Application de la méthode du maximum de vraisemblance dans l’estimation des paramètres d’une distribution pareto généralisée.

Abstract

L’estimation est l’art d’extraire une information utile sur la distribution de probabilité correspondante, elle a pour objet de faire tendre les valeurs des paramètres à des données expérimentales et /ou d’informations découlant de l’expertise. C’est donc une étape importante, qui succède généralement au volet de la détection. La technique d’estimation fait partie intégrante de la détection radar, et cela par le traitement des observations reçues afin de faire une estimation des paramètres représentant la distribution du Clutter dans lequel est inclue l’information. En effet, plusieurs distributions ont été proposées pour montrer les variations statistiques du clutter tel que la distribution Pareto généralisé (GP) qui a prouvé son efficacité à modéliser le clutter de mer dans le cas non-Gaussien. Ce présent mémoire a pour objet d’étudier le problème de l’estimation des paramètres du modèle Pareto généralisé par la méthode MLE (Maximum Likelihood Estimation) qui a montré ses performances par rapport à la méthode des moments fractionnaires (FOME).