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TRAITEMENT DU SIGNAL POUR L’ACOUSTIQUE SOUS-MARINE : Méthodes de localisation et d’estimation de la contribution de sources en mouvement

1 Septembre 2022


Catégorie : Doctorant


Le contexte de cette étude est la localisation et l’estimation de la contribution de sources en mouvement, en champ proche. Les sources mises en jeu peuvent être cohérentes ou non, le SNR est très faible et des bruiteurs sont présents en champ lointain.

Classiquement, la localisation de sources acoustiques utilise des méthodes de filtrage spatial. Or les performances de ces méthodes dépendent directement de la capacité à additionner en phase des ondes issues d’un même point de l’espace enregistré par différents capteurs. Dans les conditions de mesures réelles, la position des hydrophones n’est pas précisément connue, peut fluctuer au cours du temps, de même que le rapport signal sur bruit entre capteurs et donc dégrader les performances de localisation.

 

Sujet

Il existe deux grandes voies dans la littérature pour le traitement de sources en mouvement :

- La dédopplérisation consiste à compenser les effets de la propagation acoustique des sources en mouvement (i.e., la modulation d’amplitude et l’effet Doppler). La méthode est très lar- gement utilisée, mais elle est très sensible à la connaissance de la trajectoire et aux erreurs de modèle.

- La formation de voies pour sources en mouvement nécessite deux hypothèses sur les fe- nêtres temporelles sur lesquels les traitements sont réalisés (appelées snapshots) :

  • les sources sont à des positions fixes,
  • l’effet Doppler est négligeable aux fréquences et vitesses d’intérêt.

Selon ces hypothèses, la localisation de sources est réalisée classiquement par formation de voies (méthode dite « par scrutation », la plus populaire en traitement d’antenne, considérant le problème de localisation de sources comme un problème de filtrage) mais le modèle li- néaire utilisé dans la procédure change d’un snapshot à l’autre afin de prendre en compte la trajectoire des sources. La formation de voie ainsi réalisée est suivie d’une procédure de déconvolution permettant d’accéder aux contributions des sources.

Opposées aux méthodes par scrutation, les méthodes « globales » considèrent le problème d’estimation de la contribution des sources dans leur complexité combinatoire, i.e., selon un pro- blème inverse reposant sur une modèle génératif matriciel. Dans le contexte de l’imagerie acous- tique de sources en mouvement, les méthodes globales sont très sous-représentées. Il semble pour- tant aisé de les proposer en remplacement de la formation de voies pour sources en mouvement (in- tégrant de la même façon un modèle suivant la trajectoire des sources). Par nature, les méthodes globales permettent d’estimer les contributions des sources, et devraient donc permettre de s’affranchir de l’étape de déconvolution.

La thèse débutera par l’étude de ces méthodes globales, et l’évaluation de leurs performances. A cette fin, le.a doctorant.e pourra s’appuyer sur une étude préalable de l’équipe encadrante ainsi que de récents travaux algorithmiques.

Dans un deuxième temps, on abordera les problèmes de calibration du positionnement des capteurs de l’antenne et sa géométrie (cf. par exemple [4]), ainsi que la prise en compte de la diversité des sources en présence (champ proche/champ lointain, sources étendues/ponctuelles...). Enfin, le développement de méthodes robustes à l’incertitude du milieu de propagation et/ou de la position des capteurs d’antenne sera envisagé (cf. par exemple [5]).

Les méthodes considérées seront jugées au regard du contexte expérimental. Les résultats académiques pourront être notamment valorisés à travers leur mise en œuvre sur données réelles.

 

Profil

Le/la candidat(e) (en fin de master de recherche et/ou d'études d'ingénieur) doit posséder des compétences en traitement du signal, en optimisation et en probabilités (transformée de Fourier, analyse temps-fréquence, signaux aléatoires...). Une connaissance de la propagation acoustique sous-marine est un plus. Le candidat devra par ailleurs être à l'aise avec la programmation sous Matlab et/ou python.

Informations pratiques

Labo d'accueil : Lab-STICC (UMR 6285), ENSTA Bretagne, 2 rue François Verny, Brest, France

Co-encadrement : Dr. Mai Quyen Pham (Lab-STICC & IMT Atlantique), Prof. Thierry Chonavel (Lab-STICC & IMT Atlantique), Dr. Angélique Drémeau (Lab-STICC & ENSTA Bretagne), Dr. Vincent Métais (DGA Techniques Navales), Dr. Sylvain Busson (DGA Techniques Navales).

Début : dès que possible

Procédure de candidature

Toute candidature doit être motivée et accompagnée d'un CV incluant les coordonnées d'au moins une personne référente (encadrant de stage, professeur...). Tout autre élément susceptible de renforcer la candidature est bienvenu (lettre de recommandation, distinction...). Le dossier sera envoyé par courrier électronique (cf. contacts ci-dessous).

 

Contacts

Dr. Mai Quyen Pham
Tel. : +33 2 29 00 12 52 @:mai-quyen.pham@imt-atlantique.fr

Dr. Angélique Drémeau
Tel. : +33 2 98 34 89 71 @:angelique.dremeau@ensta-bretagne.fr

Références

[1] M. Ernoult. La dédopplerisation : un moyen d’améliorer l’imagerie des sources acoustiques animées d’un mouvement connu. In Actes du Septième Colloque sur le Traitement du Signal et ses Applications, 1979.
[2] B. Oudompheng. Localisation et contribution de sources acoustiques de navire au passage par traitement d’antenne réduite. PhD thesis, Université Grenoble Alpes, 2015.
[3] M. Q. Pham, B. Oudompheng, J. Mars, and B. Nicolas. A noise-robust method with smoothed l1/l 2 regularization for sparse moving-source mapping. Signal Processing, Elsevier, pages 96 – 106, 2017.
[4] B. C. Ng and C. M. S. See. Sensor-array calibration using a maximum-likelihood approach. IEEE Trans. On Antennas and Propagation, pages 827 – 835, 1996.
[5] A. Drémeau and C. Herzet. DOA estimation in structured phase-noisy environments. In Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pages 3176 – 3180, 2017.