La radio intelligente (RI) a été proposée pour améliorer l’utilisation du spectre radiofréquence. Pour cela, il s’agit de donner un accès opportuniste aux utilisateurs non licenciés (nommés utilisateurs secondaires) au spectre alloué à l’utilisateur licencié (nommé utilisateur primaire). Dans cette thèse, notre but est de proposer un scénario spécifique à la RI et de présenter des solutions à certains problèmes connexes. Pour cela, nous considérons une RI émettant ses informations en “sur-couche” des utilisateurs primaires (technique overlay). Le système étudié est constitué d’une macro-cellule primaire et de petites cellules cognitives secondaires équipées de stations de base coopérant ensemble. Nous suggérons l’étude d’un schéma de communication hybride où une modulation “FilterBanc Multi Carrier” (FBMC) est utilisée pour les utilisateurs secondaires, alors que dans le cas des utilisateurs primaires, une modulation “Orthogonal Frequency Division Multiplexing”(OFDM) est adoptée. Ce choix est motivé par les raisons suivantes: l’OFDM est utilisée dans de nombreux systèmes primaires actuels large bande; ainsi lorsque l’OFDM est considérée au niveau de l’utilisateur primaire, une bande passante importante peut être réutilisée. Concernant le système secondaire, bien que l’OFDM ait été reconnue comme forme d’onde éligible aux systèmes de la RI, la modulation FBMC peut être une autre candidate capable de palier certains défauts de l’OFDM. En effet, comparée à l’OFDM,la modulation FBMC a l’avantage de réduire le niveau d’interférences de l’utilisateur secondairequi est induit par la différence de fréquence des oscillateurs locaux équipant les stations de base secondaires et les utilisateurs primaires. Pour annuler ces interférences,un précodage peut être inséré au niveau des stations de base secondaires. Par conséquent,nous proposons de calculer l’expression des interférences dues au systéme secondaire au niveau du récepteur primaire. A partir de ce résultat nous proposons d’annuler les interférences en utilisant la méthode “Zero Forcing Beamforming” (ZFBF) . Afin de confirmer l’efficacité du système proposé, nous le comparons avec un système fondé sur une RIutilisant une modulation OFDM à la fois au primaire et au secondaire.Toutefois, l’application de la méthode ZFBF dépend des canaux entre les stations de base secondaires et les utilisateurs primaires avec lesquels on souhaite s’orthogonaliser. Une estimation de canal est donc nécessaire. Pour ce faire, nous proposons de modéliser le canal par un processus autorégressif (AR) et d’aborder l’estimation du canal en utilisant une séquence d’apprentissage. Les signaux reçus, appelés aussi “observations”, sont perturbés par un bruit de mesure additif. / Cognitive radio (CR) has been proposed as a technolgy to improve the spectrum efficiency by giving an opportunistic access of the licensed-user spectra to unlicensed users. In this thesis, our purpose is to propose a specific scenario of CR and to present solutions to some related problems .or this purpose, we consider an overlay CR consisting of a primary macro-cell and cognitive small cells of cooperative secondary base stations (SBS). We suggst studying a hydbrid CR where a filter bank multicarrier (FBMC) is used for the secondary users (SU) whereas the primary users (PU) are based on orthogonal frequency diiision multiplexing (OFDM). This choice is motivated by the following reasons : as OFDM is used in many current wideband primary systems, an important bandwidth can be reused when OFDM is considered for the PU. Concerning the secondary system, although OFDM has been recognized as a condidate for CR systems, FBMC modulation can be another candidate that overcomes some OFDM drawbacks. Indeed, compared to OFDM, FBMC has the advantage of reducing the SU interference level tha is induced by the differences between the SBS and PU carrier frequency offsets (CFO). In order to cancel the interferences, a precoding can ben inserted at the SBS. Therefore, we propose to derive the interference expression due to SU at het PU receiver. Then, ero forcing beamforming (ZFBF) is considered to cancel the interferences. To confirm the efficiency of the proposed cheme, we make a comparative study with CR based on OFDM for both the PU and theSU. However, applying ZFBF depends on the channels between the SBS and the PU. A channel estimation is hence necessary. For