Traitement de l'information et modélisation

TRACK - Pistage

Objectif

• Concevoir des méthodes de pistage robuste pour le suivi d’objets non coopératif au sein d’un environnement complexe

Contribution

La trajectographie de cibles terrestres est un point crucial dans le domaine de la surveillance du champ de bataille. Elle permet d’anticiper sur les différentes stratégies à développer (positionnement des capteurs, gestion des ressources d’informations géographiques…) et contribue à une plus grande cohérence globale de la fonction de renseignement. La trajectographie n’est possible que s’il existe une ou plusieurs sources d’informations homogènes et/ou hétérogènes. A partir de systèmes d’observation aéroportés GMTI (Ground Moving Target Indicator), il est possible de détecter les cibles en mouvements en mesurant l’effet Doppler. C’est à partir des mesures GMTI et de la modélisation des différentes dynamiques possibles des cibles que la fonction de poursuite (ou pistage) est assurée. Elle permet de suivre en temps réel l'évolution temporelle (ou piste) de la cible. Toutefois les techniques usuelles de pistage, largement utilisées dans le cadre de cibles aériennes, ne peuvent être appliquées directement. En effet, contrairement à l’environnement aérien, l’environnement terrestre présente des zones de non visibilité engendrées par l’élévation du terrain. De plus le trafic routier est beaucoup plus dense générant une quantité importante d’information dépassant les capacités d’analyse d’un opérateur. Et enfin, les cibles terrestres sont extrêmement manœuvrables et toutes les dynamiques possibles doivent être considérées afin de ne pas perdre les pistes.

L’axe fusion du DTIM travail entre autre sur l’introduction de l’information contextuelle (position des segments routiers, élévation du terrain,…) dans le processus de pistage. Les résultats obtenus sur données simulées et réelles montrent une sensible amélioration sur les techniques classiques de pistage.

Illustration

• Pistage GMTI et prise en compte du contextuel
• Suivi d’objets mobiles au sein d’une séquence d’images

Mis à jour le 15 décembre 2005 - © ONERA 2009 - Crédits et conditions d'utilisation