Utilisation de modèles de réverbération pour améliorer la détection en acoustique sous-marine

Ce travail de thèse s'intéresse au problème de détection en présence de réverbération dans le domaine de l'acoustique sous marine. Nous nous concentrons plus particulièrement sur la modélisation de la réverbération dans le but de la supprimer ou au moins d'en diminuer ses effets sur la détection. Après une présentation du modèle optimal, que l'on montre impossible à mettre en place, nous proposons deux modélisations sous optimales de la réverbération : bruit non stationnaire et coloré et somme d'échos issus du signal émis. La première modélisation nous permet de développer des algorithmes de détection/estimation basés sur la méthode du maximum de vraisemblance généralisé. Un premier algorithme normalise la réverbération, alors que dans un second, nous ajoutons une étape de blanchiment. La seconde modélisation apporte une approche plus originale car la méthode consiste à estimer les échos de réverbération, puis de les supprimer. Nous utilisons la puissance des échos pour distinguer les échos de réverbération de l'écho cible. Nous proposons ensuite de construire la méthode de détection à partir de l'algorithme du "Principal Component Inverse" (PCI), basé sur la Décomposition en Valeurs Singulières (DVS) d'une matrice, car cet algorithme permet de séparer des échos de puissance différentes. Tous les algorithmes sont testés et comparés sur des données réelles temporelles et spatio-temporelles. Une amélioration de l'algorithme du PCI est aussi proposée en spatio-temporel. Finalement, nous proposons d'étendre le PCI aux tableaux 3D pour utiliser un nouveau contraste, la diversité temporelle, pour distinguer les échos de réverbération de fond de l'écho cible. En effet, nous avons remarqué que ces échos de réverbération sont très stables d'une récurrence à l'autre. Cette nouvelle méthode nécessite un outil capable de calculer la DVS d'un tableau 3D : la "Higher Order Singular Value Decomposition". Les résultats du PCI 3D montrent une amélioration de la détection.GRENOBLE1-BU Sciences (384212103) / SudocSudocFranceF