FR 3054671 A1 20180202 FR 1601151 A 20160726 1 PROCEDE ET DISPOSITIF D'IDENTIFICATION DE MODES D'EMISSION RADAR La présente invention concerne un procédé d'identification de modes d'émissions radar interceptées par un dispositif de détection de signaux radar (détecteur de radars), notamment en cas d'imperfections des mesures (mesures incomplètes, mesures incertaines). Elle concerne également tout dispositif apte à mettre en oeuvre ce procédé. Elle se situe dans le domaine de la détection des signaux radar, l'invention concerne plus particulièrement l'identification des formes d'onde émises par les radars de l'environnement, notamment dans les contextes de l'alerte (pour l'autoprotection par exemple), de la tenue de situation tactique ou du renseignement. Dans un système de détection de signaux radar, l'identification des modes radar se situe en aval de la chaîne des traitements appliqués aux émissions qui rayonnent sur l'antenne, ou les antennes, du capteur du système de détection. L'identification souffre notamment des limitations des traitements en amont, en effet on peut citer les inconvénients suivants : l'interception de chacun des signaux arrivant au récepteur est souvent incomplète, voire très incomplète ; la caractérisation des signaux par des paramètres radioélectriques ainsi que la caractérisation des conditions d'interception n'est pas toujours exhaustive ; la construction des pistes (ensembles des impulsions interceptées) peut être corrompue par des valeurs aberrantes. De plus, l'identification est basée sur la comparaison des caractéristiques d'une piste avec les caractéristiques des radars mémorisées dans une base de données constituée à partir de matériels ayant souffert des défauts mentionnés ci-dessus. Un but de l'invention est notamment de surmonter les inconvénients précités. A cet effet, l'invention a pour objet un procédé d'identification de modes d'émission radar par un système de détection de signaux radar, un mode 3054671 2 étant caractérisé par un ensemble de paramètres, ledit procédé comportant au moins : - une première étape sélectionnant un nombre restreint de modes candidats issus d'une base de données à partir de l'interception d'un 5 mode radar inconnu à identifier apte à être caractérisé par un nombre L de paramètres donnés ; - une deuxième étape effectuant une notation : o par affectation d'un indice de similarité à chacun desdits L paramètres, pour chaque mode candidat, ledit indice étant 10 l'indice de similarité entre le moment du paramètre du mode candidat et le moment du même paramètre du mode inconnu et ; o par calcul d'une valeur de conflit entre lesdits paramètres pris deux à deux, calcul effectué à partir des indices de similarité de 15 moments de chacun desdits paramètres ; - une troisième étape consistant à regrouper, par itérations successives, lesdits L paramètres de telle façon que, à chaque itération : o les deux paramètres ayant la plus faible valeur de conflit (Kminn 20 soient regroupés ; o les indices de similarité des moments des autres paramètres soient calculés pour le regroupement ; o la mise à jour des conflits est effectuée par le calcul de la valeur de conflit entre le regroupement et les autres 25 paramètres ; o la plus faible valeur de conflit (Kmin(t)) soit mémorisée ainsi que les indices de similarité (i1(t) et i2(t)) des deux paramètres coalisés ; l'identification du mode radar consistant à choisir le regroupement de 30 paramètres issu de l'itération (t) dont la valeur de plus faible conflit (Knin(t)) est inférieure à un seuil donné, et à retenir en premier le mode candidat dont l'indice de similarité est le plus grand parmi les indices de similarités mémorisés jusqu'à ladite itération (t). 3054671 3 Dans un mode de mise en oeuvre particulier, ledit procédé utilise une base de données mémorisant les modes radar sous formes d'intervalles délimités par les valeurs minimale et maximale de chaque paramètre caractéristique, un mode candidat étant sélectionné dans ladite première étape par 5 comparaison des mesures de paramètres dudit mode radar inconnu avec lesdits intervalles, un mode candidat étant retenu s'il comporte au moins un intervalle contenant une mesure d'un paramètre du mode radar inconnu. Les paramètres utilisés pour définir lesdits intervalles dans la base de données sont par exemple la fréquence d'émission, la longueur d'impulsion 10 et la période de répétition des impulsions. Les indices de similarité étant du type probabiliste, la valeur du conflit Kentre deux paramètres est par exemple donnée par l'équation suivante : K = 1 -1 P1(B)P2(B) B Pi(B), P2 (B)étant respectivement la probabilité d'un des deux paramètres et la probabilité de l'autre paramètre, dans le mode B parcourant l'ensemble 15 des modes candidats. Les indices de similarité étant du type possibiliste, la valeur du conflit Kentre deux paramètres est par exemple donnée par l'équation suivante : K = 1 - sup min(ni (B), n-2 (B)) B Tri (B), Tr2(B) étant respectivement la possibilité d'un des deux paramètres et la possibilité de l'autre paramètre, dans le mode B parcourant l'ensemble des 20 modes candidats. Les indices de similarité étant du type crédibiliste, la valeur du conflit Kentre deux paramètres est par exemple donnée par l'équation suivante : K = 1 - 1 m1(B)m2(C) enc=0 me), m2(C) étant respectivement la crédibilité d'un des deux paramètres et la crédibilité de l'autre paramètre, dans les modes B et C parcourant 25 l'ensemble des modes candidats. 3054671 4 L'indice de similarité affecté à un paramètre, pour un mode candidat, est par exemple calculé à partir d'un indice de Jaccard, cet indice étant défini entre l'ensemble de valeurs dudit paramètre pour ledit mode radar inconnu et 5 l'ensemble de valeurs dudit paramètre pour ledit mode candidat. L'invention a également pour objet un dispositif d'indentification de modes d'émission radar comportant un système de réception de signaux radar et des moyens de traitement aptes à mettre en oeuvre le procédé tel que précédemment décrit. 