Rabie Oularbi - Identification de Systèmes OFDM et Estimation de la QoS : Application à la Radio Opportuniste

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1. S´ eminaire SCEE : Identification de Syst` emes OFDM et Estimation de la QoS : Application ` a la Radio Opportuniste TELECOM Bretagne Dpt SC Pr´ esent´ e par : OULARBI Rabie le  Dec 
2. Introduction Contexte actuel Prolif´ eration des normes de communications sans-fil : WiFi, WiMAX, LTE, UMTS, . . .; ⇒ H´ et´ erog´ en´ eit´ e de l’environnement radio. 2/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
3. Introduction Contexte actuel Prolif´ eration des normes de communications sans-fil : WiFi, WiMAX, LTE, UMTS, . . .; ⇒ H´ et´ erog´ en´ eit´ e de l’environnement radio. Tirer profit de cette h´ et´ erog´ en´ eit´ e afin de satisfaire le concept de Always Best Connected (ABC); 2/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
4. Introduction Contexte actuel Prolif´ eration des normes de communications sans-fil : WiFi, WiMAX, LTE, UMTS, . . .; ⇒ H´ et´ erog´ en´ eit´ e de l’environnement radio. Tirer profit de cette h´ et´ erog´ en´ eit´ e afin de satisfaire le concept de Always Best Connected (ABC); Qu’est ce que le ABC ? Une personne n’est pas seulement toujours connect´ ee, mais aussi connect´ ee en tout temps ` a un r´ eseau disponible offrant la qualit´ e de service la plus adapt´ ee ` a ses besoins 2/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
5. Introduction Comment r´ ealiser le concept ABC ? Imaginer des terminaux multistandards capables de migrer intelligemment d’un r´ eseau ` a un autre ` a la recherche de la QoS la plus ad´ equate; Ce processus de migration est appel´ e “Vertical Handover”. 3/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
6. Introduction Qu’est ce que le Vertical Handover ? ´ Equivalent ` a un Horizontal Handover mais o` u la communication est prise en charge par un autre syst` eme; ´ Etapes d’un Vertical Handover : 1. Identification des syst` emes actifs dans l’environnent radio; 2. Analyse de la QoS disponible sur chaque r´ eseau d´ etect´ e; 3. D´ ecision et choix du r´ eseau le plus ad´ equat; 4. Ex´ ecution du Vertical Handover. 4/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
7. Introduction 1. Identification des syst` emes actifs dans l’environnent radio Triviale dans un contexte d’allocation statique du spectre; Probl´ ematique dans un contexte d’allocation dynamique du spectre (Radio Opportuniste); Les standards n’´ emettent plus sur des bandes connues. ⇒ N´ ecessit´ e d’identifier les r´ eseaux secondaires actifs. 5/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
8. Introduction 2. Analyse de la QoS disponible sur chaque r´ eseau identifi´ e Contrairement au HHO, le RSB n’est pas une m´ etrique suffisante; Des informations et param` etres additionnels (“m´ etriques de handover“) doivent ˆ etre estim´ es : d´ ebit effectif, ´ etat de la batterie, . . . VHO transparent : estimation passive des m´ etriques sans se connecter, ´ economie en temps et en ´ energie. 6/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
9. Introduction 3. D´ ecision et choix du r´ eseau le plus ad´ equat Une fois les m´ etriques estim´ ees, une d´ ecision est prise en fonction de la QoS requise par les couches hautes et les informations collect´ ees. 4. Ex´ ecution du Vertical Handover Une fois le r´ eseau cible choisi, la connexion du terminal est transf´ er´ ee vers celui-ci. 7/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
10. Notre axe de recherche Quel est le but de nos travaux ? Concevoir des algorithmes de radio cognitive d´ edi´ es ` a : L’identification de syst` emes OFDM; L’estimation passive de m´ etriques de handover. 8/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
11. Notre axe de recherche Quel est le but de nos travaux ? Concevoir des algorithmes de radio cognitive d´ edi´ es ` a : L’identification de syst` emes OFDM; L’estimation passive de m´ etriques de handover. Pourquoi OFDM ? Sch´ ema de modulation tr` es r´ epandu de nos jours : WiFi, WiMAX, LTE, . . . 8/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
