Hlavním cílem této práce je navrhnout novu metodu rekonstrukce obrazu z dat fotoakustického snímkování. Fotoakustické snímkování je velmi populární neinvazivní metoda snímkování založená na detekování ultrazvukových vln vyvolaných laserovým paprskem. Proces snímkování generuje velké množství dat, a kvůli tomu je proces rekonstrukce obrazu velmi časově náročný. Táto práce demonstruje proces rekonstrukce obrazu pomocí zpětné projekce, algoritmu který je dostatečně jednoduchý na přizpůsobení moderním architekturám procesorů umožňující různé způsoby optimalizovaného výpočtu. Dvě různé variantu algoritmu byly navrženy: z pohledu pixelu a z pohledu senzoru, který detekuje ultrazvukové vlny. Obě varianty byly implementovány třemi různými způsoby: pomocí vektorového paralelismu, vláknového paralelismu a paralelismu na grafické karetě (GPU). Všechny 3 implementace obou variant algoritmu byly testovány a výsledky byly srovnány s výsledkem rekonstrukce algoritmu reverzního času, přesnějšího ale mnohokrát pomalejšího algoritmu. Výsledky ukázaly, že GPU paralelismus nabízí nejrychlejší výpočet, cca. 200 krát rychlejší než u algoritmu reverzního času, a proto se dá použit i v aplikacích pracující v reálném čase.

A remote-sensing acoustic method for implementing position control feedback in Scanning Probe Microscopy (SPM) is presented. The capabilities of this feedback control using the new Whispering Gallery Acoustic Sensing (WGAS) method is demonstrated in a Shear-force Scanning Probe Microscope that uses a sharp probe attached to a piezoelectric Quartz Tuning Fork (QTF) firmly mounted on the microscope's frame. As the QTF is electrically driven its mechanical response reaches the SPM frame which then acts as a resonant cavity producing acoustic modes measured with an acoustic sensor strategically placed on the SPM head. The novelty of the WGAS resides in using an SPM frame with a perimeter closely matching the intervening acoustic wavelength to act as a resonant cavity. The whispering gallery cavity constitutes an acoustic amplifier for the mechanical motion of the QTF probe. The observed monotonic behavior of the whispering gallery acoustic signal as a function of the probe sample distance is exploited here for tip-sample distance control with nanometer sensitivity, thus allowing topographic characterization as the probe is scanned across the sample's surface. This thesis includes a description of a Labview based programming for the Field Programmable Gate Array (FPGA) card used in the automated control of the WGAS feedback microscope, a solution for improving the effective resolution of the Digital to Analog Converter (DAC) and initial results towards theoretically modeling the WGAS working principle.

Le présent travail de recherche s'inscrit dans le cadre de la caractérisation de l'émission de bruit des véhicules routiers. On désire identifier les sources de bruit d'un véhicule en mouvement, lors de son passage sur une voie de circulation en conditions réelles, à partir de mesures acoustiques effectuées à poste fixe en bord de voie. Les méthodes d'imagerie acoustique utilisées actuellement présentent des performances insuffisantes sur véhicules routiers. Un état de l'art a permis d’identifier une méthode existante, MSA-PSF, consistant à effectuer sous certaines hypothèses une déconvolution sur sources mobiles dans le domaine fréquentiel, et originellement utilisée en aéronautique. Cette méthode est ici adaptée au contexte des véhicules routiers. Dans un deuxième temps, une approche originale est introduite pour répondre spécifiquement aux contraintes de ce contexte : CLEANT. Il s’agit d’une méthode itérative, dans le domaine temporel avec une approche large bande, qui prend en compte les effets du déplacement des sources et qui comporte deux paramètres permettant d’affiner les résultats : le facteur de boucle et le critère d’arrêt. Une version filtrée en fréquence est également proposée et montre une amélioration de l’identification de sources secondaires dans certains cas. CLEANT présente l’avantage d’obtenir des signaux-sources temporels reconstruits, ouvrant la voie à d’autres analyses, en particulier l’utilisation de la cohérence avec des signaux issus de mesures embarquées pour la séparation des contributions de sources décorrélées. MSA-PSF et CLEANT sont évaluées sur des simulations numériques à l'aide d'indicateurs mesurant leurs performances sur les aspects localisation et quantification de sources. Elles sont par la suite testées expérimentalement en conditions contrôlées de laboratoire, par l'utilisation d'une source mobile. Cette expérience permet une première application à un cas pratique, impliquant un mouvement linéaire, la présence de deux sources simultanées et des signaux de différentes natures (tonale et large bande). Enfin, elles sont comparées à l’approche classique de formation de voies sur source mobile, dans le cadre d’une expérience avec véhicule en conditions réelles. L'approche originale CLEANT fournit des résultats très encourageants, représentant une amélioration de la formation de voies classique, notamment en basse fréquence sur les cas testés. L'application à un véhicule en conditions réelles illustre certains comportements potentiellement problématiques de CLEANT