FR 2637692 A1 19900413 FR 8813340 A 19881011 PROCEDE ET DISPOSITIF DE VALIDATION DE PLOTS, POUR RADAR, AVEC MISE A JOUR AUTOADAPTATIVE Le domaine de l'invention est celui prin- cipalement des moyens de limitation de la saturation de l'organe de pistage d'un radar. De tels moyens consistent à associer à chaque plot une information de validité estimée du plot. L'obtention de cette information de vali- dité permet ensuite un traitement amélioré du plot ainsi "renseigné". Dans le cas o l'information de validité est susceptible de prendre plusieurs états, continus ou discontinus, on peut par exemple contrô- ler la saturation de l'organe de pistage du radar, en sélectionnant les plots qui lui sont transmis au moyen d'un seuillage sur ladite information de vali- dité. Dans une autre application non limitative de l'invention, l'information de validité peut à tre utilisée pour l'analyse de signature ou la recon- naissance de cibles. Les plots fournis par l'extracteur d'un radar sont le plus souvent constitués par l'agglomération de points d'écho détectés, ou encore "présence écho". Les échos élémentaires sont regrou- pés, par intégration et compactage, pour former des plots présentant des caractéristiques globales rela- tivement homogènes. Ces plots sont définis par un certain nombre de paramètres (ou attributs) tels que: la distance moyenne au radar, l'angle moyen de visée, le score (nombre d'échos élémentaires consti- tutifs du plot), l'amplitude maximale de retour (intensité des échos), ou encore des attributs liés à la forme du plot (extension en distance ou en azimut, moment d'inertie,...). D'autres attributs sont utilisés, inhérents par exemple au type spécifique de radar utilisé. L'organe de pistage, dans un radar, effec- tue pour sa part un travail essentiellement informa- tique destiné à identifier des pistes, c'est-à-dire à chaîner les plots correspondants à un même écho, ou groupe d'échos, au cours de balayages successifs du radar. Chaque piste est définie par exemple par la position précédente d'un plot, et une valeur de vecteur vitesse du plot. Le suivi d'un plot implique notamment des techniques de prédiction de déplace- ment, à l'aide d'outil algorithmique (filtrage de Kalman,...). Du fait de sa nature essentiellement logi- cielle, l'organe de pistage est saturable. Jusqu'à présent, les techniques de contrôle de la saturation de l'organe de pistage consistent à provoquer brutalement un arrêt de l'alimentation en information provenant de l'extracteur à chaque débordement de capacité. de traitement. Cette technique connue présente l'inconvénient de priver l'organe de pistage d'informations utiles, d'une manière arbitraire, et ceci à un moment o la richesse d'informations com- manderait plutôt un suivi attentif des cibles. L'invention a pour objet de pallier cet inconvénient, en fournissant une information de validité, pour chaque plot, qui permet notamment de sélectionner de façon "intelligente" l'information transmise à l'organe de pistage, en cas de satura- tion. L'invention a é galement pour objectif de fournir une information de validité de chaque plot qui puisse être utilisée pour tout traitement ulté- rieur du plot susceptible d'utiliser une estimation de vraisemblance. La notion de validité ou de vraisemblance d'un plot, suivant l'invention, consiste à émettre une estimation sur le fait que le plot corresponde bien à une cible mobile utile, et non à un écho nui- sible ou parasite. Les plots "nuisibles" correspondent par exemple à des résidus d'échos fixes, de mer, ou atmosphériques, ou encore é ventuellement à un brouillage actif ou passif. La discrimination doit être telle qu'on maximise le taux de plots nuisibles repérés, sans que cette opération s'effectue au détriment des plots utiles. Un objectif complémentaire de l'invention est donc de fournir des moyens de discrimination permettant de remplir simultanément ces deux objec- tifs de minimisation du nombre de faux plots trans- mis, et de maximisation du nombre de vrais plots transmis. L'invention a é galement pour objectif de fournir des moyens de mise à jour autoadaptative du processus d'affectation à chaque plot de sa valeur estimée de validité. Le but recherché est d'affiner ce processus, en prenant en compte périodiquement les modifications récentes de la nature des vrais plots et des faux plots transmis, et donc de l'environnement, utile et parasite, du radar. Un objectif concomittant est de réaliser ces opérations de mise à Jour sans interrompre le traitement des plots courants. L'opération de mise à jour doit de plus pouvoir être commandée aussi bien sur une base périodique, que lors de la détection d'une évolution brutale de l'environnement du radar. Ces objectifs ainsi que d'autres qui appa- raîtront par la suite sont atteints à l'aide d'un procédé de validation de plots pour radar, notamment destiné à e tre interposé entre l'extracteur et l'organe de pistage pour associer à chaque plot fourni par l'extracteur une valeur estimée de validité, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes: - on sélectionne un Jeu de N attributs définissant les plots fournis par l'extracteur; - on quantifie chaque attribut, en définissant des intervalles dans la gamme de valeurs prises par ledit attribut; - on associe à chaque N-uplet formé par une combinaison de valeurs desdits attributs, une valeur estimée de validité du plot