12. Notre axe de recherche Quel est le but de nos travaux ? Concevoir des algorithmes de radio cognitive d´ edi´ es ` a : L’identification de syst` emes OFDM; L’estimation passive de m´ etriques de handover. Pourquoi OFDM ? Sch´ ema de modulation tr` es r´ epandu de nos jours : WiFi, WiMAX, LTE, . . . Quels protocoles de multi-acc` es ? OFDMA (LTE, WiMAX Mobile); CSMA/CA (WiFi) 8/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
13. Plan de la pr´ esentation 1 Identification de syst` emes OFDM 2 M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux OFDMA 3 M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux CSMA/CA 4 Conclusion et perspectives 9/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
14. Plan de la pr´ esentation Identification de syst` emes OFDM 1 Identification de syst` emes OFDM 2 M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux OFDMA 3 M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux CSMA/CA 4 Conclusion et perspectives 10/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
15. Identification de syst` emes OFDM Identification de syst` emes OFDM ◮ Quelle signature ? Introduction N´ ecessit´ e : La fr´ equence porteuse n’est plus discriminante; Il faut trouver une autre signature; Exemple : Espacement entre sous-porteuses, cyclo-stationnarit´ e, motif de pilotes, . . . Approche retenue : motif de pilotes. 11/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
16. Identification de syst` emes OFDM Identification de syst` emes OFDM ◮ Quelle signature ? Introduction N´ ecessit´ e : La fr´ equence porteuse n’est plus discriminante; Il faut trouver une autre signature; Exemple : Espacement entre sous-porteuses, cyclo-stationnarit´ e, motif de pilotes, . . . Approche retenue : motif de pilotes. freq time LTE Data tones Pilot tones IEEE 802.22 WiMAX DL-PUSC 11/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
17. Identification de syst` emes OFDM Identification de syst` emes OFDM ◮ Quelle signature ? Pilot Induced Cyclostationnarity (PIC) Les auteurs montrent que si une corr´ elation est introduite entre paire de pilotes; Alors le signal rec ¸u pr´ esente une cylostationnarit´ e. freq time Data tones Pilot tones F.-X. Socheleau et al, “Cognitive OFDM System Detection Using Pilot Tones Second and Third-Order Cyclostationarity,” Elsevier Signal Processing, 2011 12/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
18. Identification de syst` emes OFDM Identification de syst` emes OFDM ◮ Mod` ele du signal Mod` ele du signal Supposant qu’un signal OFDM est observ´ e sur une bande donn´ ee, apr` es FFT et extraction du pr´ efixe cyclique : Yn,k ∆ = Hkcn,k +Wn,k, o` u cn,k = pn,k if (n,k) ∈ P, dn,k, if (n,k) ∈ D. ⇒ Construire un test d’hypoth` ese Oularbi et al ≪ OFDM system identification using pilot tone signature ≫, WOSSPA 2011. Oularbi et al, ≪ Identification de syst` emes OFDM ` a partir de la signature des pilotes ≫, Gretsi 2011. Oularbi et al, ≪ GLR Test for OFDM System Identification Usning Pilot Tones Pattern ≫, article de revue soumis. 13/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
19. Identification de syst` emes OFDM Identification de syst` emes OFDM ◮ Approche GLRT Les hypoth` eses H0 : Le motif de pilote P est absent; H1 : Syst` eme utilisant le motif P est actif. H0 : H ′ 0 : Seul du bruit est observ´ e; H ′′ 0 : Le syst` eme actif n’utilise pas le motif P. ⇒ N´ ecessit´ e d’effectuer une pr´ e-d´ etection 14/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
20. Identification de syst` emes OFDM Identification de syst` emes OFDM ◮ Structure de pr´ e-d´ etection Structure de pr´ e-d´ etection H ′ 0 : Seul du bruit est observ´ e; H ′′ 0 : Le syst` eme actif n’utilise pas le motif P.    f(Y;H ′ 0 ,σ2) = 1 |πσ2|MsNsc exp − Y 2 σ2 , f(Y;H ′′ 0 ,σ2 k ) = ∏Nsc −1 k=0 1 (πσ2 k )Ms exp − 1 σ2 k Y(k) 2 . 15/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