10 L'invention a également pour objet un radar mettant en oeuvre ce procédé. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'aide de la description qui suit en regard des dessins annexés qui représentent : 15 la figure 1, une illustration d'une interception partielle ; la figure 2, des courbes illustrant la possibilité de séparation de classes ; la figure 3, un exemple de réalisation d'un système mettant en oeuvre l'invention ; 20 la figure 4, une illustration d'un exemple de mode de sélection de trois paramètres ; la figure 5, une illustration de la distinction de deux modes radar par moments de fréquence et de temps différentiel d'arrivée (PRI) ; la figure 6, une illustration du processus d'analyse des notations et du 25 regroupement des paramètres appliqué par le procédé selon l'invention ; la figure 7, un dendrogramme de regroupements de paramètres correspondant faisant suite au processus illustré par la figure 6 ; la figure 8, un autre exemple de dendrogramme. 30 Avant de décrire plus en détail l'invention, on précise un problème technique et des insuffisances de l'art antérieur. La figure 1 illustre l'interception partielle d'un mode d'émission radar agile en terme de fréquence porteuse (en ordonnées) et d'intervalles de temps entre 3054671 5 impulsions (en abscisses). Sur la gauche de la figure 1 le graphique du haut 11 représente par des points les valeurs de fréquence porteuse de chaque impulsion transmise par le radar et le graphique du bas 12 représente les intervalles de temps entre chaque impulsion et la suivante, 5 ces intervalles étant appelés PRI (Pulse Repetition Interval - PRI). Il s'agit d'un mode radar classique dit « à paliers de commutation ». La courbe 10 à droite représente le niveau du signal arrivant sur le récepteur d'écoute, prenant la forme du lobe de l'antenne tournante du radar, en fonction du temps. La sensibilité du récepteur ne permet d'observer que la partie du 10 signal située dans l'intervalle de temps matérialisé par les deux barres verticales 13, 14. Les histogrammes 15, 16 de valeurs observées pour la fréquence et la PRI, reportés verticalement sur la partie centrale de la figure, ne comportent alors que deux raies distinctes alors qu'en réalité le mode radar comprend bien plus de valeurs. Si de plus les paliers de commutation 15 ne sont pas synchrones avec le balayage de l'antenne, les valeurs observées au prochain passage du lobe radar seront différentes. Dans un environnement comprenant de nombreux radars avec des modes relativement semblables, la construction et l'identification des pistes peuvent alors devenir imparfaites. 20 Ces identifications partielles, réalisées sur la base des paramètres radioélectriques décrivant l'interception pris individuellement, présentent alors des incertitudes de nature essentiellement non stochastique : les interceptions réalisées pour constituer une base de données et les interceptions nouvelles à identifier ne se prêtent pas naturellement à une 25 modélisation par des lois de probabilités comme ce serait le cas si les paramètres mesurés n'étaient corrompus que par du bruit thermique. Dans ce contexte et du point de vue d'un opérateur, la possibilité de discerner les groupes de paramètres cohérents entre eux et allant dans le sens d'une même identification permettrait un premier niveau de prise en 30 compte des incertitudes non stochastiques. Ces groupes de paramètres seront appelés par la suite coalitions de paramètres. Ainsi un problème technique qu'on doit résoudre, pour surmonter les inconvénients cités en introduction, est finalement celui de la mise en 3054671 6 évidence de telles coalitions dans le contexte de l'identification des modes radar. Aussi bien dans les missions de renseignement que de situation tactique ou 5 d'autoprotection (alerte), afin de maîtriser le spectre électromagnétique et le cas échéant gêner le fonctionnement des systèmes adverses, une fonction majeure d'un système de guerre électronique est l'identification des émissions interceptées [1]. Ces dernières doivent préalablement être extraites, c'est-à-dire que le mélange des nombreux signaux reçus doit être 10 trié pour former des « pistes » qui caractérisent chaque émission [2,3]. Les signaux radar sont dans leur très grande majorité des trains d'impulsions plus ou moins périodiques, si bien que les émissions sont en général caractérisées par des paramètres de l'impulsion, tels que la fréquence porteuse ou la durée d'impulsion par exemple, ainsi que par des paramètres 15 inter-impulsions, tels que l'intervalle de temps entre impulsions consécutives PRI [1-4]. Les radars modernes ont des formes d'onde complexes où les paramètres radioélectriques peuvent être variables à l'échelle de trains d'impulsions voire à l'échelle des impulsions, l'amplitude relative des variations pouvant aller de 20 moins de 1% à des agilités très importantes. C'est pourquoi on peut être amené à des efforts importants pour par exemple la mise en oeuvre de « clustering » pour regrouper les impulsions en pistes et/ou pour d'autres techniques d'intelligence artificielle, avec des contraintes de temps réel [4,5]. Parmi ces techniques, les méthodes à base de réseaux de neurones sont 25 souvent utilisées. Le classifieur « FuZZyARTMAP » développé initialement pour d'autres problèmes d'intelligence artificielle [6] est d'utilisation répandue dans le domaine ESM (détection des radars à des fins tactiques) et comprend de nombreuses variantes [7]. Il a notamment été enrichi d'une étape de « clustering » utilisant les informations de position (principalement la direction 30 d'arrivée et l'amplitude du signal, liée à la distance) des émetteurs en plus des paramètres radioélectriques, et appliqué avec succès sur des flux d'impulsions générées par simulation [8] en comparaison d'autres approches non paramétrique et semi-paramétrique. « FUZZyARTMAP » a également été appliqué sur