Cette thèse porte sur la conception d'algorithmes adaptatifs pour des communications sans fil dans un contexte multi-antennes en émission et en réception (MIMO) et en environnement tunnel pour les métros. La technologie MIMO permet de répondre aux besoins de haut débit et de qualité de transmission. Dans les tunnels, ces performances sont réduites en raison de la corrélation spatiale. Dans cette thèse, nous avons étudié les algorithmes de précodage MIMO, qui utilisent la connaissance du canal (CSI) à l'émetteur. Généralement, ces algorithmes nécessitent un lien retour pour transmettre la CSI. Afin de minimiser la perte d'efficacité spectrale due au lien retour, nous avons choisi des précodeurs issus de la littérature qui réduisent le débit sur le lien retour. Nous avons réalisé une chaîne de simulation complète et réaliste afin d'évaluer les performances de ces précodeurs en tenant compte de plusieurs niveaux de quantité et de qualité de la CSI. Les simulations ont été réalisées dans des canaux théoriques et mesurés. Nous avons aussi évalué l'impact du bruit impulsif caractéristique de l'environnement ferroviaire. Nous proposons une borne supérieure théorique de la probabilité d'erreur du précodeur max-dmin dans des environnements décorrelés en présence du bruit impulsif modélisé par une loi de Cauchy ainsi qu'un récepteur adapté à ce bruit. La caractérisation du canal de propagation MIMO en tunnel a aussi permis d'obtenir une connaissance fine des caractéristiques du canal de en fonction de la position dans le tunnel. Ainsi, nous avons donc proposé un précodeur basé sur la connaissance de la matrice de corrélation et étudié la possibilité de supprimer le lien retour. / This thesis focuses on the design of adaptive algorithms for wireless communications in a multiple input multiple output (MIMO) design for subway tunnel environment. MIMO system meet the requirement of high capacity and robustness. However, these performance decreased due to the spatial correlation in tunnels. In this thesis, we studied precoding MIMO algorithms that use the channel state information (CSI) at the transmitter. Generally, these algorithms require feedback from receiver. To minimize the loss of spectral efficiency due to the reverse link, we selected from the literature precoder that reduce the feedback. We conducted a complete and realistic simulation system to evaluate the performance of these precoders taking into account several levels of quantity and quality of the CSI. For simulation, we used both theoretical and measured channels. We also assessed the impact of impulsive noise measured in the railway environment. By assuming a Cauchy law, We propose a receiver and a theoretical upper bound of the error probability of max-dmin precoder in uncorrelated environments. Finally, we proposed a precoder based on knowledge of the correlation matrix and studied the possibility of removing the return link thanks to the knowledge of the channel statistiques based on the localization in the tunnel.

