Pistage d'une cible radar masquée en milieu urbain par filtrage particulaire exploitant l'information angulaire des multi-trajets
Résumé
Research in radar technology is increasingly focusing on exploiting multipath signals to detect and locate targets in urban environments, particularly in Non-Line-of-Sight (NLOS) areas. Particle filtering tracking can help to improve the accuracy of target position estimation. However, the current approach relies on an observation model that only considers delay information of the signal paths. This can lead to particle cloud divergence towards high likelihood ghost positions. In this article, we propose a tracking solution that combines particle filtering with a richer observation model that includes information on the direction-of-arrival (DoA) of multipath signals to address this issue. Our experimental results demonstrate that this solution can significantly improve the localization accuracy compared to the initial filter.
Des travaux de recherche en radar s'intéressent de plus en plus à exploiter des signaux multi-trajets pour détecter et localiser des cibles en milieu urbain, en particulier dans des zones d'ombre (ou NLOS pour Non-Line-of-Sight). Notamment, le pistage par filtrage particulaire peut aider à améliorer la précision de l'estimation de la position de la cible. Cependant, les travaux actuels reposent sur un modèle d'observation limité qui ne considère que l'information de retard des trajets. Cela peut entraîner une divergence du nuage de particules vers des positions fantômes de vraisemblance élevée. Dans cet article, nous proposons une solution de pistage combinant le filtrage particulaire avec un modèle d'observation plus riche, incluant l'information sur l'angle d'arrivée des multi-trajets pour résoudre ce problème. Les résultats expérimentaux montrent que cette solution permet d'obtenir de meilleurs résultats de localisation que ceux obtenus avec le filtre initial.
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