correspondant; - on recherche, pour chaque plot transmis par l'extracteur, le N-uplet qui lui correspond, afin d'associer auxdits plots la valeur estimée de validité affectée audit N-uplet. Avantageusement, ce procédé est mis en oeuvre dans un dispositif caractérisé en ce qu'il comprend: - des premiers moyens de réduction de la dynamique de chaque plot, constitués par un jeu de tables d'adressage, chaque table associant l'une des valeurs quantifiée constitutives du Nuplet à chaque valeur d' attribut dudit plot; - des seconds moyens de validation de chaque plot constitués par une table d'adressage associant à chaque N-uplet une valeur estimée de validité du plot correspondant. Dans un mode de réalisation plus sophisti- qué, le procédé de l'invention comprend les étapes suivantes: - on sélectionne un premier et un second jeux d'attributs, destinés à l'élaboration de coefficients de probabilité, pour chaque plot, de correspondre à un plot vrai, et à un plot faux respectivement; - on quantifie chaque attribut desdits premiers et seconds Jeux, en définissant des intervalles dans la gamme des valeurs prises par ledit attribut; - on associe à chaque combinaison des valeurs quantifiées desdits premier et second jeux d'attributs, un premier et un second coefficients de probabilité de correspondre à un plot vrai, et à un plot faux respectivement; - on définit pour chaque plot une valeur estimée de validité formée par le rapport desdits premier et second coefficients de probabilité. De façon avantageuse, ce second procédé est mis en oeuvre dans un dispositif caractérisé en ce qu'il comprend: - des premiers moyens parallèles de réduc- 1 tion de la dynamique de chaque plot, constitués d'une part d'un premier jeu de tables d'adressage dont chaque table associe l'une desdites valeurs quantifiées à chaque valeur d'attribut du premier jeu d'attributs, et d'autre part d'un second jeu de tables d'adressage, dont chaque table associe une desdites valeurs quantifiées à chaque valeur d'attribut du second jeu d'attributs; - des seconds moyens parallèles de conver- sion, constitués par une première table d'adressage, qui associe au Nuplet de valeurs prises par ledit premier jeu d'attributs une probabilité de correspondre à un plot vrai, et par une seconde table d'adressage qui associe au N'-uplet de valeurs prises par ledit second jeu d'attributs une probabilité de correspondre à un plot faux; - des troisièmes moyens de validation de chaque plot, constitués par un circuit de calcul de ladite valeur estimée de validité du plot, par divi- sion desdits premier et second coefficients de pro- 3c babilité obtenus en sortie desdits seconds moyens parallèles de conversion. De façon préférentielle, on attribue à chaque plot l'un des deux états vrai/faux d'un bit de validité du plot, par comparaison de ladite valeur estimée de validité avec un seuil de validité prédéterminé. Avantageusement, ledit seuil de validité est variable en fonction de l'état de saturation de l'organe de pistage. Dans un mode de mise en oeuvre avantageux de l'invention, le procédé de validation de plots est caractérisé en ce qu'il comporte des moyens de mise à jour autoadaptative des valeurs estimées de validité des plots, comprenant au moins l'.une des étapes suivantes: - on met à jour les valeurs de quantifica- tion des attributs de définition de chaque plot, en fonction des plots reçus; - on met à jour -les valeurs estimées de validité des plots pour chaque combinaison de valeurs quantifiées d'attributs, en fonction des décisions finales de validité prises par des moyens d'utilisation des plots renseignés par leur valeur estimée de validité. Avantageusement, ladite é tape de mise à jour des valeurs de quantification d'attributs consiste à redéfinir les intervalles découpés dans la gamme des valeurs prises par chaque attribut de définition des plots, au sein d'un nouveau lot de plots reçus, ledit découpage de mise à jour étant préférentiellement effectué selon une logique d'isopopulation ou d'isosensibilité. Selon une autre caractéristique avanta- geuse, ladite étape de mise à jour des valeurs esti- mées de validité des plots consiste à affecter à chaque N-uplet de valeurs quantifiées d'attributs, une valeur estimée de validité obtenue pour le sous- ensemble de plots vérifiant ledit N-uplet, au sein d'un nouveau lot de plots reçus. De façon- préférentielle, lesdites opéra- tions de mises à jour sont réalisées en introduisant au sein de chacun desdits nouveaux lots de plots un échantillon de plots représentatif des valeurs cou- rantes de quantification, de valeurs estimées cou- rantes de probabilité respectivement. D'autres caractéristiques et avantages apparaîtront à la lecture suivante de la description d'un mode de réalisation préférentielle de l'invention, donné à titre illustratif et non limi- tatif, et des dessins annexes dans lesquels: - la figure i illustre quelques attributs des plots, tels que fournis par l'extracteur d'un radar; - la figure 2 schématise la chaine de modules fonctionnels d'un mode de réalisation de l'invention à table unique de décision de vraisem- blance; - la figure 3 schématise la chaine de modules fonctionnels d'un mode de réalisation de l'invention à deux tables parallèles d'attribution d'un coefficient de probabilité de plots vrais, et de plots faux respectivement, - la figure 4 schématise le principe de quantification