et les solutions apportées par sa version filtrée en fréquence ou par l'ajustement de ses différents paramètres. Un premier test des approches par référencement avec des signaux issus de mesures embarquées est également présenté pour discriminer l'origine physique des sources, et souligne l'incidence de la brièveté des signaux inhérente au contexte de sources au passage. / The study detailed in this manuscript is part of the effort to characterize the noise emission from road vehicles. We wish to identify the noise sources of a moving vehicle, when driven on a roadway in real-world conditions, with roadside acoustic measurements. The current acoustic imaging methods do not provide sufficient performance on road vehicles. A state of the art led to the selection of an existing method, MSA-PSF, which consists in deconvolving signals from mobile sources in the frequency domain under certain assumptions, and was originally developed for aeroacoustics. This method is adapted here to the context of road vehicles. Then, an original approach is proposed in order to tackle the specific constraints of this context: CLEANT. This is an iterative method, performed in time domain with a wideband approach, which takes into account the effect of sources motion and includes two parameters designed to refine the result: the loop factor and the stopping criterium. A further version of the algorithm, including a frequency filter, is also proposed and shows significant improvement in identifying secondary sources in some particular cases. An interesting point of CLEANT is the availability of the sources reconstructed time signals, which enables other types of analysis, especially the use of the coherence with signals from on-board measurements in order to separate the contributions of uncorrelated sources. MSA-PSF and CLEANT are evaluated with numerical simulations and a set of indicators to measure their source localization and quantification performance. They are then tested in a controlled laboratory conditions experiment, using a moving source. This experiment represents a first application of the methods to a practical case, involving a linear motion, two simultaneous sources and different kinds of signals (tone and wideband). They are finally compared to the classical approach of moving source beamforming, within the frame of an experiment on a road vehicle, in real-world conditions. The original approach CLEANT yields very encouraging results, and is a clear improvement from the conventional beamforming, especially at low frequency for the tested cases. Applying it to a road vehicle in real-world conditions highlights a potentially troublesome behavior of the method, and the solution brought by CLEANT's frequency filtered version, or by adapting its various parameters. The coherence with reference signals to discriminate the physical origins of the sources is also tested and underlines the role of the short duration of the signals related to the sources passing-by context.

Ce travail de recherche porte sur le problème de l'identification des sources de bruit en espace clos. La motivation principale était de proposer une technique capable de localiser et quantifier les sources de bruit à l'intérieur des véhicules industriels, d'une manière efficace en temps. Dans cette optique, la méthode pourrait être utilisée par les industriels à des fins de réduction de bruit, et donc construire des véhicules plus silencieux. Un modèle simplifié basé sur la formulation par sources équivalentes a été utilisé pour résoudre le problème. Nous montrerons que le problème est mal conditionné, dans le sens où il est très sensible face aux erreurs de mesure, et donc des techniques dites de régularisation sont nécessaires. Une étude détaillée de cette question, en particulier le réglage de ce qu'on appelle de paramètre de régularisation, a été important pour assurer la stabilité de la solution. En particulier, un critère de régularisation basé sur une approche bayésienne s'est montré très robuste pour ajuster le paramètre de régularisation de manière optimale. L'application cible concernant des environnements intérieurs relativement grands, nous a imposé des difficultés supplémentaires, à savoir: (a) le positionnement de l'antenne de capteurs à l'intérieur de l'espace; (b) le nombre d'inconnues (sources potentielles) beaucoup plus important que le nombre de positions de mesure. Une formulation par pondération itérative a ensuite été proposé pour surmonter les problèmes ci-dessus de manière à: (1) corriger pour le positionnement de l'antenne de capteurs dans l'habitacle ; (2) obtenir des résultats corrects en terme de quantification des sources identifiées. Par ailleurs, l'approche itérative nous a conduit à des résultats avec une meilleure résolution spatiale ainsi qu'une meilleure dynamique. Plusieurs études numériques ont été réalisées afin de valider la méthode ainsi que d'évaluer sa sensibilité face aux erreurs de modèle. En particulier, nous avons montré que l'approche est affectée par des conditions non-anéchoïques, dans le sens où les réflexions sont identifiées comme des vraies sources. Une technique de post-traitement qui permet de distinguer entre les chemins directs et réverbérants a été étudiée. La dernière partie