Le système OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) utilise plusieurs sous-porteuses pour transmettre de l’information. Comparé à un schéma mono-porteuse, la modulation multi-porteuses OFDM permet d’obtenir facilement des réglages optimaux (au sens de la capacité de Shannon) pour une transmission à haut débit sur un canal sélectif en fréquence. En ce sens, on peut alors garantir une transmission fiable et une meilleure gestion de l'énergie utilisée. Lors de la transmission avec une modulation OFDM, les sous-porteuses utilisent des canaux différents qui n’ont pas forcement la même atténuation. Allouer le même niveau de puissance à chaque sous-porteuse ne garantit pas une capacité optimale dans une liaison point à point. Une allocation dynamique de la puissance (c’est-à-dire attribuer différents niveaux de puissance aux sous-porteuses en fonction du canal) donne de meilleures performances. Par contre, dans une situation de diffusion (broadcast), l’émetteur ne connaît pas les canaux vers tous les utilisateurs, et la meilleure stratégie consiste à émettre avec la même puissance sur toutes les sous-porteuses. Cette thèse a pour objectif d’explorer les situations intermédiaires, et de proposer les outils d’allocation de puissance appropriés. Cette situation intermédiaire est appelée « multicast », ou « multidiffusion » : l’émetteur envoie les signaux vers un nombre fini (pas trop grand) d’utilisateurs, dont il connaît les paramètres de canaux, et il peut adapter son émission à cette connaissance des canaux. On est donc dans une situation intermédiaire entre le « point à point » et la « diffusion ». L’objectif final de ce travail est d’évaluer le gain apporté par la connaissance des canaux en situation de multicast par rapport à la même communication effectuée comme si on était en diffusion. Bien évidemment, quand le nombre de destinataires est très grand, les gains seront négligeables, car le signal rencontre un nombre très élevé de canaux, et une allocation de puissance uniforme sera quasi optimale. Quand le nombre est très faible, on sera proche du point à point et les gains devraient être sensibles. Nous proposons des outils pour quantifier ces améliorations dans les cas de systèmes ayant une antenne à l'émission et une antenne à la réception, dit SISO (Single Input Single Output) et de systèmes avec plusieurs antennes, dits MIMO (Multiple Input Multiple Output). Les étapes nécessaires pour réaliser ce travail sont : 1) En supposant une connaissance préalable de l’état des canaux (entre station de base et terminaux), mettre en œuvre les outils de la théorie de l'information pour effectuer l’allocation de puissance et évaluer les capacités des systèmes étudiés. 2) Pour le système multi-utilisateur SISO-OFDM, nous proposons un algorithme d'allocation de puissance sur chaque sous porteuse dans une situation de multicast. 3) Pour le système multi-utilisateur MIMO-OFDM, nous proposons un algorithme qui exploite les caractéristiques du précodage "zero forcing". L'objectif est alors de partager la puissance disponible entre toutes les sous-porteuses et toutes les antennes. 4) Enfin, dans une dernière étape nous nous intéressons à une conception efficace de la situation de diffusion, afin de déterminer à l’aide d’outils de géométrie stochastique quelle zone peut être couverte afin qu’un pourcentage donné d’utilisateurs reçoivent une quantité d’information déterminée à l’avance. Ceci permet de déterminer la zone de couverture sans mettre en œuvre des simulations intensives. La combinaison de ces outils permet un choix efficace des situations qui relèvent de la « diffusion », du « multicast » et du « point à point ». / The OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) system uses multiple sub-carriers for data transmission. Compared to the single-carrier scheme, the OFDM technique allows optimal settings for high data rate transmission over a frequency selective channel (from the Shannon’s capacity point of view). We can, by this way, ensure reliable communication and efficient energy use. When we use OFDM, the sub-carriers use different channels with different attenuations as well. The equal power allocation on each sub-carrier does not ensure an optimal capacity in a peer to peer link. Dynamic power allocation (i.e., assign different amount of power to subcarriers according to the channel) gives better results, assuming that the channel state information is available at the transmitter. Nevertheless, the transmitter does not know the channels to all users when broadcast transmission are used, and the best strategy