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20/10/2008 Méthodes d’identification des systèmes OFDM opportunistes F.-X. Socheleau S. Houcke A. Aïssa-El-Bey P. Ciblat
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Méthodes d’identification des systèmes OFDM … · canaux utilisés par le(s) réseau(x) d’intérêt. Utilisateur primaire temps ... Systèmes OFDMA : Estimation aveugle du

Sep 12, 2018

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Page 1: Méthodes d’identification des systèmes OFDM … · canaux utilisés par le(s) réseau(x) d’intérêt. Utilisateur primaire temps ... Systèmes OFDMA : Estimation aveugle du

20/10/2008

Méthodes d’identification des

systèmes OFDM opportunistes

F.-X. Socheleau

S. Houcke

A. Aïssa-El-Bey

P. Ciblat

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page 1 Signal et Communications

Une gestion classique du spectre n’est plus

adaptée

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page 2 Signal et Communications

Vers une utilisation opportuniste du spectre

� 3 nouveaux modèles de gestion du spectre sont à

l’étude :

1. Modèle de marché (spectrum trading)

2. Modèle sans licences

3. Utilisation secondaire de fréquences sous licences

•Partage dynamique des ressources spectrales

•Accès opportuniste

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page 3 Signal et Communications

Vers une utilisation opportuniste du spectre

� Exemple

•Difficulté : établir et maintenir les connexions au sein des réseaux cognitifs opportunistes tout en supportant des sauts de fréquence

difficilement prévisibles.

•Solution : insérer des signatures propres à chaque système au niveau de la couche PHY.

� détection des signatures pour identification des

canaux utilisés par le(s) réseau(x) d’intérêt.

Utilisateur primaire

temps

fréq.

Utilisateur secondaire

Systèmes opportunistes : DARPA XG, IEEE 802.22, White spaces coalition, Wireless

innovation alliance…

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page 4 Signal et Communications

OFDM : candidat plébiscité pour la radio

opportuniste

� Intérêt de l’OFDM pour la radio opportuniste :

- « scalable », choix des sous-porteuses actives

- built-in FFT, utile pour le « sondage » du spectre

- support de l’AMC

- …

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page 5 Signal et Communications

Plan

� Etat de l’art

� Signatures – cahier des charges

� Signatures pilotes m-séquences

� Signatures pilotes cyclostationnaires

� Performances

� Conclusions et perspectives

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page 6 Signal et Communications

Etat de l’art

CPCPCPCP CPCPCPCP CPCPCPCPOFDM symbol OFDM symbol

CPCPCPCP CPCPCPCP CPCPCPCPOFDM symbol OFDM symbol

CPdf +∆=

−10)(

Autocorrélation Autocorrélation cyclique

� Signatures induites par le préfixe cyclique

f∆

1

1)( −∆f

• Limitations :

- mauvaises perf. pour- peu robuste aux multi-trajets

- peu discriminantes1)( −∆<< fdCP

CPd

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page 7 Signal et Communications

Signatures – cahier des charges

� Propriétés souhaitées :

- fortement discriminantes

- facilement interceptables (éviter les techniques à base de préambules)

- robuste au canal et aux problèmes de synchronisation

- durée limitée du signal intercepté

- pas de perte de bande passante

- pas d’augmentation du PAPR

1. Signatures pilotes m-séquence

2. Signatures pilotes cyclostationnaires

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page 8 Signal et Communications

Signatures – cahier des charges

� Sous-porteuses pilotes OFDM

time

a

b

c

pilot data

frequency

Block type

Comb type

Circular type

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page 9 Signal et Communications

Signatures pilotes m-séquences

� Pourquoi les m-séquences?

- bonnes propriétés pseudo-aléatoires

- statistiques aux ordres supérieurs pertinentes pour l’identification

- largement utilisées dans les systèmes OFDM existants (Wifi, WiMAX, DVB-T etc.)

� Générateur de séquences à longueur maximale

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page 10 Signal et Communications

Signatures pilotes m-séquences

� Propriété utile pour l’identification

Ex :521 XXP ++=

...

1

1

641

530

=

=

www

www(((

(((�

déterministe

constant...

1

1

631

520

=

−=

www

www(((

(((

toujours

pseudo-aléatoire

(MS)

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Signatures pilotes m-séquences

� Application à l’OFDM

•Signatures définies par :

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page 12 Signal et Communications

Signatures pilotes m-séquences

� IdentificationVérifier si le signal reçu embarque des m-séquences avec le(s) bon(s) polynôme(s) sur les bonnes sous-porteuses pilotes (H1) ou non (H0).

