Contribution à l'identification des systèmes de communication par le biais des cumulants, des réseaux de neurones et des noyaux définis positifs

Imad b.

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Contribution à l'identification des systèmes de communication par le biais des cumulants, des réseaux de neurones et des noyaux définis positifs

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Thèmes abordés

Mémoire, thèse, informatique, mathématique appliquée, physique appliquée, systèmes de communication, cumulants, réseaux de neurones, noyaux définis positifs, télécommunication

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Actuellement, les opérateurs de télécommunication cherchent à multiplier et à diversifier leurs offres d'accès aux technologies de l'information et de la communication afin d'augmenter la qualité des services et de garantir la qualité du signal transmis. Ils visent également à baisser les coûts d'exploitation pour répondre aux besoins évolutifs de la clientèle. Ainsi, ils développent des techniques de plus en plus fiables. L'identification du canal de transmission est une phase primordiale, car elle contribue à augmenter la qualité de la transmission et à atténuer le bruit et elle se situe au point de convergence des mathématiques, qui lui fournissent le cadre conceptuel, de la physique, qui décrit le vecteur de transmission de l'information, de l'électronique et l'informatique, qui concourent au développement des techniques matérielles et logicielles.

Sommaire

Généralités sur les statistiques d'ordre supérieur
1. Introduction
2. Variables aléatoires réelles scalaires
3. Conclusion
Identification et égalisation monodimensionnelles et bidimensionnelles
1. Introduction
2. Modélisation
3. Performance des algorithmes
4. Deuxième exemple : canal à phase non minimale
5. Égalisation
6. Les détecteurs optimaux en contexte mono-utilisateur
7. Performances des systèmes MC-CDMA
8. Performances des systèmes MC-CDMA pour le canal BRAN A
9. Les performances des systèmes MC-CDMA pour le canal BRAN E
Identification des paramètres du canal par les réseaux de neurones
1. Introduction
2. Historique
3. Les réseaux de neurones
4. La méthode de Lenvenberg-Marquardt
5. Position du problème
6. Application de la méthode des Levenberg-Marquardt à une détection bidimentionnelle
7. Les canaux sélectifs en fréquence et en temps
8. Résultats de simulation
9. Comparaison entre l'algorithme RLS et les réseaux de neurones
10. Égalisation
11. Conclusion
Identification des paramètres des canaux de communication en utilisant les noyaux définis positifs
1. Introduction
2. Définitions et relations de base
3. Espace de Hilbert [2]
4. Généralités sur les noyaux
5. Noyaux définis positifs
6. Contexte d'utilisation d'un noyau
7. Noyau défini positif et algorithme associé
8. Philosophie des méthodes à noyaux

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Extraits

[...] e e Pour justiﬁer l'utilisation de cet algorithme, on l'avait compar´ a un algorithme rative e ` e (Windrow-Hoff). F IGURE 3.8 Erreur quadratique en fonction du nombre d'it´ rations pour les fonctions logiques : e AND, OR et XOR Algorithme de Windrow-Hoff ` L'algorithme de Widrow-Hoff, ou encore gle delta”, consiste a modiﬁer les param` tres e e pour chaque ration par la thode des gradients : e e wi+1 = wi + alpha (yk sk ) xi ( 3.12 ) Elle n'est en fait qu'une variante de l'algorithme de descente du gradient, en effet, avec la thode e de descente du gradient, on engrange les erreurs commises sur chaque exemple puis pour terminer on corrige les poids, et ce pour chaque poids. [...]

[...] PhD thesis ETSI. Broadband radio access networks (bran) ; hiperlan type 2 ; physical layer. PhD thesis David Ginsbourger. tamod` les Multiples pour l'Approximation et l'Optimisation de Fonce e tions Num´ riques Multivariables. PhD thesis, Ecole Nationale Sup´ rieure des Mines de e e Saint-Etienne J.-P. Vert. Kernel methods. PhD thesis, Centre for Computational Biology, Ecole des Mines de Paris Jos´ Carlos M. [...]

[...] e ` ` Le tecteur a Combinaison et a Restauration d'Orthogonalit´ (CRO) ro e e e Forcing, ZF) . ` ` Le tecteur a Combinaison a Erreur Quadratique Moyenne Minimale e (CEQMM) . Les egaliseurs ZF et MMSE : Le cas du canal BRAN A Le tecteur MMSE . e Performances des syst` mes MC-CDMA . e Performances des syst` mes MC-CDMA pour le canal BRAN A . e Les performances des syst` mes MC-CDMA pour le canal BRAN E . e Conclusion . [...]

[...] F IGURE 3.21 Estimation de l'amplitude, du canal BRAN en fonction des lais des trajets en e utilisant les algorithmes RLS et LM Egalisation Les performances des syst` mes MC-CDMA e Les performances de l'´ galisation des syst` mes MC-CDMA sont evalu´ es en utilisant les e e e seaux de neurones et dans le cas de l'algorithme de Lenvenberg-Marquard (LM). Cette evaluation e 72 ` CHAPITRE 3. IDENTIFICATION DES PARAMETRES DU CANAL PAR LES RESEAUX DE NEURONES F IGURE 3.22 Estimation de l'amplitude, du canal BRAN en fonction des lais des trajets e dans le cas le SNR = 32 dB en utilisant l'algorithme LM. [...]

[...] PhD thesis, Universit´ de ı e e e ` bec a Trois-Rivi` res e e Imre Risi Kondor Nicol N. Schraudolph S. V. N. Vishwanathan, Karsten M. Borgwardt. Graph kernels. Journal of Machine Learning Research, arXiv : 0807.0093 v1 :pp. [...]

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