Il est devenu depuis des années évident, même pour le simple amateur de nouvelles technologies, que le nombre des systèmes utilisant une connexion sans fil ne fait qu'augmenter. Les usages liés au nomadisme ou même simplement à la disparition de câbles jugés encombrants ou inesthétiques poussent à développer encore et toujours de nouvelles interfaces radio adaptées aux contraintes amenées par lesdits usages. Dès lors, à partir du moment où l'on souhaite développer des équipements compatibles avec plusieurs de ces usages (deux exemples faciles étant les téléphones portables et les tablettes tactiles), cela sous-entend qu'il faut être capable d'intégrer dans ces mêmes dispositifs un nombre d'interfaces radio de plus en plus important. Dès lors, le fil-rouge qui sous-tend cet ouvrage est le concept général de systèmes multi-*. Ce paradigme couvre l'étendue des systèmes radios qui offrent de multiples degrés de liberté : multi-standard, multi-fréquence, multi-canal, multi-antenne, etc... Partir d'emblée du postulat qu'une architecture va dès sa conception intégrer plusieurs interfaces permet alors d'avoir une optimisation différente de l'ensemble du système.

La radio cognitive apparaît comme une solution naturelle aux problèmes d'échelle et de complexité résultant de la grande popularité des communications sans fil et de l'évolution des technologies radio. Une radio cognitive est un agent intelligent capable de s'adapter à son contexte opérationnel pour (1) respecter le cadre de régulation contrôlant l'accès au spectre, (2) satisfaire les besoins de l'utilisateur en termes de qualité de service, et (3) assurer une gestion optimisée des ressources disponibles (radios, réseaux et matérielles). Ce nouveau paradigme est directement lié au développement de l'intelligence embarquée, objet de ce travail de thèse.<br /><br />Dans ce mémoire de thèse, nous détaillons la conception d'un moteur cognitif structurant les opérations de raisonnement et d'apprentissage nécessaires à la supervision du processus de reconfiguration dynamique. La solution proposée suit une approche originale basée sur une modélisation qualitative du problème de conception à la volée. <br /><br />Le moteur cognitif raisonne de manière autonome en s'appuyant sur les relations d'ordre définies par deux échelles déduites dynamiquement en fonction du contexte. Il navigue le long de ces deux échelles pour rechercher une configuration adaptée avec un souci d'efficacité et d'optimalité. Il exploite ses capacités de prédiction afin d'estimer l'impact de l'environnement radio sur les performances des configurations disponibles (nombre d'erreurs de transmission tolérables). Il évalue les configurations compatibles avec le service à l'aide d'un système de notation calculant la satisfaction des alternatives vis-à-vis des objectifs d'optimisation (réduire la consommation d'énergie, maximiser le débit de transmission). Si nécessaire, une expérience de conception est déclenchée afin d'explorer l'espace de conception en ligne. Les connaissances mémorisées sont alors mises à l'épreuve dans le but de se rapprocher du comportement optimal. Le plan d'expérience est construit dynamiquement en fonction des retours de l'environnement. Le moteur cognitif profite également de connaissances expertes embarquées pour limiter les risques d'expérimentation. Il accumule de l'expérience progressivement et il apprend à recourir de moins en moins souvent à l'expérimentation pour exploiter ses connaissances devenues fiables.<br /><br />Nous avons testé notre approche sur deux études de cas de conception cognitive d'un lien radio. Les résultats obtenus confirment la pertinence des mécanismes cognitifs proposés. Le moteur cognitif parvient en effet à trouver la solution optimale pour la grande majorité des problèmes traités (95% en moyenne) et il devient de plus en plus efficace dans sa recherche d'une configuration adaptée.<br /><br />Notre méthode combine efficacement la puissance de systèmes d'apprentissage avec des connaissances issues de l'expertise en ingénierie des télécommunications. Le moteur cognitif est conçu avec une grande autonomie décisionnelle grâce à des capacités de raisonnement, d'exploration en ligne et d'apprentissage incrémental. De plus, nous avons proposé des mécanismes avancés pour améliorer son comportement afin d'en faire une solution cognitive effective pour de nombreux problèmes de conception dynamique.

