TH`ESE DE DOCTORAT DE L'UNIVERSITÉ PARIS 6 Spécialité ...

126 Filtrage spatio-temporel sur radar à antenne tournante
0
−5
−10
−15
dB
−20
−25
−30
−35
STAP − EVP
SAPTAP − LSMI (δ = 10)
SAPTAP − LSMI (δ = 50)
SAPTAP − Penalty F.
−40
0 20 40 60 80 100 120
Nombre d’echantillons
Fig. 8.8: Comparaison des performances adaptatives avec f S = 0.2
les mêmes que précédemment et la vitesse de rotation d’antenne est ω = 180 deg/s. Tout d’abord, on compare
les SINRs normalisés avec f S = 0.2 sur Fig.8.8. On observe que pour un faible nombre d’échantillons
des données tertiaires et secondaires, les performances des algorithmes SAPTAP sont supérieures à celles
de l’algorithme STAP. Cela s’explique par le fait que la dimension de la matrice utilisée pour l’estimation
des filtres temporels (avec M = 10) est plus faible que le rang du sous-espace des interférences (approximativement
égal à 60 pour cette simulation). Par conséquent, la convergence des algorithmes SAPTAP
est plus rapide que celle de l’algorithme STAP. Ensuite, on remarque que les performances de l’algorithme
LSMI-SAPTAP avec un facteur de surcharge diagonale important (δ = 50) sont supérieures à celle de
l’algorithme avec un plus faible facteur (δ = 10), mais inférieures à celles de l’algorithme Penalty Function
- SAPTAP. Cela s’explique par le fait que les filtres spatiaux fluctuent de récurrence à récurrence,
ce qui conduit à une modulation du fouillis. La surcharge diagonale est alors un moyen d’atténuer ces
fluctuations [17], tout comme l’utilisation d’une contrainte douce. Ensuite, Fig.8.9 correspond à la même
simulation que Fig.8.8, avec f S = 0.05. Tout d’abord, on remarque que pour les différents algorithmes, les
SINRs associés sont tous inférieurs à ceux de Fig.8.8. En effet, les performances optimales sont inférieures
pour f S = 0.05 que pour f S = 0.2 (cf. Fig.8.7). Ensuite, on remarque que mis à part le décalage en SINR
résultant de la perte en performance optimale, les algorithmes SAPTAP conduisent ici à des performances
semblables à celles de Fig.8.8. Cependant, contrairement à Fig.8.8, on note qu’il existe une zone de support
d’échantillonnage (lorsque K ≥ 80), pour laquelle les performances de l’algorithme STAP sont supérieures
à celles des algorithmes SAPTAP.
8.4 Traitement proposé en l’absence de référence brouillage seul
On se place maintenant sous l’hypothèse selon laquelle il n’y a pas de données tertiaires disponibles.
Dans cette situation, l’approche de filtrage spatio-temporel séparable présenté dans la section précédente
n’est pas applicable. En effet, le calcul et l’application de filtres adaptatifs spatiaux sur chaque récurrence
conduirait à l’utilisation de degrés de liberté spatiaux pour le filtrage des échos de fouillis, pouvant se
faire au détriment de la rejection des brouilleurs. Pour faire face à cette difficulté, deux solutions sont
maintenant proposées et étudiées. Dans un premier temps, l’objectif est de se ramener à la situation