Transmission de multimédia dans les réseaux sans fil à qualité de service garantie

(1)

Pour l'obtention du grade de

DOCTEUR DE L'UNIVERSITÉ DE POITIERS UFR des sciences fondamentales et appliquées

XLIM-SIC

(Diplôme National - Arrêté du 25 mai 2016)

École doctorale : Sciences et ingénierie pour l'information, mathématiques - S2IM (Poitiers) Secteur de recherche : Électronique, microélectronique, nanoélectronique et micro-ondes

Présentée par :

Samy Jacques André Kambou

Transmission de multimédia dans les réseaux

sans fil à qualité de service garantie

Directeur(s) de Thèse :

Yannis Pousset, Clency Perrine, Christian Olivier, Mériem Afif

Soutenue le 08 novembre 2016 devant le jury

Jury :

Président Pierre Duhamel Professeur des Universités, SUPELEC, Gif sur Yvette

Rapporteur François-Xavier Coudoux Professeur des Universités, Université de Valenciennes

Rapporteur Toufik Ahmed Professeur des Universités, Université de Bordeaux

Membre Yannis Pousset Professeur des Universités, Université de Poitiers

Membre Clency Perrine Maître de conférences, Université de Poitiers

Membre Christian Olivier Professeur émérite, Université de Poitiers

Membre Cyril Bergeron Ingénieur de recherche, Thalès communications

Membre Mériem Afif Maître de conférences, Université de Carthage, Tunisie

Pour citer cette thèse :

Samy Jacques André Kambou. Transmission de multimédia dans les réseaux sans fil à qualité de service garantie [En ligne]. Thèse Electronique, microélectronique, nanoélectronique et micro-ondes. Poitiers : Université de Poitiers, 2016. Disponible sur Internet <http://theses.univ-poitiers.fr>

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THESE

pour l’obtension du Grade de

DOCTEUR DE L’UNIVERSITE DE POITIERS (Facult`e des Sciences Fondamentales et Appliqu´ees)

(Diplôme National - Arrêté du 7 août 2006)

Ecole Doctorale : Sciences et ingénierie pour l’information, mathématiques Secteur de Recherche : Electronique, Microélectronique, Nanoélectronique et

Micro-ondes

Pr´esent´ee par

Samy Jacques Andr´

e KAMBOU

*************************************

TRANSMISSION DE MULTIMEDIA DANS LES RESEAUX

SANS FIL A QUALITE DE SERVICE GARANTIE

*************************************

Directeur de Thèse : Yannis POUSSET Co-directeur de Thèse : Clency PERRINE Co-directeur de Thèse : Christian OLIVIER

Co-directrice de Th`ese : Meriem AFIF

*************************************

soutenue le 08 Novembre 2016 devant la Commission d’Examen compos´ee de : JURY

Fran¸cois-Xavier Coudoux, Professeur, Université de Valenciennes ... Rapporteur Ahmed Toufik, Professeur, Université de Bordeaux ... Rapporteur Pierre Duhamel, Professeur, Université de Paris Sud ... Examinateur Cyril Bergeron, Ingénieur, Thalès Communications ... Examinateur Meriem Afif, Maˆıtre de Conférences, Université de Carthage ... Examinateur Clency Perrine, Maˆıtre de Conférences, Université de Poitiers ... Examinateur

(3)

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TABLE DES MATIÈRES

Acronymes et Abréviations vii

Annotations xi

Table des figures xiii

Liste des tableaux xv

Introduction générale 1

1 Systèmes de transmission sans fil 5

1.1 Introduction . . . 6

1.2 Réseaux sans fil . . . 6

1.2.1 Généralités sur les réseaux sans fil . . . 6

1.2.2 Modèle OSI . . . 8

1.3 Briques de bases des schémas de transmission sans fil étudiés . . . 10

1.3.1 Couche physique (PHY) . . . 10

1.3.2 Couche liaison de données (sous-couche MAC) . . . 16

1.3.3 Couche application (APPL) . . . 21

1.4 Notion de qualité de service (QdS) . . . 26

1.4.1 Critères de qualité de service . . . 27

1.4.2 Mesures de performance des systèmes de transmission MIMO-OFDMA . . . 27

1.5 État de l’art des stratégies inter-couches des systèmes MIMO-OFDMA . . . 29

1.5.1 Stratégies de codage conjoint source/canal (JSCC) . . . 30

1.5.2 Stratégies d’allocation de ressources pour les systèmes MIMO-OFDMA . . . 32

1.5.3 Positionnement et Contribution . . . 36

1.6 Synthèse et conclusion . . . 38

2 Stratégie de transmission point à point de vidéo H.264/SVC dans un canal MIMO 41 2.1 Introduction . . . 42

2.2 Objectifs et Motivations . . . 42

2.3 Modélisation du système de transmission vidéo via un canal MIMO . . . 43

2.3.1 Notion de scalabilité dans un contexte inter-couches PHY/APPL . . . 43

2.3.2 Présentation du codage source H.264/SVC . . . 44

2.3.3 Hiérarchisation du canal de transmission MIMO . . . 47

(5)

2.4.1 Principe de l’approche inter-couches PHY/APPL . . . 50

2.4.2 Description du schéma de transmission basé sur la technologie LTE-A . . . 50

2.4.3 Paramétrage conjoint à faible complexité des éléments du système de transmission 55 2.5 Résultats et analyse . . . 62

2.5.1 Contexte de simulation réaliste . . . 63

2.5.2 Rappel sur l’approche de référence : la méthode LKT . . . 66

2.5.3 Évaluation des performances de la stratégie de transmission de vidéo H.264/SVC 66 2.6 Synthèse et conclusion . . . 72

3 Allocation des ressources d’un système MIMO-OFDMA , multi-utilisateurs et multi-services 75 3.1 Introduction . . . 76

3.3 Modélisation du système MIMO-OFDMA MU MS . . . 77

3.3.1 Transmission de multimédia basée une approche inter-couches PHY/MAC . . . 77

3.3.2 Principe de l’approche inter-couches PHY/MAC . . . 78

3.3.3 Description du système de transmission . . . 79

3.4 Mise en œuvre de la technique de paramétrage conjoint . . . 81

3.4.1 Description de la sous-couche MAC . . . 81

3.4.2 Description de la couche PHY . . . 84

3.4.3 Optimisation de la technique de paramétrage conjoint . . . 87

3.5 Allocation des ressources basée sur un ordonnancement inter-couches . . . 88

3.5.1 Démarche suivie . . . 88

3.5.2 Fonctions de priorité . . . 88

3.5.3 Algorithmes d’allocation des ressources fréquentielles . . . 91

3.6 Résultats de simulations . . . 94

3.6.1 Contexte de simulation . . . 94

3.6.2 Évaluation des performances du système MIMO-OFDMA MU MS . . . 94

3.7 Synthèse et conclusion . . . 108

4 Transmission de vidéo dans un système MIMO-OFDMA, multi-utilisateurs et multi-services109 4.1 Introduction . . . 110

4.3 Système de transmission vidéo, basé sur une stratégie inter-couches PHY/MAC/APPL . 111 4.3.1 Schéma de transmission vidéo dans un système MIMO-OFDMA MU MS . . . . 111

4.3.2 Principe de la stratégie inter-couches PHY/MAC/APPL pour la transmission vidéo113 4.4 Résultats de simulation . . . 122

4.4.1 Contexte de simulation . . . 122

4.4.2 Mesures d’évaluation . . . 122

4.4.3 Analyse et Interprétation des résultats . . . 123

4.5 Synthèse et Conclusion . . . 131

(6)

A Comparaison de moyennes 137 B Résultats du système de transmission vidéo via une approche PHY/MAC/APPL 139

Bibliographie 145

(7)

(8)

ACRONYMES ET ABRÉVIATIONS

AC Alternative Components

APPL Application

AM Adaptive Modulation

AMC Adaptive Modulation and Coding

ASK Amplitude Shift Keying

ASO Arbitrary Slice Ordering

AVC Advanced Video Coding

BE Best Effort

BS Base Station

CABAC Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding CAVLC Context-Adaptive Variable Length Coding

CRC Cyclic Redundancy Code

CCE Code Correcteur d’Erreurs

CDMA Code Division Multiple Access

CGS Coarse Grain Scalability

CL Closed Loop

CP Cyclic Prefix

CSI Channel State Information

DC Direct Components

DCT Discret Cosine Transform

dMMPP discrete-time Markov Modulated Poisson Process

DSP Digital Signal Processor

DWT Discrete Wavelet Transform

EEP Equal Error Proctection

EPA Equal Power Allocation

ESS Extended Spatial Scalability

FAM Fast AM

FDMA Frequency Division Multiple Access

FEC Forward Error Correction

FFT Fast Fourier Transform

FGS Fine Grain Scalability

FMO Flexible Macroblock Ordering

FSK Frequency Shift Keying

(9)

