Les GNSS sont désormais largement présents dans le domaine des transports. Actuellement, la communauté scientifique désire développer des applications nécessitant une grande précision, disponibilité et intégrité.Ces systèmes offrent un service de position continu. Les performances sont définies par les paramètres du système mais également par l'environnement de propagation dans lequel se propagent les signaux. Les caractéristiques de propagation dans l'atmosphère sont connues. En revanche, il est plus difficile de prévoir l'impact de l'environnement proche de l'antenne, composé d'obstacles urbains. L'axe poursuivit par le LEOST et le LAGIS consiste à appréhender l'environnement et à utiliser cette information en complément de l'information GNSS. Cette approche vise à réduire le nombre de capteurs et ainsi la complexité du système et son coût. Les travaux de recherche menés dans le cadre de cette thèse permettent principalement de proposer des modélisations d'erreur de pseudodistances et des modélisations de l'état de réception encore plus réalistes. Après une étape de caractérisation de l'erreur, plusieurs modèles d'erreur de pseudodistance sont proposés. Ces modèles sont le mélange fini de gaussiennes et le mélange de processus de Dirichlet. Les paramètres du modèle sont estimés conjointement au vecteur d'état contenant la position grâce à une solution de filtrage adaptée comme le filtre particulaire Rao-Blackwellisé. L'évolution du modèle de bruit permet de s'adapter à l'environnement et donc de fournir une localisation plus précise. Les différentes étapes des travaux réalisés dans cette thèse ont été testées et validées sur données de simulation et réelles.

Les technologies de la reconnaissance de la parole ont des performances acceptables si l'on utilise un micro dans des environnements calmes. Si des micros se situent à une position distante d'un locuteur, il faut développer des techniques de la soustraction de bruits et de réverbération. Une technique pour réduire des sons émis par les appareils environnants est proposée. Bien que l'annulation adaptative du bruit (ANC) soit une solution possible, l'excès de soustraction peut causer la distorsion de la parole estimée. Le système proposé utilise la structure harmonique des segments vocaliques que les ANCs conventionnels n'a pas prise en compte directement. La méthode de déréverbération conventionnelle provoque l'excès de soustraction car on suppose que la caractéristique de fréquence, est plate. Il faut donc estimer le temps réel de réverbération pour résoudre ce problème. On propose une méthode de déréverbération aveugle utilisant un micro avec des fonctions d'autocorrélation sur la séquence de composants à chaque fréquence. Une technique pour échapper au problème de permutation qui se provoque lorsqu'on utilise l'analyse en composantes indépendantes (ICA) dans le domaine de fréquence, est également proposée : le Multi-bin ICA. Enfin, ce travail propose une technique pour estimer les spectres de bruit et de parole sans développer de modèle de gaussienne à mélange (GMM). Le spectre de la parole est modélisé à l'aide mélange de processus de Dirichlet (Dirichlet Process Mixture : ‘DPM') au lieu du GMM.

Dans un nombre croissant d'applications, les perturbations rencontrées s'éloignent fortement des modèles classiques qui les modélisent par une gaussienne ou un mélange de gaussiennes. C'est en particulier le cas des bruits impulsifs que nous rencontrons dans plusieurs domaines, notamment celui des télécommunications. Dans ce cas, une modélisation mieux adaptée peut reposer sur les distributions alpha-stables. C'est dans ce cadre que s'inscrit le travail de cette thèse dont l'objectif est de concevoir de nouvelles méthodes robustes pour l'estimation conjointe état-bruit dans des environnements impulsifs. L'inférence est réalisée dans un cadre bayésien en utilisant les méthodes de Monte Carlo séquentielles. Dans un premier temps, cette problématique a été abordée dans le contexte des systèmes de transmission OFDM en supposant que les distorsions du canal sont modélisées par des distributions alpha-stables symétriques. Un algorithme de Monte Carlo séquentiel a été proposé pour l'estimation conjointe des symboles OFDM émis et des paramètres du bruit $\alpha$-stable. Ensuite, cette problématique a été abordée dans un cadre applicatif plus large, celui des systèmes non linéaires. Une approche bayésienne non paramétrique fondée sur la modélisation du bruit alpha-stable par des mélanges de processus de Dirichlet a été proposée. Des filtres particulaires basés sur des densités d'importance efficaces sont développés pour l'estimation conjointe du signal et des densités de probabilité des bruits

