Désentrelacement et classification des émetteurs RADARs basés sur l'utilisation des distances de Transport Optimal - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Deinterleaving and Classification of RADAR emitters based on Optimal Transport Distances

Désentrelacement et classification des émetteurs RADARs basés sur l'utilisation des distances de Transport Optimal

Manon Mottier
Gilles Chardon

Résumé

Cet article introduit une nouvelle méthode pour désentrelacer et classifier les émetteurs d'un signal RADAR utilisant des distances de transport optimal. Une stratégie en deux étapes est développée et appliquée pour désentrelacer un signal RADAR : tout d'abord, un algorithme de clustering est utilisé pour séparer les données. Ensuite, les résultats (classes) du clustering initial sont incorporées dans un clustering agglomératif hiérarchique combiné à des distances de transport optimal utiliser pour fusionner (regrouper) les classes. Enfin, le processus d'identification est appliqué sur ces résultats du désentrelacement; la méthodologie est basée sur l'élaboration d'une distance entre un groupe d'impulsions et une description des caractéristiques d'un émetteur RADAR à partir d'une base de données de référence. La méthodologie est construite et évaluée sur des données simulées étiquetées.
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Dates et versions

hal-03881736 , version 1 (02-12-2022)

Licence

Paternité - Pas d'utilisation commerciale - Pas de modification

Identifiants

  • HAL Id : hal-03881736 , version 1

Citer

Manon Mottier, Gilles Chardon, Frédéric Pascal. Désentrelacement et classification des émetteurs RADARs basés sur l'utilisation des distances de Transport Optimal. Conference on Artificial Intelligence for Defense, DGA Maîtrise de l'Information, Nov 2022, Rennes, France. ⟨hal-03881736⟩
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