Brevet FR2944603A1 — publié le 20101022

i Système et procédé de localisation de cible par un réseau d'émetteurs/récepteurs La présente invention concerne le domaine de l'électronique, notamment des réseaux d'émetteurs/récepteurs et, en particulier, le domaine de la localisation et/ou du suivi de cibles par un réseau d'émetteurs/récepteurs. La présente invention concerne plus particulièrement un système et un procédé de localisation d'une cible par un réseau d'émetteurs/récepteurs et concerne également la localisation au cours du to temps, c'est-à-dire le suivi d'une cible (� tracking � selon la terminologie anglo-saxonne) par un réseau d'émetteurs/récepteurs. Les dispositifs émetteurs/récepteurs de la présente invention, appelés ci-après � capteurs � en référence à la terminologie anglo-saxonne (� sensors �) concernent en fait tout type de dispositif émettant un signal qui 15 décroit avec la distance et capable de mesurer le signal en retour pour permettre une localisation d'une cible (un objet ou une personne, à titre d'exemples non limitatifs) ou même d'un capteur mobile du même type. Ces capteurs pourront en fait consister en des dispositifs utilisant un signal de radio-fréquences, un signal sonore, etc. A titre d'exemple illustratif et non 20 limitatif, ces dispositifs pourront être des téléphones mobiles ou des émetteurs/récepteurs radios, l'essentiel étant qu'ils émettent et reçoivent un signal permettant une localisation géographique grâce au fait que la puissance du signal décroît avec la distance. Dans certains cas, et notamment dans le cas des téléphones mobiles, la cible à localiser pourra 25 être elle-même un capteur (un téléphone mobile par exemple), les autres capteurs pouvant être des dispositifs de types identiques ou différents (des émetteurs/récepteurs du réseau mobile par exemple) mais utilisant le même type de signal. Ainsi, les capteurs mettant en oeuvre l'invention comportent des moyens de réaliser une mesure, des moyens de traiter cette mesure et 30 des moyens de diffuser l'information relative à ce traitement de la mesure, entre eux et/ou jusqu'à un système de niveau supérieur ou un humain. Il est connu dans l'art antérieur de déterminer la localisation d'une cible à partir d'un signal reçu par un émetteur/récepteur (ou � capteur � tel que défini ici), mais cela requiert de connaître ou supposer un modèle de décroissance du signal en fonction de la distance. Un problème dans le domaine de la localisation par de tels capteurs concerne donc la connaissance ou l'hypothèse quant à ce modèle de décroissance. En effet, la plupart des méthodes de localisation et de suivi (tracking) reposent sur un modèle d'état composé de deux équations : une équation d'état reflétant la dynamique à priori de l'objet à localiser et une équation d'observation reliant lo les données observées à l'état du système qu'on cherche à estimer. Les solutions connues utilisent une fonction reliant la position de la cible à l'observation du capteur, qui modélise le fonctionnement du capteur. Cette fonction est supposée en général connue dans les méthodes de localisation et de suivi. Cependant, on peut noter qu'en pratique, la fonction ne peut pas 15 être parfaitement connue. De plus, cette fonction, même lorsqu'elle valable, possède des paramètres qui varient en fonction de l'endroit géographique où se trouvent les capteurs. Il est connu par exemple des méthodes de localisation utilisant des capteurs radios exploitant un modèle de la puissance RSSI (Received Signal Strength Indicator, selon la terminologie 20 anglo-saxonne) échangée entre 2 capteurs en fonction de leur distance. Des tests permettent de déterminer l'imprécision de ce modèle. De plus, une simple rotation des capteurs peut modifier complètement les paramètres de la courbe RSSI. Les solutions connues présentent donc les inconvénients de nécessiter un modèle de décroissance de la puissance en fonction de la 25 distance et de ne pas être fiables à cause d'éventuelles variations de l'environnement des capteurs ou de variations des capteurs eux-mêmes (vieillissement ou dégradation). Un autre problème dans le domaine du suivi des cibles concerne l'estimation de la trajectoire de la cible et le type de cible dont il s'agit. Le 30 suivi (tracking) d'une ou plusieurs cibles passives peut être réalisé grâce au déploiement d'un réseau de capteurs, géographiquement distribués, permettant la détection et le tracking d'une ou plusieurs cibles traversant la région surveillée. Bien que limités en puissance, en périmètre d'observation et en réserve énergétique, les capteurs doivent coopérer pour assurer une estimation efficace des positions des cibles mobiles. En général, les mesures récoltées par les capteurs sont entachées d'erreurs et les modèles dynamiques de mouvement des cibles sont non linéaires. Pour ces raisons, des méthodes d'inférence statistique approximées sont généralement employées d'une manière distribuée et coopérative. D'autre part, dans le cas d'une localisation d'un ou plusieurs capteurs non dotés d'un système de géolocalisation, la connaissance des positions des capteurs est primordiale pour Io de nombreuses applications des réseaux de capteurs. En particulier, le suivi de cibles par un réseau de capteurs collaboratifs, repose essentiellement sur une connaissance des positions des capteurs. Une première solution consiste à équiper tous les capteurs de systèmes de positionnement ou GPS (pour Global Positioning System, selon la terminologie anglo-saxonne). 15 Cependant, cette méthode s'avère être trop coûteuse sur le plan énergétique en raison de la consommation excessive en énergie des GPS. Une solution alternative plus efficace consiste à n'équiper avec des GPS qu'un faible nombre de capteurs, appelés ancres. Les autres capteurs, appelés noeuds, sont localisés en échangeant des informations avec les ancres. Cette 20 approche alternative (l'auto-localisation) s'avère être particulièrement séduisante de par sa flexibilité et fait en conséquence l'objet d'actives recherches. L'estimation des positions des capteurs dans un réseau autonome et collaboratif représente ainsi une étape préalable importante. La qualité de celle-ci est primordiale puisqu'elle conditionne les performances 25 du système dans ses prises de décision. Ces deux problèmes de localisation de cibles passives ou de capteurs non géo-localisés sont très similaires et la solution que propose la présente invention s'applique dans les deux cas. En fait, les deux problèmes concernent la localisation d'un objet mobile (cible passive ou capteur mobile) en se basant sur un modèle a priori de 30 mouvement et sur des données reflétant la proximité entre le capteur ancre et l'objet à localiser. Le cas d'une seule cible passive à localiser est équivalent au cas d'un seul capteur mobile à localiser. Les deux problèmes se distinguent légèrement dans le cas où on a plusieurs objets à localiser : les noeuds mobiles peuvent en plus mesurer des données de proximité entre eux alors que les cibles passives ne le peuvent pas. Les problèmes de tracking d'un objet mobile (cible passive ou capteur actif) sont généralement résolus dans un cadre bayésien en se basant sur un modèle d'état. Le modèle d'état contient deux équations : une équation reflétant l'a priori qu'on possède sur la trajectoire de la cible et une deuxième équation reliant l'état inconnu du système aux observations dont disposent les capteurs réalisant le tracking. Le filtrage bayésien consiste à estimer la io distribution a posteriori de l'état du système (position de la cible) sachant toutes les observations des capteurs ayant détecté la cible. Dans le cadre de la présente invention, on considère de préférence le filtrage distribué (sans hiérarchie centrale) où seulement quelques capteurs considérés pertinents sont activés pour assurer un tracking efficace. ls Considérant la non linéarité des équations d'observations, le filtrage bayésien est implémenté dans les solutions connues de l'art antérieur par une méthode de Monte Carlo séquentielle (filtrage particulaire). La popularité de ce type de méthodes est essentiellement due à leur flexibilité