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Communication dans un congrès

Caractérisation et Localisation de Drone à Partir d'un Réseau de Capteurs

Abstract : L’emploi actuellement croissant de drones nécessite une remise en question de la sécurité des sites sensibles ou stratégiques afin de lutter contre une utilisation inappropriée et éviter toute menace potentielle. Il est donc nécessaire de développer des systèmes permettant de les détecter et de les localiser dans leur environnement. Toutefois, la taille de ces engins et les matériaux utilisés rendent leur détection très difficile à l’aide de systèmes employant des signaux électromagnétiques ou utilisant des méthodes optiques. Une localisation par mesure acoustique est donc proposée exploitant l’onde sonore émise par leur motorisation ou leur sifflement aérodynamique. Pour cela une antenne acoustique utilisant un faible nombre de capteurs a été dimensionnée afin d’être sensible aux fréquences identifiées du signal. Deux méthodes de localisation sont utilisées. La première se base sur une approche énergétique en cherchant à calculer l’ énergie de l’antenne dans toutes les directions (formation de voies). L’énergie de la réponse de l’antenne sera maximale dans la direction correspondant à la direction de la source. La seconde consiste à estimer directement la position de la source en calculant les différences de temps d’arrivée de l’onde acoustique entre différentes paires de capteurs (goniométrie). Des simulations numériques, appuyées par une campagne de mesures, permettent de mettre en relief les performances des méthodes de localisation employées.
Type de document :
Communication dans un congrès
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https://hal-univ-lemans.archives-ouvertes.fr/hal-02514150
Contributeur : Jean-Hugh Thomas <>
Soumis le : samedi 21 mars 2020 - 16:36:15
Dernière modification le : jeudi 7 janvier 2021 - 15:12:19

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Torea_CFA_2018_vf.pdf
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Identifiants

  • HAL Id : hal-02514150, version 1

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Citation

Torea Blanchard, Jean-Hugh Thomas, Kosai Raoof. Caractérisation et Localisation de Drone à Partir d'un Réseau de Capteurs. CFA '18, Apr 2018, Le Havre, France. ⟨hal-02514150⟩

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