Brevet FR2724029A1 — publié le 19960301

PROCEDE DE DETECTION DE SIGNAUX ACOUSTIQUES PROVENANT DE TORPILLES La présente invention se rapporte aux procédés qui permettent de détecter et éventuellement de classifier les signaux acoustiques émis par les torpilles pendant leur trajet sous-marin. Elle permet de détecter automatiquement parmi les bruits ambiants ceux correspondant à une torpille, de déterminer éventuellement le type de cette torpille, et de déclencher une alerte précoce permettant de mettre en oeuvre des systèmes de contre-mesure ou d'évitement de celle-ci. Lorsqu'une torpille est lancée, par un sous-marin par exemple, elle se dirige sous la surface de la mer vers le but visé, à grande vitesse et en émettant sous l'eau des signaux acoustiques divers dus tant aux organes internes qu'aux remous provenant de la coque et surtout de l'hélice. Le milieu sous-marin étant un milieu très bruité, on ne peut pas se contenter de détecter une telle torpille sur le niveau acoustique émis, mais il est nécessaire de distinguer les caractéristiques sonores spécifiques correspondant à un tel engin. Fort heureusement, en raison de la grande vitesse qu'il est nécessaire de leur appliquer, on ne peut pas diminuer sérieusement le bruit émis par les torpilles et en outre celui-ci présente des caractéristiques très particulières. Ces caractéristiques très particulières sont essentiellement dues au fait que l'hélice tourne très vite, ce qui entraîne une excitation des pales de cette hélice par les phénomènes de cavitation, et une modulation des bruits émis lors du passage des pales devant des singularités de la coque de la torpille, telles que par exemple les gouvernes. A l'oreille le signal émis ressemble grossièrement à celui d'une scie circulaire avec une superposition de hululements très caractéristiques. A l'analyse spectrale, ce bruit correspond à un spectre de raies superposées à un fond continu évolutif à large bande; les hululements correspondent à des modulations d'amplitude de ces raies. Un tel signal est aisément reconnaissable par un opérateur humain, qui peut très facilement détecter l'arrivée d'une torpille à une distance pouvant aller jusqu'à 10 kilomètres, ce qui laisse largement le temps de mettre en oeuvre des mesures défensives. Dans la pratique cette alerte précoce lointaine est cependant relativement difficile à mettre en oeuvre. En effet pour obtenir un niveau de signal suffisant, et surtout une indication de gisement, on utilise un système du genre sonar passif, comportant un ensemble de voies, facilement plus d'une vingtaine, réparties sur tout l'horizon. On serait alors conduit à mettre un opérateur par voie, ce qui n'est pas possible en dehors de quelques moments particulièrement critiques, alors qu'il est souhaitable d'avoir une veille permanente. En outre, comme dans tous ces systèmes, on est confronté au problème de la vigilance de l'opérateur face à de longues périodes sans alerte particulière. On a bien tenté de faire une reconnaissance automatique du bruit des torpilles, mais ces essais, essentiellement basés sur la recherche de raies spectrales particulières, nécessitent des puissances de calcul particulièrement importantes pour donner des résultats médiocres. En général on arrive à repérer l'arrivée d'une torpille à une distance comprise entre 2 et 3 kilomètres, ce qui est fort peu comparé aux possibilités d'un opérateur humain, avec en outre une forte probabilité de fausses alarmes, provenant par exemple des raies spectrales générées par les auxiliaires de bateaux divers. Le problème est donc d'obtenir une alarme automatique précoce à une distance au moins égale à celle obtenue à l'aide d'un opérateur humain, soit environ 10 kilomètres, avec un taux de fausses alarmes positives faible et surtout un taux de fausses alarmes négatives quasi nul. Cette alarme précoce permet alors de passer le relais à un opérateur humain, qui a donc déjà une indication assez exacte du gisement à surveiller compte tenu de la voie où l'alarme s'est produite, et dont les capacités d'attention sont toutes fraîches. II est alors facile à cet opérateur humain, alerté par cette alarme précoce, de prendre la main et d'affiner la détection et le repérage de l'engin suspecté d'être une torpille. Pour obtenir une telle alarme automatique précoce, I'invention propose un procédé de détection de signaux de torpilles, dans lequel on effectue une analyse spectrale sur le signal acoustique émis par la torpille, principalement caractérisé en ce que l'on traite ensuite les résultats de cette analyse spectrale pour