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3.6. Minimisation du TEB 85plat.On a donc montré que la solution CPA est capable de discriminer le retard entre lestrajets qui forment le canal grâce à l’utilisation de la matrice de covariance spatiotemporelleau lieu de la matrice de covariance spatiale comme dans la techniqueEig-BF. Encore une fois l’utilisation de la technique CPA conduit à des gains deperformance par rapport à la solution Eig-BF.3.5.5 Besoin d’un nouveau critèreOn a montré que le critère de minimum de variance et minimum de puissanced’émission proposé dans la section 3.5.2, équation (3.45), présente des avantages parrapport à la Formation de Voie et à la technique Eigen-Beamforming. Ces avantagessont accentués dans des canaux qui ne sont pas plats en fréquence et dont lescoefficients ne suivent pas une distribution de Rayleigh. Néanmoins, même dans cescénario, la solution CPA n’est pas très loin de l’optimal.Par contre, on n’a pas résolu le problème de l’obtention du β optimal pour minimiserle TEB en fonction de la puissance d’émission. Par ailleurs, on a montré que lecritère proposé conduit à une réduction du TEB par rapport à d’autres techniques,mais on n’est pas sûr que ce critère conduise à la minimisation du TEB, ce qui estle but ultime dans un système de communication numérique. Au vu de ces points,on propose par la suite un nouveau critère basé directement sur la minimisation duTEB.3.6 Minimisation du TEBOn propose par la suite un nouveau critère basé directement sur la minimisationdu TEB au niveau du mobile. On a déjà vu que la technique Eigen-Beamformingconduit à la minimisation du TEB dans le cas d’un canal de Rayleigh plat. Le but iciest de proposer une technique capable d’atteindre le minimum de TEB dans le casgénéral d’un canal et d’une modulation quelconque.3.6.1 Modèle de signalOn garde le même schéma de transmission, présenté dans la figure 3.1. Alors,on part du modèle de signal présenté dans la section 3.5.1. Plus particulièrement del’expression de la puissance reçue par le mobile donnée par l’équation (3.42), répétéeici par convenance :P(b) = P TX ω H R(b)ω ,où R(b) = H(b)H(b) H est la Matrice de Covariance Spatio-Temporelle (MCST) ducanal H(b).