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ANTENNES INTELLIGENTES PowerPoint PPT Presentation


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ANTENNES INTELLIGENTES . PLAN DU COURS. Introduction Historique, généralités Caractéristiques des antennes. Partie I : Antennes compactes. Partie II : Antennes larges bandes. Partie III : Antennes à polarisation circulaire. Partie IV : Antennes grand gain.

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ANTENNES INTELLIGENTES

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Presentation Transcript


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ANTENNES INTELLIGENTES


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PLAN DU COURS

  • Introduction

    Historique, généralités

    Caractéristiques des antennes

  • Partie I : Antennes compactes

  • Partie II : Antennes larges bandes

  • Partie III : Antennes à polarisation circulaire

  • Partie IV : Antennes grand gain

  • Partie V : Formation de faisceau

  • Partie VI : Antennes intelligentes

  • Partie VII : MIMO


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PROBLEME DANS LES RESEAUX MOBILES

Comment garantir à la fois un débit important et la mobilité de l’utilisateur ?

Le système le plus simple pour garantir la mobilité serait de pouvoir couvrir une large zone où le mobile serait à portée quelque soit sa position.

ressources limitées (un seul utilisateur possible, puissance importante...)


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PROBLEME DANS LES RESEAUX MOBILES

Pour garantir un débit important, l’idéal est une liaison point à point pour chaque utilisateur

Les utilisateurs doivent alors être à des positions fixes


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DEPLOIEMENT CELLULAIRE

La solution d’une répartition cellulaire des stations de base permet une réutilisation des fréquences utilisées et une gestion des ressources en puissance.

Pour garder un rapport SNR suffisant, il faut un facteur de réutilisation élevé

Passage au tri-sectoriel


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DEPLOIEMENT OMNIDIRECTIONNEL

Cellules co-canal


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90

2

120

60

1.5

1

150

30

0.5

180

0

330

210

240

300

270

DEPLOIEMENT TRI-SECTORIEL

Remplacement d’une cellule omnidirectionnelle par trois secteurs de 120°


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DEPLOIEMENT TRI-SECTORIEL

Cellules co-canal


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90

2

120

60

1.5

1

150

30

0.5

180

0

330

210

240

300

270

DEPLOIEMENT TRI-SECTORIEL

Avantages :

Meilleure gestion des puissances

Meilleure réutilisation des fréquences

Surcoût faible

valeur avec ant.

sectorielles

valeur avec ant.

omnidirectionnelles


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UTILISATION DE DIVERSITE SPATIALE

L’utilisation de 2 antennes espacées permet de limiter les affaiblissements dûs aux trajets multiples


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UTILISATION DE DIVERSITE SPATIALE

Techniques de diversité spatiale mais aussi fréquentielle, temporelle ou de polarisation


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BALAYAGE DE FAISCEAUX

On peut encore améliorer l’efficacité du système en remplaçant chaque antenne omni ou sectorielle par un système pouvant commuter entre plusieurs faisceaux d’ouverture étroite. C’est ce que l’on appelle la commutation de faisceaux.


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BALAYAGE DE FAISCEAUX

Permet encore un gain significatif, mais avec une structure physique plus lourde


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Problématique

Comment peut-on combiner plusieurs antennes en réception pour améliorer au mieux le signal ???

ANTENNES ADAPTATIVES EN RECEPTION


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ANALOGIE EN ACOUSTIQUE

Séparer le signal utile des interférents revient à distinguer la source sonore désirée : la différence entre les informations reçues par les deux oreilles permet de s’orienter et la connaissance des autres bruits permet de mieux décrypter le signal utile

(analogie « cocktail party »)


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DIFFERENCE DE TRAJET SUR 2 ANTENNES

Deux signaux reçus, décalés (déphasés)


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Signaux reçus :

  • 1 direction d ’arrivée du signal (Y0)

  • mobile en champ lointain

  • les antennes en réception sont omnidirectionnelles

  • Le signal reçu est le même sur les 2 antennes, avec simplement un déphasage, liée à la distance :


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Modèle plus général :

  • N capteurs

  • chaque capteur reçoit un signal modifié par le canal

fonction de transfert du canal


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Modèle en bande étroite :

  • on peut assimiler Hi à une constante complexe


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Combinaison dans un environnement de bruit blanc

PRISE EN COMPTE DU BRUIT


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Signal reçu :

on choisit un filtre tel que :

prenons :

UTILISATION DE FILTRE


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Exemple des 2 antennes :

le filtre correspondant :

pondération de phase


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Sélectivité :

2 sources :

on focalise avec le bon filtre sur M0.

