MODELISATION ET IDENTIFICATION DES SIGNAUX A PHASE POLYNOMIALE

DANS CE TRAVAIL, ON S'INTERESSE AU PROBLEME DE L'IDENTIFICATION PARAMETRIQUE D'UN SIGNAL MONO OU MULTI-COMPOSANTES A PHASE POLYNOMIALE. ON ADOPTE UNE APPROCHE UTILISANT UNE MODELISATION D'ETAT DU SIGNAL. LE PROBLEME A RESOUDRE DEVIENT ALORS CELUI DE L'ESTIMATION D'UN VE...

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Détails bibliographiques
Auteur principal : El Kaakour Walid (Auteur)
Collectivité auteur : Université de Nantes 1962-2021 (Organisme de soutenance)
Autres auteurs : Guglielmi Michel (Directeur de thèse)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : français
Titre complet : MODELISATION ET IDENTIFICATION DES SIGNAUX A PHASE POLYNOMIALE / WALID EL KAAKOUR; SOUS LA DIRECTION DE MICHEL GUGLIELMI
Publié : [S.l.] : [s.n.] , 1998
Description matérielle : 104 P.
Note de thèse : Thèse de doctorat : Sciences appliquées : Nantes : 1998
Sujets :
Particularités de l'exemplaire : BU Sciences, Ex. 1 :
Titre temporairement indisponible à la communication

BU Sciences, Ex. 2 :
Titre temporairement indisponible à la communication

Description
Résumé : DANS CE TRAVAIL, ON S'INTERESSE AU PROBLEME DE L'IDENTIFICATION PARAMETRIQUE D'UN SIGNAL MONO OU MULTI-COMPOSANTES A PHASE POLYNOMIALE. ON ADOPTE UNE APPROCHE UTILISANT UNE MODELISATION D'ETAT DU SIGNAL. LE PROBLEME A RESOUDRE DEVIENT ALORS CELUI DE L'ESTIMATION D'UN VECTEUR D'ETAT A PARTIR DES OBSERVATIONS DU SIGNAL. DANS LE CAS MONO-COMPOSANTE, ON PROPOSE DEUX MODELES D'ETAT DU SIGNAL : LE PREMIER EST LINEAIRE MAIS APPROCHE ALORS QUE LE DEUXIEME EST EXACT MAIS NON LINEAIRE. L'ESTIMATION DE L'ETAT SE FAIT A L'AIDE D'UN FILTRE DE KALMAN POUR LE PREMIER MODELE ET PAR UN FILTRE DE KALMAN ETENDU (EKF) POUR LE DEUXIEME. LES PARAMETRES DU SIGNAL SE DEDUISENT DE L'ESTIMATION DU VECTEUR D'ETAT PAR DES RELATIONS ALGEBRIQUES EXACTES. POUR LES SIGNAUX MULTI-COMPOSANTES, SEULE LA MODELISATION PAR UN ETAT NON LINEAIRE PERMET DE PRENDRE EN COMPTE LA PRESENCE DE PLUSIEURS COMPOSANTES DANS LE SIGNAL. LA METHODE EKF UTILISANT CE MODELE S'ETEND ALORS A CE TYPE DE SIGNAUX. TOUTEFOIS, L'INITIALISATION DU FILTRE EKF DEVIENT PLUS DELICATE ETANT DONNE LA DIMENSION PLUS IMPORTANTE DU VECTEUR D'ETAT.
Variantes de titre : MODELIZATION AND PARAMETER IDENTIFICATION OF POLYNOMIAL PHASE SIGNALS
Notes : 1998NANT2034
Bibliographie : 35 REF.