Les algorithmes CMA et MMA

Table des matières

INTRODUCTION
CHAPITRE 1 APERÇU D’UN SYSTÈME DE COMMUNICATION NUMÉRIQUE M-QAM
1.1 Introduction
1.2 Codage et décodage de canal
1.3 Modulation en bande de base
1.3.1 Modulation M-QAM
1.4 Mise en forme, interpolation et décimation
1.4.1 Filtre de mise en forme
1.5 Translation en fréquence
1.6 Canal de transmission
1.6.1 Bruit blanc gaussien additif
1.6.2 Propagation multi chemin
1.6.2.1 Effet Doppler
1.6.2.2 Étalement des délais
1.6.2.3 Sélectivité du canal
1.6.2.4 Atténuation et évanouissement du canal
1.6.3 Modèle SUI
1.7 Contrôleur automatique de gain numérique
1.8 Égalisation de canal
1.8.1 Topologies d’égaliseurs basés sur le critère EQMM
1.8.2 Égaliseur à échantillonnage fractionné
1.8.3 Égaliseur à longueur finie
1.9 Conclusion
CHAPITRE 2 ÉGALISATION ADAPTATIVE
2.1 Introduction
2.2 Filtre de Wiener
2.3 L’algorithme LMS
2.3.1 Convergence de l’algorithme LMS
2.3.2 Complexité de l’algorithme LMS
2.4 Les algorithmes CMA et MMA
2.4.1 Convergence des algorithmes CMA et MMA
2.4.2 Complexité de calcul des algorithmes CMA et MMA
2.5 L’algorithme BLMS
2.5.1 Convergence de l’algorithme BLMS
2.5.2 Complexité de calcul de l’algorithme BLMS
2.6 L’algorithme FBLMS
2.6.1 Convolution dans le domaine fréquentiel
2.6.1.1 Méthode overlap-save
2.6.2 Adaptation des coefficients FBLMS
2.6.3 Convergence de l’algorithme FBLMS
2.6.3.1 Convergence de l’algorithme FBLMS non contraint
2.6.4 Complexité de calcul de l’algorithme FBLMS
2.6.4.1 Complexité de calcul d’une FFT/IFFT
2.7 Complexité de l’algorithme FBLMS versus l’algorithme LMS en bloc
2.8 Conclusion
CHAPITRE 3 CONCEPTION ET SIMULATION EN VIRGULE FLOTTANTE D’UN ÉGALISEUR FRÉQUENTIEL
3.1 Introduction
3.2 Environnement de simulation
3.3 Conception de l’architecture en point flottant de l’égaliseur fréquentiel
3.3.1 Réduction de la complexité
3.3.1.1 Effet de la longueur de l’égaliseur sur la convergence de l’EQM
3.3.2 Égalisation fréquentielle autodidacte
3.3.2.1 L’algorithme FBMMA3M
3.3.3 Pas d’adaptation variable
3.4 Conclusion
CHAPITRE 4 QUANTIFICATION ET LATENCE DE L’ÉGALISEUR FBMMA3M
4.1 Introduction
4.2 Stratégie de quantification de l’égaliseur FBMMA3M
4.2.1 Quantification de l’erreur MMA
4.2.2 Quantification de l’erreur LMS
4.2.3 Quantification du seuil d pour la sélection MMA-LMS
4.2.4 Impact de la précision sur la convergence de l’EQM
4.3 Latence de l’algorithme FBMMA3M
4.3.1 Complexité de l’algorithme FBMMA3M sans latence
4.3.2 Effet de la latence sur l’égaliseur FBMMA3M
4.4 Conclusion
CHAPITRE 5 RÉALISATION DE L’ÉGALISEUR FBMMA3M
5.1 Introduction
5.2 Stratégie d’implémentation et de vérification
5.2.1 VHDL
5.2.2 Implémentation
5.2.3 Vérification pré synthèse
5.3 Description des modules implémentés
5.3.1 Module de chevauchement et sauvegarde
5.3.2 Choix du module de FFT
5.3.3 Modules r22pcx
5.3.3.1 Ordonnancement
5.3.3.2 Largeur des bus internes et mise à l’échelle
5.3.3.3 Latence
5.3.3.4 Initialisation du module r22pc
5.3.3.5 Complexité multiplicative du module r22pc
5.3.4 Module de temporisation des données
5.3.4.1 Synchronisation à l’initialisation
5.3.4.2 Configuration du module sfifo
5.3.5 Module de multiplication complexe
5.4 Module de sélection des données
5.4.1 Modules de gestion de l’erreur
5.4.1.1 Module de décision
5.4.1.2 Module de l’erreur MMA
5.4.1.3 Module de sélection de l’erreur (mux_mma_lms)
5.4.2 Module d’insertion de zéros
5.4.3 Module de contrainte du gradient
5.4.4 Module d’adaptation des coefficients
5.4.5 Module de temporisation des coefficients
5.5 Configuration et programmation de l’égaliseur FBMMA3M
5.5.1 Complexité de l’égaliseur
5.5.1.1 FPGA XCV2P40-7
5.5.1.2 Estimation théorique des ressources requises
5.5.1.3 Ressources requises après placement routage
5.6 Quelques résultats de performances de l’égaliseur FBMMA3M
5.7 Conclusion
CONCLUSION