Antenne adaptative : du second ordre aux ordres superieurs. applications aux signaux de telecommunications

par JEROME GALY

Thèse de doctorat en Sciences appliquées

Sous la direction de Jean Paillé.

Soutenue en 1998

à Toulouse 3 .

mots clés

Résumé

En traitement d'antenne, on utilise les signaux recus sur un reseau de capteurs pour caracteriser un ou plusieurs emetteurs ou bruiteurs (les sources) plus ou moins connus. Pour identifier ces sources, on combine les differentes sorties des capteurs ou un certain nombre d'entre elles, les differentes methodes de traitement d'antenne permettent d'extraire le signal qui nous interesse a partir du melange de tous les signaux presents. Ce travail de recherche a pour objet d'etudier des methodes de traitement d'antenne qui permettent de resoudre les problemes de separation et de localisation de signaux utiles dans un contexte bruite. La premiere partie se preoccupe de la definition du filtre spatio-temporel ou spatio-frequentiel au sens du maximum de vraisemblance. Le filtre obtenu est compare au filtre qui maximise le rapport signal a bruit ou qui minimise la puissances des nuisances en sortie sous la contrainte de non-deformation du signal. Cependant lorsqu'aucune information n'est disponible a priori, on utilise les statistiques d'ordre superieur pour la separation de sources. L'algorithme jade utilisee pour la separation de sources bande etroite est etendu au cas de signaux large bande. Dans le contexte des telecommunications, on utilise la propriete de non-circularite des signaux bpsk pour la separation et la localisation des sources. Deux nouveaux algorithmes sont presentes : l'algorithme music et l'analyse en correlation canonique sont etendus au cas de signaux non-circulaires. Enfin, la derniere partie est consacree a la validation des differentes methodes. Des algorithmes par blocs et iteratifs adaptables au contexte des telecommunications sont testes sur des signaux synthetiques ainsi que sur des donnees reelles.

Titre traduit

Adaptative antenna : from second order to higher order statistics. Applications to communication signals

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