FR 2871578 A1 20051216 FR 0406475 A 20040615 DOMAINE DE L'INVENTION Le procédé selon l'invention concerne le domaine de la détection sousmarine et traite en particulier du problème de la détection d'objets sousmarin faiblement sonores par des systèmes de détection passifs, du type des bouées passives larguées, utilisées par les systèmes de patrouille maritime par exemple. CONTEXTE DE L'INVENTION - ART ANTERIEUR 10 Dans le domaine de la surveillance maritime, les bouées passives directionnelles sont couramment utilisées pour effectuer une détection sous-marine. Ces bouées sont par exemples des bouées directives de type Dl FAR. Elles comportent notamment une antenne omnidirectionnelle et deux antennes bidirectionnelles. Chaque antenne est constituée de capteurs, les hydrophones, qui effectuent la transformation du signal acoustique en signal électrique. Les signaux acoustiques captés sont transmis à un aéronef de patrouille maritime, par exemple par voie hertzienne, à bord duquel est effectué le traitement du signal et la détection des cibles éventuelles. Les trois antennes équipant la bouée recueillent des signaux sur une bande de fréquence large de quelques kilohertz. La détection est réalisée en étudiant l'évolution au cours du temps du spectre de ces signaux reçus. Cette analyse spectrale est généralement exploitée par un opérateur humain au travers d'une représentation temps / fréquence particulière, connue sous l'appellation anglo-saxonne de lofargram. Une illustration de ce type de représentation est présentée à la figure 5. En ce qui concerne la détection passive le principal problème rencontré est celui de la faiblesse du rapport signal à bruit des signaux écoutés. En effet les éléments sous-marins dignes d'intérêt modernes sont de plus en plus discrets ce qui se traduit par l'émission d'un bruit propre de plus en plus faible, tandis que la largeur de la bande acoustique écoutée limite la sensibilité des bouées, la portée des bouées est ainsi en pratique limitée. La faiblesse des signaux reçus a pour conséquence que même après analyse spectrale, la faiblesse du contraste obtenu entre le fouillis ambiant et les émissions propres d'une cible éventuelle est telle que sur une image de type lofargram par exemple, le signal utile est littéralement noyé dans le bruit et que l'image n'est plus exploitable par l'opérateur. Pour remédier à ce problème, diverses solutions basées sur l'intégration du signal reçu sont actuellement mises en oeuvre. L'intégration du signal est en général réalisée soit par canal spectral on parle dans ce cas d'intégration statique-, soit sur plusieurs canaux selon une pente d'évolution fréquentielle déterminée. Ces deux modes d'intégration présente l'inconvénient principal de ne prendre en compte les paramètres d'évolution de la cible potentielle que dans une très faible mesure. C'est pourquoi ils n'offrent qu'une solution très imparfaite au problème posé. PRESENTATION DE L'INVENTION Pour remédier au problème posé et éviter les inconvénients occasionnés par l'utilisation des méthodes classiques d'intégration telles que celles citées précédemment, l'invention a pour objet un procédé de traitement adaptatif du signal acoustique reçu effectuant une opération glissante d'association de composantes spectrales obtenu en réalisant une série d'analyses spectrales consécutives dudit signal. Cette association de composantes spectrales constitue un signal appelé vecteur d'observations que l'on cherche à identifier à un modèle déterminé, ce modèle correspondant au signal provenant d'une cible ayant une évolution donnée par rapport à la bouée. Suivant le procédé selon l'invention, cette association de composante est réalisée de manière itérative chaque vecteur d'observation correspondant à un modèle de cible donné, le nombre de modèles variant notamment selon la taille du domaine d'évolution de la cible et le nombre de paramètres d'évolution pris en compte. Le degré d'identification du vecteur d'observation à un modèle est matérialisé par la valeur d'un coefficient de vraisemblance calculé à partir des composantes du vecteur d'observation et des composantes du vecteur caractérisant l'évolution au cours du temps d'analyse du signal correspondant au modèle de cible considéré. A chaque modèle de cible correspond un vecteur d'observations et un modèle d'évolution qui sont corrélés. La valeur du critère de vraisemblance calculé indique le degré d'identification du signal observé à celui provenant d'une cible modèle. Le procédé selon l'invention conduit ainsi à élaborer un tableau de données contenant pour chaque modèle défini, l'ensemble des paramètres associé au modèle ainsi que la valeur du critère de vraisemblance calculé. Les données de ce tableau sont par la suite utilisées pour constituer différentes formes de représentations, spectrales ou géographiques par exemple. Le procédé selon l'invention présente l'avantage de pouvoir être mis en oeuvre de manière continue et glissante. Les vecteurs d'observations sont élaborés à partir d'un ensemble d'analyses spectrales consécutives du signal reçu, deux ensembles consécutifs d'analyses spectrales pouvant comporter un nombre d'analyses spectrales communes. Le procédé selon l'invention présente l'avantage d'être adaptatif et donc de s'ajuster au mieux au signal reçu. Le procédé selon l'invention exploite avantageusement l'information relative à l'azimut de la cible par rapport à la bouée tirée du signal reçu et généralement non exploitée. L'utilisation de modèles prédéfinis de cibles en évolution permet également d'associer au signal reçu les paramètres relatifs au modèle et d'élaborer une représentation géographique de l'évolution de la cible par rapport à la bouée. L'association pour une même cible des représentations géographiques de l'évolution de cette cible fournies par plusieurs bouées permet en outre avantageusement de réaliser une cartographie synthétique du déplacement de la cible dans un espace donné. DESCRIPTION DES FIGURES D'autres caractéristiques et avantages apparaîtront au cours de la description qui suit, description faîte en