Cette thèse est consacrée à l'exploitation des propriétés de non circularité et de non gaussianité des signaux en traitement d'antennes.Dans une première partie de cette thèse, nous nous intéressons au contexte de la formation de voies (beamforming) pour la réception d'un signal utile inconnu, dont le vecteur directionnel est connu, corrompu par un bruit potentiellement non circulaire et/ou non gaussien. Dans des études récentes, un beamformer MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) linéaire au sens large WL (Widely Linear) exploitant la non circularité au second ordre (SO) des interférences a été introduit et analysé. Cependant, ce beamformer demeure sous optimal pour la réception d'un signal utile non circulaire au SO, du moment où il n'exploite pas la non circularité de ce dernier. C'est ainsi, que notre contribution a porté principalement sur l'introduction, l'étude de performances et la mise en \oe uvre d'un beamformer MVDR WL. Ce dernier, basé sur une décomposition orthogonale originale du signal utile introduisant une contrainte supplémentaire, prend en considération la non circularité du signal utile et celle des interférences. L'étude des performances de ce beamformer a montré que ce dernier améliore toujours les performances en présence de signaux non circulaires. Dans le même contexte et pour la réception de signaux non gaussiens, nous avons introduit et étudié un beamformer MVDR non linéaire de Volterra. Ce beamformer dont les contraintes s'adaptent à la non circularité des brouilleurs, a été étudié à l'ordre trois sous sa forme équivalente GSC. Cette structure, dite complète, prend en compte conjointement des propriétés de non circularité et de non gaussianité des brouilleurs. L'analyse des performances en gains en SINR de ce récepteur est donnée pour la réception d'un signal réel corrompu par des brouilleurs non gaussiens et non circulaires d'ordre deux et quatre. Cette analyse a montré que la prise en considération de ces propriétés améliore toujours les performances. Dans une deuxième partie nous nous intéressons au contexte de détection selon deux volets: Le premier volet consiste en la détection d'un signal utile réel connu de paramètres inconnus, noyé dans un bruit total potentiellement non circulaire au SO et de matrice de covariance inconnue. Ainsi, suivant une approche basée sur le test de rapport de vraisemblance généralisé GLRT (Generalized Likelihood Ratio Test), de nouveaux récepteurs pour la détection d'un signal réel connu avec différents ensembles de paramètres inconnus ont été récemment introduits. Néanmoins, les performances de ces récepteurs, n'ont été que partiellement étudiées. Notre contribution a porté sur l'étude des distributions exactes et asymptotiques des statistiques associées au LRT et au GLRT sous H_0 et H_1. Cette étude a permis de donner les expressions théoriques exactes des probabilités de détection et de fausse alarme des récepteurs LRT, et celles asymptotiques pour certains récepteurs GLRT. Nous avons aussi complété cette analyse par des simulations Monte-Carlo en courbes ROC (Receiver Operating Characterisics) pour l'ensemble des détecteurs GLRT. Le deuxième volet, consiste en la détection de non circularité au SO de signaux aléatoires mono et multidimensionnels complexes. Nous avons donné la distribution asymptotique du GLR de non circularité sous H_0 et H_1 dérivé sous l'hypothèse de distribution gaussienne mais utilisée sous une distribution arbitraire non nécessairement gaussienne des données. Ces données considérées sont indépendantes, mais non nécessairement identiquement distribuées, ce qui permet de traiter des situations pratiques où les données non circulaires sont perturbées par un résidu de fréquence et un bruit additif gaussien circulaire. Cette analyse a été aussi complétée par des courbes ROC. / This thesis is devoted to the study of exploiting the properties of non-circularity and non-Gaussianity of signals in array processing. In the first part of this thesis, we focus on beamforming technics in the context of the reception of an unknown signal, whose steering vector is known, corrupted by potentially non-circular and/or non-Gaussian noise. In recent studies, a widely linear minimum variance distortionless response beamformer (WL MVDR) exploiting the second order (SO) non-circularity of interference was introduced and analyzed. However, this beamformer remains suboptimal for the reception of a non-circular useful signal, since it does not exploit the non-circularity of this latter. Thus, our contribution has focused on the introduction, the performances analysis and the implementation of a WL MVDR Beamformer. This latter, based on an original orthogonal decomposition of the useful signal, take into account the SO non-circularity of both useful signal and interferences. The new performances analysis of this new beamformer has shown that it always improves the performance of the well known Capon beamformer and the WL MVDR beamformer introduced recently, this in the presence of non-circular signals. In the same context and for receiving non-Gaussian signals, we introduced and studied a nonlinear MVDR Beamformer based on comlexe Volterra filters. This Beamformer, which adapt the constraints to the non circularity of jammers, has been studied in the third order by its equivalent GSC form. The performance analysis of this beamformer are shown in term of SINR Gains for the recepetion of non-Gaussian and SO (until to fourth order) non-circular. It is shown that taking into account of these properties always improves performance. In the second part, we focus on two parts of detection: The first part consists of the detection a known signal, with unknown parameters, corrupted by a total noise potentially SO noncircular with unknown covariance matrix. Thus, following Generalized Likelihood Ratio Test approach, new receivers for the detection a real known signal with different sets of unknown parameters have been recently introduced. Nevertheless, the performances analysis of these receptors have only been partially studied. Our contribution has focused on the study of exact and asymptotic distributions of statistics associated with the LRT and GLRT under