Comme toutes modulations multiporteuses, l'OFDM souffre d'une forte variation d'amplitudes qui se traduit par un PAPR élevé. Cette caractéristique de l'OFDM la rend très sensible aux non-linéarités de l'amplificateur de puissance. Pour faire face à cette problématique, on peut surdimensionner l'amplificateur de puissance (solution non efficace en terme de rendement énergétique), linéariser l'amplificateur via les techniques de pré-distorsions, ou réduire le PAPR du signal avant amplification. L'objectif de cette thèse s'inscrit dans cette dernière thématique et plus particulièrement sur les techniques dites d'ajout de signal.Dans cette thèse, après une étude sur l'état de l'art des techniques de réduction du PAPR et en particulier les techniques dites d'ajout de signal, nous avons développé et proposé de nouvelles techniques de réduction du PAPR. Ces contributions s'articulent principalement autour des techniques de Clipping et de la Tone Reservation. / One of the main drawbacks of the OFDM modulation scheme is its high Peak-To-Average Power variation (PAPR) which can induce poor power efficiency at the transmitter amplifier. The digital base band pre-distortion for linearisation of power amplifier and the PAPR mitigation are the most commonly used solution in order to deals with efficiency and linearisation at the high power amplifier. This thesis is focused on the PAPR mitigation solution, and particularly on the adding signal based techniques. The proposed solutions in this report are about improving the Tone Reservation method which is the most popular adding signal based technique for PAPR mitigation, and also the classical clipping method which is the most simple method (in terms of computational complexity) actually.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016CSUP0005 |
| Date | 08 June 2016 |
| Creators | Diallo, Mamadou Lamarana |
| Contributors | CentraleSupélec, Palicot, Jacques, Bader, Faouzi Carlos |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French, English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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