21 research outputs found

    Filtrage matriciel multicomposante et estimation de la polarisation

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    Ce papier présente une méthode de séparation des ondes polarisées reçus sur des réseaux de capteurs multicomposantes. Cette méthode est basée sur la diagonalisation d'une matrice spectrale large bande multicomposante assurant la prise en compte de toute l'information disponible. De plus, une méthode permettant l'analyse de la polarisation de ces ondes à partir de la matrice spectrale est aussi proposée. Enfin, les performances du filtrage sont testées sur des données synthétiques et comparées à une autre méthode multicomposante

    Champs d'ondes adaptés en fréquences spatiales et temporelles : application en ASM

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    - Le traitement par champs adaptés (Matched Field Processing) est fréquemment utilisé pour localiser des sources dans le domaine des ondes Ultra Basses Fréquences (< 100 Hz). Nous utilisons ici le MFP associé au traitement du signal et à la physique de la propagation pour estimer la profondeur d'une source UBF. Cette localisation est effectuée dans un environnement petits fonds à partir d'un réseau de capteurs horizontal posé sur le fond. Le traitement par champs d'ondes adaptés est réalisé dans le domaine fréquence-nombre d'onde et se base sur les coefficients d'excitation des modes dans le cas d'une propagation guidée

    Étude des performances du modèle quaternionique en traitement d'antenne vectorielle

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    Nous analysons dans cette communication les performances du modèle quaternionique pour une onde polarisée captée par une antenne de capteurs vectoriels à deux composantes. La borne du Cramer-Rao est dérivée pour le modèle proposé et une comparaison avec le modèle long-vecteur est réalisée. Nous montrons que l'utilisation des quaternions permet de réduire le temps de calcul et améliore la résolution des algorithmes de type MUSIC

    Estimation de la Dispersion par une Analyse Multi-Signaux dans le plan Temps-Fréquence

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    Ce papier traite de l'estimation de la dispersion d'une onde à partir de l'étude d'un profil sismique. Contrairement aux méthodes classiques qui sont basées sur l'analyse soit d'une représentation temps-fréquence soit d'une représentation fréquence-vitesse, nous proposons une alternative en proposant une représentation temps-fréquence-vitesse. Cette analyse plus longue en nombre de calculs a cependant l'avantage de pouvoir favoriser une onde se propageant à une vitesse donnée à un instant donné et à une fréquence donnée. Le point clef de la mis en place de la méthode proposée réside dans l'approximation de la modélisation de la propagation d'onde par une double correction un retard plus un déphasage autour de chaque fréquence. Une comparaison sur un profil synthétique complexe entre les différentes méthodes classiques et la méthode proposée est présentée

    New estimation method of the dispersion from a linear array of sensors

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    The dispersion estimation is an important objective in seismic processing and near surface acquisition. We propose a new algorithm, which performs the dispersion estimation from a linear array of geophones using time-frequency properties. This estimation enables a robust characterization and extraction of dispersive propagating waves from a seismic profile. In comparison with standard methods which are based either on the time-frequency representations of each trace or on the velocity-frequency representation of the seismic image, our method can be seen as an hybrid method since it proposes jointly a time-frequency-velocity representation. In this algorithm, the crucial step is the model of the propagation by a simultaneous time delay and phase shift correction around each frequency. The main advantage of our algorithm is that the gain in resolution leads to a more powerful tool to separate propagating waves. A comparison between the presented algorithm and other standard methods is presented both on synthetic and real data.L'estimation de la dispersion est un objectif important en traitement des signaux sismiques, notamment lors de l'acquisition de données surfaciques. Nous proposons dans cet article un nouvel algorithme qui effectue l'estimation de la dispersion d'une onde à partir d'un réseau linéaire de capteurs en utilisant les propriétés du plan temps-fréquence. Cette estimation permet une caractérisation robuste et l'extraction des ondes dispersives d'un profil sismique. Les méthodes classiques sont basées soit sur l'interprétation des représentations temps-fréquence de chaque trace, soit sur l'interprétation de la représentation fréquence-vitesse de l'image du profil en entier. Notre méthode peut être interprétée comme une approche hybride dans la mesure où elle propose une représentation simultanée temps-fréquence-vitesse. Dans cet algorithme, l'étape cruciale est la modélisation de la propagation par une double correction : déphasage et retard, et ce, autour de chaque fréquence. Le principal avantage de notre algorithme est que le gain obtenu en résolution permet de séparer plus facilement les différentes ondes. Une comparaison entre les différentes méthodes classiques et la méthode proposée est présentée sur un profil synthétique complexe ainsi que sur des données réelles

    Double formation de voies pour l'estimation de temps de trajet en contexte fortement bruité

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    La tomographie acoustique océanique a pour objectif l'estimation des variations de la vitesse des ondes dans l'océan à partir des temps de trajet de ces ondes. L'identification des différentes ondes est rarement possible sur le signal enregistré entre une source et un capteur dans des configurations réelles : mélange des ondes, faible rapport signal sur bruit. Cependant, en tenant compte de la structure multidimensionnelle de l'acquisition, des alternatives existent. Dans ce papier, nous proposons une nouvelle méthode : la double formation de voies (en émission et en réception) permettant d'extraire les ondes se propageant dans le milieu océanique et nous étudions sa robustesse face au bruit sur des données simulées

    Localisation de source par filtrage modal : Application à des données petites échelles en ASM

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    - Dans les environnements océaniques peu profonds, la propagation peut être modélisée, à grande distance, par une somme de modes. En utilisant les coefficients d'excitation de ces modes, le filtrage modal permet de localiser une source acoustique située dans le guide d'ondes océanique. Un méthode permettant l'extraction de ces coefficients à partir d'un réseau horizontal de capteurs a été développée [6]. Celle-ci est appliquée sur un ensemble de données "petites échelles" réalisées en cuve et reproduisant un guide d'ondes océanique. Ses performances sont étudiées et une amélioration est proposée

    Estimateur de la distance source-capteur en Acoustique Sous-Marine

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    Nous proposons dans cette étude un estimateur de la distance source-capteur et des signes des modes normaux dans une configuration de propagation acoustique par milieux petits fonds. Des outils de caractérisation de cet estimateur en terme de qualité d'estimation sont ensuite développés

    Déconvolution aveugle dans le domaine fréquentiel fondée sur le taux d'information mutuelle

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    - Nous introduisons le taux d'information mutuelle comme mesure de blancheur regroupant l'ensemble des statistiques d'ordre supérieur. Ensuite, nous l'utilisons pour construire un algorithme de déconvolution aveugle fréquentiel (DAF) d'un système SISO incorporant aussi une régularisation limitant l'amplification du bruit. Enfin, le traitement de données réelles d'explosions sous-marines et de sismologie est proposé

    SĂ©paration aveugle de signaux large bande : Un nouveau challenge en prospection sismique

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    Le problème de la séparation de mélanges convolutifs de signaux à large bande de fréquences apparaît très souvent en traitement du signal. Les signaux sismiques, qui sont des signaux déterministes, colorés et corrélés entre eux du fait du problème des multi-trajets, s'inscrivent dans cette problématique. L'objet de cet article sera d'exploiter certains concepts de la séparation aveugle de sources (bien qu'elle ait été développée dans le cadre de signaux aléatoires, et statistiquement indépendants) afin d'apporter des réponses à la question de la séparation aveugle d'ondes sismiques
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