Добірка наукової літератури з теми "Détection de navire"

Dans le domaine maritime, la maitrise de la navigation et de la conduite d’un navire sont deux aspects essentiels pour la bonne marche et la sécurité du navire, des personnels et la préservation de l’environnement maritime. Or, les navires modernes embarquent de plus en plus de technologies informatisées, connectées et automatisées pour gérer ces fonctions primordiales. Ces technologies (capteurs, actionneurs, automates, logiciels) qui constituent le système d’information (SI) d’un navire peuvent cependant être leurrées ou corrompues par un tiers, remettant ainsi en cause la confiance qui leur est accordée. Dans ce contexte, une nouvelle approche de détection des falsifications des informations fondée sur l’évaluation de la confiance dans les composants du SI est proposée. Du fait de leurcomplexité, les systèmes d’information des navires peuvent être considérés comme des ensembles de blocs fonctionnels inter-reliés qui produisent, traitent et reçoivent des informations. La confiance d’un bloc fonctionnel producteur d’information est évaluée au travers de sa capacité, divisée en deux composantes (compétence et sincérité), à rendre compte de la situation réelle du navire. Elle se propage ensuite, à l’instar de l‘information, aux autres entités du système, quelle que soit leur complexité. Différents scénarios ont été expérimentés grâce à l’élaboration d’un simulateur. La variabilité de la confiance face à des altérations volontaires d’informations numériques permet de déduire la survenue d’une attaque ainsi que sa cible sous certaines conditions. Sans se restreindre aux systèmes navals, l’approche proposée permet de s’adapter à une grande variété de situations incluant le facteur humain. Les travaux de cette thèse ont été soutenus et co-financés par la région Bretagne ainsi que la Chaire de Cyber Défense des Systèmes Navals impliquant l’Ecole Navale, IMT Atlantique, NavalGroup et Thales
Navigation and ship’s management are two essential aspects for the security of the ship itself and people on board as much as the maritime environment protection. Modern ships ensure these functions by increasingly embedding connected and automated technologies such as sensors, actuators, programmable logic controllers and pieces of software. However, the security of this objects as well as the trust in the information they produce cannot be guaranteed: they can be deceived or under the control of a malicious third party. In this context, a novel approach of data falsification detection is proposed. It is based on trust assessment of information system components which can be seen as inter-related functional blocks producing, processing and receiving pieces of information. The trust one can have inproduction blocks, called information sources, is assessed through its ability to report real situation of the ship. Trust is then propagated to the remainder part of the system. A simulator was made thanks to which we experiment several scenarios including intentional modification of numerical data. In these cases and under some conditions, the variability of trust give us the ability to identify the attack occurrence as much as its target. Our proposition is not restricted to naval information systems and can be employed in various situations even with human factor

Dans une économie globalisée, le secteur maritime est essentiel au bon fonctionnement des économies et permet d’acheminer 90% des marchandises. Dans un contexte de forte numérisation, le niveau de cybersécurité du secteur maritime reste en retrait par rapport aux autres secteurs d'activité d'importance vitale. Au travers d’une analyse de bout en bout, cette thèse décrit les particularités des systèmes d’information maritimes et modélise le concept de Maritime Cyber Situational Awareness. Ensuite, une proposition d’architecture est décrite pour permettre l’acquisition de cet état de connaissance. Cette solution, éprouvée sur plate-forme, a permis de répondre à l’ensemble des critères d’élaboration. Enfin, les travaux soulignent et détaillent les spécificités du monde maritime pour tirer un profit maximal des données issues de la cybersurveillance. Les analyses et architectures de cette étude dans un contexte contraint pourront probablement être élargies à d’autres secteurs, comme par exemple les véhicules autonomes ou encore l’Internet des objets
In a globalized economy, the maritime sector plays an essential role for the countries’ economies, drawing 90% of the global world trade. In a highly digitalized transformation context, the cybersecurity level of the maritime sector remains low compared to other essential sectors. Through an end-to-end analysis, this thesis aims at describing the unique combined characteristics of maritime information systems. Then, we apply situational awareness definition to maritime cybersecurity and model the concept of Maritime Cyber Situational Awareness. Then we describe the proposal of an architecture to achieve MCSA elaboration, which has been tested and proven on our experimental platform, taking into account the full requirements. Our work then analyses the particularities of the maritime world to streamline the collected data. The analysis and architectures of this study could also be opened and applied to other sectors, such as autonomous vehiclesand the Internet of Things (IoT)

