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Modélisation dynamique des canaux MIMO pour les transports ferroviaires

L'exploitation, le contrôle et la signalisation des systèmes de métros modernes et en particulier les métros sans conducteur, reposent sur deux familles de systèmes de communication radio sans fil : les transmissions vitales pour la signalisation et le contrôle des trains à faible débit et les transmissions non vitales très haut débit pour la vidéo surveillance embarquée, le télé-diagnostic, l'information des clients, etc. Lors de la mise en œuvre de tels systèmes de transmission, l'industriel doit donc garantir à l'exploitant de métro des performances concernant les débits et la qualité de la transmission en termes de perte de paquets d'information. Dès lors, appréhender le comportement du canal de propagation est un élément clé pour prédire et améliorer les performances des systèmes de transmission. L'objectif de ces travaux de thèse est double et concerne : • D'une part, la réduction des temps de calcul d'un simulateur de canal à tracé de rayons 3D qui prédit avec précision le comportement du canal de propagation, mais reste coûteux en temps de calculs pour les simulations dynamiques. Nous proposons dans cette thèse une méthode qui s'appuie sur trois critères de visibilité pour simplifier la description de la géométrie de l'environnement sans pénaliser la prédiction des paramètres caractéristiques du canal de propagation ; • D'autre part, la mise en œuvre d'un nouveau modèle de canal de propagation MIMO dynamique en tunnel rectiligne de section rectangulaire qui permettra d'optimiser des systèmes de transmission multi antennaires (MIMO) pour des applications de transmissions sans fil pour les métros en tunnel. Ce modèle s'inspire globalement du modèle de canal utilisé

Mots-clés libres : Tracé de rayons, propagation, modélisation géométrique stochastique du canal, clusters, lois statistiques, WINNER.

Rameau (langage normalisé) :
• Modèles mathématiques
  
• Ondes radioélectriques -- Propagation
  
• Tracé de rayons 3D
  
• Clusters (chimie)
  
• Processus stochastiques