Brevet FR2913115A1 — publié le 20080829

METHODE AUTOMATIQUE DE FUSION DE PISTES ET ESTIMATION DE PEIGNES D'HARMONIQUES La présente invention concerne le domaine du traitement du signal et plus particulièrement de la fusion de données, le terme "données" étant pris au sens large de "données d'observation". Elle concerne notamment les données obtenues à partir du traitement de signaux sonars, radars ou optroniques. L'invention trouve par exemple son application dans la fusion de données et la classification d'échos, pour des applications de sonar passif à bande étroite. La fusion de données est un problème très général appliqué à de nombreux domaines en traitement du signal et de données au sens large (radar, SONAR, optronique, etc. ...). En effet, avec l'augmentation des moyens d'observation et de mesures (senseurs de plus en plus nombreux et performants) il devient nécessaire de disposer de moyens automatiques d'analyse et de fusion permettant d'exploiter de façon optimale, c'est à dire conjointement, l'ensemble des données collectées. De manière générale, la fusion de données consiste à associer dans un même ensemble des données distinctes présentant néanmoins une certaine proximité, cette proximité étant caractérisée par des critères déterminés. Cependant, une telle fusion de données n'est pas toujours réalisable de manière simple et pose plusieurs problèmes. Ainsi, il est en particulier difficile de déterminer la façon de tenir le meilleur compte des mesures provenant des différents senseurs sachant que les senseurs ne perçoivent pas les mêmes choses aux mêmes instants. Les bruits de mesure peuvent par exemple avoir des niveaux différents, ce qui peut occasionner, dans certaines circonstances, une absence de mesures pour certains senseurs. La fusion des données doit alors s'effectuer en tenant compte de l'absence de données en provenance de ces capteurs. Il est, en outre également difficile de limiter la complexité de mise en oeuvre des algorithmes de fusion généralement utilisés, a mesure que le nombre de capteurs mis en jeu, et donc le nombre de données à fusionner, augmente. En l'état actuel de la technique, différentes méthodes sont proposées pour tenter de résoudre les problèmes posés par la fusion de données. Ces méthodes utilisent soit une approche déterministe, par optimisation combinatoire par exemple, soit une approche statistique basée sur la théorie de la décision, soit encore une approche qui peut être qualifiée de floue, basée par exemple sur la mise en oeuvre de réseaux de décision neuronaux. Cependant, il semble que l'approche statistique des problèmes liés à la fusion de données soit bien adaptée. En effet elle conduit à une modélisation relativement simple et classique des erreurs de mesures contrairement aux méthodes déterministes. De plus l'approche statistique fournit un cadre théorique solide, basé sur la théorie de l'estimation et de la décision, pour traiter les problèmes de fusion de données. En outre cette approche ne soulève pas de problèmes supplémentaires d'acquisition de modèles par apprentissage contrairement aux approches floues conduisant à la mise en oeuvre de réseaux neuronaux. Concernant l'approche statistique de la résolution des problèmes liés à la fusion de données, les méthodes proposées à l'heure actuelle permettent principalement d'effectuer une fusion de données reposant sur un rapprochement basé sur un critère particulier. En effet un rapprochement basé sur plusieurs critères distinct est généralement exclu du fait de la trop grande complexité de mise en oeuvre des algorithmes de fusion utilisés, lorsque plusieurs critères sont pris en compte. Ainsi par exemple, dans le domaine particulier de la détection (détection radar, sonar ou optronique), la fusion concerne principalement l'association, suivant le seul critère de proximité en azimut, de pistes élaborées à partir des échos reçus de l'espace observé. Un but de l'invention est de proposer une méthode de fusion de données, utilisable en particulier, mais pas seulement, pour effectuer la fusion de pistes sonar, permettant de tirer bénéfice d'une approche statistique tout en permettant également de baser la fusion des données sur la prise en compte de plusieurs critères de proximité, l'azimut et la fréquence par exemple. Un autre but de l'invention est de proposer une méthode dont l'exécution soit automatique et ne nécessite pas l'intervention d'un opérateur. Un autre but encore est de proposer une méthode ne nécessitant pas la mise en oeuvre d'un apprentissage. A cet effet l'invention a pour objet un procédé pour réaliser la fusion d'un ensemble de pistes initiales, chaque piste initiale étant constituée des données caractérisant l'évolution, au cours du temps, de la position et de la fréquence doppler d'un objet supposé, ainsi que l'analyse et le tri automatiques des pistes résultantes formées après fusion des pistes initiales, le procédé comportant une étape préalable pour constituer les pistes initiales, le procédé étant caractérisé en ce qu'il comporte en outre: - une première étape d'association spatiale des pistes initiales qui procède au regroupement des pistes initiales correspondant sensiblement à des directions (azimuts) d'observation identiques pour former des pistes fusionnées, - une deuxième étape d'analyse fréquentielle des pistes fusionnées 15 qui procède à la sélection des pistes fusionnées dont le spectre se présente comme un peigne d'harmoniques caractéristique d'un objet réel unique. Selon l'invention, les étapes du procédé sont appliquées sur des données constituées à partir de mesures réalisées durant des intervalles de temps de 20 durée donnée At. Les caractéristiques et avantages de l'invention seront mieux appréciés grâce à la description qui suit, description qui expose l'invention au travers de modes particuliers de mise en oeuvre, pris comme exemples non 25 limitatifs et qui s'appuie sur les figures annexées, figures qui représentent: - la figure 1, l'organigramme de principe du procédé selon l'invention, -la figure 2, une illustration de l'objet de la première étape du procédé selon l'invention, 30 - les figures 3 à 5, des illustrations relatives à une première forme de mise en oeuvre de la première étape du procédé selon l'invention, - la figure 6, des illustrations relatives à une deuxième forme de mise en oeuvre de la première étape du procédé selon l'invention - les figures 7 et 8, des illustrations relatives à la seconde étape du 35 procédé selon l'invention. Comme il a été dit précédemment, le procédé selon l'invention s'applique de manière générale à la fusion de tous types de données, constituées par des ensembles de valeurs traduisant différentes évolutions, au