Cette thèse a pour but de proposer toutes les avancées possibles dans l'utilisation du modèle de propagation Multi-Resolution Frequency-Domain ParFlow (MR-FDPF). Etant un modèle de propagation radio déterministe, le modèle MR-FDPF possède un haut niveau de précision, mais souffre des limitations communes à tous les modèles déterministes. Par exemple, un canal radio réel n'est pas déterministe, mais un processus aléatoire à cause par exemple des personnes ou objets mobiles, et ne peut donc être décrit fidèlement par un modèle purement déterministe. Dans cette thèse, un modèle semi-déterministe est proposé, basé sur le modèle MR-FDPF, qui introduit une part stochastique pour tenir compte des aspects aléatoires du canal radio réaliste. La partie déterministe du modèle est composée du path loss (atténuation d'espace), et la partie stochastique venant du shadow fading (masquage) et du small scale fading (évanouissement). De même, de nombreux simulateurs de propagation radio ne proposent que la prédiction de la puissance moyenne. Mais pour une simulation précise de la propagation radio il convient de prédire également des informations de fading permettant dès lors une prédiction précise du taux d'erreur binaire (BER) potentiel. Dans cette thèse, l'information de fading est déduite des simulations MR-FDPF et par la suite des valeurs réalistes de BER sont données. Enfin, ces données réalistes de BER permettent d'évaluer l'impact de schémas de modulation adaptatifs. Des résultats sont présentés dans trois configurations : systèmes SISO (mono-antenne à l'émission et à la réception), systèmes à diversité de type MRC, et systèmes large bande de type OFDM.

Les réseaux de capteurs sans fils enfouis (RCSFE) sont des réseaux comportant des capteurs et leurs antennes enfouis dans la matière, en particulier enfouis dans le sol. Ils présentent un grand intérêt dans de nombreux domaines d’activités, comme le contrôle de l’environnement, l’agriculture de précision, la navigation et la sécurité. Les systèmes existants sont à bandes étroites et fonctionnent à des fréquences inférieures à 1 GHz. Ces systèmes impliquent l’utilisation d’antennes encombrantes, ce qui complique leur déploiement et peut conduire à des coûts élevés. De plus l’utilisation de largeurs de bandes étroites limite les débits de communications possibles et la résolution envisageables dans les applications de localisation. Enfin, les systèmes actuels sont gourmands en énergie, ce qui limite la durée de vie des éléments enfouis.Pour remédier à ces inconvénients pour certaines applications des RCSFE, on propose dans cette thèse d’utiliser la technique ultralarge bande (ULB) en bande normalisée 3,1 – 10,6 GHz dans les RCSFE. Cette technique permet l’utilisation d’antennes compactes, la simplification du déploiement, l’amélioration de la précision de localisation et l’augmentation du débit de communication et de la durée de vie des capteurs.Pour étudier la faisabilité des RCSFE ULB, nous avons conçu et réalisé trois antennes ULB compactes et en analyser l’effet du sol sur les performances de ces antennes ULB enfouies et sur les liens de communication ULB enfoui. En comparaison à un fonctionnement dans l’air, l’enfouissement dans le sol décale la bande passante de l’antenne vers les basses fréquences. Ce décalage augmente avec la teneur en eau du sol. L’atténuation apportée par le canal ULB enfoui augmente avec la fréquence de fonctionnement, la profondeur d’enfouissement et la teneur en eau du sol. Cependant, nous avons montré que des liaisons fiables sont possibles pour des distances de propagation dans le sol inférieures à 30 cm et des teneurs en eau inférieures à 20% / Wireless underground sensor networks (WUSN) consist of sensors which are buried in a medium with their antennas, in particular in soil. They attract a huge interest in different fields, like environment monitoring, precise agriculture, navigation and security. The existing narrowband systems operate at frequencies below 1 GHz. These systems imply the use of cumbersome antennas, which complicates the deployment and increases its cost. Furthermore, the use of narrow bandwidths limits the possible communication data rates and the potential resolution in localization applications. Finally, current systems are very energy consuming, which limits the lifetime of the underground elements.To overcome these drawbacks for certain applications of WUSN, we propose in this thesis the use of ultra wideband technology (UWB), in the normalized band 3.1 - 10.6 GHz, in WUSN. This technique allows the use of compact antennas, simplifying deployment, improving the localization accuracy and increasing communication data rates and the lifetime of the underground sensors.In order to assess the feasibility study of UWB WUSN, we have designed and realized three compact UWB antennas and analyzed the effect of soil on the performances of these underground UWB antennas and on the underground UWB communication links. Compared with operating in free space, burying the antenna shifts the antenna bandwidth towards low frequencies. This shift increases with soil water content. The attenuation introduced by the buried UWB channel, increases with the operating frequency, the burial depth and the soil moisture. However, we have shown that reliable communications are possible for distances of propagation in soil smaller than 30 cm and soil water contents below 20%

