Dans les systèmes de radiocommunications à hauts débits, les canaux de propagationsont dispersifs dans le temps à cause de la présence de la propagation par trajetsmultiples (multipath). Cette dispersion temporelle engendre de l’interférence entresymboles (IES) qui dégrade les performances du système en réception. Pour luttercontre l’IES, un égaliseur doit être utilisé en réception. Afin de retrouver les symbolesémis à partir des échantillons reçus, l’égaliseur doit disposer d’une bonne estimationdu canal. Cette estimation est en général effectuée en utilisant une séquence d’apprentissageconnue par le récepteur. Augmenter la longueur de la séquence d’apprentissageaméliore la qualité de l’estimation du canal mais diminue le débit utile de transmission.Une question qui se pose concerne la longueur de la séquence d’apprentissage àchoisir afin d’avoir une bonne estimation du canal sans diminuer significativement ledébit utile de transmission. Une solution basée sur la maximisation d’uneborne inférieure de la capacité du canal a été proposée pour une transmission sur uncanal mono-antenne (SISO : Single-Input Single-Output) sélectif en fréquence [56]et une transmission sur un canal multi-antennes (MIMO : Multiple-Input Multiple-Output) non sélectif en fréquence. Dans [10], Buzzi et al. considèrent une transmissionsur un canal MIMO non sélectif en fréquence et proposent de détecter les données etd’estimer le canal de manière itérative. Leur solution consiste à optimiser la longueurde la séquence d’apprentissage en minimisant le rapport de l’Erreur QuadratiqueMoyenne (EQM) de l’estimation du canal sur le débit utile. Toutes ces études nespécifient pas le récepteur utilisé.Dans cette thèse, nous nous intéressons à la détection selon le critère Maximum APosteriori (MAP) et nous proposons d’optimiser la séquence d’apprentissage selondes critères que nous définirons. Nous considérons le cas d’une transmission sur uncanal SISO sélectif en fréquence et le cas d’une transmission sur un canal MIMOnon sélectif en fréquence. Notons que dans le cas de la transmission sur un canalMIMO non sélectif en fréquence, une égalisation spatiale est nécessaire pour séparerles trains de données émis par les différentes antennes émettrices. Nous commençonspar considérer le cas où un récepteur non itératif composé d’un estimateur du canalet d’un détecteur MAP est utilisé. L’estimation du canal est réalisée selon le critèredes moindres carrés en utilisant uniquement une séquence d’apprentissage. Puis, nousconsidérons le cas où le récepteur est itératif et est composé d’un détecteur MAP etd’un décodeur MAP. Afin d’améliorer les performances du récepteur, le détecteur etle décodeur échangent des informations extrinsèques à chaque itération. Ces informationsseront utilisées comme des informations a priori à l’itération suivante. Dans cecas, l’estimation du canal est améliorée itérativement en utilisant les décisions duressur les bits codés à la sortie du décodeur. Cette technique est appelée estimationbootstrap du canal. Nous calculons analytiquement un Rapport Signal à Bruit (RSB)utile de transmission qui tient compte de la perte en termes de débit utile due à l’utilisationde la séquence d’apprentissage. Nous considérons le problème de l’optimisationde la séquence d’apprentissage afin de maximiser ce RSB utile pour les deux cas detransmission considérés (SISO et MIMO) et pour les deux types de récepteur (nonitératif et itératif).Les interférences entre symboles sont généralement traitées par des techniques d’égalisation.Cependant, l’égaliseur est d’autant plus complexe que la longueur du canalsélectif en fréquence est grande. Afin de contourner ce problème de complexité del’égalisation, une modulation OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)peut être utilisée. Quand l’émetteur peut estimer le canal OFDM, comme c’est le casdu mode de transmission TDD (Time Division Duplexing), une modulation adaptativeet une allocation de la puissance peuvent être utilisées en émission, ce qui amélioresignificativement les performances du système. Cependant, en mode FDD (FrequencyDivision Duplexing), les canaux sur la voie montante et sur la voie descendante sontindépendants. Le récepteur peut dans ce cas estimer le canal et retourner cette estimationvers l’émetteur sur un canal de retour à faible débit . Le récepteur peutégalement effectuer l’allocation des puissances et/ou de la modulation et la renvoyerà l’émetteur. La voie de retour nécessite alors une réservation de ressources.Quand ces ressources sont importantes, les informations retournées à l’émetteur sontfiables. Mais, ceci entraîne une perte en termes de débit utile. Un compromis doit alorsêtre trouvé entre la voie de retour et la qualité de l’allocation des puissances et/ou dela modulation. Nous étudions le problème de l’optimisation conjointe de l’allocationdes puissances et de la voie de retour. Nous proposons aussi des algorithmes d’adaptationde la modulation à faibles complexités basés sur la méthode On-Off . Nousdiscutons la manière dont le récepteur informe l’émetteur sur les modulations allouées. / X

