Source localization and identification with a compact array of digital mems microphones

International audienceA compact microphone array was developed for source localization and identification. This planar array consists of an arrangement of 32 digital MEMS microphones, concentrated in an aperture of fewer than 10 centimeters, and connected to a computer by Ethernet (AVB protocol). 3D direction of arrival (DOA) localization is performed using the pressure and the particle velocity estimated at the center of the array. The pressure is estimated by averaging the signals of multiple microphones. We compare high order pressure finite differences to the Phase and Amplitude Gradient Estimation (PAGE) method for particle velocity estimation. This paper also aims at presenting a method for UAV detection using the developed sensor and supervised binary classification

Synthesis of a Mach cone using a speaker array

International audienceThe interest of the authors concerns sniper detection using time-reversal techniques on the Mach cone in a reverberant urban environment. In order to setup a safe and reproducible experimental framework at a reduced scale, it is possible to synthesize a N-wave with a conical geometry by means of loudspeakers disposed along a hypothetical ring axis. The supersonic nature of the simulated displacement leads to a set of constraints, both on spatial and temporal samplings, correlated to the structure of the medium and to the digital sampling of the N-shaped signal. Those constraints are theoretically studied to ensure reconstruction of the conical wavefront. A rst experiment has been realized, that allowed the synthesis of a Mach wave using 15 speakers spaced by 4.36 cm. Taking into account the directivity of each speaker and the diraction eects due to the line array, the symmetry of revolution of the cone is studied. Since the loudspeakers are in their linear regime, nonlinear behaviors of the wave are no longer present. However, inverse ltering methods are possible for improving the quality of the signal. We show that it is possible to visualize the spatio-temporal evolution of the pressure eld in planes containing the ring axis using a linear microphone array mounted on a translation robot. Comparisons between experiments and simulations show encouraging results for the following. PACS no. 43.28.We, 43.28.M

Le retournement temporel en milieu réverbérant pour localiser une source supersonique

International audienceLocaliser l'axe du cône de Mach causé par le déplacement supersonique d'un objet balistique dans un environnement urbain réverbérant représente un défi scientifique et technique considérable, notamment en raison des réflexions multiples sur les murs. Le retournement temporel rend possible la localisation de sources en milieu réverbérant mais n'a pas encoré eté testé lorsque les sources sont en mouvement supersonique. Le présent article expose lapremì ere approche d'un telprobì eme dans le cadre d'un modèle géométrique simple, reproduisant un espace réverbérant constitué de deux murs et d'un sol d'impédance infinie. Le principe de Huyghens permet de synthétiser un cône de Mach par superposition de fronts d'ondes monopolaires. Dans le cadre de cetté etude, le principe est utilisé pour des simulations numériques et pour une validation expérimentale en laboratoire, o` u une ligne de haut-parleursémetparleurs´parleursémet le cône de Mach artificiel. Une méthode faisant appel aux fonctions de Green des sources images modélise la réverbération pour la propagation directe et la rétro-propagation par renversement du temps, grâcè a un réseau de microphones déployé sur le sol. Un calcul numérique rétro-propage ensuite les données mesurées jusque dans des tranches verticales intersectant l'axe du cône de Mach. La maximisation d'un critère statistique d'ordre 4, qui supprime les forts niveaux dus aux microphones, détermine le point d'intersection en question. Une méthode de tri permet de garder les meilleures estimations servantàservant`servantà l'interpolation géométrique de l'axe. La méthode proposée présente une précision angulaire de 1 • et une distance entre les axes de 1 cm, ` a la fois sur les simulations et les mesures expérimentales

Noise reduction on a compact microphone array, application to drone detection

International audienc

A distributed network of compact microphone arrays for drone detection and tracking

International audienceThis work focuses on the development of a distributed network of compact microphone arrays for unmanned aerial vehicle (UAV) detection and tracking. Each compact microphone array extends in a 10 cm length aperture and consists in an arrangement of digital MEMS microphones. Several arrays are connected to a computing substation using the I2S, ADAT and MADI protocols using optical fiber. These protocols used together allow to collect the signals from hundreds of microphones spread over a distance of up to 10 km. Sound source localization is performed on each array using measured pressure and particle velocities. The pressure is estimated by averaging the signals of multiple microphones, and the particle velocity is estimated with high order finite differences of microphone signals. Multiple calibration procedures are compared experimentally. Results in sound source localization, noise reduction by spatial filtering and UAV recognition using machine learning are presented

Noise reduction on a compact microphone array, application to drone detection

International audienc

Source localization using a compact differential microphone array, application to drone tracking

