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Optimisation des stratégies de décodage des codes LDPC dans les environnements impulsifs : application aux réseaux de capteurs et ad hoc / LDPC strategy decoding optimization in impulsive environments : sensors and ad hoc networks application

L’objectif de cette thèse est d’étudier le comportement des codes LDPC dans un environnement où l’interférence générée par un réseau n’est pas de nature gaussienne mais présente un caractère impulsif. Un premier constat rapide montre que sans précaution, les performances de ces codes se dégradent très significativement. Nous étudions tout d’abord les différentes solutions possibles pour modéliser les bruits impulsifs. Dans le cas des interférences d’accès multiples qui apparaissent dans les réseaux ad hoc et les réseaux de capteurs, il nous semble approprié de choisir les distributions alpha-stables. Généralisation de la gaussienne, stables par convolution, elles peuvent être validées théoriquement dans plusieurs situations.Nous déterminons alors la capacité de l’environnement α-stable et montrons par une approche asymptotique que les codes LDPC dans cet environnement sont bons mais qu’une simple opération linéaire à l’entrée du décodeur ne permet pas d’obtenir de bonnes performances. Nous avons donc proposé différentes façons de calculer la vraisemblance en entrée du décodeur. L’approche optimale est très complexe à mettre en oeuvre. Nous avons étudié plusieurs approches différentes et en particulier le clipping dont nous avons cherché les paramètres optimaux. / The goal of this PhD is to study the performance of LDPC codes in an environment where interference, generated by the network, has not a Gaussian nature but presents an impulsive behavior.A rapid study shows that, if we do not take care, the codes’ performance significantly degrades.In a first step, we study different approaches for impulsive noise modeling. In the case of multiple access interference that disturb communications in ad hoc or sensor networks, the choice of alpha-stable distributions is appropriate. They generalize Gaussian distributions, are stable by convolution and can be theoretically justified in several contexts.We then determine the capacity if the α-stable environment and show using an asymptotic method that LDPC codes in such an environment are efficient but that a simple linear operation on the received samples at the decoder input does not allow to obtain the expected good performance. Consequently we propose several methods to obtain the likelihood ratio necessary at the decoder input. The optimal solution is highly complex to implement. We have studied several other approaches and especially the clipping for which we proposed several approaches to determine the optimal parameters.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2011REIMS023
Date29 June 2011
CreatorsBen Maad, Hassen
ContributorsReims, Gellé, Guillaume
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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