Thèse de doctorat en Traitement du signal
Sous la direction de Francis Castanié.
Soutenue en 1996
à Toulouse, INPT .
L'objectif de ce travail est d'introduire de nouveaux algorithmes et architectures neuronaux afin de les appliquer au domaine des transmissions par satellite. Ce memoire est divise en trois parties. La premiere partie est theorique. Elle propose de nouvelles structures neuronales comme les reseaux de neurones vectoriels, les reseaux de neurones sur des varietes et les reseaux d'operateurs. La deuxieme partie est consacree aux applications aux transmissions par satellite suscites par le centre national d'etudes spatiales (cnes). Nous avons d'abord utilise les reseaux de neurones pour la modelisation de canaux non lineaires sans memoire comme les tubes a onde progressive (top), par exemple. La methode neuronale offre de meilleures performances que les outils classiques. Nous avons ensuite applique les reseaux neuronaux a l'identification et la caracterisation de chaines de transmission par satellite contenant un element non lineaire sans memoire. Les outils neuronaux sont utilises finalement pour la detection et la caracterisation de changements qui peuvent toucher un canal de transmission par satellite. La troisieme partie de la these analyse les proprietes de convergence des reseaux neuronaux. Deux etudes sont presentees. Le premiere etude analyse l'influence du nombre de couches sur les proprietes de convergence de la retropropagation dans le cas d'un reseau multi-couches lineaire. La deuxieme etude est consacree a un reseau non lineaire utilise pour modeliser la caracteristique d'amplitude d'un top.
Neural networks : new structures and applications to digital satellite communications
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