Outils personnels

Aller au contenu. | Aller à la navigation

Navigation

This Logo Viewlet registered to Techlight Theme
Vous êtes ici : Accueil / Thèse

Thèse

Ces quelques pages sont consacrées à ma thèse, dans le domaine des télécomunications, du traitement du signal et de l'intelligence artificielle. Le sujet est "Réduction des effets des non-linéarités dans une modulation multiporteuses à l'aide de réseau de neurones".

Les modulations multiporteuses sont particulièrement adaptées aux canaux sélectifs en fréquence, et en particulier aux canaux multi-trajets. En effet en environement urbain les signaux radio subissent de multiples réflexions sur les différents bâtiments, ce qui cause des échos indésirables lors d'une transmission radio. Les modulations multiporteuses (et en particulier l'OFDM: Orthogonal Division Frequency Multiplexing) sont une solution à ce problème et permettent de transmettre correctement des informations dans ce milieu difficile. La modulation OFDM est utilisée en DAB/DVB (Digital Audio Broadcasting, Digital Video Broadcasting, les futurs remplaçants de la radio FM et de la télévision), HiperLAN/2 et IEEE 802.11a (réseaux informatiques radio) et l'ADSL.

Cependant un signal OFDM est assez sensible aux non linéarités, et celle qui se manifeste le plus est celle de l'amplificateur de puissance. Cette non-linéarité introduit des erreurs dans le signal transmis. Dans cette thèse on tente de corriger le signal reçu en utilisant un réseau de neurones.

Le réseau de neurones que j'ai le plus étudié est le RPN (Ridge Polynomial Network). Ce réseau réalise des produits dans une couche intermédiaire, ce qui lui permet facilement d'approximer des fonctions d'ordre supérieur. Je m'intéresse également aux SVM (Support Vector Machine).

Vous pouvez aller voir ma liste de publications et mon mémoire.