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
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Auteur / Autrice : | Fakher Sagheer |
Direction : | Frédéric Lehmann, Antoine Berthet |
Type : | Projet de thèse |
Discipline(s) : | Information, communications, électronique |
Date : | Inscription en doctorat le 01/10/2019 |
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 |
Equipe de recherche : TIPIC |
Mots clés
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Résumé
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Ce projet doctoral explore l'intérêt de se passer de l'identification d'utilisateur basée sur le protocole pour les communications multi-accès, dans le but d'augmenter l'efficacité spectrale et la gestion des interférences. Nous proposons d'explorer le potentiel des outils avancés de la théorie de l'information, la théorie du codage et le traitement du signal, afin d'effectuer la détection d'activité conjointe des utilisateurs, l'estimation des canaux et le décodage de données d'une manière intégrée avec une complexité abordable. Nous prévoyons de développer des solutions pour des cas d'utilisation difficiles, avec une forte incertitude de canal et des canaux aléatoires hautement dynamiques.