Aujourd’hui, les appareils mobiles sont présents dans le monde entier. Ces appareils permettent aux utilisateurs d'accéder à l’Internet notamment par l'intermédiaire des réseaux WiFi. La diversité et le nombre de déploiements sans coordination centrale (y compris les utilisateurs à leur domicile) conduit à des déploiements qu’on peut qualifier de chaotiques. En conséquence, les réseaux WiFi sont largement déployés avec une forte densité dans les zones urbaines. Dans ce contexte, les utilisateurs et les opérateurs tentent d’exploiter ces déploiements pour obtenir une connectivité omniprésente, et éventuellement d'autres services. Cependant, pour tirer parti de ces déploiements, il faut des stratégies pour identifier les réseaux utilisables et choisir les plus adaptés aux besoins. Pour cela, nous étudions le processus de découverte des réseaux dans le contexte de ces déploiements. Ensuite, nous présentons une plateforme de partage de mesures sans fil, un système d'information collaboratif où les stations mobiles recueillent des mesures du réseau et les envoient à un système central. En rassemblant mesures provenant de différents utilisateurs, la plateforme donne accès à des caractéristiques du déploiement précieuses. Nous évaluons l'utilité de cette plateforme collaborative grâce à deux applications : (1) l’ensemble minimal de points d'accès, afin de réduire l'énergie nécessaire pour offrir une couverture WiFi dans une zone donnée. (2) l'optimisation des paramètres de recherche de réseau, afin de réduire le temps nécessaire pour découvrir les réseaux existants. Ensuite, nous étudions une méthode passive pour déterminer si un réseau fonctionne dans un canal saturé. / Nowadays, mobile devices are present worldwide, with over 4.40 Billion devices globally. These devices enable users to access the Internet via wireless networks. Different actors (e.g., home users, enterprises) are installing WiFi networks everywhere, without central coordination, creating chaotic deployments. As a result, WiFi networks are widely deployed all over the world, with high accesspoint (AP) density in urban areas. In this context, end-users and operators are trying to exploit these dense network deployments to obtain ubiquitous Internet connectivity, and possibly other services. However, taking advantage of these deployments requires strategies to gather and provide information about the available networks. In this dissertation, we first study the network discovery process within the context of these deployments. Then, we present the Wireless Measurements Sharing Platform, a collaborative information system, to which mobile stations send simple network measurements that they collected. By gathering and processing several network measurements from different users, the platform provides access to valuable characteristics of the deployment. We evaluate the usefulness of this collaborative platform thanks to two applications: (1) the minimal access point set, to reduce the energy needed to offer WiFi coverage in a given area.(2) The optimization of the scanning parameters,to reduce the time a mobile station needs for the network discovery. Finally, we describe a method to identify whether an AP operates ina saturated channel, by passively monitoring beacon arrival distribution.

Cette thèse est consacrée à l’exploitation des propriétés de non-circularité et de non-gaussianité des signaux d’intérêt (SOI) et/ou des interférences pour les transmissions sans fil et l’écoute passive. Dans une première partie de cette thèse, nous nous intéressons à l’extension des récepteurs SIMO-MLSE conventionnels vers de nouvelles architectures exploitant la potentielle non-circularité au second ordre des interférences co-canal (CCI), pour la démodulation de signaux rectilignes (BPSK, ASK), quasi-rectilignes (MSK, GMSK et OQAM) et à symboles complexes (QAM). L’architecture générale des récepteurs développés est basée sur un prétraitement avec une extension widely linear (WL) du filtre adapté spatio-temporel, ramenant le traitement de démodulation à un problème scalaire, un échantillonnage au rythme symbole et ensuite un organe de décision basé sur une version modifiée de l’algorithme de Viterbi. Pour le cas particulier des signaux quasi-rectiligne, on intercale un traitement de dérotation entre l’échantillonneur et l’organe de décision. Un travail de modélisation à temps discret des SOI, brouilleurs et du bruit de fond a été mené afin de créer des modèles de simulations pour la validation des expressions SINR analytiques interprétables, via l’évaluation des probabilités d’erreur symboles. Dans une deuxième partie, nous nous intéressons à la formation de voies (Beamforming) non-linéaire à travers des structures de Volterra complexe du troisième ordre. Ces dernières permettent l’exploitation de la non-circularité jusqu’au sixième ordre ainsi que du caractère non-gaussien des SOI et/ou des interférences. Dans le contexte de l’écoute passive, nous avons introduit un beamformer MVDR de Volterra du troisième ordre utilisant la seule information a priori du vecteur directionnel du SOI et implémentable grâce à une structure équivalente GSC. Nous avons étudié ses performances en particulier par l’évaluation analytique des expressions du SINR en fonction des statistiques de l’interférence, et par sa vitesse d’apprentissage, démontrant ainsi sa supériorité par rapport aux beamformers MVDR linéaire et WL classiques. Dans un contexte de radiocommunications, nous avons étudié une version MMSE de ce beamformer de Volterra complexe du troisième ordre qui prend lui en compte les propriétés statistiques de non-circularité jusqu’au sixième ordre et de non-gaussianité du SOI et du