Optimisation destechniques der ecombinaison ausein du récepteur

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Rappel du contexte de la thèse

Le domaine de l’IdO n’a cessé de se développer ces dernières années, le nombre d’ap-plications et de services estampillés “IoT” augmentant continuellement. Plus récemment, ce développement s’est accéléré, notamment grâce à la mise en place de nouvelles solutions de connectivité performantes, dédiées à l’IdO. Car le principal challenge de l’IdO et des réseaux LPWAN associés, est de pouvoir allier une faible consommation d’énergie à des conditions de transmission pouvant être très défavorables. Ainsi, l’apparition de solutions propriétaires innovantes comme LoRa et Sigfox ont créé un fort engouement autour de l’IdO et de ses possibilités. De plus, ces solutions ont continué d’évoluer, Sigfox développant son réseau à travers le monde et LoRa suscitant l’intérêt des industriels et des opérateurs, à travers la création de la LoRa Alliance et le développement des protocoles LoRaWAN. Dans un même temps, le 3GPP standardisa trois solutions de connectivité pour l’IdO, basées sur les réseaux cellulaires (CIoT), nommées EC-GSM-IoT, LTE-M et NB-IoT, élargissant ainsi le champ des réseaux LPWAN. Ces standards modifient les technologies cellulaires 2G et 4G existantes, pour les adapter aux contraintes spécifiques de l’IdO. Leur objectif est de faire mieux que les solutions propriétaires, en profitant de l’environnement des ré-seaux cellulaires. Ils disposent ainsi de critères de qualité de service accrus, d’un réseau de stations de base préexistant et d’un réseau cœur aux capacités adaptées pour pouvoir soutenir la surcharge liée au trafic de l’IdO. De plus, grâce au travail de mise à jour mené par le 3GPP au travers des Releases, les standards CIoT bénéficient d’une amélioration et d’une adaptation au besoin continues. Ainsi, les évolutions de ces standards en Release 14 ont par exemple permis des augmentations notables de débit et de couverture, de même que l’ajout de nouveaux services. Tout un écosystème se développe donc autour des tech-nologies cellulaires dédiées à l’IdO, de nouvelles évolutions étant attendues pour l’année 2018 et la Release 15.

