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Reconnaissance en aveugle de codeur à base de code convolutif : Contribution à la mise en oeuvre d'un récepteur intelligent

Dans le but d'améliorer la qualité des transmissions numériques, les normes sont en perpétuelle évolution ce qui engendre des problèmes d'incompatibilité. Le domaine de la radio cognitive offre une solution pertinente à ce problème : la conception de récepteurs intelligents. Ces récepteurs devront être capables d'identifier en aveugle les paramètres de la norme utilisée par l'émetteur. Les travaux présentés dans ce mémoire portent sur la reconnaissance aveugle de codeur à base de code convolutif. De tels codes améliorent la fiabilité d'une transmission en permettant, côté récepteur, de détecter et/ou de corriger d'éventuelles erreurs intervenues lors de la transmission du message. Une étude sur la théorie algébrique des codes convolutifs a été conduite afin d'obtenir les propriétés indispensables à la mise en oeuvre de méthodes d'identification aveugle. Puis, à partir de la seule connaissance d'un train binaire codé, nous avons développé des méthodes permettant d'identifier un code convolutif lors d'une transmission non-bruitée, puis bruitée. Nous avons ensuite développé un algorithme dédié à l'identification en aveugle d'un code convolutif poinçonné. Cet algorithme permet, à partir de la seule connaissance d'une trame codée, poinçonnée et bruitée, d'identifier le code convolutif ainsi que le motif de poinçonnage utilisé à l'émission. Ensuite, nous proposons deux méthodes qui permettent d'identifier un turbocode lors de la réception d'une trame présentant une plage de donnée non-bruitée. Enfin, nous montrons que nos algorithmes d'identification offrent d'excellentes performances avec des paramètres de simulation proches de ceux utilisés dans les différents standards.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00487330
Date10 December 2009
CreatorsMarazin, Mélanie
PublisherUniversité de Bretagne occidentale - Brest
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
Languagefra
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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