orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems are very sensitive to synchronization errors. Therefore, OFDM systems require the knowledge of symbol timing and frequency offset. Most OFDM synchronization algorithms proposed in the literature are data-aided estimation structures. Data-aided estimators use pilot symbols or training sequences to perform synchronization. However, the use of training data reduces the transmission data rate. The alternative, which we consider in this thesis, is nondata-aided methods that perform synchronization by utilizing the redundant guard interval or cyclic prefix. Recently, cyclo-stationarity of signals is applied for estimating synchronization error. Gini and Giannakis utilized the property for single carrier systems and Bolcskei applied the property for OFDM systems. In this thesis, we proposed a modified synchronization algorithm, which is extended from Giannakis and Bolcskei algorithms, in additive white Gaussian noise (AWGN) environment. According to Park¡¦s study, additional sub-carrier weightings are not needed to enhance the estimation performance. From simulation results, the proposed modified blind synchronization algorithm can achieve better performance.

Les systèmes photovoltaïques (PV) peuvent être exploités dans différents lieux. L'exposition extérieure des panneaux PV mets en jeu une combinaison complexe de facteurs (le vent, la pluie, la neige, la chaleur, la foudre, ombrage, …) qui provoquent leurs dégradations au cours du temps et réduit leurs rendement. Le diagnostic est parmi les solutions intéressantes en vue de faire fonctionner des panneaux PV à leur puissance optimale et afin de maximiser l'efficacité de la conversion PV dans le but de réduire les coûts de maintenance. Dans ce travail de thèse, nous nous intéressons uniquement au diagnostic des générateurs PV. L'objectif de cette thèse est de proposer des outils de traitement de signal permettant de détecter et de localiser des défauts conduisant à une baisse de rendement. Pour mener ce travail, nous faisons tout d'abord un état de l'art sur les panneaux photovoltaïques de l'aspect microscopique (cellule) à l'aspect macroscopique (champs). Pour commencer, nous présentons le principe de fonctionnement d'une cellule photovoltaïque. Parallèlement à cela, nous décrivons les différents types de défauts et présentons un panorama des méthodes de leur détection. La seconde partie, consacrée aux outils théoriques. On rappelle la définition de la cyclostationnarité et des outils associés à la cyclostationnarité à l'ordre 1 (moyenne synchrone) et l'ordre 2 (corrélation spectrale). Les performances des panneaux PV dépendant principalement des conditions météorologiques (irradiance, température), ces conditions présentent des propriétés cyclostationnaires (CS) et permettent de décomposer les signaux en un motif cyclique (CSI) et un motif aléatoire cyclostationnaire à l'ordre 2 (CS2). La CS2 est associée à des phénomènes météorologiques comme les passages nuageux. À l'aide d'exemples, nous montrons que les outils classiques (Moyenne Synchrone,Cepstre) utilisés dans le domaine de la CS ne permettent pas une bonne séparation de la composante cyclique et la partie aléatoire pour le signal d'ensoleillement à cause de la variation d'amplitude d'un cycle à un autre engendré par l'effet de la saisonnalité. C'est pourquoi nous introduisons dans ce travail une méthode originale appelée ATSA adapté à ce type de signaux. Une troisième partie traitant de la modélisation de défauts indique comment construire une base de données de signaux électriques par simulation. De nombreux modèles électriques sont utilisés dans la littérature pour comprendre le fonctionnement des panneaux PV. Le modèle de Bishop a été retenu dans cette étude, car il représente bien la caractéristique courant tension (1-V) du fonctionnement des cellules PV dans régime direct ainsi que dans le régime inverse dans le cas où une cellule est occultée. Les signaux électriques des indicateurs (puissance maximale, courant court circuit et tension circuit ouvert) sont ensuite calculés à partir de la caractéristique I-V du panneau PV obtenue pour des conditions spécifiques (irradiance, température, défaut de mismatch, défaut de diode de bypass) L'originalité de notre travail est de simuler les signaux en utilisant des caractéristiques d'ensoleillement réelles obtenu par mesure satellite. Nous introduisons ainsi la notion de saisonnalité dans la caractéristique I-V qui dépend alors du temps. La fonction d'autocorrélation cyclique est appliquée sur les parties aléatoires des signaux afin de travailler sur la CS à l'ordre2 (CS2). Dans la quatrième partie, on montre comment combiner les outils tels que l'ATSA pour faire du diagnostic sur les signaux que nous avons simulés. Dans cette étude, la CS2 des signaux a donné de bons résultats pour faire du diagnostic en comparant par l'analyse temporelle et fréquentielle / Photovoltaic (PV) systems can be operated in different locations. The exhibition (Wind, rain, snow, heat, lightning, shading, etc.) which cause their degradation over time and reduc their efficiency. Diagnosis is one of the interesting solutions to make PV panels work at their optimum