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Séminaire SCEE « Une contribution à l’allocation des ressources des systèmes précodés à porteuses multiples » Jean-Yves Baudais CR CNRS, H.D.R. 11 décembre 2014

Séminaire SCEE - Une contribution à l'allocation des ... · OFDM CAN Démodulation Égalisation Conversion binaire MAQ train Conversion CNA OFDM Démodulation Allocation ... ˇ

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Séminaire SCEE« Une contribution à l’allocation des ressources des systèmes

précodés à porteuses multiples »

Jean-Yves BaudaisCR CNRS, H.D.R.

11 décembre 2014

Les débuts : du radiomobile au filaire

trainbinaire

ModulationOFDM

CANConversionDémodulation

MAQbinairetrain

ConversionCNA

Canalde

propagation

OFDMDémodulation

Désétalement

Étalement

Récepteur

Emetteur

Canal de transmission équivalent

MAQModulation

Égalisation

2 / 12

Les débuts : du radiomobile au filaire

trainbinaire MAQ

Modulation ModulationOFDM

CANConversionÉgalisationDémodulation

MAQbinairetrain

ConversionCNA

OFDMDémodulation

Allocation

Canalde

propagation

Récepteur

Emetteur

Canal de transmission équivalent

donn

ées

Précodagelinéaire

Déprécodagelinéaire

2 / 12

Les premiers résultats : ADSL

Ï Tester la résistance au bruit impulsifÏ Sept configurations MC-CDMA pour 3 débits cibles

0 10 20 30 40 50 600

20

40

60

80

100

120

140

160

180

Amplitude (mV)

Fals

e bi

t num

ber

(1) DMT RS(255,251) D=0 (2) DMT RS(255,251) D=2 (3) DMT RS(255,251) D=4 (4) MC−CDMA RS(255,251) D=0(5) MC−CDMA RS(255,251) D=2(6) MC−CDMA RS(255,251) D=4

Figure 3. Comparison of performances be-tween the MC-CDMA and DMT modulations(ORC detection)

The resulting interferences are then substracted from the re-ceived signal and the data detection is performed again onthe signal with reduced MAI.

6 Simulation

6.1 Parameters

In order to compare the DMT and MC-CDMA modula-tions, transmission parameters respect the ADSL standard-ization (bandwidth, carriers number, PSD mask...).

The characteristics of the simulated MC-CDMA sys-tem are the following ones : the length Lc of the Walsh-Hadamard spreading code is equal to 128, the number ofcodes is equal to 128 (the system is full loaded), the sub-carriers are MAQ-16 modulated, all codes have the samepower.

6.2 Results

The simulation results are presented with Reed Solomon(RS) coding channel (255,251) and various interleaverdepth (D) for the two systems. Figure 3 illustrates thestrongest resistance of the MC-CDMA modulation com-pared with the DMT modulation in presence of impulsenoise. Under identical interleaver depth, the false bits ap-pear for higher impulse noise amplitudes.

In order to optimize the MC-CDMA system, the detec-tion techniques are modified. Figure 4 shows that the single-code detection (curve 2) and and the multi-code detectionPIC (curves 4,5,6) present equivalent performances. How-ever, practivally, single-code detection is easier to imple-ment.

0 10 20 30 40 50 600

20

40

60

80

100

120

140

Amplitude (mV)

Fals

e bi

t num

ber

(1) DMT ORC (2) MC−CDMA ORC (3) MC−CDMA PIC(ORC,EGC)(4) MC−CDMA PIC(MRC,ORC)(5) MC−CDMA PIC(EGC,ORC)(6) MC−CDMA PIC(ORC,ORC)

Figure 4. Optimization of the detection tech-nique for the MC-CDMA system [RS(255,251),D=2]

7 Conclusion

In this paper, we demonstrate under identical simulationparameters, that the MC-CDMA modulation is more resis-tant than the DMT modulation in an impulse noise environ-ment. Furthermore, a set of techniques of detection havebeen applied to a MC-CDMA signal. Results show that thesingle-code ORC detection is optimal and increases the am-plitude threshold from which false bits appear. Thus, MC-CDMA could be a good candidate for future DSL systems.

References

[1] J.-Y. Baudais. Multi-carrier cdma using interference cancel-lation. In Second International Workshop on Multi-carrierSpread-Spectrum (MC-SS) and Related Topics, pages 251–258, 1999.

[2] S. Hara. Overview of multicarrier cdma. IEEE Communica-tions Magazine, pages 126–133, December 1997.

[3] ITU-T. Draft new recommandation G.922.1: AsymmetricalDigital Subscriber Line (ADSL) Transceivers. March 1999.

