L’évolution des technologies électroniques (miniaturisation, diminution des coûts) a permis aux GNSS (systèmes de navigation par satellites) d’être de plus en plus accessibles et doncutilisés au quotidien, par exemple par le biais d’un smartphone, ou de récepteurs disponibles dans le commerce à des prix raisonnables (récepteurs bas-coûts). Ces récepteurs fournissent à l’utilisateur plusieurs informations, comme par exemple sa position et sa vitesse, ainsi que des mesures des temps de propagation entre le récepteur et les satellites visibles entre autres. Ces récepteurs sont donc devenus très répandus pour les utilisateurs souhaitant évaluer des techniques de positionnement sans développer tout le hardware nécessaire. Les signaux issus des satellites GNSS sont perturbés par de nombreuses sources d’erreurs entre le moment où ils sont traités par le récepteurs pour estimer la mesure correspondante. Il est donc nécessaire decompenser chacune des ces erreurs afin de fournir à l’utilisateur la meilleure position possible. Une des sources d’erreurs recevant beaucoup d’intérêt, est le phénomène de réflexion des différents signaux sur les éventuels obstacles de la scène dans laquelle se trouve l’utilisateur, appelé multitrajets. L’objectif de cette thèse est de proposer des algorithmes permettant de limiter l’effet des multitrajets sur les mesures GNSS. La première idée développée dans cette thèse est de supposer que ces signaux multitrajets donnent naissance à des biais additifs parcimonieux. Cette hypothèse de parcimonie permet d’estimer ces biais à l’aide de méthodes efficaces comme le problème LASSO. Plusieurs variantes ont été développés autour de cette hypothèse visant à contraindre le nombre de satellites ne souffrant pas de multitrajet comme non nul. La deuxième idée explorée dans cette thèse est une technique d’estimation des erreurs de mesure GNSS à partir d’une solution de référence, qui suppose que les erreurs dues aux multitrajets peuvent se modéliser à l’aide de mélanges de Gaussiennes ou de modèles de Markov cachés. Deux méthodes de positionnement adaptées à ces modèles sont étudiées pour la navigation GNSS.

Ce travail de thèse porte sur le développement de méthodes de réduction du canal de multitrajets, donnant une importance particulière à la préservation des performances en poursuite du signal par les systèmes de navigation par satellite. Le but est de rendre les modèles de canal mobile urbain applicables au test réaliste de nouveaux récepteurs GNSS, en réduisant drastiquement le nombre d’échos synthétisés par le simulateur de canal d’origine (de plusieurs milliers à moins de 10) tout en conservant son impact sur l’erreur de pseudo-distance. Trois types de méthodes de réduction ont été envisagés afin de couvrir l’ensemble des possibilités de réduction. En première approche, une méthode d’agrégation a été développée, par le clustering des multitrajets selon les dimensions du retard et du Doppler pondéré par leur puissance. Bien que cette méthode permette une bonne préservation des caractéristiques large-bande du canal d’origine, une deuxième approche a été considérée, visant à optimiser les paramètres des échos du canal réduit (retard, Doppler, phase et amplitude) pour minimiser la différence entre la fonction de corrélation du canal d’origine et celle du canal réduit. Bien que cette approche donne de bonnes performances en termes de préservation de l’erreur de pseudodistance, elle conduit à une instabilité des échos du canal réduit. C’est dans cette optique qu’une approche statistique a été développée, considérant que le retard des multitrajets évolue selon une chaîne de Markov du premier ordre. Ces méthodes ont été comparées selon le critère de la préservation de l’erreur du discriminateur en boucle ouverte. Dans certaines conditions portant sur le nombre de multitrajets du canal réduit et l’élévation du satellite émetteur, il apparait que la méthode de clustering implémentée en première approche égale les performances de la méthode paramétrique, la méthode statistique donnant systématiquement des performances inférieures. L’invariance de cette hiérarchie lors de l’ajout de boucles de poursuite à la simulation ou le test de divers modèles de signaux (modulation et bande RF) permet d’étendre ces conclusions. Etant donné l’avantage significatif des méthodes de clustering sur les méthodes paramétriques en termes de temps de calcul, c’est l’usage de cette méthode qui est préconisé pour répondre à la problématique de réduction du canal de multitrajets. En particulier, la méthode de clustering pondéré développée dans cette thèse offre la possibilité de reproduire les paramètres largebande d’un canal composé de milliers de multitrajets avec moins de 10 échos. De plus, elle offre un compromis intéressant entre temps de calcul et préservation de l’erreur de pseudo-distance des systèmes GNSS, approchant