regard des figures annexées qui 30 présentent: - La figure 1, une illustration d'une l'hypothèse de mouvement de la cible par rapport à la bouée, prise à titre d'exemple, La figure 2, Une représentation graphique de l'évolution au cours du temps, de l'amplitude et de la fréquence du signal provenant d'une cible animée du mouvement illustré par la figure 1, - La figure 3, une illustration de l'évolution de l'azimut de la cible au cours du temps, La figure 4, une représentation de la partie centrale de la courbe de variation au cours du temps de la fréquence du signal provenant de la cible, - La figure 5, l'illustration de l'exploitation de la représentation o précédente sous la forme d'une image de type lofargram, La figure 6, un synoptique des opérations de traitement préliminaires à la mise en oeuvre du procédé selon l'invention. - La figure 7, un organigramme illustrant le caractère itératif du procédé selon l'invention; - Les figures 8 et 9 des illustrations du principe de prise en compte des cibles modèles adjacentes; - La figure 10 un exemple d'exploitation, sous la forme d'un spectrogramme synthétique, des données obtenues par le procédé selon l'invention; - La figure 11 un exemple d'exploitation sous la forme d'une représentation géographique des mêmes données; La figure 12 l'illustration d'une application du procédé à la fusion _ des données provenant de plusieurs bouées. DESCRIPTION DETAILLEE Pour des raisons de clarté et de simplicité de la description, le procédé selon l'invention est exposé au travers d'un cas particulier aisément généralisable. Ce cas particulier correspond à celui d'une cible évoluant selon une trajectoire sensiblement équivalente à une droite, telle que celle illustrée par la figure 1. Sur cette figure la cible est représentée par un sous-marin 11 passant dans la zone d'écoute d'une bouée 12 selon une trajectoire sensiblement rectiligne 13. La cible évolue à une vitesse symbolisée par le vecteur v. Au fil de sa progression le sous-marin émet vers la bouée un bruit propre dont le temps de propagation tp varie en fonction de la variation de la position du sous-marin par rapport à la bouée. La distance bouée - sousmarin évolue au fil du temps, en passant par un minimum correspondant au point de la trajectoire du sous-marin pour lequel la droite 16 reliant ce point à la bouée est perpendiculaire à la trajectoire de la cible. La distance dcpA de la bouée à ce point, appelé CPA ou "Closest Point of Approach" selon la dénomination anglo-saxonne, représente la distance la plus courte entre la bouée et la cible. En tenant compte de l'hypothèse d'une cible animée d'un mouvement sensiblement rectiligne, il est possible d'établir les lois d'évolution au cours du temps de l'amplitude et de la fréquence du signal reçu par la bouée. La distance bouée cible peut être exprimée par la relation suivante: dbouée -cible - \dCPA + (vt)2 [1] La cible peut être assimilée à un bruiteur émettant une onde sphérique dont l'amplitude varie en 1/d. On peut donc écrire: s(t) _ dcpA 1 SCPA dbouée cible / [2] 1+ v(t-tp)2 1 dCPA où s(t) et SCPA correspondent au signal reçu respectivement à un instant quelconque et à l'instant de passage de la cible au CPA au retard de propagation du son près. tp représente le temps de propagation du son entre la cible et la bouée. ce qui peut encore s'écrire, en fonction des rapports signal à bruit correspondants: 20 d CPA Dans les relations [1] et [2], l'origine des temps est prise à l'instant to de passage de la cible au CPA. La fréquence instantanée du signal reçu par la bouée peut en outre être exprimée par la relation suivante: f(t) = fcpa 1- c 2 v2(t tp) [4] où tp représente le temps de propagation du son entre la cible et la bouée. Ce temps de propagation qui dans la pratique est inférieur à la seconde, compte tenu de la portée des bouée utilisées qui est en général inférieur à 1500 m, sera négligé dans la suite de la description. En introduisant les variables réduites t = vt et p = v, les expressions [2] dcpa c et [4] se simplifient ce qui permet d'écrire: s(t) = 1 SCPA J1+22 et f (t) =1 p cpa '\/1 + i2 ou encore, si s; est égal à s(t) pour t = t;: 1 Si SCPA hi É SCPA I1+Ti s/b (t) = S / bcpA v 2 (t - tp)2 1+ 2 6 [3] [5] [6] [7] 1 avec hi = 2 1+ Ti h; est appelé facteur d'atténuation du signal. Les relations [5] et [6] permettent de déterminer l'évolution au cours du temps de l'amplitude et de la fréquence du signal reçu au fil de la trajectoire de la cible. Cette évolution est illustrée par les chronogrammes 2-a et 2-b de la figure 2. Le chronogramme 2-a montre que la courbe d'amplitude du signal reçu subit une variation importante sur une portion 21 sensiblement comprise entre les points Pilet M2. Celle-ci passe par un maximum pour le point correspondant au CPA. En dehors de la zone [MI, M2] l'atténuation du signal reçu devient très importante de sorte que le signal est noyé dans le fouillis ambiant. De la même façon, le chronogramme 2-b montre quant à lui que la courbe de fréquence du signal reçu par la bouée varie de façon importante sur une portion 22 sensiblement comprise entre les deux points MI et M2 pour tendre lentement vers des asymptotes 23 et 24 de part et d'autre de cette zone. S'agissant du déplacement de la cible par rapport à la bouée, on peut également s'intéresser à l'évolution de sa position au travers de son azimut magnétique. La figure 3 illustre cette évolution. Soient OCPA l'azimut de la cible lors de son passage au CPA et [3 l'angle orienté entre la direction bouée - CPA 31 et la direction bouée cible 32. On peut écrire: 0 = 0CPA + Q [8] Par ailleurs, la distance parcourue par une cible, dont les paramètres sont dCPA, v, fCPA et tCpA, a pour expression connue: d(t) = v. t [9] et l'écart angulaire exprimé en radians entre l'azimut 6(t) de la cible et l'azimut eCPA du CPA a pour expression: = Arc tan v.t = Arctan(T) [10] [3(t) à 0(t) pour t = t; dcPA ou encore si e est égal 0; = 0cpa + Arctan(ti;) [11] L'origine des temps est prise à l'instant tcPA = to de passage de la cible au CPA. Les relations [5], [6] et [11] donnent l'expression des