FTP File Transfert Protocol

GOP Group Of Pictures

HD Haute Définition

HECV High Efficiency Video Coding

HM Hierarchical Modulation

HP High Priority

HT Hadamard Transform

IEC International Electrotechnical Commission

IFFT Inverse Fast Fourier Transform

IID Indépendant Identiquement Distribué

IIS Interférence Inter-Symbole

ISO International Organization for Standardization

ITU-T International Telecommunication Union - Telecommunication Sector

JPEG Joint Photographic Expert Group

JPWL JPEG Wireless

JSCC Joint Source Channel Coding

JVT Joint Collaborative Team

LDC Linear Dispersion Codes

LLC Link Layer Control

LOS Line Of Sight

LP Low Priority

LTE Long Term Evolution

MAC Medium Access Control

MAQ Modulation d’amplitude en Quadrature

Max-SNR Maximum Signal to Noise Ratio

MC-CDMA Multi Carrier CDMA

ME Mobile Equipment

MGS Medium Grain Scalability

MIMO Multi-Input Multi-Output

ML Maximum Likelihood

MPEG Moving Picture Experts Group

NAL Network Abstraction Layer

NLOS Non Line Of Sight

NRTPS Non Real-Time Polling Service

OG Optique Géométrique

OFDM Orthogonal Frequency Division Multiplexing

ODFMA OFDM Access

OL Open Loop

OSI Open System Interconnection

OSTBC Orthogonal Space Time Block Code

P2P Point-to-Point

PF Proportional Fair

PHY Physique

(10)

PSNR Peak Signal to Noise Ratio

PSTBC Perfect Space Time Block Codes

QdS Qualité de Service

RA Random Access

RCPC Rate Compatible Punctured Convolutional

RI Réponse Impulsionnelle

RTPS Real-Time Polling Service

RR Round Robin

SAM Slow AM

SISO Single Input Single Output

SNR Signal to Noise Ratio

STIC Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication

SVC Scalable Video Coding

SVD Singular Value Decomposition

TCP Transmission Control Protocol

TDMA Time Division Multiple Access

TUD Théorie Uniforme de la Diffraction

UEP Unequal Error Protection

UPA Unequal Power Allocation

USR User Satisfaction Rate

VANET Vehicular Ad’hoc NETwork

VCEG Video Coding Expert Group

VCL Video Coding Layer

VLC Variable Length Coding

WEB World Wide Web

WF Water Filling

WFQ Weighted FQ

WIFI WIreless FIdelity

WIMAX Worldwide Interoperability for Microwave Access

WLAN Wireless Local Area Network

WMAN Wireless Metropolitan Area Network

WPAN Wireless Personal Area Network

(11)

(12)

ANNOTATIONS

Dans ce manuscrit toutes les annotations sont en lettres italiques. Les paramètres à estimer sont notés par « ˆ », les valeurs moyennes par « ¯ », le module d’une quantité par « | | »

Signaux

s(.) Signal en sortie d’un système e(.) Signal en entrée d’un système h(.) Réponse à une impulsion de Dirac δ Impulsion de Dirac

y Vecteur de symboles reçus par le récepteur x Vecteur de symboles émis par l’émetteur no Bruit blanc additif Gaussien

Fonctions mathématiques

||.||F Norme de Frobenius

E(.) Espérance mathématique

N Entier naturel

L(.) Lagrangien

N(.) Loi Normale

er f c(.) Fonction d’erreur complémentaire diag(.) Matrice diagonale

Variables d’états du système

t Variable temporelle τ Variable de retard

f Variable fréquentielle sc Indice des sous-canaux k Indice des utilisateurs

n Indice des sous-porteuses OFDM s Indice des classes de service µ Indice des trames

(13)

Paramètres du système

MT / MR Nombre d’antennes émettrices / Nombre d’antennes réceptrices

b / breel Nombre de sous-canaux disponibles / Nombre de sous-canaux utiles

ω2 Coefficient de pré-codage

σ2 Rapport signal à bruit

γ Gain du canal

η Rendement du CCE

M / m Ordre de modulation / Nombre de bits par symbole H / Hv Matrice du canal / Matrice du canal virtuel

F / G Matrice de pré-codage / Matrice de décodage

PT / Pnes/ Pr Budget de puissance totale / Puissance nécessaire / Puissance résiduelle

Peb Probabilité d’erreurs binaire

Pc Probabilité d’erreurs binaire après décodage canal Ppp Probabilité de perte de paquets

T pp Taux de perte de paquets

T EBd Taux d’erreurs binaire désiré en réception T EBc Taux d’erreurs binaire cible

T EBe Taux d’erreurs binaire effectif

βsource/βcanal Nombre de bits alloués au codeur source / Nombre de bits alloués au codeur canal

C Capacité du canal

B Bande passante

Bc/ Tc Bande de cohérence / Temps de cohérence

Ts Temps symbole

K Nombre total d’utilisateurs

N Nombre total de sous-porteuses

ρ Classe de qualité hiérarchique de la séquence vidéo GOPsize Taille du GOP d’une séquence vidéo

QP Pas de quantification d’une séquence vidéo

MGSvector Vecteur MGS d’une séquence vidéo

U Matrice de probabilité de transmission

Λ Matrice diagonale modélisant les taux d’arrivée des services Qs_k File d’attente d’un utilisateur

qs_k Nombre de paquets entrant dans la file d’attente Γ Paramètre d’assignation de sous-porteuse Ps_k,n Fonction de priorité

Wk Plus long délai d’attente

ψk Seuil de paquets dans une file d’attente

βs _{Paramètre de priorité}

Ds_k,n Débit utile d’un utilisateur

Ds_seuil Débit seuil du service s

Distsource Distorsion du codeur source

Distcanal Distorsion introduite par le canal

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TABLE DES FIGURES

1.1 Catégories de réseaux sans fil classées selon leur zone de couverture et leur débit. . . 7

1.2 Synoptique du modèle OSI. . . 8

1.3 Schéma de transmission sans fil, basé sur notre stratégie inter-couche (PHY/MAC/APPL). 9 1.4 Illustration des interactions électromagnétiques dans un environnement. . . 10

1.5 Impact de la variabilité spatio-temporelle du canal radio sur la puissance reçue . . . 11

1.6 Constellation des modulations MAQ-16 et MAQ-64 . . . 13

1.7 Exemple de représentation de la distribution spatio-temporelle de la bande passante . . . 18

1.8 Synoptique d’un codeur de source appliqué à une vidéo . . . 22

1.9 Structure d’un GOP . . . 24

1.10 Illustration de l’utilisation de marqueurs de synchronisation . . . 31

1.11 Principe de la modulation hiérarchique (MH) dans le plan complexe . . . 34

2.1 Structure pyramidale de résolution temporelle de l’encodeur H.264/SVC . . . 45

2.2 Scalabilité spatiale dyadique . . . 46

2.3 Scalabilité spatiale étendue . . . 46

2.4 Scalabilité en qualité . . . 46

2.5 Principe de hiérarchisation du canal MIMO. . . 47

2.6 Schéma bloc du pré-codage linéaire dans un canal MIMO . . . 48

2.7 Représentation du principe de pré-codage dans un canal MIMO. . . 50

2.8 Correspondance entre la hiérarchie de la source et celle du canal de transmission. . . 51

2.9 Synoptique de la stratégie de transmission inter-couches proposée . . . 52

2.10 Présentation du canal MIMO réaliste bruité . . . 63

2.11 Répartition des niveaux de qualité CGS sur les sous-canaux SISO. . . 64

2.12 Évolution du PSNR moyen des composantes luminances des images de la vidéo. . . 67

2.13 T EBd =10−9_{, Pos. 17, PSNR = 30,96 dB} . . . 69 2.14 LKT, Pos. 17, PSNR = 33,44 dB . . . 69 2.15 T EBd =10−9_{, Pos. 60, PSNR = 33,90 dB} . . . 70 2.16 LKT, Pos. 60, PSNR = 31,37 dB . . . 70 2.17 T EBd =10−9_{, Pos. 140, PSNR = 34,41 dB}. . . 70 2.18 LKT, Pos. 140, PSNR = 32,48 dB. . . 70 2.19 T EBd =10−9_{, Pos. 160, PSNR = 33,40 dB}. . . 70 2.20 LKT, Pos. 160, PSNR = 33,09 dB. . . 70

(15)

2.21 Évolution de la durée d’exécution des deux méthodes sur le parcours du récepteur . . . . 71