this purpose, we propose to approximate the channel by an autoregressive process (AR) and to consider the channel estimation issue by using a training sequence. The received signals, also called the observations, are disturbed by an additive measurement noise. They can be : 1) additive and white. In that case, the AR paramters and the channel can be jointly estimated from the received noisy signal by using e recursive approache. Neverless, the corresponding state space representaion of the system is non-linear. In addition to existing methods that have been considered, we propose to carry out a complementary study by investigating the relevance of the quadrature Kalman filter (QKF) and the cubature Kalman filter (CKF). The, we compare them with other non-linear Kalman based approaches. 2) additive and colored. In that case, a parametric approach can be considered and based on a priori model of the noise. In our case, a moving average (MA) model is studie. Our approach operates as follows : firstly, the AR parameters are estimated by using the overdetermined high-order Yule-Walker (HOYN) equations. The variance of the AR-process driving process can be deduced by means of an orthogonal projection betweenn two types of etimates of AR-process correlation vectors. Then, the correlation sequence of th MA noise is estimated. Secondly, the MA parameters are obtained by using a new variant of the inner-outer factorization approache. We study the avantages and the limits of the proposed method. The, we compare it with existing algorithms such as the improved least square-colored noise (ILS-CN), the Yule-Walker ILS (YWILS) and the prediction error method (PEM). The proposed method is first evaluated with synthetic AR and MA processes and then is applied in the field of mobile communcation for channel estimation.

Le manuscrit de cette Habilitation à Diriger des Recherches reprend quelques thèmes de mon parcours de recherche depuis 10 ans, et que l'on peut résumer ainsi. De la conception radio classique pendant ma thèse (à base d'ASIC) j'ai vécu la transition vers la conception radio logicielle (dans un laboratoire de recherche d'un grand groupe industriel) et enfin j'étends désormais en parallèle mes travaux vers la conception radio intelligente (dans un laboratoire de recherche académique). Cinq travaux sont repris dans ce mémoire, portant sur la radio logicielle et la radio intelligente. Ils correspondent à cinq des thèses que j'ai encadrées. Ils portent tout d'abord sur la contribution à une approche de conception pragmatique pour la radio logicielle orientée composants. La radio logicielle en effet implique l'utilisation de ressources de traitements multiples et hétérogènes, générant ainsi des difficultés de conception non encore résolues dans leur ensemble par la communauté de l'architecture. L'un des principes repose sur l'indifférence qu'il doit y avoir entre traitements logiciels et matériels, quel que soit leur niveau de reconfigurabilité. Un effort de formalisation de la conception radio logicielle est proposé dans un deuxième temps, dans une approche orientée opérateurs communs. L'idée repose sur la description à différents niveaux de granularité des opérateurs de traitement du signal afin de bénéficier de la réutilisation de motifs de calcul. Le travail d'optimisation consiste à sélectionner le niveau de granularité adéquate suivant les besoins du concepteur. La gestion de reconfiguration, qui est un point central si ce n'est le point distinctif de la radio logicielle est le cœur du troisième travail présenté. Sa généralisation à la radio intelligente permet d'aboutir dans un quatrième cas d'étude à la proposition d'une architecture de gestion radio intelligente : HDCRAM. Une modélisation de cette architecture est proposée sous la forme d'un méta-modèle exécutable. Cela permet notamment de disposer d'un simulateur de scénarios du comportement de l'architecture de gestion d'une radio intelligente et de pouvoir la dimensionner pour chaque scénario. Enfin la dernière étude porte sur la définition du concept de bulle sensorielle radio intelligente qui porte particulièrement sur l'ensemble des capteurs d'un équipement de radio intelligente. Les perspectives de ces travaux sont notamment d'étudier le troisième et dernier élément du cercle cognitif simplifié (après la reconfiguration et les capteurs) qu'est la prise de décision.