21. Identification de syst` emes OFDM Identification de syst` emes OFDM ◮ Structure de pr´ e-d´ etection Structure de pr´ e-d´ etection H ′ 0 : Seul du bruit est observ´ e; H ′′ 0 : Le syst` eme actif n’utilise pas le motif P.    f(Y;H ′ 0 ,σ2) = 1 |πσ2|MsNsc exp − Y 2 σ2 , f(Y;H ′′ 0 ,σ2 k ) = ∏Nsc −1 k=0 1 (πσ2 k )Ms exp − 1 σ2 k Y(k) 2 . Les inconnues σ2 et σ2 k sont estim´ ees au sens du M.V σ2 = 1 Ms Nsc tr(YYH) et σ2 k = 1 Ms Y(k) 2 15/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
22. Identification de syst` emes OFDM Identification de syst` emes OFDM ◮ Structure de pr´ e-d´ etection Structure de pr´ e-d´ etection H ′ 0 : Seul du bruit est observ´ e; H ′′ 0 : Le syst` eme actif n’utilise pas le motif P.    f(Y;H ′ 0 ,σ2) = 1 |πσ2|MsNsc exp − Y 2 σ2 , f(Y;H ′′ 0 ,σ2 k ) = ∏Nsc −1 k=0 1 (πσ2 k )Ms exp − 1 σ2 k Y(k) 2 . Les inconnues σ2 et σ2 k sont estim´ ees au sens du M.V σ2 = 1 Ms Nsc tr(YYH) et σ2 k = 1 Ms Y(k) 2 L(Y) = Ms Nsc log Y 2 −Ms ∑ k log ||Y(k)||2 H ′′ 0 ≷ H ′ 0 ηpre 15/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
23. Identification de syst` emes OFDM Identification de syst` emes OFDM ◮ Structure d’identification Structure d’identification H ′′ 0 : Un syst` eme quelconque est actif; H1 : Un syst` eme utilisant le motif P est actif.          f(Y;H ′′ 0 ,σ2 k ) = ∏Nsc−1 k=0 1 (πσ2 k )Ms exp − 1 σ2 k Y(k) 2 , f(Y;H1,σ2,C,H,σ2 k ) = ∏k ∏ ν∈Pk 1 πσ2 e− 1 σ2 |Yν−Hkcν|2 ∏ν∈Pk 1 πσ2 k e − 1 σ2 k |Yν|2 . 16/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
24. Identification de syst` emes OFDM Identification de syst` emes OFDM ◮ Structure d’identification Structure d’identification H ′′ 0 : Un syst` eme quelconque est actif; H1 : Un syst` eme utilisant le motif P est actif.          f(Y;H ′′ 0 ,σ2 k ) = ∏Nsc−1 k=0 1 (πσ2 k )Ms exp − 1 σ2 k Y(k) 2 , f(Y;H1,σ2,C,H,σ2 k ) = ∏k ∏ ν∈Pk 1 πσ2 e− 1 σ2 |Yν−Hkcν|2 ∏ν∈Pk 1 πσ2 k e − 1 σ2 k |Yν|2 . Le r´ ecepteur cognitif ne connait que P 16/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
25. Identification de syst` emes OFDM Identification de syst` emes OFDM ◮ Structure d’identification Structure d’identification Estimation au sens du M.V : H ′′ 0 : σ2 k = 1 Ms Y(k) 2 H1 :            σ2 k = 1 |Dk | ∑ν∈Dk |Yν|2 σ2 = 1 |P| ∑k ∑ν∈Pk |Yν −Hkcν|2. ˆ cν ⇒ Estim´ es grˆ ace ` a Gazor et al. Hk = 1 |Pk | ∑ν∈Pk cν HYν. S.Gazor et al, ’Computationally Efficient Maximum Likelihood Sequence Estimation and Activity Detection for M -PSK Signals in Unknown Flat Fading Channels’, IEEE Signal processing letters, oct 2010. 17/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
26. Identification de syst` emes OFDM Identification de syst` emes OFDM ◮ Structure d’identification Structure d’identification Finalement, apr` es remplacement, le test statistique peut ˆ etre exprim´ e par l’´ equation suivante : T ′(Y,P) = Ms ∑ k log ||Y(k)||2 −|P|log  ∑ k   ∑ ν∈Pk |Yν|2 − 1 |Pk | ∑ ν∈Pk cν HYν 2     − ∑ k,Pk =/ 0 |Pk |log   ∑ ν∈Pk |Yν|2   H1 ≷ H ′′ 0 η, 18/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
27. Identification de syst` emes OFDM Identification de syst` emes OFDM ◮ Structure d’identification Calcul du LLR de pr´ e-detection L(Y) L(Y) ? > ηpre Pfa,pre Observer la prochaine sous-bande Calcul du test statistique d’identification T ′(Y,P) P T ′(Y,P) ? > η Pfa Observer Y Un syst` eme utilisant le motif de pilotes P est pr´ esent oui non non oui FIGURE : Diagramme de l’identificateur propos´ e. 19/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
28. Identification de syst` emes OFDM Identification de syst` emes OFDM ◮ Synchronisation Synchronisation Le signal rec ¸u souffre d’un r´ esidu de porteuse ε et d’un retard de propagation τ; Recherche exhaustive : (ε,τ) = argmax (ε,τ) {T (Y(ε,τ) ,P)} −0.5 −0.4 −0.3 −0.2 −0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 −0.5 −0.4 −0.3 −0.2 −0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 τ ǫ Valeurs du test statistique FIGURE : Valeur du test statistique en fonction des offsets en fr´ equence et en temps ε ∈ [−0.5,0.5], et τ ∈ [−0.5(N +D),0.5(N +D)] 20/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
