Amélioration de l’acquisition adaptative des séquences PN par les techniques méta-heuristiques: étude comparative

Abstract

L'objectif du présent travail est l’amélioration de l’acquisition adaptative des séquences pseudo-aléatoires (PN) dans les systèmes de communication DS/CDMA. Les systèmes d'acquisitions à seuil fixe sont incapables de s'adapter à des environnements de communications mobiles à variation rapide et peuvent conduire à un taux élevé de fausses alarmes et / ou à une faible probabilité de détection. Par conséquent, nous proposons un arrangement de manière adaptatif du seuil de détection par l’utilisation du détecteur distribué (CMLD-CFAR). Dans cette étude, un système d’acquisition série à seuillage adaptatif utilisant plusieurs détecteurs locaux et des antennes intelligentes est proposé et étudié. Afin d’optimiser les seuils des différents détecteurs composant ce système d’acquisition, différents algorithmes méta-heuristiques (PSO, GA, BBO, SFLA, TLBO) sont proposés et comparés. La probabilité de détection et le temps d’acquisition moyen du système proposé ont été évalués pour les cinq algorithmes d’optimisation, en considérant deux règles de fusion (And et OR). Les résultats obtenus montrent la supériorité de l’algorithme d’optimisation OR-TLBO.

The objective of the present work is to improve the adaptive acquisition of pseudo-random sequences (PN) in DS / CDMA communication systems. Fixed-threshold acquisition systems are unable to adapt to rapidly varying mobile communications environments and can lead to a high rate of false alarms and / or a low probability of detection. Therefore, we propose an adaptive arrangement of the detection threshold by using the distributed detector (CMLD-CFAR). In this study, an adaptive thresholding serial acquisition system using several local detectors and smart antennas is proposed and studied. In order to optimize thresholds of the different detectors making up this acquisition system, different meta-heuristic algorithms (PSO; GA; BBO; SFLA; TLBO) are proposed and compared. The probability of detection and the mean acquisition time of the proposed system were evaluated for the five optimization algorithms, considering two fusion rules (AND and OR). The obtained results show the superiority of the OR-TLBO optimization algorithm.