L'OFDM pour ''Orthogonal Frequency Division Multiplexing'' est une technique de modulation multiporteuses sophistiquée qui a fait ses preuves dans le domaine de la communication sans fil permettant aux technologies actuelles d'atteindre un débit de transmission élevé. Elle est utilisée dans la plupart des standards de communication tels que le DAB, le DVB-T, les réseaux locaux sans fil (WLAN), le WIMAX. Elle est en phase de normalisation dans le LTE (''Long Term Evolution'') pour la future norme de réseau mobile de quatrième génération (4G). L'inconvénient majeur de la modulation OFDM est qu'elle engendre des signaux temporels à fortes variations d'amplitude caractérisée par un PAPR (''Peak-to-Average Power Ratio'') élevé. Cette caractéristique rend les signaux OFDM très sensibles aux non-linéarités des composants analogiques, en particulier celles de l'amplificateur de puissance. L'objectif de cette thèse a consisté à développer et analyser des techniques de réduction du PAPR de type ''ajout de signal'' à compatibilité descendante. Ces techniques ont été développées dans le souci de satisfaire les contraintes (consommation et intégration) d'un système embarqué. Dans cette thèse, nous avons d'abord étudié théoriquement les performances des techniques ''ajout de signal'' dites de ''distorsions, et nous avons ensuite développé deux nouvelles techniques ''ajout de signal'' à compatibilité descendante.

La mise en oeuvre de systèmes basés OFDMA nécessite une synchronisation de la fréquence très fine en raison de l'extrème sensibilité de l'OFDMA aux décalages en fréquence porteuse (CFO). La synchronisation en fréquence devient plus difficile dans les systèmes OFDMA en liaison montante. Nos objectifs comprennent l'étude et l'analyse des problèmes résultant de décalages de fréquence et la proposition de solutions pour lutter contre ces problèmes. Nous examinons d'abord les interférences résultant de décalages de fréquence porteuse présents dans l'oscillateur du terminal utilisateur. Nous démontrons que l'on doit prendre en compte le préfixe cyclique tout en analysant les interférences résultant du CFO. Ensuite, nous montrons qu'il existe une contradiction entre la diversité de fréquence de canal et la robustesse contre le CFO. Nous proposons un compromis sous la forme d'une taille de bloc de seuil, afin de permettre un bon compromis entre la diversité des canaux et de robustesse pour les CFO pour le cas où aucune connaissances du canal n'est disponible. Quand le canal est connu, nous proposons une allocation optimale par bloc grâce à laquelle la robustesse aux CFO et à la diversité de fréquence de canal peut être réalisée en utilisant une petite taille de bloc petit pour des CFO de petite valeur. Nous proposons également une valeur CFO critique, en dessous de laquelle l'allocation optimal par bloc est très performant. Ensuite, nous proposons des solutions pour deux problèmes importants rencontrés dans un système OFDMA en liaison montante. Premièrement, nous proposons une méthode efficace pour l'estimation conjointe des réponses impulsionnelles des canaux et fréquences porteuses basée sur l'approximation polynomiale. Notre méthode d'estimation conjointe est plus simple que les méthodes existantes, sans aucune dégradation de performance. Ensuite, nous proposons une méthode de compensation de CFO basée sur l'annulation des interférences successives (SIC). La méthode d'annulation proposée réduit la complexité de mise en oeuvre quand le nombre de porteuses est important.

