FR 2931952 A1 20091204 FR 0802984 A 20080530 Procédé d'élimination des échos de sol pour un radar météorologique La présente invention concerne un procédé d'élimination des échos de sol pour un radar météorologique. La navigation aérienne cherche à éviter les zones potentiellement dangereuses d'un point de vue météorologique. L'un des critères couramment employé est fondé sur la mesure, par un radar embarqué sur l'aéronef, de la réflectivité radioélectrique des masses nuageuses. En effet, une réflectivité importante est un signe de danger potentiel. Ce facteur de danger brut peut être affiné et pondéré en introduisant divers paramètres tels que : - la répartition volumétrique et temporelle de ces zones de réflectivité ; - la température, le lieu, la saison, l'heure du jour ou encore l'altitude par exemple. Un des premiers objectifs est d'effectuer ces mesures au voisinage de la trajectoire de vol prévue, ou des trajectoires possibles. Dans le cas d'un vol horizontal à l'altitude de croisière, il s'agit en premier lieu d'estimer ce facteur de danger météorologique au voisinage d'un plan horizontal à l'altitude de l'aéronef porteur du radar. En réalité, en haute altitude, les hydrométéores qui constituent les traceurs radar sont souvent gelés, donc faiblement rétrodiffusants. On obtient une mesure plus sensible en abaissant le site de visée du radar, de manière à sonder les couches inférieures du système nuageux, là où se trouvent les hydrométéores liquides. Cependant, en visant à un site négatif, ou même à un site nul en présence de relief, le faisceau du radar peut intercepter le sol et fournir des échos de sol dont la puissance peut s'apparenter à celle d'un écho météorologique et ainsi créer une fausse alarme. Certains radars météorologiques embarqués d'ancienne génération disposaient d'une commande de site manuelle, la figure de balayage était alors déplacée manuellement par le pilote pour obtenir le meilleur compromis entre une bonne visibilité des précipitations et un minimum de détection d'échos de sol. Cette opération était effectuée à partir d'une analyse visuelle de la carte radar présentée au pilote. Cette méthode est abandonnée sur les radars de nouvelle génération car : elle induit une charge de travail supplémentaire pour l'équipage ; - le réglage doit être constamment corrigé pour maintenir à un point optimal la détection des masses nuageuses ; - la méconnaissance de la part de l'équipage du fonctionnement d'un radar météorologique peut conduire à un réglage inadapté du site d'observation et donc à la non détection d'une zone dangereuse. Les radars de nouvelle génération pallient ces inconvénients en supprimant l'ajustement manuel du ou des sites d'observation et effectuent une analyse volumétrique de l'espace. La situation est alors l'une des deux suivantes : ~o soit l'étendue angulaire en site de la zone analysée par le radar est très supérieure à l'ouverture en site du lobe d'antenne, dans le cas d'un radar équipé d'une antenne de grande taille, donc ayant un faisceau fin ; - soit l'ouverture naturelle du lobe d'antenne est importante et un 15 dispositif particulier règle le site d'observation sur un angle de site optimal pour la détection des masses nuageuses, dans le cas notamment d'un radar équipé de petites antennes. Plus généralement à l'issue d'une séquence de balayage il y a un jeu de signaux à N directions angulaires explorées, en site et en gisement et à m 20 distances correspondant aux cases distance du radar. Dans ce jeu comportant N x M échantillons, il est possible que le résultat de la détection comporte : - seulement du bruit thermique ; seulement du signal d'origine météorologique ; 25 - majoritairement du signal météorologique et du fouillis de sol en quantité négligeable par rapport au signal météorologique ; majoritairement du fouillis de sol et du signal météorologique en quantité négligeable par rapport au fouillis de sol ; seulement du fouillis de sol. 30 II est à noter que dans tous ces cas, du bruit thermique s'ajoute aux autres signaux. Les techniques classiques de filtrage utilisant l'effet Doppler ne peuvent s'appliquer ici car : un traceur météorologique peut avoir la même vitesse relative que 35 celle d'un élément de sol ; les portées recherchées conduisent à employer une faible fréquence de répétition des impulsions, ce qui conduit à une ambiguïté Doppler très faible qui ne permet pas une séparation fiable entre les échos de sol et les échos météorologiques. Des techniques connues d'élimination des échos de sol, notamment pour radars aéroportés météorologiques, sont notamment fondés sur : l'utilisation d'une base de données terrain ; l'analyse des profils verticaux de puissance de signal reçu en fonction du site d'observation, utilisant soit directement le profil de puissance ~o mesuré soit le gradient de puissance entre deux visées effectuées sur au moins deux sites distincts. En ce qui concerne l'utilisation de bases de données terrain, celles-ci doivent constamment être mises à jour et par ailleurs ces bases ne couvrent pas forcément tout le globe avec la précision requise ou alors nécessitent un 15 volume de stockage important et/ou un moteur de recherche de mise en oeuvre lourde dans le radar de l'aéronef. De plus, cette méthode est sensible aux biais d'installation du radar sur un aéronef et aux effets parasites de la propagation des ondes radioélectriques dans l'atmosphère dus à des courbures indésirables notamment. 20 Concernant l'analyse des profils verticaux de puissance de signal reçu, les méthodes utilisées nécessitent la reconnaissance de signatures de variation de puissance typiques qui peut être mise en échec avec des profils de signal météorologique particuliers. Par ailleurs, comme indiqué précédemment, il faut au moins deux sites d'observation distincts, ce qui peut constituer dans 25 certains cas une contrainte. Un but de l'invention est notamment de pallier les inconvénients précités. A cet effet, l'invention a pour objet un procédé d'élimination des échos de sol reçus d'une zone donnée par un radar, le radar illuminant pendant un 30 nombre R de récurrences d'émission données ladite zone sur un nombre P de cases distance, le procédé comportant : - une étape de calcul d'un paramètre statistique spatial des échos de fouillis reçus par le radar en réponse aux récurrences sur un chemin d'analyse de cases distance et ; - une étape de comparaison du niveau de variation spatiale de ce paramètre statistique le long du chemin d'analyse, les échos étant considérés comme des échos de sol lorsque le niveau ladite variation est supérieur à un seuil donné. Le paramètre statistique est par exemple calculé successivement sur une fenêtre centrée sur une case distance, la fenêtre étant glissante le long du chemin d'analyse. Avantageusement, l'analyse peut être effectuée sur un signal résultant de l'intégration temporelle des paramètres statiques successivement calculés sur l'ensemble de la zone illuminée, le niveau de variation du signal intégré étant comparé à un seuil donné, l'intégration temporelle étant par exemple calculée sur l'ensemble des R récurrences. Le paramètre statistique calculé est par exemple une quelconque moyenne temporelle de la puissance réfléchie localement. II est en particulier possible de prendre au autre paramètre que la puissance arithmétique sur les puissance. La moyenne temporelle peut être la moyenne de puissance reçue au niveau d'une case distance. Dans un mode de mise en oeuvre particulier, la puissance moyenne temporelle est calculée sur l'ensemble des cases distance de la fenêtre 20 glissante. Ainsi, avantageusement un paramètre radar est exploité, par exemple la puissance, qui est une variable aléatoire de l'espace (les cases distances) et du temps (récurrences). Dans un premier temps, on réduit la dépendance au temps en effectuant une moyenne temporelle, case distance par case 25 distance par exemple, de ce paramètre radar, la puissance par exemple, ce qui donne une variable X. Ensuite, en ayant réduit la dépendance temporelle de cette variable X, on calcule un paramètre statistique Y, ce paramètre statistique n'étant pas la puissance du signal. Le paramètre statistique est par exemple la grandeur Y;Cd définie par la 30 relation suivante : ( Q Q Y,.