Titre :	Détection CFAR dans les SAR imageurs
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Anfel Hadjaze, Auteur ; Anfel Arroudj, Auteur ; Souad Chabbi, Directeur de thèse
Editeur :	CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine
Année de publication :	2019
Importance :	83 f.
Format :	30 cm.
Note générale :	Une copie électronique PDF disponible au BUC
Langues :	Français (fre)
Catégories :	Sciences de la technologie:Electronique
Tags :	Détection CFAR,SAR imageurs
Index. décimale :	610 Electronique
Résumé :	Les capteurs Radar à Synthèse d'Ouverture (RSO) ou Synthetic Aperture Radar (SAR) constituent l'un des moyens les plus efficaces permettant de mener à bien la sécurité maritime. A ce titre, ils permettent d'obtenir des images indépendamment de la lumière du jour et des conditions météorologiques et atmosphériques. Les SAR sont des dispositifs électroniques qui permettent d’imager avec une haute précision spatiale, la réflectivité électromagnétique d’objets ou d’environnements. Dans le domaine de la détection des navires, de nombreux algorithmes ont été présentés dans la littérature. La détection CFAR (Constant False Alarm Rate) est basée sur deux éléments. Un modèle de clutter et le détecteur approprié. Pour conserver la probabilité désirée de fausse alarme , l'algorithme CFAR analyse le pixel sous test (PST) en le comparant à un seuil généré en fonction du clutter local l’entourant. Une fois que la distribution du clutter de mer est évaluée et ses paramètres estimés à partir des échantillons de référence, une valeur de seuil (Threshold) est calculée pour obtenir la souhaitée. Ainsi, dans la première partie de ce Mémoire de Master, nous avons défini le SAR et principe de fonctionnement. Plus précisément, nous avons introduit les étapes de traitement SAR, Ensuite nous avons expliqué le système de la détection des navires dans les SAR imageurs, i.e., le masquage terrestre, la présélection (détection et discrimination) et la classification. Dans la deuxième partie, nous avons étudié les détecteurs CFAR pour une image réelle SAR qui contient des cibles de type navire. Enfin, nous avons évalué et comparé, à l’aide Matlab, les performances de détection des détecteurs 2D- CA (Cell Averaging)-, GO (Greatest Of)-, SO (Smallest Of)- et OS (Order Statistic)-CFAR pour un clutter Gaussien. Les simulations nous ont permis de montrer que le détecteur 2D-OS-CFAR induit la meilleure détection au dépend d’un temps d’exécution assez long
Diplome :	Master 2
Permalink :	https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=12078

Détection CFAR dans les SAR imageurs [texte imprimé] / Anfel Hadjaze, Auteur ; Anfel Arroudj, Auteur ; Souad Chabbi, Directeur de thèse . - CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine, 2019 . - 83 f. ; 30 cm.
Une copie électronique PDF disponible au BUC
Langues : Français (fre)

Catégories :	Sciences de la technologie:Electronique
Tags :	Détection CFAR,SAR imageurs
Index. décimale :	610 Electronique
Résumé :	Les capteurs Radar à Synthèse d'Ouverture (RSO) ou Synthetic Aperture Radar (SAR) constituent l'un des moyens les plus efficaces permettant de mener à bien la sécurité maritime. A ce titre, ils permettent d'obtenir des images indépendamment de la lumière du jour et des conditions météorologiques et atmosphériques. Les SAR sont des dispositifs électroniques qui permettent d’imager avec une haute précision spatiale, la réflectivité électromagnétique d’objets ou d’environnements. Dans le domaine de la détection des navires, de nombreux algorithmes ont été présentés dans la littérature. La détection CFAR (Constant False Alarm Rate) est basée sur deux éléments. Un modèle de clutter et le détecteur approprié. Pour conserver la probabilité désirée de fausse alarme , l'algorithme CFAR analyse le pixel sous test (PST) en le comparant à un seuil généré en fonction du clutter local l’entourant. Une fois que la distribution du clutter de mer est évaluée et ses paramètres estimés à partir des échantillons de référence, une valeur de seuil (Threshold) est calculée pour obtenir la souhaitée. Ainsi, dans la première partie de ce Mémoire de Master, nous avons défini le SAR et principe de fonctionnement. Plus précisément, nous avons introduit les étapes de traitement SAR, Ensuite nous avons expliqué le système de la détection des navires dans les SAR imageurs, i.e., le masquage terrestre, la présélection (détection et discrimination) et la classification. Dans la deuxième partie, nous avons étudié les détecteurs CFAR pour une image réelle SAR qui contient des cibles de type navire. Enfin, nous avons évalué et comparé, à l’aide Matlab, les performances de détection des détecteurs 2D- CA (Cell Averaging)-, GO (Greatest Of)-, SO (Smallest Of)- et OS (Order Statistic)-CFAR pour un clutter Gaussien. Les simulations nous ont permis de montrer que le détecteur 2D-OS-CFAR induit la meilleure détection au dépend d’un temps d’exécution assez long
Diplome :	Master 2
Permalink :	https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=12078