Pour un terminal mobile alimenté sur batterie, le rendement de l’amplificateur de puissance (AP) doit êtreoptimisé. Cette optimisation peut rendre non-linéaire la fonction d’amplification de l’AP. Pour compenser lesdistorsions introduites par le caractère non-linéaire de l’AP, un détecteur numérique fondé sur un modèle deVolterra peut être utilisé. Le comportement de l’AP et le canal étant modélisé par le modèle de Volterra, uneapproche par filtrage de Kalman (FK) permet d’estimer conjointement les noyaux de Volterra et les symbolestransmis. Dans ce travail, nous proposons de traiter cette problématique dans le cadre d’une liaison montantedans un contexte radio intelligente (RI). Dans ce cas, des contraintes supplémentaires doivent être prises encompte. En effet, étant donné que la RI peut changer de bande de fréquence de fonctionnement, les nonlinéaritésde l’AP peuvent varier en fonction du temps. Par conséquent, nous proposons de concevoir une postdistorsionnumérique fondée sur une modélisation par modèles multiples combinant plusieurs estimateurs àbase de FK. Les différents FK permettant de prendre en compte les différentes dynamiques du modèle.Ainsi, les variations temporelles des noyaux de Volterra peuvent être suivies tout en gardant des estimationsprécises lorsque ces noyaux sont statiques. Le cas d’un signal monoporteuse est adressé et validé par desrésultats de simulation. Enfin, la pertinence de l’approche proposée est confirmée par des mesures effectuéessur un AP large bande (300-3000) MHz. / For a battery driven terminal, the power amplifier (PA) efficiency must be optimized. Consequently,non-linearities may appear at the PA output in the transmission chain. To compensatethese distortions, one solution consists in using a digital post-distorter based on aVolterra model of both the PA and the channel and a Kalman filter (KF) based algorithm tojointly estimate the Volterra kernels and the transmitted symbols. Here, we suggest addressingthis issue when dealing with uplink cognitive radio (CR) system. In this case, additionalconstraints must be taken into account. Since the CR terminal may switch from one subbandto another, the PA non-linearities may vary over time. Therefore, we propose to designa digital post-distorter based on an interacting multiple model combining various KF basedestimators using different model parameter dynamics. This makes it possible to track thetime variations of the Volterra kernels while keeping accurate estimates when those parametersare static. Furthermore, the single carrier case is addressed and validated by simulationresults. In addition, the relevance of the proposed approach is confirmed by measurementscarried on a (300-3000) MHz broadband PA.

L'objectif de ce travail est de répondre à la question de détection des bandes de fréquences libres. Le cadre d'étude est l'accès opportuniste au spectre radio. <br />Deux méthodes de détection sont envisageables. La détection d'énergie est une méthode simple, de complexité de calcul réduite et n'exigeant aucune information sur le signal à détecter, mais elle nécessite une connaissance exacte de la variance du bruit supposé blanc gaussien. La détection cyclostationnaire est plus robuste vis-à-vis des incertitudes d'estimation de la variance du bruit et capable de détecter des signaux à faibles RSB. Nous avons proposé deux algorithmes de détection cyclostationnaire. Dans le premier, la fréquence cyclique dans le signal est supposée connue, alors que dans le deuxième la cyclostationarité est détecté de manière aveugle. Cependant, pour minimiser le temps de détection des bandes libres, nous proposons une architecture hybride de détection combinant les détections d'énergie et cyclostationnaire.

Toute forme de signal mettant en oeuvre une sommation de porteuses (orthogonales ou non) génère de fait des fluctuations temporelles, qui selon l'occurrence et l'amplitude, peuvent occasionner des distortions sévères au passage d'éléments non linéaires. Ces fluctuations sont le plus souvent désignées sous l'acronyme Peak to Average Power Ratio (PAPR). Ce PAPR peut être très élevé et il est alors nécessaire de le diminuer en proposant des méthodes appropriées. Ce document d'HDR synthétise l'ensemble de mes activités de recherche entre 1997 et 2010. Il aborde de façon très large la problématique de réduction du PAPR dans des problématiques variées (OFDM, radio logicielle, radio intelligente) et des contextes différents (projets collaboratifs et bilatéraux). J'ai été amené dans ce cadre à encadrer des étudiants en thèse ainsi que des post-doctorants.