power and in order to maximize the efficiency of PV conversion in order to reduce maintenance costs. In this thesis work, we are interested only in the diagnosis of PV generators. The aim of this thesis is to propose signal processing tools to detect and locate faults leading to a drop in efficiency. To carry out this work, we first make a stateof the art on the panels. Photovoltaic cells of microscopic appearance (cell) with macroscopic appearance (fields). To begin, we present the principle of operation of a photovoltaic cell as well as the various parameters affecting its performance. The combination of cells to create a photovoltaic panel, panels to create fields, are the studied. It is then shown how to connect these elements to a Load and network. At the same time, we describe the different types of defects and present an overview of the methods of their detection. A third part dealing with the modeling of defects shows how to build a database of electrical signals by simulation. Many electrical models are used in the literature to understand the functioning of PV panels. The Bishop model has been chosen in this study because it represents the current voltage characteristic (I-V) of the functioning of the PV cells in direct regime as well as in the inverse regime in the case where a cell is occulted. We explain how the different types of defects affect the I-V characteristic of solar panels. The electrical signals of the indicators (maximum power, short circuit current and open circuit voltage) are then calculated from the characteristic [V of the PV panel obtained for specific conditions (irradiance, temperature, mismatch defect, bypass diode fault). .). The originality of our work is to simulate the signals using real sunlight characteristics obtained by satellite measurements. We introduce the notion of seasonality into the characteristic I-V which then depends on time. We then analyze the first signals obtained by simulation. The time evolution of these indicators shows a CS aspect and the ATSA method is applied for these signals to have a good separation of the cyclic pattern and the random pattern of the time signals. The separation of these two components. To work on different CS commands. The cyclic autocorrelation function is applied to the random parts of the signals to work on the CS to order2 (CS2). In the fourth part, we show how to combine tools such as ATSA to diagnose the signals we simulated. We first present our choice of types of defects and severity used to build our database. Next, we describe and illustrate the various indicator in detail for a shading defect. A larger study is then carried out on all the simulated defects. In this study, the CS2 of the signals gave good results to make the diagnosis by comparing by the time and frequency analysis

Due essentially to the difficulties associated with obtaining explicit forms of stationary marginal distributions of non-linear stationary processes, appropriate characterizations of such processes are worked upon little. After discussing an elaborate motivation behind this thesis and presenting preliminaries in Chapter 1, we characterize, in Chapter 2, the stationary marginal distributions of certain non-linear multivariate stationary processes. To do so, we show that the stationary marginal distributions of these processes belong to specific skew-distribution families, and for a given skew-distribution from the corresponding family, a process, with stationary marginal distribution identical to that given skew-distribution, can be found. While conventional time series analysis greatly depends on the assumption of stationarity, measurements taken from many physical systems, which consist of both periodicity and randomness, often exhibit cyclostationarity (i.e., a periodic structure in their first- and second-order moments). Identifying the hourly global horizontal irradiances (GHIs), collected at a solar monitoring station of Saudi Arabia, as a cyclostationary process and considering the significant impact of that on the energy production in Saudi Arabia, Chapter 3 provides a temporal model of GHIs. Chapter 4 extends the analysis to a spatio-temporal cyclostationary modeling of 45 different solar monitoring stations of the Kingdom. Both the proposed models are shown to produce better forecasts, more realistic simulations, and reliable photovoltaic power estimates in comparison to a classical model that fails to recognize the GHI data as cyclostationary. Chapter 5 extends the notion of cyclostationarity to a novel and flexible class of processes, coined evolving period and amplitude cyclostationary (EPACS) processes, that allows periods and amplitudes of the mean and covariance functions to evolve and, therefore, accommodates a much larger class of processes than the cyclostationary processes. Thereafter, we investigate its properties, provide methodologies for statistical inference, and illustrate the presented methods using a simulation study and a real data example, from the heavens, of the magnitudes of the light emitted from the variable star R Hydrae. Finally, Chapter 6 summarizes the findings of the thesis and discusses its significance and possible future extensions.

