La transmission Faster-than-Nyquist (FTN) monoporteuse consiste à transmettre avec un rythme symbole supérieur à la bande occupée par le signal émis. Cette stratégie s’est révélée pertinente pour accroître l’efficacité spectrale atteignable sur des canaux contraints en puissance et pour rendre le signal de communication difficile à identifier pour un éventuel noeud espion. Alors que de très nombreuses contributions se sont focalisées sur la détection symbole (ou séquence) en présence d’interférence entre impulsions de mise en forme, nous nous intéressons à la synchronisation, peu étudiée pour ce mode de transmission mais essentielle pour pouvoir envisager des récepteurs pratiques. L’objet principal de ces travaux de thèse est la conception de séquences pilotes adaptées à la synchronisation du délai et de la phase en FTN, au sens de la minimisation de la borne de Cramér–Rao (CRB) des paramètres, en fonction de la densité de transmission. À travers une étude analytique de la CRB du délai, nous révélons qu’une séquence optimale pour l’estimation de ce paramètre pour un système de Nyquist est non-informative pour les systèmes FTN, dans le cas d’un filtre de mise en forme réel de type root-raised cosine. Les courbes de CRB des paramètres obtenues sont comparées à des estimateurs basés sur le maximum de vraisemblance, asymptotiquement efficaces. Des études complémentaires à ces travaux pourraient inclure une évaluation de la robustesse des estimateurs basés sur le maximum de vraisemblance à une contamination des symboles pilotes par des symboles de données. Aussi, il serait pertinent de prévoir une étape préliminaire de synchronisation du décalage en fréquence.

Dans cette thèse, nous examinons le canal wiretap de Wyner dans la pratique, pour atteindre la sécurité en terme de théorie de l'information. Ce type d'approche de la sécurité a longtemps été écarté des applications pratiques. Ceci est principalement dû à une définition légèrement différente de la sécurité (Sécurité forte vs sécurité sémantique), en plus du fait que ces méthodes sont étudiées de manière asymptotique, donc pas en pratique. Les spécialistes ont donc préféré des solutions cryptographiques sur les couches supérieures du réseau afin d'assurer la sécurité. Cependant, il a été montré que ces définitions de la sécurité sont en fait équivalentes les unes aux autres. De plus, nous montrons que le comportement asymptotique des codes polaires, utilisés sur un canal wiretap, appelés codes polaires wiretap, est compatible avec son comportement asymptotique, ce qui rend les codes polaires wiretap utiles pour des applications pratiques. Un autre avantage principal de l'utilisation de la sécurité de la couche physique est que les types de réseaux émergents tels que les réseaux de capteurs, les réseaux ad hoc qui passent par plusieurs intermédiaires de la source à la destination, ou les réseaux d'identification par radiofréquence (RFID), sont de faible complexité, sur lesquels la gestion des clés cryptographiques, ainsi que la complexité de calcul rendent l'utilisation des techniques cryptographiques typiques difficile. Nous nous appuyons principalement sur les schémas présentés par Vardy et al. pour obtenir un secret faible et fort. Étant donné que nous utilisons ces schémas dans des longueurs de bloc finies, des fuites d'informations peuvent se produire. Il existe des méthodes dans la littérature pour calculer et estimer cette fuite d'information, mais nous montrons comment ces méthodes sont soit infaisables en pratique, soit simplement inexactes. De plus, nous introduisons une nouvelle méthode, pour estimer cette fuite, qui s'avère être très précise et plus légère en calcul que les méthodes connues. D'autre part, nous étudions également la construction pratique de codes polaires wiretap à longueur de bloc finie et examinons l'impact des principaux paramètres de construction sur le taux de code réalisable et la fuite d'information. Enfin, nous présentons notre banc d'essai, utilisé pour mettre en œuvre les codes polaires wiretap en pratique, en utilisant un émetteur et deux récepteurs, simulant le récepteur légitime et l'espion. Nous montrons que plus l'espion est éloigné de l'émetteur, plus il y a de bruit, et donc une moins bonne capacité de décodage, et qu'au-delà d'une certaine distance, il est incapable de décoder quoi que ce soit, et reçoit une image très bruyante, de laquelle aucune information utile ne peut être extraite.