is to transmit with the same power on all subcarriers. This thesis aims to explore the intermediate situations, and propose appropriate power allocation tools. This intermediate situation is called "multicast": the transmitter, which knows the channel parameters, sends signals to a finite number of users, and it can adapt the transmission using this knowledge. It is an intermediate position between the "peer to peer" and the "broadcast. The goal of this work is to evaluate the gain brought by the knowledge of the channel state information in multicast situation beside the broadcast situation. Obviously, when the number of receivers is very large, the gain will not be appreciable because the signal found on its path a very large number of channels, and a uniform power allocation is near optimal. When the number of users is very low, we will be close to the peer to peer transmission and gains should be more appreciable. We propose some tools to quantify these improvements in the case where the systems have one antenna at the transmitter and the receiver, this case named SISO (Single Input Single Output). We also propose those tools on systems with multiple antennas, called MIMO (Multiple Input Multiple Output). The steps required to do this work are: 1) Assuming that the channel state information of the users are known at the base station, we implement tools, using information theory, to perform power allocation and evaluate the capacities of the systems under study. 2) For multi-user SISO-OFDM scheme, we propose a power allocation algorithm on each subcarrier on multicast situation. 3) For multi-user MIMO-OFDM, we propose an algorithm that exploits the characteristics of the "zero forcing" precoding. The objective is to share the available power among all subcarriers and all antennas. 4) Finally, in a last step we focus on an efficient design of the broadcast situation. We use tools from stochastic geometry to determine which area can be covered, with the aim that a percentage of users can receive a predetermined amount of information. This determines the coverage area without implementing long period simulations. The combination of these tools allows an effective choice between the situations that fall under the "broadcast", "multicast" and "peer to peer" transmissions.

A análise de caminhos de transferência de energia (TPA na sigla em inglês para Transfer Path Analysis) corresponde a um grupo de métodos numérico/experimental para análise e solução de problemas vibro-acústicos de sistemas lineares invariantes no tempo, sendo seu principal campo de aplicação a indústria automotiva. A TPA é uma técnica que identifica as principais fontes de vibração e ruído, e os caminhos estruturais e acústicos pelos quais são transmitidas para determinados locais de interesse. Conhecendo as fontes de ruído e vibração e os caminhos de propagação é possível propor modificações eficientes em minimizar o ruído/vibração nas regiões de interesse, ou atribuir características desejáveis para tais componentes, envolvendo técnicas de controle passivo e ativo. Este trabalho apresenta um estudo numérico e experimental das técnicas de TPA, utilizando métodos diretos e inversos de determinação de forças operacionais. Estes estudos foram realizados em um mockup de um veículo, com o objetivo de determinar o caminho de maior contribuição para o ruído no interior do protótipo, e a partir deste resultado, propor um sistema de controle ativo para minimizar este ruído interno. / The Transfer Path Analysis (TPA) is a group of numerical/experimental tools for the analysis and troubleshooting of noise and vibration problems in linear time invariant vibroacoustic systems, being the automotive sector its major user. TPA consists of a numerical/experimental analysis that allows the identification of the main noise and vibration sources and the structural/acoustic transfer paths to the Target points. Based on the sources and paths, it is possible to propose modifications that efficiently minimize noise and vibration at the target positions. By means of active control it is possible to modify noise and vibration in order to change, rather than minimize noise and vibration, achieving certain design targets. This work presents a numerical and experimental study of TPA techniques, using direct and inverse operational loads determination methods. These studies were performed on a vehicle mockup, in order to determine the path of greatest contribution to the noise inside the prototype, and from this result, propose an active control system to minimize this internal noise.

