Deep Learning pour les systèmes MIMO
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Dans ce manuscrit, on a présenté les principes et les caractéristiques des systèmes MIMO pour les systèmes de communication sans fil. Ils permettent d'améliorer le débit d'un lien radio sans augmenter la puissance d'émission et la bande de fréquence allouée. On a prouvé que la théorie de l'information permet de déterminer les limites théoriques de ces systèmes. Ensuite, on a présenté les différentes familles de codes spatio-temporels en treillis (STT) et les codes spatio-temporel en bloc (STB) qui consistent à ajouter de la redondance aux données binaires émises afin d'aug...
Dans ce manuscrit, on a présenté les principes et les caractéristiques des systèmes MIMO pour les systèmes de communication sans fil. Ils permettent d'améliorer le débit d'un lien radio sans augmenter la puissance d'émission et la bande de fréquence allouée. On a prouvé que la théorie de l'information permet de déterminer les limites théoriques de ces systèmes. Ensuite, on a présenté les différentes familles de codes spatio-temporels en treillis (STT) et les codes spatio-temporel en bloc (STB) qui consistent à ajouter de la redondance aux données binaires émises afin d'augmenter la diversité spatiale et éviter les évanouissements propres au canal MIMO, ainsi les algorithmes de détection associés pour reconstituerles signaux d'origines.
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