The rapid growth in wireless communications has given rise to an increasing demand for channel capacity using limited bandwidth. Wireless channels vary over time due to fading and changing interference conditions. Typical wireless systems are designed by choosing a modulation scheme to meet worst case conditions and thus rely on power control to adapt to changing channel conditions. Adaptive modulation, however, exploits these channel variations to improve the spectral efficiency of wireless communications by intelligently changing the modulation scheme based on channel conditions. Necessarily, among the modulation schemes used are spectrally efficient modulation schemes such as quadrature amplitude modulation (QAM) techniques. QAM yields the high spectral efficiency due to its use of amplitude as well as phase modulation and therefore is an effective technique for achieving high channel capacity. The main drawbacks of QAM modulation are its reduced energy efficiency (as compared to standard QPSK) and its sensitivity to channel amplitude variations. Adaptive modulation attempts to address the first drawback by using more energy efficient schemes in low SNR conditions are reserving the use of QAM for high SNR conditions. The second drawback leads to a requirement of high quality channel estimation. Many researchers have studied pilot symbol assisted modulation for compensating the effects of fading at the receiver. A main contribution of this thesis is the investigation of different channel estimation techniques (along with the effect of pilot symbol spacing and Doppler spread) on the performance of adaptive modulation. Another important parameter affecting adaptive modulation is the signal-to-noise ratio. In order to adapt modulation efficiently, it is essential to have accurate knowledge of the channel signal-to-noise ratio. The performance of adaptive modulation depends directly on how well the channel SNR is estimated. The more accurate the estimation of the channel SNR is, the better the choice of modulation scheme becomes, and the better the ability to exploit the variations in the wireless channel is. The second main contribution of this thesis is the investigation of the impact of SNR estimation techniques on the performance and spectral efficiency of adaptive modulation. Further, we investigate the impact of various channel conditions on SNR estimation and the resulting impact on the performance of adaptive modulation. Finally, we investigate long term SNR estimation, its use in adaptive modulation and present a comparison between the two approaches / Master of Science

Radio repeaters in communication systems are used to extend the coverage where the base stations cannot reach directly, such as indoors, in tunnels, and obstructed mobile reception areas. The repeaters in the downlink receive signals from base stations, amplify them, and then retransmit them. In case of this, the receiving antenna may receive the signals from the transmitting antenna of the repeater, and therefore introduce oscillation. To minimize the oscillation and keep the system stable, there should be a suitable isolation between transmitting and receiving antennas. Isolation margin estimation for wide-band signals can be achieved by applying auto-correlation. However, there are still important applications in narrow-band technologies such as Global Systems for Mobile Communication (GSM). Although the GSM is not the latest technology in communication systems and has been largely surpassed by 3G, 4G, and 5G in terms of data capabilities, it is still widely used in many parts of the world such as commercial voice communication in rural areas, safety-critical transmissions in railways and so on. The auto-correlation functions are hard to use since the auto-correlation response is generally wider than that of wide-band signals. In this project, attempts are made to find more accurate estimation methods. Channel estimation method is chosen as the central focus of this project. This project simulated methods such as frequency correction and channel estimation and evaluated the performance of the algorithms. The simulation results indicate that the channel estimation algorithm performs well when the signal-to-noise ratio is 80dB and the feedback signal power is 55dB lower than the wanted signal. It also provides a result that the estimation results are accurate when the power of the feedback signal is approximately 20dB higher than the noise signal. / Radio repeatrar i kommunikationssystem används för att utöka täckningen där basstationer inte kan nå direkt, såsom inomhus, i tunnlar och i områden med blockerad mobil mottagning. Repeatrarna i nedlänken tar emot signaler från basstationer, förstärker dem och sänder sedan ut dem igen. I detta fall kan den mottagande antennen ta emot signalerna från repeatrarnas sändande antenner och därmed introducera oscillation. För att minimera oscillationen och hålla systemet stabilt bör det finnas en lämplig isolation mellan sändande och mottagande antenner. Isoleringsmarginaluppskattning för bredbandsignaler kan uppnås genom att tillämpa autokorrelation. Det finns dock fortfarande viktiga tillämpningar inom smalbands teknologier som Global System for Mobile Communication (GSM). Även om GSM inte är den senaste tekniken inom kommunikationssystem och har i stor utsträckning överskridits av 3G, 4G och 5G när det gäller datamöjligheter, används det fortfarande i stor utsträckning i många delar av världen, såsom kommersiell röstkommunikation på landsbygden, säkerhetskritiska överföringar inom järnvägar och så vidare. Autokorrelationsfunktionerna är svåra att använda eftersom autokorrelationsresponsen generellt är bredare än för bredbandsignaler. I det här projektet görs försök att hitta mer exakta uppskattningmetoder. Kanaluppskattningsmetoden väljs som den centrala fokusen för detta projekt. Detta projekt simulerade metoder som frekvenskorrigering och kanaluppskattning och utvärderade prestandan hos algoritmerna. Simuleringsresultaten indikerar att kanaluppskattningsalgoritmen fungerar bra när signal-brusförhållandet är 80dB och feedbacksignalens effekt är så låg som 55dB. Den ger också ett resultat som visar att uppskattningsresultaten är korrekta när feedbacksignalens effekt är ungefär 20dB högre än brussignalens.