Y1

Y0


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Conséquence sur le signal reçu :

Y1

Y0


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Démos ……

y

Y0

0

x

2d


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90

1

120

60

0.8

0.6

150

30

0.4

0.2

180

0

210

330

240

300

270

Y0=0


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90

1

120

60

0.8

0.6

150

30

0.4

0.2

180

0

210

330

240

300

270

Y0=p/4


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90

1

120

60

0.8

0.6

150

30

0.4

0.2

180

0

210

330

240

300

270

Y0=p/2


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  • Conséquence sur le niveau de bruit

    • si un seul capteur : bruit N; DSP : s(f)

    • si plusieurs capteurs :

      • matrice d’intercorrélation spectrale

Matrice de

cohérence

spatiale


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Matrice d’intercorrélation spectrale

  • après filtrage :

  • le gain en SNR lié au filtrage :


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Exemple avec l ’antenne à 2 éléments

  • après filtrage :

  • le gain en SNR lié au filtrage :

    Rq : pour N éléments, avec une amplitude constante en réception, le gain est égal à N


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Remarque concernant l’indépendance du bruit :

Le gain pour N éléments, avec une amplitude constante en réception est égal à N,

ssi les bruits de chaque capteurs sont indépendants sinon le gain est plus faible

il faut 2d>l/2.


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Paramètres :

  • influence de la distance entre antennes

    • nécessité de l ’indépendance des signaux

  • influence du nombre d ’éléments

    • augmentation du pouvoir discriminant

  • influence de la géométrie

    • existence de directions privilégiées


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REJECTION D’INTERFERENCE

But : atténuer le plus possible l’influence d’un signal interférent sur la réception du signal utile

I

S


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Problématique

  • Le filtre précédent a pour but d’optimiser les contributions des capteurs pour améliorer le SNR global.

  • Par contre, ce n’est pas toujours optimal, lorsque le bruit est lié à une source ponctuelle


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90

90

1

1

120

120

60

60

0.8

0.8

0.6

0.6

150

150

30

30

0.4

0.4

0.2

0.2

180

180

0

0

210

210

330

330

240

240

300

300

270

270

S

S

I

I

Interférent mal filtré

Interférent bien filtré


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Objectif : pénaliser les directions où un mobile est présent

la direction de la source S est caractérisée par son filtre de propagation. H0

La direction de l’interférent I est caractérisé par son filtre propre H1.

Chercher un filtre qui maximise S en minimisant I.


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Filtre optimal

on considère le bruit comme étant la somme du bruit blanc environnant et de l ’interférent. Sa matrice interspectrale est :

filtre de blanchiment du bruit, suivi d ’un filtre de détection

pondération amplitude et phase


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90

1

120

60

0.8

0.6

150

30

0.4

0.2

180

0

210

330

240

300

270

Y0=p/4; Yint=[p/3,0] ;

4 antennes, 2d=0.5

filtre classique

0


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90

1.5

Y0=p/4; Yint=[p/3,0] ;

4 antennes, 2d=0.5

filtre avec réjection

120

60

1

150

30

0.5

180

0

210

330

240

300

270


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Applications

  • dissocier le signal émis par un mobile utile, des signaux émis par des mobiles dans les cellules voisines


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Applications

  • dissocier les signaux émis par 2 mobiles utiles (ou N), simultanément.


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  • On peut alors réduire totalement les interférences entre mobiles internes à une cellule.

  • On peut même envisager de réutiliser un même code par plusieurs mobiles appartenant à la même cellule.