paramètres s(t), f(t) et 0(t) permettant de caractériser une cible émettant un bruit propre à la fréquence fcPA avec un niveau sonore scpA lorsqu'elle passe au CPA. L'extraction de ces paramètres est généralement réalisée par analyse spectrale du signal reçu par la bouée. L'analyse spectrale permet en particulier de construire une représentation du signal reçu dans un plan temps fréquence, dont le principe est illustré par la figure 4. Sur cette figure, la variation d'amplitude du signal reçu représenté par la courbe 41 est figurée par l'épaisseur du trait. Comme on l'a vu précédemment sur la figure 2, on peut distinguer la partie centrale de la courbe qui correspond sensiblement à la portion de trajectoire comprise entre les points MI et M2 pour laquelle l'amplitude du signal est très supérieure à l'amplitude du bruit ambiant, et les parties distales 43 et 44 de la courbe pour lesquelles l'amplitude du signal diminue sensiblement jusqu'à avoisiner l'amplitude du bruit. Le type de représentation spectrale illustré par la figure 4 est utilisé de manière courante pour effectuer une exploitation visuelle des signaux reçus par une bouée sous la forme d'une image connue sous l'appellation de LOFARGRAM qui représente le spectrogramme du signal reçu. Cette image est construite à partir de l'analyse spectrale du signal reçu au moyen d'un balayage continu en fréquence, chaque ligne affichée représentant le résultat de l'analyse spectrale du signal obtenu à un instant donné précédant l'affichage. La durée du balayage de la plage de fréquence affiché peut être par exemple égal au temps nécessaire à l'analyse spectrale du signal reçu. La figure 5 donne une représentation simplifiée de ce spectrogramme. Dans la pratique, ce spectrogramme est visualisé sur forme d'image vidéo, la variation de l'amplitude du signal reçu étant matérialisée par la variation de la luminosité de l'image. Un spectrogramme tel que celui présenté à la figure 5 permet généralement d'effectuer une visualisation en continu du spectre du signal reçu, avec maintien de la visualisation d'un nombre constant de lignes consécutives correspondant aux analyses spectrales successives. Le rafraîchissement de o l'image est ainsi effectué de manière continue, l'affichage à l'écran d'une nouvelle ligne amenant la disparition de l'affichage de la ligne la plus ancienne. Ce type de représentation défilante est communément appelé spectrogramme "waterfall". La figure 5 présente à titre d'exemple un spectrogramme représentant l'évolution du signal reçu en présences de trois cibles en mouvement 51, 52 et 53. Chacune des cibles émet un bruit propre comportant deux raies spectrales. Le spectrogramme permet de suivre au cours du temps l'évolution de la position des cibles, l'arrivée au voisinage du CPA, le passage au CPA puis l'éloignement, l'évolution étant matérialisé par l'augmentation puis la diminution de l'intensité lumineuse des traces correspondant aux cibles. Comme le montre la figure 5, le nombre de lignes consécutives affichées est suffisant pour permettre de visualiser l'évolution de la cible au voisinage du CPA dans sa totalité, ce qui correspond généralement à un affichage de quelques minutes. Dans l'exemple de la figure 5, les lignes affichées correspondent à un temps écoulé de 300s, correspondant à l'affichage d'une centaine de lignes correspondant chacune à la représentation spectrale du signal à un instant donné. La période de rafraîchissement des lignes correspond au temps nécessaire à chaque analyse spectrale. Ce type de représentation présente l'avantage d'être simple et facile d'utilisation. En revanche dans la mesure où il n'utilise que l'amplitude des composantes spectrales du signal reçu, il ne permet pas de répondre au problème posé par la faiblesse du bruit émis par les cibles sous- marines modernes. Les composantes spectrales du signal reçu pouvant avoir une amplitude sensiblement égale au bruit ambiant, leur exploitation visuelle devient difficile. Pour remédier à ce problème le procédé selon l'invention propose de traiter simultanément les informations d'amplitude et d'azimut fournies par le signal reçu. A cet effet, selon l'invention, le signal reçu fait l'objet d'une analyse spectrale préliminaire destinée à obtenir pour chaque composante spectrale une information d'amplitude associée à une information angulaire caractéristique de l'azimut associé à la composante spectrale. La figure 6 présente à titre d'exemple non limitatif un organigramme d'opération o permettant de réaliser l'analyse spectrale préliminaire du signal reçu par une bouée de type DIFAR. La figure 6 illustre le détail des étapes de traitement qui constituent le traitement préliminaire. Ce traitement est en général réalisé à bord de l'aéronef qui effectue la surveillance et exploite les signaux provenant des bouées. Les signaux à traiter sont reçus sous forme d'un signal VHF 61 modulé par les signaux reçus par les différents capteurs de la bouée ainsi que le signal relative à l'orientation de ces capteurs par rapport au nord. La première étape, 62, du traitement consiste donc à démoduler le signal reçu, à échantillonner le signal démodulé et à effectuer un démultiplexage des signaux de façon à isoler le signal 65 issu du capteur omnidirectionnel, Somnidir, et les signaux provenant des capteurs directifs. On rappel à ce propos que les capteurs directifs sont montés sur la bouée de façon à former des voies de réception orthogonales. Les signaux issus des capteurs directifs sont également corrigés à l'aide de l'information d'orientation fournie par la bouée, de façon à obtenir des signaux SN _S 63 et SEW 64 qui représentent le signal reçu dans les directions N-S et E-W. Les signaux SN_s, SE_W et Somnidir ainsi obtenus font ensuite l'objet d'une étape 66 d'analyse spectrale au cours de laquelle chaque signal est traité séparément. Les spectres 67, 68, et 69 obtenus sont ensuite combinés comme indiqué sur la figure lors d'une étape 611. La combinaison des spectres a pour objet de former les signaux 612, 613, 614, et 615 correspondant à quatre voies de réception non ambiguës