Dissertation•
Designing an overlay hybrid cognitive radio including channel estimation issues
04 Dec 2014-
TL;DR: In this paper, the authors consider a radio intelligente (RI) emettant ses informations en “sur-couche” des utilisateurs primaires (technique overlay).
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.
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Dissertation•
14 Dec 2009
TL;DR: In this article, the authors propose an approche for decomposition of Wold des processus stochastiques, based on the analysis of ondelettes, which can be seen as an extension of Szego's theory of the champs stochastic.
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.
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01 Jan 1987
TL;DR: Das Buch behandelt die Systemidentifizierung in dem theoretischen Bereich, der direkte Auswirkungen auf Verstaendnis and praktische Anwendung der verschiedenen Verfahren zur IdentifIZierung hat.
Abstract: Das Buch behandelt die Systemidentifizierung in dem theoretischen Bereich, der direkte Auswirkungen auf Verstaendnis und praktische Anwendung der verschiedenen Verfahren zur Identifizierung hat. Da ...
20,436 citations
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15 Jan 1996
TL;DR: WireWireless Communications: Principles and Practice, Second Edition is the definitive modern text for wireless communications technology and system design as discussed by the authors, which covers the fundamental issues impacting all wireless networks and reviews virtually every important new wireless standard and technological development, offering especially comprehensive coverage of the 3G systems and wireless local area networks (WLANs).
Abstract: From the Publisher:
The indispensable guide to wireless communicationsnow fully revised and updated!
Wireless Communications: Principles and Practice, Second Edition is the definitive modern text for wireless communications technology and system design. Building on his classic first edition, Theodore S. Rappaport covers the fundamental issues impacting all wireless networks and reviews virtually every important new wireless standard and technological development, offering especially comprehensive coverage of the 3G systems and wireless local area networks (WLANs) that will transform communications in the coming years. Rappaport illustrates each key concept with practical examples, thoroughly explained and solved step by step.
Coverage includes:
An overview of key wireless technologies: voice, data, cordless, paging, fixed and mobile broadband wireless systems, and beyond
Wireless system design fundamentals: channel assignment, handoffs, trunking efficiency, interference, frequency reuse, capacity planning, large-scale fading, and more
Path loss, small-scale fading, multipath, reflection, diffraction, scattering, shadowing, spatial-temporal channel modeling, and microcell/indoor propagation
Modulation, equalization, diversity, channel coding, and speech coding
New wireless LAN technologies: IEEE 802.11a/b, HIPERLAN, BRAN, and other alternatives
New 3G air interface standards, including W-CDMA, cdma2000, GPRS, UMTS, and EDGE
Bluetooth wearable computers, fixed wireless and Local Multipoint Distribution Service (LMDS), and other advanced technologies
Updated glossary of abbreviations and acronyms, and a thorolist of references
Dozens of new examples and end-of-chapter problems
Whether you're a communications/network professional, manager, researcher, or student, Wireless Communications: Principles and Practice, Second Edition gives you an in-depth understanding of the state of the art in wireless technologytoday's and tomorrow's.
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01 Jan 2001
TL;DR: In this paper, the clssical filleting and prediclion problem is re-examined using the Bode-Shannon representation of random processes and the?stat-tran-sition? method of analysis of dynamic systems.
Abstract: The clssical filleting and prediclion problem is re-examined using the Bode-Shannon representation of random processes and the ?stat-tran-sition? method of analysis of dynamic systems. New result are: (1) The formulation and Methods of solution of the problm apply, without modification to stationary and nonstationary stalistics end to growing-memory and infinile -memory filters. (2) A nonlinear difference (or differential) equalion is dericed for the covariance matrix of the optimal estimalion error. From the solution of this equation the coefficients of the difference, (or differential) equation of the optimal linear filter are obtained without further caleulations. (3) Tke fillering problem is shoum to be the dual of the nois-free regulator problem. The new method developed here, is applied to do well-known problems, confirming and extending, earlier results. The discussion is largely, self-contatained, and proceeds from first principles; basic concepts of the theory of random processes are reviewed in the Appendix.
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TL;DR: It is shown that the optimal transmitter adapts its signal to the state S rather than attempting to cancel it, which is also the capacity of a standard Gaussian channel with signal-to-noise power ratio P/N.
Abstract: A channel with output Y = X + S + Z is examined, The state S \sim N(0, QI) and the noise Z \sim N(0, NI) are multivariate Gaussian random variables ( I is the identity matrix.). The input X \in R^{n} satisfies the power constraint (l/n) \sum_{i=1}^{n}X_{i}^{2} \leq P . If S is unknown to both transmitter and receiver then the capacity is \frac{1}{2} \ln (1 + P/( N + Q)) nats per channel use. However, if the state S is known to the encoder, the capacity is shown to be C^{\ast} =\frac{1}{2} \ln (1 + P/N) , independent of Q . This is also the capacity of a standard Gaussian channel with signal-to-noise power ratio P/N . Therefore, the state S does not affect the capacity of the channel, even though S is unknown to the receiver. It is shown that the optimal transmitter adapts its signal to the state S rather than attempting to cancel it.
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