Non-destructive testing (NDT) techniques are critical to ensure integrity and safety of engineered structures. Structural health monitoring (SHM) is considered as the next step in the field enabling continuous monitoring of structures. The first part of the thesis concerns NDT and SHM using guided waves in plates, or Lamb waves, to perform imaging of plate structures. The imaging is performed using a fixed active array setup covering a larger area of a plate. Current methods are based on conventional beamforming techniques that do not efficiently exploit the available data from the small arrays used for the purpose. In this thesis an adaptive signal processing approach based on the minimum variance distortionless response (MVDR) method is proposed to mitigate issues related to guided waves, such as dispersion and the presence of multiple propagating modes. Other benefits of the method include a significant increase in resolution. Simulation and experimental results show that the method outperforms current standard processing techniques. The second part of the thesis addresses transducer design issues for resonant ultrasound inspections. Resonant ultrasound methods utilize the shape and frequency of the object's natural modes of vibration to detect anomalies. The method considered in the thesis uses transducers that are acoustically coupled to the inspected structures. Changes in the transducer's electrical impedance are used to detect defects. The sensitivity that can be expected from such a setup is shown to highly depend on the transducer resonance frequency, as well as the working frequency of the instrument. Through simulations and a theoretical argumentation, optimal conditions to achieve high sensitivity are given.

Le secteur des transports ferroviaires en France est marqué par un dynamisme lié notamment à l'essor du réseau à grande vitesse et à la réimplantation du tramway dans de nombreuses agglomérations. Dans ce contexte, la réduction des nuisances sonores apparaît comme un enjeu majeur pour son développement. Afin d'agir efficacement à la source, il est indispensable d'identifier et d'étudier précisément les sources responsables de ces nuisances au passage des véhicules. Parmi les approches possibles, les antennes microphoniques et les traitements associés sont particulièrement adaptés à la caractérisation des sources ponctuelles mobiles, omnidirectionnelles et décorrélées.Pour les vitesses inférieures à 300 km/h, le bruit de roulement constitue la source principale du bruit ferroviaire ; il résulte du rayonnement acoustique des éléments tels que les roues, le rail et les traverses. Le rail, dont la contribution au bruit de roulement est prépondérante aux moyennes fréquences (entre 500 He et 1000 Hz environ), est une source étendue et cohérente pour laquelle les principes classiques de traitement d'antenne ne sont pas adaptés.La méthode de caractérisation proposée dans cette thèse est une méthode inverse d'optimisation paramétrique utilisant les signaux acoustiques issus d'une antenne microphonique. Les paramètres inconnus d'un modèle vibro-acoustique sont estimés par minimisation d'un critère des moindres carrés sur les matrices spectrales mesurée et modélisée au niveau de l'antenne. Dans le modèle vibro-acoustique, le rail est assimilé à un monopôle cylindrique dont la distribution longitudinale d'amplitude est liée à celle des vitesses vibratoires. Pour le calcul de ces vitesses, les différents modèles proposés mettent en évidence des ondes vibratoires se propageant dans le rail de part et d'autre de chaque excitation. Chacune de ces ondes est caractérisée par une amplitude au niveau de l'excitation, un nombre d'onde structural réel et une atténuation. Ces paramètres sont estimés par minimisation du critère, puis utilisés pour reconstruire le champ acoustique.Dans un premier temps, des simulations sont réalisées pour juger des performances de la méthode proposée, dans le cas d'excitations ponctuelles verticales. En particulier, sa robustesse est testée en présence de bruit ou d'incertitudes sur les paramètres supposés connus du modèle. Les effets de l'utilisation de modèles dégradés sont également étudiés. Concernant l'estimation des amplitudes, les résultats ont montré que la méthode est particulièrement robuste et efficace pour les excitations les plus proches de l'antenne. En revanche, pour l'estimation des autres paramètres, les performances sont supérieures pour les positions d'antenne excentrées. De manière générale, le nombre d'onde est correctement estimé sur l'ensemble des fréquences étudiées. Dans les cas à faible atténuation, un traitement classique par formation de voies en ondes planes suffit. En ce qui concerne l'estimation de l'atténuation, la faible sensibilité du critère limite l'efficacité de la méthode proposée.Enfin, certains résultats obtenus à partir des simulations ont été vérifiés lors de mesures in situ. L'excitation d'un rail expérimental par un marteau de chocs a tout d'abord permis de valider le modèle vibratoire pour la flexion verticale. Pour tester la méthode d'optimisation paramétrique, le rail a également été excité verticalement à l'aide d'un pot vibrant. Les principaux résultats des simulations ont été retrouvés, et des comportements particuliers relatifs à la présence de plusieurs ondes dans le rail ont été observés, ouvrant des perspectives de généralisation du modèle vibratoire utilisé. / In France, railway transport has been boosted by the expansion of the high-speed rail service and the resurgent implantation of tram networks in many city centers. In this context, the reduction of noise pollution becomes a crucial issue for its development. In order to directly act on the source area, it is necessary to precisely identify and study the sources