Compromis exploration-exploitation dans la détection MIMO : algorithmie et implémentation

Exploration-exploitation trade-off in MIMO detection : algorithms and implementation

• Auteur / Autrice : Bastien Trotobas
• Direction : Yves Louët, Amor Nafkha
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Télécommunications (STIC)
• Date : Soutenance le 07/07/2021
• Etablissement(s) : CentraleSupélec
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut d'Électronique et de Télécommunications (Rennes)
• Jury : Président / Présidente : Guy Gogniat
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Maher Jridi, Lina Mroueh, Fakhreddine Ghaffari
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Maher Jridi, Lina Mroueh

Mots clés

Mots clés contrôlés

Algorithmes bio-inspirés (intelligence artificielle)

Réseaux logiques programmables par l'utilisateur

Systèmes à entrées multiples et à sorties multiples

Mots clés libres

Détection MIMO

Implémentation FPGA

Compromis exploration-exploitation

MIMO detection

FPGA implementation

Exploration-exploitation trade-off

Résumé

Un système MIMO (multiple-inputs, multiple-outputs) transmet plusieurs flux données dans le même slot temps-fréquence entre émetteur(s) et récepteur disposant de plusieurs antennes. Cette démultiplication des flux de données améliore le débit, la robustesse et l'efficacité des transmissions au prix d'une réception beaucoup plus ardue. En effet, il faut alors séparer les flux de données en plus de compenser les défauts du canal de transmission (bruits et évanouissements). C'est le rôle des algorithmes de détection.La grande majorité des détecteurs modernes exploitent les modèles ainsi que les estimations de l'état du canal de transmission pour retrouver les signaux émis. Cependant, ces approches sont en difficultés lorsque le canal est trop bruité, mal estimé ou trop différent des modèles attendus. D'autres détecteurs bio-inspirés explorent plus largement les solutions possibles pour éviter ces défauts au risque de réaliser plus de calculs et donc de dégrader les performances.Ce manuscrit analyse le compromis entre exploration et exploitation et développe des algorithmes permettant de mélanger ces deux stratégies. Pour ce faire, deux détecteurs sont développés : l'un mixant les exploitations traditionnelles avec l'exploration bio-inspirée de l'algorithme des lucioles, l'autre à partir d'une approche nouvelle. Les études de ce manuscrit s’intéressent tant à l'algorithmie des détecteurs qu'à leur implémentations matérielles.

A MIMO (multiple-inputs, multiple-outputs) system transmits, with multiple antennas, several data streams in the same time-frequency. The increasing number of data streams enhances the throughput, the reliability and the efficiency of such transmissions at the expense of a much more challenging reception. Indeed, it is required to separate the data streams and to counteract the inherent degradation of the transmission channel (noise and fading). This is the role of detection algorithms.Most modern detectors exploit models and estimates of the state of the transmission channel to retrieve the transmitted signals. However, these approaches struggle when the channel is too noisy, badly estimated or deviates too much from the models. Other bio-inspired detectors explore more comprehensively the possible solutions to overcome these issues at the cost of more computation and consequently degraded performance.This manuscript discusses the trade-off between exploration and exploitation and designs algorithms to mix these two strategies. For this purpose, two detectors are developed: one mixing the traditional exploitations with the bio-inspired exploration of the firefly algorithm, the other one based on a novel approach. These studies cover both the algorithmic aspects of the detectors and the hardware implementations.