• Langue : Français
• Discipline : Micro et nanotechnologies, acoustique et télécommunications
• Identifiant : 2013LIL10094
• Type de thèse : Doctorat
• Date de soutenance : 06/11/2013

Résumé en langue originale

L'estimation de canal est une tâche cruciale du récepteur dans les systèmes de communication sans fil, en particulier en cas de mobilité où les paramètres du canal varient avec le temps. Dans cette thèse, un nouvel estimateur de boucle de poursuite d'ordre 3 ( RW3-CATL), qui a une structure semblable à la PLL avec une faible complexité a été tout d'abord proposé pour estimer l'amplitude complexe du canal dans le cas mono-trajet mono-porteuse. Le lien entre un filtre de Kalman en régime asymptotique basé sur un modèle d'approximation de marche aléatoire (RW3-KF) et l'estimateur proposé est établi. Les expressions des paramètres sous-optimaux et d'EQM correspondante sont données sous forme analytiques en fonction des gains de boucle. Ensuite, les performances asymptotiques du RW3-KF ont été analysées en résolvant les équations de Riccati. L'expression analytique de la variance optimale du bruit d'état qui minimise l'EQM asymptotique a été également déduite.

Résumé traduit

Channel Estimation is a crucial task of the receiver in wireless communication systems, especially in case of mobility where the channel parameters vary with time. In this thesis, a novel PLL-structured third-order tracking loop estimator (RW3-CATL) with a low complexity is firstly proposed to estimate the complex amplitude of the channel in the mono-path single-carrier scenario. The connection between a steady-state Kalman filter based on a random walk approximation model (RW3-KF) and the proposed estimator has been established. The sub-optimal parameters and the corresponding MSE of the RW3-CATL are given in closed-form expressions in function of the tracking loop parameters. Then, the asymptotic performance of the RW3-KF has been analysed by solving the Riccati equations. The closed-form expression of the optimal state noise variance which minimizes the asymptotic MSE is also derived.