en direction et orientées respectivement au nord, au sud, à l'est et à l'ouest. Chacune des voies formées présentent un diagramme de directivité en forme de cardioïdes. Les spectres correspondant à chacune des cardioïdes sont ensuite utilisés lors d'une étape 616 qui calcule les modules 617, 618, 619 et 620 de chacun des spectres. Les modules des spectres sont utilisés dans les étapes 621 et 622 du traitement préliminaire, de façon à constituer un signal 623 correspondant au spectre des amplitudes et un signal 624 correspondant au spectre des azimuts. Dans le traitement illustré par la figure 6, le signal 623 est obtenu en sélectionnant pour chaque fréquence la valeur du signal correspondant à la voie dont le spectre présente l'amplitude la plus importante à la fréquence considérée. Ainsi, pour chaque fréquence, le spectre des amplitudes constitué a pour expression: A=Max( Card N Card S Card W Card E[12] L'expression [12] montre que le traitement préliminaire produit un spectre d'amplitude qui tient avantageusement compte de l'azimut de la cible et de la directivité de la bouée. . Le signal 624 quant à lui est obtenu en calculant pour chaque fréquence l'argument du nombre complexe dont les parties réelle et imaginaire sont calculées respectivement à partir des modules 617, 618 et 619, 620 des signaux correspondant aux voies de réception N, S W et E formées. Ainsi, pour chaque fréquence, le spectre des azimuts calculés a pour expression: 0 = Arg( Card N Card S Card W Card E A l'issue du traitement préliminaire illustré par la figure 6, on dispose d'une décomposition spectrale du signal reçu dont les composantes fréquentielles ont pour expression: z=A.exp(jO). A et e étant définis par les relations [12] et [13], la grandeur z présente la caractéristique de suivre quasiment une loi gaussienne bidimensionnelle. De même, les composantes réelle, x = A. cos(e), et imaginaire, y = A.sin(e), sont quasiment des variables aléatoires gaussiennes réelles centrées. Ces caractéristiques gaussiennes ont pour conséquence qu'en l'absence de cible, l'amplitude A suit une loi de Rayleigh et l'azimut e une loi uniformément répartie sur [0,2rr] et qu'en présence d'une cible, A suit une loi de Rice et e, dans la cas où le rapport signal à bruit est fort, une loi normale centrée sur la valeur de l'azimut du bruiteur. Ces propriétés statistiques sont avantageusement mises à profit par le procédé selon l'invention. Le traitement préliminaire décrit au travers de la figure 6 représente un moyen parmi d'autres de construire une représentation spectrale du signal reçu, qui possède les propriétés statistiques énoncées précédemment. Comme il a été dit précédemment, ce traitement est décrit à titre d'exemple, non limitatif de l'invention. Tout autre traitement conduisant à l'obtention d'une représentation spectrale présentant une statistique similaire en l'absence et en présence de cible peut être mis en oeuvre pour effectuer le conditionnement du signal préliminaire à l'application du procédé selon l'invention. Comme il a été dit précédemment le procédé selon l'invention a notamment pour objet d'améliorer le contraste du signal reçu par rapport au bruit ambiant afin notamment d'améliorer la qualité et la lisibilité des spectrogrammes présentés à l'opérateur. A cet effet le procédé selon l'invention effectue de manière itérative un traitement sur les données issues d'un ensemble de N analyses spectrales consécutives. Ce traitement consiste en premier lieu à sélectionner une cible modèle dont les paramètres sont connus, puis à élaborer le vecteur M correspondant à l'évolution, au fil de N analyses spectrales, du spectre du signal que recevrait la bouée en présence d'une cible semblable à cette cible modèle. Le traitement consiste ensuite à sélectionner pour chaque analyse spectrale du signal réellement reçu la composante z; ayant la même fréquence que la composante m; du vecteur M préalablement défini. L'ensemble des composantes z; forme un vecteur d'observation Z. Ce vecteur Z est ensuite comparé au vecteur M et le résultat de la comparaison, s'il satisfait à certains critères, est mis en mémoire accompagné des paramètres associés à la cible modèle considérée. Un traitement identique est effectué pour chaque vecteur M élaboré, c'est à dire pour chaque modèle de cible défini. Les différent modèles de cibles sont obtenus en faisant varier dans des gammes choisies les paramètres fcpA, v, dcpA et tCpA qui caractérisent une cible. Un modèle de cible est constitué en donnant des valeurs particulières à un ensemble de paramètres d'évolution constitué par la fréquence fcPA du bruit propre généré par la cible, encore appelée fréquence statique, la vitesse v de la cible, la distance dcpA du CPA à la bouée et l'instant tcPA de passage de la cible au CPA. Comme on l'a vu précédemment au travers de la figure 4, L'évolution au cours du temps des paramètres liés à une cible se traduit dans le plan temps fréquence par une courbe 41 en forme de baïonnette, présentant un point d'inflexion à la fréquence fcpA, ou fréquence statique, et deux asymptotes. La position en fréquence des asymptotes ainsi que la pente de variation en fréquence de la courbe au voisinage du CPA sont en particulier fonction de la vitesse de la cible. Chaque composante z; du vecteur Z est choisie parmi les composantes spectrales z = A.exp(jO) constituant l'analyse spectrale de rang i correspondant à un instant t;. Pour chaque analyse spectrale la composante retenue est celle dont la fréquence est égale à la fréquence de la composante m; du vecteur M correspondant. A une cible modèle donnée, il est associé une courbe d'évolution en fréquence du signal reçu par la bouée dont l'allure sera celle de la courbe de la figure 4. Par conséquent, dans une représentation temps fréquence analogue à celle de la figure 4, les composantes z; seront ainsi réparties le long d'une courbe analogue à la courbe 41 et superposable à la courbe correspondant au modèle de cible. Par suite le vecteur Z a pour expression: z; = a;eie [14] i étant compris entre 1 et N et la fréquence des composantes