Algorithmes de poursuite multisenseur en presence de fausses alarmes

Dans cet article, on présente et compare plusieurs algorithmes de poursuite multisenseur en présence de fausses alarmes. Ce problème est abordé en examinant différentes organisations de traitement permettant d'associer des mesures en provenance d'un senseur 1 (un radar donnant des informations en distance et azimuth ) et d'un senseur 2 (un capteur infrarouge fournissant des mesures en site et azimuth). Les différents algorithmes présentés correspondent à des adaptations du filtre à association probabiliste des données [1]. Ce filtre tient compte des fausses alarmes et de la probabilité à priori que la cible soit vue par le senseur et soit dans une fenêtre de validation des mesures calculée par le filtre. Les différentes adaptation concerne le problème non-linéaire (l'état de la cible est estimé en coordonnées cartésiennes alors que les mesures sont faites en coordonnées polaires) et les différentes organisations (parallèle ou séquentielle) retenues pour associer les mesures en provenance de plusieurs senseurs[2]. Après avoir décrit les différents algorithmes, on compare les erreurs d'estimation résultant d'une simulation de type Monte-Carlo, et enfin on évalue leur complexité