cours du temps par exemple, d'une ou plusieurs grandeurs. La fusion de ces données consiste alors, à associer entre elle les données présentant des similitudes pour former une donnée résultante unique. On diminue ainsi le nombre de données à traiter, en évitant de considérer de manière séparée deux données traduisant des évolutions similaires de la grandeur considérée. Cependant, dans un souci de clarté, le procédé selon l'invention est présenté dans la suite de la description au travers de son application à la fusion de pistes constituées à partir des données provenant d'un senseur électromagnétique ou acoustique, et plus particulièrement d'un sonar passif effectuant l'analyse en bande étroite des signaux émis par des bruiteurs situés dans l'espace couvert par le senseur. Les données évoquées précédemment sont alors les pistes primaires, constituées par l'équipement sonar récurrence après récurrence, à partir des valeurs d'azimut pour lesquelles des échos sont détectés. Ces pistes caractérisent l'évolution au cours du temps, en azimut et en fréquence doppler, de bruiteurs potentiels, sachant qu'à un bruiteur réel donné peuvent être associées plusieurs pistes, les bruiteurs potentiels associés à ces pistes ne formant qu'un seul et même bruiteur réel. Le principe de fonctionnement ainsi que les caractéristiques du procédé selon l'invention sont donc présentées ici dans l'application de ce procédé à la fusion de pistes primaires obtenues par un procédé quelconque de pistage. On s'intéresse dans un premier temps à la figure 1, qui présente l'organigramme de principe du procédé selon l'invention. Comme l'illustre la figure, ce procédé comporte deux étapes de traitement. Durant la première étape 11 on applique aux pistes primaires 14 préalablement élaborées par le senseur, un traitement qui effectue une fusion en azimut des pistes jugées angulairement proches. Les pistes primaires 14 matérialisent l'évolution de la position en gisement de bruiteurs potentiels. Le traitement produit des pistes fusionnées 15, chaque piste fusionnée correspondant à un objet supposé capable de produire les différents bruits correspondant aux pistes primaires 14 ayant été fusionnées. Selon l'invention, deux pistes primaires distinctes sont fusionnées si la mesure de l'écart angulaire qui les sépare est jugée inférieure à une valeur limite au delà de laquelle les pistes ne peuvent plus être considérées comme susceptible de représenter un seul et même bruiteur réel. Durant la deuxième étape 12, on effectue pour chaque bruiteur un affinage des résultats produits par la première étape. Cet affinage consiste à considérer le spectre correspondant à chaque piste fusionnée 15 et à identifier autant que possible ce spectre à un spectre modèle formé d'un peigne de composantes fréquentielles (raies) harmoniques et à déterminer à partir de cette identification la nature grossière du bruiteur correspondant. A l'issue de cette deuxième étape 12, on obtient une estimation de la composition et de la forme du spectre du bruiteur considéré, estimation qui permet une première caractérisation du bruiteur. Selon l'invention, la première étape, étape de fusion en azimut, est appliquée sur des pistes primaires 14 déjà formées. Ces pistes sont constituées lors d'une étape préliminaire 13, à partir de mesures d'azimut et de fréquence effectuées sur des échos pendant un intervalle de temps donné. Chaque piste primaire associe une piste en azimut, piste qui regroupe toutes les mesures de niveau de signal effectuées pendant un intervalle de temps donné pour un azimut donné et une piste en fréquence, piste qui regroupe toutes les mesures de fréquence effectuée dans le même intervalle de temps pour le même azimut considéré. La première étape du procédé selon l'invention intéresse donc 'les pistes en azimut. Les pistes primaires peuvent être élaborées par tout moyen connu, par exemple en mettant en oeuvre un procédé de type "détection et pistage automatique" ou "ADT" selon l'acronyme de la dénomination anglo-saxonne "Automatic detection and tracking". La figure 2a donne un exemple de représentation graphique de telles pistes 21, sur un intervalle de temps de traitement, de durée Lit, dans un espace azimut-temps. La figure 2b, quant à elle donne une représentation des pistes fusionnées 22 obtenues en appliquant l'étape de fusion aux pistes représentées sur la figure 2a.35 Selon l'invention, les étapes du procédé sont appliquées sur des pistes primaires constituées à partir de groupes de mesures réalisées durant un intervalle de temps de durée donnée At. Ainsi le procédé opère donc la fusion et le tri de pistes sur une durée limitée At. Par suite, lorsque les opérations de fusion et de tri sont achevées pour un bloc de mesures considéré, on répète l'opération sur le bloc de mesures correspondant à l'intervalle de temps At suivant. Le procédé réalise ainsi un traitement des données par blocs. Par suite, les pistes entretenues sur un nombre plus important de récurrences sont analysées par morceaux. Pour mettre en oeuvre la première étape du procédé selon l'invention il faut donc mettre en oeuvre un outil, une méthode de calcul, permettant de déterminer quelles pistes primaires peuvent être fusionnées en azimut pour former une piste unique et quelles pistes ne sont pas susceptibles d'être fusionnées. Cette détermination est ici réalisée en analysant la proximité des pistes primaires les unes par rapport aux autres. Pour réaliser cette fusion, plusieurs méthodes sont naturellement envisageables. Cependant, dans la suite de la description deux méthodes originales sont présentées. Elles correspondent à deux formes préférées de mis en oeuvre du procédé selon l'invention. Une première méthode consiste, comme l'illustre la figure 3, à effectuer de manière itérative la fusion des pistes deux à deux, en fusionnant à chaque itération les deux pistes les plus proches l'une de l'autre en azimut. Ces deux pistes peuvent, suivant l'itération considérée, être deux pistes initiales, une piste initiale et une piste résultant déjà de la fusion d'autres pistes ou encore deux pistes résultant déjà de la fusion d'autres pistes. Le mécanisme itératif de fusion comporte un test d'arrêt permettant de stopper la fusion. Celle-ci est arrêtée lorsque pour une itération donnée les deux pistes les plus proches sont néanmoins distantes en azimut d'une valeur dépassant un seuil fixé. Dès lors, le processus d'itération étant stoppé, les groupes de pistes restants sont considérés comme représentant autant de bruiteurs distincts. Le principe de mise en oeuvre de cette première méthode repose sur la modélisation décrite ci-après. On dispose initialement de P pistes en azimut, élaborées