Méthodes de traitement numérique du signal pour l'annulation d'auto-interférences dans un terminal mobile

Radio frequency transceivers are now massively multi-standards, which meansthat several communication standards can cohabit in the same environment. As a consequence,analog components have to face critical design constraints to match the differentstandards requirements and self-interferences that are directly introduced by the architectureitself are more and more present and detrimental. This work exploits the dirty RFparadigm : we accept the signal to be polluted by self-interferences and we develop digitalsignal processing algorithms to mitigate those aforementioned pollutions and improve signalquality. We study here different self-interferences and propose baseband models anddigital adaptive algorithms for which we derive closed form formulae of both transientand asymptotic performance. We also propose an original adaptive step-size overlay toimprove transient performance of our method. We finally validate our approach on a systemon chip dedicated to cellular communications and on a software defined radio.Les émetteurs-récepteurs actuels tendent à devenir multi-standards c’est-àdireque plusieurs standards de communication peuvent cohabiter sur la même puce. Lespuces sont donc amenées à traiter des signaux de formes très différentes, et les composantsanalogiques subissent des contraintes de conception de plus en plus fortes associées au supportdes différentes normes. Les auto-interférences, c’est à dire les interférences généréespar le système lui-même, sont donc de plus en plus présentes, et de plus en plus problématiquesdans les architectures actuelles. Ces travaux s’inscrivent dans le paradigmede la « radio sale » qui consiste à accepter une pollution partielle du signal d’intérêtet à réaliser, par l’intermédiaire d’algorithmes, une atténuation de l’impact de ces pollutionsauto-générées. Dans ce manuscrit, on s’intéresse à différentes auto-interférences(phénomène de "spurs", de "Tx leakage", ...) dont on étudie les modèles numériques etpour lesquelles nous proposons des stratégies de compensation. Les algorithmes proposéssont des algorithmes de traitement du signal adaptatif qui peuvent être vus comme des« algorithmes de soustraction de bruit » basés sur des références plus ou moins précises.Nous dérivons analytiquement les performances transitionnelles et asymptotiques théoriquesdes algorithmes proposés. On se propose également d’ajouter à nos systèmes unesur-couche originale qui permet d’accélérer la convergence, tout en maintenant des performancesasymptotiques prédictibles et paramétrables. Nous validons enfin notre approchesur une puce dédiée aux communications cellulaires ainsi que sur une plateforme de radiologicielle

Performances d'un suppresseur numérique adaptatif de spurs dans un terminal Radio-Fréquence multistandard en présence d'imperfections sur la référence

National audienceLes spurs sont des fuites issues des horloges internes d'un terminal Radio-Fréquence. Ces fuites se caractérisent par des fréquences pures, qui viennent polluer le signal d'émission ou de réception. On se propose ici d'étudier une méthode active d'annulation d'une spur basée sur un algorithme des moindres carrés (LMS), en utilisant une référence construite à partir de la connaissance de la pulsation a priori du pollueur. Toutefois, cette référence n'est pas une image parfaite de la spur, du fait d'une imprécision de la pulsation réelle ou de la présence de bruit de phase. On apporte une étude analytique complète (performances asymptotiques, pas optimal) des performances de l'algorithme en présence d'un décalage de pulsation (DP) ou d'un bruit de phase (BP). Par ailleurs, on propose une surcouche adaptative originale à l'algorithme LMS pour accélérer sa convergence en maintenant les mêmes performances asymptotiques

On the performance of digital adaptive spur cancellation for multi-standard radio frequency transceivers

15 pagesInternational audienceThis study deals with the asymptotic performance of a multiple-spur cancellation scheme. Radio frequency transceivers are now multi-standard and specific impairment can occur. The clock harmonics, called spurs, can leak into the signal band of the reception stage, and thus degrade the performance. The performance of a fully digital approach is presented here. A one-spur cancellation scheme is first described, for which we exploit the a priori knowledge of the spur frequency to create a reference of the polluting tone with the same frequency. A least-mean-square (LMS) algorithm block that uses this reference to mitigate the polluter is designed. However, due to imperfections in the physical components, there is a shift between the a priori frequency and the actual frequency of the spur, and the spur is affected by Brownian phase noise. Under these circumstances, we study the asymptotic and transient performance of the algorithm. We next improve the transient performance by adding a previously proposed adaptive-step-size process. In a second part of this paper, we present a multiple-spur parallel approach that is based on the one-spur cancellation scheme, for which we provide a closed-form expression of the asymptotic signal-plus-noise interference ratio in the presence of frequency shifts and phase noise

Performance of fractional delay estimation in joint estimation algorithm dedicated to digital Tx leakage compensation in FDD transceivers