L'objectif de ce travail de thèse est de développer des méthodes de détection et de suivi d'objets 2D et 3D fondés sur l'apprentissage profond sur vidéo monoculaire et de les appliquer au contexte du véhicule autonome. En effet, lorsque l’on utilise directement des détecteurs d'images fixes pour traiter un flux vidéo, la précision souffre d'un problème de qualité d'image du fait de l’échantillonnage. De plus, les annotations 3d des vidéos prennent du temps et sont coûteuses en raison du grand nombre d'images. Nous profitons donc des informations temporelles dans les vidéos, telle que la cohérence des objets, pour améliorer les performances. Les méthodes ne doivent pas introduire trop de charge de calcul supplémentaire, car le véhicule autonome exige une performance en temps réel.Plusieurs méthodes peuvent être utilisées dans différentes étapes, par exemple, la préparation des données, l'architecture du réseau et le post-traitement. Tout d'abord, nous proposons une méthode de post-traitement appelée heatmap propagation (propagation de carte de chaleur) fondée sur un one-stage détecteur CenterNet pour la détection d'objets dans les vidéos. Notre méthode propage la détection fiable effectuée sur les images précédentes sous la forme d’une heatmap pour la prochaine image. Ensuite, pour distinguer différents objets d'une même classe, nous proposons une architecture de réseau image par image pour la segmentation d'instances vidéo en utilisant les instance sequence queries (requête de séquence d’instances) . Le suivi des instances est réalisé sans post-traitement supplémentaire pour l'association de données. Enfin, nous proposons une méthode d'apprentissage semi-supervisée pour générer des annotations 3D pour une base de données de suivi d'objets dans les vidéos 2D. Cela permet d'enrichir le processus d'apprentissage pour la détection d'objets 3D. Chacune des trois méthodes peut être appliquée individuellement pour étendre les détecteurs d'images dans le cadre d’applications sur vidéo. Nous proposons également deux structures de réseau complètes pour résoudre la détection et le suivi d'objets 2D et 3D sur vidéo monoculaire.

Dans cette thèse de doctorat, nous nous intéressons à l'estimation robuste de la phase de la porteuse en utilisant le filtrage bayésien variationnel. La mesure de la phase porteuse est devenue une tâche fondamentale dans de nombreuses applications d'ingénierie telles que le positionnement précis dans le domaine du GNSS. Malheureusement, les mesures de phase obtenues par les techniques traditionnelles de poursuite de phase peuvent être fortement mises à mal par la présence de sauts de phase ambigus, appelés sauts de cycle. Ces derniers peuvent durement impacter les performances des algorithmes de poursuite conduisant, dans le pire des cas, à une perte permanente de verrouillage du signal. Un processus de ré-acquisition est alors nécessaire qui affecte les performances de suivi. Par conséquent, pour résoudre ce problème, nous proposons un filtre non linéaire robuste de poursuite de phase basé sur l'inférence de Bayes variationnelle. Tout d'abord, l'algorithme est développé en supposant une dynamique lente de phase (c'est-à-dire la boucle au premier ordre), puis, son ordre est augmenté en estimant un vecteur d'état formé par la phase et ses dérivées. Les performances de ce nouvel algorithme sont comparées avec celles de techniques conventionnelles (tels que la DPLL (Digital Phase Lock Loop) et la KF (Kalman Filter)-DPLL) en terms de précision d'estimation et d'occurence de sauts de cycle. La comparaison est d'abord effectuée à l'aide de données synthétiques, puis de données GNSS réelles dans un récepteur radio logicielle GNSS. Les résultats montrent que la méthode proposée a de meilleures performances par rapport aux filtres linéaires conventionnels, lorsque le rapport signal sur bruit est faible.