H$_0$ and H$_1$. This study has given theoretical expressions of probabilities of correct detection and false alarm. We also supplemented this analysis with Monte Carlo simulations and given receiver operating characterisics ROC curves. In the second part, we consider the problem of testing impropriety (i.e., second-order noncircularity) of a complex valued random variable based on the generalized likelihood ratio test (GLRT) for Gaussian distributions. Asymptotic (w.r.t. the data length) distributions of the GLR are given under the hypothesis that data are proper or improper, and under the true, not necessarily Gaussian distribution of the data. The considered data are independent but not necessarily identically distributed: assumption which has never been considered until now. This enables us to deal with the practical important situations of noncircular data disturbed by residual frequency offsets and additive circular noise. The receiver operating characteristic (ROC) of this test is derived as byproduct, an issue previously overlooked. Finally illustrative examples are presented in order to strengthen the obtained theoretical results.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Avec le développement et la multiplication des appareils connectés dans tous les domaines, de nouvelles solutions pour le traitement de flux de données ont vu le jour. Cette thèse s'inscrit dans ce contexte: elle a été réalisée dans le cadre du projet FUI Waves, une plateforme de traitement de flux distribués. Le cas d'usage pour le développement a été la gestion des données provenant d'un réseau de distribution d'eau potable, plus précisément la détection d'anomalie dans les mesures de qualité et leur contextualisation par rapport à des données extérieures. Plusieurs contributions ont été réalisées et intégrées à différentes étapes du projet, leur évaluation et les publications liées témoignant de leur pertinence. Celles-ci se basent sur une ontologie que j'ai spécifiée depuis des échanges avec les experts du domaine travaillant dans chez le partenaire métier du projet. L'utilisation de données géographiques a permis de réaliser un système de profilage visant à améliorer le processus de contextualisation des erreurs. Un encodage de l'ontologie adapté au traitement de flux de données RDF a été développé pour supporter les inférences de RDFS enrichis de owl : sameAs. Conjointement, un formalisme compressé de représentation des flux (PatBin) a été conçu et implanté dans la plateforme. Il se base sur la régularité des motifs des flux entrants. Enfin, un langage de requêtage a été développé à partir de ce formalisme. Il intègre une stratégie de raisonnement se basant sur la matérialisation et la réécriture de requêtes. Enfin, à partir de déductions provenant d'un d'apprentissage automatique, un outil de génération de requêtes a été implanté. Ces différentes contributions ont été évaluées sur des jeux de données concrets du domaine ainsi que sur des jeux d'essais synthétiques / With the developpement and the expansion of connected devices in every domain, several projects on stream processing have been developped. This thesis has been realized as part of the FUI Waves, a reasoning stream processing engine distributed. The use case for the developement was the processing of data streamed from a potable water distribution network, more specifically the detection of anomalies in the quality measures and their contextualisation using external data. Several contributions have been realized and integrated in different stages of the project, wih evaluations and publications witnessing their relevance. These contributions use an ontology that has been designed thanks to collaboration with domain experts working for our water data management project partner. The use of geographical data allowed to realize a profiling system aiming at improving the anomaly contextualisation process. An ontology encoding approach, adapted to RDF stream processing, has been developped to support RDFS inferences enriched with owl : sameAs. Conjointly, a compressed formalism (PatBin) has been designed to represent streams. PatBin is based on the regularity of patterns found in incoming streams. Moreover, a query language has been conceived from PatBin, namely PatBinQL. It integrates a reasoning strategy that combines both materialization and query rewritting. Finally, given deductions coming from a Waves machine learning component, a query generation tool has been developped. These diferent contributions have been evaluated on both real-world and synthetic datasets

L'apprentissage par renforcement est la réponse du domaine de l'apprentissage numérique au problème du contrôle optimal. Dans ce paradigme, un agent informatique apprend à contrôler un environnement en interagissant avec ce dernier. Il reçoit régulièrement une information locale de la qualité du contrôle effectué sous la forme d'une récompense numérique (ou signal de renforcement), et son objectif est de maximiser une fonction cumulante de ces récompenses sur le long terme, généralement modélisée par une fonction dite de valeur. Le choix des actions appliquées à l'environnement en fonction de sa configuration est appelé une politique, et la fonction de valeur quantifie donc la qualité de cette politique. Ce parangon est très général, et permet de s'intéresser à un grand nombre d'applications, comme la gestion des flux de gaz dans un complexe sidérurgique, que nous abordons dans ce manuscrit. Cependant, sa mise en application pratique peut être difficile. Notamment, lorsque la description de l'environnement à contrôler est trop grande, une représentation exacte de la fonction de valeur (ou de la politique) n'est pas possible. Dans ce cas se pose le problème de la généralisation (ou de l'approximation de fonction de valeur) : il faut d'une part concevoir des algorithmes dont la complexité algorithmique ne soit pas trop grande, et d'autre part être capable d'inférer le comportement à suivre pour une configuration de l'environnement inconnue lorsque des situations proches ont déjà été expérimentées. C'est le problème principal que nous traitons dans ce manuscrit, en proposant une approche inspirée du filtrage de Kalman.