données réelles [9]. Il présente les avantages de bien se prêter à la parallélisation (pour des problématiques d'implémentation en temps 3054671 7 réel), de pouvoir traiter des informations hétérogènes (binaires ou analogiques) ainsi que des données incomplètes, et enfin de pouvoir subir un réapprentissage en ligne. En revanche, il comporte de nombreux paramètres à régler, et sa structure en réseau ne permet pas une compréhension fine de 5 son fonctionnement ni a fortiori la formation de coalitions de paramètres. Afin de lutter contre les incertitudes sur les mesures induites par l'agilité (stagger) ou l'instabilité (jitter) des paramètres radioélectriques, des approches de reconnaissance basées sur la logique floue sont parfois utilisées en raison de la robustesse qu'elles offrent. Par exemple [10] utilise 10 un moteur d'inférence floue pour reconnaître des impulsions radar. Plus récemment [11,12] proposent une extension à la logique floue de type II où les fonctions d'appartenance aux ensembles flous sont elles-mêmes des quantités floues ce qui permet de prendre en compte les incertitudes des mesures à un plus haut niveau. 15 De nombreux auteurs utilisent des approches plus classiques, qui offrent souvent de bons résultats mais dont la complexité croît en général rapidement avec le nombre d'impulsions radar pour l'apprentissage des classifieurs et/ou la reconnaissance des pistes inconnues. Les k plus proches voisins et les fonctions de base radiales sont des méthodes citées 20 dans [7,8], ou encore dans [13] pour application spécifique au RWR (Radar Warning Receiver). Un exemple d'utilisation des machines à vecteur support pour la reconnaissance d'émissions radar est décrit dans [14]. Parfois on trouve des combinaisons de méthodes comme dans [15] où l'utilisation combinée des ensembles approximatifs de Pawlak et des RVM (Relevance 25 Vector Machine) permet de diminuer la charge calculatoire. Un cas particulier du problème de la reconnaissance des émissions radar est l'identification des spécificités des émetteurs (Specific Emitter Identification, SEI) où l'on cherche à reconnaître plus précisément quel appareil individuel (c'est-à-dire quelle copie d'un même type de radar, avec son numéro de 30 série, sa version etc.) est à l'origine des émissions interceptées par le système d'écoute. Les recherches en SEI sont très actives et fournissent d'intéressantes approches pour exploiter les modulations non intentionnelles sur les impulsions radar émises [16,17] ou pour extraire des caractéristiques discriminantes basées sur divers formalismes tels que les fractales [18,19], 3054671 8 les cumulants [20,21], la géométrie différentielle stochastique [22], ou encore l'analyse des distributions de paramètres radioélectriques (notamment la PRI) [23]. Sur la base des caractéristiques discriminantes extraites on retrouve en SEI les principales méthodes standard de reconnaissance - 5 méthodes neuronales dans [18,19,21], K-moyennes dans [22], SVM dans [20,24]. Comme reporté dans [11], les difficultés principales proviennent de l'incertitude induite par les fluctuations, intentionnelles ou pas, des paramètres mesurés et les interceptions imparfaites qui en résultent. Dans la 10 pratique, les capteurs qui fournissent des mesures de différents paramètres comportent des imprécisions et des incertitudes (liées aux interceptions partielles et imperfections de construction de pistes, notamment) qui sont propagées dans le processus de fusion qu'est l'identification des modes radar [25]. Afin de prendre en compte la propagation des incertitudes dans 15 un système comportant plusieurs capteurs, il existe différentes techniques de fusion de données adaptées aux différentes natures des incertitudes dont les principales sont les techniques Bayésienne, possibiliste, et crédibiliste (Dempster-Shafer) [25,26]. Récemment, [25] a effectué une comparaison des approches Bayésienne et Dempster-Shafer et a mis en évidence la 20 supériorité de la deuxième dans le contexte de l'identification des modes radar où les incertitudes sont principalement de nature non stochastique. Les apports de l'approche possibiliste [27] vis-à-vis de l'approche probabiliste ainsi que la prise en compte d'une notion de conflit entre sources d'informations au travers de règles « adaptatives » de fusion sont discutés 25 dans [28,29] notamment. Ses propriétés algébriques ont été analysées en profondeur dans [30] et généralisées sur la base d'opérateurs T-conormes dans [31]. Toutefois aucune modalité d'analyse de coalitions de paramètres n'est proposée dans ces différents travaux. 30 On montre maintenant les limites d'une approche Bayésienne sur un exemple numérique. Supposons disposer de 4 paramètres P1,...,P4 afin d'identifier une piste parmi 5 modes candidats C1,...,C5. Des paramètres typiques en écoute électromagnétique sont la fréquence porteuse, la longueur des impulsions, l'intervalle de temps entre celles-ci (PRI), etc. Les 35 masses de probabilité associées aux modes candidats pour chacun des 3054671 9 paramètres sont fournies par ailleurs et rassemblées dans le tableau 1 ci- dessous présentant un exemple de probabilités de 5 modes candidats pour 4 paramètres. P1 P2 P3 P4 Cl 0.69 0.01 0.09 0.73 C2 0.08 0.08 0.08 0.08 C3 0.08 0.08 0.08 0.08 C4 0.08 0.74 0.67 0.03 C5 0.08 0.08 0.08 0.08 Tableau 1 Aux erreurs d'arrondis près à l'affichage, la somme des valeurs dans chaque colonne vaut 1 puisque chaque paramètre concourt à identifier l'un des 5 modes candidats. A ce niveau il est possible de prendre en compte une 10 classe de rejet où certains des paramètres ne permettraient d'affecter une masse significative de probabilité à aucun des modes candidats. Les masses de probabilités étant généralement obtenues à l'issue d'une étape de renormalisation pour sommer à 1, une manière de prendre en compte une classe de rejet est de seuiller à 0 les masses trop faibles avant 15 renormalisation. Du Tableau 1 on peut déduire des