Un radar Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) est celui où les émetteurs envoient des formes d'ondes différentes (orthogonales ou partiellement corrélées) qui peuvent être séparées à la réception. En outre, les émetteurs et récepteurs peuvent être colocalisés ou largement séparés. La première partie de la thèse porte sur la détection dans des environnements gaussiens et non gaussiens en utilisant un radar MIMO, qui contient plusieurs sous-réseaux largement séparés avec un ou plusieurs éléments chacun. Deux situations différentes sont considérées. Premièrement, nous considérons que les interférences sont gaussiennes, mais une corrélation entre les sous-réseaux peut survenir en raison d'un espacement insuffisant et de l'orthogonalité imparfaite des formes d'ondes. Deuxièmement, nous considérons que les interférences sont non gaussiennes, une situation qui se présente quand il y a du fouillis de sol ou de mer et lorsque la résolution est très élevée. La deuxième partie est dédiée à l'utilisation de techniques MIMO pour le Space-Time Adaptive Processing (STAP). La configuration MIMO cohérente est étudiée en changeant la distribution et l'espacement des éléments d'antenne pour améliorer les performances de détection et d'estimation. En outre, une étude préliminaire est également présentée sur l'utilisation de la diversité spatiale pour rendre le radar plus robuste aux fluctuations de la RCS et à la variation de la vitesse de la cible par rapport à l'angle d'incidence du signal émis et reçu. / A Multiple-Input Multiple Output (MIMO) radar can be broadly defined as a radar system employing multiple transmit waveforms and having the ability to jointly process signals received at multiple receive antennas. In terms of configurations, the antennas can be widely separated or co-located. The first part of the thesis is on detection under Gaussian and non-Gaussian environments using a MIMO radar which contains several widely separated subarrays with one or more elements each. Two different situations are considered. Firstly, we consider that the interference is Gaussian but correlation between subarrays can arise due to insufficient spacing and the imperfect orthogonality of waveforms. Secondly, we consider that the interference is non-Gaussian, a situation which arises under sea and ground clutter and when the resolution is very high. The second part is on the application of MIMO techniques to Space-Time Adaptive Processing (STAP). The coherent MIMO configuration is studied in terms of antenna element distribution and inter-element spacing to improve detection and estimation performance. A preliminary study is also done on the use of spatial diversity to improve detection stability w.r.t. target Radar Cross Section (RCS) fluctuations and velocity direction changes.

Les futurs systèmes de communication sans fil devront utiliser des architectures cellulaires hétérogènes composées de grandes cellules (macro) plus performantes et de petites cellules (femto, micro, ou pico) très denses, afin de soutenir la demande de débit en augmentation exponentielle au niveau de la couche physique. Ces structures provoquent un niveau d'interférence sans précèdent à l'intérieur, comme à l'extérieur des cellules, qui doit être atténué ou, idéalement, exploité afin d'améliorer l'efficacité spectrale globale du réseau. Des techniques comme le MIMO à grande échelle (dit massive MIMO), la coopération, etc., qui contribuent aussi à la gestion des interférences, vont encore augmenter la taille des grandes architectures hétérogènes, qui échappent ainsi à toute possibilité d'analyse théorique par des techniques statistiques traditionnelles.Par conséquent, dans cette thèse, nous allons appliquer et améliorer des résultats connus de la théorie des matrices aléatoires à grande échelle (RMT) afin d'analyser le problème d'interférence et de proposer de nouveaux systèmes de précodage qui s'appuient sur les résultats acquis par l'analyse du système à grande échelle. Nous allons d'abord proposer et analyser une nouvelle famille de précodeurs qui réduit la complexité de calcul de précodage pour les stations de base équipées d'un grand nombre d'antennes, tout en conservant la plupart des capacités d'atténuation d'interférence de l'approche classique et le caractère quasi-optimal du précodeur regularised zero forcing. Dans un deuxième temps, nous allons proposer une variation de la structure de précodage linéaire optimal (obtenue pour de nombreuses mesures de performance) qui permet de réduire le niveau d'interférence induit aux autres cellules. Ceci permet aux petites cellules d'atténuer efficacement les interférences induites et reçues au moyen d'une coopération minimale. Afin de faciliter l'utilisation de l'approche analytique RMT pour les futures générations de chercheurs, nous fournissons également un tutoriel exhaustif sur l'application pratique de la RMT pour les problèmes de communication en début du manuscrit. / Future wireless communication systems will need to feature multi cellular heterogeneous architectures consisting of improved macro cells and very dense small cells, in order to support the exponentially rising demand for physical layer throughput. Such structures cause unprecedented levels of inter and intra cell interference, which needs to be mitigated or, ideally, exploited in order to improve overall spectral efficiency of the communication network. Techniques like massive multiple input multiple output (MIMO), cooperation, etc., that also help with interference management, will increase the size of the already large heterogeneous architectures to truly enormous networks, that defy theoretical analysis via traditional statistical methods.Accordingly, in this thesis we will apply and improve the already known framework of large random matrix theory (RMT) to analyse the interference problem and propose solutions centred around new precoding schemes, which rely on large system analysis based insights. First, we will propose and analyse a new family of precoding schemes that reduce the computational precoding complexity of base stations equipped with a large number of antennas, while maintaining most of the interference mitigation capabilities of conventional close-to-optimal regularized zero forcing. Second, we will propose an interference aware linear precoder, based on an intuitive trade-off and recent results on multi cell regularized zero forcing, that allows small cells to effectively mitigate induced interference with minimal cooperation. In order to facilitate utilization of the analytic RMT approach for future generations of interested researchers, we will also provide a comprehensive tutorial on the practical application of RMT in communication problems.