Les expérimentations de proximité sont un outil essentiel dans la télédétection de la terre car elles permettent d’acquérir de longues séries temporelles de mesures pouvant anticiper et accompagner le développement de nouvelles technologies spatiales. Dans le cadre de la préparation de la mission spatiale BIOMASS, le diffusiomètre TropiScat-2 installé sur la tour Guyaflux (Guyane Française) a permis d’étendre et de consolider l’expérimentationinitiale TropiScat. BIOMASS sera le premier radar imageur en bande P (λ ≈ 70 cm) dont l’objectif est de cartographier le stock de carbone dans les forêts à l’échelle globale grâce à des mesures inédites en configuration repeat-pass interférométrique et tomographique. L’efficacité de ces modes a été démontrée grâce aux campagnes aéroportées sans pour autant s’assurer de leur robustesse par rapport aux conditions d’observation variables. A partir des séries multifréquences inédites de l’expérimentation TropiScat-2, cette thèse vise à caractériser les variations temporelles du signal radar rétrodiffusé sur un site de forêt tropicale dense. Des mesures en bande P, L et C ont été acquises quasi simultanément toutes les 15 minutes, constituant une base de données d’environ deux années pour ce travail de thèse. L’exploitation de ces données a été réalisée grâce à des algorithmes implémentés au cours de ce travail, se basant d’une part sur les réponses impulsionnelles issues des mesures fréquentielles, et d’autre part sur la formation de tomogrammes dans le cas des données en bande P. Des corrections adaptées ont été développées et intégrées à ces algorithmes afin de tenir compte des spécificités de ce type d’expérimentation. L’exploitation des séries temporelles en bande P a permis de quantifier la décorrélation temporelle à long terme d’une forêt tropicale, selon des intervalles de temps clés des scénarii d’acquisition de BIOMASS. Cette étude révèle que les cohérences temporelles à 18 jours (correspondant à l’intervalle de temps entre la première et la dernière acquisition du traitement tomographique BIOMASS) varient en fonction de la saisonnalité et peuvent donc impacter les performances de la mission. En outre, des valeurs significatives ont été obtenues pour les cohérences à 7 et 14 mois, ouvrant la voie à de nouvelles méthodes pour l’exploitation des données issues de différents cycles de la mission. L’exploitation du traitement tomographique a permis d’imager dans le plan vertical la rétrodiffusion en bande P de la forêt. Ce traitement a permis de séparer les contributions de rétrodiffusion au niveau du sol et celles au niveau du volume de la forêt, permettant ainsi la caractérisation de leurs évolutions temporelles respectives à court terme via les variations diurnes et à long terme via les effets saisonniers. L’aspect multifréquence des données TropiScat-2 a été initié par l’analyse de données inédites en bande C. Cette étude a permis de dissocier les sources de décorrélation temporelle impactant le signal bande C notamment le vent et l’évapotranspiration. Des pistes de synergies inter-fréquences ont pu être initiées à travers l’exploitation simultanée des données en bandes P, L et C, qui a permis de caractériser les liens entre ces trois fréquences que ce soit pour les cohérences ou les intensités. Ce travail de thèse permet de souligner le rôle de la décorrélation temporelle non seulement comme une source de perturbation pour les applications cohérentes mais également comme un indicateur pertinent de l’évolution des forêts. Les résultats obtenus permettent d’enrichir nos connaissances sur l’interaction des micro-ondes avec la végétation dense, sur lesquelles pourront se baser des scénarii d’acquisition innovants pour BIOMASS, en lien avec d’autres missions à plus haute revisite temporelle.

L'avènement des Système de Positionnement par Satellites, également désigné sous le sigle GNSS, a révolutionné le monde d'aujourd'hui avec des applications diverses, de la localisation à la télédétection. Le principe du GNSS est basé sur la trilatération, qui dépend de l'estimation du retard de propagation et de l'effet Doppler. En effet, la synchronisation retard-Doppler est un sujet de recherche important pour de nombreux domaines, avec des applications pratiques telles que le radar, le sonar, l'ultrason, la télécommunication et la navigation. Or, pour la conception et l'évaluation des techniques d'estimation, il est important de connaître la meilleure performance accessible au sens de l'erreur quadratique moyenne (EQM), ce qui est fourni par le calcul des bornes inférieures (BI) sur l'EQM. Par rapport aux autres BI, les bornes de Cramér-Rao (BCR) sont plus simples à calculer et fournissent une estimation précise de l'EQM de l'estimateur au sens du Maximum de Vraisemblance (EMV) dans la région d'opération asymptotique, sous certaines conditions. Aussi, les architectures des récepteurs GNSS reposent sur des approches d'acquisition et de suivi, effectuée de manière scalaire, qui peuvent être considérées comme des instances particulières de l'EMV. Cependant, malgré une littérature fournie sur les BCR relatives à l'estimation retard-Doppler, la plupart de ces expressions de la BCR sont trop restrictives et ne concernent que le modèle de signal à bande étroite, sans tenir compte de l'impact de l'effet du Doppler sur le signal en bande de base. En effet, une expression analytique de BCR, suffisamment générale et facile à utiliser, pour n'importe quel signal à bande limitée, n'était pas disponible au début de cette thèse. L'objectif principal de la présente thèse porte sur la caractérisation des performances asymptotiques de l'estimation du retard et du Doppler par un EMV cohérent. La première contribution est l'obtention d'une nouvelle expression analytique de la BCR pour l'estimation du retard, en considérant un signal générique à bande limitée et un retard de propagation constant, cette expression offrant de nouvelles possibilités pour la conception d'un signal optimal. Cette expression de la BCR est ensuite utilisée pour caractériser l'estimation conjointe du retard et de la phase du signal. Cette approche est pertinente pour la localisation précise, exploitant la phase de la porteuse, telles que PPP et RTK. Par ailleurs, ces travaux de recherche ont permis de mettre en évidence l'absence d'une analyse complète des performances des signaux GNSS dans la littérature scientifique, d'un point de vue de l'estimation optimale. L'analyse présentée ici vise à combler cette lacune et fournit également les limites de performance du positionnement standard. Pour franchir cette limite, il devient alors nécessaire de recourir aux techniques de positionnement basées sur la phase de la porteuse. Enfin, nous étendons la formulation analytique de la BCR générique pour inclure l'estimation conjointe du retard et du Doppler, d'abord pour les signaux à bande étroite, puis pour leurs homologues à large bande, incluant également l'amplitude et la phase.

