Annulation d’interférences dans les systèmes MIMO et MIMO massifs (Massive MIMO)

par Abdelhamid Ladaycia

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Anissa Mokraoui.

Thèses en préparation à Sorbonne Paris Cité , dans le cadre de École doctorale Galilée (Villetaneuse, Seine-Saint-Denis) depuis le 01-10-2015 .


  • Résumé

    Les systèmes de communications MIMO (Multiple Input Multiple Output) utilisent des réseaux de capteurs qui peuvent s’étendre à de grandes dimensions (MIMO massifs) et qui sont pressentis comme solution potentielle pour les futurs standards de communications à très hauts débits. Un des problèmes majeur de ces systèmes est le fort niveau d’interférences dû au grand nombre d’émetteurs simultanés. Dans un tel contexte, les solutions ’classiques’ de conception de pilotes ’orthogonaux’ sont extrêmement coûteuses en débit utile permettant ainsi aux solutions d’identification de canal dites ’aveugles’ ou ’semi-aveugles’ (abandonnées pour un temps dans les systèmes de communications civiles) de revenir au-devant de la scène comme solutions intéressantes d’identification ou de déconvolution de ces canaux MIMO. Dans cette thèse, nous avons commencé par une analyse comparative des performances, en se basant sur les bornes de Cramèr-Rao (CRB), afin de mesurer la réduction potentielle de la taille des séquences pilotes et ce en employant les méthodes dites semi-aveugles basées sur l’exploitation conjointe des pilotes et des données. Les résultats d’analyse montrent que nous pouvons réduire jusqu’à 95% des pilotes sans affecter les performances d’estimation du canal. Nous avons par la suite proposé de nouvelles méthodes d’estimation semi-aveugle du canal, éventuellement de faible coût, permettant d’approcher les performances limites (CRB). Nous avons proposé un estimateur semi-aveugle, LS-DF (Least Squares-Decision Feedback), basé sur une estimation des moindres carrés avec retour de décision qui permet un bon compromis performance / complexité numérique. Un autre estimateur semi-aveugle de type sous-espace a aussi été proposé ainsi qu’un algorithme basé sur l’approche EM (Expectation Maximization) pour lequel trois versions à coût réduit ont été étudiées. Dans le cas d’un canal spéculaire, nous avons proposé un algorithme d’estimation paramétrique se basant sur l’estimation des temps d’arrivés combinée avec la technique DF.


  • Résumé

    Multiple Input Multiple Output (MIMO) systems use sensor arrays that can be of large-scale (we will then refer to them as massive MIMO systems) and are seen as a potential candidate for future digital communications standards at very high throughput. A major problem of these systems is the high level of interference due to the large number of simultaneous transmitters. In such a context, ’conventional’ orthogonal pilot design solutions are expensive in terms of throughput, thus allowing for the so-called ’blind’ or ’semi-blind’ channel identification solutions (forsaken for a while in the civil communications systems) to come back to the forefront as interesting solutions for identifying or deconvolving these MIMO channels. In this thesis, we started with a comparative performance analysis, based on Cramèr-Rao Bounds (CRB), to quantify the potential size reduction of the pilot sequences when using semiblind methods that jointly exploit the pilots and data. Our analysis shows that, up to 95% of the pilot samples can be suppressed without affecting the channel estimation performance when such semi-blind solutions are considered. After that, we proposed new methods for semi-blind channel estimation, that allow to approach the CRB with relatively low or moderate cost. At first, we have proposed a semi-blind estimator, LS-DF (Least Squares-Decision Feedback), based on the decision feedback technique which allows a good compromise between performance and numerical complexity. Other semi-blind estimators have also been introduced based on the subspace technique and on the maximum likelihood approach, respectively. The latter is optimized via an EM (Expectation Maximization) algorithm for which three reduced cost versions are proposed. In the case of a specular channel model, we considered a parametric estimation method based on times of arrival estimation combined with the DF technique.