responsible for this nuisance at train pass-by. Among all the potential approaches, microphone arrays and related signal processing techniques are particularly adapted to the characterization of omnidirectional and uncorrelated moving point sources. For speeds up to 300 km/h, rolling noise is the main railway noise source. It arises from the acoustic radiation of various elements such as wheels, rail or sleepers. The rail, which mainly contributes to rolling noise at mid-frequencies (from 500 Hz to 1000 Hz approximately), is an extended coherent source for which classical array processing methods are inappropriate. The characterization method proposed in this thesis is an inverse parametric optimization method that uses the acoustical signals measured by a microphone array. The unknown parameters of a vibro-acoustical model are estimated through the minimization of a least square criterion applied to the entries of the measured and modelled spectral matrices. In this vibro-acoustical model, the rail is considered as a cylindrical monopole whose lengthwise amplitude distribution is obtained from the vibratory velocity one. The different models proposed to obtain this velocity highlight the propagation of vibration waves towards both sides of every forcing point. Each wave is characterized by an amplitude at the forcing point, a real structural wavenumber and a decay rate. These parameters are estimated by the minimization of the least square criterion, and are then used in the vibro-acoustical model to rebuild the acoustical field radiated by the rail. First, simulations are performed in order to appraise the performances of the proposed method, in the case of vertical point excitations. In particular, its robustness to additive noise and to uncertainties in the model parameters that are supposed to be known is tested. The effect of using simplified models is also investigated. Results show that the method is efficient and robust for the amplitude estimation of the nearest contacts to the array. On the other hand, the estimation of the other parameters is improved when the array is shifted away from the contact points. The wavenumber is generally well estimated over the entire frequency range, and when the decay rate is low, a single beamforming technique may be sufficient. Concerning the decay rate estimation, the efficiency of the method is limited by the low sensitivity of the criterion. At last, measurements are performed in order to verify some results obtained from the simulations. The vibratory model is first validated for the vertical flexural waves trough the use of an impact hammer. Then, the parametric optimization method is tested by the vertical excitation of the rail with a modal shaker. The main simulation results are found, and some particular behavior due to other waves existing in the rail can be observed, opening the perspective of a generalized method including more complex vibratory modelings.

En acoustique sous marine, les ´etudes sur les zones en eau peu profondes sontredevenues strat´egiques. Cette th`ese porte sur l’ ´etude de la s´eparation et la d´etectionde trajet dans le cadre des eaux peu profondes tomographie acoustique oc´eanique. Dansune premi´ere ´etape de notre travail, nous avons donn´e un bref aperc¸u sur les techniquesexistantes de traitement acoustique sous-marine afin de trouver la difficult´e toujoursconfront´es `a ce type de m´ethodes. Par cons´equent, nous avons fait une conclusion qu’ilest encore n´e cessaire d’am´eliorer la r´esolution de s´eparation afin de fournir des informationsplus utiles pour l’ ´etape inverse de la tomographie acoustique oc´eanique.Ainsi, une enquˆete sur les mthodes haute r´esolution est effecut´ee. Enfin, nous avonspropos´e une m´ethode `a haute r´esolution appel´ee lissage MUSICAL (MUSIC Active largeband), qui combine le lissage de fr´equence spatiale avec l’algorithme MUSICAL, pourune s´eparation efficace de trajet coh´erentes ou totalement corr´el´es. Cependant, cettem´ethode est bas´ee sur la connaissance a priori du nombre de trajet. Ainsi, nous introduisonsun test (exponential fitting test) (EFT) `a l’aide de courte longueur des ´echantillonspour d´eterminer le nombre de trajets. Ces deux m´ethodes sont appliqu´ees `a la fois desdonn´ees synth´etiques et les donn´ees r´eelles acquises dans un r´eservoir `a petite ´echelle.Leurs performances sont compar´ees avec les m´ethodes conventionnelles pertinentes. / As the studies on shallow-water acoustics became an active field again, this dissertationfocuses on studying the separation and detection of raypaths in the context of shallowwaterocean acoustic tomography. As a first step of our work, we have given a briefreview on the existing array processing techniques in underwater acoustics so as to findthe difficulties still faced by these methods. Consequently, we made a conclusion thatit is still necessary to improve the separation resolution in order to provide more usefulinformation for the inverse step of ocean acoustic tomography. Thus, a survey on highresolutionmethod is provided to discover the technique which can be extended to separatethe raypaths in our application background. Finally, we proposed a high-resolutionmethod called smoothing-MUSICAL (MUSIC Actif Large band), which combines thespatial-frequency smoothing with MUSICAL algorithm, for efficient separation of coherentor fully correlated raypaths. However, this method is based on the prior knowledgeof the number of raypaths. Thus, we introduce an exponential fitting test (EFT)using short-length samples to determine the number of raypaths. These two methodsare both applied to synthetic data and real data acquired in a tank at small scale. Theirperformances are compared with the relevant conventional methods respectively.

