Théorie de modélisation des canaux SIS0

Le canal radio mobile place des limites fondamentales sur les performances d’un système de communication mobile. Le trajet de transmission entre l’émetteur et le récepteur peut varier d’un simple chemin direct (LOS) à un chemin indirect (NLOS) avec plusieurs obstacles (des bâtiments, des montagnes, des arbres, etc …. ). Comparativement aux canaux filaires prédictibles et stationnaires, les canaux radio sont extrêmement aléatoires et n’offrent pas une analyse simple. Historiquement, modéliser le canal radio a été la partie la plus difficile de la conception de systèmes radio mobiles et elle est faite d’une façon statistique, basée sur des mesures élaborées spécifiquement pour un système de communication bien déterminé.

Les mécanismes derrière la propagation d’ondes électromagnétiques sont divers, mais peuvent être généralement attribués aux réflexions, diffraction et diffusion. La plupart des systèmes radio cellulaires fonctionnent dans un environnement urbain où il n’y a pas de chemin direct entre l’ émetteur et le récepteur et où la présence des grands bâtiments engendre une perte de diffraction sévère. Dues aux réflexions multitrajets de différents objets, les ondes électromagnétiques se propagent le long des différents trajets de différentes longueurs. L’interaction entre ces ondes cause un évanouissement multitrajets à un endroit spécifique et le niveau de l’ onde diminue en s’éloignant de l’émetteur.

Traditionnellement, les modèles de propagation étaient basés sur la prédiction du niveau moyen du signal reçu à une distance donnée de l’émetteur. Les modèles de propagation qui prédisent le niveau moyen du signal pour une distance entre l’émetteur et le récepteur sont appelés modèles de propagation à grande échelle. Ces types de modèles sont utiles pour estimer la couverture radio d’un émetteur, puisqu’ils caractérisent le niveau du signal reçu sur une distance de séparation émetteur-récepteur assez large. D’un autre côté, les modèles de propagation caractérisant les fluctuations rapides du niveau de signal reçu sur une distance courte, ou sur une courte durée de temps, sont appelés modèles de propagation à petite échelle.

Pour un mobile qui se déplace sur une petite distance, le niveau instantané du signal reçu peut fluctuer rapidement, causant un évanouissement à petite échelle. La raison est que le signal reçu est une somme de plusieurs contributions venues de directions différentes. Puisque les phases sont aléatoires, la somme des contributions varie largement, comme par exemple un évanouissement ayant une distribution de Rayleigh. En s’éloignant d’une grande distance de l’émetteur, la moyenne locale du signal reçu par le mobile diminuera graduellement et cette moyenne locale du signal est généralement prédite par les modèles de propagation à grande échelle. Typiquement, la puissance moyenne locale reçue est calculée en prenant la moyenne des mesures du signal sur une distance de 5λ à 40λ. Les fréquences des systèmes cellulaires dans la bande 1 GHz à 2 GHz, correspondent aux mesures de la puissance moyenne locale reçue sur un déplacement de 1 rn à 10 m.

Évanouissements à petite échelle (Small Scale Fading) 

Les variations à petite échelle d’un signal radio mobile peuvent être reliées directement à la réponse impulsionnelle du canal radio mobile. La réponse impulsionnelle est une caractérisation à large bande du canal qui contient toutes les informations nécessaires pour simuler et analyser n’importe quel type de transmission radio à travers le canal. Ceci résulte du fait que le canal radio mobile peut être modelé comme un filtre linéaire avec une réponse impulsionnelle qui varie avec le temps. La nature du filtrage du canal est causée par la somme des amplitudes et des délais de plusieurs ondes arrivant à différents instants du temps. La réponse impulsionnelle est une caractérisation utile pour le canal, puisqu’elle peut être utilisée pour prédire et comparer les performances des différents systèmes de communication mobile et les largeurs de bande de transmission pour une condition du canal mobile particulière.

Caractérisation des évanouissements à petite échelle 

Pour comparer différents canaux multitrajets et pour développer des directives générales pour les systèmes sans fil, on utilise des paramètres qui quantifient grossièrement le canal multitrajets. Les phénomènes de propagation peuvent engendrer des dispersions temporelles et fréquentielles.

Dispersion temporelle 

Les dispersions temporelles sont engendrées ou causées par 1′ écart des retards multitrajetss. Ces dispersions sont caractérisées par deux paramètres : écart de retard et bande de cohérence.

Écart de retard
Les paramètres du canal qm peuvent être déterminés à partir de la réponse impulsionnelle sont :
◆ Excès de retard moyen (Mean Ex cess Delay)
◆ Valeur efficace de l’écart de retard (RMS delay spread)
◆ Écart de l’excès de retard (Excess Delay Spread) .

Les propriétés dispersives dans le temps d’un canal multitrajets large bande sont quantifiées par l’excès de retard moyen (τ) et la valeur efficace de l’écart de retard (στ) qui est la racine de la moyenne du carré de l’ écart de retard. Ces retards sont mesurés par rapport au premier signal détecté arrivant au récepteur à l’instant τo=0. Les valeurs typiques cr, sont de l’ordre de la microseconde dans les canaux radio mobiles extérieurs et de l’ ordre de la nanoseconde, pour les canaux radio interne « indoor ».