Le spectre électromagnétique est une ressource naturelle dont l'usage doit être optimisé. Un grand nombre de travaux actuels visent à améliorer l'utilisation des fréquences radio en y introduisant un degré de flexibilité rendu possible par l'agilité en forme d'onde et en fréquence permise par la radio logicielle (SDR), ainsi que par les méthodes de traitement intelligent du signal (radio cognitive). Cette thèse se place dans ce contexte. Concrètement, nous considérons le problème de partage du spectre électromagnétique entre plusieurs utilisateurs sous contraintes d'interférence mutuelle. Notre objectif est de contribuer à l'évaluation du gain de partage de cette ressource rare qu'est le spectre électromagnétique. En étudiant le canal gaussien d'interférence avec l'interférence traitée comme du bruit additif gaussien aux différents récepteurs, nous avons trouvé une description géométrique et plusieurs caractérisations de la région des débits atteignables. Ensuite, considérant un cas plus réaliste où chaque utilisateur a une certaine qualité de service, nous avons trouvé une condition nécessaire et suffisante pour permettre la communication simultanée à travers le canal gaussien d'interférence pour deux utilisateurs. Dans un scénario de partage entre un utilisateur primaire ayant une plus grande priorité d'accès au spectre et un utilisateur secondaire, après avoir déterminé des bornes minimales pour le débit du primaire en fonction du schéma d'allocation de puissance de l'utilisateur secondaire, nous avons proposé une technique originale d'allocation de puissance pour l'utilisateur secondaire accédant de manière opportuniste au spectre sous contraintes de performance de coupure pour tous les utilisateurs. En particulier, cette technique d'allocation de puissance n'utilise que l'information sur l'état des canaux des liens directs allant de l'émetteur secondaire vers les autres points du réseau. Finalement, considérant des modèles de canaux plus réalistes; après avoir montré l'existence d'une zone d'exclusion autour du récepteur primaire (zone où il n'y a aucun transmetteur secondaire, dans le but de protéger l'utilisateur primaire contre les fortes interférences), nous avons caractérisé l'effet du shadowing et du path-loss sur la zone d'exclusion du primaire.

Les communications mobiles sans fil ont connu un progrès très rapide pendant les dernières décennies. Ca a commencé avec les services vocaux offerts par les systèmes de la première génération en 1980, arrivant jusqu'aux systèmes de la quatrième génération avec des services internet haut débit et un nombre important d'utilisateurs, et dans quelques années les systèmes de la cinquième génération avec encore plus de débit et d'utilisateurs. En effet, les caractéristiques essentielles qui définissent les services et les qualités des services dans les systèmes de communication sans fil sont: le débit, la fiabilité de transmission et le nombre d'utilisateurs. Ces caractéristiques sont fortement dépendantes et liées entre elles, et sont soumises à la gestion des interférences entre les différents utilisateurs. Les interférences entre-utilisateurs arrivent quand plusieurs émetteurs, dans une même zone, envoient simultanément à leurs propres destinataires en partageant la même bande de fréquence. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la gestion d'interférence entre utilisateurs, méthodes classiques et avancées, de deux côtés émission et réception. Ensuite, nous proposons des nouvelles contributions dans des différents contextes afin d'améliorer les performances. Cette thèse est divisée en plusieurs parties. Dans la première partie, une présentation concise de l'état de l'art sur des techniques de gestion et de réduction d'interférences entre utilisateurs. Ensuite, nous introduisons le concept d'une méthode dite d'Alignement d'Interférence, où nous proposons des améliorations algorithmiques dans les canaux mono-antenne afin d'augmenter le débit. Enfin, nous supposons les deux cas suivants: l'application et l'absence du schéma d'IA à l'émission, et nous proposons d'utiliser des méthodes existantes ou bien nouvelles pour la détection du côté récepteur.

L'allocation des ressources dans les systèmes OFDM, ou DMT, a été l'objet de nombreuses publications depuis la fin des années 1980. Avec le développement des communications par courant porteur, aussi bien pour les réseaux d'accès, les réseaux domestiques que les réseaux embarqués, ce thème de l'allocation des ressources dans les systèmes OFDM est toujours d'actualité. La forme d'onde résultant de l'ajout d'un précodage linéaire aux systèmes OFDM, bien connue en radiomobile sous le sigle MC-CDMA, n'était ni exploitée ni étudiée dans le cadre des communications filaires. En radiomobile, le précodage offre une flexibilité supplémentaire. Est-ce que ce précodage peut apporter un gain dans les systèmes filaires ? J'ai cherché à répondre à cette question en faisant de ce thème de l'allocation des ressources dans les systèmes à transmission orthogonale et linéairement précodés l'axe central de mes travaux de recherche.

