Soutenance mémoire
MIMO-OFDM with parity bit selected and permutation spreading
Problématique
Afin d’augmenter le débit binaire et la robustesse des liaisons montantes, les systèmes 4G utilisent les systèmes MIMO combinés à l’OFDM. L’avantage d’un système MIMO réside dans le fait qu’il peut atteindre un débit plus élevé que celui marqué par un système SISO sur la même bande passante et pour la même capacité de transmission. Les systèmes sans fil MIMO envoient et reçoivent les informations VIa deux ou plusieurs antennes. Les sIgnaux se réfléchissent contre les objets de l’environnement en créant des chemins multiples. Dans les systèmes usuels, ces multi chemins engendrent des interférences et affectent la portée et la qualité du signal. En revanche, les systèmes MIMO combinent les chemins multiples nuisibles et les signaux d’utilisateurs pour diminuer les interférences ; et par conséquent, augmenter le débit de transmission de données et réduire le taux d’erreur (BER) d’une façon plus efficace que les systèmes SISO. De plus, la communication MIMO est destinée aux systèmes large bande au sein desquels les évanouissements sélectifs en fréquence sont présents; ce qui rend inévitable la présence d’interférences intersymboles. Pour diminuer l’effet de ce dernier et simplifier l’égaliseur, MIMO est combiné à l’OFDM afin de transformer le canal sélectif en fréquences en un ensemble de canaux parallèles à évanouissement uniforme. La transmission par MIMO OFDM est utilisée soit pour augmenter la robustesse du système soit pour améliorer le débit binaire. Dans un milieu avec beaucoup de dispersion, la diversité de transmission joue un rôle important pour maintenir la robustesse du système de communication sans fil. Les systèmes de transmission qui se servent de la diversité utilisent la dimension spatiale pour ajouter de la redondance et maintenir, en conséquence, le débit binaire équivalent à celui d’un système SISO OFDM afin d’accroître la performance BER. Le codage spatio-temporel génère une redondance en codant à travers les dimensions temps et espace ; le STBC (Space-Time Block Code) représente sans doute le codage le plus commun qui emploie le codage spatio-temporel (STC).
D’autre part, le multiplexage spatial (SDM) est employé au cas où l’algorithme utilise différentes antennes pour transmettre des symboles à travers le canal sans redondance. Les systèmes SDM sont utilisés si l’on vise essentiellement l’augmentation des débits binaires.
Ni le codage SDM ni le codage STC ne peut réaliser une diversité multi chemins et les deux ont été proposés pour des canaux à évanouissement uniforme. ils ne sont pas appropriés aux canaux à évanouissement sélectif en fréquence. Ces deux problèmes peuvent être résolus en introduisant plus de diversité en fréquences au système. MIMO-OFDM offre l’opportunité de coder les symboles transmis à travers différentes antennes ( espace) et diverses sous-porteuses (fréquence). Ce codage est connu sous le nom SFBC (Space-Frequency Block Code). Il permet l’exploitation de la diversité multi chemins. Le STFBC (Space-Time-Frequency Block Code) est un autre procédé de codage, tridimensionnel, à travers l’espace. Les deux types de codage ont été récemment proposés dans la littérature. Néanmoins, la complexité du système demeure un obstacle majeur compte tenu de la complexité du décodage qui en résulte. De plus, la majorité des codes ST /SF existants sont destinés aux systèmes à utiUsateur unique seulement. Pour les canaux à accès multiple, les codes ST/SF sont alors alloués séparément à chaque utilisateur, ce qui réduit le taux de transmission. Dans le cas d’un MIMO-OFDM conventionnel, par exemple, les utilisateurs sont séparés puis distribués sur différentes bandes de fréquences (sous-canaux), et chacun d’eux est codé séparément via STBC ou SFBC. Ceci mène à une chute du débit binaire directement proportionnelle au nombre d’utilisateurs. Les rrusons susmentionnées impliquent l’introduction d’un nouveau schéma de transmission qui permet l’accès multiple par l’intermédiaire d’une conception de codes conjoints sur multiples antennes, sous-porteuses OFDM, et utilisateurs.
L’amélioration significative de la performance des systèmes MIMO-OFDM est au détriment d’un décodage complexe à la réception. Par exemple, l’accroissement linéaire du débit binaire en fonction du nombre minimal d’antennes sur le transmetteur et le récepteur, dans un multiplexage spatial, n’est pas accompagné d’une simple augmentation linéaire de la complexité du décodeur, indépendamment de la nature des algorithmes utilisés. En outre, maximiser les avantages potentiels de la technologie d’antennes multiples nécessite de faire appel à des algorithmes plus complexes, approchant voire surpassant les limites technologiques et économiques de la technologie des circuits intégrés.