en obtenir deux jeux de paramètres intrinsèquement représentatif de la présence ou de l'absence du signal à détecter, et que l'on effectue sur ces jeux de paramètres une classification issue d'une technique d'apprentissage D'autres particularités et avantages de l'invention apparaîtront clairement dans la description suivante, faite en regard de la figure unique annexée qui représente un schéma synoptique d'un dispositif permettant de mettre en oeuvre le procédé selon l'invention. Le signal d'entrée S(t) obtenu par exemple en sortie d'une voie d'un sonar est formé de séquences successives de durées déterminées, 2 secondes par exemple. Chaque séquence est tout d'abord filtrée dans un filtre passe-bande 101, entre 100 Hz et 6.000 Hz par exemple, afin d'éliminer les signaux parasites et d'éviter les repliements de spectres ultérieurs. Le signal ainsi filtré Y(t) est numérisé dans un convertisseur analogique-numérique 102, fonctionnant par exemple à une fréquence d'échantillonnage de 15.000 Hz, correspondant à une période d'échantillonnage Te = 67 Rs. Pour éviter toute dérive, provenant par exemple d'un décalage du convertisseur analogique numérique, le signal Y(kTe) ainsi numérisé est centré dans un module 103. Cette opération de centrage consiste à faire la moyenne M sur toute la séquence, puis à soustraire cette moyenne à tous les échantillons, soit Y(kTe) - M On effectue ensuite une analyse spectrale dans un module 104. Cette analyse spectrale consiste à faire un empilage successif de transformées de Fourier, calculées sur des suites consécutives, comportant par exemple chacune 1.024 points de mesure. Ce traitement, jusqu'ici tout à fait classique, permet d'obtenir la densité spectrale de puissance, connue sous le sigle DSP, du signal à analyser. Selon l'invention, on extrait ensuite des résultats de cette analyse spectrale deux sortes de paramètres classifiants, qui seront significatifs de la présence ou non du bruit d'une torpille dans le signal traité et dont l'analyse ultérieure en combinaison permettra d'obtenir une décision par OUI ou NON sur cette présence. Un premier traitement, réalisé dans un module 105, consiste à diviser le spectre en plusieurs zones de largeurs égales, réparties sur la bande d'analyse, par exemple cinq zones de 1 kHz réparties entre 1 kHz et 6 kHz. Pour chacune de ces zones, on calcule alors la moyenne et l'écart type du signal représentatif de cette zone. Ceci donne un premier jeu de paramètres, soit dix paramètres dans l'exemple décrit. Ce paramètre représente essentiellement l'allure du fond continu du spectre. Un deuxième traitement, réalisé dans les modules 106 et 107, permet lui de mettre en évidence les raies spectrales discrètes, éventuellement affectées de diverses modulations, présentes dans le signal. Pour cela, dans le module 106 on applique sur le spectre un processus bien connu de normalisation par double fenêtre glissante à tri et à trou, qui permet de faire ressortir les raies spectrales. Dans l'exemple décrit, les caractéristiques de ce traitement sont de 10 points pour chaque demi-fenêtre, 5 points pour le trou central, et 2 maximum rejetés. On obtient ainsi un nouveau spectre, qui ne comporte essentiellement que des raies sans fond continu. Pour pouvoir classer ces raies, on effectue dans le module 107 un tri permettant d'obtenir l'équivalent d'un histogramme des raies, qu'il serait plus juste d'appeler un pseudo-histogramme. Pour cela, on recherche sur chaque zone du nouveau spectre les raies spectrales dont I'amplitude est supérieure à un seuil V, fixé par exemple à 2 dB. On classe ensuite ces raies en plusieurs catégories, 3 par exemple, correspondant à des gammes d'amplitudes. Ces catégories seront par exemple respectivement celles comprises entre V et V+2dB, celles comprises entre V+2dB et V+4dB, et celles supérieures à V+4dB. Le nombre de raies obtenu dans ces trois cas correspond à la hauteur de trois cases de l'histogramme. Compte tenu du nombre de zones sur lequel porte l'analyse, on obtient ainsi un jeu de quinze autres paramètres qui donnent une certaine description, à la fois utile et suffisante pour l'invention, de la répartition des raies spectrales dans le signal S(t). Compte tenu des 10 paramètres obtenus en sortie du module 105, on obtient donc un jeu de 25 paramètres pi qui décrivent le signal S(t) d'une manière à la fois utile et suffisante pour l'invention et dont il faut ensuite analyser la répartition pour déterminer la présence ou l'absence d'une torpille. Ce nombre de 25 correspond à une réalisation particulière préférée, mais