Texte remanié de: Th.--Sci. écon.--Paris 1. / Bibliogr. 265-278.

Thèse de doctorat--Électronique et communications--Paris--ENST, 2006. / Bibliogr. p. 166-172. Résumé.

Les systèmes de communication sans-fil de prochaine génération nécessitent de nouvelles techniques avancées afin de supporter un nombre continuellement grandissant d'usagers et de services consommant beaucoup de largeur de bande. Une de ces techniques est l'utilisation de réseaux d'antennes aux deux extrémités du lien sans-fil, c'est-à-dire un système MIMO (Multi-Input, Multi-Output). De tels systèmes augmentent le taux binaire sans consommer de largeur de bande additionnelle. Particulièrement, le codage spatio-temporel permet d'obtenir une grande partie de cette augmentation. Les systèmes MIMO et le codage spatio-temporel ont été souvent étudiés d'un point de vue théorique, mais moins souvent d'un point de vue pratique. Ce mémoire décrit donc dans un premier temps la structure matérielle d'un récepteur MIMO basé sur une architecture efficace de traitement multi-couches spatio-temporel utilisant un calcul de poids optimaux. Un calcul optimal des poids exige l'opération d'inversion de matrice. Ainsi, afin d'obtenir un système complet sur puce, le mémoire décrit dans un deuxième temps une architecture d'inversion itérative de matrice très bien adaptée à l'implantation sur puce.