Cette thèse s’inscrit dans le domaine des mathématiques appelé optimisation de formes. Plus précisément, nous étudions ici un problème inverse de détection à l’aide du calcul de forme et de l’analyse asymptotique. L’objectif est de localiser un objet immergé dans un fluide visqueux, incompressible et stationnaire. Les questions principales qui ont motivé ce travail sont les suivantes :– peut-on détecter un objet immergé dans un fluide à partir d’une mesure effectuée à la surface ?– peut-on reconstruire numériquement cet objet, i.e. approcher sa position et sa forme, à partir de cette mesure ?– peut-on connaître le nombre d’objets présents dans le fluide en utilisant cette mesure ?Les résultats obtenus sont décrits dans les cinq chapitres de cette thèse :– le premier met en place un cadre mathématique pour démontrer l’existence des dérivées de forme d’ordre un et deux pour les problèmes de détection d’inclusions ;– le deuxième analyse le problème de détection à l’aide de l’optimisation géométrique de forme : un résultat d’identifiabilité est montré, le gradient de forme de plusieurs types de fonctionnelles de forme est caractérisé et l’instabilité de ce problème inverse est enfin démontrée ;– le chapitre 3 utilise nos résultats théoriques pour reconstruire numériquement des objets immergés dans un fluide à l’aide d’un algorithme de gradient de forme ;– le chapitre 4 analyse la localisation de petites inclusions dans un fluide à l’aide de l’optimisation topologique de forme : le gradient topologique d’une fonctionnelle de forme de Kohn-Vogelius est caractérisé ;– le dernier chapitre utilise cette dernière expression théorique pour déterminer numériquement le nombre et la localisation de petits obstacles immergés dans un fluide à l’aide d’un algorithme de gradient topologique
This dissertation takes place in the mathematic field called shape optimization. More precisely, we focus on a detecting inverse problem using shape calculus and asymptotic analysis. The aim is to localize an object immersed in a viscous, incompressible and stationary fluid. This work was motivated by the following main questions:– can we localize an obstacle immersed in a fluid from a boundary measurement?– can we reconstruct numerically this object, i.e. be close to its localization and its shape, from this measure?– can we know how many objects are included in the fluid using this measure?The results are described in the five chapters of the thesis:– the first one gives a mathematical framework in order to prove the existence of the shape derivatives oforder one and two in the frame of the detection of inclusions;– the second one analyzes the detection problem using geometric shape optimization: an identifiabilityresult is proved, the shape gradient of several shape functionals is characterized and the instability of thisinverse problem is proved;– the chapter 3 uses our theoretical results in order to reconstruct numerically some objets immersed in a fluid using a shape gradient algorithm;– the fourth chapter analyzes the detection of small inclusions in a fluid using the topological shape optimization : the topological gradient of a Kohn-Vogelius shape functional is characterized;– the last chapter uses this theoretical expression in order to determine numerically the number and the location of some small obstacles immersed in a fluid using a topological gradient algorithm

Nous étudions la faisabilité de la détection du sillage de navires en imagerie radar, éventuellement bistatique, afin d'obtenir des paramètres tels que le cap et la vitesse du navire. Dans un premier temps, on décrit la chaîne d'acquisition radar bistatique ainsi que l'environnement maritime, en particulier les modèles de diffusion des ondes électromagnétiques sur des surfaces océaniques et la manière d'obtenir une carte des hauteurs des vagues de sillage de Kelvin d'un navire. On décrit ensuite un simulateur de signaux radars bruts en configuration bistatique, en validant les résultats obtenus avec des données radar monostatiques disponibles dans la littérature. La seconde partie de la thèse est dédiée à l'étude de la détectabilité du sillage de navires. On traite tout d'abord du cas de la détection du sillage d'eau morte, en réalisant un test comparatif de quatre chaînes de référence représentatives. On traite ensuite la détectabilité du sillage de Kelvin dans des images radar de haute résolution, en commençant par discuter le choix d'une configuration radar optimisant la visibilité du sillage, puis en présentant un algorithme de détection et de traitement basé sur la théorie du filtrage adapté stochastique. Cet algorithme fonctionne également sur des données d'imagerie spatiale optiques haute résolution.