probabilités pour chaque candidat, conditionnelles aux 4 valeurs conjointes des paramètres selon la formule classique de combinaison bayésienne : fr-i nen/Pi) ) nen/131 P4) = 1-11=i7e(Ci/Pi 20 où n(Ci/Pi) désigne la probabilité du mode Ci pour la valeur du paramètre Pi, i= 1 à 5 et j= 1 à 4 (i.e. la case du Tableau 1 à la i-ème ligne et j-ème colonne). L'application de la formule de combinaison ci-dessus donne le tableau 2 des probabilités des modes candidats ci-dessous, présentant une combinaison bayésienne des 4 paramètres : 5 25 3054671 10 Ci 0.26 C2 0.02 C3 0.02 C4 0.67 C5 0.02 Tableau 2 Le résultat obtenu dans le tableau 2 est peu probant car dans le tableau 1 ressort clairement 2 groupes de paramètres : 5 La coalition {P1,P4}, qui est en faveur du candidat C1 ; et la coalition {P2,P3} en faveur du candidat C4. Si maintenant on calcule les probabilités des modes candidats pour ces coalitions on obtient le tableau 3, toujours avec la règle de combinaison Bayésienne (combinaison de 2 coalitions de 2 paramètres) : 10 {Pi ,P4} {P2,P3} C1 0.96 0.01 C2 0.01 0.01 C3 0.01 0.01 C4 0.01 0.96 C5 0.01 0.01 Tableau 3 Etant données les valeurs reportées dans le tableau 3, effectuer une combinaison bayésienne supplémentaire des probabilités obtenues n'a guère de sens sauf à accorder une confiance peu raisonnable aux probabilités très 15 faibles. Les coalitions {P1,P4} et {P2,P3} ayant même probabilité, il n'est pas possible de dégager une coalition. 3054671 11 Les insuffisances de l'art antérieur peuvent aussi être mises en évidence dans le cas suivant. Considérons deux candidats C1 et C2 décrits par des paramètres distribués normalement avec des moyennes 11i et 112 et des covariances El et E2 respectivement. On prend par exemple 4 paramètres et 5 it = [1,8,3,5]r, 1.1.2= [6,1,9,e, Ei = 2.14 et E2 = 3.14, où 14 est la matrice identité de taille 4x4 - les valeurs pouvant avoir été apprises avec une base de données d'apprentissage. On suppose recevoir une piste qui est une réalisation d'une classe P qui, en raison des imperfections des traitements en amont, est un mélange des paramètres de C1 et C2. Dans cet exemple le 10 mélange est supposé être une loi normale de moyenne [Fti(1), 112(2), 14(3), 112(4)] et de covariance diag(2,3,2,3) - diag(.) désignant la matrice diagonale de coefficients diagonaux donnés par ses arguments. Autrement dit les réalisations de P ont leurs premier et troisième paramètres issus de C1 et leur deuxième et quatrième paramètres issus de C2. Afin d'analyser la 15 séparabilité des classes, on peut montrer que le test optimal permettant de décider si deux réalisations correspondent à la même classe est la comparaison d'une distance de Mahalanobis à un seuil. Ses performances peuvent être calculées explicitement et sont illustrées par la figure 2. 20 La figure 2 présente des courbes dans un système d'axes, où l'axe des ordonnées Pci et l'axe des abscisses Pfi correspondent respectivement à la probabilité de bonne et de fausse identification. Les trois courbes 21, 22, 23 correspondent respectivement aux tests AC1C2e Acip et Ac2p permettant de distinguer les classes C1 et C2, les classes C1 et 25 P, et les classes C2 et P, respectivement. Une probabilité Pci de 1 signifie que deux réalisations issues des deux classes considérées ne sont pas confondues avec probabilité de 1. Une probabilité Pfi de 1 signifie que deux réalisations issues de la même classe ne sont pas associées à la même classe avec probabilité de 1. La figure 2 illustre la dégradation des capacités 30 d'identification puisque, pour séparer la classe mélangée P de C1 ou de C2 (cf. les courbes 22 et 23), il faut admettre une grande Pfi (supérieure à 0.5) pour pouvoir bien séparer P de C1 ou de C2 alors que dans le cas idéal (courbe 21) une Pfi inférieure à 0.05 est suffisante. 3054671 12 Pour surmonter ces insuffisances de l'art antérieur, le procédé selon l'invention réalise notamment la formation de coalitions de paramètres basée sur l'analyse des conflits entre ceux-ci. La notion de conflit a été introduite dans le domaine de la fusion de données et est définie d'une manière très 5 générale dans le cadre de plusieurs formalismes utiles en identification de modes radar (probabilités, possibilités, crédibilités). Outre la souplesse du choix du cadre d'application, l'invention permet de mettre en évidence rapidement les coalitions de paramètres, et ainsi de fournir une meilleure compréhension des incertitudes en jeu dans le mécanisme d'identification. 10 La figure 3 illustre un exemple de système mettant en oeuvre les étapes possibles du procédé selon l'invention. Avant de présenter plus en détail l'invention, on rappelle qu'un système d'identification de modes radar se décompose classiquement en trois 15 parties La première partie consiste, à partir d'une interception d'un mode radar, à sélectionner un nombre restreint de modes candidats issus d'une base de données de référence ; La deuxième partie consiste à affecter à chaque mode candidat une 20 masse de probabilité en se basant sur les moments des paramètres mesurés (modalités d'histogrammes) et sur des indices de similarité bien adaptés aux données catégorielles ou mixtes ; La troisième partie fait l'analyse des notes sur la base des masses de probabilité et des indices de similarité. 