Chaine de transmission numรฉrique
ย Une chaine de transmission numรฉrique reprรฉsente lโensemble des traitements reliant une source (dรฉlivrant le message ร transmettre) ร un destinataire, ร travers un canal de transmission, dans le but de transmettre ร distance des informations de maniรจre fiable et ร coรปt rรฉduit.Lโรฉmetteur convertit sous une forme adaptรฉe au canal le flux dโinformation qui est numรฉrique cโest-ร -dire quโil est codรฉ par des sรฉquences de 0 et de 1 fourni par la source. Le rรฉcepteur reรงoit le signal et le convertit en information utilisable pour le fournir au destinataire en effectuant les opรฉrations inverse rรฉalisรฉs ร lโรฉmission. Le canal de transmission est un support permettant la propagation du signal de lโรฉmetteur au rรฉcepteur et perturbant le signal, il diffรจre selon le type dโapplication envisagรฉe. Dans le cadre de notre รฉtude, nous envisagerons plutรดt les transmissions radio mobiles, qui utilisent lโonde radioรฉlectrique comme support de transmission. Quel que soit le support employรฉ lors de la propagation du signal, celui-ci subit des dรฉgradations dโorigine diverse, comme les รฉvanouissements propres ร la propagation, le bruit thermique gรฉnรฉrรฉ par les appareils รฉlectroniques ou encore des perturbations รฉlectriques dues aux brouilleurs, parasites et ร la foudre. Des techniques de traitement du signal, de codage et de modulation ont รฉtรฉ dรฉveloppรฉes ces derniรจres annรฉes pour amรฉliorer la robustesse des liaisons vis-ร -vis du bruit. La Figure I.1 dรฉcrit une vue de diffรฉrents รฉlรฉments de base dโune chaine de communication numรฉrique. Le systรจme MIMO prรฉsentรฉ dans cette figure emploie un codage espace-temps qui exploite les dimensions spatiale et temporelle apportรฉes par le canal MIMO. Dans ce systรจme, lโรฉmetteur comprend les fonctions de codage de canal, de conversion bit/symbole et de codage espace-temps. Quant au rรฉcepteur, il comprend les fonctions symรฉtriques, ร savoir : la dรฉtection MIMO, la conversion symbole/bit et le dรฉcodage de canal. Avant de dรฉfinir ce quโest un canal multi-antennes, nous allons tout dโabord aborder le canal mono-antenne.
Bruit radio รฉlectrique
ย Lโรฉlรฉment perturbateur majeur dโune communication est le bruit. Ainsi, il se dรฉfinit comme tout signal ne contenant pas dโinformation utile et vient perturber le signal dรฉsirรฉ. Il est indรฉpendant du signal รฉmis. Les origines de ce bruit sont le milieu de transmission (bruit externe), ou les dispositifs รฉlectroniques utilisรฉs dans le rรฉcepteur (bruit interne). Ce bruit possรจde une puissance et permet dโintroduire un paramรจtre de rรฉfรฉrence : le rapport signal sur bruit (RSB) dรฉfini comme le rapport de la puissance du signal utile sur la puissance du bruit. Un des intรฉrรชts des communications numรฉriques est de proposer une sensibilitรฉ au bruit infรฉrieure ร celle des communications analogiques. Le bruit est prรฉsent dans toute transmission, sur tout rรฉseau. Ses origines sont diverses :
๏ท Ronflement dรป au secteur (50 Hz),
๏ท Perturbations atmosphรฉriques
๏ท Diaphonie (mรฉlange de voies),
๏ท Parasites industriels,
๏ท Bruit de fond cosmique
๏ท Bruit thermiqueโฆ
Le bruit est une valeur stochastique que ni lโรฉmetteur ni le rรฉcepteur ne peuvent contrรดler. Il est nรฉcessaire dโattribuer un modรจle statistique au bruit et celui classiquement utilisรฉ est de considรฉrer un bruit (notรฉ n) blanc additif gaussien (BBAG) de valeur moyenne nulle et de variance ??2.