3.1 Représentation du modèle inter-couches MIMO-OFDMA MU MS. . . 77

3.2 Principe de l’approche inter-couches PHY/MAC du système MIMO-OFDMA MU MS . 79 3.3 Représentation du système de transmission MIMO-OFDMA MU MS. . . 80

3.4 Évolution des files d’attentes des utilisateurs k1et k2 . . . 82

3.5 Représentation du paramétrage conjoint PHY/MAC. . . 86

3.6 Ordonnancement des paquets des connections RTPS . . . 89

3.7 Représentation du taux de satisfaction par service US Rs_{suivant le nombre d’utilisateurs K 99} 3.8 Représentation du débit utile de 10 utilisateurs . . . 100

3.9 Représentation du débit moyen des utilisateurs . . . 101

3.10 Représentation du taux d’erreurs binaires effectif des 5 premiers utilisateurs en config_{. 102}A 3.11 Représentation du taux d’erreurs binaires effectif des 5 premiers utilisateurs en config_{. 102}B 3.12 Comparaison des taux de satisfaction des utilisateurs entre la config_{et le Max-SNR. . 103}B 3.13 Comparaison des débits utiles des 10 premiers utilisateurs entre la config_{et le Max-SNR.104}B 3.14 Comparaison des débits moyens des utilisateurs servis entre la config_{et le Max-SNR. . 105}B 3.15 Taux de satisfaction par service US Rs_{avec α}rt ps₌_{10%, α}nrt ps₌_{34% et α}be ₌_{56% . . 106}

3.16 Représentation du débit utile par service avec αrt ps₌_{10%, α}nrt ps₌_{34% et α}be₌_{56% . 107} 3.17 Représentation du débit moyen avec αrt ps₌_{10%, α}nrt ps₌_{34% et α}be₌_{56% . . . 107}

4.1 Représentation du modèle de transmission vidéo d’un système MIMO-OFDMA MU MS 112 4.2 Correspondance entre la hiérarchie de la vidéo et celle des canaux des utilisateurs . . . . 114

4.3 Approche inter-couches APPL/MAC . . . 120

4.4 Adaptation PHY/MAC/APPL . . . 121

4.5 Représentation des niveaux de qualité en sortie de l’encodeur H.264/SVC . . . 124

4.6 PSNR des séquences d’images des vidéos des utilisateurs k = 1 et k = 2 . . . 125

4.12 Débits utiles des 30 utilisateurs . . . 129

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LISTE DES TABLEAUX

1.1 Grandeurs des mesures de QdS en LTE-A . . . 28

2.1 Paramètres principaux de la couche APPL . . . 64

2.2 Paramètres principaux de la couche PHY . . . 65

2.3 Distorsion par niveau de qualité transmis sur les sous-canaux SISO hiérarchiques . . . . 66

2.4 Comparaison des PSNR de la vidéo transmise avec la méthode LKT et notre stratégie . . 68

2.5 Comparaison des durées d’exécution entre la méthode LKT et notre stratégie . . . 72

3.1 Principaux paramètres des services RTPS, NRTPS et BE . . . 94

3.2 Influence du paramètre βnrt ps_{(avec β}rt ps₌_{1, β}be₌_{0, 1 et K = 95) . . . 97}

3.3 Influence du paramètre βnrt ps_{(avec β}rt ps₌_{1, β}be₌_{0, 1 et K = 80) . . . 97}

3.4 Influence du paramètre βbe_{(avec β}rt ps₌_{1, β}nrt ps₌_{0, 6 et K = 95) . . . 98}

3.5 Impact of service parameters βbe_{with β}rt ps₌_{1, β}nrt ps₌_{0, 6 and K = 80 . . . 98}

3.6 Valeurs des paramètres de partitionnement αs_{et N}s _{. . . 105}

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INTRODUCTION GÉNÉRALE

Contexte

Ces dernières décennies, l’usage des systèmes communicants s’harmonise parfaitement aux activités quotidiennes. En effet, de nombreuses technologies sans fil sont de plus en plus utilisées comme outils d’information, de divertissement et même de travail. Dans ce contexte, on assiste logiquement à un déve-loppement massif de nouvelles technologies de communication sans fil, telles que les réseaux d’Internet mobiles 3G, 4G et plus récemment la 5G. En outre, on note une convergence des applications multimé-dias (textes, sons, images, ou vidéos) à l’intérieur de dispositifs performants de plus en plus miniaturisés (smart-phones, tablettes, notebooks, etc). Ces systèmes et dispositifs, dits de « dernières générations », assurent la transmission d’applications variées, ayant des exigences spécifiques en Qualité de Service (QdS). Ils nécessitent, pour cela, d’énormes quantités de données (ou débits) compte tenu de l’accroisse-ment rapide du nombre d’utilisateurs, mais aussi de l’émergence de services innovants très gourmands en flux de transmission. En particulier, la diffusion en temps réel de vidéos ou le téléchargement de vidéos exige d’une part, des débits importants, mais aussi des taux d’erreurs binaires, au niveau applicatif, bien inférieurs à ceux classiquement offerts pour des services de téléphonie (voix/sms). Ces besoins sollicitent la mise en œuvre de stratégies efficaces, permettant d’offrir des débits suffisants et une bonne robustesse face aux erreurs de transmission. En effet, le canal radio est un environnement de transmission ayant un comportement imprévisible et sporadique. Il subit sans cesse des phénomènes électromagnétiques, qui peuvent être soient constructives, soient destructives. Les systèmes sans fil doivent donc s’adapter aux comportements du canal, qu’il soit dans un contexte de transmission difficile ou favorable, afin d’assurer la meilleure QdS possible.

Par ailleurs, la multitude de profils d’exigence, due à la nature des applications considérées, de la part des utilisateurs et des conditions de transmission, nécessite une hiérarchisation des données multimédia sous forme de niveaux d’importances (ou de qualité), afin de les rendre plus flexibles et ainsi permettre une meilleure adaptabilité du système. Dans ce contexte, chaque niveau de qualité peut imposer des paramètres précis, définissant les ressources radios à allouer aux utilisateurs.

De même, du fait de la diversité des récepteurs, assurer une bonne QdS quel que soit le contexte de transmission (difficile ou favorable), est devenu un problème de premier ordre pour les opérateurs des systèmes sans fil. L’un de leurs défis majeurs est donc de fournir aux utilisateurs finaux la meilleure QdS, tout en optimisant l’utilisation des ressources radios, qui sont évidemment limitées. Cela passe par la mise en place de techniques d’ordonnancements efficaces dont leur rôle est d’allouer successivement les ressources nécessaires à chaque utilisateur pour disposer du service demandé. Cela implique un partage intelligent du canal via lequel les utilisateurs sont connectés au système et aussi une allocation efficace de la puissance de transmission.

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Les techniques d’ordonnancements ont deux rôles essentiels. Le premier consiste à toujours assurer aux utilisateurs du système les QdS requises. Le second est de mieux exploiter les ressources radios limitées (bande passante et puissance de transmission) sur chacune des voies de communication. Ces deux rôles peuvent avoir des comportements contradictoires. Le premier a tendance à sous-exploiter les ressources en réservant un certain débit à un utilisateur, même si ce dernier n’a pas forcément besoin d’autant de quantité de données, et le second peut réduire le débit d’un utilisateur en libérant de la ressource déjà allouée, pour ensuite l’attribuer à un autre utilisateur qui en a besoin. L’ordonnancement s’avère donc être intéressant lorsqu’il y a un bon compromis entre l’allocation des ressources disponibles et le respect des besoins des utilisateurs. Si l’on veut optimiser l’exploitation des ressources radios, il faudra aussi rendre le processus d’allocation adaptatif. Cela passe par une identification rapide des paramètres d’allocation, mais aussi par les fonctionnalités offertes par le système grâce, par exemple, à un découpage de ce dernier en couches protocolaires (application, liaison de données, réseau, physique, ...). L’étude de solutions d’interaction entre ces couches ou de stratégies de transmission inter-couches constitue l’enjeu auquel s’intéresse nos travaux de thèse.

Motivations de la thèse

Cette thèse s’intègre dans le cadre des activités de recherche de l’institut XLIM de l’Université de Poitiers. Ces dernières relèvent des Sciences et Technologie de l’information et de la Communication (STIC). Elles s’inscrivent notamment dans des thématiques de traitements d’images (ou de vidéos) et de systèmes de communication sans fil. Les axes de recherche dans ces thématiques étant nombreux, notre domaine d’étude se limite aux problèmes d’optimisation de la qualité et de la robustesse des liens radioélectriques.