à partir des signaux provenant de bruiteurs dont le nombre, N, est inconnu. L'objectif de la première étape consiste donc à déterminer le nombre N de bruiteurs en fusionnant les pistes susceptibles d'appartenir à un même bruiteur, le nombre de piste résultant de chaque itération se rapproche itérativement de N. On note P;, i E {1,..,P} , l'ensemble des pistes auxquelles on applique simultanément le procédé. Chaque piste pi est constituée de n; mesures d'azimut. Les pistes p; sont supposées être indépendantes et suivre des lois normales en azimut N;(Mk(;),C;), dans lesquelles Mko) est le vecteur moyenne inconnue. k(i) est ici une permutation qui à chaque piste pi associe le numéro, inconnu a priori, du bruiteur dont elle est issue. C; est quant à elle la matrice de covariance (matrice diagonale) associée, de dimension nixni. La probabilité P que les pistes soient issues d'une partition donnée de l'ensemble des pistes par la permutation k, est donnée par la relation suivante (probabilité d'une partition donnée) : P P(p1,.., pp / k(1),..., k(P)) = fl P(pi / k(i)) i=1 P 1 (2Tr)n' 1 1 l = v2 exp û 2 (p; ûMk(;)) C; (p; ûMk(i) 7 1 p 1 (p; û Mk(i)1 • Ci 1 p; û Mk(; 1=1 = K1 exp [1J dans laquelle (p; û Mk(;))' représente la matrice transposée de la matrice (p; û Mk(;)), et dans laquelle les valeurs Mk(;) sont des inconnues. Par suite, pour décider qu'une partition des pistes est effectuée en K bruiteurs (k(i) comportant K éléments) ou en K-1 bruiteurs (k(i) comportant alors K-1 éléments), c'est à dire pour décider si l'on effectue une fusion supplémentaire, on considère le rapport de vraisemblance généralisé, défini par la relation suivante: max P(p1,.., pp / ki(1),.., ki(P)) RVG(p1,.., pp) __ i max P(p1,..,pp /ki'(1),•., ki'(P)) lek' où le numérateur correspond au maximum sur l'ensemble des partitions à K éléments de la probabilité d'une partition à K éléments (k(K) représente l'ensemble des partitions possible de l'ensemble des P pistes en K bruiteurs) et où le dénominateur correspond au maximum sur l'ensemble des partitions à K-1 éléments de la probabilité d'une partition à K-1 éléments (k'(K-1) représente l'ensemble des partitions possible de l'ensemble des P pistes en K-1 bruiteurs). II est à noter que dans ce contexte, les moyennes Mk(i) qui permettent de calculer les probabilités P ne sont pas connues. Elles sont donc remplacées 15 par leurs estimations Mk(i) . Par suite, en posant: P L(K) = c+ùMkM(ill )l C1i(pi ùMkM(jll )/ i=1 20 où km représente la permutation ki permettant d'obtenir la valeur maximale de la probabilité P, on obtient la relation suivante: -2InRVG(p1,..,pp)=L(K)ùL(Kù1). [4] Le nombre de pistes primaires élaborées est généralement important, de sorte que le nombre total de partitions à K éléments est lui-même très grand. Si l'on procède à la fusion des pistes en effectuant une recherche dite 30 "ascendante", on part de la configuration où chaque piste est un bruiteur pour aller, par une succession de fusions itératives, vers une configuration où les bruiteurs sont composés de plusieurs pistes, en agrégeant deux [2] [3] 25 éléments. Le nombre Cp de chemins possible, c'est à dire le nombre de regroupements différents possibles à analyser pour déterminer le nombre de bruiteurs à l'origine des P pistes, est alors égal, de manière connue, à: CP = C2 CP-1...C2 = PI 2P-11)1 [5] où P représente comme précédemment le nombre de pistes. Par suite, lorsque le nombre de pistes est grand, une recherche ascendante exhaustive est impossible. En revanche, il est possible de lui substituer une recherche hiérarchique sous-optimale sur partition compatible. Cette recherche consiste à agréger de manière itérative deux éléments à chaque itération, de façon à former une nouvelle partition, sans remettre en cause les partitions réalisées aux itérations précédentes (i.e. la nouvelle partition est compatible avec la précédente). Pour ce type de recherche, le nombre C'p de chemins possibles est avantageusement égal à: CP = CP + CP__1 + ... + C2 = P(P -1)(P +1) 6 Ainsi qu'on peut le constater, C'p est bien inférieur à Cp, de sorte que le nombre de bruiteurs et de partitions par bruiteur à étudier pour effectuer la fusion des pistes initiales et calculer le rapport RVG reste compatible des capacités de calcul des calculateurs actuels. Outre la diminution sensible du nombre d'analyses de chemins possibles à effectuer, l'utilisation d'une méthode, itérative, de recherche hiérarchique sur partition compatible permet en outre de représenter le terme L(K) sous la forme récursive suivante: L(K -1) = L(K) + minlDMil ù Mie 11,12 où M11 et M12 représentent respectivement les vecteurs moyens représentant les deux pistes fusionnées durant l'itération considérée. [6] [7]30 Le nombre K de bruiteurs étant ainsi diminué de 1 à chaque itération, on réalise donc la fusion de proche en proche. Le principe décrit dans les paragraphes précédents est à la base de l'algorithme de traitement, illustré par la figure 3, implémenté dans une première forme préférée de mise en oeuvre de l'étape 1 du procédé selon l'invention. Cet algorithme comporte classiquement deux phases: une phase d'initialisation 31 et une phase de traitement en boucle 32. Les données traitées sont les pistes initiales, fournies par le traitement ADT du système mettant en oeuvre le procédé selon l'invention par exemple. Chaque piste initiale est ainsi constituée du regroupement d'un certain nombre de mesures d'azimut effectuées sur les échantillons de signal détectés par le système. Selon l'invention, l'algorithme mis en oeuvre effectue un traitement par lot (ou "batch" selon la dénomination anglo-saxonne) des données constituant les différentes pistes chaque lot correspondant à un nombre de récurrences de mesures déterminé. On rappelle ici que l'analyse du signal reçu est réalisée de manière périodique et que pour chaque instant de mesure, ou récurrence, on effectue l'analyse sur l'axe azimut du signal reçu. Ainsi une piste initiale est constituée d'un ensemble de mesures correspondant à des récurrences successives, qui ont été associées par les moyens de pistage (ADT) du système mettant en oeuvre le procédé selon l'invention. Par suite, si le groupe de mesures qui constitue le batch comporte N mesures, une piste initiale donnée se présente, sous sa forme la plus simple comme un vecteur comportant n composantes, le nombre n pouvant théoriquement varier de 1 à N. Durant la phase d'initialisation, le nombre K de bruiteurs correspondant aux P pistes initiales fournies par le traitement ADT est initialisé à la valeur K=P. On considère donc initialement une seule partition en autant de bruiteurs que de pistes initiales. Durant la phase d'initialisation, on définit en outre pour chaque piste p une valeur moyenne estimé initiale M . Cette valeur moyenne peut être définie sous une forme vectorielle, les composantes de ce vecteur initial ayant alors pour expression: r1(i)=,8(i), i E {1, ..., np }, [8] 5 où np représente le nombre de mesures d'azimut constituant la piste p et où [3(i) représente la valeur de la i-ième mesure d'azimut constituant la piste p. Cette valeur moyenne peut également être définie de manière plus 10 exhaustive, mais également plus complexe, sous la forme d'un vecteur dont les composantes ont pour expression: M(i) _ (fl , ,à) [9] 15 où f correspond à la mesure d'azimut correspondant pour la piste p à la récurrence centrale du batch et où /3 correspond à la pente de variation (i.e. au défilement) des mesures d'azimut sur l'intervalle de temps correspondant au N récurrences du batch. 