Les premières recherches en détection, localisation et séparation de signaux remontent au début du 20ème siècle. Ces recherches sont d’actualité encore aujourd’hui, notamment du fait de la croissance rapide des systèmes de communications constatée ces deux dernières décennies. Par ailleurs, la littérature du domaine consacre très peu d’études relatives à certains contextes jugés difficiles dont certains sont traités dans cette thèse. Ce travail porte sur la localisation de signaux par détection des temps d’arrivée ou estimation des directions d’arrivée et sur la séparation de sources dépendantes ou à module constant. L’idée principale est de tirer profit de certaines informations a priori disponibles sur les signaux sources telles que la parcimonie, la cyclostationarité, la non-circularité, le module constant, la structure autoregressive et les séquences pilote dans un contexte coopératif. Une première partie détaille trois contributions : (i) un nouveau détecteur pour l’estimation des temps d’arrivée basé sur la minimisation de la probabilité d’erreur ; (ii) une estimation améliorée de la puissance du bruit, basée sur les statistiques d’ordre ; (iii) une quantification de la précision et de la résolution de l’estimation des directions d’arrivée au regard de certains a priori considérés sur les sources. Une deuxième partie est consacrée à la séparation de sources exploitant différentes informations sur celles-ci : (i) la séparation de signaux de communication à module constant ; (ii) la séparation de sources dépendantes connaissant la nature de la dépendance et (iii) la séparation de sources autorégressives dépendantes connaissant la structure autorégressive. / Signal detection, localization, and separation problems date back to the beginning of the twentieth century. Nowadays, this subject is still a hot topic receiving more and more attention, notably with the rapid growth of wireless communication systems that arose in the last two decades and it turns out that many challenging aspects remain poorly addressed by the available literature relative to this subject. This thesis deals with signal detection, localization using temporal or directional measurements, and separation of dependent source signals. The main objective is to make use of some available priors about the source signals such as sparsity, cyclo-stationarity, non-circularity, constant modulus, autoregressive structure or training sequences in a cooperative framework. The first part is devoted to the analysis of (i) signal’s time-of-arrival estimation using a new minimum error rate based detector, (ii) noise power estimation using an improved order-statistics estimator and (iii) side information impact on direction-of-arrival estimation accuracy and resolution. In the second part, the source separation problem is investigated at the light of different priors about the original sources. Three kinds of prior have been considered : (i) separation of constant modulus communication signals, (ii) separation of dependent source signals knowing their dependency structure and (iii) separation of dependent autoregressive sources knowing their autoregressive structure.

Le domaine lié à ce travail est appelé « désagrégation d’énergie », où la principale préoccupation est de décomposer, ou désagréger, la consommation globale d’énergie électrique (par exemple, la consommation de tout un ménage) en une consommation détaillée donnée comme information de consommation par usage (par exemple, par appareil). Cette dernière permet d’avoir un retour sur la consommation pour les consommateurs ainsi que pour les fournisseurs et est utile pour permettre des économies d’énergie. Dans ce domaine de désagrégation d’énergie, il existe trois grandes questions auxquelles il faut répondre : qui consomme ? quand ? et combien ? Les recherches menées dans cette thèse se concentrent sur l’identification des appareils électriques, c’est-à-dire la réponse à la première question, en considérant particulièrement des appareils ménagers. À cet effet, nous utilisons le courant transitoire de mise en marche que nous modélisons en utilisant un nouveau modèle que nous avons proposé. De plus, nous utilisons les paramètres estimés de ce dernier pour la tâche d’identification. / The related field to this work is called “energy disaggregation" where the main concern is to break down, or disaggregate, the global electrical energy consumption (e.g. wholehouse consumption) into a detailed consumption given as end-use (e.g. appliance-level) consumption information. This latter gives consumption feedback to consumers and electricity providers and is helpful for energy savings. Three main questions have to be answered in the energy disaggregation field : who is consuming ? when ? and how much ? The research conducted in this thesis focuses on electrical appliances identification, i.e. the who question, considering particularly home appliances. For this purpose, we use the turn-on transient current signal which we model using a new model we proposed and use its estimated model parameters for the identification task.

