Tensor modeling and signal processing for wireless communication systems

par André Lima Ferrer de Almeida

Thèse de doctorat en Automatique, traitement du signal et des images

Sous la direction de Gérard Favier et de João Cesar M. Mota.

  • Titre traduit

    Modélisation et traitement tensoriel du signal pour les systèmes de communication sans-fil


  • Résumé

    In several signal processing applications for wireless communications, the received signal is multidimensional in nature and may exhibit a multilinear algebraic structure. In this context, the PARAFAC tensor decomposition has been the subject of several works in the past six years. However, generalized tensor decompositions are necessary for covering a wider class of wireless communications systems with more complex transmission structures, more realistic channel models and more efficient receiver signal processing. This thesis investigates tensor modelling approaches for multiple-antenna systems, channel equalization, signal separation and parametric channel estimation? New tensor decompositions, namely, the block-constrained PARAFAC and CONFAC decompositions are developed and studied in terms of identifiability. Fist, the block-constrained PARAFAC decompositions applied for a unified tensor modelling of oversampled, DS-CDMA and OFDM systems applications to blind multiuser equalization. This decomposition is also used for modelling multiple-antenna (MIMO) transmission systems with block space-time spreading and blind detection, which generalizes previous tensor-based MIMO transmission models. The CONFAC decomposition is then exploited for designing new uniqueness properties of this decomposition? This thesis also studies new applications f third-order PARAFAC decomposition? A new space-time-frequency spreading system is proposed for multicarrier multiple-access systems, where this decomposition is used as a joint spreading and multiplexing tool at the transmitter using tridimensional spreading code with trilinear structure. Finally, we present a PARAC modelling approach for the parametric estimation of SIMO and MIMO multipath wireless channels with time-varying structure.


  • Résumé

    Dans plusieurs applications de traitement du signal pour les systèmes de communication sans fils, le signal reçu est de nature multidimensionnelle et possède une structure algébrique multilinéaire. Dans ce contexte, la décomposition tensorielle de type PARAFAC a fait l’objet de plusieurs travaux au cours des six dernières années. Il s’avère que des décompositions tensorielles plus générales sont nécessaires pour couvrir des classes plus larges de systèmes de communication faisant intervenir à la fois des modèles de transmission et de canal plus complexes et des méthodes de traitement plus efficaces. Cette thèse traite les problèmes de modélisation des systèmes multi-antennes, d’égalisation de canal, de séparation de signaux et d’estimation paramétrique de canal à l’aide d’approches tensorielles. Dans un premier temps, de nouvelles décompositions tensorielles (bloc-PARAFAC avec contraintes et CONFAC) ont été développées et étudiées en termes d’identifiabilité. Dans un deuxième temps, la décomposition bloc-PARAFAC avec contraintes a été appliquée tout d’abord pour mettre en évidence une modélisation tensorielle unifiée des systèmes suréchantillonnés, DS-CDMA et OFDM, avec application à l’égalisation multiutilisateur. Puis, cette décomposition a été utilisée pour modéliser des systèmes de transmission MIMO avec étalement spatio-temporel et détection aveugle. La décomposition CONFAC a ensuite été exploitée pour concevoir un nouveau schéma de transmission MIMO/CDMA combinant diversité et multiplexage spatial. Les propriétés d’unicité de cette décomposition ont permis de réaliser un traitement aveugle au niveau du récepteur pour la reconstruction du canal et des symboles transmis. Un troisième volet du travail concerne l’application de la décomposition PARAFAC pour la conception de nouveaux schémas de transmission spatio-temporel-fréquentiel pour des systèmes MIMO multiporteurs, et pour l’estimation paramétrique de canaux multitrajets.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (241 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. [228]-241. Résumés en français, en anglais et en portugais

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