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.

Partant du constat que dans plus en plus d'applications, la taille des données à traiter augmente, il semble pertinent d'utiliser des outils appropriés tels que la théorie des matrices aléatoires dans le régime en grandes dimensions. Plus particulièrement, dans les applications de traitement d'antenne et radar spécifiques STAP et MIMO-STAP, nous nous sommes intéressés au traitement d'un signal d'intérêt corrompu par un bruit additif composé d'une partie dite rang faible et d'un bruit blanc gaussien. Ainsi l'objet de cette thèse est d'étudier dans le régime en grandes dimensions la détection et le filtrage dit rang faible (fonction de projecteurs) pour le traitement d'antenne en utilisant la théorie des matrices aléatoires.La thèse propose alors trois contributions principales, dans le cadre de l'analyse asymptotique de fonctionnelles de projecteurs. Ainsi, premièrement, le régime en grandes dimensions permet ici de déterminer une approximation/prédiction des performances théoriques non asymptotiques, plus précise que ce qui existe actuellement en régime asymptotique classique (le nombre de données d'estimation tends vers l'infini à taille des données fixe). Deuxièmement, deux nouveaux filtres et deux nouveaux détecteurs adaptatifs rang faible ont été proposés et il a été montré qu'ils présentaient de meilleures performances en fonction des paramètres du système en terme de perte en RSB, probabilité de fausse alarme et probabilité de détection. Enfin, les résultats ont été validés sur une application de brouillage, puis appliqués aux traitements radar STAP et MIMO-STAP sparse. L'étude a alors mis en évidence une différence notable avec l'application de brouillage liée aux modèles de matrice de covariance traités dans cette thèse. / Nowadays, more and more applications deal with increasing dimensions. Thus, it seems relevant to exploit the appropriated tools as the random matrix theory in the large dimensional regime. More particularly, in the specific array processing applications as the STAP and MIMO-STAP radar applications, we were interested in the treatment of a signal of interest corrupted by an additive noise composed of a low rang noise and a white Gaussian. Therefore, the aim of this thesis is to study the low rank filtering and detection (function of projectors) in the large dimensional regime for array processing with random matrix theory tools.This thesis has three main contributions in the context of asymptotic analysis of projector functionals. Thus, the large dimensional regime first allows to determine an approximation/prediction of theoretical non asymptotic performance, much more precise than the literature in the classical asymptotic regime (when the number of estimation data tends to infinity at a fixed dimension). Secondly, two new low rank adaptive filters and detectors have been proposed and it has been shown that they have better performance as a function of the system parameters, in terms of SINR loss, false alarm probability and detection probability. Finally, the results have been validated on a jamming application and have been secondly applied to the STAP and sparse MIMO-STAP processings. Hence, the study highlighted a noticeable difference with the jamming application, related to the covariance matrix models concerned by this thesis.

