FR 3153954 A1 20250411 FR 2310638 A 20231005 PROCEDE DE DETECTION D’UN DRONE ET DE SON TELEPILOTE ET SYSTEME LE METTANT EN OEUVRE Procédé (500) de détection d’un drone (21) et/ou d’un télépilote (22) dans une zone surveillée (300), ledit procédé comportant une étape d’acquisition (510) sur au moins un récepteur (111) d’une pluralité de trames d’un signal numérique ( y n , y’ n ) à analyser, ledit procédé comportant les étapes suivantes : (513) de filtrage numérique fréquentiel du signal numérique ( y’n ) dans des bandes fréquentielles étroites ( w k ) produisant un nombre K de signaux numériques ( z n,k ) filtrés ; (521) d’estimation des niveaux d’énergie ( E k ) des signaux numériques ( z n,k ) filtrés obtenus à l’étape (513) de filtrage numérique ; (523) de construction d’une matrice d’état ( M E ) temps-fréquence des niveaux d’énergies ( E k ) ; (524) de calcul d’une matrice de transition ( M T ), basée sur une dérivée d’ordre un de la matrice d’état ( M E ) ; (525) de calcul d’un taux de variation moyen ( α ) de la matrice de transition ( M T ) ; et (526) de détection de la présence du drone (21) et/ou du télépilote (22) en fonction de la valeur du taux de variation moyen ( α ). Figure de l’abrégé : Figure 1 Procédé de détection d’un drone et de son télépilote et système le mettant en œuvre La présente invention appartient au domaine technique des procédés et systèmes de surveillances de zones sécurisées ou à sécuriser vis-à-vis de potentielles menaces. L’invention concerne plus particulièrement un procédé ainsi qu’un système pour la détection et la localisation de drones aériens de petites tailles, ledit système étant facilement transportable, déployable ainsi que mobile pour notamment répondre à des besoins ponctuels dans certains sites. L’invention trouve une application directe dans le secteur de la surveillance de sites sensibles (aéroports, centrales nucléaires, camps de base militaire, centres de détention, etc.) ou d’événements publics (rassemblements sportifs et représentations musicales en plein air, etc.). Etat de la technique La surveillance de sites sensibles, tels que des aéroports, des sites nucléaires tels que les centrales électriques nucléaires, ainsi que des installations militaires représente un enjeu croissant en termes de sécurité des infrastructures et des personnes afin de limiter et maîtriser les risques. Il en est de même lors d’évènements publics en plein air notamment qui sont de plus en plus exposés à des risques d’attaques. Pour faire face à ces risques, les autorités et les forces de sécurité développent continuellement des solutions. Dernièrement, l’émergence de l’utilisation de drones aériens, liée au fait que ceux-ci sont plus accessibles ainsi que plus abordables, a ouvert la voie à des utilisations à des fins malveillantes. Plus particulièrement, il a été constaté ces dernières années des usages détournés (missions de reconnaissances, livraison d'explosifs, attaques ciblées, etc.) de drones grand public qui ont la particularité d’être de petites tailles et plus difficilement détectables. Ces usages détournés ont conduit à une prise de conscience accrue des menaces potentielles posées par les drones malveillants, ainsi qu’à la mise en place de mesures de sécurité renforcées pour détecter, prévenir et contrer ces attaques. À titre d’exemples, des systèmes de détection avancés ont été développés afin de détecter la présence de drones aériens dans une zone observée, tels que des radars, des capteurs infrarouges et des caméras de surveillance, ainsi que des technologies de brouillage et de neutralisation pour désactiver les drones malveillants. En revanche, et comme évoqué précédemment, les drones de petites tailles sont difficilement détectables par les technologies actuelles. Pour répondre à ces menaces, une solution consisterait à analyser les signaux de communication entre les drones et les télépilotes. Le document WO2018170739A1 décrit un procédé de surveillance d’au moins un véhicule aérien sans pilote, dans une zone prédéfinie, qui consiste notamment à générer un datagramme contenant des données de surveillance indiquant une position du véhicule et/ou une position d'une station de commande en communication avec le véhicule. Le document WO2018067296A1 décrit notamment un procédé pour détecter, caractériser ainsi que prendre le contrôle et/ou intercepter des véhicules sans pilote. Ce procédé comporte plusieurs étapes, dont notamment le balayage d'une pluralité de fréquences d'un ou plusieurs signaux de radiofréquences (RF), la mesure de la puissance RF dans une ou plusieurs bandes de fréquences de la pluralité de fréquences balayées, ainsi que la génération d'une signature RF temporelle basée au moins en partie sur la puissance RF mesurée. En revanche, le procédé décrit n’est pas efficace lorsque plusieurs véhicules non-autorisés sont présents dans la zone surveillée. Cela représente donc une limite pour la surveillance de sites sensibles. Le document WO2021191625A1 décrit notamment un détecteur d’opérateur de drones aériens, comprenant un réseau