Improved channel estimation, equalization, and coding for turbo equalization in presence of interference

• Auteur / Autrice : Alaa Ghaith
• Direction : Joseph Boutros
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Électronique et communications
• Date : Soutenance en 2006
• Etablissement(s) : Paris, ENST

Mots clés

Mots clés contrôlés

Transmission numérique

Codage

Résumé

Ce rapport de thèse présente des nouvelles méthodes pour l’estimation de canal, l’égalisation et le codage pour des canaux avec interférence entre symboles. On commence par une nouvelle procédure itérative d’estimation de canal et de détection, appelée la Séparation de l’Observation, dans un schéma de turbo égalisation pour des systèmes utilisant des modulations à grande taille. On étend cette technique à la détection itérative des étiquetages. On propose un étiquetage binaire optimisé de la constellation 16-QAM dans l’ordre d’augmenter le gain de codage. Ensuite, on présente un algorithme de décodage pour les codes non binaires qui est accéléré par l’utilisation de la transformée d’Hadamard rapide, et à complexité réduite grâce au code dual. On propose des nouveaux codes LDPC adaptatives qui peuvent être facilement appliqué dans un système OFDM et décodé par la règle conçue auparavant. Finalement, on améliore les performances de la turbo égalisation, en combinant tous les techniques définies auparavant: code LDPC non binaire, égaliseur à suppression d’interférence, séparation d’observation et décodage LDPC non binaire.

This thesis report presents some new methods to improve the channel estimation, equalization, and coding for inter symbol interference channels. We begin by a new iterative procedure for channel estimation and detection, named Observation Separation, in a turbo equalization scheme for systems using high level modulation. We extend this technique to the mapping iterative detection. We suggest a binary mapping optimized of 16-QAM constellation to increase the coding gain. Then, we present a decoding algorithm for non binary codes which is accelerated by using the Fast Hadamard Transformer, and with reduced complexity thanks to the duel code. We suggest a new adaptive LDPC code which can be simply applied to the OFDM system and decoded by the rule designed beforehand. Finally, we improve the performance of turbo equalization, by combining all the techniques defined beforehand: non binary LDPC code, interference cancellation equalizer, separation observation and non binary LDPC decoding.