Résumé:
Depuis le développement du radar, il a été largement utilisé et a fait de grands progrès. Ces appareils sont principalement utilisés pour la détection et la télémétrie. Ce travail se justifie par cette réalité et
s'inscrit dans la recherche du meilleur détecteur pour cette situation. L'objectif est de proposer un détecteur qui combine la technologie de détection du taux de fausses alarmes constant (CFAR) avec
la méthode d'estimation non paramétrique de la fonction de densité de probabilité de fouillis comme moyen de la caractériser statiquement, et permet enfin l'application d'un traitement CFAR approprié et Le choix optimal de la valeur du facteur d'échelle T. Nous avons introduit quelques concepts du principe de fonctionnement du radar et également introduit différents types de bruit et quelques lois
de distribution qui peuvent être utilisées pour caractériser les systèmes de détection automatique, en particulier ceux utilisés dans notre travail. La méthode non paramétrique d'estimation de la fonction
de densité de probabilité a été introduite, nous l'introduisons en introduisant des normes d'erreur entre les fonctions couramment utilisées dans la littérature, puis nous introduisons des techniques
d'estimation des plus simples aux plus avancées. Ensuite, nous développons les résultats liés aux différentes techniques d'estimation de la fonction de densité de probabilité. Nous avons brièvement présenté la théorie de la détection radar, des conseils sur les techniques de détection classiques et adaptatives, et commenté les résultats de simulation des détecteurs CA, GO, SO et OS-CFAR dans différents types de situations.