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Cyclostationarity feature-based (C-FB) detection and classification is a large field of research that has promising applications to intelligent receiver design. Cyclostationarity FB classification and detection algorithms have been applied to a breadth of wireless communication signals — analog and digital alike. This thesis reports on an investigation of existing methods of extracting cyclostationarity features and then presents a novel robust solution that reduces SNR requirements, removes the pre-processing task of estimating occupied signal bandwidth, and can achieve classification rates comparable to those achieved by the traditional method while based on only 1/10 of the observation time. Additionally, this thesis documents the development of a novel low order consideration of the cyclostationarity present in Continuous Phase Modulation (CPM) signals, which is more practical than using higher order cyclostationarity. Results are presented — through MATLAB simulation — that demonstrate the improvements enjoyed by FB classifiers and detectors when using robust methods of estimating cyclostationarity. Additionally, a MATLAB simulation of a CPM C-FB detector confirms that low order C-FB detection of CPM signals is possible. Finally, suggestions for further research and contribution are made at the conclusion of the thesis. / Master of Science

Specific emitter identification is a technology used to uniquely identify a class of wireless devices, and in some cases a single device. Minute differences in the implementation of a wireless communication standard from one device manufacturer to another make it possi- ble to extract a wireless "fingerprint" from the transmitted signal. These differences may stem from imperfect radio frequency (RF) components such as filters and power amplifiers. However, the problem of identifying a wireless device through analysis of these key signal characteristics presents several difficulties from an algorithmic perspective. Given that the differences in these features can be extremely subtle, in general a high signal to noise ratio (SNR) is necessary for a sufficient probability of correct detection. If a sufficiently high SNR is not guaranteed, then some from of identification algorithm which operates well in low SNR conditions must be used. Cyclostationary analysis offers a method of specific emitter iden- tification through analysis of second order spectral correlation features which can perform well at relatively low SNRs. The eigenvector/eigenvalue decomposition (EVD) is capable of separating principal components from uncorrelated gaussian noise. This work proposes a technique of specific emitter identification which utilizes the principal components of the EVD of the spectral correlation function which has been arranged into a square matrix. An analysis of this EVD-based SEI technique is presented herein, and some limitations are identified. Analysis is constrained to orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) using the IEEE 802.16 specification (used for WiMAX) as a guideline for a variety of pilot arrangements. / Master of Science

L’objectif de cette thèse est de développer des méthodes de décomposition des signaux électromyographiques (EMG) en signaux élémentaires, les trains de potentiels d’action d’unité motrice (TPAUM). Nous avons proposé deux modèles de génération des signaux et nous avons mis en évidence la propriété de cyclostationnarité et de cyclostationnarité floue de ces deux modèles. Dans l’objectif de la décomposition, nous avons enfin proposé une méthode de décomposition aveugle à partir de signaux EMG multi-capteurs en utilisant cette propriété. Nous présentons les limitations théoriques de la méthode, notamment par un seuil limite de la fréquence de décharge. Nous avons effectué une évaluation des performances de la méthode proposée avec comparaison à une méthode classique de séparation à l’ordre 2.Il a été montré que l’exploitation de la propriété de cyclostationnarité apportait de meilleures performances de séparation dans le cas bruité et non bruité, sur le modèle cyclostationnaire et sur le modèle cyclostationnaire flou. Les performances se trouvent dégradées lorsque la fréquence de décharge dépasse le seuil théorique. Cette évaluation a été réalisée au moyen de simulations de Monte-Carlo construites sur des observations réelles. Enfin, la méthode appliquée sur des données réelles a montré de bons résultats sur des signaux EMG intramusculaires. / The aim of this thesis is to develop decomposition methods of electromyographic (EMG) signals into elementary signals, called motor unit action potential trains (MUAPT). We proposed two signal generation models and we have demonstrated the cyclostationary and fuzzy cyclostationary properties of these. We finally proposed a blind decomposition method from multi-sensor EMG signals using these properties. We present the theoretical limitations of the method, in particular the existence of a limiting threshold of the discharge frequency. We conducted a performance evaluation of the proposed method with a comparison with conventional 2nd order separation method. It has been shown that the contribution of cyclostationarity property brings better performance in noisy and noiseless cases and in the cyclostationary and fuzzy cyclostationary model cases. We highlighted a performance degradation when the discharge frequency was beyond the theoretical threshold. This evaluation was performed via Monte Carlo simulations based on real observations. Finally, we presented real EMG signals results. The method has shown good results on intramuscular EMG signals.