d’antennes à radiofréquences, ledit détecteur étant conçu pour être installé à bord d’un aéronef. Préférablement, le procédé de détection balaie plusieurs gammes de fréquences pour acquérir le signal à analyser. L'amplitude et la fréquence de l'onde radiofréquence détectée sont ensuite comparées avec une base de données contenant des signatures fréquentielles de drones aériens connus permettant ainsi d’identifier ledit drone détecté. Ce procédé n’est en revanche pas apte à détecter et localiser des drones aériens qui ne sont pas connus dans la base de données utilisée par ledit procédé. Les efforts doivent alors se poursuivre pour développer des technologies de détection et des stratégies de surveillance d’un espace aérien par exemple autour d’une zone surveillée et qui soit notamment adaptées aux nouveaux cas d’usages de drones. Présentation de l’invention La présente invention vise à pallier tout ou partie des inconvénients présentés précédemment, et propose alors une solution permettant notamment de détecter l’intrusion d’un ou de plusieurs drones aériens de petites tailles dans une zone surveillée, Par ailleurs, l’invention présente également une fonctionnalité de localisation des drones aériens de petites tailles ainsi que des télépilotes desdits drones. La présente invention propose alors un procédé de détection d’un drone et/ou d’un télépilote dans une zone surveillée, ledit procédé comportant une étape d’acquisition sur au moins un récepteur d’une pluralité de trames d’un signal numérique à analyser. Ce procédé est remarquable en ce qu’il comporte les étapes suivantes : de filtrage numérique fréquentiel du signal numérique dans des bandes fréquentielles étroites produisant un nombre K de signaux numériques filtrés ; d’estimation des niveaux d’énergie des signaux numériques filtrés obtenus à l’étape de filtrage numérique ; de construction d’une matrice d’état temps-fréquence des niveaux d’énergies ; de calcul d’une matrice de transition, basée sur une dérivée d’ordre un de la matrice d’état ; de calcul d’un taux de variation moyen de la matrice de transition ; et de détection de la présence du drone et/ou du télépilote en fonction de la valeur du taux de variation moyen. Avantageusement, le procédé avant l’étape de construction d’une matrice d’état temps-fréquence des niveaux d’énergies, une étape de comparaison des niveaux d’énergies avec la valeur d’un seuil d’énergie. Selon une caractéristique particulière de l’invention, la valeur du seuil d’énergie est évaluée préalablement et selon un principe de décision de Neyman-Pearson. De façon avantageuse, l’étape de détection de la présence du drone et/ou du télépilote est réalisée en comparant le taux de variation moyen par rapport à un seuil de détection. Selon une caractéristique particulière de l’invention, la valeur du seuil de détection est évaluée préalablement et selon le principe de décision de Neyman-Pearson. Selon une autre caractéristique particulière de l’invention, le procédé comprend en outre, et après l’étape de détection de la présence du drone et/ou du télépilote, une étape de déclenchement d’une alerte. Selon une autre caractéristique particulière de l’invention, le procédé comprend en outre, et après l’étape de déclenchement d’une alerte, une étape de localisation du drone et/ou du télépilote qui ont été détectés. Avantageusement, l’étape de localisation du drone et/ou du télépilote est basée sur un algorithme de classification multiple des signaux (MUSIC). De façon avantageuse, l’étape de localisation du drone et/ou du télépilote comporte les étapes consécutives suivantes : d’estimation d’un spectrogramme des signaux y n ; d’estimation de la matrice de covariance du spectrogramme des signaux y n ; de calcul de valeurs propres et vecteurs propres du spectrogramme des signaux y n ; de construction d’un sous-espace vectoriel du bruit ; de recherche de vecteurs orthogonaux au sous-espace vectoriel du bruit. Avantageusement, le procédé comprend en outre une étape de mise à jour d’une interface opérateur d’un système mettant en œuvre ledit procédé. Un autre objet de l'invention est un système mettant en œuvre le procédé de détection d’un drone et/ou d’un télépilote, ledit système comprenant un réseau de récepteurs, une unité de commande. Avantageusement, le système comprend en outre au moins une caméra de surveillance. Avantageusement, l’unité de commande du système comprend, tout ou en partie un moyen de stockage d’énergie électrique, un contrôleur de charge et de décharge, un module émetteur/récepteur, un module d’acquisition de données, une mémoire de stockage, un processeur de données, un module d’affichage de contenus numériques et un moyen d’interaction avec les contenus numériques affichés. Enfin, la présente invention a pour objet un produit programme d’ordinateur comportant un ensemble d’instructions de code de programme qui, lorsqu’elles sont exécutées par un processeur d’une unité de commande, mettent en œuvre le procédé de détection d’un drone et/ou d’un télépilote. Les concepts fondamentaux de l’invention