Thèse de doctorat--Signal et images--Paris--ENST, 2005. / Bibliogr. p. 175-180. Résumé en français et en anglais.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Génie électrique : Toulouse, INPT : 2008. Reproduction de : Thèse de doctorat : Génie électrique : Université de Tsinghua, Pékin : 2008. / Thèse soutenue en co-tutelle. Texte en chinois, résumé étendu en français. Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. 38 réf.

De nos jours, la cyberintimidation est un problème courant dans les communautés en ligne. Filtrer automatiquement ces messages de cyberintimidation des conversations en ligne c’est avéré être un défi qui a mené à la création de plusieurs ensembles de données, dont plusieurs disponibles comme ressources pour l’entraînement de classificateurs. Toutefois, sans consensus sur la définition de la cyberintimidation, chacun des ensembles de données se retrouve à documenter différentes formes de comportements. Cela rend difficile la comparaison des performances obtenues par de classificateurs entraînés sur de différents ensembles de données, ou même l’application d’un de ces classificateurs à un autre ensemble de données. Dans ce mémoire, on utilise une variété de ces ensembles de données afin d’explorer les différentes définitions, ainsi que l’impact que cela occasionne sur le langage utilisé. Par la suite, on explore la portabilité d’un classificateur entraîné sur un ensemble de données vers un autre ensemble, nous donnant ainsi une meilleure compréhension de la généralisation des classificateurs. Finalement, on étudie plusieurs architectures d’ensemble de modèles, qui par la combinaison de ces différents classificateurs, nous permet de mieux comprendre les interactions des différentes définitions. Nos résultats montrent qu’il est possible d’obtenir une meilleure généralisation en combinant tous les ensembles de données en un seul ensemble de données plutôt que d’utiliser un ensemble de modèles composé de plusieurs classificateurs, chacun entraîné individuellement sur un ensemble de données différent. / Cyberbullying is a common problem in today’s ubiquitous online communities. Automatically filtering it out of online conversations has proven a challenge, and the efforts have led to the creation of many different datasets, which are distributed as resources to train classifiers. However, without a consensus for the definition of cyberbullying, each of these datasets ends up documenting a different form of the behavior. This makes it difficult to compare the results of classifiers trained on different datasets, or to apply one such classifier on a different dataset. In this thesis, we will use a variety of these datasets to explore the differences in their definitions of cyberbullying and the impact it has on the language used in the messages. We will then explore the portability of a classifier trained on one dataset to another in order to gain insight on the generalization power of classifiers trained from each of them. Finally, we will study various architectures of ensemble models combining these classifiers in order to understand how they interact with each other. Our results show that by combining all datasets together into a single bigger one, we can achieve a better generalization than by using an ensemble model of individual classifiers trained on each dataset.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Le développement de la radiocommunication sans fil et notamment, son explosion sur le marché grand public, a été rendu possible grâce au progrès du secteur de la microélectronique. En effet, l’intégration toujours croissante de fonctions au sein d’une même puce a permis le développement de ces nouvelles technologies basses consommations et à un moindre coût. Les travaux de recherche présentés dans ce manuscrit s’inscrivent dans le cadre de ces deux caractéristiques (faible coût et faible consommation). Nous avons donc développé deux solutions innovantes d’architectures radiofréquences : « half-complex » et « full-complex » en technologie CMOS. En effet, cette technologie représente la meilleure alternative car elle permet l’implémentation de fonctions RF analogique et numérique sur une même puce réduisant ainsi le coût du système. / Le développement de la radiocommunication sans fil et notamment, son explosion sur le marché grand public, a été rendu possible grâce au progrès du secteur de la microélectronique. En effet, l’intégration toujours croissante de fonctions au sein d’une même puce a permis le développement de ces nouvelles technologies basses consommations et à un moindre coût. Les travaux de recherche présentés dans ce manuscrit s’inscrivent dans le cadre de ces deux caractéristiques (faible coût et faible consommation). Nous avons donc développé deux solutions innovantes d’architectures radiofréquences : « half-complex » et « full-complex » en technologie CMOS. En effet, cette technologie représente la meilleure alternative car elle permet l’implémentation de fonctions RF analogique et numérique sur une même puce réduisant ainsi le coût du système.