Brevet FR2897946A1 — publié le 20070831

DISCRIMINATEIJR. D'OBJETS A PARTIR D'ECHOS RADAR L'invention concerne un discriminateur de types d'objets à partir d'échos radars. Ce discriminateur doit présenter des performances de discrimination intéressantes notamment en présence de bruits importants. Un exemple (non restrictif) d'utilisation du système de l'invention est la détection du type d'hélicoptère à partir d'échos radar sur ses pales (figure 1). Afin de concrétiser la suite de la description, nous considérons cette application à titre illustratif. La vitesse de rotation des pales d'un hélicoptère est un facteur très discriminant qui peut permettre de déterminer le type de l'hélicoptère. Ce facteur peut être associé à d'autres (vitesse de rotation des pales secondaires ...) afin d'accroître les capacités du système de discrimination. La méthode la plus immédiate consiste à déterminer ces facteurs discriminants sur le signal et à les injecter dans un système à base d'apprentissage tel qu'un système neuronal. Cependant, dans la plupart des cas, le signal à analyser est très bruité ce qui rend l'estimation directe des facteurs mentionnés précédemment peu fiables. De plus, la fenêtre de temps sur laquelle le signal est présent est en général courte ce qui limite l'ensemble des méthodes de traitement du signal possibles. Une impulsion radar est réfléchie très significativement par une pâle d'hélicoptère lorsque celle-ci est perpendiculaire à l'axe radar cible. Les impulsions réfléchies par un point de chaque pâle située à une distance donnée de l'axe du rotor sont contenues dans une même case distance. Cependant, une mesure directe de l'intervalle de temps séparant deux impulsions d'une même case distance est très difficile (instable) en présence de bruit. Ce problème de 5 10 15 20 25 30 détermination de la fréquence d'un signal périodique dans du bruit est, par exemple, résolu classiquement par : - algorithme de dénombrement (par exemple par détermination de l'histogramme de différences permettant de compter le nombre d'occurences des différents écarts ou par algorithme de recherche de séquences permettant de mesurer puis supprimer un à un les trains d'impulsions de même périodicité). - calcul de la fonction d'autocorrélation de l'ensemble signal plus bruit. Cette dernière approche nécessite cependant que la fenêtre de temps sur laquelle le signal est présent soit suffisamment grande ce qui n'est pas le cas dans de nombreuses applications. Il s'agit donc de réaliser un système insensible au bruit et permettant d'extraire des caractéristiques sur une fenêtre de temps courte. Ces caractéristiques qui doivent donc être stables par rapport au bruit, permettront la détermination du type de l'objet réfléchissant. Selon l'invention, on prévoit d'associer un module de traitement du signal de filtrage multi-références avec un système neuronal pour déterminer le type de l'objet réfléchissant l'onde électromagnétique radar. Le module de traitement du signal permet d'extraire des caractéristiques sur le signal analysé qui soient robustes par rapport au bruit. Le système neuronal permet quant à lui cle prendre en compte l'ensemble de l'information des filtrages multi-références et réalise ainsi la tâche de discrimination. L'invention concerne donc un discriminateur d'objets à partir d'échos radars, caractérisé en ce qu'il comprend : - une pluralité de filtres recevant les signaux de détection radar et pour un nombre déterminé de cases distances radar, les filtrant et fournissant chacun un signal de corrélation représentatif du résultat du filtrage ; 10 15 20 25 30 - un système neuronal à base d'apprentissage recevant les signaux de corrélation des différents filtres et fournissant en fonction de l'ensemble des signaux de corrélation un signal d'identification de type d'objet. Les différents objets et caractéristiques de l'invention apparaîtront dans la description qui va suivre et dans les figures annexées qui représentent : - la figure 1, un système de détection radar déjà décrit précédemment pour illustrer l'objet de l'invention ; - la figure 2 , un exemple de réalisation du dispositif de l'invention. L'objet de l'invention est de fournir un système de filtrage multi-références permettant d'extraire les