L'objectif de cette thèse est d'étudier le problème de la détection de données dans le système de communication sans fil, à la fois pour le cas de l'information d'état de canal parfaite et imparfaite au niveau du récepteur. Comme on le sait, la complexité de MLSE est exponentielle en la mémoire de canal et la cardinalité de l'alphabet symbole est rapidement ingérable, ce qui force à recourir à des approches sousoptimales. Par conséquent, en premier lieu, nous proposons une nouvelle égalisation itérative lorsque le canal est inconnu à l'émetteur et parfaitement connu au niveau du récepteur. Ce récepteur est basé sur une approche de continuation, et exploite l'idée d'approcher une fonction originale de coût d'optimisation par une suite de fonctions plus dociles et donc de réduire la complexité de calcul au récepteur.En second lieu, en vue de la détection de données sous un canal dynamique linéaire, lorsque le canal est inconnu au niveau du récepteur, le récepteur doit être en mesure d'effectuer conjointement l'égalisation et l'estimation de canal. De cette manière, on formule une représentation de modèle état-espace combiné du système de communication. Par cette représentation, nous pouvons utiliser le filltre de Kalman comme le meilleur estimateur des paramètres du canal. Le but de cette section est de motiver de façon rigoureuse la mise en place du filltre de Kalman dans l'estimation des sequences de Markov par des canaux dynamiques Gaussien. Par la présente, nous interprétons et explicitons les approximations sous-jacentes dans les approaches heuristiques.Enfin, si nous considérons une approche plus générale pour le canal dynamique non linéaire, nous ne pouvons pas utiliser le filtre de Kalman comme le meilleur estimateur. Ici, nous utilisons des modèles commutation d’espace-état (SSSM) comme modèles espace-état non linéaires. Ce modèle combine le modèle de Markov caché (HMM) et le modèle espace-état linéaire (LSSM). Pour l'estimation de canal et la detection de données, l'approche espérance et maximisation (EM) est utilisée comme approche naturelle. De cette façon, le filtre de Kalman étendu (EKF) et les filtres à particules sont évités. / The aim of this thesis is to study the problem of data detection in wireless communication system, for both case of perfect and imperfect channel state information at the receiver. As well known, the complexity of MLSE being exponential in the channel memory and in the symbol alphabet cardinality is quickly unmanageable and forces to resort to sub-optimal approaches. Therefore, first we propose a new iterative equalizer when the channel is unknown at the transmitter and perfectly known at the receiver. This receiver is based on continuation approach, and exploits the idea of approaching an original optimization cost function by a sequence of more tractable functions and thus reduce the receiver's computational complexity. Second, in order to data detection under linear dynamic channel, when the channel is unknown at the receiver, the receiver must be able to perform joint equalization and channel estimation. In this way, we formulate a combined state-space model representation of the communication system. By this representation, we can use the Kalman filter as the best estimator for the channel parameters. The aim in this section is to motivate rigorously the introduction of the Kalman filter in the estimation of Markov sequences through Gaussian dynamical channels. By this we interpret and make clearer the underlying approximations in the heuristic approaches. Finally, if we consider more general approach for non linear dynamic channel, we can not use the Kalman filter as the best estimator. Here, we use switching state-space model (SSSM) as non linear state-space model. This model combines the hidden Markov model (HMM) and linear state-space model (LSSM). In order to channel estimation and data detection, the expectation and maximization (EM) procedure is used as the natural approach. In this way extended Kalman filter (EKF) and particle filters are avoided.

