Estimation Robuste de la Matrice de Covariance en contexte Hétérogène Rang Faible

Nous considérons le problème d'estimation de la matrice de covariance (CM) d'un bruit composé d'un fouillis hétérogène de rang faible plus un bruit blanc Gaussien (BBG). Le fouillis est modélisé comme un SIRV ayant a fort rapport "fouillis à bruit" (dénoté CNR). Nous proposons dans ce papier un algorithme générique permettant d'obtenir des estimateurs robustes de la CM adaptés au contexte considéré, i.e. ayant une structure Rang Faible. Les performances de cet algorithme sont illustrées au travers de simulations et sur des données réelles STAP.