Dans cette thèse, le canal Gaussien à interférence à deux utilisateurs avec voie de retour dégradée par un bruit additif (GIC-NOF) est étudié sous deux perspectives : les réseaux centralisés et décentralisés. Du point de vue des réseaux centralisés, les limites fondamentales du GIC-NOF sont caractérisées par la région de capacité. L’une des principales contributions de cette thèse est une approximation à un nombre constant de bits près de la région de capacité du GIC-NOF. Ce résultat est obtenu grâce à l’analyse d’un modèle de canal plus simple, le canal linéaire déterministe à interférence à deux utilisateurs avec voie de retour dégradée par un bruit additif (LDIC-NOF). L’analyse pour obtenir la région de capacité du LDIC-NOF fournit les idées principales pour l’analyse du GIC-NOF. Du point de vue des réseaux décentralisés, les limites fondamentales du GIC-NOF sont caractérisées par la région d’η-équilibre de Nash (η-EN). Une autre contribution de cette thèse est une approximation de la région η-EN du GIC-NOF, avec η > 1. Comme dans le cas centralisé, le cas décentralisé LDIC-NOF (D-LDIC-NOF) est étudié en premier et les observations sont appliquées dans le cas décentralisé GIC-NOF (D-GIC-NOF). La contribution finale de cette thèse répond à la question suivante : “À quelles conditions la voie de retour permet d’agrandir la région de capacité, la région η-EN du GIC-NOF ou du D-GIC-NOF ? ”. La réponse obtenue est de la forme : L’implémentation de la voie de retour de la sortie du canal dans l’émetteur-récepteur i agrandit la région de capacité ou la région η-EN si le rapport signal sur bruit de la voie de retour est supérieure à SNRi* , avec i ∈ {1, 2}. La valeur approximative de SNRi* est une fonction de tous les autres paramètres du GIC-NOF ou du D-GIC-NOF. / In this thesis, the two-user Gaussian interference channel with noisy channel-output feedback (GIC-NOF) is studied from two perspectives: centralized and decentralized networks. From the perspective of centralized networks, the fundamental limits of the two-user GICNOF are characterized by the capacity region. One of the main contributions of this thesis is an approximation to within a constant number of bits of the capacity region of the two-user GIC-NOF. This result is obtained through the analysis of a simpler channel model, i.e., a two-user linear deterministic interference channel with noisy channel-output feedback (LDIC-NOF). The analysis to obtain the capacity region of the two-user LDIC-NOF provides the main insights required to analyze the two-user GIC-NOF. From the perspective of decentralized networks, the fundamental limits of the two-user decentralized GIC-NOF (D-GIC-NOF) are characterized by the η-Nash equilibrium (η-NE) region. Another contribution of this thesis is an approximation of the η-NE region of the two-user GIC-NOF, with η> 1. As in the centralized case, the two-user decentralized LDIC-NOF (D-LDIC-NOF) is studied first and the lessons learnt are applied in the two-user D-GIC-NOF. The final contribution of this thesis consists in a closed-form answer to the question: “When does channel-output feedback enlarge the capacity or η-NE regions of the two-user GIC-NOF or two-user D-GIC-NOF?”. This answer is of the form: Implementing channel-output feedback in transmitter-receiver i enlarges the capacity or η-NE regions if the feedback SNR is beyond SNRi* , with i ∈ {1, 2}. The approximate value of SNRi* is shown to be a function of all the other parameters of the two-user GIC-NOF or two-user D-GIC-NOF.

Dans cette thèse, nous proposons d'optimiser la longueur de la séquence d'apprentissage quand un détecteur basé sur le critère Maximum a posteriori (MAP) est utilisé. Nous considérons une transmission mono-antenne sur un canal sélectif en fréquence et une transmission multi-antennes (MIMO: Multiple-Input Multiple-Output) sur un canal non sélectif en fréquence. Nous étudions le cas d'un récepteur non itératif et le cas d'un turbo-détecteur composé d'un détecteur MAP d'un décodeur MAP. La longueur optimale de la séquence d'apprentissage est trouvée en maximisant un Rapport Signal à Bruit (RSB) utile qui tient compte de la perte en termes de débit due à l'utilisation des symboles pilotes. Nous considérons ensuite un système OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) mono-antenne. Nous considérons le cas où le mode FDD (Frequency Division Duplexing) est utilisé. Nous étudions le problème de l'optimisation conjointe de la voie de retour et de l'allocation des puissances. Nous proposons aussi des algorithmes d'allocation de la modulation à faible complexité utilisant une quantité limitée de ressources sur la voie de retour pour un système OFDM. Nous mettons en évidence deux méthodes pour utiliser la voie de retour et donnons une condition analytique permettant de choisir entre ces deux méthodes.