Σκοπός αυτής της εργασίας είναι η μελέτη τεχνικών κατανεμημένου προσανατολισμού σε πραγματικές συνθήκες. Πιο συγκεκριμένα σε αυτά στα συστήματα θεωρείται ότι ο κόμβος-πομπός δεν έχει καλή σύνδεση με το δέκτη και κατά συνέπεια δεν μπορεί να επικοινωνήσει απευθείας με τον κόμβο-δέκτη χωρίς δραματική αύξηση της ενέργειας μετάδοσης. Παρόλα αυτά η χρήση κατανεμημένου προσανατολισμού δίνει τη δυνατότητα να βελτιωθεί σημαντικά η κατανάλωση ενέργειας. Το σχήμα που θα χρησιμοποιηθεί είναι ενίσχυση και προώθηση (AF) 2 βημάτων, με το οποίο οι συνεργατικοί κόμβοι απλώς ενισχύουν και στην συνέχεια επαναμεταδίδουν το μήνυμα. Συνεπώς, ζητούμενο είναι η εύρεση των μιγαδικών βαρών με τα οποία πρέπει ο κάθε συνεργαζόμενος κόμβος χωριστά να ενισχύσει το σήμα. Οι τεχνικές που θα χρησιμοποιηθούν έχουν ως κριτήρια την ελαχιστοποίηση της ενέργειας μετάδοσης με ταυτόχρονη ικανοποίηση του SNR, μεγιστοποίηση του SNR με περιορισμένη ολική ενέργεια μετάδοσης και μεγιστοποίηση του SNR με περιορισμένη ενέργεια μετάδοσης ανά συνεργαζόμενο κόμβο. Το πρώτο κριτήριο θα εξεταστεί, επίσης, και σε συστήματα με πολλαπλούς πομπούς και δέκτες. Λόγω της φύσης του προβλήματος, ο κατανεμημένος προσανατολισμός αναμένεται να έχει μεγάλη απήχηση σε συστήματα με πολλούς διασκορπιστές και εμπόδια, όπως σε ένα αστικό περιβάλλον, και, επομένως, είναι λογικό να θεωρηθεί ότι τα κανάλια του συστήματος είναι Rayleigh, δηλαδή ασυσχέτιστα χωρίς οπτική επαφή (LOS). Για να προσομοιωθεί το σύστημα σε πραγματικές συνθήκες οι μέθοδοι που θα υλοποιήσουμε στην εργασία χρησιμοποιούν τα στατιστικά του καναλιού. Επιπλέον, η εκτίμηση καναλιού εφόσον θεωρούμε ότι έχουμε Gaussian λευκό θόρυβο θα γίνει με την χρήση του βέλτιστου γραμμικού εκτιμητή (BLUE). Η επίδραση της εκτίμησης του καναλιού θα μελετηθεί για δύο περιπτώσεις: με αμοιβαία και χωρίς αμοιβαία κανάλια. / The purpose of this thesis is the study of methods of distributed beamforming under real circumstances. More specifically, these systems are considered that the transmitter must increase tremendously the required transmit energy to communicate with the receiver. However the use of the distributed beamforming allows the system to improve the energy consumption. The scheme that is used from relays is amplify and forward of two steps, where the relays only amplify and then forward the message to the destination. That is, the purpose is to find the complex weights to be used by the corresponding relay so as to amplify the message of the transmitter. The methods that are implemented have as criterions the minimization of transmit energy while satisfying the SNR, maximization of SNR while limiting the system's transmit energy and maximization of SNR while limiting transmit energy of each relay individually. The first criterion is also studied at systems with more than one pair transmitter-receiver. Due to the nature of the problem, distributed beamforming is expected to be used at environments with many obstacles and scatterers, like urban environment, and so it is rationale to suppose that the channels should be Rayleigh, meaning uncorrelated without line of sight. To simulate the system under real circumstances the methods that we will implement shall use the second order statistics of the channels. Moreover, due to Gaussian white noise, channels are estimated using the Best Linear Unbiased Estimator. The impact of channel estimation is studied in two cases: "reciprocal" and "not reciprocal".