il pourrait être différent, plus ou moins grand, selon les capacités du matériel utilisé et le degré de confiance que l'on souhaite accorder au résultat de l'analyse. Ces paramètres pi sont ensuite normalisés, dans un module 108, par rapport à la moyenne mi et à l'écart type ai du même jeu de paramètres obtenu à partir de signaux de test permettant l'élaboration d'une base d'apprentissage, dont on va parler par la suite. Cette normalisation consiste, de manière connue, à effectuer le calcul (pi - mi)/ai. Le problème est de déterminer avec le jeu de paramètres ainsi obtenu si globalement ceux-ci indiquent la présence ou l'absence du bruit d'une torpille dans le signal d'entrée S(t), étant entendu que l'on ne connaît pas la relation analytique exacte, ni même éventuellement approchée, entre ces paramètres et cette indication, qui est contenue de manière intrinsèque mais non explicite dans le jeu de paramètres. Selon l'invention on utilise alors pour cela un dispositif de classification 109 qui, dans une réalisation préférée, est un réseau de neurones. Selon une réalisation encore plus préférentielle, le réseau de neurones sera un perceptron multicouches constitué de trois couches comprenant respectivement 25, 10 et 2 cellules. Ce genre de dispositif de classification est bien connu dans l'art, et on sait qu'il est nécessaire de lui appliquer tout d'abord une séquence d'apprentissage consistant à appliquer à son entrée des jeux de paramètres dont on sait qu'ils correspondent soit à la présence d'une torpille, soit à l'absence d'une torpille. En répétant cette phase d'apprentissage avec un nombre suffisant de jeux de paramètres différents, affectés de manière connue à l'une des deux classes correspondant à la présence ou à l'absence de la torpille, les relations internes du réseau de neurones 109 s'organisent pour donner sur les deux sorties, correspondant aux deux cellules de la troisième couche, des signaux d'amplitudes plus ou moins élevées, la sortie ayant l'amplitude la plus élevée correspondant au résultat, absence ou présence, à obtenir.En outre la valeur de cette amplitude, conventionnellement normalisée entre -1 et + 1, permet d'obtenir une indication sur le niveau de confiance que l'on peut accorder au résultat obtenu. Le choix OUI ou NON correspondant à cette présence ou à cette absence, est déterminé par un dispositif à seuil 110 qui permet de comparer les valeurs des signaux de sortie des deux cellules de la troisième couche du neurone 109. Ainsi donc quand on applique à l'entrée du dispositif un signal S(t), correspondant à la réception de signaux réels et inconnus par un sonar, on obtient en sortie du dispositif à seuil 110 un signal qui indique si le signal d'entrée S(t) contient ou ne contient pas des signaux correspondant à ceux émis par une torpille naviguant sous l'eau. Tout le traitement ainsi décrit peut bien entendu être réalisé de manière numérique dans un calculateur convenablement programmé. Comme la plupart du temps les sonars actuels utilisent un ou des calculateurs qui permettent, à partir d'une numérisation effectuée très en amont des signaux fournis par les capteurs du sonar, d'effectuer tous les traitements que l'on souhaite, par exemple la formation des voies de réception, on utilisera de préférence ce ou ces calculateurs pour mettre en oeuvre le procédé selon l'invention. De manière courante, les puissances de calcul de ces calculateurs sont largement suffisantes pour effectuer en plus les calculs nécessaires à l'invention, car ceux-ci sont extrêmement simples comme on peut le voir. Compte tenu de cette simplicité, la réponse en sortie est elle-même obtenue très rapidement, ce qui est un avantage particulièrement précieux dans ce cas précis de la détection d'une torpille susceptible d'être dirigée vers le bâtiment porteur du sonar. En outre ce système est particulièrement évolutif, et même autoévolutif, puisque on peut faire évoluer le réseau de neurones 109 pour qu'il prenne en compte au fur et à mesure l'ensemble des mesures réelles effectuées avec le sonar. En effet, comme on l'a vu au début du texte, I'invention est particulièrement utile pour effectuer un pré-tri et obtenir ainsi une alerte précoce. L'opérateur humain qui prendra alors le relais sera lui tout à fait à même de lever le léger doute qui peut encore subsister. II pourra alors lorsque cela sera nécessaire entrer dans le calculateur un signal d'erreur qui sera dirigé vers le réseau de neurones afin de lui faire compléter son autoapprentissage. En outre, il est tout à fait possible de vendre un