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| Titre : | ETUDE DU FILTRAGE ADAPTATIF DANS LES CANAUX RADIO MOBILES |
| Auteurs : | ELATY OULD SIDIYA, Auteur ; Mr. BENSAAD Abdellah, Directeur de thèse |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | Algerie: univ saida - Dr.moulay tahar, 2010 |
| Format : | 79p / Figures & Tableaux / 29 cm |
| Accompagnement : | CD |
| Note générale : | Bibliographie |
| Langues: | Français |
| Catégories : | |
| Résumé : |
Les filtres sont en général utilisés dans des applications où on connaît la bande de fréquence utile
ainsi que la fréquence principale. Ces filtres servent à améliorer le rapport signal sur bruit sous l'hypothèse où la bande de fréquence du bruit est supérieure à celle du signal. Dans ce cas, un filtre passe-bande centré sur la fréquence principale du signal permettra d'extraire le signal. Les filtres adaptatifs sont des systèmes appliqués sur des données bruitées pour obtenir une information utile à un certain temps t, ces systèmes étant misent en œuvre dans trois configurations : Le filtrage, c’est à dire l’extraction de cette information au temps t à partir des données bruitées mesurées jusqu’au temps t inclus. Le lissage, qui utilisera aussi les données postérieures au temps t. La prédiction, qui ne se sert que des données jusqu’au temps t- pour déduire l’information qui nous intéresse au temps t. Les filtres de Wiener développés à partir de concepts temporels et non fréquentiels sont conçus pour minimiser l'erreur quadratique moyenne entre leur sortie et une sortie désirée. Ils sont dits optimums au sens du critère de l'erreur quadratique moyenne et nous avons vus que dans ce cas les coefficients des filtres sont liés à la fonction d'auto corrélation du signal d'entrée et à l'inter corrélation entre les signaux d'entrée et de sortie désirée. Quand les fonctions d'auto et d'inter corrélation ne sont pas connues (cas le plus courant), alors on va approcher le filtre optimal de Wiener en utilisant une boucle de retour et un algorithme de minimisation : c'est ce que l'on appelle le filtrage adaptatif. Dans ce cas, on remplacera la connaissance des fonctions de corrélation par une phase d'apprentissage permettant de modifier itérativement la réponse impulsionnelle du filtre. Par rapport au filtrage classique le filtrage adaptatif comporte une mise à jour récursive des paramètres (coefficients) du filtre. L’algorithme part de conditions initiales prédéterminées etmodifie de façon récursive les coefficients du filtre pour s’adapter au processus. Si celui-ci est stationnaire l’algorithme doit converger vers la solution optimale de Wiener, sinon il présentera une capacité à suivre des variations des grandeurs statistiques du processus si celles-ci sont suffisamment lentes. Pour présenter ces techniques adaptatives nous avons présentés tout d’abord l’algorithme du gradient qui fournit un algorithme récursif de calcul des coefficients du filtre. Nous avons donnés ensuite une version dans laquelle les grandeurs statistiques impliquées sont remplacées par des valeurs instantanées, on a obtenu alors l’algorithme très fréquemment utilisé du gradient stochastique (LMS). Nous avons re-formulés le problème en termes de moindres carrés et présenter un des algorithmes récursifs basé sur cette approche: l’algorithme des moindres carrés récursifs (RLS). En plus, nous avons présentés les applications de ce filtrage adaptatif comme solution du problème d’égalisation du canal. Afin d’illustrer les performances et la mise en oeuvre de certains des algorithmes, nous avons utilisés les trois canaux test de Proakis. Par rapport à l’égaliseur forçage à zéro (zero forcing), les performances de l’égaliseur minimisant l’erreur quadratique moyenne, pour les trois canaux montre que la prise en compte du bruit améliore sensiblement les performances, et permet d’égaliser les canaux présentant des évanouissements en fréquence. On a constaté également que le canal (a) de Proakis présente de meilleures performances par rapport aux deux autres canaux de test ce qui montre l’influence du canal de transmission sur la qualité de transmission numérique. Cette qualité peut être améliorée en utilisant d’autres types d’égaliseurs comme ceux étudiés dans la partie théorique : les versions LMS et RLS ainsi que le codage de canal. |
| Note de contenu : |
-Introduction gènèrale
01-chaine de communication numèrique 02-Modulation et démodulation numérique 03-Modèle du canal radio mobile 04-les Filtres adaptatifs 05-simulations |
Exemplaires (1)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| TECT00338 | T.EN.IN00129 | Périodique | Salle des Thèses | Electronique | Disponible |