Laboratoire I3S/CNRS / Os sistemas de telecomunicaÃÃes atuais oferecem servios que demandam taxas de transmissÃo muito elevadas. O problema da identificaÃÃo de canal aparece nesse contexto com um problema da maior importÃncia. O uso de tÃcnicas cegas tem sido de grande interesse na busca por um melhor compromisso entre uma taxas binÃria adequada e a qualidade da informaÃÃo recuperada. Apoiando-se em propriedades especiais dos cumulantes de 4a ordem dos sinais à saÃda do canal, esta tese introduz novas ferramentas de processamento de sinais com aplicaÃÃes em sistemas de comunicaÃÃo rÃdio-mÃveis. Explorando a estrutura simÃtrica dos cumulantes de saÃda, o problema da identificaÃÃo cega de canais à abordado a partir de um modelo multilinear do tensor de cumulantes 4a ordem, baseado em uma decomposiÃÃo em fatores paralelos (Parafac). No caso SISO, os componentes do novo modelo tensorial apresentam uma estrutura Hankel. No caso de canais MIMO sem memÃria, a redundÃncia dos fatores tensoriais à explorada na estimaÃÃo dos coeficientes dos canal. Neste contexto, novos algoritmos de identificaÃÃo cega de canais sÃo desenvolvidos nesta tese com base em um problema de otimizaÃÃo de mÃnimos quadrados de passo Ãnico (SS-LS). Os mÃtodos propostos exploram plenamente a estrutura multilinear do tensor de cumulantes bem como suas simetrias e redundÃncias, evitando assim qualquer forma de prÃ-processamento. Com efeito, a abordagem SS-LS induz uma soluÃÃo baseada em um Ãnico procedimento de minimizaÃÃo, sem etapas intermediÃrias, contrariamente ao que ocorre na maior parte dos mÃtodos existentes na literatura. Utilizando apenas os cumulantes de ordem 4 e explorando o conceito de Arranjo Virtual, trata-se tambÃm o problema da localizaÃÃo de fontes, num contexto multiusuÃrio. Uma contribuÃÃo original consiste em aumentar o nÃmero de sensores virtuais com base em uma decomposiÃÃo particular do tensor de cumulantes, melhorando assim a resoluÃÃo do arranjo, cuja estrutura à tipicamente obtida quando se usa estatÃsticas de ordem 6. Considera-se ainda a estimaÃÃo dos parÃmetros fÃsicos de um canal de comunicaÃÃo MIMO com muti-percursos. AtravÃs de uma abordagem completamente cega, o canal multi-percurso à primeiramente tratado como um modelo convolutivo e uma nova tÃcnica à proposta para estimar seus coeficientes. Esta tÃcnica nÃo-paramÃtrica generaliza os mÃtodos previamente propostos para os casos SISO e MIMO (sem memÃria). Fazendo uso de um formalismo tensorial para representar o canal de multi-percursos MIMO, seus parÃmetros fÃsicos podem ser obtidos atravÃs de uma tÃcnica combinada de tipo ALS-MUSIC, baseada em um algoritmo de subespaÃo. Por fim, serà considerado o problema da determinaÃÃo de ordem de canais FIR, particularmente no caso de sistemas MISO. Um procedimento completo à introduzido para a detecÃÃo e estimaÃÃo de canais de comunicaÃÃo MISO seletivos em freqÃÃncia. O novo algoritmo, baseado em uma abordagem de deflaÃÃo, detecta sucessivamente cada fonte de sinal, determina a ordem de seu canal de transmissÃo individual e estima os coeficientes associados. / Les systÃmes de tÃlÃcommunications modernes exigent des dÃbits de transmission trÃs ÃlevÃs. Dans ce cadre, le problÃme dâidentification de canaux est un enjeu majeur. Lâutilisation de techniques aveugles est dâun grand intÃrÃt pour avoir le meilleur compromis entre un taux binaire adÃquat et la qualità de lâinformation rÃcupÃrÃe. En utilisant les propriÃtÃs des cumulants dâordre 4 des signaux de sortie du canal, cette thÃse introduit de nouvelles mÃthodes de traitement du signal tensoriel avec des applications pour les systÃmes de communication radio-mobiles. En utilisant la structure symÃtrique des cumulants de sortie, nous traitons le problÃme de lâidentification aveugle de canaux en introduisant un mod`ele multilinÃaire pour le tenseur des cumulants dâordre 4, basà sur une dÃcomposition de type Parafac. Dans le cas SISO, les composantes du modÃle tensoriel ont une structure de Hankel. Dans le cas de canaux MIMO instantanÃs, la redondance des facteurs tensoriels est exploitÃe pour lâestimation des coefficients du canal. Dans ce contexte, nous dÃveloppons des algorithmes dâidentification aveugle basÃs sur une minimisation de type moindres carrÃs à pas unique (SS-LS). Les mÃthodes proposÃes exploitent la structure multilinÃaire du tenseur de cumulants aussi bien que les relations de symÃtrie et de redondance, ce qui permet dâÃviter toute sorte de traitement au prÃalable. En effet, lâapproche SS-LS induit une solution basÃe sur une seule et unique procÃdure dâoptimisation, sans les Ãtapes intermÃdiaires requises par la majorità des mÃthodes existant dans la littÃrature. En exploitant seulement les cumulants dâordre 4 et le concept de rÃseau virtuel, nous abordons aussi le problÃme de la localisation de sources dans le cadre dâun rÃseau dâantennes multiutilisateur. Une contribution originale consiste à augmenter le nombre de capteurs virtuels en