En traitement du signal audio, le signal observé est souvent supposé être égal à la somme des signaux que nous souhaitons obtenir. Dans le cadre d'une modélisation probabiliste, il est alors primordial que les processus stochastiques préservent leur loi par sommation. Le processus le plus employé et vérifiant cette stabilité est le processus gaussien. Comparé aux autres processus α - stables vérifiant la même stabilité, les processus gaussiens ont la particularité d'admettre des outils statistiques facilement interprétables comme la moyenne et la covariance. L'existence de ces moments permet d'esquisser des méthodes statistiques en séparation des sources sonores (SSS) et plus généralement, en traitement du signal. La faiblesse de ces processus réside néanmoins dans l'incapacité à s'écarter trop loin de leurs moyennes. Cela limite la dynamique des signaux modélisables et peut provoquer des instabilités dans les méthodes d'inférence considérées. En dépit de non-existence d'une forme analytique des densités de probabilités, les processus α - stables jouissent de résultats non valables dans le cas gaussien. Par exemple, un vecteur α - stable non-gaussien admet une représentation spatiale unique. En résumé, le comportement d'une distribution multivariée α - stable est contrôlé par deux opérateurs. Une mesure dite «spectrale» informant sur l'énergie globale venant de chaque direction de l'espace et un vecteur localisant le centroïde de sa densité de probabilité. Ce mémoire de thèse introduit différents modèles α - stables d’un point de vue théorique et les développe dans plusieurs directions. Nous proposons notamment une extension de la théorie de filtrage α - stable monocanal au cas multicanal. En particulier, une nouvelle représentation spatiale pour les vecteurs α - stables est adoptée. Nous développons en outre un modèle de débruitage où le bruit et la parole découlent de distributions α - stables mais ayant un exposant caractéristique α différent. La valeur d' α permet de contrôler la stationnarité de chaque source. Grâce à ce modèle hybride, nous avons également déduit une explication rigoureuse sur des filtrages de Wiener heuristiques esquissés dans les années 80. Une autre partie de ce manuscrit décrit en outre comment la théorie α - stable permet de fournir une méthode pour la localisation de sources sonores. En pratique, elle nous permet d'en déduire si une source est active à un endroit précis de l'espace. / It is classic in signal processing to model the observed signal as the sum of desired signals. If we adopt a probabilistic model, it is preferable that law of the additive processes is stable by summation. The Gaussian process notoriously satisfies this condition. It admits useful statistical operators as the covariance and the mean. The existence of those moments allows to provide a statistical model for SSS. However, Gaussian process has difficulty to deviate from its mean. This drawback limits signal dynamics and may cause unstable inference methods. On the contrary, non-Gaussian α - stable processes are stable under addition, and permit the modeling of signals with considerable dynamics. For the last few decades, α -stable theory have raised mathematical challenges and have already been shown to be effective in filtering applications. This class of processes enjoys outstanding properties, not available in the Gaussian case. A major asset for signal processing is the unique spatial representation of a multivariate α - stable vector, controlled by a so-called spectral measure and a deterministic vector. The spectral measure provides information on the global energy coming from all space directions while the vector localizes the centroid of the probability density function. This thesis introduces several α -stables models, with the aim of extending them in several directions. First, we propose an extension of single-channel α - stable filtering theory to a multichannel one. In particular, a novel spatial representation for α - stable vectors is proposed. Secondly, we develop α - stable models for denoising where each component could admit a different α . This hybrid model provides a rigorous explanation of some heuristic Wiener filters outlined in the 1980s. We also describe how the α - stable theory yields a new method for audio source localization. We use the spectral measure resulting from the spatial representation of α - stable vectors. In practice, it leads to determine whether a source is active at a specific location. Our work consisted in investigating the α -stable theory for signal processing and developing several models for a wide range of applications. The models introduced in this thesis could also be extend to more signal processing tasks. We could use our mutivariate α - stable models to dereverberation or SSS. Moreover, the localization algorithm is implementable for room geometry estimation.

Recent wireless communication research faces the challenge of meeting a predicted 1000x increase in demand for wireless Internet data over the next decade. Among the key reasons for such explosive increase in demand include the evolution of Internet as a provider of high-definition video entertainment and two-way video communication, accessed via mobile wireless devices. One way to meet some of this demand is by using multiple antennae at the transmitter and receiver in a wireless device. For example, a system with 4 transmit and 4 receive antennae can provide up to a 4x increase in data throughput. Another key aspect of the overall solution would require sharing radio frequency spectral resources among users, causing severe amounts of interference to wireless systems. Consequently, wireless receivers with multiple antennae would be deployed in network environments that are rife with interference primarily due to wireless resource sharing among users. Other significant sources of interference include computational platform subsystems, signal leakage, and external electronics. Interference causes severe degradation in communication performance of wireless receivers. Having accurate statistical models of interference is a key requirement to designing, and analyzing the communication performance of, multi-antenna wireless receivers in the presence of interference. Prior work on statistical modeling of interference in multi-antenna receivers utilizes either the Gaussian distribution, or non-Gaussian distributions exhibiting either statistical independence or spherical isotropy. This dissertation proposes a framework, based on underlying statistical-physical mechanism of interference generation and propagation, for modeling multi-antenna interference in various network topologies. This framework can model interference which is spherically isotropic, or statistically independent, or somewhere on a continuum between these two extremes. The dissertation then utilizes the derived statistical models to analyze communication performance of multi-antenna receivers in interference-limited wireless networks. Accurate communication performance analysis can highlight the tradeoffs between communication performance and computational complexity of various multi-antenna receiver designs. Finally, using interference statistics, this dissertation proposes receiver algorithms that best mitigate the impact of interference on communication performance. The proposed algorithms include multi-antenna combining strategies, as well as, antenna selection algorithms for cooperative communications. / text

