The concern of this paper is to study a class of nonstationary signals of the form x(t)c(t) where x(t) is a stationary Gaussian stochastic process and c(t) is a deterministic signal. The process x(t) is modeled by an autoregressive (AR) process. The deterministic signal c(t) is a known function of a finite-dimensional unknown vector. Closed-form expressions are derived for the finite-sample Cramer-Rao bound. Algorithms for the maximum likelihood estimation of c(t) and the spectral density of x(t) are developed. The proposed methods are applied to the problem of estimating abrupt change in multiplicative noise.Diese Arbeit beschaftigt sich mit einer Klasse nicht-stationarer Signale der Form x(t)c(t), wobei x(t) einen stationarer, stochastischer Gausz'scher Prozesz und c(t) ein deterministisches Signal bezeichnet. x(t) wird durch einen autoregressiven (AR) Prozesz modelliert und das deterministische Signal c(t) sei eine bekannte Funktion eines unbekannten Vektors endlicher Dimension. Es werden geschlossene Ausdrucke fur die Cramer-Rao-Schranke endlicher Abtastwerte abgeleitet und Algorithmen zur Maximum Likelihood Schatzung von c(t) sowie der Spektraldichte von x(t) entwickelt. Die hier vorgeschlagenen Methoden werden auf das Problem der Schatzung einer abrupten Veranderung in multiplikativen Rauschmodellen angewendet.Cet article etudie une classe de signaux non-stationaires de la forme x(t)c(t), ou x(t) est un processus stochastique stationaire gaussien et c(t) est un signal deterministe. Le processus x(t) est modelise par un processus autoregressif (AR). Le signal c(t) est une fonction connue d'un vecteur parametre inconnu, de dimension finie. Des expressions explicites de la borne de Cramer-Rao sont donnees. Nous presentons des algorithms pour l'estimation, au sens du maximum de vraisemblance, de c(t) et de la densite spectrale de x(t) . Les methodes proposees sont appliquees au probleme d'estimation de rupture dans un bruit multiplicatif.