Dans cette thèse nous nous intéressons au développement d'une méthode de prise de décision pour un équipement de réception de Radio Intelligente qui s'adapte dynamiquement à son environnement. L'approche que nous adoptons est basée sur la modélisation statistique de l'environnement radio. En caractérisant statistiquement les observations fournies par les capteurs de l'environnement, nous mettons en place des règles de décisions statistiques qui prennent en considération les erreurs d'observation des métriques radio, ce qui contribue à minimiser les taux des décisions erronées. Nous visons aussi à travers cette thèse à utiliser les capacités intelligentes de prise de décision pour contribuer à la réduction de la complexité de calcul au niveau de l'équipement de réception. En effet, nous identifions des scénarios de prise de décision de reconfiguration qui limitent la présence de certains composants ou fonctions de la chaîne de réception. En particulier, nous traitons, deux scénarios de décision qui adaptent respectivement la présence des fonctions d'égalisation et du beamforming en réception. La limitation de ces deux opérations contribue à la réduction de la complexité de calcul au niveau de la chaîne de réception sans dégrader ses performances. Enfin, nous intégrons notre méthode de décision par modélisation statistique ainsi que les deux scénarios de décision traités dans une architecture de gestion d'une radio intelligente, afin de mettre en valeur le contrôle de l'intelligence et de la reconfiguration dans un équipement radio.

Les systèmes de communications sans fil ne cessent de se multiplier pour devenir incontournables de nos jours. Cette croissance cause une augmentation de la demande des ressources spectrales, qui sont devenues de plus en plus rares. Afin de résoudre ce problème de pénurie de fréquences, Joseph Mitola III, en 2000, a introduit l'idée de l'allocation dynamique du spectre. Il définit ainsi le terme « Cognitive Radio » (Radio Intelligente), qui est largement pressenti pour être le prochain Big Bang dans les futures communications sans fil [1]. Dans le cadre de ce travail on s'intéresse à la problématique du spectrum sensing qui est la détection de présence des Utilisateurs Primaires dans un spectre sous licence, dans le contexte de la radio intelligente. L'objectif de ce travail est de proposer des méthodes de détection efficaces à faible complexité et/ou à faible temps d'observation et ceci en utilisant le minimum d'information a priori sur le signal à détecter. Dans la première partie on traite le problème de détection d'un signal aléatoire dans le bruit. Deux grandes méthodes de détection sont utilisées : la détection d'énergie ou radiomètre et la détection cyclostationnaire. Dans notre contexte, ces méthodes sont plus complémentaires que concurrentes. Nous proposons une architecture hybride de détection des bandes libres, qui combine la simplicité du radiomètre et la robustesse des détecteurs cyclostationnaires. Deux méthodes de détection sont proposées qui se basent sur cette même architecture. Grâce au caractère adaptatif de l'architecture, la détection évolue au cours du temps pour tendre vers la complexité du détecteur d'énergie avec des performances proches du détecteur cyclostationnaire ou du radiomètre selon la méthode utilisée et l'environnement de travail. Dans un second temps on exploite la propriété parcimonieuse de la Fonction d'Autocorrelation Cyclique (FAC) pour proposer un nouvel estimateur aveugle qui se base sur le compressed sensing afin d'estimer le Vecteur d'Autocorrelation Cyclique (VAC), qui est un vecteur particulier de la Fonction d'Autocorrelation Cyclique pour un délai fixe. On montre par simulation que ce nouvel estimateur donne de meilleures performances que celles obtenues avec l'estimateur classique, qui est non aveugle et ceci dans les mêmes conditions et en utilisant le même nombre d'échantillons. On utilise l'estimateur proposé, pour proposer deux détecteurs aveugles utilisant moins d'échantillons que nécessite le détecteur temporel de second ordre de [2] qui se base sur l'estimateur classique de la FAC. Le premier détecteur exploite uniquement la propriété de parcimonie du VAC tandis que le second détecteur exploite en plus de la parcimonie la propriété de symétrie du VAC, lui permettant ainsi d'obtenir de meilleures performances. Ces deux détecteurs outre qu'ils sont aveugles sont plus performants que le détecteur non aveugle de [2] dans le cas d'un faible