Algorithmes de discrimination de signaux pour la radio cognitive
Auteur / Autrice : | Abdelaziz Bouzegzi |
Direction : | Philippe Ciblat, Pierre Jallon |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Electronique et communications |
Date : | Soutenance en 2009 |
Etablissement(s) : | Paris, Télécom ParisTech |
Mots clés
Résumé
Dans le contexte de la Radio Cognitive, la reconnaissance des systèmes radio relève d’une grande importance (e. G. , Wifi, Wimax, 3GPP/LTE, DVB-T). Nous proposons d’étudier ce problème en se focalisant sur les systèmes basés sur la modulation OFDM largement utilisés actuellement. Nous avons noté que les standards existants diffèrent dans la valeur de l’espacement inter-porteuses utilisée. Par conséquent, nous avons développé des algorithmes qui se basent sur l’estimation de ce paramètre pour réaliser la reconnaissance aveugle du système intercepté. Les approches issues de la littérature et basées essentiellement sur l’utilisation du préfixe cyclique se retrouvent inefficaces dans le cas d’un très court préfixe ou d’un canal de propagation fortement sélectif en fréquence. Ce travail de thèse propose alors des solutions alternatives pour estimer les paramètres d’un signal OFDM en faisant appel à différentes approches : i) le kurtosis normalisé, ii) le principe du maximum de vraisemblance, iii) le filtrage adapté et iv) la cyclostationnarité d’ordre deux. Nous avons démontré la grande efficacité de ces algorithmes avec des conditions de fonctionnement très sévères ( un préfixe cyclique court, un canal de propagation très sélectif en fréquence, non sychronisation temporelle et/ou fréquentielle).