Les GNSS sont désormais largement présents dans le domaine des transports. Actuellement, la communauté scientifique désire développer des applications nécessitant une grande précision, disponibilité et intégrité.Ces systèmes offrent un service de position continu. Les performances sont définies par les paramètres du système mais également par l’environnement de propagation dans lequel se propagent les signaux. Les caractéristiques de propagation dans l’atmosphère sont connues. En revanche, il est plus difficile de prévoir l’impact de l’environnement proche de l’antenne, composé d’obstacles urbains. L’axe poursuivit par le LEOST et le LAGIS consiste à appréhender l’environnement et à utiliser cette information en complément de l’information GNSS. Cette approche vise à réduire le nombre de capteurs et ainsi la complexité du système et son coût. Les travaux de recherche menés dans le cadre de cette thèse permettent principalement de proposer des modélisations d'erreur de pseudodistances et des modélisations de l'état de réception encore plus réalistes. Après une étape de caractérisation de l’erreur, plusieurs modèles d’erreur de pseudodistance sont proposés. Ces modèles sont le mélange fini de gaussiennes et le mélange de processus de Dirichlet. Les paramètres du modèle sont estimés conjointement au vecteur d’état contenant la position grâce à une solution de filtrage adaptée comme le filtre particulaire Rao-Blackwellisé. L’évolution du modèle de bruit permet de s'adapter à l’environnement et donc de fournir une localisation plus précise. Les différentes étapes des travaux réalisés dans cette thèse ont été testées et validées sur données de simulation et réelles. / Today, the GNSS are largely present in the transport field. Currently, the scientific community aims to develop transport applications with a high accuracy, availability and integrity. These systems offer a continuous positioning service. Performances are defined by the system parameters but also by signal environment propagation. The atmosphere propagation characteristics are well known. However, it is more difficult to anticipate and analyze the impact of the propagation environment close to the antenna which can be composed, for instance, of urban obstacles or vegetation.Since several years, the LEOST and the LAGIS research axes are driven by the understanding of the propagation environment and its use as supplementary information to help the GNSS receiver to be more pertinent. This approach aims to reduce the number of sensors in the localisation system, and consequently reduces its complexity and cost. The work performed in this thesis is devoted to provide more realistic pseudorange error models and reception channel model. After, a step of observation error characterization, several pseudorange error models have been proposed. These models are the finite gaussian mixture model and the Dirichlet process mixture. The model parameters are then estimated jointly with the state vector containing position by using adapted filtering solution like the Rao-Blackwellized particle filter. The noise model evolution allows adapting to an urban environment and consequently providing a position more accurate.Each step of this work has been tested and evaluated on simulation data and real data.

Dans un nombre croissant d'applications, les perturbations rencontrées s'éloignent fortement des modèles classiques qui les modélisent par une gaussienne ou un mélange de gaussiennes. C'est en particulier le cas des bruits impulsifs que nous rencontrons dans plusieurs domaines, notamment celui des télécommunications. Dans ce cas, une modélisation mieux adaptée peut reposer sur les distributions alpha-stables. C'est dans ce cadre que s'inscrit le travail de cette thèse dont l'objectif est de concevoir de nouvelles méthodes robustes pour l'estimation conjointe état-bruit dans des environnements impulsifs. L'inférence est réalisée dans un cadre bayésien en utilisant les méthodes de Monte Carlo séquentielles. Dans un premier temps, cette problématique a été abordée dans le contexte des systèmes de transmission OFDM en supposant que les distorsions du canal sont modélisées par des distributions alpha-stables symétriques. Un algorithme de Monte Carlo séquentiel a été proposé pour l'estimation conjointe des symboles OFDM émis et des paramètres du bruit $\alpha$-stable. Ensuite, cette problématique a été abordée dans un cadre applicatif plus large, celui des systèmes non linéaires. Une approche bayésienne non paramétrique fondée sur la modélisation du bruit alpha-stable par des mélanges de processus de Dirichlet a été proposée. Des filtres particulaires basés sur des densités d'importance efficaces sont développés pour l'estimation conjointe du signal et des densités de probabilité des bruits / In signal processing literature, noise's sources are often assumed to be Gaussian. However, in many fields the conventional Gaussian noise assumption is inadequate and can lead to the loss of resolution and/or accuracy. This is particularly the case of noise that exhibits impulsive nature. The latter is found in several areas, especially telecommunications. $\alpha$-stable distributions are suitable for modeling this type of noise. In this context, the main focus of this thesis is to propose novel methods for the joint estimation of the state and the noise in impulsive environments. Inference is performed within a Bayesian framework using sequential Monte Carlo methods. First, this issue has been addressed within an OFDM transmission link assuming a symmetric alpha-stable model for channel distortions. For this purpose, a particle filter is proposed to include the joint estimation of the transmitted OFDM symbols and the noise parameters. Then, this problem has been tackled in the more general context of nonlinear dynamic systems. A flexible Bayesian nonparametric model based on Dirichlet Process Mixtures is introduced to model the alpha-stable noise. Moreover, sequential Monte Carlo filters based on efficient importance densities are implemented to perform the joint estimation of the state and the unknown measurement noise density