OFDM is a fast growing technology in the area of wireless communication due to its numerous advantages and applications. The current and future technologies in the area of wireless communications like WiMAX, WiFi, LTE, MBWA and DVB-T uses the OFDM signals. The OFDM technology is applicable to the radio communication as well as the acoustic communication. Though the licensed spectrum is intended to be used only by the spectrum owners, Cognitive radio is a concept of reusing this licensed spectrum in an unlicensed manner. Cognitive radio is motivated by the measurements of spectrum utilization . Cognitive radio must be able to detect very weak primary users signal and to keep the interference level at a maximum acceptable level. Hence spectrum sensing is an essential part of the cognitive radio. Spectrum is a scarce resource and spectrum sensing is the process of identifying the unused spectrum, without causing any harm to the existing primary user’s signal. The unused spectrum is referred to as spectrum hole or white space and this spectrum hole could be reused by the cognitive radio. This thesis work focuses on implementing primary acoustic transmitter to transmit the OFDM signals from a computer through loudspeaker and receive the signals through a microphone. Then by applying different detection methods on the received OFDM signal for detection of the spectrum hole, the performance of these detection methods is compared here. The commonly used detection methods are power spectrum estimation, energy detection and second–order statistics (GLRT approach, Autocorrelation Function (ACF) detection and cyclostationary feature detection ). The detector based on GLRT approach exploits the structure of the OFDM signal by using the second order statistics of the received data. The thesis mainly focuses on GLRT approach and ACF detectors and compare their performance.

Cognitive radio is an autonomous transceiver that is continuously sensing theongoing communication in its environment, it then starts the communication whenever it is appropriate. Therefore, cognitive radio helps improving the spectrum utilization of the overall communication system. However, without suitable spectrum sensing techniques, cognitive radio would fail. Hence, in this thesis we investigate and implement various spectrum sensing algorithms via software defined radio for both single antenna and multiple antenna cases. The main communi-cation scheme that we are using is OFDM. Moreover, both computer simulations and real-world measurements, have also been done for comparison and analysis ofthe detector’s performance. The detectors we are using are based on correlationfunction of the received signal and generalized likelihood ratio test with its eigen-value. The results from the simulations and measurements are then representedas probability of missed detection curves for different signal to noise ratios. Ourresults show that the performance of the generalized likelihood ratio test baseddetectors are at least 2 dB better than the correlation based detector in our mea-surement. Moreover, our simulations show that they are able to outperform thecorrelation function detector by more than 6 dB. Although, generalized likelihoodratio test based detectors seem to be better than the correlation function baseddetector, it requires more computational power which may limit its practical use.

