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L’estimation de canal constitue un point clé dans les performances d’un système de transmission et en particulier pour un système MIMO-OFDM : elle doit être optimisée pour conserver les avantages des technologies multi-porteuses en termes de débit et de performance. Ainsi, pour une transmission MIMO-OFDM, afin d’égaliser le signal reçu, le récepteur doit estimer non plus un seul canal comme dans un cas mono-antenne mais un ensemble de sous-canaux constituant le canal MIMO. La forte mobilité du récepteur est un facteur qui cause la perte d’orthogonalité d’un système OFDM et introduit, par conséquent, les interférences entre les sous porteuses (IEP). Les techniques classiques d’estimation du canal, fonctionnent de façon très dégradée en présence d’IEP.  De plus, l’estimation de canal nécessite dans la majorité des cas une insertion dans la trame des symboles connus (symboles pilotes) ce qui entraine une diminution de l’efficacité spectrale. Nous montrons que la construction des séquences d’apprentissage et plus particulièrement la position des symboles pilotes nécessaires à l’estimation du canal doit tenir compte d’un ensemble de contraintes liées à certaines propriétés du canal et les paramètres du système de transmission MIMO-OFDM. Les techniques d’estimation de canal proposées dans ce livre, sont optimisées selon plusieurs critères : robustesse vis-à-vis de la sélectivité temporelle due à la mobilité du récepteur (Effet Doppler), efficacité spectrale, complexité algorithmique. Les résultats de simulation obtenus pour différents contextes SISO et MIMO montrent une amélioration des techniques d’estimation de canal.