� Test d’hypothèses basée sur l’utilisation d’une fonction de coût

exploitant les propriétés des m-séquences

Ex : Comb-type, =Ip

(n) : DFT normalisée du signal reçu

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page 13 Signal et Communications

Signatures pilotes cyclostationnaires

� Principe1. Utiliser le caractère déterministe et périodique de la distribution temps-

fréquence des tons pilotes :

2.

Si on introduit de la redondance entre les symboles pilotes ( )

les processus et sont conjointement cyclostationnaires.

•Signatures définies par :

: ensemble des fréquences cycliques

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Signatures pilotes cyclostationnaires

•Exemple :

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page 15 Signal et Communications

Signatures pilotes cyclostationnaires

� IdentificationEstimation de l’énergie de la fonction d’intercorrélation cyclique aux fréquences cycliques attendues

� Décision par test d’hypothèses similaire au critère sur les

m-séquences.

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Performances

� ScénarioOFDM 512, 60 sous-porteuses pilotes (config. type Mobile WiMAX), canal mobile sélectif en fréquence. 24 symboles disponibles à laréception. Pfa=2%.

1.

2.

521 XXPMS ++=

2,2 ),(==

qpdK

(MS) (PIC)

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page 17 Signal et Communications

Conclusions

� 2 schémas de signature conformes au cahier des

charges : - Discrimination forte,

- interception très probable,

- robuste au canal et pb de synchro.,

- nécessite peu de symboles,

- pas de perte de bande passante,

- pas d’augmentation du PAPR.

Les signatures cyclostationnaires offrent de meilleures performances que les

signatures m-séquences. Cependant, sous certaines contraintes système la

corrélation peut ne pas être garantie, on préférera alors l’utilisation de séquences

pseudo-aléatoire type MS.

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page 18 Signal et Communications

Perspectives

� Identification et après?

Radio cognitive multi-standards : choix autonome du protocole (réseau) de communication le mieux adapté aux besoins utilisateur.

�Estimation de la qualité du lien avec chacun des réseaux compatibles

identifiés.Systèmes OFDM : Estimation aveugle du SNR en exploitant la redondance introduite

par le préfixe cyclique.

Systèmes OFDMA : Estimation aveugle du SNR en exploitant la parcimonie temps-

fréquence et les propriétés de cyclostationnarité OFDM.

�Estimation passive de la charge réseau.

Délicat car dans certains cas le terminal cognitif doit faire du reverse engineering sur

les stratégies d’allocation des ressources.

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page 19 Signal et Communications

Méthodes d’identification des systèmes OFDM

opportunistes

Merci de votre attention.

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page 20 Signal et Communications

Pour en savoir plus

•F-X. Socheleau, S. Houcke, A. Aissa El Bey et P. Ciblat : OFDM system identification based on m-sequence signatures in cognitive radio context, IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC), Cannes (France), Septembre 2008.

•F-X. Socheleau, S. Houcke, P. Ciblat et A. Aissa-El-Bey : Algorithms for cognitive OFDM system detection, soumis à IEEE Transactions on SignalProcessing, Oct 2008.

•F-X. Socheleau, A. Aissa-El-Bey et S. Houcke : Non Data-Aided SNR Estimation of OFDM Signals, accepté pour publication dans IEEE Communications Letters, Juillet 2008.

•F-X. Socheleau, P. Ciblat et S. Houcke : OFDM System Identification for Cognitive Radio Based on Pilot-Induced Cyclostationarity, soumis à IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), Budapest (Hongrie), Avril 2009.

•F-X. Socheleau, D. Pastor, A. Aissa-El-Bey et S. Houcke : Blind noise variance estimation for OFDMA signals, soumis à ICASSP, Taïpei, Avril 2009.

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page 21 Signal et Communications

Rappels sur la cyclostationnarité

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page 22 Signal et Communications

Polynôme primitif

Soit P(x) un polynôme irréductible de degré d>1 sur un corps fini premier p.

L'ordre de P est le plus petit entier positif n tel que P(x) divise xn-1. n est aussi

égal à l'ordre multiplicatif de toute racine de P. C'est un diviseur de pd-1. P est

un polynôme primitif si n=pd-1.

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page 23 Signal et Communications

Performances

� Scénario (I)OFDM 256, 8 sous-porteuses pilotes (config. type Fixed WiMAX), canal sélectif en fréquence. 24 symboles disponibles à la réception. Pfa=2%.

1.

2.

1191 XXPMS ++=

0,1 ),(==

qpdK

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page 24 Signal et Communications

RF Spectrum – 1.39 to 5.923 GHz

Mid-Band

High-Band