Signal processing methods for landmine detection.
Traitement des signaux pour la détection de mines antipersonnel
Résumé
The millions of landmines spread out over the planet are not only a humanitarian disaster, they also hinder the social and economic development of the concerned countries. In this thesis, new signal processing methods are proposed for the detection and localization of landmines on data recorded by a GPR (Ground Penetrating Radar). First, two digital filters are designed in order to remove clutter in Bscan and Cscan data delivered by GPRs. These two kinds of data are respectively interpreted as vertical and horizontal slices of the ground. In order to design the digital filter a frequency analysis of a clutter geometrical model and a geometrical model of a signal coming from a landmine is led for each type of data. Second, a new detection method, based on a nonparametric abrupt changes detection technique, is proposed in order to detect and localize landmines in Bscan data. The method consists in searching spatial abrupt changes in order to detect the possible horizontal landmines position and in searching time abrupt changes in order to detect the buried objects response times. A detection method, based on contours extraction, is also proposed in order to automatically localize landmines in Cscan data. The performances of these two landmines detection method are studied in terms of detection probability and false alarm probability.
La multiplication des conflits de part le monde a eu pour principale conséquence de disséminer des millions de mines antipersonnel qui mettent en danger la vie des populations et constituent une entrave au développement économique des régions concernées. Dans ce mémoire, de nouvelles techniques de traitement du signal sont proposées pour la détection des mines antipersonnel dans les données enregistrées par un GPR (Ground Penetrating Radar). Deux filtres numériques sont tout d'abord conçus pour réduire le clutter, qui constitue un ensemble de phénomènes indésirables, dans les données de type Bscan et Cscan fournies par le GPR. Ces deux types de données représentent respectivement des images de tranches verticales et horizontales du sous-sol. La conception des filtres nécessite une modélisation géométrique du clutter et d'une signature de mine, pour chaque type de données, suivie d'une analyse spectrale permettant de définir le gabarit du filtre idéal. Ensuite, une nouvelle méthode de détection, basée sur une technique de détection de ruptures non paramétrique, est proposée afin de localiser automatiquement les réponses des mines antipersonnel sur des données Bscan. La méthode consiste à rechercher les ruptures spatiales suivant la direction des mesures afin de détecter les positions horizontales des mines et les ruptures suivant l'axe temporel afin de détecter les temps de réponse des mines. Une méthode de détection, basée sur l'extraction de contours fermés, est également proposée pour localiser les réponses des mines sur des données Cscan. Les performances de ces deux méthodes de détection sont évaluées par le calcul de probabilité de détection et de fausses alarmes.
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