Detection and tracking in Track-Before-Detect context using particle filtering

Alexandre Lepoutre 1, 2
1 ASPI - Applications of interacting particle systems to statistics
IRMAR - Institut de Recherche Mathématique de Rennes, Inria Rennes – Bretagne Atlantique
Résumé : Cette thèse s'intéresse à l'étude et au développement de méthodes de pistage mono et multi cible en contexte Track-Before-Detect (TBD) par filtrage particulaire. Contrairement à l'approche classique qui effectue un seuillage préalable sur les données avant le pistage, l'approche TBD considère directement les données brutes afin de réaliser conjointement la détection et le pistage des différentes cibles. Il existe plusieurs solutions à ce problème, néanmoins cette thèse se restreint au cadre bayésien des modèles de Markov cachés pour lesquels le problème TBD peut être résolu à l'aide d'approximations particulaires. Dans un premier temps, nous nous intéressons à des méthodes particulaires mono cibles existantes pour lesquelles nous proposons différentes lois instrumentales permettant l'amélioration des performances en détection et estimation. Puis nous proposons une approche alternative du problème mono cible fondée sur les temps d'apparition et de disparition de la cible : cette approche permet notamment un gain significatif au niveau du temps de calcul. Dans un second temps, nous nous intéressons au calcul de la vraisemblance en TBD --- nécessaire au bon fonctionnement des filtres particulaires --- rendu difficile par la présence des paramètres d'amplitudes des cibles qui sont inconnus et fluctuants au cours du temps. En particulier, nous étendons les travaux de Rutten et al. pour le calcul de la vraisemblance au modèle de fluctuations Swerling et au cas multi cible. Enfin, nous traitons le problème multi cible en contexte TBD. Nous montrons qu'en tenant compte de la structure particulière de la vraisemblance quand les cibles sont éloignées, il est possible de développer une solution multi cible permettant d'utiliser, dans cette situation, un seul filtre par cible. Nous développons également un filtre TBD multi cible complet permettant l'apparition et la disparition des cibles ainsi que les croisements.
Type de document :
Thèse
Signal and Image processing. Université de Rennes 1, 2016. English
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Contributeur : Francois Le Gland <>
Soumis le : jeudi 29 décembre 2016 - 00:04:37
Dernière modification le : mercredi 11 avril 2018 - 01:51:21
Document(s) archivé(s) le : lundi 20 mars 2017 - 17:15:35

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  • HAL Id : tel-01423238, version 1

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Alexandre Lepoutre. Detection and tracking in Track-Before-Detect context using particle filtering. Signal and Image processing. Université de Rennes 1, 2016. English. 〈tel-01423238〉

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