Suivi acoustique d’un engin en vol en environnement bruité : détection, localisation et caractérisation - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2023

Acoustical tracking of a flying vehicle in noisy environment : detection, localization and characterization

Suivi acoustique d’un engin en vol en environnement bruité : détection, localisation et caractérisation

Résumé

The types of use of drones have increased in recent years. They can be used for package deliveries, aerial photography, or various inspections. However, the use of these vehicles can cause security and privacy issues. Indeed, sensitive sites such as airports, nuclear power plants, or military sites, can be the target of attacks or accidental flights by drones. It is therefore important to be able to localize these vehicles in order to respond to these threats. Thus, the work of this PhD focuseson the use of the noise generated by drones to localize them. The use of a microphone antenna with some processing allowsus to obtain the direction of arrival of a drone. The study of the acoustic signature of drones has shown that the emitted signal has a harmonic structure. A time-frequency representation of a beamformer’s output allows the spectral content associated with the drone to be selected to improve localization performance. Numerical simulations and experiments are used to validate this approach. Improvements have also been proposed on the microphone antenna using a genetic algorithm optimization. These improvements allow to obtain a better directivity and thus to favour a good localization.
Les drones ont vu leurs domaines d’'utilisation augmenter ces dernières années. Ils peuvent être utilisés pour la livraison de colis, les prises de vues aériennes, ou encore des inspections diverses. L’utilisation de ces engins peut néanmoins poser des problèmes de sécurité et de vie privée. En effet, des sites sensibles tels que les aéroports, centrales nucléaires, sites militaires, peuvent être la cible d'attaques de drones ou encore de vols accidentels. Il est donc important d'avoir des méthodespour localiser ces engins afin de réagir face aux différentes menaces. Les travaux de cette thèse portent donc sur l'utilisationdu bruit généré par les drones pour les localiser. L'utilisation d'une antenne de microphones permet avec des traitements d'obtenir la direction d'arrivée du drone. L'étude de la signature acoustique des drones montre que le signal émis possède une structure harmonique. L'utilisation d'une représentation temps-fréquence de la sortie de la formation de voies permet de sélectionner un contenu spectral associé au drone afin d'améliorer les performances de localisation. Des simulations numériques et des expérimentations permettent de valider cette approche. Des améliorations sont également apportées sur l'antenne de microphone avec des optimisations par algorithme génétique. Ces améliorations permettent d'obtenir une meilleure directivité et ainsi de favoriser une bonne localisation.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-03992080 , version 1 (16-02-2023)

Identifiants

  • HAL Id : tel-03992080 , version 1

Citer

Nathan Itare. Suivi acoustique d’un engin en vol en environnement bruité : détection, localisation et caractérisation. Acoustique [physics.class-ph]. Le Mans Université, 2023. Français. ⟨NNT : 2023LEMA1001⟩. ⟨tel-03992080⟩
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