Algorithmes de détection et de reconstruction en aveugle de code correcteurs d'erreurs basés sur des informations souples

par Aurélien Bonvard

Thèse de doctorat en Télécommunications

Sous la direction de Sébastien Houcke et de Roland Gautier.

Le président du jury était Philippe Ciblat.

Le jury était composé de Jean-Pierre Tillich, Pierre Loidreau, Mélanie Marazin.

Les rapporteurs étaient Jean-Pierre Tillich, Pierre Loidreau.


  • Résumé

    Les dernières décennies ont connu l’essor des communications numériques. Ceci a donné lieu à la prolifération des standards de communication, ce qui demande une plus grande adaptabilité des systèmes de communication. Une manière de rendre ces systèmes plus flexibles consiste à concevoir un récepteur intelligent qui serait capable de retrouver l’ensemble des paramètres de l’émetteur. Dans ce manuscrit, nous nous intéressons à l’identification en aveugle des codes correcteurs d’erreurs. Nous proposons des méthodes originales, basées sur le calcul de distances euclidiennes entre des séquences de symboles bruités. Tout d’abord, un premier algorithme de classification permet la détection d’un code puis l’identification de la longueur de ses mots de code. Un second algorithme basé sur le nombre de collisions permet quand à lui d’identifier la longueur des mots d’informations. Ensuite, nous proposons une autre méthode utilisant cette fois les distances euclidiennes minimales pour l’identification de la longueur d’un code en bloc. Enfin, une méthode de reconstruction du code dual d’un code correcteur d’erreurs est présentée.

  • Titre traduit

    Algorithms for blind detection and reconstruction of error-correcting code from soft information


  • Résumé

    Recent decades have seen the rise of digital communications. This has led to a proliferation of communication standards, requiring greater adaptability of communication systems. One way to make these systems more flexible is to design an intelligent receiver that would be able to retreive all the parameters of the transmitter from the received signal. In this manuscript, we are interested in the blind identification of error-correcting codes. We propose original methods based on the calculation of Euclidean distances between noisy symbol sequences. First, a classification algorithm allows the detection of a code and then the identification of its code words lenght. A second algorithm based on the number of collisions allows to identify the length of the information words. Then, we propose another method using the minimum Euclidean distances to identify block codes length. Finally, a method for reconstructing the dual code of an error-correcting code is presented.


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