This dissertation is focused on developing the new target localization and the target velocity estimation methods for frequency-only multi-input, multi-output (MIMO) radar systems with widely separated antennas. If the frequency resolutions of the transmitted signals are enough, only the received frequencies and the Doppler shifts can be used to find the position of the target. In order to estimate the position and the velocity of the target, most multistatic radars or radar networks use multiple independent measurements from the target such as time-of-arrival (TOA), angle-of-arrival (AOA) and frequency-of-arrival (FOA). Although, frequency based systems have many advantages, frequency based target localization methods are very limited in literature because of the fact that highly non-linear equations are involved in solutions. In this thesis, alternative target localization and the target velocity estimation methods are proposed for frequency-only systems with low complexity. One of the proposed methods is able to estimate the target position and the target velocity based on the measurements of the Doppler frequencies. Moreover, the target movement direction can be estimated efficiently. This method is referred to as &quot / Target Localization via Doppler Frequencies - TLDF&quot / and it can be used for not only radar but also all frequency-based localization systems such as Sonar or Wireless Sensor Networks. Besides the TLDF method, two alternative target position estimation methods are proposed as well. These methods are based on the Doppler frequencies, but they requires the target velocity vector to be known. These methods are referred to as &quot / Target Localization via Doppler Frequencies and Target Velocity - TLD&amp / V methods&quot / and can be divided two sub-methods. One of them is based on the derivatives of the Doppler Frequencies and hence it is called as &quot / Derivated Doppler - TLD&amp / V-DD method&quot / . The second method uses the Maximum Likelihood (ML) principle with grid search, hence it is referred to as &quot / Sub-ML, TLD&amp / V-subML method&quot / . The more realistic signal model for ground based, widely separated MIMO radar is formed as including Swerling target fluctuations and the Doppler frequencies. The Cramer-Rao Bounds (CRB) are derived for the target position and the target velocity estimations for this signal model. After the received signal is constructed, the Doppler frequencies are estimated by using the DFT based periodogram spectral estimator. Then, the estimated Doppler frequencies are collected in a fusion center to localize the target. Finally, the multiple targets localization problem is investigated for frequency-only MIMO radar and a new data association method is proposed. By using the TLDF method, the validity of the method is simulated not only for the targets which are moving linearly but also for the maneuvering targets. The proposed methods can localize the target and estimate the velocity of the target with less error according to the traditional isodoppler based method. Moreover, these methods are superior than the traditional method with respect to the computational complexity. By using the simulations with MATLAB, the superiorities of the proposed methods to the traditional method are shown.

La synchronisation temporelle est la première opération effectuée par le démodulateur. Elle permet d'assurer que les échantillons transmis aux processus de démodulation puissent réaliser un taux d'erreurs binaires le plus faible.Dans cette thèse, nous proposons l'étude d'algorithmes innovants de synchronisation temporelle à haute performance.D'abord, nous avons proposé des algorithmes exploitant l'information souple du décodeur en plus du signal reçu afin d'améliorer l'estimation aveugle d'un retard temporel supposé constant sur la durée d'observation.Ensuite, nous avons proposé un algorithme original basé sur la synchronisation par lissage à faible complexité.Cette étape a consisté à proposer une technique opérant dans un contexte hors ligne, permettant l'estimation d'un retard aléatoire variable dans le temps via les boucles d'aller-retour sur plusieurs itération. Les performances d'un tel estimateur dépassent celles des algorithmes traditionnels.Afin d'évaluer la pertinence de tous les estimateurs proposés, pour des retards déterministe et aléatoire, nous avons évalué et comparé leurs performances à des bornes de Cramèr-Rao que nous avons développées pour ce cadre. Enfin, nous avons évalué les algorithmes proposés sur des signaux WBAN. / Time synchronization is the first function performed by the demodulator. It ensures that the samples transmitted to the demodulation processes allow to achieve the lowest bit error rate.In this thesis we propose the study of innovative algorithms for high performance time synchronization.First, we propose algorithms exploiting the soft information from the decoder in addition to the received signal to improve the blind estimation of the time delay. Next, we develop an original algorithm based on low complexity smoothing synchronization techniques. This step consisted in proposing a technique operating in an off-line context, making it possible to estimate a random delay that varies over time on several iterations via Forward- Backward loops. The performance of such estimators exceeds that of traditional algorithms. In order to evaluate the relevance of all the proposed estimators, for deterministic and random delays, we evaluated and compared their performance to Cramer-Rao bounds that we developed within these frameworks. We, finally, evaluated the proposed algorithms on WBAN signals.

