Méthodes d identification des systèmes OFDM opportunistes. F.-X. Socheleau S. Houcke A. Aïssa-El-Bey P. Ciblat 20/10/2008

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Gabrielle Beauchemin
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1 Méthodes d identification des systèmes OFDM opportunistes F.-X. Socheleau S. Houcke A. Aïssa-El-Bey P. Ciblat 20/10/2008

2 Une gestion classique du spectre n est plus adaptée page 1

3 Vers une utilisation opportuniste du spectre 3 nouveaux modèles de gestion du spectre sont à l étude : 1. Modèle de marché (spectrum trading) 2. Modèle sans licences 3. Utilisation secondaire de fréquences sous licences Partage dynamique des ressources spectrales Accès opportuniste page 2

Modèle de marché (spectrum trading) 2. Modèle sans licences 3.

4 Vers une utilisation opportuniste du spectre Exemple fréq. Utilisateur primaire Utilisateur secondaire temps Systèmes opportunistes : DARPA XG, IEEE , White spaces coalition, Wireless innovation alliance Difficulté : établir et maintenir les connexions au sein des réseaux cognitifs opportunistes tout en supportant des sauts de fréquence difficilement prévisibles. Solution : insérer des signatures propres à chaque système au niveau de la couche PHY. détection des signatures pour identification des canaux utilisés par le(s) réseau(x) d intérêt. page 3

22, White spaces coalition, Wireless innovation alliance Difficulté : établir et maintenir les connexions au sein des réseaux cognitifs

5 OFDM : candidat plébiscité pour la radio opportuniste Intérêt de l OFDM pour la radio opportuniste : - «scalable», choix des sous-porteuses actives - built-in FFT, utile pour le «sondage» du spectre - support de l AMC - page 4

«scalable», choix des sous-porteuses actives - built-in

6 Plan Etat de l art Signatures cahier des charges Signatures pilotes m-séquences Signatures pilotes cyclostationnaires Performances Conclusions et perspectives page 5

7 Etat de l art Signatures induites par le préfixe cyclique CP OFDM symbol CP OFDM symbol CP d CP ( f ) 1 CP OFDM symbol CP OFDM symbol CP α 0 1 ( f ) + = 1 d CP 1 f Limitations : Autocorrélation Autocorrélation cyclique - mauvaises perf. pourd CP ( - peu robuste aux multi-trajets << f ) 1 - peu discriminantes page 6

d CP 1 f Limitations : Autocorrélation Autocorrélation cyclique - mauvaises

8 Signatures cahier des charges Propriétés souhaitées : - fortement discriminantes - facilement interceptables (éviter les techniques à base de préambules) - robuste au canal et aux problèmes de synchronisation - durée limitée du signal intercepté - pas de perte de bande passante - pas d augmentation du PAPR 1. Signatures pilotes m-séquence 2. Signatures pilotes cyclostationnaires page 7

de synchronisation - durée limitée du signal intercepté - pas de perte de bande passante - pas d

9 Signatures cahier des charges Sous-porteuses pilotes OFDM frequency a Block type b Comb type c Circular type page 8 time pilot data

10 Signatures pilotes m-séquences Pourquoi les m-séquences? - bonnes propriétés pseudo-aléatoires - statistiques aux ordres supérieurs pertinentes pour l identification - largement utilisées dans les systèmes OFDM existants (Wifi, WiMAX, DVB-T etc.) Générateur de séquences à longueur maximale page 9

pertinentes pour l identification - largement utilisées dans les systèmes

11 Signatures pilotes m-séquences Propriété utile pour l identification Ex : P = X X 5 ( ( ( www 0 3 ( ( ( = 1 = 1 déterministe constant ( ( ( www 0 2 ( ( ( = 1 = 1 toujours pseudo-aléatoire (MS) page 10

www... 1 4 5 6 = 1 = 1 déterministe constant ( ( ( www 0 2

12 Signatures pilotes m-séquences Application à l OFDM Signatures définies par : page 11

Signatures pilotes m-séquences Identification Vérifier si le signal reçu embarque des m-séquences avec le(s) bon(s) polynôme(s) sur les bonnes sous-porteuses pilotes (H1) ou

13 Signatures pilotes m-séquences Identification Vérifier si le signal reçu embarque des m-séquences avec le(s) bon(s) polynôme(s) sur les bonnes sous-porteuses pilotes (H1) ou non (H0). Test d hypothèses basée sur l utilisation d une fonction de coût exploitant les propriétés des m-séquences Ex : Comb-type, =Ip (n) : DFT normalisée du signal reçu page 12