les performances de méthodes d’optimisation paramétrique, voire les atteignant dans certaines conditions, avec un temps de calcul proche du temps réel. / This PhD work relates the development of multipath channel reduction methods, putting the emphasis on the preservation of the signal tracking performances of satellite navigation systems. It aims at adapting the land mobile channel models to the realistic testing of GNSS receivers, by reducing drastically the number of multipaths of the original channel model (from thousands to less than 10 typically) all by conserving the pseudo-range error. Three types of methods have been investigated in order to cover all different possibilities of reduction processes. As a first approach, a multipath aggregation method has been considered, through the clustering of the multipaths according to the delay and Doppler dimensions, weighted by their power. Even if this method allows a good preservation of the delay and Doppler characteristics of the original channel, a second approach has been investigated, oriented toward the optimization of the parameters of the reduced channel (delay, Doppler shift, phase and amplitude) in order to minimize the difference between the original channel correlation function and the reduced one. Even if this approach gives good performances in terms of pseudorange error preservation, it leads to the instability of the reduced channel echoes. Therefore, a statistical method has been implemented, considering that the delays of the reduced channel evolve according to a first order Markov process. These three approaches have been compared through the preservation of the discriminator open loop error. In particular conditions concerning the number of echoes in the reduced channel or the elevation of the emitter satellite, the clustering technique implemented in first approach appears to equal the performances of the parametric method, the statistical approach giving systematically the worst performances. The invariance of this hierarchy as adding tracking loops to the simulation or changing the signal model (modulation and RF bandwidth) allows extending the conclusion. Being given the significant advantage of the clustering on the parametric method in terms of computation time, the use of this method is preconized to address the channel reduction problem. In particular, the weighted clustering technique developed in this thesis offers the possibility to reproduce the wide-band characteristics of a channel model composed of thousands of multipaths with less than 10 echoes. Moreover, it constitutes an interesting tradeoff between computational effort and GNSS systems pseudo-range error conservation, approaching the performances of parametric methods, and even overcoming them in some conditions, with a computation time close to the real time.

L’évolution des technologies électroniques (miniaturisation, diminution des coûts) a permis aux GNSS (systèmes de navigation par satellites) d’être de plus en plus accessibles et doncutilisés au quotidien, par exemple par le biais d’un smartphone, ou de récepteurs disponibles dans le commerce à des prix raisonnables (récepteurs bas-coûts). Ces récepteurs fournissent à l’utilisateur plusieurs informations, comme par exemple sa position et sa vitesse, ainsi que des mesures des temps de propagation entre le récepteur et les satellites visibles entre autres. Ces récepteurs sont donc devenus très répandus pour les utilisateurs souhaitant évaluer des techniques de positionnement sans développer tout le hardware nécessaire. Les signaux issus des satellites GNSS sont perturbés par de nombreuses sources d’erreurs entre le moment où ils sont traités par le récepteurs pour estimer la mesure correspondante. Il est donc nécessaire decompenser chacune des ces erreurs afin de fournir à l’utilisateur la meilleure position possible. Une des sources d’erreurs recevant beaucoup d’intérêt, est le phénomène de réflexion des différents signaux sur les éventuels obstacles de la scène dans laquelle se trouve l’utilisateur, appelé multitrajets. L’objectif de cette thèse est de proposer des algorithmes permettant de limiter l’effet des multitrajets sur les mesures GNSS. La première idée développée dans cette thèse est de supposer que ces signaux multitrajets donnent naissance à des biais additifs parcimonieux. Cette hypothèse de parcimonie permet d’estimer ces biais à l’aide de méthodes efficaces comme le problème LASSO. Plusieurs variantes ont été développés autour de cette hypothèse visant à contraindre le nombre de satellites ne souffrant pas de multitrajet comme non nul. La deuxième idée explorée dans cette thèse est une technique d’estimation des erreurs de mesure GNSS à partir d’une solution de référence, qui suppose que les erreurs dues aux multitrajets peuvent se modéliser à l’aide de mélanges de Gaussiennes ou