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Evaluation des performances des systèmes multi-antennes dans les réseaux ad hoc. Analysis and performance evaluation of multi-antenna systems in ad-hoc.

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1 Evaluation des performances des systèmes multi-antennes dans les réseaux ad hoc. Analysis and performance evaluation of multi-antenna systems in ad-hoc networks Marius STAN Encadrant – Jean-Marie GORCE

2 Sommaire Principe et Contexte Performance de MIMO dans les réseaux ad- hoc Mise en oeuvre Résultats Conclusion

3 Principes Réseau AD-HOCMIMO(multiple input multiple output)

4 Capacité théorique SISO : b/s/Hz SIMO : b/s/Hz MISO : b/s/Hz MIMO : b/s/Hz h – coefficient complexe qui carcatérise le canal

5 Techniques de transmission On part de la formulation suivante : Estimer le signal transmis par inversion matricielle Différentiation des techniques selon que l'on dispose : de l'état du canal en réception de l'état du canal en réception, mais aussi en émission d'aucune connaissance du canal

6 Multiplexage temps-espace Principalement développées par le laboratoire Bell – DBLAST – VBLAST

7 Les modulations codées temps- espace en bloc orthogonales Technique proposé par Alamouti Gain de diversité spatiale (donc de robustesse) mais pas de gain de codage

8 Performances de MIMO dans les réseaux ad-hoc Objectif Critères retenues la connexité du graphe : tout noeud émetteur peut atteindre n'importe quel noeud du réseau (un multicast est donc possible) le degré d'isolation, ou probabilité qu'un noeud soit isolé

9 Degré de connexité Critère proposé par J. Burdin et J. Dunyak Schéma de transmission : Canal équivalent : Formulation exacte :

10 Limite théorique de la capacité Cas particuliers canal AWGN canal de Rayleigh

11 Canal AWGN La formule de la capacité prend la forme A partir de la formulation théorique on peut déduire : la valeur minimum la valeur maximum l'espérance

12 Canal de Rayleigh Formulation de la capacité très complexe Loi suivie par le coefficients de canal Bornes et espérance difficiles à établir théoriquement

13 Probabilité d'isolation Rayon de couverture SISO MIMO P – puissance émise; k, α – paramètres atténuation; B – puissance bruit Probabilité d'isolation

14 Simulations Simulateur WILDE Adaptation du simulateur génération de réseau ad-hoc ( jet aléatoire de noeud dans un environnement) enchaînement automatique de plusieurs simulations à la suite développement d'interface graphiques ergonomiques pour faciliter l'utilisation

15 Simulations Caractéristiques des simulation environnement : bâtiment( laboratoire CITI), espace libre nombre de noeuds : 50 antennes par noeud : 2 nombre de simulations : 100

16 Résultats Connexité du réseau – comparaison MIMO/SISO Matrice d'adjacence; clusters Formule de la connexité c = 0,44c = 0,8

17 Résultats – espace libre Gain moyen

18 Résultats – espace fermé Gain moyen

19 Conclusion Confirmation de l'hypothèse d'amélioration du lien radio Ouverture vers des nouvelle pistes à explorer Simulateur préparé pour des systèmes avec un nombre d'antennes plus important Découverte du monde de la recherche Étude de nouvelles technologies

20 Références [1] G. J. Foschini and M. J. Gans, On limits of wireless communications in a fading environement when using multiple antennas, Wireless Pers. Commun., vol. 6, pp , Mar [2]Chiurtu, N.; Rimoldi, B.; Telatar, E.; On the capacity of multi-antenna Gaussian channels, Information Theory, Proceedings IEEE International Symposium on June 2001 Page(s):53 [3]Shokrollahi, A.; Hassibi, B.; Hochwald, B.M.; Sweldens, W.; Representation theory for high-rate multiple- antenna code design Information Theory, IEEE Transactions on Volume 47, Issue 6, Sept Page(s): [4] Burdin, J.; Dunyak, J.; Cohesion of wireless sensor networks with MIMO communications SoutheastCon, Proceedings. IEEE 8-10 April 2005 Page(s): [5] Shuguang Cui; Goldsmith, A.J.; Bahai, A.; Energy-efficiency of MIMO and cooperative MIMO techniques in sensor networks Selected Areas in Communications, IEEE Journal on Volume 22, Issue 6, Aug Page(s): [6] Jayaweera, S.K.; An energy-efficient virtual MIMO architecture based on V-BLAST processing for distributed wireless sensor networks Sensor and Ad Hoc Communications and Networks, IEEE SECON First Annual IEEE Communications Society Conference on 4-7 Oct Page(s): [7]Amine Maaref, Sonia Aïssa, Eigenvalue Distributions of Wishart-Type Random Matrices and Error Probability Analysis of Dual Maximum-Ratio Transmission in Semicorrelated Rayleigh Fading, IEEE International Conference On Communications (ICC) Istanbul, june 2006 [8]G. Alfano, Eigenvalue Statistics of Finite-Dimensional Random Matrices for MIMO Wireless Communications, IEEE International Conference On Communications (ICC) Istanbul, june [9] Miorandi, D.; Altman, E.; Coverage and connectivity of ad hoc networks in the presence of channel randomness INFOCOM th Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies. Proceedings IEEE Volume 1, March 2005 Page(s): vol. 1 [13]Gesbert, D.; Shafi, M.; Da-shan Shiu; Smith, P.J.; Naguib, A.; From theory to practice: an overview of MIMO space-time coded wireless systems Selected Areas in Communications, IEEE Journal on Volume 21, Issue 3, April 2003 Page(s): [14]Alamouti, S.M.; A simple transmit diversity technique for wireless communications Selected Areas in Communications, IEEE Journal on Volume 16, Issue 8, Oct Page(s):


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