[4] S. Kaiser. Multi-Carrier CDMA Mobile Radio Systems -Analysis and Optimization of Detection, Decoding and Chan-nel Estimation. PhD thesis, University of München, 1997.

[5] L. Le Poulennec. Caractérisation de l’environnement élec-tromagnétique du réseau de france télécom en vue du dé-ploiement des systèmes hauts débits. In CEM’98, pagesD15.13–D15.18, 1998.

[6] F. Nouvel. Communications Intra-véhicule par étalement despectre et courant porteur. Mesures et évaluation des perfor-mances en environnement perturé. PhD thesis, INSA Rennes,1994.

[7] K. Sistanizadeh. Multi-tone transmission for asymmetric dig-ital subscriber lines (ADSL). In ICC’93, volume 2, pages756–760, 1993.

Proceedings of the First IEEE International Workshop on Electronic Design, Test and Applications (DELTA�02) 0-7695-1453-7/02 $17.00 © 2002 IEEE

COMMENT, QUAND, POURQUOI ?

3 / 12

Les premiers résultats : ADSL

Ï Tester la résistance au bruit impulsifÏ Sept configurations MC-CDMA pour 3 débits cibles

0 10 20 30 40 50 600

20

40

60

80

100

120

140

160

180

Amplitude (mV)

Fals

e bi

t num

ber

(1) DMT RS(255,251) D=0 (2) DMT RS(255,251) D=2 (3) DMT RS(255,251) D=4 (4) MC−CDMA RS(255,251) D=0(5) MC−CDMA RS(255,251) D=2(6) MC−CDMA RS(255,251) D=4

Figure 3. Comparison of performances be-tween the MC-CDMA and DMT modulations(ORC detection)

The resulting interferences are then substracted from the re-ceived signal and the data detection is performed again onthe signal with reduced MAI.

6 Simulation

6.1 Parameters

In order to compare the DMT and MC-CDMA modula-tions, transmission parameters respect the ADSL standard-ization (bandwidth, carriers number, PSD mask...).

The characteristics of the simulated MC-CDMA sys-tem are the following ones : the length Lc of the Walsh-Hadamard spreading code is equal to 128, the number ofcodes is equal to 128 (the system is full loaded), the sub-carriers are MAQ-16 modulated, all codes have the samepower.

6.2 Results

The simulation results are presented with Reed Solomon(RS) coding channel (255,251) and various interleaverdepth (D) for the two systems. Figure 3 illustrates thestrongest resistance of the MC-CDMA modulation com-pared with the DMT modulation in presence of impulsenoise. Under identical interleaver depth, the false bits ap-pear for higher impulse noise amplitudes.

In order to optimize the MC-CDMA system, the detec-tion techniques are modified. Figure 4 shows that the single-code detection (curve 2) and and the multi-code detectionPIC (curves 4,5,6) present equivalent performances. How-ever, practivally, single-code detection is easier to imple-ment.

0 10 20 30 40 50 600

20

40

60

80

100

120

140

Amplitude (mV)

Fals

e bi

t num

ber

(1) DMT ORC (2) MC−CDMA ORC (3) MC−CDMA PIC(ORC,EGC)(4) MC−CDMA PIC(MRC,ORC)(5) MC−CDMA PIC(EGC,ORC)(6) MC−CDMA PIC(ORC,ORC)

Figure 4. Optimization of the detection tech-nique for the MC-CDMA system [RS(255,251),D=2]

7 Conclusion

In this paper, we demonstrate under identical simulationparameters, that the MC-CDMA modulation is more resis-tant than the DMT modulation in an impulse noise environ-ment. Furthermore, a set of techniques of detection havebeen applied to a MC-CDMA signal. Results show that thesingle-code ORC detection is optimal and increases the am-plitude threshold from which false bits appear. Thus, MC-CDMA could be a good candidate for future DSL systems.

References

[1] J.-Y. Baudais. Multi-carrier cdma using interference cancel-lation. In Second International Workshop on Multi-carrierSpread-Spectrum (MC-SS) and Related Topics, pages 251–258, 1999.

[2] S. Hara. Overview of multicarrier cdma. IEEE Communica-tions Magazine, pages 126–133, December 1997.

[3] ITU-T. Draft new recommandation G.922.1: AsymmetricalDigital Subscriber Line (ADSL) Transceivers. March 1999.

[4] S. Kaiser. Multi-Carrier CDMA Mobile Radio Systems -Analysis and Optimization of Detection, Decoding and Chan-nel Estimation. PhD thesis, University of München, 1997.

[5] L. Le Poulennec. Caractérisation de l’environnement élec-tromagnétique du réseau de france télécom en vue du dé-ploiement des systèmes hauts débits. In CEM’98, pagesD15.13–D15.18, 1998.

