kinematic constraint making it possible to carry out a selection among the detected detections consists, for example, in verifying the following relations:
  • N fa represents the expected number of false detections (ie false alarms) produced by detection on two successive scans
  • the expected number of false detections obtained by detection on twice two successive scans is given by:
  • K Constitutes a small fraction of the number MK of detections that can result from a detection operation on two scans.To obtain a reasonable false detection number, K" is furthermore chosen so that K " . So we get a reduction

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Abstract

L'invention concerne un procédé d'intégration non cohérente et de détection, appliqué aux données reçues pendant deux balayages successifs d'une zone d'espace donnée par un système de détection, de type radar par exemple, chargé de l'observation de la zone. Le procédé selon l'invention consiste à découper l'espace considéré en cellules d'analyse et à mesurer la puissance reçue dans chacune des cellules pour deux balayages successifs. Il consiste ensuite à déterminer pour chaque cellule m un voisinage vm constitué de cellules juxtaposées situées dans une zone de dimensions données entourant la cellule considérée. Il consiste enfin à effectuer successivement pour chaque cellule m la somme de l'énergie mesurée dans cette cellule pour un balayage n+1 donné et de l'énergie mesurée, pour le balayage précédent n, dans chacune des L cellules du voisinage vm qui présentent les L valeur d'énergie mesurée les plus importantes, puis à comparer chaque résultat à un seuil T. Par suite une détection est opérée pour la cellule m chaque fois qu'un résultat dépasse le seuil T. La détermination des L cellules à considérer est réalisée en mettant en œuvre un algorithme particulier permettant de limiter la charge de calcul occasionnée par cette opération.

Description

DETECTION DE CIBLES RAPIDES DE PETITES TAILLES PAR POST INTEGRATION NON COHERENTE UTILISANT UN ALGORITHME DE
CLASSEMENT GLISSANT.
L'invention concerne la détection radar. Elle concerne en particulier les systèmes de radars de surveillance chargés de la détection de cibles très rapides, rétrodiffusant un écho à faible rapport signal-à-bruit, des missiles balistiques situés à des centaines de kilomètres du radar par exemple.
En ce qui concerne le problème posé par la détection radar d'une cible très éloignée, dont l'écho présente un rapport signal à bruit faible, voire très faible, il existe plusieurs solutions connues.
Une solution connue consiste à émettre des impulsions cohérentes, ou des trains d'impulsions cohérentes, avec une énergie très élevée. Ce mode de fonctionnement permet de réaliser la détection d'une telle cible à partir d'un unique train d'impulsions sans que le mouvement rapide de la cible pose de problème majeur. Il suffit pour cela, de manière connue, d'exploiter conjointement les signaux correspondant à ces impulsions au travers d'un traitement d'intégration cohérente. Cependant ce type de fonctionnement présente certains inconvénients. Il nécessite en particulier la mise en œuvre d'un émetteur très puissant. En outre, pour disposer d'un nombre d'impulsions d'un nombre de coups au but, suffisant compte tenu de l'importance de la distance séparant le radar de la cible, la vitesse de rotation de l'antenne radar, ou plus généralement, la vitesse de balayage du faisceau radar, doit être assez basse.
Une solution alternative consiste à effectuer une intégration non cohérente des signaux reçus depuis une même direction sur plusieurs balayages successifs du faisceau radar. On effectue alors une intégration dite "non cohérente" consistant notamment à effectuer une sommation des énergies des signaux successivement reçus à chaque balayage de la direction considérée par le faisceau radar. Cette intégration permet d'obtenir un signal qui peut être distingué du bruit et par suite être détecté. Cependant, s'agissant de cibles rapides, la mise en œuvre efficace d'une telle intégration se heurte au problème de la variation possible de la position de la cible (migration) d'un balayage à l'autre du faisceau radar. Cette migration de la cible empêche en effet qu'une intégration puisse être efficacement réalisée par simple sommation sur plusieurs balayages des énergies des signaux correspondant à une même cellule radar. On rappelle ici qu'une cellule radar correspond à la résolution du radar considéré suivant les trois directions d'observation que sont la distance radiale, l'azimut et l'élévation. Du fait de sa vitesse et de sa direction de déplacement, une cible peut ainsi être observée dans une cellule pour un balayage donné, puis dans une autre cellule, plus ou moins proche de la première, pour le balayage suivant. Par suite, le déplacement de la cible entre deux balayages pouvant être grand, comparé à la taille d'une cellule d'observation radar, le problème principal posé par l'intégration non cohérente est qu'une telle solution conduit à la mise en œuvre de traitements destinés à compenser les effets de la migration de la cible, traitements dont le coût en terme de temps de traitement peut s'avérer prohibitif.
II est par ailleurs connu que le coût de traitement induit par la prise en compte de la migration de la cible peut être réduit par la mise en œuvre d'un mécanisme de présélection. Néanmoins, la présélection constitue une solution de compromis qui, en éliminant certain des signaux reçus de l'opération d'intégration, prive le système d'une partie du gain d'intégration non cohérente attendu.
Un but de l'invention est de proposer une solution permettant d'exploiter efficacement l'intégration non cohérente des signaux reçus pour deux balayages successifs, en prenant en compte la migration possible d'une cible d'un balayage à l'autre. Un autre but de l'invention est de proposer une solution qui permette de limiter le coût en termes de charge de calcul temps réel de la prise en compte de ce phénomène de migration d'une cible d'une cellule d'observation à une autre entre deux balayages successifs.
A cet effet l'invention a pour objet un premier procédé pour opérer la détection d'objet dans l'espace couvert par un système de détection radar, l'espace observé étant décomposé en cellules d'analyse juxtaposées, la détection étant réalisée à partir des mesures de l'énergie du signal reçu dans chaque cellule d'analyse m pour deux balayages successifs du faisceau radar. Et en considérant pour chaque cellule m un voisinage vm constitué des K cellules contiguës situées autour de la cellule m.
Le procédé selon l'invention comporte une étape principale durant laquelle:
- on sélectionne les L cellules du voisinage vm de la cellule m qui présentent les L valeurs d'énergie reçue les plus élevées pour un premier balayage n;
- on détecte la présence d'un objet dans la cellule m chaque fois que pour une cellule i du groupe des L cellules du voisinage de la cellule m sélectionnées, la relation suivante est vérifiée:
F n+1 + F n > T- où Ejn représente l'énergie mesurée dans la cellule i pour le balayage n et Em n+1 représente l'énergie mesurée dans la cellule m pour le balayage n+1 ; T représentant un seuil donné.
Selon l'invention, une information de détection étant alors transmise à la fonction du système radar chargé de traiter les détections réalisées. Selon une forme de mise en œuvre préférée de ce procédé selon l'invention, la sélection des L cellules du voisinage vm d'une cellule m qui présentent les L valeurs d'énergie mesurée les plus élevées, est réalisée en mettant en œuvre un algorithme itératif permettant d'opérer cette sélection dans un espace monodimensionnel divisé en cellules juxtaposées, le voisinage vm étant un voisinage monodimensionnel; cet algorithme itératif de traitement monodimensionnel comportant:
- une étape préliminaire durant laquelle on construit une succession de couples de valeurs (ai, bi), i variant de 0 à I, ces couples étant définis de façon à satisfaire les relations suivantes: a0 = bo = O et bι - aι + λ = K a∑≤ aw≤ ...≤ a.,≤ a0 = b0≤ b-,≤ ...≤ bM≤ bι
bl - al + 1≤2 - (bl_1 - al_1 + i) - une étape itérative durant laquelle on effectue:
- une itération initiale durant laquelle, le couple (a,, b,) considéré étant le couple (ao, bo), on associe à chaque cellule m une table contenant un élément unique constitué par la valeur d'énergie mesuré dans la cellule considérée et par le numéro de cette cellule;
- une suite d'itérations courantes durant lesquelles on modifie à chaque itération i le contenu de la table associée à chaque cellule m en considérant les tables associées respectivement aux cellules m' et m" lors de l'itération i-1 , les cellules m' et m" étant définies par les relations suivantes: m' = m + a, - a,..,
et
m" = m + b,— b, ., .
