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Dans ce mémoire, nous abordons le problème de l’estimation conjointe des angles d’arrivée (AA) et des délais de propagation (ECAD) dans une configuration NDA (de l’anglais "Non Data Aided") où le signal transmis est inconnu à la réception. On applique le maximum de vraisemblance (MV) connu pour atteindre la meilleure performance possible. On commence par la dérivation de la fonction de vraisemblance logarithmique (FVL) dans un scénario totalement autodidacte. La technique d’échantillonnage préférentiel (EP) est utilisée pour réduire la multidimensionnalité du problème de maximisation sans recourir à une solution itérative. De plus, grâce à une approximation très utile, on est capable de réduire la complexité de la technique d’échantillonnage préférentiel originale sans aucune dégradation significative des performances. Les simulations montrent l’avantage indéniable de la nouvelle technique MV EP par rapport aux techniques ECAD existantes et la borne inférieure de Cramèr-Rao (BICR) pour des niveaux moyens et élevés du rapport signal sur bruit (RSB). In this work, we tackle the problem of joint angles and delays estimation (JADE) in a non-data aided (NDA) configuration where the transmitted signal is unknown at the receiver. We do so by applying the maximum likelihood (ML) in order to obtain the best performance achievable. To that end, we derive the log-likelihood function (LLF) in a totally blind scenario. The importance sampling (IS) technique is used to reduce the multi-dimensionality of the maximization problem without recurring to an iterative approach. Moreover, owing to a very useful approximation, we are able to further reduce the complexity of the original importance sampling technique without any significant performance degradation. Computer simulations show that the new ML IS technique approaches in estimation performance the DA techniques and the Cramér-Rao lower bound (CRLB) at medium and high SNR levels.