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Les communications sans-fil à Polytechnique: vers un avenir branché et vert. Jean-François Frigon, professeur agrégé Génie électrique École Polytechnique de Montréal. Omniprésence des systèmes micro-ondes. Croissance des communications sans-fil. Télécommunications au Canada: - PowerPoint PPT Presentation
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Les communications sans-fil à Polytechnique: vers un avenir branché et vert
Jean-François Frigon, professeur agrégéGénie électrique
École Polytechnique de Montréal
Omniprésence des systèmes micro-ondes
• Télécommunications au Canada:– Revenus de 57.4 Milliards $ en 2010– 4.6% du PIB en 2010
• Télécommunications sans-fil:– Croissance annuelle du nombre d’utilisateurs de 8.5% en
2010– Croissance annuelle des revenus de 9.1% de 2006 à 2010– Augmentation annuelle du trafic prévue de 78%
Croissance des communications sans-fil
• Spectre électromagnétique est rare et coûteux: 4.5 Milliards $ en 2008 pour 110 MHz– Amélioration de l’efficacité spectrale (nombre de bits pouvant être transmis par
unité de bande passante)– Gestion des interférences– Utilisation de tout l’espace électromagnétique disponible
• Trafic multimédia:– Gestion de différents besoins en qualité de service– Augmentation des exigences de fiabilité
• Augmentation des coûts de l’énergie:– Techniques diminuant les émissions et la consommation d’énergie
Défis pour la recherche
• Utilisation de plusieurs antennes de transmission et réception pour augmenter l’efficacité spectrale
• Pas d’augmentation de puissance de transmission ou d’ondes électromagnétiques émises
Systèmes MIMO
• Transmission simultanée vers plusieurs usagers• Diversité multi-usagers: augmentation de l’efficacité spectrale• Recherche sur l’allocation de ressources optimale pour OFDMA-SDMA• Applications dans LTE et WiMAX
MIMO Multi-usagers avec QoS
Amélioration de l’efficacité spectrale Réduction des émissions électromagnétiques
• Internet: 2% des émissions de CO2
• Communications mobiles: secteur en expansion avec émissions de 178 Mtonnes de CO2
prévues en 2020
MIMO Multi-usagers
Réduction de la puissance requise par usagers Réduction des coûts d’énergie
Réduction des émissions de CO2
de 32 Mtonnes par année
Projet avec Prof. Brunilde Sansò
• Utilisation d’une antenne planaire à onde de fuite CRLH dans un système de communications sans-fil
• Configuration du diagramme de rayonnement en temps réel pour optimiser la performance
• Transfert technologique: subventions MDEIE, I2I et compagnie en démarrage (Sciswave)
• Projet de recherche avec Prof. Christophe Caloz
Systèmes de communications sans-fil MIMO à antennes reconfigurables
Generic 802.11n MAC
ADC RX/TX RF ChainDAC
Antenna
ADC RX/TX RF ChainDAC
Antenna
...
Antenna control Switch and voltage control
802.11n PHY (RF)
Data collection
Systèmes de communications sans-fil MIMO à antennes reconfigurables
Static & omni-directional antennas Dynamic & directional CRLH LWAs
Unreliable linkLow data rates
= Impaired user experience
Data rate ↑↑ Directive LWAs Power gain ↑ Dynamic scanning Reliability ↑ MIMO Channel diversity ↑
CRLH e-LWA prototypes
Conditions de mesure
WARP RX with Omni or eLWA
WARP TX with Omni
Rx46feetNLOS
TxL2
TxL4
TxL1
TxL3
Tx L1
Tx L2
Tx L3
Tx L4
Rx Omni configurations
Vertical
Orthogonal
Back-to-back
Side-by-side
Rx eLWA configurations
Back-to-back
Orthogonal Side-by-side
30cm
6-10 Rx positions60cm
WARP RX with Omni or eLWA
WARP TX with Omni
RX
L2
L4
L1L3
46feetNLOS
0
5
10
15
20Location 3
Omni_V
Omni_B2B
Omni_Ortho
Omni_SbS
eLWA_B2B
eLWA_Ortho
eLWA_SbS
Omni
Data
Rat
e (M
b/s)
eLWA
2.0X
0
5
10
15
20Location 2
Omni_V
Omni_B2B
Omni_Ortho
Omni_SbS
eLWA_B2B
eLWA_Ortho
eLWA_SbS
Omni
Data
Rat
e (M
b/s)
eLWA
1.8X
0
5
10
15
20Location 1
Omni_V
Omni_B2B
Omni_Ortho
Omni_SbS
eLWA_B2B
eLWA_Ortho
