Le code Raptor pour la gestion d’interférence, la sécurité et l’optimisation des antennes dans m-MiMo

La prochaine génération des réseaux sans fil, nommée (5G), est une solution prometteuse pour déployer une future infrastructure de la société numérique fiable et robuste. Cette dernière s’appuie sur des solutions clés, telles que la technologie Massive Multi-Input Multi Output (m-MiMo) dont les propriétés promettent d’augmenter le débit et la capacité du réseau pour faire face au nombre élevé des utilisateurs. Toutefois, cette technologie pose certains défis qui limitent de son déploiement, à savoir la contamination du canal, l’écoute à la couche physique, la consommation excessive d’énergie et la complexité de traitement due à l’usage d’un grand nombre d’éléments de la chaîne radio fréquence. À cet effet, les trois contraintes citées ci-dessus font l’objet de notre thèse. Notre objectif principal est de proposer des solutions simples fiables et robustes pour faire face à ces contraintes. À cet égard, nous avons proposé trois modèles dans lesquels nous exploitons les caractéristiques de la couche physique afin d’éviter l’ajout supplémentaire dans la consommation des ressources en matière d’énergie et de traitement, qui est déjà problématique dans m-MiMo. À cet effet, nous introduisons les codes correcteurs d’erreurs, plus précisément les codes Raptor, pour fonctionner avec m-MiMo, et ce, pour réduire l’intensité des contraintes que nous avons soulevées dans cette thèse. La première solution que nous avons mise de l’avant consiste à pallier la contrainte des séquences pilotes contaminées. Pour ce faire, nous avons eu recours à un modèle dont les codes Raptor sont combinés à la technique de détection MMSE (Minimum Mean Square Error). Dans cette approche, les symboles décodés avec le code Raptor sont utilisés par le détecteur MMSE pour estimer le canal par le récepteur, et ce, sans utiliser les séquences pilotes. Cette solution contribue non seulement à éviter la contamination des séquences pilotes, mais aussi à réduire la consommation de ressources, d’énergie et de traitement. Dans le but d’approfondir cette étude, trois codes FEC (Forward Error Correction) : Raptor, LT (Luby Transform) et LDPC (Low-Density Parity-Check) et trois techniques de filtrage MMSE, ZF (Zero Forcing) et MRC (Maximal Ratio Combining) sont utilisés. L’étude a été effectuée sur un canal d’évanouissement lent (slow fading Channel), un canal qui ne change pas dans le temps ou très peu. La deuxième solution est consacrée à la résolution du problème d’écoute dans la couche physique dans le