Association MIMO et Accès Multiples Avancés pour Réseaux Sans Fil
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Date
2018-12-09
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Abstract
Résumé (Français ) :
Les systèmes de communication sans fil MIMO-OFDM ont connu ces dernières années un essor important dans le domaine des télécommunications. Cependant, la combinaison de la technique multi-porteuse OFDM et la technique SDMA représente une technique prometteuse pour les futurs systèmes radio-mobiles tout en offrant de meilleures performances avec des débits de transmission assez élevés.Dans une liaison ascendante SDMA-OFDM, les signaux des utilisateurs sont transmis simultanément sur les différentes antennes des stations mobiles (MS) dans un canal sans fil. Au niveau de la station de base (BS), plusieurs techniques de détection multi-utilisateurs (MUD) ont été proposées pour détecter indépendamment les signaux des utilisateurs tout en luttant contre le problème des interférences d’accès multiple (MAI) qui engendre ainsi une dégradation des performances. Parmi ces techniques, la détection linéaire classique MMSE-MUD détecte le signal avec une faible complexité mais une infériorité dans la performance à cause notamment du problème des interférences MAI surtout dans le scénario surchargé. Dans ce contexte une nouvelle gamme de détection multi-utilisateur MUD à base de méta-heuristique a été proposée et développée ces dernières années avec un grand succès.
Dans ce travail de thèse, nous proposons un nouvel algorithme de détection multi-utilisateur MUD basés sur méthode méta-heuristique inspiré du comportement de fourragement des fourmis de type Pachycandyla Apicalis (API), pour détecter les bits des utilisateurs en se basant sur la règle de décision du ML pour un système MIMO SDMA-OFDM.
LES MOTS CLES: OFDM, SDMA, Detection Multi-Utilisateur (MUD), Optimization, Pachycondyla APIcalis ants (API).
Résumé ( Anglais) :
In recent years, MIMO-OFDM wireless communication systems have experienced a period of great prosperity in telecommunications. However, the combination of the OFDM multi-carrier technique and the SDMA technique represents a promising technique for future mobile radio systems witch offering better performance with relatively high transmission rates. In an SDMA-OFDM uplink, the user signals are transmitted simultaneously on the different antennas of the mobile stations (MS) in a wireless channel. At the base station (BS), several multi-user detection techniques (MUDs) have been proposed to independently detect user signals while combating the problem of multiple access interferences (MAI), which in turn generates performance degradation. Among these techniques, the classical linear detection MMSE-MUD detects the signal with a low complexity but inferiority in the performance mainly due to the problem of interference MAI especially in the overloaded scenario.
In this context, a new MUD multi-user detection approaches based on meta-heuristics has been proposed and developed in recent years with great success.In this thesis work, we propose a new MUD multi-user detection algorithm based on a meta-heuristic method inspired by the foraging behavior of Pachycandyla Apicalis (API) ants, to detect the user's bits based on ML detection process for a MIMO SDMA-OFDM system.
KEYWORDS: OFDM, SDMA, Multiuser Detection (MUD), Optimization, Pachycondyla APIcalis ants (API).
Description
Doctorat en Sciences