Selon la loi de Moore, la densité des transistors double chaque deux ans, ce qui limite le taux d’amélioration de la performance du système. D’un autre côté, et selon la loi de Shannon, l’évolution de la complexité des algorithmes est plus rapide que celle de la densité des puces visant à atteindre une capacité de canal maximale. Cela crée un vide entre la complexité des algorithmes et la performance matérielle, ce qui rend inévitable de penser à un design efficace assurant des architectures aussi compactes et puissantes qu’économiques.
Le détecteur, s’occupant de la séparation des flux de données multiplexées spatialement, est la composante la plus complexe d’un récepteur MIMO-OFDM. Seul l’ordre de complexité des algorithmes du récepteur MIMO-OFDM a été examiné ; toutefois, cela n’est adéquat qu’en cas de comparaisons qualitatives entre les différents algorithmes de décodage. Les résultats d’une telle analyse ne sont pas particulièrement pertinents à l’implémentation du système. D’un autre côté, une analyse plus approfondie du niveau de complexité des algorithmes a été développée pour l’implémentation dans un processeur de signal numérique (DSP). Cependant, les implémentations DSP ne répondent pas aux exigences (par rapport aux débits) des systèmes MIMO-OFDM à large bande actuels et émergents. En conséquence, une mise en œuvre sur FPGA est requise pour l’implémentation d’algorithmes de décodage complexes. Également, des développements additionnels de systèmes MIMO-OFDM à haut débit et large bande sont requis afin de s’assurer que le seul facteur à influencer la performance du système est la capacité du canal sans fil et non la technologie. Habituellement, les développeurs d’algorithmes et les équipes de conception matérielle travaillent indépendamment les uns des autres. Ceci explique l’impossibilité d’implémenter à temps réel beaucoup d’algorithmes proposés, jugés irréalistes pour ce genre de mises en œuvre à cause de leur niveau de complexité ainsi que leurs problèmes de stabilité numérique. Cette thèse propose un environnement de développement permettant aux concepteurs de modéliser, d’une façon précise, un système complet. Cela comprend également le comportement et les interactions des sous-systèmes matériels et logiciels qui représentent les paramètres de la plateforme système.
Objectifs de la thèse
Cette thèse vise à proposer des algorithmes performants avec un niveau de complexité réaliste ainsi que des architectures FPGA optimisées pour un émetteur-récepteur MIMO OFDM. Tout d’abord, pour réduire la complexité de l’algorithme de détection au récepteur et améliorer la performance du MIMO-OFDM, un nouveau schéma de transmission pour ce dernier basé sur l’étalement à bit de parité sélectionné et à bloc de permutation est proposé. Les données transmises, dans ce schéma, sont codées en espace, en temps et en fréquence. Le codage se fait par l’intermédiaire d’un code d’étalement dont le choix est déterminé par les bits de parité du vecteur message transmis à travers les antennes multiples. Le schéma proposé permet l’accès multiple par l’intermédiaire d’une conception conjointe des codes à travers les antennes multiples, les sous-porteuses OFDM, et les utilisateurs. Une diversité combinée en espace, temps et fréquence permettent aux utilisateurs de partager les sous-porteuses à un niveau acceptable d’interférence multi utilisateurs. Ainsi, une meilleure efficacité spectrale est atteinte tout en améliorant la performance en taux d’erreur sur les bits (BER) en fonction du rapport signal sur interférence.
Le deuxième objectif consiste à développer un environnement de prototypage temps-réel. Dans la plateforme proposée, la communication Matlab-FPGA est gérée directement par l’entremise du protocole UART (Universal Asynchronous Receive and Transmit). Dans cette thèse, les fonctions de base de l’UART sont implémentées à l’aide du VHDL puis intégrées au système afin d’obtenir une transmission de données compacte, stable et fiable; et obtenir ainsi une plateforme de conception matérielle complète pour un système MIMO-OFDM.
Le troisième objectif est de développer une architecture FPGA à virgule flottante pour le système émetteur-récepteur MIMO-OFDM proposé. L’architecture proposée est divisée en sous modules où des optimisations adéquates sont suggérées afm d’atteindre une optimisation globale de l’architecture.
Organisation de la thèse
Le premier chapitre traite de la motivation et des objectifs de la thèse. Le deuxième chapitre fournit une vue d’ensemble des systèmes de transmission OFDM y compris leurs modèles mathématiques, leurs avantages et inconvénients. Ensuite, la combinaison MIMO-OFDM est décrite et le modèle qui en résulte est introduit, suivi par une vue exhaustive des techniques de détection MIMO, leurs performances en terme de BER ainsi que leurs analyses de complexité.
