Performance Comparison of High Order Moments Blind Channel Identification

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Etude d’une liaison ULB de type MB-OOK

L’ultra Large Bande (ULB) est une technologie de communication sans fil qui consiste à transmettre (télécommunications) ou à recueillir (radar) des données en utilisant des signaux impulsionnels de courte durée et ayant donc un large spectre de fréquences. Elle a suscité beaucoup d’intérêt en radar et télécommunications. Elle semble être un candidat viable en particulier pour les communications indoor offrant des débits binaires très élevés (> 100 Mbits/s) pour les courtes distances (10 à 50 m). Dans le domaine des transmissions ULB, deux grandes familles de formes d’onde sont en concurrence. Il s’agit d’une part des formes d’onde impulsionnelles, et d’autre part des formes d’onde multi-porteuses (MBOA : Multiband-OFDM Alliance). Une troisième forme d’onde a été proposée récemment par Mitsubishi, c’est la solution multi-bande impulsionnelle : ULB MB-OOK, qui regroupe les avantages des deux formes d’onde. Dans cet article, nous présentons les résultats de simulation et de mesure d’une liaison ULB MB-OOK dans le domaine temporel en mettant en évidence l’influence des différentes parties de l’architecture sur la dynamique du signal ULB le long de la liaison. Nous présentons aussi nos travaux de développement d’un circuit générateur d’impulsions monocycles gaussiennes, qui est l’un des éléments clés d’une liaison ULB MBOOK

K-products a clustering criterion for signal processing

Cet article passe en revue plusieurs domaines d’applications du critère de classification « K-produits » introduit dans [10]. Ce critère est appliqué à l’estimation de mélange de lois, à l’extraction de lignes droites dans des images binaires et à l’estimation aveugle de canal en radiocommunications. Plusieurs algorithmes d’optimisation du critère sont présentés et des comparaisons avec d’autres approches sont conduites.This article presents several applications of the clustering criterion « K-products » introduced in [10]. This criterion is applied to the unsupervised mixture estimation, the straight lines extraction in binary images and the blind channel estimation in radiocommunications. Some optimization algorithms are proposed and comparisons with other known methods are presented

Fast Learning Architecture for Neural Networks

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Multi-Agent Q-Learning Algorithm for Dynamic Power and Rate Allocation in LoRa Networks

International audienceIn this paper, we consider a Low Power Wide Area Network (LPWAN) operating in a licensed-exempt band. The LoRa network provides long-range, wide-area communications for a large amount of objects with limited power consumption. In terms of link budget, nodes that are far from the collector suffer collisions caused by nodes that are close to the collector during the data transmissions. Chirp Spread Spectrum (CSS) modulation is adopted by assigning different Spreading Factors (SF) to active sensors to help reduce destructive collisions in LoRa network. In order to improve the energy efficiency and communication reliability, we propose an application of multi-agent Q-learning algorithm in the dynamic allocation of power and SF to the active nodes for uplink communications in LoRa. The main objective of this paper is to reduce power consumption of the uplink transmissions and to improve the network reliability