Estimation des directions d’arrivée de sources turbo codées avec des modulations QAM.

Elguet, Chaima (2016). Estimation des directions d’arrivée de sources turbo codées avec des modulations QAM. Mémoire. Québec, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, Maîtrise en télécommunications, 71 p.

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Résumé

L’essor rapide des systèmes de communications radio-mobiles a donné lieu à une nécessité de plus en plus croissante pour des services de géolocalisations efficaces. Une estimation précise des directions d’arrivée (DDAs) est donc nécessaire pour améliorer les performances de ces systèmes. Le sujet de ce mémoire de maitrise porte sur le développement d’un estimateur de direction d’arrivée pour des signaux turbo-codes. Nous proposons particulièrement une méthode novatrice permettant d’exploiter l’information extrinsèque provenant des décodeurs dans l’estimation des directions inconnues. En effet, le décodage est principalement basé sur un échange itératif d’une séquence d’information extrinsèque entre les deux décodeurs, sous forme de rapport de vraisemblance logarithmique (LLR). L’estimateur opère donc à chaque itération turbo en exploitant ces informations extrinsèques pour raffiner l’estimée de DDA. Cette dernière est utilisée pour diriger un beamforming dans la direction des signaux utiles tout en éliminant l’interférence. Dans ce travail, nous nous proposons de développer un estimateur de DDA à maximum de vraisemblance (MV) pour des signaux turbo-codes. Afin de caracteriser theoriquement le gain de performances en termes d’estimation des DDAs qui est du a l’assistance du décodeur, nous développons aussi, pour la première fois, l’expression analytique exacte de la borne de Cramer-Rao (BCR). L’analyse de performances montre que notre méthode surpasse la méthode d’estimation aveugle (aucune assistance du décodeur) et aboutit à des performances optimales par rapport à la BCR sur une large plage de rapport signal sur bruit (RSB). On montre également l’efficacité du nouvel estimateur par rapport aux deux techniques sous-espaces classiques MUSIC et ESPRIT.

In this report, we address the problem of direction of arrival (DOA) estimation from turbo-coded square- QAM-modulated transmissions. We devise a new code-aware direction finding concept, derived from maximum likelihood (ML) theory, wherein the soft information provided by the soft-input soft-output (SISO) decoder, in the form of log-likelihood ratios (LLRs), is used to assist the estimation process. At each turbo iteration, the decoder output is used to refine the ML DOA estimate. The latter is in turn used to perform a more focused receive beamforming thereby providing more reliable information-bearing sequences for the next turbo iteration. In order to benchmark the new estimator, we also derive for the very first time the closed-form expressions for the exact Cramer-Rao lower bounds (CRLBs) of code-aided (CA) DOA estimates. Simulation results will show that the new CA direction finding scheme lies between the two traditional schemes of completely non-data-aided (NDA) and data-aided (DA) estimations. Huge performance improvements are achieved by embedding the direction finding and receive beamforming tasks within the turbo iteration loop. Moreover, the new CA DOA estimator reaches the new CA CRLBs over a wide range of practical SNRs thereby confirming its statistical efficiency in practice. As expected intuitively, its performance further improves at higher coding rates and/or lower modulation orders.

Type de document:	Thèse Mémoire
Directeur de mémoire/thèse:	Affes, Sofiène
Co-directeurs de mémoire/thèse:	Bellili, Faouzi
Mots-clés libres:	direction d’arrivée; turbo-codes; rapport de vraisemblance logarithmique; maximum de vraisemblance; beamforming; borne de Cramer-Rao; MUSIC; ESPRIT; turbo-codes; direction of arrival estimation; log-likelihood ratio; maximum likelihood; Cramer-Rao lower bound; code-aided; QAM signals; non-data-aided; data-aided.
Centre:	Centre Énergie Matériaux Télécommunications
Date de dépôt:	20 oct. 2016 19:35
Dernière modification:	30 sept. 2021 19:45
URI:	https://espace.inrs.ca/id/eprint/4796

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