Nous assistons au développement rapide des solutions de diffusion de contenus sur des systèmes, où en plus des traditionnelles corruptions de l'information dans les couches basses, se pose le problème des pertes de paquets d'informations. Le besoin de fiabiliser ces systèmes de transmission a conduit à l'émergence de codes correcteurs d'effacements, qui grâce à l'ajout d'informations redondantes, permettent de reconstruire l'information perdue. Dans cette thèse nous abordons le problème de la conception de codes à effacements ayant de bonnes capacités de correction et dont les algorithmes de décodage possèdent une complexité permettant d'atteindre des débits élevés. Pour cela, nous avons choisi de travailler conjointement sur les codes et sur leur implémentation au sein d'un codec logiciel, et plus particulièrement sur les algorithmes de décodage. La première partie de nos travaux montre que des solutions basées sur les codes “Low-Density Parity-Check” (LDPC) permettent d'obtenir d'excellents résultats. En particulier lorsque ces codes sont décodés avec un décodeur hybride IT/ML qui permet d'obtenir des capacités de corrections proches de l'optimal, tout en conservant une complexité acceptable. De plus, nous montrons que grâce à l'utilisation de codes LDPC structurés la complexité du décodage ML peut être largement réduite. Nous étudions ensuite le développement de systèmes combinant un code à effacements et des fonctionnalités cryptographiques. Les systèmes résultants permettent de réduire la complexité globale du système tout en garantissant un niveau de sécurité élevé. Finalement, nous présentons une technique de tolérance aux fautes basée sur des codes correcteurs pour des applications de multiplications matricielles. Cette technique nous permet de construire un système de calcul distribué sur plateforme P2P tolérant efficacement aussi bien les pannes franches que les erreurs malicieuses.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00451336 |
| Date | 01 March 2010 |
| Creators | Cunche, Mathieu |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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