z; évoluant d'une analyse spectrale à l'autre, le long d'une courbe analogue à la courbe Z= 41. Chaque composante z; est caractérisée par son amplitude a; et son azimut O. De même, le vecteur M des évolutions attendues au cours du temps du spectre du signal reçu pour une cible correspondant à un modèle donné, a 5 pour expression: ejarctan(Ti) Mi = 1+T2 Les composantes m; du vecteur M représentent l'évolution au cours du temps, sur les N analyses spectrales, des composantes spectrales du signal provenant de la cible modèle. Le vecteur Z est ensuite corrélé avec le vecteur M afin d'évaluer le degré d'identification des observations z; réalisées aux composantes du vecteur théorique correspondant à la cible modèle. Ainsi, s'il y a corrélation étroite entre les vecteurs Z et M, le vecteur Z peut être considéré comme révélateur de la détection d'une cible réelle en évolution dans l'espace couvert par la bouée. Cette cible réelle peut en outre alors être définie par les paramètres d'évolution de la cible modèle. En revanche, si les composantes du vecteur Z sont peu identifiables à celles du vecteur théorique, c'est qu'aucune cible réelle ayant des paramètres d'évolution semblables à ceux du modèle déterminé n'est détectée. L'opération de corrélation est réalisée, de manière connue, au moyen du 25 calcul d'un rapport de vraisemblance généralisée de l'observation au modèle. Ce rapport de vraisemblance a pour expression: Ag(Z) = M= [15] MZ [16] M Lorsque la valeur du critère Ag est considérée comme permettant l'identification de l'observation au modèle, la cible détectée sera caractérisée par la valeur des paramètres fcpA, v, dcpA et tcpA du modèle. L'azimut de la cible détectée, lors de son passage au CPA, sera quant à lui déterminé par l'expression: 0cpa = arg MZ M 2 [17] On dispose alors de l'ensemble des paramètres permettant de définir la 10 position de la cible à l'instant correspondant à la fin du traitement d'un ensemble de N analyses spectrales. Pour un ensemble de N analyses spectrales, le traitement décrit précédemment est mis en oeuvre par le procédé selon l'invention autant de fois qu'il y a de modèles de cibles possibles. Le nombre de modèles possibles est théoriquement donné par les tailles des plages de valeurs différentes que peuvent prendre les différents paramètres qui caractérisent une cible. En pratique, il faut également prendre en compte le temps nécessaire pour effectuer le traitement d'un modèle et le temps total dont on dispose pour traiter l'ensemble des modèles qui dépend du temps nécessaire pour effectuer N analyses spectrales consécutives. L'organigramme de la figure 7 illustre le caractère itératif du procédé selon l'invention. Sur la figure 7, le traitement unitaire de création d'un vecteur d'observation pour des fréquences successives déterminées par un modèle de cible, et l'opération d'identification du vecteur Z au modèleM, est représenté par les tâches 71, 72 et 73 de l'organigramme. L'élaboration des N analyses spectrales consécutives du signal reçu par la bouée est représentée par la tâche 74. La tâche 75 quant à elle correspond à la sélection d'un jeu de paramètres { fcpA, v, dcpA, tCPA} caractéristique d'un modèle de cible. A chaque itération, un nouveau modèle de cible correspondant à un nouveau jeu de paramètres, est sélectionné parmi l'ensemble des modèles possibles. La succession des taches 71, 72, 73 et se poursuit jusqu'à ce que l'ensemble des modèles possibles soit utilisé. A chaque itération; les résultats de la tâche 73 d'identification au modèle font l'objet d'une comparaison à un critère et d'une éventuelle opération 76 de mémorisation. Les paramètres fcpA, v, dcpA, tCpA Ag et OCRA liés au modèle considéré sont mémorisés dans un tableau appelé tableau MVF, ou tableau des maxima de vraisemblance en fréquence, pour être exploités par la tâche 76 comme décrit dans la suite de la description. 1 o La boucle d'itérations mise en oeuvre par le procédé selon l'invention et présentée sur la figure 7, est en réalité constituée par un jeu de boucles imbriquées dans un ordre déterminé. Chacune des boucles diffère de la précédente en ce qu'un des paramètres { fcpA, v, dcpA, tCRA} change de valeur conduisant ainsi à l'élaboration d'un nouveau modèle. Par suite, si P représente la grandeur MZ, Q la grandeur I lm I I2, et R le rapport de vraisemblance Ag(Z), le procédé selon l'invention peut être décrit par l'algorithme de principe suivant: - Lecture du fichier lofar complexe amplitude-azimut de durée T - Mise à zéro du tableau MVF destiné à contenir pour chaque fréquence statique fcpA les données (fcpA, Ag, dcpA, tCPA, v, OCRA) correspondant aux différents modèles définis. - Début de boucle sur les hypothèses de fréquence statique: choix de 25 la valeur de fcPA. - Début de boucle sur les hypothèses de vitesse de la cible: choix d'une valeur de vitesse v - Début de boucle sur les hypothèses de distance lors du passage au CPA: choix d'une valeur dcpA. - Début de boucle sur les hypothèses de décalage temporel au passage au CPA par rapport à l'instant de début des analyses spectrales: choix d'une valeur tCPA. - Initialisation à zéro des variables qui vont contenir le rapport de 35 vraisemblance R, son numérateur P et son dénominateur Q. - Elaboration du vecteur Z - Début de boucle sur les instants t; des N analyses spectrales. - Détermination de la composante z; correspondant au modèle M considéré. - P=P+P; - Q=Q+Q; - Fin de boucle sur les instants t; des N analyses spectrales. o - Détermination du rapport de vraisemblance maximum détermination des paramètres du modèle retenu: dcpA, tCPA, v, eCPA - Calcul du rapport de vraisemblance: R= N 12/(2.D). - Si, pour la fréquence fcpA considéré lors de l'itération courante, R courant > R de l'itération précédente, alors: - la valeur R contenue dans le tableau MVF pour fcpA est réactualisée par R courant - la valeur de eCPA est calculée - les nouvelles données (fcpA, Ag, dcpA, tCPA, V, OCPA) sont sauvegardées dans le tableau MVF. - Fin de la boucle sur les hypothèses de l'instant tCPA de passage au CPA. - Fin de la boucle sur les hypothèses