venant d’être exposés ci-dessus dans leur forme la plus élémentaire, d’autres détails et caractéristiques ressortiront plus clairement à la lecture de la description qui suit et en regard des dessins annexés. Présentation des dessins Les figures sont données à titre purement illustratif pour une meilleure compréhension de l’invention sans en limiter la portée. Les différents éléments peuvent être représentés de manière schématique et ne sont pas nécessairement à la même échelle. Sur l’ensemble des figures, les éléments identiques ou équivalents portent la même référence numérique. Il est ainsi illustré en : FIG. 1 : un schéma d’une architecture d’un système de détection et de localisation de menaces introduites dans une zone à surveiller, selon un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 2 : les principales étapes d’un procédé de détection et de localisation de menaces présentes dans une zone à surveiller, selon un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 3 : les principales étapes du procédé de localisation de menaces détectées dans la zone à surveiller ; FIG. 4 : un schéma de signaux analysés par le procédé de détection et de localisation des menaces ; FIG. 5 : une vue de la fenêtre principale de l’interface opérateur représentant la zone à surveiller ainsi les menaces détectées, selon un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 6 : un schéma sous forme de diagramme d’une unité de commande permettant la mise en œuvre du procédé, selon un mode de réalisation de l’invention. Description détaillée de modes de réalisation Il convient de noter que certains éléments techniques bien connus de l’homme du métier sont ici décrits pour éviter toute insuffisance ou ambiguïté dans la compréhension de la présente invention. Dans le mode de réalisation décrit ci-après, on fait référence à un système de détection et de localisation de menaces dans une zone surveillée. Plus particulièrement, l’invention concerne un système de détection et de localisation de drones aériens télécommandés, ainsi que de leur télépilote. Pour cela, le procédé se base sur l’analyse des signaux de communications entre un télépilote et le drone qu’il commande. En effet, dans leur majorité, la communication entre un télépilote et un drone utilise la modulation par saut de fréquence (en anglais Frequency Hopping Spread Spectrum, FHSS ). Cette modulation va alors entraîner des variations en amplitude dans certaines bandes fréquentielles et engendrer des signatures temporelles caractéristiques que le procédé va détecter. Avantageusement, la présente invention peut être utilisée pour détecter tous systèmes de communication qui utilisent la modulation par saut de fréquence, quelques soit la bande fréquentielle utilisée. Pour faciliter la compréhension de la présente l’invention, l’exemple de la détection et de la localisation de menaces potentielles (drones et télépilotes) dans une zone sensible est utilisé, sans pour autant que cela ne présente une limite comme application. Le système mettant en œuvre le procédé de détection et de localisation des potentielles menaces est, dans un mode de réalisation préféré facilement transportable, déployable ainsi que mobile. De plus, le système est conçu pour être efficace énergétiquement. La FIG. 1 représente un système 100 de détection et de localisation d’au moins une menace 200 présente dans une zone surveillée 300. Le système 100 comporte principalement un réseau 11, composé d’une pluralité de récepteurs, ainsi qu’une unité de commande 10. Le système 100 peut également comporter au moins une caméra de surveillance 12 afin d’avoir un contact visuel avec la zone surveillée 300 et faciliter l’analyse du type des menaces 200 pour coordonner des interventions en réponse aux intrusions. Dans le mode de réalisation préféré de l’invention, le réseau 11 de récepteurs comporte huit récepteurs 111 de directivités omnidirectionnelles et de sensibilités permettant de mesurer des signaux dans les bandes fréquentielles des 2,4 GHz et/ou 5,8 GHz. Le réseau 11 de récepteurs définit un périmètre 115 de surveillance, représenté par des traits pointillés. Dans le but de localiser les menaces 200 qui s’introduisent et/ou qui sont présentent au sein du périmètre 115 de surveillance, le réseau 11 comporte un nombre M de récepteurs 111 supérieur ou égal à un nombre D de menaces 200. Dans l’exemple représenté sur la FIG. 1 , les menaces 200 sont des drones 21 aériens télécommandés et leur télépilotes 22. En effet, l’invention porte également sur un procédé 500 de détection et de localisation de menaces 200, ledit procédé étant adapté à d’autres signaux émis par lesdites menaces. Les différentes étapes du procédé 500, selon un mode de réalisation, sont représentées à la FIG. 2 ainsi qu’à la FIG. 3 . De plus, le système 100 et le procédé 500 sont particulièrement adaptés à la détection, mais aussi à la localisation, de drones 21 considérés de petites tailles, tels que définis par exemple dans le document U.S. Department of Defense , U.S. Army Roadmap for UAS 2010-2035, Table 