FR 2940461 A1 20100625 FR 0807404 A 20081223 PROCEDE DE DETERMINATION DES ANGLES D'ARRIVEE EN AZIMUT ET EN ELEVATION DE SOURCES COHERENTES La présente invention concerne un procédé de détermination des angles d'arrivée en azimut et en élévation de sources cohérentes. Elle est utilisée, par exemple, dans tous les systèmes de localisation dans un contexte urbain où le canal de propagation est perturbé par un grand nombre d'obstacles comme les immeubles. De manière générale, elle peut être utilisée pour localiser des émetteurs, par exemple un téléphone portable, dans un contexte de propagation difficile, qu'il s'agisse d'un milieu urbain, semi-urbain ù par exemple un site aéroportuaire ù, de l'intérieur d'un bâtiment ou sous la neige, en cas d'avalanche. L'invention peut aussi être utilisée dans des procédés d'imagerie médicale, pour localiser des tumeurs ou des foyers épileptiques, les tissus du corps humain étant à l'origine de multi-trajets d'onde. Elle s'applique également dans des systèmes de sondage pour la recherche minière et pétrolière dans le domaine sismique, où l'on cherche à estimer des angles d'arrivées avec des multi-trajets dans le milieu de propagation complexe de la croûte terrestre. L'invention se situe dans le domaine technique du traitement d'antennes qui traite les signaux de plusieurs sources émettrices à partir d'un système de réception multi-capteurs. Plus particulièrement, l'invention concerne le domaine de la goniométrie qui consiste à estimer les angles d'arrivées des sources. Dans un contexte électromagnétique, les capteurs sont des antennes et les sources radioélectriques se propagent suivant une polarisation dépendante de l'antenne d'émission. Dans un contexte acoustique les capteurs sont des microphones et les sources sont sonores. La figure 1 montre qu'un système de traitement d'antennes comprend un réseau 102 de capteurs recevant des sources avec des angles d'arrivées Omp différents. Les capteurs élémentaires 101 du réseau reçoivent les sources El, E2 avec une phase et une amplitude dépendant en particulier de leurs angles d'incidences et de la position des capteurs. Les angles d'incidences sont paramétrés en une dimension (1 D) par l'azimut 0, et en deux dimensions (2D) par l'azimut 0m et l'élévation Am. D'après la figure 2, une goniométrie 1 D est définie par des techniques qui estiment uniquement l'azimut en supposant que les ondes des sources se propagent dans le plan 201 du réseau de capteurs. Lorsque la technique de goniométrie estime conjointement l'azimut et l'élévation d'une source, il est question de goniométrie 2D. Les techniques de traitement d'antennes ont notamment pour objectif d'exploiter la diversité spatiale générée par la réception multiantennes des signaux incidents, autrement dit, utiliser la position des antennes du réseau pour mieux utiliser les différences en incidence et distance des sources. La figure 3 illustre une application à la goniométrie en présence de multi-trajets. La m-ième source 301 se propage suivant P trajets 311, 312, 313 d'incidences 0,,,p (1 Par � centre de symétrie du sous-réseau �, on entend que pour chaque capteur, il existe un capteur placée de manière symétrique par rapport au dit centre. Selon une mise en oeuvre du procédé selon l'invention, la première composante w déterminée des vecteurs d'onde est la projection, sur l'axe formé par le sous-réseau linéaire, de la projection des vecteurs d'onde sur le plan formé par le réseau de capteurs. Autrement dit, pour chaque trajet p, wp=cos(Op a).cos(Ap), a étant l'angle en azimut selon lequel l'axe formé par le sous-réseau linéaire est orienté. ~o Selon une mise en oeuvre du procédé selon l'invention, le procédé comporte au moins les étapes suivantes : ^ calculer la matrice de covariance Rx sur l'ensemble du réseau de capteurs ; ^ extraire à partir de Rx, la matrice de covariance Rx' correspondant au 15 sous-réseau linéaire