20 Cette valeur moyenne peut encore être définie, de manière encore plus exhaustive et encore plus complexe, sous la forme d'un vecteur dont les composantes ont pour expression: M(i) = (,8(i),,13 ,,6), i E {1, ..., np}. [10] 25 Durant cette phase, une table de pistes est initialisée. Elle contient pour chaque piste l'ensemble des données relatives à la piste. Chaque piste p est ainsi caractérisée par ses paramètres et par son rang dans la table. Ainsi par exemple, la piste Pk de rang k dans la table est caractérisée par ses 30 paramètres Mk et Vk. Vk représente ici la variance, de composantes Vk(i) associée à la piste Pk. Chaque composante Vk(i) est la variance de la mesure i appartenant à la piste Pk. Durant la phase d'initialisation on initialise en outre à zéro la valeur de la grandeur L(K). On a ainsi: L(K=P)=O. [11] La phase de traitement en boucle a pour objet d'effectuer de manière itérative la fusion des pistes. Selon l'invention cette fusion est réalisée de proche en proche de manière hiérarchisée. A chaque itération on procède à la fusion des deux pistes les plus proche en azimut. Par suite le nombre de bruiteurs initialement égal au nombre P de pistes initiales décroît d'une unité à chaque itération. A cet effet, chaque itération de la phase de traitement en boucle, on procède d'une part à la recherche des deux pistes p1 et p2 les plus proches, puis à la fusion de ces deux pistes. Selon l'invention les deux pistes PkM et Pk2 les plus proches sont définies par la relation suivante: (k1,k2)= arg min Mk1-Mk2rvk,+Vk2 1 Par suite, le processus itératif de fusion en azimut de pistes deux à deux se poursuit tant que dure la phase de traitement en boucle. Cependant l'objet du procédé n'étant pas de fusionner l'ensemble des pistes initiales en un seul bruiteur, mais de regrouper les pistes initiales fournies par le procédé de pistage, en groupes représentant des bruiteurs séparés, il est nécessaire de définir une opération d'arrêt 33, sous condition, de ce traitement itératif. A cet effet on utilise avantageusement le rapport de vraisemblance généralisé RVG dont on calcule de manière récursive la valeur à chaque itération. Cette valeur est calculée à chaque itération à partir de la relation suivante: L(K -1) = L(K) + IIMk1 ûMk2 2vk1+vk2 [15] où Mk1 ù Mk2 12 Vkl +Vk2 représente l'écart normalisé entre les valeurs estimées des moyennes des deux pistes fusionnées au cours de l'itération considérée. L(K), qui correspond à l'expression du RVG, apparaît ici comme une fonction décroissante de K, ce qui a pour conséquence que, K décroissant au fil des itérations, RVG croît à chaque itération. Par suite, la valeur de RVG, ou plus exactement la valeur de -2Log RVG (i.e. celle de -2Log[L(K)]), est ensuite comparée à un seuil qui définit la valeur maximale acceptable de RVG valeur maximale qui traduit un écart angulaire maximum permettant de légitimer la fusion de deux pistes. Lorsque le seuil est atteint la phase de traitement en boucle s'achève et l'on obtient alors une répartition des P pistes initiales en N pistes fusionnées correspondant à N bruiteurs distincts. Ces pistes fusionnées sont mémorisées dans une table 34 contenant pour chaque piste les paramètres M et V relatifs au représentant de la piste fusionnée et d'autre part les composantes spectrales de chacune des pistes ayant contribué à la constitution de la piste fusionnée. Pour déterminer si le rapport RVG atteint une valeur maximale, ou, autrement dit, si aucune fusion de pistes n'est plus justifiée et que l'étape de traitement en boucle doit être stoppée, il est possible d'utiliser différentes méthodes. Une première méthode illustrée par la figure 4, consiste à utiliser le critère d'Akaike et à considérer la fonction f(K) = -2Log(RVG) = -2Log(L(K)) rerésentée par la courbe 41 sur la figure. Cette fonction est distribué asymptotiquement selon une loi du x2 centrée, à d=(N-k)xn degrés de liberté, où n est le nombre de mesures utilisées pour calculer la distance entre deux pistes ou, autrement dit, la taille du vecteur d'état qui constitue une piste. Ce nombre correspond au nombre de récurrence commune aux deux pistes considérées, sur lequel on applique l'algorithme de fusion. Selon cette première méthode, l'opération de fusion est stoppée, lorsque pour une itération donnée la valeur de la fonction f(K) = -2Log(RVG) atteint la valeur du x2 représentée par le point 42 sur la figure. Une seconde méthode également illustrée par la figure 4, met en oeuvre un traitement géométrique consistant à déterminer le point d'intersection 43 des tangentes, 44 et 45, à la courbe représentant la fonction f(K) = -2Log(RVG) _ -2Log[L(K)]. Selon cette méthode, l'opération de fusion est stoppée, lorsque pour une itération donnée la valeur de la fonction f(K) = -2Log(RVG) atteint la valeur du point d'intersection 43. Une autre méthode encore, illustrée par la figure 5, utilise le critère de Gong consistant à rechercher un minimum pour la fonction 3o g(K) = K2(2Log(RVG) = K2(2Log(L(K)), dans laquelle K représente le nombre de bruiteurs considérés. Selon cette méthode, l'opération de fusion est stoppée, lorsque pour une itération donnée la valeur de la fonction f(K) atteint la valeur correspondant au point 52 de la courbe 51, point correspondant au point d'inflexion de f(K) pour le nombre de bruiteurs 35 considéré. Il est à noter ici, que selon l'invention, deux pistes distinctes peuvent être candidates à une fusion si elles ont au moins n récurrences en commun(en pratique n=1) ou autrement dit si les vecteurs d'états correspondants ont des composantes issues des mêmes récurrences de mesure. La variance, Vk (i) , associée à chaque mesure d'azimut fl(i) est donnée par une approximation de la borne de Cramer Rao de l'estimateur de la mesure qui dépend du rapport signal sur bruit de chaque mesure et de 10 l'ouverture