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Resource Allocation Strategies and Linear Precoded OFDM Optimization for Ultra-Wideband Communications

L'ultra large bande (UWB) est une nouvelle technologie à fort potentiel pour les futurs réseaux personnels WPAN (wireless personal area networks) à très haut débit et faible portée. L'objectif de cette thèse est de proposer un nouveau système UWB, de type LP-OFDM (linear precoded orthogonal frequency division multiplexing) pour les applications WPAN, visant à améliorer la solution MB-OFDM (multiband OFDM), supportée par l'Alliance WiMedia.<br />Dans un premier temps, une étude analytique est menée sur l'apport de la composante de précodage au système UWB, cette composante se réduisant en pratique à une simple addition d'une matrice d'étalement fréquentiel. La fonction de précodage est ensuite optimisée et différentes stratégies d'allocation dynamique des ressources sont étudiées. En considérant une approche classique tenant compte du taux d'erreur symbole (TES) ainsi qu'une nouvelle approche tenant compte du taux d'erreur binaire (TEB) moyen, différents algorithmes d'allocation dynamique visant à maximiser la portée ou le débit du système, ou à minimiser le TEB moyen du système, sont proposés. Les résultats analytiques montrent l'avantage d'utiliser une composante de précodage pour les applications UWB dont le canal est très sélectif en fréquence.<br />Dans un second temps, une étude système complémentaire à l'étude analytique est réalisée pour le système LP-OFDM UWB. Une composante MIMO est ajoutée au système, d'une part pour augmenter la portée du système à bas et moyen débit, et d'autre part pour augmenter le débit du système qui peut atteindre dans ce cas 1 gigabit/s. Les résultats de simulation sur le système proposé montrent que ce système est plus performant que le système MB-OFDM pour les débits déjà proposés dans la norme, et qu'il offre un débit deux fois plus important que ceux de la norme avec même une meilleure performance en terme de TEB.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00376632
Date15 December 2008
CreatorsStephan, Antoine
PublisherINSA de Rennes
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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