Plusieurs travaux ont déjà été menés dans ce sens au sein de l’équipe RESYST de l’institut XLIM. En effet, il y eut au préalable les travaux de thèse de W. Hamidouche, qui étaient axés sur la transmission de vidéo dans les réseaux Ad’hoc. Cette thèse a abouti à la mise en œuvre d’une chaîne de transmission réa-liste, exploitant la couche physique du standard IEEE.802.11n (WIFI). Cette chaîne a été associée à des techniques d’adaptation de lien pour prédire les paramètres optimaux du système, assurant la meilleure qualité de transmission, quelles que soient les conditions du canal radio. Cela fut possible grâce au développement d’un algorithme d’optimisation, basé sur la programmation Lagrangienne associée aux conditions de Khun et Tucker. Toutefois, cette technique d’optimisation présente des limites, car elle se restreint à des paramètres « continus » du système de transmission. De plus, il s’agit d’une solution théorique très complexe, pouvant accroitre de manière non négligeable le temps de traitement. Dans la continuité des travaux de W. Hamidouche, d’autres solutions ont été abordées via la thèse de J. Abot. Ce dernier a implémenté une stratégie de transmission d’image fixe à travers un canal MIMO réaliste. J. Abot a exploité le même principe de techniques adaptatives, en adoptant cette fois-ci une solution algo-rithmique de prédiction des paramètres optimaux, basée sur une représentation en arbre, qui définit des paramètres « continus » et « discrets » du système de transmission. Ce schéma tient compte également des caractéristiques du contenu d’image transmis, pour mieux adapter la qualité de l’information reçue en fonction des conditions du canal de transmission. Cette solution se limite cependant à des schémas de transmission mono-utilisateur et mono-service, impliquant ainsi un émetteur qui transmet un même type de service à un unique récepteur. L’une des perspectives de ses travaux a été de mettre en place une stratégie de prédiction des paramètres optimaux du système suivant un modèle interactif, intégrant

(20)

plusieurs couches du schéma de transmission (physique, liaison de données ou sous-couche MAC, ap-plication, etc), compatible avec différentes classes de service, demandées par plusieurs usagers, pour des systèmes de radios récents et futurs. C’est dans ce contexte que H. Sohtsinda a étudié, durant son projet de fin d’études d’ingénieur, la conception d’une politique d’interaction inter-couches pour l’allo-cation des ressources d’un système de transmission sans fil. L’objectif de ce projet a consisté à mettre en place un algorithme d’ordonnancement pour des systèmes radios, fonctionnant dans des environnements multi-usagers, où chaque utilisateur demande simultanément plusieurs types de service.

Sur la base de ces précédentes études, notre travail de thèse d’une durée de trois ans et demi, dresse dans un premier temps, l’état de l’art de schémas de transmission de contenus multimédia, relatif à un ser-vice donné, des systèmes sans fil, fonctionnant dans des contextes mono-utilisateur ou multi-utilisateurs et mono-service ou multi-services. Il met ensuite en évidence des solutions interactives, via des stratégies inter-couches, des techniques adaptatives (modulation, codage, allocation de débit, ...) et des méthodes de résolution de problèmes d’optimisation sous contraintes de garantie de QdS et de budget de puissance de transmission.

Organisation du manuscrit de thèse

Nos travaux s’inscrivent dans un contexte de stratégies de transmission de contenus multimédia dans les réseaux sans fil. L’avantage d’une stratégie repose sur sa capacité à régler convenablement et de ma-nière autonome l’allocation des ressources disponibles en fonction des objectifs des applications visées. Le but de notre étude consiste à garantir aux différents utilisateurs du système, la meilleure qualité de service (QdS) quelles que soient les conditions du canal et en tenant compte des spécificités des in-formations transmises. Plus concrètement, nous sommes confrontés à un problème d’optimisation sous contraintes d’un système MIMO-OFDMA, associant soit des configurations simples : mono-utilisateur et mono-service, soit des configurations plus complexes : multi-utilisateurs et multi-services. Ainsi, nous proposons une démarche intuitive, décrivant de manière précise les étapes des schémas de transmission interactifs mis au point.

Ce document de thèse est ainsi structuré en quatre chapitres :

Le chapitre 1 est consacré à une présentation des notions de base liées aux réseaux sans fil pour faciliter la compréhension de la suite du manuscrit. Nous abordons dans un premier temps les généralités sur les systèmes sans fil, puis une description rapide du modèle de communication de référence (le modèle OSI) est abordée. Nous identifions ensuite les couches fondamentales du modèle OSI, qui sont intimement liées aux stratégies interactives proposées dans nos travaux. Il s’ensuit une étude sur les spécificités du canal radio, sur les solutions de compression de contenus multimédia et sur les techniques d’accès au médium de communication. Ce chapitre introductif se termine par un état de l’art des stratégies de transmission sans fil en faisant apparaitre deux points essentiels : le codage conjoint source-canal et les algorithmes d’allocation des ressources.

Le chapitre 2 présente une stratégie inter-couches PHY/APPL d’une liaison point-à-point pour la transmission d’une vidéo H.264/SVC, via un canal MIMO. Nous faisons apparaitre un modèle de cor-respondance entre la hiérarchie offerte par la vidéo (scalabilité temporelle, spatiale ou en qualité) et celle délivrée par le canal MIMO (transformation virtuelle en sous-canaux SISO hiérarchiques, via du

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pré-codage canal). Nous formons ainsi des classes de données hiérarchiques, qui transiteront ensuite à travers les sous-canaux SISO. Cette approche nous permet d’identifier les paramètres du système sur lesquels nous allons agir lors de la transmission. Nous considérons également d’autres techniques adaptatives qui tiennent compte de la sensibilité de la vidéo transmise face aux erreurs introduites par le canal. A partir de là, une puissance de pré-codage sera déterminée pour chaque voie de communication en fonction de leur capacité, de l’efficacité spectrale, du taux de correction des erreurs et du taux d’erreurs binaires désiré en réception. Nous développons ainsi une stratégie inter-couches, qui fait varier les paramètres des couches PHY et APPL du système. Le jeu de paramètres optimaux sera celui qui minimise la dis-torsion totale de la vidéo reçue. Après avoir formulé le problème d’optimisation sous contraintes, nous proposons un algorithme simple basé sur une structure arborescente, qui permet d’évaluer facilement l’éligibilité des différentes configurations de transmission. Nous comparons ensuite les performances de ce modèle algorithmique à celles d’une solution analytique standard connue sous le nom de méthode de Lagrange associée aux conditions de Kuhn et Tucker (noté méthode LKT).

Le chapitre 3 s’attache à l’étude d’une stratégie inter-couches PHY/MAC pour un système MIMO-OFMA, associant une configuration de transmission plus complexe dans laquelle plusieurs utilisateurs reçoivent simultanément différentes classes de service. En plus du calcul de puissance de pré-codage à allouer à chaque voie de communication (comme au chapitre 2), nous nous intéressons également à la répartition des ressources fréquentielles entre les utilisateurs. Dans ce contexte, nous associons à notre système de transmission MIMO-OFDMA, multi-utilisateurs et multi-services, une politique d’ordonnan-cement capable de fournir le meilleur compromis entre : allouer les sous-porteuses des symboles OFDM aux différents utilisateurs et respecter leurs exigences en QdS. Ainsi, le jeu de paramètres optimaux à déterminer implique des éléments liés aux couches PHY et MAC. Ces paramètres optimaux sont définis pour chaque utilisateur, pour chaque service et pour chaque voie de communication dans l’objectif de maximiser le nombre d’utilisateurs servis.

Le chapitre 4 constitue une synthèse des deux chapitres précédents. Il présente une autre stratégie inter-couches PHY/MAC/APPL, qui met en interdépendance les paramètres des couches PHY, MAC et APPL. Ce schéma innovant réalise la transmission d’une vidéo H.264/SVC, via un canal MIMO, fortement bruité. Ce schéma de transmission fonctionne dans une configuration MIMO-OFDMA, multi-utilisateurs et multi-services. Il considère donc plusieurs multi-utilisateurs recevant des connexions de service temps réel, notamment celles de flux vidéo, mais aussi d’autres types de connexions de service non-temps réel et best effort. Via ce modèle, nous cherchons à déterminer les jeux de paramètres optimaux pour les meilleures configurations de services et d’utilisateurs prioritaires. Les performances du modèle seront évaluées via une analyse objective de la qualité des séquences d’images vidéos reçues par les utilisateurs.