Les méthodes de perturbation sont depuis longtemps un moyen efficace de résoudre certaines classes de problèmes non-linéaires dans divers domaines scientifiques. Ces méthodes sont souvent appliquées dans un cadre purement analytique, en se limitant au calcul de quelques termes seulement. Depuis plusieurs années, nous nous attachons à montrer que le couplage d'une technique de perturbation et d'une méthode d'éléments finis peut conduire à des méthodes numériques extrêmement fiables et robustes pour certaines catégories de problèmes non-linéaires. Dans ce travail, nous appliquons ces techniques pour le calcul des branches de solutions stationnaires des équations de Navier-Stokes. Nous abordons aussi le problème de la détection des bifurcations stationnaires et de la bifurcation de Hopf
Perturbation methods (asymptotic expansions) are usually considered as powerful methods for solving many kinds of non-linear problems. However, these methods are very often apllied in a purely analytic framework, and the calculation is limited to the first few terms of the series. Since a few years, we have shown that the combination of perturbation techniques and finite element method can lead to a robust numerical method for some categories of non-linear problems. In this thesis, we aplly these techniques to compute branches of stationary solutions of Navier-Stokes equations and to detect stationary and Hopf bifurcation

Cette thèse s'inscrit dans le domaine des mathématiques appelé optimisation de formes. Plus précisément, nous étudions ici un problème inverse de type détection à l'aide du calcul de forme et de l'analyse asymptotique : l'objectif est de localiser un objet immergé dans un fluide visqueux, incompressible et stationnaire. Les questions principales qui ont motivé ce travail sont les suivantes : peut-on détecter un objet immergé dans un fluide à partir d'une mesure effectuée à la surface du fluide ? Peut-on reconstruire numériquement cet objet, i.e. approcher sa position et sa forme, à partir de cette mesure ? Peut-on connaître le nombre d'objets présents dans le fluide en utilisant cette mesure ? Pour répondre à ces questions, le problème inverse est analysé comme un problème d'optimisation en minimisant une fonctionnelle coût, la variable étant la forme inconnue. Deux différentes approches sont considérées dans ce travail : l'optimisation géométrique (à l'aide des dérivées de forme et du gradient de forme) et l'optimisation topologique (à l'aide d'un développement asymptotique et du "gradient" topologique). Dans un premier temps, un cadre mathématique est mis en place pour démontrer l'existence des dérivées de forme d'ordre un et deux pour les problèmes de détection d'inclusions. Le problème inverse considéré est ensuite analysé à l'aide de l'optimisation géométrique de forme : un résultat d'identifiabilité est montré, le gradient de forme de plusieurs types de fonctionnelles de forme est caractérisé et l'instabilité de ce problème inverse est enfin démontrée. Ces résultats théoriques sont alors utilisés pour reconstruire numériquement des objets immergés dans un fluide à l'aide d'un algorithme de gradient régularisé par une méthode de projection. Enfin, la localisation de petites inclusions dans un fluide est étudiée à l'aide de l'optimisation topologique pour une fonctionnelle de forme de Kohn-Vogelius. L'expression théorique de la dérivée topologique est finalement utilisée pour déterminer numériquement le nombre et la localisation de petits obstacles immergés dans un fluide à l'aide d'un algorithme de gradient topologique. Les limites effectives de cette approche sont explorées : la pénétration reste faible dans ce problème stationnaire.