Le multiplexage généralisé par répartition en fréquence (GFDM), une méthode de traitement par blocs de modulation multiporteuses non orthogonales, est une candidate prometteuse pour les technologies de forme d'onde pour les systèmes sans fil au-delà de la cinquième génération (5G). La capacité du GFDM à ajuster de manière flexible la taille du bloc et le type de filtres de mise en forme des impulsions en fait une méthode appropriée pour répondre à plusieurs exigences importantes, comme une faible latence, un faible rayonnement hors bande (OOB) et des débits de données élevés. En appliquant aux systèmes GFDM la technique des systèmes à entrées multiples et sorties multiples (MIMO), la technique de MIMO massif ou des codes de contrôle de parité à faible densité (LDPC), il est possible d'améliorer leurs performances. Par conséquent, l'étude de ces systèmes combinés sont d'une grande importance théorique et pratique. Dans cette thèse, nous étudions les systèmes de communication sans fil basés sur le GFDM en considérant trois aspects. Tout d'abord, nous dérivons une borne d'union sur le taux d'erreur sur les bits (BER) pour les systèmes MIMO-GFDM, technique qui est basée sur des probabilités d'erreur par paires exactes (PEP). La PEP exacte est calculée en utilisant la fonction génératrice de moments(MGF) pour les détecteurs à maximum de vraisemblance (ML). La corrélation spatiale entre les antennes et les erreurs d'estimation de canal sont prises en compte dans l'environnement de canal étudié. Deuxièmement, les estimateurs et les précodeurs de canal de faible complexité basés sur une expansion polynomiale sont proposés pour les systèmes MIMO-GFDM massifs. Des pilotes sans interférence sont utilisés pour l'estimation du canal basée sur l'erreur quadratique moyenne minimale(MMSE) pour lutter contre l'influence de la non-orthogonalité entre les sous-porteuses dans le GFDM. La complexité de calcul cubique peut être réduite à une complexité d'ordre au carré en utilisant la technique d'expansion polynomiale pour approximer les inverses de matrices dans l'estimation MMSE conventionnelle et le précodage. De plus, nous calculons les limites de performance en termes d'erreur quadratique moyenne (MSE) pour les estimateurs proposés, ce qui peut être un outil utile pour prédire la performance des estimateurs dans la région de Eₛ/N₀ élevé. Une borne inférieure de Cramér-Rao(CRLB) est dérivée pour notre modèle de système et agit comme une référence pour les estimateurs. La complexité de calcul des estimateurs de canal proposés et des précodeurs et les impacts du degré du polynôme sont également étudiés. Enfin, nous analysons les performances de la probabilité d'erreur des systèmes GFDM combinés aux codes LDPC. Nous dérivons d'abord les expressions du ratio de vraisemblance logarithmique (LLR) initiale qui sont utilisées dans le décodeur de l'algorithme de somme de produits (SPA). Ensuite, basé sur le seuil de décodage, nous estimons le taux d'erreur de trame (FER) dans la région de bas E[indice b]/N₀ en utilisant le BER observé pour modéliser les variations du canal. De plus, une borne inférieure du FER du système est également proposée basée sur des ensembles absorbants. Cette borne inférieure peut agir comme une estimation du FER dans la région de E[indice b]/N₀ élevé si l'ensemble absorbant utilisé est dominant et que sa multiplicité est connue. La quantification a également un impact important sur les performances du FER et du BER. Des codes LDPC basés sur un tableau et construit aléatoirement sont utilisés pour supporter les analyses de performances. Pour ces trois aspects, des simulations et des calculs informatiques sont effectués pour obtenir des résultats numériques connexes, qui vérifient les méthodes proposées. / $8 372162\u $a Generalized frequency division multiplexing (GFDM) is a block-processing based non-orthogonal multi-carrier modulation scheme, which is a promising candidate waveform technology for beyond fifth-generation (5G) wireless systems. The ability of GFDM to flexibly adjust the block size and the type of pulse-shaping filters makes it a suitable scheme to meet several important requirements, such as low latency, low out-of-band (OOB) radiation and high data rates. Applying the multiple-input multiple-output (MIMO) technique, the massive MIMO technique, or low-density parity-check (LDPC) codes to GFDM systems can further improve the systems performance. Therefore, the investigation of such combined systems is of great theoretical and practical importance. This thesis investigates GFDM-based wireless communication systems from the following three aspects. First, we derive a union bound on the bit error rate (BER) for MIMO-GFDM systems, which is based on exact pairwise error probabilities (PEPs). The exact PEP is calculated using the moment-generating function (MGF) for maximum likelihood (ML) detectors. Both the spatial correlation between antennas and the channel estimation errors are considered in the investigated channel environment. Second, polynomial expansion-based low-complexity channel estimators and precoders are proposed for massive MIMO-GFDM systems. Interference-free pilots are used in the minimum mean square error (MMSE) channel estimation to combat the influence of non-orthogonality between subcarriers in GFDM. The cubic computational complexity can be reduced to square order by using the polynomial expansion technique to approximate the matrix inverses in the conventional MMSE estimation and precoding. In addition, we derive performance limits in terms of the mean square error (MSE) for the proposed estimators, which can be a useful tool to predict estimators performance in the high Eₛ/N₀ region. A Cramér-Rao lower bound (CRLB) is derived for our system model and acts as a benchmark for the estimators. The computational complexity of the proposed channel estimators and precoders, and the impacts of the polynomial degree are also investigated. Finally, we analyze the error probability performance of LDPC coded GFDM systems. We first derive the initial log-likelihood ratio (LLR) expressions that are used in the sum-product algorithm (SPA) decoder. Then, based on the decoding threshold, we estimate the frame error rate (FER) in the low E[subscript b]/N₀ region by using the observed BER to model the channel variations. In addition, a lower bound on the FER of the system is also proposed based on absorbing sets. This lower bound can act as an estimate of the FER in the high E[subscript b]/N₀ region if the absorbing set used is dominant and its multiplicity is known. The quantization scheme also has an important impact on the FER and BER performances. Randomly constructed and array-based LDPC codes are used to support the performance analyses. For all these three aspects, software-based simulations and calculations are carried out to obtain related numerical results, which verify our proposed methods.