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CHAPITRE 1

SYSTÈMES DE TRANSMISSION SANS FIL

Sommaire

1.1 Introduction . . . 6 1.2 Réseaux sans fil . . . 6 1.2.1 Généralités sur les réseaux sans fil . . . 6 1.2.2 Modèle OSI . . . 8 1.3 Briques de bases des schémas de transmission sans fil étudiés . . . 10 1.3.1 Couche physique (PHY) . . . 10 1.3.2 Couche liaison de données (sous-couche MAC) . . . 16 1.3.3 Couche application (APPL) . . . 21 1.4 Notion de qualité de service (QdS) . . . 26 1.4.1 Critères de qualité de service . . . 27 1.4.2 Mesures de performance des systèmes de transmission MIMO-OFDMA . . . . 27 1.5 État de l’art des stratégies inter-couches des systèmes MIMO-OFDMA . . . 29 1.5.1 Stratégies de codage conjoint source/canal (JSCC) . . . 30 1.5.2 Stratégies d’allocation de ressources pour les systèmes MIMO-OFDMA . . . . 32 1.5.3 Positionnement et Contribution . . . 36 1.6 Synthèse et conclusion . . . 38

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1.1 Introduction

Comme énoncé dans l’introduction, notre étude traite de la mise en place de stratégies de transmis-sion de contenu multimédia (sons, images/vidéos, données) dans les réseaux sans fil. Dans ce contexte, nous introduisons brièvement des généralités sur les réseaux sans fil, ainsi qu’une présentation succincte du modèle OSI. Au regard de notre problématique, nous nous focalisons principalement sur des couches spécifiques, qui sont intimement liées aux schémas de transmission proposés. Nous focalisons ainsi sur les couches physique (PHY), liaison de données (sous-couche MAC) et application (APPL), en décri-vant leurs principales fonctionnalités telles que le codage/décodage source, les techniques d’accès ou d’ordonnancement et les techniques générées par les diversités du canal (codage/décodage canal, modu-lation mono/multi-porteuses). Pour évaluer les performances de nos schémas, la notion de QdS constitue un paramètre utile. Après l’avoir défini, nous introduisons les critères d’évaluation des performances, ainsi que les métriques associées. En dernière partie, nous réalisons un état de l’art non exhaustif sur les stratégies inter-couches de la littérature, ce qui nous permettra de nous positionner par rapport à l’existant.

1.2 Réseaux sans fil

1.2.1 Généralités sur les réseaux sans fil

Un réseau sans fil est un ensemble d’interconnexions dans lequel au moins deux équipements nu-mériques échangent des données par ondes radios. Grâce aux réseaux sans fil, des utilisateurs identifiés par des terminaux, stations ou nœuds, ont la possibilité d’être inter-connectés tout en se déplaçant dans des régions géographiques plus ou moins larges. L’implémentation de tels réseaux n’exige donc pas de lourds aménagements en termes d’infrastructures contrairement aux réseaux filaires (réseaux câblés) qui eux, nécessitent l’installation de câbles dans les bâtiments ou leur acheminement à travers des tran-chées ; ceci a donc valu un développement rapide des systèmes de communication sans fil. Toutefois, il se pose légitimement la question de la réglementation de ces dernières. En effet, de tels systèmes de transmission sont utilisés pour un grand nombre d’applications (scientifiques, militaires, et même ama-teurs), d’où une importante sensibilité aux interférences. C’est ainsi que des organismes internationaux ont défini des réglementations afin d’établir des plages de fréquences et de puissances d’émission pour chaque type de technologies sans fil. Nous distinguons ainsi différentes catégories de réseaux sans fil : les réseaux WPAN1_{, les réseaux WLAN}2_{, les réseaux WMAN}3_{et les réseaux WWAN}4_{. Ces systèmes}

sont classifiés selon le périmètre géographique sur lequel ils sont déployés, autrement appelé « zone de couverture ». Via la figure 1.1, nous identifions dans chaque catégorie plusieurs technologies classées selon leur zone de couverture et le débit d’informations qu’elles peuvent offrir. Ces dernières supportent différents types de service et nombreux sont celles qui sont accessible au grand public.

1. WPAN : Wireless Personal Area Network 2. WLAN : Wireless Local Area Network 3. WMAN : Wireless Metropolitan Area Network 4. WWAN : Wireless Wide Area Network

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1.2. Réseaux sans fil

Figure 1.1 – Catégories de réseaux sans fil classées selon leur zone de couverture et leur débit. Soit les exemples classiques de technologies sans fil suivants :

• le Bluetooth [1] : connu sous le standard IEEE 802.15.1, il a été conçu à la base pour remplacer le câblage entre les ordinateurs et des imprimantes. Il est dorénavant utilisé pour transférer tout type de données sur de courtes distances de l’ordre de quelques dizaines de mètres.

• le WIFI [2] : il est la base des réseaux locaux sans fil (LAN) et sert à diffuser le signal internet reçu à d’autres nœuds (tablettes, smart-phones, etc) via un point d’accès. Ce type de réseau est labellisé sous le nom IEEE 802.11 et son champ d’action couvre la centaine de mètres.

• le WIMAX [3] : ce réseau est standardisé sous l’appellation IEEE 802.16 et correspond à un point d’accès à internet couvrant une zone géographique large de l’ordre plusieurs kilomètres de rayon. • Les réseaux 3G, 4G, 5G : connus sous le nom de réseaux d’internet mobile. Ces technologies

assurent un accès à internet (de plus en plus haut débit) via les réseaux de téléphonie mobiles. Comme dit plus haut, chacune de ces technologies exploite une plage de fréquence spécifique (bande passante) correspondant à un usage précis : abonnement à internet dans les domiciles (vulgarisant ainsi le concept d’objets connectés), vulgarisation des réseaux sans fil d’entreprise ou d’industrie (pour la communication entre les machines ou automates), connexion à internet sur les mobiles, etc. Toutefois, ces systèmes respectent tous le même principe de transmission basé sur des processus d’échanges de données des réseaux informatiques tels que la nature et le type du canal via lequel les données transitent, les règles de transferts, les mécanismes de détection et de correction des erreurs, les mécanismes d’accès au médium par plusieurs nœuds, la sécurité et fiabilité des données, etc.

Afin d’éviter la multiplication des solutions d’interconnexion et de faciliter l’interopérabilité entre les technologies sans fil, les concepteurs se basent tous sur un modèle de référence connu sous le nom de modèle OSI5_{[4]. Ce dernier a été défini par le plus grand organisme international de normalisation qu’est}

l’ISO6_{. Ce modèle de référence est brièvement présenté dans la section qui suit.} 5. OSI : Open System Interconnection

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1.2.2 Modèle OSI

Ce modèle se base sur une architecture en pile découpée en sept couches, définissant l’interface réseau commune aux terminaux. Les couches successives sont généralement indépendantes dans leurs fonctions, mais les échanges d’informations entre elles s’effectuent au niveau de leurs interfaces. L’en-semble de ces couches assure l’échange de données d’une source (station A) vers un destinataire (station B), via un lien physique (câbles, onde). Le synoptique du modèle est représenté par la figure 1.2.

Figure 1.2 – Synoptique du modèle OSI.

La couche physique est la couche basse du modèle OSI dans sa structuration. Son rôle est d’adapter les flux binaires bruts à transmettre au canal de propagation. Dans le cadre des réseaux sans fil, le support physique correspond à l’air ambiant. La transmission s’effectue grâce aux ondes électromagnétiques.

La couche liaison de données, est décomposée en deux sous-couches : la sous-couche LLC7 _et

la sous-couche MAC8_{. L’unité d’information qui y transite, est formatée en trame. Ces sous-couches}

assurent l’établissement et la libération de la connexion entre les terminaux, et vérifie la fiabilité de réception des trames. Elles gèrent également l’accès au médium des terminaux communicants.

La couche réseau, contrôle toutes les fonctionnalités du réseau en mettant en œuvre des protocoles de routage. Elle décide quels chemins les paquets doivent emprunter en fonction des conditions du réseau. Les protocoles habituellement utilisés dans les réseaux filaires ne sont pas directement applicables au contexte sans fil. D’autres protocoles mieux adaptés sont utilisés afin de prendre en compte les contraintes liées aux réseaux sans fil, telles que la sensibilité aux perturbations électromagnétiques, la variabilité de l’environnement, etc. L’unité d’information utilisée dans cette couche est le paquet.

La couche transport est responsable du bon acheminement des messages entre la source et la desti-nation. Les mécanismes de transmission utilisés sont généralement identiques à ceux des réseaux filaires.

7. LLC : Link Layer Control 8. MAC : Medium Access Control

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1.2. Réseaux sans fil La couche session gère, ouvre et ferme, les sessions entre les deux stations communications. Elle établit une liaison bout à bout entre deux programmes devant coopérer, et commande leurs dialogues.

