Etude de stratégies d'allocation de ressources et de fusion de données dans un système multi-capteurs pour la classification et la reconnaissance de cibles aériennes
Institution:
Paris 11Disciplines:
Directors:
Abstract EN:
The need for obtaining a faithful and more and more precise operational situation in military or civil applications led to a fast development of the multisensor systems. The multiplication of the means of measurement and the increase in their performances reinforced the need to improve the strategies of acquisition for information. Thus a collaboration between the sensors of the same system would provide the possibility of increasing the total effectiveness by a refinement of the mechanisms of decision-making depending on the characteristics of the sensors and the environment. In addition, the resource allocation manages the problem of the adequacy between the available physical resources with limited capacity and the volume of information to be treated. The object of this thesis is to study the strategies of resource allocation and data fusion for the simultaneous follow-up and the identification of several targets. Accordingly, the classification and the recognition of the objects must be carried out as soon as possible, without awaiting all the data which the sensors can provide. A mechanism is proposed in order to rank the choice of the attributes to be determined in first and thus the selection of the sensor and its mode. It carries out the management of the requests addressed to the sensors according to a priori information and to the received data of preceding measurements. Firstly in modular form, the algorithm was then improved to take account of contextual information, for the choice of the modes of sensors to be implemented, in order to use them in an optimal way. The results were validated on a software developed within the framework of an application of non cooperative target recognition in air monitoring.
Abstract FR:
La nécessité d'obtenir une situation opérationnelle fidèle et de plus en plus précise dans des applications militaires ou civiles a conduit à un développement rapide des systèmes multi-capteurs. La multiplication des moyens de mesure et l'augmentation de leurs performances ont renforcé le besoin d'améliorer les stratégies d'acquisition de l'information. Ainsi une collaboration entre les capteurs d'un même système fournirait la possibilité d'accroître l'efficacité globale par un raffinement des mécanismes de prise de décision dépendant des caractéristiques des capteurs et de l'environnement. Par ailleurs, l'allocation des ressources gère le problème de l'adéquation entre les ressources physiques disponibles à capacité limitée et le volume d'informations à traiter. L'objet de cette thèse est d'étudier les stratégies d'allocation de ressources et de fusion de données pour le suivi et l'identification simultanés de plusieurs cibles. Dans cette optique, la classification et la reconnaissance des objets doivent être effectuées le plus rapidement possible, sans attendre toutes les données que peuvent fournir les capteurs. Un mécanisme est proposé afin d'ordonner le choix des attributs à déterminer en premier et ainsi la sélection du capteur et de son mode. Il effectue la gestion des requêtes adressées aux capteurs en fonction des informations a priori et des données reçues des précédentes mesures. Etabli sous forme modulaire, l'algorithme a été ensuite amélioré pour tenir compte de données contextuelles, dans le choix des modes de capteurs à mettre en oeuvre, en vue de les utiliser de façon optimale. Les résultats ont été validés sur un logiciel développé dans le cadre d'une application de reconnaissance non coopérative de cibles en surveillance aérienne.