Département Signal & Communication

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1 Département Signal & Communication
Transmission Acoustique Sous Marine (TASM) GESMA-DGA : amélioration de la réactivité des égaliseurs adaptatifs Département Signal & Communication

2 Préliminaires Problème conjoint de l’estimation des données et de récupération de porteuse En ASM problèmes : Trajets multiples de propagation Etalement Doppler et variation de phase due au mouvements d’émetteur-récepteur  La solution est d’utiliser l’égaliseur par retour de décision (ERD) à base des méthodes LMSs. Réunion de suivi de projet GESMA

3 Egaliseur DFE existant
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4 Principe de l’égaliseur ERD
Structure de l’égaliseur DFE - phase de convergence Réunion de suivi de projet GESMA

5 Structure de l’égaliseur DFE – Phase de poursuite
C’est la structure B avant le filtre récursif A Le système peut switcher automatiquement entre le mode Tracking et le mode convergence selon Réunion de suivi de projet GESMA

6 Algorithmes de base de la chaîne ERD
L’Algorithme LMS classique Nécessite une estimation du pas d’adaptation Utilise seulement pour les canaux fixe, ne varient pas dans le temps pour des signaux non stationnaires, (l’énergie du signal varie avec le temps), l’algorithme LMS aura du mal à fonctionner correctement puisque est constant. Réunion de suivi de projet GESMA

7 Résultats préliminaires
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8 Algorithmes de base de la chaîne ERD
Algorithme LMS Normalisé L’algorithme LMS Normalisé (normalized LMS – NLMS) est obtenu en minimisant la fonction coût suivante: avec la contrainte : Réunion de suivi de projet GESMA

9 Résultats préliminaires : Canaux fixes
Validation de l’égaliseur DFE sur canaux fixes Proakis A canal=[2-0.4*j *j *j *j]; Proakis C canal=[ ]; Réunion de suivi de projet GESMA

10 Résultats préliminaires
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11 Résultats préliminaires : Canaux fixes
Autres canaux Canal Identité Canal=[ ] canal=[ ] Réunion de suivi de projet GESMA

12 Résultats préliminaires Canaux Variables
Canal =[ h10,h2 ,0 .h3 ] Réunion de suivi de projet GESMA

13 Résultats préliminaires Canaux Variables
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14 Perspectives Réunion de suivi de projet GESMA

15 Perspectives Canaux sparse
Canaux dont la réponse impulsionnelle présente très peu de coefficients non nuls. Algorithmes spécifiques qui tien compte de la sparsité du canal. Algorithme à pas auto-optimisée Auto optimiser les pas d’adaptation des algorithmes LMS utilisés dans l’ERD. Dérivés de l’algorithme NLMS Proportionate NLMS P-NLMS: dont chaque coefficient du filtre est calculé individuellement ( LMS normalisé avec facteurs de correction orthogonal NLMS-Orthogonal Correction Factor. Réunion de suivi de projet GESMA