Le Bureau des Études Doctorales a le plaisir de vous informer que
Doctorant au laboratoire IM2NP rattaché à l’École Doctorale 548 « Mer & Sciences » (France)
soutiendra sa thèse en vue de l’obtention du Grade de Docteur
sous la direction de
M. Claude JAUFFRET, Professeur des Universités-Emérite, Université de Toulon (France), Directeur de thèse
&
Mme Annie-Claude PEREZ, Maître de conférences-HDR, Université de Toulon (France), codirectrice de thèse
dans la
Discipline : Automatique, Signal, Productique, Robotique
sur le thème
Trajectographie passive par réseau de capteurs en acoustique sous-marine
Mercredi 07 décembre 2022 à 15h00
A l’Université de Toulon – Campus La Garde – Bâtiment X – Amphi X.300
devant un jury composé de
M. Alfonso FARINA, Professeur des Universités, Université de Naples (Italie), rapporteur
Mme Mitra FOULADIRAD, Professeure des Universités, École Centrale Marseille (France), rapporteure
M. Pascal LARZABAL, Professeur des Universités, Université Paris-Saclay (France), examinateur
Mme Sylvie MARCOS, Directrice de recherche-CNRS (France), examinatrice
M. Dann LANEUVILLE, Ingénieur expert, Naval Group (France), invité
Mme Annie-Claude PEREZ, Maître de conférences-HDR, Université de Toulon (France), codirectrice de thèse
M. Claude JAUFFRET, Professeur des Universités-Emérite, Université de Toulon (France), directeur de thèse
Résumé :
L’objectif de cette thèse est de proposer des techniques innovantes de trajectographie passive sous-marine à partir de mesures délivrées par un réseau de sonars “frustes”, du fait de leur chaîne de traitement de signal assez simple. On entend par là que l’ensemble des mesures disponibles est composé de vraies détections (dues à la présence d’une source d’intérêt) et de fausses alarmes d’origines diverses. Deux architectures ont été considérées : l’énergie de chaque détection est conservée ou non (binarisation). La modélisation probabiliste des mesures est celle du “Probabilistic Data Association” (PDA) et de ses différentes extensions. Cette thèse est découpée en deux parties. La première est consacrée à la trajectographie d’une source en mouvement rectiligne uniforme dans deux configurations (réseau de bouées seul délivrant des mesures de différences de temps d’arrivée d’une même onde acoustique, et fusion de ce même réseau avec des antennes linéaires verticales délivrant des cosinus d’élévation du trajet de cette onde). L’étude de l’observabilité y est menée ainsi que l’évaluation des performances théoriques et empiriques sur des scénarios réalistes. Dans le contexte du réseau mixte, l’étude de la trajectographie est étendue aux cas de cibles “manœuvrantes” et à la prise en compte du temps de vol des ondes acoustiques. La seconde partie est consacrée à la recherche du seuil optimal de détection. Ce seuil est celui qui maximise l’information au sens de Fisher, permettant ainsi de meilleures performances asymptotiques. Nous mettons en évidence, à l’aide de simulations, l’existence de ce seuil optimal à travers différents scénarios, et lorsque les mesures sont binarisées ou non.
Mot clés : Trajectographie, Observabilité, Estimation, Borne de Cramér-Rao, Maximum de Vraisemblance, Sonar, Time Difference of Arrival, Probabilistic Data Association.
Submarine passive target motion analysis by network of sensors
The aim of this dissertation is to propose some innovative methods of passive submarine target motion analysis (TMA), from measurements delivered by a network of “rough” sonars, due to their rather straight embedded signal processing. That is, the set of the available measurements is composed of true detections (due to the presence of a source of interest) and of false alarms from various origins. Two architectures have been considered: the energy of each detection is available or not (binarization). The measurements are modeled according to the “probabilistic data association” model, and its various extensions. This thesis is segmented in two parts. The first one is devoted to the TMA of a source in constant velocity in two configurations (network of sonobuoys providing the time differences of arrival of an acoustic wave, and a fusion of the latter network with vertical linear arrays providing the cosine of elevation angles of the path followed by this wave). Observability is studied. The theoretical and empirical performance are evaluated in realistic scenarios. In the background of the mixed sensor network, the TMA is extended to the maneuvering targets, and to the consideration of the propagation delays of the acoustic waves. The second part is devoted to the study of the optimal detection threshold, that maximizes the Fisher information, allowing better asymptotic performance. The existence of such a threshold is highlighted through different scenarios, thanks to simulations, whether the measurements are binarized or not.
Keywords: Target Motion Analysis, Observability, Estimation, Cramér-Rao Lower Bound, Maximum Likelihood, Sonar, Time Difference of Arrival, Probabilistic Data Association.
