Sur l'utilisation des filtres du premier-ordre pour l'estimation d'un canal radio-mobile de Rayleigh à évanouissement plat
Résumé
Nous traitons de l'estimation d'un canal de communication radio-mobile aléatoire selon un modèle de Rayleigh à spectre Doppler de Jakes, et non-sélectif en fréquence. Une méthode classique de la littérature consiste à approcher les variations du canal par un modèle Auto-Régressif du premier ordre (AR1) dont le paramètre est ajusté selon un critère de coïncidence de corrélation (CM), puis à réaliser l'estimation par Filtrage de Kalman (KF). Performant sur des canaux rapidement variables, l'algorithme obtenu exhibe toutefois des performances décevantes en terme de distance à la Borne de Cramer-Rao Bayesienne (BCRB) pour des variations plus lentes. Nous proposons 3 améliorations incrémentales à cet algorithme. La première consiste à remplacer le critère CM par un critère plus adéquat de Minimisation de la Variance Asymptotique d'estimation (critère MAV). Nous remplaçons ensuite le filtre de Kalman par un simple filtre invariant du premier ordre optimisé selon le critère MAV, avec quasiment les mêmes performances asymptotiques que le KF optimisé. Les expressions du paramètre optimal de ce filtre en fonction de l'état du canal (Doppler, RSB), ainsi que de l'EQM correspondante sont établies. Enfin, nous proposons une version adaptative de ce filtre ne nécessitant pas de connaissance a priori sur l'état du canal, mais auto-optimisée directement à partir des données observées.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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