La table associée à la cellule m comporte alors les éléments des tables associées aux cellules m' et m" à l'itération i-1 qui présentent les mesures d'énergies les plus élevées;
Selon l'invention, le nombre d'itérations courantes effectuées étant égal au nombre I défini lors de l'étape préliminaire. Selon cette forme de mise en œuvre préférée, l'espace considéré étant un espace tridimensionnel, constitué de cellules repérées par une distance radiale, un azimut et une élévation, l'algorithme de traitement mono dimensionnel est mis en œuvre à trois fois pour chaque cellule:
- une première fois en considérant séparément chacune des directions (azimut, élévation) définissant un espace monodimensionnel de cellules selon l'axe des distances radiales, la mise en œuvre de l'algorithme permettant d'associer chaque cellule de l'espace tridimensionnel à une première table comportant les éléments de cet espace présentant les Li valeurs d'énergie mesurée les plus élevées; - une deuxième fois en considérant séparément chaque espace monodimensionnel constitué des cellules juxtaposées en élévation, situées à une même distance radiale et dans un même azimut, la mise en œuvre de l'algorithme permettant d'associer chaque cellule de l'espace tridimensionnel à une deuxième table comportant L2 éléments pris dans les tables associées à chacune des cellules formant, dans cet espace monodimensionnel, le voisinage de la cellule considéré et présentant les L2 valeurs d'énergie mesurée les plus élevées;
- une troisième fois en considérant séparément chaque espace monodimensionnel constitué des cellules juxtaposées en azimut, situées à une même distance radiale et dans un même angle d'élévation, la mise en œuvre de l'algorithme permettant d'associer chaque cellule de l'espace tridimensionnel à une troisième table comportant L3 éléments pris dans les tables associées à chacune des cellules formant, dans cet espace monodimensionnel, le voisinage de la cellule considéré et présentant les L3 valeurs d'énergie mesurée les plus élevées;
une table à L3 valeurs correspondant aux maxima d'énergie mesurées dans un voisinage à 3 dimensions de la cellule considérée étant alors associée à cette cellule de l'espace tridimensionnel.
Selon une variante de mise en œuvre de ce procédé, le nombre L de cellules sélectionnées est égal à 1 de sorte que lors de l'étape principale, on sélectionne une cellule i unique qui correspond à la cellule dans laquelle l'énergie mesurée est la plus élevée. La condition de détection peut alors être représentée par la relation suivante: n+1
-m + Sm n > T; avec Sm n = max{Ek n, kevm}
Selon une autre variante de mise en œuvre de ce procédé selon l'invention, le nombre L de cellules sélectionnées est égal à 1 de sorte que durant l'étape principale on sélectionne une cellule i unique qui correspond à la cellule dans laquelle l'énergie mesurée est la plus élevée; la condition de détection pouvant alors être représentée par la relation suivante:
Figure imgf000008_0001
où Em n+1 et Em n représentent respectivement l'énergie mesurée dans la cellule m pour le balayage n+1 et pour le balayage n,
S^ étant définie par la relation suivante:
S^ = max {E£ k e Vm Λ E^ > T/2 Selon une variante de mise en œuvre, ce procédé comporte en outre une étape ultérieure de limitation qui procède au tri des différentes détections produites par l'étape principale, le tri des détections étant réalisé en considérant d'une part les détections pour lesquelles l'énergie mesurée dans l'une ou l'autre des deux cellules ayant donné lieu à la détection est trop faible, et d'autre part les détections pour lesquelles l'énergie mesurée dans l'une ou l'autre des cellules ayant donné lieu à la détection est si forte que quelle que soit la cellule à laquelle cette cellule est associée, l'association conduit à une détection compte tenu du seuil de détection T fixé. Selon une autre variante de mise en œuvre, ce procédé comporte en outre une étape préalable à l'étape principale durant laquelle on constitue des supercellules, chaque supercellule étant définie comme une portion de l'espace observé présentant une étendue donnée. Chaque supercellule est caractérisée par son indice et par les mesures d'énergie réalisées pour chacune des cellules d'analyse incluses dans la partie de l'espace observé constituant la supercellule. Les étapes ultérieures du traitement sont alors mises en œuvre sur les supercellules.
Dans une forme particulière de la variante de mise en œuvre, précédente, on définit, pour chaque supercellule, des maxima locaux. Un maximum local est défini sur un groupe de cellules d'analyse adjacentes contenues dans la supercellule et correspond à la cellule du groupe pour laquelle l'énergie mesurée est la plus forte. Chaque supercellule est ainsi associée à une liste de maxima locaux ordonnée en fonction de la valeur de l'énergie mesurée. Selon une autre variante de mise en œuvre, ce procédé comporte en outre une étape préalable de préliminaire de présélection, qui consiste pour chaque cellule d'analyse m, à comparer le niveau d'énergie reçue dans la cellule considérée à un premier seuil T' inférieur au seuil de détection T de l'étape principale. Les cellules pour lesquelles l'énergie mesurée est inférieure au seuil T' ne sont alors pas traitées par les étapes ultérieures du procédé. L'invention a également pour objet un second procédé pour opérer la détection d'objet dans l'espace couvert par un système de détection radar, l'espace observé étant décomposé en cellules d'analyse juxtaposées, la détection étant réalisée à partir des mesures de l'énergie du signal reçu dans chaque cellule d'analyse m pour deux fois deux balayages successifs du faisceau du faisceau radar. Ce procédé comporte:
- une première étape durant laquelle on met en œuvre le premier procédé selon l'invention sur deux balayages consécutifs n et n+1 ;
- une deuxième étape, durant laquelle on met en œuvre le premier procédé selon l'invention sur les deux balayages consécutifs suivants n+2 et n+3;
- une troisième étape durant laquelle on associe les Q détections produites pour une même cellule d'analyse au cours des étapes précédentes, et on détermine si un nombre donné P de ces détections se répartit sur une trajectoire qui satisfait des caractéristiques cinématiques données.
Seules les détections ayant satisfait cette condition sont transmises à la suite du traitement radar située en aval du procédé.
Le procédé selon l'invention utilise avantageusement un algorithme dont la complexité de mise en œuvre est réduite. Cet algorithme, appelé "algorithme de classement glissant", adapté à la mise en œuvre d'une intégration non cohérente sur deux balayages permet de réaliser en temps réel une intégration non cohérente n'imposant aucun compromis sur le gain d'intégration. Les caractéristiques et avantages de l'invention seront mieux appréciés grâce à la description qui suit, description qui expose l'invention au travers d'un mode de réalisation particulier pris comme exemple non limitatif et qui s'appuie sur les figures annexées, figures qui représentent:
- la figure 1 , un synoptique de principe permettant de situer le procédé selon l'invention dans une chaine de traitement du signal reçu par un radar;
- la figure 2, synoptique détaillé présentant les différentes étapes du procédé selon l'invention;
- la figure 3, une illustration du principe de fonctionnement de la version de base de l'algorithme mis en œuvre dans l'étape d'intégration et de détection du procédé selon l'invention (recherche de la cellule présentant l'énergie maximum sur une fenêtre glissante comportant K cellules);
- la figure 4, une illustration du principe de fonctionnement d'une variante de l'algorithme illustré par la figure 3 (recherche de la liste des L cellules présentant les L énergies les plus fortes sur une fenêtre glissante comportant K cellules);
- la figure 5, un organigramme de principe de l'algorithme illustré par la figure 3 et de sa variante illustrée par la figure 4;
- la figure 6, une illustration du principe de fonctionnement de l'étape de limitation du procédé selon l'invention;
- la figure 7, une illustration du principe de fonctionnement d'une application particulière du procédé selon l'invention. On s'intéresse dans un premier temps à la figure 1 qui permet de situer sur quelles données et de quelle manière le procédé selon l'invention peut être appliqué.
Le procédé selon l'invention 1 1 , ou procédé de détection sur deux balayages, est destiné à être mis en œuvre sur le signal reçu par le système dans les différentes cellules d'analyse qui découpent l'espace surveillé par le système radar considéré. Chaque cellule d'analyse est définie par la résolution du système dans les directions d'observation considérées.
Ainsi pour un système radar dit "2D" la cellule d'analyse est définie, de manière connue, par la résolution en distance et la résolution en gisement ou azimut, alors que pour un système radar dit "3D", cette même cellule est définie par la résolution en distance, en gisement et en élévation.
Il est à noter par ailleurs que du fait de cette construction, les cellules d'analyse occupent des volumes différents de l'espace, espace qui est par exemple défini, pour un radar explorant tout l'espace qui l'environne, comme une sphère centrée sur lui. Ainsi les cellules les plus proche ont un volume plus faible que les cellules plus lointaines.
L'analyse et le traitement du signal reçu dans chaque cellule d'analyse sont réalisés de manière périodique, l'instant d'analyse et sa durée correspondant à l'instant auquel le système exerce son observation dans la direction correspondante et à la durée d'observation. On parle généralement à cet égard de balayage périodique des cellules, du fait que, en ce qui concerne les radars, l'instant d'observation dans une direction donnée correspondent à l'instant ou le faisceau radar est orienté dans la direction considérée, et que la duré d'observation dépend de la largeur dudit faisceau et du temps pendant lequel celui-ci éclaire la direction considérée.
