Classification des images ISAR des cibles 3D par signatures invariantes en rotation

Le probleme cle pour tout systeme de decision consiste a pouvoir disposer d'une quantite d'information suffisament pertinente sur l'objet ou le phenomene observe. Dans le cas des cibles radar les informations du domain frequentiel et spatial sont integrees pour former une image ISAR, ayant un contenu informationel tres eleve. Une technique superesolution (ESPRIT 2D) est utilisee dans cet article afin de reconstruire les images des cibles. Les cartes bidimensionelles des points brillants, extraites pour leur differentes positions angulaires fournissent ensuite des classes de descripteurs de Fourier, qui caracterisent de facon invariante dans l'espace 3D les cibles analysees. Ces classes de signatures invariantes par rapport au mouvement spatial des cibles sont finalement classifiees a l'aide d'un nouveau reseau de neurones.