Cette thèse est consacrée à l'étude de la localisation d'objets enfouis dans acoustiques sous-marins en utilisant les méthodes de traitement d'antenne et les ondes acoustiques. Nous avons proposé un modèle bien adapté en tenant compte le phénomène physique au niveau de l'interface eau/sédiment. La modélisation de la propagation combine donc la contribution de l'onde réfléchie et celle de l'onde réfractée pour déterminer un nouveau vecteur directionnel. Le vecteur directionnel élaboré à partir des modèles de diffusion acoustique est utilisé dans la méthode MUSIC au lieu d'utiliser le modèle d'onde plane habituel. Cette approche permet d'estimer à la fois coordonnées d'objets (angle et distance objet-capteur) de forme connue, quel que soit leur emplacement vis à vis de l'antenne, en champ proche ou en champ lointain. Nous remplaçons l'étape de décomposition en éléments propres par des algorithmes plus rapides. Nous développons un algorithme d'optimisation plus élaboré consiste à combiner l'algorithme DIRECT (DIviding RECTangles) avec une interpolation de type Spline, ceci permet de faire face au cas d'antennes distordues à grand nombre de capteurs, tout en conservant un temps de calcul faible. Les signaux reçus sont des signaux issus de ce même capteur, réfléchis et réfractés par les objets et sont donc forcément corrélés. Pour cela, nous d'abord utilisons un opérateur bilinéaire. Puis nous proposons une méthode pour le cas de groupes indépendants de signaux corrélés en utilisant les cumulants. Ensuit nous présentons une méthode en utilisant la matrice tranche cumulants pour éliminer du bruit Gaussien. Mais dans la pratique, le bruit n'est pas toujours gaussien ou ses caractéristiques ne sont pas toujours connues. Nous développons deux méthodes itératives pour estimer la matrice interspectrale du bruit. Le premier algorithme est basé sur une technique d'optimisation permettant d'extraire itérativement la matrice interspectrale du bruit de la matrice interspectrale des observations. Le deuxième algorithme utilise la technique du maximum de vraisemblance pour estimer conjointement les paramètres du signal et du bruit. Enfin nous testons les algorithmes proposés avec des données expérimentales et les performances des résultats sont très bonnes. / This thesis is devoted to the study of the localization of objects buried in underwater acoustic using array processing methods and acoustic waves. We have proposed a appropriate model, taking into account the water/sediment interface. The propagation modeling thus combines the reflected wave and the refracted wave to determine a new directional vector. The directional vector developed by acoustic scattering model is used in the MUSIC method instead of the classical plane wave model. This approach can estimate both of the object coordinates (angle and distance sensor-object) of known form, in near field or far field. We propose some fast algorithms without eigendecompostion. We combine DIRECT algorithm with spline interpolation to cope with the distorted antennas of many sensors, while maintaining a low computation time. To decorrelate the received signals, we firstly use a bilinear operator. We propose a method for the case of independent groups of correlated signals using the cumulants. Then we present a method using the cumulants matrix to eliminate Gaussian noise. But in practice, the noise is not always Gaussian or the characteristics are not always known. We develope two iterative methods to estimate the interspectral matrix of noise. The first algorithm is based on an optimization technique to extract iteratively the interspectral matrix of noise. The second algorithm uses the technique of maximum likelihood to estimate the signal parameters and the noise. Finally we test the proposed algorithms with experimental data. The results quality is very good.