Le signal traité par le procédé selon l'invention est généralement un signal numérisé produit par la fonction de réception 12 du système considéré, le récepteur du radar par exemple. Avant d'être traité par le procédé selon l'invention 11 le signal peut préalablement avoir subi des traitements préliminaires 13, dits "d'intégration cohérente" en ce qu'ils prennent en compte pour chaque cellule d'analyse, à la fois le niveau (i.e. la puissance) du signal reçu et sa phase par rapport à une référence. C'est par exemple classiquement le cas pour un radar dans lequel le signal produit par le récepteur subi, de manière connue, une succession de traitements cohérents tels que les traitements de compression d'impulsion et de filtrage doppler.
Avant d'être traité par le procédé selon l'invention 11 peut également avoir subi d'autres traitements préliminaires 14, dits "d'intégration non cohérente" en ce qu"ils ne prennent en compte que le niveau (la puissance) du signal reçu. Ce sont notamment des traitements de post-intégration qui tirent profit de la possibilité, parfois offerte par le fonctionnement du système, de réaliser, pour une même cellule d'analyse et dans un même balayage, plusieurs acquisitions successives du signal reçu dont on peut effectuer la somme de façon à améliorer notamment le rapport signal à bruit du signal reçu. C'est par exemple le cas des radars à impulsions qui émettent pour une même direction une pluralité d'impulsions à des fréquences différentes et sont susceptible de recevoir en retour des rafales d'impulsions réfléchies dont les énergies peuvent être sommées.
On considère ensuite le synoptique de la figure 2, qui présente le procédé selon l'invention 11 dans son ensemble et en détaille l'étape principale 21 qui réalise l'opération 21 de détection sur deux balayages proprement dite, ainsi que les étapes optionnelles 22 à 24 dont le but principal est de limiter de manière judicieuse le nombre de détections opérées et transmises à la suite du traitement radar, et ainsi de maintenir à une valeur optimale la charge de calcul nécessaire.
Le procédé selon l'invention 1 1 , est un procédé dont la fonction principale est la détection de signaux. Cette détection est basée sur un mode d'intégration non cohérente des signaux reçu relatifs à une même cellule d'analyse, et ce, pour deux balayages successifs. On parle d'intégration de balayage à balayage. Selon l'invention, cette intégration est suivie de la comparaison de cette somme à un seuil T déterminé. Par suite si la valeur de la somme dépasse le seuil T, le signal reçu est considéré comme provenant d'une cible d'intérêt située dans la cellule considérée et donne lieu à une détection qui est transmise à la suite du traitement, sous la forme d'une donnée relative au niveau du signal et à la position de la cellule dans laquelle le signal a été détecté.
La suite du traitement consiste principalement à utiliser les détections opérées pour effectuer le suivi au cours du temps de l'évolution dans l'espace observé des cibles détectées. On peut ainsi mettre en œuvre successivement, comme l'illustre la figure 1 , un traitement de formation de plots 15, un traitement d'extraction 16 et un traitement de pistage 17.
Le procédé de détection selon l'invention comporte une étape de détection 21 qui consiste dans son principe à combiner les énergies des signaux reçus dans différentes cellules d'analyse au cours de deux balayages successifs n et n+1 , en tenant avantageusement compte pour limiter le nombre de combinaisons, du déplacement possible des cibles observées.
Selon l'invention, on constitue au cours de cette étape des paires de mesure, chaque paire comprenant les mesures des énergies reçues pour deux cellules k et m données, respectivement pour les deux balayages n et n+1. Pour chaque paire, les énergies des cellules k et m sont sommées et la somme des énergies est comparée à un seuil T. Par suite, si la somme des énergies de la paire {k, m} est supérieure à T une détection est constatée et l'information de détection est transmise en aval du traitement. La suite du document décrit le procédé de manière plus détaillée. Elle présente les fonctions de base implémentées par le procédé selon l'invention, ainsi que les variantes de mise en œuvre.
On expose dans un premier temps l'idée générale qui sous-tend le fonctionnement de l'étape de détection du procédé selon l'invention. Ce principe général consiste à effectuer une opération de combinaison des signaux reçus pour deux balayages successifs n et n+1. L'opération de combinaison consiste elle-même à définir, pour chacune des M cellules d'analyse constituant l'espace (ou la portion de l'espace) observé par le système de détection, le radar, un voisinage vm constitué de K cellules réparties de préférence régulièrement autour de la cellule considérée. Il consiste ensuite à calculer pour chaque cellule m, la somme de l'énergie reçue dans cette cellule pour le balayage n+1 donné et de l'énergie reçue dans chaque cellule k du voisinage de la cellule m pour le balayage précédent n.
La taille K du voisinage de la cellule m, correspond à la zone de migration d'une cible, est définie en prenant en compte la distance que peut parcourir une cible se déplaçant selon un vecteur vitesse constant, compte tenu des hypothèses cinématiques qui sont faites sur la cible. Ainsi, si la seule hypothèse faite sur les cibles à détecter est la vitesse instrumentée maximale que peut atteindre la cible, la zone de migration est constituée par une boule dont le diamètre est défini par la période séparant les deux balayages successifs utilisés pour la combinaison, ainsi que par la vitesse maximale de la cible.
Par suite, l'opération de combinaison devant être répétée pour chacune des M cellules d'analyse, la mise en œuvre de l'opération de combinaisons conduit en principe à réaliser, dans un temps compatible avec le temps réel du système, un nombre N d'opérations de sommation, défini par la relation suivante:
N - M K [1] Autrement dit, l'opération de combinaison, dans son approche directe, implique de calculer la somme des énergies reçue dans deux cellules d'analyse pour M K paires de cellules.
Les résultats ainsi obtenus sont ensuite en principe utilisés pour déterminer pour quelles paires de cellules on obtient une somme des énergies supérieur à une valeur fixée. Par suite, une détection est constatée si pour une paire de cellules donnée la somme des énergies dépasse un seuil T fixé. Ainsi, la détection d'une cible dans une cellule m donnée a lieu si la relation suivante est vérifiée: ak e v E£ + E-1 > T [2]
Dans cette relation, vm représente le voisinage de la cellule m, Em +1 et E£ représentant quant à eux respectivement l'énergie reçue de la cellule m pour le balayage n+1 et l'énergie reçue de la cellule k du voisinage de la cellule m pour le balayage n précédent.
Cette approche simple conduit à effectuer un nombre d'opérations de sommation qui peut devenir prohibitif, en terme de charge de calcul temps réel, si, en particulier, le nombre M de cellules considérées est vraiment très important et/ou si la vitesse maximale de la cible considérée est telle que la zone de migration devienne très importante.
C'est pourquoi, dans une forme préférée de mise en œuvre de l'invention, la détermination des paires de cellules pour lesquelles l'énergie sommée est supérieure à un seuil T donné est réalisée de manière différente en considérant que la condition E£ + Em +1 > T exprimée par la relation [2] est équivalente à la condition exprimée par la relation suivante:
Sm + Em + l > T [3] avec Sm = max {E£ | k e v [4] Une telle considération permet avantageusement d'obtenir un résultat identique en utilisant des algorithmes de recherche de maxima basés en particulier sur le concept connue de "diviser pour régner" ("divide and conquer" selon la dénomination anglo-saxonne). Elle permet en outre de réaliser une sélection identique des paires de cellules d'analyse en effectuant un nombre N de combinaisons non pas égal à M K mais proportionnel à M log K.
La suite de la description décrit deux variantes de mise en œuvre de l'étape 21 , ces deux variantes mettant en œuvre deux méthodes originales permettant d'opérer la recherche des S^ , l'une étant dérivée de l'autre.
Selon la première variante, l'étape 21 consiste à mettre en œuvre un algorithme de calcul connu, appelé "algorithme de recherche de maximum par fenêtre glissante " (ou "sliding maximum algorithm" selon la dénomination anglo-saxonne). Selon l'invention, cet algorithme est utilisé pour réaliser le calcule de S[J1 en procédant à la recherche itérative de la cellule d'énergie maximum dans le voisinage de la cellule m considérée. Cette recherche est réalisée au travers d'une fenêtre glissante (ou "sliding window") centrée sur la cellule d'analyse m considérée, dont la taille se trouve multipliée par deux à chaque itération pour atteindre finalement la taille K correspondant au nombre de cellules constituant le voisinage de la cellule m considérée.