Enfin, les schémas de transmission MIMO-OFDM sont abordés. Le chapitre 3 présente le nouveau plan MIMO-OFDM basé sur l’étalement à bit de parité sélectionné et à bloc de permutation. Un modèle mathématique de la technique proposée est fourni et des simulations sont présentées pour de différentes antennes d’émission et de réception, de différentes modulations, de diverses longueurs de code, et de différentes techniques d’égaliseur. Dans le chapitre quatre, une méthodologie de conception FPGA pour les systèmes MIMO-OFDM est présentée permettant la conversion des algorithmes proposés pour qu’ils soient exploitables sur la plateforme de prototypage. De plus, des implémentations détaillées pour un environnement de prototypage temps réel basé sur l’UART sont également présentées. Parallèlement, les désavantages potentiels de chaque module sont fournis. Les résultats de la synthèse, incluant l’usage des ressources matérielles, la latence, et la consommation sont présentés puis analysés.
Finalement, les résultats de la vérification fonctionnelle des principaux modules du système sont introduits. Le chapitre 5 propose et décrit le processus d’optimisation. Des architectures efficaces et optimisées sont proposées et conçues pour les modules fonctionnels clés du système. Ces designs efficaces comportent une architecture pipeline pour les modules IFFT/FFT, une architecture à faible complexité pour le module de dés étalement, et une architecture à faible complexité pour l’inversion des matrices par élimination GJ. Finalement, le design est converti, en sa totalité, en une représentation à virgule fixe; les compromis performance – réduction d’espace sont examinés. Une conclusion générale de la thèse est faite dans le chapitre six qui récapitule les principaux résultats, mais aussi traite quelques questions ouvertes qui feraient l’objet de futures recherches.
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Table des matières
Abstract
Acknowledgement
Table of contents
List of tables
List of figures
List of acronytTIS
Chapitre 1 – Introduction
1.1 Wireless system development
1.2 Background and Motivation
1.3 Thesis Objectives and Scope
1.4 Publications
1.4.1 Published
1.4.2 Submitted
1.5 Thesis Organization
Chapitre 2 – MIMO-OFDM
2.1 Introduction
2.2 Conventional MIMO-OFDM system
2.2.1 OFDM system model
2.2.2 OF DM Mathematical model
2.2.3 OFDMA
2.2.4 MIMO-OFDM Mathematical model
2.2.5 MIMO Detection techniques
2.3 MIMO-OFDM coding techniques
2.3.1 Space-Time coded MIMO-OFDM
2.3.2 Space Division Multiplexing (SDM)
2.3.3 Space-Frequency Block Coding MIMO-OFDM
2.4 Conclusion
Chapitre 3 – MIMO-OFDM with parity bit selected and permutation spreading
3.1 MIMO-OFDM with parity bit selected and permutation spreading
3.2 Simulation set-up
3.2.1 Power requirements
3.2.2 Channel conditions
3.2.3 Parameters for simulations
3.3 Numerical simulation results
3.4 Conclusion
Chapitre 4 – Design & Implementation ofMIMO-OFDM system
4.1 Design methodology:
4.1 Implementation platform
4.1.1 UART algorithm
4.1.2 UART Implementation results
4.1.3 Matlab interface
4.2 Design & Implementation ofMIMO-OFDM system
4.2.1 Spreading code selection
4.2.1 · Modulation and data spreading
4.2.2 SeriaI to ParaUel circuit
4.2.3 IFFT block
4.2.4 Cyclic Prefix insertion
4.2.5 Cyclic Prefix removal
4.2.6 Channel effect removal
4.2.7 Code Despreading
4.2.8 Maximum Likelihood Detection
4.1 Function validation
4.2 Synthesis results
4.3 Conclusion
Chapitre 5 – Design optimization
5.1 Introduction
5.2 Pipelined Architecture
5.2.1 IFFT with pipelined architecture
5.2.2 FFT with pipelined architecture
5.2.3 Implementation results for pipelined architecture
5.3 Despreading optimization
5.4 atnx mverSIOn optImlzatIOn
5.4.1 GAUSS-JORDAN algorithm
5.5 Fixed point architecture
5.6 Conclusion
Chapitre 6 – Summary and future work
6.1 Summary
6.2 Future work
6.2.1 Adaptive coding
6.2.2 Adaptive modulation
6.2.3 Integration’with channel estimation
References
Appendix A – Functional Simulation
Transrnitter function simulation
Receiver function simulation
Annexe B – Résumé de la thèse en français
B.2 Introduction
8.2.1 Problématique
8.2.2 Objectifs de la thèse
8.2.3 Organisation de la thèse
8.3 MIMO-OFDM avec étalement à bit de parité sélectionné et à permutation
B.3.2 Résultats de simulation numérique
BA Conception et hnplémentation FPGA du système MIMO-OFDM
proposé
B.4.2 Résultats d’implémentation
B.5 Conclusion
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