Les systèmes de communications numériques sans l
1.5 Performances, enjeux énergétiques et problématiques
Dans le contexte actuel, de nouveaux enjeux apparaissent pour continuer à augmen-ter les performances tout en satisfaisant des contraintes énergétiques. L'amélioration des performances est toujours un objectif primordial dans les systèmes de communications numériques sans l. Néanmoins, la complexité croissante notamment des couches basses
(physique et MAC) due au grand nombre de ressources de calculs, conduit à des consom-mations énergétiques et des dissipations de puissance importantes.
Dans le domaine des communications numériques, lors de l'implantation matérielle de telles chaînes, un certain nombre de questions sont soulevées autour de la abilité, de l'autonomie, de la durée de vie ainsi que des coûts de refroidissement liés à l'utilisation de ces technologies. Cette contrainte est d'autant plus forte lorsque le système est embarqué.
1.5.1 Évaluation des performances
Évaluer les performances des systèmes de communications numériques sans l s'eec-tue généralement à haut-niveau à l'aide d'outils permettant de modéliser la fonctionnalité du système comme par exemple Matlab. Ainsi, la fonctionnalité du système peut être tes-tée et validée, sans aucune information précise sur le système réel. Ceci permet de valider rapidement le système en faisant abstraction du matériel.
Plusieurs métriques de performances peuvent être ainsi déterminées : le taux d'erreurs binaire (TEB ou BER, Bit Error Rate),
le taux d'erreurs par paquet (TEP PER, Packet Error Rate), le débit,
l'ecacité spectrale, etc.
Le taux d'erreurs binaire est évalué en déterminant le nombre de bits correctement reçu par rapport au nombre de bits émis. Le débit correspond au nombre de bits transmis par seconde. L'ecacité spectrale est dénie par le rapport du débit sur la bande passante du canal de transmission. Elle traduit la capacité d'un système à transmettre une quantité de bits utiles par seconde et par Hz de la bande de transmission.
1.5.2 Estimation de la consommation d'énergie
Évaluer la consommation énergétique d'un système, que ce soit dans le domaine des communications numériques ou un tout autre domaine, est un enjeu déterminant an de permettre aux concepteurs d'eectuer des choix algorithmiques, de conguration, etc.
Or, un moyen d'obtenir des résultats précis est de mesurer directement la consom-mation sur un prototype. Cela requiert donc que le système soit entièrement conçu ainsi qu'un banc de mesures approprié.
Lorsque le temps et les moyens nécessaires au développement d'un prototype ne sont pas envisageables, des estimations de consommation peuvent être eectuées à partir d'un modèle du système. Dans ce cas, sachant que le système est modélisé à l'aide d'outils ou langages, c'est le niveau de détails de description du système et le choix de la technique d'estimation qui permettent d'obtenir une estimation plus ou moins précise. Un autre facteur important à considérer est le temps de simulation. En eet, plus les niveaux de précision et de nesse de description du système seront élevés, plus les temps de simulation
seront grands.
Il y a donc un compromis à faire entre la précision de l'estimation et la rapidité d'es-timation.
Dans l'optique de comparer plusieurs systèmes entre eux d'un point de vue énergétique, la métrique d'ecacité énergétique est généralement évaluée. Elle permet de quantier la capacité d'un système à transmettre un maximum de bits d'information en utilisant un minimum d'énergie.
L'ecacité énergétique [Bou14, HlIXR15, LXX+11] peut être dénie par l'équation 1.12 : EE(bit/J) = Capacité [bit/s]
Ptotale [W =J/s] (1.12)
avec Ptotale, la puissance moyenne totale consommée qui est égale à la somme de la puis-sance allouée à la transmission des données à travers le canal (Puispuis-sance rayonnée) et de la puissance moyenne consommée par le circuit.
1.5.3 Problématiques
Dans le cadre de la thèse, il est envisagé de comparer les traitements eectués en bande de base de plusieurs systèmes de communications numériques, en termes de performances et de consommation énergétique.
Généralement, la fonctionnalité du système étudié est modélisée à haut-niveau, c-à-d en faisant abstraction de la manière dont le système sera conçu matériellement. Dans le domaine des communications numériques, des outils comme Matlab sont couramment uti-lisés pour évaluer rapidement les performances d'un système. Ce type d'outil ne permet pas d'évaluer la consommation énergétique du système modélisé car aucune cible maté-rielle n'est dénie. Pour obtenir des estimations de consommation précises, le système doit être entièrement déni et implanté physiquement sur une plate-forme matérielle connue.