[6] F. Nouvel. Communications Intra-véhicule par étalement despectre et courant porteur. Mesures et évaluation des perfor-mances en environnement perturé. PhD thesis, INSA Rennes,1994.

[7] K. Sistanizadeh. Multi-tone transmission for asymmetric dig-ital subscriber lines (ADSL). In ICC’93, volume 2, pages756–760, 1993.

Proceedings of the First IEEE International Workshop on Electronic Design, Test and Applications (DELTA�02) 0-7695-1453-7/02 $17.00 © 2002 IEEE

COMMENT, QUAND, POURQUOI ?

3 / 12

Des optimisations sous contraintes

1. Le modèle de communication2. Relation puissance-débit-probabilité d’erreur3. Espace de travail4. Contrainte particulière5. Le problème6. Les outils

4 / 12

Des optimisations sous contraintes

1. Le modèle de communicationÏ Composante OFDM adaptée au canalÏ LP-OFDM, lien u

Yu =AuPuXu +Bu

Ï Au connue de l’émetteur

2. Relation puissance-débit-probabilité d’erreur3. Espace de travail4. Contrainte particulière5. Le problème6. Les outils

4 / 12

Des optimisations sous contraintes

1. Le modèle de communication2. Relation puissance-débit-probabilité d’erreur

Ï Relation de ShannonÏ Approximation gaussienne et marge de bruitÏ OFDM : lien u, sous-porteuse i

ru =∑i

ri ,u =∑ilog2

1+ rsbi ,u

(σ2

xi ,u

)γi ,u (ri ,u , fi ,u)

Ï Marge de bruit et précision

3. Espace de travail4. Contrainte particulière5. Le problème6. Les outils

4 / 12

Des optimisations sous contraintes

1. Le modèle de communication2. Relation puissance-débit-probabilité d’erreur

Ï Relation de ShannonÏ Approximation gaussienne et marge de bruitÏ LP-OFDM-ZF : lien u, sous-porteuse séquence i

ru =∑i

ri ,u =∑ilog2

1+ rsbi ,u

(σ2

xi ,u

)γi ,u (ri ,u , fi ,u)

Ï Marge de bruit et précision

3. Espace de travail4. Contrainte particulière5. Le problème6. Les outils

4 / 12

Des optimisations sous contraintes

1. Le modèle de communication2. Relation puissance-débit-probabilité d’erreur3. Espace de travail

capacité canal émetteur capacité forme d’onderécepteur

capacité système

marge de bruit

débit dans Rmodulation discrètedébit dans N

4. Contrainte particulière5. Le problème6. Les outils

4 / 12

Des optimisations sous contraintes

1. Le modèle de communication2. Relation puissance-débit-probabilité d’erreur3. Espace de travail4. Contrainte particulière

Ï Masque de densité spectrale de puissanceÏ Puissance crête (sous-porteuse)

5. Le problème6. Les outils

4 / 12

Des optimisations sous contraintes

1. Le modèle de communication2. Relation puissance-débit-probabilité d’erreur3. Espace de travail4. Contrainte particulière5. Le problème

Quelle est la meilleure répartition des boules (pi ,j ∈ {−1,0,1})dans des boîtes (ai ) à l’aide de sachets (xi |σ2

xi) ?

Ï Critère : maximiser, minimiser, maxmin, compromisÏ Paramètres (contraintes, variables) : puissance, débit,probabilité d’erreur, marge de bruit

6. Les outils

4 / 12

Des optimisations sous contraintes

1. Le modèle de communication2. Relation puissance-débit-probabilité d’erreur3. Espace de travail4. Contrainte particulière5. Le problème6. Les outils

Ï Optimisation combinatoireÏ HeuristiqueÏ Algorithme gloutonÏ Relaxation continueÏ Optimisation convexe (Lagrange, KKT)

4 / 12

Quelques résultats côté débit

1. Le précodage transforme la contrainte de puissance crête encontrainte de puissance totale

2. Allocation optimale dans R et dans N3. Le précodage diminue le pas entre les ordres de modulations

par sous-porteuse4. Le précodage réalise une fonction d’étalement de spectre5. La capacité LP-OFDM-ZF reste inférieure à la capacité OFDM6. Avec des débits discrets le précodage peut améliorer les débits

5 / 12

Quelques résultats côté débit

1. Le précodage transforme la contrainte de puissance crête encontrainte de puissance totale

E[‖PX‖2

∞]≤ ρ

2. Allocation optimale dans R et dans N3. Le précodage diminue le pas entre les ordres de modulations

par sous-porteuse4. Le précodage réalise une fonction d’étalement de spectre5. La capacité LP-OFDM-ZF reste inférieure à la capacité OFDM6. Avec des débits discrets le précodage peut améliorer les débits

