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Méthodes de transmission d'images optimisées utilisant des techniques de communication numériques avancées pour les systèmes multi-antennes / Optimized image transmission methods using advanced digital communication techniques for multi-antenna systems

Cette thèse est consacrée à l'amélioration des performances de codage/décodage de systèmes de transmission d'images fixes sur des canaux bruités et réalistes. Nous proposons, à cet effet, le développement de méthodes de transmission d'images optimisées en se focalisant sur les deux couches application et physique des réseaux sans fil. Au niveau de la couche application et afin d'assurer une bonne qualité de service, on utilise des algorithmes de compression efficaces permettant au récepteur de reconstruire l'image avec un maximum de fidélité (JPEG2000 et JPWL). Afin d'assurer une transmission sur des canaux sans fil avec un minimum de TEB à la réception, des techniques de transmission, de codage et de modulation avancées sont utilisées au niveau de la couche physique (système MIMO-OFDM, modulation adaptative, CCE, etc). Dans un premier temps, nous proposons un système de transmission robuste d'images codées JPWL intégrant un schéma de décodage conjoint source-canal basé sur des techniques de décodage à entrées pondérées. On considère, ensuite, l'optimisation d'une chaîne de transmission d'images sur un canal MIMO-OFDM sans fil réaliste. La stratégie de transmission d'images optimisée s'appuie sur des techniques de décodage à entrées pondérées et une approche d'adaptation de lien. Ainsi, le schéma de transmission proposé offre la possibilité de mettre en oeuvre conjointement de l'UEP, de l'UPA, de la modulation adaptative, du codage de source adaptatif et de décodage conjoint pour améliorer la qualité de l'image à la réception. Dans une seconde partie, nous proposons un système robuste de transmission de flux progressifs basé sur le principe de turbo décodage itératif de codes concaténés offrant une stratégie de protection inégale de données. Ainsi, l'originalité de cette étude consiste à proposer des solutions performantes d'optimisation globale d'une chaîne de communication numérique pour améliorer la qualité de transmission. / This work is devoted to improve the coding/ decoding performance of a transmission scheme over noisy and realistic channels. For this purpose, we propose the development of optimized image transmission methods by focusing on both application and physical layers of wireless networks. In order to ensure a better quality of services, efficient compression algorithms (JPEG2000 and JPWL) are used in terms of the application layer enabling the receiver to reconstruct the images with maximum fidelity. Furthermore, to insure a transmission on wireless channels with a minimum BER at reception, some transmission, coding and advanced modulation techniques are used in the physical layer (MIMO-OFDM system, adaptive modulation, FEC, etc). First, we propose a robust transmission system of JPWL encoded images integrating a joint source-channel decoding scheme based on soft input decoding techniques. Next, the optimization of an image transmission scheme on a realistic MIMO-OFDM channel is considered. The optimized image transmission strategy is based on soft input decoding techniques and a link adaptation approach. The proposed transmission scheme offers the possibility of jointly implementing, UEP, UPA, adaptive modulation, adaptive source coding and joint decoding strategies, in order to improve the image visual quality at the reception. Then, we propose a robust transmission system for embedded bit streams based on concatenated block coding mechanism offering an unequal error protection strategy. Thus, the novelty of this study consists in proposing efficient solutions for the global optimization of wireless communication system to improve transmission quality.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2017POIT2281
Date12 October 2017
CreatorsMhamdi, Maroua
ContributorsPoitiers, École nationale d'ingénieurs de Tunis (Tunisie), Pousset, Yannis, Bouallegue, Ammar, Perrine, Clency
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text, Image, StillImage

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