Cette thèse considère le problème de la détection de rupture de modèle dans des systèmes dynamiques complexes. L'objectif est de mettre au point des méthodes statistiques capables de détecter le plus rapidement possible un changement de paramètre dans le modèle décrivant le système, tout en gardant un faible taux de fausses alarmes. Ce type de méthode s'applique à la détection d'anomalie ou de défaillance sur de nombreux systèmes (système de navigation, contrôle de qualité...).<br />Les méthodes développées ici prennent en compte les caractéristiques des procédés de dépollution biologique, qui constituent l'application principale de ce travail. Ainsi, la mise au point d'une procédure, de type CUSUM, construite à partir des estimations des vraisemblances conditionnelles permet de traiter, d'une part, le cas où une partie du modèle est inconnue en utilisant une approche non paramétrique pour estimer cette partie, et d'autre part, le cas fréquemment rencontré en pratique où le système est observé indirectement. Pour ce deuxième cas, des approches de type filtrage particulaire sont utilisées.<br />Des résultats d'optimalité sont établies pour les approches proposées. Ces approches sont ensuite appliquées à un problème réel, un bioréacteur de retraitement des eaux usées.

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On regroupe sous le nom d' « aérosols carbonés » deux espèces chimiques différentes : le « carbone suie » (« Black Carbon » BC) et le carbone organique ( « Organic Carbon » OC). BC est intégralement émis par les sources de combustion tandis que OC comporte à la fois une partie émise (OC primaire, OCp) et une partie formée secondairement par photochimie dans l'atmosphère (aérosols organiques secondaires, SOA). La complexité de ce type d'aérosols n'est aujourd'hui que peu représentée dans les modèles existants. On relève deux sources principales d'incertitude dans l'étude de l'impact climatique des aérosols carbonés. La première porte sur les inventaires d'émissions, la deuxième sur la modélisation complexe de leur évolution dans l'atmosphère (transport, interactions gaz-particules, dépôts sec et humide). Dans le contexte de ma thèse réalisée au Laboratoire d'Aérologie de Toulouse (LA), j'ai pris en compte cette complexité en développant un inventaire d'émissions d'aérosols carbonés sur l'Europe mais aussi un nouvel outil de modélisation 3D à l'échelle globale. Stratégiquement, mon travail s'articule en cinq étapes:<br />- une meilleure caractérisation des inventaires d'émissions de BC et OCp, en développant un nouvel inventaire des sources principales que sont les combustions de fuels fossiles et de biofuels (secteur industriel, secteur domestique, trafic). Cet inventaire, de résolution 25kmx25km, fournit les émissions de BC et OCp pour 1995, 2000, 2005, 2010 et comporte deux zooms régionaux : sur la France à la résolution 10kmx10km et sur la région de la campagne Escompte à la résolution 1kmx1km,<br />- le développement d'un nouvel outil de modélisation globale de BC et OC (primaire et secondaire) par couplage du module d'aérosol ORISAM (module sectionnel) (LA/INERIS/ADEME) avec le modèle global de chimie-transport TM4 (collaboration LA/KNMI), qui permet à la fois la prise en compte d'une distribution des aérosols suivant 8 classes de taille (0.04µm-10 µm) et la prise en compte d'une composition chimique détaillée des aérosols (BC et OCp constituant le noyau de la particule sur lequel condensent plus de 6 réactifs chimiques organiques/inorganiques),<br />- des simulations avec ce nouveau modèle global baptisé ORISAM-TM4, des confrontations de résultats avec les mesures de BC et OC et l'étude du transport longue distance des aérosols,<br />- des tests de sensibilité sur la formation des aérosols organiques secondaires (SOA) portant sur différentes familles de composés organiques volatils (COV) précurseurs de SOA et portant également sur l'hygroscopicité des SOA (caractère hydrophile/hydrophobe),<br />- enfin, j'ai couplé ce nouvel outil ORISAM-TM4 à un module radiatif pour déterminer les propriétés optiques des aérosols (épaisseur optique, albédo de simple diffusion) en mélange interne à l'échelle globale.

On présente dans ce mémoire, une approche globale du probème de poursuite radar de cibles manoeuvrantes à faible rapport signal/bruit, par filtrage non-linéaire particulaire. Le filtrage particulaire, dont les bases ont été jetées dès 1989, permet d'aborder tous les cas où les non-linéarités présentes posent des difficultés de résolution aux techniques de filtrage dynamique. Il consiste à construire une approximation-mesure de la probabilité conditionnelle de la variable d'état à estimer par particules aléatoires, dont la dynamique est régie par le flot stochastique du système, et qui sont pondérées, via la règle de Bayes, par les mesures jusqu'à l'instant courant. Ce travail présente en premier lieu le traitement direct des mesures radar brutes en sortie d'échantillonneur/convertisseur. On montre notamment que la prise en compte de la dynamique de cible dans l'intégration cohérente des récurrences RADAR, permet d'atteindre les limites théoriques de détection, jusqu'alors inacessibles. Cela conduit notamment à revoir le problème de détection, car l'intégration d'un modèle de dynamique permet de relever le rapport signal/bruit équivalent, et minimise les problèmes de fausse alarme. En second lieu, on détaille le post-traitement des données de position délivrées par un radar de poursuite usuel, en particulier pour le modèle générique de missile à loi de navigation proportionnelle. On présente dans ce cas la résolution du problème de détermination de but visé, qui se pose en terme d'un test d'hypothèses sur le modèle de dynamique de l'assaillant.

