Cette thématique s'inscrit dans des activités de simulation de systèmes de télécommunications filaires (paire cuivrée, câble coaxial et fibre optique) et hertziens (terrestres et spatiaux). D'un point de vue signal, nous proposons des architectures d'émetteurs-récepteurs numériques optimisés et quantifions leur efficacité par calculs théoriques mathématiques ou par simulations. Cette optimisation porte essentiellement sur la minimisation du taux d'erreurs (augmentation de la qualité) sur la transmission et tient compte des contraintes physiques (présence de bruit,...) imposées par le canal de propagation ou le mode d'utilisation de l'émetteur-récepteur (exemple de la détection multi-utilisateurs dans le cas des communications en étalement de spectre de type filaire (fibre) ou en espace libre (cas du GSM, de l'UMTS ou du système HSDPA). Les études menées sont principalement dédiées à l'optimisation de ces systèmes et visent avant tout à augmenter les débits de transmission par l'intermédiaire de l'accroissement de l'efficacité spectrale.

Exemple d'études menées en espace libre

En communications « wireless », une solution prometteuse qui fait l'objet de beaucoup d'études consiste à utiliser des systèmes à antennes multiples dits systèmes MIMO (Multi Input Multi Output). Cependant, la détection cohérente pour ces systèmes est une tâche ardue car elle nécessite une connaissance précise des paramètres du canal de propagation. De plus, l'augmentation des débits qui a tendance à rendre les canaux de propagation de plus en plus sélectifs en fréquence et les interférences dues à une réception multi-capteurs compliquent considérablement cette fonction. L'OFDM (multiplexage par répartition orthogonale de la fréquence) est une réponse possible pour contrer la sélectivité du canal de propagation puisqu'il convertit un canal large bande en une série de canaux non-sélectifs en fréquence. C'est ainsi que, de plus en plus, le terme OFDM est rattaché au terme MIMO. Le synoptique d'un système de transmission MIMO-OFDM en couches possédant une forte efficacité spectrale est présenté sur la figure 1. Une réception à base de turbo-annuleur d'interférences (Figure 2) permet alors d'obtenir des performances très proches des capacités théoriques. Les performances que l'on peut obtenir pour des canaux de propagation réalistes (ITU) sont reportées sur la Figure 3.
Cependant les systèmes MIMO-OFDM sont très sensibles aux problèmes de synchronisation et il faut alors imaginer des dispositifs performants capables d'interfacer avec les décodeurs de canal pour former des systèmes de synchronisation performants capables de travailler près de la borne de Cramer-Rao. Pour répondre à ce critère nous avons proposé des structures de turbo-synchroniseur (Figure 4). Elles ont permis d'améliorer les performances d'un système 2x2 de plus d'une décade.

Figure 1 : Emetteur MIMO-OFDM

Figure 2 : Récepteur turbo-annuleur d'interférences

Figure 3 : Performances turbo-annuleur système 4x4 : canal à faible étalement temporel

Figure 4 : Structure de turbo-synchroniseur pour système MIMO-OFDM

Un exemple de synchronisation itérative est illustré sur la figure 4. Nous avons proposé des structures de turbo-synchroniseur qui permettent d'approcher de très près la borne de Cramer-Rao (figure 5). Des exemples de performances sont illustrées en figure 5 pour un système 2x2.

Exemple d'études menées sur fibres optiques

Dans le domaine de l'optique, une stratégie d'évolution vers le très haut débit est en pleine effervescence. Un point clé du développement actuel des réseaux est le dernier tronçon jusqu'à l'utilisateur (réseau local ou d'accès) (Figure 5). L'enjeu est de pouvoir transmettre des débits élevés (> 155 Mbit/s) à un grand nombre d'utilisateurs (au moins 32) avec des performances adaptées aux services proposés (en général le taux d'erreur binaire doit être inférieur à 10-9. Dans ce contexte, nous étudions la technique de l'accès multiple par répartition de code (CDMA « Code Division Multiple Access ») qui constitue un moyen simple de discriminer les utilisateurs entre eux en leur attribuant des séquences d'étalement spécifiques à chaque utilisateur et orthogonales (figure 6).

Figure 5 : Réseaux d'accès optiques et techniques de multiplexage actuels

Figure 6 : Liaison OCDMA

La nature asynchrone du système détruit partiellement cette orthogonalité et rend inévitable la présence de produits d'inter corrélation plus connus sous le nom d' IAM (Interférence d'Accès Multiple). Pour réduire celle-ci et améliorer les performances (réduction du TEB), nous avons proposé deux approches :

• Améliorer la réception et le décodage des données, par exemple en utilisant une détection multi utilisateur (récepteur multi utilisateur à annulation parallèle d'interférence : PIC). Nou avons montré qu'il était possible d'améliorer la qualité de la transmission de plus d'un facteur 1000.
• Optimiser la séparation des signaux des différents utilisateurs par le choix d'un codage approprié : codage en 1 dimension (temporel) ou en 2 dimensions (2D) (temps/longueur d'onde). Ces derniers permettent de montrer qu'il est possible de relâcher les contraintes sur la longueur temporelle du code qui limite la valeur du débit par utilisateur pour une performance donnée. Nous avons développé des algorithmes de génération de ces familles de codes et nous avons pu montrer leurs performances. Actuellement, grâce à ces codes en 2D nous étudions une autre approche de l'OCDMA : différencier les services (et non les clients). Notre objectif est de définir plusieurs familles de codes permettant de transmettre sur le même support différents débits ou différentes qualité de services (TEB). L'idée principale consiste à générer dans ce cas des codes à poids ou à longueur variables.