Le présent mémoire vise à donner un aperçu des effets du commerce bilatéral sino-canadien sur le niveau global des émissions de dioxyde de carbone. L'objectif est de réaliser une analyse "ex post" des émissions de CO? générées sur les territoires du Canada et de la Chine pour la fabrication de biens manufacturiers. À partir de l'analyse entrées-sorties, nous estimons les émissions de CO? incorporées au commerce bilatéral sino-canadien de 1990 à 2009 pour 13 secteurs manufacturiers et nous dérivons l'indice BEIC (balance des émissions de CO? incorporées au commerce). La BEIC mesure directement le gain environnemental, en termes relatifs, que peut avoir un pays et qui apparaît lorsque les biens importés contiennent plus de carbone, du fait des émissions CO? générées au moment de leur fabrication, que les biens exportés. L'analyse des effets du commerce bilatéral sino-canadien de biens manufacturés sur les émissions globales de CO? pour la période 1990-2009 révèle une BEIC excédentaire pour les secteurs manufacturiers de la Chine. En 2009, la BEIC entre la Chine et le Canada pour l'ensemble des secteurs manufacturiers du Canada est estimée à -17,23 MtCO?. Nous remarquons que pour la même année chaque dollar gagné par la Chine dans ses exportations de biens manufacturés en direction du Canada incorpore 2,1 fois plus de pollution, en termes d'émissions de CO? que chaque dollar dépensé dans les importations de biens manufacturés provenant du Canada. En l'absence du commerce bilatéral sino-canadien, les émissions globales de CO? se trouveraient réduites de 10,67 MtCO? en 2009. Si la tendance qui a prévalu entre 1990 et 2009 se maintient, le commerce bilatéral sino-canadien contribuerait à une hausse des émissions globales de CO?. Les niveaux constatés de la BEIC s'expliquent par deux raisons principales. La première raison est l'important déficit commercial du Canada dans son commerce avec la Chine. En 2009, les exportations canadiennes vers la Chine ne représentent que 15,63% des importations de biens manufacturés en provenance de Chine. La seconde raison est la différence dans l'intensité d'émission de CO? entre le Canada et la Chine. En 2009, l'intensité carbone des industries légères canadiennes (0,11 kgCO?$US2002) est 1,5 fois moins importante que l'intensité carbone des industries légères en Chine. Lorsqu'on compare pour la même année 2009 les niveaux d'intensité carbone des industries lourdes, ceux des industries lourdes chinoises sont près de deux fois plus importants que ceux des industries lourdes canadiennes. Par ailleurs, nous remarquons qu'en dépit du fait qu'ils restent très élevés, les niveaux d'intensité de carbone des secteurs manufacturiers chinois ont considérablement diminué sur la période 1990-2009. Entre 2000 et 2009, les niveaux d'intensité carbone des industries légères de la Chine ont été réduits de 23,7% et les niveaux d'intensité carbone des industries lourdes de la Chine ont diminué de 48,3%. Sur la même période, les améliorations technologiques des systèmes de production ont grandement contribué à ces importantes réductions des niveaux unitaires d'émissions de CO? des industries manufacturières de la Chine. [symboles non conformes]

Depuis une quinzaine d'années de nombreux travaux s'attachent à utiliser les systèmes MIMO afin d'augmenter la capacité de Shannon associée aux traditionnels systèmes SISO. Dans ce but, un problème crucial consiste en la conception de l'émetteur optimal au sens de la capacité de Shannon. Cette problématique a fait l'objet de nombreuses études dans le cas où le canal de transmission MIMO est non sélectif en fréquence ; elle est cependant nettement moins mature dans le cadre d'un canal MIMO sélectif en fréquence. Cette thèse s'intéresse ainsi dans une première partie à l'optimisation, au sens de la capacité ergodique, de la covariance du vecteur transmis, via la théorie des matrices aléatoires. L'utilisation de plusieurs antennes d'émission permet également d'augmenter les performances en réception grâce à la diversité induite. Dans une seconde partie, nous nous intéressons ainsi à la diversité liée aux récepteurs MMSE. A l'inverse des récepteurs ML ces récepteur sont sous-optimaux mais très simples à mettre en oeuvre. Dans un premier temps nous étudions la diversité de tels récepteurs à haut SNR pour des canaux sélectifs en fréquence, tandis que nous nous attardons dans un second temps sur un facteur de diversité, l'utilisation des codes spatio-temporels en bloc, plus spécifiquement l'utilisation du code d'Alamouti. Ainsi, nous proposons et analysons en contexte multi-utilisateur un nouveau récepteur MMSE robuste aux interférences car exploitant au mieux les degrés de liberté du canal / For fifteen years many studies have used MIMO systems to increase the Shannon capacity of the traditional SISO systems. To this end, a crucial problem is the design of transmitters which are optimal w.r.t. Shannon capacity, by the use of space-time codes or of prior knowledge on the transmission channel. These problems have been addressed by many studies in the case of frequency flat MIMO channels but are really less mature for frequency selective MIMO channels. This thesis focuses in the first part on the optimization, w.r.t. the ergodic capacity, of the covariance of the vector transmitted, via the Random Matrix Theory. Using multiple transmit antennas also gives rise to diversity, which improves the receiving performance. In the second part, we thus focus on the diversity, in the specific case of a MMSE receiver. Unlike the ML receiver, this receiver is suboptimal but very simple to implement. We first study the diversity at high SNR for frequency selective channels. We then focus on a diversity factor, the use of space-time codes in block (STBC), specifically the use of the Alamouti code. Thus, we propose and analyze in the multiuser context a new MMSE receiver robust to interference thanks to its ability to use optimally the degrees of freedom available in the channel

