Techniques adpatatives et classification des canaux a antennes multiples
Ce mémoire se focalise sur les systèmes de communication sans fil ayant plusieurs antennes en réception et en émission. D'abord, on étudie les performances de ces systèmes en se basant sur un schéma de multiplexage spatial en transmission et sur un détecteur ML en réception. On en déduit une bo...
| Main Author: | |
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| Published: |
Télécom ParisTech
2006
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| Online Access: | http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00002556 http://pastel.archives-ouvertes.fr/docs/00/50/05/27/PDF/memoire_these.pdf |
| Summary: | Ce mémoire se focalise sur les systèmes de communication sans fil ayant plusieurs antennes en réception et en émission. D'abord, on étudie les performances de ces systèmes en se basant sur un schéma de multiplexage spatial en transmission et sur un détecteur ML en réception. On en déduit une bonne approximation de la probabilité d'erreur conditionnelle pour un canal quasi statique. Cette approximation est obtenue dans le cas où différentes modulations seraient appliquées sur les antennes de transmission et pour toute configuration de canal MIMO. Ensuite, on met en avant des techniques adaptatives pour les systèmes MIMO : modulation adaptative et sélection d'antennes. La première adapte les modulations en émission en fonction des conditions radio afin de maximiser l'efficacité spectrale tout en respectant une contrainte sur la probabilité d'erreur. Alors que la deuxième, sélectionne un sous ensemble d'antennes actives pour optimiser le critère de sélection (par exemple : maximiser la capacité, etc.) étant donnée une estimation de canal. Les deux techniques adaptatives ont besoin d'une métrique pour évaluer les performances du système MIMO. On propose donc un nouveau schéma de modulation adaptative et un nouvel algorithme de sélection d'antennes où l'approximation de la probabilité d'erreur obtenue précédemment est utilisée comme métrique. Finalement, on considère la quantification des canaux MIMO. Cette quantification, dans notre terminologie classification, permet de faire une partition de l'ensemble des canaux MIMO en des classes différentes, où chaque classe est identifiée par un représentant. Cette méthode peut être utilisée pour les techniques adaptatives afin de trouver le meilleur jeu de paramètre. Dans ce chapitre, on décrit l'algorithme de classification et on illustre son application pour les systèmes MIMO à boucle fermée comme le " beamforming ". |
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