d'attributs, dans le cas d'une vali- dation de plots à deux attributs; - la figure 5 schématise le principe d'affectation d'une valeur estimée de validité à chaque cellule bidimensionnelle, dans le cas d'un mode de réalisation à deux attributs de validation, et avec affectation parallèle et indépendante d'un coefficient de probabilité de plots vrais d'une part, et de plots faux d'autre part; la figure 6 'illustre la chaine de contreréaction du procédé de validation de plots à mise à jour autoadaptive, selon l'invention; - les figures 7a, 7b, représentent respec- tivement la chaine fonctionnelle de validation de plots en cours d'utilisation d'une part (fig 7a), et la chaine de mise à jour du processus de validation d'autre part (fig. 7b); - la figure 8 détaille les branches paral- lèles d'un dispositif de mise à jour de la quantifi- cation, pour chaque attribut de validation de plots, dans la chaine de la figure 7b; - la figure 9 détaille une portion de la branche de mise à jour des coefficients de probabi- lité de plots vrais, dans la chaine de la figure 7 b; - les figures 10a, lO0b illustrent un processus de quantification des valeurs estimées de validité de plots, ramenant un champ de 20 valeurs à 6 cellules homogènes. Le mode de réalisation préférentielle de l'invention, présenté ci-après, se rapporte à un dispositif "limiteur de charge", situé entre l'extracteur et l'organe de pistage d'un radar. Le limiteur de charge a pour objet de diminuer le nombre de plots que doit traiter l'organe de pistage. La diminution doit être nette en ce qui concerne les plots "nuisibles", mais ceci ne doit pas se faire au détriment des plots "utiles" issus de cibles mobiles. Comme on le verra ci-après, le taux de filtrage des plots peut avantageusement dépendre du taux de saturation de l'organe de pistage: loin de la saturation, le limiteur de charge laisse passer tous les plots; proche de la saturation, le limi- teur de charge filtre. L'intervention du limiteur de charge peut ainsi ê tre soit "tout ou rien", soit progressif par variation d'un seuil de filtrage. Dans le mode de réalisation représenté, l'opération de validation de chaque plot consiste à associer au plot une valeur estimée de validité qui peut être: - soit une valeur définie sur un seul bit (plot vrai/plot faux); - soit un coefficient de vraisemblance, c'est-à-dire un coefficient de probabilité que le plot soit vrai, ou faux. Il est à noter, dans ce dernier cas, que le coefficient de probabilité d'être vrai, d'une part, et le coefficient de probabilité d'être faux d'autre part, peuvent être indépendants pour un même plot. Ceci résulte notamment du fait que le parti- tionnement de l'ensemble des plots possibles, carac- térisés chacun par un jeu de N valeurs d'attributs, peut être réalisé indépendamment pour l'affectation à chaque sous-ensemble de plots sensiblement homogène, d'un coefficient de probabilité d'être vrai, et d'être faux respectivement. Le limiteur de charge a donc pour fonction d'attribuer à chaque plot incident un "niveau de confiance", qui peut être binaire (vrai plot ou faux plot) ou gradué (vraisemblance vrai plot/faux plot). Les critères qui permettent au limiteur de charge de prendre sa décision peuvent être: - constants: réglés une fois pour toutes en usine, à partir de connaissances a priori des caractéristiques de vrais et faux plots, ou à partir de statistiques déduites de plots enregistrés. - é volutifs, en fonction de l'environnement réel du radar.Dans ce cas, le limi- teur de charge reçoit du pistage des descriptifs de plots "vrais", c'està-dire qui ont permis l'entretien d'une piste, ou "faux" dans le cas contraire. Deux aspects complémentaires de limiteur de charge selon 1l'invention vont donc être décrits ci-après: - le premier aspect concerne un mode de réalisation de limiteur de charge à critère de déci- sion constant. Cette réalisation est basée sur une analyse des statistiques de vrais plots et faux plots, ê laborée une fois pour toutes en usine, à partir d'enregistrements (Fig 2 et 3) - le second aspect est relatif à un limi- teur de charge autoadaptatif. Le processus de vali- dation est celui du premier mode de réalisation, complété par des moyens de traitement qui permettent la remise à jour en temps réel des statistiques de vrais plots et de faux plots, et leur emploi (Fig. 6 à 9). Comme déjà mentionné en préambule, la figure 1 schématise quelques attributs ou attributs de définition d'un plot, tel que fourni par l'extracteur du radar. Chaque plot 12,13 est généra- lement constitué de l'agglomération d'échos élémen- taires 11, adjacents ou non. Il est caractérisé par des attributs tels que sa distance au radar d1, d2; son angle de visée 01 et 02; son extension e, etc... La donnée traitée par le limiteur de charge est un plot défini par un N-uplet de tels attributs, par exemple 3 attributs. Des tests ont montré qu'au-delà de 3 attributs, les gains en efficacité ne sont plus sensibles. Chaque attribut est un paramètre réel, représenté par un nombre entier é crit sur un certain nombre de bits, par exemple: 8 bits (on n'utilise pas forcément le même nombre de bits pour chaque attribut). Un plot est dit vrai s'il correspond à une cible que le radar juge utile (par exemple un avion ou un missile, pour un radar de défense aérienne). Un plot est dit faux dans le cas contraire. L'objectif idéal serait que le limiteur