Traitement d'antennes pour les télécommunications : Séparation de sources dans un système MIMO

Abstract

L’évolution du marché sans fil mondial est accompagnée par un besoin accru en termes des débits élevés et d’une meilleure qualité de services. Plusieurs solutions ont été développées pour répondre à ce besoin. Une façon très prometteuse consiste à augmenter lenombred’élémentsrayonnantsimpliquésàl’émissionetàlaréceptiondelaliaisonradio: on parle alors d’un système MIMO. Quand la technologie MIMO est utilisée pour que plusieurs utilisateurs communiquent en même temps, on parle alors d’un système MIMO multi-utilisateurs. Récemment, les systèmes MIMO ont été étendus en mode « Massive MIMO ». Pour exploiter au mieux les avantages d’un système MIMO, il devient de plus en plus intéressant d’utiliser les informations angulaires relatives aux emplacements des utilisateurs. Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés au problème d’estimation des directions d’arrivée et/ou du départ pour la séparation de sources dans un système MIMO. Notre étude a été scindée en trois parties complémentaires, impliquant ainsi les systèmes MIMO, MU-MIMO et Massive MIMO. Dans la première partie, nous avons étudié une méthode de traitement d’antennes paramétrique basée sur l’algèbre tensorielle dans le contexte des communications radio. A notre connaissance cette méthode n’était utilisée qu’aux systèmes radar. A cet effet, une étude comparative a été menée avec la méthode de haute résolution MUSIC. Les résultats de simulations ont été favorables pour la méthode paramétrique, pour des utilisateurs suffisamment espacés, étroitement espacés et avec un nombre de sources supérieur au nombre de capteurs. Ensuite, nous avons proposé une méthode d’identification du canal pour un système MU-MIMO. Elle consiste à estimer les directions d’arrivée/départ par la méthode paramétrique et d’en déduire les paramètres des réponses impulsionnelles du canal. En deuxième partie, nous avons exploité le modèle multidimensionnelle d’estimation des paramètres de direction, étudié précédemment, dans un contexte de la radio cognitive. Dans ce sens, nous avons introduit un algorithme de décision, pour l’attribution du canal. Cet algorithme est basé sur une liste de positions des différents utilisateurs assurée par la méthode paramétrique. Le canal est ainsi alloué à l’utilisateur le plus proche pour une meilleure efficacité spectrale. De même, nous avons proposé une stratégie de coopération entre un réseau LTE et un système radio cognitif, en utilisant un algorithme coopératif de gestion de spectre. Nous avons effectué une étude comparative en termes de capacité du système LTE avec et sans coopération. Les résultats ont montré une amélioration en cas de coopération du LTE avec le système cognitif. Dans la troisième partie, nous nous sommes intéressés à l’étude des systèmes Massive MIMO, introduits comme élément-clé du futur réseau 5G. A cet égard, nous avons étudié la faisabilité d’une estimation temps-fréquence des directions d’arrivée dans le cadre d’un xxi Résumé système Massive MIMO. Finalement, nous avons abordé le problème de contamination de pilote, l’un des facteurs limitant les performances théoriques des systèmes Massive MIMO.Nous avonsproposé derésoudre cephénomènecomme unproblème deséparation de sources dans les domaines temporel, fréquentiel et spatial. Nous avons procédé à l’estimation les informations angulaires (azimut et d’élévation) par la méthode tempsfréquence. Ces paramètres permettront ainsi à la station de base massive de discriminer ses utilisateurs et ceux des autres cellules et par la suite annuler l’effet de la contamination de pilote.