choisi ; ^ appliquer un algorithme de décorrélation des sources sur Rx' ; ^ estimer, pour chaque trajet p, les valeurs de la première composante wp=cos(ep-a).cos(Ap) en appliquant un algorithme de goniométrie en 1 D sur la matrice Rx' décorrélée, a étant l'angle d'orientation en 20 azimut de l'axe formé par le sous-réseau linéaire ; ^ estimer les valeurs de la deuxième composante up= cos(Ap).cos(Ap), pour chaque trajet p, en appliquant un algorithme de goniométrie en 1 D sur la matrice Rx ; ^ déterminer, à partir des valeurs des couples (wp, up), les valeurs des 25 couples azimut-élévation (ep, Lp). Selon une mise en oeuvre du procédé selon l'invention, l'algorithme de goniométrie utilisé pour déterminer la première composante w de chaque vecteur d'onde P est l'algorithme MUSIC, le critère JMUSIC à minimiser pour déterminer ladite composante w étant égal à a�w)H H a�w) JMUS/C w r H = a (x) a� w) 30 15 20 25 où IIb' est le projecteur bruit extrait de la matrice de covariance décorrélée Rx' correspondant au sous-réseau linéaire choisi, et a(w)' représente la réponse du sous-réseau choisi aux ondes incidentes P. Selon une mise en oeuvre du procédé selon l'invention, l'algorithme de goniométrie utilisé pour déterminer la deuxième composante u est l'algorithme MUSIC-cohérent en une seule dimension, le critère à minimiser étant : JMUS1CùCoherent (O J wpùucos(a) , a étant sin(a) l'angle d'orientation en azimut de l'axe formé par le sous-réseau linéaire, D(0) étant un vecteur égal à [ a(�1) ... a(OKmax) ], a(0) étant la réponse du réseau de capteurs au trajet d'indice i, Kmax étant le nombre maximum de trajets cohérents. Selon une autre mise en oeuvre du procédé selon l'invention, l'algorithme de goniométrie utilisé pour déterminer la deuxième composante est l'algorithme du maximum de vraisemblance. Selon une mise en oeuvre du procédé selon l'invention, le réseau est perturbé par du couplage mutuel de matrice Z connue, et le procédé comporte une étape de suppression du couplage exécutée préalablement aux étapes d'estimation des valeurs des composantes w et u, ladite étape de suppression du couplage déterminant une matrice de covariance nettoyée du bruit en appliquant le traitement suivant sur la matrice de covariance : Z"'(Rx -a2l)Z"'", Q2 étant le niveau de bruit estimé. Selon une mise en oeuvre du procédé selon l'invention, la détermination des couples de valeurs (6p, A) à partir des valeurs de couples (wp, up) est effectuée comme suit : Bp = angle (u p + jvp ) A p= cos-1 ( u p+ jvp l I det(D(Of IIbD(0)) det(D(0- )" D(0- )) où O = f, (uO fKm. (uKmu )1, avec f(u)= f u, wp ùup cos(a) où vp = sin(a) D'autres caractéristiques apparaîtront à la lecture de la description détaillée donnée à titre d'exemple et non limitative qui suit faite en regard de dessins annexés qui représentent : la figure 1, un exemple de signaux émis par un émetteur et se propageant vers un réseau de capteurs, la figure 2, la représentation de l'incidence d'une source sur un plan de capteurs, la figure 3, une illustration de la propagation de signaux en multi- trajets, la figure 4, un exemple de réseaux de capteurs de position (xn,yn), la figure 5, un exemple de réseau de capteurs composé de deux sous-réseaux invariants par translation, la figure 6, un exemple de réseau de capteurs composé de deux sous- réseaux permettant de décorréler deux trajets cohérents en azimut-élévation, la figure 7, un réseau linéaire de capteurs où le lissage spatial permet de décorréler deux trajets cohérents en azimut, - la figure 8, un réseau de capteurs comportant un centre de symétrie en 0, la figure 9, deux réseaux linéaires à cinq capteurs, permettant de décorréler deux trajets cohérents en azimut pour, respectivement, le lissage spatial et le forward-backward, la figure 10, un premier exemple de réseau de capteurs contenant un sous-réseau linéaire de capteurs et compatible du procédé selon