La couche présentation traduit les informations transportées en langage commun. Elle est chargée notamment de la représentation des données et leur lisibilité par la couche application d’un autre terminal. La couche application permet l’accès des programmes des utilisateurs au système de transmission. Rappelons que le modèle OSI traite séparément les données dans chaque couche. Le but est d’as-surer un échange sans perte entre couches voisines pour garantir la QdS de l’application visée. Ce fonctionnement suppose une approche couche par couche qui ne permet d’atteindre des performances de transmission acceptables en termes de ressources radios que lorsque les conditions de transmission sont favorables (canal non dégradé). En revanche, pour des conditions de transmission difficiles (affai-blissement du canal, ressources insuffisantes, ou grande mobilité), la qualité de transmission se dégrade considérablement. La QdS associée n’est plus garantie. Le mode de fonctionnement couche par couche a l’inconvénient d’empêcher les interactions entre couches non voisines, ce qui pourrait a priori améliorer la qualité de transmission. C’est ainsi que des mécanismes « inter-couches » ont été initiés pour permettre à des couches non voisines d’interagir afin d’assurer une meilleure QdS des systèmes radios. Cette ap-proche inter-couches, nécessite la mise en place de stratégies conjointes entre les couches du modèle OSI, bien que cela aille à l’encontre du principe fondamental de ce modèle. Il existe cependant dans la littérature des schémas inter-couches [5] transparents, qui assurent une bonne communication entre couches sans mettre en péril le fonctionnement du système, grâce notamment à l’exploitation simultanée des diversités source et canal, mais aussi au paramétrage conjoint des variables des couches non voisines. Dans nos travaux, nous faisons interagir les couches physique (PHY), liaison de donnée (précisément la sous couche MAC) et application (APPL). Cette approche constitue l’architecture globale (figure 1.3) du modèle de transmission inter-couches (PHY/MAC/APPL) étudié dans nos travaux de thèse.

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1.3 Briques de bases des schémas de transmission sans fil étudiés

Afin d’identifier les paramètres sur lesquels nous allons agir, nous examinons séparément chacune des couches considérées dans nos systèmes. Premièrement, nous nous penchons sur la couche PHY en identifiant les perturbations subies par le support de transmission, et en rappelant les techniques existantes pour minimiser l’effet de ces altérations. Deuxièmement, nous nous intéressons à la sous-couche MAC en rappelant son rôle et les différents algorithmes associés. Troisièmement, nous étudions la couche APPL en présentant des différentes étapes de compression d’un contenu multimédia avant sa transmission. 1.3.1 Couche physique (PHY)

La couche PHY permet d’adapter le flux binaire au support physique de transmission. Dans le cadre des réseaux sans fil, le support utilisé est le canal radioélectrique, appelé canal de propagation. Ce dernier est totalement imprévisible et subit de nombreuses perturbations physiques communément nommées « phénomènes électromagnétiques ». L’état du canal de propagation est donc imposé aux systèmes sans fil, qui doivent s’adapter via des techniques efficaces permettant de lutter contre les effets les phénomènes électromagnétiques. Dans ce qui suit, nous décrivons les perturbations électromagnétiques subies par le canal, ainsi que les conséquences qui en découlent. Ensuite, nous nous intéressons aux techniques existantes, qui exploitent les diversités offertes par le canal de transmission.

1.3.1.1 Rappels des phénomènes électromagnétiques et leurs conséquences

Le canal assure la liaison physique entre la source et le destinataire, via des ondes électromagné-tiques (OEM). Celles-ci subissent de nombreuses perturbations qui doivent être prises en compte dans la conception des systèmes radios, et notamment dans l’élaboration des stratégies de transmission. Lors-qu’une onde se propage dans un milieu, elle interagit avec différents obstacles : bâtiments, arbres, per-sonnes, etc. En réception, cette onde est la combinaison de plusieurs versions provenant de multiples directions. Selon la géométrie et les propriétés physiques des obstacles rencontrés, l’onde subit diffé-rentes interactions telles que la réflexion, la diffusion, la diffraction ou la réfraction (Figure 1.4).

LOS Difraction Diffusion Réfaction Réflexion Emetteur Récepteur Bâtiment Bâtiment Bâtiment Arbre

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1.3. Briques de bases des schémas de transmission sans fil étudiés Soit λ, la longueur d’onde du signal est la distance parcourue par l’onde électromagnétique avant d’atteindre une nouvelle amplitude identique. Son expression est donnée par l’équation 1.1 ci-dessous :

λ = c

f (1.1)

avec : c = 3.108_{, la célérité de la lumière (en m.s}−1_{) et f , la fréquence de l’onde (en Hz).}

La conséquence directe des phénomènes électromagnétiques est la manifestation d’atténuations sur la puissance du signal reçue (exprimée en dBm) par rapport à la distance entre l’émetteur et le récepteur (exprimée en m) (figure 1.5). Il existe trois types d’atténuations ou d’évanouissements. Les évanouisse-ments à petite échelle, qui sont dûs aux fluctuations rapides du signal sur des distances de l’ordre de la longueur d’onde. Les évanouissements à moyenne échelle, qui sont engendrés par les effets de masque produit par les obstacles. Les évanouissements à grande échelle, qui dépendent principalement de la distance entre l’émetteur et le récepteur de l’ordre de la centaine de longueurs d’onde.

Figure 1.5 – Impact de la variabilité spatio-temporelle du canal radio sur la puissance reçue Les interactions des phénomènes de propagation et leur combinaison constituent le phénomène de multi-trajets qui peut être modélisé par une Réponse Impulsionnelle (RI) (équation 1.2). Par analogie à l’acoustique, le multi-trajets se forme par l’apparition d’échos (ou répliques) qui sont des répétitions de l’onde émise. Chaque réplique est associée à un trajet unique, et se définit par un retard de propagation, une atténuation et un déphasage de l’onde porteuse. Lorsque l’émetteur est en visibilité directe avec le récepteur, on parle de configuration LOS9_{et dans le cas contraire, on parle de configuration NLOS}10_.

Si nous considérons un signal reçu s(t), résultant de la contribution de diverses répliques retardées, atténuées et déphasées d’un signal émis e(t), le canal radio peut être considéré comme un filtre linéaire et l’équation de la réponse de ce canal se définir par :

s(t) = +_∞ X −∞ e(t − τ)h(τ)dτ avec h(τ) = Ntra jet X i=1 aie− jθi.δ(τ − τi) (1.2)

avec : τ, le retard de propagation ; h(τ), la réponse à une impulsion de Dirac ; Ntra jet, le nombre de trajets

et ai et θi, respectivement l’atténuation et le déphasage de l’onde porteuse associée au iemetrajet. 9. LOS : Line Of Sight

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Le phénomène de multi-trajets est très intéressant dans les systèmes radios. Grâce aux trajets mul-tiples, deux terminaux qui ne sont pas en visibilité directe, ou qui sont masqués par un obstacle, peuvent toujours communiquer. Cela est dû à la variété des trajets de natures différentes captés par le récepteur, qui peuvent aboutir à des contributions constructives ou destructives.

Il existe également d’autres phénomènes électromagnétiques qui dépendent principalement des mo-bilités du canal. Par exemple, lorsque les éléments de l’environnement de transmission (personnes, objets, animaux) se déplacent, nous observons une variabilité temporelle du canal. Lorsque ce sont les terminaux communicants qui sont en mouvement, nous parlons cette-fois de variabilité spatiale du canal. Ces varia-bilités dites spatio-temporelles doivent également être modélisées afin de tenir compte de leurs impacts sur le signal reçu. Ainsi, l’expression de la RI donnée par l’équation 1.2 a été adaptée pour introduire le paramètre temporel t (exprimé en seconde) et le paramètre spatial ~r (défini en mètre).

h(τ, t,~r) =

Ntra jet X

i=1

ai(t,~r)e− jθi(t,~r).δ(τ − τi(t,~r)) (1.3)

Les variabilités du canal sont à l’origine d’un décalage constant de la fréquence, appelé « Effet Dop-pler ». Ce phénomène est facilement observable dans le domaine acoustique. En écoutant, par exemple, la sirène d’un véhicule d’urgence, celle-ci parait de plus en plus aigüe au fur et à mesure que le véhicule se rapproche. À l’inverse, le signal sonore devient plus grave, lorsque le véhicule s’éloigne. De plus, ce changement de tonalité (ou de longueur d’onde) est amplifié avec la vitesse de déplacement du véhicule. L’effet Doppler est donc proportionnel à la vitesse de déplacement des éléments mobiles, ainsi qu’à la fréquence porteuse de l’onde. D’un point de vue fréquentiel, l’effet Doppler se traduit par une expansion du spectre du signal. Sur le plan temporel, ce phénomène se manifeste par une variation de la RI. 1.3.1.2 Techniques de transmission de la couche PHY

Dans la section précédente, nous avons identifié des perturbations physiques subies par le signal qui se propage dans le canal. Deux phénomènes particuliers ont été abordés : les phénomènes qui engendrent des atténuations de la puissance du signal et ceux liés à la mobilité qui entraînent un décalage fréquentiel constant du signal ou une modification de la RI. Toutes ces perturbations sont la cause d’erreurs de transmission qui sont parfois très néfastes. Pour y remédier, il existe dans la littérature des techniques capables d’atténuer, voire d’éliminer ces perturbations.