Les radars à synthèse d'ouverture (Synthetic Aperture Radar ou SAR) permettent de fournir des images à très haute résolution de la surface de la Terre. Les algorithmes de classification traditionnels se basent sur une hypothèse de bruit gaussien comme modèle de signal, qui est rapidement mise en défaut lorsque l'environnement devient inhomogène ou impulsionnel, comme c'est particulièrement le cas dans les images SAR polarimétriques haute résolution, notamment au niveau des zones urbaines. L'utilisation d'un modèle de bruit composé, appelé modèle SIRV, permet de mieux prendre en compte ces phénomènes et de représenter la réalité de manière plus adéquate. Cette thèse s'emploie alors à étudier l'application et l'impact de ce modèle pour la classification des images SAR polarimétriques afin d'améliorer l'interprétation des classifications au sens de la polarimétrie et à proposer des outils adaptés à ce nouveau modèle. En effet, il apparaît rapidement que les techniques classiques utilisent en réalité beaucoup plus l'information relative à la puissance de chaque pixel plutôt qu'à la polarimétrie pour la classification. Par ailleurs, les techniques de classification traditionnelles font régulièrement appel à la moyenne de matrices de covariance, calculée comme une moyenne arithmétique. Cependant, étant donnée la nature riemannienne de l'espace des matrices de covariance, cette définition n'est pas applicable et il est nécessaire d'employer une définition plus adaptée à cette structure riemannienne. Nous mettons en évidence l'intérêt d'utiliser un modèle de bruit non gaussien sur des données réelles et nous proposons plusieurs approches pour tirer parti de l'information polarimétrique qu'il apporte. L'apport de la géométrie de l'information pour le calcul de la moyenne est de même étudié, sur des données simulées mais également sur des données réelles acquises par l'ONERA. Enfin, une étude préliminaire d'une extension de ces travaux au cas de l'imagerie hyperspectrale est proposée, de par la proximité de ce type de données avec les données SAR polarimétriques.

Le thème général de ma recherche est la caractérisation des problèmes conjoints détection-estimation les plus fréquemment rencontrés en écoute active ou passive (radar, télécoms, sonar, ...) : l'estimation des paramètres déterministes (non aléatoires) d'un signal d'intérêt intermittent en présence d'un environnement permanent. Ce problème peut être modélisé par un test d'hypothèses binaires : H0 (environnement seul) et H1 (environnement et signal d'intérêt). L'intérêt premier pour l'estimation des paramètres déterministes provient de mon domaine d'application professionnel : le radar actif où l'approche à paramètres déterministe est privilégiée. Dans le cadre de paramètres déterministes, cette recherche peut s'aborder graduellement (en terme de difficulté théorique et calculatoire) sous deux axes : * l'étude des performances en estimation non conditionnelle (sans test de détection préalable) par le biais des bornes de performance en estimation. Dans ce cas il n'y a qu'un seul modèle d'observation H1. * l'étude des performances en estimation conditionnelle (avec test de détection préalable), c'est à dire la caractérisation des problèmes conjoints détection-estimation. Cette étude est réalisée par le biais des bornes de performance conditionnelle appliquées à deux modèles d'observation particuliers (l'antenne monopulse et le modèle d'observation gaussien déterministe) pour lesquels certains calculs analytiques sont accessibles.

This thesis is concerned with the modelling of Global Positioning System (GPS) phase multipath. GPS is increasingly used for very high precision (centimetre level) engineering surveying applications such as setting out on construction sites and the control of major civil engineering plant (e.g. bulldozers, graders and pavement layers). In such applications the phase of the carrier signal is the basic observable and the dominant error source is multipath (electromagnetic reflections of the carrier waves from surfaces in the surroundings of the antennas). The work contained in the thesis has been carried out in collaboration with the LCPC (Laboratoire Central des Ponts et Chaussées) in Nantes, France, which made available its test facility and Leica Geosystems, Heerbrugg, Switzerland, a GPS manufacturer, which funded the work and which made available modified equipment for testing. The specific subject of the research is the assessment and improvement of the capabilities of a Phase Multipath Mitigation Window correlator (PMMW) to model GPS multipath phase errors. The phase window correlator is a new sampling technique dedicated to the estimation of multipath errors in phase measurements. The thesis contains background material on GPS multipath mitigation and on several existing patents related to the PMMW technique. The main contribution of the work relates to : - The rigorous mathematical modelling of multipath, starting from the physics of the phenomenon, right through to the phase measurement process itself, particularly that based on the PMMW correlator ; - The design of a general testing methodology in a controlled environment to assess the efficacy of multipath mitigation techniques ; - The carrying out of full-scale experiments at the LCPC in both static and kinematic modes and the assessment of the performances and limitations of the PMMW correlator ; - Initial investigations into the design of a new real-time correction strategy for phase multipath phase errors based on a combination of multipath observables including the signal-to-noise ratio, the output from the PMMW correlator and an estimation of the code multipath errors from dual frequency phase data. A key feature of the new strategy is its ability to overcome the major limitation of the PMMW technique, i.e. its insensitivity to multipath caused by very close reflectors. It enables the multipath corrupted phase measurements to be improved by 10 % in average in this case, whereas the PMMW corrections on their own had almost no effect.