l'invention, la figure 11, un second exemple de réseau de capteurs contenant un sous-réseau linéaire de capteurs et compatible du procédé selon l'invention. Avant de détailler un exemple de mise en oeuvre du procédé selon l'invention, quelques rappels sur la modélisation du signal en sortie d'un réseau de capteurs sont donnés. En présence de M sources où la m-ième source contient Pm multitrajets, le signal en sortie du réseau de capteurs s'écrit de la façon suivante : x, (t) M P El pntp a(Omp) sm(tùrmp)+n(t) m=I p=1 où xä(t) est le signal en sortie du n-ième capteur, N le nombre de capteurs, n(t) est le bruit additif, a(0) est la réponse du réseau de capteurs à une source de direction o=(e,o), O est l'azimut, A l'élévation et pmp, 6mp, Tmp sont respectivement l'atténuation, la direction et le retard du p-ième trajets de la m-ième source. Le vecteur a(0) qui s'appelle aussi vecteur directeur dépend des positions (x,,, yä) des capteurs 401, 402, 403, 404, 405 (voir Figure 4) s'écrit 2'r an (0) = exp j ù(xnu + ynv) avec u=cos(B)cos(4) v = sin (B) cos (0) a(0) = Z (2) . Où Z est la matrice de couplage, ? est la longueur d'onde et (u,v) sont les coordonnées du vecteur d'onde dans le plan de l'antenne. En présence de trajets cohérents où les retards des trajets vérifient Tn,, =...=T,,,p,,,, le modèle de signal de l'équation (1) devient a(om, Pm, Pm ) x(t) a(Om , Pm ,P;,,) smO t +n(t) avec = - m=1 pmp a(Omp ) p=1 où a(Om,pm,P,,,) est la réponse du réseau de capteurs à la m-ième source, Om = [On,, OmP ]T et pm = [Pn,1 pn,P ]T . Le vecteur directeur de la source n'est plus a(0,,,,) mais un vecteur directeur composite a(Om,pm,P,) dépendant d'un plus grand nombre de paramètres. De façon plus générale, en présence de K groupes de trajets cohérents, le signal s'écrit : K x(t)=a(Ok,pk,Kk) sk(t)+n(t) où Kmax =max {Kk k } Pour permettre au lecteur de mieux comprendre le procédé selon l'invention, le traitement des sources cohérentes en azimut-élévation dans l'état de l'art est explicité ci-après. Un premier algorithme MUSIC-cohérent [4] est d'abord présenté. L'algorithme MUSIC [1] est une méthode à haute résolution basée sur la décomposition en éléments propres de la matrice de covariance Rx=E[x(t) x(t) H] du signal multi-capteurs x(t) , où E[.] est l'espérance mathématique. L'expression de la matrice R, est la suivante d'après (4) : RS=E[s(t)s(t)HI E [n(t)n(t)H ] = o-2IN Rx = AR,AH+a2IN avec A=[a(O,,p1,K,) ... a(eK,pK,KK)] s(t)=[s1(t) ... sK (t)]T En présence de K groupes de trajets cohérents, le rang de la matrice R, vaut K . Dans ces conditions les K vecteurs propres ek (1 aik a(Or,p,,K;) pour (1 10 permettent de donner les directions Il, de chaque trajet. Toutefois le coût de calcul du critère de l'équation (7) est très important car dépend de l'incidence de Kmax trajets cohérents ainsi que de leurs amplitudes relatives : (0,p) . La méthode MUSIC cohérent décrit dans [4] a pour objectif de réduire le nombre de paramètres de recherche du critère de MUSIC. Pour ce faire le vecteur a(Om,pm,P,) de l'équation (3) se ré-écrit de la manière D(0) _ [a(O;) a(�,_ )] T J P = [PI . PKn0 =L{ OI OK,,,. Dans ces conditions, le critère de l'équation (7) se réduit a l'expression suivante : suivante : a(O, p, Kmax) = D(0) p avec (8) det(D(0)H II D(0)) ,MUSICùCoherent 02) det(D(0)H D(0)) (9) Où det(M) est le déterminant de la matrice M. Le nombre de dimensions du critère est alors réduit au 2Kmax paramètres de O où Kmax est le nombre maximum de trajets cohérents. En conséquence les K minima du critère JNUSICùCoherent (0) donnent les directions Ok = {Ok1 OkKo_} des trajets de chaque groupe de trajets cohérents pour l _ Les techniques de lissage spatial [5][6] sont applicables sur un réseau de capteurs composé de sous-réseaux 501, 502 invariants par translation comme illustré sur la figure 5. En présence de P trajets (cohérents ou non), l'expression (1) du vecteur observation