5 / 12

Quelques résultats côté débit

1. Le précodage transforme la contrainte de puissance crête encontrainte de puissance totale

2. Allocation optimale dans R et dans NÏ Matrice pleine, MAQ-2iβ, i ∈N

r = n log2

(1+ 1

γ

nn∑

i=1

1|ai |2

ρ

σ2b

), (r)βN =

⌊ rn

⌋β+β

⌊n2

rn−b r

n cβ −12β−1

⌋1

3. Le précodage diminue le pas entre les ordres de modulationspar sous-porteuse

4. Le précodage réalise une fonction d’étalement de spectre5. La capacité LP-OFDM-ZF reste inférieure à la capacité OFDM6. Avec des débits discrets le précodage peut améliorer les débits

5 / 12

Quelques résultats côté débit1. Le précodage transforme la contrainte de puissance crête en

contrainte de puissance totale2. Allocation optimale dans R et dans N3. Le précodage diminue le pas entre les ordres de modulations

par sous-porteuse

4. Le précodage réalise une fonction d’étalement de spectre5. La capacité LP-OFDM-ZF reste inférieure à la capacité OFDM6. Avec des débits discrets le précodage peut améliorer les débits

5 / 12

Quelques résultats côté débit1. Le précodage transforme la contrainte de puissance crête en

contrainte de puissance totale2. Allocation optimale dans R et dans N3. Le précodage diminue le pas entre les ordres de modulations

par sous-porteuse4. Le précodage réalise une fonction d’étalement de spectre

4

effect. The spreading component of MC-DS-CDMA allowsto gather the energies of the different chips of the codes, andthen provides throughput gain. Contrary to DMT, the proposedsystem collects an exploits teh residual energies, lost on eachsubcarrier of the DMT system because of the finite granularityof the QAM constellations.

0 55 110 165 220−20

0

20

40

60Subcarrier SNR (dB)

0 55 110 165 2200

5

10

15

Subcarrier rate (bit/DMT symb.)

MC−DS−CDMA rate

DMT rate

Fig. 1. ADSL subcarrier SNR and rate vs. subcarrier index i, Lc = 4

0 25 50 75 100990

1015

1040

1065

1090

Throughput (bit/DMT symb.)

code length

Fig. 2. ADSL throughput vs. code length Lc

The throughputs obtained for different code lengths aredisplayed Fig. 2. With DMT, i.e. Lc = 1, the throughput isR = 992 bit/DMT symb., whereas it reaches 1065 bit/DMTsymb. with Lc = 8. The throughput gain obtained withthis reasonable spreading factor corresponds to 80% of themaximum achievable gain given at Lc = 100. This throughputgain represents an increase of the DMT throughput of about10%.

B. Multiple user PLC context

In this context, the generated MC-DS-CDMA signal iscomposed of Ns = 1880 used subcarriers transmitted inthe band [1.6 ; 20] MHz. In simulations, we use power linechannel responses that have been measured in an outdoor PLCnetwork by the french power company Électricité de France(EDF). Note that the allocation problem formulation holdsin both forward and backward links, since multiple access isrealized through an FDMA approach. We applied the proposedalgorithm to the case of a 4-user multiple access communica-tion over the above-mentioned PLC channels. The backgroundnoise level is −110 dBm/Hz, we assume a transmission levelof −40 dBm/Hz, and a average channel attenuation of 50 dB.

0 300 600 900 1200 1500 1800−20

−10

0

10

20DMT load(dB)

♦♦ loaded subcarriers

♦ ♦ loaded subcarriers♦ ♦ loaded subcarriers♦ ♦ loaded subcarriers♦

♦ loaded subcarriers♦

♦ loaded subcarriers♦ ♦ loaded subcarriers

♦♦ loaded subcarriers

♦♦ loaded subcarriers

♦♦ loaded subcarriers

♦♦ loaded subcarriers

♦♦ loaded subcarriers

♦♦ loaded subcarriers

♦♦ loaded subcarriers

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♦♦ loaded subcarriers

♦♦ loaded subcarriers

♦♦ loaded subcarriers

♦♦ loaded subcarriers

♦♦ loaded subcarriers

♦ ♦ loaded subcarriers♦ ♦ loaded subcarriers♦ ♦ loaded subcarriers♦

♦ loaded subcarriers♦♦ loaded subcarriers♦♦ loaded subcarriers♦♦ loaded subcarriers♦♦ loaded subcarriers♦♦ loaded subcarriers

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♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

0 300 600 900 1200 1500 1800−20

−10

0

10

20MC−DS−CDMA load(dB)