Power system generators are interconnected in a distributed network to allow sharing of power. If one of the generators cannot meet the power demand, spare power is diverted from neighbouring generators. However, this approach also allows for propagation of electric disturbances. An oscillation arising from a disturbance at a given generator site will affect the normal operation of neighbouring generators and might cause them to fail. Hours of production time will be lost in the time it takes to restart the power plant. If the disturbance is detected early, appropriate control measures can be applied to ensure system stability. The aim of this study is to improve existing algorithms that estimate the oscillation parameters from acquired generator data to detect potentially dangerous power system disturbances. When disturbances occur in power systems (due to load changes or faults), damped oscillations (or &quotmodes") are created. Modes which are heavily damped die out quickly and pose no threat to system stability. Lightly damped modes, by contrast, die out slowly and are more problematic. Of more concern still are &quotnegatively damped" modes which grow exponentially with time and can ultimately cause the power system to fail. Widespread blackouts are then possible. To avert power system failures it is necessary to monitor the damping of the oscillating modes. This thesis proposes a number of damping estimation algorithms for this task. If the damping is found to be very small or even negative, then additional damping needs to be introduced via appropriate control strategies. This thesis presents a number of new algorithms for estimating the damping of modal oscillations in power systems. The first of these algorithms uses multiple orthogonal sliding windows along with least-squares techniques to estimate the modal damping. This algorithm produces results which are superior to those of earlier sliding window algorithms (that use only one pair of sliding windows to estimate the damping). The second algorithm uses a different modification of the standard sliding window damping estimation algorithm - the algorithm exploits the fact that the Signal to Noise Ratio (SNR) within the Fourier transform of practical power system signals is typically constant across a wide frequency range. Accordingly, damping estimates are obtained at a range of frequencies and then averaged. The third algorithm applied to power system analysis is based on optimal estimation theory. It is computationally efficient and gives optimal accuracy, at least for modes which are well separated in frequency.

Cette thèse est dédié à l’étude de la problématique des interférences multi utilisateurs dans le système Argos et à la proposition des diverses techniques pour réduire les effets de ces interférences. Le système Argos est un système mondial de localisation et de collecte de données géo positionnées par satellite. Il permet à l’échelle mondiale de collecter et de traiter les données émises par des émetteurs installés sur la surface de terre. Ces émetteurs sont connus sous le nom de balises. Ces balises sont installées sur des voiliers, des stations météo, des bouées, ainsi que sur quelques animaux (phoques, penguins, etc.…). Le système Argos a été créé en 1978 par le Centre National des Études spatiales (CNES), l’agence spatiale américaine (NASA) et l’agence américaine d’étude de l’atmosphère et de l’océan (NOAA). Depuis sa création, le nombre de balises Argos n’a cessé d’augmenter afin de couvrir au mieux la couverture mondiale. Nous sommes orientés ainsi à la saturation de la bande d’émission et à la présence des interférences multi utilisateurs (MUI) provenant de la réception simultanée de plusieurs signaux émis par les balises. Cette MUI limite la capacité du système Argos et dégrade les performances en termes de Taux Erreur Bit (TEB). Actuellement, le système Argos n’est capable de traiter qu’un seul signal reçu à un instant donné. D’où, l’intérêt d’implanter des techniques au niveau du récepteur capable de réduire les effets des interférences et de traiter les signaux émis par toutes les balises. Plusieurs techniques de détection multi utilisateurs (MUD) ont été développées dans le cadre de cette problématique. Ces techniques sont principalement implantées dans les systèmes CDMA où des codes d’étalement sont utilisés afin de différencier entre les différents signaux. Ceci n’est pas le cas du système Argos où les signaux ne présentent pas des séquences d’étalement et que les bandes de fréquences pour ces différents signaux ne sont pas disjointes à cause de l’effet Doppler et donc, un recouvrement spectral au niveau du récepteur est très probable. Dans ce contexte, l’objectif du travail présenté dans cette thèse est d’étudier différentes techniques MUD appliquées au système Argos et d’évaluer ces techniques au niveau des performances en termes de TEB et de complexité d’implantation. Dans ce travail, nous présentons les différentes composantes du système Argos ainsi que son mode de fonctionnement. Ensuite, nous présentons la problématique dans le système Argos ainsi que les différentes solutions proposées. Parmi ces solutions, nous montrons celle basant sur l’implantation des techniques MUD au niveau du récepteur. Ces différentes techniques MUD sont alors présentées ainsi que les avantages et les inconvénients de chacune d’elles. Parmi les techniques possédant un bon compromis entre les performances d’une part et la complexité d’autre part, nous notons la technique d’annulation par série d’interférence (SIC). Dans cette technique, les signaux sont démodulés successivement suivant l’ordre décroissant des puissances. Cette technique nécessite une étape d’estimation des paramètres des signaux à chaque étape. L’impact d’une estimation imparfaite des différents paramètres est aussi étudié. Après l’étude des impacts des erreurs d’estimation, nous proposons des estimateurs adaptables au système Argos. Les performances de ces estimateurs sont obtenues en comparant les variances de leurs erreurs aux bornes de Cramer Rao (CRB). Enfin, nous terminons le travail par une