Darbe taikyta Norvaišos ir Salopk (2002) metodologija funkcijos šiurkštumui nagrinėti remiantis modifikuotu funkcijos grafiko dėžučių skaičiaus indeksu. Funkcijos šiurkštumas nusakomas p-variacijos indeksu, kuris prie tam tikrų sąlygų lygus fraktalo dimensijai. Darbe ištirtos tiesinės regresijos, kuri vertina p-variacijos indeksą, liekanos ir pasiūlytas būdas kaip išpildyti balto triukšmo prielaidas. Rezultatai apibendrinti Monte Carlo procedūra. Sukonstruoti p-variacijos indekso pasikliautinieji intevalai -stabiliam ir trupmeniniam Brauno judesio procesams. Ištirtas p-variacijos indekso kintamumas laike „Vallourec” akcijų kainos procesui. / To estimate the roughness of the sample function the methodology introdused in Norvaiša and Salopek (2002) was applied. The roughness is defined as p-variation index of the sample function graph. Methodology is based on linear regression of the oscilation index. This master thesis tests the assumptions of linear regression residuals and constructs estimator which fulfill these assumptions. The model was used for the generated α-stable process and fractional Brownian motion. Conclusions are generalized using Monte-Carlo procedure. The confidence intervals for the p-variation index was constructed making assumption that the process is the realisation of -stable or fractional Brownian motion. The p-variation index was estimated for the „Vallourec” stock price data, sampled at irregular time. In addidion the variability in time of p-variation index was studied for different segments of intervals.

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La plupart des réseaux WSN utilisent une bande passante industrielle, scientifique et médicale (ISM) sans licence, qui crée un phénomène probable d'interférence sur un canal donné. Le débit du système est influencé par les interférences car il peut être encombré, causant des pertes de paquets, des retransmissions, une instabilité de liaison et un comportement de protocole incohérent. Dans la recherche sur les réseaux de capteurs sans fil, la simulation est l’une des approches essentielles pour évaluer un protocole de système ou de performance. La précision des résultats estimés dépend des paramètres de simulation sélectionnés. Dans les analyses existantes sur WSN, des modèles d'interférence simples sont utilisés dans les simulations. Cependant, ces modèles d'interférence ne sont pas assez précis pour l'analyse pratique d'applications de réseau de capteurs sans fil. De plus, la croissance rapide dans le domaine des réseaux WSN implique la nécessité de créer de nouveaux simulateurs dotés de capacités plus spécifiques pour lutter contre les effets de propagation par brouillage et par trajets multiples. La recherche a pour objectif principal de rechercher un environnement de simulation approprié permettant aux chercheurs de vérifier de nouvelles idées et de comparer les solutions futures. / Most of WSNs use unlicensed Industrial, Scientific and Medical (ISM) frequency band that makes interference probable phenomenon on a given channel.System throughput gets influenced by the interference as it can congest wireless medium, cause packet drops, re-transmissions, link instability, and inconsistent protocol behavior. In wireless sensor network research, simulation is one of the essential approaches to asses and evaluate system or protocol performance. The accuracy of estimated results depends on selected simulation parameters. In existing analysis on WSN, simple interference models are used in simulations. However, these interference models are not accurate enough for practical wireless sensor network applications analysis.Moreover, the rapid growth in the field of WSNs entails the need of creating new simulators that have more specific capabilities to tackle interference and multipath propagation effects.Finding a suitable simulation environment that allows researchers to verify new ideas and compare proposed future solutions is main task of this research.

