La diversité spatiale nécessitant des réseaux d’antennes à l’émission et/ou à la réception, connue sous la terminologie MIMO pour « Multiple Input Multiple Output », est intégrée dans les derniers standards des réseaux sans fil et fait déjà son apparition sur le marché des téléphones portables et des stations Wi-Fi. Au delà des solutions offertes pour augmenter le débit des communications, les techniques MIMO offrent la possibilité de retrouver, à l’aide d’algorithmes de traitement du signal, quelques paramètres physiques des signaux reçus et/ou transmis. Cette propriété va être exploitée pour offrir, par exemple aux terminaux Wi-Fi, la possibilité de se localiser dans des milieux confinés où les techniques développées pour la localisation des mobiles en extérieur ne sont pas aisément transposables.La demande est très forte pour ce genre d’application, notamment dans les lieux publics tels que les gares ou zones d’échanges multimodales, puisque la technologie pourrait permettre le développement de nouveaux services en rendant le voyage « intelligent » et en proposant l’accès à une vaste gamme de services en temps réel. L’objectif général de cette thèse est donc de proposer une solution de localisation pour aider le voyageur dans ses déplacements dans une zone d’échanges ou des gares.Le procédé de localisation développé est basé sur l’utilisation des paramètres angulaires et temporels d’au moins deux trajets entre le mobile à localiser et au moins deux réseaux de récepteurs. On suppose que ces trajets ont subi au maximum une interaction avec l’environnement. L’estimation des paramètres nécessaires à la localisation est effectuée à l’aide d’algorithmes à haute résolution de problèmes inverses tels SAGE et plus récemment RIMAX. Les études paramétriques sur les performances des algorithmes ont permis de déterminer les ressources nécessaires pour l’estimation des retards et des paramètres angulaires avec des précisions compatibles avec des applications de localisation. L’algorithme de localisation a été testé et validé dans différentes configurations, en utilisant les paramètres exacts des signaux ou ceux estimés par RIMAX. / Spatial diversity exploits antenna array at the transmitter and the receiving station. The resulting technology, known as MIMO (Multiple Input Multiple Output), has already been implemented in latest generation equipments and standards like Wi-Fi 802.11n. Excepting the advantage of increased data throughput, the technology allows extracting physical parameters of the received signals via signal processing algorithms. This property can be used to develop localization applications in indoor environments.The request for such applications continued increasing in the last decade. In the public transportation systems domain, the technology allows the development of intelligent solutions giving access to a wide range of real time services. The objective of this PhD is the development of an indoor localization solution in the context of public transportation systems.The proposed localization method is based on the exploitation of time domain and angular domain parameters of 2 or more LOS or NLOS of first order paths between the mobile object being localized and 2 or more receiving stations. Both the transmitter and the emitters are equipped with antenna arrays. The estimation of the parameters exploited in the localization method is obtained through high resolution signal parameter algorithms like SAGE and RIMAX. The parametric studies on the performance of parameter estimation algorithms allowed us to set a basis for the configuration allowing us to estimate the delays and the directions of arrival and departure within the limits set by the localization application. The localization algorithm has been tested and validated in different setups using the exact parameters of the signals or the parameters estimated by SAGE and RIMAX.

Ce travail vise à mettre en place un système de fusion de sources d'information basé sur la Théorie des Fonctions de Croyance (TFC) et adapté aux contextes des images forestières. La TFC engendre des temps de calcul importants lorsque la cardinalité du cadre de discernement devient grande. Ainsi, nous avons proposé en premier lieu une méthode de réduction du référentiel de définition permettant d'éviter l'explosion combinatoire en restreignant le calcul sur les hypothèses estimées pertinentes et déterminées à partir des histogrammes des classes issues de la phase d'apprentissage. Ensuite, nous avons proposé des techniques d'estimation de fonctions de masse spectrales, texturales, contextuelles et structurelles. L'information multi-fractale a été utilisée comme signature de texture, ainsi l'image de Hôlder a constitué une source d'information pour l'estimation de la masse texturale. Un autre apport consiste à proposer une approche de transfert de masse basée sur l'information contextuelle, en exploitant l'image des couronnes d'arbres comme une source déduite. L'implémentation d'algorithmes de détection de couronnes d'arbres nous a permis d'extraire des mesures sur les couronnes que nous avons utilisées en tant qu'attributs pour l'estimation des fonctions de masse. Nos expérimentations montrent des taux de classification assez satisfaisants et une adéquation de notre approche de fusion à une classification à l'arbre près / This thesis aims to develop an information source fusion system based on belief functions theory (BFT) and adapted t forest images context (especially high resolution images). Applications of BFT to image classification result in th assignment of each image point to a c1ass or a subset of classes based on the mass functions estimation expressing th belief of an event. BFT leads to significant computation time when the cardinality of the set of definition become large. Thus, we first proposed a method to reduce the frame of discernment in order te avoid the combinatorial explosio by restricting the calculation on the hypotheses of the set of definition deduced from the classes histograms determine from the learning phase. Then, we proposed spectral, texturai, contextual and structural mass functions technique estimation. Multi-fractal information was used as texture signature and Hôlder image has been a source ( information for estimating the texturai mass. Another contribution is the integration of trees crowns image as derive source and the proposai of an approach to mass transfer based on contextual information inside and outside a crown. Th implementation of detection trees crowns algorithms allowed us to extract measurements on trees. These measurement are used as attributes for mass functions estimation. Our experiments and comparisons with other methods show quit satisfactory classification rate with spectral and textural approaches and adequacy of our fusion approach to contextu and structural information for trees classification

