Ce mémoire est scindé en deux parties. La première partie traite de l'estimation de l'optimum combiner. Traditionnellement, l'optimum combiner est estimé à travers l'estimation du canal du signal désiré et la matrice de covariance de l'interférence plus bruit. Dans cette première partie, on propose d'estimer l'optimum combiner à travers l'estimation de deux filtres séparés, à savoir un filtre qui suppose que la transmission est sans bruit (ce filtre prend en compte l'interférence mais pas le bruit) et un filtre qui suppose que la transmission est sans interférences (ce filtre prend en compte le bruit mais pas l'interférence). Néanmoins ce type d'estimation reste optimal seulement dans le cas où le récepteur est composé de deux antennes et/ou la transmission n'est perturbée que par une seule source d'interférence, indépendamment du nombre d'antennes. Le cas d'une transmission avec un récepteur à deux antennes et une source d'interférence est simulé puis implémenté sur une cible type DSP en virgule fixe au format 16 bits.La deuxième partie est dédiée à l'estimation aveugle du canal où deux méthodes sont proposées. Ces deux méthodes sont basées sur les moments d'ordre supérieurs. La première méthode est une extension de l'algorithme de Viterbi & Viterbi avec résolution de l'ambiguïté inter sous-porteuses, pour le cas d'une transmission basée sur une forme d'onde OFDM. La deuxième méthode est construite autour du principe de l'auto déconvolution. On propose aussi dans cette partie une extension aux systèmes MIMO par l'introduction d'un précodage et d'un postcodage spatio-temporel adapté à la méthode d'estimation du canal et au type de la transmission. Enfin une étude de cas d'utilisation de cette extension MIMO est donnée pour un système de transmission basé sur le standard IEEE 802.11. / This thesis is split into two parts. The first part deals with the estimation of the optimum combiner. Traditionally, the optimum combiner is estimated through the estimation of both the desired signal channel and the covariance matrix of interference plus noise.In this first part, we propose to estimate the optimum combiner by estimating two separate filters, namely a filter which assumes that the transmission is noiseless (taking into account the interference but not the noise) and a filter which assumes that the transmission is no interfered (taking into account the noise but not the interference). However this method of estimation is optimal only in the case where the receiver has two antennas and/or transmission undergone a single source of interference regardless of the number of antennas. The case of a transmission with a receiver equipped with two antennas and interfered by a single source of interference, is simulated and implemented on a fixed-point DSP target in 16 bit format.The second part is dedicated to the blind channel estimation where two methods are proposed. Both methods are based on the higher order moments. The first method can be viewed as an extension of the Viterbi & Viterbi algorithm, with inter subcarrier ambiguity solving, for the case of an OFDM waveform. The second method is built around the principle of self deconvolution. In this section, an extension to MIMO systems based on a space-time pre-coding and postcoding is introduced. Finally a case of application of this extension, for a MIMO transmission system based on the IEEE 802.11 standard, is analysed and simulated.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2015CNAM0994 |
| Date | 13 March 2015 |
| Creators | Maoudj, Rabah |
| Contributors | Paris, CNAM, Terré, Michel |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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