2-2, page 12 , qui classe les drones selon trois critères. Tout d’abord, un drone est considéré de petites tailles si sa masse maximale au décollage est inférieure à 9 kg. Ensuite, ces drones peuvent voler jusqu’à une altitude maximale au-dessus du sol de 1200 pieds. Enfin, ils se déplacent à une vitesse maximale de 100 nœuds. Pour compléter ces trois critères, il peut également être convenu de considérer qu’un drone est dit de petites tailles lorsque ses dimensions (longueur, largeur, hauteur) sont toutes inférieures à 50 cm. Les drones de petites tailles sont actuellement difficilement détectables car les méthodes et systèmes (radar actif par exemple) utilisés ne sont pas suffisamment précis lorsque lesdits drones présentent de faibles dimensions. Autrement dit, et pour les radars actifs, la surface équivalente radar des drones de petites tailles n’est pas suffisamment grande pour être détectée. Sur la FIG. 1 , le réseau 11 de récepteurs 111, les caméras de surveillance 12 et le l’unité de commande 10 sont représentés au moyen de symboles, qui sont respectivement des points, des croix et une étoile. Dans un mode particulier de l’invention, les signaux provenant des récepteurs 111, et les images provenant des caméras de surveillance 12, sont transmis à l’unité de commande 10 se trouvant dans la zone à surveiller 300, ou se trouvant à proximité de ladite zone, autrement dit sur le terrain , que ce soit par exemple à l’intérieur d’un bâtiment ou d’une installation temporaire. La principale fonctionnalité de l’unité de commande 10 est d’acquérir et d’analyser les signaux provenant des récepteurs 111 pour détecter par exemple des drones 21. Dans un mode de fonctionnement particulier, l’unité de commande 10 permet également de localiser les drones 21 et leur télépilote 22. Dans un mode de réalisation particulier, l’unité de commande 10 est transportable aisément par un opérateur. L’unité est par exemple intégrée dans une valise rigide , qui peut être étanche à l’eau. Cette valise permet de protéger son contenu des chocs. Ainsi, l’analyse des menaces est effectuée au plus près de la zone à surveiller 300, des bâtiments sensibles 30 ainsi que des infrastructures sensibles 31. Dans un autre mode de réalisation de l’invention, les signaux provenant des récepteurs 111 et les images provenant des caméras de surveillance 12, sont transmises et analysées dans une unité de surveillance 900 éloignée de la zone surveillée 300. La transmission des signaux à analyser est effectuée via un réseau informatique 13, filaire (fibre optique, etc.) ou sans fil (satellite, hertzien, etc.). L’unité de surveillance 900 peut être un bâtiment, une unité mobile (automobile, navire, etc.), et est en capacité de mettre en œuvre les étapes du procédé 500. Par ailleurs, l’unité de commande 10, lorsqu’elle est positionnée dans la zone de surveillance 300, est apte à communiquer avec des opérateurs situés à distance, dans l’unité de surveillance 900 par exemple. La FIG. 2 représente les principales étapes du procédé 500 de détection et de localisation d’intrusion de menaces dans la zone surveillée 300, selon un mode de réalisation. Le procédé 500 comprend principalement : une étape 510 d’acquisition des signaux y t à analyser ; une étape 520 d’analyse des signaux acquis z n,k ; une étape 530 de déclenchement d’une alerte de la présence d’au moins une menace 200 ; une étape 540 de localisation de la menace détectée ; et une étape 550 de mise à jour de l’interface opérateur. Plus précisément, l’étape 510 d’acquisition des signaux y t à analyser est effectuée simultanément sur les M récepteurs 111 du réseau 11, et comprend : une étape 511 de conversion des signaux analogiques y t , en des signaux numériques y n , au moyen d’un convertisseur analogique/numérique de l’unité de commande 10 ; une étape 512 de filtrage numérique fréquentiel des signaux y n , au moyen d’un filtre H large bande W ; et une étape 513 de filtrage numérique fréquentiel des signaux y’ n au moyen de filtres h k à bandes étroites w k . Dans le mode de réalisation préféré de l’invention, lors de l’étape 510 d’acquisition, les signaux y t sont subdivisés en un nombre N de cent trames, lesdites trames ayant une durée T de l’ordre de 20 ms, sans que ces paramètres ne présentent de limites à l’invention. L’étape 512 de filtrage numérique fréquentiel, au moyen du filtre H large bande W , a pour but de sélectionner la bande fréquentielle d’intérêt sur laquelle l’analyse est effectuée. Dans un mode de réalisation de l’invention, l’étape 512 de filtrage cible les bandes fréquentielles W de fréquences minimales f min de 2,4 GHz ainsi que de 5,8 GHz et de largeur de 80 MHz. Lors de l’étape 512 de filtrage numérique fréquentiel, la valeur d’un seuil de détection α détection est également calculée et mise à jour à intervalle régulier en fonction d’un niveau de bruit de la zone surveillée 300. La valeur du seuil de détection α détection est obtenue en effectuant une analyse statistique des signaux y n , ainsi qu’en évaluant le niveau d’énergie du bruit. L’étape 513 