La synchronisation temporelle des systèmes MIMO a été abondamment étudiée dans les quinze dernières années, mais la plupart des techniques existantes supposent que le bruit est blanc temporellement et spatialement, ce qui ne permet pas de modéliser la présence d'interférence. Nous considérons donc le cas de bruits blancs temporellement mais pas spatialement, dont la matrice de covariance spatiale est inconnue. En formulant le problème de l'estimation de l'instant de synchronisation comme un test d'hypothèses, nous aboutissons au test du rapport de vraisemblance généralisé (GLRT) qui donne lieu à la comparaison avec un seuil d'une statistique de test eta_GLRT. Cependant, pour des raisons de complexité, l'utilisation de cette statistique n'est pas toujours considérée comme réaliste. La première partie de ce travail a donc été consacrée à mettre en évidence des tests alternatifs moins complexes à mettre en œuvre, tout en ayant des performances similaires. Une analyse comparative exhaustive, prenant en considération le bruit et l'interférence, le type de canal, le nombre d'antennes en émission et en réception, et l'orthogonalité de la séquence de synchronisation est réalisée. Enfin, nous étudions le problème de l'optimisation du nombre d'antennes en émission K pour la synchronisation temporelle, montrant que pour un RSB élevé, les performances augmentent avec K dès que le produit de K avec le nombre d'antennes de réception M n'est pas supérieur à 8.Le deuxième aspect de ce travail est une analyse statistique de eta_GLRT dans le cas où la taille de la séquence d'apprentissage N est du même ordre de grandeur que M, ce qui conduit naturellement à étudier le comportement de eta_GLRT dans le régime asymptotique des grands systèmes M tend vers l'infini, N tend l'infini de telle sorte que M/N tende vers une constante non nulle. Nous considérons le cadre applicatif d'un système muni d'une unique antenne d'émission et d'un canal à trajets multiples, qui est formellement identique à celui d'un système MIMO dont le nombre d'antennes d'émissions correspondrait au nombre de trajets. Lorsque le nombre de trajets L est beaucoup plus faible que N et M, nous établissons que eta_GLRT a un comportement gaussien avec l'espérance asymptotique L log (1 / (1-M/N)) et la variance (L/N)*(M/N)/(1-M/N). Ceci est en contraste avec le régime asymptotique standard quand N tend vers l'infini et M et L fixe où eta_GLRT a un comportement chi2. Sous l'hypothèse H_1, eta_GLRT a aussi un comportement gaussien. Nous considérons également le cas où le nombre de trajets L tend vers l'infini à la même vitesse que M et N. Nous utilisons des résultats connus concernant le comportement des statistiques linéaires des valeurs propres des grandes F matrices, et déduisons que dans le régime où L,M,N tendent vers l'infini à la même vitesse, eta_GLRT a encore un comportement gaussien sous H_0, mais avec une espérance et variance différentes. L'analyse de eta_GLRT sous H_1 lorsque L,M,L convergent vers l'infini nécessite l'établissement d'un théorème central limite pour les statistiques linéaires des valeurs propres de matrices F de moyennes non-nulles, une tâche difficile. Motivé par les résultats obtenus dans le cas où L reste fini, nous proposons d'approximer la distribution asymptotique par une distribution gaussienne dont l'espérance et la variance sont la somme de l'espérance et la variance asymptotique sous H_0quand L tend vers l'infini avec l'espérance et la variance asymptotique sous H_1 dans le régime classique N tend vers l'infini et M fixé. Des simulations numériques permettent de comparer les courbes ROC des différents approximant avec des courbes ROC empiriques. Les résultats montrent que nos approximant de grandes dimensions fournissent de meilleurs résultats quand M/N augmente, tout en permettant de capturer la performance réelle pour les petites valeurs de M/N / Time synchronization of MIMO systems have been strongly studied in the last fifteen years, but most of the existing techniques assume a spatially and temporally white noise, which does not allow modeling the presence of interference. We consider thus a temporally white but spatially colored noise, with an unknown covariance matrix. Formulating the estimation problem as a hypothesis testing problem, we obtain a Generalized likelihood ratio test (GLRT), which gives us a synchronization statistics eta_GLRT. However, for complexity reasons, it is not always considered realistic for practical situations. A part of this work has thus been devoted to showing that there exist non-GLRT statistics that are less complex to implement than theet a_GLRT, while having similar performance. Furthermore, we perform a comparative parameter analysis, taking into consideration the noise type, channel type, the number of transmit and receive antennas, and the orthogonality of the synchronization sequence. Lastly, the problem of optimization of the number of transmit antennas K for time synchronization has been investigated. showing, for high SNR, increasing performance with K as long as the product KM is not larger than 8, where M is the number of receive antennas. The second aspect of MIMO synchronization studied in thesis is asymptotic analysis of the same GLRT, but for large M. In this context, the synchronization sequence length N is the same order of magnitude as M, and this leads us naturally to the study of the the behavior of eta_GLRT in the asymptotic regime where M,N go towards infinity such that M/N go towards a non-zero constant. We consider the case of a single transmit antenna in a multi-path channel, which formally is equivalent to the MIMO system where the transmit antennas correspond to the number of paths. We address the case When the number of paths L does not scale with M and N, we establish that eta_GLRT has a Gaussian behavior with asymptotic mean L log (1/ (1 - M/N))and variance (L/N)*(M/N)/(1-M/N).This is in contrast with the standard asymptotic regime N goes to infinity and M fixed where eta_GLRT has a chi^2 behaviour. Under hypothesis H_1, eta_GLRT still has a Gaussian behaviour. The corresponding asymptotic mean and variance are obtained as the sum of the asymptotic mean and variance in the standard regime N goes to infinity and M fixed, and L log(1/(1-/M/N))L log (1 / (1-M/N)) and (L/N)*(M/N)/(1-M/N)respectively, i.e. the asymptotic mean and variance under H_0.We also consider the case where the number of paths L converges towards infinity at the same rate as M and N. Using known results of concerning the behaviour of linear statistics of the eigenvalues of large F-matrices, we deduce that in the regime where L,M,N converge to infinity at the same rate, eta_GLRT still has a Gaussian behaviour under H_0, but with a different mean and variance. The analysis of eta_GLRT under H_1 whenL,M,N converge to infinity needs to establish a central limit theorem for linear statistics of the eigenvalues of large non zero-mean F-matrices, a difficult ask. Motivated by the results obtained in the case where L remains finite, we propose to approximate the asymptotic distribution of eta_GLRT by a Gaussian distribution whose mean and variance are the sum of the asymptotic mean and variance under H_0when L goes to infinity with the asymptotic mean and variance under H_1 in the standard regime N goes to infinity and M fixed. Numerical simulations allow to compare the ROC curves obtained with the different approximations with the empirical ROC curves. The results show that the large-system approximations provide better results when M/N increases, while also allowing to capture the actual performance for small values of M/N