29. Identification de syst` emes OFDM Identification de syst` emes OFDM ◮ R´ esultats de simulations Comparaison avec la technique PIC −13 −12 −11 −10 −9 −8 −7 −6 10−3 10−2 10−1 100 RSB (dB) probabilit´ e de non d´ etection GLRT RSB connu D´ etecteur PIC GLRT RSB estim´ e FIGURE : Probabilit´ e de non-d´ etection en fonction du RSB, Signaux WiMAX Mobile DL-PUSC, Nsc = 512, Ms = 24, Pfa = 0.02 21/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
30. Plan de la pr´ esentation M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux OFDMA 1 Identification de syst` emes OFDM 2 M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux OFDMA 3 M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux CSMA/CA 4 Conclusion et perspectives 22/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
31. M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux OFDMA M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux OFDMA ◮ Introduction Introduction Variante multi-utilisateurs du sch´ ema OFDM; WiMAX Mobile, LTE (DownLink), IEEE 802.22; On s’int´ eresse ` a deux m´ etriques : • Nombre d’antennes de la station de base; • Taux d’allocation des slots temps-fr´ equence; Estimation passive effectu´ ee ` a partir d’observations sur la couche physique. 23/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
32. Estimation du nombre d’antennes d’une B.S M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux OFDMA ◮ Estimation du nombre d’antennes d’une B.S 1. Estimation du nombre d’antennes d’une B.S But : Mieux interpr´ eter le RSB; Utilisation de l’orthogonalit´ e entre motifs de pilotes : k n Antenne 1 Antenne 1 Antenne 1 Antenne 1 Antenne 1 Antenne 1 Antenne 1 Antenne 1 Antenne 1 Antenne 1 Antenne 1 Antenne 1 Antenne 2 Antenne 2 Antenne 2 Antenne 2 Antenne 2 Antenne 2 Antenne 2 Antenne 2 Antenne 2 Antenne 2 Antenne 2 Antenne 2 Tons pilotes Tons nuls Tons de donn´ ees 24/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
33. Estimation du nombre d’antennes d’une B.S M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux OFDMA ◮ Estimation du nombre d’antennes d’une B.S 1. Estimation du nombre d’antennes d’une B.S But : Mieux interpr´ eter le RSB; Utilisation de l’orthogonalit´ e entre motifs de pilotes : k n Antenne 1 Antenne 1 Antenne 1 Antenne 1 Antenne 1 Antenne 1 Antenne 1 Antenne 1 Antenne 1 Antenne 1 Antenne 1 Antenne 1 Antenne 2 Antenne 2 Antenne 2 Antenne 2 Antenne 2 Antenne 2 Antenne 2 Antenne 2 Antenne 2 Antenne 2 Antenne 2 Antenne 2 Tons pilotes Tons nuls Tons de donn´ ees Utiliser le GLRT ou le PIC pour v´ erifier la pr´ esence de chaque motif et d´ eduire le nombre d’antennes; Avantage : Une seule antenne est suffisante. 24/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
34. Estimation du nombre d’antennes d’une B.S M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux OFDMA ◮ Estimation du nombre d’antennes d’une B.S R´ esum´ e de la technique propos´ ee : Initialiser le Nom- bre d’antennes i = 1 P(i) Pr´ esent ? i = i + 1 i−1 antennes pr´ esentes oui non FIGURE : Diagramme de l’algorithme propos´ e. 25/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
35. Estimation du nombre d’antennes d’une B.S M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux OFDMA ◮ Estimation du nombre d’antennes d’une B.S Extension GLRT −10 −8 −6 −4 −2 0 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 RSB (dB) Probabilit´ e de d´ etection 1 antenne 2 antennes 4 antennes FIGURE : Probabilit´ e de d´ etection du nombre d’antennes en fonction du RSB, en utilisant l’extension du GLRT, signaux LTE, Ms = 48 symboles observ´ es, Pfa = 0.02. Oularbi et al, ≪ GLR Test for BS number of antennas estimation ≫, IEEE com letters, accepted 2012.. 26/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
36. Estimation du nombre d’antennes d’une B.S M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux OFDMA ◮ Estimation du nombre d’antennes d’une B.S Extension PIC −10 −8 −6 −4 −2 0 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 RSB (dB) Probabilit´ e de d´ etection 1 antenne 2 antennes 4 antennes FIGURE : Probabilit´ e de d´ etection du nombre d’antennes en fonction du RSB, en utilisant l’extension du PIC, signaux LTE, Ms = 48 symboles observ´ es, Pfa = 0.02. Oularbi et al, ≪ PIC detector for BS number of antennas estimation ≫, PIMRC 2012, Sydney. 27/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