de modèles de Markov cachés. Deux méthodes de positionnement adaptées à ces modèles sont étudiées pour la navigation GNSS. / The evolution of electronic technologies (miniaturization, price decreasing) allowed Global Navigation Satellite Systems (GNSS) to be used in our everyday life, through a smartphone for instance, or through receivers available in the market at reasonable prices (low cost receivers). Those receivers provide the user with many information, such as his position or velocity, but also measurements such as propagation delays of the signals emitted by the satellites and processed by the receiver. These receivers are thus widespread for users who want to challenge positioning techniques without developing the whole product. GNSS signals are affected by many error sources between the moment they are emitted and the moment they are processed by the receiver to compute the measurements. It is then necessary to mitigate each of these error sources to provide the user the most accurate solution. One of the most intense research topic in navigation is the phenomenon of reflexions on the eventual obstacles in the scene the receiver is located in, called multipath. The aim of this thesis is to propose algorithms allowing the effects of multipath on GNSS measurements to be reduced. The first idea presented in this thesis is to assume these multipath lead to sparse additive biases. This hypothesis allows us to estimate this biases thanks to efficient methods such as the LASSO problem. The second idea explored in this thesis is an estimation method of GNSS measurement errors corresponding to the proposed navigation algorithm thanks to a reference trajectory, which assumes these errors can be modelled by Gaussian mixtures or Hidden Markov Models. Two filtering methods corresponding to these two models are studied for GNSS navigation.

Ce travail de thèse porte sur la modélisation des phénomènes de propagation affectant les signaux de navigation par satellite en environnement urbain dense avec une focalisation particulière sur les multitrajets et l'aspect large bande du canal de propagation espace/Terre. Le simulateur de canal pseudo temps-réel développé, SCHUN (Simplified CHannel for Urban Navigation), repose sur une approche hybride physico-statistique. La composante statistique de la modélisation permet essentiellement de générer une ville virtuelle à partir de distributions de bâtiments connues. Le reste de la modélisation s'appuie sur une approche physique simplifiée où les interactions ondes électromagnétiques/ville virtuelle reposent d'une part sur un modèle de macro-diffusion à l'échelle des façades, (3CM (Three Component Model)), et d'autre part sur un modèle physique de masquage du trajet direct par les bâtiments. Les principales méthodes numériques sous-jacentes sont l'optique physique et la théorie uniforme de la diffraction. Le simulateur de canal SCHUN ouvre aujourd'hui des perspectives intéressantes pour la modélisation large bande du canal de propagation espace/Terre. Optimisé pour des temps de calcul raisonnables, alliant une composante statistique à une composante physique simplifiée, ce simulateur a été conçu et validé par des mesures expérimentales pour répondre à des besoins de simulation des systèmes à diversité de satellite, diversité de réception, diversité de polarisation ou encore diversité de fréquence pour des applications de navigation par satellite. / This PhD work deals with land mobile satellite channel modelling and addresses the specific issue of satellite navigation systems in urban environments with a particular focus on multipath modelling and wide-band representation of the channel. The developed land mobile satellite channel simulator, SCHUN (Simplified CHannel for Urban Navigation), is based on a hybrid physical-statistical approach satisfying fast computation requirements. The statistical component of the modelling is mainly used during the virtual city synthesis step based on known statistical distributions of building height and street width. The rest of the modelling comes from deterministic methods using simplified electromagnetic interaction models reproducing building macro-scattering (3CM model (Three Component Model)) and building blockage of the direct path. The main underlying electromagnetic methods are the physical optics and the uniform theory of diffraction. The SCHUN simulator now opens interesting perspectives for the modelling of wide-band land mobile satellite propagation channel in dense urban environments. Optimised for pseudo real-time constraints, it uses both physical and statistical approaches. Furthermore, the SCHUN simulator has been designed and validated against measurements to answer specific needs of satellite diversity, receiving diversity, polarisation diversity or frequency diversity for satellite navigation applications.