Le calcul de S[J1+ 1 pour la cellule suivante est réalisé en décalant la fenêtre glissante d'une cellule de façon à centrer cette dernière sur la cellule m+1. On considère ensuite les figure 3 à 5.
La figure 3 illustre le principe de fonctionnement de cet algorithme sur un modèle monodimensionnel de zone de migration comportant sept cellules d'analyse, modèle pris comme exemple nom limitatif. Selon l'invention, l'implémentation de l'algorithme de recherche de maximum par fenêtre glissante est réalisée en deux étapes, comme l'illustre la figure 5:
- une étape préliminaire 51 durant laquelle on construit une succession de couples de valeurs (a,, b,), i variant de 0 à I, le nombre I et les couples (a,, b,) étant définis de façon à satisfaire les relations suivantes:
• a0 = b0 = 0 et bj - a∑ + 1 = K • aj≤aj ^≤... < a1 < a0 ^ b0 < b1≤.-.≤bj ^≤bj
. bi - ai + 1≤2 - (bM - aM + i) - une seconde étape 52, itérative, qui comporte elle-même:
- une itération initiale 53 pour laquelle, le couple (a,, b,) considéré étant le couple (ao, bo), on affecte à chacune des cellules m de l'espace observé un attribut (m, Em) constitué par le numéro, ou plus généralement l'indice, de la cellule et par la valeur de la mesure de l'énergie reçue dans la cellule considérée;
- une suite d'itérations courantes 54 pour lesquelles on modifie à chaque itération i l'identifiant associée à chaque cellule m en considérant les attributs associés respectivement aux cellules m' et m" lors de l'itération i-1 , les cellules m' et m" étant définies par les relations suivantes: m' = m + a-t - aμi
et
m" = m + b; - b| i L'attribut associé à la cellule m est celui des attributs associés aux cellules m' et m" à l'itération i-1 qui présentent la mesure d'énergie la plus élevée.
L'étape itérative et par suite, l'algorithme de traitement, est arrêtée 55 lorsque l'on a effectué I itérations courantes.
La dernière itération fournit ainsi une valeur unique 35 de maximum S^n pour la cellule m considérée, le résultat étant obtenu au bout d'un nombre d'itérations courantes I proche de log2K. De la sorte, l'opération de détection est ainsi réalisée en exécutant log2K opérations de recherche de maximum: une opération de sommation de E^+1 et S^ , ainsi qu'une opération de comparaison de la somme obtenue au seuil T. Par rapport à une détermination classique, on diminue donc sensiblement la charge de calcul nécessaire pour réaliser l'opération de détection. Dans l'exemple de la figure 3, l'étape préliminaire définit ainsi quatre couples de valeurs (0, 0), (0, 1 ), (0, 3) et (-3, 3). Puis, pour la cellule 9 par exemple, la première itération courante (itération 1 ) de l'étape itérative compare les attributs initiaux des cellules 9 et 10. De manière analogue, la deuxième itération (itération 2) compare les attributs des cellules 9 et 11 déterminé à l'issu de l'itération précédente. De manière analogue encore, la troisième itération (itération 3) compare les attributs des cellules 9 et 6 déterminé à l'issu de la deuxième itération. Le Résultat de cette dernière itération constitue alors le maximum recherché pour la cellule 9. II est à noter que la détection d'un signal dans une cellule d'analyse donnée se traduit par la transmission à la suite du traitement d'une information indiquant non seulement qu'une détection a eu lieu mais aussi pour quelle cellule cette détection a eu lieu et éventuellement à quelle cellule de son voisinage la cellule considérée a été associée. Dans ce but, l'algorithme de recherche de S^ mémorise à chaque itération pour chaque groupe de deux cellules testé, l'identité de la cellule d'analyse de la paire considérée présentant l'énergie la plus grande.
L'algorithme décrit précédemment permet ainsi avantageusement de réduire la charge de calcul nécessaire pour réaliser la fonction de détection désirée, objet de la présente demande, et par là-même de rendre possible la prise en compte de vitesses maximales sans compromettre l'exécution en temps réel de la fonction, alors que par nature la prise en compte de vitesses élevées conduit à un agrandissement de la zone de migration et donc de la taille du voisinage à considérer.
Cependant, dans certains cas, il peut s'avérer indispensable de réduire encore la charge de calcul nécessaire pour effectuer l'opération de détection pour chaque cellule distance m. C'est pourquoi dans une variante de mise en œuvre, le procédé de détection selon l'invention met en œuvre un algorithme de calcul de maxima de type "sliding maximum" destiné à calculer une fonction S[J1 définie par la relation suivante: S^ max {E^ | k e Vm Λ E^ > T/2} [5]
La justification de l'efficacité, en termes de détection, de cette variante de mise en œuvre, repose sur le principe qu'une somme de deux termes ne peut excéder un seuil T si aucun des deux termes n'excède la valeur T/2.
En tenant compte de l'expression de Sm la condition à satisfaire pour qu'une détection ait lieu a alors pour expression: (Sm + E-1 > T) V (Em + S-1 > T) [6] où vm représente le voisinage de la cellule m, Em +1 et E£ représentant quant à eux respectivement l'énergie mesurée dans la cellule m pour le balayage n+1 et l'énergie mesurée dans la cellule k du voisinage de la cellule m pour le balayage n précédent. Sm +1 a par ailleurs pour expression:
Sm +1 = max {Er | k e Vm Λ Er > T/2} [7]
La mise en œuvre de l'algorithme "sliding maximum" de la façon décrite précédemment, présente l'avantage de limiter à une seule détection le nombre de détections pouvant être opérées pour une cellule d'analyse donnée durant l'étape 21. En effet dans la mesure où une seule énergie maximum, Sm ou Sm , est sommée avec l'énergie de la cellule m et que seule cette somme est comparée au seuil T on n'obtient au mieux qu'une seule détection.
Cependant, dans certain cas, il est avantageux pour la suite du traitement du signal reçu par le système radar considéré, de disposer d'une information plus complète constituée non seulement par la détection du signal d'énergie la plus forte mais aussi par la détection des signaux dont l'énergie quoique plus faible présentent cependant un niveau excédant le seuil considéré.
En considérant plusieurs cellules de la zone de migration, on est alors avantageusement en mesure de considérer plusieurs hypothèses cinématiques pour une cible détectée, ou encore, plus simplement de considérer l'existence de plusieurs cibles dans un même voisinage vm-
Pour pouvoir réaliser des détections multiples, il est nécessaire de mettre en œuvre l'étape 21 du procédé selon l'invention dans une seconde variante permettant d'opérer la recherche de plusieurs valeurs de S^ (ou de §[}, ), chacune des valeurs étant ensuite sommée avec l'énergie E^+1 du signal reçu dans la cellule m considérée et comparée à T.
Selon l'invention, cette recherche est avantageusement réalisée en adaptant de manière simple, l'algorithme "sliding maximum" de recherche d'un maximum unique, de façon à déterminer pour chaque cellule m, non plus la cellule du voisinage vm dont l'énergie est maximale, mais la liste des L cellules présentant les L énergies le plus élevées, rangées par ordre des énergies décroissantes par exemple.
L'achèvement d'une telle opération de recherche d'une liste de L maxima se traduit avantageusement par l'exécution d'un nombre d'opérations simplement proportionnel à L.M.Iog2K.
La figure 4 illustre sur l'exemple simple de la figure 3, le principe de fonctionnement de cette variante de l'algorithme précédant, appelée "algorithme de recherche de liste ordonnée par fenêtre glissante " ou "sliding ranking algorithm" selon la dénomination anglo-saxonne. Sur la figure 4 sont uniquement représentées les cellules 5 à 13 de l'espace observé qui, dans cet exemple monodimensionnel simple compte 25 cellules comme l'illustre la figure 3. Les cellules 6 à 12 constituent ici le voisinage de la cellule 9 pour laquelle on cherche à déterminer la liste des L valeurs d'énergie les plus élevées.
Comme l'illustre la figure 4, on peut constater qu'à chaque itération l'algorithme ne considère plus seulement les maxima déterminés à l'itération précédente, mais des tables 41 d'éléments rangés par ordre décroissant d'énergie. Chaque élément 42 d'une table comporte, comme les attributs définis précédemment, une mesure d'énergie ainsi que le numéro de la cellule dans laquelle cette énergie a été mesurée.
L'algorithme de recherche de liste ordonnée par fenêtre glissante comporte donc une étape préliminaire 51 identique à celle décrit précédemment.
L'itération initiale 53 de l'étape itérative 52 consiste quant à elle à associer à chaque cellule m une table contenant un unique élément constitué par l'attribut (m, Em) de la cellule considérée.