exploitant un arrangement particulier du tenseur de cumulants, de maniÃre à amÃliorer la rÃsolution du rÃseau, dont la structure Ãquivaut à celle qui est typiquement issue de lâutilisation des statistiques dâordre 6. Nous traitons par ailleurs le problÃme de lâestimation des paramÃtres physiques dâun canal de communication de type MIMO à trajets multiples. Dans un premier temps, nous considÂerons le canal à trajets multiples comme un modÃle MIMO convolutif et proposons une nouvelle technique dâestimation des coefficients. Cette technique non-paramÃtrique gÃnÃralise les mÃthodes proposÃes dans les chapitres prÃcÃdents pour les cas SISO et MIMO instantanÃ. En reprÃsentant le canal multi-trajet à lâaide dâun formalisme tensoriel, les paramÃtres physiques sont obtenus en utilisant une technique combinÃe de type ALS-MUSIC, basÃe sur un algorithme de sous-espaces. Enfin, nous considÃrons le problÃme de la dÂetermination dâordre de canaux de type RIF, dans le contexte des systÃmes MISO. Nous introduisons une procÃdure complÃte qui combine la dÃtection des signaux avec lâestimation des canaux de communication MISO sÃlectifs en frÃquence. Ce nouvel algorithme, basà sur une technique de dÃflation, est capable de dÃtecter successivement les sources, de dÃterminer lâordre de chaque canal de transmission et dâestimer les coefficients associÂes.

Dans les systèmes de transmission multiporteuses et impliquant plusieurs utilisateurs, deux phénomènes viennent perturber la réception et la détection de symboles : le canal de propagation et le décalage des fréquences porteuses (DFP). Cette thèse traite de techniques d’égalisation et de synchronisation en fréquence reposant sur des techniques de type Kalman telles que le filtrage de Kalman étendu (EKF) du 1er ou du 2nd ordre, le filtrage de Kalman étendu itératif ou le filtrage de Kalman par sigma point (SPKF). Pour relaxer les hypothèses de Gaussianité sur les bruits de mesure et de modèle dans la représentation dans l’espace d’état, des approches de type H[infini] sont aussi étudiées.Ces méthodes sont ensuite exploitées dans des systèmes de type OFDMA ou OFDM-IDMA et sont combinées avec d’autres approches (MMSE-SD, tests statistiques, etc.) pour mettre en œuvre des récepteurs pouvant être notamment robustes à des interférences large bande, comme c’est le cas dans des applications de radio intelligence. / Multicarrier modulation is the common feature of high-data rate mobile wirelesssystems. In that case, two phenomena disturb the symbol detection. Firstly,due to the relative transmitter-receiver motion and a difference between the localoscillator (LO) frequency at the transmitter and the receiver, a carrier frequencyoffset (CFO) affects the received signal. This leads to an intercarrier interference(ICI). Secondly, several versions of the transmitted signal are received due to thewireless propagation channel. These unwanted phenomena must be taken intoaccount when designing a receiver. As estimating the multipath channel and theCFO is essential, this PhD deals with several CFO and channel estimation methodsbased on optimal filtering.Firstly, as the estimation issue is nonlinear, we suggest using the extended Kalmanfilter (EKF). It is based on a local linearization of the equations around the laststate estimate. However, this approach requires a linearization based on calculationsof Jacobians and Hessians matrices and may not be a sufficient descriptionof the nonlinearity. For these reasons, we can consider the sigma-point Kalmanfilter (SPKF), namely the unscented Kalman Filter (UKF) and the central differenceKalman filter (CDKF). The UKF is based on the unscented transformationwhereas the CDKF is based on the second order Sterling polynomial interpolationformula. Nevertheless, the above methods require an exact and accurate apriori system model as well as perfect knowledge of the additive measurementnoisestatistics. Therefore, we propose to use the H∞ filtering, which is known tobe more robust to uncertainties than Kalman filtering. As the state-space representationof the system is non-linear, we first evaluate the “extended H∞ filter”,which is based on a linearization of the state-space equations like the EKF. As analternative, the “unscented H∞ filter”, which has been recently proposed in theliterature, is implemented by embedding the unscented transformation into the“extended H∞ filter” and carrying out the filtering by using the statistical linearerror propagation approach.The above techniques have been implemented in different multicarrier contexts:Firstly, we address the estimation of the multiple CFOs and channels by meansof a control data in an uplink orthogonal frequency division multiple access(OFDMA) system. To reduce the amount of control data, the optimal filteringtechniques are combined in an iterative way with the so-called minimum meansquare error successive detector (MMSE-SD) to obtain an estimator that doesnot require pilot subcarriers.

