Étude et implantation de la prédistorsion d'amplificateurs à bord de satellites à base de réseaux de neurones PDF Download
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Book Description
Avec l'avènement prochain de la troisième génération de système de télécommunication mobile, les transmissions à haut débit à travers des canaux satellites deviennent un problème de premier ordre. L'objet de cette thèse est l'étude et l'implantation de la linéarisation par prédistorsion, de ce système de transmission, à l'aide de réseaux de neurones. Le premier chapitre présente un problème majeur inhérent à la transmission à haut débit dans les canaux satellites : la dualité efficacité spectrale et efficacité en puissance. Cette association introduit des distorsions qui détériorent la qualité de la transmission. L'égalisation, qui est présentée dans ce chapitre, est une solution pour résoudre ce problème. Le second chapitre s'intéresse à la linéarisation, qui est une méthode fréquemment utilisée pour combattre ces distorsions. Après une revue rapide de l'état de l'art, la technique de linéarisation par prédistorsion est présentée, puis proposée pour linéariser un système de transmission par satellite. Le troisième chapitre propose de linéariser par prédistorsion, un système de transmission non-linéaire avec ou sans mémoire, avec des réseaux de neurones [...]
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Avec l'avènement prochain de la troisième génération de système de télécommunication mobile, les transmissions à haut débit à travers des canaux satellites deviennent un problème de premier ordre. L'objet de cette thèse est l'étude et l'implantation de la linéarisation par prédistorsion, de ce système de transmission, à l'aide de réseaux de neurones. Le premier chapitre présente un problème majeur inhérent à la transmission à haut débit dans les canaux satellites : la dualité efficacité spectrale et efficacité en puissance. Cette association introduit des distorsions qui détériorent la qualité de la transmission. L'égalisation, qui est présentée dans ce chapitre, est une solution pour résoudre ce problème. Le second chapitre s'intéresse à la linéarisation, qui est une méthode fréquemment utilisée pour combattre ces distorsions. Après une revue rapide de l'état de l'art, la technique de linéarisation par prédistorsion est présentée, puis proposée pour linéariser un système de transmission par satellite. Le troisième chapitre propose de linéariser par prédistorsion, un système de transmission non-linéaire avec ou sans mémoire, avec des réseaux de neurones [...]
Author: Hasan Abdulkader Publisher: ISBN: Category : Languages : fr Pages : 219
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Dans cette thèse nous traitons le problème de la non linéarité introduite par l'amplificateur de puissance embarqué à bord de satellites régénératifs. Afin de résoudre les problèmes de non linéarités (non linéarité de l'amplitude et non linéarité de la phase), nous utilisons la méthode de linéarisation par la prédistorsion de l'amplificateur à bord du satellite. La prédistorsion consiste à linéariser la non linéarité d'amplitude et d'annuler le déphasage non linéaire. Pour que la prédistortion soit adaptative, nous proposons de modéliser l'amplificateur pour ensuite inverser le modèle acquis. Les deux applications (identification et prédistortion) sont faites à base de réseaux de neurones multicouches. Afin d'améliorer la convergence des réseaux de neurones, nous avons opté pour l'algorithme du gradient naturel basé sur l'étude de la géométrie de la variété des réseaux de neurones. Le premier chapitre fait un état d'art de la transmission numérique via satellites et discute des effets négatifs de l'amplification non linéaire. On y discute aussi les méthodes et les outils de traitement non linéaire tels que les réseaux de neurones et les séries de Volterra. Le deuxième chapitre fait une introduction à la géométrie différentielle afin de présenter l'algorithme du gradient naturel comme étant l'algorithme qui tient compte de la géométrie de la variété Riemanienne. Nous appliquons cet algorithme à l'apprentissage des réseaux de neurones déterministes. L'étude de la variété des fonctions a montré qu'elle est Riemanienne et que sa matrice métrique est la matrice de l'information de Fisher [...]
