Développement et application de méthodes d'identification de cibles aériennes dans les bandes HF et VHF

Ce travail de thèse s'inscrit dans la poursuite du projet Maquette Orienté pour un Système d'Analyse de Résonance (MOSAR) dont le but est de développer un radar ayant des capacités d'identification de cible. Ce manuscrit se divise en deux parties. Dans la première partie, après un rappel de l'état du projet MOSAR, sont étudiées deux nouvelles méthodes d'identification. La première est basée sur un réseau de neurones non supervisés: les cartes auto-organisatrices de Kohonen. La seconde associe la compression par transformée en ondelettes au algorithmes d'identification déjà étudiés. L'algorithme du plus proche voisin étant le plus efficace, il est ensuite appliqué à des données issues de campagnes de mesures réalisées à l'aide d'un radar multi-polarisation et multi-fréquence. Cette première approche présente des capacités limitées pour l'identification de cible, dues au faible nombre de données acquises sur la cible, c'est pourquoi la deuxième partie étudie une amélioration du système radar. La solution développée et réalisée repose sur un radar à balayage de fréquence fonctionnant entre 28 et 88 MHz, permettant ainsi d'obtenir une mesure continue de la SER d'une cible aérienne. Ce nouveau radar, construit autour d'un synthétiseur numérique de fréquence, est capable de générer des salves de rampes de fréquence de forme parfaitement contrôlée. Un récepteur synchrone, une acquisition à basse fréquence et un post-traitement permettent ensuite d'extraire la SER de la cible sur toute la bande de fréquence balayée. De plus, le caractère monostatique, est conservé grâce à un découpage pseudo-aléatoire des signaux d'émission. Des premiers essais sur câbles, puis sur site, permettent de valider le fonctionnement de ce nouveau système.This work of thesis deals with the continuation of the Maquette Orienté pour un Système d'Analyse de Résonance (MOSAR) project of which the goal is to develop a radar having target identification capabilities. This manuscript is divided into two parts. In the first part, after a sum up of the state of project MOSAR, two new methods of identification are studied. The first one is based on a network of non supervised neurons: Kohonen's self-organizing map. The second associates compression by wavelet transform with the already studied algorithms of identification. The algorithm of nearest neighbourhood being most effective, it is then applied to data resulting from series of measurements carried out using a multi-polarization and multi-frequency radar. This first approach had limited capabilities for the identification, due to the low number of data gathered on the target, thus the second part studies an improvement of the radar system. The solution developed and carried out is based on a FM-CW radar functioning between 28 and 88 MHz, thus making it possible to obtain a continuous SER measurement of an air target. This new radar, built on a direct digital frequency synthesizer, is able to generate salves of frequency slopes of perfectly controlled form. Then a synchronous receiver, a low frequency acquisition and a postprocessing make it possible to extract the SER from the target on all the swept frequency band. Moreover, the monostatic character, is preserved thanks to a pseudo-random cutting of the signals of emission. First tests on cables, then on site, make it possible to validate the operation of this new system.RENNES1-BU Sciences Philo (352382102) / SudocSudocFranceF