peut se ré-écrire p x(t) = pP a(OP) s p (t) +n(t) = A s(t) +n(t) (10) avec A=[ a(O1)... a(Op)]. L'expression du signal reçu sur le i-ième sous réseau s'écrit alors : P x' (t) = P' x(t) = I pP a' (OP) sP (t) + n(t) = A' s(t)+n(t) P=l où A'=[ a'(OI )... a'(Op)], P' étant une matrice composée de 0 et de 1 permettant de sélectionner le signal du i-ième sous réseau dont le vecteur directeur a'(0) vérifie la relation suivante : a' (0) = P'a(0) = a' (0)a' (0) (12) En rappelant que l'incidence 0=(0,A) dépend des deux paramètres 0 et A. D'après (11)(12), la matrice de mélange A' du i-ième sous réseau vérifie A' =P'A=A'l,. avec (D, =diag{a'(O,) ••• a'(�4} (13) D'après (11)(13) la matrice de covariance RX'=E[x(t)'x(t)"] a l'expression suivante : =AI 't R,, ^:D, A" + 6-2 IN où RS E[ s(t) s(t) H] (14) En conséquence, une alternative des techniques de lissage spatial 20 consiste à appliquer un algorithme de type MUSIC sur la matrice de covariance suivante : Rxsm =IRr' =ÉP;Rx(Pi)H où R,i=E[x(t) x(t)"]. Cette procédure a pour objectif d'obtenir une matrice Rrsm ayant un rang plus élevé que les RX sans détruire la structure de l'espace signal engendré par Al. En effet cette technique permet de décorréler au maximum I trajets cohérents car 1 Rrsu =AIRSS%/AIH+62IN, où R5' =(D'RS JI= i=1 Et ainsi rang{Rs}_rang{RSsm } Etape n°L.1 : Décomposer en éléments propres la matrice de covariance R,=E[x(t) x(t)"] tel que : Rx = ESASESH +EbAbEbH où ES et Eb sont les matrices des vecteurs propres associés respectivement 20 à l'espace signal et à l'espace bruit selon MUSICO et où AS et Ab sont des matrices diagonales composées respectivement des valeurs propres de l'espace signal et des valeurs propres de l'espace bruit. (21) (22) (23) (24) (25) Etape n°L.2: Extraire la matrice de covariance non bruitée Z(ÂRSÂH)ZH en effectuant : trace (A ) R~ =RXû d IN =Z(ARSAH)Z NûK H où K est la dimension de l'espace signal tel que K Etape n°L.3 (Lissage spatial): Appliquer l'algorithme MUSIC sur la matrice de covariance RrsM suivante : R,s.N =1P'(Z-'R (Z-1)H)(P;)H _l l l Etape n°L.3 (Forward-Backward): Appliquer l'algorithme MUSIC sur la matrice de covariance RTFB suivante : R, FB = (Z-'R., (Z-' )H )+II(Z-11ty(z-1)H ) Si le réseau de vecteur directeur a(�) le permet, les deux techniques de lissage des étapes n°L.3 peuvent être combinées. Les techniques de lissage spatial sont applicables en présence de couplage mutuel. Toutefois cela impose des contraintes très fortes sur la géométrie du réseau élémentaire qui ont l'inconvénient de nécessiter un très grand nombre de capteurs. Dans l'exemple suivant nous allons évaluer le nombre minimal de capteurs pour traiter le cas de deux sources cohérentes en azimut-élévation. Pour cela il faut que : ^ contrainte Cl : Le nombre de capteurs de chaque sous-réseau soit au moins égal à Ni =4. En effet à cause des ambiguïtés, un réseau de N 20 capteurs permet au plus d'estimer la direction d'arrivée de N/2 sources. ^ contrainte C2 : Le nombre de sous-réseaux soit au moins égal à 2. ^ contrainte C3 : Les sous-réseaux soient plan (non linéaires) afin de pouvoir effectuer une goniométrie en azimut-site. 25 La figure 6 montre qu'un réseau composé de deux sous-réseaux 601, 602 de quatre capteurs contient au minimum sept capteurs. Ce réseau a aussi l'inconvénient d'être faiblement ouvert (ou a un faible encombrement ~T spatial) car les sous-réseaux à quatre capteurs doivent être non ambiguës. Comme les sous-réseaux sont composés de quatre capteurs, cette contrainte d'ambiguïté nécessite un espacement inter-capteur inférieur à i/2. En effet, plus un réseau est ouvert et plus l'estimation des angles d'arrivées est précise avec une meilleure robustesse aux erreurs de calibration. Pour le cas où l'on souhaiterait effectuer une goniométrie en azimut seulement, la contrainte C3 n'est plus présente et le réseau permettant d'effectuer une goniométrie sur deux sources