Abstract FR:

L'objectif de cette these est d'appliquer la modelisation par des modeles de markov caches aux systemes de transmission numeriques. L'algorithme de viterbi determine la suite de symboles de probabilite a posteriori maximale. L'algorithme forward-backward evalue la probabilite a posteriori de chaque symbole d'information. Il peut etre considere comme un algorithme de viterbi a entree et sortie ponderees. L'algorithme de baum-welch utilise ces probabilites a posteriori pour estimer sans sequence d'apprentissage les parametres d'un canal de transmission lineaire ou non lineaire. On a montre les relations qui existent entre les algorithmes d'identification avec et sans sequence d'apprentissage. On a propose un nouvel algorithme d'estimation sans sequence d'apprentissage de la reponse impulsionnelle d'un canal de transmission. On a applique ces algorithmes pour detecter des donnees numeriques codees par un code convolutif et transmises sur un canal dispersif a bruit additif blanc gaussien. Une modulation numerique maq transmise sur un canal agb a phase aleatoire est representee par un modele de markov cache. La loi jointe des symboles d'information et de la phase de la porteuse est une loi melange de gaussienne. Sur ce modele on peut appliquer l'algorithme de viterbi ou l'algorithme forward-backward pour estimer la phase de la porteuse, et on detecte les symboles d'information par un demodulateur partiellement coherent