Allocation de ressources : optimisation des symboles pilotes et de la voie de retour

par Imed Hadj-Kacem

Thèse de doctorat en STIC (sciences et technologies de l'information et de la communication) - Cergy

Sous la direction de Inbar Fijalkow, Lotfi Kamoun et de Noura Sellami.

Le président du jury était Nouri Masmoudi.

Le jury était composé de Philippe Ciblat.

Les rapporteurs étaient Samson Lasaulce.


  • Résumé

    Dans les systèmes de radiocommunications à hauts débits, les canaux de propagationsont dispersifs dans le temps à cause de la présence de la propagation par trajetsmultiples (multipath). Cette dispersion temporelle engendre de l’interférence entresymboles (IES) qui dégrade les performances du système en réception. Pour luttercontre l’IES, un égaliseur doit être utilisé en réception. Afin de retrouver les symbolesémis à partir des échantillons reçus, l’égaliseur doit disposer d’une bonne estimationdu canal. Cette estimation est en général effectuée en utilisant une séquence d’apprentissageconnue par le récepteur. Augmenter la longueur de la séquence d’apprentissageaméliore la qualité de l’estimation du canal mais diminue le débit utile de transmission.Une question qui se pose concerne la longueur de la séquence d’apprentissage àchoisir afin d’avoir une bonne estimation du canal sans diminuer significativement ledébit utile de transmission. Une solution basée sur la maximisation d’uneborne inférieure de la capacité du canal a été proposée pour une transmission sur uncanal mono-antenne (SISO : Single-Input Single-Output) sélectif en fréquence [56]et une transmission sur un canal multi-antennes (MIMO : Multiple-Input Multiple-Output) non sélectif en fréquence. Dans [10], Buzzi et al. considèrent une transmissionsur un canal MIMO non sélectif en fréquence et proposent de détecter les données etd’estimer le canal de manière itérative. Leur solution consiste à optimiser la longueurde la séquence d’apprentissage en minimisant le rapport de l’Erreur QuadratiqueMoyenne (EQM) de l’estimation du canal sur le débit utile. Toutes ces études nespécifient pas le récepteur utilisé.Dans cette thèse, nous nous intéressons à la détection selon le critère Maximum APosteriori (MAP) et nous proposons d’optimiser la séquence d’apprentissage selondes critères que nous définirons. Nous considérons le cas d’une transmission sur uncanal SISO sélectif en fréquence et le cas d’une transmission sur un canal MIMOnon sélectif en fréquence. Notons que dans le cas de la transmission sur un canalMIMO non sélectif en fréquence, une égalisation spatiale est nécessaire pour séparerles trains de données émis par les différentes antennes émettrices. Nous commençonspar considérer le cas où un récepteur non itératif composé d’un estimateur du canalet d’un détecteur MAP est utilisé. L’estimation du canal est réalisée selon le critèredes moindres carrés en utilisant uniquement une séquence d’apprentissage. Puis, nousconsidérons le cas où le récepteur est itératif et est composé d’un détecteur MAP etd’un décodeur MAP. Afin d’améliorer les performances du récepteur, le détecteur etle décodeur échangent des informations extrinsèques à chaque itération. Ces informationsseront utilisées comme des informations a priori à l’itération suivante. Dans cecas, l’estimation du canal est améliorée itérativement en utilisant les décisions duressur les bits codés à la sortie du décodeur. Cette technique est appelée estimationbootstrap du canal. Nous calculons analytiquement un Rapport Signal à Bruit (RSB)utile de transmission qui tient compte de la perte en termes de débit utile due à l’utilisationde la séquence d’apprentissage. Nous considérons le problème de l’optimisationde la séquence d’apprentissage afin de maximiser ce RSB utile pour les deux cas detransmission considérés (SISO et MIMO) et pour les deux types de récepteur (nonitératif et itératif).Les interférences entre symboles sont généralement traitées par des techniques d’égalisation.Cependant, l’égaliseur est d’autant plus complexe que la longueur du canalsélectif en fréquence est grande. Afin de contourner ce problème de complexité del’égalisation, une modulation OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)peut être utilisée. Quand l’émetteur peut estimer le canal OFDM, comme c’est le casdu mode de transmission TDD (Time Division Duplexing), une modulation adaptativeet une allocation de la puissance peuvent être utilisées en émission, ce qui amélioresignificativement les performances du système. Cependant, en mode FDD (FrequencyDivision Duplexing), les canaux sur la voie montante et sur la voie descendante sontindépendants. Le récepteur peut dans ce cas estimer le canal et retourner cette estimationvers l’émetteur sur un canal de retour à faible débit . Le récepteur peutégalement effectuer l’allocation des puissances et/ou de la modulation et la renvoyerà l’émetteur. La voie de retour nécessite alors une réservation de ressources.Quand ces ressources sont importantes, les informations retournées à l’émetteur sontfiables. Mais, ceci entraîne une perte en termes de débit utile. Un compromis doit alorsêtre trouvé entre la voie de retour et la qualité de l’allocation des puissances et/ou dela modulation. Nous étudions le problème de l’optimisation conjointe de l’allocationdes puissances et de la voie de retour. Nous proposons aussi des algorithmes d’adaptationde la modulation à faibles complexités basés sur la méthode On-Off . Nousdiscutons la manière dont le récepteur informe l’émetteur sur les modulations allouées.

  • Titre traduit

    Resource allocation : optimization of the pilot symbols and the feedback


  • Résumé

    X


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