Intégration des bases de connaissances dans les systèmes d'aide à la décision : application à l'aide à la reconnaissance de cibles radar non-coopératives
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Abstract EN:
This Framework deals with varied and specific approaches. The methodology used to design the complete processing chain from the acquisition step and image ISAR (Opposite Synthetic Aperture Radar) reconstruction to the classification and decision making, is issued from artificial intelligence approach. This is in flowing the process of Knowledge Discovery from Data (KDD) which has been adapted to radar target recognition system. For a better control and to achieve a validation function of the assisted target recognition task, system architecture is modular-designed and the acquisition system is studied from an anechoic chamber of ENSIETA (Brest, France) in a specific environment of experimentation. Thus, in order to increase the discriminating capacity of the target signal, the ISAR imaging technics are used to give more detailed information on the target geometry and particularly to produce the helpful information for human interpretation. The decision making is based on the image classification, in particular on multimedia retrieval field. Hence, the some feature vectors are examined from shape and global target structure. Finally, The target recognition and decision-making task consists in providing the adequate means, not only of interpretability and validation but also of control and optimization.
Abstract FR:
Le travail réalisé et présenté dans ce mémoire se situe à un carrefour d’approche aussi variées que spécifiques dans le contexte du processus d’extraction de connaissance à partir de données (ECD). Au cours du travail de recherche réalisé, les étapes du processus de reconnaissance ont été étudiées dans le contextes de la reconnaissance de cibles aériennes, depuis l’acquisition des signaux radar jusqu’à l’aide à la prise de décision (évaluation de la reconnaissance) en passant par les techniques de l’imagerie radar ISAR (Inverse Synthetic Aperture Radar). L’architecture modulaire ainsi réalisée et l’étude d’un système expérimental d’acquisition de données radar (chambre anéchoïque de l’ENSIETA) ont permis une meilleure maîtrise de la qualité des données produites et de faciliter la validation de la fonction de reconnaissance semi-automatique des cibles radar utilisées et traitées. Afin d’accroître le pouvoir discriminant des signaux radar, la reconstruction des images présente un outil efficace pour élaborer la tâche d’aide à la décision. Cette dernière est basée sur la classification des images ISAR, notamment la recherche d’images parle contenu. Dès lors, l’extraction des primitives en particulier, celles de forme (contours fermés) et de structure est réalisée. Au final, la tâche de reconnaissance et d’aide à la décision consisté à fournir les moyens adéquats, non seulement d’interprétabilité et de validation mais aussi de contrôle et d’optimisation.