Le monde militaire s’intéresse à la détection de systèmes optiques présents dans un milieu urbain. La raison de cet intérêt est que la présence de systèmes optiques peut être directement ou indirectement reliée à des activités hostiles. Cette visée consiste en un défi de taille car l’environnement urbain contient de nombreux éléments pouvant être confondus aux systèmes optiques, générant alors de fausses alarmes. Au cours de cette thèse, les concepts de base d’une méthode de détection novatrice permettant de détecter et d’identifier la présence de systèmes optiques ainsi que de diminuer les fausses alarmes sont présentés et vérifiés expérimentalement. Ces concepts sont fondés sur l’établissement d’une signature propre aux systèmes optiques construite à partir de la mesure de leur section efficace laquelle est fonction de la longueur d’onde de la source d’interrogation. Une plateforme de détection a été conçue afin de mesurer la section efficace des systèmes optiques en utilisant le principe de rétro-réflexion. Cette plateforme contient des sources lasers de longueurs d’onde différentes, une caméra à crénelage spatial, un tube télescopique pour l’émission et la collection des rayonnements ainsi qu’un télémètre laser. Les résultats expérimentaux ont permis de valider les concepts de la méthode proposée en détectant et identifiant correctement les systèmes optiques en plus de les différentier des fausses alarmes, ouvrant ainsi la voie à un traitement nouveau de l’information pour ce type d’application.

Cette thèse traite de la reconnaissance des formes dans les images numériques. Une représentation appropriée des formes est déduite de l'analyse des perturbations qui n'affectent pas la reconnaissance : changement de contraste, occlusion partielle, bruit, perspective. Les atomes de cette représentation, appelés "éléments de forme", fournissent des descriptions semi-locales des formes. L'appariement de ces éléments permet de reconnaitre des formes partielles. Les formes globales sont alors définies comme des groupes de formes partielles présentant une cohérence dans leur disposition spatiale. L'aspect fondamental de ce travail est la mise en place de seuils non-supervisés, à tous les niveaux de décision du processus de reconnaissance. Nous proposons des règles de décision pour la en correcpondance de formes partielles ainsi que pour la détection de formes globales. Le cadre proposé est basé sur une méthodologie générale de la détection dans laquelle un événement est significatif s'il n'est pas susceptible d'arriver par hasard.

Cette thèse est composée de deux parties: une première partie traite le problème de changement de régime et une deuxième partie concerne le processusautorégressif à seuil dont les innovations ne sont pas indépendantes. Toutefois, ces deux domaines de la statistique et des probabilités se rejoignent dans la littérature et donc dans mon projet de recherche. Dans la première partie, nous étudions le problème de changements derégime. Il existe plusieurs méthodes pour la détection de ruptures mais les principales méthodes sont : la méthode de moindres carrés pénalisés (PLS)et la méthode de derivée filtrée (FD) introduit par Basseville et Nikirov. D’autres méthodes existent telles que la méthode Bayésienne de changementde points. Nous avons validé la nouvelle méthode de dérivée filtrée et taux de fausses découvertes (FDqV) sur des données réelles (des données du vent sur des éoliennes et des données du battement du coeur). Bien naturellement, nous avons donné une extension de la méthode FDqV sur le cas des variables aléatoires faiblement dépendantes.Dans la deuxième partie, nous étudions le modèle autorégressif à seuil (en anglais Threshold Autoregessive Model (TAR)). Le TAR est étudié dans la littérature par plusieurs auteurs tels que Tong(1983), Petrucelli(1984, 1986), Chan(1993). Les applications du modèle TAR sont nombreuses par exemple en économie, en biologie, l'environnement, etc. Jusqu'à présent, le modèle TAR étudié concerne le cas où les innovations sont indépendantes. Dans ce projet, nous avons étudié le cas où les innovations sont non corrélées. Nous avons établi les comportements asymptotiques des estimateurs du modèle. Ces résultats concernent la convergence presque sûre, la convergence en loi et la convergence uniforme des paramètres. / This thesis has two parts: the first part deals the change points problem and the second concerns the weak threshold autoregressive model (TAR); the errors are not correlated.In the first part, we treat the change point analysis. In the litterature, it exists two popular methods: The Penalized Least Square (PLS) and the Filtered Derivative introduced by Basseville end Nikirov.We give a new method of filtered derivative and false discovery rate (FDqV) on real data (the wind turbines and heartbeats series). Also, we studied an extension of FDqV method on weakly dependent random variables.In the second part, we spotlight the weak threshold autoregressive (TAR) model. The TAR model is studied by many authors such that Tong(1983), Petrucelli(1984, 1986). there exist many applications, for example in economics, biological and many others. The weak TAR model treated is the case where the innovations are not correlated.