sonar dans lequel est implantée l'invention sans que la phase d'apprentissage ait été mise en oeuvre, en laissant au client le soin d'effectuer celle-ci. Ceci présente l'avantage pour le vendeur de ne pas dévoiler les caractéristiques des signaux à partir desquels il effectue l'apprentissage, et pour le client d'effectuer lui-même son apprentissage à partir de signaux dont il ne tient pas non plus lui-même à dévoiler la nature. L'invention concerne essentiellement la combinaison d'une étape où l'on effectue l'extraction d'un certain nombre de paramètres significatifs et d'une étape où l'on effectue la classification de ces paramètres pour en obtenir là l'information de présence ou d'absence de la torpille. Dans ces conditions, I'invention n'est pas limitée au mode de réalisation décrit. Outre les variantes sur les chiffres décrits plus hauts, on peut par exemple utiliser d'autres techniques que l'analyse spectrale par transformée de Fourier, par exemple les techniques utilisant l'analyse par ondelettes arborescentes. De même l'extraction des paramètres peut se faire par d'autres procédés, comme l'analyse auto-régressive ou l'utilisation de paramètres prédicteurs. Enfin l'organe de décision 109 peut être formé par d'autres types de réseaux neuronaux, par exemple des réseaux du type HOPI. On pourrait aussi utiliser des techniques plus classiques de discrimination linéaire, par exemple l'analyse factorielle discriminante, ou non linéaire, par exemple les nuées dynamiques. On pourrait également utiliser un système expert. Enfin, outre la détection et l'identification des signaux de torpilles, on peut étendre l'usage de l'invention à d'autres détections et classifications présentant des caractéristiques semblables, par exemple les bruits de turbine d'un hélicoptère. REVENDICATIONS 1 - Procédé de détection de signaux de torpilles, dans lequel on effectue une analyse spectrale (104) sur le signal acoustique émis par la torpille, caractérisé en ce que l'on traite ensuite (105, 107) les résultats de cette analyse spectrale pour en obtenir deux jeux de paramètres intrinsèquement représentatif de la présence ou de l'absence du signal à détecter, et que l'on effectue sur ces jeux de paramètres une classification (108, 110) issue d'une technique d'apprentissage. 2 - Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'analyse spectrale (104) est formée par empilage de transformées de Fourier successives effectuées sur des séquences consécutives de même longueur du signal d'entrée. 3 - Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 et 2, caractérisé en ce que l'extraction de paramètres comprend au moins (105) une division du spectre résultant de l'analyse spectrale en un ensemble de zones de largeurs égales réparties consécutivement sur le spectre obtenu par l'analyse et sur lesquelles on extrait la moyenne et l'écart type pour chacune de ces zones ; ces moyennes et ces écarts types constituant un premier jeu de paramètres. 4 - Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que l'extraction de paramètres comprend au moins une phase (106, 107) d'extraction et de classification des raies spectrales comprises dans le spectre. 5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que cette extraction des raies spectrales (106, 107) comprend tout d'abord une normalisation en double fenêtre glissante à tri et à trou (106) permettant d'obtenir lesdites raies spectrales, puis une classification de ces raies (107) en fonction de leur niveau pour obtenir un pseudohistogramme constituant un deuxième jeu de paramètres. 6 - Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que l'étape de classification s'effectue à l'aide d'un réseau neuronal (109). 7 - Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que le jeu de paramètres appliqué au signal neuronal est normalisé (108) par rapport au jeu de paramètres ayant servi à l'apprentissage du réseau neuronal. 8 - Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que l'on effectue un centrage (103) sur les signaux à analyser afin de leur faire subir l'analyse spectrale (104). 9.- Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que l'on numérise (101, 102) le signal à analyser et que l'on effectue tous les traitements ultérieurs (103-110) à l'aide de moyens de calculs numériques. 10 - Procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce que l'on utilise comme signal d'entrée un signal sonore déjà numérisé et que l'on utilise pour effectuer les traitements ultérieurs (103-110) les moyens de calculs du sonar ayant permis d'obtenir le signal à analyser.