L'utilisation de systèmes GNSS (Global Navigation Satellites System) en environnement urbain s'est fortement développée, notamment avec l'apparition des puces GNSS dans les téléphones portables. Cependant, l'environnement urbain génère des difficultés dans la réception des signaux GNSS qui peuvent engendrer des erreurs en position de plusieurs dizaines de mètres. Nous avons choisi d'apporter une solution à ces problématiques grâce à l'utilisation d'un modèle 3D de ville réaliste simulant la propagation des signaux GNSS. La première partie de notre étude se porte sur la problématique des signaux Non Line Of Sight et propose une solution de navigation utilisant le modèle 3D de ville pour estimer les caractéristiques géométriques des signaux NLOS reçus par le récepteur. Dans la deuxième partie de notre travail, le modèle 3D de ville est utilisé pour estimer le biais dû aux signaux multitrajets sur la mesure de pseudodistance. Enfin, la dernière partie de notre étude propose une solution combinant les méthodes de poursuite vectorielle des signaux GNSS aux apports d'information du modèle 3D de ville afin d'aider la poursuite en contexte d'atténuation des signaux GNSS. / The use of Global Navigation Satellites System, better known by the acronym GNSS, in an urban environment has grown significantly, especially with the advent of GNSS chips in mobile phones. However, the urban environment introduces many difficulties in GNSS signal reception that can lead to position ?s errors of several tens of meters. We chose to answer these problems by using a 3D city model allowing to simulate a realistic propagation of the GNSS signal in urban environment. The first part of our work regards the Non Line Of Sight problem, where we propose a navigation solution based on a 3D city model to estimate geometrical properties of NLOS measured by the receiver. In a second part, the 3D city model is used to estimate the bias coming from the multipath on the pseudorange measurement. Finally, the last part of our study provides a solution coupling the GNSS signal vectorial tracking method to the information produced from the 3D city model in order to improve the tracking in the context of strong GNSS signal power attenuation.

La navigation par satellite prend un virage très important ces dernières années, d'une part par l'arrivée imminente du système Européen GALILEO qui viendra compléter le GPS Américain, mais aussi et surtout par le succès grand public qu'il connaît aujourd'hui. Ce succès est dû en partie aux avancées technologiques au niveau récepteur, qui, tout en autorisant une miniaturisation de plus en plus avancée, en permettent une utilisation dans des environnements de plus en plus difficiles. L'objectif aujourd'hui est de préparer l'utilisation de ce genre de signal dans une optique bas coût dans un milieu urbain automobile pour des applications critiques d'un point de vue sécurité (ce que ne permet pas les techniques d'hybridation classiques). L'amélioration des technologies (réduction de taille des capteurs type MEMS ou Gyroscope) ne peut, à elle seule, atteindre l'objectif d'obtenir une position dont nous pouvons être sûrs si nous utilisons les algorithmes classiques de localisation et d'hybridation. En effet ces techniques permettent d'avoir une position sans cependant permettre d'en quantifier le niveau de confiance. La faisabilité de ces applications repose d'une part sur une recherche approfondie d'axes d'amélioration des algorithmes de localisation, mais aussi et conjointement, sur la possibilité, via les capteurs externes de maintenir un niveau de confiance élevé et quantifié dans la position même en absence de signal satellitaire. / Satellite navigation has acquired an increased importance during these last years, on the one hand due to the imminent appearance of the European GALILEO system that will complement the American GPS, and on the other hand due to the great success it has encountered in the commercial civil market. An important part of this success is based on the technological development at the receiver level that has rendered satellite navigation possible even in difficult environments. Today's objective is to prepare the utilisation of this kind of signals for land vehicle applications demanding high precision positioning. One of the main challenges within this research domain, which cannot be addressed by classical coupling techniques, is related to the system capability to provide reliable position estimations. The enhancement in dead-reckoning technologies (i.e. size reduction of MEMS-based sensors or gyroscopes) cannot all by itself reach the necessary confidence levels if exploited with classical localization and integration algorithms. Indeed, these techniques provide a position estimation whose reliability or confidence level it is very difficult to quantify. The feasibility of these applications relies not only on an extensive research to enhance the navigation algorithm performances in harsh scenarios, but also and in parallel, on the possibility to maintain, thanks to the presence of additional sensors, a high confidence level on the position estimation even in the absence of satellite navigation signals.

