Sequential acoustic inversion for the characterization of shallow sea environments

In this thesis a new method for shallow water inversion based on the sequential assimilation of acoustic measurements in Kalman filters is developed. Filtering algorithms for nonlinear systems, as the ensemble Kalman filter (EnKF), enable the integration of complex acoustic propagation models in the measurement model. The inverse problem is here reformulated into a state-space model to track sequentially the parameters (temperature, receiver positions, etc.) and their uncertainty by filtering regularly new acoustic data.

Different applications are proposed to demonstrate the sequential acoustic filtering approach. First, the problem of characterizing horizontal inhomogeneities in the sound-speed field between an acoustic source and a vertical array of receivers is addressed. Starting from a range-averaged sound-speed profile, the filtering of complex multifrequency data enables the estimate and tracking of the range-dependence of the sound-speed field.

The second application deals with the geoacoustic inversion problem based on a mobile source-receiver setup. The filtering approach is shown to provide more stable results than conventional inversion methods with a reduced computational burden. The last application is dedicated to the tracking of specific oceanic structures affecting the sound-speed field, here thermal fronts. An original parameterization scheme which is specific to the tracked feature is developed and enables to monitor the principal characteristics of the sound-speed field by filtering multifrequency acoustic data.

This work shows that the sequential filtering approach of transmitted acoustic data can lead to environmental estimates on spatial and temporal scale of interest for regional or coastal oceanographic models and can supplement the dataset assimilated nowadays for forecasting purposes./Dans les environnements marins, la propagation des ondes acoustiques est directement conditionnée par les variations de vitesse de propagation dans l'eau (liée à la température, la salinité et la pression hydrostatique), ainsi que les propriétés du fond, lorsque le milieu est peu profond. La propagation de ces ondes, typiquement guidée par les variations d'indice de réfraction et les conditions aux limites, permet de transmettre une quantité d'énergie acoustique importante sur de longues distances. Associées à des modèles de propagation, des mesures de transmission acoustique peuvent être inversées afin de déterminer les propriétés de l'environnement sondé, que ce soit de la colonne d'eau (tomographie) ou du fond marin (géoacoustique).

Dans cette thèse, une nouvelle méthode d'inversion en milieu peu profond, basée sur l'assimilation séquentielle de mesures acoustiques dans des filtres de Kalman, est développée. Les algorithmes de filtrage développés pour les systèmes non linéaires, tel que l'ensemble Kalman filter (EnKF), permettent d'intégrer des modèles de propagation acoustique complexes au sein du modèle de mesure. Le problème inverse est reformulé de façon séquentielle, en un modèle d'espace d'états, de sorte que l'évolution des paramètres (température, positions des récepteurs, etc.) et de leur incertitude est suivie au fur et à mesure de l'assimilation de nouvelles mesures.

Différentes applications sont proposées pour démontrer les performances du filtrage séquentiel. Le premier problème abordé est celui de l'inversion et du suivi des inhomogénéités horizontales du champ de vitesse entre une source acoustique et une antenne verticale de récepteurs. A partir d'un profil de vitesse moyen sur la distance source-récepteurs, le filtrage de mesures complexes multi-fréquences permet d'estimer la dépendance horizontale du champ de vitesse et son évolution au cours du temps. La nature séquentielle de l'algorithme de filtrage motive la seconde application, dédiée à l'estimation des paramètres géoacoustiques d'un environnement à partir d'une configuration source-récepteur mobile. Les résultats démontrent que l'approche par filtrage permet d'obtenir des estimations géoacoustiques plus stables que celles obtenues par les méthodes d'inversion conventionnelles avec un coût de calcul réduit. La troisième et dernière application est dédiée au suivi de structures océaniques marquées, tels que les fronts thermiques. Une paramétrisation originale spécifique à la structure inversée est proposée et permet d'estimer et de suivre les caractéristiques principales du champ de température par filtrage de données acoustiques multi-fréquences.

Ce travail montre que l'approche séquentielle de l'inversion des données acoustiques peut mener à des estimations environnementales sur des échelles spatiales et temporelles d'intérêt pour les modèles océanographiques côtiers et régionaux, de façon à compléter les données assimilées quotidiennement pour les prédictions.