A geometrical approach detector for solving the combinatorial optimisation problem: Application to wireless communication systems.
Cette thèse s'intéresse à la résolution du problème classique de décodage d'un mélange linéaire entaché d'un bruit additif gaussien. A partir d'une observation<br />bruitée: y = Hx+b, d'un signal x ∈ {±1}n mélangé linéairement par une matrice H connue, b étant un vecte...
| Main Author: | |
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| Language: | FRE |
| Published: |
Université de Bretagne Sud
2006
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00106708 http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/10/67/08/PDF/these_amor_nafkha.pdf |
| Summary: | Cette thèse s'intéresse à la résolution du problème classique de décodage d'un mélange linéaire entaché d'un bruit additif gaussien. A partir d'une observation<br />bruitée: y = Hx+b, d'un signal x ∈ {±1}n mélangé linéairement par une matrice H connue, b étant un vecteur de bruit, on cherche le vecteur x minimisant la distance Euclidienne entre y et le vecteur Hx. Ce problème est réputé NP-complet. Il intervient dans un grand nombre de systèmes de télécommunications (CDMA,MIMO, MC-CDMA, etc.). Nous proposons dans cette thèse un algorithme de résolution quasi optimal de ce problème et bien adapté à une implémentation<br />matérielle.<br />Notre démarche s'appuie sur l'utilisation des méthodes classiques de recherche opérationnelle : trouver des points initiaux répartis sur l'espace des solutions<br />possibles et potentiellement proches de la solution optimale (diversification) et effectuer une recherche locale au voisinage des ces points (intensification). Dans<br />ce travail, la diversification est basée sur une approche géométrique utilisant les axes dominants de concentration du bruit (vecteurs singuliers associés aux<br />valeurs singulires minimales de la matrice H). Les performances en terme de taux d'erreur par bit de la méthode proposée sont proches de l'optimum tout en<br />gardant une complexité constante et un degré de parallélisme important (même pour des matrices H de taille très importantes, de l'ordre de 100). Nous avons<br />étendu cette méthode à la constellation MAQ-16 d'une part, et à la génération d'une décision souple d'autre part.<br />Nous avons étudié l'algorithme proposé du point de vue implémentation matérielle.<br />La sensibilité à l'utilisation de la précision finie et des normes sous optimales est décrite. Une étude de complexité de l'algorithme est présentée ainsi que les effets d'une mauvaise estimation de la matrice H.<br />L'algorithme proposé présente d'une part une nouvelle alternative pour le 11 décodage quasi optimal du mélange linéaire bruité et d'autre part un important<br />degré de parallélisme permettant une implémentation matérielle efficace et rapide. |
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