Cette thèse explore, sous certains paramètres réalistes, l’une des techniques clés pour les réseaux sans fil de demain, i.e., la réduction des interférences permis par la voie de retour (feedback). Nous nous concentrons sur la voie de retour du type d’état, également connu sous le nom de CSIT retardé, qui aide les récepteurs à profiter des observations indésirables par créer des dimensions de signaux supplémentaires. Afin de vérifier l’utilité de la CSIT retardé dans des situations sévères, nous l’étudions avec SNR fini et / ou avec la hétérogénéité de la voie de retour dans une configuration de communication de diffusion, qui est largement utilisé pour modéliser la transmission de liaison descendante dans les systèmes cellulaires. Tout au long de la thèse, nous utilisons des outils de théorie information, par exemple, le codage lossy distribué, bloc Markov codage, la technique de compression (Wyner-Ziv), etc.Dans la première partie de cette thèse, nous sommes surtout intéressés par la performance de CSIT retardée avec SNR fini et l’uniformité à travers les résultats dans le canal Gaussien et dans le canal d’effacement. Plusieurs schémas relativement simples sont proposés pour des canaux de diffusion multiutilisateur (sans mémoire) dans le cas où les états sont supposés être entièrement connus à la destination, mais causalement à l’émetteur. Lors de l’analyse des régions correspondantes les cas Gaussien/ d’effacement, nous avons caractérisé des améliorations en termes de débits symétriques plus élevés et plus d’options de l’alphabet d’entré.Dans la deuxième partie de cette thèse, les algorithmes adaptés aux hétérogénéités différentes de la voie de retour sont ciblés, c’est-à-dire, seulement une partie des nœuds de communication sont impliqués dans le processus de feedback. En particulier, nous nous concentrons sur le canal de 1) diffusion supporté par les voies de retour des récepteurs partiels, 2) diffusion avec relais et voie de retour au relais. Étant donné que (tous /partiel) états retardés sont accessibles à des émetteurs (tous/partiels), les approches proposées, bien qu’ils emploient les méthodes de codages visant à réduire les interférences à tous les récepteurs, doivent soit donner la priorité aux utilisateurs qui fournissent les états et compter sur un gain de codage opportuniste pour les autres, soit forcer chaque source à prendre la responsabilité partielle de transmission. Les améliorations sur les débits réalisables sont justifiées dans des cas avec analyse et quelques exemples. Les résultats et les évaluations de cette thèse, qui donnent quelques indications sur comment le retour d’état peut être exploité dans la transmission de liaison descendante, montrent qu’une bonne performance de débit pourrait être atteinte avec le CSIT retardé même lorsque la puissance de transmission est limitée et lorsque le retour d’état est disponible de façon hétérogène. / This dissertation explores one of the key techniques for future wireless networks, namely feedback enabled interference mitigation, under some realistic settings. We focus on the state-type feedback, also known as delayed CSIT, which helps leverage receivers’ overheard observations to create extra signal dimensions. In order to verify the usefulness of delayed CSIT in harsh situations, we investigate it with finite SNR and/or feedback heterogeneity in a broadcast communication setup, which is widely utilized to model downlink transmission in cellular systems. Throughout the thesis, we use some information theoretical tools, e.g., distributed lossy source coding, block Markov coding, Wyner-Ziv compression technique, e.t.c.In the first part of this dissertation, we are mainly interested in the finite SNR performance of delayed CSIT and the uniformity across the results in the Gaussian broadcast channel and in the erasure channel. Several relatively simple schemes are proposed in multi-user memoryless broadcast channels when states are assumed to be fully known at the destinations but only strictly causally at the transmitter. Enhancements in terms of higher symmetric rates and more input alphabet options are then characterized when analyzing the corresponding regions in Gaussian/erasure cases.In the second part of this dissertation, algorithms adapted to distinct feedback heterogeneities are targeted as only part of the communication nodes are involved in the feedback process. In particular, we concentrate on 1) broadcast channel with feedback from part of all receivers; and 2) broadcast relay channel with feedback at the relay. Given that (partial) delayed states are accessible at (partial) transmitters, the proposed approaches, though employ coding methods aiming at mitigating interference at all receivers, have to either give priority to the users who feedback and rely on opportunistic coding gain for the others or force each source to take limited responsibility in the transmission. Improvements on achievable rates are justified in either cases with analysis and some examples.The results and their evaluations in this thesis, which give some insights on how to exploit the state feedback in downlink transmission, show that good rate performance can be achieved with delayed CSIT even when transmission power is limited and when the state feedback is heterogeneous.