Egalisation aveugle par méthodes à noyaux et techniques de classification automatique de modulations

In transmissions, multipath propagation introduces intersymbols interference (ISI) that can make it difficult to recover transmitted data. Thus, an equalizer can be used to reduce the ISI. Among the equalization techniques, blind equalization approaches have been developed to retrieve symbols transmitted through an unknown channel by only using received data and some knowledge upon the statistics of the original sequence. In the last decade, new blind equalization techniques, based on information theoretic criteria and probability density functions (pdf) estimation of transmitted data, have been proposed. These criteria consider the whole data distribution and are optimized adaptively, in general by means of stochastic gradient techniques. The objective of this thesis is to propose new blind equalization techniques, based on pdf fitting using kernel methods that are more efficient than the existing ones in terms of convergence speed and residual error. We have proposed new equalizers fulfilling these requirements and we have shown that the performance of the most powerful among proposed methods are close to those of the minimum mean square error equalizer (MMSE). Furthermore, in order to tackle the new challenges related to the construction of systems that are intelligent and able to adapt to the transmission conditions, we studied the automatic modulation classification techniques. These techniques are useful in particular for adaptive modulation or for cognitive radio systems where the receiver has no idea neither about the channel nor about the transmitted modulation. We have proposed new approaches for the classification of modulations especially for QAM and PSK modulations.Dans les communications numériques, le signal transmis de l'émetteur au récepteur subit des perturbations dues au canal de transmission qui agit comme un filtre sur le signal transmis et conduit au phénomène d'interférence inter-symboles (IIS). Afin de bien récupérer les données émises, il est nécessaire de réduire l'effet de l'IIS par des techniques de traitement de signal telles que l'égalisation. Parmi les techniques d'égalisation, l'égalisation aveugle exploite des caractéristiques statistiques du signal émis connues du récepteur et permet d'éviter l'emploi de séquences d'apprentissage, coûteuses en débit utile. Au cours de la dernière décennie, de nouvelles approches en égalisation aveugle ont été proposées qui prennent en compte l'ensemble de la distribution des données. L'objectif de cette thèse est de proposer de nouvelles techniques d'égalisation, basées sur l'ajustement de densité de probabilité par méthodes à noyaux, plus performantes que celles existantes en termes de vitesse de convergence et d'erreur résiduelle. On a proposé une nouvelle structure d'égaliseur satisfaisant à ces exigences et dont on a démontré la convergence de l'erreur quadratique en sortie vers celle de l'égaliseur non aveugle du minimum d'erreur quadratique moyenne (MMSE). Par ailleurs, en vue de répondre aux nouveaux défis liés à la construction de systèmes intelligents et capables de s'adapter aux conditions de transmission, on s'est également intéressé à l'étude des techniques de classification automatique de modulation (CAM). Ces techniques sont utiles notamment pour les systèmes de radio cognitive où le récepteur ne dispose ni de la connaissance du canal ni de celle de la modulation émise. Nous avons ainsi proposé de nouvelles approches pour la classification automatique des modulations MAQ (Modulation d'Amplitude en Quadrature) et MDP (Modulation par Déplacement de Phase)