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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00612333 |
| Date | 30 November 2010 |
| Creators | Oukaci, Abdelkader |
| Publisher | Institut National des Télécommunications |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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