37. Estimation du taux d’allocation temps-fr´ equence M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux OFDMA ◮ Estimation du taux d’allocation temps-fr´ equence 2. Estimation du taux d’allocation temps-fr´ equence Plus le nombre de sous porteuses actives est faible, plus le nombre d’utilisateurs et le trafic sur cette station de base le sont aussi. sous−porteuses temps Slots inactifs εk,n = 0 Slots actifs εk,n = 1 Il est pr´ ef´ erable pour un terminal multi-standards de se connecter ` a une BS o` u le taux d’activit´ e temps-fr´ equence est faible. ⇒ N´ ecessit´ e d’estimer ce taux. 28/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
38. Estimation du taux d’allocation temps-fr´ equence M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux OFDMA ◮ Estimation du taux d’allocation temps-fr´ equence 2. Estimation du taux d’allocation temps-fr´ equence Ce taux est diffus´ e sur certains syst` emes : N´ ecessit´ e d’intercepter les pr´ eambules des trames; Autre approche : estimation passive (Nombre de slots actifs divis´ e par le nombre total des slots observ´ es); Revient ` a un probl` eme de d´ etection; Oularbi et al.,≪ Blind estimation of the time-frequency activity rate of OFDMA signals ≫, ICUMT 2010. Oularbi et al.,≪ Estimation du taux d’activit´ e temps-fr´ equence d’un signal OFDMA pour des applications en radio- cognitive ≫, Gretsi 2011. 29/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
39. Estimation du taux d’allocation temps-fr´ equence M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux OFDMA ◮ Estimation du taux d’allocation temps-fr´ equence Mod` ele du signal Yn,k ∆ = εn,kHn,kcn,k +Wn,k. o` u εn,k sont des v.a i.i.d ∈ {0,1}. Si σ2 est connue alors le taux est donn´ e par : ˆ α = ∑n,k I(|Yn,k | > s(σ2)) Ms Nsc . Approche d´ ependante d’un seuil arbitraire; On propose une technique bas´ ee sur les moments d’ordre un et deux du signal observ´ e. 30/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
40. Estimation du taux d’allocation temps-fr´ equence M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux OFDMA ◮ Estimation du taux d’allocation temps-fr´ equence Algorithme propos´ e Le moment d’ordre deux s’´ ecrit : E[|Yn,k |2] = σ2 +αEs, ∀εn,k. Le moment d’ordre un s’´ ecrit : E[|Yn,k |] = αϕ(Es )+(1−α) √ π 2 σ. o` u ϕ(Es ) est une fonction qui d´ epend de la puissance du signal et de la distribution des symboles ´ emis. 31/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
41. Estimation du taux d’allocation temps-fr´ equence M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux OFDMA ◮ Estimation du taux d’allocation temps-fr´ equence Algorithme propos´ e On utilise le principe de maximum d’entropie : ´ equi-r´ epartition de BPSK, QPSK, 16-QAM et 64-QAM. ϕ(Es) = √ π 8 5 2 Es +σ2 + 1 4 Es 5 +σ2 + 1 4 9 5 Es +σ2 + 1 16 Es 21 +σ2 + 1 8 5 21 Es +σ2 + 1 16 3 7 Es +σ2 + 1 8 13 21 Es +σ2 + 1 8 17 21 Es +σ2 + 3 16 25 21 Es +σ2 + 1 8 29 21 Es +σ2 + 13 8 37 21 Es +σ2 + 13 16 7 3 Es +σ2 32/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
42. Estimation du taux d’allocation temps-fr´ equence M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux OFDMA ◮ Estimation du taux d’allocation temps-fr´ equence Algorithme propos´ e L’estim´ ee du taux d’activit´ e temps-fr´ equence est la racine de l’´ equation suivante : α ϕ( µ2 −σ2 ˆ α )+(1− ˆ α) √ π 2 σ− ˆ µ1 = 0. µ1 et µ2 sont les moments d’ordre un et deux empiriques; R´ esolution par dichotomie. 33/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
43. Estimation du taux d’allocation temps-fr´ equence M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux OFDMA ◮ Estimation du taux d’allocation temps-fr´ equence R´ esultats de simulations 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 −35 −30 −25 −20 −15 −10 −5 0 α EQMN sur ˆ α (dB) TFAC Pfa = 0.1 TFAC Pfa = 0.01 TFAC Pfa = 0.001 Sochelau et al. M´ ethode propos´ ee FIGURE : EQMN de la m´ ethode propos´ ee compar´ ee ` a la m´ ethode TFAC, Nsc = 512, Ms = 24, fd=100 Hz, σ2 suppos´ ee connue, RSB=10 dB. 34/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