Cette thèse traite de l'intégration des contraintes liées à la mondialisation dans les méthodes de comptabilité environnementales. Nous proposons tout d'abord une analyse de la capacité des principales méthodes actuelles à répondre aux attentes sociétales et à relever les défis liés à la mondialisation. Nous développons à cette fin le premier cadre analytique spécifique à ces méthodes. Nous développons ensuite un modèle intégrant certaines des contraintes liées à la mondialisation. Ce modèle combine un modèle entrées-sorties mondial, décrivant les activités de production, de consommation et de commerce international ainsi que les émissions qui en résultent, avec un modèle mondial de transport de polluants intégrant l'exposition humaine, et un modèle d'impact environnemental. Nous appliquons ce modèle pour établir la première quantification des impacts environnementaux sur la santé humaine liés aux émissions de particules fines (PM2.5) induits par la consommation des pays de l'OCDE dans le reste du monde selon une perspective cycle de vie. Nous appliquons ensuite le modèle entrées-sorties pour analyser le potentiel d'une taxe carbone aux frontières de l'UE. Nous proposons enfin un nouveau type d'analyse structurelle que nous appliquons aux émissions de carbone chinoises afin de déterminer quels sont les pays qui induisent ces émissions de par leur consommation, c'est à dire pour la production des biens et services exportés en incluant leurs chaines de production. Cette analyse est utilisée pour déterminer un potentiel schéma de partage international des coûts de dé-carbonisation de la Chine, tel qu'évoqué durant les préparatifs de la conférence sur le climat de Copenhague.

La dynamique des flammes de prémélange est étudiée par deux approches numériques différentes. La première résout les équations compressibles de Navier-Stokes avec une chimie simplifiée (DNS). Afin de réduire les coûts de calcul, nous analysons et développons un schéma numérique à grille décalée. Le traitement des ondes acoustiques aux sorties est connu pour rendre les flammes cylindriques légèrement carrées. Ces déformations non-physiques sont expliquées en mettant en évidence la modélisation insuffisamment précise de l'accélération du fluide lorsque l'écoulement est oblique à la sortie. Une étude paramétrique et statistique de flammes turbulentes est menée en 2D et une simulation parallèle 3D est réalisée dans un domaine de (3cm)3. En considérant la flamme infiniment mince, l'approche EEM diminue considérablement les coûts de calcul. Les mêmes simulations sont réalisées et comparées aux résultats de DNS pour tester la capacité du modèle EEM à fournir des résultats quantitatifs.

Dans le domaine du sans-fil, le nombre d'usagers augmente continuellement et la gourmandise des services, en largeur de bande, prend de plus en plus d'ampleur. De nouvelles techniques sont donc nécessaires pour réduire le plus possible l'utilisation du spectre engorgé. Une des techniques envisageables est celle proposée par M. Sébastien Roy de l'Université Laval. Elle consiste à réaliser un récepteur qui, à partir d'un réseau d'antennes, en sélectionne un sous-ensemble qui sera optimal pour un usager en particulier. Chaque usager aura donc son propre sous-ensemble optimal. Pour le déterminer, il suffit de trouver les antennes qui minimisent les interférents et augmentent le rapport signal sur bruit. Ce mémoire décrit l'implantation sur puce d'une partie de ce brevet, c'est-à-dire l'estimateur du canal à long terme. La stratégie de conception est centrée sur la réduction de l'utilisation des ressources matérielle de la puce. De plus, le design doit être totalement paramétrisable puisque plusieurs données ne sont pas encore connues.