Dans les dernières décennies, la surveillance vibratoire des machines tournantes a acquis un intérêt particulier fournissant une aide efficace pour la maintenance dans l'industrie. Aujourd'hui, de nombreuses techniques efficaces sont bien établies, ancrées sur des outils puissants offerts notamment par la théorie des processus cyclostationnaires. Cependant, toutes ces techniques reposent sur l'hypothèse d’un régime de fonctionnement (c.à.d. vitesse et/ou charge) constant ou éventuellement fluctuant d’une façon stationnaire. Malheureusement, la plupart des machines surveillées dans l'industrie opèrent sous des régimes non stationnaires afin de remplir les tâches pour lesquelles elles ont été conçues. Dans ce cas, ces techniques ne parviennent pas à analyser les signaux vibratoires produits. Ce problème a occupé la communauté scientifique dans la dernière décennie et des techniques sophistiquées de traitement du signal ont été conçues pour faire face à la variabilité du régime. Mais ces tentatives restent limitées, dispersées et généralement peu soutenues par un cadre théorique. Le principal objectif de cette thèse est de combler partiellement cette lacune sur la base d'une formalisation théorique du sujet et d’un développement systématique de nouveaux outils de traitement du signal. Dans ce travail, la non-stationnarité du régime est limitée à celle de la vitesse— c.à.d. vitesse variable et charge constante— supposée connue a priori. Afin d'atteindre cet objectif, la méthodologie adoptée consiste à étendre le cadre cyclostationnaire avec ses outils dédiés. Nous avons élaboré cette stratégie en distinguant deux types de signatures. Le premier type comprend des signaux déterministes connus comme cyclostationnaires au premier ordre. La solution proposée consiste à généraliser la classe cyclostationnaire au premier ordre à la classe cyclo-non-stationnaire au premier ordre qui comprend des signaux déterministes en vitesse variable. Le second type comprend des signaux aléatoires périodiquement corrélés connus comme cyclostationnaires au deuxième ordre. Trois visions différentes mais complémentaires ont été proposées pour traiter les variations induites par la non-stationnarité de la vitesse de fonctionnement. La première adopte une approche cyclostationnaire angle\temps, la seconde une solution basée sur l'enveloppe et la troisième une approche cyclo-non-stationnaire (au second ordre). De nombreux outils ont été conçus dont les performances ont été testées avec succès sur des signaux vibratoires réels et simulés. / In the last decades, vibration-based condition monitoring of rotating machine has gained special interest providing an efficient aid for maintenance in the industry. Nowadays, many efficient techniques are well-established, rooted on powerful tools offered in particular by the theory of cyclostationary processes. However, all these techniques rely on the assump-tion of constant— or possibly fluctuating but stationary— operating regime (i.e. speed and/or load). Unfortunately, most monitored machines used in the industry operate under nonstationary regimes in order to fulfill the task for which they have been designed. In this case, these techniques fail in analyzing the produced vibration signals. This issue, therefore, has occupied the scientific committee in the last decade and some sophisticated signal processing techniques have been conceived to deal with regime variability. But these works remain limited, dispersed and generally not supported by theoretical frameworks. The principal goal of this thesis is to partially fill in this gap on the basis of a theoretical formalization of the subject and a systematic development of new dedicated signal processing tools. In this work, the nonstationarity of the regime is confined to that of the speed— i.e. variable speed and constant load, assumed to be known a priori. In order to reach this goal, the adopted methodology consists in extending the cyclostationary framework together with its dedicated tools. We have elaborated this strategy by distinguishing two types of signatures. The first type includes deterministic waveforms known as first-order cyclostationary. The proposed solution consists in generalizing the first-order cyclostationary class to the more general first-order cyclo-non-stationary class which enfolds speed-varying deterministic signals. The second type includes random periodically-correlated waveforms known as second-order cyclostationary. Three different but complementary visions have been proposed to deal with the changes induced by the nonstationarity of the operating speed. The first one adopts an angle\time cyclostationary approach, the second one adopts an envelope-based solution and the third one adopts a (second-order) cyclo-non-stationary approach. Many tools have been conceived whose performances have been successfully tested on simulated and real vibration signals.