de traiter des modèles dynamiques non-linéaires/non-gaussiens et aussi des fonctions 20 de vraisemblances (équations d'observation) non-linéaires/non-gaussiennes. Cependant, le filtrage particulaire nécessite l'échange d'un nombre important de particules (positions simulées aléatoirement) lorsque les capteurs assurant le tracking passent la main à d'autres capteurs plus pertinents à l'instant suivant. Pour cette raison, des approximations ont été considérées 25 pour s'accommoder aux contraintes d'énergie. Par exemple, il est connu des solutions utilisant une approximation de la distribution des particules, connue sous le nom de type � KD-tree �. Il est également connu des solutions utilisant une stratégie collaborative basée sur une approximation de type mélange de gaussiennes et implémentée par un algorithme EM (Expectation- 30 Maximization, selon la terminologie anglo-saxonne). Contrairement à l'approximation KD-tree, l'approximation par mélange de gaussiennes ne permet pas un contrôle de la propagation de l'erreur d'approximation. L'approche KD-tree permet d'avoir un compromis entre l'erreur d'approximation et les contraintes de communications numériques. Cependant, les deux approches induisent une propagation d'erreurs d'approximations successives. De plus le principal défaut de toutes les approches de tracking présentées ci-dessus est le fait qu'elles ne se soucient pas d'un facteur bien plus important dans les réseaux de capteurs sans fil : la modalité d'observation. Les points suivants doivent être pris en compte : 1. Pour des raisons de coût, les capteurs ne sont pas en général io équipés de systèmes de capture sophistiqués. 2. Les conditions de fonctionnement réelles des capteurs ne sont pas en général connues. Il s'en suit que la fonction d'observation n'est pas connue et change avec l'environnement du capteur. 3. Les capteurs peuvent se dégrader avec le temps (usure 15 normale ou incidents). A titre d'exemple, le modèle de proximité qui est très utilisé dans la littérature est celui du RSSI (Received Signal Strength Indicator). Le RSSI est basé sur un modèle paramétrique dont les paramètres doivent être appris selon l'environnement du capteur. Les performances du tracking et de la 20 localisation sont très sensibles à la pertinence de ce modèle et à ses paramètres fixés. En fait, le RSSI représente la forme de la vraisemblance qui est utilisée dans le filtrage bayésien. La déviation de cette fonction de vraisemblance cause de sévères dégradations des performances du tracking. Une manière d'éviter ce problème est l'utilisation des capteurs 25 binaires basés sur la comparaison du RSSI par rapport à un seuil fixé pour décider si la cible est dans le voisinage ou non du capteur. Le principal défaut de cette approche est la perte d'une quantité importante de l'information en seuillant le RSSI (hard decision). Dans ce contexte, il est donc intéressant de proposer une solution 30 permettant de pallier au moins certains des inconvénients des méthodes et systèmes de l'art antérieur, qui nécessitent un modèle de fonctionnement des capteurs et/ou nécessitent des calculs d'une pluralité de particules pour le filtrage et/ou induisent pas des propagations d'erreurs d'approximation et/ou ne sont pas robustes aux évolutions des capteurs ou de leur environnement. La présente invention a pour but de proposer un procédé de 5 localisation de cible par un réseau de capteurs permettant de pallier au moins certains inconvénients de l'art antérieur. Ce but est atteint par un procédé de localisation d'au moins une cible par un réseau d'émetteurs/récepteurs, dits capteurs, dont au moins une partie a une localisation géographique connue, comportant chacun des io moyens de traitement de données mettant en oeuvre au moins un algorithme pour la localisation de cible(s), des moyens d'émission/réception d'un signal décroissant avec la distance et des moyens de communication, le réseau de capteurs couvrant au moins une zone géographique, dite région, caractérisé en ce qu'il comporte, pour chaque instant, une itération des étapes is suivantes : - sélection d'un capteur, dit leader, pour chaque cible, grâce à au moins un algorithme de sélection de leader, pour la mise en oeuvre des étapes suivantes, échange de données, dites de similarité, entre les capteurs et le 20 capteur leader, ces données étant représentatives des mesures de puissance du signal entre les capteurs et la cible et entre les capteur eux-mêmes, - détermination d'une distribution de probabilité de la position de la cible dans la région, par le capteur leader, grâce à au moins un 25 algorithme de régression matricielle sur la base des données de similarité. Selon une autre particularité, le procédé comporte, lorsque la (ou les) cible(s) est (ou sont) une (ou des) cible(s) passive(s) par rapport au signal des capteurs, une étape de détection d'au moins une cible présente dans la 30 région, par au moins un des capteurs à un instant initial, et comporte, à chaque instant, une itération d'une étape de sélection d'un ensemble de n capteurs, grâce à au moins un algorithme d'activation, préalablement à l'étape de sélection du capteur leader, ce dernier étant alors sélectionné au sein de cet ensemble grâce à l'algorithme de sélection. Selon une autre particularité, lorsque la (ou les) cible(s) est (ou sont) un (ou des) capteur(s) mobile(s), il(s) est (ou sont) sélectionné(s), grâce à l'algorithme de sélection, comme capteur(s) leader(s) et sélectionne, grâce à au moins un algorithme d'activation, un ensemble de n capteurs voisins pour estimer la position de la cible dans la région. Selon une autre particularité, le procédé comporte, à chaque instant, lo une itération d'une étape de suivi de la cible par le capteur leader, par mise à jour de la position de la cible grâce à au moins un algorithme de filtrage variationnel basé sur un filtre variationnel fournissant une estimation de la position de la cible. Selon une autre particularité, le filtre variationnel utilisé au cours de 15 l'étape de mise à jour repose sur une utilisation d'une fonction de vraisemblance de la position de la cible basée sur la distribution de probabilité de la position de la cible, déterminée au cours de l'étape de détermination, et sur une utilisation d'un modèle, dit de transition, reposant notamment sur une corrélation temporelle d'une trajectoire supposée de la 20 cible d'un instant à l'autre. Selon une autre particularité, lorsqu'il existe plusieurs cibles et qu'elles sont passives, le capteur leader de chacune des cibles met en oeuvre, lors de l'étape de mise à jour, une étape d'association probabiliste des données représentatives de la position de la cible et de sa trajectoire, issues du filtre 25 variationnel utilisé par ce capteur leader, pour déterminer à quelle cible correspond un ensemble de données. Selon une autre particularité, l'étape de suivi comporte, à chaque instant, une itération d'une étape de prédiction de la (ou des) position(s) de la (ou des) cible(s) à l'instant suivant. Selon une autre particularité, l'étape de prédiction de la (ou des) position(s) de la (ou des) cible(s) à l'instant suivant s'accompagne, lorsque la (ou les) cible(s) est (ou sont) une (ou des) cible(s) passive(s) par rapport au signal des capteurs, d'une réitération de l'étape de sélection d'un ensemble de n capteurs, grâce à au moins un algorithme d'activation et de l'étape de sélection d'un capteur leader grâce à l'algorithme de sélection. Selon une autre particularité, l'étape de prédiction de la (ou des) position(s) de la (ou des) cible(s) à l'instant suivant est suivie, lorsque la (ou les) cible(s) est (ou sont) une (ou des) cible(s) passive(s) par rapport au io signal des capteurs, d'une étape d'envoi, par le capteur leader de l'instant vers le capteur leader de l'instant suivant, de données représentatives de statistiques suffisantes pour la mise à jour du filtre variationnel à l'instant suivant et d'une réitération du procédé. Selon une autre particularité, l'étape de prédiction de la (ou des) 15 position(s) de la (ou des) cible(s) à l'instant suivant est suivie, lorsque la (ou les) cible(s) est (ou sont) un (ou des) capteur(s) mobile(s), d'une étape d'effacement des données traitées par les moyens de traitement du capteur leader, à l'exception des données représentatives de statistiques suffisantes pour la mise à jour du filtre variationnel de ce capteur leader à l'instant 20 suivant, puis d'une réitération du procédé. Selon une autre particularité, les données de similarité sont considérées comme des produits scalaires euclidien entre les capteurs et la cible et entre les capteurs eux-mêmes, dans un espace de Hilbert à noyau reproduisant. 