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.

La performance d'un algorithme sur une architecture donnée dépend à la fois de la vitesse à laquelle le processeur effectue des opérations à virgule flottante (flops) et de la vitesse d'accès à la mémoire et au disque. Etant donné que le coût de la communication est beaucoup plus élevé que celui des opérations arithmétiques, celle-là forme un goulot d'étranglement dans les algorithmes numériques. Récemment, des méthodes de sous-espace de Krylov basées sur les méthodes 's-step' ont été développées pour réduire les communications. En effet, très peu de préconditionneurs existent pour ces méthodes, ce qui constitue une importante limitation. Dans cette thèse, nous présentons le préconditionneur nommé ''Communication-Avoiding ILU0'', pour la résolution des systèmes d’équations linéaires (Ax=b) de très grandes tailles. Nous proposons une nouvelle renumérotation de la matrice A ('alternating min-max layers'), avec laquelle nous montrons que le préconditionneur en question réduit la communication. Il est ainsi possible d’effectuer « s » itérations d’une méthode itérative préconditionnée sans communication. Nous présentons aussi deux nouvelles méthodes itératives, que nous nommons 'multiple search direction with orthogonalization CG' (MSDO-CG) et 'long recurrence enlarged CG' (LRE-CG). Ces dernières servent à la résolution des systèmes linéaires d’équations de très grandes tailles, et sont basées sur l’enrichissement de l’espace de Krylov par la décomposition du domaine de la matrice A. / The performance of an algorithm on any architecture is dependent on the processing unit’s speed for performing floating point operations (flops) and the speed of accessing memory and disk. As the cost of communication is much higher than arithmetic operations, and since this gap is expected to continue to increase exponentially, communication is often the bottleneck in numerical algorithms. In a quest to address the communication problem, recent research has focused on communication avoiding Krylov subspace methods based on the so called s-step methods. However there are very few communication avoiding preconditioners, and this represents a serious limitation of these methods. In this thesis, we present a communication avoiding ILU0 preconditioner for solving large systems of linear equations (Ax=b) by using iterative Krylov subspace methods. Our preconditioner allows to perform s iterations of the iterative method with no communication, by applying a heuristic alternating min-max layers reordering to the input matrix A, and through ghosting some of the input data and performing redundant computation. We also introduce a new approach for reducing communication in the Krylov subspace methods, that consists of enlarging the Krylov subspace by a maximum of t vectors per iteration, based on the domain decomposition of the graph of A. The enlarged Krylov projection subspace methods lead to faster convergence in terms of iterations and to parallelizable algorithms with less communication, with respect to Krylov methods. We discuss two new versions of Conjugate Gradient, multiple search direction with orthogonalization CG (MSDO-CG) and long recurrence enlarged CG (LRE-CG).

Il s'agit ici du bilan de plus de 10 ans d'enseignement et de recherche dans le domaine de la micro et de l'opto électronique, et plus particulièrement des dernières années passées au sein de l'Ecole Centrale Marseille et de l'institut Fresnel. <br />Deux thématiques de recherche sont abordées : <br />- La caractérisation optique de défauts submicroniques dans les matériaux, qui a constitué, dans la continuité de ma thèse, la première partie de mes activités : caractérisation de précipités dans le Silicium par le développement d'un microscope infrarouge à balayage ; développement d'un microscope photo thermique pour la détection de nano défauts absorbants précurseurs d'endommagement dans les couches minces optique.<br />- L'optique pour la microélectronique, thématique initiée en 2000 au laboratoire, qui aborde la modélisation optique de capteurs d'images en technologie CMOS en vue d'adapter leur structure aux contraintes de réflexion et diffraction optique liées à la réduction de taille des pixels imposée par le marché.<br />Sont aussi concernés les masques avancés pour la photolithographie optique, et l'adaptation de techniques de traitement du signal et des images à la modélisation de corrections optiques de proximité (OPC) qu'il faut appliquer sur les masques pour corriger les effets de la diffraction dans le cadre de la diminution de taille des composants.<br />Des projets de recherche orientés sur l'application des capteurs et du traitement multidimensionnel du signal pour des applications médicales et de sécurité sont aussi présentés.