Modulation/démodulation numérique classique :

La modulation numérique et son opération inverse (démodulation numérique) sont deux étapes duales. Elles adaptent le signal au support physique de transmission. L’idée est de faire varier un ou plusieurs paramètres de l’onde porteuse en fonction du signal à transmettre. Le paramètre variable peut être soit l’amplitude du signal (donnant naissance à la modulation d’amplitude ou ASK11_{), soit sa fréquence}

(formant la modulation de fréquence ou FSK12_{), soit sa phase (créant ainsi la modulation de phase ou}

PSK13_{). Le choix du type de modulation est très important pour l’optimisation du débit et de la}

consom-mation énergétique du système.

11. ASK : Amplitude Shift Keying 12. FSK : Frequency Shift Keying 13. PSK : Pulse Shift Keying

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1.3. Briques de bases des schémas de transmission sans fil étudiés Dans nos travaux, nous exploitons la Modulation d’Amplitude en Quadrature de phase (MAQ), qui combine la modulation d’amplitude et la modulation de phase. Ce qui lui offre un degré de codage supplémentaire comparativement aux modulations précédentes. La MAQ est largement utilisée dans les normes récentes vue ses performances vis-à-vis des perturbations du canal, mais aussi à son efficacité en termes de codage. Supposons les constellations des modulations MAQ-{16} et MAQ-{64} illustrées par la figure 1.6. Le paramètre M = {16, 64} représente l’ordre de modulation, qui correspond au nombre d’états que peut prendre le signal. L’éloignement des points par rapport à l’origine (segment bleu) indique l’amplitude (a) et son angle (en rouge) représente la phase (θ). En augmentant la taille de la constellation, nous atteignons des débits de transmission plus importants.

Figure 1.6 – Constellation des modulations MAQ-16 et MAQ-64

Toutefois, il est impossible d’accroitre indéfiniment la taille de la constellation. On s’aperçoit effecti-vement qu’à puissance constante, plus la taille de la constellation est grande, plus les symboles à émettre sont proches. Dans ce cas, la discrimination entre deux valeurs de symboles successifs reçus, entachées d’erreur, sera très difficile à réaliser. Le débit avec lequel nous transmettons des données sans erreur a donc une limite. Cette dernière est définie par shannon comme étant la « capacité théorique (C) » du canal (équation1.4), exprimée en bit par seconde. Dans les années 1940, il était naturel de réduire la probabilité d’erreurs d’une transmission en diminuant le débit de la transmission.

C = Blog₂(1 + S No

) (1.4)

avec : B, la bande passante du canal ; S

No, le rapport signal à bruit à l’intérieur du canal.

Diversité fréquentielle

Pour introduire de la dispersion fréquentielle, le signal est émis sur différentes fréquences séparées d’au moins la « bande de cohérence » Bcdu canal. Il s’agit de la bande pour laquelle le canal est

consi-déré comme invariant (stationnaire). La diversité fréquentielle suppose une utilisation de plusieurs bandes pour émettre un signal, ce qui réduit l’efficacité spectrale. Il existe différentes techniques qui permettent d’exploiter la diversité fréquentielle telle que les techniques à étalement de spectre par séquence directe [6], celle s’inspirant de saut de fréquence [7] et les modulations multi-porteuses [8]. Dans nos travaux,

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nous nous intéressons à une technique de modulation multi-porteuses, très utilisée dans de nombreux systèmes sans fil. Il s’agit de l’OFDM14_{. Cette dernière a connu un vif succès ces dernières années, et a}

été implémentée dans différentes technologies de transmission sans fil, telles que l’IEEE 802.11a (WIFI), l’IEEE 802.16m (WIMAX) et le LTE-A15_[9].

Les modulations numériques classiques sont très sensibles aux Interférences Inter-Symboles (IIS). Ces derniers sont d’autant plus important, si la durée d’un symbole est petite par rapport à l’étalement des retards. L’OFDM permet de combattre efficacement les IIS en plaçant l’information à transmettre dans une fenêtre « temps-fréquence » de telle sorte que sa durée soit bien plus large que l’étalement des retards du canal. Cela consiste à transmettre des données en les modulant simultanément sur un grand nombre de fréquences porteuses. Nous pouvons ainsi tirer profit de la diversité des fréquences en privilégiant les sous-porteuses les plus puissantes. Plus concrètement, le principe de l’OFDM est de subdiviser le canal en Npsous-porteuses indépendantes. L’espacement entre les sous-porteuses est déterminé en fonction de

la durée d’un symbole, notée Ts, afin d’assurer une orthogonalité entre elles. Les fréquences centrales de

chacune des sous-porteuses, représentées par : f0+ fn= f0+_Tn_s , sont espacées d’un multiple de l’inverse

de la durée Tsd’un symbole.

Considérons une séquence de Ndata données complexes s0, s1, ..., sNdata−1, définis grâce à des élé-ments binaires (b0, b1, ....) par une constellation de modulation MAQ-M et transmises simultanément sur

les N sous-porteuses. Ces données sont appelées symboles numériques. Le signal individuel de chaque symbole peut s’écrire : sne2iπ fnt. Le signal total obtenu après la modulation OFDM, correspondant à un

symbole OFDM, se définit par :

s(t) =

Ndata−1

X

n=0

sne2iπ fnt (1.5)

En pratique, les opérations de modulation/démodulation OFDM sont réalisées simplement par des calculs de transformée de Fourier (FFT16_{) et de transformée de Fourrier Inverse (IFFT}17_).

Diversité temporelle

Nous avons vu dans la section 1.3.1 que le canal radio évolue au cours du temps en subissant des variations temporelles. Partant de cette observation, nous définissons un intervalle de temps Tc, appelé

« temps de cohérence », pendant lequel le canal est considéré invariant ou stationnaire. Pour améliorer la robustesse du système, nous introduisons de la diversité temporelle afin d’émettre plusieurs versions du signal à des périodes séparées d’au moins Tc. Toutefois, cette méthode suppose des retransmissions

de l’information, qui ont pour inconvénient majeur, la réduction de la capacité du canal de transmission. La diversité temporelle est implémentée via des techniques d’entrelacement [10] ou l’introduction de re-dondance à l’aide de Codes Correcteurs d’Erreurs (CCE). Dans nos travaux, nous exploitons uniquement les CCE pour augmenter les performances de nos systèmes en termes de robustesse. Nous intégrons ainsi l’opération de codage canal et sa solution inverse (décodage canal). Le codage canal consiste à protéger les informations, qui transitent sur le support physique, des erreurs de transmission, dues aux perturbations du canal. L’idée est de rajouter, de manière contrôlée, de la redondance dans les données

14. OFDM : Orthogonal Frequency-Division Multiplexing 15. LTE - Advanced : Long Term Evolution - Advanced 16. FFT : Fast Fourier Transform

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1.3. Briques de bases des schémas de transmission sans fil étudiés compressées issues du codeur source. Cette redondance est exploitée par le décodeur pour détecter et corriger les erreurs en réception. Du fait du rajout de redondance, les données codées deviennent plus longues ; ce qui justifie la réduction de la capacité du système au profit d’une amélioration de la qualité. Nous distinguons dans la littérature deux familles de codeur, à savoir, les codes linéaires en blocs, qui traitent chaque bloc d’informations indépendamment les uns des autres ; et les codes convolutifs, dont la sortie dépend du bloc courant à coder, ainsi que des blocs codés précédemment et de l’état du codeur.

Le choix d’un CCE dépend de son rendement, de sa capacité de détection/correction et de sa com-plexité. Tout le problème de la théorie des codeurs se résume en trois points : « Comment construire des codes qui détectent et corrigent le plus d’erreurs possibles, tout en rajoutant le moins possible de redon-dance, et qui soient faciles à décoder ?» Ainsi, un CCE se caractérise par son rendement η. Si celui-ci encode un bloc de taille Kcceen un bloc de taille Ncce(avec Ncce > Kcce), son rendement η = Kcce/Ncce.

De plus, si Ncceest très grand par rapport à Kcce, cela signifie que le CCE rajoute considérablement de la

redondance et sa capacité de détection et de correction d’erreurs sera plus importante, et vis-versa. Dans nos travaux, nous exploiterons la famille des codes convolutifs, qui est largement utilisée dans les normes radios en vigueur. Celle-ci s’adapte aisément au contexte de transmission sans fil, grâce no-tamment aux codes convolutifs de type perforés [11], qui ont la capacité de fournir plusieurs rendements sans changer leur structure de base.