de filtrage numérique fréquentiel, consiste quant à elle à filtrer les signaux y’ n sur les bandes fréquentielles contenants les impulsions des communications entre le télépilote 22 et le drone 21. Dans un mode de réalisation, l’étape 513 de filtrage numérique fréquentiel est réalisée au moyen de filtres h k à bandes étroites w k de largeur de 400 kHz. Ainsi, à l’issue de l’étape 513, nous obtenons alors pour une des N trames, un nombre K de deux cents sous-bandes fréquentielles, représentant K x N signaux temporels z n,k . qui sont analysés dans l’étape suivante du procédé 500. Bien évidemment, selon d’autres modes de réalisation, les fréquences minimales f min , la largeur W de la bande fréquentielle du filtre H large bande, ainsi que la largeur w k de la bande fréquentielle du filtre h k à bande étroite, peuvent être modifiées dans le but d’adapter les étapes 512 et 513 de filtrage numérique fréquentiel à d’autres modulations par saut de fréquence et/ou protocole de communication. L’étape 520 d’analyse des signaux z n,k filtrés comporte principalement : une étape 521 d’estimation des niveaux d’énergie E k des signaux z n,k ; une étape 522 de comparaison des niveaux d’énergie E k avec une valeur seuil d’énergie λ énergie ; une étape 523 de construction d’une matrice d’état temps-fréquence des niveaux d’énergies E k ; une étape 524 de calcul d’une matrice de transition ; une étape 525 de calcul d’un taux de variation moyen α des signaux acquis z n,k ; et une étape 526 de détection de la présence d’un drone et/ou de son télépilote , en comparant le taux de variation moyen α par rapport au seuil de détection α détection . L’étape 521 d’estimation des niveaux d’énergie E k s’applique sur chaque signal z n,k au moyen d’un estimateur d’énergie E , le niveau d’énergie E k sur les N k échantillons du signal z n,k peut être évalué au moyen de la formule suivante : La méthode d’estimation des niveaux d’énergie E k décrite à l’instant ne présente pas une limite à l’invention. En effet, d’autres méthodes tel le calcul d’autocorrélation du signal ou l’analyse la cyclostationnarité des signaux peuvent être utilisé lors de l’étape 521 d’estimation des niveaux d’énergie E k . A l’issue de l’estimation du niveau d’énergie E k des signaux z n,k , ces niveaux sont comparés lors de l’étape 522 à la valeur du seuil d’énergie λ énergie , ledit seuil étant déterminé au préalable et étant évalué selon le principe de décision de Neyman-Pearson, en fonction d’une probabilité de fausse alarme. Avantageusement, le principe de Neyman-Pearson (notamment décrit dans le document K. D. Tocher , Extension of the Neyman -Pearson Theory of Tests to Discontinuous Variates , Biometrika , 37, Juin 1950, pages 130-144 ) facilite la prise de décision, en comparaison avec d’autres techniques qui peuvent être plus complexes à utiliser, sans pour autant améliorer la fiabilité de la prédiction. D’autres principes de décision peuvent également être utilisés, tel que le principe de Fisher. Par ailleurs, la valeur du seuil d’énergie λ énergie est réévalué à une fréquence définie en fonction des caractéristiques propres à la zone surveillée 300 (sensibilité de la zone, type et plages horaires d’activité, etc.). Dans un mode de réalisation particulier de l’invention, l’algorithme de taux de fausse alarme constant (en anglais Constant False Alarm Rate (CFAR) ) est utilisé pour estimer la valeur du seuil d’énergie λ énergie . Ainsi, si le niveau d’énergie E k est supérieur à la valeur du seuil d’énergie λ énergie , cela signifie que la sous-bande w k est utilisée dans le canal de communication entre le télépilote 22 et le drone 21. Une valeur binaire de 1 est alors affectée à la sous-bande w k . En revanche, si le niveau d’énergie Ek est inférieur ou égal à la valeur du seuil d’énergie λ énergie , cela signifie que la sous-bande w k n’est pas utilisée dans le canal de communication entre le télépilote 22 et le drone 21. Une valeur binaire de 0 est alors affectée à la sous-bande w k . L’étape 523 consiste ensuite à construire une matrice d’état M E temps-fréquence des niveaux d’énergie E k obtenus à l’issue des étapes 521 et 522 qui ont été réalisées pour chacune des N trames des signaux z n,k . La matrice d’état M E temps-fréquence est alors une matrice binaire de taille K x N , dont chaque colonne est appelée vecteur d’état X k . A partir de la matrice d’état M E , une matrice de transition M T est calculée lors de l’étape 524. L’étape 524 de calcul de la matrice de transition M T consiste à évaluer une norme Φ k de la différence entre le vecteur d’état X k+1 et le vecteur d’état X k , de la manière suivante : A l’issue de l’étape 524, la matrice de transition M T obtenue est de dimension K x (N-1) . Enfin, l’étape 525 de calcul du taux de variation moyen α consiste à évaluer une probabilité de la présence d’une communication entre un télépilote 22 et un drone 21. Le taux de variation moyen α est évalué au moyen de la formule suivante : Enfin, lors de l’étape 526, le taux de variation moyen α est comparé à un seuil de détection α