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Université du Sud Toulon Var (12/02/2010), Claude Jauffret (Dir.)
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Extraction sur données brutes SONAR et Trajectographie associée
Fabien Bonneton1

Cette thèse présente de nouvelles méthodes d'extraction de " pistes" dans des images gisement- temps présentées aux opérateurs d'un système sonar passif. Les pistes gisement-temps extraites sont nécessaires à la fonction trajectographie qui se trouve en aval dans la chaîne de traitement de l'information d'un tel système. Les méthodes que nous proposons se fondent sur l'analyse statistique de ce type d'image issue du traitement d'antenne. Cette analyse est l'objet du second chapitre. Puis dans une première approche, on ne considère que le cas (irréaliste) où une seule piste au plus, est présente dans l'image. Les deux extracteurs que nous construisons à partir de l'arsenal des techniques associées aux chaînes de Markov cachées (HMM), tiennent compte de l'intermittence de cette piste. Une fois la piste extraite par l'une ou l'autre méthode, on lui associe un module de trajectographie qui permet d'évaluer les performances des extracteurs et montre que leurs sorties sont exploitables. La seconde partie de la thèse se focalise sur le cas réel c'est-à-dire la présence de plusieurs pistes intermittentes et pouvant se croiser dans l'image gisement-temps. Deux extracteurs sont présentés et étudiés: l'un effectuant une extraction séquentielle c'est-à-dire extrayant piste après piste, un autre appelé extracteur parallèle, effectuant une extraction de l'ensemble des pistes simultanément. Les deux extracteurs proposés gérant de façon très insatisfaisante le croisement de pistes, on leur associe un module de trajectographie qui permet d'améliorer sensiblement celui-ci. Un bilan global du couple (extraction, trajectographie) est présenté dans la dernière partie de cette thèse.
1:  IM2NP - Institut des Matériaux, de Microélectronique et des Nanosciences de Provence
HMM – Sonar – Antenne linéaire – forward backward – trajectographie – moindres carrés

Relative bearing line tracking and associated target motion Analysis
This Ph. D . adresses the problem of relative bearing lines tracking in a passive sonar system. These lines are used as entries of the so-called Target Motion Analysis (TMA). The methods, proposed here, are based upon the statistical analysis of the image obtained after the classical beamforming. This analysis is the topic of chapter 2. Then, we consider only the (unrealistic) case of a single track. The two algorithms presented, are build with the HMM algorithms and manage the intermittent tracks. They are then evalued with the TMA. In a second view, we consider the real case where several targets are present and crosses themselves. Two methods of tracking are presented and discussed: the sequential tracking method extracts line after line; another one called parallel tracking, extracts simultaneously all the lines. The two methods do not manage the crossing tracks. A TMA solves this problem. The performance of the couple (tracking TMA) is presented in the last part ofthis Ph. D.