de cette thèse porte sur des validations expérimentales et applications pratiques de la méthode. Une antenne sphérique constituée d'une sphère rigide et 31 microphones a été construite pour les tests expérimentaux. Plusieurs validations académiques ont été réalisées dans des environnements semi-anéchoïques, et nous ont illustré les avantages et limites de la méthode. Enfin, l'approche a été testé dans une application pratique, qui a consisté à identifier les sources de bruit ou faiblesses acoustiques à l'intérieur d'un bus. / This thesis is concerned with the problem of noise source identification in closed spaces. The main motivation was to propose a technique which allows to locate and quantify noise sources within industrial vehicles, in a time-effective manner. In turn, the technique might be used by manufacturers for noise abatement purposes such as to provide quieter vehicles. A simplified model based on the equivalent source formulation was used to tackle the problem. It was shown that the problem is ill-conditioned, in the sense that it is very sensitive to errors in measurement data, thus regularization techniques were required. A detailed study of this issue, in particular the tuning of the so-called regularization parameter, was of importance to ensure the stability of the solution. In particular, a Bayesian regularization criterion was shown to be a very robust approach to optimally adjust the regularization parameter in an automated way. The target application concerns very large interior environments, which imposes additional difficulties, namely: (a) the positioning of the measurement array inside the enclosure; (b) a number of unknowns ("candidate" sources) much larger than the number of measurement positions. An iterative weighted formulation was then proposed to overcome the above issues by: first correct for the positioning of the array within the enclosure and second iteratively solve the problem in order to obtain a correct source quantification. In addition, the iterative approach has provided results with an enhanced spatial resolution and dynamic range. Several numerical studies have been carried out to validate the method as well as to evaluate its sensitivity to modeling errors. In particular, it was shown that the approach is affected by non-anechoic conditions, in the sense that reflections are identified as "real" sources. A post-processing technique which helps to distinguish between direct and reverberant paths has been discussed. The last part of the thesis was concerned with experimental validations and practical applications of the method. A custom spherical array consisting of a rigid sphere and 31 microphones has been built for the experimental tests. Several academic experimental validations have been carried out in semi-anechoic environments, which illustrated the advantages and limits of the method. Finally, the approach was tested in a practical application, which consisted in identifying noise sources inside a bus at driving conditions.

La séparation aveugle de sources est une technique prometteuse pour l'identification, la localisation, et la classification des sources sonores. L'objectif de cette thèse est de proposer des méthodes pour séparer des sources sonores incohérentes qui peuvent se chevaucher à la fois dans les domaines spatial et fréquentiel par l'exploitation de l'information spatiale. De telles méthodes sont d'intérêt dans les applications acoustiques nécessitant l'identification et la classification des sources sonores ayant des origines physiques différentes. Le principe fondamental de toutes les méthodes proposées se décrit en deux étapes, la première étant relative à la reconstruction du champ source (comme par exemple à l'aide de l'holographie acoustique de champ proche) et la seconde à la séparation aveugle de sources. Spécifiquement, l'ensemble complexe des sources est d'abord décomposé en une combinaison linéaire de fonctions de base spatiales dont les coefficients sont définis en rétropropageant les pressions mesurées par un réseau de microphones sur le domaine source. Cela conduit à une formulation similaire, mais pas identique, à la séparation aveugle de sources. Dans la seconde étape, ces coefficients sont séparés en variables latentes décorrélées, affectées à des “sources virtuelles” incohérentes. Il est montré que ces dernières sont définies par une rotation arbitraire. Un ensemble unique de sources sonores est finalement résolu par la recherche de la rotation (par gradient conjugué dans la variété Stiefel des matrices unitaires) qui minimise certains critères spatiaux, tels que la variance spatiale, l'entropie spatiale, ou l'orthogonalité spatiale. Il en résulte la proposition de trois critères de séparation à savoir la “moindre variance spatiale”, la “moindre entropie spatiale”, et la “décorrélation spatiale”, respectivement. De plus, la condition sous laquelle la décorrélation classique (analyse en composantes principales) peut résoudre le problème est établit de une manière rigoureuse. Le même concept d'entropie spatiale, qui est au cœur de cette thèse, est également exploité dans la définition d'un nouveau critère, la courbe en L entropique, qui permet de déterminer le nombre de sources sonores actives sur le domaine