Modulation avec codage itératif pour un canal à bruits non-gaussiens

CHEMSA, Ali (2016) Modulation avec codage itératif pour un canal à bruits non-gaussiens. ["eprint_fieldopt_thesis_type_phd" not defined] thesis, Université Mohamed Khider - Biskra.

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Abstract

Ce travail étudie le décodage itératif ou le turbo décodage, des turbo codes convolutifs pour un bruit généralement non gaussien, particulièrement le bruit impulsif, à savoir le bruit GG symétrique qui possède une variance finie, et le bruit stable symétrique a variance infinie. Pour le dernier type du bruit, la définition du n’est pas valide et nous avons utilisé à la place le paramètre de dispersion du bruit . Nous savons que les performances d’un décodeur itératif dépendent étroitement de l’information extrinsèque délivrée par chaque décodeur constitutif SISO, parce que plus cette information est fiable plus le décodeur itératif est performant. Dans ce travail, nous avons proposé trois approches originales qui rendent l’information extrinsèque plus fiable. La première approche est établie pour les deux algorithmes de décodage SOVA et MAP dans le cas d’un canal AWGN. Elle consiste à ajouter une fonction porte (binaire) qui dépend des itérations dans l’entrée systématique du décodeur itératif, afin de rendre les informations extrinsèques délivrées par les décodeurs constitutifs plus fiables, ce qui permet ainsi d’améliorer les performances en termes de et de convergence. La deuxième et la troisième approches sont utilisées dans l’algorithme MAP pour les canaux à bruit impulsif GG et respectivement. Ces approches sont deux méthodes d’estimation semi-aveugles basées sur les statistiques d’ordre inférieur fractionnel FLOS. Elles estiment les paramètres du bruit à partir du signal reçu uniquement. Ces paramètres estimés sont utilisés par l’algorithme MAP pour calculer l’information extrinsèque. L’avantage majeur de ces deux approches est qu’elles présentent de bonnes estimations des paramètres, ce qui permet aux décodeurs constitutifs de donner des informations extrinsèques plus fiables.

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