L’Ecole doctorale : Ecole Doctorale de l’Institut Polytechnique de Paris

et le Laboratoire de recherche SAMOVAR – Services répartis, Architectures, Modélisation, Validation, Administration des Réseaux

présentent

l’AVIS DE SOUTENANCE de Monsieur Fakher SAGHEER

Autorisé à présenter ses travaux en vue de l’obtention du Doctorat de l’Institut Polytechnique de Paris, préparé à Télécom SudParis en :

Réseaux, Informations et Communications

« Méthodes statistiques bayésiennes pour la détection conjointe des activités des utilisateurs, l’estimation des canaux et le décodage des données dans les réseaux sans fil dynamiques »

le JEUDI 12 DéCEMBRE 2024 à 10h00

à

Amphithéâtre 4
Télécom SudParis, 19, Place Marguerite Perey, 91120 PALAISEAU

Membres du jury :

M. Frédéric LEHMANN, Full professor, Télécom SudParis, FRANCE – Directeur de these
M. Jean-Marie GORCE, Professeure des universités, INSA Lyon, FRANCE – Rapporteur
M. Jean-Pierre CANCES, Professeur des universités, Université de Limoges, FRANCE – Rapporteur
M. Didier LE RUYET, Professeure des universités, CNAM Paris, FRANCE – Examinateur
Mme Lina MROUEH, Professeure, ISEP, FRANCE – Examinateur
M. Antoine BERTHET, Full professor, Centrale Supelec, FRANCE – CoDirecteur de these

« Méthodes statistiques bayésiennes pour la détection conjointe des activités des utilisateurs, l’estimation des canaux et le décodage des données dans les réseaux sans fil dynamiques »

présenté par Monsieur Fakher SAGHEER

Résumé :

L’accès multiple non-orthogonal grant-free (GF-NOMA) s’impose progressivement comme une partie intégrante de la couche physique des systèmes d’accès radio du futur. En permettant d’accéder à une station de base sans allocation explicite de ressources temps/fréquence/code, GF-NOMA permet non seulement d’améliorer l’efficacité spectrale, mais également de rendre possible des communications ultra fiables à faible latence (URLLC). De telles exigences permettront de répondre aux enjeux spécifiques d’applications sans fil telles que l’internet des objets, la réalité virtuelle, les jeux vidéo en ligne, les communications entre machines, véhicules, etc. Cependant, GF-NOMA introduit un nouveau défi inexistant dans les systèmes de communication classiques, à savoir la détection d’activité des utilisateurs : en plus de l’estimation du canal, de la détection et du décodage des utilisateurs interférant, la station de base réceptrice doit être en mesure de procéder à leur classification en deux catégories : ceux qui sont actifs et transmettent et ceux qui ne le sont pas. La massivité du système, l’absence de contrôle de puissance à l’émission et/ou d’orthogonalité des séquences pilotes des utilisateurs sont autant de caractéristiques qui compliquent les traitements en réception. Cette thèse a pour thème général l’étude de nouvelles méthodes statistiques basées sur des algorithmes à passage de messages sur des graphes factoriels (factor graphs) appropriés afin de traiter conjointement toutes ces tâches au niveau du récepteur. Sont étudiées plus précisément : – une méthode (1) d’inférence bayésienne hybride à base de l’algorithme de propagation de croyance (belief propagation algorithm, BP) et de l’algorithme de propagation de l’espérance (expectation propagation algorithm, EP) pour résoudre le problème conjoint de détection d’activité, estimation de canal, et détection multi-utilisateur dans un système GF-NOMA synchrone avec absence de contrôle de puissance à l’émission, séquences pilotes orthogonales et antennes réceptrices multiples. En introduisant un critère d’approximation pour exprimer le passage de messages sous forme de lois gaussiennes, l’estimation du canal et la détection multi-utilisateurs peuvent être traitées efficacement par l’algorithme EP. Ceci s’avérant impossible sous cette forme pour la détection d’activité des utilisateurs, un passage de messages sous forme BP est utilisé à cet effet. La méthode proposée inclut une étape d’estimation des hyperparamètres du modèle que sont l’énergie des signaux reçus et la corrélation spatiale entre les antennes réceptrices. Une variante à complexité réduite ignorant la corrélation spatiale entre antennes réceptrices est également proposée ; – une méthode (2) d’inférence bayésienne à base de l’algorithme EP exploitant des méthodes d’analyse complexe (dérivées de Wirtinger) permettant de traiter la détection d’activité des utilisateurs également sous la forme d’un algorithme à passage de messages gaussiens ; – une méthode (3) faisant précéder la méthode (2) d’une méthode d’acquisition comprimée bayésienne chargée de l’estimation initiale du canal et de l’activité des utilisateurs dans le contexte complexifié d’un accès massif avec séquences pilotes des utilisateurs non-orthogonales. L’évaluation par simulations de ces différentes méthodes est effectuée dans le cas particulier d’un système GF-NOMA synchrone par codage, entrelacement et modulation OFDM (GF-OFDM-IDMA). Les performances obtenues (mesurées en termes de taux d’erreur binaire résiduel pour la détection et le décodage, d’erreur quadratique moyenne pour l’estimation de canal, et de probabilités de fausse alarme et de non-détection pour la détection d’activité) se comparent favorablement par rapport à celles obtenues avec des méthodes classiques publiées dans la littérature. Mots clés : NOMA, grant-free, accès massif, OFDM, graphes factoriels, algorithmes à passage de messages, propagation de croyance, propagation de l’espérance.
Abstract :

