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GHANDOUR Soukayna

Estimation de canal à évanouissements plats dans les transmissions sans fils à relais multibonds

 

Directeur de thèse :     Jean-Marc BROSSIER

Co-encadrant :     Laurent ROS

École doctorale : Electronique, electrotechnique, automatique, traitement du signal (eeats)

Spécialité : Signal, image, parole, télécoms

Structure de rattachement : Université de Grenoble

Établissement d'origine : INP-PHELMA

Financement(s) : Contrat doctoral

 

Date d'entrée en thèse : 01/10/2010

Date de soutenance : 12/12/2014

 

Composition du jury :
Benoit GELLER (ENSTA Paristech Paris, Rapporteur, Président du jury) Jean-Marie GORCE (INSA Lyon, Rapporteur)
Eric-Pierre SIMON (Université de Lille I, Examinateur)
Jean-Marc BROSSIER (Institut Polytechnique de Grenoble, Directeur de thèse)
Laurent ROS (Institut Polytechnique de Grenoble, Encadrant de thèse)

 

Résumé : Cette thèse traite de l'estimation d'un canal de communication radio-mobile multi- bond. La communication entre l'émetteur et le récepteur est ainsi faite par l'intermédiaire de relais (de type « Amplify-and-Forward ») en série. Les différents éléments (émetteurs, relais, récepteurs) peuvent être fixes ou mobiles. Chaque lien de communication (chaque bond) est modélisé par un canal de Rayleigh à évanouissements plats, avec un spectre Doppler issu de deux environnements possibles de diffusion : en deux dimensions (2D, amenant le spectre en U de Jakes), ou en trois dimensions (3D, amenant un spectre Doppler plat). L'objectif majeur de la thèse est l'estimation dynamique du canal global issue de la cascade des différents liens. A cette fin, la cascade de canaux est approchée par une modèle auto-régressif du premier ordre (AR(1)), et l'estimation est réalisée à l'aide d'un algorithme standard, le filtre de Kalman. La méthode couramment utilisée dans la littérature pour fixer le paramètre du modèle AR(1) est basée sur un critère de « corrélation matching » (CM). Cependant, nous montrons que pour des canaux à variations lentes, un autre critère basé sur la minimisation de la variance asymptotique (MAV) de la sortie du filtre de Kalman est plus approprié. Pour les deux critères, CM et MAV , cette thèse donne une justification analytique en fournissant des formules approchées de la variance d'estimation par le filtre de Kalman, ainsi que du réglage optimal du paramètre du modèle AR(1). Ces formules analytiques sont données en fonctions des fréquences Doppler et du rapport signal sur bruit, pour les environnements de diffusion 2D et 3D, quel que soit le nombre et le type de bonds (fixe-mobile ou mobile-mobile). Les résultats de simulations montrent un gain considérable en termes de l'erreur quadratique moyenne (MSE) de l'estimateur de canal bien réglé, en particulier pour le scénario le plus courant de canal à évanouissements lents.


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