International Telemetering Conference Proceedings / October 21, 2002 / Town & Country Hotel and Conference Center, San Diego, California / Feher Keying (FK) signals are clock shaped baseband waveforms with the potential to attain very high spectral efficiencies. Two FK signals which have different level rectangular waveforms (named as FK-1) or sinusoidal waveforms (named as FK-2) for two binary symbols are considered in this paper. These signals have periodic components in the time domain. Therefore they have cyclostationary properties. This means that spectral correlation exists in the frequency domain. For each type of waveforms, spectral correlation has been investigated. FK signals can be expressed mathematically into two parts in the frequency domain – discrete part and continuous part. The discrete part has one or more discrete impulse(s) in their spectra and the continuous part has periodically the same shape of harmonics in their spectra. The correlations of their spectra have been obtained mathematically and by simulation. It is shown that FK signals have high correlation related to the symbol rate. Finally, some suggestions how these properties can be used to improve their performance by devising better demodulators are discussed. These properties can be used for interference rejection at the receiver, which results in low bit error rate performance.

Cette thèse a été préparée à l'IMT atlantique dans le contexte du projet FITNESS. Ce projet Européen vise à moderniser les radios PMR (Professional Mobile Radio), utilisées par les services de sûretés. L'objectif est de développer un nouveau récepteur compatible avec les 4 normes européennes, tout en ajoutant de nouvelles fonctionnalités. Les contributions de cette thèse à FITNESS concernent la rétrocompatibilité du nouveau récepteur avec les standards actuels. Un filtre de sélection de canal de fréquence centrale reconfigurable a été utilisé pour gérer cette interopérabilité. Toutefois on notera que sa bande passante est trop large et que plusieurs canaux de communications insuffisamment atténués serons présents au niveau des convertisseurs. Pour relâcher les contraintes de linéarité et les marges de numérisation, nous proposons de rendre le récepteur conscient de son environnement spectral.L'intérêt de cette méthode a été développé dans une première partie de la thèse. Une méthode de détection aveugle basée sur les propriétés cyclostationnaires du signal de communication a été proposée. Nous utilisons ensuite cet outil pour détecter la présence d'harmoniques indésirables créés lors d'un fonctionnement en régime non linéaire du récepteur. Nous montrons qu'il est ainsi possible de détecter très tôt le mode de fonctionnement du récepteur. Enfin, basé sur les deux études précédentes nous proposons une méthode permettant d'adapter automatiquement les paramètres de la chaine analogique. Cette preuve de concept basé sur une boucle de rétroaction permet une amélioration significative du taux d'erreur binaire tout en relâchant les contraintes au niveau analogique. / This thesis was prepared at IMT Atlantique, in the context of the FITNESS project. This European project aims to modernize PMR (Professional Mobile Radio) radios, used by security services. The objective is to develop a new receiver compatible with the 4 European standards, while adding new features. The contributions of this thesis to FITNESS concern the backwards compatibility of the new receiver with current standards. A reconfigurable central frequency channel selection filter was used to manage this interoperability. However, it should be noted that its bandwidth is too large and that several insufficiently attenuated communication channels are present at the A/D converters input. To relax linearity constraints and digitization margins, we propose to make the receiver aware of its spectral environment.The interest of this method has been developed in a first part of this document. A method for blind detection based on the cyclostationary properties of the communication signal has been proposed. We then use this tool to detect the presence of unwanted harmonics created during non-linear operation of the receiver. We show that it is possible to detect the operating mode of the receiver before the useful signal degradation. Finally, based on the two previous studies, we propose a method to automatically adapt the parameters of the analog receiver. This proof of concept based on a feedback loop allows a significant improvement in the bit error rate while relaxing constraints at the analog level.