angulaire 03 de l'antenne utilisée: e2 Vk (i) _ Sk3i) , Lorsque deux pistes k1 et k2 sont fusionnées pour une itération 15 donnée, la piste issue de la fusion a pour moyenne et variance les moyennes et variances telle qu'exprimées dans la description de l'algorithme. Cette expression n'est, bien entendu, valable que sur la partie de piste commune aux deux pistes, or la piste fusionnée est constituée d'un nombre de mesures égal à l'union des deux pistes. Donc sur les parties de piste non commune 20 aux deux pistes, les moyennes et variances prennent les valeurs des moyennes et variances de chacune des pistes correspondantes. II est également à noter que lorsque l'estimation M(i) de la moyenne M(i) est réalisée à l'aide de 1C et ,6 , cette estimation est faite en batch par 25 une régression linéaire. La méthode de fusion de pistes décrite dans les paragraphes précédents, permet avantageusement d'effectuer une fusion de proche en proche, hiérarchisée qui évite d'avoir à analyser tous les arrangements 30 possibles des pistes initiales pour trouver l'arrangement le plus probable, correspondant à un nombre donné de bruiteurs. Cette méthode présentée à titre d'exemple et de mode préféré de mise en oeuvre n'est cependant pas la seule qui permette d'implémenter la première [16] étape du procédé selon l'invention, dont une caractéristique essentielle est qu'elle réalise la fusion des pistes initiales en fonction de leur proximité relatives en azimut les une par rapport aux autres, cette proximité étant appréciée au travers d'un paramètre statistique. Pour mettre en oeuvre de la première étape du procédé selon l'invention il est ainsi possible d'utiliser de manière alternative d'autres méthodes, en particulier la méthode de l'histogramme présentée dans la suite de la description et illustrée par la figure 6. Cette méthode alternative peut être décrite comme suit. Comme pour la méthode décrite précédemment, les données d'entrée exploitées sont les pistes initiales en azimut fournies par le procédé de pistage utilisé (ADT par exemple). Le procédé de pistage fournit généralement un ensemble de pistes en gisement et en fréquence, constituées à partir des signaux détectés, l'objet de la première étape du procédé étant d'effectuer la fusion de certaines de ces pistes en se basant uniquement sur l'information de gisement. La fusion se fait par blocs de données, ou batch, de durée limitée, la fusion des pistes d'un bloc donné débutant lorsque la fusion des pistes constituant le bloc précédent est achevée. Les batch successifs peuvent selon les cas être contigus dans le temps ou présenter un certain recouvrement. Si l'on note {1,..,n} l'ensemble des pistes, chaque piste i est 25 définie, comme précédemment, par n; mesures d'azimut Mi = (8l )~_1 n . La variance, (V) , associée à chaque mesure d'azimut, dépend du rapport signal sur bruit s; de chaque mesure et de la valeur de 03. par suite on peut écrire: [17] 30 Dans cette autre méthode, on procède à l'estimation, par régression linéaire, des paramètres de gisement, (,130 )1,..,n , et défilement, (5')1 n , de chacune des pistes, les paramètres de gisement (,130 )1,..,n étant les valeurs de gisement au centre du bloc de données considéré. Selon cette méthode la fusion est réalisée en calculant l'histogramme 61 des données ('301,..,n. Cet histogramme est ensuite approximé par un mélange de lois gaussiennes 62, dont le nombre, qui correspond au nombre de pistes fusionnées ou encore au nombre de classes, est donné par le nombre de maxima locaux 63 de l'histogramme. Une fois le mélange déterminé, on procède au regroupement des pistes en pistes fusionnées. Par suite, la fusion de pistes par la méthode de l'histogramme peut alors être décrite, pour chaque bloc (batch) successif par les étapes suivantes: - Etape 1: estimation de (RO, R)1,..,n . - Etape 2: élaboration de l'histogramme des données (fo )1,..,n , détermination du nombre K de classes (bruiteurs indépendants) à partir de l'histogramme et initialisation des algorithmes d'estimation de mélange de lois gaussiennes, à partir des maxima locaux de l'histogramme des (,130 4..,n . - Etape 3: détermination de la permutation k qui à chaque piste de rang i associe le bruiteur dont elle est issue. - Etape 4: estimation des paramètres (Mi,V;);=1,..,K représentants les pistes résultant de la fusion (i.e. les pistes "fusionnées"). On a alors: ( \-1, Mi = EInd(k(n) = i)VV-1 EInd(k(n) = i)VV-1 • Mn , i = 1,..,K [18] n n et \ù1 V EInd(k(n)=i)Vn-1 , i=1,..,K [19] n II est à noter que, pour que l'estimation de (fl0,M n ait un sens, il faut que les pistes analysées soient composées d'au moins 3 points. En outre, par souci d'efficacité, tout comme pour la méthode de fusion récursive hiérarchisée décrite précédemment, les pistes ayant un nombre de points inférieur à un nombre N (N>3) ne sont pas prises en compte. N dépend ici de la taille choisie pour les blocs (batch) et du recouvrement entre blocs. Ainsi par exemple, pour des blocs de 80 récurrences présentant des zones de recouvrement de 20 récurrences on choisit N=10. Il est également à noter que le choix du pas dans l'histogramme est déterminant pour la détermination du nombre de classes et indirectement pour l'estimation des paramètres des lois. Le nombre de cases dans un histogramme est un problème très général qui a fait l'objet de diverses publications, il est en général lié à la taille de l'échantillon composant l'histogramme. Dans notre application nous avons choisi de le lier à l'ouverture angulaire B3 . Nous avons alors testé différents pas tels que pas= c x 93 avec c = 3 3 4 Si on la compare à la méthode de fusion itérative décrite précédemment, la méthode de l'histogramme apparaît comme plus directe et plus rapide, car elle est non récursive et ne met pas en oeuvre le test d'un grand nombre de partitions possibles des pistes. Elle permet en outre, à partir de l'histogramme des /30 , de déterminer, a priori, le nombre de bruiteurs. De plus, Son principe n'étant pas basé sur un calcul des distances inter-pistes mais sur un de regroupement des pistes en classes correspondant à des secteurs angulaires donnés autour de représentants de classes, elle permet de regrouper des pistes sans qu'il soit nécessaire que celles-ci comporte des points communs. Cependant c'est une méthode qui s'avère plus fragile que la précédente. En effet, dans la mesure où cette méthode estime, à partir de l'observation trois paramètres par classe: densité de probabilité conditionnelle (m; , o-?), K et probabilité a priori ir, K , il faut que l'observation (batch) soit de taille suffisante et que la classe soit suffisamment bien représentée. Comme avec la méthode précédente, on obtient ainsi une