L’objectif de cette thèse est d’étudier le comportement des codes LDPC dans un environnement où l’interférence générée par un réseau n’est pas de nature gaussienne mais présente un caractère impulsif. Un premier constat rapide montre que sans précaution, les performances de ces codes se dégradent très significativement. Nous étudions tout d’abord les différentes solutions possibles pour modéliser les bruits impulsifs. Dans le cas des interférences d’accès multiples qui apparaissent dans les réseaux ad hoc et les réseaux de capteurs, il nous semble approprié de choisir les distributions alpha-stables. Généralisation de la gaussienne, stables par convolution, elles peuvent être validées théoriquement dans plusieurs situations.Nous déterminons alors la capacité de l’environnement α-stable et montrons par une approche asymptotique que les codes LDPC dans cet environnement sont bons mais qu’une simple opération linéaire à l’entrée du décodeur ne permet pas d’obtenir de bonnes performances. Nous avons donc proposé différentes façons de calculer la vraisemblance en entrée du décodeur. L’approche optimale est très complexe à mettre en oeuvre. Nous avons étudié plusieurs approches différentes et en particulier le clipping dont nous avons cherché les paramètres optimaux. / The goal of this PhD is to study the performance of LDPC codes in an environment where interference, generated by the network, has not a Gaussian nature but presents an impulsive behavior.A rapid study shows that, if we do not take care, the codes’ performance significantly degrades.In a first step, we study different approaches for impulsive noise modeling. In the case of multiple access interference that disturb communications in ad hoc or sensor networks, the choice of alpha-stable distributions is appropriate. They generalize Gaussian distributions, are stable by convolution and can be theoretically justified in several contexts.We then determine the capacity if the α-stable environment and show using an asymptotic method that LDPC codes in such an environment are efficient but that a simple linear operation on the received samples at the decoder input does not allow to obtain the expected good performance. Consequently we propose several methods to obtain the likelihood ratio necessary at the decoder input. The optimal solution is highly complex to implement. We have studied several other approaches and especially the clipping for which we proposed several approaches to determine the optimal parameters.

Dans ce travail, nous étudions de manière approfondie les lois $\al$-stables (lois à variance infinie). Dans le premier chapitre, nous rappelons les différentes propriétés des lois $\al$-stables univariées (stabilité, calcul des moments, simulation). Nous introduisons ensuite les lois symétriques $\al$-stables (\SaS) multivariées. Après avoir parlé de la mesure spectrale et de son intérêt pour caractériser l'indépendance, nous nous concentrons sur les mesures de dépendance. Constatant que le coefficient de covariation, largement utilisé actuellement, admet certaines limites, nous construisons dans le deuxième chapitre une nouvelle mesure de dépendance, appelée coefficient de covariation symétrique. Ce dernier nous permet, entre autres, de découvrir quelques spécificités des vecteurs \SaS. En effet, contrairement aux vecteurs gaussiens, on peut obtenir pour certains vecteurs \SaS\ à la fois une dépendance positive et une dépendance négative. Après avoir conclu le chapitre par l'étude de la loi asymptotique de l'estimateur du coefficient de covariation, nous abordons, dans le troisième chapitre, les processus autorégressifs à innovations stables. Nous présentons les différentes méthodes d'identification de l'ordre d'un processus AR: autocorrélation partielle (Brockwell et Davis) et statistiques quadratiques asymptotiquement invariantes basées sur les rangs (Garel et Hallin). De nombreuses simulations, effectuées en Matlab et Fortran, nous permettent de comparer ces méthodes et de constater l'importance du rôle joué par les statistiques de rang dans ce domaine. Pour finir, un problème de test séquentiel, développé dans le cadre d'un contrat industriel, nous permet d'introduire la notion de niveau de confiance après décision.

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Electromagnetic disturbance can be detrimental to the performance of a radio communication system, and in today’s society where more and more electronic devices are present in our everyday life it is increasingly vital to consider man-made interference. A communication system can take into consideration the noise characteristics and by doing so will excel in such areas, however, this follows that the algorithms utilized in such systems are more computationally complex and are therefore slow. This master thesis aims to explore the possibility of a neural network-based solution that reaches the same accuracy, as existing methods, but more quickly. Numerous different existing model alternatives have been explored and a plethora of different improvement techniques have been outlined. Two models, Hannet and Lannet, have been designed and improved to enable adaptive demodulation both including or excluding decoding at the receiver in an end-to-end communication system. The evaluation results demonstrate that the proposed models are comparable and in some cases even more accurate than current standardized methods. However, the models are unable to fully learn the decoding algorithms present in the experiments. Thus even though demodulation by itself thrives, performing decoding in conjunction with demodulation is out of reach for these models.