Atténuation robuste du fouillis mural en imagerie radar à travers murs par optimisation riemannienne
Résumé
-Cet article explore l'atténuation du fouillis induit par le mur frontal dans le cadre de l'imagerie radar à travers murs à travers l'optimisation sur la variété riemannienne des matrices de rang fixé. Un ensemble de méthodes classiques de projection sur sous-espace utilisent implicitement une distance euclidienne entre les données et l'estimation du mur. Nous proposons ici d'utiliser une distance robuste pour gérer le bruit hétérogène présent dans de nombreuses applications radar. Une première approche est d'utiliser une relaxation convexe et un découplage de la variable optimisée. Nous introduisons une seconde approche via l'optimisation riemannienne pour ne pas relaxer la contrainte de rang ni faire usage du découplage. Finalement, nous validons cette approche par une étude de Monte-Carlo sur données simulées.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)