CCI. La dernière partie de cette thèse est consacrée à la robustesse de tests de détection de rectilinéarité de signaux en présente d’offsets de fréquence. Ces tests sont importants pour ajuster la nature du traitement (linéaire ou WL) en fonction de la rectilinéarité des signaux, afin de garantir le meilleur rapport performance/temps de convergence des algorithmes / This thesis is devoted to exploit the non-circularity and non-gaussianity properties of signals of interest (SOI) and/or interference for wireless transmissions and passive listening. In the first part of this thesis, we are interested in the extension of conventional SIMO-MLSE receivers to new architectures exploiting the potential second order non-circularity of co-channel interference (CCI), for the demodulation of rectilinear signals (BPSK, ASK), quasi-rectilinear (MSK, GMSK and OQAM) and quadrature amplitude modulation (QAM). The general architecture of the developed receivers is based on a pre-processing with a widely linear (WL) extension of the spatio-temporal matched filter, bringing the demodulation processing back to a scalar problem, a sampling at the symbol rate and then a decision block based on a modified version of the Viterbi algorithm. For the particular case of the quasi-rectilinear signals, a derotation processing is interposed between the sampler and the decision block. A work on equivalent discrete time modeling of SOI, interferers and background noise has been carried out in order to create simulation models as for the validation of the interpretable analytic SINR expressions, by the evaluation of the symbol error rates. In a second part, we are interested to the beamforming through complex Volterra structures of the third order. These structures allow us the exploitation of the non-circularity up to the sixth order as well as the non-gaussian nature of the SOI and/or the interferences. For passive listening applications, we have introduced a third-order Volterra MVDR beamformer using only a priori information of SOI steering vector and implemented by an equivalent GSC structure. We have studied its performance, in particular by interpretable closed-form expressions as functions of statistics of the interference, and by its speed of learning, thus proving its advantages with respect to the conventional linear and WL MVDR beamformers. For wireless communications applications, we have studied an MMSE version of this complex Volterra beamformer of the third order that takes into account of the non-circularity up to the sixth order as well as the non-gaussian nature of the SOI and interference. The last part of this thesis is devoted to the robustness of rectilinearity tests in the presence of frequency offset. These tests are important for adjusting the processing (linear or WL) as a function of the rectilinearity of the signals in order to guarantee the best performance/convergence rate ratio of algorithms

La barrière hémato-encéphalique (BHE) est une protection naturelle du système nerveux central. Son étanchéité constitue néanmoins un frein à de nombreuses thérapies médicamenteuses. Elle peut être temporairement perméabilisée grâce à une exposition à des ultrasons, couplée à une injection de microbulles dans la circulation sanguine. Dans ce manuscrit, l'ouverture de la BHE avec un dispositif ultrasonore non focalisé et implantable est étudiée. Une méthode automatique de quantification du volume d'ouverture grâce aux images IRM issues d'une étude clinique de phase 1/2a chez des patients atteint d'un glioblastome multiforme récurrent a été développée et validée. Une corrélation entre la probabilité d'ouverture et la pression acoustique locale a été trouvée. L'activité de cavitation des microbulles a été étudiée in vitro pour affiner la compréhension de son lien avec l'ouverture de la BHE. L'incertitude de quantification de cette activité à l'aide d'un capteur mono-élément utilisé passivement (PCD) à travers le crâne a été évaluée. Une correction se basant sur la position du PCD par rapport à la source de cavitation a été proposée et validée. L'influence du volume couvert par un nuage de cavitation dans le champ ultrasonore non focalisé sur les amplitudes des signaux enregistrés par le PCD pendant le traitement clinique a été discutée. Deux méthodes de localisation et de différenciation de sources de cavitation multiples dans un contexte transcrânien ont été évaluées par simulations et in vitro / The blood-brain barrier (BBB) is a natural protection of the central nervous system. However, it limits the delivery of many drugs to the brain tissues. It can be temporarily disrupted by ultrasound exposure combined with intravenous injection of microbubbles. In this manuscript, BBB disruption with an implantable unfocused ultrasound device is studied. An automatic method for quantifying the volume of BBB disruption using MR images from a phase 1/2a clinical study in patients with reccurent glioblastoma was assessed and validated. A correlation between the probability of disruption and the local acoustic pressure was found. Microbubbles cavitation activity was studied in vitro to better understand its effect on BBB disruption. The uncertainty on the amplitudes of cavitation signals recorded with a passive single-element detector (PCD) through the skull was quantified. A position-based correction of the PCD signal was assessed and validated. The effect of the volume of a cavitation cloud in the unfocused ultrasound field on the signal amplitude recorded by the PCD during the clinical treatment was discussed. Two methods for localizing and discriminating cavitation sources in a transcranial context were evaluated by simulations and in vitro