Grant-free non-orthogonal multiple access (GF-NOMA) is gradually becoming an integral part of the physical layer of future radio access systems. By allowing access to a base station without explicit allocation of time/frequency/code resources, GF-NOMA not only improves spectral efficiency, but also enables ultra-reliable low latency communications (URLLC) . Such requirements will make it possible to meet the specific challenges of wireless applications such as the Internet of Things, virtual reality, online video games, communications between machines, vehicles, etc. However, GF-NOMA introduces a new challenge that does not exist in conventional communication systems, namely user activity detection: in addition to channel estimation, detection and decoding of interfering users, the base station receiver must be able to classify them into two categories: those who are active and transmitting and those who are not. The massiveness of the system, the absence of power control on transmission and/or orthogonality of user pilot sequences are all characteristics which complicate processing at the receiver. The general subject of this thesis is the study of new statistical methods based on message passing algorithms on appropriate factor graphs in order to jointly handle all these tasks at the receiver level. Are studied more precisely: – a method (1) of hybrid Bayesian inference based on the belief propagation algorithm (BP) and the expectation propagation algorithm (EP) to solve the problem of joint activity detection, channel estimation, and multi-user detection in a synchronous GF-NOMA system with no transmit power control, orthogonal pilot sequences and multiple receiver antennas. By introducing an approximation criterion to express message passing as Gaussian laws, channel estimation and multi-user detection can be efficiently processed by the EP algorithm. This proving impossible in this form for detecting user activity, message passing in BP form is used for this purpose. The proposed method includes a step of estimating the hyperparameters of the model, which are the energy of the received signals and the spatial correlation between the receiving antennas. A reduced complexity variant ignoring the spatial correlation between receiving antennas is also proposed; – a method (2) of Bayesian inference based on the EP algorithm exploiting complex analysis methods (Wirtinger derivatives) making it possible to process user activity detection also in the form of a Gaussian message passing algorithm; – a method (3) preceding method (2) with a Bayesian compressed acquisition method responsible for the initial estimation of the channel and user activity in the more complex context of massive access with non-orthogonal pilot sequences for the users. The evaluation by simulations of these different methods is carried out in the particular case of a synchronous GF-NOMA system by coding, interleaving and OFDM modulation (GF-OFDM-IDMA). The performance obtained (measured in terms of residual bit error rate for detection and decoding, root mean square error for channel estimation, and false alarm and missed-detection probabilities for activity detection) compare favorably with those obtained with traditional methods published in the literature. Keywords: NOMA, grant-free, massive access, OFDM, factor graphs, message passing algorithms, belief propagation, expectation propagation.