25 La présente invention porte notamment sur cette troisième étape. L'invention se distingue des méthodes de l'état de l'art notamment par un principe : la plupart des algorithmes utilisent une somme pondérée d'indices partiels, sans mettre en avant le conflit entre les preuves partielles apportées par 30 chaque caractéristique de la piste dont on cherche à identifier le mode. Or c'est de cette seule mesure de conflit que peut résulter l'estimation d'une confiance dans la décision, comme illustré dans l'exemple précédent. Ainsi, la solution selon l'invention permet de tenir compte des conflits entre les 3054671 13 preuves partielles apportées par chaque caractéristique d'une piste à identifier. Les preuves partielles peuvent inclure une possible classe de rejet où aucune classe de la base de données ne correspond à la mesure. Il est à noter que la solution proposée ouvre aussi la possibilité d'une étape 5 supplémentaire de traitement consistant à améliorer (en corrigeant et/ou complétant) la base de données. L'analyse de conflits introduite dans le procédé selon l'invention montre un grand intérêt dans cette étape supplémentaire. Comme mentionné précédemment la solution proposée s'inscrit donc dans le 10 cadre des principales étapes classiquement suivies dans un processus d'identification. Ces étapes, correspondant aux parties rappelées succinctement ci-dessus, peuvent être décrites ainsi : La première étape consiste en un premier filtrage des candidats de la base de référence par rapport à des caractéristiques plus ou moins 15 grossières de la piste à identifier. La deuxième étape consiste à utiliser des caractéristiques plus fines de la piste à identifier afin de déterminer une information traduisant la qualité de l'adéquation entre la piste et chaque candidat possible de la base de référence. Selon les variantes de mise en oeuvre, cette 20 information peut être notamment une vraisemblance, une concordance, un taux de recouvrement, ou une probabilité d'identification mais dans tous les cas il s'agit de quantifier la proximité entre la piste détectée et un mode candidat. La dernière étape consiste alors à sélectionner le ou les candidats de 25 la base de référence le(s) plus proche(s) de la piste à identifier. Le schéma de la figure 3 fait apparaître les grandes étapes de l'identification, ainsi que les endroits où les spécificités du capteur sont prises en compte. Dans la première étape, à partir d'une piste 31 (ensemble des impulsions 30 radar interceptées), on réalise l'extraction 32 des modes candidats. Cette extraction est réalisée sur la base de la connaissance des spécificités du capteur 33, 33' recevant le signal radar, et d'une bibliothèque 34 de modes radar, cette dernière formant une base de données de référence. L'analyse 3054671 14 39 de la bibliothèque, préalable à l'identification, délivre des arbres d'intervalles pour la sélection rapide des modes candidats en phase d'extraction 32. En sortie d'extraction 32, on obtient les modes candidats formatés par 5 exemple sous forme de vecteurs 35. Ces derniers et la piste détectée 31 sont ensuite traités dans la deuxième étape 36. Dans cette étape, pour chaque mode candidat, on établit des métriques 361, 362, 363 sur chaque caractéristique de la piste 31. Puis une synthèse globale de ces métriques est réalisée pour aboutir à une notation globale 360. On obtient en sortie de 10 cette étape des vecteurs de vraisemblance 37, le mode candidat retenu étant celui de plus grande vraisemblance. Le cas échéant, le procédé peut également utiliser dans la deuxième étape 36 la connaissance de probabilités a priori grâce à la connaissance d'une situation tactique 38. 15 Le procédé selon l'invention peut être mis en oeuvre par plusieurs types de systèmes. Il faut au moins des moyens de réception de signaux radar et des moyens de traitement, lesquels comportent notamment la base de données 34. Le système peut être du type ESM (détecteur de radars), mais ce peut être aussi un radar. 20 On décrit ci-après plus en détail les étapes possibles du procédé selon l'invention : - La sélection 32 des modes candidats par arbre d'intervalles ; - La notation 36 des modes candidats ; 25 - L'analyse des notes, en introduisant des mesures de conflit et les coalitions de paramètres. Sélection des candidats Cette étape 32 a pour objectif de réduire le coût calculatoire de mise en 30 oeuvre en générant une liste restreinte des signatures possibles pour la piste mesurée grâce à un mécanisme peu coûteux. Elle repose sur un mécanisme d'indexation rapide des données. L'index utilisé doit être construit afin de garantir la sélection de la bonne signature parmi les signatures candidates à la notation fine, même en présence de fausses mesures (indexation dite 35 « tolérante »). 3054671 15 On effectue ici une première sélection de candidats possibles, en se basant sur des paramètres typiques de fréquence, de longueur d'impulsion et de PRI. On compare les intervalles de variation possible entre le paramètre mesuré et le paramètre décrit dans la base de données (bibliothèque 34) 5 pour chacun des modes, comme illustré par la figure 4. Une manière très efficace de réaliser cette comparaison est de procéder par arbres binaires d'intervalles [32], paramètre par paramètre. La figure 4 représente des modes radars dans l'espace à 3 dimensions correspondant chacune à un paramètre, par exemple la fréquence 10 d'émission, la PRI et la longueur d'impulsions. Sur chacune des dimensions, un segment est un intervalle de valeurs pour le paramètre associé. Chaque mode est ainsi représenté par un parallélépipède, dont les extrémités sont les valeurs minimales et maximales de chacun des trois paramètres, décrites dans la base de données 34. Les valeurs minimales et maximales peuvent 15 être obtenues par tous modes de renseignements. La figure 4 présente plusieurs parallélépipèdes correspondant chacun à un mode candidat. Une analyse préalable permet de structurer la base de données en arbres binaires de recherche. 