International audienceThis paper deals with the performance of the fractional delay estimator in the joint complex amplitude / delay estimation algorithm dedicated to digital Tx leakage compensation in FDD transceivers. Such transceivers are affected from transmitter-receiver signal leakage. Combined with non linearity of components in the received path, it leads to a pollution in the baseband signal. The baseband polluting term depends on the equivalent Tx leakage channel, modeling leakages and the received path. We have proposed in [7, 8] a joint estimation of the complex gain and the fractional delay and derived asymptotic performance of the complex gain estimator, that showed the necessity of the fractional delay estimation. In this paper, we propose a comprehensive study of the fractional delay estimation algorithm and its analytic performance. The study is based on the analysis of the S-curve and loop noise variance of the timing error detector, from which an approximation of the asymptotic performance of the joint estimation algorithm is derived

Architectures numériques parallèles et successives pour la suppression de spurs multiples dans un terminal radio fréquence multi-standard et performances théoriques

National audienceLe thème de ce papier concerne la comparaison d'architectures numériques pour l'annulation de plusieurs spurs, pollutions internes qui surviennent dans les terminaux Radio fréquence (RF). Les spurs sont des fuites issues des horloges internes d'un terminal RF. Ce sont des brouilleurs harmoniques qui entraînent une pollution du signal de réception. Plusieurs spurs pouvant tomber dans une bande de signal d'intérêt, on se propose ici d'étudier deux architectures numériques actives pour la suppression de ces multiples spurs: une structure parallèle et une structure successive, basées sur des blocs dédiés à l'annulation d'une seule spur mis à jour par un algorithme du gradient stochastique (LMS) utilisant une référence. On montre dans cet article que ces deux architectures ont des performances asymptotiques très voisines, avec un léger avantage pour la structure parallèle en terme de complexité

Self-Adaptive Stochastic Rayleigh Flat Fading Channel Estimation

International audienceThis paper deals with channel estimation over flat fading Rayleigh channel with Jakes' Doppler Spectrum. Many estimation algorithms exploit the time-domain correlation of the channel by employing a Kalman filter based on a first-order (or sometimes second-order) approximation of the time-varying channel with a criterion based on correlation matching (CM), or on the Minimization of Asymptotic Variance (MAV). In this paper, we first consider a reduced complexity approach based on Least Mean Square (LMS) algorithm, for which we provide closed-form expressions of the optimal step-size coefficient versus the channel state statistic (additive noise power and Doppler frequency) and of corresponding asymptotic mean-squared-error (MSE). However, the optimal tuning of the step-size coefficient requires knowledge of the channel's statistic. This knowledge was also a requirement for the aforementioned Kalman-based methods. As a second contribution, we propose a self-adaptive estimation method based on a stochastic gradient which does not need a priori knowledge. We show that the asymptotic MSE of the self-adaptive algorithm is almost the same as the first order Kalman filter optimized with the MAV criterion and is better than the latter optimized with the conventional CM criterion. We finally improve the speed and reactivity of the algorithm by computing an adaptive speed process leading to a fast algorithm with very good asymptotic performance

Un écosystème Julia pour prototyper efficacement des radios logicielles

National audienceSDRs are immensely popular as they allow to have a flexible approach for sounding, monitoring or processing radio signals through the use of generic analog components and lots of digital signal processing. As, in this paradigm, most of the processing are done at software level (i.e. on a CPU), an efficient software methodology has to be envisioned. Right now, most of the existing methods focus either on low-level languages (e.g. C or C++) for good runtime performance at the cost of easy prototyping or on high-level languages (such as Python) for flexibility at the price of runtime performance. In this article, we propose a new methodology based on Julia language that addresses this two-language problem and paves the way for efficient prototyping without giving up runtime performance. To prove the benefits of the proposed approach, a performance benchmark with several optimisation levels compares the Julia approach with C++ and Python ones.Ce papier présente une nouvelle approche de prototypage rapide et efficace à partir du langage Julia. Les radios logicielles sont des architectures radio-fréquences (RF) qui permettent de capter un signal électro-magnétique et de le traiter numériquement avec des processeurs de calcul. Du fait leur flexibilité RF et numérique, les radios logicielles sont des outils précieux largement déployés dans des contextes très divers. La majorité de la chaîne de traitement se faisant via un logiciel, il convient de choisir un langage de programmation qui garantisse cette flexibilité. Les stratégies classiques s'appuient sur des langages de description bas-niveau (e.g. C/C++), pour garantir les performances d'exécution au détriment de la simplicité de conception, ou des approches haut-niveau (e.g. Python) pour offrir une grande capacité d'abstraction au détriment des performances. Dans cet article, nous introduisons une nouvelle méthodologie basée sur le langage Julia qui adresse ce problème du "double langage". Nous proposons un ensemble d'outils pour piloter des radios logicielles et nous démontrons par l'intermédiaire d'un benchmark que les performances obtenues avec l'approche Julia sont très intéressantes

Une architecture de radio logicielle faible latence et basse consommation pour l'audio sans fil haute qualité

