Dans ce projet, nous présentons une méthode nouvelle et précise d’estimation de la direction et des délais d’arrivée dans un environnement à trajets multiples, à des fins d’estimation de canal. Récemment, les méthodes de super-résolution ont été largement utilisées pour l’estimation à haute-résolution de la direction d’arrivée (DOA) ou de la différence de temps d’arrivée (TDOA). L’algorithme proposé dans ce travail est applicable à l’estimation d’un canal espace-temps pour des systèmes de traitement spatio-temporel qui emploient la technologie hybride DOA / TDOA. L’estimateur est basé sur l’algorithme MUSIC classique pour trouver la DOA et en profitant d’un simple corrélateur, il est possible de trouver le retard de chaque arrivée. Il est pertinent d’associer chaque angle à son propre retard pour être capable d’estimer les caractéristiques du canal quand nous ne connaissons pas la séquence transmise par l’émetteur. Pour ce faire, nous proposons une formation de faisceaux (voix) très simple et optimale par l’application du MVDR (Maximum Variance Distortion-less Response). Cette formation de faisceaux maximise le signal desiré par rapport aux autres signaux. Après détermination de l’angle d’arrivée par l’algorithme MUSIC, nous appliquons l’algorithme de formation de faisceaux MVDR pour obtenir le signal qui est reçu par le réseau d’antennes pour une direction. Ce signal est corrélé avec les autres signaux correspondants aux autres directions d’arrivée. Les pics dans les figures ainsi obtenues montrent le décalage temporel de chaque source par rapport à celle obtenue par la formation de faisceaux MVDR. La soustraction du plus petit décalage, correspondant au premier signal reçu à chaque décalage temporel, nous donne le temps d’arrivée de chaque source. Pour être plus précis, nous pouvons choisir la moyenne des vecteurs des délais estimés, chacun étant obtenu à partir d’une angle pour l’algorithme MVDR. / In this project, we present a novel and precise way of estimating the direction and delay of arrivals in multipath environment for channel estimation purposes. Recently, super-resolution methods have been widely used for high resolution Direction Of Arrival (DOA) or Time Difference Of Arrival (TDOA) estimation. The proposed algorithm in this work is applicable to space-time channel estimation for space-time processing systems that employ hybrid DOA/TDOA technology. The estimator is based on the conventional MUSIC algorithm to find the DOA and by using a simple correlator it is possible to find the delay of each arrival. It is of interest to associate each angle to its proper delay to be able to estimate the characteristics of the channel when we have no knowledge about the transmitted sequence. To do this, we suggest a very simple and optimal beamforming method by performing Maximum Variance Distortion-less Response (MVDR). This beamforming maximizes the desired signal in the desired direction compare to the other signals that come from other directions. After finding the DOAs by MUSIC algorithm and selecting our desired direction, we obtain the signal from this direction by applying MVDR beamforming. Then, we perform a correlation between this signal and the others incoming signals from other directions. The peaks in the simulation figures illustrate the delay between each source with the obtained signal from MVDR. If we subtract the delay of the first arrival (the smallest delay in time), from the delays indicated in the figures, we can obtain the delay of each arrival. To be more precise, the mean of these estimated TOAs vector follows the exact TOA of each source.