~d = log 1 X,+,~a ù 1 E log(X1+,ea ) 2 / 2 X r+rcd étant la puissance moyenne temporelle reçu au niveau de la case distance d'ordre i+icd, Q étant le nombre de cases distance successive sur lesquelles la grandeur statistique est calculée. Cette grandeur statistique Y;ed peut être calculée sur la fenêtre glissante (41) 5 centrée sur la case distance d'ordre icd, Q étant le nombre de cases distance de la fenêtre. Le chemin d'analyse est situé par exemple sur l'axe distance du radar. Ce peut être aussi un chemin multidimensionnel pour lequel la variation est minimale. 10 D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'aide de la description qui suit, faite en regard de dessins annexés qui représentent : la figure 1, un exemple de distribution de puissance d'une collection d'échantillons de signaux reçus par un radar ; 15 - la figure 2, un exemple de distribution de puissance d'une collection d'échantillons de signaux reçus correspondant à du fouillis de sol ; - la figure 3, une illustration de la puissance moyenne temporelle par cases distances ; la figure 4, une illustration de la puissance moyenne temporelle en 20 fonction des cases distance avec une fenêtre glissante le long des cases distance ; - la figure 5, une illustration du profil en puissance rétrodiffusées d'un fouillis de sol en fonction des cases distance ; - la figure 6, une illustration d'un profil de puissance après une post-25 intégration de récurrence radar à récurrence radar ; - la figure 7, une illustration d'un profil du type précédent dans une échelle logarithmique ; - la figure 8, des exemples de chemins de cases distances pour l'analyse sur lesquels l'analyse de la puissance moyenne peut être 30 effectuée. La figure 1 présente la distribution de puissance d'une collection d'échantillons de signaux reçus par un radar dans un tableau à deux dimensions. Pour obtenir cette collection, on suppose que l'antenne du radar 35 illumine pendant un certain nombre de récurrences une zone donnée, et ceci sur un certain nombre de cases distances. Une première dimension 1, temporelle, correspond aux récurrences d'émissions radar successives. La seconde dimension 2, spatiale, correspond aux cases distances. Les différents niveaux de puissance sont représentés par des motifs différents, un motif 3, 4 correspondant à un niveau de puissance donné. Ainsi pour la case distance d'ordre n et un nombre p de récurrences, on obtient une puissance reçue représentée par un niveau donné au point (p, n) d'abscisse p et d'ordonnée n du tableau. L'invention exploite les propriétés statistiques spatiales et temporelles d'une part des échos de sol et d'autre part du bruit thermique ou du signal météorologique d'autre part. En particulier le tableau d'échantillons de la figure 1 présente la distribution de puissance sur du bruit thermique ou sur une zone de fouillis météorologique, de l'ordre par exemple de quelques centaines de mètres à quelques kilomètres. Dans ce cas, si on effectue une mesure statistique à un instant donné sur plusieurs cases distances ou dans une case distance donnée sur plusieurs récurrences, on obtient la même distribution de la puissance du signal reçu, en particulier la même puissance moyenne. Selon l'axe 1 des récurrences, dans une case distance donnée, on observe une fluctuation de puissance dans le temps qui provient de la modification progressive de la sommation des contributions de tous les hydrométéores contenus dans cette case distance. Compte tenu de la faible fréquence de récurrence par exemple, la décorrélation est quasiment totale d'une récurrence à l'autre. Le processus est généralement gaussien, la puissance suit alors une loi dite du � Chi-Deux � à deux degrés de liberté. Selon l'axe 2 des cases distances, à un instant donné, on observe une fluctuation de puissance spatiale due au fait que, même si le milieu est localement homogène, il est constitué d'un très grand nombre de réflecteurs distribués de manière aléatoire, en particulier d'une case distance à l'autre. En conséquence la sommation des diverses contributions radioélectriques est aléatoire. En revanche les paramètres statiques, tels