44. Estimation du taux d’allocation temps-fr´ equence M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux OFDMA ◮ Estimation du taux d’allocation temps-fr´ equence R´ esultats de simulations 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 −38 −36 −34 −32 −30 −28 −26 −24 −22 α EQMN sur ˆ α (dB) SNR=5 dB - configuration cit´ ee SNR=10 dB - configuration cit´ ee SNR=15 dB - configuration cit´ ee SNR=5 dB - r´ epartition ´ equiprobable SNR=10 dB - r´ epartition ´ equiprobable SNR=15 dB - r´ epartition ´ equiprobable FIGURE : Cas d’une distribution uniforme des constellations V.S cas d’une distribution P(cn,k ∈ BPSK) = 1 10 , P(cn,k ∈ QPSK) = 1 10 , P(cn,k ∈ 16-QAM) = 4 10 , P(cn,k ∈ 64-QAM) = 4 10 . 35/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
45. Plan de la pr´ esentation M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux CSMA/CA 1 Identification de syst` emes OFDM 2 M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux OFDMA 3 M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux CSMA/CA 4 Conclusion et perspectives 36/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
46. M´ etrique de VHO pour des r´ eseaux CSMA/CA M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux CSMA/CA ◮ Introduction Introduction Le protocole CSMA/CA (Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance) est d´ edi´ e aux r´ eseaux sans-fil; M´ ecanisme d’´ evitement de collisions, car liaison half duplex; R´ eseau le plus connu : WiFi; Nous nous int´ eressons ` a deux m´ etriques de handover : • Taux d’occupation du canal; • Taux de collisions. Oularbi et al, ≪ Physical layer IEEE 802.11 channel occupancy rate estimation ≫, ISIVC 2010. Oularbi et al, ≪ Two vertical handcover metrics toward an IEEE 802.11N network ≫, COGIS 2009. Oularbi et al, ≪ Vertical Handover Metrics Estimation for OFDM Based Systems ≫, Eurasip JWCN. 37/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
47. Estimation du taux d’occupation du canal M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux CSMA/CA ◮ Estimation du taux d’occupation du canal Qu’est ce que le taux de charge du canal ? Rapport entre le temps durant lequel le canal est d´ eclar´ e occup´ e et la taille de la fenˆ etre d’observation. 38/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
48. Estimation du taux d’occupation du canal M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux CSMA/CA ◮ Estimation du taux d’occupation du canal Qu’est ce que le taux de charge du canal ? Rapport entre le temps durant lequel le canal est d´ eclar´ e occup´ e et la taille de la fenˆ etre d’observation. Pourquoi cette m´ etrique? R´ ef : Q. Zhang et al, Efficient Mobility Management for vertical Handoff between WWAN and WLAN, IEEE communications magazine. 38/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
49. Estimation du taux d’occupation du canal M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux CSMA/CA ◮ Estimation du taux d’occupation du canal Particularit´ e d’une communication CSMA/CA Espaces inter-trame qui r´ egularisent les priorit´ es des transmissions; Couche Physique Couche MAC Trame 1 Trame 2 Signal + Bruit Signal + Bruit Bruit seulement Libre ... Bruit ... Espace Inter−trame ⇒ Taux de charge = Nbre d’´ ech signal+bruit Nbre total d’´ ech . 39/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
50. Estimation du taux d’occupation du canal M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux CSMA/CA ◮ Estimation du taux d’occupation du canal ◮ Technique propos´ ee Technique propos´ ee R´ ecepteur cognitif est dot´ e de N antennes; La variance du bruit est suppos´ ee connue ou estim´ ee; D´ efinition d’un crit` ere de vraisemblance J(u) J(u) = −(Ns −u)log(πσ2)− 1 Nσ2 N ∑ i=1 Ns ∑ m=u |yi (m)|2 . 40/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
