méthodes d’identification des systèmes ofdm … · canaux utilisés par le(s) réseau(x)...

20/10/2008

Méthodes d’identification des

systèmes OFDM opportunistes

F.-X. Socheleau

S. Houcke

A. Aïssa-El-Bey

P. Ciblat

page 1 Signal et Communications

Une gestion classique du spectre n’est plus

adaptée

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

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…

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

- …

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

page 6 Signal et Communications

Etat de l’art

CPCPCPCP CPCPCPCP CPCPCPCPOFDM symbol OFDM symbol

CPCPCPCP CPCPCPCP CPCPCPCPOFDM symbol OFDM symbol

CPdf +∆=

−10)(

1α

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

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

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

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

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)

≠

page 11 Signal et Communications

Signatures pilotes m-séquences

� Application à l’OFDM

•Signatures définies par :

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

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

page 14 Signal et Communications

Signatures pilotes cyclostationnaires

•Exemple :

page 15 Signal et Communications

Signatures pilotes cyclostationnaires

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

où

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

m-séquences.

page 16 Signal et Communications

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)

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.

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.

page 19 Signal et Communications

Méthodes d’identification des systèmes OFDM

opportunistes

Merci de votre attention.

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.

page 21 Signal et Communications

Rappels sur la cyclostationnarité

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.

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

page 24 Signal et Communications

RF Spectrum – 1.39 to 5.923 GHz

Mid-Band

High-Band