séminaire 2012 - SUPELEC · Canal de Rice Canal de Rayleigh 11 Définition des indicateurs de qualité de canal Partie I1: Technique de prise de décision par modélisation statistique

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Prises de décision en « Cognitive Radio » : Un outil pour la «Green Radio»

Salma BOURBIA

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Salma BOURBIASCEE/IETRSupélec - Rennes

Émissions de CO2

Contexte et Introduction

Auto-adaptation de l’équipement radio au contexte de l’environnement

« Cognitive Radio »

« Green Radio » TIC : Technologies de l’information et de la communication

Trouver des situations de reconfiguration de l’architecture radio qui consommeraient moins d’énergie tout en gardant une certaine qualité de service

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Environnement

Contexte et Introduction

Couche intelligente

Énergie consommée

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Partie 1: conception de la couche intelligente

Partie I1: Technique de prise de décision par modélisation statistique

i i i Partie III: Réduction de la complexité de calcul en limitant l’utilisation de l’égaliseur

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Environnement

Partie 1 : Conception de la couche intelligente

Observer

RaisonnerAgir

Couche intelligenteApprendre

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Antenne

Composants adaptables et reconfigurables

beamforming

Actions d’adaptation

Etats évalués de l’environnement

SNR

Indicateurs de qualité de canal (métriques radio observées)


Mélangeur

Filtre anti-repliement

Amplificateur à gain variable

E li

beamforming

Agir sur la fréquence porteuse

Ajuster le gain de l’amplificateur

Activer ou désactiver l’égaliseur

SNR faible

Faible efficacité spectrale

Fortes interférences

BER élevé

BERSINR

Puissane du signal

Puissance du bruit

Egaliseur

Démodulateur

Décodeur

Changer de modulation

Change le schéma de décodage

Débit binaire faible

DOA (direction d’arrivée)

Fading multi-trajets

Observer Raisonner Agir6

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Approche de prise de décision Modélisation statistique


Inférence statistique

Estimationstatistique

Détectionstatistique

Caractérisation statistique des mesures incertaines des métriques radio

Développer des règles de décision à partir de ces statistiques

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Besoins des utilisateurs

Spécification des


pstandards

Capteurs de l’environnement

radio

Caractérisation statistique des

métriques

Evaluation de l’état de

l’environnement(règle de dé i i )

Actions de reconfigurationMoteur cognitif

Architecture de réception

décision)

S. Bourbia, M. Achouri, K. Grati, D. Le Guennec, A. Ghazel, « Cognitive Engine Design for Cognitive Radio », ICMCS 2012, Tanger 8

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Objectif décider d’activer ou de désactiver l’égaliseur de la chaîne de réception dans le but de réduire la complexité de calcul


Etat de l’art

- Adaptation de l’utilisation de l’égaliseur pas pour réduire l’énergie consommée deux démodulateurs (avec et sans égaliseur) et sélectionner selon la sortie

- Utilisation de critères et de métriques (SINR…)Sans tenir compte des incertitudes des mesuresSans tenir compte des incertitudes des mesures Sans étude d’une éventuelle réduction de l’énergie consommée

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Définition des indicateurs de qualité de canal


Signal reçuSignal émis Bruit additif blanc

gaussienCoefficients du canal

Métrique 1:

Métrique 2:

pSNR

ISI

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Canal de Rice Canal de Rayleigh

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Signal émis normalisé

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Estimation des métriques

h ˆSN R ˆIS IE ti ti d l


ih pSN R IS IEstimation de canal

Algorithmes d’estimation de canal dans la littérature

LS

LMS

Modulus constant

Avec pilotes

En aveugle

Estimation par inter-corrélation

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Modélisation statistique et prise de décision


observations

E ti ti ét i

Maximum de vraisemblance

Estimation de la densité de probabilités

Estimation paramétrique

Estimation non-paramétrique

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É


Décision entre deux actions Évaluation de l’état de l’environnement

Traduction en un test d’hypothèses

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I tit d d N il d dé i i


Incertitude des mesures Nouveaux seuils de décision

Règle de décision pour décider de désactiver l’égaliseur : résolution par la méthode de Neyman Pearson

Fausse alarme fixée

S. Bourbia, D. Le Guennec, K. Grati,, A. Ghazel, « Statistical Decision Making Method for Cognitive Radio », ICT 2012, Jounieh, Leabanon19



S. Bourbia, D. Le Guennec, K. Grati,, A. Ghazel, « Statistical Decision Making Method for Cognitive Radio », ICT 2012, Jounieh, Leabanon20

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S. Bourbia, D. Le Guennec, K. Grati,, A. Ghazel, « Statistical Decision Making Method for Cognitive Radio », ICT 2012, Jounieh, Leabanon

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Partie III: Réduction de la complexité de calcul en limitant l’utilisation de l’égaliseur

Solution 1

Solution 2

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Canal de Rice


10df Hz 100df Hz

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Vitesse du mobile 6Km/h Vitesse du mobile 60Km/h

BER sans égalisation


10df Hz 100df Hz

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Résultats de la prise de décision : 1 désactiver l’égaliseur, 0 Activer l’égaliseur


10df Hz 100df Hz

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BER après prise de décision (Solution 1)


10df Hz 100df Hz

Taux de réduction de la complexité71,99 %

Taux de réduction de la complexité25.31%

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BER après prise de décision (Solution 2)

10df Hz 100df Hz

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Taux de réduction de la complexité de calcul


Taux de réduction de la complexité par rapport à une utilisation permanente de l’égaliseur

Coût des traitements ajoutés pour la prise de décision

Pourcentage de temps pendant lequel l’égaliseur est désactivé

Coût de l’égaliseur

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Gain maximal: 91.1%

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On commence à gagner en complexité à partir de Rt=8.66%



Gain maximal: 86.4%

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On commence à gagner en complexité à partir de Rt=9.36%

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Cognitive radio green radio Chercher des situations d’auto-adaptation à l’environnement pour réduire la consommation

d’énergie

Conclusions

Couche intelligente pour l’apprentissage et la prise de décision (Moteur Cognitif) Technique de prise de décision : modélisation statistique de l’environnement

Limitation de l’utilisation de l’égaliseur dans la chaîne de réception dans le but de réduire la complexité de calcul

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Documents

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