L'avènement des Système de Positionnement par Satellites, également désigné sous le sigle GNSS, a révolutionné le monde d'aujourd'hui avec des applications diverses, de la localisation à la télédétection. Le principe du GNSS est basé sur la trilatération, qui dépend de l'estimation du retard de propagation et de l'effet Doppler. En effet, la synchronisation retard-Doppler est un sujet de recherche important pour de nombreux domaines, avec des applications pratiques telles que le radar, le sonar, l'ultrason, la télécommunication et la navigation. Or, pour la conception et l'évaluation des techniques d'estimation, il est important de connaître la meilleure performance accessible au sens de l'erreur quadratique moyenne (EQM), ce qui est fourni par le calcul des bornes inférieures (BI) sur l'EQM.Par rapport aux autres BI, les bornes de Cramér-Rao (BCR) sont plus simples à calculer et fournissent une estimation précise de l'EQM de l'estimateur au sens du Maximum de Vraisemblance (EMV) dans la région d'opération asymptotique, sous certaines conditions. Aussi, les architectures des récepteurs GNSS reposent sur des approches d'acquisition et de suivi, effectuée de manière scalaire, qui peuvent être considérées comme des instances particulières de l'EMV. Cependant, malgré une littérature fournie sur les BCR relatives à l'estimation retard-Doppler, la plupart de ces expressions de la BCR sont trop restrictives et ne concernent que le modèle de signal à bande étroite, sans tenir compte de l'impact de l'effet du Doppler sur le signal en bande de base. En effet, une expression analytique de BCR, suffisamment générale et facile à utiliser, pour n'importe quel signal à bande limitée, n'était pas disponible au début de cette thèse.L'objectif principal de la présente thèse porte sur la caractérisation des performances asymptotiques de l'estimation du retard et du Doppler par un EMV cohérent. La première contribution est l'obtention d'une nouvelle expression analytique de la BCR pour l'estimation du retard, en considérant un signal générique à bande limitée et un retard de propagation constant, cette expression offrant de nouvelles possibilités pour la conception d'un signal optimal. Cette expression de la BCR est ensuite utilisée pour caractériser l'estimation conjointe du retard et de la phase du signal. Cette approche est pertinente pour la localisation précise, exploitant la phase de la porteuse, telles que PPP et RTK. Par ailleurs, ces travaux de recherche ont permis de mettre en évidence l'absence d'une analyse complète des performances des signaux GNSS dans la littérature scientifique, d'un point de vue de l'estimation optimale. L'analyse présentée ici vise à combler cette lacune et fournit également les limites de performance du positionnement standard. Pour franchir cette limite, il devient alors nécessaire de recourir aux techniques de positionnement basées sur la phase de la porteuse. Enfin, nous étendons la formulation analytique de la BCR générique pour inclure l'estimation conjointe du retard et du Doppler, d'abord pour les signaux à bande étroite, puis pour leurs homologues à large bande, incluant également l'amplitude et la phase.