Apports et résultats

C’est dans ce contexte très changeant que s’est inscrite cette thèse, s’intéressant aux techniques d’extension de couverture employées par les diﬀérentes solutions CIoT, et plus particulièrement au mécanisme de répétitions en aveugle. Le système GSM étant la techno-logie cellulaire la plus répandue à travers le monde et les modems 2G étant bons marchés et peu complexes, nous avons estimé que les systèmes 2G constituaient un excellent candidat pour le futur des solutions CIoT. Ainsi, nous avons utilisé le cas d’application des systèmes 2G pour notre étude. Nous avons comparé les performances de diﬀérents mécanismes de re-combinaison au sein d’un récepteur GSM/GPRS classique. Les résultats obtenus en théorie et en simulation ont mis en évidence l’impact de l’évolution temporelle du canal de pro-pagation sur les performances de ces mécanismes. Ces résultats ont également permis de faire ressortir les avantages et les inconvénients de chaque schéma de recombinaison. Dans un second temps, nous avons considéré la présence de certaines imperfections au niveau de la chaîne de réception, avec l’objectif de mesurer leur impact sur les perfor-mances. Ainsi, nous avons montré à l’aide d’études théoriques et de simulations, que la présence d’un décalage en fréquence détériore significativement les performances du méca-nisme de recombinaison IQ. De même, nous avons introduit des schémas de recombinaison hybrides dans le contexte d’une estimation de canal imparfaite, ces schémas profitant des avantages de chaque mécanisme de recombinaison impliqué. L’analyse théorique, ainsi que les simulations menées, ont montré l’intérêt des schémas de recombinaison hybrides dans le contexte d’une estimation de canal imparfaite. Encore une fois, l’impact de la diversité temporelle du canal de propagation sur les performances a été exposé.
Enfin, nous avons réalisé une implémentation basée sur deux cartes radio de type USRP et sur un canal de propagation de type AWGN. L’implémentation permet de prendre en considération les imperfections inhérentes au matériel, ainsi que les limitations des algorithmes de synchronisation fréquentielle et d’estimation de canal. Nous avons utilisé une version simplifiée du standard EC-GSM-IoT pour mener ces expérimentations. Cette implémentation nous a permis de confirmer les observations eﬀectuées lors des diﬀérentes analyses théoriques et lors des simulations précédentes.
Qu’ils aient été obtenus par l’analyse théorique, la simulation, ou l’implémentation matérielle, les résultats de cette thèse permettent dans leur ensemble de mieux évaluer les performances des diﬀérents mécanismes de recombinaison étudiés. En conséquence, une op-timisation du choix du mécanisme de recombinaison en fonction de l’application est rendue possible. Une adaptation intelligente du nombre de répétitions employées permettrait ainsi de réaliser des économies d’énergie, en accord avec le contexte de l’IdO, où la ressource énergétique est limitée.Perspectives
Bien que cette thèse ait employé les systèmes 2G comme cas d’application, les résultats obtenus peuvent être étendus à d’autres systèmes. Notamment dans le cadre des solutions CIoT, où les standards LTE-M et NB-IoT utilisent un très grand nombre de répétitions aveugles pour étendre la couverture de la technologie LTE sur laquelle ils se basent. Les solutions propriétaires LoRa et Sigfox emploient également un mécanisme de répétition en aveugle, mais dans une moindre mesure. Ainsi, Le mécanisme de répétition en aveugle se retrouve dans les principales technologies de connectivité de l’IdO, et les résultats fournis par cette thèse pourront aider à choisir le mécanisme de recombinaison le plus adapté en fonction de l’application visée. De même, l’adaptation dynamique du schéma de recombi-naison employé en fonction des conditions de transmission, est une perspective intéressante qui doit être étudiée.
Le mécanisme de répétition est donc employé par l’ensemble des solutions CIoT, et son utilisation est justifiée par ses nombreux avantages. En eﬀet, ce mécanisme introduit une complexité faible à la fois en émission et en réception, ainsi qu’une grande simpli-cité de redimensionnement si une extension de couverture supplémentaire est souhaitée. Néanmoins, c’est un mécanisme dont les performances dépendent de nombreux facteurs externes, comme démontré dans ce manuscrit. Ainsi, en vue des futures évolutions des so-lutions CIoT, de nouvelles techniques d’extension de couverture sont recherchées, et plus particulièrement pour la voie montante, qui est la plus contraignante en termes de bilan de liaison. L’emploi de code correcteur d’erreurs de type LDPC (Low Density Parity Check) ou polaire à très bas rendement est une possibilité privilégiée. Ce type de code implique une faible complexité au niveau de l’émetteur, en contrepartie d’un décodage complexe. Mais le décodeur étant situé au sein de la station de base, cet aspect n’est pas un problème et l’emploi de codes performants en voie montante pourrait ainsi améliorer significativement le bilan de liaison. Les systèmes profiteraient donc d’une extension de couverture supplé-mentaire, mais aussi d’une consommation d’énergie réduite pour les objets à couverture équivalente. De plus, les objets pourraient émettre moins longtemps, augmentant dans un même temps la capacité du système en voie montante. Le choix du (des) bon(s) code(s) est néanmoins un sujet très délicat, notamment au sein du 3GPP où les questions politiques se mêlent à l’intérêt technique. De plus, des études restent nécessaires pour estimer le gain exact apporté par l’utilisation de codes correcteurs d’erreurs à bas rendement, notamment en termes d’économies d’énergie et de capacité. Enfin, il semble diﬃcile de se passer to-talement de répétitions, et le système final devra certainement employer un mécanisme de répétitions en aveugle en complément des codes correcteurs. La proportion optimale de répétitions à utiliser en fonction du rendement de codage choisi et des conditions de transmission, doit également faire l’objet d’études

approfondies.