Ensuite à chaque itération courante i, 54, la table associée à chaque cellule m est modifiée à partir des tables associées respectivement aux cellules m' et m" lors de l'itération i-1 , les cellules m' et m" étant définies comme précédemment.
La table associée à la cellule m est alors constituée des éléments des tables associées aux cellules m' et m" à l'itération i-1 qui présentent les mesures d'énergies les plus élevées; ces éléments étant rangés par valeurs d'énergie décroissantes par exemple; leur nombre étant toutefois limité à L éléments au maximum.
Le nombre d'itérations courantes effectuées étant égal au nombre I défini lors de l'étape préliminaire.
Ainsi par exemple, dans l'exemple de la figure 4, l'étape préliminaire définit quatre couples de valeurs (0, 0), (0, 1 ), (0, 3) et (-3, 3).
Par suite, pour la première itération courante, qui correspond au couple (ai , bi ) = (0, 1 ), la table associée à la cellule 6 s'obtient en comparant les tables à un élément associées aux cellules 6 et 7 lors de l'itération initiale (itération 0) de l'étape itérative. L'énergie de la cellule 7 étant dans cet exemple supérieurs à celle de la cellule 6, la comparaison des cellules 6 et 7 conduit, à l'issue de la première itération courante (itération 1 ), à associer à la cellule 6 une table à deux éléments comportant un premier élément constitué par l'énergie mesurée dans la cellule 7 et par le numéro de cette cellule (7) ainsi qu'un second élément constitué par l'énergie mesurée dans la cellule 6 et par le numéro de cette cellule (6). De la même façon, à l'issue de la première itération courante (itération 1 ) la cellule 8 est associée à une table à deux éléments comportant un premier élément constitué par l'énergie mesurée dans la cellule 9 et par le numéro de cette cellule (9) ainsi qu'un second élément constitué par l'énergie mesurée dans la cellule 8 et par le numéro de cette cellule (8).
Ensuite, pour la deuxième itération (itération 2), qui correspond au couple (a2, b2) = (0, 3), la table associée à la cellule 6 s'obtient en comparant les tables à deux éléments associées aux cellules 6 et 8 lors de l'itération initiale (itération 0) de l'étape itérative. Celle-ci comporte finalement trois éléments ordonnés correspondants aux trois cellules présentant les énergies mesurées les plus fortes, c'est à dire les cellules 6, 7 et 9. La taille maximale L d'une table associée à une cellule étant ici fixée à L=3, la cellule 8 qui présente une énergie plus faible que les cellules 6, 7 et 9, est alors exclue de la liste.
Le processus se répète ainsi au fil des itérations jusqu'à ce qu'il ne reste plus qu'une liste ordonnée disponible 43 pour la cellule m considérée, la cellule 9 dans l'exemple.
Il est à noter que le principe de détermination d'une liste ordonnée pour chaque cellule m illustré par l'exemple monodimensionnel des figures 3 et 4 peut être aisément mis en œuvre dans un espace multidimensionnel.
Ainsi par exemple un espace à trois dimensions surveillé par un système de détection occupant le centre de cet espace, peut être découpé, de manière connue, en cellules contiguës, chaque cellule étant repérée par une distance radiale, un azimut et une élévation. Par suite le voisinage vm d'une cellule est un voisinage à trois dimensions centré sur la cellule considérée, et la détermination de la liste associée à cette cellule doit être effectuée en considérant non pas un voisinage monodimensionnel mais un voisinage multidimensionnel. La détermination de la liste associée à chacune des cellules de l'espace considéré est alors réalisée en mettant trois fois en œuvre l'algorithme de traitement mono dimensionnel décrit précédemment: :
- une première fois en considérant séparément chacune des directions (azimut, élévation) définissant un espace monodimensionnel de cellules selon l'axe des distances radiales, la mise en œuvre de l'algorithme permettant d'associer chaque cellule de l'espace tridimensionnel à une table comportant les éléments de cet espace présentant les Li valeurs d'énergie mesurées les plus élevées du voisinage monodimensionnel selon l'axe distance;
- une deuxième fois en considérant séparément chaque espace monodimensionnel constitué des cellules juxtaposées en élévation, situées à une même distance radiale et dans un même azimut, la mise en œuvre de l'algorithme permettant d'associer à chaque cellule de l'espace tridimensionnel, une table comportant L2 éléments pris dans l'une ou l'autre des tables associées au préalable à chacune des cellules de cet espace monodimensionnel formant un voisinage monodimensionnel selon l'axe élévation de la cellule considérée, ces éléments correspondants au L2 valeurs d'énergie mesurée les plus élevées;
- une troisième fois en considérant séparément chaque espace monodimensionnel constitué des cellules juxtaposées en azimut, situées à une même distance radiale et dans un même angle d'élévation, la mise en œuvre de l'algorithme permettant d'associer chaque cellule de l'espace tridimensionnel L3 éléments pris dans l'une ou l'autre des tables associées au préalable à chacune des cellules de cet espace monodimensionnel formant un voisinage monodimensionnel selon l'axe azimut de la cellule considérée, ces éléments correspondants au L3 valeurs d'énergie mesurée les plus élevées.
On associe ainsi à chaque cellule de l'espace tridimensionnel une table à L3 valeurs correspondant aux maxima d'énergie mesurées dans un voisinage à 3 dimensions de la cellule considérée.
Le procédé selon l'invention est avantageusement plus rapide à exécuter que les procédés connus. En effet, pour déterminer la liste des L valeurs d'énergie les plus élevées relative à la cellule d'analyse m+1 se fait en mettant en œuvre l'algorithme de traitement en considérant un ensemble de K cellules décalé d'une cellule par rapport à l'ensemble de K cellules considéré pour déterminer la liste des L valeurs d'énergie les plus élevées relative à la cellule d'analyse m. Dans le cas illustré par la figure 4 par exemple, le traitement relatif à la cellule 9 considère les cellules 6 à 12, tandis que le traitement relatif à la cellule 10 considère les cellules 7 à 13, les cellules 7 à 12 étant communes aux deux traitements.
Ainsi une partie significative des comparaisons effectuée pour la cellule m est avantageusement utilisée pour traiter la cellule m+1 .
Il est à noter que le seuil de détection T utilisé pour réaliser l'étape de détection peut bien entendu être défini comme ayant une valeur identique pour toutes les cellules d'analyse considérées. Cependant ça n'est pas nécessairement le cas et la valeur de T peut varier d'une cellule à l'autre, notamment pour assurer la probabilité de fausses détections, de fausses alarmes, la plus uniforme possible sur tout l'espace couvert par le radar.
Ainsi par exemple, T peut prendre, pour chaque cellule m considérée, une valeur Tm définie par la relation:
Figure imgf000023_0001
dans laquelle Vm représente le volume d'une cellule d'analyse, Nf3 le nombre de fausses alarmes par balayage.
K représente ici la taille du voisinage vm de la cellule m considérée, tandis que V représente le volume total couvert par le radar, volume défini par la relation:
M
V =∑Vm [9] m=1
La fonction F est par ailleurs la fonction de probabilité complémentaire de l'énergie du bruit présent dans le signal vidéo intégré tiré du signal reçu, fonction qui peut par exemple être définie par la relation suivante:
F(x) = Q(x | 2v) [10]
Où v représente le nombre d'impulsions utilisé pour réaliser l'étape 14 d'intégration non cohérente. Q(x) représente, quant à lui, la loi de chi-deux, loi de probabilité représentative de la distribution d'énergie d'un bruit blanc gaussien.
Le choix d'un seuil Tm défini par la relation [8] garantit avantageusement une distribution uniforme des fausses alarmes occasionnées par du bruit sur tout l'espace couvert.
Il est également à noter que pour des raisons de simplicité, la figure 3 illustre le fonctionnement de l'algorithme de calcul utilisé à partir d'un cas particulier de zone de migration monodimensionnelle. Cette illustration ne constitue cependant pas une limitation et l'algorithme décrit est bien entendu applicable à une zone de migration bi ou tridimensionnelle. Dans la réalité, la zone de migration considérée est multidimensionnelle. Ainsi, par exemple, pour un radar monofaisceau à antenne tournante, la zone de migration prend en compte un mouvement selon deux dimensions, la distance radiale et l'azimut, alors que pour un radar dont le faisceau est mobile en azimut et en site (radar "3D"), la zone de migration prend en compte un mouvement selon trois dimensions, la distance radiale l'azimut et le site.
Par suite la mise en œuvre de l'invention peut alors, par exemple, consister à implémenter l'algorithme décrit précédemment pour chaque dimension.
