Thèse soutenue

Conception et prototypage de décodeurs de codes correcteurs d’erreurs à partir de modèles comportementaux

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Auteur / Autrice : Yann Delomier
Direction : Christophe JegoBertrand Le GalJérémie Crenne
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Electronique
Date : Soutenance le 10/06/2020
Etablissement(s) : Bordeaux
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des sciences physiques et de l’ingénieur (Talence, Gironde)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de l'intégration du matériau au système (Talence, Gironde)
Jury : Président / Présidente : Dominique Dallet
Examinateurs / Examinatrices : Christophe Jego, Bertrand Le Gal, Jérémie Crenne, Dominique Dallet, Emmanuel Casseau, Laura Conde Canencia, Lionel Lacassagne, Lilian Bossuet
Rapporteurs / Rapporteuses : Emmanuel Casseau, Laura Conde Canencia

Résumé

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Les communications numériques sont omniprésentes dans les objets communicants de la vie courante . L'évolution des standards de communications, la diminution des délais de mise sur le marché et l’hétérogénéité des cadres applicatifs complexifient les défis à relever par les concepteurs de circuits numériques. Les technologies mobiles de cinquième génération (5G) sont une illustration des enjeux actuels. Dans ce contexte, le développement de circuits numériques pour l'implantation de décodeurs de codes correcteurs d'erreurs s’avère particulièrement difficile. La synthèse haut niveau (HLS) est une des méthodologies de conception qui permet le prototypage rapide d'architectures numériques. Cette méthodologie est basée sur l’utilisation de descriptions comportementales pour générer des architectures matérielles. Cependant, le développement de modèles comportementaux efficaces est primordial pour la génération d’architectures performantes. Les travaux présentés dans le cadre de cette thèse ont pour thème la définition de modèles comportementaux efficaces pour la génération d'architectures de décodeurs de codes correcteurs d'erreurs pour les codes LDPC et les codes polaires. Ces deux familles de codes correcteurs d’erreurs sont celles qui ont été adoptées dans le standard 5G. Les modèles comportementaux développés se doivent d’allier flexibilité, rapidité de prototypage et efficacité.Une première contribution significative des travaux de thèse est la proposition de deux modèles comportementaux permettant la génération d'architectures matérielles efficaces pour le décodage de codes LDPC. Ces modèles sont génériques et associés à une méthodologie flexible. Ils favorisent l’exploration de l'espace des solutions architecturales. Ainsi une multitude de compromis entre le débit, la latence et la complexité matérielle est obtenue. En outre, cette contribution constitue une avancée significative vis-à-vis de l'état de l'art concernant la génération automatique d'architectures de décodeurs LDPC. Enfin les performances atteintes par les architectures synthétisées sont similaires à celles d’architectures conçues manuellement à l’aide d’un flot de conception traditionnel. Une deuxième contribution des travaux de thèse est la proposition d’un premier modèle comportemental favorisant la génération d'architectures matérielles de décodeurs de codes polaires à l’aide d’un flot de synthèse de haut niveau. Ce modèle générique permet lui aussi une exploration efficace de l'espace des solutions architecturales. Il est à noter que les performances des décodeurs polaires synthétisés sont similaires à celles des architectures de décodage rapportés dans l’état de l’art. Une troisième contribution des travaux de thèse concerne le développement d'un modèle comportemental de décodeur de codes polaires implantant un algorithme "à Liste", à savoir l'algorithme de décodage par annulation successive à liste. Cet algorithme de décodage permet d’obtenir de meilleures performances de décodage au prix d’un surcoût calculatoire important. Ce surcoût se répercute sur la complexité matérielle de l’architecture de décodage. Il est à souligner que le modèle comportemental proposé est le premier modèle pour des décodeurs de codes polaires basés sur un algorithme "à Liste".