Concernant le développement actuel et futur des solutions CIoT, les premiers ré-seaux LTE-M sont d’ores et déjà déployés, notamment aux États-Unis avec les opérateurs AT&T [62] et Verizon [63]. L’exploitation de réseaux NB-IoT est prochainement prévue par certains opérateurs, mais son implémentation semble plus complexe que celle du système LTE-M. En revanche, malgré les atouts techniques proposés par le standard EC-GSM-IoT, ce dernier n’a pas su séduire les acteurs du marché, qui ont pu douter de la pertinence éco-nomique de réinvestir dans les infrastructures 2G, au profit des systèmes 4G. De manière générale, les solutions CIoT sont donc amenées à perdurer et à évoluer, tout en restant compatible avec les technologies CIoT précédentes, la durée de vie attendue des objets étant de l’ordre de la dizaine d’années.
Dans les années à venir, on prévoit que l’IdO continue de grandir et prenne réellement sa dimension “massive”, avec une densité attendue d’un million d’objets par kilomètre carré en ville. La standardisation d’une nouvelle solution CIoT dans le cadre des technologies 5G, aspect de la 5G également appelé mMTC (Massive Machine Type Communications), est donc nécessaire, pour être en mesure de continuer à fournir une solution de connectivité performante et adaptée à l’IdO. Et alors que la première Release dite 5G, la Release 15, est prévue en mai 2018, la standardisation de la solution mMTC est quant à elle prévue dans les années 2020 pour la Release 16 ou 17, même si aucune décision ferme n’a été arrêtée pour le moment. En eﬀet, beaucoup de choix technologiques sont encore à réaliser, comme l’emploi de techniques d’accès multiples non-orthogonaux NOMA (Non Orthogonal Multiple Access) ou encore le choix de la technologie de transmission utilisée. Néanmoins, il est d’ores et déjà établi que l’utilisation de répétitions pour les voies montantes et descendantes est incontournable.
Devant le succès des solutions 4G CIoT, les solutions propriétaires LoRa et Sigfox ne sont pas en reste. L’entreprise Sigfox continue d’étendre son réseau et de gagner de nou-veaux clients, sa technologie s’adressant à des cas d’usage spécifiques à très bas débit et très basse consommation d’énergie, n’impliquant pas ou très peu d’informations en voie des-cendante. Concernant la technologie LoRa, certains opérateurs voient une complémentarité entre les solutions LTE-M et LoRa, cette dernière permettant d’obtenir une consommation d’énergie plus faible dans les bonnes conditions. En eﬀet, le standard LTE-M se destine particulièrement à des applications souhaitant avoir des débits élevés, tout en ayant une complexité faible et des critères de qualité de services élevés. Il y a donc une fenêtre pour la solution LoRa, visant les applications souhaitant émettre peu de données, allié à une consommation d’énergie très faible, la technologie LoRa disposant en plus d’un système