répartition des P pistes initiales en N pistes fusionnées correspondant à N bruiteurs distincts. Ces pistes fusionnées sont mémorisées dans une table contenant pour chaque piste les paramètres NI et V relatifs au représentant de la piste fusionnée ainsi que la piste en fréquence de chacune des pistes initiales ayant participé à la fusion. Ces mesures de fréquence constituent pour chaque piste initiale la piste en fréquence associée à la piste en azimut. Les composantes spectrales de chacune des pistes ayant contribué à la constitution de la piste fusionnée. Une des caractéristiques de l'étape de fusion en azimut du procédé selon l'invention étant que le traitement de fusion s'effectue sur des batch ou blocs de donnés correspondant à un nombre déterminé de récurrences de mesures, il est nécessaire d'assurer une continuité d'un bloc à l'autre dans les opérations de fusion réalisées. Pour ce faire, le procédé selon l'invention fait suivre l'étape de fusion d'une étape (comporte une) de traitement inter-blocs. Le traitement effectué consiste à mettre en correspondance les bruiteurs obtenus en sortie de fusion sur deux blocs successifs sans remettre en cause les associations dans chacun des blocs. Par suite le problème posé consiste, en considérant les ensembles des bruiteurs B1 = {bil}i=l,..,N1 et B2 = {b?}i-1 N2 obtenus à partir du procédé appliqué à deux blocs successifs, à chercher un ensemble de bruiteurs B = {b~ }i=1,..,N où chaque 15 bruiteur bi est constitué au plus de deux éléments, un bruiteur de BI et un bruiteur de B2 . Pour résoudre ce problème le procédé selon l'invention utilise le même principe que pour réaliser la fusion de pistes au sein d'un bloc. Par suite, le critère de distance permettant de décider si deux bruiteurs peuvent ou non 20 être fusionnés, est basé sur le calcul d'un rapport de vraisemblance généralisé. En pratique, l'étape de fusion de piste est réalisée sur des blocs de données présentant un chevauchement. Chaque bloc partage ainsi avec le bloc qui le suit un certain nombre de récurrences de mesure. On réalise 25 ensuite sur les bruiteurs issus de deux blocs successifs en mettant par exemple en oeuvre la méthode de fusion hiérarchisée itérative décrite précédemment, en respectant toutefois la contrainte de n'associer au plus que deux éléments (bruiteurs) provenant de chacun des blocs. Par suite, le résultat obtenu consiste en l'obtention de bruiteurs non fusionnés issus de 30 l'un ou l'autre des blocs considérés, soit en l'obtention de bruiteurs résultant de la fusion d'un bruiteur issu d'un des blocs et d'un bruiteur issu de l'autre bloc. On réalise ainsi de manière itérative la fusion des bruiteurs des deux blocs de sorte que tant qu'une fusion est possible, le nombre de bruiteurs passe de K à K-1 par fusion de deux bruiteurs k1 et k2 appartenant 20 respectivement à B1 et B2. Comme pour la fusion de pistes on réalise les opérations suivantes: -Recherche des 2 bruiteurs, k1 et k2, à fusionner : (k1, k2) = arg min 1_ 15 (A-4k, Vk) reste inchangé pour k≠(k1,k2) Mk1 k2 == (V k11 +V k21r1(V k~1M k1 +Vic2 -1M k2 ) et Vk1k2 = (Vk11 + Vk21 r1 20 - fusion des pistes composant les 2 bruiteurs fusionnés. En sortie de boucle, lorsque dk, k2 > seuil, on obtient le partitionnement des Ni+N2 bruiteurs en K bruiteurs ainsi que les pistes en azimut et en fréquence composant les nouveaux bruiteurs. 25 A l'issue de la première étape du procédé selon l'invention les pistes initiales sont ainsi regroupées de façon à former des pistes fusionnées encore dénommées "macro événements détectés" ("macro-evd"). Chaque piste fusionnée associe la piste en azimut issue de cette première étape et 30 les pistes en fréquence des différentes pistes initiales qui ont été fusionnées pour former cette piste. Ces pistes fusionnées correspondent dans leur majorité à des bruiteurs réels générant différents bruits. Ces bruits sont à l'origine des pistes initiales fournies par le pistage (ADT). Cependant, comme il a été dit précédemment, il est possible que l'opération de fusion réalisée lors de la première étape conduise à fusionner entre elles, en fonction de leur proximité, des pistes initiales n'ayant aucune origine commune. On obtient alors une fusion incorrecte de pistes et la piste résultante doit être identifiée et considérée avec attention. Afin d'identifier les bruiteurs erronés, il est nécessaire de pouvoir affiner la caractérisation des bruiteurs constitués par la fusion en azimut des pistes initiales. A cet effet, la deuxième étape du procédé selon l'invention effectue une opération d'analyse spectrale des différentes pistes fréquentielles (ou pistes en fréquence) associée à la piste en azimut résultant de l'opération de fusion effectuée lors de la première étape (piste fusionnée). La méthode utilisée consiste à effectuer pour chaque bruiteur, à partir des pistes en fréquence constituant une piste fusionnée, et donc le bruiteur correspondant, une estimation des familles d'harmoniques caractérisant ce bruiteur. Cette estimation est réalisée au moyen de modèles constitués de peignes de raies spectrales déterminés. Le principe de la méthode mise en oeuvre est décrit dans la suite du document. Selon l'invention on effectue en premier lieu, un tri des bruiteurs permettant de séparer les bruiteurs peu bruyants, c'est à dire regroupant peu de pistes en fréquence, des bruiteurs très bruyants composés de nombreuses pistes. Puis, en second lieu, pour chacun des bruiteurs très bruyants, c'est à dire ceux présentant un grand nombre de composantes spectrales, on procède à l'estimation des familles d'harmoniques regroupant les composantes spectrales constituant le bruiteur considéré. On rappelle à cette occasion qu'une famille d'harmoniques est un ensemble de raies (fi) tel que : fi (t) = fc (t) + k (t) [24] où fo est la fréquence centrale, f est le fondamental et k le rang de l'harmonique. Ensuite, on cherche à déterminer pour chaque ensemble donné de pistes fusionnées (i.e. pour chaque bruiteur), les paramètres fo et f de la famille d'harmoniques correspondant le mieux au bruiteur. Pour réaliser cette opération, on considère la fonction définie par la relation suivante: K N R(fc,f )= Log1o(sbm0Y(j))xb(fi,frm0Y(j)) [25] 1=1 j=1 dans laquelle: - K représente le nombre de raies, de fréquence f;, du modèle de peigne d'harmoniques choisi, la fréquence fi(t) de chaque raie étant dans ce cas considérée comme une fréquence f; constante au cours du temps; - N représente le nombre de pistes fréquentielles j composant le bruiteur; - b(fi, frmOY (j)) est une fonction définie par: - â(fi, frmoy (j)) 1 si Ifi û frmOY (j)I - sbmOY(j)= moy (sb(j,t)); t=1,..,tmax ~1) sb(j,t) étant le rapport signal sur bruit de la