♦♦ loaded subcarriers

♦ ♦ loaded subcarriers♦ ♦ loaded subcarriers♦ ♦ loaded subcarriers♦

♦ loaded subcarriers♦

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♦♦ loaded subcarriers

♦♦ loaded subcarriers

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♦ loaded subcarriers♦♦ loaded subcarriers♦♦ loaded subcarriers

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♦ loaded subcarriers♦♦ loaded subcarriers♦♦ loaded subcarriers♦♦ loaded subcarriers♦♦ loaded subcarriers♦♦ loaded subcarriers

♦ ♦ loaded subcarriers♦ ♦ loaded subcarriers♦ ♦ loaded subcarriers♦ ♦ loaded subcarriers♦ ♦ loaded subcarriers♦

♦ loaded subcarriers♦

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♦ loaded subcarriers

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♦ loaded subcarriers

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♦ loaded subcarriers

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♦ loaded subcarriers

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♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

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♦ loaded subcarriers

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♦ loaded subcarriers

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♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

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♦ loaded subcarriers

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♦ loaded subcarriers

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♦ loaded subcarriers

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♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

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♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

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♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

♦ loaded subcarriers

Fig. 3. PLC load vs. subcarrier index i, Lc = 8, Nu = 4

The equivalent subcarrier SNR of the 4 used channelsare displayed Fig. 3. Furthemore the loaded subcarriers areindicated by marker in the DMT and the MC-DS-CDMAcases. As expected, a larger number of sucarriers are exploitedby the proposed adaptive MC-DS-CDMA scheme due to thesymbol merging effect. With DMT, the minimum SNR neededto transmit some data is roughly 0 dB. Due to spreadinggain, this minimum SNR is 10 log10(Lc) lower with MC-DS-CDMA.

As previously presented in the ADSL single user case,

5. La capacité LP-OFDM-ZF reste inférieure à la capacité OFDM6. Avec des débits discrets le précodage peut améliorer les débits 5 / 12

Quelques résultats côté débit

1. Le précodage transforme la contrainte de puissance crête encontrainte de puissance totale

2. Allocation optimale dans R et dans N3. Le précodage diminue le pas entre les ordres de modulations

par sous-porteuse4. Le précodage réalise une fonction d’étalement de spectre5. La capacité LP-OFDM-ZF reste inférieure à la capacité OFDM

n log2

(1+ n

n∑i=1

1rsbi

)≤

n∑i=1

log2(1+ rsbi )

6. Avec des débits discrets le précodage peut améliorer les débits

5 / 12

Quelques résultats côté débit

1. Le précodage transforme la contrainte de puissance crête encontrainte de puissance totale

2. Allocation optimale dans R et dans N3. Le précodage diminue le pas entre les ordres de modulations

par sous-porteuse4. Le précodage réalise une fonction d’étalement de spectre5. La capacité LP-OFDM-ZF reste inférieure à la capacité OFDM6. Avec des débits discrets le précodage peut améliorer les débits

Ï Compromis : énergie mutuelle-distorsionÏ Multiplexage fréquentielÏ Matrice creuseÏ OCF2DM

5 / 12

Quelques déclinaisons

1. Limite dans N2. Récepteur linéaire optimal

3. Marge de bruit variable

4. Codage de canal

5. Estimation bruitée du canal

6 / 12

Quelques déclinaisons1. Limite dans N

maxN

r ?= bmaxR

rc

2. Récepteur linéaire optimal3. Marge de bruit variable4. Codage de canal5. Estimation bruitée du canal

6 / 12

Quelques déclinaisons

1. Limite dans N2. Récepteur linéaire optimal

Ï Transmission non orthogonale

X =WY , W = (Σ1/2x P∗A∗APΣ1/2

x +σ2b)

−1Σ1/2x P∗A∗

Ï Allocation optimale des puissances pour une répartition desdébits

Ï Approximation gaussienne des interférences : répartitionuniforme de la puissance et des débits dans R

Ï Gain EQMM/ZF ¿ gain LP-OFDM-ZF/OFDM

3. Marge de bruit variable4. Codage de canal5. Estimation bruitée du canal

6 / 12

Quelques déclinaisons1. Limite dans N2. Récepteur linéaire optimal3. Marge de bruit variable

Ï Prise en compte du TEB

0

2

4

6

8

10

12

0 5 10 15 20 25 30 35 40

RSB (dB)

bit

/s/H

z

rβN =n⌊ rn

⌋β+β

ÌÌÌÌÊ n(2

rn −2b

rn cβ

)(2b

rn cβ+β−1

)γ(b r

n cβ+β)γ(b r

n cβ)−2b

rn cβ +1

ÍÍÍÍË⌊ rn

⌋β= argmax

i∈βN

{i ≤ r

n= log2

(1+ rsb

γ(i)

)}(TEB crête)

