PROCESSING METHOD FOR MULTI-TARGET DETECTION, CHARACTERISATION AND TRACKING, AND ASSOCIATED DEVICE

The invention relates to a method for processing measurements obtained by an antenna system at a given time index t, comprising the following steps: in a first list of clusters - a cluster comprising temporal characteristics, spatial characteristics and signal characteristics - predicting, at the time index t, the spatial characteristics of each cluster contained in the first list of clusters according to the spatial characteristics of the cluster at the time of the last update thereof, in order to form a second list of clusters; for each measurement: forming a third list of clusters contained in the second list, each cluster comprising the previously predicted spatial characteristics, and calculating a likelihood score between the measurement and each cluster of the third list of clusters, the likelihood score being calculated from two factors, a first factor being a distance between the measurement and at least one spatial characteristic of the cluster and the second factor being the result of statistical processing of the characteristics of the cluster; selecting the maximum likelihood score; and comparing the maximum likelihood score with a predetermined threshold: if the maximum likelihood score is above the threshold, updating the characteristics of each cluster of the third list of clusters in order to form a fourth list of clusters incorporating the information relating to the measurement, and if not, creating a new cluster from the measurement and placing the new cluster in the second list of clusters. La présente invention a pour objet un procédé de traitement de mesures obtenues par un système antennaire à un indice de temps t donné, comportant les différentes étapes suivantes : Au sein d'une première liste de clusters, un cluster comportant des caractéristiques temporelles, des caractéristiques spatiales et des caractéristiques de signal, prédire, à l'indice de temps t, les caractéristiques spatiales de chaque cluster contenu dans la première liste de clusters en fonction des caractéristiques spatiales du cluster à sa dernière mise à jour pour former une deuxième liste de clusters; Pour chaque mesure : o Former une troisième liste de clusters comprise dans la deuxième liste, chaque cluster comportant les caractéristiques spatiales prédites précédemment et calculer un score de vraisemblance entre la mesure et chaque cluster de la troisième liste de clusters, le score de vraisemblance étant calculé à partir de deux facteurs, un premier facteur ét