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Dans le contexte très général de la détection radar, les détecteurs classiques, basés sur l'hypothèse d'un bruit Gaussien, sont souvent mis en défaut dès lors que l'environnement (fouillis de sol, de mer) devient inhomogène, voire impulsionnel, s'écartant très vite du modèle Gaussien. Des modèles physiques de fouillis basés sur les modèles de bruit composé (SIRP, Compound Gaussian Processes) permettent de mieux représenter la réalité (variations spatiales de puissance et nature de fouillis, transitions, ...). Ces modèles dépendent cependant de paramètres (matrice de covariance, loi de texture, paramètres de "disturbance") qu'il devient nécessaire d'estimer. Une fois ces paramètres estimés, il est possible de construire des détecteurs radar optimaux (Generalized Likelihood Ratio Test - Linear Quadratic) pour ces environnements. Cette thèse, qui s'appuie sur ces modèles, propose une analyse complète de diverses procédures d'estimation de matrices de covariance, associées à ce problème de détection. Une étude statistique des principaux estimateurs de matrice de covariance, utilisés actuellement, est réalisée. De plus, un nouvel estimateur est proposé: l'estimateur du point fixe, très attractif grâce à ses bonnes propriétés statistiques et "radaristiques".<br />Elle décrit également les performances et les propriétés théoriques (SIRV-CFAR) du détecteur GLRT-LQ construits avec ces nouveaux estimateurs. En particulier, on montre l'invariance du détecteur à la loi de la texture mais également à la matrice de covariance régissant les propriétés spectrales du fouillis. Ces nouveaux détecteurs sont ensuite analysés sur des données simulées mais également testés sur des données réelles de fouillis de sol.

Breaking the anonymity of different wireless users with the purpose of decreasing internet crime rates is addressed in this thesis by considering radiometric identification techniques. Minute imperfections and non-idealities in the different transmitter components, especially the inherent nonlinearity in power amplifiers, result in variations in their Volterra series representations which could be utilized as a signature. For a two user scenario, signal processing algorithms based on generalized likelihood ratio test(GLRT) and the classical likelihood ratio test are introduced and the resulting receiver decision rules and performance curves are presented. These algorithms consider the high signal to noise ratio(SNR) case where we have available the input samples completely at the receiver which is a practical assumption for most cases. Volterra series are widely used in behavioral modeling of power amplifiers. To validate the existence of these variations in the Volterra series representation of power amplifiers, process variations are introduced as major sources. The plausibility of our techniques are justified by deriving and comparing the Volterra coefficients for the fast and slow process corners. Finally,an information theoretic framework is presented where the amount of mutual information of the output about the Volterra coefficients represents the amount of anonymity taken from users. Here, some results for the low SNR case are presented to prove the achievability of some information about individual systems using our hardware anonymity breaking techniques.

Le schéma de modulation OFDM est très répandu de nos jours (WiFi, WiMAX, \dots) et préconisé comme couche physique pour de nombreux réseaux futurs (3GPP/LTE, IEEE 802.22). Ainsi cette coexistence de réseaux OFDM fait que l'environnement radio est de nos jours hétérogène. Afin de tirer partie de cette hétérogénéité et de satisfaire le concept de ''\textit{Always Best connected}'', il a été imaginé des terminaux multistandards capables de basculer de manière transparente d'un réseau à un autre à la recherche du réseau offrant la qualité de service la plus satisfaisante. Ce processus de basculement entre standards est appelé ''\textit{vertical handover}''. Avant de déclencher un \textit{vertical handover} le terminal se doit d'identifier les réseaux actifs qui l'entourent et estimer la qualité de service disponible sur chaque réseau. Ainsi, dans le cadre de cette thèse nous proposons dans un premier temps des algorithmes d'identification de systèmes OFDM. Dans un second temps, nous nous intéressons à la qualité de service disponible sur les réseaux détectés, nous avons ainsi proposé des estimateurs de métriques de qualité de service dédiés à des réseaux basés sur les schémas d'accès multiples OFDMA et CSMA/CA. Certaines de ces métriques ont été validées expérimentalement sur la plate-forme RAMMUS de TELECOM Bretagne. Toutes les techniques proposées dans le cadre de cette thèse, sont des approches passives à faible coût de calcul qui ne nécessitent aucune connexion au point d'accès, permettant ainsi une économie en temps et en énergie.