Caractérisation de drones en vue de leur localisation et de leur suivi à partir d’une antenne de microphones

Characterization of drones for localization and tracking from a microphone array

• Auteur / Autrice : Torea Blanchard
• Direction : Jean-Hugh Thomas, Kosai Raoof
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Acoustique
• Date : Soutenance le 13/12/2019
• Etablissement(s) : Le Mans
• Ecole(s) doctorale(s) : Sciences de l'ingénierie et des systèmes (Centrale Nantes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'acoustique de l'Université du Mans - Laboratoire d'Acoustique de l'Université du Mans / LAUM

Mots clés

Mots clés contrôlés

Génie acoustique

Harmoniques (ondes électriques)

Filtrage du signal

Détection du signal

Localisation

Drones

Mots clés libres

Traitement d'antenne

Drone

Localisation

Suivi

Caractérisation

Signature acoustique

Array processing

Localization

Tracking

Characterization

Acoustic signature

Résumé

Ces travaux de thèse portent sur l’identification acoustique de drones en vue du dimensionnement d’une antenne avec peu de microphones (jusqu'à 10) et adaptée aux fréquences émises pour la localisation et le suivi de ces appareils. Des mesures de caractérisation ont mis en évidence la structure harmonique inhérente au signal émis par les systèmes de propulsion des drones. Une étape de filtrage précédant la localisation, adaptée à ce type de signal, est proposée. Elle consiste en une détection de la fréquence fondamentale par l'algorithme HPS (Harmonic Product Spectrum) et d'une série de filtres passe-bande pour conserver les harmoniques utiles du signal. Deux méthodes de localisation sont confrontées au travers de simulations numériques et de mesures expérimentales. La première est la formation de voies appliquée dans le domaine temporel. Usuellement employée pour la localisation angulaire de sources, elle est étendue pour une localisation dans l'espace 3D. La seconde, appelée goniométrie acoustique, estime la position angulaire de la cible comme solution d'un problème inverse. Un filtre de Kalman est ensuite utilisé pour assurer le suivi de la cible. Une campagne de mesures expérimentales a permis d'établir une base de données du déplacement d’un petit drone quadrimoteur pour différentes trajectoires. L'analyse des données a montré qu’un faible nombre d'harmoniques (de 3 à 6) dans le spectre du signal de la source à localiser est suffisant pour estimer la position d'une source sans perte significative en précision relativement à une localisation sans traitement. Le choix de cette stratégie se justifie pour la localisation et le suivi en présence de plusieurs drones.

This thesis work focuses on the acoustic identification of drones in order to design an array with few microphones (up to 10) and adapted to the frequencies emitted for localizing and tracking these devices. Characterization measurements have shown the inherent harmonic structure of the signal emitted by the UAV propulsion systems. A filtering step before the localization, adapted to this type of signal, is proposed. It consists of the detection of the fundamental frequency by the HPS (Harmonic Product Spectrum) algorithm and a series of bandpass filters to preserve the useful harmonics of the signal. Two methods of localization are compared through numerical simulations and experimental measurements. The first is beamforming in the time domain. Usually used for angular source localization, it is extended for localization in 3D space. The second, called acoustic goniometry, estimates the angular position of the target as a solution to an inverse problem. A Kalman filter is then used to track the target. An experimental measurement campaign made it possible to establish a database of the displacement of a small four-engine drone for different trajectories. Data analysis showed that a small number of harmonics (3 to 6) in the signal spectrum of the source to be located is sufficient to estimate the position of a source without significant loss in accuracy relative to a location without processing. The choice of this strategy is justified for localization and tracking in the presence of several drones.