Apports de la théorie de l'information et de l'échantillonnage compressé pour la surveillance de spectre

par Lap Luat Nguyen

Thèse de doctorat en Télécommunications

Sous la direction de Roland Gautier.

Le président du jury était Marion Berbineau.

Le jury était composé de Roland Gautier, Marion Berbineau, Salah Bourennane, Yannis Pousset, Anthony Fiche, Gilles Burel.

Les rapporteurs étaient Salah Bourennane, Yannis Pousset.


  • Résumé

    Cette thèse a pour but d’exploiter l’état de l’art du Modulated Wideband Converter (MWC) et de l’acquisition compressée afin de surveiller et de détecter un spectre radiofréquence large bande, sans aucune connaissance a priori du signal d’entrée et de son support fréquentiel. Un prototype d’échantillonnage compressé basé sur le MWC développé par l’équipe CACS/COM du Lab-STICC est brièvement présenté. Les principaux objectifs de cette thèse sont d’identifier l’impact des composants analogiques du prototype sur les sorties du MWC et de proposer des solutions afin de corriger les défauts de chaque composant indépendamment des autres. Une méthode de compensation numérique en amplitude et en phase est proposée et appliquée après l’étape de filtrage passe-bas pour obtenir une sortie proche du filtre passe-bas idéal. Ensuite, plusieurs types de convertisseurs analogiques numériques faible nombre de bits ont été recensés et combinés au MWC en simulation. Les résultats de reconstruction spectrale sont ensuite évalués à partir des taux de bonne reconstruction et de fausse alarme. Cette thèse aborde également l’influence des paramètres clés d’un signal large bande (résolution fréquentielle, largeur de bande, etc.) sur la reconstruction spectrale, notamment pour des applications de l’Internet des Objets (IoT).

  • Titre traduit

    Contributions of information theory and compressed sampling to spectrum monitoring


  • Résumé

    This thesis aims to exploit the state-of-art of the Modulated Wideband Converter (MWC) and Compressed Sensing (CS) technology, to monitor and detect a wideband spectrum, without any knowledge of the input signal and its frequency support.A prototype of compressed sensing based on the MWC scheme and developed by the CACS/COM team of Lab-STICC is briefly introduced.Addressing the impacts of analog components imperfections on the MWC output, then proposing solution to overcome them by studying each component independently, are the main objectives of this thesis. A digital post-processing scheme with amplitude and phase compensation is proposed and applied after real lowpass filtering step to achieve the filtered output as close as the ideal one.Then, several real types of Analog-to-Digital Converter (ADC) with low-bit quantization are presented and combined to the MWC in simulation.The results of spectrum reconstruction are then evaluated with respect to a proposed criterion of correct reconstruction rate and false alarm rate. This thesis goes on dealing with the influence of wideband signal key parameters (frequency resolution, bandwidths, etc.) on its spectrum reconstruction, especially for Internet-of-Things (IoT) applications.


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