Cette thèse porte sur l'étude du problème inverse de détection d'obstacle/objet par des méthodes d'optimisation. Ce problème consiste à localiser un objet inconnu oméga situé à l'intérieur d'un domaine borné connu Oméga à l'aide de mesures de bord et plus précisément de données de Cauchy sur une partie Gammaobs de thetaOmega. Nous étudions les cas scalaires et vectoriels pour ce problème en considérant les équations de Laplace et de Stokes. Dans tous les cas, nous nous appuyons sur une résultat d'identifiabilité qui assure qu'il existe un unique obstacle/objet qui correspond à la mesure de bord considérée. La stratégie utilisée dans ce travail est de réduire le problème inverse à la minimisation d'une fonctionnelle coût: la fonctionnelle de Kohn-Vogelius. Cette approche est fréquemment utilisée et permet notamment d'utiliser des méthodes d'optimisation pour des implémentations numériques. Cependant, afin de bien définir la fonctionnelle, cette méthode nécessite de connaître une mesure sur tout le bord extérieur thetaOmega. Ce dernier point nous conduit à étudier le problème de complétion de données qui consiste à retrouver les conditions de bord sur une région inaccessible, i.e. sur thetaOmega\Gammaobs, à partir des données de Cauchy sur la région accessible Gammaobs. Ce problème inverse est également étudié en minimisant une fonctionnelle de type Kohn-Vogelius. La caractère mal posé de ce problème nous amène à régulariser la fonctionnelle via une régularisation de Tikhonov. Nous obtenons plusieurs propriétés théoriques comme des propriétés de convergence, en particulier lorsque les données sont bruitées. En tenant compte de ces résultats théoriques, nous reconstruisons numériquement les données de bord en mettant en oeuvre un algorithme de gradient afin de minimiser la fonctionnelle régularisée. Nous étudions ensuite le problème de détection d'obstacle lorsque seule une mesure de bord partielle est disponible. Nous considérons alors les conditions de bord inaccessibles et l'objet inconnu comme les variables de la fonctionnelle et ainsi, en utilisant des méthodes d'optimisation de forme géométrique, en particulier le gradient de forme de la fonctionnelle de Kohn-Vogelius, nous obtenons la reconstruction numérique de l'inclusion inconnue. Enfin, nous considérons, dans le cas vectoriel bi-dimensionnel, un nouveau degré de liberté en étudiant le cas où le nombre d'objets est inconnu. Ainsi, nous utilisons l'optimisation de forme topologique afin de minimiser la fonctionnelle de Kohn-Vogelius. Nous obtenons le développement asymptotique topologique de la solution des équations de Stokes 2D et caractérisons le gradient topologique de cette fonctionnelle. Nous déterminons alors numériquement le nombre d'obstacles ainsi que leur position. De plus, nous proposons un algorithme qui combine les méthodes d'optimisation de forme topologique et géométrique afin de déterminer numériquement le nombre d'obstacles, leur position ainsi que leur forme
This PhD thesis is dedicated to the study of the inverse problem of obstacle/object detection using optimization methods. This problem consists in localizing an unknown object omega inside a known bounded domain omega by means of boundary measurements and more precisely by a given Cauchy pair on a part Gammaobs of thetaOmega. We cover the scalar and vector scenarios for this problem considering both the Laplace and the Stokes equations. For both cases, we rely on identifiability result which ensures that there is a unique obstacle/object which corresponds to the considered boundary measurements. The strategy used in this work is to reduce the inverse problem into the minimization of a cost-type functional: the Kohn-Vogelius functional. This kind of approach is widely used and permits to use optimization tools for numerical implementations. However, in order to well-define the functional, this approach needs to assume the knowledge of a measurement on the whole exterior boundary thetaOmega. This last point leads us to first study the data completion problem which consists in recovering the boundary conditions on an inaccessible region, i.e. on thetaOmega\Gammaobs, from the Cauchy data on the accessible region Gammaobs. This inverse problem is also studied through the minimization of a Kohn-Vogelius type functional. The ill-posedness of this problem enforces us to regularize the functional via a Tikhonov regularization. We obtain several theoretical properties as convergence properties, in particular when data is corrupted by noise. Based on these theoretical results, we reconstruct numerically the boundary data by implementing a gradient algorithm in order to minimize the regularized functional. Then we study the obstacle detection problem when only partial boundary measurements are available. We consider the inaccessible boundary conditions and the unknown object as the variables of the functional and then, using geometrical shape optimization tools, in particular the shape gradient of the Kohn-Vogelius functional, we perform the numerical reconstruction of the unknown inclusion. Finally, we consider, into the two dimensional vector case, a new degree of freedom by studying the case when the number of objects is unknown. Hence, we use the topological shape optimization in order to minimize the Kohn-Vogelius functional. We obtain the topological asymptotic expansion of the solution of the 2D Stokes equations and characterize the topological gradient for this functional. Then we determine numerically the number and location of the obstacles. Additionally, we propose a blending algorithm which combines the topological and geometrical shape optimization methods in order to determine numerically the number, location and shape of the objects