Cette thèse a pour but de proposer toutes les avancées possibles dans l'utilisation du modèle de propagation Multi-Resolution Frequency-Domain ParFlow (MR-FDPF). Etant un modèle de propagation radio déterministe, le modèle MR-FDPF possède un haut niveau de précision, mais souffre des limitations communes à tous les modèles déterministes. Par exemple, un canal radio réel n'est pas déterministe, mais un processus aléatoire à cause par exemple des personnes ou objets mobiles, et ne peut donc être décrit fidèlement par un modèle purement déterministe. Dans cette thèse, un modèle semi-déterministe est proposé, basé sur le modèle MR-FDPF, qui introduit une part stochastique pour tenir compte des aspects aléatoires du canal radio réaliste. La partie déterministe du modèle est composée du path loss (atténuation d'espace), et la partie stochastique venant du shadow fading (masquage) et du small scale fading (évanouissement). De même, de nombreux simulateurs de propagation radio ne proposent que la prédiction de la puissance moyenne. Mais pour une simulation précise de la propagation radio il convient de prédire également des informations de fading permettant dès lors une prédiction précise du taux d'erreur binaire (BER) potentiel. Dans cette thèse, l'information de fading est déduite des simulations MR-FDPF et par la suite des valeurs réalistes de BER sont données. Enfin, ces données réalistes de BER permettent d'évaluer l'impact de schémas de modulation adaptatifs. Des résultats sont présentés dans trois configurations : systèmes SISO (mono-antenne à l'émission et à la réception), systèmes à diversité de type MRC, et systèmes large bande de type OFDM.

Cette thèse a pour but de proposer toutes les avancées possibles dans l’utilisation du modèle de propagation Multi-Resolution Frequency-Domain ParFlow (MR-FDPF). Etant un modèle de propagation radio déterministe, le modèle MR-FDPF possède un haut niveau de précision, mais souffre des limitations communes à tous les modèles déterministes. Par exemple, un canal radio réel n’est pas déterministe, mais un processus aléatoire à cause par exemple des personnes ou objets mobiles, et ne peut donc être décrit fidèlement par un modèle purement déterministe. Dans cette thèse, un modèle semi-déterministe est proposé, basé sur le modèle MR-FDPF, qui introduit une part stochastique pour tenir compte des aspects aléatoires du canal radio réaliste. La partie déterministe du modèle est composée du path loss (atténuation d’espace), et la partie stochastique venant du shadow fading (masquage) et du small scale fading (évanouissement). De même, de nombreux simulateurs de propagation radio ne proposent que la prédiction de la puissance moyenne. Mais pour une simulation précise de la propagation radio il convient de prédire également des informations de fading permettant dès lors une prédiction précise du taux d’erreur binaire (BER) potentiel. Dans cette thèse, l’information de fading est déduite des simulations MR-FDPF et par la suite des valeurs réalistes de BER sont données. Enfin, ces données réalistes de BER permettent d’évaluer l’impact de schémas de modulation adaptatifs. Des résultats sont présentés dans trois configurations : systèmes SISO (mono-antenne à l’émission et à la réception), systèmes à diversité de type MRC, et systèmes large bande de type OFDM. / This thesis aims at proposing all the possible enhancements for the Multi-Resolution Frequency-Domain ParFlow (MR-FDPF) model. As a deterministic radio propagation model, the MR-FDPF model possesses the property of a high level of accuracy, but it also suffers from some common limitations of deterministic models. For instance, realistic radio channels are not deterministic but a kind of random processes due to, e.g. moving people or moving objects, thus they can not be completely described by a purely deterministic model. In this thesis, a semi-deterministic model is proposed based on the deterministic MR-FDPF model which introduces a stochastic part to take into account the randomness of realistic radio channels. The deterministic part of the semi-deterministic model is the mean path loss, and the stochastic part comes from the shadow fading and the small scale fading. Besides, many radio propagation simulators provide only the mean power predictions. However, only mean power is not enough to fully describe the behavior of radio channels. It has been shown that fading has also an important impact on the radio system performance. Thus, a fine radio propagation simulator should also be able to provide the fading information, and then an accurate Bit Error Rate (BER) prediction can be achieved. In this thesis, the fading information is extracted based on the MR-FDPF model and then a realistic BER is predicted. Finally, the realistic prediction of the BER allows the implementation of the adaptive modulation scheme. This has been done in the thesis for three systems, the Single-Input Single-Output (SISO) systems, the Maximum Ratio Combining (MRC) diversity systems and the wideband Orthogonal Frequency-Division Multiplexing (OFDM) systems.