Cette thèse porte sur l'étude des performances d'estimateurs en traitement du signal, et s'attache en particulier à étudier les bornes inférieures de l'erreur quadratique moyenne (EQM) pour l'estimation de points de rupture, afin de caractériser le comportement d'estimateurs, tels que celui du maximum de vraisemblance (dans le contexte fréquentiste), mais surtout du maximum a posteriori ou de la moyenne conditionnelle (dans le contexte bayésien). La difficulté majeure provient du fait que, pour un signal échantillonné, les paramètres d'intérêt (à savoir les points de rupture) appartiennent à un espace discret. En conséquence, les résultats asymptotiques classiques (comme la normalité asymptotique du maximum de vraisemblance) ou la borne de Cramér-Rao ne s'appliquent plus. Quelques résultats sur la distribution asymptotique du maximum de vraisemblance provenant de la communauté mathématique sont actuellement disponibles, mais leur applicabilité à des problèmes pratiques de traitement du signal n'est pas immédiate. Si l'on décide de concentrer nos efforts sur l'EQM des estimateurs comme indicateur de performance, un travail important autour des bornes inférieures de l'EQM a été réalisé ces dernières années. Plusieurs études ont ainsi permis de proposer des inégalités plus précises que la borne de Cramér-Rao. Ces dernières jouissent en outre de conditions de régularité plus faibles, et ce, même en régime non asymptotique, permettant ainsi de délimiter la plage de fonctionnement optimal des estimateurs. Le but de cette thèse est, d'une part, de compléter la caractérisation de la zone asymptotique (en particulier lorsque le rapport signal sur bruit est élevé et/ou pour un nombre d'observations infini) dans un contexte d'estimation de points de rupture. D'autre part, le but est de donner les limites fondamentales de l'EQM d'un estimateur dans la plage non asymptotique. Les outils utilisés ici sont les bornes inférieures de l’EQM de la famille Weiss-Weinstein qui est déjà connue pour être plus précise que la borne de Cramér-Rao dans les contextes, entre autres, de l’analyse spectrale et du traitement d’antenne. Nous fournissons une forme compacte de cette famille dans le cas d’un seul et de plusieurs points de ruptures puis, nous étendons notre analyse aux cas où les paramètres des distributions sont inconnus. Nous fournissons également une analyse de la robustesse de cette famille vis-à-vis des lois a priori utilisées dans nos modèles. Enfin, nous appliquons ces bornes à plusieurs problèmes pratiques : données gaussiennes, poissonniennes et processus exponentiels. / This thesis deals with the study of estimators' performance in signal processing. The focus is the analysis of the lower bounds on the Mean Square Error (MSE) for abrupt change-point estimation. Such tools will help to characterize performance of maximum likelihood estimator in the frequentist context but also maximum a posteriori and conditional mean estimators in the Bayesian context. The main difficulty comes from the fact that, when dealing with sampled signals, the parameters of interest (i.e., the change points) lie on a discrete space. Consequently, the classical large sample theory results (e.g., asymptotic normality of the maximum likelihood estimator) or the Cramér-Rao bound do not apply. Some results concerning the asymptotic distribution of the maximum likelihood only are available in the mathematics literature but are currently of limited interest for practical signal processing problems. When the MSE of estimators is chosen as performance criterion, an important amount of work has been provided concerning lower bounds on the MSE in the last years. Then, several studies have proposed new inequalities leading to tighter lower bounds in comparison with the Cramér-Rao bound. These new lower bounds have less regularity conditions and are able to handle estimators’ MSE behavior in both asymptotic and non-asymptotic areas. The goal of this thesis is to complete previous results on lower bounds in the asymptotic area (i.e. when the number of samples and/or the signal-to-noise ratio is high) for change-point estimation but, also, to provide an analysis in the non-asymptotic region. The tools used here will be the lower bounds of the Weiss-Weinstein family which are already known in signal processing to outperform the Cramér-Rao bound for applications such as spectral analysis or array processing. A closed-form expression of this family is provided for a single and multiple change points and some extensions are given when the parameters of the distributions on each segment are unknown. An analysis in terms of robustness with respect to the prior influence on our models is also provided. Finally, we apply our results to specific problems such as: Gaussian data, Poisson data and exponentially distributed data.

Cette thèse s'inscrit dans le cadre des systèmes radiocommunications numériques pour des récepteurs mobiles basés sur la modulation multi-porteuse OFDM. L'objectif est de proposer des algorithmes d'estimation de canal et de suppression d'IEP pour les <br />récepteurs OFDM à grande mobilité en liaison descendante. Notre démarche est d'estimer les paramètres de propagation du canal physique tels que les retards et les variations temporelles des gains complexes du canal à trajet multiples, au lieu du canal discret équivalent. Nous avons développé une approximation à base de polynôme pour l'évolution des gains complexes d'un canal multi-trajet de type Rayleigh avec un spectre de Jakes. En se basant sur cette modélisation polynomiale, nous avons présenté une étude théorique sur les Bornes de Cramér-Rao Bayésiennes (BCRBs) pour l'estimation des gains complexes du canal, en supposant les délais des trajets connus. Enfin, nous avons développé et analysé trois algorithmes itératifs d'estimation des variations temporelles des gains complexes (à l'intérieur d'un symbole OFDM) et de suppression d'IEP pour des récepteurs à grande mobilité. Les deux premiers sont basés sur l'interpolation (passe-bas ou polynomiale) des valeurs moyennes estimées et sur un égaliseur SSI. Ils ont montré de bonnes performances pour des récepteurs à vitesses modérées (i.e., fd.T <= 0.1). Le troisième algorithme est basé sur une modélisation AR et un filtre de Kalman pour estimer les coefficients polynomiaux des gains complexes, et sur un égaliseur QR. Il a fait preuve de bonnes performances pour des récepteurs à vitesses très élevées (i.e. , fd.T> 0.1).

