Algorithmes d'estimation de canal pour OFDM dans des scénarios d’interférences

Channel estimation algorithms for OFDM in interference scenarios

• Auteur / Autrice : Farah Zaarour
• Direction : Martine Liénard, Iyad Dayoub, Éric Simon, Marie Zwingelstein
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Micro et Nanotechnologies, Acoustique et Télécommunications
• Date : Soutenance le 27/11/2015
• Etablissement(s) : Lille 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut d'Electronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie

Mots clés

Mots clés contrôlés

Complexité de calcul (informatique)

Radio -- Récepteurs et réception

Algorithmes EM

Multiplexage par répartition orthogonale de la fréquence

Mots clés libres

Estimation de canal

Interférences bandes étroites

Pilotes superposés

Algorithme de faible complexité

Efficacité spectrale

Résumé

La rareté du spectre radio et la demande croissante de bande passante rendent l'optimisation de l'utilisation du spectre essentiel. Tandis qu'une efficacité maximale devrait être atteinte, un niveau minimal d'interférence devrait être maintenu. L’OFDM a été retenu comme un schéma de modulation dans plusieurs normes sans fil. L'estimation de canal est une tâche fondamentale dans les systèmes OFDM et elle devient plus difficile en présence d'interférence. Dans cette thèse, notre objectif est de proposer des algorithmes d'estimation de canal pour les systèmes OFDM en présence d’interférence, où les algorithmes classiques échouent. Tout d'abord, nous considérons l'environnement radio intelligente et nous proposons un nouveau cadre d'estimation de canal pour les canaux à variations rapides contaminés par des interférences bandes étroites (NBI). Cela est accompli avec l'algorithme EM et une expression explicite pour l'estimation de la puissance du bruit est obtenue. Ensuite, nous considérons un nouveau schéma de pilotes superposés (DNSP) qui assure des pilotes sans interférence au détriment d'interférence des donnés. Donc, un récepteur adapté à son design doit être conçu. Nous proposons un annuleur d’interférences (IC) à faible complexité pour les canaux à variations lentes avec DNSP. Cependant, la performance de l'IC proposé n'est fiable que quand l'erreur de l'estimation du canal est faible. Donc, dans une autre contribution, nous proposons un IC pour DNSP en tenant compte des erreurs d'estimation du canal. Enfin l'estimation robuste du canal est considérée comme l’une des perspectives de cette thèse.

The scarcity of the radio spectrum and the increasing demand on bandwidth makes it vital to optimize the spectrum use. While a maximum efficiency should be attained, a minimal interference level should be maintained. OFDM has been selected as the modulation scheme in several wireless standards. Channel estimation is a fundamental task in OFDM and it becomes even more challenging in the presence of interference. In this thesis, our aim is to propose channel estimation algorithms for OFDM systems in the presence of interference, where conventional channel estimators designed for OFDM fail. First, we consider the cognitive radio environment and propose a novel channel estimation framework for fast time-varying channels in OFDM with NBI. This is accomplished through an expectation maximization (EM) based algorithm. This formulation allows us to obtain a closed-form expression for the estimation of the noise power. In this thesis, we are particularly interested in a very recent scheme of superimposed pilots for OFDM (DNSP). DNSP assures interference-free pilots at the expense of data interference. Seen the modernity of DNSP, a suitable receiver has to be designed to cope with its design. We first propose a low-complexity interference canceler (IC) for slow time-varying channels with DNSP. The performance of the proposed IC is guaranteed when the channel estimation error is small. As another contribution, we extend the design of the approximated IC for DNSP so as to take the channel estimation errors into account. Finally, we consider robust channel estimation which can be viewed as one of the perspectives of this thesis.