20 Une piste interceptée est indexée en faisant passer les intervalles de valeurs mesurées pour chacun de ses paramètres (fréquence d'émission, PRI, longueurs d'impulsions par exemple) dans les arbres d'intervalles correspondant, et en retenant tous les intervalles qui les interceptent, c'est-à-dire ayant une intersection non vide avec les intervalles associés à la piste 25 mesurée, de sorte qu'un mode observé éventuellement de manière incomplète ou avec des valeurs aberrantes soit retenu avec une base de données de modes eux-mêmes éventuellement renseignés de manière partielle. Sur l'exemple de la figure 4 on obtient par ce procédé une liste de candidats vis-à-vis de la fréquence, une autre liste vis-à-vis de la longueur 30 d'impulsion, et encore une liste vis-à-vis de la PRI. Les candidats sélectionnés étant finalement ceux qui ont un parallélépipède ayant une intersection non vide avec d'autres parallélépipèdes. La réunion des trois listes fournit la liste des candidats sujets à notation dans l'étape suivante. La figure 4 présente un exemple d'indexation avec trois 3054671 16 paramètres mais on peut étendre ce mode de sélection à N paramètres, la représentation étant alors étendue à N dimensions. Notation des candidats 5 Selon l'invention, on note les modes candidats en se basant sur deux principes décrits ci-après, ces deux principes étant l'utilisation des moments des paramètres et l'utilisation des indices de similarité entre variables catégorielles. Dans cette étape, l'invention effectue de façon originale et judicieuse l'utilisation conjointe de ces deux principes, connus séparément 10 par ailleurs, pour affecter une note aux modes candidats. Dans cette étape on ne se restreint plus, par exemple, aux seuls intervalles de valeurs prises par les paramètres des modes candidats retenus dans l'étape précédente. En reprenant l'exemple de la figure 4, le nouvel algorithme note les candidats à partir des moments de PRI, de fréquences 15 ainsi que de longueurs d'impulsion. Les descriptions par moments sont plus fines que les descriptions par intervalles de valeurs minimales/maximales, et permettent notamment de distinguer des modes qu'on ne serait pas capables de distinguer par intervalles comme l'illustre la figure suivante. Sur la figure 5, deux modes radar 51, 52 sont représentés, en noir et en gris, 20 dans le plan fréquences émises / PRI. Plus précisément les points noirs représentent les couples (fréquence, PRI) d'un premier mode et les points gris représentent les couples (fréquence, PRI) d'un deuxième mode. Ces modes 51, 52 se chevauchent. En effet, ils ne sont pas séparés par les intervalles des paramètres car il existe au moins une valeur de fréquence de 25 l'un des modes qui est encadrée par deux valeurs de fréquences de l'autre mode, et de même pour la PRI (autrement dit, pour chaque paramètre, l'intervalle de valeurs dans l'un des modes intercepte l'intervalle de valeurs dans l'autre mode). En pratique, dans certaines bandes de fréquence il n'y a pratiquement que des radars multifréquences et multi-PRI agiles sur de 30 grands intervalles. La connaissance des intervalles n'intervient alors que dans la sélection de candidats par indexation. L'identification, pour être pertinente, doit nécessairement utiliser des descriptions plus fines que des intervalles de valeurs. 3054671 17 D'autre part, l'expérience montre que l'utilisation des moments offre une plus grande robustesse que l'utilisation des histogrammes des valeurs prises par les paramètres. Par exemple, une interception partielle d'un mode donné conduit à un histogramme mesuré dont le support est inclus dans celui de 5 l'histogramme décrit dans la bibliothèque, mais dont la répartition des poids peut être très différente. Les mesures de distance entre densités telles que les (I)-divergences [33] sont alors susceptibles de fournir des résultats peu robustes. 10 L'autre principe à la base de la notation des candidats est d'utiliser des indices de similarités entre les moments d'un paramètre de la piste inconnue et les moments du même paramètre dans un mode candidat. Ici, les paramètres sont considérés comme catégoriels. En effet, il n'y a pas de relation d'ordre entre deux modes radar, même si les valeurs numériques de 15 certains de leurs paramètres sont ordonnées. Ainsi le mode de balayage angulaire (tournant, sectoriel, aléatoire etc.), par exemple, n'est pas un paramètre quantitatif mais catégoriel puisqu'il n'y a pas de relation d'ordre entre ses paramètres (tournant, sectoriel, aléatoire ...). De même les paramètres quantitatifs (fréquence, PRI etc.), bien qu'ordonnés 20 naturellement par leurs valeurs numériques, ne traduisent pas un ordre entre les modes radar. L'absence de relation d'ordre entre les modes radar est la raison pour laquelle on considère leurs paramètres comme catégoriels et que l'on se base sur les indices de similarités qui permettent de mesurer une ressemblance entre eux. Il existe une très grande variété d'indices de 25 similarité [33] et le choix d'un indice n'est pas critique pour la solution mise en oeuvre par l'invention. De façon plus générale, il est même possible d'utiliser un indice différent par paramètre. Dans une variante d'implémentation on propose l'utilisation de l'indice de Jaccard [33] avec un formalisme de type probabiliste comme cela sera décrit par la suite. 30 L'indice de similarité entre les moments d'un paramètre de la piste inconnue et les moments de ce même paramètre dans un mode candidat permet alors de quantifier une notion de conflit entre les identifications partielles fournies par plusieurs paramètres. 3054671 18 On rappelle que dans le domaine de la fusion de données, on distingue classiquement [31] : Les opérateurs conjonctifs (T-normes), qui sont utilisés quand les informations provenant des différentes sources d'information sont 5 concordantes, c'est-à-dire sans conflit. On accorde alors la masse de croyance à l'intersection des hypothèses de manière à éliminer les informations qui sont à la fois affirmées par une source et totalement rejetées par l'autre. Les opérateurs disjonctifs (T-conormes), qui sont utilisés quand une 10 discordance importante est mise en évidence. Si malgré cette discordance on décide d'associer les données, on accorde la masse de croyance à la réunion des hypothèses en présence. Selon le formalisme adopté, probabiliste, possibiliste, ou crédibiliste, les opérateurs conjonctifs et disjonctifs s'expriment de manière différente. Dans 15 une variante d'implémentation avec un cadre probabiliste, un exemple