L’optimisation des communications par satellite devient un enjeu crucial pour fournir un accèsInternet aux zones blanches et/ou défavorisées et pour supporter des réseaux à grande échelle.Dans ce contexte, l’utilisation des techniques d’accès aléatoires sur le lien retour permetd’améliorer les performances de ces systèmes. Cependant, les techniques d’accès aléatoireclassiques comme ‘Aloha’ et ‘Slotted Aloha’ ne sont pas optimales pour la transmission dedonnées sur le lien retour. En effet, ces techniques présentent un taux élevé de pertes depaquets suite aux collisions. Par conséquent, des études récentes ont proposé de nouvellesméthodes d’accès aléatoire pour résoudre les collisions entre les paquets et ainsi, améliorerles performances. En particulier, ces méthodes se basent sur la redondance de l’informationet l’annulation successive des interférences. Dans ces systèmes, l’estimation de canal sur le lien retour est un problème difficile en raison du haut niveau de collisions de paquets. Dans une première contribution dans cette thèse, nous décrivons une technique améliorée d’estimation de canal pour les paquets en collision. Par ailleurs, nous analysons l’impact des erreurs résiduelles d’estimation de canal sur la performance des annulations successives des interférences. Même si les résultats obtenus sont encore légèrement inférieurs au cas de connaissance parfaite du canal, on observe une amélioration significative des performances par rapport aux algorithmes d’estimation de canal existants. Une autre contribution de cette thèse présente une méthode appelée ‘Multi-Replica Decoding using Correlation based Localisation’ (MARSALA). Celle-ci est une nouvelle technique de décodage pour la méthode d’accès aléatoire synchrone ‘Contention Résolution diversité Slotted Aloha’ (CRDSA), qui est basée sur les principe de réplication de paquets et d’annulation successive des interférences. Comparée aux méthodes d’accès aléatoire traditionnelles, CRDSA permet d’améliorer considérablement les performances. Toutefois, le débit offert par CRDSA peut être limité à cause des fortes collisions de paquets. L’utilisation deMARSALA par le récepteur permet d’améliorer les résultats en appliquant des techniques de corrélation temporelles pour localiser et combiner les répliques d’un paquet donné. Cette procédure aboutit à des gains en termes de débit et de taux d’erreurs paquets. Néanmoins, le gain offert par MARSALAest fortement dépendant de la synchronisation en temps et en phase des répliques d’un mêmepaquet. Dans cette thèse, nous détaillons le fonctionnement de MARSALA afin de corriger ladésynchronisation en temps et en phase entre les répliques. De plus, nous évaluons l’impactde la combinaison imparfaite des répliques sur les performances, en fournissant un modèle analytique ainsi que des résultats de simulation. En outre, plusieurs schémas d’optimisationde MARSALA sont proposés tels que le principe du ‘MaximumRatio Combining’, ou la transmissiondes paquets à des puissances différentes. Utilisées conjointement, ces différentespropositions permettent d’obtenir une amélioration très significative des performances. Enfin,nous montrons qu’en choisissant la configuration optimale pour MARSALA, le gain deperformance est considérablement amélioré. / With the need to provide the Internet access to deprived areas and to cope with constantlyenlarging satellite networks, enhancing satellite communications becomes a crucial challenge.In this context, the use of Random Access (RA) techniques combined with dedicated accesson the satellite return link, can improve the system performance. However conventionalRA techniques like Aloha and Slotted Aloha suffer from a high packet loss rate caused bydestructive packet collisions. For this reason, those techniques are not well-suited for datatransmission in satellite communications. Therefore, researchers have been studying andproposing new RA techniques that can cope with packet collisions and decrease the packet lossratio. In particular, recent RA techniques involving information redundancy and successiveinterference cancellation, have shown some promising performance gains.With such methods that can function in high load regimes and resolve packets with high collisions,channel estimation is not an evident task. As a first contribution in this dissertation, wedescribe an improved channel estimation scheme for packets in collision in new RAmethodsin satellite communications. And we analyse the impact of residual channel estimation errorson the performance of interference cancellation. The results obtained show a performancedegradation compared to the perfect channel knowledge case, but provide a performanceenhancement compared to existing channel estimation algorithms. Another contribution of this thesis is presenting a method called Multi-Replica Decoding using Correlation based Localisation (MARSALA). MARSALA is a new decoding technique for a recent synchronous RAmethod called Contention Resolution Diversity Slotted Aloha (CRDSA). Based on packets replication and successive interference cancellation, CRDSA enables to significantly enhance the performance of legacy RA techniques. However, if CRDSA is unable to resolve additional packets due to high levels of collision, MARSALA is applied. At the receiver side, MARSALA takes advantage of correlation procedures to localise the replicas of a given packet, then combines the replicas in order to obtain a better Signal to Noise plus Interference Ratio. Nevertheless, the performance ofMARSALA is highly dependent on replicas synchronisation in timing and phase, otherwise replicas combination would not be constructive. In this dissertation, we describe an overall framework ofMARSALA including replicas timing and phase estimation and compensation, then channel estimation for theresulting signal. This dissertation also provides an analytical model for the performancedegradation of MARSALA due to imperfect replicas combination and channel estimation.In addition, several enhancement schemes forMARSALA are proposed likeMaximum RatioCombining, packets power unbalance, and various coding schemes. Finally, we show thatby choosing the optimal design configuration for MARSALA, the performance gain can besignificantly enhanced.

