Ahmed Abdou

Bio: Ahmed Abdou is an academic researcher. The author has an hindex of 1, co-authored 1 publications receiving 1 citations.

Designing an overlay hybrid cognitive radio including channel estimation issues

Abstract: La radio intelligente (RI) a ete proposee pour ameliorer l’utilisation du spectre radiofrequence. Pour cela, il s’agit de donner un acces opportuniste aux utilisateurs non licencies (nommes utilisateurs secondaires) au spectre alloue a l’utilisateur licencie (nomme utilisateur primaire). Dans cette these, notre but est de proposer un scenario specifique a la RI et de presenter des solutions a certains problemes connexes. Pour cela, nous considerons une RI emettant ses informations en “sur-couche” des utilisateurs primaires (technique overlay). Le systeme etudie est constitue d’une macro-cellule primaire et de petites cellules cognitives secondaires equipees de stations de base cooperant ensemble. Nous suggerons l’etude d’un schema de communication hybride ou une modulation “FilterBanc Multi Carrier” (FBMC) est utilisee pour les utilisateurs secondaires, alors que dans le cas des utilisateurs primaires, une modulation “Orthogonal Frequency Division Multiplexing”(OFDM) est adoptee. Ce choix est motive par les raisons suivantes: l’OFDM est utilisee dans de nombreux systemes primaires actuels large bande; ainsi lorsque l’OFDM est consideree au niveau de l’utilisateur primaire, une bande passante importante peut etre reutilisee. Concernant le systeme secondaire, bien que l’OFDM ait ete reconnue comme forme d’onde eligible aux systemes de la RI, la modulation FBMC peut etre une autre candidate capable de palier certains defauts de l’OFDM. En effet, comparee a l’OFDM,la modulation FBMC a l’avantage de reduire le niveau d’interferences de l’utilisateur secondairequi est induit par la difference de frequence des oscillateurs locaux equipant les stations de base secondaires et les utilisateurs primaires. Pour annuler ces interferences,un precodage peut etre insere au niveau des stations de base secondaires. Par consequent,nous proposons de calculer l’expression des interferences dues au systeme secondaire au niveau du recepteur primaire. A partir de ce resultat nous proposons d’annuler les interferences en utilisant la methode “Zero Forcing Beamforming” (ZFBF) . Afin de confirmer l’efficacite du systeme propose, nous le comparons avec un systeme fonde sur une RIutilisant une modulation OFDM a la fois au primaire et au secondaire.Toutefois, l’application de la methode ZFBF depend des canaux entre les stations de base secondaires et les utilisateurs primaires avec lesquels on souhaite s’orthogonaliser. Une estimation de canal est donc necessaire. Pour ce faire, nous proposons de modeliser le canal par un processus autoregressif (AR) et d’aborder l’estimation du canal en utilisant une sequence d’apprentissage. Les signaux recus, appeles aussi “observations”, sont perturbes par un bruit de mesure additif.

Nouvelles approches de modélisation multidimensionnelle fondées sur la décomposition de Wold

Abstract: Dans cette these nous proposons de nouveaux modeles parametriques en traitement du signal et de l'image, fondes sur la decomposition de Wold des processus stochastiques. Les approches de modelisation font appel a l'analyse fonctionnelle et harmonique, l'analyse par ondelettes, ainsi qu'a la theorie des champs stochastiques. Le premier chapitre a un caractere introductif theorique et precise les elements de base concernant le contexte de la prediction lineaire des processus stochastiques stationnaires et la decomposition Wold, dans le cas 1-D et multi-D. On montre comment les differentes parties de la decomposition sont obtenues a partir de l'hypothese de stationnarite, via la representation du processus comme l'orbite d'un certain operateur unitaire, l'isomorphisme canonique de Kolmogorov et les consequences sur la prediction lineaire du theoreme de Szego et de ses extensions multidimensionnelles. Le deuxieme chapitre traite une approche de factorisation spectrale de la densite spectrale de puissance qu'on utilisera pour l'identification des modeles de type Moyenne Ajustee (MA), Autoregressif (AR) et ARMA. On utilise la representation par le noyau reproduisant de Poisson d'une fonction exterieure pour construire un algorithme d'estimation d'un modele MA avec une densite spectrale de puissance donnee. Cette methode d'estimation est presentee dans le cadre de deux applications: - Dans la simulation de canaux sans fil de type Rayleigh (cas 1-D). - Dans le cadre d'une approche de decomposition de Wold des images texturees (cas 2-D). Dans le troisieme chapitre nous abordons la representation et la compression hybride d'images. Nous proposons une approche de compression d'images qui utilise conjointement : - les modeles issus de la decomposition de Wold pour la representation des regions dites texturees de l'image; - une approche fondee sur les ondelettes pour le codage de la partie "cartoon" (ou non-texturee) de l' image. Dans ce cadre, nous proposons une nouvelle approche pour la decomposition d'une image dans une partie texturee et une partie non-texturee fondee sur la regularite locale. Chaque partie est ensuite codee a l'aide de sa representation particuliere.