contribution à l’identification des systèmes de communication par le biais des cumulants, des réseaux de neurones et des noyaux déinis positifs

Abstract

Dans cette these, nous traitons un probl ` eme d’identification et d’ ` egalisation d’un canal de ´ transmission par plusieurs approches differentes, dans le but de corriger les distorsions car le ´ canal de transmission est fortement influence par le bruit, ce qui minimise la bande passante et ´ diminue la qualite du signal rec¸u. ´ Dans une premiere partie, la th ` ese se concentre sur l’identification aveugle et semi-aveugle et ` l’egalisation du canal ´ a partir des m ` ethodes math ´ ematiques analytiques et sur les cumulants ´ d’ordre superieurs. Ces derniers sont largement utilis ´ es dans diff ´ erents domaines d’applications, ´ specialement dans le domaine du traitement du signal, en outre, une ´ etude comparative entre des ´ algorithmes bases sur les cumulants a ´ et´ e faite, tout en proposant un nouveau algorithme hybride ´ qui presente plus d’avantage, ce dernier effectue un compromis entre deux autres algorithmes ´ developp ´ es pr ´ ec´ edemment, nous avons compar ´ e les algorithmes bas ´ es sur les cumulants avec l’al- ´ gorithme des moindres carres (Recursive least squares) fonctionnant en estimateur du canal. Puis ´ on a applique l’ ´ egalisation des param ´ etres identifi ` es selon les deux ´ egaliseurs : Z ´ ero Forcing (ZF) ´ et Minimum Mean Square Error(MMSE). Dans un seconde temps, la these fait porter l’analyse sur l’application des r ` eseaux de neurones ´ dans l’identification et l’egalisation d’un canal de transmission par la m ´ ethode de Levenberg- ´ Marquardt, cette methode a ´ et´ e compar ´ ee avec celle des moindres carr ´ es. ´ Enfin, on a present ´ e une description d’une m ´ ethode bas ´ ee sur les noyaux d ´ efinis positifs, cette ´ derniere sera utilis ` ee pour l’identification d’un canal de communication d’ordre 1.