de distance dcpA lors du passage au CPA. - Fin de la boucle sur les hypothèses de vitesse cible v. - Fin de la boucle sur les hypothèses de fréquence statique fcpA. Le procédé selon l'invention permet ainsi d'obtenir, à partir des signaux reçus par la bouée, un tableau de données dans lequel sont rangées pour un ensemble particulier de valeurs attribuées aux paramètres fcpA, v, dcpA et tCpA, la valeur maximale retenue du critère Ag et la valeur de l'angle eCPA correspondante. En pratique, comme il a été dit précédemment le nombre total de 35 valeurs que peut prendre chacun des paramètres liés à l'évolution d'une cible modèle est nécessairement limité. La configuration suivante, représente à ce titre un exemple réaliste: fcPA est exploré sur l'ensemble des canaux fréquentiels définis par 5 l'analyse spectrale, réalisée par exemple par FFT, tcpA est exploré sur l'ensemble des instants correspondant à l'établissement des résultats d'une analyse spectrale et varie de 0 à T, T représentant la durée de réalisation des N analyses spectrales; V, est explorée sur l'ensemble V des vitesses suivant: V={-15,-12,-9, -6,-3,0,3,6,9, 12, 15}, les vitesses étant exprimées en m/s; dcpA est exploré sur l'ensemble D des distances suivant: D = {75, 210, 345, 480, 615, 750}, les distances étant exprimées en m. Cet exemple montre que, même avec un nombre relativement restreint de valeurs pour chaque paramètre, le nombre de boucles de calcul à effectuer dans un temps limité est important. C'est pourquoi le nombre de modèles utilisé est nécessairement limité et ne couvre pas l'ensemble des modèles de cibles possibles correspondant aux plages de variation des différents paramètres. Ainsi, dans l'exemple choisi, aucun modèle de cible ayant une vitesse de 7 m/s et présentant une distance au CPA égale à 680 m ne peut être pris en compte. Aucun vecteur d'observation ne correspond donc à une telle cible, et par conséquent aucune cible réelle correspondant à ce modèle d'évolution ne sera directement recherchée. Le nombre de modèles envisagés étant nécessairement limité, il est utile d'exploiter complètement chaque modèle. A cet effet le procédé selon l'invention permet avantageusement d'intégrer une opération permettant de traiter pour un modèle donné, non seulement le vecteur d'observation Z correspondant strictement au modèle, mais aussi les vecteurs situés au voisinage. Le procédé selon l'invention permet ainsi de déterminer non seulement les vecteurs d'observations qui correspondent rigoureusement à un modèle donné, mais aussi les vecteurs d'observations correspondant à des modèles voisins non explorés. Pour ce faire, il convient de déterminer pour chaque analyse spectrale la taille de l'intervalle de fréquence sur lequel on choisit la composante spectrale qui va constituer un élément du vecteur d'observation lié au modèle considéré. Cette détermination peut par exemple être réalisée en analysant les combinaisons adjacentes de paramètres. Cette analyse est illustrée par les figures 8 et 9. La figure 8 illustre la manière dont sont positionnées en fonction de leurs paramètres les différentes cibles modèles dans le champ des paramètres explorés. Pour la simplicité de l'illustration on a considéré des modèles de cibles dont seulement deux paramètres sont variables, la vitesse et la distance au CPA par exemple. Ainsi, le modèle de cible ayant une vitesse v de 6 m/s et une distance dcpA de 615 m est encadré par quatre modèles 82, 83, 84 et 85 ayant respectivement pour paramètres: - v = 6 m/s et dcpA = 480 m - v = 6 m/s et dcpA = 750 m - v=3m/setdcpA =615m v=9m/setdcpA =615m Cet encadrement est également applicable à toutes les cibles réelles dont les paramètres v et dcpA sont compris entre les bornes définies par les quatre cibles modèles adjacentes. En partant de cette constatation, il est possible d'envisager d'ajouter au procédé selon l'invention une fonction permettant de prendre en compte pour une même cible modèle des vecteurs d'observations dont les composantes z; sont situées dans une plage de fréquences comprise dans un intervalle défini par les quatre modèles adjacents. Cette plage de fréquence peut être par exemple définie de la façon illustrée par la figure 9. Sur la figure 9, sont tracées les courbes d'évolution au cours du temps de la fréquence du signal reçu par la bouée et provenant de cibles correspondant aux cibles modèle définies. La courbe 91 correspond à la cible modèle courante, et les courbes 92, 93, 94 et 95 correspondent aux quatre cibles modèles adjacentes. Pour un instant t; correspondant à l'analyse spectrale de rang i, symbolisée par la ligne pointillée 95, la figure 9 montre que le signal correspondant à la cible modèle actuelle a pour fréquence fo, tandis que les signaux correspondants aux cibles adjacentes ont des fréquences variant entre Gin et fmax. La figure met d'autre part en évidence que si on élabore les vecteurs d'observations exclusivement à partir des composantes fréquentielles des signaux correspondant aux cibles modèles, certains signaux correspondant à des cibles réelles ne sont pris en compte par aucun vecteur d'observation. Pour pallier cet inconvénient la constitution du vecteur d'observation est réalisée en étudiant les composantes spectrales zi dont la fréquence est située dans une plage 96 donnée autour de la fréquence fo du signal correspondant au modèle, et en sélectionnant la composante ayant l'amplitude la plus grande. La taille de la plage de fréquence 97 d'analyse peut par exemple être définie comme s'étendant de fo - (fo + fmin)/2 à fo + (fmax fo)/2. L'opération correspondant aux illustrations des figures 8 et 9, peut avantageusement être intégrée au procédé selon l'invention et permet alors de limiter judicieusement le nombre de modèles de cibles à rechercher dans le signal reçu par la bouée. Ceci a pour conséquence bénéfique de limiter le nombre de valeurs données à chacun des paramètres fcpA, v, dcpA et tcpA associés. Cette opération peut par exemple être intégrée à la tâche d'élaboration du vecteur Z de l'organigramme décrit précédemment. On a alors: - Elaboration du vecteur