Résumé
Dans la theorie du processement optimal d'antennes on représente généralement les champs aléatoires comme des processus stochastiques à deux indices stationnaires et homogènes. Avec ces représentations, l'antenne processe la fonction de covariance spatial et temporelle du champ réçu ou sa transformée de Eourier,c'est à dire, la fonction de fréquence/numéro d'onde. Pour obtenir des algorithmes récurrents, on modèle les champs réçus comme des sorties des systèmes stochastiques distribués. Dans le cas où on a des champs aléatoires directionels, modèles d'état on été fréquentment usés. Dans cet article, on considère le problème du modelage des champs aléatoires non stationnaires, homogènes et non directionels. Avec l'hypothèse de connaissance de la fonction de covariance espace/tenp, on demande que la représentation soit valide sur une antenne linéaire de longueur L. Pour représenter le champ aléatoire non directionel, on recourt à une série de Fourier spatial tronquée. En faisant usage du fait que cette série converge en moyenne quadratique sur la ligne dont la longueur est L, on mesure le degré d'approximation par l'erreur quadratique moyen. Les coefficients de la série sont des processus stochastiques temporels non stationnaires et correlés; ce processus vectoriel peut être interprété comme la sortie d'un système dynamique linéaire, à paramètres variables, avec des entrées stochastiques.