mesure pour l'instant t, associée à la piste fréquentielle j, - frmOY (j) = moy (fr(j,t)), fr(j,t) représentant la fréquence de la piste t=1,..,tmax (1) fréquentielle j à l'instant t et moy(s) la moyenne de s sur la durée tmax. t La fonction R(fo,f )définit une certaine forme de corrélation entre la piste 30 fusionnée (le bruiteur) considérée, et le peigne de raies pris comme modèle. L'opération élémentaire effectuée consiste ainsi, pour chaque piste fréquentielle j à effectuer la mesure de la moyenne, sur le temps d'intégration 25 tmax, du rapport signal sur bruit de la piste fréquentielle j considérée et à valider cette valeur si la valeur moyenne, sur la durée tmax, de la fréquence de la piste j est distante d'une des raies du modèle, d'une valeur en fréquence inférieure au pas de fréquence séparant les raies constituant le modèle. Le calcul est effectué, pour chaque raie du modèle, pour l'ensemble des pistes fréquentielles j constituant le bruiteur consiéré, J variant de 1 à N. K N Les résultats font ensuite l'objet d'une double sommation (E E ) comme le i=1j=1 mentionne la relation [25]. La mise en oeuvre de cette méthode consiste donc à fixer le nombre K de raies du modèle, la largeur c des dents du peigne (i.e. l'espacement entre les raies dans le modèle choisi) et la plage de variation de fo, sachant que la plage de variation de fc est, quant à elle, donnée par la gamme de fréquences traitée. La méthode consiste également à fixer les pas de quantification de fo et fo. La famille d'harmoniques recherchée est alors obtenue, de manière connue, en maximisant la fonction de corrélation définie par: (fc,fo) = max R(fc,fo). (fc,fo) 20 Il est cependant à noter que la fonction de corrélation présente toujours un maximum et qu'il faut donc pouvoir décider si le maximum en question est significatif, c'est à dire s'il correspond réellement à la concordance des composantes spectrales de la pistes avec le peigne 25 d'harmoniques correspondant. En effet, l'image du bruiteur, obtenue par corrélation avec les différents modèles (image des énergies), présente des ambiguïtés sur la fréquence centrale fc et le fondamental fo. Pour lever ces ambiguïtés, le procédé selon l'invention utilise non pas le seul 30 maximum défini par la relation [26] mais également les trois maxima immédiatement inférieurs, et conserve ainsi quatre modèles (ff,fo) à des fins d'analyse. Le traitement effectué consiste alors à déterminer parmi les quatre couples (fc, fo) caractérisant chacun un peigne modèle, celui qui correspond au peigne étendu (sur la gamme de fréquences traitée) ayant le plus grand [26] nombre de dents (de raie) et dont le nombre de raies qui coïncident avec des raies du bruiteur est le plus élevé. On appelle ici "peigne étendu" le peigne défini à partir du peigne modèle considéré et dont les raies s'étendent sur toute la gamme de fréquences définie (et pas uniquement les K raies du modèle) à partir de la fréquence centrale fc du modèle. Par suite le modèle le plus adapté au bruiteur considéré est ainsi déterminé sur la base des trois critères suivants: - valeur maximale de R(fc, fo ): celle-ci doit être supérieure à un seuil 1 o donné, -proportion de raies du bruiteur ne correspondant à aucune raie du peigne étendu considéré: celle-ci doit être la plus faible possible, -proportions de raies du peigne étendu considéré correspondant aux raies du bruiteur: celle-ci doit être la plus élevée possible. 15 Le modèle remplissant le mieux les trois critères est choisi. Dans l'exemple simple, illustré par la figure 7, on réalise ainsi pour un bruiteur 71 donné, représenté par les cinq raies spectrales en traits pleins, la 20 détermination du modèle le plus représentatif du bruiteur, parmi les quatre modèles ayant donné les quatre valeurs de R(fc, fo) les plus fortes. Les figures 7-1, 7-2, et 7-3 illustrent la concordance de trois de ces modèles 72, 73 et 74, figurés en traits pointillés, au bruiteur considéré. On peut ainsi constater sur cet exemple simple que parmi les trois modèles, 25 c'est le modèle 74 qui apparaît comme le plus représentatif du bruiteur 71. En effet, le modèle 72, constitué par un peigne comportant trois raies dans la gamme de fréquence considérée, ne recouvre pas totalement le bruiteur, dont deux des raies spectrales ne coïncident avec aucune raie du modèle. Le modèle 73 quant à lui comporte dix raies dans la gamme de fréquence 30 considérée et recouvre totalement le bruiteur. Cependant certaines de ces dix raies ne coïncident avec aucune raie spectrale du bruiteur considéré. Le modèle 74 quant à lui comporte cinq raies dans la gamme de fréquence considérée, c'est à dire autant que le bruiteur. Chacune de ces raies coïncide en outre a une des raies du bruiteur. Ainsi, le modèle 74, bien que ne donnant peut-être pas la valeur maximale à R(fc, fo) est néanmoins le plus adapté. Selon l'invention, un bruiteur est donc caractérisé par un modèle 5 donné et par le degré de coïncidence qu'il présente avec ce modèle. Cette caractérisation permet de classer les bruiteurs en catégories. Ainsi, les deux premiers de ces trois critères permettent de déterminer si le peigne modèle choisi par la méthode décrite précédemment est vraiment représentatif du bruiteur considéré. Le dernier critère permet, quant à lui, 10 d'effectuer un marquage des différents bruiteurs analysés. De la sorte, les bruiteurs présentant un peigne d'harmoniques couvrant une large part de la gamme de fréquence analysée, et les bruiteurs dont les raies sont regroupées dans un petit intervalle de fréquences feront l'objet de deux marquages différents. Les premiers, dont un exemple de représentation 15 spectrale est présenté sur l'illustration 8-2, correspondent généralement à des bruits émis de manière régulière sur de longues durées tels que les bruits produits par des moteurs diesels équipant des embarcations importantes de type "cargo" par exemple; tandis que les seconds, dont le spectre peut être qualifié de "peigne compact" dont un exemple de 20 représentation spectrale est présenté sur l'illustration 8-1, correspondent à des bruits particuliers, moins constants, tels que le grincement de ligne d'arbres, ou que le chant d'hélice. Cependant, pour certains bruiteurs la coïncidence avec le modèle sélectionné reste moins nette, en particulier dans le cas où la valeur atteinte 25 par le deuxième critère est élevée. C'est en particulier le cas lorsque le spectre du bruiteur considéré présente plusieurs familles d'harmoniques. Le modèle sélectionné coïncide alors seulement avec l'une ou l'autre des familles et ne présente aucune coïncidence avec l'autre famille. Une telle configuration, dont un exemple de représentation spectrale est présenté