À mesure que les réseaux de communication sans fil se développent vers la 5G, une énorme quantité de données sera produite et partagée sur la nouvelle plate-forme qui pourra être utilisée pour promouvoir de nouveaux services. Parmis ceux-ci, les informations de localisation des terminaux mobiles (MT) sont remarquablement utiles. Par exemple, les informations de localisation peuvent être utilisées dans différents cas de services d'enquête et d'information, de services communautaires, de suivi personnel, ainsi que de communications sensibles à la localisation. De nos jours, bien que le système de positionnement global (GPS) des MT offre la possibilité de localiser les MT, ses performances sont médiocres dans les zones urbaines où une ligne de vue directe (LoS) aux satellites est bloqué avec de nombreux immeubles de grande hauteur. En outre, le GPS a une consommation d'énergie élevée. Par conséquent, les techniques de localisation utilisant la télémétrie, qui sont basées sur les informations de signal radio reçues des MT tels que le temps d'arrivée (ToA), l'angle d'arrivée (AoA) et la réception de la force du signal (RSS), ne sont pas en mesure de fournir une localisation de précision satisfaisante. Par conséquent, il est particulièrement difficile de fournir des informations de localisation fiables des MT dans des environnements complexes avec diffusion et propagation par trajets multiples. Les méthodes d'apprentissage automatique basées sur les empreintes digitales (FP) sont largement utilisées pour la localisation dans des zones complexes en raison de leur haute fiabilité, rentabilité et précision et elles sont flexibles pour être utilisées dans de nombreux systèmes. Dans les réseaux 5G, en plus d'accueillir plus d'utilisateurs à des débits de données plus élevés avec une meilleure fiabilité tout en consommant moins d'énergie, une localisation de haute précision est également requise. Pour relever un tel défi, des systèmes massifs à entrées multiples et sorties multiples (MIMO) ont été introduits dans la 5G en tant que technologie puissante et potentielle pour non seulement améliorer l'efficacité spectrale et énergétique à l'aide d'un traitement relativement simple, mais également pour fournir les emplacements précis des MT à l'aide d'un très grand nombre d'antennes associées à des fréquences porteuses élevées. Il existe deux types de MIMO massifs (M-MIMO), soit distribué et colocalisé. Ici, nous visons à utiliser la méthode basée sur les FP dans les systèmes M-MIMO pour fournir un système de localisation précis et fiable dans un réseau sans fil 5G. Nous nous concentrons principalement sur les deux extrêmes du paradigme M-MIMO. Un grand réseau d'antennes colocalisé (c'est-à-dire un MIMO massif colocalisé) et un grand réseau d'antennes géographiquement distribué (c'est-à-dire un MIMO massif distribué). Ensuite, nous ex trayons les caractéristiques du signal et du canal à partir du signal reçu dans les systèmes M-MIMO sous forme d'empreintes digitales et proposons des modèles utilisant les FP basés sur le regroupement et la régression pour estimer l'emplacement des MT. Grâce à cette procédure, nous sommes en mesure d'améliorer les performances de localisation de manière significative et de réduire la complexité de calcul de la méthode basée sur les FP. / As wireless communication networks are growing into 5G, an enormous amount of data will be produced and shared on the new platform, which can be employed in promoting new services. Location information of mobile terminals (MTs) is remarkably useful among them, which can be used in different use cases of inquiry and information services, community services, personal tracking, as well as location-aware communications. Nowadays, although the Global Positioning System (GPS) offers the possibility to localize MTs, it has poor performance in urban areas where a direct line-of-sight (LoS) to the satellites is blocked by many tall buildings. Besides, GPS has a high power consumption. Consequently, the ranging based localization techniques, which are based on radio signal information received from MTs such as time-of-arrival (ToA), angle-of-arrival (AoA), and received signal strength (RSS), are not able to provide satisfactory localization accuracy. Therefore, it is a notably challenging problem to provide precise and reliable location information of MTs in complex environments with rich scattering and multipath propagation. Fingerprinting (FP)-based machine learning methods are widely used for localization in complex areas due to their high reliability, cost-efficiency, and accuracy and they are flexible to be used in many systems. In 5G networks, besides accommodating more users at higher data rates with better reliability while consuming less power, high accuracy localization is also required in 5G networks. To meet such a challenge, massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems have been introduced in 5G as a powerful and potential technology to not only improve spectral and energy efficiency using relatively simple processing but also provide an accurate locations of MTs using a very large number of antennas combined with high carrier frequencies. There are two types of massive MIMO (M-MIMO), distributed and collocated. Here, we aim to use the FP-based method in M-MIMO systems to provide an accurate and reliable localization system in a 5G wireless network. We mainly focus on the two extremes of the M-MIMO paradigm. A large collocated antenna array (i.e., collocated M-MIMO ) and a large geographically distributed antenna array (i.e., distributed M-MIMO). Then, we extract signal and channel features from the received signal in M-MIMO systems as fingerprints and propose FP-based models using clustering and regression to estimate MT's location. Through this procedure, we are able to improve localization performance significantly and reduce the computational complexity of the FP-based method.