À l'heure actuelle, pour le développement à long terme des réseaux sans fil la modélisation et l'estimation du canal s'avèrent très importantes. L'argument qui appuie cette affirmation, c'est que nous pouvons caractériser certains canaux dune manière utile au concepteur de système. Ce document présente une étude statistique du canal sans fil pour le système de transmission à trajets multipes ATSC (Advanced Systems Committee) DTTV (Digital Terrestrial Television). Les banques de données ATSC ont été divisées en plusieurs groupes selon les secteurs de réception et autres conditions de propagation. Nous présentons ici la procédure d'évaluation et les résultats d'expériences effectuées sur des canaux fixes et mobiles comprenant les distributions du nombre de trajets multiples et l'écart-type de l'étalement du délai. Le modèle modifié de Poisson a été appliqué pour comparaison avec le modèle statistique des trajets multiples pour chaque canal. Nous décrivons également les différentes catégories d'égaliseurs du système et comparons ainsi leurs fonctions.

De nombreuses solutions sont développées pour diminuer l'influence des multitrajets sur la précision et la disponibilité des systèmes GNSS. L'intégration de capteurs supplémentaires dans le système de localisation est l'une des solutions permettant de compenser notamment l'absence de données satellitaires. Un tel système est certes d'une bonne précision mais sa complexité et son coût limitent un usage très répandu.Cette thèse propose une approche algorithmique destinée à améliorer la précision des systèmes GNSS en milieu urbain. L'étude se base sur l'utilisation des signaux GNSS uniquement et une connaissance de l'environnement proche du récepteur à partir d'un modèle 3D du lieu de navigation.La méthode présentée intervient à l'étape de filtrage du signal reçu par le récepteur GNSS. Elle exploite les techniques de filtrage statistique de type Monte Carlo Séquentiels appelées filtre particulaire. L'erreur de position en milieu urbain est liée à l'état de réception des signaux satellitaires (bloqué, direct ou réfléchi). C'est pourquoi une information sur l'environnement du récepteur doit être prise en compte. La thèse propose également un nouveau modèle d'erreurs de pseudodistance qui permet de considérer les conditions de réception du signal dans le calcul de la position.Dans un premier temps, l'état de réception de chaque satellite reçu est supposé connu dans le filtre particulaire. Une chaîne de Markov, valable pour une trajectoire connue du mobile, est préalablement définie pour déduire les états successifs de réception des satellites. Par la suite, on utilise une distribution de Dirichlet pour estimer les états de réception des satellites

Étant donné l'urgence environnementale, le développement des énergies renouvelables s'est fortement accru ces dernières années. L'implantation de champs d'éoliennes est notamment en pleine expansion dans toute l'Europe. Ces éoliennes, de structure diélectrique et métallique et de grande taille, peuvent avoir un impact significatif sur les systèmes radiofréquences. En particulier, les systèmes de radionavigation et de surveillance opérés par la DGAC (VOR, radar) doivent cohabiter avec de nouveaux champs d'éoliennes. En effet, ces dernières influent sur le champ électromagnétique des systèmes et peuvent dégrader leurs performances (multitrajets, masquages... ). Il est alors important de pouvoir quantifier ces dégradations, en particulier dans le cas du VOR où les multitrajets engendrent une erreur de relèvement. Dans ce travail de thèse, un simulateur électromagnétique appelé VERSO (VOR ERror SimulatOr) est développé. Il permet d'estimer l'impact d'objets diffractants, en particulier d'éoliennes, sur le signal VOR. Dans la littérature, différentes techniques de modélisation sont proposées pour prédire ces phénomènes. Certaines sont trop approximatives, d'autres trop coûteuses en temps. Ainsi, le choix des techniques utilisées dans ce simulateur a été guidé par le compromis entre précision et temps