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

In studies of urban quality of life, the information that can be extracted from satellite images is limited by image resolution and by the standard method of pixel classification. Recently, very high spatial resolution (VHSR) satellite images have allowed the development of new remote sensing application, especially for complex urban areas. Despite of the numerous advantages of the object-oriented approach for VHSR image processing, the parameters used to carry it out, especially at the object creation stage, are not very well documented. Moreover, the evaluation of urban quality of life has never considered the perception of inhabitants of the zones under study. This dissertation therefore addresses these two issues and aims 1) at testing a systematic ways of achieving the best parameters for object-oriented classification with the software Definiens and 2) at quantifying the relation between objective indicators and perceived satisfaction. Hoàn Kiém district, in Hanoi, Vietnam, was chosen as our zone of interest. The image used for this study is a 0,7m spatial resolution Quickbird image.In the first part of the dissertation, we identify eight land occupation classes on the image: lakes, river, parks, groups of trees along streets, isolated trees, large road and residential blocks. Using these classes and additional cartographic information, we calculate nine quality of life indicators that correspond to two central aspects of urban life: commodity (urban services) and amenity (urban landscape). For each group of indicators, we carried out a principal components analysis to obtain non-correlated components. We then conducted a survey with eight city planning experts who live and work in the zone under study to obtain an assessment of the satisfaction of inhabitants towards their area of residence. The weight of each component in the determination of quality of life was achieved through an ordinal regression whose independent variables are the components and the dependent variable is the level of satisfaction as evaluated by the experts. The weights were then used to interpret the importance of our indicators for quality of life. Our results show that it is possible to classify land occupation types with a good accuracy: our average accuracy rate is 80.5%. As for the weight of quality of life indicators, our results allow us to make methodological and interpretative contributions. Contrary to previous work, our method allows us to evaluate the explanatory power of our model. Our regression shows that 22% of variation in satisfaction towards commodity and nearly 54% of variation in satisfaction towards amenity can be attributed to our indicators. As for the nature of the factors playing a role in quality of life, our results show that the relation between indicators and perceived satisfaction is not linear, which had never been shown in previous studies. Satisfaction towards commodity increases when transportation and health care are both sufficient. Satisfaction towards amenity is on the other hand largely determined by residential space, while vegetation plays a minor role, contrary to what was found in the urban zones of developed countries.

L'imageur de Fresnel est un instrument focalisation diffractive qui est développé pour l'observation astrophysique depuis l'espace. Il est a longue focale, et de ce fait requiert le vol en formation. Pendant ma thèse, le concept a été étudié avec des prototypes au sol et validé en mesurant la qualité des images obtenues et les fonctionnalités de l'instrument. Depuis 2007, un prototype diffractif d'imageur de Fresnel de génération 2 a été conu, il a été mis au point en 2009, et fonctionne en parallèle sur un tube de lunette long de 18 mètres. Plusieurs grilles de Fresnel carrées de 200x200 mm ont été construites, testées au sol par l'observation de cibles astrophysiques, et améliorées pour tendre vers la qualité requise pour des applications depuis l'espace avec des grilles grande taille 4m ou plus. Des observations sont faites à Nice depuis juin 2009 avec un prototype de 200x200 mm d'ouverture, et 18 m de focale. Elles montrent que le concept fonctionne en conditions réelles. Les données acquises et les images obtenues démontrent la fonctionnalité et la qualité de cet imageur de Fresnel. La première partie de la thèse présente le principe de focalisation diffractive utilisé dans l'imageur de Fresnel, la formation des images, et le détail de sa conception : les caractéristiques des différents composants optiques du système et leurs performances nominales. La deuxième partie décrit les essais faits pour valider le concept et pour démontrer la formation des images à haute dynamique, les résultats d'observations, et l'optimisation du prototype au sol. La troisième et dernière partie propose une mission spatiale, et sa configuration pour l'observation depuis l'espace. Une cible telle qu'un disque d'accrétion autour d'une étoile jeune est prise comme cas d'étude pour la mission spatiale d'un imageur de Fresnel avec une ouverture de 20_20 m, ouvrant de nouveaux domaines de l'astrophysique dans l'ultraviolet.

