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Depuis plusieurs années beaucoup de travaux de recherche considérables sont menés pour analyser et perfectionner la détection radar.
Cependant, la difficulté qui se pose est de trouver un algorithme de traitement qui s'adapte à une variété d'environnements.
Un concept important qui est en liaison avec les propriétés géométriques d’un objet est la géométrie fractale.
Cette géométrie, qui décrit bien les objets complexes et irréguliers avec son paramètre important "la dimension fractale", a été utilisée dans la détection radar.
Dans le cadre de notre thèse, nous avons proposé un nouveau détecteur radar basé sur l'utilisation de la dimension fractale, estimée par la méthode de comptage des boîtes, et adaptée à plusieurs types de clutter de mer et de terre.
Le processus de formation d'une image SAR s’effectue à partir de données brutes.
De multiples d’algorithmes ont été développés.
Dans ce travail, nous avons utilisé trois algorithmes; l’algorithme à filtrage adapté (Matched Filter Algorithm MFA), l'algorithme de rétroprojection (Back Projection Algorithm BPA) et l’algorithme de format polaire (Polar Format Algorithm PFA) pour former des images SAR expérimentales.
Cherouat soumeya, Maître de conférences à l’université de Batna2, Algérie.
J’ai eu mon diplôme d’ingénieur d’Etat en électronique, en 1995, et Magister en traitement du signal en 2000 et Doctorat en sciences,en 2018.
Mes recherches portent sur la détection radar et SAR, les SOS, le traitement de la parole arabe et les fractals.
Fiche technique