Table des matières

Introduction
Contextegénéraletmotivations.
Axes d’étudeetprincipalescontributions
Objectifsetcontributions.
Aperçududocument.
Publications
Brevet
1 L’InternetdesObjetsetlesRéseauxMobiles
Introduction
1.1 Introductionsurl’InternetdesObjets
1.1.1 Lanotiond’InternetdesObjets
1.1.2 Lessolutionspropriétaires:SigfoxetLoRa
1.1.3 L’opportunitédesréseauxcellulaires
1.1.4 Objectifsdelathèse
1.2 Lesréseauxcellulaires
1.2.1 Lestechnologies2G:GSM,GPRSetEDGE.
1.2.2 Lestechnologies3G:UMTS,HSPAetHSPA+
1.2.3 Lestechnologies4G:LTEetLTE-A
1.2.4 Conclusionsurlepotentieldesréseauxcellulairesdanslecadrede l’IdO
1.3 DescriptiondelacouchephysiquedusystèmeGSM/GPRS
1.3.1 LamodulationGMSKdanslesystèmeGSM
1.3.2 Lescanauxlogiquesetformatsde bursts dans lesystèmeGSM/GPRS
Conclusion dechapitre
2 Étatdel’artdessolutionsproposéespourl’IdOreposantsuruneévolu- tion desréseauxcellulaires
Introduction
2.1 Contraintesetprincipauxobjectifsdu Study Item .
2.1.1 Leprocessusdestandardisationdu3GPP
2.1.2 ObjectifsduGERANpourunsupportefficacedel’IdO.
2.1.3 Principalesméthodesd’évaluationdessolutionsproposées
2.2 Présentationetétudedessolutionsretenues
2.2.1 SolutionssebasantsuruneévolutiondelatechnologieradioduGSM
2.2.2 Solutionsdites“cleanslate”
2.2.3 Lessolutionsnoncatégorisées.
2.2.4 Analyseetsynthèse
2.3 LessolutionspourleCIoT:EC-GSM-IoT,LTE-MetNB-IoT
2.3.1 LessolutionsCIoTdelaRelease
2.3.2 LesévolutionsapportéesparlaRelease
2.3.3 Discussionautourdelalocalisationpourl’IdObaséesurlesréseaux cellulaires
Conclusion dechapitre
3 Optimisationdestechniquesderecombinaisonauseindurécepteur
Introduction
3.1 Étatdel’artdesmécanismesderecombinaison.
3.1.1 SelectionCombining (SC)
3.1.2 Equal GainCombining (EGC)
3.1.3 Maximal RatioCombining (MRC).
3.1.4 Chase Combining (CC) .
3.2 PrésentationdusystèmeGSMconsidéré
3.2.1 Chaînedetransmission.
3.2.2 Chaînederéception
3.3 AnalysethéoriquedescombinaisonsIQetPrefilter
3.3.1 CanaldeRayleigh.
3.3.2 ÉtudethéoriquedesperformancesdelacombinaisonIQ.
3.3.3 ÉtudethéoriquedesperformancesdelacombinaisonPrefilter.
3.4 Simulationdelachaînedetransmissioncomplète
3.4.1 Canaldepropagationconstant
3.4.2 Canaldepropagationvariantdansletemps
Conclusion dechapitre
4 Analysedesperformancesenprésencedesynchronisationfréquentielle et d’estimationdecanalimparfaites
Introduction
4.1 Impactd’unoffsetenfréquencesurlesperformancesdumécanismedere-
combinaisonIQ.
4.1.1 ExpressionduSNRmoyen
4.1.2 CalculdelaPDFde !eq .
4.1.3 CalculduSNRmoyen
4.1.4 Comparaisonauxrésultatsdesimulation.
4.1.5 Approximationdesperformancespourd’autresalgorithmesdesyn-
chronisation
4.2 Estimationdecanalimparfaiteetrecombinaisonmixte
4.2.1 Présentationdelarecombinaisonmixte.
4.2.2 Étudethéorique
4.2.3 Comparaisonauxrésultatsdesimulation.
4.2.4 Simulationdelachaînecomplète
Conclusion dechapitre
5 Évaluationexpérimentaledesalgorithmesproposés
Introduction
5.1 Présentationdubancdetest
5.1.1 Objectifsetidéegénérale
5.1.2 Lescartesradios
5.1.3 Lecanaldepropagation.
5.1.4 Letraitementdeséchantillons.
5.1.5 Lebancdetestfinal
5.2 Descriptiondelachaîned’émission
5.2.1 LescanauxGSM
5.2.2 LecanalEC-SCH
5.2.3 LecanalEC-PDTCH
5.3 Lesperformancesdurécepteur.
5.3.1 Étapedelasynchronisationenfréquence:lecanalFCCH
5.3.2 Étapedesynchronisationentemps:lecanalEC-SCH
5.3.3 ÉtapededémodulationducanalEC-PDTCH.
Conclusion dechapitre
Conclusion
Rappelducontextedelathèse.
Apportsetrésultats.
Perspectives
Annexes
Annexe AComplémentd’informationssurlestechnologies3G181
A.1 LeprincipeduCDMAenUMTS
A.2 DescriptiondestechnologiesHSPAetHSPA+
Annexe BÉtatdel’artdestechniquesdelocalisation185
B.1 Localisationpourl’IdObaséesurlesréseauxcellulaires
B.1.1 AssistedGPS (A-GPS) .
B.1.2 CellIdentification (Cell-Id)
B.1.3 (ReceivedSignalStrengthIndication) (RSSI)
B.1.4 AngleofArrival (AoA).
B.1.5 Time ofArrival (TOA)et Time DifferenceofArrival (TDOA)
B.1.6 DatabaseCorrelationMethod (DCM) ou Fingerprinting .
B.1.7 Analysedessolutionsdelocalisationdanslecadredel’IdO
Annexe CAnnexestechniquesdiverses193
C.1 Auto-corrélationdel’amplitudeaucarréde g(t) .
Annexe DDétailssurlescalculsdesapproximationsdeSINRetleurspro-priétés
D.1 Rappelstrigonométriquesetsolutionsd’intégrales
D.2 Démonstrationssurl’espérancede gk et g2
D.3 Filtreadaptéàuncanalmulti-trajets.
D.4 Détailsdescalculspourl’approximationdesecondordreduSINRdansle
cas duPrefilter.
D.4.1 CalculdeA
D.4.2 CalculdeB
D.4.3 CalculdeD
D.4.4 CalculdeE
D.5 Expressionde gRopt
Annexe ECalculduSNRmoyenenprésenced’undécalageenfréquence