Channel Parameter Estimation for Current- and Future-Generation Wireless Communication Systems: Advanced Algorithms and Bounds.

Dans cette thèse, nous considérons le problème d'estimation des paramètres du canal, une tâche essentielle pour tout système de communication sans fil. Les paramètres clés du canal sans fil sont considérés à savoir le rapport signal sur bruit (RSB), le facteur de Rice, l'étalement Doppler, la direction d'arrivée du signal, les décalages en temps et/ou les angles d'arrivée dans les environnements multi-trajets ainsi que les paramètres de synchronisation en temps, en phase et en fréquence. Nous proposons plusieurs algorithmes novateurs avec des performances inégalées et qui fonctionnent proprement sous les conditions difficiles de faible RSB, de nombre réduit d'observations, variations rapides du canal, et sélectivité en fréquence, etc. La plupart des algorithmes proposés sont des estimateurs ML qui jouissent d'une optimalité globale et sont donc d'une précision très élevée. Nous développons aussi, pour le toute première fois, les bornes de Cramér-Rao (BCR) pour l'estimation des paramètres considérés à partir des signaux QAM qui sont à la base des systèmes de communications haut débit de demain. Ces nouvelles bornes peuvent être utilisées comme jauges de performance pour tous les estimateurs non-biaisés des paramètres du canal. Nous montrons, à travers des simulations Monte-Carlo, que les nouveaux estimateurs battent les principales techniques existantes en termes de précision et de complexité. This thesis deals with the problem of channel parameters estimation which is a crucial task for current- and next-generation wireless communication systems intended to operate in complete awareness of the propagation environment. The estimation of the key channel parameters is investigated such as the signal-to-noise ratio (SNR), Ricean K-factor, Doppler spread, directionof- arrivaI (DOA), time delays and angles-of-arrival in multipath channels as well as the three synchronization parameters (i.e., time, phase, and frequency offsets) from both the algorithmic and performance analysis point of views. We develop a number of new powerful and lowcost algorithms that are able to work under various harsh conditions of low SNR levels, short data records, highly time-varying channels, and multipath fading, etc. Most of the newlyproposed algorithms are maximum likelihood (ML) ones which enjoy global optimality and, therefore, exhibit highly accurate estimation performance while being robust to different channel impairments. lndeed, it will be seen that the newly-derived algorithms outperform by far the main state-of-art techniques both in terms of estimation performance and computational complexity. We also derive, for the very first time, the stochastic Cramér-Rao lower bounds (CRLBs) for the estimation of the key channel parameters from higher-order square-quadratureamplitude- modulated signaIs, a key feature of high-speed communication systems. Both coded and uncoded transmissions are addressed. The proposed bounds can be readily used as an absolute benchmarks for all the unbiased estimators of the considered parameters

Advanced wireless channel identification and parameter estimation techniques for 5G-and-beyond radio interface technologies.

Dans cette thèse, nous nous intéressons au développement de nouvelles techniques d’identification des canaux sans fil et d’estimation des paramètres du canal pour les technologies d’interface radio 5G et au-delà. Les propriétés physiques des canaux sans fil peuvent avoir des effets indésirables vu que les signaux transmis subissent toujours plusieurs réflexions, diffractions, etc. Ces derniers se traduisent par exemple par la présence de copies multiples du même signal avec des atténuations, des distorsions, des retards et des déphasages différents du côté du récepteur. Dans un tel scénario, les interférences entre ces copies peuvent conduire à une combinaison destructrice au niveau du récepteur rendant une communication fiable impossible. Par conséquent, il est essentiel que le récepteur connaisse les paramètres caractérisant le canal sans fil via des techniques d’estimation pour pouvoir détecter le signal transmis. Plus précisément, nous proposons des solutions d’estimation conjointe de plusieurs paramètres offrant ainsi de meilleures performances. En premier lieu, on s’intéresse à l’estimation conjointe du délai de propagation et de la direction d’arrivée (DdA) qui sont principalement utilisés à des fins de localisation. Ensuite, nous abordons l’estimation conjointe des décalages temporels et fréquentiels pour assurer la synchronisation dans les réseaux coopératifs. Enfin, les coefficients du canal et la variance du bruit sont utilisés pour acquérir une estimation précise du rapport signal à bruit (RSB). Les techniques développées doivent bien fonctionner selon les scénarios variés tel qu’un environnement à faible RSB ou des utilisateurs à mobilité élevée. Pour garantir des performances élevées, les techniques proposées reposent sur l’approche du maximum de vraisemblance (MV) et qui ont été adaptées en fonction des scénarios pour assurer une complexité de calcul raisonnable. Comme le montrent les résultats des simulations, les solutions proposées fonctionnent mieux que les benchmarks en termes de précision au niveau des composants et rapportent un meilleur débit au niveau lien. In this thesis, we are interested in the development of new wireless channel identification and parameter estimation techniques for 5G-and-beyond radio interface technologies. Since the physical properties of wireless channels may have undesirable effects as the transmitted signals always undergo multiple reflections, diffraction etc. The latter result for example in the presence of multiple copies of the same signal with different attenuation, distortion, delays, and phase shift at the receiver side. In such scenario, the interference between these copies may lead to a destructive combination at the receiver making it impossible to ensure a reliable communication. Hence, it is crucial for the receiver to be aware of the parameters charactering the wireless channel via estimation techniques to be able to detect the transmitted signal. More specifically, we provide solutions for joint estimation of several parameters, thereby offering better performance. The channel parameters investigated in this thesis can be categorized into three categories: the joint propagation delay and direction of arrival (DoA) estimation which are mainly used for localization purposes. Next, we have the joint estimation of the timing and frequency offsets which are required for the synchronization in cooperative networks. We also investigate the channel coefficient and the noise variance to acquire an accurate estimate of the signal-to-noise (SNR) ratio. The developed technique should perform well in various scenarios such as low SNR environments or high mobility users. To ensure high performance, the proposed techniques rely on maximum likelihood (ML) approach. The developed techniques are adapted depending on the scenarios to ensure a reasonable computational complexity. As shown in simulation results, the proposed solutions perform better than the benchmarks in terms component level accuracy and link-level throughput. Finally, we provide a summary of other contributions achieved during the PhD program including the participation in the evaluation process of IMT-2020

Advances in parameter estimation, source enumeration, and signal identification for wireless communications

Parameter estimation and signal identification play an important role in modern wireless communication systems. In this thesis, we address different parameter estimation and signal identification problems in conjunction with the Internet of Things (IoT), cognitive radio systems, and high speed mobile communications. The focus of Chapter 2 of this thesis is to develop a new uplink multiple access (MA) scheme for the IoT in order to support ubiquitous massive uplink connectivity for devices with sporadic traffic pattern and short packet size. The proposed uplink MA scheme removes the Media Access Control (MAC) address through the signal identification algorithms which are employed at the gateway. The focus of Chapter 3 of this thesis is to develop different maximum Doppler spread (MDS) estimators in multiple-input multiple-output (MIMO) frequency-selective fading channel. The main idea behind the proposed estimators is to reduce the computational complexity while increasing system capacity. The focus of Chapter 4 and Chapter 5 of this thesis is to develop different antenna enumeration algorithms and signal-to-noise ratio (SNR) estimators in MIMO timevarying fading channels, respectively. The main idea is to develop low-complexity algorithms and estimators which are robust to channel impairments. The focus of Chapter 6 of this thesis is to develop a low-complexity space-time block codes (STBC)s identification algorithms for cognitive radio systems. The goal is to design an algorithm that is robust to time-frequency transmission impairments