L’analyse du champ d’ondes est un prérequis essentiel à l’étude de la propagation des ondes sismiques qui permet à son tour d’améliorer notre compréhension des processus physiques liés à la nature de la source et notre connaissance des milieux de propagation. L’objectif de cette thèse est de développer des techniques de traitement du signal afin d’améliorer l’exploitation des informations apportées par les stations et les antennes 3 composantes dans le but de caractériser le champ d’ondes sismiques. Elle se concentre sur les analyses de polarisation, leur extension aux antennes 3 composantes et leur utilisation conjointe avec des traitements d’antenne classiques. La thèse revient sur les approches existantes qui tentent d’étendre le traitement d’antenne aux 3 composantes. Ces méthodes existantes se montrent complexes et leur utilisation reste limitée, la thèse suggère deux méthodes alternatives associant successivement traitement d’antenne et polarisation. Afin d’exploiter au mieux les analyses de polarisation, un système standardisé de paramètres décrivant la polarisation est développé et associé à une solution de visualisation permettant de regrouper l’ensemble des paramètres essentiels à l’interprétation sur une figure unique. Finalement, une étude de polarisation sur l’antenne 3 composantes du LSBB (Laboratoire Souterrain Bas Bruit) démontre la possibilité d’utiliser la cohérence spatiale de la polarisation comme aide pour l’interprétation des sismogrammes / The analysis of the seismic wavefield is an essential pre-requisite to the study of seismic wave propagation which in turns helps improving our understanding of the physical processes behind the sources and our knowledge of the propagation medium. The objective of this thesis is to further develop signal processing techniques to more fully exploit the information brought by the 3 component stations and arrays in order to characterize the seismic wavefield. The thesis work focuses on polarization analysis, its extension to 3-component arrays and its joint use with classical array processing. A review of the existing methods that attempt to extend array processing to the 3-components leads to the observation that these methods are complex and their use is limited. Therefore, two alternative methods that associate array processing and polarization sequentially are suggested. In order to best exploit the polarization analyses, a standardized parametrization system describing the polarization is developed and associated with a visualization solution regrouping all the parameters necessary for the interpretation on one figure. Finally, a polarization analysis performed on data from the LSBB 3-component array demonstrates the possibility to use spatial coherency to assist with the interpretation of seismograms

Phased array feeds (PAFs) are a promising new technology for astronomical radio telescopes. While PAFs have been used in other fields, the demanding sensitivity and calibration requirements in astronomy present unique new challenges. This dissertation presents some of the first astronomical PAF results demonstrating the lowest noise temperature and highest sensitivity at the time (66 Kelvin and 3.3 m^2/K, respectively), obtained using a narrowband (425 kHz bandwidth) prototype array of 19 linear co-polarized L-band dipoles mounted at the focus of the Green Bank 20 Meter Telescope at the National Radio Astronomy Observatory (NRAO) in Green Bank, West Virginia. Results include spectral line detection of hydroxyl (OH) sources W49N and W3OH, and some of the first radio camera images made using a PAF, including an image of the Cygnus X region. A novel array Y-factor technique for measuring the isotropic noise response of the array is shown along with experimental measurements for this PAF. Statistically optimal beamformers (Maximum SNR and MVDR) are used throughout the work. Radio-frequency interference (RFI) mitigation is demonstrated experimentally using spatial cancelation with the PAF. Improved RFI mitigation is achieved in the challenging cases of low interference-to-noise ratio (INR) and moving interference by combining subspace projection (SP) beamforming with a polynomial model to track a rank 1 subspace. Limiting factors in SP are investigated including sample estimation error, subspace smearing, noise bias, and spectral scooping; each of these factors is overcome with the polynomial model and prewhitening. Numerical optimization leads to the polynomial subspace projection (PSP) method, and least-squares fitting to the series of dominant eigenvectors over a series of short term integrations (STIs) leads to the eigenvector polynomial subspace projection (EPSP) method. Expressions for the gradient, Hessian, and Jacobian are given for use in numerical optimization. Results are given for simulated and experimental data, demonstrating deeper beampattern nulls by 6 to 30dB. To increase the system bandwidth toward the hundreds of MHz bandwidth required by astronomers for a fully science-ready instrument, an FPGA digital backend is introduced using a 64-input analog-to-digital converter running at 50 Msamp/sec and the ROACH processing board developed at the University of California, Berkeley. International efforts to develop digital back ends for large antenna arrays are considered, and a road map is proposed for development of a hardware correlator/beamformer at BYU using three ROACH boards communicating over 10 gigabit Ethernet.