25 Selon une autre particularité, la distribution de probabilité de la position de la cible dans la région est une gaussienne. Selon une autre particularité, les données représentatives de statistiques suffisantes sont représentatives d'une moyenne et une covariance de la position estimée de la cible. La présente invention a également pour but de proposer un système de localisation de cible par un réseau de capteurs permettant de pallier au moins certains inconvénients de l'art antérieur. Ce but est atteint par un système de localisation d'au moins une cible par un réseau d'émetteurs/récepteurs, dits capteurs, dont au moins une partie a une localisation géographique connue, comportant chacun des moyens de traitement de données, des moyens d'émission/réception d'un signal décroissant avec la distance et des moyens de communication, le réseau de capteurs couvrant au moins une zone géographique, dite région, io caractérisé en ce que les moyens de traitement de données implémentent au moins un algorithme pour la localisation de cible(s) par la mise en oeuvre du procédé selon l'invention. Selon une autre particularité, les moyens d'émission/réception d'un signal décroissant avec la distance et les moyens de communication sont 15 des mêmes moyens permettant à la fois les mesures et les communications pour la mise en oeuvre du procédé. D'autres particularités et avantages de la présente invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description ci-après, faite en 20 référence aux dessins annexés, dans lesquels : la figure 1 représente un mode de réalisation du système de localisation selon l'invention suivant une cible passive au cours du temps, avec un grossissement d'un capteur du réseau, la figure 2 représente un mode de réalisation du procédé de 25 localisation selon l'invention, mis en oeuvre dans le cas de cibles passives, - la figure 3 représente un mode de réalisation du procédé de localisation selon l'invention, mis en oeuvre dans le cas de capteur(s) mobile(s) cible(s), 30 - les figures 4A et 4B représentent un mode de réalisation du système de localisation selon l'invention, avec les échanges de i0 données, respectivement dans le cas de 2 cibles passives et dans le cas de 2 capteurs mobiles cibles. La présente invention concerne un système et un procédé de localisation de cibles par un réseau de capteurs, qui ne nécessite pas de modèle de fonctionnement des capteurs (ou � modèle d'observation �). Les dispositifs émetteurs/récepteurs de la présente invention, appelés ci-après � capteurs � en référence à la terminologie anglo-saxonne (� sensors �) concernent en fait tout type de dispositif émettant un signal qui décroit avec la distance. Ces capteurs sont capables de mesurer le signal en lo retour pour permettre une localisation d'une cible (un objet ou une personne, à titre d'exemples non limitatifs) ou même d'un capteur mobile du même type. La (ou les) cible(s) à localiser pourra (ou pourront) être passive(s) ou être un (ou des) capteur(s) mobile(s). Une cible est dite passive par rapport au signal des capteurs lorsqu'elle n'émet pas ce type de signal. Sa is localisation est alors permise uniquement par le retour du signal qui a rencontré la cible vers les capteurs. Dans le cas d'une cible passive, c'est simplement le signal en retour reçu par les émetteurs/récepteurs qui permettra la localisation de la cible. Dans le cas d'un capteur mobile, qui peut être pris pour cible, il capte (reçoit) et envoi (émet) un signal du même type 20 que les capteurs du réseau de localisation et joue alors également le rôle d'un capteur du réseau, mais de façon privilégiée, comme détaillé ci-après. Les capteurs perçoivent le signal émis par les autres capteurs (notamment la puissance du signal) et il est possible de tirer avantage de cette particularité, comme expliqué ci-après. 25 Les capteurs pourront en fait consister en des dispositifs utilisant un signal de radio-fréquences, un signal sonore, etc. A titre d'exemple illustratif et non limitatif, ces dispositifs pourront être des téléphones mobiles ou des émetteurs/récepteurs radios, l'essentiel étant qu'ils émettent et reçoivent un signal permettant une localisation géographique grâce au fait que la 30 puissance du signal décroît avec la distance. Dans certains cas, et notamment dans le cas des téléphones mobiles, la cible à localiser pourra Il être elle-même un capteur (un téléphone mobile par exemple), les autres capteurs pouvant être des dispositifs de types identiques ou différents (des émetteurs/récepteurs du réseau mobile par exemple) mais utilisant le même type de signal. La présente invention utilise un réseau de capteurs reliés entre eux grâce à des moyens de communication. Ces moyens de communication pourront, selon les cas, émettre un signal pour la communication qui peut être de type différent ou identique du type de signal utilisé pour la localisation (par exemple, la localisation d'un téléphone mobile par des émetteurs/récepteurs du réseau pourra être faite par l'utilisation des io signaux de radio-communication utilisés pour les communications mobiles et c'est donc le même signal qui permet la localisation et les communications entre émetteurs/récepteurs du réseau). Ainsi, les moyens d'émission/réception d'un signal décroissant avec la distance et les moyens de communication pourront, dans certains modes de réalisation, être des 15 mêmes moyens permettant à la fois les mesures et les communications pour la mise en oeuvre de l'invention. La présente invention est mise en oeuvre par un réseau de � capteurs � que l'on considèrera ci-après comme comportant chacun des moyens de traitement de données pour mettre en oeuvre des algorithmes 20 relatifs aux calculs décrits dans la présente demande (avec éventuellement des moyens de mémorisation stockant ces algorithmes), des moyens d'émission/réception d'un signal décroissant avec la distance et éventuellement des moyens de communication (s'il ne peuvent pas communiquer via les moyens d'émission/réception du signal). Les moyens 25 de communication pourront être des moyens filaire ou sans fil. De préférence, l'invention sera mise en oeuvre dans un réseau de capteurs autonomes (i.e., ne nécessitant pas de système de niveau supérieur) qui implémentent l'invention de façon collaborative. Les moyens de traitement pourront être reconfigurables en fonction de l'évolution de la population de 30 capteurs. Ces modes distribués présentent l'avantage d'être particulièrement robustes aux attaques extérieures et à la défaillance des capteurs puisqu'il est prévu que la perte de composants ne compromette pas l'efficacité du réseau dans son ensemble. La formulation des problèmes de décision et des algorithmes de résolution se trouve totalement modifiée puisque chaque � noeud � du réseau, composé d'un capteur intelligent miniaturisé (ayant éventuellement une capacité énergétique limitée), se voit confié la mission de réaliser des mesures et de prendre des décisions locales partielles. Ces dernières sont affinées de proche en proche par les capteurs qui l'entourent. Au moins une partie des capteurs du réseau ont une localisation géographique qui est connue. Les capteurs de position connue pourront, dans la description ci-après, être désignés par le terme � ancres � largement utilisé dans le domaine, qu'ils soient en fait mobiles ou non. Les capteurs de position non connue pourront, dans la description ci-après, être désignés par le terme � noeuds � largement utilisé dans le domaine. La présente invention concerne donc un système de localisation d'au moins une cible (X) par