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Le secret du traitement adaptatif espace-temps : comment améliorer la sensibilité du radar vers de nouveaux sommets ?
Dans les systèmes radar actuels, la technologie de traitement adaptatif espace-temps (STAP) joue un rôle de plus en plus important. Cette technologie avancée de traitement du signal utilise un algorithme de traitement de réseau adaptatif pour aider efficacement à améliorer la sensibilité de la détection de cible. En particulier dans les environnements où les interférences constituent un problème (comme les encombrements au sol et les brouilleurs), l'application de STAP offre une amélioration significative de la sensibilité, portant les performances du système radar à un nouveau niveau.
Grâce à une application minutieuse du STAP, la sensibilité de détection radar peut être améliorée de plusieurs ordres de grandeur.
Le cœur de STAP réside dans sa technologie de filtrage bidimensionnel, qui utilise une antenne à phase contrôlée combinée à plusieurs canaux spatiaux pour filtrer efficacement le signal d'écho. La combinaison de ces canaux spatiaux et de la forme d'onde Doppler pulsée a donné naissance au nom « espace-temps ». STAP utilise les statistiques d’interférence environnementale pour former un vecteur de pondération STAP adaptatif et l’applique aux échantillons cohérents reçus par le radar.
Histoire de STAP
La théorie STAP a été publiée pour la première fois par Lawrence E. Brennan et Irving S. Reid au début des années 1970. Bien que la théorie n’ait été officiellement introduite qu’en 1973, ses racines théoriques remontent à 1959. Cette technologie a été initialement développée par Technical Services Corporation (TSC) pour améliorer la reconnaissance et l'efficacité des systèmes radar.
Pourquoi avons-nous besoin du STAP ?
Lorsque le radar au sol détecte des cibles, le signal d'écho est mélangé à divers encombrements, qui sont généralement concentrés dans la gamme DC, ce qui le rend plus facile à distinguer de l'indication de cible en mouvement (MTI). Cependant, sur les plates-formes aériennes, le mouvement des parasites au sol dépend de l'angle en raison de l'influence de leur propre mouvement, ce qui pose un défi pour la détection des cibles. Dans ce cas, le filtrage unidimensionnel ne peut évidemment pas répondre aux exigences, car le fouillis provenant de différentes directions peut se chevaucher sur la fréquence Doppler de la cible souhaitée, formant ainsi ce que l'on appelle la « crête de fouillis ».
L’objectif de STAP est de supprimer le bruit, l’encombrement et les signaux interférents en maximisant le rapport signal/interférence et bruit (SINR).
Théorie de base
STAP filtre essentiellement dans le domaine espace-temps, ce qui signifie que nous devons filtrer dans un espace multidimensionnel et utiliser une technologie de traitement du signal multidimensionnel. L’objectif principal est de trouver les poids optimaux de chevauchement dans l’espace (nombre d’éléments d’antenne, N) et dans le temps (nombre d’intervalles de répétition d’impulsions, M) pour maximiser le SINR du signal. Ce processus nécessite des degrés de liberté dans les domaines spatial et temporel, car l’encombrement est généralement corrélé à la fois dans l’espace et dans le temps.
Bien qu'en théorie, le STAP puisse apporter d'énormes améliorations en termes de sensibilité, dans la pratique, le STAP doit également être une technologie adaptative à mesure que les caractéristiques statistiques des interférences changent. Cela signifie qu'un traitement de données complexe est effectué dans la plage occupée par chaque cible, ce qui représente une charge de calcul énorme.
Exploration des méthodes existantes
Dans l'application de la technologie STAP, diverses méthodes sont utilisées pour surmonter la complexité informatique. Parmi elles, la méthode directe est la solution idéale, qui utilise tous les degrés de liberté disponibles pour traiter le filtre adaptatif et estime la matrice de covariance de l'interférence par inversion de matrice d'échantillonnage (SMI). Cependant, dans la pratique, cette matrice de covariance est souvent incertaine et doit donc être évaluée et traitée.
En réduisant la dimension de la matrice, la charge de calcul liée à l’augmentation de la dimensionnalité est réduite et le filtrage adaptatif avec une dimensionnalité réduite forme une méthode de bas rang.
Une autre approche pour réduire la charge de calcul est la méthode de rang bas, qui résout ce problème en simplifiant le rang de l’espace de données ou de la matrice de covariance. Il existe également des méthodes basées sur des modèles qui cherchent à forcer ou à exploiter la structure de la matrice d’interférence de covariance pour modéliser l’environnement d’interférence dans des situations statiques.
Regard vers l'avenir
Alors que la technologie radar et ses applications se développent, le potentiel du STAP n’a pas encore été pleinement exploité. Grâce à des recherches continues et à des progrès technologiques, la future technologie STAP devrait atteindre une sensibilité et une stabilité accrues dans divers scénarios, ce qui est essentiel pour améliorer la fiabilité des systèmes radar.
Alors que nous attendons avec impatience le développement ultérieur et l’application universelle de la technologie STAP, comment pouvons-nous encore améliorer la sensibilité des systèmes radar ?