d'opérateurs conjonctif et disjonctif est le suivant, pour deux masses de probabilités m1 et m2 d'un mode candidat A : _ mi (A). m2 (A) EB Ml(B)M2(B) ' m1(A) +m2 (A) 2 Ici, m1 et m2 sont les masses de probabilité du mode candidat A pour deux paramètres différents donnés, et m1em2 (respectivement n1Om2) est la 20 masse de probabilité du mode A quand on fusionne ces paramètres en une coalition de type disjonctif (respectivement conjonctif). Dans une autre variante d'implémentation dans un cadre possibiliste, un exemple d'opérateurs conjonctif et disjonctif est le minimum et le maximum possibiliste respectivement, pour cette fois deux mesures de possibilités m1 25 et m2 d'un mode candidat A : (mi0m2)(A) min(mi (A), m2 (A)) suBp min(mi (B), m2 (B)) ' (m1EDm2)(A) . max(mi (A), m2 (A)) suBp max(m1(B), m2 (B)) ' (mi0m2)(A) - (niem2)(A) 3054671 19 où B est une variable muette qui parcourt l'ensemble des modes candidats. Encore une autre variante d'implémentation dans un cadre crédibiliste utiliserait la combinaison Dempster-Shafer comme opérateur conjonctif, pour deux masses de croyance m1 et m2 associées à un mode candidat A : EBnc=Ami(13)M2(C) EBric#0 m1(B)m2(C) =0 EBuC=AMi(B)M2(C) IBUC#01n1(B)M2(C) (1711en12)(0) = 0 5 où B et C parcourent l'ensemble des modes candidats. Il existe bien d'autres T-normes et T-conormes qui peuvent convenir (normes de Lukasiewicz, drastique, du minimum nilpotent, de Harnacher etc. avec leurs conormes duales [31]). Dans tous les cas, le degré de conflit entre les sources évoqué dans le paragraphe précédent, peut être mesuré via le 10 facteur de re-normalisation de la partie conjonctive, comme introduit dans [29-31]. On a ainsi : le conflit probabiliste : K = 1 - > P1(B)P2(B) (1) B le conflit possibiliste : K = 1 - sup min(71 Tc2(B)) (2) et le conflit crédibiliste : K = 1 - m1(B)m2(C) (3) BnC=0 15 où B et C parcourent l'ensemble des modes candidats. Plus généralement le conflit est donné par le complément à 1 de la normalisation de l'opérateur conjonctif. D'autres variantes de calcul du conflit sont possibles, par exemple en tenant compte de l'autoconflit. Quoi qu'il en soit le conflit K est d'autant plus grand que les sources sont jugées 20 discordantes. Il permet ainsi de pondérer le regroupement entre l'approche conjonctive et disjonctive, ce qui est l'approche proposée par l'invention. v A = 0 v A = 0 3054671 20 La table des conflits entre paramètres, obtenue selon le formalisme choisi (probabiliste, possibiliste, crédibiliste), est à la base de l'analyse des notes dans l'étape suivante. Pour fixer les idées, en ajoutant aux paramètres de fréquence FR, durée d'impulsion (Dl) (ou longueur d'impulsion) et PRI déjà 5 considérés plus haut les paramètres supplémentaires OF (différences de fréquences émises), DPRI (différences de PRI), type de modulation intrapulse (IP), temps de groupe (TG) et type de balayage, la table des conflits peut se présenter comme la matrice triangulaire. Le tableau 4 suivant en est un exemple : 10 Conflits FR OF PRI DPRI Dl IP TG OF K12 PRI K13 K23 DPRI K14 K24 K34 Dl K15 K25 K35 K45 IP K16 K26 K36 K46 K56 TG K17 K27 K37 K47 K57 K67 Balayage K18 K28 K38 K48 K58 K68 K78 Tableau 4 A ce stade le conflit est calculé ici entre les paramètres pris deux à deux. Les quantités Kij représentent les valeurs de conflit et varient de 0 à 1. On peut prévoir des variantes de calculs de conflits entre plus de deux 15 paramètres. Analyse des notes La troisième étape consiste à analyser les résultats obtenus dans la deuxième étape de notation afin de sélectionner le ou les candidats de la 20 base de référence les plus proches de la piste à identifier. 3054671 21 A cet effet, la solution selon l'invention exploite les conflits entre paramètres pour déterminer les coalitions en faveur ou non de la décision, la décision pouvant être l'affectation d'un mode candidat à la piste, ou un classement des modes candidats par rapport à la piste à identifier. En plus d'extraire 5 automatiquement les sous-ensembles de paramètres concordant, l'analyse des conflits permet également de déterminer un conflit global qui renseigne sur la confiance que l'on peut accorder dans la décision. Le procédé selon l'invention consiste alors à regrouper par itérations successives les paramètres les moins conflictuels entre eux afin d'obtenir 10 une classification hiérarchique de ceux-ci. Le regroupement de paramètres entraîne la mise à jour de tables d'indices de similarité entre la piste et les modes candidats pour les différents paramètres, les nouveaux indices calculés prenant en compte les conflits. L'invention effectue le regroupement des paramètres les moins conflictuels et met à jour les tables de similarité 15 selon une conjonction et une disjonction pondérées par le conflit entre les sources fusionnées. On élabore dans cette optique les opérateurs « adaptatifs » [31] (dans le sens où ils dépendent du conflit) avec la notation 0, dont l'expression suivante donne la table d'indice de similarité m{1,2} du regroupement {1,2} en 20 fonction des tables m1 et m2 des groupes 1 et 2, ainsi que du conflit K : m{1,2}(A) E m10m2(A) = (1 - K)m10m2(A) + Km1em2(A) (4) Dans l'équation (4) les termes ml, m2 sont soit une masse de probabilité, soit une possibilité, soit une masse de croyance, et K désigne le conflit dans le formalisme correspondant. La table m{1,2} donne ainsi les indices de similarité entre la piste et les différents modes candidats, pour le regroupement de 25 paramètres {1,2}. L'algorithme de fusion des identifications partielles fournies par les différents paramètres est schématisé sur la figure 6, où L est le nombre de paramètres et t l'indice d'itération variant de 0 à L. La figure 6 illustre le processus itératif d'analyse des notes conduisant au regroupement des paramètres en coalition. Ce processus est illustré en 30 regard de la table des conflits illustrée par le tableau 4, L étant égal à 8. Il regroupe par itérations successives les paramètres les moins conflictuels entre eux, le nombre d'itérations étant égal à 8 dans cet exemple. 