51. Estimation du taux d’occupation du canal M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux CSMA/CA ◮ Estimation du taux d’occupation du canal ◮ Technique propos´ ee Comment se comporte ce crit` ere ? 0 200 400 600 800 1000 1200 0 0.02 0.04 0.06 0.08 Sample index |yi (u)| 0 200 400 600 800 1000 1200 −1000 −500 0 500 1000 1500 Sample index J (u) ˆ m1 ˆ m2 41/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
52. Estimation du taux d’occupation du canal M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux CSMA/CA ◮ Estimation du taux d’occupation du canal ◮ Technique propos´ ee Cas de plusieurs trames 0 500 1000 1500 2000 0 0.02 0.04 0.06 (a) |y(u)| 0 500 1000 1500 2000 −2 −1.5 −1 −0.5 0 x 104 (b) J(u) 42/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
53. Estimation du taux d’occupation du canal M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux CSMA/CA ◮ Estimation du taux d’occupation du canal ◮ Technique propos´ ee Probl` eme des fluctuations SIFS (Short Interframe Spacing) : zone de bruit la plus courte possible; Lisser en cons´ equence; 0 200 400 600 800 1000 1200 −2000 −1000 0 1000 (a) J(u) 0 200 400 600 800 1000 1200 0 0.5 1 (b) Φ(u) 0 200 400 600 800 1000 1200 0 0.5 1 (c) Φs (u) 43/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
54. Estimation du taux d’occupation du canal M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux CSMA/CA ◮ Estimation du taux d’occupation du canal ◮ R´ esultats de simulation R´ esultats de simulation Simulation sur des signaux 802.11, N = 2, Canal de Rayleigh fd = 10Hz. 0 5 10 15 20 25 30 35 40 −100 −90 −80 −70 −60 −50 −40 −30 −20 −10 0 RSB (dB) EQMN sur Cor (dB) TFAC Pfa = 0.1 TFAC Pfa = 0.01 TFAC Pfa = 0.001 TFAC Pfa = 0.0001 M´ ethode propos´ ee FIGURE : EQMN sur l’estimation du taux de charge en fonction du RSB. 44/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
55. Estimation du taux d’occupation du canal M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux CSMA/CA ◮ Estimation du taux d’occupation du canal ◮ R´ esultats exp´ erimentaux R´ esultats exp´ erimentaux FIGURE : Configuration : Un point d’acc` es WiFi, Nombre d’utilisateurs variable, d´ ebit variable. Couche PHY observ´ ee grˆ ace ` a l’USRP (Universal Software Radio Peripheral). ∗ Exp´ erimentations r´ ealis´ ees en collaboration avec S. Hadin (ing´ enieur de recherche, Dpt S&C). 45/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
56. Estimation du taux d’occupation du canal M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux CSMA/CA ◮ Estimation du taux d’occupation du canal ◮ R´ esultats exp´ erimentaux Influence du nombre d’utilisateurs 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 5 10 15 20 25 30 Longeur de la fenˆ etre d’observation (ms) Cor en % et variances 1 Client/Serveur 3 Clients/Serveurs FIGURE : Taux de charge mesur´ e en fonction de la taille de la fenˆ etre d’observation, d´ ebit fix´ e ` a 1Mbps. 46/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
57. Estimation du taux d’occupation du canal M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux CSMA/CA ◮ Estimation du taux d’occupation du canal ◮ R´ esultats exp´ erimentaux Influence du d´ ebit 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 −10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Longueur de la fenˆ etre d’observation Cor en % et variances (ms) 100kbps 1Mbps 10Mbps FIGURE : Taux de charge mesur´ e en fonction de la taille de la fenˆ etre d’observation, Nombre de couples C/S fix´ e ` a 3. 47/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
58. Estimation du taux d’occupation du canal M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux CSMA/CA ◮ Estimation du taux d’occupation du canal ◮ R´ esultats exp´ erimentaux N´ ecessit´ e d’une m´ etrique compl´ ementaire ! 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 50 55 60 65 70 75 80 85 90 Longueur de la fenˆ etre d’observation (ms) Channel occupancy rate (%) 1 Client/Serveur 2 Clients/Serveurs 3 Clients/Serveurs FIGURE : Taux de charge mesur´ e pour un d´ ebit de 10Mbps. ⇒Le Taux de Collisions 48/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
