Titre de l'écran-titre (visionné le 10 janvier 2024) / La Transformée de Burrows-Wheeler (BWT) permet d'effectuer une excellente compression de données grâce à son tri de la séquence des caractères sources, regroupant ainsi des données similaires pour améliorer la compression. Bien que l'algorithme Move-to-Front (MTF) ne cause pas de compression en soi, la synergie qu'elle a avec l'algorithme de Huffman, classique ou amélioré, améliore la performance de compression. MTF, en augmentant la fréquence des petites valeurs dans les données codées, combiné au réarrangement des caractères effectué par BWT, crée un cadre optimal pour un codage efficace de Huffman. Néanmoins, la version classique de MTF a ses limites, car elle promeut uniformément les symboles accédés à l'avant de la liste, négligeant éventuellement les structures présentes dans le texte d'entrée. En introduisant une politique de promotion optimale qui réordonne minutieusement les symboles selon les modèles de données inhérents, on peut accentuer l'asymétrie de la distribution des valeurs, renforçant la compatibilité avec l'algorithme de Huffman. Cette méthode améliorée a démontré sa capacité à compresser des images complexes, non linéaires, avec une efficacité notable, bien que l'avantage obtenu diminue chez des images à la géométrie plus simple. / The Burrows-Wheeler Transform (BWT) allows for excellent data compression due to its sorting of the source character sequence, grouping similar data to enhance compression. Although the Moveto-Front (MTF) algorithm does not cause compression in itself, its synergy with the classic or enhanced Huffman algorithm improves compression performance. MTF, by increasing the frequency of small values in coded data, combined with the character rearrangement performed by BWT, creates an optimal framework for efficient Huffman coding. However, the classic version of MTF has its limits, as it uniformly promotes accessed symbols to the front of the list, possibly neglecting structures present in the input text. By introducing an optimal promotion policy that carefully reorders symbols according to inherent data patterns, one can accentuate the asymmetry of value distribution, enhancing compatibility with the Huffman algorithm. This improved method has demonstrated its ability to compress complex, non-linear images with notable efficiency, although the advantage obtained decreases for images with simpler geometry.

Une meilleure compréhension des phénomènes de propagation de canal radio est la clé pour améliorer la performance globale des systèmes de communications sans-fil. Ceci est particulièrement vrai pour les environnements où sont observés de forts mécanismes de diffusion. Néanmoins, les modèles récents de canal radio n’incluent pas le diffus et doivent être réévalués en conséquence. Dans cette thèse, il est proposé de décomposer le canal radio polarimétrique MIMO en une composante multi-trajets spéculaire (SMC) et dense (DMC), cette dernière incluant le diffus et les faibles SMC. L’objectif de cette décomposition est de caractériser la contribution de la DMC et de développer un cadre de modélisation complet; cadre qui a été appliqué à deux scénarios de propagation présentant des mécanismes sévères de diffusion : milieu industriel et milieu végétal. Ici, des nouveaux modèles polarimétriques ont été développés et validés à partir de canaux radio mesurés. De plus, un algorithme de clustering basé sur la distance entre composante multi-trajets (MCD) a été proposé pour regrouper les SMC estimés. La performance et la robustesse de cet algorithme ont été comparées avec l’algorithme K-means MCD à partir de données générées par le modèle de canal WINNER II. L’algorithme validé a ensuite été directement appliqué aux scénarios avec l’hypothèse que la DMC est présente ou pas dans le modèle de données. Les résultats montrent sans ambiguïtés que les modèles proposés permettent non seulement une meilleure compréhension des mécanismes de propagation mais également que les modèles de canal radio sans DMC peuvent potentiellement induire en erreur l’interprétation de ces mécanismes. / A deeper understanding of the radio channel propagation phenomena is the key to improve the overall performance of wireless communication systems. This is particularly true for challenging propagation environments wherein strong diffuse scattering mechanisms are observed. However, the most recent radio channel models do not include this component and must be re-evaluated. In this thesis, it is proposed to decompose the polarimetric MIMO radio channel into specular and dense multipath components (SMC and DMC) where DMC includes diffuse scattering and weak SMC. The purpose of this decomposition is to investigate the contribution of DMC to the radio channel and develop a comprehensive modeling framework; framework which has been applied to two propagation scenarios presenting strong diffuse scattering mechanisms: indoor industrial and outdoor vegetation. Here, novel polarimetric models have been developed and validated from measured radio channels. Moreover, a multipath component distance (MCD)-based automatic clustering identification algorithm is proposed to group SMC obtained from measured radio channels. Its performance and robustness are compared with the K-means MCD algorithm using cluster data simulated by the WINNER II channel model. The validated clustering algorithm was then directly applied onto data which were estimated from the measured radio channels with or without DMC in the radio channel data model. The results unambiguously demonstrate that the proposed models not only provide a better understanding of the propagation mechanisms but also that radio channel models without DMC could potentially mislead the interpretation of those mechanisms.

Th.--Sci. math.--Besançon, 1984. N°: 183.

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Thèse doctorat : Informatique : Villeurbanne, INSA : 2004. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. p. 129-136.

Thèse doctorat : Médecine. Bioinformatique : Université de Nantes : 2005. / Bibliogr. 219-233 f. [308 réf.].

Reproduction de : Thèse de doctorat : Génie des procédés et de l'environnement : Toulouse, INPT : 2004. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. 70 réf.

Thèse de doctorat : Génie biologique et médical. Optimisation : Paris 12 : 2004. / Thèse électronique uniquement consultable au sein de l'Université Paris 12 (Intranet). Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. f. 142-158.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Informatique : Lyon 2 : 2002. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr.

Reproduction de : Thèse de 3e cycle : informatique : Grenoble, INPG : 1985. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. p. 174-178.