de calcul. L'équation parabolique est utilisée pour modéliser la propagation de la source jusqu'aux éoliennes afin de prendre en compte le relief. Ensuite, une méthode d'optique physique sur matériaux diélectriques est mise en œuvre pour calculer le champ diffracté par ces objets. Le modèle électromagnétique de l'éolienne et les hypothèses inhérentes aux méthodes utilisées par VERSO ont été validés aux fréquences VHF (VOR) par comparaison avec la méthode des moments qui fait office de référence. Une extension de VERSO pour les systèmes radars a été abordée. Par conséquent des validations similaires à ces fréquences ont été réalisées. Plus spécifiquement, un modèle de pale d'éolienne prenant en compte la présence du parafoudre est proposé aux fréquences VOR et radar. Les effets de masquage sont eux aussi quantifiés pour ces 2 domaines de fréquences. Il est notamment démontré que l'effet de masquage pour des éoliennes alignées radialement à un VOR est négligeable. Cette approximation ainsi que le modèle de pale sont ensuite utilisés dans le programme VERSO. Ce dernier est validé à l'aide de contrôles en vol sur un scénario de 9 éoliennes implantées à 5 km du VOR de Boulogne-sur-Mer. Une étude quantitative de l'impact de chaque partie des éoliennes est menée afin de discriminer la source majoritaire d'erreur VOR. On constate notamment qu'à grande distance du VOR dans le scénario d'observation considéré, le mât constitue le principal contributeur en terme de champ diffracté et d'erreur VOR. Enfin, une étude statistique sur l'erreur VOR a permis d'obtenir un simulateur de scénarios qui donne l'erreur maximale avec une confiance fixée, en minimisant le nombre de simulations à effectuer. Pour accélérer cette méthode, une expression analytique approchée de l'erreur VOR maximum a été développée en fonction de la distance d'implantation et de la hauteur du mât de l'éolienne. Cette dernière étude fournit une méthode rapide pour évaluer l'impact de la construction d'un champ d'éoliennes quelconque à proximité de systèmes de l'aviation civile. / Considering the ecological emergency, the renewable energy development has greatly increased for a decade. In particular, the windfarms implantation rapidly expands in Europe. These windturbines are large obstacles composed by dielectric and metallic materials. So their impact on electromagnetic devices is significant. The radionavigation systems for the civil aviation services are particularly concerned. However, they have to work side with new windfarms. Actually, these latter cause scattering effects on the electromagnetic signals and can degrade the performances of these equipments (multipaths, shadowing effects etc.). Thus, quantifying these degradations is crucial, particularly on the VOR devices where multipath effects cause an error on the azimuth. In this thesis work, an electromagnetic simulator called VERSO (VOR ERror SimulatOr) is developed. It can estimate the impact of scattering objects, especially windturbines, on the VOR signal. In literature, several techniques are proposed to model these phenomena: some make coarse approximations and some others are memory intensive. Thus, the choice over the methods used in VERSO is a compromise between precision and memory requirement. The parabolic equation is used to model the propagation from the source to the windturbines so as to take the relief into account. A physical optic based method is used to compute the field scattered by these objects. The electromagnetic model of the windturbine and the hypothesis due to the methods used by VERSO have been validated in the VHF (VOR) frequency by comparison with the method of moments, which is the reference. An extension of VERSO for the radar systems is introduced. Consequently similar validations have been performed at radar frequencies. In particular, a windturbine blade model taking into account the lightning protection is proposed for the VOR and the radar frequencies. The shadowing effects are also quantified in both frequency domains. Especially, a