59. Estimation du taux de collisions M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux CSMA/CA ◮ Estimation du taux de collisions Pourquoi cette m´ etrique ? FIGURE : Probabilt´ e de collision en fonction du d´ ebit offert et du nombre de nœuds. R´ ef : K. Park, Perdu University, “CS 536 : Data Communication and Computer Networks”. 49/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
60. Estimation du taux de collisions M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux CSMA/CA ◮ Estimation du taux de collisions Comment faire ? Les trames issues d’une collision sont le m´ elange de deux sources ou plus; Estimer le nombre de sources constituant toute trame d´ etect´ ee; Taux de col = Nbre de collisions Total des trames Approche intuitive : Crit` eres d’information th´ eorique (AIC “Akaike information criterion” et MDL “Minimum Description Length”); 50/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
61. Estimation du taux de collisions M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux CSMA/CA ◮ Estimation du taux de collisions ◮ Mod` ele du signal Solution propos´ ee On consid` ere un r´ ecepteur dot´ e de N antennes; En consid´ erant une fenˆ etre d’observation de taille d : yd (m) = yT(m), ..., yT(m−d +1) T , Le rang r de la matrice d’autocorrelation de yd (m) vaut : r = Md +L On d´ emontre que si d = D (PC), alors M est le premier entier sup´ erieur ` a r 2d . 51/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
62. Estimation du taux de collisions M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux CSMA/CA ◮ Estimation du taux de collisions ◮ R´ esultats de simulation R´ esultats de simulation MDL −5 0 5 10 15 20 25 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 RSB (dB) Probabilit´ e de d´ etection 3 antennes 4 antennes 6 antennes 8 antennes FIGURE : Probabilit´ e de d´ etection en fonction du RSB, signaux WiFi, tailles des trames 800 ´ echantillons, canal de Rayleigh fd = 10Hz, taille du canal = 0.75D. 52/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
63. Estimation du taux de collisions M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux CSMA/CA ◮ Estimation du taux de collisions ◮ R´ esultats de simulation R´ esultats de simulation AIC −10 −5 0 5 10 15 20 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 RSB (dB) Probabilit´ e de d´ etection 3 antennes 4 antennes 6 antennes 8 antennes FIGURE : Probabilit´ e de d´ etection en fonction du RSB, signaux WiFi, tailles des trames 800 ´ echantillons, canal de Rayleigh fd = 10Hz, taille du canal = 0.75D. 53/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
64. Plan de la pr´ esentation Conclusion et perspectives 1 Identification de syst` emes OFDM 2 M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux OFDMA 3 M´ etriques de VHO pour des r´ eseaux CSMA/CA 4 Conclusion et perspectives 54/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
65. Conclusion et perspectives Conclusion et perspectives Conclusion : Nous avons propos´ e une nouvelle technique d’identification de syst` emes OFDM bas´ ee sur un GLRT : • Motifs de pilotes, estimation de certains param` etres (canal, variance du bruit, ...) Des techniques d’estimation de m´ etriques de vertical handover pour des syst` emes OFDMA : • Nombre d’antennes de la station de base; • Taux d’allocation temps fr´ equence. Des techniques d’estimation de m´ etriques de vertical handover pour des syst` emes CSMA/CA : • Taux d’occupation du canal; • Taux de collisions. 55/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
66. Conclusion et perspectives Conclusion et perspectives Perspectives : GLRT : s’affranchir du RSB; Taux allocation temps-fr´ equence : trouver une m´ etrique compl´ ementaire; D´ ecision : collaboration avec des sp´ ecialistes afin d´ evelopper des algorithmes corss-layer. 56/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
67. Remerciements A. Aissa-El-Bey (S&C, TELECOM Bretagne); S. Houcke (S&C, TELECOM Bretagne); F-X. Socheleau (ENSTA Bretagne); S. Gazor (Queen’s university, Kingston, Canada). 57/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes
68. Fin ! Merci de votre attention ! 58/58 Oularbi Rabie (Dpt S&C) S´ eminaire SCEE —20/12/2012— Supelec Rennes