nombre d'échantillons. / The wireless communications systems continue to grow and has become very essential nowadays. This growth causes an increase in the demand of spectrum resources, which have become more and more scarce. To solve this problem of spectrum scarcity, Joseph Mitola III, in the year 2000, introduced the idea of dynamic spectrum allocation. Mitola defines the term “Cognitive Radio”, which is widely expected to be the next Big Bang in wireless communications [1]. In this work we focus on the problem of spectrum sensing which is the detection of the presence of primary users in licensed spectrum, in the context of cognitive radio. The objective of this work is to propose effective detection methods at low-complexity and/or using short observation time, using minimal a priori information about the signal to be detected. In the first part of this work we deal with the problem of detecting a random signal in noise. Two main methods of detection are used: energy detection or radiometer and cyclostationary detection. In our context, these methods are more complementary than competitive. We propose a hybrid architecture for detecting free bands, which combines the simplicity of the radiometer and the robustness of the cyclostationary detection. Two detection methods are proposed that are based on this same hybrid architecture. Thanks to the adaptive nature of the architecture, the complexity of the detector decreases over time to tend to the one of an energy detector with close performance to the cyclostationary detector or to the performance of a radiometer, depending on the used method and on the working environment. In the second part of this work we exploit the sparse property of the Cyclic Autocorrelation Function (CAF) to propose a new blind estimator based on compressed sensing that estimates the Cyclic Autocorrelation Vector (CAV) which is a particular vector of the CAF for a given lag. It is shown by simulation that this new estimator gives better performances than those obtained with the classical estimator, which is non-blind, under the same conditions and using the same number of samples. Using the new estimator, we propose two blind detectors that require fewer samples than the second order time domain detector of [2] which is based on the classical estimator of the CAF. The first detector uses only the sparse property of the CAV while the second detector exploits the symmetry property of the CAV in addition to its sparse property, resulting in better performances. Both detectors, although they are blind, are more efficient than the non-blind detector of [2] in the case of a small number of samples.

En raison de la demande croissante de services de communication sans fil et de la limitation des ressources de spectre, la radio cognitive (CR) a été initialement proposée pour résoudre la pénurie de spectre. CR divise les systèmes transmetteurs-récepteurs de communication en deux catégories : les Utilisateurs Principaux (PU) et les Utilisateurs Secondaires (SU). PU a le droit légal d'utiliser la bande spectrale, tandis que SU est un utilisateur opportuniste qui peut transmettre sur cette bande chaque fois qu'elle est vacante afin d'éviter toute interférence avec le signal de PU. De ce fait, la détection des activités de PU devient une priorité principale pour toute CR.Le Spectrum Sensing devient ainsi une partie importante d’un système CR, qui surveille les transmissions de PU. En effet, le Spectrum Sensing joue un rôle essentiel dans le mécanisme du fonctionnement du CR en localisant les canaux disponibles et, d'autre part, en protégeant les canaux occupés des interférences de la transmission SU. En fait, Spectrum Sensing a gagné beaucoup d'attention au cours de la dernière décennie, et de nombreux algorithmes sont proposés. Concernant la fiabilité de la performance, plusieurs défis comme le faible rapport signal sur bruit, l'incertitude de bruit (NU), la durée de détection du spectre, etc. Cette thèse aborde les défis de la détection du spectre et apporte quelques solutions. De nouveaux détecteurs basés sur la détection des caractéristiques cyclo-stationnaires et la densité spectrale de puissance (PSD) du signal de PU sont présentés. Un algorithme de test de signification de corrélation canonique (CCST) est proposé pour effectuer une détection cyclo-stationnaire. CCST peut détecter la présence des caractéristiques cycliques communes parmi les versions retardées du signal reçu. Ce test peut révéler la