Un défi majeur de la Robotique aujourd'hui est sans doute celui du robot personnel, capable de rendre service à l'Homme. De nombreux travaux de recherche dans le domaine sont axés sur le développement de robots autonomes destinés à évoluer dans des environnements de grandes dimensions en présence de public. Cette perspective pose naturellement le problème de l'interaction et de la relation entre l'Homme et le robot. En effet, lors de sa navigation, le robot doit être capable de détecter et de prendre en compte de manière explicite la présence de personnes dans son voisinage pour les éviter ou leur céder le passage, le but étant de faciliter et de sécuriser leur déplacements. De plus, il doit disposer de capacités d'interaction telles que la reconnaissance de gestes permettant à l'Homme de communiquer avec lui. Cette thèse porte plus spécifiquement sur la détection et le suivi de personnes ainsi que la reconnaissance de gestes élémentaires à partir du flot vidéo d'une caméra couleur embarquée sur le robot. Le filtrage particulaire est très adapté à ce contexte. Il permet de s'affranchir de toute hypothèse restrictive quant aux distributions de probabilités entrant en jeu dans la caractérisation du problème. De plus, ce formalisme permet de combiner/fusionner aisément différentes sources de mesures. Malgré ce constat, la fusion de données par filtrage particulaire nous semble assez peu exploitée et souvent confinée à un nombre relativement restreint de primitives visuelles. Nous proposons différents schémas de filtrage, où l'information visuelle est prise en compte dans les fonctions d'importance et de vraisemblance au moyen de primitives forme, couleur et mouvement image. Nous évaluons alors quelles combinaisons de primitives visuelles et d'algorithmes de filtrage répondent au mieux aux modalités d'interaction envisagées pour notre robot "guide de musée", qui est censé interpeller les visiteurs, interagir avec eux et les guider. Notre dernière contribution porte sur la reconnaissance de gestes symboliques permettant de communiquer avec le robot. Une stratégie de filtrage particulaire efficace est proposée afin de suivre et reconnaître simultanément des configurations de la main et des dynamiques gestuelles dans le flot vidéo.

L'objectif de cette these est d'evaluer la capacite d'une methode particulaire inspiree des methodes Vortex-In-Cell a simuler les ecoulements de la dynamique des gaz, et plus particulierement les ecoulements multifluides. Dans un premier temps nous developpons une methode particules-grille avec remaillage pour les ecoulements compressibles non-visqueux. Le remaillage, conservatif, est realise avec des fonctions d'interpolation d'ordre eleve. Nous analysons theoriquement et testons numeriquement cette methode. Nous mettons notamment en evidence des liens forts entre notre methode et des schemas aux differences finies d'ordre eleve, de type Lax-Wendroff, et nous proposons un nouveau schema d'advection des particules, simple et plus precis. Puis nous implantons une technique multi-niveaux inspiree de l'AMR. Enfin, nous discretisons une technique de type level-set sur les particules afin de simuler l'interface entre fluides. Nous utilisons la technique multi-niveaux pour resoudre plus precisement l'interface et d'ameliorer la conservation des masses partielles.

Cette thèse porte sur l'application des techniques de filtrage statistiques au radar passif. L'objectif de cette thèse est d'adapter les méthodes à somme de gaussiennes et les méthodes particulaires pour la détection et/ou la poursuite dans un contexte multi-cible. Nous nous intéressons aux problématiques liées à des cibles fortement manoeuvrantes à rapport signal sur bruit pouvant être très faible. En guise d'application, la radio FM et la télévision numérique DVB-T seront exploitées comme sources d'opportunité par le système de localisation passive. Dans un premier temps, cette thèse récapitule l'état de l'art dans le domaine du radar passif, du filtrage statistique et des approches conventionnelles de pistage radar à base de données seuillées. Dans un deuxième temps, cette thèse explore l'apport du filtrage particulaire en radar passif. Avec une modélisation convenable du problème de poursuite d'une cible sous la forme d'un système dynamique non-linéaire, nous montrons comment le filtrage particulaire, appliqué sur les sorties bruitées (non-seuillées) du corrélateur, améliore les performances en terme de poursuite par rapport aux approches conventionnelles. Une extension au cas multi-cible est également traitée. L'ingrédient essentiel de l'algorithme proposé est l'intégration d'un système de synchronisation de l'instant d'échantillonnage du corrélateur (et le cas échéant de la fréquence de corrélation) qui permet à l'algorithme particulaire de compenser automatiquement la dynamique des cibles. Dans un troisième temps, nous exposons un nouveau système de détection/poursuite multi cible basé sur le filtrage bayésien avec la méthodologie "track-before-detect". Ce système est implémenté par une approximation à base de somme de gaussiennes ou une approximation à base de filtrage particulaire. Nous proposons également une technique d'annulation successive d'interférence qui permet de gérer la présence de lobes secondaires importants. Des simulations utilisant un signal radio FM, ont permis de confirmer le potentiel du système de détection/poursuite proposé.

