Exploiting the wireless channel for communications

• Auteur / Autrice : Raul Liberato de Lacerda Neto
• Direction : Mérouane Debbah, João Cesar M. Mota
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique, traitement du signal et des images
• Date : Soutenance en 2008
• Etablissement(s) : Nice en cotutelle avec Universidade federal do Ceará
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Nice ; 1992-....)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Systèmes à entrées multiples et à sorties multiples

Entropie maximale, Méthode d'

Signal, Théorie du (télécommunications)

Systèmes de communication sans fil

Résumé

Le récent développement des communications mobiles a fait des réseaux sans fil un des secteurs technologiques les plus prometteurs. Stimulé par les avancées en traitement de l'information, le haut débit est récemment devenu le centre de la recherche dans le domaine des communications. La croissance des flux Internet et l'introduction d'une multitude d'applications ont abouti à une nouvelle ère des communications dans lesquelles les réseaux sans fil jouent un rôle très important. Cependant, l'environnement sans fil offre toujours quelques défis qui doivent être adressés avant d'atteindre les pré-requis nécessaires pour les futurs réseaux sans fils. En raison de la caractérisation imprécise du canal de transmission, une grande partie du potentiel du canal sans fil est gaspillé. En outre, les schémas de communications multi-utilisateurs actuels n'exploitent pas convenablement les différents degrés de liberté (espace et bande) du canal. Le but de cette thèse est de traiter précisément ces deux points. La première partie de cette thèse est consacrée à l'utilisation des outils de théorie des probabilités bayésiens qui permettent de générer des modèles basés seulement sur la connaissance partielle de l'environnement. A partir du principe de maximisation d'entropie, nous présentons une approche qui permet d'inférer sur les caractéristiques des canaux en choisissant les distributions de probabilité qui maximisent l'entropie sous des contraintes qui représentent l'état de la connaissance de l'environnement. Cette technique est à la base des procédés d'inférences et a connu un large succès dans différentes disciplines. Des modèles pour deux différents types d'environnement sont analysés et proposés: canaux à large bande et canaux multi-antennes (MIMO). Dans la deuxième partie, le problème d'accès multiple pour les systèmes ultra large bande (UWB) est étudié. Malgré la grande quantité de travaux effectués ces dernières années sur la technologie d'UWB, aucune technique d'accès multiple n'exploite actuellement la dispersion élevée des canaux d'UWB, ce qui engendre une faible efficacité spectrale. Un schéma innovant qui exploite les canaux des utilisateurs s'intitulant ''Channel Division Multiple Access'' (ChDMA) est proposé. Ce schéma fournit une solution très simple tout en obtenant une efficacité spectrale élevée.

The recent development in digital communications has made wireless networks one of the most promising areas of research. Fueled by the advances in digital processing, high data rate connections have recently become the focus of research in the communication domain. The growth of the Internet and the introduction of a multitude of applications culminated in a new era of communications in which wireless networks play a very important role. However, the wireless environment still offers some challenges that need to be addressed before meeting next generation mobile requirements. Due to imperfect channel characterization and modeling, much of the potential of the wireless environment is wasted. Furthermore, the need of multiple simultaneous connections lead to the use of multiple access schemes that were not designed to cope with some of the wideband/multiple antenna wireless characteristics. The objective of the thesis is to treat these two points. The first part of this thesis is dedicated to the use of bayesian probability theory tools that enable the derivation of models based only on partial knowledge of the environment. Using Jaynes' maximum entropy principle, we present a framework that allows us to infer on the channel characteristics by choosing probability distributions that maximize entropy under the constraints that represent the actual state of knowledge. This technique is at the heart of scientific inference and has applications in many other fields. Probabilistic channel Models for two different types of environment are derived: wideband channels and multiple-input multiple-output (MIMO) channels. In the second part, the multiple access problem for ultra wideband (UWB) systems is considered. Despite the large amount of work conducted during recent years on UWB technology, no scheme can cope with the high dispersion of UWB channels and still offer reasonable spectral efficiency. An innovative scheme that exploits the users' channels to guarantee multiple access is introduced, entitled channel division multiple access (ChDMA).