Une autre voie de recherche dans le domaine des communications numériques pour l'optique consiste à utiliser un codage de canal pour améliorer les performances. Ces techniques de codage correcteur d'erreur sont déjà appliquées largement dans les systèmes de transmission optique de distribution haut débit et longue distance (WDM). L'enjeu est d'étudier et de mettre au point des techniques de codage correcteur d'erreur de plus en plus efficace (codes LDPC :« Low Density Parity Check Code ») pour les futurs systèmes de transmission haut-débit.

l est devenu maintenant inconcevable d'étudier des algorithmes de traitement du signal sans examiner les problèmes d'implantation pratique de ces mêmes algorithmes sur machines cibles. Même si une approche consistant uniquement à évaluer la complexité (par exemple en terme du nombre de multiplications) est couramment employée, nous avons décidé d'aller plus loin pour aboutir à l'implantation directe sur cartes. Nous avons acquis des compétences en langage VHDL** et que nous avons commencé par des activités d'implantation d'algorithmes simples de synchronisation. Profitant de l'expérience acquise dans le domaine des traitements itératifs (turbo-codes, codes LDPC) nous nous sommes orientés alors vers la conception de circuits de décodage de canal. Actuellement, nous travaillons sur l'implantation analogique de décodeurs de canal. Cette solution apparaît très prometteuse en termes de vitesse et de consommation. Cependant, les outils de synthèse actuels (CADENCE entre autres ...) qui permettent de descendre au niveau du transistor même, ne permettent pas de simuler une longue séquence de symboles transmis car les temps de simulation deviennent rapidement très prohibitifs. Il faut alors imaginer une structure de base qui peut se dupliquer de façon simple pour construire au final un code performant. Nous avons utilisé ce principe pour générer des circuits décodeurs de turbo-codes (Figure 7) et de codes LDPC.

Figure 7 : Réalisation de circuits décodeurs turbo utilisant une modularité d'ordre 2

Figure 8 : photo du démonstrateur optique en cours de développement.

Dans le cadre des communications optiques, nous avons actuellement entrepris le développement un démonstrateur (Figure 8) dédié aux études sur le CDMA optique et sur les codes correcteurs d'erreurs.

Figure 9 : banc de caractérisation des pièges dans les structures

De même que précédemment, il est inconcevable d'effectuer des simulations sans intégrer les paramètres réalistes des composants dans les chaînes de communications numériques simulées. C'est pourquoi, dès 1998, nous avons adopté, dans le cadre de nos études sur les liaisons optiques une méthodologie qui pourrait se résumer par « intégration des paramètres des composants en système ». Pour ce faire, nous avons développé et optimisé des bancs de caractérisation de composants (principalement dédiés au transistors très rapides) pour analyser leur fonctionnement et dysfonctionnements. A partir de ces mesures nous développons des modèles électriques des phénomènes observés.

Nous avons de plus acquis, depuis 1998, des compétences en simulation de systèmes optiques (logiciel VPItransmissionMaker/VPIcomponentMaker®) nous permettant de développer des chaînes optiques dédiées à nos études (modèles issus du logiciel ou développés en interne) dans lesquelles nous intégrons les paramètres des composants mesurés. Toujours selon la même méthodologie, nous avons développé des études en collaboration avec IMS (Université de Bordeaux 1) intégrant des résultats de fiabilité de composants laser dans les liaisons optiques simulées. On a par exemple pu estimer la durée de vie d'un système point à point du réseau d'accès () en intégrant les lois de vieillissement extraites des mesures de l'émetteur optique (laser DFB).
Les orientations actuelles et futures de cette activité sont concentrées sur le développement de nouveaux bancs de caractérisation de composants optoélectroniques (modulateurs miroirs) et l'optimisation d'un banc de caractérisation de phénomènes de piégeage/dépiégeage des porteurs dans les semi-conducteurs voire d'autres matériaux (Figure 9).

ESTE a réalisé ces études dans le cadre de collaborations et de projets ANR/RNRT :

Contrats de recherche externe : France-Télécom R&D (Issy Les Moulineaux, Rennes et Lannion), TDF, Thales-Alénia Space, CNES, SODIELEC, Eutelsat. Projets ANR/RNRT : FLORA, ERMIONE, HEMERODE, ECOFRAME, ACSOM Collaborations : IMS, ENST Paris et Bretagne, Alcatel Thalès III-V lab.