Détection autodidacte pour des systèmes de communications numèriques à accès multiple

par Alexandre, de Baynast de Septfontaines

Thèse de doctorat en Traitement du signal et de l'image

Sous la direction de Inbar Fijalkow.

Soutenue en 2002

à Cergy-Pontoise .

    mots clés mots clés


  • Résumé

    Nous avons considéré tout d'abord un système CDMA utilisant des séquences directes. Pour extraire toutes les sources du mélange convolutif en mode autodidacte , nous avons utilisé l'algorithme de minimisation du critère CM à structure hiérarchique [Touzni'98]. Afin de rétablir l'ordonnancement initial des sources, nous avons proposé d'utiliser les séquences d'étalement sous la forme d'un critère bayesien de détection. Nous avons amélioré la structure de l'algorithme en effectuant un préfiltrage calculé à partir de la densité spcetrale de puissance. La vitesse de convergence est accélérée (par 5-10) et la stationnarité du canal peut n'être valide que sur 250 symboles. Dans la prochaine génération de mobiles, les systèmes utiliseront plusieurs antennes à la station de base (diversité spatiale). Nous avons généralisé la méthode PARAFAC [Sidiropoulos'00] au cas d'un mélange convolutif. Les performances obtenues sont remarquables même pour des trames courtes (20 à 50 symboles).


  • Résumé

    First we consider a CDMA system based on direct sequences. In order to extract blindly all the sources from the convolutive mixture, we apply the constant modulus algorithm with hierarchical structure [Touzni'98]. In order to determine the initial order of the sources, we propose to use the knowledge of the spreading sequences in a Bayesian detection criterion. We propose to improve the algorithm structure by a judicious prefiltering based on the Wiener structure. The filter taps are estimated from the power spectral density. The convergence speed highly increases (par 5) even if the frame length is short (250 symbols). In the next generation of wireless networks (3G), several sensors would be used at the receiver (inducing spatial diversity). We generalize the PARAFAC analysis [Sidiropoulos'00] to the convolutive case. The algorithm performs well even if the frame length are short (5-20 symbols).

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Informations

  • Détails : 115 f.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p.22-23

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Cergy-Pontoise. Bibliothèque universitaire. Site de Neuville.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TS CERG 2002 DEB
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