Ce manuscrit est dédié à l’analyse de performances en traitement d’antenne pour l’estimation des paramètres d’intérêt à l’aide d’un réseau de capteurs. Il est divisé en deux parties :– Tout d’abord, nous présentons l’étude de certaines bornes inférieures de l’erreur quadratique moyenne liées à la localisation de sources dans le contexte champ proche. Nous utilisons la borne de Cramér-Rao pour l’étude de la zone asymptotique (notamment en terme de rapport signal à bruit avec un nombre fini d’observations). Puis, nous étudions d’autres bornes inférieures de l’erreur quadratique moyenne qui permettent de prévoir le phénomène de décrochement de l’erreur quadratique moyenne des estimateurs (on cite, par exemple, la borne de McAulay-Seidman, la borne de Hammersley-Chapman-Robbins et la borne de Fourier Cramér-Rao).– Deuxièmement, nous nous concentrons sur le concept du seuil statistique de résolution limite, c’est-à-dire, la distance minimale entre deux signaux noyés dans un bruit additif qui permet une ”correcte” estimation des paramètres. Nous présentons quelques applications bien connues en traitement d’antenne avant d’étendre les concepts existants au cas de signaux multidimensionnels. Par la suite, nous étudions la validité de notre extension en utilisant un test d’hypothèses binaire. Enfin, nous appliquons notre extension à certains modèles d’observation multidimensionnels / This manuscript concerns the performance analysis in array signal processing. It can bedivided into two parts :- First, we present the study of some lower bounds on the mean square error related to the source localization in the near eld context. Using the Cramér-Rao bound, we investigate the mean square error of the maximum likelihood estimator w.r.t. the direction of arrivals in the so-called asymptotic area (i.e., for a high signal to noise ratio with a nite number of observations.) Then, using other bounds than the Cramér-Rao bound, we predict the threshold phenomena.- Secondly, we focus on the concept of the statistical resolution limit (i.e., the minimum distance between two closely spaced signals embedded in an additive noise that allows a correct resolvability/parameter estimation.) We de ne and derive the statistical resolution limit using the Cramér-Rao bound and the hypothesis test approaches for the mono-dimensional case. Then, we extend this concept to the multidimensional case. Finally, a generalized likelihood ratio test based framework for the multidimensional statistical resolution limit is given to assess the validity of the proposed extension.

Signal processing has been playing a key role in providing solutions to key problems encountered in communications, in general, and in wireless communications, in particular. Time-Frequency Signal Processing (TFSP) provides eective tools for analyzing nonstationary signals where the frequency content of signals varies in time as well as for analyzing linear time-varying systems. This research aimed at exploiting the advantages of TFSP, in dealing with nonstationary signals, into the fundamental issues of signal processing, namely the signal estimation and signal separation. In particular, it has investigated the problems of (i) the Instantaneous Frequency (IF) estimation of Linear Frequency-Modulated (LFM) signals corrupted in complex-valued zero-mean Multiplicative Noise (MN), and (ii) the Underdetermined Blind Source Separation (UBSS) of LFM signals, while focusing onto the fast-growing area of Wireless Communications (WCom). A common problem in the issue of signal estimation is the estimation of the frequency of Frequency-Modulated signals which are seen in many engineering and real-life applications. Accurate frequency estimation leads to accurate recovery of the true information. In some applications, the random amplitude modulation shows up when the medium is dispersive and/or when the assumption of point target is not valid; the original signal is considered to be corrupted by an MN process thus seriously aecting the recovery of the information-bearing frequency. The IF estimation of nonstationary signals corrupted by complex-valued zero-mean MN was investigated in this research. We have proposed a Second-Order Statistics approach, rather than a Higher-Order Statistics approach, for IF estimation using Time-Frequency Distributions (TFDs). The main assumption was that the autocorrelation function of the MN is real-valued but not necessarily positive (i.e. the spectrum of the MN is symmetric but does not necessary has the highest peak at zero frequency). The estimation performance was analyzed in terms of bias and variance, and compared between four dierent TFDs: Wigner-Ville Distribution, Spectrogram, Choi-Williams Distribution and Modified B Distribution. To further improve the estimation, we proposed to use the Multiple Signal Classification algorithm and showed its better