Session Orale O6

  • Titre : Traitement du signal 2
  • Président : Yvan Duroc
  • Date : Mardi 17/11 de 8h40 à 10h50

Article 752

  • Titre : Maximisation du débit des systèmes OFDM multicast dans un contexte de courant porteur en ligne
  • Ali Maiga (IETR)
  • Jean-Yves Baudais (CNRS)
  • Jean-François Helard (IETR)
  • Résumé : Dans ce papier, nous proposons une méthode d'allocation de ressources permettant d'augmenter le débit des systèmes OFDM multicast dans un contexte de courant porteur en ligne (CPL). Cette méthode est basée sur la technique de précodage linéaire, qui, appliquée aux systèmes OFDM, a apporté un gain significatif de débit sur les lignes d'énergie. Dans le cadre des systèmes multicast OFDM, les simulations réalisées sur des canaux CPL montrent un apport de gain significatif comparé à la méthode classique en multicast.

Article 1352

  • Titre : Dynamique critique des véhicules à deux roues motorisés : Modélisation et stabilisation LQG du mouvement de roulis
  • Hamid Slimi (Laboratoire IBISC de l'Université d'Evry)
  • Hichem Arioui (Laboratoire IBISC de l'Université d'Evry)
  • Lydie Nouveliere (Laboratoire IBISC de l'Université d'Evry)
  • Saïd Mammar (Laboratoire IBISC de l'Université d'Evry)
  • Résumé : Ce papier est consacré à la modélisation et à la stabilisation de véhicules de types 2-roues et plus particulièrement au mouvement de roulis d'une moto. Le modèle proposé inclut les forces de contact pneumatique-chaussée et la stabilisation par mouvement d'inclinaison du conducteur. Le modèle conducteur-moto est alors stabilisé en utilisant la commande LQ. Un modèle est finalement ajouté afin d'assurer le suivi d’un signal de référence. Les résultats de simulation présentés dans cet article montrent l'efficacité de l'approche.

Article 852

  • Titre : Étude du Parallélisme de la Décomposition QR Appliquée aux Systèmes LTE Advanced
  • Sébastien Aubert (ST-Ericsson/INSA IETR)
  • Fabienne Nouvel (INSA IETR)
  • Pier Lorenzo Bianchini (Polytech’Nice-Sophia)
  • Antoine Biscaino (Polytech’Nice-Sophia)
  • Nicolas Dioli (Polytech’Nice-Sophia)
  • Résumé : La Décomposition QR (DQR) est une étape essentielle, bien que sous-estimée, des techniques de détection pseudo-linéaires telles que l’Annulation Successive d’Interférences (ASI) ou le Décodeur Sphérique (DS) dans les systèmes Multiple Input Multiple Output (MIMO). Les contraintes d’implantation nécessitent de déterminer un compromis entre complexité, la plus proche possible des détecteurs linéaires, et performances, les plus proches possible de celles du Maximum de Vraisemblance (MV). Dans cet article, les complexités et les performances de différents algorithmes de DQR sont étudiées, avec une attention particulière portée au parallélisme potentiel, et une solution adaptée au contexte LTE Advanced (LTE-A) est proposée.

Article 992

  • Titre : Algorithme de décodage généralisé par propagation de croyances
  • Jean-Christophe Sibel (Laboratoire ETIS UMR 8051-CNRS, ENSEA - Université de Cergy-Pontoise, 6 avenue du Ponceau, 95014 Cergy-Pontoise Cedex)
  • Sylvain Reynal (Laboratoire ETIS UMR 8051-CNRS, ENSEA - Université de Cergy-Pontoise, 6 avenue du Ponceau, 95014 Cergy-Pontoise Cedex)
  • Résumé : Les communications numériques reposent sur un trio de transmission : émetteur, canal, récepteur. Le canal est l’objet de perturbations physiques qui induisent des erreurs dans le message transmis. Afin de se prémunir contre ces erreurs, on utilise un code correcteur d’erreurs qui consiste au niveau de l’émetteur à ajouter de la redondance au message. Au niveau du récepteur, l’opération de décodage permet alors de récuperer l’information utile. Un des algorithmes de décodage les plus répandus est l’algorithme de propagation de croyances, de type itératif, réputé sous-optimal pour une certaine catégorie de codes, en raison de l’existence de cycles dans le graphe de ces codes. Nous présentons dans cet article une généralisation de la propagation de croyances qui permet de rendre le décodage optimal y compris en présence de cycles, offrant ainsi une meilleure récupération de l’information. Nous décrivons la construction de l’algorithme par analogie avec une technique de physique statistique appliquée à un réseau de spins, puis nous en faisons le lien avec les représentations graphiques des codes LDPC.