Cette thèse explore le comportement quantique des appareils de mesure avec des illustrations en optique quantique. Il s'agit de la première étude des propriétés quantiques de mesures effectuées par n'importe quel type d'appareil de mesure. Nous montrons que les propriétés quantiques d'une mesure, comme son caractère projectif ou non-classique, ne peuvent être révélées que par les états quantiques d'une approche inhabituelle de la physique quantique : l'approche rétrodictive. Cette approche consiste à faire des rétro-prédictions sur les préparations d'états conduisant à un certain résultat de mesure, contrairement à l'approche prédictive avec laquelle nous faisons habituellement des prédictions sur les résultats d'une expérience. En précisant les fondations mathématiques de l'approche rétrodictive, nous mettons en évidence une procédure générale de reconstruction des états quantiques de cette approche : les états rétrodictés. Nous avons réalisé ces reconstructions pour des détecteurs de photons uniques, très utilisés dans les protocoles de cryptographie quantique par exemple. Il s'agit de la première tomographie d'états quantiques entièrement fondée sur l'approche rétrodictive et des choix de préparation, contrairement aux reconstructions habituelles basées sur des résultats de mesure. Ces tomographies nous ont permis d'étudier expérimentalement l'influence du bruit sur les propriétés quantiques des mesures effectuées par ces détecteurs, en particulier leur transition d'un comportement fortement quantique vers un comportement plus classique. Enfin, nous proposons un détecteur d'états " chat de Schrödinger " de la lumière qui sont des superpositions d'états quasi-classiques de la lumière. Dans une version moderne d'une expérience de pensée imaginée par Eugène Wigner en 1961, un tel dispositif permettrait à " l'Ami de Wigner " de détecter un chat de Schrödinger, contrairement à l'œil humain dont nous précisons certaines propriétés quantiques. Nous généralisons l'usage d'un tel détecteur non-classique à un protocole d'estimation de paramètre, entièrement fondé sur l'approche rétrodictive et des choix de préparation. Une telle procédure permettrait de réaliser des estimations optimales, en atteignant la limite de Cramér-Rao quantique, qui est un enjeu très actuel de la métrologie quantique.

Cette thèse porte sur l'étude des techniques d'estimation Bayesienne non-linéaire, et leur applications aux problèmes de synchronisation pour des systèmes de communication par satellite, ainsi qu'au calcul des bornes Bayesiennes pour le problème de synchronisation suréchantillonné. D'abord, on présente le filtrage de Kalman et les méthodes particulaires, et l'on propose une nouvelle vue d'ensemble des méthodes déterministes. Ensuite, on établie la modélisation pour le probléme de la synchronisation fractionnée dans des systémes satellite, et l'on calcule la borne de Cramér-Rao Bayesienne pour le probléme d'estimation de phase, et la borne de Cramér-Rao hybride pour le probléme d'estimation conjointe de phase et d'offset de fréquence. Dans un deuxième temps, on applique les méthodes de filtrage (Kalman, particulaires et déterministes) aux problèmes d'estimation de phase, d'estimation conjointe de phase et d'offset de fréquence, d'estimation de délai et d'estimation de phase avec des bruits non-Gaussiens. Les méthodes proposées ont montré de bonnes performances pour nos problèmes de synchronisation. On présente aussi dans cette thèse, trois études liées aux travaux principaux. Le premier concerne l'estimation conjointe des gains complexes et du délai dans un canal de Rayleigh à variations lentes pour des signaux CPM. Le deuxième présente l'utilisation des méthodes déterministes pour la localisation avec un réseau de capteurs. Et finalement, le troisième présente le couplage GNSS/INS ultra précis et une solution déterministes à cette problèmatique.