détection , déterminé au préalable selon le principe de décision de Neyman-Pearson. Avantageusement, la valeur du seuil de détection α détection est réévalué constamment à une fréquence, qui comme pour le seuil d’énergie λ énergie , est fonction des caractéristiques de la zone à surveiller 300. Par ailleurs, lors de la mise sous tension du système 100, l’ensemble des valeurs des seuils servant à déterminer la présence de drones 21 ou de télépilotes 22 dans la zone surveillée 300 est mis à jour. Lorsque le taux de variation moyen α est inférieur ou égal à la valeur du seuil de détection α détection , aucune menace n’est présente dans la zone surveillée 300, et le procédé 500 recommence une acquisition de signaux pour poursuivre la surveillance. Lorsque le taux de variation moyen α est supérieur à la valeur du seuil de détection α détection , une alerte de présence d’une menace est déclenchée lors de l’étape 530. Dans les deux cas, une interface opérateur 600, telle que représentée à la FIG. 5 , est mise à jour lors de l’étape 550. Une fois qu’une menace 200 a été détectée dans la zone surveillée, celle-ci est localisée lors de l’étape 540. La FIG. 3 représente les principales étapes du procédé 500 dont le but est de localiser les menaces qui ont été détectées à l’issue des étapes 510 à 530. Ces étapes se basent sur l’algorithme MUSIC (acronyme anglais MUltiple SIgnal Classification ) décrit dans le document Statistical Digital Signal Processing and Modeling (Hayes, 1996), en y apportant toutefois des modifications afin d’utiliser l’algorithme dans le domaine temps-fréquence, et non uniquement dans le domaine temporel, comme cela était le cas initialement. En effet, l’analyse dans le domaine temporel et fréquentiel apporte une précision supplémentaire pour localiser les drones 21 et les télépilotes 22. L’analyse en temporel génère deux résultats possibles pour localiser un même et unique drone 21 ou télépilote 22, du fait de la complémentarité des angles. Autrement dit, en temporel, nous obtenons deux localisations pour une cible, alors qu’en temps-fréquence nous obtenons uniquement une localisation. Ainsi, et il est possible de connaître les positions des drones et des télépilotes en temps réel. L’étape 540 de localisation d’une menace qui a été détectée comporte principalement : une étape 541 d’estimation d’un spectrogramme des signaux y n ; une étape 542 d’estimation de la matrice de covariance du spectrogramme des signaux y n ; une étape 543 de calcul des valeurs propres et vecteurs du spectrogramme des signaux y n ; une étape 544 de construction du sous-espace vectoriel du bruit ; une étape 545 de recherche de vecteurs orthogonaux au sous-espace vectoriel du bruit. A l’issue des étapes 541 à 545, les coordonnées de la source d’émission du signal de communication sont déterminées. Autrement dit, l’étape 540 de localisation d’une menace 200 détermine son azimut φ , son zénith θ ainsi que son rayon ρ , par rapport à un centre de référence d’un système de coordonnées sphériques. Le centre de référence est défini par un récepteur 111 du réseau 11 ou par un point particulier situé à l’intérieur du périmètre défini par le réseau 11 de récepteurs. A partir de l’estimation de l’azimut φ , du zénith θ ainsi que du rayon ρ , et par rapport au centre de référence géolocalisé, la latitude l , la longitude L et l’altitude A de la menace sont calculées. Enfin, la menace 200 est classée selon au moins deux types de menace, à savoir un drone 21 ou un télépilote 22. Cette classification est effectuée à partir de l’altitude ainsi que de la vitesse de déplacement de la menace. A titre d’exemple, si l’altitude A de la menace est à plus de 3 m du sol, ladite menace est considérée comme étant un drone 21. En revanche, si l’altitude de la menace est proche du sol (autrement dit à hauteur d’homme), et que ladite menace ne se déplace qu’à une vitesse faible (par exemple marche lente/rapide), ladite menace est considérée comme étant un télépilote 22. Comme évoqué en introduction de la description de l’invention, la présence d’un drone 21 aérien dans le périmètre 115 de surveillance est déduite de l’identification dans les signaux acquis y(t) , de la présence d’une communication radiofréquence entre ledit drone et un télépilote 22, ledit télépilote pouvant être présent ou non dans ledit périmètre. Dans d’autres modes de réalisation du procédé 500, la présence d’une menace 200 peut reposer sur les variations de l’énergie E k contenue dans des bandes fréquentielles d’intérêts, ces variations pouvant être le fait, par exemple, de modulations en amplitude et en phase (scintillation) ou en fréquence (effet Doppler) du signal d’émission acoustique ou électromagnétique émis par ladite menace. La FIG. 4 représente schématiquement un exemple de données 400 traitées par le procédé de détection et de localisation des menaces, et cela à différentes étapes dudit procédé. La donnée 400a représente le signal y n temporel acquis par un récepteur 111 du système 100, ledit signal provenant de l’étape 511 de conversion