caractéristiques du signal réfléchi avec invariance par translation dans le temps. Ce point est important puisque les temps d'arrivée des trains d'impulsions ne sont pas connus. Enfin, il est bien connu que les méthodes de filtrages sont insensibles et stables par rapport au bruit. Cependant, la stabilité par rapport au bruit ne signifie pas l'immunité et des méthodes de discrimination simples comme par exemple associer à l'objet la classe correspondant au filtre dont la sortie est maximale, sont insuffisantes pour obtenir une discrimination fiable. De plus imposer que chaque filtre corresponde à un type d'objet à reconnaître est très limitatif à la fois sur le nombre d'objets pouvant être reconnus avec n filtres (limité à n) et sur la robustesse des filtres puisqu'on limiterait l'ensemble des solutions possibles pour les filtres comme cela est décrit dans l'article de Ph. REFREGIER "Piller design for optical pattern recognition : multi-criteria optimization approach" Opt. Lett, 15 (15) : 854 - 856, 1990. C'est pour cela que selon l'invention on prévoit d'associer ce système de filtrage multi-références à un système neuronal tel que décrit dans le document D.E. RUMELHART, J.L. MC CLELLAND, and PDP RESEARCH GROUP "Parallel 10 15 20 25 Distributed Processing" MIT Press, Cambridge, 1986. En effet, les différentes caractéristiques (par exemple la valeur maximale des sorties obtenues) peuvent ainsi être toutes prises en compte pour réaliser la tâche de discrimination souhaitée. De plus les systèmes neuronaux réalisent la fonction de discrimination par apprentissage. Ils ne nécessitent donc pas de modélisation précise du problème à résoudre. Enfin, ce sont naturellement de systèmes adaptatifs, un léger surapprentissage permettant de réaliser la discrimination en présence de conditions légèrement différentes et donc de caractéristiques légèrement variables. Ce dernier point est très intéressant pour les systèmes radars dont le bruit est en général non-stationnaire. Soit s(t) le signal reçu, ce signal est corrélé avec n filtres dont la réponse impulsionnelle est notée . hl(t), i = 1, ... , n. La fonction de corrélation avec chacun de ces filtres est donc : (t) =5h1(t) s () d (1) Sur ces n fonctions de corrélation, on extrait m caractéristiques invariantes par translation clans le temps (par exemple la valeur maximale sur chaque cl(t)) . Notons xi avec 1 = 1... ,m ces caractéristiques et x le vecteur dont les composantes sont les x1. Remarquons que les valeurs correspondant à une série d'échos obtenus à des instants différents et dans des conditions différentes peuvent également être prises en compte pour créer le vecteur de caractéristiques 30 X = (x lN' x2N' xmN (écho courant) 1N-1' x2N_1' ... , xm x N_1, . . . ) (écho précédent) Le système neuronal réalise P fonctions de transfert flw(x) , f2w(x)... fPw(x) (pouvant être non-linéaires) . Elles dépendent d'un paramètre W qui, on le verra par la 10 15 20 25 30 suite, est déterminé par apprentissage. P est compatible avec le nombre de classes d'objets que l'on souhaite discriminer. Par exemple, si on assigne la sortie de chacune des fonctions f'w (x) à la classe i d'objet, P peut être égal au nombre de classes d'objets différents que l'on souhaite discriminer (mais d'autres codages sont possibles et peuvent dans certains cas être intéressants). Selon l'invention on prévoit donc un certain nombre de filtres. Ces n filtres peuvent être des répliques d'échos radar connus comme représentatifs des objets à reconnaître. Ce peut être par exemple des échos radar provenant de mesures sur des objets du type de ceux qu'on souhaite discriminer, des échos radar synthétisés numériquement et dont les propriétés permettent d'améliorer les capacités de reconnaissance ou de traitement du signal du système. Ce peut être également des fonctions synthétisées numériquement à partir de modèles mathématiques ou par apprentissage avec des échos radar d'exemples connus comme représentatifs des objets à reconnaître. Cette dernière méthode peut, par exemple, être déduite directement de celle décrite dans l'article de Ph. REFREGIER mentionné précédemment. Enfin l'opération de filtrage réalisée par chacun des filtres peut ne pas s'écrire simplement comme l'équation (1) mais avoir une forme