Contribution to multipath channel estimation in an OFDM modulation context.

par Vincent Savaux

Thèse de doctorat en Télécommunications (STIC)

Sous la direction de Yves Louët.

Le président du jury était Didier Le Ruyet.

Le jury était composé de Moïse Djoko-Kuam, Dirk Slock.

Les rapporteurs étaient Christophe Laot, Philippe Ciblat.

  • Titre traduit

    Contribution à l'estimation de canal multi-trajets dans un contexte de modulation OFDM


  • Résumé

    Dans les systèmes de communications sans fil, le canal de transmission entre les antennes d’émission et de réception est l’une des principales sources de perturbation pour le signal. Les modulations multiporteuses, telles que l’OFDM (pour orthogonal frequency division multiplexing), sont très robustes contre l’effet des multi-trajets, et permet de retrouver le signal émis avec un faible taux d’erreur, quand elles sont combinées avec un codage canal. L’estimation de canal joue alors un rôle clé dans les performances des systèmes de communications. Dans cette thèse, on étudie des techniques fondées sur les estimateurs LS (pour least square, ou moindres carrés) et MMSE (pour minimum mean square error, ou erreur quadratique moyenne minimum). La technique MMSE est optimale, mais est beaucoup plus complexe que LS, et nécessite la connaissance a priori des moments de second ordre du canal et du bruit. Dans cette présentation, deux méthodes permettant d’atteindre des performances proches de LMMSE en évitant ses inconvénients sont étudiées. Une troisième partie étudie quant à elle les erreurs d’estimation dues aux interpolations.


  • Résumé

    In wireless communications systems, the transmission channel between the transmitter and the receiver antennas is one of the main sources of disruption for the signal. The multicarrier modulations, such as the orthogonal frequency division multiplexing (OFDM), are very robust against the multipath effect, and allow to recover the transmitted signal with a low error rate, when they are combined with a channel encoding. The channel estimation then plays a key role in the performance of the communications systems. In this PhD thesis, we study techniques based on least square (LS) and minimum mean square error (MMSE) estimators. The MMSE is optimal, but is much more complex than LS, and requires the a priori knowledge of the second order moment of the channel and the noise. In this presentation, two methods that allow to reach a performance close to the one of LMMSE while getting around its drawback are investigated. In another way, a third part of the presentation investigates the errors of estimation due to the interpolations.


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