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En l’absence de trajet direct (cf. figure II.24), le gain esp´er´e par la multiplication du nombre d’antennes sur la capacit´e SISO est appr´eciable et ´equivalent aux configurations LOS (cf. section II-4.5.1). Cependant, pour le cas de l’environnement Hall et en comparaison des r´esultats pr´esent en figureII.22(b), le comportement du niveau A d´etonne. La figureII.20(b)

II-4. Impact de la mod´elisation d’environnement sur le canal MIMO 69 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6

Nombre d’antennes

Gain en Capacité Niveau A Niveau B Niveau C Niveau D (a) Couloir 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6

Nombre d’antennes

Gain en Capacité Niveau A Niveau B Niveau C Niveau D (b) Hall

Figure II.22 – ´Evolution du gain en capacit´e en fonction du nombre d’antennes, dans le cas LOS, sans diversit´e de polarisation

1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6

Nombre d’antennes

Gain en Capacité Niveau A Niveau B Niveau C Niveau D (a) Couloir 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6

Nombre d’antennes

Gain en Capacité Niveau A Niveau B Niveau C Niveau D (b) Hall

Figure II.23 – ´Evolution du gain en capacit´e en fonction du nombre d’antennes, dans le cas LOS, avec diversit´e de polarisation

de 0,4 λ, le gain en capacit´e est ´egal `a 1,4 pour le niveau D et de 2,1 pour le niveau A et cor- respond parfaitement `a l’´ecart observ´e en figureII.24(b)pour une configuration MIMO 2*2. `A

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Chapitre II - Impact de la mod´elisation d’environnement sur le canal de propagation

l’instar du sc´enario faisant varier l’espacement entre antennes, le niveau A de l’environnement

Hall diff`ere notablement des autres niveaux pour cette configuration de propagation.

1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6

Nombre d’antennes

Gain en Capacité Niveau A Niveau B Niveau C Niveau D (a) Couloir 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6

Nombre d’antennes

Gain en Capacité Niveau A Niveau B Niveau C Niveau D (b) Hall

Figure II.24 – ´Evolution du gain en capacit´e en fonction du nombre d’antennes, dans le cas NLOS, sans diversit´e de polarisation

II-5. Conclusion 71

II-5

Conclusion

La premi`ere partie de ce chapitre a pr´esent´e l’outil de simulation de propagation d’ondes ´electromagn´etiques d´evelopp´e au d´epartement SIC-XLIM et bas´e sur un trac´e de rayons 3D. Au travers d’une transmission SISO dans un environnement g´eom´etriquement simple, nous avons pu observer que cette m´ethode de calcul peut produire des r´esultats de grande pr´ecision mais au prix d’un temps de calcul parfois important. Le compromis temps de calcul/pr´ecision des r´esultats peut alors ˆetre am´elior´e par l’optimisation du nombre maximum d’interactions attribu´e `a chaque trajet. Ainsi, dans l’environnement Campus, nous constatons une conver- gence des r´esultats en autorisant un maximum de 1 r´eflexion et 1 diffraction par rayon tout en gardant un temps de calcul raisonnable.

Au del`a de cet aspect, la deuxi`eme partie de ce chapitre s’est focalis´ee sur l’impact de la mod´elisation de l’environnement sur la caract´erisation du canal de propagation MIMO. La question pos´ee ´etait : quel degr´e de pr´ecision est n´ecessaire pour d´ecrire un environnement afin d’obtenir une caract´erisation pertinente du canal MIMO, tout en minimisant les temps de simulation ?

Cette question est d’autant plus l´egitime que dans un contexte de transmission MIMO, les nouvelles strat´egies de codage tirent partie du ph´enom`ene de multi-trajets et leur int´erˆet croˆıt avec les environnements favorisant ce ph´enom`ene. L’´etude propos´ee s’est donc appuy´ee sur l’analyse des param`etres caract´eristiques du canal MIMO comme les corr´elations entre sous-canaux, le gain en capacit´e, les valeurs propres, le nombre de trajets et ce, en fonction de l’espacement entre antennes et du nombre d’antennes.

Tous les cas ´etudi´es r´ev`elent que la caract´erisation du canal MIMO est peu sensible `a une approximation de la description ´electrique des mat´eriaux mais peut varier de mani`ere significative avec la description g´eom´etrique de l’environnement.

Dans le cadre d’une transmission MIMO ´el´ementaire comprenant deux antennes `a l’´emis- sion et `a la r´eception, les diff´erents r´esultats montrent que les environnements confin´es de type Couloir sont peu affect´e par la description g´eom´etrique de l’environnement tandis que les environnements de type Hall (peu dense) pr´esentent des variations de r´esultats de plus de 50% par rapport aux meilleurs niveau de description. Dans un contexte MIMO utilisant plus de deux antennes `a l’´emission et `a la r´eception, les r´esultats observ´es permettent de parvenir aux mˆemes constatations que pr´ec´edemment. Cependant, un environnement naturellement riche en ´el´ements g´eom´etriques tel que le Couloir pr´esentera plus de dissemblances entre les r´esultats issus du niveau A et D.