un réseau d'émetteurs/récepteurs, dits capteurs (S). Le système comporte donc une pluralité de capteurs dont au moins une partie a une localisation géographique connue. Chacun des capteurs (S) comporte des moyens (Si) de traitement de données, des moyens (S2) d'émission/réception d'un signal décroissant avec la distance et des moyens (S21) de communication. Ce réseau de capteurs (S) couvre au moins une zone géographique, dite région (Z). Le système est caractérisé en ce que les moyens (Si) de traitement de données implémentent au moins un algorithme (AA, AS, AR, AF) pour la localisation de cible(s) par la mise en oeuvre de l'invention comme détaillé ci-après. Ces algorithmes sont détaillés en référence au procédé selon l'invention et l'homme de métier comprendra à la lecture de la présente demande comment implémenter ces algorithmes dans les capteurs. Dans certains modes de réalisation, les moyens (S2) d'émission/réception d'un signal décroissant avec la distance et les moyens (S21) de communication sont des mêmes moyens permettant à la fois les mesures et les communications pour la mise en oeuvre de l'invention. La présente invention concerne également un procédé de localisation d'au moins une cible (X) par un réseau d'émetteurs/récepteurs, dits capteurs (S), dont au moins une partie a une localisation géographique connue. Chacun des capteurs comporte des moyens (Si) de traitement de données mettant en oeuvre au moins un algorithme (AA, AS, AR, AF) pour la localisation de cible(s), des moyens (S2) d'émission/réception d'un signal décroissant avec la distance et éventuellement des moyens (S21) de communication. Le réseau de capteurs (S) couvre au moins une zone géographique, dite région (Z). Le procédé est caractérisé en ce qu'il comporte, pour chaque instant (t), une itération des étapes suivantes : - sélection (52) d'un capteur, dit leader (SL), pour chaque cible (X), grâce à au moins un algorithme (AS) de sélection de leader, pour la mise en oeuvre des étapes suivantes, - échange (53) de données, dites de similarité (DS), entre les capteurs (S) et le capteur leader (SL), ces données étant représentatives des mesures de puissance du signal entre les 1s capteurs (S) et la cible (X) et entre les capteur (S) eux-mêmes, détermination (54) d'une distribution (DP) de probabilité de la position de la cible (X) dans la région (Z), par le capteur leader (SL), grâce à au moins un algorithme (AR) de régression matricielle sur la base des données de similarité (DS). 20 Lors de l'étape d'échange (53) des données de similarité, les données pourront être représentatives des mesures de puissance du signal entre les capteurs (S) et la cible (X) et entre les capteurs eux-mêmes, l'essentiel étant que ce sont les mesures entre les capteurs eux-mêmes qui permettent de s'affranchir d'un modèle de fonctionnement des capteurs (données de 25 puissance décroissant en fonction de la distance). Le terme de � similarité � est utilisé ici pour désigner le fait que lorsque deux objets se rapprochent entre eux, le signal devient plus important. Il y a donc une similarité d'évolution du signal. Mathématiquement, les données (DS) de similarité peuvent être considérées comme des produits scalaires des deux objets, 30 c'est-à-dire des produits scalaires euclidiens entre les capteurs et la cible et entre les capteurs eux-mêmes dans un espace de Hilbert à noyau reproduisant. La figure 1 représente un mode de réalisation du système selon l'invention couvrant une région (Z), avec un grossissement d'un capteur (S) du réseau détaillant les moyens qu'il comporte, dans le cas d'une cible passive de trajectoire (T). Cette figure illustre les sélections d'ensembles (I(t_1) et I(t) respectivement) de capteurs d'un instant précédent (t-1) à l'instant (t) (ou un instant donné à l'instant suivant) et le changement de capteur leader (SL) entre les 2 instants, avec la transmission de données (SS) lo représentatives de statistiques suffisantes entre le capteur leader (SL(t_1� à un instant précédent (t-1) et le capteur leader (SL(t� à l'instant (t). L'invention est mise en oeuvre de façon différente selon que la cible est une cible passive ou un capteur mobile, comme détaillé ci-après. Dans les 2 cas, le procédé comporte une étape de sélection (52) d'un ensemble (I) 15 de n capteurs (S) qui vont mettre en oeuvre certaines étapes du procédé. Lorsque la (ou les) cible(s) (X) est (ou sont) un (ou des) capteur(s) (S) mobile(s), il(s) est (ou sont) sélectionné(s), grâce à l'algorithme (AS) de sélection, comme capteur(s) leader(s) (SL) au cours de l'étape (52). Le capteur mobile se sélectionne lui-même comme capteur leader pour estimer 20 sa propre position. Le procédé démarrera alors, par exemple, dès lors que ce capteur mobile détecte le signal d'un capteur ancre (de position connue) dans son environnement. L'étape de sélection (51) de l'ensemble (I) est alors mise en oeuvre par ce capteur leader mobile qui sélectionne, grâce à au moins un algorithme (AA) d'activation, un ensemble (I) de n capteurs (S) 25 voisins pour estimer la position de la cible (X) dans la région (Z), c'est-à-dire sa propre position. Cette sélection pourra être définie dans l'algorithme d'activation (AA) comme une sélection de tous les capteurs dont il capte le signal ou des capteurs dont le signal dépasse un seuil ou tout type d'algorithme de ce type qui permet une bonne sélectivité et une bonne 30 spécificité de la sélection (51) de l'ensemble (I). En revanche, lorsque la (ou les) cible(s) (X) est (ou sont) une (ou des) cible(s) passive(s) par rapport au signal des capteurs (S), le procédé comporte une étape de détection (50) d'au moins une cible (X) présente dans la région (Z), par au moins un des capteurs (S) à un instant initial. Le procédé comporte alors, à chaque instant (t), une itération d'une étape de sélection (51) d'un ensemble (I) de n capteurs (S), grâce à au moins un algorithme (AA) d'activation, préalablement à l'étape de sélection (52) du capteur leader (SL), ce dernier étant alors sélectionné au sein de cet ensemble (I) grâce à l'algorithme (AS) de sélection. Dans ce cas, l'algorithme lo d'activation (AA) pourra par exemple, dans le cas d'un réseau dit � clusterisé � où une � tête � du cluster fait le traitement et répartit l'information sur les capteurs autour, définir un protocole d'activation selon lequel la prédiction de la position de la cible à partir du filtre variationnel détaillé ci-après permet de choisir le cluster le plus proche. Dans le cas d'un 15 réseau non clusterisé, l'algorithme d'activation (AA) pourra par exemple définir un protocole d'activation selon lequel la prédiction de la position de la cible à partir du filtre variationnel détaillé ci-après permet de choisir les capteurs dont le barycentre est le plus proche de la position prédite. Dans tous les cas, l'algorithme pourra également définir le nombre n de capteurs 20 (S) que doit comporter l'ensemble (I). Construction de la vraisemblance par régression matricielle Les étapes d'échanges (53) de données de similarité et de détermination (54) permettent s'affranchir de la nécessité d'une modèle du fonctionnement des capteurs et correspond à une construction locale d'un 25 modèle de vraisemblance linéaire et gaussien en exploitant les données mesurées entre des capteurs ayant des positions connues, grâce à un algorithme (AR) de régression matricielle sur la base des données de similarité (DS). Afin d'établir un lien avec le problème de régression matricielle, les données observées sont considérées comme des données de 30 similarité entre le capteur et la cible. L'unique hypothèse de départ sur la nature des observations est le fait que les données de similarité mesurées entre les capteurs et les cibles ou entre les capteurs eux-mêmes est une fonction strictement décroissante de la distance. Aucun modèle n'est supposé connu. A chaque instant t, on suppose qu'un ensemble (I) de n capteurs {51(t),..., sä(t)} sont sélectionnés pour estimer la position xt de la cible (X). On suppose de plus que les données de similarité mesurées entre les capteurs et la cible et entre les capteurs eux-mêmes sont disponibles