L’objectif de cette thèse est de proposer des méthodes de localisation de mobiles en environnement urbain pour des applications de sécurité civile. Le système de localisation doit alors être basé sur un réseau de récepteurs indépendant de celui des stations de base et autres mobiles. L’objectif visé est de pouvoir localiser avec précision un mobile dans une zone limitée. Pour répondre à ce besoin de localisation ponctuel et immédiat, on considère qu’au plus deux récepteurs (RS) peuvent être déployés. Ces RS sont équipés de réseaux d’antennes permettant l’extraction, par un algorithme de haute résolution (HRA), des caractéristiques géométriques du canal utilisées pour la localisation. L’algorithme de localisation proposé, basé sur une technique d’identification d’empreintes, emploie un modèle de canal déterministe de lancer de rayons. Une caractérisation multidimensionnelle du canal de propagation a d’abord été effectuée pour confronter le modèle avec les canaux expérimentaux. L’algorithme de localisation est testé dans des environnements de synthèse afin de prédire les erreurs de localisation engendrées par l'HRA. Il est ensuite validé expérimentalement sur des configurations de propagation volontairement défavorables. Une approche originale basée sur la diversité de polarisation permet d'améliorer la précision de localisation. Si pour des raisons stratégiques ou financières, il n'est pas envisageable d'utiliser deux RS, un second algorithme de localisation est proposé afin de réduire la zone à explorer en n’utilisant qu’un RS mobile. Il se base sur une technique de tracé de rayons inverse et intègre une phase d’identification des rayons diffractés du canal. / The objective of this thesis is to propose mobile localization methods in urban environments for civil safety/security applications. The localization system must be based on a dedicated network of receivers, independent of the provider base stations and mobiles. The purpose is to accurately locate a mobile in a limited area. To meet this punctual and immediate need of localization, it was considered that at most two receivers (RS) equipped with antenna arrays can be deployed. This allows the extraction of the geometrical characteristics of the channel used for localization by a high resolution algorithm (HRA). The proposed localization algorithm is based on a fingerprinting technique and uses a deterministic ray tracing channel model. First, an experimental multidimensional characterization of the propagation channel was performed to compare with experimental channels. The localization algorithm is tested for synthetic environments in order to predict the localization errors caused by the HRA. Then, it was experimentally validated with deliberately unfavorable propagation configurations, encountered with typical scenarios. An original approach based on polarization diversity allows improving the localization accuracy. If for strategic or financial reasons, it is not possible to use two RS, a second localization algorithm is proposed to reduce the area to be explored, using only one mobile RS. It is based on a reverse ray tracing approach and includes a phase of identification of the diffracted rays of the channel.

