Thèse soutenue

Modélisation énergétique et optimisation des codes LDPC à base des protographes

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Auteur / Autrice : Mohamed Yaoumi
Direction : Frédéric Guilloud
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Télécommunications
Date : Soutenance le 14/12/2020
Etablissement(s) : Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Lab-STICC_IMTA_CACS_COM - Département Signal et Communications - Laboratoire en sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance
Jury : Président / Présidente : Emmanuel Boutillon
Examinateurs / Examinatrices : Frédéric Guilloud, Florence Alberge, Christophe Jego, Elsa Dupraz, Fakhreddine Ghaffari
Rapporteurs / Rapporteuses : Florence Alberge, Christophe Jego

Résumé

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Il existe différents types de codes correcteur d’erreurs (CCE), chacun offrant différents compromis entre la performance et la consommation d’énergie. Nous proposons de traiter ce problème pour les codes LDPC (Low-Density Parity Check). Dans ce travail, nous avons considéré les codes LDPC construits à partir de protographes avec un décodeur Min-Sum quantifié, pour leurs bonnes performances et leur implémentation matérielle efficace. Nous avons utilisé une méthode basée sur l’évolution de densité pour évaluer les performances à longueur finie du décodeur pour un protographe donné. Ensuite, nous avons introduit deux modèles pour estimer la consommation d’énergie du décodeur Min-Sum quantifié. A partir de ces modèles, nous avons développé une méthode d’optimisation afin de sélectionner des protographes qui minimisent la consommation d’énergie du décodeur tout en satisfaisant un critère de performance donné.Dans la seconde partie de la thèse, nous avons considéré un décodeur LDPC bruité, et nous avons supposé que le circuit introduit des défauts dans les unités de mémoire utilisées par le décodeur. Nous avons ensuite mis à jour le modèle d’énergie de la mémoire afin de prendre en compte le bruit dans le décodeur. Par conséquent, nous avons proposé une méthode alternative afin d’optimiser les paramètres du modèle et minimiser la consommation d’énergie du décodeur pour un protographe donné.