  • Ces techniques devraient permettre une augmentation très significative de la capacité des réseaux cellulaires

Techniques SDMA


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ANTENNES ADAPTATIVES EN EMISSION

On ne peut plus se contenter de recevoir le signal et de le traiter pour trouver la meilleure combinaison, il faut ici appliquer directement les pondérations adéquates pour diriger le faisceau vers l’utilisateur.


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  • en réception, le traitement est fait à posteriori. On peut ainsi envisager naturellement un traitement adaptatif dynamique

  • en émission, le traitement est possible (=focalisation), mais nécessite la connaissance initiale de l ’objectif visé.

  • la précision peut se faire au détriment de la mobilité, surtout si le canal n’est pas stable.


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DIFFERENTS ALGORITHMES

  • 3 grandes catégories d’algorithme :

  • ceux nécessitant une séquence d’apprentissage;

  • ceux nécessitant la connaissance de la direction d’arrivée du signal;

  • ceux travaillant en aveugle.


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SEQUENCE D’APPRENTISSAGE

La séquence d’apprentissage est une partie d’information envoyée connue du récepteur lui permettant de déduire de l’état d’arrivée des bits la fonction de transfert du canal.

Algos les plus utilisés : MMSE (minimisation de l’erreur quadratique moyenne)

LMS (Least Mean Square)

RLS (Recursive Least Square)

SMI (Sampled Matrix Invariance)


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Exemple d’utilisation :

  • Il existe une solution qui permet d ’obtenir de la diversité, sans connaissance a priori de la position de la source. Cela permet d ’introduire de la diversité :

    exemple avec 2 émetteurs


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Emission alternée d’un symbole sur A1 et A2 :

h1

h2


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Algorithme de détection :

  • l ’algorithme travaille sur 2 périodes

1ère impulsion :

2ième impulsion :

combinaison :

inconvénient : on divise le débit par 2.


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Emission simultanée de 2 symboles sur A1 et A2 :

h1

h2


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Algorithme de détection :

  • l ’algorithme travaille sur 2 périodes

1ère impulsion :

2ième impulsion :

combinaison :


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Propriétés :

  • On obtient la même diversité (N) en émission qu ’en réception.

  • Il faut connaître le canal au niveau du récepteur (et pas de l ’émetteur). Séquence d’apprentissage,…

  • La combinaison émission/réception est possible et améliore encore la diversité.

  • Les chemins multiples (fast fading) peuvent compromettre ce principe

    • => Egalisation multi-voies.


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CONNAISSANCE DE LA DOA

  • Utilisation en 2 temps :

  • détermination de la DOA grâce au signal reçu de l’utilisateur (+interférents)

  • puis formation du faisceau en conséquence

Algos les plus utilisés : MVDR (Minimum Variance Distortionless Responce)

Pour la DOA : MUSIC ou ESPRIT


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ILLUSTRATION


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ALGORITHMES AVEUGLES

Tentent d’extraire les caractéristiques du canal des informations reçue dans le signal

Traitement lourd et difficile en temps réel

Souvent associés aux autres techniques (semi-aveugle)


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CONCLUSION

Les antennes intelligentes permettent une augmentation importante de la capacité des réseaux (augmentation de portée, cell-splitting, amélioration du débit...).

  • Points durs :

  • le coût matériel (plus d’antennes, réseaux de pondération, processeurs de calcul...);

  • la rapidité des algos.


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Smart Antennas in Mobile

Communications on the Globe

ArrayComm (USA)

- installations in WLL

- tests for GSM 1800

GigabitWireless(USA)

WLL

Ericsson (SW) first system

system solution with SA GSM

(commercially available)

Radio Design AB (SW)

NMT-450

NTT DoCoMo

(Japan)

Testbed for UTRA

“ IntelliWave” Wireless Local Loop System

Raytheon

(USA)

Commercially available

Fully

Adaptive Smart Antenna System

UMTS ?

TSUNAMI-SUNBEAM-SATURN/METRA Projects (EU)

- Wide range of R&D activity

ARPA (USA )/GloMo project

- Recommendations for standardization

Metawave

(USA)

- Field Trials GSM/DCS 1800 system

Commercially available

IntelliCell

Switched Beam System


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