A partir de ce constat, il semble primordial de pouvoir remonter des informations ables et précises provenant des niveaux bas (où le système est entièrement déni) jusqu'au ni-veau système où les performances sont étudiées. De cette manière, il sera envisageable de pouvoir estimer précisément et rapidement la consommation d'un système de communica-tion numériques, tout en évaluant conjointement ses performances.
D'autre part, il peut être constaté qu'un grand nombre de paramètres comme par exemple le choix de taille d'IFFT (dans le cadre de la modulation OFDM), le nombre d'antennes d'émission et de réception, le choix des techniques de codage de canal et de décodage, peuvent avoir un impact important à la fois sur les performances mais aussi sur la consommation nale du système. Faciliter l'exploration de l'espace de conception est aussi un objectif important an de permettre de tester un grand nombre de congurations tout en évaluant le compromis performances-consommation.
Nous avons choisi de focaliser notre étude sur la comparaison de diérents traitements en bande de base dans le domaine des communications numériques sans l. Il est
géné-ralement considéré que c'est l'amplicateur de puissance qui consomme la majorité de la puissance et ceci de manière très signicative devant les autres éléments d'une chaîne.
Figure 1.21 Répartition de la consommation des éléments d'une station de base suivant diérents types de déploiement [A+12]
D'après une étude du projet EARTH, la Figure 1.21 présente les répartitions de la consommation des diérents éléments d'une station de base en voie descendante pour plu-sieurs scénarios de déploiement dans le contexte du LTE. On peut remarquer que, pour une station de base pouvant couvrir des centaines d'utilisateurs sur plusieurs centaines de mètres (cellule de réseau mobile dite Macro), l'amplicateur de puissance consomme plus de la moitié (57%) de la puissance totale consommée. Plus la taille de cellule diminue, plus l'impact de la puissance consommée par les traitements en bande de base sur la puissance totale augmente. Ainsi, pour une taille de cellule très faible (Femto/Home) on constate que l'amplicateur ne consomme plus que 22% de la puissance totale contre 47% pour les traitements en bande de base.
Dans le contexte de la multiplication des équipements des objets connectés, il semble raisonnable de considérer que l'impact énergétique des traitements en bande de base sera aussi important que celui de l'amplicateur de puissance. En eet, les puissances allouées à la transmission des données pourraient être relativement faibles, pour de faibles distances, devant la puissance consommée par les traitements en bande de base. De plus, la com-plexité des traitements en bande de base a tendance à augmenter.
A travers ces diérentes constatations, le choix de l'étude de la consommation des traitements en bande de base de systèmes de communications numériques est ainsi justié.
1.6 Conclusion
Dans ce chapitre, nous avons pu faire une description générale d'un système de com-munications numériques sans l ainsi que des caractéristiques du canal de propagation.
Ensuite, une présentation de la modulation OFDM ainsi que son utilisation dans la couche physique de la technologie du réseau mobile LTE ont été eectuées. Plusieurs probléma-tiques autour des enjeux énergéprobléma-tiques et de l'évaluation des performances des systèmes de communications numériques sans l ont été soulevées :
1. Comment remonter l'information de consommation à haut-niveau an d'évaluer conjointement le compromis performances versus consommation énergétique ? 2. Comment estimer rapidement et facilement la consommation d'énergie des
traite-ments en bande de base à haut-niveau ? Pour de multiples congurations ?
Répondre à ces problématiques devrait permettre de comparer diérents systèmes entre eux de manière ecace en tenant compte à la fois des performances et des aspects éner-gétiques.
Pour évaluer précisément la consommation énergétique d'un système, il est nécessaire de réaliser des étapes de conception par rapport à une cible matérielle. Ces étapes peuvent être coûteuse en temps. Des circuits logiques programmables tels que les FPGAs sont gé-néralement développés dans l'objectif d'eectuer du prototypage rapide et ainsi obtenir des valeurs de consommation et performances qui peuvent permettre d'obtenir des ordres de grandeurs avant l'implantation d'un système sur ASIC. De plus, les FPGAs permettent d'introduire de la exibilité notamment grâce à la possibilité de les recongurer. A travers ces quelques exemples non-exhaustifs, les FPGAs semblent être une technologie attrac-tive, qui permettrait de répondre et de s'adapter aux contraintes actuelles des systèmes de communications numériques.