COMMUNICATIONS NUMERIQUES INTRA VEHICULE : CARACTERISATION DES BRUITS ET DES INTERFERENCES



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COMMUNICATIONS NUMERIQUES INTRA VEHICULE : CARACTERISATION DES BRUITS ET DES INTERFERENCES Virginie DEGARDIN*, Marc HEDDEBAUT**, Martine LIENARD*, Virginie DENIAU** et Pierre DEGAUQUE* (*): Université de Lille, IEMN/TELICE (**): INRETS/LEOST, Villeneuve d Ascq,

Le nouvel environnement électromagnétique? Dans nos exemples : impact sur les communications numériques Accent sur une évolution nécessaire dans la caractérisation de l environnement, dans sa modélisation et dans les moyens de tests Pourquoi cette évolution? Systèmes de transmission de données numériques. Approche traditionnelle dans le domaine fréquentiel mal adaptée. 2 exemples : Communications sur le réseau d énergie des véhicules (PLC), propagation libre au sein du véhicule

PLC : Liaison intravéhicule (X by wire) Exemple: Mercedes classe C: 40 calculateurs, Clio: 15. 3km de câblage. Multiplexage a ses limites. Encombrement et poids plus importants, diagnostic de pannes délicat. PLC? Optimisation du système de transmission : Caractérisation du canal de propagation (Fonction de transfert + bruit). Caractérisation du bruit dans le domaine temporel. Optimisation du codage de canal et prédiction des performances.

Attention aux «perturbations» de l environnement Contrainte supplémentaire: rayonnement de ces sources distribuées Pas de normes spécifiques actuelles. CISPR 25 : Tension au pied d antenne radio 6 dbμv Minimisation du champ rayonné. Injection sur le réseau en de nombreux points DSP émission 80 à 60 dbm/hz

Modélisation de la propagation D1 D3 : 5.75 m D2 D3 : 7.55 m longueur totale = 205 m Z1 1 fils 25 cm 3 fils 30 cm M Z2 1 fils 1 mm 5 fils 10 cm Batt. 3 fils 100 cm Z5 16 fils 10 cm Compartiment moteur Z3 11 fils 100 cm M 5 fils 1 fils 10 cm Z4 2 fils M D1 3 fils 1 fils 10 cm 16 fils D2 1 fils 40 cm F M 1 fils 10 cm 5 fils 40 cm 10 fils 10 fils 3 fils 5 fils 1 m 1 fils 10 cm Z8 15 fils 30 cm CC 1 fils 1 mm 10 fils 30 cm Z6 20 fils 80 cm M 1 fils 40 cm CC Z7 30 fils Tableau de bord Z9 10 fils 100 cm Z3 Z13 D3 3 fils 9 fils Z12 Z11 5 fils 100 cm 20 fils 1 14 fils 100 cm 20fils 3 fils 15 cm 11 fils 100 cm 1 fils 10cm 16 fils 30 fils Habitacle 5 fils 11fils 100 cm 100 cm 14 fils Z14 5 fils 10 cm Z10 10 fils M 3 fils Z15 3 fils Z18 3 fils 10 cm Z17 Z16 Lignes de transmission non uniformes

Mesures des fonctions de transfert Analyseur de réseau + coupleur : Matrice des paramètres S Multitrajets dus aux réflexions multiples. Canal sélectif en fréquence. OFDM (1-30 MHz)

Enregistrement des bruits impulsifs Paramètres ajustables. Exemple : Fréquence d échantillonnage 400 M échantillons/s Trigger (variable) : 3 mv cc, Fenêtre d observation: 650 µs, Écrêtage ± 10V coupleur acquisition acquisition TIA CH A Ext trigger PC Port // Trig out

Impulsions typiques Exemple d enregistrement de bruit. (Enregistrements parcours 20 min.) (a) Fenêtre d observation de 650 ms, (b) Impulsion isolée, (c) Rafale

Risque de perturbation du signal par le bruit impulsif? Suivant les véhicules, caractéristiques statistiques des impulsions différentes en phase de croisière ou en phase de freinage/accélération DSP du signal émis faible (entre -80 et -60 dbm/hz) Phase de croisière Phase de freinage/accélération (Remarque : attention aux échelles) en phase de croisière: durée courte et TIA

Classification/Caractérisation du bruit impulsif du bruit Classification Impulsion isolée rafale («burst») Paramètres significatifs Pseudo fréquence, amplitude crête, facteur de décroissance, largeur, temps d inter arrivée, etc. Etude statistique «Optique» de l implantation d un système télécom. Pas d identification fine des sources de perturbation. Aspect global. Mesures en de nombreux points du réseau + un «grand» nombre de véhicules

Modélisation du bruit Objectif : Modèle numérique générant du bruit ayant les mêmes caractéristiques statistiques que le bruit mesuré Insertion de ce modèle dans un logiciel simulant la liaison (algo du traitement de signal, performances) Approches Modèle stochastique Chaînes de Markov Middleton Autre?

