Abstract FR:

Cette these est consacree a l'egalisation de canaux de communication, en vue de la reconstruction de signaux perturbes par l'interference intersymbole pendant leur transmission. En particulier, on considere l'egalisation dite aveugle ou autodidacte, qui realise cette reconstruction sans la connaissance du signal transmis. Dans un premier temps, on effectue un survol des principales approches d'egalisation autodidacte. Puis, on etudie les algorithmes de bussgang, et en particulier, le probleme des minima locaux resultant de la minimisation d'une fonction de cout. Une analyse bibliographique concernant l'application des reseaux de neurones a l'egalisation est ensuite presentee, en tenant compte des aspects pratiques associes aux communications mobiles. Deux nouveaux egaliseurs autodidactes non lineaires sont proposes, et les minima locaux du premier nouvel egaliseur sont analyses. Ces structures sont comparees experimentalement a d'autres egaliseurs, avec comme critere de comparaison le temps de convergence. La methodologie de reglage des parametres de chaque egaliseur simule est discutee en detail. La comparaison experimentale revele que le premier egaliseur propose, facile a implementer et avec un cout calculatoire faible, est efficace dans le cas de canaux de communication lineaires a dephasage non minimal avec ou sans zero sur le cercle unite et dans le cas de canaux non lineaires simples. Le deuxieme egaliseur propose presente des performances intermediaires a celles du perceptron multicouche et a celles du reseau a fonctions de base radiales.