source d'intérêt. L'idée consiste à considérer le nombre de sources qui réalise le meilleur compromis entre une faible entropie spatiale (comme prévu à partir de sources compactes) et une faible entropie statistique (comme prévu à partir d'une faible erreur résiduelle). / Blind source separation is a promising technique for the identification, localization, and ranking of sound sources. The aim of this dissertation is to offer methods for separating incoherent sound sources which may overlap in both the space and frequency domains by exploiting spatial information. This is found of interest in acoustical applications involving the identification and ranking of sound sources stemming from different physical origins. The fundamental principle of all proposed methods proceeds in two steps, the first one being reminiscent to source reconstruction (e.g. as in near-field acoustical holography) and the second one to blind source separation. Specifically, the source mixture is first expanded into a linear combination of spatial basis functions whose coefficients are set by backpropagating the pressures measured by an array of microphones to the source domain. This leads to a formulation similar, but no identical, to blind source separation. In the second step, these coefficients are blindly separated into uncorrelated latent variables, assigned to incoherent “virtual sources”. These are shown to be defined up to an arbitrary rotation. A unique set of sound sources is finally recovered by searching for that rotation (conjugate gradient descent in the Stiefel manifold of unitary matrices) which minimizes some spatial criteria, such as spatial variance, spatial entropy, or spatial orthogonality. This results in the proposal of three separation criteria coined “least spatial variance”, “least spatial entropy”, and “spatial decorrelation”, respectively. Meanwhile, the condition under which classical decorrelation (principal component analysis) can solve the problem is deduced in a rigorous way. The same concept of spatial entropy, which is central to the dissertation, is also exploited in defining a new criterion, the entropic L-curve, dedicated to determining the number of active sound sources on the source domain of interest. The idea consists in considering the number of sources that achieves the best compromise between a low spatial entropy (as expected from compact sources) and a low statistical entropy (as expected from a low residual error).

Imageamento acústico é um problema computacionalmente caro e mal-condicionado, que envolve estimar distribuições de fontes com grandes arranjos de microfones. O método clássico para imageamento acústico utiliza beamforming, e produz a distribuição de fontes de interesse convoluída com a função de espalhamento do arranjo. Esta convolução borra a imagem ideal, significativamente diminuindo sua resolução. Convoluções podem ser evitadas com técnicas de ajuste de covariância, que produzem estimativas de alta resolução. Porém, estas têm sido evitadas devido ao seu alto custo computacional. Nesta tese, admitimos um arranjo bidimensional com geometria separável, e desenvolvemos transformadas rápidas para acelerar imagens acústicas em várias ordens de grandeza. Estas transformadas são genéricas, e podem ser aplicadas para acelerar beamforming, algoritmos de deconvolução e métodos de mínimos quadrados regularizados. Assim, obtemos imagens de alta resolução com algoritmos estado-da-arte, mantendo baixo custo computacional. Mostramos que arranjos separáveis produzem estimativas competitivas com as de geometrias espirais logaritmicas, mas com enormes vantagens computacionais. Finalmente, mostramos como estender este método para incorporar calibração, um modelo para propagação em campo próximo e superfícies focais arbitrárias, abrindo novas possibilidades para imagens acústicas. / Acoustic imaging is a computationally intensive and ill-conditioned inverse problem, which involves estimating high resolution source distributions with large microphone arrays. The classical method for acoustic imaging consists of beamforming, and produces the source distribution of interest convolved with the array point spread function. This convolution smears the image of interest, significantly reducing its effective resolution. Convolutions can be avoided with covariance fitting methods, which have been known to produce robust high-resolution estimates. However, these have been avoided due to prohibitive computational costs. In this thesis, we assume a 2D separable array geometry, and develop fast transforms to accelerate acoustic imaging by several orders of magnitude with respect to previous methods. These transforms are very generic, and can be applied to accelerate beamforming, deconvolution algorithms and regularized least-squares solvers. Thus, one can obtain high-resolution images with state-of-the-art algorithms, while maintaining low computational cost. We show that separable arrays deliver accuracy competitive with multi-arm spiral geometries, while producing huge computational benefits. Finally, we show how to extend this approach with array calibration, a near-field propagation model and arbitrary focal surfaces, opening new and exciting possibilities for acoustic imaging.