Les caracteristiques d'un systeme de detection d'obstacles sur autoroute, a grande vitesse, sont evaluees. La technologie de base est la telemetrie laser temps de vol, utilisee au leti. Un bilan sur la securite routiere en france souligne le besoin des usagers pour ce type de systeme. La revue sur les systemes de detection d'obstacles experimentaux actuels montre leurs limitations pour l'application autoroutiere. Les capteurs telemetriques developpes au leti sont ensuite presentes. Un systeme a balayage multiligne, base sur une evolution de ces capteurs, est propose, pour repondre au besoin defini. Le systeme est informatif. Le contexte de fonctionnement du systeme est decrit precisement, ainsi que ses objectifs et les contraintes qu'il doit tenir. Une description fonctionnelle est presentee. Le systeme est constitue de trois parties: (1) la partie acquisition, qui comporte essentiellement la mesure de distance et le balayage, (2) la partie traitement, constituee de la detection et du suivi des obstacles puis de l'estimation du danger qu'ils representent (3) et enfin la partie visualisation des informations pour le conducteur. Le simulateur sitam (simulateur d'images telemetriques acquises en mouvement), developpe lors de la these pour valider l'approche, est presente ensuite. Le systeme d'acquisition est dimensionne. Ainsi les parametres necessaires au systeme sont determines dans les conditions de fonctionnement definies auparavant. En particulier, le champ de vue est defini (en site, azimut et profondeur), ainsi que la frequence d'echantillonnage et la puissance adequates. Une etude parametrique est effectuee. Des simulations permettent d'evaluer la variation de la zone percue en fonction des variations des parametres du systeme. Des solutions sont proposees pour le traitement des donnees fournies par le futur capteur defini

L’exploration des océans devient de plus en plus accessible, notamment grâce aux avancées en robotique. Les applications pour les robots sous-marins sont nombreuses. Dans cette thèse, on s’intéresse particulièrement à la recherche d’épaves, telle que celle de La Cordelière, qui a coulé dans la Rade de Brest en 1512. Le système robotique proposé consiste à tracter un magnétomètre susceptible de détecter les matériaux ferromagnétiques de l’épave. Le capteur ne peut pas être directement embarqué car il est sensible aux perturbations du robot. C’est pourquoi il est déporté. Deux problématiques sont alors étudiées pour appréhender ce système. La première est liée au contrôle de la position du magnétomètre alors que l’on ne peut agir que sur le robot tractant. Une méthode de linéarisation par bouclage est alors utilisée pour construire un contrôleur. Ce contrôleur est ensuite validé sous certaines contraintes d’état en utilisant des outils d’analyse par intervalles. La seconde problématique concerne la localisation sous l’eau de manière fiable. Sont alors étudiés des moyens d’appréhender les incertitudes et les données aberrantes collectées par un capteur acoustique. L’analyse par intervalles permet d’obtenir des premiers résultats, et la logique floue vient compléter l’approche en donnant plus de souplesse dans la priorisation des contraintes. Finalement, des expérimentations sont présentées avec différents robots, et notamment la localisation d’un ROV dans une piscine
The oceans’ exploration becomes more and more reachable, especially thanks to robotics progress. Applications for underwater robots are plentiful. In this thesis, we particularly focus on the search of wrecks, as the Cordelière, which sank in the Bay of Brest (France) in 1512. The proposed robotic system consists of towing a magnetometer likely to detect the ferromagnetic materials of the wreck. The sensor cannot be directly embedded because it is sensitive to the perturbations from the robot. This is why it is deported. Two issues are studied to approach this system. The first one is linked to the control of the magnetometer’s position, whereas we can only act on the towing robot. A feedback linearization method is used to design a controller. Then, this controller is validated under some state constraints by using tools from interval analysis. The second issue relates to underwater localization in a reliable manner. Ways to approach uncertainties and outliers gathered by acoustic sensors are studied. The interval analysis allows to obtain first results, and the fuzzy logic completes the approach by giving more suppleness in the prioritization of the constraints. Finally, some expérimentations are presented with different robots, and especially the localization of a ROV in a pool

