Contributions à la reconnaissance des objets 3-D à partir de leur signature électromagnétique

Un travail de recherche important est deploye depuis plusieurs annees pour permettre aux radars de realiser la reconnaissance des cibles. Les radars a haute resolution sont particulierement adaptes pour cette tâche, car ils sont capables de mesurer les signatures electromagnetiques des cibles, liees a leur caracteristique de reflectivite. Nous proposons une methode pour la reconnaissance des cibles radar a partir du profil de distance, qui constitue leur signature temporelle monodimensionnelle. La capacite des profils de distance a decrire fidelement la distribution de la fonction de reflectivite de la cible le long de la ligne de visee est directement liee a la resolution longitudinale. Nous proposons alors l'utilisation des methodes a haute resolution non-parametriques et montrons que l'algorithme esprit est le plus adequat pour donner une estimation stable, precise et robuste des positions des pics d'un profil de distance. Lorsque le nombre de cibles est important la base de donnees devient tres large, car une classe entiere de profils de distance pour chaque cible doit etre consideree, en raison de leur dependance par rapport a l'angle de visee. Nous proposons alors, pour la selection des caracteristiques, d'associer la methode de Sammon avec un perceptron multicouches, initialise par la solution de l'analyse en composantes principales. Nous obtenons ainsi une technique de projection fidele, rapide et disposant d'une bonne capacite de generalisation. Pour la phase de classification nous proposons un nouveau reseau de neurones, qui constitue une variante supervisee d'un reseau art. La fusion des decisions prises a partir des quatre combinaisons de polarisation est realisee en utilisant l'integrale floue de Sugeno. Une double validation de la methodologie de reconnaissance automatique des cibles radar est realisee, a partir de donnees synthetiques et finalement a partir de donnees reelles.