Ainsi, l'énergie reçue pour chaque balayage, constitue par exemple une matrice à trois dimensions Emi,m2,m3, dans laquelle les indices correspondent à la distance radiale, à l'azimut, et au site. La fenêtre glissante est quant à elle définie comme un produit d'intervalles dans l'espace des indices, un produit d'intervalles étant défini par la relation suivante: {Mi , Mi+i , ...,M1IJ x (M2, M2+i , ...,M'2J x (M3, M3+I , ...,M'3J
{(mi , m2, ITi3) | M1≤ m,≤ M',, pour i = 1 ,...,3J. [15]
La forme d'une telle fenêtre dans un espace tridimensionnel correspond alors à l'intersection d'un cône rectangulaire et de sphères. Par conséquent, si on recherche un environnement vm ayant la forme d'une boule centrée sur la cellule m, l'implémentation de l'algorithme selon l'invention doit être adaptée ou complétée. On peut ainsi, par exemple, limiter la recherche d'un maximum ou bien la détermination d'une liste ordonnée aux cellules contenues dans la boule considérée en écartant les cellules localisées trop loin de la cellule m considérée.
A l'issue de l'étape de détection 21 du procédé selon l'invention on dispose donc, selon la variante considérée, pour chaque cellule d'analyse dans laquelle un signal a été détecté, c'est à dire pour chaque cellule dans laquelle l'écho provenant d'une cible a été détecté, soit d'une unique information de détection soit d'une liste de L informations de détection.
Ces informations peuvent être transmises telles quelles à la suite des fonctions de traitement du signal reçu. Cependant pour certaines applications ou pour certaines conditions d'utilisation du système de détection, il peut être avantageux de réaliser un certain tri parmi l'ensemble des détections obtenues de façon à faciliter la tâche des fonctions situées en aval dans la chaine de traitement. C'est en particulier le cas lorsqu'on est en présence d'échos de fort niveau ou lorsque l'on est en présence d'un fouillis étendu.
C'est pourquoi dans une variante de mise en œuvre, le procédé selon l'invention comporte une étape complémentaire 22 durant laquelle on opère un tri visant principalement à limiter le nombre de détections occasionnées par un signal de fort niveau (i.e. de forte énergie). En effet, si une cible donnée réfléchit un écho suffisamment fort, il est possible que l'énergie correspondante reçue dans une cellule m donnée, pour un balayage donné, soit supérieure au seuil de détection choisi T, de sorte que l'opération de détection produit une détection pour chaque cellule k du voisinage de m.
Selon l'invention, le tri des détections est réalisé par mise en œuvre d'un algorithme réalisant les trois opérations suivantes:
- établissement pour chaque cellule d'une liste comportant au maximum L2 détections. Chaque détection de la liste est associée à un attribut de multiplicité (attribut numérique). La liste des détections relatives à une cellule m est établie en identifiant et en comptabilisant les détections auxquelles elle est associée en tant que cellule constituant une paire de cellules (m, k) ayant donné lieu à une détection, et en conservant les L2 détections pour lesquelles la somme des énergies des cellules correspondantes est la plus élevée. L'attribut de multiplicité est quant à lui fixé à 1 pour chaque détection mettant en jeu deux cellules différentes pour le balayage n et le balayage n+1 et à 2 pour chaque détection mettant en jeu une même cellule pour le balayage n et le balayage n+1.
- comptabilisation sur un ensemble de N cellules, des attributs associés à chaque détection formant les listes de L2 détections associées à chacune des N cellules considérées.
- élimination des détections pour lesquelles la somme des attributs n'est pas égale à deux.
Le schéma de la figure 6 permet d'illustrer le principe de fonctionnement du traitement implémenté par l'algorithme de limitation du nombre des détections mis en œuvre par l'étape 22 du procédé selon l'invention. Le cas illustré est un cas simple pour lequel le nombre L2 de détection associé à chaque cellule est fixé à 3, chaque cellule étant elle- même associée à une zone de migration comportant 5 cellules. A partir de l'exemple de la figure 6, on peut constater que chaque cellule est ainsi associée à une liste comportant au plus trois détections, classées par ordre de puissance décroissant, chaque détection étant affectée d'un attribut égale soit à 1 , soit à 2 (2 pour la détection C et 1 pour la détection A relatives à la cellule 3 par exemple). Les détections occupant un rang supérieur à 3 dans une liste donnée étant éliminées (détections B et E pour la liste associée à la cellule 3 par exemple). Par suite, l'application de l'algorithme de limitation conduit dans l'exemple de la figure 6 à l'élimination des détections B, E, F et G.
La mise en œuvre du traitement de l'étape 22 permet avantageusement d'éliminer, comme souhaité, les détections obtenues à partir de paires de cellules dans lesquelles une des cellules présente un niveau d'énergie mesurée faible tandis que l'autre cellule présente un niveau d'énergie mesurée vraiment fort consécutif à la présence de fouillis par exemple. De la sorte, seules les détections retenues sont transmises au traitement qui suit le procédé selon l'invention de détection non cohérente sur deux balayages. Comme il a été dit précédemment, un des objets de l'invention est de limiter la charge de calcul occasionné par la mise en œuvre d'un traitement non cohérent d'intégration sur deux balayages. Dans ce but il est possible de faire précéder l'étape 21 du procédé par une étape 23 dont le but est de réaliser un regroupement des cellules radar à l'intérieur d'entités appelées supercellules.
Selon l'invention chaque super cellule est définie par un ensemble de cellules d'analyse adjacentes, de sorte que chaque supercellule peut contenir plusieurs échos, chaque écho correspondant à une des cellules constituant la supercellule et étant défini par l'énergie du signal correspondant. Par suite afin de limiter le nombre d'échos traités on opère pour chaque supercellule une sélection des échos contenus dans la supercellule. Selon l'invention, cette sélection ne consiste pas simplement à retenir les L échos de plus forts niveaux, mais plutôt à déterminer dans un premier temps des maxima locaux, puis à retenir les L maxima locaux de plus forts niveaux. En effet la sélection simple des échos de plus forts niveaux conduit dans le cas où un écho étendu de fort niveau est présent dans la super cellule considérée à sélectionner des échos relatifs à un même objet au détriment d'écho séparés de niveaux plus faibles mais correspondant à des objets distincts.
Selon l'invention, un écho situé dans une cellule d'analyse donnée est considéré comme un maximum local si la valeur de l'énergie de la cellule d'analyse considérée est supérieure ou au moins égale à celle des échos localisés dans les cellules d'analyse situées dans un voisinage donné de la cellule considérée. Un tel voisinage tridimensionnel d'une cellule (mi , m2, 1ΥI3) est par exemple constitué par les vingt sept cellules (m'i , m'2, m'3) telles que | m'rm, |≤ 1 pour i=1 , 2 ou 3.
Par suite chaque supercellule est définie par une liste ordonnée de L maxima locaux. Selon l'invention les échos ainsi sélectionnés sont ensuite transmis à l'étape 21 du procédé qui procède dans ce cas à l'opération de détection au niveau des supercellules et non plus des cellules d'analyse élémentaires.
Il est à noter que, du fait qu'il procède à la manipulation de listes ordonnées de données, l'algorithme de détection mis en œuvre au cours de l'étape 21 est avantageusement aptes à traiter des supercellules comportant plusieurs maxima locaux. De la sorte la mise en œuvre de l'étape 23 en préalable de l'étape principale 21 ne nécessite pas d'opération spécifique d'adaptation.
Dans le cas où l'étape de constitution de supercellules est implémentée par le procédé selon l'invention, il est avantageusement possible d'adjoindre à l'opération de limitation des détections induites par des échos de forts niveaux, opération réalisée au cours de l'étape 22, une opération complémentaire préalable consistant à limiter à une valeur maximale Li le nombre d'échos pouvant être affectés à une même supercellule. De cette façon, chaque supercellule est caractérisée par une liste d'échos de longueur maximale Li , cette longueur pouvant par ailleurs varier d'une supercellule à l'autre.
La longueur maximale Li peut par exemple être identique pour toutes les supercellules et proportionnelle à la taille de celles-ci de façon à garantir une couverture de qualité uniforme sur tout le domaine observé par le radar. Alternativement, l_i peut être définit comme étant dépendant du niveau du fouillis présent dans la supercellule considérée, niveau de fouillis supposé ou bien mesuré par ailleurs.