sur 30 l'illustration 8-3, tire généralement son origine de la fusion de pistes initiales qui, quoique situées dans des azimuts très proches, correspondent à des bruiteurs différents. C'est par exemple le cas lorsque deux objets différents formant deux bruiteurs se déplacent de manière parallèle, ou lorsqu'un même objet incorpore deux sources de bruit distinctes. Ces bruiteurs, moins 35 bien définis par leur modèle font selon l'invention l'objet d'un troisième marquage différent des deux premiers. De la sorte à l'issue de la seconde étape du procédé selon l'invention on dispose avantageusement, non plus d'un simple ensemble de pistes fusionnées, caractérisées par leurs azimuts, mais d'un ensemble de bruiteur, chaque bruiteur étant caractérisé à la fois par son azimut, c'est à dire l'azimut du représentant de la piste fusionnée correspondante obtenue à l'issue de la première étape du procédé, et par le modèle spectral (i. e. le peigne d'harmoniques) qui lui est associé lors de la deuxième étape. On dispose en outre pour chacun des bruiteurs d'une information grossière relative à son origine qui se traduit par le classement de chaque bruiteur dans un des trois groupes décrits précédemment. Cette information grossière peut ensuite être utilisée pour effectuer des traitements complémentaires de classification des bruiteurs, traitements qui sortent du champ de la présente demande.15 REVENDICATIONS 1. Procédé pour réaliser la fusion de groupes de données ou pistes initiales, chaque piste initiale étant constituée des données caractérisant l'évolution au cours du temps de la position en gisement et de la fréquence doppler d'un objet supposé, ainsi que l'analyse et le tri automatiques des pistes fusionnées résultant de la fusion des pistes initiales, le procédé comportant une étape préalable pour constituer les pistes initiales, caractérisé en ce qu'il comporte en outre: - une première étape d'association spatiale des pistes initiales qui procède au regroupement des pistes initiales correspondant sensiblement à des directions (azimuts) d'observation identiques pour former des pistes fusionnées, - une deuxième étape d'analyse fréquentielle des pistes fusionnées qui procède à la sélection des pistes fusionnées dont le spectre se présente comme un peigne d'harmoniques caractéristique d'un objet réel unique. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'étape préalable de constitution de piste met en oeuvre une méthode de détection et de 20 poursuite automatique de cible. 3. Procédé selon l'une des revendications 1 ou 2, dans lequel la première étape procède de manière itérative à la fusion des pistes deux à deux, en fusionnant à chaque itération les deux pistes les plus 25 proches l'une de l'autre en azimut, le processus itératif étant arrêté lorsque pour une itération donnée la valeur d'un critère lié à la distance en azimut des deux pistes les plus proches, dépasse une valeur seuil fixée. 30 4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel le processus itératif de la première étape est associé à une opération d'arrêt (33) sous condition, la condition portant sur la comparaison à un seuil fixé de la valeur d'une grandeur fonction du rapport de vraisemblance généralisé L(K), défini par la relation suivante:L(K -1) = L(K) + IIMk1 ù Mk2 11 2Vk1+Vk2 dans laquelle DM" ûMk2 11211 représente l'écart normalisé entre les valeurs estimées des moyennes des deux pistes fusionnées au cours de l'itération considérée; La valeur de cette fonction étant calculée et comparée au seuil à chaque itération. 5. Procédé selon la revendication 4, dans lequel on considère la fonction du RGV définie par f(K) = -2Log(L(K)), distribuée asymptotiquement selon une loi du x2 centrée, à (N-k)xn degrés de liberté, le processus itératif étant stoppé, lorsque pour une itération donnée la valeur de la fonction "-2Log(L(K))" atteint la valeur du x2. 6. Procédé selon la revendication 4, dans lequel on considère la fonction du RGV définie par la relation f(K) = -2Log(L(K)) à laquelle on applique un traitement géométrique consistant à déterminer le point d'intersection (43) des tangentes (44 et 45) à la courbe représentant cette fonction, le processus itératif étant stoppé, lorsque pour une itération donnée la valeur de la fonction f(K) atteint la valeur du point d'intersection (43). 7. Procédé selon la revendication 4, dans lequel on considère la fonction du RGV définie par la relation g(K) = K2(2Log(L(K)) pour laquelle on recherche un minimum, le processus itératif étant stoppé lorsque pour une itération donnée la valeur de la fonction g(K) atteint la valeur correspondant au point d'inflexion. 8. .Procédé selon l'une des revendications 1 ou 2, dans lequel la première étape procède par estimation, par régression linéaire, des paramètres de gisement, (/30 )1,..,n , et défilement, (fl)1 n , de chacune des pistes, la fusion des pistes étant réalisée en déterminant l'histogramme (61) des données (flo )1,..,n , cet histogramme étant 29 ensuite approximé par un mélange de lois gaussiennes (62) correspondant aux maxima locaux (63) de l'histogramme, chaque gaussienne délimitant un secteur angulaire associé à un bruiteur. 9. Procédé selon la revendication 8, dans lequel la première étape: comporte: - une étape 1 d'estimation de (a0, R)1,._,n . - une étape 2 d'élaboration de l'histogramme des données (,80 )1,..,n , de détermination du nombre K de bruiteurs indépendants à ~o partir de l'histogramme et d'initialisation des algorithmes d'estimation du mélange de lois gaussiennes à partir des maxima locaux de l'histogramme des (/ o )1,_.,n . - une étape 3 de détermination de la permutation k qui à chaque piste de rang i associe le bruiteur dont elle est issue. 15 - une étape 4 d'estimation des paramètres ( ,I/)i=l,..,K représentants les pistes résultant de la fusion. 1O.Procédé selon l'une des revendications 3 à 9, dans lequel la deuxième étape procède, pour chaque bruiteur correspondant aux 20 pistes en fréquence constituant une piste fusionnée donnée, à une estimation des familles d'harmoniques caractérisant ce bruiteur, cette estimation étant réalisée au moyen de peignes de raies spectrales déterminés, pris comme modèles. 25 11.Procédé selon la revendication 10, dans lequel on effectue en séquence: - un tri des bruiteurs permettant de séparer les bruiteurs peu bruyants, regroupant peu de pistes, des bruiteurs bruyants composés de nombreuses pistes. 30 - pour chacun des bruiteurs bruyants, une estimation des familles d'harmoniques regroupant les composantes spectrales constituant le bruiteur considéré. -détermination, pour chaque bruiteur bruyant, des paramètres fo et fo de la famille d'harmoniques correspondant le mieux au 35 bruiteur.