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Sparse graph-based coding schemes for continuous phase modulations / Schémas codés pour modulation de phase continue à l'aide de codes définis sur des graphes creux

Benaddi, Tarik 15 December 2015 (has links)
L'utilisation de la modulation à phase continue (CPM) est particulièrement intéressante lorsque le canal de communication comporte une forte non-linéarité et un support spectral limité, en particulier pour la voie aller, lorsque l'on dispose d'un amplificateur par porteuse à bord du satellite, et pour la voie retour où le terminal d'émission travaille à saturation. De nombreuses études ont été effectuées sur le sujet mais les solutions proposées reposent sur la démodulation/décodage itératif des CPM couplées à un code correcteur d'erreur de type convolutif ou bloc. L'utilisation de codes LDPC n'a pas été à ce jour abordée de façon précise. En particulier, il n'existe pas à notre connaissance de travaux sur l'optimisation des codes basés sur des graphes creux adaptés à ce type de schémas. Dans cette étude, nous proposons d'effectuer l'analyse asymptotique et le design d'un schéma Turbo-CPM basé sur des graphes creux. Une étude du récepteur associé comportant les fonctions de démodulation sera également effectuée. / The use of the continuous phase modulation (CPM) is interesting when the channel represents a strong non-linearity and in the case of limited spectral support; particularly for the uplink, where the satellite holds an amplifier per carrier, and for downlinks where the terminal equipment works very close to the saturation region. Numerous studies have been conducted on this issue but the proposed solutions use iterative CPM demodulation/decoding concatenated with convolutional or block error correcting codes. The use of LDPC codes has not yet been introduced. Particularly, no works, to our knowledge, have been done on the optimization of sparse graph-based codes adapted for the context described here. In this study, we propose to perform the asymptotic analysis and the design of turbo-CPM systems based on the optimization of sparse graph-based codes. Moreover, an analysis on the corresponding receiver will be done.

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