En milieu océanique grand-fond (profondeur >1000 m), la propagation d'ondes acoustiques UltraBasse Fréquences (UBF, 1-300 Hz) est caractérisée par une forte influence des propriétés géo-acoustiquede l'environnement marin. Classiquement, des méthodes de localisation du type matched field processing sont mises en place pour intégrer cet aspect lors de l'inversion. Cependant, ces méthodes sont connues pour être très sensibles à de petites erreurs de modélisation de l'environnement, qui sont en pratique inévitables. C'est pourquoi il convient mieux de se tourner vers d’autres méthodes d’inversion plus robustes à la méconnaissance de l'environnement. Dans ce manuscrit on choisit d'étudier une quantité, appelée invariant océanique. Elle est associée à la formation d’interférence et montre des propriétés intéressantes de robustesse à de petites variations des propriétés géo-acoustique du milieu. En adoptant une approche ondulatoire de la propagation, on s’intéresse particulièrement à deux phénomènes responsables de sa dépendance à la configuration source récepteur (la prédominance du champ acoustique par des groupes de modes et le comportement différencié des ondes montante et descendante constituant un mode). Cette approche permet une prédiction précise et une compréhension profonde du phénomène d'interférence en milieu grand-fond. En couplant cette théoriede l'invariant océanique avec le concept d'énergie piégée, une méthode de localisation est ensuite proposée. Elle prend la forme d'une discrimination en immersion utilisant comme entrée l'intensité acoustique d'un signal large bande reçu sur une antenne horizontale. / Within the deep-water ocean (depth >1000 m), low frequencies (1-300 Hz) acoustic waves are characterized by very long range propagation. In this context, the propagation is largely impacted by the oceanic environment. Thus, localization methods based on classical plane wave models do not perform well. Matched field processing has been proposed to include better environmental models, but it is known to perform poorly as soon as the environment is not perfectly known. Given that the ocean is a dynamic system, it changes quickly over time and space making this method inapplicable in an operational context. To circumvent this issue, a better way is to consider methods that do not require detailed knowledge about the environment.In this manuscript I consider a quantity called the Waveguide Invariant (WI) which is known to be robust to small environment variations. In particular, I investigate two phenomenons responsible for its dependence to the source-receiver configuration: the dominance of the acoustic field by groups of modes and the frequency dependence of the Eigenmodes. Using a ray-mode approach, these two features are integrated in a WI derivation which provides a thorough way to predict and understand the striation patterns in deep-water context. Then, using this underlying physics driving the propagation along with the concept of mode trapping, a depth localization method is proposed. The input data for the algorithm is a range-frequency intensity, as measured on a horizontal line array. This idea is explored and extended to propose a source depth discrimination which is performed as a binary classification problem.

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.