de charge envoie au pistage tous les plots vrais et aucun plot faux. Cependant, il existe de nombreux N- uplets d'attributs qui peuvent ê tre obtenus aussi bien par des plots vrais que par des plots faux. Quel que soit le critère retenu, il n'est donc pas possible d'atteindre l'objectif idéal. Par ailleurs, le critère retenu doit être réalisable. Ceci correspond à des contraintes de réalisation matérielle. Par exemple avec 3 attributs sur 8 bits, on peut imaginer de tabuler le résultat (vrai plot ou faux plot ou niveau de vraisemblance vrai/faux) à partir des 3 x 8 = 24 bits, mais ceci n'est pas réalisable simplement car il faudrait une mémoire de 224 = 16.106 mots. Le dispositif décrit permet de répondre aux deux objectifs suivants: l1 imposer que la proportion de vrais plots transmis soit au moins é gale à une valeur imposée (ex: 99 %); - rechercher un domaine tel que, en satis- faisant l'assertion précédente, on minimise la pro- portion de faux plots transmis. En termes mathématiques, ceci se traduit de la manière suivante: Soit x un plot c'est-à-dire un N-uplets d'attributs x = (X1, x2,..., xn) Soit W l'ensemble de tous les plots Soit w un sous-ensemble de W Soient PV et PF deux applications de W vers IR+ qui vérifient: PV(X)dx = PF(X)dX = 1 (1) PV représente la probabilité qu'un plot vrai ait l'ensemble d'attributs x. PF représente la probabilité qu'un plot faux ait l'ensemble d'attributs x. La méthode de décision décrite ci-dessus s'écrit alors: rechercher w tel que: (2}fPv(x)dx ≥ PVO (valeur imposée, par exemple: 0,99) et (3)PF(x)dx soit minimal. La solution à ce problème peut s'obtenir comme suit: - définissons une relation d'ordre dans W (notée x0: (6) w = {xlx > xo} On peut démontrer que cette. définition de w répond aux expressions (2) et (3). Pour obtenir une décision facilement, il parait intéressant de tabuler la valeur de la déci- sion. Ceci impose que l'on réduise la dynamique du plot à une dynamique plus faible. Par exemple, on peut imposer que la table de décision soit adressée par un mot décrit sur peu de bits, par exemple 9 bits au maximum. Ceci correspond par exemple à une opération de quantification de la valeur de chaque attribut. Il en résulte deux conséquences: - w ne constitue plus qu'une approche de la solution idéale décrite plus haut; - il faut définir le mode de passage du plot à son adresse partielle (par exemple de 24 bits à 9 bits). La solution schématisée en Fig. 2 consiste à utiliser un jeu de tables d'adressage 21, 22, 23 pour obtenir trois adresses partielles M1, M2, M3 à partir de six attributs x1, x2, X3, x4, x5, x6. Chaque table d'adressage 21, 22, 23 asso- cie à au moins un attribut xi une adresse partielle al, a2, a3. La taille ml, m2, m3 des adresses par- tielles al, a2, a3 est telle que leur somme soit assez faible pour que la table de décision 24 conserve une taille raisonnable. La table de décision associe à chaque M- uplet d'adresses (a1, a2, a3) une valeur estimée de validité 25. Cette valeur 25 est soit un bit de validité (vrai/faux>, soit une information de vraisemblance susceptible de prendre plusieurs valeurs. On peut également envisager d'obtenir les adresses partielles a1, a2, a3, non pas à travers un jeu de tables d'adressage, mais au moyen de modules de calcul définissant des bornes d'intervalles, comme décrit plus loin. Une variante plus sophistiquée, représen- tée en figure 3, consiste à obtenir séparément, deux jeux d'adresses partielles avl, av2, av3, et afl, af2, af3. Le premier de ces jeux d'adresses par- tielles avl, av2, av3, fourni par un jeu de table d'adressage 31, 32, 33, adresse une première table 34 fournissant une valeur approchée du coefficient de probabilité Pv' correspondant à la probabilité pour le plot courant d'être vrai. Le second jeu d'adresses partielles af1, af2, af3, obtenu en sortie d'un second jeu de table d'adressage 35, 36, 37, adresse une table 38-four- nissant une valeur approchée du coefficient PF de probabilité, pour le plot courant d'être faux. Un circuit de calcul 39 fournit à partir des coefficients PV PF une valeur finale estimée de validité pour le plot courant. Cette valeur finale peut être un coeffi- cient de vraisemblance, égal au rapport PV/PF. Il peut également être constitué par un bit de décision (vrai/faux), obtenu par exemple par comparaison du rapport PV/PF avec un seuil de référence SO Dans un mode de réalisation particulier de l'invention, le seuil SO peut À tre un paramètre variable, dépendant du pourcentage d'utilisation des capacités de traitement de l'organe de pistage, par 3 rapport à son niveau de saturation On notera que dans la variante de la figure 3, les deux jeux de tables 31, 32, 33 d'une part et 35, 36, 37 d'autre part ne comportent pas en entrée les mêmes attributs, ou associations d'attributs. D'autre part, dans le cas (non repré- senté), o une table de chacun des jeux de tables aurait mêmes entrées, les adresses en sortie de tables avi, afi, peuvent être différentes. La figure 4 illustre le principe de construction des tables d'adressage 21, 22, 23; 31, 32, 33, 35, 36 37, au moyen d'un processus de quan- tification réalisé sur la gamme des valeurs prises par deux attributs de définition d'un plot. A titre d'exemple, on peut considérer que chaque attribut est écrit sur 8 bits (valeur entière comprise entre O et 255). L'adresse partielle calcu- lée pour chaque attribut