L'objectif de cette thèse est de proposer différents modèles généralisant le modèle classique des chaînes de Markov cachées à bruit indépendant couramment utilisé en inférence bayésienne de signaux. Les diverses extensions de ce modèle visent à l'enrichir et à prendre en compte différentes propriétés du signal, comme le caractère non gaussien du bruit, ou la nature semi-markovienne du signal caché. Dans un problème d'inférence bayésienne, nous disposons de deux processus aléatoires X et Y , on observe la réalisation y de Y et nous estimons la réalisation cachée x de X. Le lien existant entre les deux processus est modélisé par la distribution de probabilité p(x, y). Dans le modèle classique des chaînes de Markov cachées à bruit indépendant, la distribution p(x) est celle d'une chaîne de Markov et la distribution p(y|x) est celle de marginales indépendantes conditionnellement à x. Bien que ce modèle puisse être utilisé dans de nombreuses applications, il ne parvient pas à modéliser toutes les situations de dépendance. Le premier modèle que nous proposons est de type “chaînes de Markov triplet”, on considère ainsi un troisième processus U tel que le triplet (X, U, Y ) soit une chaîne de Markov. Dans le modèle proposé, ce processus auxiliaire modélise la semi-markovianité de X ; on parvient ainsi à prendre en compte la non markovianité éventuelle du processus caché. Dans un deuxième modèle, nous considérons des observations à dépendance longue et nous proposons un algorithme d'estimation original des paramètres de ce modèle. Nous étudions par ailleurs différents modèles prenant en compte simultanément la semi-markovianité des données cachées, la dépendance longue dans les observations ou la non stationnarité des données cachées. Enfin, la nature non nécessairement gaussienne du bruit est prise en compte via l'introduction des copules. L'intérêt des différents modèles proposés est également validé au travers d'expérimentations. Dans la dernière partie de cette thèse, nous étudions également comment la segmentation obtenue par une méthode bayésienne peut être utilisée dans la détection de cibles dans le signal radar. Le détecteur original que nous implémentons utilise la différence de statistiques entre un signal recu et les signaux recus de son voisinage. Le détecteur ainsi implémenté s'avère donner de meilleurs résultats en présence de fort bruit que le détecteur habituellement utilisé en traitement radar.

L'objet des travaux de cette thèse est de proposer de nouveaux processus de définition de tests (testabilité), de nouvelles méthodes de tests, ainsi que de nouvelles méthodes d'interprétation des tests (diagnostic). Ces travaux ont été menés dans le cadre de l'aéronautique et ont porté dans un premier temps sur l'identification des besoins en diagnostic des hélicoptères. Les problématiques liées au test et au diagnostic des hélicoptères portaient sur : - La non-détection de certaines défaillances - L'occurrence de nombreuses fausses alarmes - L'ambiguïté de localisation de défaillances Dans un premier temps nous avons réalisé l'état de l'art des recherches en diagnostic, ceci afin de sélectionner les technologies et méthodologies permettant de répondre aux problématiques identifiées. Les technologies candidates ont ensuite été architecturées afin de proposer un traitement intégré permettant de répondre à l'ensemble des besoins identifiés. Ainsi nous avons travaillé sur les méthodologies de définition du test, aux moyens d'outils de simulation de la testabilité. Nous avons aussi défini de nouvelles méthodes de test permettant de déterminer l'état de capteurs analogiques aux moyens d'algorithmes basés sur des évaluateurs de calcul de variation de l'écart type, du facteur de forme et du rapport signal sur bruit. Nous avons ensuite travaillé sur l'amélioration du diagnostic au niveau système à l'aide d'automates temporisés afin de simuler le fonctionnement des arbres de tests élémentaires. Ces travaux ont ensuite conduit à la modélisation et au diagnostic des systèmes complexes à l'aide des diagrammes d'état, des arbres de défaillances dynamiques, ainsi que leur simulation à l'aide des réseaux de Petri. Les modèles utilisés ont été complétés au moyen de nouvelles portes dynamiques. Ces travaux ont été appliqués au monde aéronautique, sur plusieurs hélicoptères et ont fait l'objet de deux brevets.