que par exemple la moyenne, la variance ou les moments d'ordres supérieurs notamment, sont spatialement stationnaires. La figure 2 présente le tableau d'échantillons avec le même système d'axes 1, 2 dans le cas d'échos de fouillis de sol. Dans ce cas, contrairement à celui du fouillis météorologique ou du bruit thermique, on n'obtient pas la même statistique selon que l'on effectue l'analyse dans le temps, pour une case distance donnée, ou en distance, à un instant donné. La fluctuation temporelle dans une case distance donnée procède du même phénomène que dans le cas précédent. Elle est due à la modification progressive de la manière dont se somment les diverses contributions au cours du temps, au sein d'une case distance donnée. Comme précédemment, le processus est généralement gaussien si le nombre de contributeurs est important. La puissance suit ainsi une loi du � Chi-Deux � à deux degrés de liberté. En revanche les propriétés spatiales statistiques ne sont pas stationnaires. Elles varient d'une case distance à l'autre. En particulier la moyenne de puissance, l'écart type et les moments d'ordres supérieurs varient selon la dimension spatiale. Cela est notamment dû à l'inévitable inhomogénéité du sol ou encore par exemple à des effets de masquage. L'invention exploite avantageusement la non stationnarité spatiale des paramètres statistiques du fouillis de sol. Comme cela sera montré par la suite, l'invention utilise par exemple la moyenne de puissance p pour effectuer un filtrage (moyenne) par un traitement temporel puis par une analyse de stabilité dans l'espace de cette moyenne. De la même façon, la discrimination pourrait se faire en utilisant la variance de la puissance ou un autre paramètre statistique. La figure 3 illustre à titre d'exemple la distribution de puissance moyenne temporelle par cases distance pour un signal météorologique et pour un signal provenant d'un fouillis de sol dans un système d'axes où l'axe des abscisses représente les cases distance et l'axe des ordonnées représente la puissance moyenne temporelle p(t). Une première courbe 31 représente la puissance moyenne du signal météo. Une deuxième courbe 32 représente la puissance moyenne du fouillis de sol. La figure 4 reprend la courbe 31 représentant la puissance moyenne 35 temporelle du signal météo dans le même système d'axes avec une fenêtre glissante 41 sur les cases distance. Si une cellule 42 contient seulement un écho du type météo, on mesure un processus gaussien en raison de l'homogénéité statistique des gouttes d'eau notamment. Si on mesure par ailleurs la moyenne sur plusieurs cases par la fenêtre glissante 41, on obtient sensiblement une valeur moyenne constante avec une décorrélation d'une récurrence à l'autre, soit un temps AT plus tard. Par cette moyenne effectuée par la fenêtre glissante, on tend vers la valeur moyenne constante en éliminant toutes les fluctuations puisque tous les phénomènes non homogènes sont éliminés. La fluctuation temporelle des échos n'est pas signante, c'est-à-dire qu'elle ne constitue pas une fonction discriminante, elle ne porte donc pas de signature. En revanche la variabilité spatiale des paramètres statiques temporels est signante. En particulier l'invention exploite la non stationnarité spatiale des paramètres statiques du fouillis de sol. La figure 5 illustre le profil d'un fouillis de sol. Plus particulièrement elle montre par une courbe 51, du type de la courbe 32 de la figure 3, la puissance moyenne P rétrodiffusée en fonction des cases distance. Dans ce cas, le radar éclaire le sol, qui n'est jamais complètement plat. La fenêtre glissante 41 est placée autour d'un élément donné 52 de l'espace. Si on émet N impulsions vers cet élément, il y a aussi un processus gaussien, mais la valeur moyenne de la puissance réfléchie tend vers une valeur moyenne locale. L'intégration de la valeur moyenne, pour l'ensemble des points du sol, par la fenêtre glissante 41 tend vers le profil de rétrodiffusion du sol tel qu'illustré par la courbe 51 de la figure 5. Une intégration temporelle permet d'éliminer la dépendance due au temps pour ne conserver que la