cohérentes composé de deux sous-réseaux de quatre capteurs est un réseau linéaire équi-espacé à cinq capteurs. Chaque sous-réseau est alors un réseau linéaire équi-espacé à quatre capteurs. La figure 7 montre que le sous-réseau linéaire 701 qui permet la goniométrie en azimut deux trajets cohérents comporte les différences suivantes par rapport au réseau 702 qui permet de le faire en azimut-élévation : d'une part, il est composé de moins de capteurs : cinq au lieu de sept, d'autre part, il a un encombrement supérieur : 4d au lieu de 3d sachant que d est une distance inférieure à X/2, étant la longueur d'onde des signaux émis. Pour la technique de Forward-Backward nécessitant un réseau avec un centre de symétrie comme illustré à la figure 8, il est possible de faire la même remarque que pour le lissage spatial : la décorrélation de deux trajets cohérents pour une goniométrie en azimut-site nécessite un réseau de capteurs ayant plus de capteurs et moins d'ouverture que le réseau permettant d'effectuer une goniométrie en azimut seulement. Pour une goniométrie en azimut, il suffit d'un réseau linéaire non forcément équi- espacé. La figure 9 montre que la technique de Forward-Backward permet, par rapport à la technique de lissage spatial, d'effectuer une goniométrie sans ambiguïté sur deux trajets cohérents avec un réseau 901 ayant une plus grande ouverture (10d au lieu de 4d pour un réseau 902 utilisé pour du lissage spatial). La technique de Forward-Backward a l'avantage de ne pas imposer de contrainte de géométrie sur la moitié du réseau. L'autre moitié du réseau est le symétrique de la l'ère moitié. Le procédé selon l'invention présenté mixe la méthode MUSIC cohérents à une technique de Forward-Backward et/ou de lissage spatial. Compte tenu des avantages et inconvénients des techniques de lissage et de l'algorithme MUSIC-cohérent décrits plus haut, le procédé envisage d'utiliser un réseau de capteurs contenant un sous-réseau linéaire sur lequel une technique de lissage spatial et/ou de Forward-Backward est envisageable. La figure 10 montre un tel réseau 1001 avec un sous-réseau linéaire 1002 ayant une orientation a par rapport à l'axe des abscisses en x. Plus particulièrement, le procédé selon l'invention peut utiliser le réseau 1101 de la figure 11 où l'angle a=90° et le sous-réseau linéaire 1102 est composé de 3 capteurs équi-espacés sur lesquelles une technique de Forward-Backward est applicable. Les coordonnées (xäi, yn') du n-ième capteur du sous-réseau linéaire ont alors l'expression suivante : =päcos(a) pour 15 n ù 50). On considérera que Uk est un vecteur de paramètre solution pour MUSIC cohérent lorsque JMUS/CùCoherent (t ) Etape n°1 : Décomposition en éléments propres de la matrice de covariance Rx=E[x(t) x(t) H] tel que RT =EAEH 10 où E est la matrice des vecteurs propres et A est une matrice diagonale composée des valeurs propres. Etape n°2: A partir des valeurs propres de la matrice A détermination du nombre K de valeurs propres dominantes donnant le rang 15 de Rx. Etape n°3 : Décomposition suivante de la matrice Rx E_[ES El] [As o 0 Ab Où ES et Eb sont les matrices des vecteurs propres associés respectivement à l'espace signal sachant que dim( ES )=NxK et où AS et Ab 20 sont des matrices diagonales composées respectivement des valeurs propres de l'espace signal et des valeurs propres de l'espace bruit. Etape n°4 : Extraction de la matrice de covariance non bruitée et sans couplage en effectuant Rt = ESASESH + EbAbEbH avec trace (Ab) R=Z R ù r IN NùK Où K est la dimension de l'espace signal tel que K- Etape n°7 : Calcul de la matrice de covariance du réseau linéaire en effectuant RX' = Prof RX Pr0/'sachant que xi(t) = Prof x(t). 15 Etape n°8: Application d'une (ou des deux) technique(s) de lissage sur la matrice RX' du réseau linéaire en effectuant soit Itx = 1 ,`=,P'RT' (P' )H pour le lissage soit Rr = Rx' +fI (Rx' )R IIT pour le Forward-Backward. 