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