Systèmes OFDM ultra large bande (estimation de canal et détection améliorée prenant en compte les imprécisions d'estimation)

Les travaux présentés dans cette thèse se situent dans le cadre de la transmission OFDM appliqué au contexte Ultra Large Bande (UWB). L objectif principal va être l estimation du canal de propagation et la conception de récepteurs en prenant en compte la connaissance non idéale du canal. On propose d abord une approche semi-aveugle d estimation du canal qui bénéficie de la parcimonie du canal UWB dans le domaine des ondelettes pour réduire le nombre de paramètre à estimer. Ensuite, on propose des structures de réception itérative où la conception du détecteur prend en compte la présence des erreurs d estimation de canal. La détection au sens maximum de vraisemblance (MV) est améliorée en modifiant sa métrique de détection pour le cas où le canal est estimé de manière imparfaite. La métrique MV améliorée ainsi obtenue nous permet de remettre en question le schéma de détection de type turbo MAP dans un contexte BICM et l adapter à la connaissance imparfaite du canal. De plus, on dérive les débits de coupure atteignables (achievable outage rates) avec le détecteur MV améliorée ou un détecteur MV désadapté (utilisant les estimés de canal comme s il s agissait des vraies) qu on comparera avec un détecteur théorique défini comme étant le meilleur récepteur possible en présence d erreurs d estimation de canal. Enfin, un récepteur itératif à complexité réduite basé sur un filtrage MMSE et l annulation parallèle d interférence (turbo-PIC) est introduit et ensuite adapté à la connaissance imparfaite du canal. Il est important de souligner que les améliorations proposées dans cette thèse n impliquent pas une augmentation sensible de la complexité au niveau du récepteur.The aim of this thesis is to study the problem of iterative data detection in an ultra wideband (UWB) OFDM system, where the receiver disposes only of an imperfect (and possibly poor) estimate of the unknown channel parameters. First, we propose an efficient receiver jointly estimating the channel and the transmitted symbols in an iterative manner. This receiver is based on a wavelet representation of the unknown channel and exploits the sparseness property of UWB channels in the wavelet domain to reduce the receiver s computational complexity. Second, we rely on the statistics characterizing the quality of the channel estimation as a mean to integrate the imperfect channel knowledge into the design of iterative receivers. In this way, we formulate an improved maximum likelihood (ML) detection metric taking into account the presence of channel estimation errors. A modified iterative MAP detector is derived by an appropriate use of this metric. The results are compared to those obtained by using the classical mismatched ML detector, which uses the channel estimate as if it was the perfect channel. Furthermore, we calculate the achieved throughputs associated to both improved and mismatched ML detectors, in terms of achievable outage rates. Finally, we propose an improved low-complexity iterative detector based on soft parallel interference cancellation and linear MMSE filtering where we takes into account the presence of channel estimation errors in the formulation of the detector. The important point is that the performance improvements reported in this thesis are obtained while imposing practically no additional complexity to the receiver.ORSAY-PARIS 11-BU Sciences (914712101) / SudocSudocFranceF