présence d'un signal cyclo-stationnaire dans le signal de mélange reçu. Une autre méthode de détection basée sur la PSD cumulative est proposée. En supposant que le bruit est blanc (sa PSD est plate), la PSD cumulative s'approche d'une droite. Cette forme devient non linéaire pour les signaux de télécommunication. Distinguer la forme cumulative PSD peut donc conduire à diagnostiquer l'état du canal.La radio cognitive Full-Duplex (FD-CR) a également été étudiée dans ce manuscrit, où plusieurs défis sont analysés en proposant de nouvelles contributions. Le fonctionnement FD permet au CR d'éviter la période de silence pendant la détection du spectre. Dans le système CR classique, le SU cesse de transmettre pendant la détection du spectre afin de ne pas affecter la fiabilité de détection. Dans FD-CR, SU peut éliminer la réflexion de son signal transmis et en même temps réaliser le Spectrum Sensing. En raison de certaines limitations, le résidu de l'auto-interférence ne peut pas être complètement annulé, alors la crédibilité de la détection du spectre est fortement affectée. Afin de réduire la puissance résiduelle, une nouvelle architecture de récepteur SU est élaborée pour atténuer les imperfections du circuit (comme le bruit de phase et la distorsion non linéaire de l'amplificateur à faible bruit du récepteur). La nouvelle architecture montre sa robustesse en assurant une détection fiable et en améliorant le débit de SU. / Due to the increasing demand of wireless communication services and the limitation in the spectrum resources, Cognitive Radio (CR) has been initially proposed in order to solve the spectrum scarcity. CR divides the communication transceiver into two categories: the Primary (PU) or the Secondary (SU) Users. PU has the legal right to use the spectrum bandwidth, while SU is an opportunistic user that can transmit on that bandwidth whenever it is vacant in order to avoid any interference to the signal of PU. Hence the detection of PU becomes a main priority for CR systems. The Spectrum Sensing is the part of the CR system, which monitors the PU activities. Spectrum Sensing plays an essential role in the mechanism of the CR functioning. It provides CR with the available channel in order to access them, and on the other hand, it protects occupied channels from the interference of the SU transmission. In fact, Spectrum Sensing has gained a lot of attention in the last decade, and numerous algorithms are proposed to perform it. Concerning the reliability of the performance, several challenges have been addressed, such as the low Signal to Noise Ratio (SNR), the Noise Uncertainty (NU), the Spectrum Sensing duration, etc. This dissertation addresses the Spectrum Sensing challenges and some solutions are proposed. New detectors based on Cyclo-Stationary Features detection and the Power Spectral Density (PSD) of the PU are presented. CanonicalCorrelation Significance Test (CCST) algorithm is proposed to perform cyclo-stationary detection. CCST can detect the presence of the common cyclic features among the delayed versions of the received signal. This test can reveal the presence of a cyclo-stationary signal in the received mixture signal. Another detection method based on the cumulative PSD is proposed. By assuming the whiteness of the noise (its PSD is at), the cumulative PSD approaches a straight line. This shape becomes non-linear when a telecommunication signal is present in the received mixture. Distinguishing the Cumulative PSD shape may lead to diagnose the channel status.Full-Duplex Cognitive Radio (FD-CR) has been also studied in this manuscript, where several challenges are analyzed by proposing a new contribution. FD functioning permits CR to avoid the silence period during the Spectrum Sensing. In classical CR system, SU stops transmitting during the Spectrum Sensing in order to do not affect the detection reliability. In FD-CR, SU can eliminate the reflection of its transmitted signal and at the same time achieving the Spectrum Sensing. Due to some limitations, the residual of the Self Interference cannot be completely cancelled, then the Spectrum Sensing credibility is highly affected. In order to reduce the residual power, a new SU receiver architecture is worked out to mitigate the hardware imperfections (such as the Phase Noise and the Non-Linear Distortion of the receiver Low-Noise Amplifier). The new architecture shows its robustness by ensuring a reliable detection and enhancing the throughput of SU.