Les océans subissent des pressions d'origine anthropique particulièrement fortes comme la surpêche, la pollution physico-chimique, et le bruit rayonné par les activités industrielles et militaires. Cette thèse se place dans un contexte de compréhension de l'impact du bruit rayonné dans les océans sur les mammifères marins. L'acoustique passive joue donc un rôle fondamental dans ce problème. Ce travail aborde la tâche de détection de signatures acoustiques de mammifères marins dans le spectrogramme. Cette tâche est difficile pour deux raisons : 1. le bruit océanique a une structure complexe (non-stationnaire, coloré), 2. les signaux de mammifères marins sont inconnus et possèdent eux aussi une structure complexe (non-stationnaires bande étroite et/ou impulsionnels). Le problème doit donc être résolu de manière locale en temps-fréquence, et ne pas faire d'hypothèse a priori sur le signal. Des détecteurs statistiques basés uniquement sur la connaissance des statistiques du bruit dans le spectrogramme existent, mais souffrent deux lacunes : 1. leurs performances en terme de probabilité de fausse alarme/ probabilité de détection se dégradent fortement à faible rapport signal à bruit, et 2. ils ne sont pas capables de séparer les signaux à bande étroite des signaux impulsionnels. Ce travail apporte des pistes de réflexion sur ces problèmes.L'originalité de ce travail de thèse repose dans la formulation d'un test d'hypothèse binaire prenant explicitement en compte l'organisation spatiale des pics temps-fréquence. Nous introduisons une méthode d'Analyse de la Densité des Fausses Alarmes (FADA) qui permet de discriminer les régions temps-fréquence abritant le signal de celles n'abritant que du bruit. Plus précisément,le nombre de fausses alarmes dans une région du plan est d'abord modélisé par une loi binomiale, puis par une loi binomiale corrélée, afin de prendre en considération la redondance du spectrogramme. Le test d'hypothèse binaire est résolu par une approche de Neyman-Pearson. Nous démontrons numériquement la pertinence de cette approche et nous la validons sur données réelles de mammifères marins disposant d'une grande variété de signaux et de conditions de bruit. En particulier, nous illustrons la capacité de FADA à discriminer efficacement le signal du bruit en milieu fortement impulsionnel. / The oceans experience heavy anthropogenic pressure due to overfishing, physico-chemical pollution, and noise radiated by industrial and military activities. This work focuses on the use of passive acoustic monitoring of the oceans, as a tool to understand the impact of radiated noise on marine ecosystems, and particularly on marine mammals. This work tackles the task of detection of acoustical signals of marine mammals using the spectrogram. This task is uneasy for two reasons : 1. the ocean noise structure is complex (non-stationary and colored) and 2. the signals of interest are unknown and also shows a complex structure (non-stationary narrow band and/or impulsive). The problem therefore must be solved locally without making a priori hypothesis on the signal. Statistical detectors only based on the local analysis of the noise spectrogram coefficients are available, making them suitable for this problem. However, these detectors suffer two disadvantages : 1. the trade-offs false alarm probability/ detection probability that are available for low signal tonoise ratio are not satisfactory and 2. the separation between narrow-band and impulsive signals is not possible. This work brings some answers to these problems.The main contribution of this work is to formulate a binary hypothesis test taking explicitly in account the spatial organization of time-frequency peaks. We introduce the False Alarm Density Analysis (FADA) framework that efficiently discriminates time-frequency regions hosting signal from the ones hosting noise only. In particular the number of false alarms in regions of the binary spectrogram is first modeled by a binomial distribution, and then by a correlated binomial distribution to take in account the spectrogram redundancy. The binary hypothesis test is solved using a Neyman-Pearson criterion.We demonstrate the relevance of this approach on simulated data and validate the FADA detector on a wide variety of real signals. In particular we show the capability of the proposed method to efficiently detect signals in highly impulsive environment.

