. . "Poursuite" . . "Th\u00E8ses et \u00E9crits acad\u00E9miques" . "Text" . "D\u00E9tection du signal" . "estimation conjointes" . . "Filtrage optimal non lin\u00E9aire" . . "T\u00E9l\u00E9communication par satellite" . "Particle filters are presently among the most powerful tools to estimate Markovian dynamical systems, regardless of the nature of nonlinearities and/or noise probability distributions. The purpose of this dissertation is to show the generality of deterministic particle filtering, as opposed to the former random version, which avoids randomization in the prediction stage as well as in the resampling stage after Bayesian correction. This work relies on two kinds of results: the first concerns the particle filter-based maximum likelihood estimator for sequential estimation of the state variables. The second patent, introducing deterministic particle filtering in the minimum variance sense, focuses on the current state marginal estimation using a resampling scheme consistant with the a posteriori distribution. This approach simultaneously delivers all modes (local maxima) of the marginal probability density function of the current state. The thesis focuses on several achievements in various fields: communications: The proposed particle algorithm makes possible the joint estimation of the kinematic channel parameters at the receiver side and the detection of the message transmitted by a satellite. We have also proposed several techniques for the iterative estimation and decoding of the turbo-coded message compliant with the DVB-RCS standard. Target estimation for sonar: We built a passive particle receiver only listening to its target, in order to identify its kinematic parameters. The deterministic version allows to significantly reduce the computational complexity. Radar signal processing: The first receiver , with deterministic maximum likelihood filtering, is used for the detection / tracking of steady and manoeuvering targets , when there is a very limited number of available measurements during a circular period of antenna of the radar. The second receiver applies the minimum variance technique to the ARMOR radar, confirming unusually high signal-to-noise gains. The novel deterministic technique based on minimum variance criteria can easily be extended to multitarget processing and tracking in the presence of clutter, with the incomparable complexity savings due to the deterministic technique." . "Filtrage du signal" . "La technique de filtrage particulaire s'applique \u00E0 tous les probl\u00E8mes d'estimation des syst\u00E8mes dynamiques markoviens, sans restriction sur la nature des non-lin\u00E9arit\u00E9s et/ou des distributions de bruits. L'objet de ce m\u00E9moire est de montrer la g\u00E9n\u00E9ralit\u00E9 de la technique d\u00E9terministe en filtrage particulaire, par opposition \u00E0 l'ancienne version al\u00E9atoire, qui permet d'\u00E9viter l'al\u00E9a inutilement introduit tant en pr\u00E9diction qu'une redistribution des particules apr\u00E8s pond\u00E9ration bay\u00E9sienne. Le pr\u00E9sent travail, s'articule autour de deux apports: Le premier, concerne le filtrage optimal \u00E0 maximum de vraisemblance, et porte sur l'estimation trajectorielle globale des variables d'\u00E9tat. Le second portant sur le filtrage particulaire d\u00E9terministe, concerne le filtrage optimal \u00E0 minimum de variance, et porte sur l'estimation marginale \u00E0 l'instant courant, par redistribution d\u00E9terministe conforme en loi. Cette approche d\u00E9livre simultan\u00E9ment tous les modes (maxima locaux) de la densit\u00E9 de probabilit\u00E9 marginale de l'\u00E9tat courant. Le m\u00E9moire met l'accent sur plusieurs r\u00E9alisations dans des domaines diff\u00E9rents, communications: Nous avons d\u00E9velopp\u00E9 un outil \u00E0 base de filtrage particulaire qui permet d'estimer conjointement des param\u00E8tres cin\u00E9matiques relatifs au r\u00E9cepteur et la d\u00E9tection du message transmis par un satellite. Nous avons \u00E9galement propos\u00E9 une s\u00E9rie de sch\u00E9mas d'estimation/d\u00E9codage it\u00E9ratifs du message turbo-cod\u00E9 conforme au standard DVB-RCS. Estimation de cible en sonar: On a construit un r\u00E9cepteur passif particulaire se contentant d'\u00E9couter sa cible, afin d'identifier ses param\u00E8tres cin\u00E9matiques. La version d\u00E9terministe permet de faire diminuer consid\u00E9rablement la masse de calculs. Traitement du signal radar: Le premier r\u00E9cepteur d\u00E9terministe, \u00E0 maximum de vraisemblance est utilis\u00E9 pour la d\u00E9tection/poursuite de cibles furtives et manoeuvrantes, dans le cas o\u00F9 il y un nombre tr\u00E8s limit\u00E9 de mesures disponibles pendant un tour d'antenne du radar de veille. Le second r\u00E9cepteur consiste \u00E0 appliquer la technique \u00E0 minimum de variance au radar ARMOR, ce qui a permis de confirmer des gains inhabituels en termes de rapport signal sur bruit. La nouvelle technique d\u00E9terministe \u00E0 minimum de variance s'\u00E9tend \u00E9galement au multi-cible et au traitement en pr\u00E9sence de fouillis, avec l'incomparable \u00E9conomie calculatoire du d\u00E9terministe." . . . "Filtre particulaire" . "Minimum de variance" . . . . "Radar" . "Particules d\u00E9terministes g\u00E9n\u00E9ralis\u00E9es en filtrage non-lin\u00E9aire, applications d\u00E9fense et t\u00E9l\u00E9communications" . "Satellites artificiels dans les t\u00E9l\u00E9communications" . . "R\u00E9ception optimale" . "Particules d\u00E9terministes g\u00E9n\u00E9ralis\u00E9es en filtrage non-lin\u00E9aire, applications d\u00E9fense et t\u00E9l\u00E9communications" . "D\u00E9tection" . "Maximum de vraisemblance" . "Approche d\u00E9terministe" . "2008" . . "Generalized deterministic particles in nonlinear filtering, defense and telecommunications' applications" . "Sonar" . .