L'autonomie énergétique des systèmes embarqués est un frein majeur au développement de l'intelligence ambiante et de l'internet des objets. Cette thèse présente un système générique de gestion de micro-puissance capable d'alimenter un nœud de réseau de capteurs autonomes et communicant sans fil (WSN). L'architecture proposée est basée sur un convertisseur DC/DC abaisseur simple inductance multi-entrées multi-sorties (SI MIMO) associé à un circuit de recherche du point de puissance maximal (MPPT) très basse consommation. Nous montrons dans ce travail que cette famille de convertisseurs permet d'hybrider efficacement plusieurs sources et plusieurs éléments de stockage pour fournir les tensions régulées nécessaires à l'alimentation électrique d'un nœud de WSN. Pour ce faire, et dans le cadre du projet PCB², nous avons réalisé un convertisseur SI MIMO à base de composants discrets ultra basse consommation sur carte PCB. Ce convertisseur interface un récupérateur piézoélectrique, une cellule photovoltaïque et une batterie fine au LIPON (Lithium Phosphorous Oxynitride) enterrée dans le circuit imprimé, pour alimenter un capteur de température enregistreur. Le développement de modèles pour chacun de ces dispositifs et leur implémentation dans un environnement de simulation système en VHDL-AMS a permis, dans un premier temps, de valider le concept présenté, puis, a guidé le travail de conception et d'optimisation du circuit du démonstrateur. Le rendement ainsi obtenu avoisine 55% dans les conditions normales d'utilisation et tend vers 70% lorsque le niveau de puissance qui transite dans le convertisseur dépasse 500 µW. / Energy supply of embedded systems is limiting the development of the internet of things and more generally of the ambient intelligence paradigm. This thesis presents a generic micro-power management system able supply a wireless sensor node. The proposed architecture is based on a Single Inductor Multi Inputs Multi Outputs (SI MIMO) DC/DC converter coupled to an ultra low power Maximum Power Point Tracking circuit. In this work, we show that this family of converter allows to efficiently hybridizing several power sources with power storage elements in order to provide different DC regulated voltages that can supply a sensor node. In this end, and in the framework of the PCB² project, we realized a SI MIMO converter made of discrete components on a printed circuit board. This converter interfaces a piezoelectric generator, a photovoltaic cell, and a thin-film LIPON Lithium Phosphorous Oxynitride) battery buried in the PCB, in order to power a temperature data-logger. The concept validation and the design of the demonstrator have been done thanks to devices modeling and system simulations in a VHD-AMS environment. The efficiency of the circuit is about 55% in standard usage conditions and reaches 70% when the power passing through the converter exceeds 500µW.

Massive MIMO communication systems have been highlighted as the main technology for physical layer of next generation communication standards, like 5G. While conventional communication between BS and its covered users is performed in orthogonal time-frequency resources, the improved interuser interference mitigation capability provided by the large number of BS antennas enables the BS to communicate with several users in the same time-frequency resource. This better usage of available but scarce spectrum elevates the spectral efficiency to very appreciable levels, and has a similar effect on energy efficiency, since the transmit power is not increased. On the other hand, if the objective is to provide a target performance for the users, the required transmit power in both direct and reverse links can be made inversely proportional to the number of BS antennas employed. In this Doctoral Thesis, several important aspects of massive MIMO systems are systematically investigated aiming to improve their energy and spectral efficiencies. We can enumerate our main contributions as follows. Considering a cellular massive MIMO network, we proposed an optimized assignment policy of training sequences to the users, which is then combined with suitable power control algorithms. We have also investigated the adoption of alternative waveforms in this scenario, such as single-carrier transmission, in order to overcome the issues of conventional OFDM. Our contributions in this topic are to derive analytical performance expressions for a time-domain single-carrier equalizer taking advantage of the large number of BS antennas, and to evaluate and compare the total energy efficiency of OFDM versus single-carrier massive MIMO systems. Finally, considering