eLWA_SbS
Omni
Data
Rat
e (M
b/s)
eLWA
1.7X
0
5
10
15
20Location 4
Omni_V
Omni_B2B
Omni_Ortho
Omni_SbS
eLWA_B2B
eLWA_Ortho
eLWA_SbS
Omni
Dat
a R
ate
(Mb/
s)
eLWA
3.2X
Amélioration de performance
Amélioration de performance
Scenario MIMO in suburban
home
SISO in suburban home
with RF interference
MIMO in suburban
home with RF interference
MIMO in office environment
Application Indoor tablets Smartphones WiFi enabled TV
Enterprises
Data rate improvement
35% 90% 1100% 120%
Wireless link reliability
Increases from 75% to 100%
Increases from 0% to 100%
Increases from 0% to 33%
Increases from 44% to 75%
Wireless link drop-off
Decreases from 25% to 0%
Decreases from 30% to 0%
Decreases from 60% to 6%
Decreases from 47% to 0%
Why? Stabilizes link and multipath interference rejection
RF interference rejection
RF interference rejection
Stabilizes link and multipath interference rejection
1 2 3 4 5 6 7 8 9
0
10
20
Po Po Po Po Po
eLWAPos. 1
Pos. 2
Pos. 3
Pos. 4
Pos. 5
Pos. 6
Pos. 7
Pos. 8
Pos. 9
Pos. 10
Time(seconds)
Dat
a R
ate
(Mb/
s)
1 5 913 17 21 25 29
01020
Pos. 1 Pos
. 4 Pos. 7 Pos
. 10
Omni Pos. 1
Pos. 2Pos. 3
Pos. 4
Pos. 5Pos. 6
Pos. 7
Pos. 8Pos. 9
Pos. 10Time
(seconds)
Dat
a R
ate
(Mb/
s)
Perspective énergétique
Diminution du nombre d’AP et du temps de transmission Réduction des émissions de CO2
• Relais permettent de:– Joindre des usagers ne
recevant pas le signal de la BS
– Augmenter le débit des usagers éloignés
– Améliorer la fiabilité• Réduction des coûts de
déploiement et d’énergie
Systèmes de communications avec relais
Sélection de relais opportuniste
Relais MIMO
Amélioration de l’efficacité spectrale en fonction du
nombre de relais et d’antennes
Gestion des interférences
0 5 10 15 20 25 300
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
SNR (dB)Ca
pacit
y in b
/s/Hz
TDMA, Case 1TDMA, Case 2Sum �MSE, Case 1Weighted�MSE, Case 1Sum �MSE, Case 2Weighted�MSE, Case 2
Alignement des interférences dans un réseau cellulaire permet d’améliorer l’efficacité spectrale
Radios cognitives
Vastes portions du spectre alloué mais non-utilisé: opportunités pour déployer des réseaux secondaires
Radios cognitives
Observes the environment
Orients itself
Creates plan
Decide
Act
Learn fromexperience
Orient
Observations
Outside World
Plan
Decide
Act
Learning(Experiences )
Réseaux de radios cognitives exploitent le spectre alloué non-utilisé pour déployer de façon opportuniste des réseaux
de communications
• Radios cognitives permettent d’améliorer la fiabilité• Concept de fiabilité différentielle peut être exploité• Projet avec Prof. Brunilde Sansò
Radios cognitives
25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 7510 -15
10 -10
10 -5
10 0
M=20
Number of Channels (N)
A max-A
M=25
M=25
M=15
M=15
M=20
T=2, Tr=1
=0.4, =0.6 =0.6, =0.4
Radios cognitives
20 30 40 50 60 70 805
10
15
20
25
30
35
40
Average Length of Availability Periods (E[Y])
Avera
ge Sy
stem
Time (
E[D1], E
[D2])
ExpExp, E[R]=15, 1= 2=0.03FP-Th (CL)FP-SimNon-The1(Eq.52)Non-The2(Eq.58)Non-SimPr-The1(Eq.62)Pr-The2Pr-SimENo-The (Eq.60)ENo-Sim
E[D 1]
E[D 2]
10 20 30 40 50 60 700
20
40
60
80
100
120
Average Length of Interruptions (E[R])
Avera
ge Sy
stem
Time (
E[D1], E
[D2])
ExpExp, E[Y]=75, 1= 2=0.03
FP-Th (CL)FP-SimNon-The1(Eq.52)Non-The2(Eq.58)Non-SimPr-The1(Eq.62)Pr-The2Pr-SimENo-The (Eq.60)ENo-Sim
E[D 2]
E[D 1]
Modélisation du trafic permet de mieux comprendre les performances et de développer des algorithmes de contrôle performants
Conclusion
Besoins: Services de communications sans-fil à haut débit
et fiable Réduction des coûts d’énergie Réduction des émissions
Solutions développées dans les travaux de recherche à l’École Polytechnique de Montréal:
Amélioration de l’efficacité spectrale Augmentation des débits de transmission Amélioration de la fiabilité Réduction des temps d’émission et de l’énergie
requise