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ANTENNES INTELLIGENTES

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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Presentation Transcript


  1. ANTENNES INTELLIGENTES

  2. 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

  3. 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...)

  4. 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

  5. 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

  6. DEPLOIEMENT OMNIDIRECTIONNEL Cellules co-canal

  7. 210 180 240 150 270 120 300 0.5 1 90 1.5 330 2 60 0 30 DEPLOIEMENT TRI-SECTORIEL Remplacement d’une cellule omnidirectionnelle par trois secteurs de 120°

  8. DEPLOIEMENT TRI-SECTORIEL Cellules co-canal

  9. 210 180 240 150 270 120 300 0.5 1 90 1.5 330 2 60 0 30 DEPLOIEMENT TRI-SECTORIEL Avantages : Meilleure gestion des puissances Meilleure réutilisation des fréquences Surcoût faible valeur avec ant. sectorielles valeur avec ant. omnidirectionnelles

  10. UTILISATION DE DIVERSITE SPATIALE L’utilisation de 2 antennes espacées permet de limiter les affaiblissements dûs aux trajets multiples

  11. UTILISATION DE DIVERSITE SPATIALE Techniques de diversité spatiale mais aussi fréquentielle, temporelle ou de polarisation

  12. 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.

  13. BALAYAGE DE FAISCEAUX Permet encore un gain significatif, mais avec une structure physique plus lourde

  14. ANTENNES ADAPTATIVES EN RECEPTION • Problématique • Comment peut-on combiner plusieurs antennes en réception pour améliorer au mieux le signal ???

  15. 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 »)

  16. DIFFERENCE DE TRAJET SUR 2 ANTENNES Deux signaux reçus, décalés (déphasés)

  17. Signaux reçus : • 1 direction d ’arrivée du signal () • 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 :

  18. Modèle plus général : • N capteurs • chaque capteur reçoit un signal modifié par le canal fonction de transfert du canal

  19. Modèle en bande étroite : • on peut assimiler Hi à une constante complexe

  20. PRISE EN COMPTE DU BRUIT Combinaison dans un environnement de bruit blanc

  21. UTILISATION DE FILTRE • Signal reçu : • on choisit un filtre tel que : • prenons :

  22. Exemple des 2 antennes : • le filtre correspondant : pondération de phase

  23. Sélectivité : • 2 sources : • on focalise avec le bon filtre sur M0. 1 0

  24. Conséquence sur le signal reçu : 1 0

  25. Démos …… y  0 x 2d

  26. 90 1 120 60 0.8 0.6 150 30 0.4 0.2 180 0 210 330 240 300 270 0=0

  27. 90 1 120 60 0.8 0.6 150 30 0.4 0.2 180 0 210 330 240 300 270 0=/4

  28. 90 1 120 60 0.8 0.6 150 30 0.4 0.2 180 0 210 330 240 300 270 0=/2

  29. Conséquence sur le niveau de bruit • si un seul capteur : bruit N; DSP : (f) • si plusieurs capteurs : • matrice d’intercorrélation spectrale Matrice de cohérence spatiale

  30. Matrice d’intercorrélation spectrale • après filtrage : • le gain en SNR lié au filtrage :

  31. 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

  32. 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>/2.

  33. 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

  34. REJECTION D’INTERFERENCE But : atténuer le plus possible l’influence d’un signal interférent sur la réception du signal utile I S

  35. 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

  36. 90 1 90 1 120 60 120 60 0.8 0.8 0.6 0.6 150 30 150 30 0.4 0.4 0.2 0.2 180 0 180 0 210 330 210 330 240 300 240 300 270 270 S S I I Interférent mal filtré Interférent bien filtré

  37. 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.

  38. 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

  39. 90 1 120 60 0.8 0.6 150 30 0.4 0.2 180 0 210 330 240 300 270 0=/4; int=[/3,0] ; 4 antennes, 2d=0.5 filtre classique 0

  40. 90 1.5 0=/4; int=[/3,0] ; 4 antennes, 2d=0.5 filtre avec réjection 120 60 1 150 30 0.5 180 0 210 330 240 300 270

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

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

  43. 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

  44. 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.

  45. 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.

  46. 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.

  47. 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)

  48. 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

  49. Emission alternée d’un symbole sur A1 et A2 : h1 h2

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