Imagerie radar avec traitement d'antenne haute-résolution

本文提出了一种在双站非合作天线阵逆成像雷达（ISAR）算法中实现天线高分辨率、频率分集和极化分集的有效组合方法。ISAR成像中存在的问题有两个：非合作性的信息处理要求对图像进行估计，这构成了一个关键的问题;图像像素域中的变换需要双FFT，这限制了图像在输入信号中的精度。 Jusqu 'à present，on a cherché à modifier la transformation dans le domaine des pixels de manière à simplement insérer une methode à haute-résolution telle MUSIC，adaptée pour la circonstance. La corrélation totale des signaux complique la situation and la décorrélation implique une largeur de bande équivalente plus graduar le lissage spatial（"spatial smoothing“）s'avére impossible avec une apreuve virtuelle. Parmi les solutions，on cherchera cells qui permettront de décorréler les signaux issus de la combinaison des échos des diffuseurs.这是一个非常重要的问题，它涉及到上层秩序的累积（不受相关影响）或再一次，两极分化或频率的多样性。Un pistage plus précis avec le traitement d'antenne aidera l'acquisition des données（autofocus）.在最先进的解决方案中，必须考虑DOA算法和ISAR算法的直接和精细的结合，实现图斯所有算法的共生：像素域中的pistage、ximation、transformation。同时也获得了一些实验结果， le biais d 'une antenne-réseau existante qui devra être mise-à-niveau，de sources émettrices et de modèles réduits de cibles。这些城市是由电动汽车组成的，它们取代了长时间的电动汽车。 这些初步的研究表明了这个项目的可行性。实验结果证实了算法的有效性。

On propose de combiner efficacement les algorithmes à haute-résolution de traitement d'antenne, la diversité  en fréquence et la diversité de polarisation dans des algorithmes d'imagerie radar à ouverture synthétique  inversée (ISAR) de cibles non-coopératives avec une antenne-réseau en réception (bi-statique). Les problèmes reliés à l'imagerie ISAR sont de deux ordres : la cible non-coopérative oblige un alignement estimé des données, ce qui constitue une étape crutiale; la transformation dans le domaine des pixels de l'image nécessite une double FFT qui limite la précision de l'image en portée selon la largeur de bande occupée par le signal émis.   Jusqu'à présent, on a cherché à modifier la transformation dans le domaine des pixels de manière à  simplement insérer une méthode à haute-résolution telle MUSIC, adaptée pour la circonstance. La corrélation totale des signaux complique la situation et la décorrélation implique une largeur de bande équivalente plus grande car le lissage spatial (``spatial smoothing'') s'avére impossible avec une seule épreuve virtuelle. Parmi les solutions, on cherchera celles qui permettront de décorréler les signaux issus de la combinaison des échos des diffuseurs. Certaines  pistes d'agent de décorrélation seront prévilégiées dont les cumulants d'ordre supérieur (non affectés par la  corrélation) ou encore, les diversités en polarisation ou en fréquence. Un pistage plus précis avec le traitement d'antenne aidera l'alignement des données (autofocus). Dans des solutions plus élaborées, il faut donc envisager une combinaison moins  directe et plus subtile des algorithmes de DOA et d'ISAR, une symbiose à tous les niveaux : pistage,  alignement, transformation dans le domaine des pixels. On souhaite aussi obtenir des résultats expérimentaux par   le biais d'une antenne-réseau existante qui devra être mise-à-niveau, de sources émettrices et de modèles réduits de cibles. Ces cibles mûes par des moteurs électriques, se déplaceront le long de trajectoires rectilignes.  Des essais préliminaires ont démontré la faisabilité d'un tel projet. Les résultats expérimentaux viendront confirmer  la validité des algorithmes développés.