dépendance spatiale. Il est ainsi possible de discriminer les échos météorologiques qui sont du point de vue spatial localement constants des échos de sol qui varient localement. Cette variation spatiale locale est notamment illustrée autour du point 52 de la figure 5, le sol n'étant jamais complètement plat comme rappelé précédemment. Exploitant le fait que la fluctuation temporelle des échos météorologiques n'est pas signante mais que la variation spatiale des paramètres statistiques temporels est signante, le procédé selon l'invention peut mettre en oeuvre les étapes possibles décrites par la suite. Dans un premier temps, pour chaque position d'observation spatiale, par exemple pour chaque case distance, on effectue des estimations de la moyenne de la puissance réfléchies, ou de son écart type ou de tout autre paramètre statistique. Le calcul de la puissance est particulièrement aisé car on emploie généralement dans certains types de radar une post-intégration sur un nombre P de récurrences destinée à limiter l'effet de fluctuation temporelle des échos. L'estimation de la puissance peut ainsi être le tirage d'une loi du � Chi-deux � à 2P degrés de liberté dont la moyenne est la valeur moyenne du signal que l'on cherche à estimer. La figure 3 présentée précédemment illustre les moyennes temporelles, par les courbes 31, 32, obtenue par une telle post-intégration. La courbe 32 correspond aux échos de sol se distingue de la courbe 31 correspondant aux échos météorologiques par la nature de sa fluctuation spatiale. La figure 6 illustre d'autres profils, toujours obtenus par une post intégration telle que décrite précédemment. Une première courbe 61 illustre le profil de rétrodiffusion en puissance moyenne des échos météorologique et une deuxième courbe 62 illustre le profil de rétrodiffusion en puissance moyenne. Contrairement aux courbes 31, 32 de la figure 3 où les deux types d'échos ont sensiblement la même puissance, dans l'exemple de la figure 6 l'écho de sol 62 est plus faible en moyenne d'environ un facteur 3 par rapport à l'écho météorologique 61. Cependant les pics 63, 64 de l'écho de sol sont plus importants. Les courbes de profils des figures 3 et 6 montrent que dans le test de discrimination des échos de sol et des échos météorologiques il est nécessaire de s'affranchir d'un facteur d'échelle inconnu a priori pour ne conserver que les termes de fluctuation. Un moyen simple de s'affranchir de ce facteur d'échelle inconnu est de travailler en échelle logarithmique comme illustré par la figure 7 où des courbes 61', 62' représentent respectivement les profils en échelle logarithmique des échos météorologiques et des échos de sol. De plus cette façon de discriminer présente l'avantage de mettre 35 particulièrement en évidence les faibles valeurs d'échos de sol correspondant à des effets de masques radioélectriques. Il est ainsi possible de calculer un paramètre statistique Yicd pour chaque case distance icd et sur un horizon glissant 41 de Q cases distance, Y;cd étant donné par la relation suivante : Q Q 2 Yicd = log 1 2 X;+rcd ù 1 E log(Xr+;,d ) .=_Q 2 / z X;+;cd étant une estimation de la puissance moyenne temporelle dans la case distance d'ordre i + icd. ~o Cette opération revient à calculer de manière glissante le logarithme de la moyenne locale des puissances moins la moyenne locale des logarithmes des puissances. On peut vérifier qu'un facteur multiplicatif appliqué à X;+;cd s'annule dans le calcul de la relation (1). Dans l'exemple précédent, on obtient : 15 - sur un signal météorologique ou sur bruit thermique Y;cd = 0,01 (sur un milieu parfaitement homogène et si l'estimation des moyennes temporelles était parfaite, on obtiendrait Yicd = 0) ; - sur un signal de sol : Yicd = 0,32 par exemple. La reconnaissance du type de fouillis est ainsi fondée sur la comparaison 20 d'un paramètre statistique à un seuil : insensible à la puissance moyenne ; sensible au degré de non stationnarité spatiale du fouillis de sol. L'analyse spatiale peut être réalisée le long d'un axe distance, donc sur une 25 seule dimension. Dans le cas d'un radar effectuant un balayage de l'espace, les signaux reçus à chaque récurrence sont post-intégrés case distance par case distance en fonction de la vitesse de balayage et de l'ouverture du faisceau d'antenne. Cette post-intégration assure la suppression de la fluctuation temporelle des échos présents dans une case distance. 