Z - Début de boucle sur les instants ti des N analyses spectrales. - Détermination pour le modèle M courant des bornes en fréquence à partir des modèles adjacents. - Choix de l'indice fréquentiel pour lequel l'amplitude de zi est 30 maximale entre les bornes d'un intervalle de fréquence considérées, pour la récurrence considérée. - P=P+Pi - Q=Q+Qi - Fin de boucle sur les instants ti des N analyses spectrales. Comme on le voit au travers de sa description le procédé selon l'invention repose notamment sur un choix judicieux des modèles de cibles étudiés. Ce choix peut être facilité par la prise en compte de quelques hypothèses relatives à l'exploitation envisagée des résultats obtenus par application du procédé au signal reçu par la bouée. Parmi ces hypothèses on peut en particulier citer: - le cas des cibles immobiles pour lesquelles faire évoluer le paramètre dcpA n'a pas de sens; - la limitation de la résolution spectrale autorisée par le mode de 10 visualisation choisi pour les données obtenues, un spectrogramme par exemple; - la limitation de la durée d'observation correspondant aux N analyses réalisées. Ces différentes limitations permettent avantageusement de limiter les plages 15 de valeurs couvertes par les différents paramètres. Les données contenues dans le tableau MVF peuvent être exploitées de façon immédiate en réalisant une représentation du spectre MVF des variations de la valeur du critère Ag en fonction de la fréquence fcpA. Les données du tableau MVF peuvent également être utilisées pour réaliser la construction d'un spectrogramme (lofargram) synthétique sur lequel sont représentés au fur et à mesure de leur élaboration les vecteurs d'observations retenues, l'amplitude de la trace affichée prenant une valeur constante, fonction de la valeur du critère Ag mémorisé dans le tableau, dans la mesure où cette valeur dépasse un seuil de corrélation fixé définissant un rapport signal à bruit suffisant. Pour une valeur trop faible de Ag aucune trace n'est affichée. On obtient de la sorte un spectrogramme synthétique très contrasté, beaucoup plus lisible pour un opérateur qu'un spectrogramme obtenu à partir de simples analyses spectrales. Cependant, la mise en oeuvre du procédé selon l'invention offre avantageusement d'autres possibilités d'exploitation, possibilités liées à la connaissance pour chaque vecteur d'observation des paramètres fcpA, v, dcpA, tCpA et eCPA de la cible modèle recherchée. Ces paramètres permettent en effet de déterminer la position des cibles réelles détectées par leur correspondance avec un modèle donné et d'en réaliser une représentation cartographique. Les cibles réelles correspondent généralement à des vecteurs d'observation ayant produit un fort critère Ag. L'algorithme suivant, donné à titre d'exemple, décrit un procédé permettant de réaliser une représentation géographique des cibles détectées: - Mise à zéro de l'image géographique synthétique Boucle sur les canaux spectraux du spectre MVF - Recherche dans le tableau MVF des maxima locaux du critère Ag; - Sélection des maxima locaux supérieurs à un seuil correspondant à un rapport signal à bruit suffisant; - Agglomération des maxima locaux sélectionnés: conservation du 15 plus grand des maxima parmi des maxima voisins situés dans une bande de fréquence étroite; Calcul des positions des bruiteurs à partir des paramètres fcpA dCPA, tCPA, v et OCPA associés aux maxima retenus après agglomération; - Calcul des incertitudes avec lesquelles sont estimés les paramètres (fcpa, dcpa, tcpa, v,ecpa) - Elaboration de l'image géographique par positionnement dans un repère de taches lumineuses ou colorées, chaque tache correspondant à la position géographique du bruiteur associé à un des maxima retenu. La tache représentée est centrée sur le point défini par les paramètres associés au maximum considéré. Sa forme est sensiblement celle d'une ellipse dont les dimensions sont fonction des incertitudes estimées sur les paramètres fcpA, dcIA, v, tCpA et OCPA associés. L'intensité ou la couleur de la tache est fonction de la valeur du critère Ag correspondant. Dans les zones de juxtaposition l'intensité associée à la superposition de plusieurs tache est déterminée par une combinaison des valeurs des critères Ag correspondants. Cette combinaison peut par exemple être une simple addition. Fin de la boucle sur les canaux spectraux du signal MVF Ces trois types de représentation sont illustrés par les trois représentations fréquentielles de la figure 10 et par la représentation de la figure 11. Ces représentations sont données à titre d'exemple. La figure 10 illustre l'élaboration à l'aide du procédé selon l'invention, du spectrogramme synthétique 10 - c à partir d'un spectrogramme réel 10 a. L'effet produit par le procédé selon l'invention peut être comparé à une amplification sélective du contraste entre l'intensité attribuée au bruit ambiant 101 et aux signaux à Ag faibles 103, et l'intensité attribuée au signal utile 102, à fort Ag. Le spectrogramme 10 b quant à lui représente de manière graphique la valeur de Ag en fonction de la fréquence fcPA ces données étant extraites du tableau MVF constitué par application du procédé selon l'invention aux signaux représentés sur le spectrogramme 10 a. S'agissant du signal utile 102, on peut constater que le critère ainsi calculé a bien un effet amplificateur de contraste. La figure 11 donne à titre d'exemple une illustration simplifiée d'une représentation géographique des résultats obtenus par le procédé selon l'invention. Comme il a été dit précédemment, les paramètres, dcpA, tCPA, v et ecpA contenus dans le tableau MVF, permettent de déterminer la position de la cible détectée à l'instant correspondant à la fin du traitement de N analyses spectrales. La représentation géographique de la figure 11 montre la présence d'une cible 111 repérée par sa distance à la bouée projetée sur les directions Nord-Sud et Ouest-Est. Dans l'exemple de la figure 11, la cible représentée correspond à la cible 102 mise en évidence sur le spectrogramme synthétique 10 c. Les illustrations des figures 10 et 11 