Ï Allocation itérativeÏ Précodage pour réduire la complexité

4. Codage de canal5. Estimation bruitée du canal 6 / 12

Quelques déclinaisons

1. Limite dans N2. Récepteur linéaire optimal3. Marge de bruit variable4. Codage de canal

Ï Deux approchesÏ Marge de bruit variable

5. Estimation bruitée du canal

6 / 12

Quelques déclinaisons

1. Limite dans N2. Récepteur linéaire optimal3. Marge de bruit variable4. Codage de canal5. Estimation bruitée du canal

Ï Deux approchesÏ Algorithme d’allocation itératif

6 / 12

Quelques contextes d’application

1. Accès multiple

2. Diffusion groupée

3. Ultra large bande4. Antennes multiples

5. Écoradio

7 / 12

Quelques contextes d’application1. Accès multiple

16 La transmission de donnees par courant porteur en ligne

1.1.2.2 La boucle locale electrique

Au regard de la structure du reseau electrique, on comprend que l’application de la techno-logie CPL sur les lignes basse-tension puisse offrir une perspective interessante en tant quereseau d’acces a l’Internet. Ces lignes electriques realisent naturellement la connexion entreun point de concentration, le transformateur, et differents points de consommation, lesclients. Schematiquement, ce reseau se superpose donc avec celui des lignes telephoniques,meme si celles-ci sont presentes de facon beaucoup moins dense a l’interieur des batiments.L’exploitation de la boucle locale electrique represente donc une solution potentielle pourla couverture du dernier kilometre d’un reseau de telecommunications. Une representationschematique de cette nouvelle boucle locale est donnee sur la figure 1.3. La partie du reseaucomposee des lignes exterieures est appelee reseau outdoor, et la partie correspondant auxinstallations privees est appelee reseau indoor (1). Le reseau outdoor est connecte a l’epinedorsale du reseau de telecommunications par l’intermediaire d’un coupleur et d’une stationde base places au pied du transformateur MT/BT. Cette station de base est en chargede convertir les donnees recues du reseau global Internet sous une forme adaptee a leurtransmission sur les lignes d’energie. De meme, elle realise la collecte des informationsde la boucle locale et leur transfert vers d’autres nœuds du reseau global via les reseauxclassiques de transport. Tous les utilisateurs d’un quartier sont donc relies a la station debase en empruntant une meme branche du reseau electrique.

Coffret

SB

(transport, épine dorsale)

CPL IndoorCPL Outdoor

Transformateur

Station de base

Réseaux haute et moyenne tension

Réseau de télécommunications

Réseau d’accès CPL (boucle locale électrique)

Fig. 1.3 – Structure de la boucle locale electrique

La connexion entre les reseaux indoor et outdoor se fait a travers le coffret du compteurelectrique. Plusieurs configurations sont possibles a ce niveau : soit le coffret comprend unmodem CPL pour interfacer les reseaux indoor et outdoor , soit le coffret est shunte et lesdonnees diffusent jusqu’aux appareils eux-memes equipes de modems. Dans le premier cas,le modem CPL est une passerelle d’acces et joue le role de station de base pour l’ensembledes appareils du domicile, creant ainsi un reseau local de communications. Dans le second

(1)Les termes anglophones sont ici d’usage plus que courant, c’est pourquoi nous les utiliserons dans lasuite du document.

tel-0

0083

372,

ver

sion

1 -

30 J

un 2

006

Yu =AuPuXu +Bu +Θu

Ï Heuristique, algorithme itératifÏ LP-OFDMA

ru = log2

1+ 1γ

|Iu |∑i∈Iu

1|ai |2

ρ

σ2b

Ï Augmentation du débit total et minimal

2. Diffusion groupée3. Ultra large bande4. Antennes multiples5. Écoradio

7 / 12

Quelques contextes d’application1. Accès multiple2. Diffusion groupée 1.4. Projet OMEGA 15

Figure 1.3 – Réseau domestique à très haut débit – OMEGA

OMEGA est un projet intégré co-financé par la Commission européenne dans le cadre du

programme de ICT FP7, prévu pour une durée de 3 ans de janvier 2008 à décembre 2010.

Le consortium pluridisciplinaire est constitué de 20 partenaires européens industriels,

opérateurs de télécommunications et universitaires.