s'exprime sur 3 bits. Chaque adresse partielle correspond à un intervalle découpé dans la gamme (O; 255). Le diagramme 40 de la figure 4 représente la surface de validité des plots en fonction des valeurs prises par les deux attributs de définition de plot xl, x2. Les courbes de niveau 41, 42, 43 délimitent les zones de probabilité croissante de vraisemblance. L'opération de quantification consiste à rechercher 7 bornes b, b2 b3, b4 b5, b6 b7 pour décrire les 2 = 8 intervalles sur le premier attri- but xl et à nouveau 7 bornes pour le second attribut x2. A chaque rectangle (44) décrit par un intervalle (b4, b5) sur l'axe de l'attribut xl, et un intervalle (b'4, b'5) sur l'axe de l'attribut x2, on associe une valeur estimée de validité P. La figure 5 illustre le processus de quan- tification, et d'affectation de coefficients de pro- babilité, parallèlement et indépendamment, pour la vraisemblance de plot vrai d'une part et de plot faux d'autre part. La découpe de chacun des axes des attri- buts x1 et x2, en huit intervalles, aboutit à quan- tifier le champ des coefficients de probabilité de plots vrais Pv' et de plots faux PF' en grilles 51, 52 comportant chacune 64 cellules 53. A chaque cellule 53 est affecté un coeffi- cient de probabilité de plot vrai, ou de plot faux respectivement. L'exploitation de ces grilles de probabi- lités quantifiées est illustrée en figure 5 par le plot 50, défini par ses attributs: x1 = a; x2 = b. Le principe d'affectation au plot 50 de sa valeur estimée de validité consiste à repérer la cellule 58, 59 qui, dans chacune des grilles 51, 52, lui correspond. On relève ensuite le coefficient de probabilité de plot vrai et de plot faux affecté à ces deux cellules 58,59. Ceci permet de calculer le coefficient de vraisemblance du plot, par exemple en effectuant le rapport des coefficients PV/PF. Plusieurs méthodes peuvent être employées pour réaliser les grilles 51, 52. Une première méthode de découpage consiste à effectuer un travail de recherche d'un choix opti- mal de découpage sur calculateur. On définit avanta- geusement une valeur de distance entre la valeur réelle de chaque coefficient de probabilité PV et PF, et leur valeur moyenne, commune à tous les plots d'une même cellule des grilles 51, 52. La minimisa- tion de cette valeur de distance, sous contrainte du nombre d'intervalles, permet d'aboutir au découpage optimal. Un exemple de valeur de distance est: yZ'p% avec PV: valeur réelle du coefficient de probabilité de plot vrai; QV: valeur approchée du coefficient de probabilité de plot vrai, pour la cellule. Les figures 10a, lob, illustrent un décou- page consistant à ramener un champ de 20 valeurs distinctes (fig. O10a), à 6 cellules homogènes (fig. lob). Le découpage présenté est ici purement arbitraire, et illustre que chacune des six cel- lules, dans la grille de la figure 10b, se voit associer une valeur unique de coefficient de proba- bilité. Cette valeur est en l'occurrence la moyenne des valeurs d'origine. Une seconde méthode, sous optimale, par rapport à la première méthode mais très simple, consiste à rechercher la découpe en intervalles séparément sur chaque axe, à partir des probabilités marginales obtenues sur les différents axes, comme représenté en Fig 4 et 5. La découpe en intervalles peut être effec- tuée de façon simple, par exemple selon: - une découpe linéaire sur chaque attribut (intervalles de même largeur), sans considérer les probabilités; - une découpe telle que les probabilités d'occurrence de tous les intervalles soient à peu près égales (à peu près seulement, car la quantifi- cation de l'attribut peut empêcher une égalité par- faite). Cette découpe est illustrée en Fig. 4, o les intervalles dP de valeur identiques découpent, dans la courbe 47 des probabilités cumulées, les intervalles bl, b2, b3 b5, b6, b7; - une découpe telle que la propriété pré- cédante soit vérifiée non pas sur la probabilité mais sur sa dérivée (prise en valeur absolue) La découpe en intervalles sur chaque axe peut également être effectuée par travail sur calcu- lateur, pour obtenir un optimum pour chaque axe. Des structures de découpe sont illustrées sur les diagrammes 45, 46 de la Figure 4 et 54, 55, 56, 57 de la Figure 5. Quelle que soit la démarche retenue (glo- bale ou projection sur les différents axes, avec ou sans méthode arbitraire de découpe), on obtient pour chaque plot x une adresse exprimée sur peu de bits, à laquelle est associée la valeur PV. La même démarche accomplie pour PF fournit les intervalles pour PF' et les valeurs de PF' Enfin, si l'on veut tabuler directement la décision, on peut imposer une découpe identique sur PV et PF' et tabuler PV/PF ou unevaleur qui en dépend (par exemple: Log PV - Log PF, valeur binaire déduite de la comparaison de PV/PF à un seuil,...) Remarquons que le principe de la découpe d'intervalles sur chaque axe permet de remplacer les tables attributs/adresse partielle 21, 22, 23; 31 à 36 par un calcul simple de comparaison de l'attribut xi aux bornes (bi,1; bi,2; ^ i Ni), o N i est le nombre d'intervalles sur l'attribut i, pour en déduire l'intervalle dans lequel se trouve xi. Les exemples présentés en figures 4 et 5 sont relatifs à des plots définis par 2 attributs xl, x2. Il est clair que l'invention s'étend aux cas o chaque plot est défini par une combinaison des valeurs de N attributs, formant un N-uplet associé à