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This paper provides a novel passive underwater acoustic method to track a moving object called source or target, with the following constraints: the sensors location is fixed and imposed, and classical array processing techniques cannot be applied. The method proposed has been successfully used to track a surface vessel (2D problem) or an underwater target (3D problem). All the results presented have been obtained with real signals. The localization of the target requires the estimation of propagation delays, that means the duration between the instant of the signal emission and its reception on each receiver. The cross-correlation function is a suitable tool when the target is motionless, but needs to be extended to the ambiguity function when it is moving. The signal to noise ratio, the uniformity of power spectral density and the integration time are determining factors for the accuracy of the localization. We show that a whitening method and a Doppler compensation are necessary, and we propose a way to eliminate the significant problem of the reflected signals. Furthermore, a new configuration of the receivers is proposed, based on the idea of coupling receivers whose distance is chosen from experiment derived results. Furthermore, the algorithm proposed is susceptible to parallel implementation, thereby facilitating real-time uses. Experimental results with real time domain data are presented and compared to trajectories obtained by an active method. RésuméCet article présente une nouvelle méthode d'écoute passive destinée à trajectographier un objet en mouvement appelé la "source" ou la "cible", avec les contraintes suivantes : le réseau de capteurs est fixe et imposé, et les méthodes classiques de traitement d'antenne ne peuvent pas s'appliquer. La méthode proposée ici a été utilisée avec succès pour trajectographier un bâtiment de surface (problème à deux dimensions) ou une cible sous-marine (problème à trois dimensions). Tous les résultats présentés ont été obtenus sur des signaux réels. Le calcul de la position de la cible nécessite l'estimation des temps de propagation, c'est-à-dire du temps écoulé entre l'instant d'émission du signal et sa réception sur chaque capteur. La fonction d'intercorrélation est un outil opportun lorsque la cible est immobile mais elle doit être étendue à la notion d'ambiguïté quand la source est en mouvement. Le rapport signal à bruit, l'uniformité de la densité spectrale de puissance et la durée d'intégration sont des facteurs déterminants pour la précision de la localisation. Nous montrons qu'une méthode de blanchiment et une compensation de l'effet Doppler sont nécessaires et nous proposons un moyen d'éliminer le problème des trajets multiples. Par ailleurs, une nouvelle configuration des capteurs est proposée, fondée sur l'idée d'associer des hydrophones séparés d'une distance déterminée de manière expérimentale. Des résultats de trajectographies sont présentés et comparés aux trajectoires obtenues par une méthode active.

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In this paper, we propose a novel approach to perform detection of stochastic signals embedded in an additive random noise. Both signal and noise are considered to be realizations of zero mean random processes whose only secondorder statistics are known (their covariance matrices). The method proposed, called Constrained Stochastic Matched Filter (CSMF), is an extension of the Stochastic Matched Filter itself derived from the Matched Filter. The CSMF is optimal in the sense that it maximizes the Signalto-Noise Ratio in a subspace whose dimension is fixed a priori. In this paper, after giving the reasons of our approach, we show that there is neither obvious nor analytic solution to the problem expressed. Then an algorithm, which is proved to converge, is proposed to obtain the optimal solution. The evaluation of the performance is completed through estimation of Receiver Operating Characteristic curves. Experiments on real signals show the improvement brought by this method and thus its significance.