1.4.1 Objectifs

L’objectif principal du projet OMEGA est d’assurer une capacité de 1 Gb/s et une

faible latence du réseau domestique vers le réseau d’accès et vice versa permettant ainsi

l’accès et le développement de services nouveaux et innovants. Ce réseau local devra

permettre des communications à très haut débit via différents systèmes de communica-

tion, incluant les technologies filaires (CPL) et sans fil (ultra large bande (ULB), WIFI,

systèmes optiques, technologie 60 GHz). La figure 1.3 présente une vision de OMEGA

du réseau domestique à très haut débit. Les données en provenance des réseaux d’accès

(ADSL, fibre optique, réseau mobile) entrent dans la maison et sont acheminées par la

passerelle domestique. La passerelle à son tour est reliée aux équipements OMEGA, qui

peuvent supporter des communications à la vitesse de 1 Gb/s par l’utilisation des tech-

nologies 60 GHz ou optiques sans fil en ligne de visée (LOS, ligne of sight). La passerelle

peut alors utiliser les communications par CPL à très haut débit pour se connecter aux

équipements OMEGA. Les communications dans la maison sont assurées par la techno-

logie ULB et la diffusion par l’utilisation des communications en lumière visible (VLC,

visible-light communications) [13].

Une nouvelle couche MAC (appelée couche inter-MAC) assure l’interopérabilité de

tel-0

0605

144,

ver

sion

1 -

30 J

un 2

011

Yu =AuPX +Bu

Ï Canal équivalentÏ Heuristique, solution analytiqueÏ Augmentation du débit multicast

3. Ultra large bande4. Antennes multiples5. Écoradio

7 / 12

Quelques contextes d’application1. Accès multiple2. Diffusion groupée3. Ultra large bande

1. Ultra-wideband communications

14

1.5 Main applications As with many wireless communication technologies, the military has been the major driv-ing force behind the development of UWB. In particular, UWB radar applications have been developed by the U.S. military for many years. Using the location and communica-tions characteristics of UWB, one very interesting military application is the asset location system developed by Multispectral Solutions and the U.S. Navy [25].

Since the UWB spectrum allocation in 2002, UWB has become a serious candidate for a huge number of wireless applications. Due to its very wide bandwidth, UWB can be effi-ciently used for radar imaging systems, including ground penetration radars, wall radar imaging, surveillance systems, and medical imaging [26]. The excellent time resolution and accurate ranging capability of UWB can be used for vehicular radar systems for colli-sion avoidance for example.

One of the most promising commercial application areas for UWB technology is the WPAN environment. This is due to the UWB performance, particularly in terms of data rate, which exceeds the performance of all the current wireless local area network (WLAN) and WPAN standards. Many manufacturers and research projects, including the ICT FP7 European project OMEGA [1], are actually investigating UWB as the primary wireless means to connect devices, such as televisions, DVD players, camcorders, and audio sys-

WPAN (UWB)WPAN (UWB)Wired / Wireless backboneWired / Wireless backbone

Figure 1.3: An example of a home networking setup using UWB technology.

tel-0

0376

632,

ver

sion

1 -

18 A

pr 2

009

Ï Contrainte : MAQ-4Ï Matrice pleine

r = 2× maxn∈{1,2,4i |i∈N}

min{n,

⌊n3

(2

rn −1

)⌋}Ï Augmentation de la portée

4. Antennes multiples5. Écoradio 7 / 12

Quelques contextes d’application

1. Accès multiple2. Diffusion groupée3. Ultra large bande4. Antennes multiples

Ï MIMO 2×2 : (xi )i∈[1,2n] sur 1 ou 2 symboles OFDMÏ Mélange contrainte crête et moyenne

∀i ∈ [1,n] ,2n∑j=1

(p2i ,j +p2

i+n,j )σ2xj≤ ρ

Ï Gain en débit à faible RSB

5. Écoradio

7 / 12

Quelques contextes d’application

1. Accès multiple2. Diffusion groupée3. Ultra large bande4. Antennes multiples5. Écoradio

Ï Compromis temps de transmission-occupation des canauxÏ Nouveau éco-serviceÏ Réduction de la consommation

7 / 12

Allocationdes

ressources

système

lienservice

unique

multiple

multicast

modulation

OFDM

LP-OFDM

MIMO

égalisation

ZF MMSE

codage

critèrecontrainte

objectif

maxmin max

max|min

mesure

crête

moyenne

paramètre

débit

capacité

robustesse

taux d’erreur

marge de bruit

puissance

canal

état connu

erreur

algorithme

efficacité

heuristique

optimalanalytique

structure

centralisé

distribué

Faire mieux pour pas cher

Allocationdes

ressources

système

lienservice

unique

multiple

multicast

modulation

OFDM

LP-OFDM

MIMO

égalisation

ZF MMSE

codage

critèrecontrainte

objectif

maxmin max

max|min

mesure

crête

moyenne

paramètre

débit

capacité

robustesse

taux d’erreur

marge de bruit

puissance

canal

état connu

erreur

algorithme

efficacité

heuristique

optimalanalytique

structure

centralisé

distribué

Faire mieux pour pas cher

En guise de. . .