crowded massive MIMO networks, composed by both human users as well as machine-type communication devices, we proposed an improved random access protocol aiming to decrease the average number of access attempts for the users and decreasing the probability of failed access attempts. / Sistemas de comunicação de múltiplas antenas (multiple-input multiple-output - MIMO) têm se destacado como a principal tecnologia para a camada física dos padrões de comunicação da próxima geração, como o 5G. Enquanto a comunicação convencional entre a estação base (base station - BS) e seus usuários atendidos é realizada em recursos ortogonais de tempo-frequência, a grande capacidade de redução da interferência interusuários possibilitada pelo grande número de antenas da BS habilita a BS a se comunicar com diversos usuários no mesmo recurso tempo-frequência. Este melhor uso do escasso espectro disponível eleva a eficiência espectral a níveis muito apreciáveis, e tem um efeito similar na eficiência energética, pois a potência de transmissão não é aumentada. Por outro lado, se o objetivo é fornecer um desempenho desejado para os usuários, a potência de transmissão necessária em ambos os enlaces direto e reverso pode ser feita inversamente proporcional ao número de antenas na BS. Nesta Tese de Doutorado, diversos aspectos importantes de sistemas MIMO massivo são sistematicamente investigados com o objetivo de melhorar suas eficiências energética e espectral. Pode-se enumerar as principais contribuições alcançadas como se segue. Considerando uma rede celular MIMO massivo, propõe-se uma política de atribuição de sequências de treinamento aos usuários otimizada, a qual é depois combinada com apropriados algoritmos de controle de potência. Também investiga-se a adoção neste cenário de formas de onda alternativas, tal como a transmissão de portadora única, visando superar as deficiências da convencional multiplexagem por divisão de portadoras ortogonais (orthogonal frequency-division multiplexing - OFDM). As principais contribuições obtidas neste tema são derivar expressões de desempenho analíticas para um equalizador de portadora única no domínio do tempo que aproveita o grande número de antenas na BS, e avaliar e comparar a eficiência energética total de sistemas MIMO massivo OFDM versus portadora única. Finalmente, considerando redes MIMO massivo sobrecarregadas, compostas por usuários humanos bem como dispositivos de comunicação do tipo máquina, propõe-se um protocolo de acesso aleatório melhorado visando diminuir o número médio de tentativas de acesso para os usuários e diminuir a probabilidade de falhas de tentativa de acesso.

Abstract With the unprecedented growth in mobile data traffic and network densification, the emerging fifth-generation (5G) wireless network warrants a paradigm shift with respect to system design and technological enablers. In this regard, the prime motivation of this thesis is to propose an integrated access-backhaul (IAB) framework to dynamically schedule users, while efficiently providing a wireless backhaul to dense small cells and mitigating interference. In addition, joint resource allocation and interference mitigation solutions are proposed for two-hop and multi-hop self-backhauled millimeter wave (mmWave) networks. The first contribution of this thesis focuses on a multi-user two-hop relay cellular system in which a massive antenna array enabled macro base station (BS) simultaneously provides high beamforming gains to outdoor users, and wireless backhauling to outdoor small cells. Moreover, a hierarchical interference mitigation scheme is applied to efficiently mitigate cross-tier and co-tier interference. In the second contribution, a multi-hop self-backhauled mmWave communication scenario is studied whereby a joint multi-hop multi-path selection and rate allocation framework is proposed to enable Gbps data rates with reliable communications. Using reinforcement learning techniques, a dynamic and efficient re-routing solution is proposed to cope with blockage and latency constraints. Finally, a risk-sensitive learning solution is leveraged to provide high-reliability and low-latency communications. In summary, the dissertation analyses key trade-offs between (i) capacity and latency, (ii) reliability and network density. Extensive simulation results were carried out to verify the performance gains of the proposed algorithms compared to several baselines and for different network settings. Key findings show significant improvements in terms of higher data rates, lower latency, and reliable communications with some trade-offs. / Tiivistelmä Liikkuvan dataliikenteen ennennäkemättömän