L'objectif de cette thèse est de souligner l'importance de l'abstraction de la couche physique (PHY abstraction) dans l'évaluation des systèmes LTE (Long Term Evolution). Cette thèse propose une approche pragmatique pour l'utilisation de PHY abstraction dans les simulateurs des systèmes LTE. PHY abstraction est un outil très important pour l'évaluation des systèmes LTE à grande échelle car il est efficace, pratique et à complexité réduite . Dans cette thèse, nous prouvons que, à part son objectif principal et qui consiste à fournir un indicateur instantané de la qualité de liaison pour l'évaluation du système, le PHY abstraction peut aussi: améliorer le feedback de l'indicateur sur la qualité de canal (CQI) en se basant sur les différentes configurations d'antennes, et la prédiction de la performance des réseaux LTE en se basant sur des mesures de canal réelles. Cette thèse est principalement divisée en deux parties: méthodologies et applications. La première partie présente la conception complète et la méthodologie de validation des systèmes de captage PHY pour différentes configurations d'antennes correspondant à des différentes modes de transmissions en LTE. La validation est effectuée en utilisant des simulateurs de niveau de liaison. Nous soulignons aussi les astuces de calibrage nécessaires pour que la production PHY soit précise dans la prédiction de la performance de capacité réalisant turbo-codes. / The main focus of this thesis is to highlight the importance of PHY abstraction for the system level evaluations in the framework of 3GPP Long Term Evolution (LTE) networks. This thesis presents a pragmatic approach towards the use of PHY abstraction in LTE based system level simulators. PHY abstraction is an extremely valuable low complexity tool for efficient and realistic large scale system evaluations. This thesis shows that apart from the primary purpose of PHY abstraction of providing instantaneous link quality indicator for the purpose of system level evaluations, it can be further used for an improved channel quality indicator (CQI) feedback based on the different antenna configurations and for the performance prediction of LTE networks based on the real life channel measurements. This thesis is mainly divided into two parts; methodologies and applications. The first part presents the complete design and validation methodology of PHY abstraction schemes for various antennaconfigurations corresponding to different transmission modes in LTE. The validation is performed using link level simulators and it also highlights the calibration issues necessary for the PHY abstraction to be accurate in predicting the performance of capacity achieving turbo codes.

Les systèmes de communication sans fil actuels évoluent vers un renforcement des réactivités des protocles de la gestion des ressources radio (RRM) et adaptation du lien radipe (FLA) afin d'optimiser conjointement les couches MAC et PHY. En parallèle, la technologie d'antenne multiples et turbo récepteurs avancés ont un grand potentiel pour augmenter l’efficacité spectrale dans les futurs systèmes de communication sans fil. Ces deux tendances, à savoir, l'optimisation inter couche et le traitement de turbo, nécessitent le développement de nouvelles abstractions de la couche PHY (aussi appelée méthode de prédiction de la performance) qui peuvent capturer les performances du récepteur itératif par itération pour permettre l'introduction en douceur de ces récepteurs avancés dans FLA et RRM.La thèse de doctorat revisite en détail l'architecture du turbo récepteur, plus particulièrement, la classe d'algorithme itératif effectuant la détection linéaire par minimisation d’erreur quadratique moyenne avec l'annulation d’interférence (LMMSE-IC). Ensuite, une méthode semi-analytique de prédiction de la performance est proposée pour analyser son l'évolution par la modélisation stochastique de chacun des composants. Intrinsèquement, la méthode de prédiction de la performance est subordonnée à la disposition de connaissance d’information d’état du canal au niveau du récepteur (CSIR), le type de codage de canal (code convolutif ou un code turbo), le nombre de mots de code ainsi que le type d’information probabilistic sur les bits codés réinjectée par le décodeur pour la reconstruction et l'annulation d'interférence à l'intérieur d’algorithme de LMMSE -IC itératif.Dans la deuxième partie, l’adaptation du lien en boucle fermée dans les systèmes MIMO codés basés sur les abstractions de la couche PHY proposées pour les récepteurs LMMSE -IC itératifs ont été abordés. Le schéma proposé d'adaptation de liaison repose sur un faible taux de rétroaction et exploite la sélection du précodeur spatiale (par exemple, la sélection d'antennes) et du schéma de modulation et de codage (MCS) de façon à maximiser le taux moyen soumis à une contrainte de taux d'erreur de bloc. Différents schémas de codage sont testés, tels qu’un codage parcourant tous les antennes où un codage par antenne. Les simulations montrent bien le gain important obtenu avec les turbo récepteurs comparée à celui d’un récepteur MMSE classique. / Current wireless communication systems evolve toward an enhanced reactivity of Radio Resource Management (RRM) and Fast Link Adaptation (FLA) protocols in order to jointly optimize the Media Access Control (MAC) and Physical (PHY) layers. In parallel, multiple antenna technology and advanced turbo receivers have a large potential to increase the spectral efficiency of future wireless communication system. These two trends, namely, cross layer optimization and turbo processing, call for the development of new PHY-layer abstractions (also called performance prediction method) that can capture the iterative receiver performance per iteration to enable the smooth introduction of such advanced receivers within FLA and RRM. The PhD thesis first revisits in detail the architecture of the turbo receiver, more particularly, the class of iterative Linear Minimum Mean-Square Error (soft) Interference Cancellation (LMMSE-IC) algorithms. Then, a semi-analytical performance prediction method is proposed to analyze its evolution through the stochastic modeling of each of the components. Intrinsically, the performance prediction method is conditional on the available Channel State Information at Receiver (CSIR), the type of channel coding (convolutional code or turbo code), the number of codewords and the type of Log Likelihood Ratios (LLR) on coded bits fed back from the decoder for interference reconstruction and cancellation inside the iterative LMMSE-IC algorithms. In the second part, closed-loop FLA in coded MIMO systems based on the proposed PHY-layer abstractions for iterative LMMSE-IC receiver have been tackled. The proposed link adaptation scheme relies on a low rate feedback and operates joint spatial precoder selection (e.g., antenna selection) and Modulation and Coding Scheme (MCS) selection so as to maximize the average rate subject to a target block error rate constraint. The cross antenna coding (the transmitter employs a Space-Time Bit-Interleaved Coded Modulation (STBICM) ) and per antenna coding (Each antenna employs an independent Bit-Interleaved Coded Modulation(BICM)) cases are both considered. The simulations clearly show the significant gain obtained with turbo receivers compared to that of a conventional MMSE receiver.