au niveau du capteur leader (SL) (en particulier, un capteur sélectionné pour la mise à jour du processus de filtrage décrit ci-après). Les données de similarité inter-capteurs jouent le rôle de données d'apprentissage qui vont être exploitées sans connaissance du modèle qui les lie aux distances. Les données de similarité sont considérées comme des produits scalaires dans l'espace de Hilbert à noyau reproduisant (RKHS). En d'autres termes, la mesure de similarité entre un capteur sit) et un autre capteur s/t) est considérée comme le produit scalaire euclidien entre leurs représentants O(sM et et� dans le RKHS : x(s; t), 5(t)) = Selon cette formulation, la matrice (N x N)-matrix (avec N = n + 1) des données de similarité correspond à la matrice noyau K (mesurée et donc 20 parfaitement connue) dont les éléments sont définis comme suit : Comme la position de la cible est inconnue, la matrice G (N x N) formée par les produits scalaires euclidiens de l'ensemble {s,'�, s2~t), ... , se, xt} possède des entrées inconnues correspondant aux produits scalaires entre les 25 capteurs de positions connues et la cible de position inconnue. L'objectif de 1C(s�, s(t) ) 1 Ktt14Ktt + IPtt = KttAKtp + Wtp KptAKtp +pp où A est une matrice inconnue et = (Ei,j)i i_1..Nest une matrice (N x N) de variables gaussiennes (i.i.d) avec la même variance Q = Q2 . Selon la formulation statistique ci-dessus du problème de régression, on peut montrer que, connaissant les matrices Gtt, Ktt et Ktp, la matrice Gtp est aléatoire gaussienne dont la moyenne et la covariance sont données par io les expressions suivantes : �y = GttKttlKtp { Eg = ~2(KptKtt2Ktp + )Ir~ où ln la matrice (n x n) identité. La distribution gaussienne du vecteur Gtp dans la présente invention est particulièrement avantageuse car elle permet son utilisation comme ls fonction de vraisemblance dans le filtre variationnel décrit ci-après, en en facilitant (accélérant) le calcul. En fait, en notant S = [st(t) , s2(t) , ... , snc� ]T la matrice (n x 2) des positions des capteurs sélectionnés à l'instant t, l'aspect gaussien de Gtp peut être exprimé par la relation suivante : 20 Gtp = Sxt = GttKtt 1Ktp + let Gtt Gtp Gpp où yt est un bruit gaussien de moyenne nulle et de matrice de covariance diagonale Eg définie par les expressions de la moyenne et la covariance de la matrice Gtp aléatoire gaussienne précédentes. L'expression de l'aspect gaussien de Gtp ci-dessus peut être considérée comme le modèle statistique résultant liant les données observées et les positions des objets à localiser (et suivre) (cibles passives ou capteurs mobiles). Ce modèle jouera le rôle de la fonction de vraisemblance lorsqu'on va implémenter le filtrage bayésien (variationnel) dans l'étape de suivi (55) décrit ci-après. La quantité GttKtti-1Ktp dans le terme à droite de l'équation ci-dessus peut être interprétée comme la statistique suffisante résumant toutes les données disponibles à l'instant courant t. On comprend donc que l'algorithme de régression matricielle (AR) permet, par exemple via les calculs décrits ici, d'obtenir une distribution (DP) de probabilité de la cible (X). En particulier, lorsque l'algorithme de régression permet la mise en oeuvre des calculs détaillés ici, on comprend que dans ces modes de réalisation de l'invention, la distribution (DP) de probabilité de la position de la cible (X) dans la région (Z) est une gaussienne. On rappellera que cette expression gaussienne est particulièrement avantageuse pour son utilisation dans le filtre variationnel ci- après. Une fois le calcul de la distribution (DP) de probabilité de la cible (X) permise par cette régression matricielle, il est possible d'effectuer un suivi d'une cible mobile en implémentant au moins un algorithme de suivi au sein du réseau de capteurs (dans les moyens (Si) de traitement), pour réaliser un filtrage variationnel. On parle ici de filtrage variationnel car le filtrage bayésien a toujours pour but de calculer la probabilité d'une inconnue (ici la position de la cible) à partir de la connaissance de données. Ici, l'algorithme (AF) de filtrage variationnel repose sur un calcul variationnel dans lequel on dérive par une fonction car on dispose d'un critère dépendant d'une fonction (et non d'un vecteur) et on cherche la fonction qui permet de minimiser le critère. Suite à la localisation de la cible grâce à la régression ci-dessus, pour permettre le suivi de la cible si elle est mobile, le procédé pourra donc comporter, dans certains modes de réalisation, une itération, à chaque instant (t), d'une étape de suivi (55) de la cible (X) par le capteur leader (SL), par mise à jour (551) de la position de la cible (X) grâce à au moins un algorithme (AF) de filtrage variationnel basé sur un filtre variationnel fournissant une estimation de la position de la cible (X). lo Dans certains modes de réalisation de l'invention, le filtre variationnel utilisé au cours de l'étape de mise à jour (551) repose sur une utilisation d'une fonction de vraisemblance de la position de la cible (X) basée sur la distribution (DP) de probabilité de la position de la cible (X), déterminée au cours de l'étape de détermination (54), et sur une utilisation d'un modèle 15 (MT), dit de transition, reposant notamment sur une corrélation temporelle d'une trajectoire (T) supposée de la cible (X) d'un instant à l'autre. De plus, l'étape de suivi (55) comporte, à chaque instant (t), une itération d'une étape de prédiction (552) de la (ou des) position(s) de la (ou des) cible(s) à l'instant suivant. 20 Dans l'algorithme de filtrage (AF) variationnel, la fonction de vraisemblance sera basée sur le modèle linéaire gaussien Gtp obtenu par la méthode de régression matricielle décrite précédemment. La dynamique de l'état du système xt est décrite par un modèle de mélange continu de gaussiennes (� mean-scale mixture � selon la terminologie anglo-saxonne). 25 Selon ce modèle, l'état caché Xt Rra- suit une distribution gaussienne de moyenne aléatoire et de matrice de précision aléatoire kt. La moyenne suit une marche aléatoire gaussienne, traduisant la corrélation temporelle de la trajectoire de l'état caché du système. La matrice de précision suit une loi de Wishart : fit ^' .V(�t I itt-1?. a) At ù 1N z (At 1 xt N(Xt J t , Àt) où les hyperparamètres À, -i , et S sont respectivement la matrice de précision de la marche aléatoire, le degré de liberté et la matrice de précision de la distribution de Wishart. On notera que l'expression ci-dessus correspond à un modèle (MT), dit de transition, donnant un a priori sur la trajectoire de la cible. De plus, la fonction de vraisemblance de la position de la cible (X) est basée sur la distribution (DP) de probabilité de la position de la cible (X), déterminée au cours de l'étape de détermination (54), et le filtre permet donc de fusionner la fonction de vraisemblance avec le modèle de transition. Il convient de noter que l'aspect aléatoire de la moyenne et de la précision induit une distribution a priori marginale dont le comportement des queues peut être ajusté d'une manière simple selon les valeurs des hyperparamètres. De plus, une distribution à queues lourdes permet un suivi 1s efficace de trajectoires présentant des sauts brusques. Selon le modèle (MT) de transition, l'état caché augmenté devient at = (xt, �t, Ott). Au lieu d'approcher la distribution de filtrage p(at y,,.t) par un ensemble de particules pondérées comme dans le filtrage particulaire connu de l'art antérieur, le principe de l'approche variationnelle en ligne consiste à 20 approcher cette distribution par une autre fonctionnelle plus simple q(at) en minimisant la divergence de Kullback-Leibler par rapport à la vraie distribution de filtrage : DKL(gilp) = / q(at) log ~I(at) dat plat 1 yi..t) La minimisation ci-dessus de la divergence de Kullback-Leibler avec les outils du calcul variationnel et en imposant une forme séparable (non paramétrique) q(at) = q(xt)q(�t)q(?t), on obtient la procédure itérative suivante : t1(xt) r x exp (lobp(y1..t, at))q(wt)q(~t} a .N-(xi Ï x , ri� q(tut) x exp (log p(yl..tat))q(a)q(at) xV(�t 1 �t, Àt) tl(Àt) a exp (Iogp(yl..t, at))q(.t)q(eLt) x vv --(At 1 s;') où les paramètres sont mis à jour d'une manière itérative selon le schéma suivant : xt =T r-1(STEg 1 GttKttlKtn + (xt)(lit)) rt =SZ ~g l s + (Àt) �t- -1((Àt)(xt)+at�i) Àt =(.t) + g n* =T2 + 1 Si=((xtxi) - (xt)(p,t)T' - (Pt)(xt)T + (�tri) + S-1)-1 �t -�t-1 at =(At-i + â-1)-1 Notons que toutes les variables ont des espérances mathématiques io simples à calculer : (xt) = xt*, (xtxf) = rt -1 + xt xt *l' , (p,t> = �i, (�t�t) = at-I +t�tl (Àt) = n *s; On notera que pour une fonction de vraisemblance de forme générale p(yt J xt), la position de la cible ne possède pas une distribution q(xt) analytique simple. Pour calculer sa moyenne et sa covariance, il faudrait 15 procéder par des simulations de Monte-Carlo comme dans l'art antérieur. Dans l'algorithme (AF) de filtrage variationnel, en revanche, grâce à la forme linéaire et gaussienne de la vraisemblance, la moyenne et la covariance de xt sont calculées d'une manière exacte, d'où une implémentation rapide de l'algorithme variationnel. Il convient également de noter que le calcul de q(at) est implémenté d'une manière séquentielle (dans le temps) en se basant uniquement sur la connaissance de q(�t_i). En effet, en tenant en compte la forme séparable de la distribution à l'instant précédent t-1, la distribution de filtrage s'écrit : p(atIYl:t)xp(YtIxt)p(xt,ÀtI�t)j p( tlitt-i)rl(at-i)dat-i xp(YtIxt)p(xt,ÀtI�t) p(etI�t-i)q(Ftt-i)ditt-i où seule l'intégration par rapport à 14.1 est utilisée grâce à la forme séparable de q(at_i). On se base ici sur la corrélation temporelle de la io trajectoire (auto-corrélation) en utilisant la probabilité de la position de la cible à l'instant précédent. La dépendance temporelle est limitée dans la présente invention à la fonctionnelle d'une seule composante. Dans un contexte décentralisé, la communication entre 2 unités en charge de la mise à jour de la distribution de filtrage se trouve limitée à l'envoi de q(�t_i) qui représente is ainsi la statistique suffisante (SS). Ce q(�t_i) repésente la connaissance de la trajectoire à l'instant précédent. On notera que dans le cas d'un filtrage particulaire, cette connaissance nécessite une pluralité de particules (et donc une quantité importante de données). De plus, un simple calcul permet de montrer que cette fonctionnelle est une gaussienne et donc que la 20 communication entre deux noeuds leaders successifs se résume à l'envoi d'une moyenne et d'une covariance. Ainsi, l'approche classique particulaire consistant à mettre à jour dans un premier temps les densités de probabilité et à les approximer dans un deuxième temps n'est plus nécessaire. Ce traitement conjoint des données et de l'approximation des statistiques 25 suffisantes est particulièrement avantageux en termes d'efficacité et de rapidité. On comprend donc que pour chaque itération, on obtient des données (SS) représentatives de statistiques suffisantes qui permettent la mise à jour du filtre variationnel à l'instant suivant (de t-1 à t ou de t à t+1). De façon avantageuse, ces données sont représentatives d'une moyenne et une covariance de la position estimée de la cible (X). Pour des raisons de clarté, on présente, dans la suite, d'une manière 5 séparée le protocole de tracking de cibles passives et le protocole de localisation de capteurs mobiles. Cibles passives Un mode de réalisation du procédé selon l'invention, représentatif d'un protocole global de tracking de cibles passives est représenté sur la figure 2. 10 Comme mentionné précédemment, le procédé comporte, lorsque la (ou les) cible(s) (X) est (ou sont) une (ou des) cible(s) passive(s) par rapport au signal des capteurs (S), une étape de détection (50) d'au moins une cible (X) présente dans la région (Z), par au moins un des capteurs (S) à un instant initial. De plus, le procédé comporte, à chaque instant (t), une 15 itération d'une étape de sélection (51) d'un ensemble (I) de n capteurs (S), grâce à au moins un algorithme (AA) d'activation, préalablement à l'étape de sélection (52) du capteur leader (SL), ce dernier étant alors sélectionné au sein de cet ensemble (I) grâce à l'algorithme (AS) de sélection. D'autre part, dans certains modes de réalisation, lorsqu'il existe 20 plusieurs cibles et qu'elles sont passives, le capteur leader (SL) de chacune des cibles (X) met en oeuvre, lors de l'étape de mise à jour (551), une étape d'association (551 a) probabiliste des données représentatives de la position de la cible (X) et de sa trajectoire (T), issues du filtre variationnel utilisé par ce capteur leader (SL), pour déterminer à quelle (X) cible correspond un 25 ensemble de données. En effet, dans le cas de plusieurs cibles, on peut utiliser un filtre variationnel par cible. Cependant, les capteurs n'ont pas d'information relative à quelle cible le filtre correspond. Des probabilités sur la correspondance entre les données du filtre et la cible permettent donc de déterminer à quelle (X) cible correspond un ensemble de données d'un filtre. De plus, au cours du filtrage variationnel, l'étape de prédiction (552) de la (ou des) position(s) de la (ou des) cible(s) à l'instant suivant s'accompagne, lorsque la (ou les) cible(s) (X) est (ou sont) une (ou des) cible(s) passive(s) par rapport au signal des capteurs (S), d'une réitération de l'étape de sélection (51) d'un ensemble (I) de n capteurs (S), grâce à au moins un algorithme (AA) d'activation et de l'étape de sélection (52) d'un capteur leader (SL) grâce à l'algorithme (AS) de sélection. On sélectionne ainsi, grâce à la trajectoire prédite, les capteurs qui seront pertinents pour continuer le suivi de la cible. lo Enfin, l'étape de prédiction (552) de la (ou des) position(s) de la (ou des) cible(s) à l'instant suivant est suivie, lorsque la (ou les) cible(s) (X) est (ou sont) une (ou des) cible(s) passive(s) par rapport au signal des capteurs (S), d'une étape d'envoi (56), par le capteur leader (SL) de l'instant (t) vers le capteur leader de l'instant suivant, de données (SS) représentatives de 15 statistiques suffisantes pour la mise à jour du filtre variationnel à l'instant suivant et d'une réitération du procédé. Comme mentionné précédemment, ces données pourront, de façon avantageuse, être représentatives d'une moyenne et une covariance de la position estimée de la cible (X) 20 Capteurs mobiles On notera que la présente invention est particulièrement adaptée pour les capteurs mobiles de type � manets � (� mobile Ad-hoc networks � selon la terminologie anglo-saxonne). 25 Contrairement au cas des cibles passives, la procédure de localisation est implémentée par les capteurs mobiles eux-mêmes. Par conséquent, la localisation ne nécessite plus certaines étapes comme l'association probabiliste des données, ou l'envoi des statistiques suffisantes. Un mode de réalisation du procédé selon l'invention, représentatif d'un protocole mis en oeuvre pour des cibles consistant en des capteurs mobiles est représenté sur la figure 3. On notera ici que le cas où la cible est un seul capteur mobile et le cas où les cibles sont plusieurs capteurs mobiles se traitent exactement avec le même algorithme, puisqu'ils sont automatiquement définis comme capteur leader pour leur propre suivi, les autres capteurs de position connue (les ancres) permettant la localisation géographique dans la région (Z). Comme mentionné précédemment, lorsque la (ou les) cible(s) (X) est (ou sont) un (ou lo des) capteur(s) (S) mobile(s), il(s) est (ou sont) sélectionné(s), grâce à l'algorithme (AS) de sélection, comme capteur(s) leader(s) (SL). Le capteur mobile se sélectionne lui-même comme capteur leader pour estimer sa propre position et il sélectionne, grâce à au moins un algorithme (AA) d'activation, un ensemble (I) de n capteurs (S) voisins pour estimer sa ls position dans la région (Z). Le capteur mobile échange donc ici les données de similarité avec des capteurs ancres (de position connue) qui l'entourent, pour faire la régression expliquée précédemment. Il exploite ainsi les données (DS) de similarité ancre/ancre, capteur /ancre et capteur-capteur. En effet, dans le 20 cas de 2 capteurs mobiles cibles, ces derniers