kasvun ja verkkojen tihentymisen seurauksena pian käyttöön tulevien viidennen sukupolven (5G) langattomien verkkojen järjestelmäsuunnittelua ja teknologisten mahdollistajien käyttöä on täytynyt lähestyä kokonaan uudesta näkökulmasta. Niinpä tämän väitöstyön johtavana ajatuksena on ehdottaa integroitua verkkoon pääsyn ja runkoverkkoyhteyden muodostamismallia, jossa käyttäjät resursoidaan dynaamisesti ja samalla muodostetaan tehokkaat runkoverkkoyhteydet piensoluille. Tätä varten tutkitaan resurssiallokaation ja häiriöiden lieventämisen yhteisratkaisuja, jotka tukevat kahden tai useamman hypyn yhteyksiä ja samanaikaista runkoverkkoyhteyden luomista millimetriaaltoalueen verkoissa. Työn alkuosa keskittyy usean käyttäjän välitinavusteiseen kahden hypyn solukkoverkkoon, jossa makrotukiasemassa käytetään suurta antenniryhmää muodostamaan samanaikaisesti suuren vahvistuksen antennikeiloja käyttäjälinkeille ja langattomalle runkoyhteysosuudelle. Lisäksi sovelletaan hierarkkista häiriönvaimennusmenetelmää saman kerroksen ja kerrosten välisen häiriön tehokkaaseen vähentämiseen. Työn seuraavassa osassa arvioidaan usean hypyn runkoverkkoyhteyden muodostuksen tutkimusongelmaa millimetrialueen kommunikaatiossa kehittämällä yhdistetty menetelmä usean hypyn monipolkuvalinnalle ja tiedonsiirtoresurssien allokoinnille. Tällä tähdätään gigabittiluokan datanopeuksiin ja luotettavaan tietoliikenteeseen millimetrialueella. Vahvistavan oppimisen tekniikan avulla esitellään dynaaminen ja tehokas uudelleenreitityskonsepti toimimaan esto- ja viiverajoitusten kanssa. Lopuksi hyödynnetään riskisensitiivistä oppimista ja antennidiversiteettitekniikoita suuren luotettavuuden ja pienen latenssin saavuttamiseksi millimetrialueen tiedonsiirrossa. Näiden avulla analysoidaan kaupankäyntiä esimerkiksi (i) kapasiteetin ja latenssin sekä (ii) luotettavuuden ja verkon tiheyden/kuormituksen välillä. Mittavien suoritettujen simulointien avulla osoitetaan ehdotettujen algoritmien suorituskykyedut suhteessa tunnettuihin verrokkeihin useissa eri skenaarioissa. Tulosten perusteella saavutetaan merkittäviä kustannussäästöjä infrastruktuurin ja runkoverkon osalta sekä päästään suuriin datanopeuksiin ja parannuksiin pienen latenssin luotettavassa tietoliikenteessä.

Les travaux présentés dans cette thèse portent sur l'étude et la réalisation d'un système d'imagerie SAR (synthetic aperture radar) exploitant deux techniques provenant des communications numériques: la configuration MIMO et les signaux OFDM. Dans la première partie de cette étude, différentes méthodes de focalisation des signaux reçus pour la configuration MIMO sont proposées afin de mesurer l'impact de la configuration MIMO sur la robustesse du système d'imagerie SAR par rapport aux bruits. Par ailleurs, on mesure aussi l'impact de la configuration MIMO sur la résolution en azimut. Finalement, un système expérimental est développé au sein du laboratoire afin de confirmer les résultats obtenus par simulation. Dans la deuxième partie de cette étude, une méthode de réduction de l'ambiguïté en distance est proposée et validée par simulation. Cependant, l'utilisation de signaux classiques de type \textit{chirps} montre ses limites pour la réduction de l'ambiguïté en distance. Ainsi, une méthode de conception de signaux OFDM est développée afin de résoudre ce problème. Une dernière étude sur les signaux OFDM est mené dans le cadre de son utilisation dans la configuration MIMO pour l'imagerie SAR. L'impact des signaux OFDM sur la résolution azimutale ainsi que sur les différents paramètres de qualité images est étudié. / The work presented in this thesis focuses on the design and implementation of a SAR system operating with two Digital Communications technology: MIMO configuration and OFDM signals. In the first part of this study, various methods for focusing received signals for MIMO configuration are proposed in order to measure the impact of the MIMO configuration on the robustness. In addition, the impact of the MIMO configuration on the azimuth resolution is measured. Finally, an experimental system is developed in order to validate the results obtained by simulation. In the second part of this study, a range ambiguity suppression method is proposed and validated by simulation. However, the use of conventional chirp signals showed the limits of its use for the range ambiguity suppression. Thus, a design method of OFDM signals is developed in order to solve this problem. The last study on the OFDM signals is carried out in the context of its use with the MIMO configuration. The impact of the OFDM signals on the azimuth resolution and the imaging quality parameters are studied.