International audienc

Axis retrieval of a supersonic source in a reverberant space using time reversal

International audienceLocalizing the axis of the Mach cone created by the supersonic displacement of a bullet in a reverberant environment is a challenging task, not only because of the high velocity of the moving source, but also because of the multiple wave reflections off of the walls. Although time reversal (TR) techniques allow static acoustic source localization in a re-verberant space, they have not been explored yet on non stationary waves caused by supersonic displacements in urban canyons. The acoustic wave produced by a supersonic projectile has a conical wavefront and a N-shaped acoustic pressure signature. In this paper, this acoustic wave is reproduced using a line array of point-like sources (simula-tions) and loudspeakers (experiments). During the propagation of this conical wave in an urban canyon, the resulting pressure signals are measured using a time reversal array flush mounted into the ground. These acoustic signals allow to automatically retrieve with a high accuracy the location of the Mach cone axis using time reversal techniques. This inverse problem is solved using the maximization of a fourth-order statistical criterion of the backpropagated pressures. This criterion allows to estimate the intersections between the Mach cone axis and several vertical planes in the urban canyon. These estimations are then fitted to a 3D trajectory with a robust three dimensional interpolation technique based on the Random Sample Consensus (RANSAC) algorithm. This method allows to automatically retrieve the axis of the supersonic source with an angular accuracy of less than 0.5° and a misdistance of 0.5 cm for both numerical simulations and experimental measurements

Outdoor field trials for the measurement of the acoustic signals of mini UAVs

International audienceAcoustic detection and tracking of UAVs is considered by means of Unattended Ground Sensors equipped with microphonic sensors. Experimental campaigns were conducted with flying drones (DJI, Parrot…) in an anechoic chamber and in countryside. The acoustic database includes various scenario such as hovering flight, translation flight, etc. At the same time, "disturbing noises" have been recorded: ambient noises including birds, insects, people speaking, detonations and fire shot noises have been recorded to feed our database. A part of the recorded database has been used to train a classifier (learning phase). Then another part of the dataset was used to estimate the F-score to evaluate both the precision and recall of the classifier. Adding artificial noise to the data, and selecting acoustic features with evolutionary programming enabled the detection of an unknown drone in an unknown soundscape within 200 meters with the JRip classifier (Fscore of 0.88 for distances between 0 and 100 m, and 0.56 between 100 and 200 m). Main results obtained during the signature analysis and the classifier assessment will be presented and the perspectives in terms of performance improvement with the use of MEMS multi-microphones array

Deeplomatics : localisation et reconnaissance acoustique de drones

National audienceLe projet Deeplomatics vise à développer un système de surveillance anti-drone basé sur l’utilisation de techniques de Deep Learning s’appuyant sur des capteurs audio et vidéo. Le système est constitué de plusieurs antennes micro- phoniques disposant chacune de leur intelligence artificielle embarquée. Chaque antenne est en mesure, indépendam- ment des autres antennes, de détecter, reconnaître et localiser en temps réel l’intrusion d’un drone. Après avoir fusionné ces informations, un système optronique est dirigé vers la cible, pour confirmer l’intrusion grâce à différentes caméras, elles aussi disposant de leur propre intelligence artificielle.Le réseau de neurones profond utilisé pour l’acoustique est une variation de l’architecture BeamLearning proposé par les auteurs, qui permet d’estimer conjointement en temps réel la position et la nature de la source. Chaque antenne peut surveiller une zone de 100 hectares, au sein de laquelle l’erreur d’estimation angulaire est inférieure à 3◦, et dont le taux de reconnaissance dépasse les 85 %. Un critère de confiance est également inclus dans la fonction de coût, ce qui permet lors de l’inférence d’estimer la pertinence de chacune des 40 estimations par secondes.Ce projet totalise plusieurs dizaines d’heures d’enregistrements de vol de drones, obtenus grâce à plusieurs antennes de microphones adaptées à un encodage ambisonique d’ordre 3 à 5. L’intérêt de cet encodage, est de pouvoir ensuite restituer ces enregistrements en laboratoire, grâce à un système de spatialisation 3D, piloté par les positions GPS en- registrées sur site. Les données peuvent ensuite être réenregistrées sur n’importe quelle antenne microphonique, et d’entraîner le réseau de neurones profond pour des antennes non présentes lors des campagnes de mesures initiales. Grâce à cette approche, il est aussi facile de faire de l’augmentation de données (rotation de la scène sonore, rajout d’environnement acoustique réaliste...), pour obtenir, in fine, un système précis et robuste en environnement réel