Cette étude propose une nouvelle méthode pour estimer l'angle et la distance afin de localiser des objets reposants sur le fond ou enfouis dans les sédiments marins. L'originalité de cette méthode réside en l'estimation simultanée de l'angle et la distance dans un environnement bruité et en présence de signaux corrélés. Les statistiques d'ordre supérieur ont été utilisées pour pallier au problème du bruit et ceci en formant la matrice des cumulants pour chaque fréquence. Ensuite, un lissage fréquentiel est appliqué pour former la matrice des cumulants focalisée afin d'estimer le sous-espace signal cohérent. C'est ce dernier traitement qui permet de décorréler les signaux. Ainsi, pour estimer les paramètres des objets, la matrice interspectrale est remplacée par la matrice des cumulants focalisée et le modèle du champ acoustique diffusé est utilisé au lieu du modèle d'onde plane dans la méthode MUSIC (MUltiple SIgnal Classification). D'autre part, les déphasages des signaux dus aux déformations de l'antenne ont été estimés en utilisant l'algorithme DIRECT (DIviding RECTangles). Les performances de cette méthode ont été évaluées sur des données réelles mesurées dans une cuve expérimentale où plusieurs objets ont été enfouis sous le sable. La méthode proposée est supérieure en terme de performances comparée aux méthodes classiques. Cette supériorité est vérifiée qu'elle que soit la position de l'objet, champ lointain ou de champ proche de l'antenne. Les bons résultats de la localisation des objets sont encourageants et très prometteurs.

Cette thèse est consacrée à l'estimation des temps d'arrivée de signaux dans le cadre de la localisation active d'objets dans un contexte large bande et multitrajets sans contraintes sur le nombre de capteurs déployés. En s'inspirant des méthodes de traitement d'antenne, adaptées à l'estimation des temps d'arrivée, nous avons proposé une méthode afin d'estimer les paramètres de localisation d'un ensemble de sources ou d'objets réflecteurs d'un signal large bande connu. L'originalité de la méthode présentée réside dans le traitement spatialement incohérent des données, à savoir que l'information est traitée indépendamment sur chaque capteur. Les temps d'arrivée estimés sont ensuite associés à leurs sources respectives, ce qui permet de déterminer leurs positions géographiques. Pour s'affranchir de la corrélation des signaux reçus nous avons mis au point une méthode de lissage fréquentiel qui conserve toutefois une résolution temporelle optimale. Les performances de la méthode globale sont validées sur des données simulées et expérimentales.