Cette thèse aborde des problématiques d'estimation et de détection supervisée en imagerie hyperspectrale, appliquées ici aux environnements côtiers. Des modèles bathymétriques de réflectance sont utilisés afin de représenter l'influence de la colonne d'eau sur la lumière incidente. Différents paramètres sont dits optiquement actifs et agissent sur le spectre de réflectance (phytoplancton, matière organique dissoute colorée...). Nous proposons d'adopter une nouvelle approche statistique pour estimer ces paramètres, traditionnellement retrouvés par inversion des modèles physiques. Différentes méthodes telles que l'estimation du maximum de vraisemblance et du maximum a posteriori, ainsi que le calcul des bornes de Cramér-Rao, sont implémentées avec succès sur les données synthétiques et réelles. Par ailleurs, nous adaptons les filtres supervisés couramment utilisés au contexte de la détection de cibles immergées. Dans le cas où les paramètres caractéristiques de la colonne d'eau sont inconnus, nous développons un nouveau filtre issu du test du rapport de vraisemblance généralisé permettant la détection sans aucune connaissance a priori sur ces paramètres.

Les méthodes de trajectographie conventionnelles par mesures d'angle supposent que la source est en mouvement rectiligne uniforme tandis que l'observateur est manoeuvrant. Dans cette thèse, nous remettons en cause cette hypothèse en proposant un autre modèle de cinématique de la source : le mouvement circulaire uniforme. Nous prouvons qu'une telle trajectoire est observable à partir d'un observateur en mouvement rectiligne uniforme. Puis, nous étudions l'apport de mesures additionnelles de fréquence ou la faisabilité de la trajectographie par mesures de distances. Le cas d'une source en mouvement rectiligne uniforme et d'un observateur manoeuvrant est étudié pour ce dernier type de mesures. Chaque cas donne lieu à une analyse de l'observabilité de la trajectoire de la source et à la mise au point de l'estimateur du maximum de vraisemblance. Nous montrons que ce dernier s'avère le plus souvent efficace.

Cette thèse traite de l'estimation d'un canal de communication radio-mobile multi-bond. La communication entre l'émetteur et le récepteur est ainsi faite par l'intermédiaire de relais (de type « Amplify and-Forward ») en série. Les différents éléments (émetteurs, relais, récepteurs) peuvent être fixes ou mobiles. Chaque lien de communication (chaque bond) est modélisé par un canal de Rayleigh à évanouissements plats, avec un spectre Doppler issu de deux environnements possibles de diffusion : en deux dimensions (2D, amenant le spectre en U de Jakes), ou en trois dimensions (3D, amenant un spectre Doppler plat). L'objectif majeur de la thèse est l'estimation dynamique du canal global issue de la cascade des différents liens. A cette fin, la cascade de canaux est approchée par une modèle auto-régressif du premier ordre (AR (1)), et l'estimation est réalisée à l'aide d'un algorithme standard, le filtre de Kalman. La méthode couramment utilisée dans la littérature pour fixer le paramètre du modèle AR(1) est basée sur un critère de « corrélation matching » (CM). Cependant, nous montrons que pour des canaux à variations lentes, un autre critère basé sur la minimisation de la variance asymptotique (MAV) de la sortie du filtre de Kalman est plus approprié. Pour les deux critères, CM et MAV, cette thèse donne une justification analytique en fournissant des formules approchées de la variance d'estimation par le filtre de Kalman, ainsi que du réglage optimal du paramètre du modèle AR(1). Ces formules analytiques sont données en fonctions des fréquences Doppler et du rapport signal sur bruit, pour les environnements de diffusion 2D et 3D, quel que soit le nombre et le type de bonds (fixe-mobile ou mobile-mobile). Les résultats de simulations montrent un gain considérable en termes de l'erreur quadratique moyenne (MSE) de l'estimateur de canal bien réglé, en particulier pour le scénario le plus courant de canal à évanouissements lents. / This thesis deals with the estimation of the multihop Amplify-and-Forward relay communications. The various objects (transmitter, relays, receivers) can be fixed or mobile. Each link is modeled by a flat fading Rayleigh channel, with a Doppler spectrum resulting from two-dimensional (2D, leading to the U-shape Dopller spectrum) or three-dimensional (3D, leading to a flat Doppler spectrum) scattering environments. The cascade of channel hops is approximated by a first-order autoregressive (AR(1)) model and is tracked by a standard estimation algorithm, the Kalman Filter (KF). The common method used in the literature to tune the parameter of the AR(1) model is based on a Correlation Matching (CM) criterion. However, for slow fading variations, another criterion based on the off-line Minimization of the Asymptotic Variance (MAV) of the KF is shown to be more appropriate. For both the CM and MAV criteria, this thesis gives analytic justification by providing approximated closed-form expressions of the estimation variance in output of the Kalman filter, and of the optimal AR(1) parameter. The analytical results are calculated for given Doppler frequencies and Signal-to-Noise Ratio for both scattering environments, whatever the number and type of transmission hops (Fixed-to-Mobile or Mobile-to-Mobile). The simulation results show a considerable gain in terms of the Mean Square Error (MSE) of the well tuned Kalman-based channel estimator, especially for the most common scenario of slow-fading channel.