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- W71293488 abstract "Dans le contexte tres general de la detection radar, les detecteurs classiques, bases sur l'hypothese d'un bruit Gaussien, sont souvent mis en defaut des lors que l'environnement (fouillis de sol, de mer) devient inhomogene, voire impulsionnel, s'ecartant tres vite du modele Gaussien. Des modeles physiques de fouillis bases sur les modeles de bruit compose (SIRP, Compound Gaussian Processes) permettent de mieux representer la realite (variations spatiales de puissance et nature de fouillis, transitions, ...). Ces modeles dependent cependant de parametres (matrice de covariance, loi de texture, parametres de disturbance) qu'il devient necessaire d'estimer. Une fois ces parametres estimes, il est possible de construire des detecteurs radar optimaux (Generalized Likelihood Ratio Test - Linear Quadratic) pour ces environnements. Cette these, qui s'appuie sur ces modeles, propose une analyse complete de diverses procedures d'estimation de matrices de covariance, associees a ce probleme de detection. Une etude statistique des principaux estimateurs de matrice de covariance, utilises actuellement, est realisee. De plus, un nouvel estimateur est propose: l'estimateur du point fixe, tres attractif grâce a ses bonnes proprietes statistiques et radaristiques. Elle decrit egalement les performances et les proprietes theoriques (SIRV-CFAR) du detecteur GLRT-LQ construits avec ces nouveaux estimateurs. En particulier, on montre l'invariance du detecteur a la loi de la texture mais egalement a la matrice de covariance regissant les proprietes spectrales du fouillis. Ces nouveaux detecteurs sont ensuite analyses sur des donnees simulees mais egalement testes sur des donnees reelles de fouillis de sol." @default.
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