Une meilleure compréhension des phénomènes de propagation de canal radio est la clé pour améliorer la performance globale des systèmes de communications sans-fil. Ceci est particulièrement vrai pour les environnements où sont observés de forts mécanismes de diffusion. Néanmoins, les modèles récents de canal radio n’incluent pas le diffus et doivent être réévalués en conséquence. Dans cette thèse, il est proposé de décomposer le canal radio polarimétrique MIMO en une composante multi-trajets spéculaire (SMC) et dense (DMC), cette dernière incluant le diffus et les faibles SMC. L’objectif de cette décomposition est de caractériser la contribution de la DMC et de développer un cadre de modélisation complet; cadre qui a été appliqué à deux scénarios de propagation présentant des mécanismes sévères de diffusion : milieu industriel et milieu végétal. Ici, des nouveaux modèles polarimétriques ont été développés et validés à partir de canaux radio mesurés. De plus, un algorithme de clustering basé sur la distance entre composante multi-trajets (MCD) a été proposé pour regrouper les SMC estimés. La performance et la robustesse de cet algorithme ont été comparées avec l’algorithme K-means MCD à partir de données générées par le modèle de canal WINNER II. L’algorithme validé a ensuite été directement appliqué aux scénarios avec l’hypothèse que la DMC est présente ou pas dans le modèle de données. Les résultats montrent sans ambiguïtés que les modèles proposés permettent non seulement une meilleure compréhension des mécanismes de propagation mais également que les modèles de canal radio sans DMC peuvent potentiellement induire en erreur l’interprétation de ces mécanismes. / A deeper understanding of the radio channel propagation phenomena is the key to improve the overall performance of wireless communication systems. This is particularly true for challenging propagation environments wherein strong diffuse scattering mechanisms are observed. However, the most recent radio channel models do not include this component and must be re-evaluated. In this thesis, it is proposed to decompose the polarimetric MIMO radio channel into specular and dense multipath components (SMC and DMC) where DMC includes diffuse scattering and weak SMC. The purpose of this decomposition is to investigate the contribution of DMC to the radio channel and develop a comprehensive modeling framework; framework which has been applied to two propagation scenarios presenting strong diffuse scattering mechanisms: indoor industrial and outdoor vegetation. Here, novel polarimetric models have been developed and validated from measured radio channels. Moreover, a multipath component distance (MCD)-based automatic clustering identification algorithm is proposed to group SMC obtained from measured radio channels. Its performance and robustness are compared with the K-means MCD algorithm using cluster data simulated by the WINNER II channel model. The validated clustering algorithm was then directly applied onto data which were estimated from the measured radio channels with or without DMC in the radio channel data model. The results unambiguously demonstrate that the proposed models not only provide a better understanding of the propagation mechanisms but also that radio channel models without DMC could potentially mislead the interpretation of those mechanisms.

L'imagerie haute résolution a atteint une grande maturité ces dernières années et donne lieu aujourd'hui à de nombreuses publications scientifiques. Deux techniques sont utilisées : l'optique adaptative et la synthèse d'ouverture. Cette dernière technique est au point pour des bases de l'ordre de la centaine de mètres. Mais de nouvelles avancées sont encore possibles notamment en se tournant vers des instruments à très grandes bases et/ou utilisant de nouveaux guides optiques. Par ailleurs, le domaine de l'astronomie imposant de travailler avec de larges bandes spectrales pour collecter plus de lumière, la mise au point d'interféromètres large bande se révèle indispensable. Ce manuscrit présente le développement d'instruments fibrés et leur caractérisation sur de larges domaines spectraux.<br />Après une première partie consacrée à quelques rappels théoriques, le deuxième volet de ce document est consacré à l'étude des fibres optiques en silice pour le projet `OHANA. Ce projet, piloté par l'Observatoire de Meudon, vise à relier de manière cohérente les télescopes du Mauna Kea à Hawaii à l'aide des fibres optiques. La dispersion chromatique différentielle des fibres destinées à relier le CFHT et Gemini, d'une longueur de 300 m, a été caractérisée ce qui a permis de la minimiser. Une étude de l'évolution de cette dispersion a également été menée en tenant compte des variations différentielles de température. Des solutions utilisant une ligne à retard fibrée ou des lames de CaF2 ont été proposées et réalisées pour compenser la dispersion supplémentaire occasionnée par ces variations des contraintes thermiques. La troisième partie est dédiée à l'étude des propriétés des fibres à cristaux photoniques (PCFs) pour l'interférométrie large bande. Deux interféromètres respectivement à deux et trois voies ont été mis en oeuvre dans le but de tester les propriétés des PCFs. Il a été montré que les fibres microstructurées utilisées avaient la capacité de propager la lumière de façon cohérente sur une très large bande spectrale, allant typiquement de 670 nm et 1550 nm, ce qui n'est pas possible en utilisant des fibres en silice " conventionnelles ". Enfin, des mesures de clôture de phase ont été réalisées et font apparaître que ces PCFs n'apportent pas de biais sur ces mesures.

