Détection, classification et suivi de trajectoire de sources acoustiques par captation pression-vitesse sur capteurs MEMS numériques

Aro Ramamonjy (1) , Eric Bavu (1) , Alexandre Garcia (1) , S. Hengy (2)

1 LMSSC - Laboratoire de Mécanique des Structures et des Systèmes Couplés
2 ISL - Institut franco-allemand de recherches de Saint-Louis

L'utilisation de drones aériens est en plein essor, et la surveillance contre une utilisation inappropriée de ces appareils est un sujet de préoccupation majeure. Dans une stratégie multimodale acoustique et optronique de détection et de suivi de trajectoire par fusion de données, l'attention est ici portée au sous-système acoustique en cours de développement. Le dispositif acoustique est un ensemble d'antennes compactes (diamètre < 10 cm) et autonomes, mises en réseau afin de couvrir une zoné etendue de surveillance. Chaque unité du réseau est constituée de 10 microphones MEMS numériques permettant de mesurer demanì ere optimisée la pression et les composantes du vecteur de vitesse particulaire sur une large gamme de fréquence. Nous présentons ici les contraintes matérielles de cette approche, et les traitements réalisés pour chaque unité du réseau. Pour augmenter la robustesse de l'approche, nouscompì eterons la localisation de la source mobile par uné etape de détection et de classification de signature acoustique. Pour cela, un apprentissage sera effectuéeffectué`effectuéà partir d'une base de données de signatures acoustiques pré-enregistrées. Une fois la source détectée, l'algorithme proposé permet de réaliser un suivi de sa trajectoire, dans plusieurs sous-bandes de fréquences adaptées auxécartsaux´auxécarts inter-microphoniques et aux caractéristiques du signal. Il est fait usage d'une approche par analyse en composantes principales dans le domaine temporel. Des résultats de la localisation en présence d'une source sont présentés, ainsi que des pistes de développement pour une localisation en présence de sources concurrentes, et d'amélioration du suivi de trajectoire par filtrage particulaire et fusion de données.

Domaines: Acoustique [physics.class-ph]

Aro Ramamonjy, Eric Bavu, Alexandre Garcia, S. Hengy. Détection, classification et suivi de trajectoire de sources acoustiques par captation pression-vitesse sur capteurs MEMS numériques. 13ème Congrès de la Société Française d'Acoustique - CFA16 / VISHNO, Apr 2016, Le Mans, France. ⟨hal-02088397⟩