High-order statistical methods for blind channel identification and source detection with applications to wireless communications - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2008

High-order statistical methods for blind channel identification and source detection with applications to wireless communications

Méthodes statistiques d'ordre élevé pour l'identification aveugle de canaux et la détection de sources avec des applications aux systèmes de communicaton sans fil

Résumé

Modern telecommunication systems offer services demanding very high transmission rates. Channel identification appears as a major concern in this context. Looking forward better tradeoffs between the quality of information recovery and suitable bit-rates, the use of blind techniques is of great interest. Making use of the special properties of the 4th-order output cumulants, this thesis introduces new statistical signal processing tools with applications in radio-mobile communication systems. Exploiting the highly symmetrical structure of the output cumulants, we address the blind channel identification problem by introducing a multilinear model for the 4th-order output cumulant tensor, based on the Parallel Factor (Parafac) analysis. The components of the new tensor model have a Hankel structure, in the SISO case. For (memoryless) MIMO channels, redundant tensor factors are exploited in the estimation of the channel coefficients. In this context, we develop blind identification algorithms based on a single-step least squares (SS-LS) minimization problem. The proposed methods fully exploit the multilinear structure of the cumulant tensor as well as its symmetries and redundancies, thus enabling us to avoid any kind of pre-processing. Indeed, the SS-LS approach induces a solution based on a sole optimization procedure, without intermediate stages, contrary to the vast majority of methods found in the literature. Using only the 4th-order cumulants, and exploiting the Virtual Array concept, we treat the source localization problem in multiuser sensor array processing. Exploiting a particular arrangement of the cumulant tensor, an original contribution consists in providing additional virtual sensors by improving the array resolution by means of an enhanced array structure that commonly arises when using 6th-order statistics. We also consider the problem of estimating the physical parameters of a multipath MIMO communication channel. Using a fully blind approach, we first treat the multipath channel as a convolutive MIMO model and propose a new technique to estimate its coefficients. This non-parametric technique generalizes the methods formerly proposed for the SISO and (memoryless) MIMO cases. Using a tensor formalism to represent the multipath MIMO channel, we estimate the physical multipath parameters by means of a combined ALS-MUSIC technique based on subspace algorithms. Finally, we turn our attention to the problem of determining the order of FIR channels in the context of MISO systems. We introduce a complete combined procedure for the detection and estimation of frequency-selective MISO communication channels. The new algorithm successively detects the signal sources, determines the order of their individual transmission channels and estimates the associated channel coefficients using a deflationary approach.
Les systèmes de télécommunications modernes exigent des débits de transmission très élevés. Dans ce cadre, le problème d'identification de canaux est un enjeu majeur. L'utilisation de techniques aveugles est d'un grand intérêt pour avoir le meilleur compromis entre un taux binaire adéquat et la qualité de l'information récupérée. En utilisant les propriétés des cumulants d'ordre 4 des signaux de sortie du canal, cette thèse introduit de nouvelles méthodes de traitement du signal tensoriel avec des applications pour les systèmes de communication radio-mobiles. En utilisant la structure symétrique des cumulants de sortie, nous traitons le problème de l'identification aveugle de canaux en ntroduisant un modèle multilinéaire pour le tenseur des cumulants d'ordre 4, basé sur une décomposition de type Parafac. Dans le cas SISO, les composantes du modèle tensoriel ont une structure de Hankel. Dans le cas de canaux MIMO instantanés, la redondance des facteurs tensoriels est exploitée pour l'estimation des coefficients du canal. Dans ce contexte, nous développons des algorithmes d'identification aveugle basés sur une minimisation de type moindres carrés à pas unique (SS-LS). Les méthodes proposées exploitent la structure multilinéaire du tenseur de cumulants aussi bien que les relations de symétrie et de redondance, ce qui permet d'éviter toute sorte de traitement au préalable. En effet, l'approche SS-LS induit une solution basée sur une seule et unique procédure d'optimisation, sans les étapes intermédiaires requises par la majorité des méthodes existant dans la littérature. En exploitant seulement les cumulants d'ordre 4 et le concept de réseau virtuel, nous abordons aussi le problème de la localisation de sources dans le cadre d'un réseau d'antennes multiutilisateur. Une contribution originale consiste à augmenter le nombre de capteurs virtuels en exploitant un arrangement particulier du tenseur de cumulants, de manière à améliorer la résolution du réseau, dont la structure équivaut à celle qui est typiquement issue de l'utilisation des statistiques d'ordre 6. Nous traitons par ailleurs le problème de l'estimation des paramètres physiques d'un canal de communication de type MIMO à trajets multiples. Dans un premier temps, nous considérons le canal à trajets multiples comme un modèle MIMO convolutif et proposons une nouvelle technique d'estimation des coefficients. Cette technique non-paramétrique généralise les méthodes proposées dans les chapitres précédents pour les cas SISO et MIMO instantané. En représentant le canal multi-trajet à l'aide d'un formalisme tensoriel, les paramètres physiques sont obtenus en utilisant une technique combinée de type ALS-MUSIC, basée sur un algorithme de sous-espaces. Enfin, nous considérons le problème de la détermination d'ordre de canaux de type RIF, dans le contexte des systèmes MISO. Nous introduisons une procédure complète qui combine la détection des signaux avec l'estimation des canaux de communication MISO sélectifs en fréquence. Ce nouvel algorithme, basé sur une technique de déflation, est capable de détecter successivement les sources, de déterminer l'ordre de chaque canal de transmission et d'estimer les coefficients associés.
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Dates et versions

tel-00460158 , version 1 (26-02-2010)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00460158 , version 1

Citer

Carlos Estêvao Rolim Fernandes. High-order statistical methods for blind channel identification and source detection with applications to wireless communications. Networking and Internet Architecture [cs.NI]. Université de Nice Sophia Antipolis, 2008. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00460158⟩
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