performance. It was shown that the Modified B Distribution performance was the best for Signal-to-Noise Ratio less than 10dB. In the issue of signal separation, a new research direction called Blind Source Separation (BSS) has emerged over the last decade. BSS is a fundamental technique in array signal processing aiming at recovering unobserved signals or sources from observed mixtures exploiting only the assumption of mutual independence between the signals. The term "blind" indicates that neither the structure of the mixtures nor the source signals are known to the receivers. Applications of BSS are seen in, for example, radar and sonar, communications, speech processing, biomedical signal processing. In the case of nonstationary signals, a TF structure forcing approach was introduced by Belouchrani and Amin by defining the Spatial Time- Frequency Distribution (STFD), which combines both TF diversity and spatial diversity. The benefit of STFD in an environment of nonstationary signals is the direct exploitation of the information brought by the nonstationarity of the signals. A drawback of most BSS algorithms is that they fail to separate sources in situations where there are more sources than sensors, referred to as UBSS. The UBSS of nonstationary signals was investigated in this research. We have presented a new approach for blind separation of nonstationary sources using their TFDs. The separation algorithm is based on a vector clustering procedure that estimates the source TFDs by grouping together the TF points corresponding to "closely spaced" spatial directions. Simulations illustrate the performances of the proposed method for the underdetermined blind separation of FM signals. The method developed in this research represents a new research direction for solving the UBSS problem. The successful results obtained in the research development of the above two problems has led to a conclusion that TFSP is useful for WCom. Future research directions were also proposed.

Le récepteur SAIC/MAIC introduit récemment est capable de séparer jusqu'à 2N utilisateurs synchronisés avec N antennes pour les réseaux de radiocommunications utilisant des modulations rectilignes ou quasi-rectilignes. Un tel récepteur, opérationnel dans les téléphones GSM depuis 2006, exploite la non-circularité du second ordre des signaux et met en œuvre un filtre optimal linéaire au sens large (widely linéaire WL). Il s'est montré performant pour les utilisateurs synchrones en absence de résidu de porteuse (l'effet doppler par exemple), mais son comportement en présence d'utilisateurs asynchrones ayant des résidus de porteuse potentiellement non nuls, omniprésents dans de nombreuses applications radio, n'a pas encore fait l'objet d'études théoriques, ce qui ne permet pas d'en connaître les dégradations. Le but de la 1e partie de ce travail consiste à présenter une analyse des performances du SAIC/MAIC, implanté via une approche MMSE avec séquence d'apprentissage, en présence de deux utilisateurs non nécessairement synchronisés et ayant des dérives de fréquence. Pour simplifier, nous avons limité l'analyse théorique à quelques cas particuliers avec des modulations rectilignes. Ainsi des expressions analytiques simples et interprétables ont été données et analysées. Nous avons prouvé que les performances sont moins dégradées dans le cas d'une dérive sur l'utile qu'en présence d'une dérive sur le brouilleur. En outre, la dégradation augmente avec la désynchronisation des deux signaux. Afin de préciser le domaine de validité des approximations analytiques, des illustrations numériques ont été réalisées en prenant comme paramètres ceux du standard GSM dans le but d'appliquer cette étude à ce standard et aux réseaux cellulaires. L'extension de l'analyse aux modulations quasi-rectilignes a nécessité la mise en œuvre d'un filtrage spatio-temporel. Nous avons ainsi étudié l'impact de la taille du filtre spatio-temporel sur les performances du MMSE SAIC/MAIC pour des modulations quasi-rectilignes (MSK et GMSK) en présence de résidus de porteuse. L'étude révèle qu'avec des résidus de porteuse standards, ce récepteur reste relativement robuste et ne nécessite pas de compensation. La 2e partie de ce travail considère des canaux sélectifs en fréquence et consiste à développer un SIMO MLSE pour un signal utile à modulation linéaire quelconque en présence de bruit additif gaussien centré stationnaire coloré temporellement et spatialement et potentiellement non circulaire, en partant d'un problème général de détection d'une forme d'onde. Nous avons démontré que le SIMO MLSE est constitué d'un filtre WL, d'un échantillonneur au rythme symbole et d'une minimisation récursive d'une métrique qui peut se mettre en oeuvre par l'algorithme de Viterbi. Le cas des modulations quasi rectilignes a aussi été considéré. Dans ce cadre, nous avons démontré que le SIMO MLSE