Afin de réduire encore le nombre d'opérations arithmétiques effectuées pour mettre en œuvre le procédé selon l'invention, l'étape optionnelle 23 de constitution de supercellules peut elle-même être précédée d'une étape préliminaire 24 de présélection. De manière connue, cette étape a pour objet de réaliser un premier tri des cellules d'analyse, tri qui est fonction du niveau d'énergie mesuré dans chacune des cellules. En pratique le tri consiste pour chaque cellule à comparer à un premier seuil T' le niveau d'énergie reçue dans la cellule considérée et à ne considérer dans les étapes ultérieures du procédé que les cellules pour lesquelles l'énergie du signal reçu dépasse ce seuil. Dans le cas particulier dans le cas où le procédé met en œuvre l'étape 23, les maxima locaux sont déterminés à partir de ces seules cellules.
Il est à noter que si, de manière connue, le seuil de présélection T' est choisi suffisamment bas, la dégradation de la probabilité de détection qui en résulte n'est pas préjudiciable du simple fait qu'il est peu probable qu'une cible soit à l'origine des échos reçus dans deux cellules k et m pour deux balayages consécutifs, la cellule k faisant partie du voisinage vm de la cellule m, et que les énergies E£ et E^+1 de ces échos présentent une somme supérieur au seuil de détection T, alors que la plus faible des deux énergies mesurées E£ et E^+1 est inférieure au seuil T'.
La mise en œuvre de l'étape de présélection permet avantageusement d'éviter que la charge de calcul occasionnée par la mise en œuvre des étapes ultérieures constituant le procédé selon l'invention ne porte majoritairement sur l'élimination de bruit. En limitant le nombre de cellules prises en compte par le procédé selon l'invention, elle réduit ainsi la charge de calcul global occasionnée par sa mise en œuvre.
La partie de la description qui précède présente le fonctionnement de l'ensemble des étapes du procédé selon l'invention, aussi bien en ce qui concerne l'étape principale 21 que les étapes optionnelles 22, 23 et 24. Dans le cadre de la détection radar, on obtient ainsi, en appliquant le procédé selon l'invention à la vidéo délivrée par les traitements qui précèdent, traitement cohérent et intégration non cohérente dans un balayage, une liste de détections, d'objets détectés, chaque détection étant constituée principalement par le numéro ou l'indice de la cellule d'analyse dans laquelle la détection a eu lieu et par l'énergie du signal reçu dans la cellule considérée.
Le procédé selon l'invention a pour principal avantage de permettre une intégration non cohérente sur deux balayages des signaux reçus, intégration qui tient compte de la migration possible d'un objet d'une cellule d'analyse à une autre entre deux balayages. Cette intégration permet avantageusement, d'améliorer la détection des objets à faible rapport signal à bruit. La prise en compte de la migration possible d'un objet, se fait par ailleurs simplement en définissant seulement, a priori, la taille de la zone de migration possible d'un objet. Elle permet avantageusement de limiter le nombre de fausses détections produites et transmises aux fonctions de traitement situées en aval de la fonction d'intégration sur deux balayages ainsi réalisée.
En outre, grâce à la mise en œuvre du procédé selon l'invention, cette intégration est avantageusement réalisée avec une charge de calcul limitée, inférieure à la charge de calcul occasionnée par une intégration sur deux balayages réalisée par des méthodes classiques connues.
Du fait de la facilitée de mise en œuvre du procédé selon l'invention, on pourrait être tenté d'augmenter encore la sensibilité de détection du système considéré, un système radar par exemple, en procédant à une intégration sur un nombre de balayage plus élevé, quatre balayages par exemple. Rien n'empêche en principe de faire évoluer le procédé selon l'invention de façon à ce qu'il prenne en compte plus de deux balayages, quatre balayages par exemple. Cependant il faut noter que lorsque l'intégration est réalisée sur un nombre de balayage supérieur à deux, la zone de migration d'un objet d'un balayage n à un balayage n+3 ne peut plus être simplement définie par une valeur de vitesse, et il est alors nécessaire que la définition de la zone de migration tienne également compte de l'accélération. En effet un objet se déplaçant d'une cellule m à une cellule k de l'environnement vm de la cellule m entre les balayages n et n+1 , peut se déplacer dans n'importe quelle cellule k' de l'environnement v'm de la cellule pour le balayage n+2, la taille de l'environnement v'm, égale à M K K' étant considérablement plus important que celle de vm compte tenu de la valeur maximale de l'accélération pouvant être attribuée a priori à un objet d'intérêt.
Par suite la charge de calcule correspondante tend à devenir prohibitive et l'extension directe du procédé à une intégration sur quatre balayages revêt un intérêt moindre, même si elle se traduit par une augmentation de la sensibilité de détection. En revanche, il est avantageusement possible de tirer parti du procédé selon l'invention en procédant comme cela est décrit dans la suite du document.
Une façon avantageuse de procéder pour tirer parti d'une intégration réalisée sur quatre balayages, consiste, comme l'illustre la figure 7, à mettre en œuvre un procédé 71 consistant lui-même à mettre en œuvre le procédé selon l'invention 11 sur deux groupes successifs de deux balayages et à combiner, dans une opération 72, les résultats des détections réalisées sur ces deux groupes successifs de deux balayages. Chaque opération de détection est ici réalisée en paramétrant les seuils de détection de façon à conserver une probabilité de fausses détections élevée. Les résultats obtenus pour chaque opération sont ensuite combinés de façon à abaisser cette probabilité de fausses détections. Une façon de procéder consiste à ne considérer les détections formant une séquence de Q détections obtenues en mettant en œuvre plusieurs fois le procédé selon l'invention sur des groupes de deux balayages disjoints, par exemple (n, n+1 ) d'une part et (n+2, n+3) d'autre part, que si parmi ces Q détections au moins P d'entre elles se répartissent sur une trajectoire qui satisfait des caractéristiques cinématiques données (détection à partir d'un critère de type "P sur Q"). Par suite, seules les détections 73 pour lesquelles la condition précédente est satisfaite sont transmises aux fonctions de traitement effectuées par le radar en aval de l'opération de détection 14 mettant en œuvre le procédé selon l'invention, en particulier la fonction chargée du traitement et de l'exploitation des détections produites.
On peut donc ainsi réaliser un détecteur sur quatre balayages, utilisant deux opérations successives de détection sur deux balayages, chacune étant réalisée par mise en œuvre du procédé selon l'invention. Pour ce faire, on associe à chaque détection "deux balayages" obtenue un couple de positions estimées de l'objet détecté, chaque position correspondant par exemple à celle de la cellule d'analyse ainsi qu'un couple de marqueurs temporels le marquage temporel étant associé au balayage considéré horodatage. Ainsi, pour chaque détection sur quatre balayages on dispose par exemple des couples suivants:
Premier balayage: ti , Xi
Deuxième balayage: t2, X2
Troisième balayage: t3, X3
Quatrième balayage: t4, X4.
De la sorte, ces informations permettent de déterminer trois estimations possibles de la vitesse v répondant à ces détections, ainsi que deux estimations de l'accélération a et une estimation du taux d'accélération b. Ces estimations sont définies par les relations suivantes:
Figure imgf000031_0001
S1 = 2 - 1, â2 = 2.^^ [7]
I3 - I1 ιΛ ~ ι2 b, = 3 - [8] t4 - ti
Dans les relations précédentes, x, v, a et b sont des grandeurs vectorielles à trois dimensions.
Par suite, la contrainte cinématique la plus simple permettant de réaliser une sélection parmi les détections opérées consiste par exemple à vérifier les relations suivantes:
IN < V,™, |v2|≤Vmax , |v3|≤Vmax [9] phl < A,™, |â2|≤Amax [10]
H≤Bmax [1 1] Sur cette même base, on peut en outre réaliser un détecteur à quatre balayages pour lequel la contrainte traduite par la relation [10] est reformulée en prenant en compte le caractère non isotrope de l'accélération. La relation [10] peut ainsi par exemple être remplacée par la relation suivante:
|âi - g|≤Amax, |â2 -g|≤Amax [12] dans laquelle g représente l'accélération de pesanteur.
De telles contraintes cinématiques permettent de déterminer le nombre K" d'associations pouvant être réalisées entre une détection obtenue à la suite d'une première mise en œuvre de l'opération de détection sur deux balayages n et n+1 et les détections obtenues à la suite d'une seconde mise en œuvre de l'opération de détection sur deux balayages suivants N+2 et N+3. Par suite, si Nfa représente le nombre attendu de fausses détections (i.e. de fausses alarmes) produites par détection sur deux balayages successifs, le nombre attendu de fausses détections obtenu par détection sur deux fois deux balayages successifs est donné par:
N = -: [13]
M K
Par définition K" constitue une petite fraction du nombre M K de détections pouvant résulter d'une opération de détection sur deux balayages. Pour obtenir un nombre de fausses détection raisonnable, K" est en outre choisi de telle sorte que l'on ait K « . Ainsi on obtient une réduction
Nfa
substantielle du nombre de fausses détections par balayage.