analogique/numérique des signaux analogiques y t . De plus, il est possible de voir la segmentation en N trames du signal y n , chacune des trames ayant une durée T . Les données 400b et 400c représentent respectivement les compositions fréquentielles 410b et 410c des trames t1 et t5 sur la bande de fréquence W , après que l’étape 512 de filtrage numérique H large bande a été réalisée. Comme évoqué précédemment, une seconde étape 513 de filtrage numérique fréquentiel h k à bande étroite est ensuite appliquée sur le signal afin d’obtenir l’énergie E k contenue dans chacune des sous-bandes w k lors de l’étape 521. Une fois l’étape 522 de comparaison des niveaux d’énergies E k avec la valeur du seuil d’énergie λ énergie réalisée, la donnée 400d, représentant la matrice M E d’état temps-fréquence des niveaux d’énergie E k est obtenue à l’issue de l’étape 523, ladite matrice contenant N vecteurs d’état X k . A partir de la matrice M E d’état temps-fréquence, la matrice M T de transition est calculée lors de l’étape 524, comme décrit précédemment, et nous obtenons la donnée 400e qui sert ensuite à calculer, lors de l’étape 525, le taux de variation moyen α représenté par la donnée 400f. Une fois le procédé 500 de détection et de localisation de menaces réalisé, les résultats sont affichés l’interface opérateur 600 représentée à la FIG. 5 . L’interface opérateur 600 comporte principalement une dénomination 60 de la zone surveillée 300, un encadré 64 comportant une cartographie 641 de ladite zone et sur laquelle des repères 643 sont positionnés afin de localiser notamment les caméras de surveillance 12 ainsi que les menaces 200 qui ont été détectées. Dans un mode de réalisation particulier, lorsqu’une menace est détectée, l’encadré 64 comporte un cadre 642 (représenté en trait pointillé sur la FIG. 5 ) qui peut par exemple clignoter et devenir rouge afin d’attirer l’attention de l’opérateur. De même, l’interface opérateur 600 comporte un pictogramme 61 qui peut clignoter et devenir rouge lorsqu’une menace est présente dans la zone surveillée 300. Le cadre 642 et le pictogramme 61 sont par exemple de couleur verte lorsqu’aucune menace n’est détectée dans la zone surveillée 300. L’interface opérateur 600 comporte également un menu déroulant 63 permettant de sélectionner la bande fréquentielle W large bande pour laquelle l’opérateur souhaite avoir une analyse de la situation. Enfin, les repères 643 sont cliquables pour afficher des informations spécifiques. A titre d’exemples, lorsque le repère 643m correspondant à celui d’une menace (icone avec le point d’exclamation dans un triangle), une fenêtre pop-up 62a-b s’affiche. La fenêtre pop-up 62a-b comporte un pictogramme 621a-b afin d’identifier le type de la menace (drone, télépilote, etc.) ainsi des informations de géolocalisation 622a-b. Il en est de même concernant les repères 643c, en forme de croix, correspondant aux caméras de surveillance 12 présents sur la cartographie 64 de la zone surveillée 300. Une fenêtre pop-up 65 s’affiche en cliquant sur un des repères 643c, ladite fenêtre comportant un pictogramme 651 et une numérotation 652 facilitant l’identification du type d’élément qui est analysé, ainsi qu’un flux vidéo 653. Dans un autre mode de réalisation particulier, la position des potentielles menaces est représentée au moyen d’une cartographie en couleur, superposée au plan de la zone surveillée. Dans un mode de réalisation, l’interface opérateur 600 est partie intégrante de l’unité de commande 10. La FIG. 6 représente un schéma fonctionnel de l’unité de commande 10 permettant la mise en œuvre du procédé 500 de détection et de localisation de menaces, ladite unité comportant dans le mode de réalisation préféré : un moyen de stockage d’énergie électrique 108 ; un contrôleur de charge et de décharge 106 ; un module émetteur/récepteur 103 permettant de communiquer des données avec des tierces entités ; un module d’acquisition de données 104 recevant les signaux analogiques y t provenant des récepteurs 111 et convertissant lesdits signaux analogiques en signaux numériques y n ; une mémoire 101 pour le stockage d'instructions de programme ainsi que de données ; un processeur 102 de données apte à exécuter au moins une étape du procédé 500 de détection et de localisation d’une menace ; un module d’affichage 105 de contenus numériques (écran tactile, écran non-tactile, etc.) sur lequel, et entre autres, l’interface opérateur 600 est affiché ; et un moyen d’interaction 107 avec le contenu numérique affiché (bouton, clavier, dispositif de pointage, etc.). Dans un mode de réalisation particulier, le moyen de stockage d’énergie électrique 107 peut aisément être changé par un autre moyen de stockage équivalent, et cela afin d’avoir une autonomie énergétique plus importante lors d’une utilisation de l’unité de commande. Dans un autre mode de réalisation de l’invention, le moyen de stockage d’énergie électrique est rechargeable aux moyens de panneaux solaires. Ces modes de réalisation particuliers sont donnés à titre d’exemples, et ne représentent pas de