Comme en goniométrie, les diverses méthodes d’Imagerie portent sur un milieu extérieur non directement accessible (espace, océan, sol terrestre, organe...). On cherche à en donner une image vraisemblable permettant d’y localiser divers objets. Certains milieux sont eux-mêmes sources de rayonnements incohérents (rayonnement stellaire, rayonnement thermique...). Ils donnent lieu à l’imagerie passive (cas de la radioastronomie, de la radiométrie, du sonar passif). Ce rayonnement est mesuré au moyen de capteurs (antennes de réception) et fait l’objet de traitements au moyen d’algorithmes tenant compte des informations dont on dispose a priori sur le milieu observé, ainsi que des bruits de mesures.
D’autres milieux ne sont pas le siège d’un rayonnement spontané : c’est le cas notamment du radar et du sonar actifs. Ils doivent être illuminés par une ou plusieurs antennes d’émission. À l’exemple des antennes synthétiques, traitées en Antennes à traitement du signal- Partie 1, le champ rayonné par ces antennes peut faire l’objet d’un codage spatio-temporel (appelé parfois rayonnement coloré) auquel on peut ajouter une analyse polarimétrique. Une caractéristique propre aux systèmes actifs est que le champ rayonné à l’émission est cohérent, alors que le champ rétrodiffusé par le milieu analysé est, lui, généralement au moins partiellement décorellé. Cette décorrélation s’observe surtout en présence de signaux multiples et de brouilleurs. Elle peut aussi provenir du milieu de propagation ou encore de la mobilité des récepteurs.
Un premier exemple simple de méthode d’imagerie de sources incohérentes sera donné avec les réseaux multiplicatifs qui trouvent des applications très diverses (radars portuaires, radioastronomie...).
Nous présenterons ensuite l’important théorème de Van Cittert et Zernicke. Il relie la distribution angulaire (inconnue) des sources externes à la fonction de cohérence spatiale du champ observable. Les capteurs associés à des corrélateurs donnent de cette fonction un échantillonnage spatial : la matrice de covariance qui joue un rôle central dans tous les traitements d’antennes.
Dans tous les cas, la qualité de l’image obtenue est limitée par le pouvoir séparateur ou limite de résolution de l’instrument utilisé (antennes et traitements associés).
De façon classique, la résolution angulaire d’une antenne est limitée par ses dimensions, qui limitent elles-mêmes la finesse du pinceau qu’elle pourrait rayonner. Les méthodes dites haute résolution montrent comment, dans certains cas, il est possible de franchir cette limite : nous présenterons la méthode de BURG, connue sous le nom de Méthode de l’Entropie Maximale (MEM). Cette méthode est souvent équivalente aux méthodes d’analyses spectrales Autorégressives (AR). D’autres méthodes, basées sur l’analyse des éléments propres de la matrice de covariance, seront également présentées et illustrées par la plus connue : la méthode « MUSIC ».
Nous poursuivrons par l’étude des antennes autoadaptives qui assurent une sorte de filtrage spatial, privilégiant les signaux utiles vis-à-vis des signaux gênants ou inutiles, souvent qualifiés de brouilleurs. Cette fonction de filtrage spatial est essentielle dans les radars et dans les réseaux complexes de communications.
Le dernier sujet traité dans ce dossier sera celui des antennes dites « intelligentes » par un abus de langage (Smart Antennas). Elles constituent une synthèse entre les techniques précédentes. Leur essor accompagne le développement actuel, quasi explosif des télécommunications. Il se concrétise dans le concept MIMO (Multiple Input Multiple Output) qui permet, par multiplexage spatial, d’augmenter notablement la capacité de transmission d’un système de communications sans augmenter sa bande de fréquences.
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