demonstration that the shadowing effects due to radially implemented windturbines can be neglected around a VOR beacon is proposed. This approximation and the blade model are used for the implementation of VERSO. This simulator is validated by comparison with measurements on 9 windturbines built 5~km far from a VORC in Boulogne-sur-Mer (France). A study is performed to quantify the influence of each part of the windturbine. The mast is shown to be the main contributor regarding to the electromagnetic field and the VOR error. Finally, parametric simulations are performed and analytic expressions are proposed to describe the evolution of the maximum VOR error with respect to the mast size and the distance VOR-windturbine. The latter study gives some key parameters that need to be considered for the elaboration of a windfarm building plan close to civil aviation systems for the project to be viable.

De nombreuses solutions sont développées pour diminuer l'influence des multitrajets sur la précision et la disponibilité des systèmes GNSS. L'intégration de capteurs supplémentaires dans le système de localisation est l'une des solutions permettant de compenser notamment l'absence de données satellitaires. Un tel système est certes d'une bonne précision mais sa complexité et son coût limitent un usage très répandu.Cette thèse propose une approche algorithmique destinée à améliorer la précision des systèmes GNSS en milieu urbain. L'étude se base sur l'utilisation des signaux GNSS uniquement et une connaissance de l'environnement proche du récepteur à partir d'un modèle 3D du lieu de navigation.La méthode présentée intervient à l'étape de filtrage du signal reçu par le récepteur GNSS. Elle exploite les techniques de filtrage statistique de type Monte Carlo Séquentiels appelées filtre particulaire. L'erreur de position en milieu urbain est liée à l'état de réception des signaux satellitaires (bloqué, direct ou réfléchi). C'est pourquoi une information sur l'environnement du récepteur doit être prise en compte. La thèse propose également un nouveau modèle d'erreurs de pseudodistance qui permet de considérer les conditions de réception du signal dans le calcul de la position.Dans un premier temps, l'état de réception de chaque satellite reçu est supposé connu dans le filtre particulaire. Une chaîne de Markov, valable pour une trajectoire connue du mobile, est préalablement définie pour déduire les états successifs de réception des satellites. Par la suite, on utilise une distribution de Dirichlet pour estimer les états de réception des satellites / Most of the GNSS-based transport applications are employed in dense urban areas. One of the reasons of bad position accuracy in urban area is the obstacle's presence (building and trees). Many solutions are developed to decrease the multipath impact on accuracy and availability of GNSS systems. Integration of supplementary sensors into the localisation system is one of the solutions used to supply a lack of GNSS data. Such systems offer good accuracy but increase complexity and cost, which becomes inappropriate to equip a large fleet of vehicles.This thesis proposes an algorithmic approach to enhance the position accuracy in urban environment. The study is based on GNSS signals only and knowledge of the close reception environment with a 3D model of the navigation area.The method impacts the signal filtering step of the process. The filtering process is based on Sequential Monte Carlo methods called particle filter. As the position error in urban area is related to the satellite reception state (blocked, direct or reflected), information of the receiver environment is taken into account. A pseudorange error model is also proposed to fit satellite reception conditions. In a first work, the reception state of each satellite is assumed to be known. A Markov chain is defined for a known trajectory of the vehicle and is used to determine the successive reception states of each signal. Then, the states are estimated using a Dirichlet distribution