Thèse soutenue

Reconnaissance de cibles par sonar actif large bande : Application à des coques de forme simple et à la classification des espèces de poissons en mer
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Auteur / Autrice : François Magand
Direction : Manell E. Zakharia
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Acoustique
Date : Soutenance en 1996
Etablissement(s) : Lyon, INSA
Ecole(s) doctorale(s) : Ecole Doctorale Mecanique, Energetique, Genie Civil, Acoustique (MEGA) (Villeurbanne)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : labo non créé

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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Cette étude présente une méthode de classification de cibles sonar qui s'appuie sur la modélisation des phénomènes physiques mis en jeu dans la diffusion d'une onde acoustique par une coque de forme simple (sphère, cylindre). Le procédé de reconnaissance comporte deux étapes. Dans un premier temps, on réalise la discrimination entre l'écho d'une coque et celui d'une cible naturelle, assimilée à une cible pleine. La seconde étape consiste à estimer les caractéristiques géométriques (rayon externe, épaisseur) et mécaniques (célérité transversale, densité) de la coque que l'on suppose mince. Deux méthodes de classification sont comparées : une approche bayesienne et une approche connexionniste. Les paramètres classifiant sont extraits de la signature spectrale des cibles au moyen d'un modèle paramétrique (modélisation autorégressive) ainsi qu'au moyen d'un modèle de diffusion (points brillants colorés). Les résultats obtenus montrent la faisabilité de la discrimination, même en présence de bruit ou d'effet Doppler. L'estimation des caractéristiques de la cible repose sur une analyse approfondie de la structure temps-fréquence des échos de coques sphériques minces, qui montre que la contribution énergétique principale provient de l'interaction constructive entre deux ondes de surface. L'estimation du rayon externe s'effectue en comparant le signal inconnu à l'écho dilaté ou comprimé d'une cible de référence. Celle des autres paramètres s'obtient en inversant la relation non-linéaire qui lie ces paramètres à la forme du motif d'interaction dans le plan temps-fréquence au moyen d'un réseau de neurones multicouche. La méthode de reconnaissance, testée avec succès sur des données expérimentales, s'avère particulièrement robuste en présence de bruit. L'application de la classification à un cas réel s'inscrit dans le contexte de l'acoustique de pêche (reconnaissance des espèces des poissons par leur signature acoustique). Les données ont été obtenues à partir de mesures en lac sur des poissons en cage ainsi qu'à partir d'essais en mer. Dans le cas des poissons en cage, on montre que la signature spectrale des échos est corrélée à l'espèce, indépendamment du nombre d'individus ou de leur taille. Les données issues des essais en mer permettent quant à elles de montrer la faisabilité de la discrimination des espèces.