Estimation par Maximum de Vraisemblance du sous espace clutter dans un bruit hétérogène rang faible avec application au STAP

Arnaud Breloy (1) , Luc Le Magoarou (1) , Guillaume Ginolhac (2) , Frédéric Pascal (3) , Philippe Forster (1)

1 SATIE - Systèmes et Applications des Technologies de l'Information et de l'Energie
2 LISTIC - Laboratoire d'Informatique, Systèmes, Traitement de l'Information et de la Connaissance
3 SONDRA - Sondra, CentraleSupélec, Université Paris-Saclay (COmUE)

Dans le contexte d'une cible noyée dans un clutter hétérogène de rang faible plus un bruit blanc gaussien, les méthodes de filtrage rang faible requièrent moins de données secondaires que les méthodes classiques pour atteindre des performances équivalentes. Le filtre de rang faible est notamment composé du projecteur sur le sous espace clutter. Celui ci étant en pratique inconnu, il est nécessaire de l'estimer. Nous proposons dans ce papier un estimateur par maximum de vraisemblance du projecteur sur le sous espace clutter pour un bruit composé d'un cluter SIRV (Spherically Invariant Random Vectors) de rang faible et d'un bruit blanc gaussien. Les performances de ce nouvel estimateur sont testées sur des simulations de validation ainsi qu'une application de Space Time Adaptive Processing (STAP) [1].

Domaines: Traitement du signal et de l'image [eess.SP]; Traitement du signal et de l'image [eess.SP]

Arnaud Breloy, Luc Le Magoarou, Guillaume Ginolhac, Frédéric Pascal, Philippe Forster. Estimation par Maximum de Vraisemblance du sous espace clutter dans un bruit hétérogène rang faible avec application au STAP. GRETSI 2013, Sep 2013, Brest, France. pp.1-4. ⟨hal-00871207⟩