Diversitรฉ spatiale
ย Connue aussi sous le nom de diversitรฉ dโantennes. Consiste ร utiliser plusieurs antennes ร lโรฉmission et/ou ร la rรฉception adรฉquatement espacรฉes pour que lโonde transmise subisse un รฉvanouissement indรฉpendant. Pour ce faire, les antennes ne doivent pas รชtre trop proches pour que les signaux ne soient pas corrรฉlรฉs. Ces antennes doivent รชtre sรฉparรฉ dans lโespace dโau moins la distance de cohรฉrence [8], qui correspond ร la sรฉparation minimale des antennes garantissant un รฉvanouissement indรฉpendant et dรฉpend donc de lโangle de dรฉpart et/ou dโarrivรฉe des multi trajets. Cette distance de cohรฉrence est liรฉe ร la hauteur de lโantenne dโune station debase par exemple [9]. Elle dรฉpend de la longueur dโonde et diffรจre entre les antennes รฉmettrices et rรฉceptrices. Contrairement aux techniques de diversitรฉ temporelle et frรฉquentielle, la diversitรฉ spatiale nโintroduit aucune perte dโefficacitรฉ spectrale. Cette propriรฉtรฉ est trรจs intรฉressante pour les futurs systรจmes de communication sans fils haut dรฉbit [5]. Il existe plusieurs techniques (autres que la rรฉpรฉtition) pour exploiter la diversitรฉ prรฉsentรฉe par le canal. En effet, les techniques de codage, qui seront dรฉtalais dans le chapitre suivant, peuvent รชtre utilisรฉes afin dโexploiter cette diversitรฉ en transmission et/ou en rรฉception. Le codage peut se faire ร plusieurs niveaux, cependant il est possible de distinguer deux grandes catรฉgories [7] :
๏ Le codage du canal numรฉrique a pour but de transformer la sรฉquence dโinformation utile en une sรฉquence discrรจte nommรฉe mot de code, il peut รชtre binaire ou non binaire. Le dรฉfi du codage de lโinformation numรฉrique est de rรฉussir ร bien rรฉcupรฉrer lโinformation ร la rรฉception, le moins possible affectรฉe par les bruits du canal de transmission [10].
๏ Le codage espace-temps est associรฉ aux systรจmes MIMO. Il consiste ร exploiter la diversitรฉ spatiale et/ou temporelle en introduisant dans le domaine spatial et temporel de la redondance ou de la corrรฉlation entre les symboles transmis. Lโintรฉrรชt des systรจmes MIMO est justement quโils apportent une dimension supplรฉmentaire (spatiale) au systรจme de transmission
Introduction aux systรจmes multi-antennaires
ย La saturation des ressources radiofrรฉquences dans les lieux de forte population et la pรฉnalisation des transmissions via le canal radio-mobile par les รฉvanouissements du signal, dus ร la fois aux trajets multiples et aux interfรฉrences entre symboles ont motivรฉes lโapparition des techniques MIMO. Lโutilisation de ces techniques peut servir ร amรฉliorerย la fiabilitรฉ de transmission en rรฉduisant la probabilitรฉ d’erreur (gain en diversitรฉ) et ร augmenter le dรฉbit de transmission (gain de multiplexage). Partant du point de vue de la thรฉorie de lโinformation, deux chercheurs des laboratoires Bell, Foschini [11] et Teletar [12] ont indรฉpendamment montrรฉ que la capacitรฉ des systรจmes multi-antennes augmentait linรฉairement avec le nombre dโantennes รฉmettrices. Ces dรฉcouvertes sont ร lโorigine des systรจmes MIMO qui consiste ร complรฉter la dimension temporelle (naturelle) dโune transmission par une dimension spatiale en utilisant plusieurs antennes ร lโรฉmission et ร la rรฉception. Les systรจmes MIMO permet ร la fois une augmentation du dรฉbit et un gain de diversitรฉ [2]. Ils sont trรจs efficaces car ils peuvent utiliser toutes les techniques des transmissions SISO, en plus des techniques qui leurs sont propres. Les systรจmes SISO emploient deux techniques de diversitรฉ : la diversitรฉ temporelle et la diversitรฉ frรฉquentielle alors que les systรจmes MIMO peuvent adopter ces deux formes de diversitรฉ en plus de la diversitรฉ spatiale.