Dans cette thèse, on étudie des systèmes de particules en interaction dont le comportement est lié à certaines équations aux dérivées partielles lorsque le nombre de particules tend vers l'infini. L'équation de Kuramoto-Sivashinsky modélise par exemple la propagation de certains fronts de flamme, la topographie de la surface d'une couche mince en cours de croissance, et fait apparaître des structures macroscopiques. Un modèle de particules en interaction par un couplage harmonique des vitesses, attractif aux premières vitesses voisines, répulsive aux secondes voisines, associée à des collisions élastiques, produit des profils de vitesses analogues aux fronts de flamme. On observe également la création et l'annihilation d'agrégats de particules. Un autre modèle, où les particules fusionnent lors des collisions en préservant masse et quantité de mouvement, et avec uniquement attraction au plus proche voisin, permet de retrouver un modèle de type gaz sans pression avec viscosité. Ces modèles sont étudiés théoriquement, en particulier les facteurs de mise à l'échelle des forces d'interaction sont précisés pour obtenir les équations correctes dans la limite du grand nombre de particules. Des simulations numériques confirment la validité et la pertinence des modèles.

Dans cette thèse, nous nous intéressons à la résolution de problèmes de détection et de suivi d'objets mobiles multiples sur route, à partir de données télémétrique de type lidar à balayage. Les travaux dans le domaine de la détection et de suivi d'obstacles à partir de données lidar mettent généralement en oeure trois principales étapes : la détection, l'association de mesures et le filtrage. Cependant, il est connu que cette chaîne de traitement peut engendrer des pertes d'informations pouvant être à l'origine de cas de non détection ou de fausse alarme. Par ailleurs, les non-linéarités liées à la transformation polaire-cartésien des mesures lidar au cours de l'étape de détection ne permettent plus de préserver la statistique des bruits de mesure après traitement. Une autre difficulté, compte tenu de la nature spatialement distribuée des mesures lidar liées à un objet, est de pouvoir associer chaque impact à un unique véhicule tout en prenant en compte la variabilité temporelle du nombre d'impacts à lui associer. Seule une approche exploitant les données brutes permet de garantir l'optimalité de la chaîne de traitement. Cette thèse explore une nouvelle approche conjointe de détection et de suivi exploitant les données brutes du lidar, éliminant toute étape de pré-détection. L'approche proposé repose, d'une part, sur l'usage des méthodes de Monte Carlo séquentielles en raison de leur aptitude à traiter des modèles fortement non linéaire, , et, d'autre part, sur une modélisation des ojets compatible avec la perception lidar. La méthode est validée avec des données du simulateur SIVIC dans différentes situations expérimentales pour la détection et le suivi d'objets hétérogènes dans un cas lidar monoplan puis multiplan.

Dans cette thèse, on étudie des systèmes de particules en interaction dont le comportement est lié à certaines équations aux dérivées partielles lorsque le nombre de particules tend vers l’infini. L’équation de Kuramoto-Sivashinsky modélise par exemple la propagation de certains fronts de flamme, la topographie de la surface d’une couche mince en cours de croissance, et fait apparaître des structures macroscopiques. Un modèle de particules en interaction par un couplage harmonique des vitesses, attractif aux premières vitesses voisines, répulsive aux secondes voisines, associée à des collisions élastiques, produit des profils de vitesses analogues aux fronts de flamme. On observe également la création et l’annihilation d’agrégats de particules. Un autre modèle, où les particules fusionnent lors des collisions en préservant masse et quantité de mouvement, et avec uniquement attraction au plus proche voisin, permet de retrouver un modèle de type gaz sans pression avec viscosité. Ces modèles sont étudiés théoriquement, en particulier les facteurs de mise à l’échelle des forces d’interaction sont précisés pour obtenir les équations correctes dans la limite du grand nombre de particules. Des simulations numériques confirment la validité et la pertinence des modèles. / This work is concerned by systems of interacting particles, which are linked to partial derivative equations when the particle number becomes large enough. The Kuramoto-Sivashinsky equation is actually modeling as well the front flame propagation as the morphology of growing interfaces, in deposition, for example. Moreover, surface periodical macroscopic structuring is occurring. An interacting particle model through an harmonic velocity coupling, attractive with the first velocity-neighbor and repulsive for the second neighbors, associated with elestic collisions. This model thus provides us with velocity profiles close to those of front flame propagation. Creation and annihilation of particle clusters is also observed. Another model, where particle are merging during collisions, while retaining mass and momentum conservation and with only nearest neighbor attraction, allows to recover a viscous pressureless gas model. These models are studied using mathematical tools. Especially interaction scaling factors are determined for obtaining the suitable equations in the large particle number limit. The numerical simulations confirm the relevance of the models.