Bande de cohérence
L’écart de délai est un paramètre caractérisant le canal dans le domaine du temps. Pour caractériser le canal dans le domaine fréquentiel, on utilise la bande de cohérence. La bande de cohérence et l’écart de délai RMS sont inversement proportionnels l’un par apport à l’autre, la relation exacte entre eux est une fonction de la structure multitrajets. L’écart de délai est un phénomène naturel causé par les trajets de propagation reflétés et dispersés dans le canal radio, tandis que la bande de cohérence, Be, est une relation dérivée de l’écart de retard RMS. La bande de cohérence est une mesure statistique de bande de fréquence dans laquelle le canal peut être considéré comme plat (c’est-à-dire, un canal qui fait passer toutes les composantes spectrales avec un gain approximativement égal et une phase linéaire).

Table des matières

INTRODUCTION
CHAPITRE 1 THÉORIE DE MODÉLISATION DES CANAUX SIS0
1.1 Introduction
1.2 Évanouissements à grande échelle (Large Scale Fading)
1.2.1 Perte du trajet
1.2.2 Effet de masque (Shadowing)
1.3 Évanouissements à petite échelle (Small Scale Fading)
1.4 Caractérisation des évanouissements à petite échelle
1.4.1 Dispersion temporelle
1.4.2 Dispersion fréquentielle
1.5 Type d’évanouissement à petite échelle
1.5.1 Évanouissement dû aux dispersions temporelles
1.5.2 Évanouissement dû aux dispersions fréquentielles
1.6 Paramètres statistiques d’ordre deux
1.6.1 Spectre Doppler et canaux stationnaire au sens large (WSS)
1.6.2 Profil de puissance des retards et canaux à diffusion non corrélée
1.6.3 Fonction de diffusion et canaux WSSUS
CHAPITRE2 MODÉLES DE PROPAGATION SIS0
2.1 Modèles de propagation à évanouissement à grande échelle
2.1.1 Modèles de propagation « outdoor »
2.1.2 Modèles de propagation « indoor »
2.2 Modèles statistiques d’évanouissement à petite échelle
2.2.1 Modèle de Ossana
2.2.2 Modèle de Clarke
2.2.3 Modèle à évanouissement de Rayleigh à deux rayons
2.2.4 Modèle statistique de Saleh et Valenzuela
2.2.5 Modèles statistiques « indoor » et « outdoor » SIRCIM et SMRCIM
2.3 Simulation des canaux à évanouissement à petite échelle
2.3.1 Méthode de Jakes
2.3.2 Méthode de filtrage
CHAPITRE 3 MODÈLES DES CANAUX MIM0
3.1 Introduction
3.2 Capacité d’un canal MIM0
3.3 Aspects de modélisation des canaux MIM0
3.3.1 Spectre angulaire et étalement azimutal
3.3.2 Concept de modèle à double direction
3.4 Modèles de propagation des canaux MIMO
3.5 Modèle i.i.d
3.6 Modèle « Pin hole »
3.6.1 Principe du modèle
3.6.2 Matrice du canal
3.7 Modèle à base de corrélation
3. 7.1 Principe du modèle
3.7.2 Matrice de corrélation du canal
3.7.3 Génération des coefficients corrélés du canal
3.8 Modèle stochastique basé sur la géométrie
3.8.1 Principe du modèle
3.8.2 Génération de la réponse impulsionnelle du canal
3.9 Modèle stochastique paramétrique
3.9.1 Modèle de signal
3.9.2 Modélisation de l’évanouissement spatio-temporel
3.10 Modèle SUI
3.11 Conclusion
CHAPITRE 4 IMPLÉMENTATION DES MODÈLES SUR SPW ET INTERPRÉTATION DES RÉSULTATS
4.1 Introduction
4.2 Aperçu du logiciel SPW
4.3 Modèles existant sur SPW
4.4 Implémentation des modèles MIMO dans SPW
4.4.1 Création du symbole du modèle
4.4.2 Création de symbole d’affichage des paramètres
4.4.3 Liaison des deux symboles
4.4.4 Génération des fichiers gabarits (.h et .c)
4.5 Modèles implémentés
4.5.1 Implémentation du modèle « keyhole »
4.5.2 Simulation du canal
4.5.3 Implémentation du modèle METRAMIM0
4.5.4 Simulation du canal
4.5.5 Effet de corrélation sur les performances de l’algorithme V-BLAST
CHAPITRE 5 ESTIMATION PARTIELLE DU CANAL À BASE DES MESURES RF
5.1 Introduction
5.2 Décomposition de la matrice H du canal
5.3 Capacité de canal
5.4 Simulation de canal MIM0
5 .4.1 Modèle de corrélation uniforme
5.4.2 Modèle de corrélation exponentielle
5.4.3 Corrélation des éléments de la matrice originale H
5.5 Résultats de simulation
5.6 Mesure de l’amplitude et de la phase relative du signal RF
5. 7 Conclusion
CONCLUSION

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