Performances des prรฉcodeurs considรฉrรฉs dans la thรจse
ย Les deux prรฉcodeurs Max-dmin et POSM prรฉsentรฉs prรฉcรฉdemment reprรฉsentent une famille des techniques MIMO qui exploite la CSI ร lโรฉmission ร fin dโoptimiser les performances du systรจme. Le prรฉcodeur Max-dmin applique la SVD pour diagonaliser le canal en optimisant le critรจre de la distance Euclidienne minimale. Dโautre part, le prรฉcodeur POSM qui nโapplique pas la SVD pour diagonaliser le canal mais propose une autre philosophie de prรฉcodage prรฉsentรฉ prรฉcรฉdemment. Lorsque le ??=2 le POSM transmit b=2 voies dโinformation indรฉpendantes comme le prรฉcodeur Max-dmin, et si ??ห2, le prรฉcodeur POSM doit utiliser la mรฉthode de sรฉlection dโantennes. Dans cette partie, notre contribution consiste ร proposer une nouvelle concatรฉnation des prรฉcodeurs optimisant la distance Euclidienne minimale (P-OSM et Max-dmin), ร une forme soft du dรฉtecteur a maximum de vraisemblance maximale (Soft-MV) [43]. Lโobjectif est de garder, au minimum, les mรชmes performances obtenues dans [41] et [44], avec une rรฉduction de la complexitรฉ du rรฉcepteur. Les taux dโerreur des prรฉcodeurs Max-dmin et P-OSM en fonction de RSB seront dโabord comparรฉs avec le prรฉcodeur OSM et la technique de multiplexage spatiale dans un canal de Rayleigh pour une CSI parfaite. Ensuite, nous allons montrer lโavantage apportรฉ par la concatรฉnation des prรฉcodeurs Max-dmin et POSM avec la mรฉthode dโรฉgalisation MV-Soft ร la rรฉception. Nous considรฉrons deux flux de donnรฉes (? = 2) ce qui donne une efficacitรฉ spectrale de 4 ????/?/??, les modulations 4QAM, 16QAM sont utilisรฉes. Pour limiter le temps de calculs et simplifier la prรฉsentation des rรฉsultats, au long de cette thรจse nous limitons la plage du TEB ร 10โ4 en faisant varier le RSB. Les simulations sont rรฉalisรฉes dans un environnement MATLAB qui dispose d’une bibliothรจque riche pour les calculs matriciels.
Codage de canal
ย Le codage canal est un รฉlรฉment essentiel des systรจmes de communication numรฉrique, il permet dโamรฉliorer la qualitรฉ de transmission sur un canal. Bien que les techniques de modulation et dโรฉgalisations avancรฉes existantes permettent de combattre les diffรฉrentes dรฉgradations rรฉsultantes du bruit introduit par le canal de propagation, le codage canal reste incontournable pour lโobtention de performances acceptables dans un systรจme rรฉel. Ainsi une faible complexitรฉ de calcul, une faible latence, un faible coรปt et une plus grande flexibilitรฉ sont souhaitรฉs pour le schรฉma de codage. De plus une รฉnergie par bit rรฉduite et une efficacitรฉ amรฉliorรฉe sont nรฉcessaires pour supporter des dรฉbits de donnรฉes plus รฉlevรฉs. Le codage canal permet dโassurer une certaine diversitรฉ temporelle tout en ajoutant de lโinformation redondante ร la trame transmise. Le dรฉcodeur sous certaines conditions liรฉes ร la structure du code doit รชtre capable dโexploiter cette diversitรฉ afin de rรฉcupรฉrer lโinformation originale de lโรฉmetteur. ร part les systรจmes de tรฉlรฉcommunications, le codage canal est prรฉsent dans dโautres applications comme les systรจmes de transfert et de stockage de donnรฉes pour garantir la fiabilitรฉ et lโintรฉgritรฉ de lโinformation. Les enjeux sont trรจs diffรฉrents en fonction de lโapplication visรฉe et le codage canal choisi doit sโy adapter. ร titre dโexemple, dans un systรจme de tรฉlรฉcommunication radio mobile, durant un temps trรจs petit, le dรฉcodeur permet dโamรฉliorer la qualitรฉ perรงue de la voix avec un taux dโerreur raisonnable par rapport ร la qualitรฉ de service requise. Cependant dans un systรจme de stockage, les erreurs sont beaucoup plus critiques, mais la contrainte de temps dโencodage/dรฉcodage est moins importante. Claude Shannon dans ces bases de la thรฉorie de lโinformation proposรฉ en 1948, a รฉtabli les limites thรฉoriques du dรฉbit dโinformation (capacitรฉ) quโon peut transmettre sur un canal. Il a aussi dรฉmontrรฉ que la thรฉorie de lโinformation permet dโรฉvaluer quantitativement le contenu dโun signal porteur dโun message et de dรฉterminer la capacitรฉ dโun systรจme de communication ร acheminer des informations. Un code correcteur dโerreurs permet dโamรฉliorer la qualitรฉ de transmission sur un canal. Depuis, la recherche de codes correcteurs fonctionnants prรจs de la limite de Shannon a commencรฉ.
