Ce travail porte sur l'étude de l'environnement électromagnétique dans une chambre réverbérante à brassage mécanique de modes. Les chambres réverbérantes constituent un outil fondamental pour réaliser des mesures de compatibilité électromagnétique. Leur étude se focalise généralement sur les propriétés statistiques de la puissance du champ stationnaire. Cependant, d'autres études de ce champ stationnaire ont été faites sous un autre angle qui consiste à utiliser la décomposition en spectre d'ondes planes pour décrire ce champ. Les méthodes d'estimation spectrale à haute résolution constituent un outil puissant pour identifier les directions d'arrivée d'ondes planes. Ces méthodes réputées puissantes sont paramétriques, elles requièrent la connaissance a priori du nombre d'ondes planes à séparer. Une méthode complète basée sur le critère MDL (Minimum Description Length) pour l'estimation d'ordre et de l'algorithme MUSIC (MUltiple SIgnal Classification) a été codée pour l'estimation du nombre, des directions d'arrivée, des amplitudes et des phases des ondes planes. L'adaptation de l'estimateur du spectre d'ondes planes à l'environnement de la chambre réverbérante, qui est un milieu à forte corrélation, nécessite l'utilisation de la technique de lissage spatial pour décorréler les fronts d'onde. La simulation du fonctionnement de la chambre réverbérante par la méthode numérique FDTD (Finite Difference Time Domain) a permis d'avoir les cartographies du champ électrique pour réaliser l'étude de la variation du spectre angulaire par rotation du brasseur mettant en évidence l'effet du mouvement du brasseur sur les directions d'arrivée des ondes et sur leurs puissances respectives. Ce travail se termine par une étude statistique des directions d'arrivée et des amplitudes des ondes planes de la décomposition
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00628411 |
| Date | 14 December 2009 |
| Creators | Nafkha, Kamel |
| Publisher | Université Paris-Est |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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