Thèse soutenue

Eigenvalue Based Detector in Finite and Asymptotic Multi-antenna Cognitive Radio Systems
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Auteur / Autrice : Hussein Kobeissi
Direction : Yves Louët
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Télécommunications (STIC)
Date : Soutenance le 13/12/2016
Etablissement(s) : CentraleSupélec en cotutelle avec Université Libanaise
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) - CentraleSupélec (2015-....) - École doctorale Mathématiques, télécommunications, informatique, signal, systèmes, électronique (Rennes)
Jury : Président / Présidente : Abed Ellatif Samhat
Examinateurs / Examinatrices : Oussama Bazzi, Inbar Fijalkow, Maher Jridi, Chafic Mokbel, Amor Nafkha, Youssef Nasser

Résumé

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La thèse aborde le problème de la détection d’un signal dans une bande de fréquences donnée sans aucune connaissance à priori sur la source (détection aveugle) dans le contexte de la radio intelligente. Le détecteur proposé dans la thèse est basé sur l’estimation des valeurs propres de la matrice de corrélation du signal reçu. A partir de ces valeurs propres, plusieurs critères ont été développés théoriquement (Standard Condition Number, Scaled Largest Eigenvalue, Largest Eigenvalue) en prenant pour hypothèse majeure un nombre fini d’éléments, contrairement aux hypothèses courantes de la théorie des matrices aléatoires qui considère un comportement asymptotique de ces critères. Les paramètres clés des détecteurs ont été formulés mathématiquement (probabilité de fausse alarme, densité de probabilité) et une correspondance avec la densité GEV a été explicitée. Enfin, ce travail a été étendu au cas multi-antennes (MIMO) pour les détecteurs SLE et SCN.