Turbo codes
ย Les Turbo-codes, aprรจs leurs inventions en 1991 ont รฉtรฉ prรฉsentรฉs ร la communautรฉ scientifique en 1993, par une รฉquipe de lโEcole Nationale Supรฉrieure des Tรฉlรฉcommunications de Brest dirigรฉe par Claude Berrou et Alain Glavieux. Ces codes sont construits ร partir dโune concatรฉnation parallรจle de deux codes convolutifs sรฉparรฉs par un entre laceur afin dโassurer une certaine dรฉcorrรฉlation entre les entrรฉes des deux codeurs et assurer ainsi une meilleure diversitรฉ temporelle [49]. Le principal intรฉrรชt des Turbo-codes est dans le schรฉma de dรฉcodage lequel introduit un รฉchange itรฉratif de lโinformation permettant dโexploiter au mieux la diversitรฉ temporelle. Ils ont รฉtรฉ adoptรฉs par toutes les agences spatiales mondiales, et sont utilisรฉs dans la transmission des donnรฉes du nouveau standard de tรฉlรฉphonie mobile qui succรจde au GSM. Toutefois, tous les rรฉsultats concernant ces codes nโont รฉtรฉ รฉtablis pour le moment que de maniรจre expรฉrimentale [55]. Une autre classe de codes linรฉaires trรจs utiliser actuellement dans les systรจmes de transmission numรฉrique est la classe des codes LDPC (Codes Low Density Parity Check). Ce type de code nous intรฉresse plus particuliรจrement pour une association avec des systรจmes MIMO prรฉcodรฉs. Ces codes seront abordรฉs en dรฉtail dans la section suivante.
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Table des matiรจres
Table des matiรจres
DEDICACE
REMERCIEMENTS
RESUME
ABSTRACT
ู
ูุฎุต
TABLE DES MATIERES
LISTE DES FIGURES
LISTE DES TABLEAUX
LISTE DES ACRONYMES
INTRODUCTION GENERALE
CHAPITRE I : TECHNIQUES MIMO ET COMMUNICATIONS A HAUT DEBIT
I. 1. Introduction
I. 2. Chaine de transmission numรฉrique
I. 3. Introduction aux systรจmes multi-antennaires
I.3.1 Algorithmes dโรฉmissions associรฉs aux systรจmes MIMO
I.3.1.1 Systรจmes MIMO ร boucle ouverte
I.3.1.2 Systรจmes MIMO ร boucle fermรฉ
I.3.2 Algorithme de rรฉception associes aux systรจmes MIMO
I.3.2.1 Technique de forรงage ร zรฉro (ZF)
I.3.2.2 Minimisation de lโerreur quadratique moyenne (EQMM)
I.3.2.3 Rรฉcepteur ร Maximum de Vraisemblance (MV)
I.3.2.4 Annulations successives dโinterfรฉrences ordonnรฉes (V-BLAST)
I. 4. Conclusion
CHAPITRE II : ALGORITHMES DE PRECODAGE ET SYSTEMES MIMO
II.1 Introduction
II.2 Principe du prรฉcodage linรฉaire
II.2.1 Transformation en canal virtuel
II.2.2 Rรฉsultat du canal virtuel
II.2.3 Prรฉcodeurs diagonaux
II.2.3.1 Prรฉcodeur Max-SNR
II.2.3.2 Prรฉcodeur Water-Filing (WF)
II.2.3.3 Prรฉcodeur dโErreur Quadratique Moyenne Minimale (EQMM)
II.2.3.4 Prรฉcodeur QoS
II.2.3.5 Prรฉcodeur Erreur Egale (EE)
II.2.4 Prรฉcodeurs non-diagonaux
II.2.4.1 Prรฉcodeur max-dmin
II.2.4.2 Prรฉcodeur POSM
II.3 Performances des prรฉcodeurs considรฉrรฉs dans la thรจse
II.3.1 Paramรจtres de simulations
II.3.2 Rรฉsultats et Discussions.
