Optimisation de l'allocation des mesures d'un radar de poursuite dans un contexte multicible

Optimization of the radar pulse allocation for multitarget tracking

• Auteur / Autrice : OLIVIER GRONDIN
• Direction : JEAN PIERRE LE CADRE
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Traitement du signal
• Date : Soutenance en 1998
• Etablissement(s) : Rennes 1

Résumé

Les radars sont aujourd'hui capables d'effectuer differentes taches et en mesure de fournir un grand nombre d'informations par seconde. La gestion de ces taches doit etre optimisee pour exploiter au mieux les capacites des radars. Ce probleme est difficile a resoudre dans sa globalite car beaucoup de parametres entrent en jeu : une resolution etape par etape est plus raisonnable. C'est dans ce cadre que nous avons choisi d'optimiser le fonctionnement d'un radar en mode poursuite, qui consiste a chercher, pour une plage temporelle donnee correspondant a la duree du pistage, la strategie optimale d'allocation des mesures aux cibles qui minimise un critere donne. Ce dernier tient compte des incertitudes sur les cibles non manoeuvrantes a l'instant final de l'allocation si bien que la strategie optimale est celle qui permet d'avoir la meilleure precision sur l'ensemble des cibles a l'instant final de la poursuite. L'application de ce probleme dans un contexte de temps reel necessite d'obtenir rapidement la strategie optimale. Malheureusement, dans le cas general, il n'existe pas de methode suffisamment rapide qui trouve l'optimum. Nous avons donc developpe des algorithmes stochastiques, a partir d'algorithmes genetiques, du recuit simule ou de la recherche tabou qui donnent une solution la plus proche de l'optimum pour un nombre de calculs fixe. Un algorithme base sur le recuit simule fournit des resultats tres satisfaisants mais pour un temps de calcul encore trop important pour une application en temps reel. Cependant, dans un cas particulier, nous avons obtenu la strategie optimale en resolvant un probleme d'affectation par un algorithme tres rapide. Nous avons donc developpe, dans le cas general, des methodes de saucissonnage qui recherchent une strategie en resolvant une sequence de problemes d'affectation. Nous avons enfin adapte ces algorithmes pour une simulation en temps reel, en tenant compte de contraintes liees au radar.