Thèse soutenue

Détection multi-utilisateurs par réseau de filtres de Kalman parallèles pour les systèmes AMRC
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Auteur / Autrice : Bessem Sayadi
Direction : Sylvie Marcos
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences appliquées
Date : Soutenance en 2003
Etablissement(s) : Paris 11

Résumé

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Les travaux élaborés dans le cadre de cette thèse ont porté sur l'étude de la détection multi-utilisateurs comme un problème d'estimation Bayésienne, basée sur une formulation d'état du système AMRC au rythme symbole. Le filtre de Kalman a été envisagé dans la littérature comme un détecteur multi-utilisateurs. Cependant, le bruit d'état présent dans la modélisation présente un caractère non Gaussien du à la nature discrète des symboles des utilisateurs. Dans la première partie de cette thèse, nous nous sommes particulièrement intéressés à remédier à la non Gaussiannité du bruit d'état en appliquant la théorie d'approximation d'une densité de probabilité par une Somme Pondérée de Gaussiennes (SPG). Le nouveau détecteur que nous proposons consiste à un Réseau de Filtres de Kalman (RFK) fonctionnant en parallèle. La structure proposée permet d'obtenir une nette amélioration des performances par rapport aux structures classiques tout en étant "near-far" résistant. Vu le décodage conjoint des utilisateurs, le détecteur par RFK présente une complexité exponentielle. Une première simplification du détecteur par RFK sous forme d'un Réseau de Filtres LMS est proposée. La deuxième procède à un décodage successif des utilisateurs. La structure obtenue, dans ce cas, est une structure en multi-étages comportant deux étapes: une étape forward de type SIC et une étape backward hybride SIC/PIC. Ensuite, nous nous sommes intéressés à l'étude de l'estimation de canal dans un contexte multi-utilisateurs. Nous avons proposé une structure hybride d'estimation conjointe symbole/canal. Ceci, nous a permis d'évaluer l'impact de l'erreur d'estimation sur les performances du détecteur RFK-EQMM. Le deuxième volet de cette thèse est consacré à l'étude de la détection multi-utilisateurs en présence d'un bruit impulsif. Après avoir montré la détérioration des performances des structures optimisées pour un cadre gaussien, nous avons étendu le formalisme de Sorenson et Alspach au cas du bruit impulsif. Nous montrons que le résultat est une combinaison convexe de deux RFK fonctionnant en parallèle pondérés par la probabilité d'apparition du bruit impulsif, e. Nous avons proposé une deuxième structure nommée M-RFK-EQMM. Ses performances sont dépendantes du choix de seuil d'écrêtage. Le détecteur RFK étendu se rapproche du détecteur M-RFK-EQMM en présence d'une diversité temporelle (IIS). Par ailleurs, dans le souci de diminuer la complexité en terme du nombre de filtres de Kalman, nous avons montré qu'en exploitant la structure Kalmanienne de notre problème, la détection de la présence d'une impulsion peut être déterminée par un test d'hypothèses simple. Il en découle une structure RFK/Bayes. . .