a la même structure moyennant un prétraitement de dérotation. Tous ces filtres WL sont interprétés comme des filtres WL adaptés multidimensionnels (WL MMF) au sens où ils maximisent le rapport SNR sur le symbole courant en sortie. Nous avons ensuite étendu la structure du MLSE développée au cas d'un bruit gaussien non circulaire mais cyclostationnaire, de manière à se rapprocher des applications cellulaires. Nous appelons ce nouveau récepteur "pseudo-MLSE" car sa structure a été imposée. En conjecturant que les performances en probabilité d'erreur par symbole sont directement reliées au SNR sur le symbole courant, des expressions générales de celui-ci ont été données pour des MLSE et pseudo-MLSE dans le cadre d'interférences stationnaires et cyclostationnaires potentiellement non circulaires. Des formules interprétables de ces SNR ont été données dans des cas particuliers et des simulations numériques ont été présentées pour montrer les gains en performance des récepteurs introduits par rapport aux MLSE classiques dérivés sous hypothèse de bruit stationnaire circulaire / The SAIC/MAIC (Single/Multiple Antenna Interference Cancellation) receiver, recently introduced, is able to separate up to 2N synchronous users with N antennas for the radiocommunications networks using rectilinear or quasi-rectilinear modulations. A such receiver, operational in GSM handsets since 2006, exploits the second order non-circularity of signals and gives rise to an optimal widely linear (WL) filter. This receiver has been shown to be powerful for synchronous users without any frequency offsets (for example Doppler shift), but its behaviour in the presence of asynchronous users having potentially non zero carrier residues, omnipresent in many radio applications, has not yet been the subject of theoretical studies, which doesn't allow us to know their damage. For this reason, the purpose of the first part of this work is to present an analysis of SAIC/MAIC receiver performances, implemented via an MMSE approach with training sequence, with two users not necessarily synchronized with frequency shifts. To simplify the analytical developments, we limited the theoretical analysis to some particular cases with rectilinear modulations. Hence, simple and interpretable analytical expressions were given and analyzed. We proved in particular that the performance is less degraded in the case of a shift on the useful than in the presence of a drift on the jammer. Furthermore, the degradation increases with desynchronization of the two signals. To precise the range of validity of analytical approximations, numerical illustrations were made using as parameters those of the GSM standard in order to apply this study to this standard in particular and cellular networks in general. Extending the analysis to quasi-rectilinear modulations had required the implementation of a spatio-temporal filtering. We have studied the impact of the size of the spatio-temporal filter on the performance of MMSE SAIC/MAIC receiver for quasi-rectilinear modulations (GMSK and MSK) in the presence of residual frequencies. The study reveals that with standard carrier residues, this receiver remains relatively robust and doesn't require a compensation. The second part of this work considers frequency-selective channels and is developing a SIMO MLSE receiver for a useful signal with any linear modulation in the presence of an additive Gaussian centered stationary temporally and spatially colored and potentially non-circular noise, starting from a general problem of detection of a waveform. We have shown that SIMO MLSE receiver consists of a WL filter, a sampler at the symbol rate and a recursive minimization of a metric that can be solved by the Viterbi algorithm. The case of quasi-rectilinear modulations is also considered. Within this framework, we had proved that the SIMO MLSE receiver has the same structure through a postreatment derotation. All these filters are interpreted as WL multidimensional matched filters (WL MMF) in the sense that they maximize the SNR of the current symbol at output. Then, we extended the MLSE receiver structure developed in case of a noncircular gaussian noise but this time cyclostationary, so as to approximate radio cellular applications. We call this new receiver "pseudo-MLSE" because its structure was imposed. By conjecturing that the performances by per symbol error probability are directly related to the SNR of the current symbol, general expressions of this SNR are given for MLSE and pseudo MLSE receivers with stationary and cyclostationary potentially noncircular interferences. Interpretable formulas of these SNR were given in special cases and numerical simulations were presented to show performance gains of the receivers we have introduced relative to conventional MLSE receivers derived under the assumption of circular stationary noise