Si les drones militaires connaissent un développement important depuis une quinzaine d’année, suivi depuis quelques années par les drones civiles dont les usages ne font que se multiplier, en réalité les drones ont un siècle avec le premier vol d’un avion équipé d’un système de pilotage automatique sur une centaine de kilomètre en 1918. La question des règles d’usage des drones civiles sont en cours de développement malgré leur multiplication pour des usages allant de l’agriculture, à l’observation en passant par la livraison de colis. Ainsi, leur intégration dans l’espace aérien reste un enjeu important, ainsi que les standards de communication avec ces drones dans laquelle s’inscrit cette thèse. Cette thèse vise en effet à étudier et proposer des solutions pour les liens de communications des drones par satellite.L’intégration de ce lien de communication permet d’assurer la fiabilité des communications et particulièrement du lien de Commande et Contrôle partout dans le monde, en s’affranchissant des contraintes d’un réseau terrestre (comme les zones blanches). En raison de la rareté des ressources fréquentielles déjà allouées pour les futurs systèmes intégrant des drones, l’efficacité spectrale devient un paramètre important pour leur déploiement à grande échelle et le contexte spatiale demande l’utilisation d’un système de communication robuste aux non-linéarités. Les Modulations à Phase Continue permettent de répondre à ces problématiques. Cependant, ces dernières sont des modulations non-linéaire à mémoire entraînant une augmentation de la complexité des récepteurs. Du fait de la présence d’un canal multi-trajet (canal aéronautique par satellite), le principal objectif de cette thèse est de proposer des algorithmes d’égalisation (dans le domaine fréquentiel pour réduire leur complexité) et de synchronisation pour CPM adaptés à ce concept tout en essayant de proposer une complexité calculatoire raisonnable. Dans un premier temps, nous avons considéré uniquement des canaux sélectifs en fréquence et avons étudier les différents égaliseurs de la littérature. En étudiant leur similitudes et différences, nous avons pu développer un égaliseur dans le domaine fréquentiel qui proposant les mêmes performances a une complexité moindre. Nous proposons également des méthodes d’estimation canal et une méthode d’estimation conjointe du canal et de la fréquence porteuse. Dans un second temps nous avons montré comment étendre ces méthodes à des canaux sélectifs en temps et fréquence permettant ainsi de conserver une complexité calculatoire raisonnable. / If the use of Unmanned Aerial Vehicles (UAV) has been booming for military applications since adecade, followed by civil applications since a few years (with a lot of completely different purposes), the first UAV has been developed and tested in 1918 with the first flight of a fight withthe first autopilot system. The issue of a complete and safe integration in the existing air trafficair craft system is currently being studied as the multiple use case of UAV are growing exponentially from agriculture, observation and package delivery. Hence, the integration of UAV inthe air traffic system is a global issue, and so are the communication standard in which the thesis take place. This thesis aims to study and propose solutions for the communication link by satellitefor UAV. This satellite link would ensure the reliability of the system, and above all of theCommand and Control Link, by avoiding the issue of a terrestrial communication network (such asover the ocean, where no terrestrial network is available). Due to spectral resource lack alreadyallocated for the UAV, the spectral efficiency of the communication link is a critical issue, as its robustness to non-linearity due to the spatial context. Continuous Phase Modulation is a potentialsolution to answer to those issues. However, this will lead to an increased computational complexity at the received compared to linear modulation scheme The aeronautical channel bysatellite is characterized by a doubly-selective channels due to Ground Reflections of the signal,and in this thesis, we proposed equalization algorithms and synchronization techniques for CPM in this context while trying to keep a reasonable computational complexity a. First, we have only considered transmission over frequency selective channels. We have made a study of the equalizers proposed by the literature and by studying their similitudes and differences, we have been able to propose a new equalizer with a lower computational complexity but having the same performance. We also have proposed a channel estimation method and a joint channel and carrier frequency estimation for CPM over frequency-selective channels. In a second time, we have extended our method to doubly selective channel (as there is Doppler Spread in our communication system due to the UAV speed) which allows us to have an overall receiver structure with a reasonable computational complexity.