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LA DETECTION DE CHAMPS D'ONDES ELECTROMAGNETIQUES OU ELECTROSTATIQUES, DE NATURE TRANSITOIRE, DANS LES PLASMAS SPATIAUX, EST IMPORTANTE CAR ELLE PERMET ENTRE AUTRES D'IDENTIFIER ET DE CARACTERISER DES PROCESSUS EN COURS DE GENERATION OU D'INTERACTION. LA COLLECTE DE CES SIGNAUX DEPUIS UN SATELLITE POSE DES PROBLEMES LIES A LA CAPACITE DES MEMOIRES EMBARQUEES ET AU DEBIT DE LA TELEMESURE. LA SOLUTION QUE NOUS AVONS ADOPTEE POUR REDUIRE LE NOMBRE DE DONNEES A TRANSMETTRE AU SOL CONSISTE A EFFECTUER, A BORD DU SATELLITE, UNE DETECTION SPECIFIQUE DES SIGNAUX RECHERCHES. AU COURS DE CETTE ETUDE, NOUS AVONS CONCU ET REALISE DEUX SYSTEMES. LE PREMIER EST DEDIE A L'ETUDE DES PHENOMENES DE TYPE SIFFLEMENT. IL PERMET D'EFFECTUER, EN TEMPS REEL, LA DETECTION ET LA CARACTERISATION DE CES PHENOMENES (AVEC 97.7% DE DETECTION ET UNE RESOLUTION SUR L'EVALUATION DU PARAMETRE DE DISPERSION DE 11%). CES PERFORMANCES SONT OBTENUES EN UTILISANT DES RESEAUX DE NEURONES DE TYPE TDNN. POUR LEUR REALISATION MATERIELLE, NOUS AVONS CREE UN ASIC EN TECHNOLOGIE FPGA. L'INTERET DE CETTE APPROCHE TECHNOLOGIQUE VIS-A-VIS DES COMPOSANTS DE TYPE DSP EST LIE AUX CONTRAINTES D'ALLOCATION DE RESSOURCES DES SYSTEMES EMBARQUES (MASSE, VOLUME, PUISSANCE, ETC.). NOUS AVONS ENSUITE ETUDIE LA POSSIBILITE DE GENERALISER NOTRE APPROCHE A L'ENSEMBLE DES PHENOMENES TRANSITOIRES. A LA DIFFERENCE DU SYSTEME DEDIE AUX SIFFLEMENTS, TOUTES LES CLASSES DE TRANSITOIRES N'ETANT PAS A PRIORI PREVISIBLES, CELA IMPOSE DEUX CONTRAINTES : D'UNE PART UN MINIMUM D'INTERACTION ENTRE L'EXPERIMENTATEUR AU SOL ET LE SYSTEME EMBARQUE, ET D'AUTRE PART LA POSSIBILITE DE MODIFIER LES PARAMETRES DU SYSTEME NEURONAL DEPUIS LE SOL. NOUS AVONS MENE CETTE ETUDE JUSQU'A LA REALISATION D'UN NEURO-PROCESSEUR (MICROPROCESSEUR DEDIE AUX TRAITEMENTS NEURONAUX) EN TECHNOLOGIE FPGA. SES CARACTERISTIQUES ONT ETE DEFINIES DE MANIERE A CE QU'IL SOIT ADAPTE A L'ANALYSE DE L'ENSEMBLE DES PHENOMENES TRANSITOIRES, D'OU SON NOM : SINGLE HIGH-REVERSED-9 QUOTATION MARKNUTSRIGHT SINGLE QUOTATION MARK, POUR NEURAL UNIT FOR TRANSIENTS SIGNALS.
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LA THESE CONSISTE EN L'IDENTIFICATION DE SIGNAUX GEOPHYSIQUES DE TYPE SIFFLEMENT A BORD D'UN SATELLITE, A PARTIR DE RESEAUX DE NEURONES. TOUTE CETTE ETUDE EST BASEE SUR DES DONNEES TBF D'UNE COMPOSANTE DU CHAMP MAGNETIQUE MESUREE PAR LE SATELLITE ARCAD-3. APRES AVOIR DEFINI LE FORMAT DE DONNEES LE PLUS REPRESENTATIF DES EVENEMENTS A RECONNAITRE, DIFFERENTES METHODES D'IDENTIFICATION ONT ETE TESTEES. LES METHODES LINEAIRES CLASSIQUES AYANT MONTRE UN NIVEAU DE PERFORMANCE INSUFFISANT, NOTRE INTERET S'EST PORTE PLUS PARTICULIEREMENT SUR L'IDENTIFICATION PAR RESEAU DE NEURONES. LE RESEAU RETENU EST UN RESEAU DE NEURONES A SYNAPSES A RETARD DE TYPE TDNN, POUR LEQUEL NOUS OBTENONS UN TAUX DE RECONNAISSANCE DE 87.8%. UN SYSTEME LOGICIEL BASE SUR CE RESEAU A ETE DEVELOPPE: IL PERMET DE SATISFAIRE UNE IDENTIFICATION QUI SOIT A LA FOIS AUTOMATIQUE, CONTINUE ET EN TEMPS REEL A BORD D'UN SATELLITE. L'ASPECT MATERIEL DE CE SYSTEME EST SUCCINCTEMENT ABORDE
Author: Fabien Langlet-Caüet
Author: Fabien Langlet-Caüet
Author: Hasan Abdulkader
Author: FRANCK.. ELIE
Author: XAVIER.. MINIERE