30 On obtient alors une carte spatiale dont les variations représentent principalement les non homogénéités spatiales des divers types de fouillis. Par exemple un balayage en gisement à un site donné fournit une image (1) Distance-Gisement des fluctuations spatiales des divers types de fouillis rencontrés. Les formations nuageuses présentent généralement un profil de réflectivité en courbes de niveau 81, 82 comme illustré par la figure 8. Ces courbes de niveau correspondent à des chemins de gradient minimal. Il peut donc être plus intéressant d'effectuer l'analyse des fluctuation, non pas sur des droites radiale le long d'un axe distances, mais après avoir déterminé des courbes en deux dimensions de forme plus ou moins elliptiques dont la fluctuation est minimale, après avoir préalablement éliminé les termes d'échelle en employant une compression logarithmique des niveaux de puissance. En présence de fouillis météorologique, la recherche de telles courbes aboutit à certaines courbes particulières présentant un minimum de fluctuation. En présence de fouillis de sol, toutes les courbes fournissent des fluctuations du même ordre.15 REVENDICATIONS1. Procédé d'élimination des échos de sol reçus d'une zone donnée par un radar, le radar illuminant pendant un nombre R de récurrences d'émission données ladite zone sur un nombre P de cases distance, caractérisé en ce que ledit procédé comporte : - une étape de calcul d'un paramètre statistique spatial des échos de fouillis reçus par le radar en réponse aux récurrences sur un chemin d'analyse (81, 82) de cases distance (42) et ; - une étape de comparaison du niveau de variation spatiale de ce paramètre statistique le long du chemin d'analyse, les échos étant considérés comme des échos de sol lorsque le niveau ladite variation (32, 62, 62') est supérieure à un seuil donné. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le paramètre statistique est calculé successivement sur une fenêtre (41) centrée sur une 15 case distance, la fenêtre étant glissante le long du chemin d'analyse. 3. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'analyse est effectuée sur un signal (61, 62) résultant de l'intégration temporelle des paramètres statiques successivement calculés 20 sur l'ensemble de la zone illuminée, le niveau de variation du signal intégré étant comparé à un seuil donné. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que l'intégration temporelle est calculée sur l'ensemble des R récurrences. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le paramètre statistique calculé est une moyenne temporelle de la puissance réfléchie localement. 30 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que la moyenne temporelle est la moyenne de puissance reçue au niveau d'une case distance. 25 7. Procédé selon les revendications 2 et 5, caractérisé en ce que la puissance moyenne temporelle est calculée sur l'ensemble des cases distance de la fenêtre glissante (41). 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le paramètre statistique est la grandeur Y;Cd définie par la relation suivante : 1 X;+rcd Q'--Q2 ~ X;+r.a étant la puissance moyenne temporelle reçu au niveau de la case distance d'ordre i+icd, Q étant le nombre de cases distance successive sur lesquelles la grandeur statistique est calculée. 9. Procédé selon les revendications 2 et 8, caractérisé en ce que la grandeur 15 statistique Y;cd est calculée sur la fenêtre glissante (41) centrée sur la case distance d'ordre icd, Q étant le nombre de cases distance de la fenêtre. 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le chemin d'analyse est situé sur l'axe distance du 20 radar. 11. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 9, caractérisé en ce que le chemin d'analyse est un chemin multidimensionnel pour lequel la variation est minimale. Y,.cd =log log(X;+;ca ) 25 30