peuvent également échanger des données (DS) de similarité, comme illustré sur la figure 4B (flèches bilatérales entre les 2 capteurs mobiles cibles (X) représentés par des points noirs) et peuvent échanger des données (DS) de similarité avec les autres capteurs (S) fixes du réseau (ancres de positions connues) comme illustré 25 sur la figure 4B (flèches bilatérales entre les 2 capteurs mobiles cibles (X) représentés par des points noirs et les capteurs (S) de l'ensemble (I) sélectionné représentés par des points rayés, les points blancs représentant des capteurs qui n'ont pas été sélectionnés dans l'ensemble). En revanche, dans le cas de cibles passives, seuls les capteurs (S) échangent des 30 données (DS) de similarité entre eux, comme illustré sur la figure 4A (flèches bilatérales entre les capteurs (S) de l'ensemble (1) sélectionné représentés par des points rayés) et captent la cible (flèches unilatérales entre les cibles (X) et les capteurs (S) de l'ensemble (I) sélectionné représentés par des points rayés). On notera que les figures 4A et 4B illustrent le fait que dans le cas de capteurs mobiles cibles, sur la figure 4B, ces derniers s'échangent des données de similarité et il n'y a donc pas besoin de faire une association probabiliste pour savoir à quelle cible correspond un ensemble de données, tandis que dans le cas de cibles passives, (un avion à titre d'exemple non io limitatif) sur la figure 4A, il est nécessaire de distinguer les 2 cibles (avec leur trajectoires en pointillés), en utilisant l'association probabiliste décrite précédemment. D'autre part, l'étape de prédiction (552) de la (ou des) position(s) de la (ou des) cible(s) à l'instant suivant est suivie, lorsque la (ou les) cible(s) (X) est (ou sont) un (ou des) capteur(s) (S) mobile(s), d'une 15 étape d'effacement des données traitées par les moyens (Si) de traitement du capteur leader, à l'exception des données (SS) représentatives de statistiques suffisantes pour la mise à jour du filtre variationnel de ce capteur leader (SL) à l'instant suivant, puis d'une réitération du procédé. On comprend donc que la présente invention apporte une solution 20 efficace au problème d'imprécision/non-connaissance/variation du modèle d'observation (de fonctionnement des capteurs). En fait, l'invention permet de s'affranchir de la connaissance du modèle en exploitant des données de similarité entre les capteurs activés dont les positions sont connues. Ces données supplémentaires permettent d'apprendre localement le modèle en 25 utilisant un principe de régression matricielle. De plus, le résultat de cet apprentissage aboutit à un modèle de vraisemblance linéaire gaussien permettant une implémentation efficace du filtre variationnel (ou du filtre de Kalman). Les équations obtenues peuvent être interprétées comme une version généralisée du filtre de Kalman avec une matrice de covariance 30 d'état aléatoire. Le filtrage bayésien permet aussi le calcul de la distribution prédictive de la position de la cible. Cette distribution est utilisée pour concevoir un protocole d'activation des capteurs les plus pertinents pour suivre la cible dans un cadre complètement distribué. Ces fonctionnalités de la présente invention fournissent de nombreux avantages tels que la rapidité du calcul pour la localisation et le suivi, la faible consommation d'énergie et la faible quantité d'information échangée, la robustesse aux variations des capteurs, etc. Plusieurs aspects fonctionnels décrits dans la présente description sont désignés comme étant supportés par des � moyens de traitement � ~o utilisant des algorithmes. On comprendra notamment à la lecture de la présente demande que les composants de la présente invention, comme généralement décrits et illustrés dans les figures, peuvent être arrangés et conçus selon une grande variété de configurations différentes. Ainsi, la description de la présente invention et les figures afférentes ne sont pas 15 prévues pour limiter la portée de l'invention mais représentent simplement des modes de réalisation choisis. Par exemple, les moyens de traitement peuvent comporter des ressources informatiques et/ou au moins un circuit électronique, tel qu'un circuit intégré par exemple et/ou par d'autre types d'arrangement de composants, tels que par exemple des semi-conducteurs, 20 des portes logiques, des transistors, un ou des processeur(s), ou d'autres composants discrets. De tels moyens de traitement peuvent également supporter une ou plusieurs application(s) logicielle(s) ou portion(s) de code exécutable(s) au sein d'au moins un environnement logiciel pour la mise en oeuvre des fonctionnalités décrites ici. Les fonctionnalités sont décrites en 25 référence à des algorithmes pour illustrer que des moyens de traitement emploieront des moyens fonctionnels qui correspondent à des algorithmes de traitement, peuvent en fait être implémentés par exemple sous la forme d'instructions de code exécutable. Par exemple, les capteurs pourront comporter des moyens de mémorisation stockant au moins des données 30 représentatives des algorithmes mais il est évident que, les capteurs pouvant être munis de moyens de communication, l'ensemble des données nécessaires à la mise en oeuvre de l'invention n'a pas à être nécessairement stocké dans les capteurs et peuvent n'être présentes que sous forme volatile et que les moyens de traitement pourront utiliser des données représentatives d'algorithmes ou de résultats de traitements basés sur ces algorithmes, en provenance d'une source extérieure, bien que la présente invention permet justement de ne pas nécessiter ce type d'agencement puisqu'elle réduit les coûts en termes de traitement de données et de communication, ce qui la rend particulièrement adaptée à des réseaux de capteurs isolés à ressources énergétiques limitées et peu ou pas lo renouvelables. De plus, un ou plusieurs bloc(s) physique(s) ou logique(s) d'instructions machine peuvent, par exemple, être organisés en objet, procédé, ou fonction. De plus, les routines et instructions utilisées par ces moyens de traitement n'ont pas besoin d'être physiquement localisés ensemble, mais is peuvent comporter des instructions disparates stockées dans différents endroits qui, une fois réunis fonctionnellement et logiquement ensemble, forment l'algorithme mis en oeuvre par des moyens de traitement tel que décrit ici, pour réaliser la fonction indiquée pour l'algorithme. Une instruction simple de code exécutable, ou une pluralité d'instructions, peut en fait être 20 distribuée parmi plusieurs différents segments de code ou parmi différents programmes et stockée dans plusieurs blocs de mémoires. De même, des données opérationnelles peuvent être identifiées et illustrées dans des moyens de traitement, et peuvent être incorporées sous n'importe quelle forme appropriée et être organisées dans n'importe quel type approprié de 25 structure de données. Les données opérationnelles peuvent être rassemblées ou peuvent être réparties sur différents endroits incluant différents dispositifs de stockage finis, et peuvent exister, au moins partiellement, simplement en tant que signaux électroniques sur un système ou un réseau. On désigne parfois ici le dispositif comme comportant des 30 moyens de traitement dans certains modes de réalisation, mais l'homme de métier comprendra qu'il peut en fait être associé à de tels moyens ou les inclure dans sa structure. Le dispositif comporte des moyens de traitement de données permettant de réaliser les fonctions décrites et pourra donc comporter (ou être associé à) des circuits spécifiques réalisant ces fonctions ou comporter (ou être associé à), d'une manière générale, des ressources informatiques permettant d'exécuter des instructions remplissant les fonctions décrites précédemment. L'homme de métier comprendra que de nombreuses variantes de réalisation sont possibles. Cependant, l'invention peut avantageusement être implémentée dans un réseau de capteur ayant des ressources et donc un coût de production limités, grâce à la rapidité et la simplification permises par les algorithmes io décrits ici. Enfin, les équations détaillées