@InProceedings{2023_pham1105,
	author = "Ba-Huy Pham and Olivier Rabaste and Jonathan Bosse and Israel Hinostroza and Thierry CHONAVEL",
	title = "Pistage d'une cible radar masquée en milieu urbain par filtrage particulaire exploitant l'information angulaire des multi-trajets",
	booktitle = "29° Colloque sur le traitement du signal et des images",
	year = "2023",
	publisher = "GRETSI - Groupe de Recherche en Traitement du Signal et des Images",
	number = "2023-1105",
	pages = "p. 177-180",
	month = "Aout # 6 - Sept # 9",
	address = "Grenoble",
	doi = "",
	pdf = "2023_pham1105.pdf",
	abstract = "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..pdf",
}