conclusion générale des résultats obtenus et nous envisageons les perspectives des prochains travaux. / In our thesis, we investigate the application of multi user detection techniques to a Low Polar Orbit (LPO) satellite used in the Argos system. Argos is a global satellite-based location and data collection system dedicated for studying and protecting the environment. User platforms, each equipped with a Platform Transmitter Terminal (PTT), transmit data messages to a 850 km LPO satellite. An ARGOS satellite receives, decodes, and forwards the signals to ground stations. All PTTs transmit at random times in a 100 kHz bandwidth using different carrier frequencies. The central carrier frequency f0 is 401.65 MHz. Due to the relative motion between the satellite and the platforms, signals transmitted by PTTs are affected by both a different Doppler shift and a different propagation delay. Thus, the Argos satellite receives overlapping signals in both frequency and time domains inducing Multiple Access Interference (MAI). One common approach to mitigate the MAI problem is to implement Multi User Detection (MUD) techniques at the receiver. To tackle this problem, several MUD techniques have been proposed for the reception of synchronous and asynchronous users. In particular, the Successive Interference Cancelation (SIC) detector has been shown to offer a good optimality-complexity trade-off compared to other common approaches such as the Maximum Likelihood (ML) receiver. In an Argos SIC receiver, users are decoded in a successive manner, and the signals of successfully decoded users are subtracted from the waveform before decoding the next user. This procedure involves a parameter estimation step and the impact of erroneous parameter estimates on the performance of Argos SIC receiver has been studied. Argos SIC receiver has been shown to be both robust to imperfect amplitude and phase estimation and sensitive to imperfect time delay estimation. The last part of our work focuses on the implementation of digital estimators for the Argos system. In particular, we propose a time delay estimator, a frequency estimator, a phase estimator and an amplitude estimator. These estimators are derived from the ML principle and they have been already derived for the single user transmission. In our work, we adapt successfully these estimators for the multi user detector case. These estimators use the Non Data Aided (NDA) cases in which no a priori information for the transmitted bits is required. The performance of these different estimators are compared to the Cramer Rao Bound (CRB) values. Finally, we conclude in our work by showing the different results obtained during this dissertation. Also, we give some perspectives for future work on Argos system.

L'un des enjeux majeurs pour les systèmes d'imagerie par diffraction acoustique et micro-onde, est l'amélioration des performances obtenues au moment de la reconstruction des objets étudiés. Cette amélioration peut s'effectuer par la recherche d'algorithmes d'imagerie plus performants d'une part et par la recherche d'une meilleure configuration de mesures d'autre part. La première approche (recherche d'algorithmes) permet d'améliorer le processus d'extraction de l'information présente dans un échantillon de mesures donné. Néanmoins, la qualité des résultats d'imagerie reste limitée par la quantité d'information initialement disponible. La seconde approche consiste à choisir la configuration de mesures de manière à augmenter la quantité d'information disponible dans les données. Pour cette approche, il est nécessaire de quantifier la quantité d'information dans les données. En théorie de l'estimation, ceci équivaut à quantifier la performance du système. Dans cette thèse, nous utilisons la Borne de Cramer Rao comme mesure de performance, car elle permet d'analyser la performance des systèmes de mesures sans être influencé par le choix de la méthode d'inversion utilisée. Deux analyses sont proposées dans ce manuscrit. La première consiste en l'évaluation de l'influence des facteurs expérimentaux sur la performance d'inversion. Cette analyse a été effectuée pour différents objets le tout sous une hypothèse de configuration bidimensionnelle. La seconde analyse consiste à comparer les performances de l'estimateur obtenu avec l'approximation de Born aux valeurs de la borne de Cramer Rao (BCR); l'objectif étant d'illustrer d'autres applications possibles de la BCR. / Improving the performance of diffraction based imaging systems constitutes a major issue in both acoustic and electromagnetic scattering. To solve this problem, two main approaches can be explored. The first one consists in improving the inversion algorithms used in diffraction based imaging. However, while this approach generally leads to a significant improvement of the performance of the imaging system, it remains limited by the initial amount of information available within the measurements. The second one consists in improving the measurement system in order to maximize the amount of information within the experimental data. This approach does require a quantitative mean of measuring the amount of information available. In estimation problems, the {appraisal of the} performance of the system is often used for that purpose. In this Ph.D. thesis, we use the Cramer Rao bound to assess the performance of the imaging system. In fact, this quantity has the advantage of providing an assessment which is independent from the inversion algorithm used. Two main analysis are discussed in this thesis. The first analysis explores the influence on the system's performance, of several experimental conditions such as the antennas positions, the radiation pattern of the source, the properties of the background medium, etc. Two classes of objects are considered: 2D homogeneous circular cylindrical objects and 2D cylindrical objects with defect. The second analysis studies the performance of an estimator based on Born approximation with the Cramer Rao Bound as reference. The aim of this second analysis is to showcase other possible applications for the Cramer Rao Bound.