This dissertation designs linear transceivers for the multiuser downlink in multiple-input multiple-output (MIMO) systems. The designs rely on an uplink/downlink duality for the mean squared error (MSE) of each individual data stream. We first consider the design of transceivers assuming channel state information (CSI) at the transmitter. We consider minimization of the sum-MSE over all users subject to a sum power constraint on each transmission. Using MSE duality, we solve a computationally simpler convex problem in a virtual uplink. The transformation back to the downlink is simplified by our demonstrating the equality of the optimal power allocations in the uplink and downlink. Our second set of designs maximize the sum throughput for all users. We establish a series of relationships linking MSE to the signal-to-interference-plus-noise ratios of individual data streams and the information theoretic channel capacity under linear minimum MSE decoding. We show that minimizing the product of MSE matrix determinants is equivalent to sum-rate maximization, but we demonstrate that this problem does not admit a computationally efficient solution. We simplify the problem by minimizing the product of mean squared errors (PMSE) and propose an iterative algorithm based on alternating optimization with near-optimal performance. The remainder of the thesis considers the more practical case of imperfections in CSI. First, we consider the impact of delay and limited-rate feedback. We propose a system which employs Kalman prediction to mitigate delay; feedback rate is limited by employing adaptive delta modulation. Next, we consider the robust design of the sum-MSE and PMSE minimizing precoders with delay-free but imperfect estimates of the CSI. We extend the MSE duality to the case of imperfect CSI, and consider a new optimization problem which jointly optimizes the energy allocations for training and data stages along with the sum-MSE/PMSE minimizing transceivers. We prove the separability of these two problems when all users have equal estimation error variances, and propose several techniques to address the more challenging case of unequal estimation errors.

This dissertation designs linear transceivers for the multiuser downlink in multiple-input multiple-output (MIMO) systems. The designs rely on an uplink/downlink duality for the mean squared error (MSE) of each individual data stream. We first consider the design of transceivers assuming channel state information (CSI) at the transmitter. We consider minimization of the sum-MSE over all users subject to a sum power constraint on each transmission. Using MSE duality, we solve a computationally simpler convex problem in a virtual uplink. The transformation back to the downlink is simplified by our demonstrating the equality of the optimal power allocations in the uplink and downlink. Our second set of designs maximize the sum throughput for all users. We establish a series of relationships linking MSE to the signal-to-interference-plus-noise ratios of individual data streams and the information theoretic channel capacity under linear minimum MSE decoding. We show that minimizing the product of MSE matrix determinants is equivalent to sum-rate maximization, but we demonstrate that this problem does not admit a computationally efficient solution. We simplify the problem by minimizing the product of mean squared errors (PMSE) and propose an iterative algorithm based on alternating optimization with near-optimal performance. The remainder of the thesis considers the more practical case of imperfections in CSI. First, we consider the impact of delay and limited-rate feedback. We propose a system which employs Kalman prediction to mitigate delay; feedback rate is limited by employing adaptive delta modulation. Next, we consider the robust design of the sum-MSE and PMSE minimizing precoders with delay-free but imperfect estimates of the CSI. We extend the MSE duality to the case of imperfect CSI, and consider a new optimization problem which jointly optimizes the energy allocations for training and data stages along with the sum-MSE/PMSE minimizing transceivers. We prove the separability of these two problems when all users have equal estimation error variances, and propose several techniques to address the more challenging case of unequal estimation errors.