3054671 22 Les paramètres d'entrée 40 sont les paramètres des tables de conflits, pour une table donnée. Dans la phase d'initialisation 400, on retient les L paramètres en jeu, par exemple les 8 paramètres RF, ,8,F, PRI, DPRI Dl, IP, TG et Balayage du tableau 4. On commence ensuite le processus itératif. 5 Chaque itération comporte : une phase 41 de fusion des deux groupes de paramètres ayant le plus faible conflit ; une phase 42 de mise à jour de la table des indices de similarité pour le regroupement, selon l'équation (4) ; 10 une phase de mise à jour de la table des conflits entre le regroupement obtenu et les autres groupes. Une autre itération 44 est effectuée jusqu'à ce que le nombre d'itérations atteigne L. A chaque itération t, on mémorise la valeur du conflit minimal Kmin(t) ayant 15 conduit au regroupement et les indices il(t) et i2(t) des deux groupes fusionnés. Dans ce processus itératif, ce que l'on appelle un groupe de paramètres identifie un même paramètre de tous les modes candidats, par exemple le groupe des PRI. Les indices i1(t) et i2(t) sont donc les indices de similarité des paramètres fusionnés pour chaque mode candidat, s'il y a N 20 modes candidats, il y a N indices i1(t) et i2(t). En sortie 45 du processus itératif, après les L itérations, on obtient une liste des conflits minimaux ' REVENDICATIONS1. Procédé d'identification de modes d'émission radar par un système de détection de signaux radar, un mode étant caractérisé par un ensemble de paramètres, ledit procédé étant caractérisé en ce qu'il comporte au moins : une première étape (32) sélectionnant un nombre restreint de modes candidats issus d'une base de données (34) à partir de l'interception d'un mode radar inconnu à identifier apte à être caractérisé par un nombre L de paramètres donnés ; une deuxième étape (36) effectuant une notation : o par affectation d'un indice de similarité à chacun desdits L paramètres, pour chaque mode candidat, ledit indice étant l'indice de similarité entre le moment du paramètre du mode candidat et le moment du même paramètre du mode inconnu et ; o par calcul d'une valeur de conflit entre lesdits paramètres pris deux à deux, calcul effectué à partir des indices de similarité de moments de chacun desdits paramètres ; une troisième étape consistant à regrouper, par itérations successives, lesdits L paramètres de telle façon que, à chaque itération o les deux paramètres ayant la plus faible valeur de conflit (Kminn soient regroupés ; o les indices de similarité des moments des autres paramètres soient calculés pour le regroupement ; o la mise à jour des conflits est effectuée par le calcul de la valeur de conflit entre le regroupement et les autres paramètres ; o la plus faible valeur de conflit (Kmin(t)) soit mémorisée ainsi que les indices de similarité (i1(t) et i2(t)) des deux paramètres regroupés ; l'identification du mode radar consistant à choisir le regroupement (71) de paramètres issu de l'itération (t) dont la valeur de plus faible conflit (Krnin(t)) est inférieure à un seuil donné, et à retenir en premier le mode candidat dont 3054671 33 l'indice de similarité est le plus grand parmi les indices de similarités mémorisés jusqu'à ladite itération (t). 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il utilise une base 5 de données (34) mémorisant les modes radar sous formes d'intervalles délimités par les valeurs minimale et maximale de chaque paramètre caractéristique, un mode candidat étant sélectionné dans ladite première étape par comparaison des mesures de paramètres dudit mode radar inconnu avec lesdits intervalles, un mode candidat étant retenu s'il comporte 10 au moins un intervalle contenant une mesure d'un paramètre du mode radar inconnu. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que les paramètres utilisés pour définir lesdits intervalles dans la base de données (34) sont la 15 fréquence d'émission, la longueur d'impulsion et la période de répétition des impulsions. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les indices de similarité étant du type probabiliste, la 20 valeur du conflit K entre deux paramètres est donnée par l'équation suivante : K = 1 - > P1(B)P2(B) Pi(B), P2(B) étant respectivement la probabilité d'un des deux paramètres et la probabilité de l'autre paramètre, dans le mode B parcourant l'ensemble des modes candidats. 25 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que les indices de similarité étant du type possibiliste, la valeur du conflit Kentre deux paramètres est donnée par l'équation suivante : 3054671 34 K = 1 - sup min(n-i(B), n-2 (B)) rc1(B), 71-2 (B) étant respectivement la possibilité d'un des deux paramètres et la possibilité de l'autre paramètre, dans le mode B parcourant l'ensemble des modes candidats. 5 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que les indices de similarité étant du type crédibiliste, la valeur du conflit K entre deux paramètres est donnée par l'équation suivante : K = 1 - m1(B)m2(C) Bnc=0 m1(B),n12(C) étant respectivement la crédibilité d'un des deux paramètres et la crédibilité de l'autre paramètre, dans les modes B et C parcourant 10 l'ensemble des modes candidats. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'indice de similarité affecté à un paramètre, pour un mode candidat, est calculé à partir d'un indice de Jaccard, cet indice étant 15 défini entre l'ensemble de valeurs dudit paramètre pour ledit mode radar inconnu et l'ensemble de valeurs dudit paramètre pour ledit mode candidat. 8. Dispositif d'identification de modes d'émission radar, caractérisé en ce qu'il comporte un système de réception de signaux radar et des moyens de 20 traitement aptes à mettre en oeuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes. 9. Radar, caractérisé en ce qu'il est apte à mettre en oeuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7. 25