une cellule N-dimensionnelle. A chaque cellule N- dimensionnelle est affectée une valeur estimée de validité. La figure 7a illustre les deux aspects de l'opération de mise à jour du processus de valida- * tion du plot selon l'invention: - la mise à jour des valeurs estimées de validité, correspondant à chaque cellule, représen- tée par les entrées 70, 71 dans le mode de réalisa- tion de la figure 7a (coefficients de probabilité de plot vrai PV et de plot faux PF respectivement); - la mise à Jour des tables d'adressage , 76, et donc du découpage des cellules, représen- tée par les entrées 72, 73 dans le mode de réalisa- tion de la figure 7a (choix de bornes de délimitation des intervalles de découpage sur chaque axe). Ces valeurs de mise à jour 70, 71, 72, 73 proviennent de la chaine de mise à jour de la figure 7b. La première partie 77 de la chaine de mise à jour réalise la mise à jour des bornes sur chaque axe. Ceci est réalisé en deux étapes: - une étape 79 de constitution d'histogrammes des plots, par axe et donc par attri- but constitutif des plots; - une é tape 80 de calcul périodique des bornes (ou encore de reconstitution des tables d'adressage), sous commande de mise à jour pério- dique 81. La sortie de ce module 80 de mise à jour du découpage fournit les valeurs 72, 73 des nou- velles bornes. La figure 8 détaille un mode de réalisa- tion avantageux de la première partie 77 de la chaine de la mise à jour dans le cas d'un traitement indépendant et parallèle des plots vrais d'une part, et des plots faux d'autre part. L'étape 79 de constitution des histo- grammes s'effectue dans des jeux de deux sous- modules parallèles 84. Un jeu de deux sous-modules 84 est associé à chaque attribut xl, x2,... xi. Dans chaque jeu, un premier histogramme correspond à 2 la comptabilisation des plots vrais, et le second histogramme à la comptabilisation des plots faux. A chaque plot d'attributs x1, x2,... si, des moyens de commutation 82 assurent l'incrémentation soit du premier histogramme, soit du second histogramme de chacun des jeux 84. La construction de chaque jeu d'histogrammes s'effectue sur un lot donné de plots, en nombre suffisant pour fournir une comptabilisation représentative. On notera que le fait d'établir des histo- grammes non pas globalement sur tous les attributs, mais séparément, par projection sur chaque axe (un axe peut correspondre à un ou plusieurs attributs) permet de limiter la taille des histogrammes. Ainsi, dans le cas de plots définis par trois attributs de 8 bits chacun par exemple, la solution présentée conduit à é tablir trois histo- grammes de 28 = 256 cellules pour Pv et autant le cas é chéant pour PF). La construction d'un histogramme unique pour tous les attributs aurait été nettement plus défavorable, puisque requérant 3x86 23X8, soit environ 16.106 cellules. A titre non limitatif, on peut envisager notamment deux algorithmes de découpe de chaque axe en intervalles, applicables lorsque l'axe correspond à un attribut: - une découpe "isopopulation", qui consiste à rechercher sur chaque axe les bornes d'intervalles telles que tous les intervalles aient sensiblement la même population; - une découpe "isosensibilité", de même principe que pour la découpe isopopulation, mais réalisée sur la dérivée de l'histogramme. Avec chacun de ces deux algorithmes, on obtient ainsi un nombre N d'intervalles sur chaque axe. Comme déjà noté, dans le cas o 7 bornes sont posées sur chaque axe, on définit 8 intervalles, et donc une adresse partielle sur log2 = 3 bits. Si l'axe est multi-attributs on ne peut plus procéder par découpe d'intervalles. Il est nécessaire d'effectuer une exploration de toutes les valeurs que peut prendre chaque attribut. Une méthode possible consiste à classer toutes les valeurs de P par ordre croissant (ou décroissant), à effectuer une découpe dans cet ensemble ordonné, par exemple une découpe de type isopopulation, puis à affecter à chaque é lément d'origine le numéro d'intervalle auquel il appartient dans la liste. ordonnée. Il est clair que dans ce cas, la découpe de l'axe multiattributs ne se traduit pas sous la forme de bornes d'intervalles sur la valeur des attributs, mais selon une table associant à chaque jeu d'attributs de l'axe, une adresse partielle. Dans le mode de réalisation de la figure 8, le calcul des bornes ou des tables d'adressage, s'effectue indépendamment, pour chaque attribut (ou jeu d'attributs) x1, x2,... xi dans des jeux de deux sous-modules parallèles 85. La figure 9 correspond au détail de la portion 90 de la seconde partie 78 de la chaine de mise à jour de la figure 7b. La partie 78 de la chaine de la figure 7b correspond à la mise à jour des valeurs estimées de validité. Elle est constituée de deux branches rece- vant en entrée les caractéristiques de quantifica- tion 72, 73 provenant de la partie précédente 77 de la chaine, et fournissent en sortie les nouvelles valeurs des coefficients PV et PF respectivement. Bien entendu, la mise à jour des valeurs estimées de validité des plots peut s'effectuer à partir d'une structure de quantification inchangée. Dans ce cas, la partie 77 de la chaine est absente, ou neutralisée. Chacune des deux branches parallèles de la partie 78 comprend: - une première é tape d'alimentation d'un lot 94 de plots vrais, d'un lot 95 de plots faux respectivement; - une étape 91 de répartition des plots 94, 95 dans