KNOXVILLE, TN, 21 décembre 2025 /24-7PressRelease/ -- La navigation sous-marine précise est cruciale pour les véhicules autonomes et télécommandés en eaux profondes, mais les variations de la vitesse du son dans l'eau de mer introduisent souvent des erreurs systématiques de positionnement acoustique. Cette étude présente un schéma de correction in-situ du profil de vitesse du son (PVS) conçu pour améliorer l'intégration du système de navigation inertielle à plateforme liée (SINS) et de la base ultra-courte (USBL). En utilisant la théorie du tracé de rayons acoustiques, la méthode relie les perturbations de la vitesse du son aux déviations de positionnement, et intègre un filtre d'information adaptatif à deux étages pour estimer les variations du PVS tout en détectant les valeurs aberrantes de l'USBL en temps réel. Des simulations et des essais en mer démontrent des améliorations notables de la précision positionnelle, permettant une navigation plus stable dans des environnements océaniques variables et soutenant les levés de haute précision en eaux profondes.

La navigation sous-marine repose couramment sur la fusion du système de navigation inertielle à plateforme liée (SINS) et de la base ultra-courte (USBL) car les signaux satellites ne peuvent pas pénétrer l'eau de mer. Cependant, la précision de la navigation diminue avec la profondeur et la distance en raison de la vitesse du son non uniforme, qui change avec la température, la salinité et la pression dans le temps et en profondeur. Les profils de vitesse du son pré-mesurés servent de références initiales, mais les missions de longue endurance subissent une dérive temporelle du profil de vitesse du son (PVS), provoquant des erreurs de temps de parcours et d'angle induites par la réfraction qui s'accumulent dans les résultats de navigation. La correction traditionnelle repose sur des mesures statiques de profileur CTD (conductivité-température-profondeur) ou des modèles empiriques qui ne parviennent pas à s'adapter aux conditions en temps réel. En raison de ces problèmes, des recherches sont nécessaires pour estimer dynamiquement la variation de la vitesse du son et compenser la distorsion du positionnement acoustique pendant les missions en eaux profondes.

Des chercheurs de et d'institutions collaboratrices ont rapporté un nouveau schéma de correction du PVS en temps réel pour la navigation SINS/USBL étroitement couplée, publié (DOI : 10.1186/s43020-025-00181-w) dans Satellite Navigation en 2025. La méthode modélise la variabilité temporelle du PVS en utilisant le tracé de rayons acoustiques et applique un filtre d'information adaptatif à deux étages pour estimer conjointement la perturbation de la vitesse du son et identifier les valeurs aberrantes de l'USBL. Vérifiée par des simulations et des expériences de terrain en mer de Chine méridionale, l'approche réduit significativement l'erreur de navigation et soutient des opérations fiables en eaux profondes.

Le travail commence par analyser comment le PVS variant dans le temps affecte la propagation acoustique de l'USBL, modifiant les angles d'incidence des rayons et le temps de parcours. Basée sur la loi de Snell, l'équipe a dérivé des relations différentielles partielles entre la perturbation de la vitesse du son et les déplacements horizontaux/verticaux. Un modèle de quasi-observation a été construit, permettant l'estimation de la perturbation du PVS à travers les différences entre le temps de parcours dérivé du SINS et mesuré par l'USBL. Une représentation de la perturbation du PVS du deuxième ordre sépare la couche mélangée en eau peu profonde, la zone de transition de la thermocline et la couche isotherme profonde, reflétant la distribution réaliste de la vitesse du son avec la profondeur. Pour fusionner les données de navigation, les chercheurs ont conçu un filtre d'information adaptatif à deux étages (ATI) combinant les observations du SINS, du journal de vitesse Doppler (DVL), du manomètre (PG) et de l'USBL. Le filtre met à jour les erreurs de position, de vitesse et d'attitude tout en détectant simultanément les anomalies de l'USBL via un test du rapport de vraisemblance généralisé et en affinant l'estimation du PVS via les moindres carrés récursifs. Des simulations utilisant des ensembles de données CTD collectées par MVP ont montré que, sans correction du PVS, les erreurs de positionnement horizontal de l'USBL atteignaient plusieurs mètres. Avec l'algorithme proposé, l'erreur quadratique moyenne a chuté de manière marquée. Les essais en mer ont montré que la position en erreur quadratique moyenne s'est améliorée de 0,45 m à 0,08 m vers le nord et de 0,23 m à 0,07 m vers l'est — améliorant la précision de plus de 80 % dans des conditions de mission réelles.

Selon les auteurs, la reconstruction du PVS en temps réel est cruciale pour résoudre la dérive de navigation dans les systèmes acoustiques en eaux profondes. « La navigation traditionnelle dépend souvent de profils de vitesse du son statiques, qui deviennent rapidement obsolètes pendant les longues missions. Notre modèle intègre le tracé de rayons physiques avec un filtrage adaptatif, permettant aux VRA de détecter et de corriger les changements de vitesse du son plutôt que de s'appuyer sur des entrées fixes », a noté l'équipe. Ils croient que l'approche soutiendra la cartographie des océans profonds, l'échantillonnage et la détection des ressources des fonds marins où une localisation précise est requise dans des conditions environnementales dynamiques.

Ce cadre de correction du PVS fournit une voie pratique vers des systèmes de navigation en eaux profondes auto-adaptatifs. En réduisant la dépendance aux levés CTD externes et en améliorant la résilience à la distorsion acoustique, il renforce la robustesse de la navigation pendant les déploiements longs. La méthode est bien adaptée aux véhicules télécommandés autonomes (VRA) et aux véhicules sous-marins autonomes (AUV) effectuant de la cartographie des fonds marins, de la surveillance écologique, de l'exploration minérale, du routage sous-glaciaire ou des missions autonomes de longue portée. Des développements ultérieurs pourraient intégrer une prédiction du PVS basée sur l'apprentissage automatique ou des données océanographiques multi-capteurs pour une correction proactive. Les auteurs prévoient son potentiel pour améliorer l'efficacité et la fiabilité des données dans les futures explorations en eaux profondes et l'évaluation des ressources marines.

Références
DOI
10.1186/s43020-025-00181-w

URL de la source originale
https://doi.org/10.1186/s43020-025-00181-w

Informations sur le financement
Fondation nationale des sciences naturelles de Chine (42304040, 42174020, 42174021), Programme national clé de recherche et développement de Chine (n° 2024YFB3909700, 2024YFB3909702), Fondation des sciences naturelles de la province du Shandong (ZR2023QD081, ZR2025MS643), Laboratoire national clé des données spatiales (n° SKLSD2025-KF-16), Fonds de recherche fondamentaux pour les universités centrales (n°24CX06045A), Fondation des sciences naturelles de Qingdao (23–2-1–65-zyyd-jch, 23–2-1–217-zyyd-jch).

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