Modèle stochastique chaînes de Markov Pour chaque caractéristique du bruit impulsif, trouver les lois statistiques les plus appropriées. «Reconstitution» des impulsions Tirage aléatoire ou Markov (matrice de transition) Exemple : amplitude crête et pseudo fréquence (Distributions Gamma)

Exemple d application Norme HP 1.0: code RS + Code Convolutif Poinçonné ou non Performances durant la phase de croisière TEB < 10-6 : Débit moyen de 14 Mbits/s (DSP émis 70 dbm/hz) Durant les phases d accélération et de freinage, pour ce débit le TEB deviendrait 7 10-2!

Expression de l amplitude instantanée du bruit X Middleton classe A bilan modélisation Bande passante du bruit << Bande du récepteur () t = X c ( t) cos ( 2πf 0t) + X s ( t) sin ( 2πf 0t) = Re al ( E( t) exp ( j ( 2πf t + ϕ () t ))) Paramètres caractéristiques : P 3 Indice impulsif (A) Facteur gaussien (Γ) Variance de la composante impulsive (Ω 2A ) 0 Amplitude (V) 8 6 4 2 0-2 -4-6 0 100 200 300 400 500 600 Durée (μs) Problème : impulsions de bruit uniformément réparties. Mauvaise restitution des formes temporelles Mauvaise prévision du taux d erreurs Modèle stochastique/markov OK mais lourd de mise en œuvre Middleton : pas bien adapté (1973! Com. analogiques!) «Nouveau» Middleton pour com. num? En cours..

Environnement électromagnétique dans un véhicule : Développement de nouveaux moyens de tests Multiples sources d émission quelques GHz Compatibilité inter système Performances des systèmes Problème : véhicule (voiture, rame, avion) cavité résonnante Exemple : Modélisation FDTD rayonnement 2.45 GHz 0-10 db -20 db -30 db -40 db -50 db -60 db 1 m 0 4 m

Moyen de simulation de l environnement / Tests Modèle déterministe? Aspects aléatoires : passagers (mouvement, position..) Moyen de test de compatibilité intra ou intersystèmes Tests en laboratoire reproductibles? Environnement multi trajets Chambre réverbérante si possibilité de reproduire les caractéristiques de l environnement réel Collaboration avec l'ulb (Thèse O. Delangre)

Potentialité des CRBM CEM : Q, τ RC : décroissance exponentielle de l énergie emmagasinée lorsque la source est arrêtée, B m : largeur de bande modale, etc. Télécom : Bande de cohérence B c (ρ), (ρ coeff de corrél.) profil de puissance : étalement des retards τ RMS, etc. 1 ère étape : relation entre ces paramètres τ RMS s identifie à τ RC (Q/2πf c ) B c (ρ) s identifie à B m pour ρ = 0.7 (f c /Q) 2 ème étape : caractérisation de la chambre

Réponse impulsionnelle de la CRBM Analyseur de réseau, 200 MHz de bande, f c = 5 GHz Cas d une réalisation (brasseur immobile) Q : 14 000, τ RMS : 400 ns Grandes valeurs! (Q voiture 500 max) Introduction d absorbants

CRBM amortie Panneaux absorbant de 1.5 m 2 (Moyenne sur 100 réalisations) Surface équivalent d absorption Choix du nombre d absorbants Sans abs.q : 14 000, τ RMS : 400 ns ; indoor 10 300 ns 1 abs. Q : 1 600, τ RMS : 58 ns ; suburbain 200 2000 ns 2 abs. Q : 850, τ RMS : 31 ns ; véhicule 10-30 ns

CRBM amortie, suite Autre paramètre intéressant : direction d arrivée des rayons Exemple : pour une position du brasseur (antenne directive 90, 5 GHz) Reconstitution des directions d arrivée (Algorithme ESPRIT) 4 absorbants 3 absorbants Normalisation : rayon le plus énergétique amplitude de 1 Généralisation banc de test : Plusieurs sources dans la CRBM (CEM intersystèmes), Géné de bruit impulsif ou non

CRBM amortie Points à approfondir Profil de puissance quasi-continu. Conséquences sur le comportement des systèmes (OFDM, CDMA, etc.) Efficacité du brasseur aux temps courts Influence de la position des absorbants, de leur nombre/répartition, etc. Simulation d un environnement plus général Caractéristiques de l environnement différentes près de Tx, Rx ou entre Tx et Rx Important pour les systèmes multi antennes Ex : MIMO, corrélation entre éléments + rang de matrice H 2 CRBM couplées entre elles

CRBM couplées Guide entre CRBM : Dimensions / fréquence modification du nombre de modes modification du rang de H Exemple MIMO (4,4) SNR de 10 db

Conclusion Systèmes numériques de transmission de données Nouvelle approche dans la caractérisation de l environnement Domaine fréquentiel domaine temporel Élaboration de nouveaux modèles de bruit Développement de moyens de tests : compatibilité inter systèmes ou intra système. CRBM : candidat potentiel