Méthodes statistiques bayésiennes pour la détection conjointe des activités des utilisateurs, l'estimation des canaux et le décodage des données dans les réseaux sans fil dynamiques
Auteur / Autrice : | Fakher Sagheer |
Direction : | Frédéric Lehmann, Antoine Olivier Berthet |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Information, communications, électronique |
Date : | Soutenance le 12/12/2024 |
Etablissement(s) : | Institut polytechnique de Paris |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : SAMOVAR - Services répartis, Architectures, Modélisation, Validation, Administration des Réseaux - Institut Polytechnique de Paris / IP Paris - Communications, Images et Traitement de l'Information / CITI - Information, Signal et Technologies des Communications / ISTeC-SAMOVAR |
Etablissement opérateur d'inscription : Télécom SudParis (Evry ; 2012-....) | |
Jury : | Président / Présidente : Didier Le Ruyet |
Examinateurs / Examinatrices : Jean-Marie Gorce, Jean-Pierre Cances, Lina Mroueh | |
Rapporteur / Rapporteuse : Jean-Marie Gorce, Jean-Pierre Cances |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
L'accès multiple non-orthogonal grant-free (GF-NOMA) s'impose progressivement comme une partie intégrante de la couche physique des systèmes d'accès radio du futur. En permettant d'accéder à une station de base sans allocation explicite de ressources temps/fréquence/code, GF-NOMA permet non seulement d'améliorer l'efficacité spectrale, mais également de rendre possible des communications ultra fiables à faible latence (URLLC). De telles exigences permettront de répondre aux enjeux spécifiques d'applications sans fil telles que l'internet des objets, la réalité virtuelle, les jeux vidéo en ligne, les communications entre machines, véhicules, etc. Cependant, GF-NOMA introduit un nouveau défi inexistant dans les systèmes de communication classiques, à savoir la détection d'activité des utilisateurs : en plus de l'estimation du canal, de la détection et du décodage des utilisateurs interférant, la station de base réceptrice doit être en mesure de procéder à leur classification en deux catégories : ceux qui sont actifs et transmettent et ceux qui ne le sont pas. La massivité du système, l'absence de contrôle de puissance à l'émission et/ou d'orthogonalité des séquences pilotes des utilisateurs sont autant de caractéristiques qui compliquent les traitements en réception. Cette thèse a pour thème général l'étude de nouvelles méthodes statistiques basées sur des algorithmes à passage de messages sur des graphes factoriels (factor graphs) appropriés afin de traiter conjointement toutes ces tâches au niveau du récepteur. Sont étudiées plus précisément :- une méthode (1) d'inférence bayésienne hybride à base de l'algorithme de propagation de croyance (belief propagation algorithme, BP) et de l'algorithme de propagation de l'espérance (expectation propagation algorithme, EP) pour résoudre le problème conjoint de détection d'activité, estimation de canal, et détection multi-utilisateur dans un système GF-NOMA synchrone avec absence de contrôle de puissance à l'émission, séquences pilotes orthogonales et antennes réceptrices multiples. En introduisant un critère d'approximation pour exprimer le passage de messages sous forme de lois gaussiennes, l'estimation du canal et la détection multi-utilisateurs peuvent être traitées efficacement par l'algorithme EP. Ceci s'avérant impossible sous cette forme pour la détection d'activité des utilisateurs, un passage de messages sous forme BP est utilisé à cet effet. La méthode proposée inclut une étape d'estimation des hyperparamètres du modèle que sont l'énergie des signaux reçus et la corrélation spatiale entre les antennes réceptrices. Une variante à complexité réduite ignorant la corrélation spatiale entre antennes réceptrices est également proposée ;- une méthode (2) d'inférence bayésienne à base de l'algorithme EP exploitant des méthodes d'analyse complexe (dérivées de Wirtinger) permettant de traiter la détection d'activité des utilisateurs également sous la forme d'un algorithme à passage de messages gaussiens ;- une méthode (3) faisant précéder la méthode (2) d'une méthode d'acquisition comprimée bayésienne chargée de l'estimation initiale du canal et de l'activité des utilisateurs dans le contexte complexifié d'un accès massif avec séquences pilotes des utilisateurs non-orthogonales. L'évaluation par simulations de ces différentes méthodes est effectuée dans le cas particulier d'un système GF-NOMA synchrone par codage, entrelacement et modulation OFDM (GF-OFDM-IDMA). Les performances obtenues (mesurées en termes de taux d'erreur binaire résiduel pour la détection et le décodage, d'erreur quadratique moyenne pour l'estimation de canal, et de probabilités de fausse alarme et de non-détection pour la détection d'activité) se comparent favorablement par rapport à celles obtenues avec des méthodes classiques publiées dans la littérature. Mots clés : NOMA, grant-free, accès massif, OFDM, graphes factoriels, algorithmes à passage de messages, propagation de croyance, propagation de l'espérance.