Traitement du signal pour les radars MIMO : Détection en environnement gaussien et non gaussien et application au STAP

Un radar Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) est celui où les émetteurs envoient des formes d'ondes différentes (orthogonales ou partiellement corrélées) qui peuvent être séparées à la réception. En outre, les émetteurs et récepteurs peuvent être colocalisés ou largement séparés. La première partie de la thèse porte sur la détection dans des environnements gaussiens et non gaussiens en utilisant un radar MIMO, qui contient plusieurs sous-réseaux largement séparés avec un ou plusieurs éléments chacun. Deux situations différentes sont considérées. Premièrement, nous considérons que les interférences sont gaussiennes, mais une corrélation entre les sous-réseaux peut survenir en raison d'un espacement insuffisant et de l'orthogonalité imparfaite des formes d'ondes. Deuxièmement, nous considérons que les interférences sont non gaussiennes, une situation qui se présente quand il y a du fouillis de sol ou de mer et lorsque la résolution est très élevée. La deuxième partie est dédiée à l'utilisation de techniques MIMO pour le Space-Time Adaptive Processing (STAP). La configuration MIMO cohérente est étudiée en changeant la distribution et l'espacement des éléments d'antenne pour améliorer les performances de détection et d'estimation. En outre, une étude préliminaire est également présentée sur l'utilisation de la diversité spatiale pour rendre le radar plus robuste aux fluctuations de la RCS et à la variation de la vitesse de la cible par rapport à l'angle d'incidence du signal émis et reçu.A Multiple-Input Multiple Output (MIMO) radar can be broadly defined as a radar system employing multiple transmit waveforms and having the ability to jointly process signals received at multiple receive antennas. In terms of configurations, the antennas can be widely separated or co-located. The first part of the thesis is on detection under Gaussian and non-Gaussian environments using a MIMO radar which contains several widely separated subarrays with one or more elements each. Two different situations are considered. Firstly, we consider that the interference is Gaussian but correlation between subarrays can arise due to insufficient spacing and the imperfect orthogonality of waveforms. Secondly, we consider that the interference is non-Gaussian, a situation which arises under sea and ground clutter and when the resolution is very high. The second part is on the application of MIMO techniques to Space-Time Adaptive Processing (STAP). The coherent MIMO configuration is studied in terms of antenna element distribution and inter-element spacing to improve detection and estimation performance. A preliminary study is also done on the use of spatial diversity to improve detection stability w.r.t. target Radar Cross Section (RCS) fluctuations and velocity direction changes