ici sont une forme d'expression particulièrement adaptée à la mise en oeuvre de l'invention, mais l'homme de métier appréciera les adaptations possibles de la formulation mathématique pour obtenir les mêmes fonctions et avantages que ceux décrits ici pour les 15 algorithmes. D'une manière générale, il doit être évident pour les personnes versées dans l'art que la présente invention permet des modes de réalisation sous de nombreuses autres formes spécifiques sans l'éloigner du domaine d'application de l'invention comme revendiqué. Par conséquent, les présents modes de réalisation doivent être considérés à titre d'illustration, mais peuvent être modifiés dans le domaine défini par la portée des revendications jointes, et l'invention ne doit pas être limitée aux détails donnés ci-dessus. REVENDICATIONS1. Procédé de localisation d'au moins une cible (X) par un réseau d'émetteurs/récepteurs, dits capteurs (S), dont au moins une partie a une localisation géographique connue, comportant chacun des moyens (Si) de traitement de données mettant en oeuvre au moins un algorithme (AA, AS, AR, AF) pour la localisation de cible(s), des moyens (S2) d'émission/réception d'un signal décroissant avec la distance et des moyens (S21) de communication, le réseau de capteurs (S) couvrant au moins une zone géographique, dite région (Z), caractérisé en ce qu'il comporte, pour chaque instant (t), une itération des étapes suivantes : sélection (52) d'un capteur, dit leader (SL), pour chaque cible (X), grâce à au moins un algorithme (AS) de sélection de leader, pour la mise en oeuvre des étapes suivantes, 15 - échange (53) de données, dites de similarité (DS), entre les capteurs (S) et le capteur leader (SL), ces données étant représentatives des mesures de puissance du signal entre les capteurs (S) et la cible et entre les capteur (S) eux-mêmes, détermination (54) d'une distribution (DP) de probabilité de la position de la cible (X) dans la région (Z), par le capteur leader (SL), grâce à au moins un algorithme (AR) de régression matricielle sur la base des données de similarité (DS). 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le procédé comporte, lorsque la (ou les) cible(s) (X) est (ou sont) une (ou des) cible(s) 25 passive(s) par rapport au signal des capteurs (S), une étape de détection (50) d'au moins une cible (X) présente dans la région (Z), par au moins un des capteurs (S) à un instant initial, et comporte, à chaque instant (t), une itération d'une étape de sélection (51) d'un ensemble (I) de n capteurs (S), grâce à au moins un algorithme (M) d'activation, préalablement à l'étape de 30 sélection (52) du capteur leader (SL), ce dernier étant alors sélectionné au sein de cet ensemble (I) grâce à l'algorithme (AS) de sélection.. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que lorsque la (ou les) cible(s) (X) est (ou sont) un (ou des) capteur(s) (S) mobile(s), il(s) est (ou sont) sélectionné(s), grâce à l'algorithme (AS) de sélection, comme capteur(s) leader(s) (SL) et sélectionne, grâce à au moins un algorithme (AA) d'activation, un ensemble (I) de n capteurs (S) voisins pour estimer la position de la cible (X) dans la région (Z). 4. Procédé selon une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que le procédé comporte, à chaque instant (t), une itération d'une étape de suivi (55) de la cible (X) par le capteur leader (SL), par mise à jour (551) de la io position de la cible (X) grâce à au moins un algorithme (AF) de filtrage variationnel basé sur un filtre variationnel fournissant une estimation de la position de la cible (X). 5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que le filtre variationnel utilisé au cours de l'étape de mise à jour (551) repose sur une utilisation d'une fonction de vraisemblance de la position de la cible (X) basée sur la distribution (DP) de probabilité de la position de la cible (X), déterminée au cours de l'étape de détermination (54), et sur une utilisation d'un modèle (MT), dit de transition, reposant notamment sur une corrélation temporelle d'une trajectoire (T) supposée de la cible (X) d'un instant à l'autre. 6. Procédé selon une des revendications 4 à 5, caractérisé en ce que, lorsqu'il existe plusieurs cibles et qu'elles sont passives, le capteur leader (SL) de chacune des cibles (X) met en oeuvre, lors de l'étape de mise à jour (551), une étape d'association (551 a) probabiliste des données représentatives de la position de la cible (X) et de sa trajectoire (T), issues du filtre variationnel utilisé par ce capteur leader (SL), pour déterminer à quelle (X) cible correspond un ensemble de données. 7. Procédé selon une des revendications 4 à 6, caractérisé en ce que l'étape de suivi (55) comporte, à chaque instant (t), une itération d'une étape de prédiction (552) de la (ou des) position(s) de la (ou des) cible(s) à l'instant 30 suivant.. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que l'étape de prédiction (552) de la (ou des) position(s) de la (ou des) cible(s) à l'instant suivant s'accompagne, lorsque la (ou les) cible(s) (X) est (ou sont) une (ou des) cible(s) passive(s) par rapport au signal des capteurs (S), d'une réitération de l'étape de sélection (51) d'un ensemble (I) de n capteurs (S), grâce à au moins un algorithme (M) d'activation et de l'étape de sélection (52) d'un capteur leader (SL) grâce à l'algorithme (AS) de sélection. 9. Procédé selon une des revendications 7 et 8, caractérisé en ce que l'étape de prédiction (552) de la (ou des) position(s) de la (ou des) cible(s) à w l'instant suivant est suivie, lorsque la (ou les) cible(s) (X) est (ou sont) une (ou des) cible(s) passive(s) par rapport au signal des capteurs (S), d'une étape d'envoi (56), par le capteur leader (SL) de l'instant (t) vers le capteur leader de l'instant suivant, de données (SS) représentatives de statistiques suffisantes pour la mise à jour du filtre variationnel à l'instant suivant et d'une réitération du procédé. 10. Procédé selon une des revendications 7 à 9, caractérisé en ce que l'étape de prédiction (552) de la (ou des) position(s) de la (ou des) cible(s) à l'instant suivant est suivie, lorsque la (ou les) cible(s) (X) est (ou sont) un (ou des) capteur(s) (S) mobile(s), d'une étape d'effacement des données traitées 20 par les moyens (Si) de traitement du capteur leader, à l'exception des données (SS) représentatives de statistiques suffisantes pour la mise à jour du filtre variationnel de ce capteur leader (SL) à l'instant suivant, puis d'une réitération du procédé. 11. Procédé selon une des revendications 1 à 10, caractérisé en ce que 25 les données (DS) de similarité sont considérées comme des produits scalaires euclidien entre les capteurs et la cible et entre les capteurs eux-mêmes, dans un espace de Hilbert à noyau reproduisant. 12. Procédé selon une des revendications 1 à 11, caractérisé en ce que la distribution (DP) de probabilité de la position de la cible (X) dans la région 30 (Z) est une gaussienne.. Procédé selon une des revendications 9 à 12, caractérisé en ce que les données (SS) représentatives de statistiques suffisantes sont représentatives d'une moyenne et une covariance de la position estimée de la cible (X). 14. Système de localisation d'au moins une cible (X) par un réseau d'émetteurs/récepteurs, dits capteurs (S), dont au moins une partie a une localisation géographique connue, comportant chacun des moyens (S1) de traitement de données, des moyens (S2) d'émission/réception d'un signal décroissant avec la distance et des moyens (S21) de communication, le to réseau de capteurs (S) couvrant au moins une zone géographique, dite région (Z), caractérisé en ce que les moyens (S1) de traitement de données implémentent au moins un algorithme (AA, AS, AR, AF) pour la localisation de cible(s) par la mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications précédentes. 15. Système selon la revendication 14, caractérisé en ce que moyens (S2) d'émission/réception d'un signal décroissant avec la distance et des moyens (S21) de communication sont des mêmes moyens permettant à la fois les mesures et les communications pour la mise en oeuvre du procédé.