20 Etape n°9 : A partir d'une décomposition en élément propre de la matrice I x estimation du rang P de l'espace signal ainsi que du projecteur bruit IIb' = EbEb" (Etape de l'algorithme MUSIC rappelé dans les étapes 1 à 3 de ce procédé pour la matrice RX). 25 Etape n°10 : Application de l'algorithme MUSIC en 1 D avec le critère Jmumc (w) = (a' (w)H IIb'a' (w))/(a' (w)H a' (w)) avec le vecteur a' (w) de l'équation (28). Estimation de P incidences wp (1- K alors Kmax=cardinal(LY) et L=1 avec Q,= `Y . Aller à l'étape n°14. Etape n°13 : Si P Etape n°14 : i=1 Etape n°15 : Application des étapes B et C de MUSIC cohérent 15 1 D décrit à la page 18 avec O = f (u) ={ f, (u,) fKù `uKo~ sachant que .fp (u) = f (u,(wp ùucos(a))/sin(a)) où wp en. Obtention de K incidences Ok pour (1ù Etape n°16 : Pour k allant de 1 à k si Ok�O alors 0=Ou{j } Etape n°17 : i= i +1. Si i Un avantage du procédé selon l'invention est que le nombre minimal de capteurs pour estimer la direction d'arrivée de K trajets cohérents 25 en 2D est plus faible qu'avec des procédés de l'art antérieur, lesquels nécessitent un nombre de capteurs supérieur à 2(K+1), le procédé selon l'invention ne nécessitant qu'un nombre de capteurs supérieur à K. Un autre avantage du procédé selon l'invention est qu'il permet d'estimer des directions d'arrivée des trajets en 2D avec des réseaux plus 30 grand, ce qui améliore la précision de l'estimation. 20 Bibliographie RO. SCH M I DT, Multiple emitter location and signal parameter estimation, in Proc of the RADC Spectrum Estimation Workshop, Griffiths Air Force Base, New York, 1979, pp. 243-258. P. Larzabal Application du Maximum de vraisemblance au traitement d'antenne : radio-goniométrie et poursuite de cibles. PhD Thesis, Université de Paris-sud, Orsay, FR, June 1992 B.Ottersten, M.Viberg, P.Stoica and A.Nehorai, Exact and large sample maximum likelihood techniques for parameter estimation and detection in array processing. In S.Haykin, J.Litva and TJ.Shephers editors, Radar Array Processing, chapter 4, pages 99-151. Springer-Verlag, Berlin 1993. A.FERREOL, E.BOYER, et P.LARZABAL, � Low cost algorithm for some bearing estimation in presence of separable nuisance parameters�, Electronic-Letters , IEE, vol 40 , n°15 , pp966-967 , july 2004 S. U. Pillai and B. H. Kwon, Forward/backward spatial smoothing techniques for coherent signal identification, IEEE Trans. Acoust., Speech and Signal Processing, vol. 37, pp. 8-15, Jan. 1988 B. Friedlander and A. J. Weiss. Direction Finding using spatial smoothing with interpolated arrays. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 28, No. 2, pp. 574-587, 1992. A. Ferréol, J.Brugier et Ph.Morgand Procédé d'estimation des angles d'arrivées de sources cohérentes par une technique de lissage spatial sur un réseau de capteurs quelconque. Brevet publié sous le numéro FR 2917180. 23 [1] [2] [3] 1 o [4] 15 [5] 20 [6] 25 [7] REVENDICATIONS1. Procédé de détermination conjointe de l'angle d'azimut e et de l'angle d'élévation A des vecteurs d'ondes de P ondes dans un système comprenant un réseau (1001) de capteurs, plusieurs ondes parmi les P ondes se propageant selon des trajets cohérents ou sensiblement cohérents entre une source et lesdits capteurs, le procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend au moins les étapes suivantes : ^ sélectionner un sous-ensemble de capteurs parmi les dits capteurs pour former un sous-réseau linéaire (1002) de capteurs ; ^ appliquer, sur les signaux issus du sous-réseau choisi, un algorithme suivant une seule dimension pour décorréler les sources des P ondes ; ^ déterminer une première composante w desdits vecteurs d'onde en appliquant, sur les signaux observés sur les capteurs du sous-réseau choisi, un algorithme de goniométrie suivant la seule dimension w ; ^ déterminer une deuxième composante u desdits vecteurs d'onde en appliquant un algorithme de goniométrie suivant la seule dimension u sur les signaux issus de l'ensemble du réseau de capteurs, ^ déterminer e et A à partir de w et u. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que : ^ on choisit les capteurs constituant le sous-réseau de telle sorte qu'au moins une partie du sous-réseau soit invariante par translation ; ^ on applique un algorithme de lissage spatial pour décorréler les sources des P ondes. 3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que : ^ on choisit les capteurs constituant le sous-réseau de telle sorte qu'au moins une partie de sous-réseau comporte un centre de symétrie ; ^ on applique un algorithme de Forward-Backward pour décorréler les sources des P ondes. 4. Procédé selon l'une des revendications 1, 2 ou 3, caractérisé en ce que la première composante w déterminée des vecteurs d'onde est la projection, sur l'axe formé par le sous-réseau linéaire, de la projection des vecteurs d'onde sur le plan formé par le réseau de capteurs. 5. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comporte au moins les étapes suivantes : ^ calculer la matrice de covariance Rx sur l'ensemble du réseau de capteurs ; ^ extraire à partir de Rx, la matrice de covariance Rx' correspondant au sous-réseau linéaire choisi ; appliquer un algorithme de décorrélation des sources sur Rx' ; ^ estimer, pour chaque trajet p, les valeurs de la première composante wp=cos(e -a).cos(Op) en appliquant un algorithme de goniométrie en 1 D sur la matrice Rx' décorrélée, a étant l'angle d'orientation en azimut de l'axe formé par le sous-réseau linéaire ; ^ estimer les valeurs de la deuxième composante up= cos(6P).cos(Ap), pour chaque trajet p, en appliquant un algorithme de goniométrie en ID sur la matrice Rx ; ^ déterminer, à partir des valeurs des couples (wp, un), les valeurs des couples azimut-élévation (en, Ap). 6. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'algorithme de goniométrie utilisé pour déterminer la première composante w de chaque vecteur d'onde P est l'algorithme MUSIC, le critère JMUSIc à minimiser pour déterminer ladite composante w H étant égal à JMUSIC (w) = ( )a a` (w) IIla` (w) ( w) où IIb' est le projecteur bruit extrait de la matrice de covariance décorrélée Rx' correspondant au sous-réseau linéaire choisi, et a(w)` représente la réponse du sous-réseau choisi aux ondes incidentes P. 7. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'algorithme de goniométrie utilisé pour déterminer la deuxième composante est l'algorithme MUSIC-cohérent en une seule dimension, le critère à minimiser étant : det(D(0)H HbD(0)) où o={f(u,) fKm (uKmax' avec fp(u)=f/u,wpùuws(a)\ sin(a) a étant l'angle d'orientation en azimut de l'axe formé par le sous-réseau linéaire, D(0) étant un vecteur égal à [ a(�1) ... a(OKmax) ], a(O.) étant la réponse du réseau de capteurs au trajet d'indice i, Kmax étant le nombre maximum de trajets cohérents. 8. Procédé selon l'une des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que l'algorithme de goniométrie utilisé pour déterminer la deuxième composante est l'algorithme du maximum de vraisemblance. 9. Procédé selon l'une des revendications 5 à 8, le réseau étant perturbé par du couplage mutuel de matrice Z connue, le procédé étant caractérisé en ce qu'il comporte une étape de suppression du couplage exécutée préalablement aux étapes d'estimation des valeurs des composantes w et u, ladite étape de suppression du couplage déterminant une matrice de covariance nettoyée du bruit en appliquant le traitement suivant sur la matrice de covariance : Z-1(RX -a2l)Z-1", a2 étant le niveau de bruit estimé. 10. Procédé selon l'une des revendications 5 à 9, caractérisé en ce que la détermination des couples de valeurs (6p, Ap) à partir des valeurs de couples (wp, up) est effectuée comme suit : Bp = angle (up + jvp) wp ùup cos(a) où vp = Ap = cos(up + jvp) sin(a) JMUSICùCoherent Ol = J det(D(0)H D(0))