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Evènements et manifestations

27/11/2013

Soutenance de thèse de doctorat de Selma BOURBIA


La soutenance de thèse de doctorat de Salma BOURBIA aura lieu mercredi le 27 Novembre 2013, à Sup’Com (Amphi 1)


Intitulé : Algorithmes de prise de décision pour la « Cognitive Radio » et optimisation du « mapping » de reconfigurabilité de l’architecture de l’implémentation numérique

Présentée par : Salma BOURBIA




Jury


Président :

M. Sofiane CHERIF

Professeur à Sup’Com

 

Examinateurs :

Mme. Ines KAMOUN JEMAL

Maître de Conférence à l'ENIS

 

M. Jean Marie GORCE

Professeur à INSA/Lyon

 

M. Yves LOUET

Professeur à Supélec

 

Directeur de thèse :

M. Adel GHAZEL

Professeur à Sup’com

 

M. Jacques PALICOT

Professeur à Supélec

 
Invités : M. Khaled GRATI Maître Assistant à Sup’Com
  M. Daniel LE GUENNEC Professeur à Supélec

Résumé


Nous nous intéressons au développement d'une méthode de prise de décision pour un équipement de réception de Radio Intelligente qui s’adapte dynamiquement à son environnement. L'approche que nous adoptons est basée sur la modélisation statistique de l'environnement radio. En caractérisant statistiquement les observations fournies par les capteurs de l'environnement, nous mettons en place des règles de décisions statistiques qui prennent en considération les erreurs d'observation des métriques radio, ce qui contribue à minimiser les taux des décisions erronées. Nous visons aussi à travers cette thèse à utiliser les capacités intelligentes de prise de décision pour contribuer à la réduction de la complexité de calcul au niveau de l'équipement de réception. En effet, nous identifions des scénarios de prise de décision de reconfiguration qui limitent la présence de certains composants ou fonctions de la chaîne de réception. En particulier, nous traitons, deux scénarios de décision qui adaptent respectivement la présence des fonctions d’égalisation et du beamforming en réception. La limitation de ces deux opérations contribue à la réduction de la complexité de calcul au niveau de la chaîne de réception sans dégrader ses performances. Enfin, nous intégrons notre méthode de décision par modélisation statistique ainsi que les deux scénarios de décision traités dans une architecture de gestion d'une radio intelligente, afin de mettre en valeur le contrôle de l'intelligence et de la reconfiguration dans un équipement radio.



Mots clés


Radio Intelligente, prise de décision, modélisation statistique, gestion de l’intelligence, réduction de la complexité