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Les échos radar provenant des diverses réflexions du signal émis sur les éléments de l'environnement (le fouillis) ont longtemps été modélisés par des vecteurs Gaussiens. La procédure optimale de détection se résumait alors en la mise en oeuvre du filtre adapté classique.<br />Avec l'évolution technologique des systèmes radar, la nature réelle du fouillis s'est révélée ne plus être Gaussienne. Bien que l'optimalité du filtre adapté soit mise en défaut dans pareils cas, des techniques TFAC (Taux de Fausses Alarmes Constant) ont été proposées pour ce détecteur, dans le but d'adapter la valeur du seuil de détection aux multiples variations locales du fouillis. Malgré leur diversité, ces techniques se sont avérées n'être ni robustes ni optimales dans ces situations.<br />A partir de la modélisation du fouillis par des processus complexes non-Gaussiens, tels les SIRP (Spherically Invariant Random Process), des structures optimales de détection cohérente ont pu être déterminées. Ces modèles englobent de nombreuses lois non-Gaussiennes, comme la K-distribution ou la loi de Weibull, et sont reconnus dans la littérature pour modéliser de manière pertinente de nombreuses situations expérimentales. Dans le but d'identifier la loi de leur composante caractéristique qu'est la texture, sans a priori statistique sur le modèle, nous proposons, dans cette thèse, d'aborder le problème par une approche bayésienne. <br />Deux nouvelles méthodes d'estimation de la loi de la texture en découlent : la première est une méthode paramétrique, basée sur une approximation de Padé de la fonction génératrice de moments, et la seconde résulte d'une estimation Monte Carlo. Ces estimations sont réalisées sur des données de fouillis de référence et donnent lieu à deux nouvelles stratégies de détection optimales, respectivement nommées PEOD (Padé Estimated Optimum Detector) et BORD (Bayesian Optimum Radar Detector). L'expression asymptotique du BORD (convergence en loi), appelée le "BORD Asymptotique", est établie ainsi que sa loi. Ce dernier résultat permet d'accéder aux performances théoriques optimales du BORD Asymptotique qui s'appliquent également au BORD dans le cas où la matrice de corrélation des données est non singulière.<br />Les performances de détection du BORD et du BORD Asymptotique sont évaluées sur des données expérimentales de fouillis de sol. Les résultats obtenus valident aussi bien la pertinence du modèle SIRP pour le fouillis que l'optimalité et la capacité d'adaptation du BORD à tout type d'environnement.

Ces dernières décennies, de nouvelles méthodes numériques connues sous le nom de « méthodes sans maillage » ont été développées. Contrairement à la MEF, ces méthodes n'utilisent qu'un ensemble de noeuds répartis dans le domaine sans demander un maillage de celui-ci. Jusqu'à présent, aucune de ces méthodes n'est parvenue à satisfaire les utilisateurs de la MEF. Dans cette thèse, nous proposons une méthode sans maillage, utilisant les approximations de Taylor. Cette méthode a l'avantage de n'utiliser que des points sur la frontière. En effet, l'EDP est résolue sous sa forme forte dans le domaine et les conditions aux limites sont appliquées par la méthode des moindres carrés. Cette méthode a été introduite, il y a 3 ans par S. Zeze dans sa thèse. Les tests académiques effectués en linéaire ont montré que cette méthode est très précise et que la convergence est améliorée en augmentant le degré, comme dans la p-version des EF. Nos travaux de thèse sont une suite des travaux de S. Zeze et ils visent à rendre plus robuste la méthode et aussi à élargir son champ d'application. Dans un premier temps, nous faisons une analyse mathématique de la méthode. Cette analyse passe par l'analyse des séries calculées. Le but de cette analyse est d'évaluer le domaine de convergence de la solution. Les résultats obtenus ont montré que pour certains problèmes, il faut subdiviser le domaine en quelques sous domaines et faire une résolution par sous domaine. La suite de nos travaux a donc été d'établir une technique de raccordement qui permettra d'assurer les conditions de transmission aux interfaces, dans le cas d'une résolution par sous domaine. En dernière partie, nous étendons l'application de la méthode aux problèmes non linéaires, en la couplant à une méthode de linéarisation / In these last decades, new numerical methods known as « meshless methods » have been developped. Contrary to the FEM, these methods uses only a set of nodes in the domain, without need of any mesh. Until now, any of these methods has convinced users of FEM. In this paper, we present a new meshless method using Taylor series expansion. In this method, the PDE is solved quasi exactly in the domain and the boundary conditions are applied by using a least square method. Then only the boundary discretisation is needed so the proposed method is a « true boundary meshless method ». This technique has been proposed for the first time by S. Zeze in his PhD thesis. The study of some linear problems has shown that this technique leads to a very good accuracy and that the convergence can be improved by increasing approximation degree. Our work is a continuation of S. Zeze work, and it consists to make the proposed method more robust and to extend its range of application. For that, we first make an analysis of the series computed by the method. The aim of this analysis was to evaluate the domain of validity of these series. This analysis showed that, for some problems, an accuracy cannot be obtained without splitting the domain in subdomains and making a resolution by subdomains. Therefore the second part of our work was to define a technique which will ensure the continuity at the interface between subdomains, in the case of a resolution by subdomains. The last part of our work was dedicated to non-linear problems. We establish an algorithm to show how the proposed method can deal with nonlinear-problems