Cette thèse étudie les propriétés de l'opérateur de propagation des ondes ultrasonores en milieu aléatoire. Le dispositif expérimental consiste en un réseau multi-éléments placé en vis-à-vis d'un milieu désordonné. L'opérateur de propagation est donné par la matrice des réponses inter-éléments mesurées entre chaque couple de transducteurs. En s'appuyant sur la théorie des matrices aléatoires, le comportement statistique de cet opérateur a été étudié en régime de diffusion simple et multiple. Une cohérence déterministe des signaux est ainsi mise en évidence en régime de diffusion simple, cohérence qui disparaît dès que la diffusion multiple prédomine. Cette différence de comportement a permis la mise au point d'un radar intelligent séparant les échos simplement et multiplement diffusés. On peut ainsi extraire l'écho direct d'une cible échogène enfouie dans un milieu hautement diffusant, bien que ce dernier soit source de diffusion multiple et d'aberration. Une deuxième approche consiste, au contraire, à extraire une contribution de diffusion multiple noyée dans une contribution de diffusion simple largement prédominante. L'étude de l'intensité multiplement diffusée permet de mesurer des paramètres de transport (p.ex. la constante de diffusion D) caractérisant la propagation de l'onde multiplement diffusée. Un passage en champ lointain (ondes planes) permet d'obtenir une mesure fiable de D en étudiant le cône de rétrodiffusion cohérente. Un passage en champ proche, via l'utilisation de faisceaux gaussiens, permet d'effectuer des mesures locales de D en étudiant la croissance du halo diffusif. Cette approche a été appliquée au cas de l'os trabéculaire humain autour de 3 MHz.

Cette thèse étudie les propriétés de l'opérateur de propagation des ondes ultrasonores en milieu aléatoire. Le dispositif expérimental consiste en un réseau multi-éléments placé en vis-à-vis d'un milieu désordonné. L'opérateur de propagation est donné par la matrice des réponses inter-éléments mesurées entre chaque couple de transducteurs. En s'appuyant sur la théorie des matrices aléatoires, le comportement statistique de cet opérateur a été étudié en régime de diffusion simple et multiple. Une cohérence déterministe des signaux est ainsi mise en évidence en régime de diffusion simple, cohérence qui disparaît dès que la diffusion multiple prédomine. Cette différence de comportement a permis la mise au point d'un radar intelligent séparant les échos simplement et multiplement diffusés. On peut ainsi extraire l'écho direct d'une cible échogène enfouie dans un milieu hautement diffusant, bien que ce dernier soit source de diffusion multiple et d'aberration. Une deuxième approche consiste, au contraire, à extraire une contribution de diffusion multiple noyée dans une contribution de diffusion simple largement prédominante. L'étude de l'intensité multiplement diffusée permet de mesurer des paramètres de transport (p.ex. la constante de diffusion D) caractérisant la propagation de l'onde multiplement diffusée. Un passage en champ lointain (ondes planes) permet d'obtenir une mesure fiable de D en étudiant le cône de rétrodiffusion cohérente. Un passage en champ proche, via l'utilisation de faisceaux gaussiens, permet d'effectuer des mesures locales de D en étudiant la croissance du halo diffusif. Cette approche a été appliquée au cas de l'os trabéculaire humain autour de 3 MHz