International audienceNous proposons une nouvelle architecture de radio logicielle flexible, basse consommation, faible latence. Cette architecture s'appuie sur un microcontrôleur couplé à un coprocesseur réalisant une transformée de Fourier rapide, un FPGA et un émetteur-récepteur radio fréquence. Pour montrer l'intérêt d'une telle structure, nous proposons et caractérisons une couche physique dédiée à la transmission sans fil d'audio haute qualité et montrons que notre système tourne en temps réel avec un bilan énergétique réduit (437 mW pour le récepteur) et une latence de bout en bout très faible (854 µs)

Digital processing for auto-interference cancellation in mobile architecture

Les émetteurs-récepteurs actuels tendent à devenir multi-standards c’est-àdireque plusieurs standards de communication peuvent cohabiter sur la même puce. Lespuces sont donc amenées à traiter des signaux de formes très différentes, et les composantsanalogiques subissent des contraintes de conception de plus en plus fortes associées au supportdes différentes normes. Les auto-interférences, c’est à dire les interférences généréespar le système lui-même, sont donc de plus en plus présentes, et de plus en plus problématiquesdans les architectures actuelles. Ces travaux s’inscrivent dans le paradigmede la « radio sale » qui consiste à accepter une pollution partielle du signal d’intérêtet à réaliser, par l’intermédiaire d’algorithmes, une atténuation de l’impact de ces pollutionsauto-générées. Dans ce manuscrit, on s’intéresse à différentes auto-interférences(phénomène de "spurs", de "Tx leakage", ...) dont on étudie les modèles numériques etpour lesquelles nous proposons des stratégies de compensation. Les algorithmes proposéssont des algorithmes de traitement du signal adaptatif qui peuvent être vus comme des« algorithmes de soustraction de bruit » basés sur des références plus ou moins précises.Nous dérivons analytiquement les performances transitionnelles et asymptotiques théoriquesdes algorithmes proposés. On se propose également d’ajouter à nos systèmes unesur-couche originale qui permet d’accélérer la convergence, tout en maintenant des performancesasymptotiques prédictibles et paramétrables. Nous validons enfin notre approchesur une puce dédiée aux communications cellulaires ainsi que sur une plateforme de radiologicielle.Radio frequency transceivers are now massively multi-standards, which meansthat several communication standards can cohabit in the same environment. As a consequence,analog components have to face critical design constraints to match the differentstandards requirements and self-interferences that are directly introduced by the architectureitself are more and more present and detrimental. This work exploits the dirty RFparadigm : we accept the signal to be polluted by self-interferences and we develop digitalsignal processing algorithms to mitigate those aforementioned pollutions and improve signalquality. We study here different self-interferences and propose baseband models anddigital adaptive algorithms for which we derive closed form formulae of both transientand asymptotic performance. We also propose an original adaptive step-size overlay toimprove transient performance of our method. We finally validate our approach on a systemon chip dedicated to cellular communications and on a software defined radio

Un écosystème Julia pour prototyper efficacement des radios logicielles

National audienceSDRs are immensely popular as they allow to have a flexible approach for sounding, monitoring or processing radio signals through the use of generic analog components and lots of digital signal processing. As, in this paradigm, most of the processing are done at software level (i.e. on a CPU), an efficient software methodology has to be envisioned. Right now, most of the existing methods focus either on low-level languages (e.g. C or C++) for good runtime performance at the cost of easy prototyping or on high-level languages (such as Python) for flexibility at the price of runtime performance. In this article, we propose a new methodology based on Julia language that addresses this two-language problem and paves the way for efficient prototyping without giving up runtime performance. To prove the benefits of the proposed approach, a performance benchmark with several optimisation levels compares the Julia approach with C++ and Python ones.Ce papier présente une nouvelle approche de prototypage rapide et efficace à partir du langage Julia. Les radios logicielles sont des architectures radio-fréquences (RF) qui permettent de capter un signal électro-magnétique et de le traiter numériquement avec des processeurs de calcul. Du fait leur flexibilité RF et numérique, les radios logicielles sont des outils précieux largement déployés dans des contextes très divers. La majorité de la chaîne de traitement se faisant via un logiciel, il convient de choisir un langage de programmation qui garantisse cette flexibilité. Les stratégies classiques s'appuient sur des langages de description bas-niveau (e.g. C/C++), pour garantir les performances d'exécution au détriment de la simplicité de conception, ou des approches haut-niveau (e.g. Python) pour offrir une grande capacité d'abstraction au détriment des performances. Dans cet article, nous introduisons une nouvelle méthodologie basée sur le langage Julia qui adresse ce problème du "double langage". Nous proposons un ensemble d'outils pour piloter des radios logicielles et nous démontrons par l'intermédiaire d'un benchmark que les performances obtenues avec l'approche Julia sont très intéressantes