Tout d'abord, nous présentons des méthodes permettant d'inférer un graphe à partir de signaux, afin de modéliser le support des données à classifier. Ensuite, des translations préservant les voisinages des sommets sont identifiées sur le graphe inféré. Enfin, ces translations sont utilisées pour déplacer un noyau convolutif sur le graphe, afin dedéfinir un réseau de neurones convolutif adapté aux données d'entrée.Nous avons illustré notre méthodologie sur une base de données d'images. Sans utiliser de connaissances sur les signaux, nous avons pu inférer un graphe proche d'une grille. Les translations sur ce graphe sont proches des translations Euclidiennes, ce qui nous a permis de définir un réseau de neurones convolutif très similaire à ce que l'on aurait pu obtenir en utilisant l'information que les signaux sont des images. Ce réseau, entraîné sur les données initiales, a dépassé lesperformances des méthodes de l'état de l'art de plus de 13 points, tout en étant simple et facilement améliorable.La méthode que nous avons introduite est une généralisation des réseaux de neurones convolutifs, car ceux-ci sont des cas particuliers de notre approche quand le graphe est une grille. Nos travaux ouvrent donc de nombreuses perspectives, car ils fournissent une méthode efficace pour construire des réseaux adaptés aux données. / This manuscript sums up our work on extending convolutional neuralnetworks to irregular domains through graph inference. It consists of three main chapters, each giving the details of a part of a methodology allowing the definition of such networks to process signals evolving on graphs with unknown structures.First, graph inference from data is explored, in order to provide a graph modeling the support of the signals to classify. Second, translation operators that preserve neighborhood properties of the vertices are identified on the inferred graph. Third, these translations are used to shift a convolutional kernel on the graph in order to define a convolutional neural network that is adapted to the input data.We have illustrated our methodology on a dataset of images. While not using any particular knowledge on the signals, we have been able to infer a graph that is close to a grid. Translations on this graph resemble Euclidean translations. Therefore, this has allowed us to define an adapted convolutional neural network that is very close what one would obtain when using the information that signals are images. This network, trained on the initial data, has out performed state of the art methods by more than 13 points, while using a very simple and easily improvable architecture.The method we have introduced is a generalization of convolutional neural networks. As a matter of fact, they can be seen as aparticularization of our approach in the case where the graph is a grid. Our work thus opens the way to numerous perspectives, as it provides an efficient way to build networks that are adapted to the data.

Ce mémoire propose un système permettant de suivre, à l'aide d'un ordinateur domestique et d'un microphone, une partition de musique jouée par un musicien. Le système utilise en entrée une partition de musique et le signal audio numérique monophonique de la partition de musique jouée par le musicien. Contrairement aux systèmes habituels, le système proposé donne la liberté au musicien de jouer différents segments de la partition de musique dans l'ordre qu'il le désire, et ce, sans préalablement informer le système de ses intentions. Pour ce faire, le système propose une variante de l'algorithme de la déformation dynamique du temps ( Dynamic Time Warping ) utilisant des notions musicales pour effectuer le suivi. Il est à noter que la complexité du système est suffisamment faible pour qu'un ordinateur domestique récent puisse suivre le musicien pendant que celui-ci joue la partition de musique, et ce, avec un délai constant de quelques notes de musique.