Abstract FR:

Dans ce mémoire, une nouvelle approche au filtrage non linéaire est utilisée pour le traitement dynamique du signal radar. Cette méthode, dite "Filtrage Particulaire", permet de traiter de modèles non-linéaires sans restrictions sur la nature des non-linéarités ou sur la distribution des processus aléatoires qui représentent la dynamique du modèle et le bruit d'observation. Le principe du filtrage particulaire est de construire la probabilité conditionnelle aux mesures des variables à estimer par un peigne de Dirac généralisé, dont les supports suivent le flot stochastique de la variable, et dont les masses sont issues de la correction Bayesienne due aux mesures. L'application de cette nouvelle méthode aux techniques radar d'ouverture synthétique inverse (ISAR) permet d'estimer conjointement la trajectoire et l'image d'une cible non-coopérative à de faibles rapports signal/bruit. Dans ce cas, chaque particule dans l'espace d'état est porteuse d'une grille rigide qui représente la cible et dont la vraisemblance fournit le poids. Selon la finesse de la grille, l'algorithme peut être adapté au problème d'imagerie radar ou simplement de poursuite d'une cible en présence de glint.