Dans l’optique de renforcer les r´esultats, diff´erentes configurations de propagation ont ´et´e examin´ees en fonction de l’environnement de propagation, de la pr´esence du trajet direct et de la diversit´e de polarisation. Si, pour ce dernier cas, l’influence de la description de l’environnement ne diff`ere pas du cas sans diversit´e de polarisation, la configuration NLOS a montr´e que l’absence de trajets directs accentuait la sensibilit´e des param`etres observ´es `a la description g´eom´etrique. L’examen de la description des deux environnements int´erieurs a mis en ´evidence qu’un environnement confin´e ´etait moins sensible `a cette description g´eom´etrique. Finalement, pour obtenir une caract´erisation MIMO pertinente dans un environnement int´erieur, l’environnement repr´esentant l’espace de propagation doit ˆetre au minimum d´ecrit avec un niveau de description proche du niveau B. Ce niveau est suffisant pour une bonne caract´erisation du canal MIMO et permet de b´en´eficier d’un gain en temps de calcul de l’ordre de 2 par rapport `a une description de l’environnement de niveau D.

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Chapitre II - Impact de la mod´elisation d’environnement sur le canal de propagation

La simulation de transmission MIMO par trac´e de rayons consid`ere les antennes comme des sources ponctuelles de rayonnement parfaitement isol´e. Malheureusement, de part la nature asymptotique de la m´ethode `a rayon, les effets de couplage entre antennes sont n´eglig´es et peuvent susciter des interrogations sur l’interpr´etation des caract´eristiques radio´electriques. C’est donc dans cet optique que le troisi`eme chapitre propose l’examen du couplage entre antennes et des cons´equences de sa prise en compte dans une caract´erisation de canal MIMO.

Bibliographie

[BMAB02] M.A. Browne, J. Medbo, H. Asplund, and J.E. Berg. A simple approach to site sensitive modeling of indoor radio propagation. Vehicular Technology Conference,

2002. VTC Spring 2002. IEEE 55th, 1 :384–388 vol.1, 2002.

[Cha05] Y. Chartois. Etude param´etrique avanc´ee de canaux SISO et MIMO en envi-

ronments complexes : Application au syst`eme HiperLAN 2. PhD thesis, Ecole

Nationale Sup´erieure des T´el´ecommunications de Bretagne, December 2005. [Cho] T. Chonavel. http ://intra-sc.enst-bretagne.fr/ chonavel/t ant/t ant.htm. Cours

en ligne de l’ENSTB,.

[Com02] P. Combeau. Simulation efficace et caract´erisation du canal radiomobile en en-

vironnement r´eel. Application aux syst`emes sans fil. PhD thesis, Universit´e de

Poitiers, Avril 2002.

[CPV05] Y. Chartois, Y. Pousset, and R. Vauzelle. A SISO, and MIMO, radio channel characterization with a 3D, ray tracing propagation model in urban environment.

ECPS, Mars 2005.

[CTKV02] C.N. Chuah, D.N.C. Tse, J.M. Kahn, and R.A. Valenzuela. Capacity scaling in mimo wireless systems under correlated fading. Information Theory, IEEE

Transactions on, 48(3) :637–650, 2002.

[EPLV01] F. Escarieu, Y. Pousset, L.Aveneau, and R. Vauzelle. Outdoor and indoor channel characterization by a (3d) simulation software. IEEE International Symposium on

Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, PIMRC ’2001, Septembre

2001.

[Esc02] F. Escarieu. Etude de la propagation dans les milieux indoor (int´erieur des bˆati- ments) autour de 2 GHz,. PhD thesis, Universit´e de Poitiers, D´ecembre 2002.

[FG98] G. J. Foschini and M. J. Gans. On limits of wireless communications in a fading environment when using multiple antennas. Wireless Personal Communications, 6(3) :311, March 1998.

[Har78] F.J. Harris. On the use of windows for harmonic analysis with the discrete fourrier transform. Proceedings of the IEEE, 66(1) :51–83, January 1978.

[MA05] F. Mora and L. Aveneau. Optimised scanning of a visibility graph data structure for efficient ray-tracing. In ECWT2005, Paris, Octobre 2005.

[Rou] J. Le Roux. Traitement num´erique des signaux bidimensionnels. http ://www.essi.fr/ leroux/.

[Sch86] R. O. Schmidt. Multiple emitter location and signal parameter estimation. IEEE

Transaction on Antennas and Propagation, AP-34 :pp. 276–280, 1986.

[SW03] T. Svantesson and J. Wallace. On signal strength and multipath richness in multi- input multi-output systems. Communications, 2003. ICC ’03. IEEE International

Conference on, 4 :2683–2687 vol.4, 2003.

74 Bibliographie

[Tel99] I. E. Telatar. Capacity of multi-antenna gaussian channels. European Trans. on

Telecomm., 10(6) :585–595, November 1999.

[TM06] Z. TANG and A.S. MOAHN. Indoor multipath characterization for mimo wireless communications. Auswireless, 2006.

[VPE04] R. Vauzelle, Y. Pousset, and F. Escarieu. A sensitivity study for an indoor channel.

Annals of Telecommunications, 59(5-6) :713–730, 2004.

[WJ03] J.W. Wallace and M.A. Jensen. Mimo capacity variation with snr and multipath richness from full-wave indoor fdtd simulations. Antennas and Propagation Society

International Symposium, 2003. IEEE, 2 :523–526 vol.2, 2003.

[YIZ04] Z. Yun, M. F. Iskander, and Z. Zhang. Complex-wall effect on propagation charac- teristics and mimo capacities for an indoor wireless communication environment.

Chapitre III

´

Etude du couplage entre antennes

et de son influence sur la

caract´erisation de canaux MIMO

Contents

III-1 Introduction . . . 76

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