Application des réseaux de neurones artificiels et des réseaux de neurones convolutifs pour l’estimation des distribution K et pareto généralisée.

Abstract

Ce mémoire traite l’estimation des paramètres statistiques du clutter radar à l’aide de techniques d’intelligence artificielle. L’objectif principal est de développer des estimateurs neuronaux pour les distributions à queue lourde, telles que les distributions K et Pareto généralisée, couramment utilisées pour modéliser les environnements radar complexes. Pour cela, des réseaux de neurones artificiels (ANN) et convolutifs (CNN) sont exploités afin d’estimer le paramètre de forme à partir de données simulées. Le mémoire présente également une revue des approches existantes dans les méthodes d’estimation et expose la problématique étudiée.