Graduate School and Research Center In communication systems

Estimation et égalisation aveugles de canal pour les communications mobiles

Ayadi, Jaouhar

Thesis

Nous traitons le problème de l'estimation et de l'égalisation aveugles de canal dans le contexte des communications mobiles. Les méthodes d'identification que nous développons utilisent un modèle multi-canal pour décrire le canal de transmission entre l'émetteur et le récepteur. Nous commençons par la description des sous-espaces signal et bruit correspondant à l'estimation des paramètres du canal, et nous discutons des difiérentes paramétrisations du sous-espace bruit ainsi que leur relation avec l'engendrement de ce dernier. Nous présentons, ensuite, des méthodes d'estimation déterministes qui incluent les approches d'ajustement de sous-espaces pour lesquelles nous proposons des techniques alternatives qui évitent la décomposition propre de la matrice de covariance. Une autre classe intéressante de méthodes déterministes est celle qui est basée sur le critère de maximum de vraisemblance. Nous proposons deux algorithmes pour optimiser ce critère. Le premier algorithme permet de débruiter le critère considéré et par conséquent d'obtenir des estimées sans biais du canal. Pour ce qui est du deuxième algorithme, il se base sur une reformulation de la fonction de coût considérée comme un critère quadratique pondéré de façon à ce que son gradient corresponde exactement au gradient du critère de maximum de vraisemblance. Asymptotiquement, ces deux algorithmes sont globalement convergents et leur convergence nécessite quelques itérations. La performance du deuxième algorithme reste étroitement proche de la borne de Cramer-Rao. Nous exploitons, ensuite, la connaissance a priori des filtres de transmission/réception. Nous étendons les méthodes aveugles pour incorporer cette connaissance et nous calculons les bornes de Cramer-Rao correspondant à ce cas. Nous constatons que les méthodes étendues aboutissent à des performances meilleures. En effet, les bornes de performance sont beaucoup plus basses que celles correspondant au cas purement aveugle, les critères à optimiser sont mieux conditionnés et des canaux qui ne sont pas identifiables par des méthodes aveugles peuvent être identifiés grâce à l'exploitation de cette connaissance. Nous proposons deux procédures alternatives pour préserver la robustesse des mé thodes d'estimation aveugle en absence de connaissance précise sur la longueur du canal. En fait, la première approche peut être vue comme un mécanisme de détection implicite de l'ordre du canal, par contre la seconde approche détecte cet ordre de façon explicite. Nous développons une méthode d'ajustement de sous-espace pour identifier le canal lorsque le bruit additif n'est plus supposé blanc mais uniquement stationnaire de couleur inconnue. La méthode proposée exploite une structure de déplacement de la matrice de covariance du signal reçu dans laquelle la contribution du bruit disparaît. Nous étendons, ensuite, la méthode proposée pour exploiter la connaissance a priori des filtres de transmission/réception afin d'améliorer sa performance. Nous proposons aussi une méthode d'estimation de canal basée sur le critère d'égalisation aveugle de forçage à zéro minimisant l'erreur quadratique moyenne. Nous avons prouvé, dans ce contexte, l'équivalence entre plusieurs critères d'égalisation dans le cas sans bruit et sous la contrainte d'absence du biais. Par conséquent, nous avons déduit qu'une étape de débruitage de la matrice de covariance du signal reçu est nécessaire avant son utilisation dans la méthode d'estimation aveugle. L'avantage principal de cette méthode est qu'elle évite la décomposition propre de la matrice de covariance tout en aboutissant à des performances optimales par rapport à la borne de Cramer-Rao.

Document Bibtex

Type:Thesis
Language:English
Date:
Department:Mobile Communications
Eurecom ref:906
Copyright: © ENST Paris. Personal use of this material is permitted. The definitive version of this paper was published in Thesis and is available at :
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