récursive. Les résultats de filtrages sont transmis à un système neuronal à base d'apprentissage. On considère qu'on possède une hase d'exemples B1 formée de couples (échos radar, classe de l'objet réfléchissant). Un algorithme d'apprentissage détermine le paramètre W (c'est en général un vecteur) qui permet de classer les échos radar de BA avec un nombre d'erreurs le plus faible possible. Un exemple de réalisation particulièrement avantageuse est obtenu quand la fonction neuronale est réalisée au moyen d'un perceptron multicouche. Dans ce cas les fonction 2897946 s f1 (x) correspondent aux valeurs de sortie des neurones de la dernière couche et sont apprises par apprentissage sur la base d'exemple BA. Le système de l'invention peut être réalisé selon l'exemple représenté sur la figure 2. Les filtrages multi-références peuvent être réalisés en parallèle ou en série (les uns après les autres). Ces filtrages peuvent également être effectués de façon analogique ou numérique. Dans le premier cas, les filtrages peuvent être réalisés avec des composants analogiques électroniques ou avec des composants à onde acoustique par exemple. Dans le second cas, il est nécessaire d'échantillonner le signal au préalable. Les filtrages étant réalisés avec des composants spécialisés ou avec des microprocesseurs classiques. Chaque filtre hl(t), h2(t), ... hn(t) correspond à une gamme de fréquences et établit une corrélation entre une fonction connue et le signal reçu. Cette corrélation se fait par déplacement dans le temps. Chaque filtre est suivi par un 20 dispositif de traitement qui extrait, des signaux de corrélation C1(t) à Cn(t) fournis par le filtre associé, une ou plusieurs caractéristiques. Ces caractéristiques peuvent être la position d'un ou plusieurs pics de corrélation ou des amplitudes de pics de corrélation. Ces corrélations sont fournies à un système neuronal NS à base d'apprentissage qui, comme cela a été décrit précédemment, recherche le type d'objet à discriminer. Dans un mode particulièrement avantageux le système réalisant les filtrages peut être constitué de processeurs spécialisés pour le calcul des transformées de Fourier. Dans ce cas, le filtrage est obtenu par transformée de Fourier inverse du produit des transformées de Fourier de l'écho radar et des réponses impulsionnelles (4). Le système neuronal peut être un composant spécialisé ou être simulé sur un processeur classique. 10 15 25 30 5 15 20 25 30 REVENDICATIONS 1. Discriminateur d'objets à partir d'échos radars, caractérisé en ce qu'il comprend : - une pluralité de filtres (hl(t) à hn(t)) de détection radar pour un nombre déterminé de cases distances radar, les filtrant et fournissant chacun un signal de corrélation représentatif du résultat du filtrage ; - un système neuronal (NS) à base d'apprentissage recevant les signaux de corrélation des différents filtres et fournissant en fonction de l'ensemble des signaux de corrélation un signal d'identification de type d'objet. 2. Discriminateur selon la revendication 1, caractérisé en ce que le filtrage par corrélation se fait par translation dans le temps. 3. Discriminateur selon la revendication 1, caractérisé en ce que le filtrage par corrélation se fait par Transformation de Fourier rapide (FFT, Fast Fourier Transformation). 4. Discriminateur selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comporte des filtres (hl(t), ...hn(t)) pour chaque case distance radar. 5. Discriminateur selon la revendication 1, caractérisé en ce que chaque filtre (hl (t) a hn (t)) fournit un signal de corrélation traduisant l'amplitude d'un maximum de corrélation. 6. Discriminateur selon la revendication 1, caractérisé en ce que chaque filtre fournit un signal de corrélation traduisant la position d'un maximum de corrélation. 7. Discriminateur selon la revendication 6, caractérisé en ce que chaque filtre (hl (t) à hn(t)) est associé à un dispositif de traitement (EC1(t) à ECn (t) ) recevant les signaux de corrélation du filtre associé et fournissant au système neuronal (NS) un ou plusieurs signaux caractéristiques des signaux de corrélation. 8. Discriminateur selon la revendication 5, caractérisé en ce que les signaux caractéristiques représentent la position ou l'amplitude des pics de corrélation. 10 1.5 20 25 30