14 Principe Signatures pilotes cyclostationnaires 1. Utiliser le caractère déterministe et périodique de la distribution tempsfréquence des tons pilotes : 2. Si on introduit de la redondance entre les symboles pilotes ( ) les processus et sont conjointement cyclostationnaires. Signatures définies par : : ensemble des fréquences cycliques page 13

15 Signatures pilotes cyclostationnaires Exemple : page 14

16 Signatures pilotes cyclostationnaires Identification Estimation de l énergie de la fonction d intercorrélation cyclique aux fréquences cycliques attendues où Décision par test d hypothèses similaire au critère sur les m-séquences. page 15

cyclique aux fréquences cycliques attendues où Décision par

17 Performances Scénario OFDM 512, 60 sous-porteuses pilotes (config. type Mobile WiMAX), canal mobile sélectif en fréquence. 24 symboles disponibles à la réception. Pfa=2%. 2 P MS = 1+ X + X K = 2, d ( p, q) = 2 5 (MS) (PIC) page 16

18 Conclusions 2 schémas de signature conformes au cahier des charges : - Discrimination forte, - interception très probable, - robuste au canal et pb de synchro., - nécessite peu de symboles, - pas de perte de bande passante, - pas d augmentation du PAPR. Les signatures cyclostationnaires offrent de meilleures performances que les signatures m-séquences. Cependant, sous certaines contraintes système la corrélation peut ne pas être garantie, on préférera alors l utilisation de séquences pseudo-aléatoire type MS. page 17

Les signatures cyclostationnaires offrent de meilleures performances que les signatures m-séquences.

19 Perspectives Identification et après? Radio cognitive multi-standards : choix autonome du protocole (réseau) de communication le mieux adapté aux besoins utilisateur. Estimation de la qualité du lien avec chacun des réseaux compatibles identifiés. Systèmes OFDM : Estimation aveugle du SNR en exploitant la redondance introduite par le préfixe cyclique. Systèmes OFDMA : Estimation aveugle du SNR en exploitant la parcimonie tempsfréquence et les propriétés de cyclostationnarité OFDM. Estimation passive de la charge réseau. Délicat car dans certains cas le terminal cognitif doit faire du reverse engineering sur les stratégies d allocation des ressources. page 18

Systèmes OFDM : Estimation aveugle du SNR en exploitant la redondance introduite par le préfixe cyclique.

20 Méthodes d identification des systèmes OFDM opportunistes Merci de votre attention. page 19

21 Pour en savoir plus F-X. Socheleau, S. Houcke, A. Aissa El Bey et P. Ciblat : OFDM system identification based on m-sequence signatures in cognitive radio context, IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC), Cannes (France), Septembre F-X. Socheleau, S. Houcke, P. Ciblat et A. Aissa-El-Bey : Algorithms for cognitive OFDM system detection, soumis à IEEE Transactions on Signal Processing, Oct F-X. Socheleau, A. Aissa-El-Bey et S. Houcke : Non Data-Aided SNR Estimation of OFDM Signals, accepté pour publication dans IEEE Communications Letters, Juillet F-X. Socheleau, P. Ciblat et S. Houcke : OFDM System Identification for Cognitive Radio Based on Pilot-Induced Cyclostationarity, soumis à IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), Budapest (Hongrie), Avril F-X. Socheleau, D. Pastor, A. Aissa-El-Bey et S. Houcke : Blind noise variance estimation for OFDMA signals, soumis à ICASSP, Taïpei, Avril page 20

22 Rappels sur la cyclostationnarité page 21

23 Polynôme primitif Soit P(x) un polynôme irréductible de degré d>1 sur un corps fini premier p. L'ordre de P est le plus petit entier positif n tel que P(x) divise x n -1. n est aussi égal à l'ordre multiplicatif de toute racine de P. C'est un diviseur dep d -1. P est un polynôme primitif si n=p d -1. page 22

24 Performances Scénario (I) OFDM 256, 8 sous-porteuses pilotes (config. type Fixed WiMAX), canal sélectif en fréquence. 24 symboles disponibles à la réception. Pfa=2% P MS = 1+ X + X K = 1, d ( p, q) = 0 page 23

25 RF Spectrum 1.39 to GHz Mid-Band High-Band page 24

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