François Bichelot

Anh Tai Ho

Jihane Benlahbib

Julie Karaki

Ziad Khalaf

Najmeddine Kout

Marwa Chami

9 / 12

Perspectives d’hier : précodage

Ï Critère de l’erreur quadratique moyenne

Ï Expression de la solution optimaleÏ Matrice pleineÏ Multiplexage par code

Ï Consommation

Ï Quelle borne ?Ï HolismeÏ Potentiel du précodage ?

Ï Radar

Ï PAPRÏ Communication et observation

10 / 12

Perspectives d’hier : précodage

Ï Critère de l’erreur quadratique moyenneÏ Expression de la solution optimaleÏ Matrice pleineÏ Multiplexage par code

Ï Consommation

Ï Quelle borne ?Ï HolismeÏ Potentiel du précodage ?

Ï Radar

Ï PAPRÏ Communication et observation

10 / 12

Perspectives d’hier : précodage

Ï Critère de l’erreur quadratique moyenneÏ Expression de la solution optimaleÏ Matrice pleineÏ Multiplexage par code

Ï ConsommationÏ Quelle borne ?Ï HolismeÏ Potentiel du précodage ?

Ï Radar

Ï PAPRÏ Communication et observation

10 / 12

Perspectives d’hier : précodage

Ï Critère de l’erreur quadratique moyenneÏ Expression de la solution optimaleÏ Matrice pleineÏ Multiplexage par code

Ï ConsommationÏ Quelle borne ?Ï HolismeÏ Potentiel du précodage ?

Ï RadarÏ PAPRÏ Communication et observation

10 / 12

Perspectives d’aujourd’hui : précodage

Ï Transmission non orthogonale

Ï École de printemps 2014, Newcom #Ï 5G, banc de filtres, communication opportuniste, radiointelligente

Ï Précodage non orthogonal

Ï Optimisation non convexe

Ï Journée GdR-ISIS, mai 2014Ï Matrice creuse et solution optimale dans N

11 / 12

Perspectives d’aujourd’hui : précodage

Ï Transmission non orthogonaleÏ École de printemps 2014, Newcom #Ï 5G, banc de filtres, communication opportuniste, radiointelligente

Ï Précodage non orthogonal

Ï Optimisation non convexe

Ï Journée GdR-ISIS, mai 2014Ï Matrice creuse et solution optimale dans N

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Perspectives d’aujourd’hui : précodage

Ï Transmission non orthogonaleÏ École de printemps 2014, Newcom #Ï 5G, banc de filtres, communication opportuniste, radiointelligente

Ï Précodage non orthogonal

Ï Optimisation non convexeÏ Journée GdR-ISIS, mai 2014Ï Matrice creuse et solution optimale dans N

11 / 12

Et pour finir. . .

« Ce qui a été cru par tous, et toujours, et partout, a toutesles chances d’être faux. » Paul Valéry, Moralités, 1932

« Moins on pense, plus on parle. »Montesquieu, Pensées diverses, 1717–1755

« Tout le monde savait que c’était impossible. Il est venu unimbécile qui ne le savait pas et qui l’a fait. »

Marcel Pagnol, La Cinématurgie de Paris, 1980

12 / 12

Et pour finir. . .

« Ce qui a été cru par tous, et toujours, et partout, a toutesles chances d’être faux. » Paul Valéry, Moralités, 1932

« Moins on pense, plus on parle. »Montesquieu, Pensées diverses, 1717–1755

« Tout le monde savait que c’était impossible. Il est venu unimbécile qui ne le savait pas et qui l’a fait. »

Marcel Pagnol, La Cinématurgie de Paris, 1980

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Et pour finir. . .

« Ce qui a été cru par tous, et toujours, et partout, a toutesles chances d’être faux. » Paul Valéry, Moralités, 1932

« Moins on pense, plus on parle. »Montesquieu, Pensées diverses, 1717–1755

« Tout le monde savait que c’était impossible. Il est venu unimbécile qui ne le savait pas et qui l’a fait. »

Marcel Pagnol, La Cinématurgie de Paris, 1980

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Et pour finir. . .

« Ce qui a été cru par tous, et toujours, et partout, a toutesles chances d’être faux. » Paul Valéry, Moralités, 1932

« Moins on pense, plus on parle. »Montesquieu, Pensées diverses, 1717–1755

« Tout le monde savait que c’était impossible. Il est venu unimbécile qui ne le savait pas et qui l’a fait. »

Marcel Pagnol, La Cinématurgie de Paris, 1980

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Séminaire SCEE« Une contribution à l’allocation des ressources des systèmes

précodés à porteuses multiples »

Jean-Yves BaudaisCR CNRS, H.D.R.

http://www.ietr.fr/spip.php ?auteur190

https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-01064975