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé pour opérer la détection d'objet dans l'espace couvert par un système de détection radar, l'espace observé étant décomposé en cellules d'analyse juxtaposées, la détection étant réalisée à partir des mesures de l'énergie du signal reçu dans chaque cellule d'analyse m pour deux balayages successifs du faisceau du faisceau radar,
Caractérisé en ce que, considérant pour chaque cellule m un voisinage vm constitué des K cellules contiguës situées autour de la cellule m, le procédé comporte une étape principale (21) durant laquelle:
- on sélectionne les L cellules du voisinage vm de la cellule m qui présentent les L valeurs d'énergie reçue les plus élevées pour un premier balayage n;
- on détecte la présence d'un objet dans la cellule m chaque fois que pour une cellule i du groupe des L cellules du voisinage de la cellule m sélectionnées, la relation suivante est vérifiée:
F n+1 + F n > T- où E,n représente l'énergie mesurée dans la cellule i pour le balayage n et Em n+1 représente l'énergie mesurée dans la cellule m pour le balayage n+1 ; T représentant un seuil donné;
une information de détection étant alors transmise à la fonction du système radar chargé de traiter les détections réalisées.
2. Procédé selon la revendication 1 , caractérisé en ce que durant l'étape principale (21 ) le nombre L de cellules sélectionnées étant égal à 1 , on sélectionne une cellule i unique qui correspond à la cellule dans laquelle l'énergie mesurée est la plus élevée; la condition de détection pouvant alors être représentée par la relation suivante:
avec Sm n = max{Ek n, kevm}
3. Procédé selon la revendication 1 , caractérisé en ce que durant l'étape principale (21) le nombre L de cellules sélectionnées étant égal à 1 , on sélectionne une cellule i unique qui correspond à la cellule dans laquelle l'énergie mesurée est la plus élevée; la condition de détection pouvant alors être représentée par la relation suivante:
(SJU E^ > T) V (E^ + S^1 > T) où Em n+1 et Em n représentent respectivement l'énergie mesurée dans la cellule m pour le balayage n+1 et pour le balayage n,
S^ étant définie par la relation suivante:
Figure imgf000034_0001
4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la sélection des L cellules du voisinage vm d'une cellule m qui présentent les L valeurs d'énergie mesurée les plus élevées, est réalisée en mettant en œuvre un algorithme itératif permettant d'opérer cette sélection dans un espace monodimensionnel divisé en cellules juxtaposées, le voisinage vm étant un voisinage monodimensionnel; cet algorithme itératif de traitement monodimensionnel comportant:
- une étape préliminaire (51 ) durant laquelle on construit une succession de couples de valeurs (ai, bi), i variant de 0 à I, ces couples étant définis de façon à satisfaire les relations suivantes:
• a0 = b0 = 0 et bj - a∑ + 1 = K • aι≤ Q1 _λ≤ ...≤ a.,≤ a0 = b0≤ b-,≤ ...≤ bι _λ≤ bι
. bl - al + 1≤2 - (bl_1 - al_1 + i) - une étape itérative (52) durant laquelle on effectue: - une itération initiale (53) durant laquelle, le couple (a,, bι) considéré étant le couple (ao, bo), on associe à chaque cellule m une table contenant un élément unique constitué par la valeur d'énergie mesuré dans la cellule considérée et par le numéro de cette cellule;
- une suite d'itérations courantes (54) durant lesquelles on modifie à chaque itération i le contenu de la table associée à chaque cellule m en considérant les tables associées respectivement aux cellules m' et m" lors de l'itération i-1 , les cellules m' et m" étant définies par les relations suivantes: m' = m + a, - a,..,
et
m" = m + b,— b, 1 la table associée à la cellule m comportant alors les éléments des tables associées aux cellules m' et m" à l'itération i-1 qui présentent les mesures d'énergies les plus élevées; le nombre d'itérations courantes effectuées étant égal au nombre I défini lors de l'étape préliminaire.
5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que, l'espace considéré étant un espace tridimensionnel, constitué de cellules repérées par une distance radiale, un azimut et une élévation, l'algorithme de traitement mono dimensionnel est mis en œuvre à trois fois pour chaque cellule:
- une première fois en considérant séparément chacune des directions (azimut, élévation) définissant un espace monodimensionnel de cellules selon l'axe des distances radiales, la mise en œuvre de l'algorithme permettant d'associer chaque cellule de l'espace tridimensionnel à une première table comportant les éléments de cet espace présentant les Li valeurs d'énergie mesurée les plus élevées; - une deuxième fois en considérant séparément chaque espace monodimensionnel constitué des cellules juxtaposées en élévation, situées à une même distance radiale et dans un même azimut, la mise en œuvre de l'algorithme permettant d'associer chaque cellule de l'espace tridimensionnel à une deuxième table comportant L2 éléments pris dans les tables associées à chacune des cellules formant, dans cet espace monodimensionnel, le voisinage de la cellule considéré et présentant les L2 valeurs d'énergie mesurée les plus élevées;
- une troisième fois en considérant séparément chaque espace monodimensionnel constitué des cellules juxtaposées en azimut, situées à une même distance radiale et dans un même angle d'élévation, la mise en œuvre de l'algorithme permettant d'associer chaque cellule de l'espace tridimensionnel à une troisième table comportant L3 éléments pris dans les tables associées à chacune des cellules formant, dans cet espace monodimensionnel, le voisinage de la cellule considéré et présentant les L3 valeurs d'énergie mesurée les plus élevées;
une table à L3 valeurs correspondant aux maxima d'énergie mesurées dans un voisinage à 3 dimensions de la cellule considérée étant alors associée à cette cellule de l'espace tridimensionnel.
6. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comporte en outre une étape ultérieure de limitation (22) qui procède au tri des différentes détections produites par l'étape principale (21 ), le tri des détections étant réalisé en considérant d'une part les détections pour lesquelles l'énergie mesurée dans l'une ou l'autre des deux cellules ayant donné lieu à la détection est trop faible, et d'autre part les détections pour lesquelles l'énergie mesurée dans l'une ou l'autre des cellules ayant donné lieu à la détection est si forte que quelle que soit la cellule à laquelle cette cellule est associée, l'association conduit à une détection compte tenu du seuil de détection T fixé.
7. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comporte en outre une étape (23) préalable à l'étape principale (21 ) durant laquelle on constitue des supercellules, chaque supercellule étant définie comme une portion de l'espace observé présentant une étendue donnée, chaque supercellule étant définie par son indice et par les mesures d'énergie réalisées pour chacune des cellules d'analyse incluses dans la partie de l'espace observé constituant la supercellule; les étapes ultérieures du traitement (21 , 22) étant alors mises en œuvre sur les supercellules.
8. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que pour chaque supercellule on définit des maxima locaux, un maximum local étant défini sur un groupe de cellules d'analyse adjacentes contenues dans la supercellule comme étant la cellule du groupe pour laquelle l'énergie mesurée est la plus forte; chaque supercellule étant associée à une liste de maxima locaux ordonnée en fonction de la valeur de l'énergie mesurée.
9. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comporte en outre une étape préliminaire de présélection (24), qui consiste pour chaque cellule d'analyse m, à comparer le niveau d'énergie reçue dans la cellule considérée à un premier seuil T' inférieur au seuil de détection T de l'étape principale (21 ), les cellules pour lesquelles l'énergie mesurée est inférieure au seuil T' n'étant pas traitées par les étapes ultérieures du procédé.
10. Procédé (71 ) pour opérer la détection d'objet dans l'espace couvert par un système de détection radar, l'espace observé étant décomposé en cellules d'analyse juxtaposées, la détection étant réalisée à partir des mesures de l'énergie du signal reçu dans chaque cellule d'analyse m pour deux fois deux balayages successifs du faisceau du faisceau radar, caractérisé en ce qu'il comporte:
- une première étape durant laquelle on met en œuvre le procédé (11 ) selon l'une quelconque des revendications 1 à 8 sur deux balayages consécutifs n et n+1 ;
- une deuxième étape, durant laquelle on met en œuvre le procédé (11) selon l'une quelconque des revendications 1 à 8 sur les deux balayages consécutifs suivants n+2 et n+3;
- une troisième étape (72) durant laquelle on associe les Q détections produites pour une même cellule d'analyse au cours des étapes précédentes, et on détermine si un nombre donné P de ces détections se répartit sur une trajectoire qui satisfait des caractéristiques cinématiques données;
seules les détections ayant satisfait cette condition (73) étant transmises à la suite du traitement radar située en aval du procédé.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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