Reconnaissance de l'environnement radio-mobile par la radio cognitive
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Date
2020-11-04
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Abstract
Résumé (en Français) :
Les recherches dans le domaine de la radio cognitive (CR) ont vu le jour afin de répondre aux besoins de communication de l'armée ainsi qu'aux besoins dans les secteurs de la sécurité publique. La CR partage souvent les mêmes exigences que les opérateurs de télécommunication radio-mobile civile.
Une des principales fonctionnalités d'un dispositif de radio cognitive est de prendre conscience de son environnement radioélectrique et de détecter les bandes disponibles. L’objectif du travail effectué dans le cadre de cette thèse de doctorat est de développer un algorithme qui sera utiliser pour l’identification aveugle de modulations numériques pour les systèmes STBC-MIMO et STBC-OFDM. Le processus d’identification de modulation exige quatre étapes : 1- L’extraction des statistiques d’ordre supérieur (HOS) à partir du signal ; 2- Le traitement des HOS (normalisation et utilisation de la PCA pour ne garder qu’un sous ensemble de HOS à grande variance) ; 3- L’utilisation des outils de Pattern Recognition (ANN, SVM, RF et KNN) pour la classification de modulation ; 4- L’amélioration la classification en utilisant un centre de fusion des décisions. Les résultats obtenus montrent l’efficacité de l’algorithme proposé.
Les mots clés : Multi-porteuses, Radio cognitive, sondage spectral, identification aveugle de la forme d'onde, antennes multiple, Systèmes multiple-input multiple-output.
Abstract (en Anglais) :
Research in the field of cognitive radio (CR) has emerged to meet both the military's communication and the public safety sector needs. The CR often share the same requirements as civilian radio-mobile telecommunication operators.
One of the main features of a CR device is to be aware of its radio environment and to detect available bands. The objective of the research work in this doctoral thesis is to develop a blind digital modulation identification algorithm that can be used for STBC-MIMO and STBC-OFDM systems.
The modulation identification process requires four steps: 1- The extraction of higher order statistics (HOS) from the signal; 2- HOS processing (normalization and use of PCA to keep only a subset of HOS with large variance); 3- The use of Pattern Recognition tools (ANN, SVM, RF and KNN) for modulation classification; 4- The improvement of classification using a decision fusion center. The results obtained show the effectiveness of the proposed algorithm.
Keywords: Multi-carrier, Cognitive radio, spectral sounding, blind waveform identification, multiple antennas, multiple-input multiple-output systems.
Description
Doctorat en Sciences
