Contribution Au Développement D’algorithmes D’optimisation Dans Les Réseaux Mobiles
Résumé: La modulation à ordre supérieur (HOM) représente un défi majeur pour l'augmentation de l'efficacité du spectre dans les systèmes de communication 4G et 5G à venir. Dans cette thèse, deux techniques d'égalisation adaptative non-linéaire basées sur le MLP (Multi-layer Perceptron) et la RBF (Radial Basis Function) sont conçues et appliquées sur HOM pour optimiser ses performances malgré sa grande sensibilité au bruit et aux distorsions du canal. Les architectures d'égaliseurs adaptatifs du réseau neuronal artificiel (ANN) et les méthodes d'apprentissage sont simplifiées pour éviter une grande complexité et assurer une certaine rapidité dans la prise de décision dans la reconstitution des symboles. Ils seront comparés avec les filtres adaptatifs populaires ; Moyenne minimale carrée (LMS) et moindres carrés récursifs (RLS) en termes de taux d'erreur binaire (BER) et d'erreur quadratique minimale (MSE) avec les modulations d'amplitude en quadrature (QAM) 16, 64, 128, 256, 512 et 1024. Ce travail montrera l'efficacité de l'égaliseur MLP dans la plupart des cas sur son homologue RBF et les égaliseurs linéaires traditionnels.
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