Méthodes séquentielles de Monte-Carlo pour les systèmes multiporteuses en présence de distorsions de phase - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2008

Sequential Monte Carlo receiver for multicarrier systems in the presence of phase distortions

Méthodes séquentielles de Monte-Carlo pour les systèmes multiporteuses en présence de distorsions de phase

Résumé

Multicarrier transmission systems have aroused great interest in recent years as a potential solution to the problem of transmitting high data rate over a frequency selective fading channel. Nowadays, multicarrier modulation is being selected as the transmission scheme for the majority of new communication systems. However, multicarrier systems are very sensitive to phase noise and carrier frequency offset caused by the oscillator instabilities. In this thesis, a general receiver for compensating the phase distortions effects in multicarrier systems is proposed. Our approach to this non-linear problem is based on Bayesian inference using sequential Monte Carlo filtering also referred to as particle filtering. First, the problem of channel estimation in the presence of phase noise and carrier frequency offset is addressed. Then, a particle filter is proposed to include the joint signal, phase noise and carrier frequency offset estimation. The proposed sequential Monte Carlo filters are efficiently implemented by combining sequential importance sampling, a selection scheme, a variance reduction technique and especially a new on-line parameter estimation based on parallel stochastic expectation maximization algorithms. Moreover in order to improve the estimation accuracy, an original autoregressive modeling of the time-domain multicarrier signal including either pilot or null-subcarriers is also proposed. Extensive simulation study is provided to illustrate the efficiency and the robustness of the proposed algorithms in comparison with those of existing schemes
Dans le contexte d’une demande croissante de débits de communications de plus en plus élevés, les systèmes multiporteuses ont suscité un grand intérêt dans la communauté scientifique depuis ces dernières années et sont désormais employées dans de nombreux systèmes de communication. Malheureusement, ce type de système est extrêmement sensible aux distorsions de phase, comme le bruit de phase et le décalage fréquentiel de la porteuse, engendrées par l’instabilité des oscillateurs locaux. Le but de cette thèse est donc de concevoir un récepteur capable de compenser ces perturbations. Notre approche à ce problème non-linéaire est basée sur l’inférence Bayésienne et plus particulièrement sur les méthodes séquentielles de Monte-Carlo, appelées également filtrage particulaire. En premier lieu, nous proposons un estimateur conjoint du canal et des distorsions de phase grâce à une séquence d’apprentissage. Ensuite, nous traitons le problème de l’estimation des données en présence de distorsions de phase. Les filtres particulaires proposés sont implémentés efficacement en combinant le principe d’échantillonnage par importance, un schéma de sélection, une technique de réduction de variance d’estimée et surtout un nouvel estimateur “on-line” de paramètres utilisant des algorithmes d’espérance-maximisation stochastique parallèles. De plus, dans le but toujours d’augmenter l’efficacité et la robustesse de nos estimateurs, nous proposons une modélisation originale du signal multiporteuses dans le domaine temporel par un processus autorégréssif dans le cas où des porteuses nulles ou pilotes sont présentes
Fichier principal
Vignette du fichier
2008VALE0010_SEPTIER_FRANCOIS-3.pdf (6.06 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-00362094 , version 1 (13-11-2020)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00362094 , version 1

Citer

François Septier. Méthodes séquentielles de Monte-Carlo pour les systèmes multiporteuses en présence de distorsions de phase. Electronique. Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis, 2008. Français. ⟨NNT : 2008VALE0010⟩. ⟨hal-00362094⟩
49 Consultations
25 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More