Diversité spatiale : les systèmes MIMO

Afin de tenir compte de la diversité spatiale, les systèmes multi-antennes MIMO18 _{peuvent être}

considérés. Cela consiste à multiplier le nombre d’antennes émettrices et/ou réceptrices pour réduire les effets des évanouissements du canal et/ou pour augmenter le débit de transmission. L’exploitation de la diversité spatiale passe par un bon positionnement des antennes émettrices et réceptrices, permettant ainsi d’assurer une dé-corrélation des différents trajets formant les différentes répliques des signaux. Nous introduisons ainsi la « distance de cohérence » Dc, qui est la distance entre les antennes au-dessus

de laquelle les répliques des signaux sont totalement dé-corrélés.

Les systèmes MIMO permettent d’exploiter la technique de codage « espace-temps », en émettant des combinaisons linéaires de symboles modulés, réparties dans le temps et dans l’espace. Un symbole d’information est donc transmis sur plusieurs intervalles de temps et sur différentes antennes émettrices. La diversité espace-temps est alors utilisée en réception pour déterminer le symbole transmis. Les sys-tèmes MIMO ont été rapidement adoptés du fait de leur capacité à accroitre le débit sans élargir la bande passante, tout en garantissant une bonne QdS et sans augmenter la consommation énergétique. Dans la littérature, nous distinguons deux grandes familles de systèmes MIMO : les systèmes MIMO à boucle ouverte ou OL-MIMO19_{et les systèmes MIMO à boucle fermée ou CL-MIMO}20_.

Les systèmes OL-MIMO ne disposent pas d’informations de retour, renseignant l’émetteur sur la qualité de la transmission. Trois grandes techniques de code espace-temps peuvent être identifiées. La première porte sur les codes orthogonaux ou OSTBC21_{[12], qui sont les plus connus. Ces derniers}

maxi-misent l’information mutuelle et réalisent des diversités d’émission maximales. L’idée des OSTBC est

18. MIMO : Multiple Input Multiple Output 19. OL-MIMO : Open Loop MIMO 20. CL-MIMO : Close Loop MIMO

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d’exploiter toutes les voies de communications disponibles dans le but d’augmenter la robustesse de la transmission au détriment du débit, comparativement aux systèmes SISO22_{. Comme exemple de codes}

orthogonaux, on distingue le code d’Alamouti [13] et de Tarokh et al. [14]. Dans la deuxième famille, nous avons les codes à dispersion linéaire ou LDC23_{[15], qui ont été initiés en 2001 par Hassibi et}

Hoch-wald [15] pour maximiser l’information mutuelle ; ce qui justifie leur gain important en multiplexage spatial. Dans cette famille, la capacité du canal croit linéairement avec le nombre d’antennes, tandis que les erreurs de transmission deviennent plus importantes. La troisième famille porte sur les codes parfaits ou PSTBC24_{[16]. Ils ont été proposés dans les années 2003 par Zheng et Tse [17] pour assurer une}

com-binaison des deux premières catégories de code espace-temps, et proposent ainsi un compromis optimal entre la diversité et le multiplexage. Comme exemple de code parfait, nous pouvons citer le Golden Code. Quant aux systèmes CL-MIMO, ils disposent d’une information de retour, renseignant l’émetteur sur l’état du canal de transmission ou CSI25_{. Cette information est généralement transmise du récepteur}

vers l’émetteur d’où le nom de CSI-T26_{. Ainsi, la transmission peut être optimisée grâce à une prise en}

compte des anticipations des variations du canal par l’exploitation du CSI-T. Le système CL-MIMO est implémenté via un algorithme de pré-codage MIMO. Ce dernier sera détaillé dans le prochain chapitre. Le pré-codage canal est notamment utilisé dans les réseaux WLAN (standard IEEE 802.11n ou WIFI MIMO) et les réseaux mobiles (standard LTE et WIMAX). De plus, il a l’avantage de préserver un taux de transmission ou débit maximal comparable à la technique de multiplexage spatial où les données sont transmises indépendamment sur plusieurs antennes émettrices et dans la même bande de fréquence. Ce compromis entre débit et performance est un atout crucial pour les systèmes de transmission sans fil.

Les techniques présentées ci-dessous permettent d’exploiter efficacement les diversités offertes par le canal. Ces dernières peuvent être combinées pour augmenter les performances des systèmes sans fil. C’est ainsi que dans la suite du manuscrit, nous parlerons de systèmes MIMO-OFDM pour faire allusion aux différentes techniques de diversités intégrées dans nos systèmes. En effet, l’efficacité de ce type de système à été largement prouvée et fait l’objet de plusieurs standardisations [2] [18] [3].

1.3.2 Couche liaison de données (sous-couche MAC)

La couche liaison de données du modèle OSI est composée de deux sous-couches : la sous-couche LLC et la sous-couche MAC. La sous-couche LLC permet d’établir une liaison logique entre la couche réseau et la sous-couche MAC. Elle s’occupe de la détection d’erreurs par l’intermédiaire du champ FEC27_{. La sous-couche LLC n’est pas considérée dans nos travaux, du fait de l’utilisation de CCE au}

niveau de la couche PHY, qui assure la fonction de détection et de correction d’erreurs. La sous-couche MAC gère l’allocation des ressources radios disponibles. Nous nous intéressons ici aux fonctionnalités de la sous-couche MAC afin d’étudier son impact sur les performances des systèmes sans fil.

22. SISO : Single Input Single Output 23. LDC : Linear Dispersion Codes

24. PSTBC : Perfect Space Time Block Codes 25. CSI : Channel State Information

26. CSI-T : CSI at the Transmitter 27. FEC : Forward Error Correction

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1.3. Briques de bases des schémas de transmission sans fil étudiés 1.3.2.1 Rôles de la sous-couche MAC

La sous-couche MAC assure le formatage des flux binaires reçus de la couche PHY en détectant le début et la fin des trames. Elle insère les adresses physiques, encore appelées adresses MAC, dans les trames à transmettre, et filtre toutes trames reçues pour ne garder que celles qui lui sont destinées. Elle délivre également les messages d’accusé de réception ou message d’acquittement. Lorsque la source ne reçoit pas le message d’acquittement d’une trame émise, la sous-couche MAC déclenche une nouvelle retransmission jusqu’à ce que ce message soit reçu, ou que le nombre de retransmissions soit atteint.

Dans nos travaux de recherche, la fonction de la sous-couche MAC qui nous intéresse est son rôle de gestion de l’accès au support physique de transmission. Dans ce qui suit, nous présentons les principales techniques d’accès au médium des réseaux sans fil.

1.3.2.2 Techniques d’accès multiples des systèmes mono-porteuses

L’un des défis majeurs des systèmes radios est la gestion de l’accès au support de communication. En effet, ces systèmes doivent assurer l’échange simultané d’énormes quantités de données de plusieurs en-tités communicantes via les canaux hertziens, en utilisant des ondes électromagnétiques. Des techniques d’accès ont donc été initiées pour éviter les interférences inter messages, en décidant quand, et comment, chaque nœud peut accéder au système. On peut citer les exemples de techniques d’accès suivantes : L’accès multiple par répartition temporelle ou TDMA[19]28_:

Il est basé sur un découpage temporel de la bande de fréquence. Chaque utilisateur peut émettre ou recevoir à des intervalles de temps différents de l’ordre de la milliseconde (time slot). L’avantage d’un tel découpage est la réduction de la consommation énergétique, car les utilisateurs sont en mode « endormi » durant leurs intervalles de temps inactifs. En revanche, une synchronisation constante des horloges à travers le réseau est nécessaire, puisqu’une seule erreur désynchronise totalement la communication. Ainsi, la station de base émet périodiquement des messages de synchronisation aux utilisateurs afin qu’ils réinitialisent régulièrement leur horloge. Ce comportement entraine donc une consommation d’énergie sous-optimale, même lorsque l’utilisateur ne transmet pas de données.

L’accès multiple par répartition de fréquence ou FDMA[20]29_:

Il consiste en un multiplexage fréquentiel de la bande passante. La totalité de la bande de fréquence est subdivisée en sous-canaux, et chaque sous-canal est alloué à un seul utilisateur à la fois, suivant une politique du type « premier arrivé, premier servi ». Ainsi, les utilisateurs communiquent simultanément grâce au partage des canaux fréquentiels. Comparativement au TDMA, le FDMA diminue le temps d’attente du fait de la suppression de l’étape de mise à jour des horloges. Cela suppose une réduction de la consommation énergétique. Par ailleurs, chaque utilisateur reçoit une bande étroite ; ce qui entraîne une vitesse de transmission faible, et par conséquent un temps de transmission plus élevé. Ce comportement favorise une augmentation de la consommation énergétique des terminaux.

28. TDMA : Time Division Multiple Access 29. FDMA : Frequency Division Multiple Access