Les travaux actuels dans le domaine de la navigation autonome s’intéressent principalement à l’étude d’algorithmes de localisation sur la base d’hybridation multi-capteurs ou d’approche de type localisation et cartographie simultanées (SLAM). Aujourd’hui des méthodes bien connues et assez fiables existent comme par exemple ORB-SLAM, SVO, PTAM. L’ensemble de ces méthodes peut être considéré comme des approches « bas niveau » dans le sens où l’interprétation de la scène reste très limitée. En effet, celle-ci est représentée par des nuages de points 3D ou au mieux des amers géométriques.Il est à noter qu’avec le machine learning et plus récemment l’engouement pour le Deep-Learning, des techniques d’analyse d’image émergent avec l’extraction d’objets statiques ou mobiles (détection de piétons, de panneaux, de marquages au sol. Ces approches restent cependant encore décorrélées de l’étape de navigation à proprement parlé. L’ambition de ce projet est d’intégrer les couches d’analyse de scène dans le cadre de la navigation autonome, à savoir intégrer les informations sémantiques dans l’étape de calcul de position. Nous souhaitons donc mettre en place une cartographie d'objets, dite sémantique, qu'ils soient routiers (panneau, feux, marquages au sol particuliers...), urbains (enseignes de magasin...) et éventuellement d’événements (accidents, travaux, déviations...). Ce type de cartographie permettra la navigation par amers visuels de haut niveau bien plus robustes dans le temps mais également plus facilement détectable en cas de variation de luminosité (jour nuit). Ce projet se situe ainsi à l’intersection de diverses thématiques : - L’apprentissage automatique, l’analyse d’image et la détection d’objets - La localisation par vision (odométrie visuelle, hybridation) - La cartographie sémantique géolocalisée (SLAM+GNSS).

À travers ces travaux de thèse, on s’intéresse à l’utilisation d’une forme d’onde unique pour remplir simultanément une double fonction radar/communication. En plus de répondre à la problématique grandissante de congestion du spectre, cette approche faciliterait en outre l’intégration des systèmes radiofréquences au sein de plateformes mobiles.La volonté de garantir une efficacité spectrale élevée et un coût calculatoire acceptable au système de transmission, combinée au caractère doublement sélectif des canaux de propagation rencontrés, nous amènent à nous focaliser sur l’étude des modulations multiporteuses à filtres courts (WCP-OFDM). Cependant, l’information portée par le signal émis génère un phénomène d’interférence dans les récepteurs radar usuels basés sur la corrélation, qui se manifeste par une élévation du plancher de bruit dans les cartes distance-Doppler. Dans un premier temps,nous modélisons cette interférence et comparons son impact sur les performances en détection de ces différents filtres de réception. Les atouts du symbol-based sont notamment mis en exergue. Dans un second temps, ce récepteur est alors enrichi de techniques visant à traiter l’interférence. À chaque fois, les effets de l’opération de mise en forme du signal sont examinés.

L'Internet des objets (ou IoT, pour Internet of Things) regroupe un ensemble de systèmes variés, tant par leurs contraintes que par leurs utilisations. Dans le cadre de cette thèse, nous allons nous intéresser aux LPWAN (Low-Power Wide-Area Network), les réseaux sans fil à grande couverture à faible consommation énergétique, en se basant sur le standard NB-IoT. Ces réseaux ont pour but de connecter des objets ou terminaux qui partagent certaines caractéristiques précises. Leur autonomie est optimisée pour durer le plus longtemps possible, ils ont de faibles quantités de données à transmettre régulièrement, et il s'agit d'équipements bas couts. L'objectif de cette thèse est de concevoir et d'étudier l'hybridation d'un système terrestre LPWAN avec une constellation de satellites en orbite basse, dite LEO (Low Earth Orbit) afin de proposer une extension de couverture. Dans un premier temps, le système satellite proposé est décrit. Il repose sur un lien unidirectionnel des terminaux vers le satellite. En l'absence de lien du satellite vers les terminaux, le schéma d'accès retenu est l'Aloha Temps Fréquence, ou aléatoire en temps et en fréquence. Ce schéma, propice à l'utilisation de terminaux à faible cout, impose cependant la mise en place d'une stratégie de réception dédiée. En effet, il est nécessaire de compenser l'absence d'information sur la localisation temporelle et fréquentielle des messages, qui sont reçus à un niveau de bruit élevé par le satellite. De plus, l'utilisation de satellites défilants impose une forte variation des paramètres fréquentiels des transmissions, ce qui complexifie la démodulation des messages. Une chaine de réception est proposée et évaluée ; l'estimation des paramètres fréquentiels nécessite la mise en place de méthodes spécifiques. En outre, l'utilisation d'un schéma aléatoire rend possible la réception par le satellite de plusieurs messages au même instant. Le couplage d'un turbocodage, d'un codage à répétition et de telles collisions mène à l'apparition de phénomènes d'interférences particuliers. L'impact de ces collisions d'abord sur les symboles reçus (taux d'erreur binaire) puis sur la décodabilité du message entier (taux d'erreur paquet) est décrit.