les différents intervalles de quantifi- cation; - une étape 92 de construction d'histogrammes incrémentant chaque cellule à chaque occurrence d'un plot présentant les attributs carac- téristiques quantifiés de ladite cellule; - une étape 93 de calcul des coefficients de probabilité PV et PF de chaque cellule. Comme représentée en figure 9, l'étape 91 de comparaison de chaque plot aux bornes, et de dis- tribution dans les valeurs quantifiées d'attributs s'effectue en parallèle, pour chaque attribut x'l, x'N, dans des sous-modules 96 connectés chacun d'une part à l'un des sous-modules 85i de calcul des bornes, et d'autre part à la ligne 94i d'alimentation de l'attribut X'i de chaque plot du lot de mise à jour des valeurs estimées de validité. Chacun des sous-modules 96 fournit une adresse partielle ai. La combinaison d'adresses par- tielles al.. aN de chaque plot est alimentée au sous-module 92. L'étape 93 de calcul du coefficient de probabilité Pv' ou PF' s'effectue avantageusement de la manière suivante: pour tous les indices il,... iN yv (il,. 'iN) = f(Hv(i,... N) la0 exemple 1: f(u) = u f(u) Nombre total de plots de l'histogramme exemple 2: f(u) = Log(u) - Log(Nombre total de plots de l'histogramme) dans lequel: Pv () représente le coefficient de proba- bilité de plot vrai associé à la cellule, Hv () - représente la valeur de l'histogramme pour la cellule considérée. Les bornes et tables de PV et PF associées peuvent correspondre à des remises à jour rapide ou lente. La mise à jour rapide permet une adaptation à une évolution brutale de l'environnement radar (Ex: allumage ou extinction de brouillage). La détection de cette évolution brutale s'effectue, soit par cap- teurs externes, soit par la constatation de l'inadéquation soudaine de la structure de valida- tion (par exemple: un pourcentage anormal de valeurs PV/PF supérieures ou inférieures au seuil>. La mise à jour lente permet un suivi des variations au cours de la journée (conditions de propagation, évolution de bruit des récepteurs,...). Dans ce cas, la recherche d'une nouvelle structure de quantification peut se faire à un rythme beaucoup plus lent qu'à chaque plot, par exemple tous les 1024 plots, ou toutes les 15 mn, ou tous les 100 tours d'antenne. Enfin, on peut garder en mémoire des bornes et tables PV et PF élaborées en usine, à uti- liser lors de l'allumage du radar par exemple. La constante de temps peut ê tre obtenue par un renouvellement complet des histogrammes par- tiels (d'o de nouvelles bornes, et enfin de nou- veaux histogrammes PV et PF), ou bien en mettant un poids différent au plot nouveau par rapport aux anciens lors de l'élaboration des histogrammes partiels: notons njk le contenu de la cellule j à l'arrivée du plot k et Nk la somme des contenus de toutes les cellules au même instant. si Nk atteint une valeur prescrite Nmax, alors diviser toutes les valeurs njk par 2, et obte- nir le nouveau Nk par addition des nouveaux njk. Ceci a pour effet d'affecter un poids 2 fois plus fort aux nouveaux plots (indice k+l, k+2,...) par rapport aux précédents. La valeur Nmax permet de régler la constante de temps. La division par 2 peut être faite par un simple décalage de 1 bit, ce qui entraîne une troncature et peut nécessi- ter que le nouveau Nk soit calculé par addition des nj,k plutôt que par division par 2. REVENDICATIONS 1) Procédé de validation de plots pour radar, notamment destiné à ê tre interposé entre l'extracteur et l'organe de pistage pour associer à chaque plot fourni par l'extracteur une valeur estimée de validité, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes: - on sélectionne un jeu de N attributs (xl, x2,... XN) définissant les plots (12, 13) fournis par l'extracteur; - on quantifie chaque attribut, en définissant des intervalles (bi, b2,... b7) dans la gamme de valeurs prises par ledit attribut; - on associe à chaque N-uplet formé par une combinaison de valeurs desdits attributs quantifiés (x1, x2,..., xN), une valeur estimée de validité du plot correspondant; - on recherche, pour chaque plot (50) transmis par l'extracteur, le N-uplet (a, b) qui lui correspond, afin d'associer audit plot (50) la valeur estimée de validité (58, 59) affectée audit N-uplet; 2) Procédé de validation de plots pour radar, notamment destiné à À tre interposé entre l'extracteur et l'organe de pistage pour associer à chaque plot fourni par l'extracteur une valeur estimée de validité, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes: - on sélectionne un premier (xl, x2....) et un second (x', x'2, .) jeux d'attributs, destinés à l'élaboration de coefficients de..CLMF: probabilité (PV' PF), pour chaque plot, de corres- pondre à un plot vrai et à un plot faux respective- ment; - on quantifie chaque attribut desdits premiers et seconds jeux, en définissant des 24 - intervalles dans la gamme des valeurs prises par ledit attribut; - on associe à chaque combinaison des valeurs quantifiées desdits premier et second jeux d'attributs, un premier et un second coefficients de probabilité de correspondre à un plot vrai, et à un plot faux respectivement; - on définit pour chaque plot une valeur estimée de validité formée par le rapport desdits premier (Pv) et second (PF) coefficients de probabilité. 