La réflectométrie GNSS (GNSS-R) est une technique d'observation de la Terre reposant sur un système radar bi-statique passif qui utilise, comme signaux d'opportunité, les signaux GNSS en bande L. Les travaux présentés dans ce manuscrit de thèse ont pour but de développer des méthodes de traitement du signal dédiées à l'altimétrie au sol par GNSS-R. L'altitude entre le récepteur GNSS-R et la surface de réflexion est déduite de la différence de chemin entre les signaux direct et réfléchi. On propose trois méthodes d'estimation dédiées à l'altimétrie par GNSS-R, pour un récepteur mono-fréquence, utilisant respectivement les observables de code, de puissance (carrier-to-noise ratio C/N₀) et de phase des signaux GNSS observés. Nous proposons un estimateur de la pseudo-distance qui utilise la mesure de délais de code sous-échantilloné aidée par la mesure de phase. On montre que l'estimateur sub-résolution proposé permet d'obtenir une précision qui est inférieure à la résolution en délai de code. Le deuxième estimateur s'appuie sur une méthode de calibration qui normalise la puissance de la somme des signaux direct et réfléchi (Interférence Pattern Technique). On montre par l'étude des bornes de Cramèr-Rao que l'estimateur proposé permet de réduire le temps de mesure et de conserver une précision centimétrique. La mesure de phase est une grandeur circulaire qui évolue linéairement avec l'élévation du satellite. Dans ce contexte, nous proposons deux estimateurs qui s'appuient sur un modèle de régression circulaire et la distribution circulaire de von Mises. Des expérimentations sur données réelles viennent conclure ce manuscrit de thèse et montrent la faisabilité des trois méthodes d'estimation proposées. La précision centimétrique est atteinte. / The Global Navigation Satellite Systems Reflectometry (GNSS-R) is an Earth observation technique. It is based on a passive bi-static radar system using the L-band signal coming directly from a GNSS satellite and this same signal reflected by the Earth surface. The aim of the presented work is to develop signal processing methods for altimetry measurements using ground based GNSS-R. The altitude is derived from the difference of path between the direct and reflected signals. We propose three estimators for GNSS-R altimetry measurement using respectively the code observations, the carrier-to-noise ratio C/N₀ observations, and the phase observations obtained by a mono-frequency receiver. Firstly, we define a pseudo-range estimator using under-sampling code delay observations aided by phase measurements. We show that the proposed estimator allows avoiding accuracy limitations due to the receiver resolution. Secondly, a calibration method has been developed for the Interference Pattern Technique, for normalizing the C/N₀ of the combination of the direct and reflected signals. The Cramèr-Rao Lower Bound of this estimation technique is studied. We show that the proposed estimator allows reducing the observation duration while keeping the centimeter accuracy. Thirdly, a last method is proposed in order to evaluate the difference of path between the direct and reflected signals using phase measurement.The phase measurement is an angular data evolving linearly with the satellite elevation. In this context, we propose two estimators based on a circular-linear regression and the von Mises distribution. Experimentation on real data conclude this manuscript and show the feasibility of these methods. The centimeter accuracy is reached.

La détection des changements ou ruptures dans les paramètres de la distribution statistique d'une série temporelle est un problème de recherche en traitement du signal qui trouve des applications dans de nombreux domaines comme le traitement des signaux GNSS. Le projet scientifique développé dans mon mémoire d'habilitation à diriger des recherches concerne l'étude des méthodes d'estimation et de détection conjointe de ruptures pour la fusion d'informations. Les approches proposées dans ce cadre sont utilisées dans différentes applications comme l'estimation des paramètres du vecteur vent, le traitement des signaux GNSS et le filtrage des mesures fournies par les capteurs inertiels. L'objectif de la fusion est d'utiliser les informations ou mesures fournies par différents capteurs pour avoir une meilleure connaissance du paramètre à estimer. Nous avons donc proposé dans ce travail plusieurs méthodes d'estimation et de détection conjointe de rupture qui fusionnent les informations fournies par des capteurs. Le but étant d'améliorer les performances des opérateurs en termes de détection, de localisation et d'estimation de la dynamique des ruptures. Les approches proposées dans un cadre bayésien s'appuient sur la définition de la distribution a posteriori des paramètres à estimer sachant les mesures multi-capteurs. Un des apports de nos travaux dans ce domaine est de proposer un ensemble de filtres définis dans le domaine circulaire avec la distribution de von Mises. Un autre apport est de proposer une loi a priori qui modélise le comportement mutuel entre plusieurs processus dans le cas de la segmentation multi-ruptures hors ligne de signaux multi-capteurs. Ce travail a principalement été appliqué au géo positionnement et plus particulièrement au traitement de la phase et du code des signaux GNSS multi-porteuses. Nous avons montré par des expérimentations sur signaux réels que les méthodes proposées permettent d'obtenir une localisation centimétrique à la milliseconde d'un récepteur ayant un mouvement de forte dynamique. Aujourd'hui les perspectives de ce travail sont dans le traitement des signaux de réflectométrie GNSS et de géolocalisation sous-marine. En effet pour ces applications les signaux sont fortement atténués et déformés par le milieu de propagation, ce qui constitue un nouvel enjeu pour les méthodes de fusion d'informations en traitement du signal.