Imageamento acústico é um problema computacionalmente caro e mal-condicionado, que envolve estimar distribuições de fontes com grandes arranjos de microfones. O método clássico para imageamento acústico utiliza beamforming, e produz a distribuição de fontes de interesse convoluída com a função de espalhamento do arranjo. Esta convolução borra a imagem ideal, significativamente diminuindo sua resolução. Convoluções podem ser evitadas com técnicas de ajuste de covariância, que produzem estimativas de alta resolução. Porém, estas têm sido evitadas devido ao seu alto custo computacional. Nesta tese, admitimos um arranjo bidimensional com geometria separável, e desenvolvemos transformadas rápidas para acelerar imagens acústicas em várias ordens de grandeza. Estas transformadas são genéricas, e podem ser aplicadas para acelerar beamforming, algoritmos de deconvolução e métodos de mínimos quadrados regularizados. Assim, obtemos imagens de alta resolução com algoritmos estado-da-arte, mantendo baixo custo computacional. Mostramos que arranjos separáveis produzem estimativas competitivas com as de geometrias espirais logaritmicas, mas com enormes vantagens computacionais. Finalmente, mostramos como estender este método para incorporar calibração, um modelo para propagação em campo próximo e superfícies focais arbitrárias, abrindo novas possibilidades para imagens acústicas. / Acoustic imaging is a computationally intensive and ill-conditioned inverse problem, which involves estimating high resolution source distributions with large microphone arrays. The classical method for acoustic imaging consists of beamforming, and produces the source distribution of interest convolved with the array point spread function. This convolution smears the image of interest, significantly reducing its effective resolution. Convolutions can be avoided with covariance fitting methods, which have been known to produce robust high-resolution estimates. However, these have been avoided due to prohibitive computational costs. In this thesis, we assume a 2D separable array geometry, and develop fast transforms to accelerate acoustic imaging by several orders of magnitude with respect to previous methods. These transforms are very generic, and can be applied to accelerate beamforming, deconvolution algorithms and regularized least-squares solvers. Thus, one can obtain high-resolution images with state-of-the-art algorithms, while maintaining low computational cost. We show that separable arrays deliver accuracy competitive with multi-arm spiral geometries, while producing huge computational benefits. Finally, we show how to extend this approach with array calibration, a near-field propagation model and arbitrary focal surfaces, opening new and exciting possibilities for acoustic imaging.

The development of low-frequency SONAR systems, using a network of autonomous systems in unmanned vehicles, provides a practical means for bistatic measurements (i.e. when the source and receiver are widely separated, thus allowing multiple viewpoints of a target). Furthermore, time-frequency analysis, in particular Wigner-Ville analysis, takes advantage of the evolution of the time dependent echo spectrum to differentiate a man-made target (e.g. an elastic spherical shell, or cylinder) from a natural one of the similar shape (e.g. a rock). Indeed, key energetic features of man-made objects can aid in identification and classification in the presence of clutter and noise. For example, in a fluid-loaded thin spherical shell, an energetic feature is the mid-frequency enhancement echoes (MFE) that result from antisymmetric Lamb waves propagating around the circumference of the shell, which have been shown to be an acoustic feature useful in this pursuit. This research investigates the enhancement and benefits of bistatic measurements using the Wigner-Ville analysis along with acoustic imaging methods. Additionally, the advantage of joint space-time-frequency coherent processing is investigated for optimal array processing to enhance the detection of non-stationary signals across an array. The proposed methodology is tested using both numerical simulations and experimental data for spherical shells and solid cylinders. This research was conducted as part of the Shallow Water Autonomous Mine Sensing Initiative (SWAMSI) sponsored by ONR.