3) Dispositif-de mise en oeuvre du procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu'il comprend: - des premiers moyens de réduction de la dynamique de chaque plot, constitués par un jeu de tables d'adressage (21, 22, 23), chaque table associant l'une des valeurs quantifiée (al, a2, a3) constitutives du N-uplet à chaque valeur d'attribut (x1, x2, x3, x4,...) dudit plot; - des seconds moyens de validation de chaque plot constitués par une table d'adressage (24) associant à chaque N-uplet (al,, a2 a3), une valeur estimée (25) devalidité du plot correspondant. 4) Dispositif de mise en oeuvre du procédé selon la revendication 2 caractérisé en ce qu'il comprend: - des premiers moyens parallèles de réduc- tion de la dynamique de chaque plot, constitués d'une part d'un premier Jeu de tables d'adressage (31, 32, 33) dont chaque table associe l'une desdites valeurs quantifiées (av1, aV2, av3) à chaque valeur d'at1ribut (xl, x2, x3, x4,...) du premier jeu d'attributs, et d'autre part d'un second jeu de tables d'adressage (35, 36, 37), dont chaque table associe une desdites valeurs quantifiées (aF1, aF2, aF3) à chaque valeur d'attribut (x1, x2,...) du second jeu d'attributs;- - des seconds moyens parallèles de conver- sion, constitués par une première table d'adressage (34) qui associe au Nuplet de valeurs quantifiées (av1, aV2...) prises par ledit premier - jeu d'attributs une probabilité (Pv) de correspondre à un plot vrai, et par une seconde table d'adressage (38) qui associe au N'-uplet de valeurs (aFil, aF2,..) prises par ledit second jeu d'attributs une probabilité de correspondre à un plot faux; - des troisièmes moyens de validation de chaque plot, constitués par un circuit (39) de calcul de ladite valeur estimée de validité du plot, par division desdits premier et second coefficients de probabilité obtenus en sortie desdits seconds !5 moyens parallèles de conversion. ) Dispositif selon la revendication 3 ou 4 caractérisé en ce que lesdits premiers moyens de réduction de la dynamique de chaque plot sont constitués par des modules de calcul de l'intervalle de quantification auquel appartient la valeur de chacun desdits attributs, en remplacement desdites tables d'adressage. 6) Dispositif selon la revendication 3 ou 4 caractérisé en ce qu'on attribue à chaque plot l'un des deux états vrai/faux d'un bit de validité du plot, par comparaison de ladite valeur estimée de validité avec un seuil de validité prédéterminé (S0). 7) Dispositif selon la revendication 6. caractérisée en ce que ledit seuil de validité (So0) est variable en fonction de l'état de saturation de l'organe de pistage. 8) Procédé selon la revendication 1 ou 2 caractérisé en ce que ladite opération de quantifi- cation consiste à définir des intervalles à l'intérieur desquels les plots présentent chacun une valeur sensiblement égale de probabilité d'être un plot vrai, ou faux respectivement, ou à l'intérieur desquels la courbe de variation de ladite probabilité en fonction de la variation de l'attribut correspondant présente une dérivée sensiblement constante. 9) Procédé selon la revendication i ou 2 caractérisé en ce qu'il comporte des moyens de mise à jour autoadaptative des valeurs estimées de vali- dité des plots, comprenant au moins l'une des étapes suivantes: - on met à jour les valeurs de quantifica- tion des attributs de définition de chaque plot, en fonction des plots reçus; - on met à jour les valeurs estimées de validité des plots pour chaque combinaison de va- leurs quantifiées d'attributs, en fonction des déci- sions finales de validité prises par des moyens d'utilisation des plots renseignés par leur valeur estimée de validité. ) Procédé selon la revendication 9 caractérisé en ce que ladite étape de mise à Jour des valeurs de quantification d'attributs consiste à redéfinir les intervalles découpés dans la gamme des valeurs prises par chaque attribut de définition des plots, au sein d'un nouveau lot de plots reçus. 11) Procédé selon la revendication 10 caractérisé en ce que ledit découpage de mise à jour est effectué selon une logique d'isopopulation, ou d'isosensibilité. 12) Procédé selon la revendication 9 caractérisé en ce que ladite étape de mise à jour des valeurs estimées de validité des plots consiste à affecter à chaque N-uplet de valeurs quantifiées d'attributs, une valeur estimée de validité obtenue pour le sous-ensemble de plots vérifiant ledit N- uplet, au sein d'un nouveau lot de plots reçus. 13) Procédé selon la revendication 2 et l'une quelconque des revendications 10 et 12 caractérisé en ce que ladite étape de mise à jour est effectuée parallèlement et indépendamment pour les deux Jeux d'attributs d'élaboration des coeffi- cients de probabilité de plot vrai, et de plot faux respectivement. 14) Procédé selon la revendication 12 ou 13 caractérisé en ce que ladite valeur estimée de probabilité mise à Jour est calculée en réalisant, au sein de chaque sous-ensemble de plots vérifiant ledit N-uplet, le rapport du nombre des plots décidés vrais ou faux respectivement par lesdits moyens d'utilisation de plots renseignés, sur le nombre total de plots vérifiant ledit N-uplet caractéristique du sous-ensemble. ) Procédé selon l'une quelconque des revendications 10 à 14 caractérisé en ce que lesdites opérations de mise à jour sont réalisées en introduisant au sein de chacun desdits nouveaux lots de plots un échantillon de plots représentatif des valeurs courantes de quantification, des valeurs estimées courantes de probabilité respectivement.