Abstract FR:

L'objectif de ce travail est la definition d'algorithmes de fusion de donnees pour le probleme de l'estimation de mouvement dans le cas de systemes de trajectographie decentralises. Dans de tels systemes, plusieurs postes de trajectographie disposent localement de leurs propres capteurs et de leurs propres moyens de calcul, leur permettant d'effectuer le traitement des informations disponible localement et d'estimer les trajectoires des objets entrant dans la zone a surveiller. Ces postes de trajectographie peuvent de plus echanger des informations entre eux, celles-ci etant alors fusionnees pour ameliorer la qualite d'estimation et la robustesse de fonctionnement du systeme global. En outre, on est amene a considerer qu'il existe des contraintes sur les transmissions de donnees entre les differents postes, et en particulier que la cadence d'echange de ces donnees est plus faible que la cadence de traitement des donnees locales. Dans ce travail on etudie tout d'abord de maniere theorique le fonctionnement d'un estimateur decentralise dans le cas des systemes lineaires gaussiens, et on donne des conditions garantissant la convergence d'un tel estimateur. On etudie ensuite le comportement du filtrage d'un meme processus par deux observateurs, et on en deduit l'algorithme de fusion des estimees echangees entre deux postes effectuant l'estimation de mouvement d'une meme cible. On propose ensuite un algorithme d'association des donnees echangees entre des observateurs dans le cas ou plusieurs cibles sont presentes dans la scene. Enfin, on propose des criteres pour l'optimisation des echanges entre plusieurs observateurs. Les differents algorithmes presentes ont ete testes dans le cadre de simulations, et les resultats sont presentes dans le cas de plusieurs scenari, chacun correspondant a un type particulier de situation pouvant etre rencontre dans des contextes operationnels.