L' acoustique picoseconde permet l'étude de structures aux dimensions sub-microniques grâce à l'utilisation d'ultrasons dont le contenu spectral peut s' étendre au-delà du THz. La génération et la détection de ces ondes sont rendues possibles par l'association de lasers impulsionnels femtosecondes à dispositifs de type pompe-sonde. Ce manuscrit de thèse décrit la mise en place d'une expérience d' imagerie opto-acoustique avec une résolution spatiale submicronique. L' utilisation combinée d'un échantillonnage optique hétérodyne et de cavités lasers à bas taux de répétition (50 MHz) permet de gagner plusieurs ordres de grandeur sur les temps d'acquisition et de disposer d'une très bonne résolution spectrale. Le manuscrit s'articule autour de trois parties. Dans un premier temps les deux cavités laser aux taux de répértition légèrement différents permettant l'échantillonnage otpique hétérdodyne sont présentées. Puis l'architecture et les performances du système d'asservissement de leur taux de répétion sont décrites. Dans la seconde partie du manuscrit, l'implémentation de cette double cavité dans une expérience pompre-sonde est détaillée et la possibilité de détecter des ondes acoustiques sub-THz avec une résolution de 50 MHz est démontrée. Enfin, dans le dernier chapitre, la puissance de cette expérience pour réaliser de l'imagerie ultra-rapide est illustrée au travers de deux exemples : l'étude d'ondes acoustiques de surface GHz dont la dispersion est induite par la présence d'une couche nanométrique et la détection d'hétérogénéités élastiques submicroniques / Acoustic waves in the Gigahertz or Terahertz frequency range allow the mechanical characterization of submicronic structures. The generation and the detection of these waves can be performed with the use of femtosecond lasers combined with pump-probe setups. This report describes the setting-up of an opto-acoustic imaging experiment with a submicronic spatial resolution. The association of asynchronous optical sampling with the use of low repetition rate femtosecond lasers considerably increases acquisition rates and offers a high spectral resolution, respectively. The first part of this report presents the two laser cavities with slightly different repetition rates in order to perform asynchronous optical sampling. The scheme and the performances of the synchronization stage are described. In the second part, the implementation of this dual-oscillator in a pump-probe experiment is detailed and the ability to detect sub-THz acoustic waves with a 50 MHz-spectral resolution is demonstrated. Finally, in the last chapter, the strong potential of this experiment to perform ultrafast imaging is illustrated through two examples : the measurement of the dispersion of GHz surface acoustic waves due to the presence of a thin film and the imaging and the sizing of submicronic elastic heterogeneities.

Ce travail de thèse à été financé par le projet LICORVE (Développement de garnitures légères, innovantes, recyclables et poly-sensorielles pour les applications de coffres de véhicule). Il consiste à développer une méthodologie de mesure pour localiser et caractériser les sources de bruit dans un coffre de voiture. L'environnement de mesure se caractérise par un petit volume où les réflexions de la source d'intérêt et des sources perturbatrices sur les parois ne peuvent être négligées. La méthode doit donc permettre de séparer les différents contributions pour estimer le plus précisément possible les sources étudiées (déconfinement). Dans un premier temps, deux méthodes de séparation : Double Layer SONAH (Statistically Optimal Near el Acoustical Holography) et Field Separation Method (FSM) sont étudiées numériquement. Les limites et avantages de chacune ont été déterminés dans un environnement de mesure confiné. Cela a permis de choisir la méthode la plus adaptée à notre problématique. Dans un deuxième temps les principales conclusions de l'étude numérique sont validées expérimentalement. Dans ce cadre, un ensemble de mesures sont réalisées dans une maquette avec la méthode FSM pour localiser et caractériser des sources maitrisées. Après avoir validée la fiabilité de la méthode de séparation, FSM a été mise en œuvre dans le coffre d'une Peugeot 508 sw en condition de roulement. Les résultats obtenus ont permis d'orienter le choix des garnitures pour un traitement acoustique optimal. / This thesis consists in developing, through the LICORVE project (light garnitures, innovative, recyclable and multi-sensorial for vehicle boots applications), a measurement method for localizing and characterizing noise sources in a vehicle trunk. The measuring environment is distinguished by a small volume where the reflections on the partitions generated by the source of interest and the interfering sources cannot be neglected. Therefore, the method must allow the separation of the different contributions in order to assess accurately the studied sources. As a first step, two separation methods : Double Layer SONAH (Statistically Optimized Near-Field Acoustical Holography) and Field Separation Method (FSM) are numerically studied. The limitations and advantages of each of them are determined in a confined measuring environment; this allowed to select the most appropriate method to tackle our problem. As a second step, the main conclusions of the numerical study are confirmed experimentally. In this context, measurements are performed, using the FSM method, in a trunk mock-up to localize and characterize the controlled sources. So confirmed the reliability of the separation method, it has been tested in the boot of a Peugeot 508 SW on a roller bench. The obtained results allowed guiding the selection of garniture for the acoustic treatment.