Le développement de techniques de focalisation et d'imagerie à haute résolution pour les sources acoustiques et vibratoires à basse fréquence est l'un des enjeux de la recherche actuelle en acoustique, notamment pour exciter localement et analyser des structures vibroacoustiques complexes tout en conservant des propriétés de haute résolution. Ces propriétés sont nécessaires lorsque la taille des objets étudiés est plus petite que la longueur d'onde mise en jeu. Nous désirons une méthode flexible, rapide, précise, non invasive, et unifiée d'excitation et d'analyse. Celle-ci doit être applicable tant dans le domaine des vibrations dans les structures que dans le domaine des ondes acoustiques tridimensionnelles. Pour cela, nous nous basons sur la technique du puits à retournement temporel, qui n'a, à ce jour, été mise en oeuvre que pour la focalisation d'ondes de Lamb dans une cavité ergodique ou avec des ondes électromagnétiques. Aucune technique d'imagerie n'a, avant cette thèse, été dérivée du puits à retournement temporel. La méthode du puits à retournement temporel est adaptée pour la focalisation à basse fréquence. Elle permet d'exciter localement une structure avec une grande intensité, et possède des capacités de super-résolution. Malgré tout, nous démontrons que cette méthode est difficilement applicable en situation pratique, puisqu'elle fait perdre le caractère non invasif nécessaire à la plupart des applications. En revanche, nous présentons dans ce manuscrit une technique nouvelle d'imagerie de sources vibratoires et acoustiques, basée sur le puits à retournement temporel. Cette technique non invasive d'imagerie, utilisant des dispositifs de mesure similaires aux techniques de formations de voies ou d'holographie en champ proche, permet d'obtenir une image des sources vibratoires ou acoustiques à très haute résolution de manière rapide. L'approche de cette nouvelle méthode d'imagerie est décrite. Des applications à l'imagerie de sources d'impact sur une plaque encastrée, ainsi qu'à l'imagerie de sources acoustiques en champ libre et en milieu sous-marin profond sont proposées. Une application à l'imagerie de sources acoustiques à basse fréquence sur une guitare est développée. Ces résultats représentent les premières applications de l'imagerie par puits à retournement temporel numérique. Les limites, la théorie, et la mise en oeuvre de cette technique d'imagerie à haute résolution sont étudiées et détaillées. II est démontré que cet outil possède des performances et des limites similaires à l'holographie en champ proche, tout en dépassant les capacités à basse fréquence des techniques classiques de localisation limitées en résolution couramment utilisées, comme le beamforming ou le retournement temporel.

Résumé : Face à l’accroissement de la résolution spatiale des capteurs optiques satellitaires, de nouvelles stratégies doivent être développées pour classifier les images de télédétection. En effet, l’abondance de détails dans ces images diminue fortement l’efficacité des classifications spectrales; de nombreuses méthodes de classification texturale, notamment les approches statistiques, ne sont plus adaptées. À l’inverse, les approches structurelles offrent une ouverture intéressante : ces approches orientées objet consistent à étudier la structure de l’image pour en interpréter le sens. Un algorithme de ce type est proposé dans la première partie de cette thèse. Reposant sur la détection et l’analyse de points-clés (KPC : KeyPoint-based Classification), il offre une solution efficace au problème de la classification d’images à très haute résolution spatiale. Les classifications effectuées sur les données montrent en particulier sa capacité à différencier des textures visuellement similaires. Par ailleurs, il a été montré dans la littérature que la fusion évidentielle, reposant sur la théorie de Dempster-Shafer, est tout à fait adaptée aux images de télédétection en raison de son aptitude à intégrer des concepts tels que l’ambiguïté et l’incertitude. Peu d’études ont en revanche été menées sur l’application de cette théorie à des données texturales complexes telles que celles issues de classifications structurelles. La seconde partie de cette thèse vise à combler ce manque, en s’intéressant à la fusion de classifications KPC multi-échelle par la théorie de Dempster-Shafer. Les tests menés montrent que cette approche multi-échelle permet d’améliorer la classification finale dans le cas où l’image initiale est de faible qualité. De plus, l’étude effectuée met en évidence le potentiel d’amélioration apporté par l’estimation de la fiabilité des classifications intermédiaires, et fournit des pistes pour mener ces estimations. / Abstract : Classifying remote sensing images is an increasingly difficult task due to the availability of very high spatial resolution (VHSR) data. The amount of details in such images is a major obstacle to the use of spectral classification methods as well as most textural classification algorithms, including statistical methods. However, structural methods offer an interesting alternative to this issue: these object-oriented approaches focus on analyzing the structure of an image in order to interpret its meaning. In the first part of this thesis, we propose a new algorithm belonging to this category: KPC (KeyPoint-based Classification). KPC is based on keypoint detection and analysis and offers an efficient answer to the issue of classifying VHSR images. Tests led on artificial and real remote sensing images have proven its discriminating power. Furthermore, many studies have proven that evidential fusion (based on Dempster-Shafer theory) is well-suited to remote sensing images because of its ability to handle abstract concepts such as ambiguity and uncertainty. However, few studies did focus on the application of this theory to complex textural data such as structural data. This issue is dealt with in the second part of this thesis; we focused on fusing multiscale KPC classifications with the help of Dempster-Shafer theory. Tests have shown that this multi-scale approach leads to an increase in classification efficiency when the original image has a low quality. Our study also points out a substantial potential for improvement gained from the estimation of intermediate classifications reliability and provides ideas to get these estimations.