Estimation haute résolution des directions d'arrivée et des retards temporels de propagation dans un contexte de radio communications

High resolution estimation of directions of arrival and propagation time delays in a radio communication context

• Auteur / Autrice : Leïla Najjar Atallah
• Direction : Sylvie Marcos
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences appliquées
• Date : Soutenance en 2002
• Etablissement(s) : Paris 11

Mots clés

Mots clés libres

Radio communications

Traitement d'antenne

Canaux radio-mobiles

Résumé

Dans cette thèse, nous considérons le problème d'estimation des paramètres de propagation dans les canaux de radio communications à partir d'une antenne multi-capteurs. Une approche à haute résolution fondée sur la formulation des sous-espaces est adoptée pour l'estimation des Directions D'Arrivée (DDAs) et des retards temporels relatifs aux émetteurs présents dans le même canal fréquentio-temporel. Ces paramètres servent aussi bien pour affiner l'estimée du canal en vue d'améliorer les performances du récepteur que pour localiser les émetteurs en vue d'utiliser un schéma d'accès multiple par diversité spatiale. La poursuite du sous-espace source par une approche adaptative est d'abord considérée et l'extension de la méthode PASTd au cas de multi-trajets cohérents est réalisée à travers deux versions originales qui incorporent des procédures de décorrélation. Nous nous intéressons dans la suite à une approche supervisée faisant usage de signaux connus dans l'estimation des DDAs ou retards et DDAs. Une méthode originale PADEC est proposée pour localiser et associer les DDAs aux émetteurs. Elle consiste en des traitements parallèles par retard symbole dans la réponse impulsionnelle de chaque canal mono-utilisateur. Dans le cadre de la localisation spatio-temporelle supervisée, deux algorithmes sont suggérés. Ils estiment séquentiellement les retards et les DDAs des trajets de chaque émetteur. Les méthodes supervisées utilisent les réponses impulsionnelles des canaux, estimées de façon non structurée, par filtrage adapté ou par optimisation d'un critère EQMM. On montre que l'utilisation de la connaissance des signaux de référence permet, par le traitement séparé des sous ensembles de trajets, de réduire aussi bien les contraintes sur la taille minimale de l'antenne que la charge calculatoire. Les performances obtenues sont améliorées par rapport au cas aveugle et l'association des paramètres estimés aux sources est garantie.

In this PhD, array processing is used for the estimation of propagation parameters in radio communication channels. A high resolution approach based on a subspace formulation is adopted for the estimation of Directions Of Arrival (DOA) and time delays corresponding to the co-channel users. The estimated parameterized channel is expected to enhance the performances at the reception. These parameters also serve to localize the users which can be exploited in a spatial diversity multiple access scheme. An adaptive approach is firstly used for the source subspace tracking and the algorithm PASTd is adapted through two new versions to handle coherent arrivals that frequently occur in multipath scenario. After this, a supervised approach using known signals is considered for the DOA or delays and DOA estimation. A new method called PADEC is proposed to estimate and to associate DOA to users. It consists of a parallel processing per tap delay in the impulse response of each user channel. In the spatio-temporal frame, two supervised algorithms are proposed. They sequentially process delays then DOA of each user paths. In the supervised approach, unstructured estimates of the impulse response of SIMO channels are firstly recovered by matched filtering or via the optimization of an MMSE criterion. The use of known signals is shown to relax the constraint on the antenna size, through processing only a subset of paths at a time. Also, an important reduction in the computational load is obtained. The estimation performance is enhanced in comparison to blind approach and the parameters and users are naturally gathered.