L'augmentation du trafic sur les réseaux sans fil ne permet plus de traiter les données en utilisant les protocoles standard des réseaux filaires, qui sont eux sans interférences. Ainsi, les nœuds des réseaux sans fil doivent coopérer en exploitant les corrélations inhérentes à la proximité des utilisateurs afin d'exploiter au mieux la capacité d'un tel réseau.Dans cette thèse, nous considérons tout d'abord le problème de codage de source avec information adjacente compressée. Le nœud coopératif, ayant accès à un signal corrélé avec celui de la source, peut en envoyer une version compressée au destinataire sur un lien indépendant, permettant d'économiser du débit sur le lien principal. En utilisant une caractérisation des cellules de Voronoi du quantificateur utilisé, nous avons pu améliorer un algorithme de décodage itératif basé sur des codes LDPC.La seconde partie de la thèse traite des problèmes de codage de canal, où les nœuds coopératifs sont des relais. L'exemple le plus simple d'une telle communication est le canal à relais, où un relais aide à la communication entre la source et la destination. Alors que dans le problème de codage de source, le canal de corrélation entre la source et le nœud coopératif est fixé, dans le codage de canal, la question est de savoir quelle opération effectuer au relais. Tout d'abord, nous considérons un problème quelque peu dual au problème de codage de source avec information adjacente compressée, en considérant des bruits corrélés au relais et la destination. Puis, nous étudions des bornes sur la capacité et des débits atteignables pour deux extensions du canal à relais, le canal à relais bidirectionnel avec des bruits corrélés au relais et aux destinations, où deux sources échangent leurs données avec l'aide d'un relais, et le canal multidirectionnel avec liens directs (qui modélisent la proximité des utilisateurs), où les utilisateurs sont regroupés dans des clusters et échangent leurs données localement au sein d'un même cluster avec l'aide d'un relais. / The current wireless data traffic growth cannot be handled by classical multi-hop network protocols as in interference-free wired networks, thus it has been recognized that network nodes need to cooperate in order to take advantage of source and/or channel signal correlations, which is needed to achieve fundamental capacity limits.This thesis first considers a cooperative source coding problem, namely binary source coding with coded side information (CoSI): the helper node has access to a signal that is correlated with the source and may send a compressed version on a separate link to the destination, thus rate can be saved on the main source-destination link. Using a characterization of the Hamming-space Voronoi regions of the quantizer at the helper node, an improved practical scheme based on LDPC codes is proposed.The second part of the thesis considers cooperative channel coding, where helper nodes are relays. The simplest example of such a communication is the relay channel, in which a relay node helps the source to send its message to the destination. Whereas in the source coding problem, the correlation between source and side information is given, in channel coding, the main question is to find the best relaying operation. First, a somewhat dual problem to source coding with CoSI is studied, by considering correlated noises at the relay and destination. Then, various extensions of the relay channel are characterized using upper bounds on capacity and achievable rates: the two-way relay channel with correlated noises at the relay and destinations, where two sources wish to exchange their data with the help of a relay, and the multiway relay channel with direct links, where users, grouped into fully connected clusters (users in a cluster can overhear each others' messages), wish to exchange their messages locally within a cluster with the help of one relay.

Ce travail de thèse présente une stratégie de transmission exploitant la diversité spatiale pour la transmission d'images sur canal sans fil. On propose ainsi une approche originale mettant en correspondance la hiérarchie de la source avec celle des sous-canauxSISO issus de la décomposition d'un canal MIMO. On évalue les performances des précodeurs usuels dans le cadre de cette stratégie via une couche physique réaliste, respectant la norme IEEE802.11n, et associé à un canal de transmission basé sur un modèle de propagation à tracé de rayons 3D. On montre ainsi que les précodeurs usuels sont mal adaptés pour la transmission d'un contenu hiérarchisé. On propose alors un algorithme de précodage allouant successivement la puissance sur les sous-canaux SISO afin de maximiser la qualité des images reçues. Le précodeur proposé permet d'atteindre un TEB cible compte tenu ducodage canal, de la modulation et du SNR des sous-canaux SISO. A partir de cet algorithme de précodage, on propose une solution d'adaptation de lien permettant de régler dynamiquement les paramètres de la chaîne en fonction des variations sur le canal de transmission. Cette solution détermine la configuration de codage/transmission maximisant la qualité de l'image en réception. Enfin, on présente une étude sur la prise en compte de contraintes psychovisuelles dans l'appréciation de la qualité des images reçues. On propose ainsi l'intégration d'une métrique à référence réduite basée sur des contraintes psychovisuelles permettant d'assister le décodeur vers la configuration de décodage offrant la meilleure qualité d'expérience. Des tests subjectifs confirment l'intérêt de l'approche proposée. / This thesis presents a transmission strategy for exploiting the spatial diversity for image transmission over wireless channel. We propose an original approach based on the matching between the source hierarchy and the SISO sub-channels hierarchy, resulting from the MIMO channel decomposition. We evaluate common precoder performance in the context of this strategy via a realistic physical layer respecting the IEEE802.11n standard and associated with a transmission channel based on a 3D-ray tracer propagation model. It is shown that common precoders are not adapted for the transmission of a hierarchical content. Then, we propose a precoding algorithm which successively allocates power over SISO subchannels in order to maximize the received images quality. The proposed precoder achieves a target BER according to the channel coding, the modulation and the SISO subchannels SNR. From this precoding algorithm, we propose a link adaptation scheme to dynamically adjust the system parameters depending on the variations of the transmission channel. This solution determines the optimal coding/transmission configuration maximizing the image quality in reception. Finally, we present a study for take into account some psychovisual constraints in the assessment of the received images quality. We propose the insertion of a reduced reference metric based on psychovisual constraints, to assist the decoder in order to determine the decoding configuration providing the highest quality of experience. Subjective tests confirm the interest of the proposed approach.