Nonlinear MIMO communication systems : channel estimation and information recovery using Volterra models - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2009

Nonlinear MIMO communication systems : channel estimation and information recovery using Volterra models

Systèmes de communication MIMO non-linéaires : estimation de canal et récupération d'information en utilisant des modèles de Volterra

Résumé

Due to the presence of nonlinear devices such as power amplifiers (PA) and optical instruments, the communication signals are sometimes corrupted by nonlinear distortions. In such cases, nonlinear models are used to provide an accurate signal representation, allowing the development of efficient signal processing techniques capable of eliminating or reducing these nonlinear distortions. In this context, the choice of the nonlinear system model plays a fundamental role. The Volterra model has since longtime been used to represent communication systems in presence of nonlinear distortions, with applications for modeling satellite communication links, orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems and radio over fiber (ROF) channels. The main objective of this thesis is to propose techniques for channel estimation and information recovery in multiple-input-multiple-output (MIMO) Volterra communication systems. This kind of MIMO model is able of modeling nonlinear communication channels with multiple transmit and receive antennas, as well as multi-user channels with a single transmit antenna for each user and multiple receive antennas. Channel estimation and equalization techniques are developed for three types of nonlinear MIMO communication systems: OFDM, ROF and Code division multiple access (CDMA)-ROF systems. According to the considered communication systems, different kinds of MIMO Volterra models are used. In the case of OFDM systems, we develop receivers that exploit the diversity provided by a proposed transmission scheme. In the case of time and space division multiple access (TDMA-SDMA) systems, a set of orthonormal polynomials is developed for increasing the convergence speed of a supervised adaptive MIMO Volterra estimation algorithm. Moreover, in order to develop signal processing techniques for MIMO Volterra communication channels in a blind scenario, we make use of tensor decompositions. By exploiting the fact that Volterra models are linear with respect to their coefficients, blind estimation and equalization of MIMO Volterra channels are carried out by means of the Parallel Factor (PARAFAC) tensor decomposition, considering TDMA-SDMA and CDMA communication systems.
Du à la présence de dispositifs non-linéaires comme des amplificateurs de puissance (PAs) et des instruments optiques, les signaux de communication sont parfois corrompus par des distorsions non-linéaires. Dans ce cas, des modèles non-linéaires sont utilisés pour fournir une description précise des signaux, permettant le développement de techniques de traitement du signal capables d'éliminer ou de réduire ces distorsions. Dans ce contexte, le choix du modèle non-linéaire à une importance majeure. Les modèles de Volterra sont depuis longtemps utilisés pour représenter les systèmes de communication en présence de distorsions non-linéaires, ayant des applications dans les systèmes de communication par satellite, les systèmes OFDM et les systèmes radio over fiber (ROF), entre autres. Le principal objectif de cette thèse est de proposer des techniques d'estimation et de récupération d'information dans les systèmes de communication MIMO Volterra. Ce type de modèle MIMO peut être utilisé pour modéliser des canaux de communication avec de multiples antennes à la transmission et à la réception, ainsi que des canaux multi-utilisateurs avec de multiples antennes à réception et une antenne de transmission par utilisateur. Les techniques d'estimation et d'égalisation de canaux sont développées pour trois systèmes de communication non-linéaires différents: OFDM, ROF et ROF-CDMA, différents modèles MIMO Volterra étant utilisés selon l'application considérée. Dans le cas des systèmes du type OFDM, un nouveau schéma de transmission qui introduit de la redondance dans les signaux transmis, ainsi que des récepteurs exploitant cette redondance sont proposés. Dans le cas des systèmes TDMA-SDMA, un ensemble de polynômes orthonormaux est développé pour améliorer la vitesse de convergence de l'algorithme LMS pour l'estimation adaptative supervisée d'un système MIMO Volterra. D'autre part, le développement de récepteurs pour des systèmes de communication MIMO Volterra dans un schéma de transmission aveugle est réalisé à l'aide de décompositions tensorielles. Dans ce cas, en exploitant le fait que les modèles de Volterra sont linéaires vis-à-vis de leurs coefficients, des techniques d'estimation et d'égalisation de canaux MIMO Volterra basées sur la décomposition PARAFAC sont développées pour des systèmes de communication TDMA-SDMA et CDMA.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

tel-00460160 , version 1 (26-02-2010)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00460160 , version 1

Citer

Carlos Alexandre Rolim Fernandes. Nonlinear MIMO communication systems : channel estimation and information recovery using Volterra models. Networking and Internet Architecture [cs.NI]. Université de Nice Sophia Antipolis, 2009. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00460160⟩
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