limites à la présente invention. En effet, pour mettre en œuvre le procédé 500 de détection et de localisation de menaces, l’homme du métier a la capacité d’utiliser des unités de contrôle 10 présentant des fonctionnalités toutes ou en partie identiques à celles décrites précédemment. Par exemple, dans un mode de réalisation particulier, l’unité de contrôle 10 ne comporte pas de module d’émission sans-fil afin de ne pas être lui-même détectable au moyen de méthodes passives. Préférablement, l’unité de contrôle 10 est un système incluant à la fois la partie matériel mais aussi la partie logicielle pour détecter et localiser les drones 21 et les télépilotes 22. Procédé de détection d’un drone (21) et/ou d’un télépilote (22) dans une zone surveillée (300), ledit procédé comportant une étape d’acquisition (510) sur au moins un récepteur (111) d’une pluralité de trames d’un signal numérique ( y n , y’ n ) à analyser, ledit procédé étant caractérisé en ce qu’il comporte les étapes suivantes : (513) de filtrage numérique fréquentiel du signal numérique ( y’n ) dans des bandes fréquentielles étroites ( w k ) produisant un nombre K de signaux numériques ( z n,k ) filtrés ; (521) d’estimation des niveaux d’énergie ( E k ) des signaux numériques ( z n,k ) filtrés obtenus à l’étape (513) de filtrage numérique ; (523) de construction d’une matrice d’état ( M E ) temps-fréquence des niveaux d’énergies ( E k ) ; (524) de calcul d’une matrice de transition ( M T ), basée sur une dérivée d’ordre un de la matrice d’état ( M E ) ; (525) de calcul d’un taux de variation moyen ( α ) de la matrice de transition ( M T ) ; et (526) de détection de la présence du drone (21) et/ou du télépilote (22) en fonction de la valeur du taux de variation moyen ( α ). Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre, et avant l’étape (523) de construction d’une matrice d’état ( M E ) temps-fréquence des niveaux d’énergies ( E k ), une étape (522) de comparaison des niveaux d’énergies ( E k ) avec la valeur d’un seuil d’énergie ( λ énergie ). Procédé selon la revendication 2, dans lequel la valeur du seuil d’énergie ( λ énergie ) est évaluée préalablement et selon un principe de décision de Neyman-Pearson. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape (526) de détection de la présence du drone (21) et/ou du télépilote (22) est réalisée en comparant le taux de variation moyen ( α ) par rapport à un seuil de détection ( α détection ). Procédé selon la revendication 4, dans lequel la valeur du seuil de détection ( α détection ) est évaluée préalablement et selon le principe de décision de Neyman-Pearson. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre, et après l’étape (526) de détection de la présence du drone (21) et/ou du télépilote (22), une étape (530) de déclenchement d’une alerte. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre, et après l’étape (530) de déclenchement d’une alerte, une étape (540) de localisation du drone (21) et/ou du télépilote (22) qui ont été détectés. Procédé selon la revendication 7, dans lequel l’étape (540) de localisation du drone (21) et/ou du télépilote (22) est basée sur un algorithme de classification multiple des signaux (MUSIC). Procédé selon la revendication 8, dans lequel l’étape (540) de localisation du drone (21) et/ou du télépilote (22) comporte les étapes consécutives suivantes : (541) d’estimation d’un spectrogramme des signaux y n ; (542) d’estimation de la matrice de covariance du spectrogramme des signaux y n ; (543) de calcul de valeurs propres et vecteurs propres du spectrogramme des signaux y n ; (544) de construction d’un sous-espace vectoriel du bruit ; (545) de recherche de vecteurs orthogonaux au sous-espace vectoriel du bruit. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre une étape (550) de mise à jour d’une interface opérateur (600) d’un système (100). Système (100) mettant en œuvre un procédé (500) de détection d’un drone (21) et/ou d’un télépilote (22), selon l’une quelconques des revendications 1 à 10, caractérisé en ce que ledit système comprend un réseau (11) de récepteurs (111), une unité de commande (10). Système (100) selon la revendication 11, comprenant en outre au moins une caméra de surveillance (12). Système (100) selon la revendication 11 ou la revendication 12, dans lequel l’unité de commande (10) comprend, tout ou en partie un moyen de stockage d’énergie électrique (108), un contrôleur de charge et de décharge (106), un module émetteur/récepteur (103), un module d’acquisition de données (104), une mémoire (101) de stockage, un processeur (102) de données, un module d’affichage (105) de contenus numériques et un moyen d’interaction (107) avec les contenus numériques affichés. Produit programme d’ordinateur caractérisé en ce qu’il comporte un ensemble d’instructions de code de programme qui, lorsqu’elles sont exécutées par un processeur (102) d’une unité de commande (10) d’un système (100), mettent en œuvre un procédé (500) de détection d’un drone (21) et/ou d’un télépilote (22) selon l’une des revendications 1 à 10.