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dc.contributor.author |
Achour, Asma |
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dc.contributor.author |
Merzoug, Safia |
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dc.date.accessioned |
2020-12-23T08:19:15Z |
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dc.date.available |
2020-12-23T08:19:15Z |
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dc.date.issued |
2020 |
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dc.identifier.other |
EL/STLC018/20 |
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dc.identifier.uri |
http://dspace.univ-msila.dz:8080//xmlui/handle/123456789/22603 |
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dc.description.abstract |
La modélisation statistique du clutter radar est un domaine de recherche important, car la tache
de la détection est liée directement au modèle statistique choisi. Et les performances sont directement
affectées par ce choix. Dans ce mémoire, le modèle statistique CG-LNT (Compound Gaussien – Log-
Normal texture) est généralisé pour inclure la présence du bruit thermique. Ce modèle est une mixture
de la distribution de Rayleigh pour modéliser le speckle et la distribution Log-Normal pour modéliser
la composante texture. La densité de probabilité (pdf) CG-LNT-plus-bruit est généralisée pour tenir
compte le bruit thermique additif pour obtenir un bon ajustement avec des données réelles. La pdf
global est donnée en une forme intégrale en fonction de trois paramètres qui sont estimé à partir des
données utilisant la méthode paramétrique d'estimation par ajustement de courbe (PCFE). À l'aide de
la base de données réelle d’IPIX, l'ajustement du des PDF et CCDF CG-LNT-plus-bruit sont évaluées
en les comparant au modèles K-plus-bruit et Pareto-plus-bruit. Les résultats de l'ajustement
expérimental montrent que le modèle CG-LNT-plus-bruit offre des meilleures performances dans la
plupart des tests effectués.
ABSTRACT
Statistical modeling of radar clutter is an important field of research, because the task of
detection is directly linked to the chosen of statistical model and the performance is directly affected
by the considred model. In this maniscript, the CG-LNT (Gaussian Compound - Log-Normal texture)
statistical model is analysed to model the real data of sea clutter in présence of thermal noise. This
model is a mixture of the Rayleigh distribution to model the speckle and the Log-Normal distribution
to model the texture component. CG-LNT-plus-noise probability density (pdf) is given in an integral
form as a function of three parameters which are estimated from data using the Parametric Curve
Fitting Estimation (PCFE) method. Using the real IPIX database, the fit of the PDF and CCDF CGLNT-
plus-noise is evaluated by comparing them to the K-plus-noise and Pareto-plus-noise models.
The experimental results show that the CG-LNT-plus-noise model is better in most of the realized
tests.
iii
ملخص
تعد النمذجة الإحصائیة لفوضى الرادار مجالًا مھمًا للبحث ، لأن مھمة الكشف مرتبطة ارتباطًا مباشرًا بالنموذج الإحصائي
مركب غاوسي - ) CG-LNT المختار. و یتأثر الأداء بشكل مباشر بھذا الاختبار. في ھذه الأطروحة , تم تعمیم النموذج الإحصائي
نسیج لوغاریتم عادي ) لیشمل وجود ضوضاء حراریة. ھذا النموذج ھو خلیط من توزیع رایلي لنمذجة البقع والتوزیع اللوغاریتمي
لحساب الضوضاء الحراریة المضافة CG-LNT (PDF) العادي لنمذجة مكون النسیج. یتم تعمیم كثافة احتمالیة الضوضاء
الإجمالي في شكل تكاملات كدالة لثلاث معلمات یتم تقدیرھا من PDF للحصول على توافق جید مع البیانات الحقیقیة . یتم تقدیم ملف
CCDF و Pdf الحقیقیة, یتم تقییم ملائمة IPIX باستخدام قاعدة بیانات . (PCFE) البیانات باستخدام طریقة تقدیر ملائمة المنحنى
في وجود الضوضاء .تظھر نتائج الملائمة التجریبیة Pareto و K في وجود الضوضاء من خلال مقارنتھا بنماذج CG-LNT
في وجود ضوضاء یعمل بشكل أفضل في معظم الاختبارات التي تم إجراؤھا.CG-LNT أن نموذج |
en_US |
dc.description.sponsorship |
Encadré par :
Dr. CHALABI Izzeddine |
en_US |
dc.language.iso |
fr |
en_US |
dc.publisher |
Univ M'sila |
en_US |
dc.title |
Modélisation des échos radar par la loi Gaussienne composée avec la texture lognormal en absence et en présence du bruit thermique |
en_US |
dc.type |
Thesis |
en_US |
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