II.3.2.1 Influence du nombre dโรฉlรฉment dโantennes
II.3.2.2 Influence de la mรฉthode de dรฉcision (Soft/Hard) et de lโordre de modulation
II.4 Conclusion
CHAPITRE III : CODES LDPC DANS LES SYSTEMES MIMO
III.1 Introduction
III.2 Codage de canalย
III.3 Codes linรฉaires
III.3.1 Codes en bloc
III.3.2 Codes convolutifs
III.3.3 Turbo codes
III.4 Codes Low Density Parity Check (LDPC)
III.4.1 Reprรฉsentation des codes LDPC
III.4.1.1 Graphe de Tanner
III.4.1.2 Matrice de paritรฉ
III.4.1.3 Cycle et Circonfรฉrence du code
III.4.1.4 Codes LDPC rรฉguliers et irrรฉguliers
III.4.2 Construction des codes LDPC
III.4.2.1 Construction pseudo alรฉatoire
III.4.2.2 Constructions structurรฉes
III.4.2.3 Construction de MacKay et Neal
III.4.2.4 Constructions basรฉes sur les gรฉomรฉtries finies
III.4.3 Principe dโencodage LDPC
III.4.3.1 Codage conventionnel basรฉ sur lโรฉlimination de Gauss-Jordan
III.4.3.2 Codage par approximation triangulaire infรฉrieure
III.4.4 Principe de dรฉcodage LDPC
III.4.4.1 Algorithme de dรฉcodage par propagation de confiance (BP).
III.5 Code LDPC pour Systรจme MIMO
III.5.1 Prรฉsentation du systรจme
III.5.2 Rรฉsultats et discutions
III.6 Conclusionย
CHAPITRE IV : ASSOCIATION DES CODES NB-LDPC AUX SYSTEMES MIMO PRECODES
IV.1 Introduction
IV.2 Travaux connexes et contributions
IV.3 Chaรฎne de transmission MIMO-LDPC prรฉcodรฉ
IV.4 Prรฉsentation globale du modรจle simulรฉ
IV.4.1 Chaรฎne dโรฉmission
IV.4.1.1 Gรฉnรฉration des donnรฉes
IV.4.1.2 Codage LDPC
IV.4.1.3 Entrelacement
IV.4.1.4 Conversion bits vers symboles
IV.4.1.5 Multiplexage Spatiale
IV.4.1.6 Prรฉcodeur Max-dmin
IV.4.2 Canal de transmission
IV.4.3 Chaรฎne de rรฉception
IV.4.3.1 Dรฉcodeur ML
IV.4.3.2 Conversion symboles vers bits
IV.4.3.3 Dรฉsentrelacement
IV.4.3.4 Dรฉcodage LDPC
IV.4.4 Taux dโerreur binaire et rapport signal sur bruit
IV.5 Rรฉsultats et discussions
IV.5.1 Paramรจtre de simulation
IV.5.2 Multiplexage spatial et code LDPC
IV.5.3 Prรฉcodeur Max-dmin et code LDPC
IV.5.4 Comparaison des deux systรจmes SM-LDPC et Max-?min-LDPC
IV.6 Conclusion
CONCLUSION GENERALE
ANNEXE A : NOTIONS SUR LES CORPS DE GALOIS GF(Q)
ANNEXE B : CALCULE DE LLR
BIBLIOGRAPHIE
LISTE DES PUBLICATIONS ET COMMUNICATIONS
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