Université de Toulon
Laboratoire IM2NP (UMR)
Sujet de stage (4 mois) – Mars 2026 à mi-juillet.
Titre : Développement d’un algorithme de détection adapté aux données « DAS »
Le DAS (Distributed Acoustic Sensing) est une technologie offrant de nouvelles opportunités pour la mise en place de systèmes de surveillance sous-marine. A l’aide de fibres optiques, le DAS permet le constituer une antenne acoustique synthétique passive pouvant s’étendre sur une centaine de kilomètres, pour une bande de fréquence comprise entre 0 et 100 Hz. L’analyse de ces données est complexe, comme l’illustre la figure ci-dessous.
 | Exemple de données acquises dans l’Oregon (Wilcox et al., JASA 2023). Les motifs en « V » correspondent à des signaux acoustiques émis par des baleines situées à environ 1 km de la fibre. L’axe horizontal représente le temps d’acquisition, et l’axe vertical correspond à la position le long de la fibre. |
Plusieurs défis se présentent. D’une part, le milieu sous-marin génère de nombreuses sources de bruits (houle, ondes de surface, …). D’autre part, la sensibilité du système DAS varie fortement le long de la fibre en fonction de son environnement mécanique. Enfin, le volume de données collecté est très important. Le traitement automatique de ces données constitue donc un véritable défi scientifique et algorithmique.
Ce stage porte sur l’étude et l’évaluation des performances d’un algorithme de détection adapté à la configuration DAS. Le travail sera mené à la fois sur des données simulées et sur des données réelles. Le ou la stagiaire bénéficiera de l’encadrement des membres du Laboratoire de Traitement de l’Information Sous-Marine, laboratoire commun entre Naval Group et l’IM2NP.
Nous recherchons un(e) étudiant(e) possédant des bases solides en traitement statistique du signal (estimation, détection, classification), motivé(e) par l’analyse de données réelles et intéressé(e) par la poursuite en doctorat. En effet, une thèse financée par Naval Group devrait débuter à l’automne 2026 dans la continuité de ce sujet. Elle portera sur la construction d’une fonction de trajectographie permettant d’exploiter les détections DAS.
Contact : antoine.roueff@univ-tln.fr
