Automatique CMLD-CFAR basé sur les réseaux de neurones artificiels : Application à l’acquisition dans les systèmes DS/CDMA

Abstract

Dans un système DS-CDMA, les clients sont identifiés par des codes pseudo-aléatoires quasi-orthogonaux permettant théoriquement à un très grand nombre d'abonnés d'accéder aux services simultanément (grande capacité) tout en utilisant la totalité de la bande passante (haut débit). L'objectif de ce projet de maîtriser et d'évaluer les performances de détecteur ACMLD-CFAR. Le système étudié repose sur la stratégie de recherche série à structure simple. Il utilise un détecteur adaptatif réalisé à base des réseaux de neurones artificiels multicouches et entrainé par l'algorithme de rétro-propagation d'erreur. Nous avons travaillé sur le processeur ACMLD-CFAR qui emploie un seuil adaptatif dans le processus d’acquisition. Le processeur ACMLD-CFAR est comparé avec deux autres détecteurs adaptatifs que nous avons choisis. Les résultats obtenus montrent l'efficacité des systèmes utilisant les algorithmes de censure automatique dans le processus d’acquisition. Il est démontré clairement que le système proposé fournit la probabilité de détection la plus efficace.