Les travaux présentés s'intéressent à la discrimination en immersion d'une source acoustique sous-marine monochromatique ultra basse fréquence (UBF, 0-500 Hz) à l'aide d'une antenne horizontale d'hydrophones. La discrimination en immersion consiste à déterminer si un signal reçu a été émis à proximité de la surface ou par une source immergée. Cette problématique est particulièrement intéressante pour la lutte sous-marine (discrimination entre bâtiments de surface et sous-marins) ou la biologie marine (discrimination entre espèces vocalement actives à la surface et en profondeur). Le champ acoustique généré par une source UBF peut être décomposé en modes, dont les caractéristiques dépendent de l'environnement et de la position de la source. Cette propagation modale est source de dispersion modale : les différents modes se propagent à différentes vitesses. Cela empêche d'utiliser les techniques classiques de traitement d'antenne. Cependant, l'antenne horizontale peut être utilisée comme un filtre spatial pour estimer les propriétés des différents modes : on parle alors de filtrage modal. Si l'antenne est suffisamment longue, les modes sont résolus et les modes filtrés peuvent servir à localiser la source (matched-mode processing). Dans le cas d'une antenne trop courte, les modes sont mal filtrés et la localisation est impossible. Nous cherchons donc une information moins précise mais plus robuste sur la position de la source, d'où le problème de la discrimination en immersion.Dans ces travaux, nous cherchons à exploiter les modes mal filtrés pour prendre une décision sur le caractère immergé ou non de la source. Nous proposons de baser cette décision sur la valeur estimée du taux d'énergie piégée, i.e. la proportion de l'énergie acoustique qui est portée par les modes piégés. Le problème de la discrimination est alors posé comme un test d'hypothèses binaire sur la profondeur de la source. Cette formulation physique du problème permet d'utiliser des méthodes de Monte Carlo pour prédire, à l'aide de simulations, les performances en discrimination dans un contexte donné. Cela permet de comparer diverses méthodes d'estimation du taux d'énergie piégée, et surtout de choisir un seuil auquel comparer ce taux pour décider si la source est en surface ou immergée.La méthode développée pendant la thèse est validée sur des données expérimentales marines. Les résultats alors obtenus sont cohérents avec les conclusions tirées des simulations. La méthode proposée permet notamment d'identifier avec succès une source de surface (le bruit d'un navire en déplacement) ainsi qu'une source immergée (une source UBF tractée à 30 m de profondeur), à l'aide d'une antenne horizontale de 360 m
This work focuses on acoustic source depth discrimination in the ultra-low frequency range (ULF, 0-500 Hz), using a horizontal line array. Depth discrimination is a binary classification problem, aiming to evaluate whether a received signal has been emitted by a source near the surface or by a submerged one. This could serve applications such as anti-submarine warfare or marine biology.The acoustic field generated by a ULF source can be described as a sum of modes, which properties depend on environment and source location. This modal propagation leads to modal dispersion: the different modes propagate at different velocities. This forbid the use of classical beamforming schemes. However, the horizontal array can be used as a spatial filter to estimate the properties of the modes: this is modal filtering. With a sufficient array length, modes are resolved, and the filtered modes can be used to localise the source using matched-mode processing. If the array is too short, the poorly-filtered modes cannot be used for localisation. Therefore, we are looking for a less precise but more robust information on source location, which leads to source depth discrimination.In this work, the poorly-filtered modes are used to decide whether the source is near the surface or submerged. Because some of the modes (the "trapped modes") are weakly excited by a surface source, we propose this decision relies on the estimation of the trapped energy ratio, i.e. the ratio of acoustic energy borne by trapped modes to the total acoustic energy. The problem of depth discrimination is then formulated as a binary hypothesis test on source depth. This physical formulation allows using Monte-Carlo methods and simulations to predict performance in a given context. This enables comparison between several estimators of the trapped energy ratio and the choice of a relevant threshold which this ratio is compared to in order to decide between the two hypotheses. The approach developped in the manuscript is validated by its application to marine experimental data. The results are consistent with the conclusions drawn from simulations. The proposed method enables the succesfull identification of both a surface source (the noise of a travelling ship) and a submerged source (a ULF source towed 30 m below the surface), using a 360-m horizontal array