permettent de constater de manière pratique les avantages qu'offre l'utilisation du procédé selon l'invention par rapport aux procédés classiques connus de l'art antérieur. Cet avantage est d'autant plus important que l'équipement de détection, à savoir la bouée équipée d'antennes acoustiques reste identique à la bouée fournissant les signaux à un traitement plus conventionnel. L'exploitation sous forme cartographique des données contenues dans le tableau MVF, permet également d'effectuer l'association des informations provenant de plusieurs bouées, comme l'illustre la figure 12. L'exploitation simultanée des signaux reçus par plusieurs bouées formant une sorte de barrage permet avantageusement d'établir une véritable cartographie de la trajectoire 122 suivie par la cible pendant tout le temps où elle se trouve à proximité de l'une ou l'autre des bouées. La connaissance des positions relatives des bouées coopérant ainsi que l'existence d'une référence temporelle commune permet en effet d'associer comme sur la figure 12, les images géographiques synthétiques 121 réalisées à partir de chacune des bouées. Le procédé selon l'invention tel qu'il est décrit dans le texte qui précède présente donc l'avantage principal d'exploiter de manière plus complète les informations contenues dans le signal reçu par la bouée. L'identification du signal reçu à des modèles de cibles dont les paramètres sont déterminés permet dans le cas où l'identification est positive d'affecter à la cible détectée l'ensemble des paramètres du modèle. Le procédé décrit dans le texte qui précède peut être mis en oeuvre au moyen de bouées directionnelles quelconques, pour peu que ces bouées fournissent, comme par exemple les bouées DIFAR, une information d'azimut. Il est en outre possible d'appliquer ce type de procédé à des bouées non directionnelles, dans le cadre d'un mode dégradé fonctionnant sans l'information d'azimut non fournie par les bouées. REVENDICATIONS 1. Procédé de traitement du spectre complexe amplitude-azimut d'un signal acoustique reçu par une bouée directive caractérisé en ce qu'il effectue, pour différents modèles de cibles envisagés, l'association des composantes fréquentielles complexes du signal reçu, situées le long de la courbe d'évolution au cours du temps de la fréquence d'un signal correspondant à une cible modèle, et la comparaison de la variation en module et en azimut de ces composantes fréquentielles à la variation en module et en azimut au cours du temps des composantes spectrales du signal correspondant au modèle, le traitement utilisant à la fois les informations d'amplitude et d'azimut contenues dans le signal reçu. 2. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que, un certain nombre de cibles modèles étant définies par leurs paramètres fcpA dcpA, v et tCpA, chacun de ces paramètres pouvant prendre des valeurs fixées parmi un ensemble de valeur déterminées, ledit procédé comporte au moins les étapes suivantes: - une étape de constitution d'un vecteur M, modèle d'évolution au cours du temps du spectre du signal provenant d'une cible modèle en mouvement par rapport à la bouée, la cible modèle étant définie par ses paramètres fcpA, dcpA, v et tcpA; - une étape de constitution d'un vecteur d'observations Z ayant les mêmes caractéristiques d'évolution en fréquence, chaque composante du vecteur Z correspondant à la composante spectrale du signal reçu dont la fréquence est située, à l'instant considéré, sensiblement le long de la courbe d'évolution en fréquence suivie par les composantes du vecteur M modèle; - une étape de comparaison du vecteur Z au vecteur M, comparaison effectuée au moyen d'un critère de vraisemblance Ag; la comparaison permettant de déterminer pour chaque valeur possible du paramètre fcpA, la cible modèle pour laquelle la valeur du critère Ag est la plus grande, cette étape de comparaison comportant une opération de calcul de l'angle ecpA entre le nord et la direction bouée CPA correspondant au modèle d'évolution considéré, - une étape de stockage dans un tableau MVF, pour chaque 5 valeur de fcpA, des paramètres dcpA, v, tCPA;, Ag et eCPA relatifs à la cible modèle pour laquelle la valeur de Ag est la plus grande; les étapes étant implémentées un nombre de fois égal au nombre de cibles modèles disponibles. 3. Procédé selon la revendication 2 caractérisé en ce qu'il comporte en outre une étape finale d'exploitation des données contenues dans le tableau MVF, cette étape consistant à réaliser un spectrogramme synthétique affichant dans un plan temps- fréquence des traces correspondant à l'évolution au cours du temps des différentes cibles modèles identifiées dans le signal reçu, l'affichage d'une trace étant fonction de la comparaison à un seuil de la valeur du critère Ag calculé et l'intensité de la trace affichée étant fonction de la valeur de Ag 4. Procédé selon la revendication 2 caractérisé en ce qu'il comporte en outre une étape finale d'exploitation des données contenues dans le tableau MVF, cette étape consistant à réaliser une représentation géographique de l'évolution au cours du temps des cibles modèles identifiées dans le signal reçu, chaque cible identifiée étant représentée par une trace dont les coordonnées par rapport à la bouée sont données par les valeurs de dcpA, v, tcpA et ecpA, dont l'affichage est fonction de la comparaison par rapport à un seuil de la valeur du critère Ag calculé et dont l'intensité ou la couleur sont fonction de la valeur de Ag. 5. procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 4, caractérisé en ce que le critère Ag a pour expression: Ag (Z) = 6. procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 4, caractérisé en ce que l'angle eCPA a pour expression: MZ M 9cpa = arg MZ 2 M 7. Application du procédé selon la revendication 4 à l'exploitation des représentations géographiques obtenues en utilisant simultanément plusieurs bouées dont les zones d'écoute se chevauchent, l'ensemble des représentations géographiques obtenues permettant de reconstituer par recouvrement une portion de la trajectoire suivie par une cible identifiée.