Modélisation des canaux dans les réseaux sans fil

Modélisation des canaux
dans les réseaux sans fil
AGUEH max
Equipe: Communications numériques et
Radiofréquences
Responsable: Jean-François DIOURIS
Modélisation des canaux dans les réseaux
sans fil
Plan:
I –Introduction : Modélisation du canal au niveau paquet
II – Analyse des traces au niveau d’un canal sans fil :
Canal de type GSM
III- Performances des modèles
IV - Conclusion
Modélisation des canaux dans les réseaux
sans fil
I – Introduction : Modélisation du canal au
niveau paquet
Modélisation du Canal au niveau paquet
Modélisation des canaux dans les réseaux
sans fil
I – Introduction : Modélisation du canal au
niveau paquet
I-1 Canaux sans mémoire : ex Canal Binaire
symétrique (BSC)
1-P
0
0
P
P
1
1
1-P
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I -2 Canaux à mémoire: basés sur les
chaînes de Markov
 Modèles basés sur les chaînes de
Markov d’ordre k: ex du modèle de Gilbert
et de Gilbert-Elliot

Modèle « MTA » (Markov based Trace
Analysis model)

Modèle « HMM » (Hidden Markov Model)

Modèle « ON/OFF »
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II – Analyse des traces au niveau d’un canal
sans fil : Canal de type GSM
II-1 Caractéristiques du canal

Paramètres statistiques de premier et
second ordre
Traces du canal et test de stationnarité
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II-1 Caractéristiques du canal

X
Y
Paramètres statistiques de premier ordre
La longueur moyenne des séquences de paquets erronés
La longueur moyenne des séquences de paquets sans erreurs
La covariance des longueurs de séquences de
paquets erronés
La covariance des longueurs de séquences de
paquets sans erreurs
Cov( X ) = σ
X
/X
Cov (Y ) = σ
Y
/Y
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II-1 Caractéristiques du canal

• Taux
Paramètres statistiques de second ordre
de paquets erronés
•Fonction de répartition
complémentaire (Complémentary
Cumulative Distribution Function)
X
FER =
X+Y
FX( c ) ( x) = P{ X > x}
FY( c ) ( y ) = P{Y > y}
•Autocorrélation du taux de paquets erronés
ρ Z (h) = E[( Z i + h − Z )( Z i − Z )] / E[( Z i − Z ) 2 ]
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II-1 Caractéristiques du canal
Traces du canal et test de stationnarité
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•Fonctions de répartition complémentaire
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•Fonctions d’autocorrélation
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II-2 Modèles de Canaux à mémoire
 Modèles basés sur les chaînes de
Markov d’ordre k: ex du modèle de Gilbert
et de Gilbert-Elliot

Modèle « MTA » (Markov based Trace
Analysis model)

Modèle « HMM » (Hidden Markov Model)

Modèle « ON/OFF »
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II-2 Modèles de canaux à mémoire
 Modèles basés sur les chaînes de Markov
d’ordre k: ex du modèle de Gilbert et de G-E
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II-2 Modèles de canaux à mémoire
Gilbert channel model: canal mémoire d’ordre 1 ( chaîne de Markov à
2 états -bad and Good state)
Gilbert-Elliot channel model: canal mémoire d’ordre 1 ( chaîne de Markov à
2 états -bad and Good state)
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II-2 Modèles de canaux à mémoire
Modèle « Markov based Trace Analysis model»
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II-2 Modèles de canaux à mémoire
 Modèles « HMM » (Hidden Markov Model)
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II-2 Modèles de canaux à mémoire
Modèle « ON/OFF »
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III- Performances des modèles:

Comparaison des FER

Comparaison des fonctions de répartition
 Comparaison des fonctions
d’autocorrélation
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III- Performances des modèles:

Comparaison des FER
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III- Performances des modèles:
 Comparaison des CCDF (MTA, MM, HMM)
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III- Performances des modèles:
 Comparaison des CCDF (MTA, On/Off)
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III- Performances des modèles:
 Comparaison des fonctions d’autocorrelation
(MTA, MM, HMM)
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III- Performances des modèles:
 Comparaison des fonctions d’autocorrelation
(MTA et On/Off)
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IV - Conclusion
• Les
modèles de canaux basés sur le MTA
et HMM ne sont pas une très bonne
approximation des canaux réels
•Le modèle On/Off surpasse les modèles de
canaux basés sur le MTA et HMM
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V – Bibliographie:
•Ping Ji, B. Liu, D. Towsley, Zihui Ge,J. Kurose Modeling
Frame-level Errors in GSM Wireless Channels. Internet
performance Symposium.V 55,issue 1-2 (January 2004)
•Almudena Konrad,Ben Y. Zhao,Anthony D. Joseph, and
Reiner Ludwig. A Markov-Based Channel Model Algorithm
for Wireless Network. In Fourth ACM International
Workshop on Modeling, Analysis and Simulation of Wireless
and Mobile Systems (MSWiM),2001
• Lawrence R. Rabiner. A tutorial on hidden markov models
and selected applications in speech recognition.IEEE,
Vol.77(2):257-286, Feb 1989
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