Contribution à l'étude de l'échantillonnage non uniforme dans le domaine de la radio intelligente.

Non Uniform sampling contributions in the context of Cognitive Radio

• Auteur / Autrice : Samba Traore
• Direction : Yves Louët
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Télécommunications (STIC)
• Date : Soutenance le 09/12/2015
• Etablissement(s) : CentraleSupélec
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, télécommunications, informatique, signal, systèmes, électronique (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut d'Électronique et de Télécommunications (Rennes)
• Jury : Président / Présidente : Olivier Berder
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Laurent Ros, Carlos Estêvão Rolim Fernandes, Jacques Palicot
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Marie Chabert, Dominique Dallet

Mots clés

Mots clés contrôlés

Échantillonnage

Radio cognitive

Mots clés libres

Echantillonnage non uniforme

Sub-Nyquist

Radio intelligente

Sparcité

Non uniform sampling

Sub-Nyquist

Cognitive radio

Sparcity

Résumé

Nous proposons un nouveau schéma d’échantillonnage non uniforme périodique appelé Système d’Échantillonnage Non Uniforme en Radio Intelligente (SENURI). Notre schéma détecte la localisation spectrale des bandes actives dans la bande totale échantillonnée afin de réduire la fréquence moyenne d’échantillonnage, le nombre d’échantillons prélevé et par conséquent la consommation d’énergie au niveau du traitement numérique. La fréquence moyenne d’échantillonnage du SENURI dépend uniquement du nombre de bandes contenues dans le signal d’entrée x(t). Il est nettement plus performant, en termes d’erreur quadratique, qu’une architecture classique d’échantillonnage non uniforme périodique constituée de p branches, lorsque le spectre de x(t) change dynamiquement.

In this work we consider the problem of designing an effective sampling scheme for sparse multi-band signals. Based on previous results on periodic non-uniform sampling (Multi-Coset) and using the well known Non-Uniform Fourier Transform through Bartlett’s method for Power Spectral Density estimation, we propose a new sampling scheme named the Dynamic Single Branch Non-uniform Sampler (DSB-NUS). The idea of the proposed scheme is to reduce the average sampling frequency, the number of samples collected, and consequently the power consumption of the Analog to Digital Converter (ADC). In addition to that our proposed method detects the location of the bands in order to adapt the sampling rate. In this thesis, we show through simulation results that compared to existing multi-coset based samplers, our proposed sampler provides superior performance, both in terms of sampling rate and energy consumption. It is notconstrained by the inflexibility of hardware circuitry and is easily reconfigurable. We also show the effect of the false detection of active bands on the average sampling rate of our new adaptive non-uniform sub-Nyquist sampler scheme.