Biographie: Mehrez Souden a reçu le diplôme de Maîtrise Scientifique de l'Institut National de la Recherche Scientifique, Énergie Matériaux et Télécommunications (INRS-ÉMT) en 2006 et le diplôme d'Ingénieur de l'École Polytechnique de Tunisie en 2004. Actuellement, il est étudiant au doctorat, Télécommunications, à l'INRS-ÉMT. Son exprérience professionelle inclut des stages à OMNIACOM, Tunisie, en 2003, et au Laboratoire de communications et d'intégration de la microélectronique (LACIME), École de Technology Supérieure (ÉTS), Montréal, Québec, Canada en 2004. Ses activitées de recherches portent sur le traitement de signal et ses applications dans les domaines des communications numériques et l'acoustique, notamment, la séparation autodidacte des sources, la localisation des sources, la formation de faisceaux, et la réduction du bruit.

Distinctions:
- Bourse d'excellence du gouvernement Tunisien (2005/2006).
- Bourse d'excellence du gouvernement Tunisien (2007/2009).

Sujet de maîtrise: Nouvelles Techniques de Séparation Autodidacte et de Localization de Sources.

Directeur de recherche:
- Prof. Sofiène Affès, INRS-EMT.

Co-directeur de recherche:
- Prof. Jacob Benesty, INRS-EMT.

Résumé: Plusieurs travaux de recherche récents ont montré que l’ajout de réseaux d’antennes aux différents terminaux (à l'émission ou la réception) des réseaux de communications sans fil permet d'énormes gains en termes de capacité, de qualité de service et de possibilité de localisation sans recourir à des méthodes plus complexes (global positioning system (GPS) ou triangulation, par exemple). C’est dans ce cadre que s’inscrit mon projet de maîtrise intitulé « Nouvelles techniques de séparation autodidacte et de localisation de sources » dans lequel nous avons développé deux volets, à savoir : séparation autodidacte et la localisation (avec estimation de l’étalement angulaire) de sources.
Pour la séparation autodidacte des sources, je me suis tout d’abord concentré sur le cas de deux sources indépendantes que je désirais séparer en utilisant trois antennes ou plus. J’ai commencé par trouver une nouvelle relation entre les canaux de propagation des deux sources, jamais établie auparavant. Cette relation m’a permis de déterminer une nouvelle façon de blanchir les données reçues par les antennes qui, contrairement à celles proposées dans la littérature, dépend du niveau de bruit. Ce blanchiment suivi par une recherche des composantes indépendantes permet la reconstruction des signaux avec une plus grande précision. Ce travail a été publié dans la conférence « IEEE VTC’2006-Fall ». Ma deuxième contribution à la séparation de sources consistait à développer un algorithme, analyse/synthèse, de déconvolution de sources large bande. Dans l’étape d’analyse, chaque réplique reçue par les antennes est séparée des autres par un algorithme de séparation de sources en bande étroite. Dans l’étape de synthèse, les répliques de chacun des signaux originaux sont combinées par la méthode de combinaison à rapport maximal pour reconstruire ces derniers de façon optimale. C’est ce qui permet des gains considérables en rapport signal à bruit. Ce travail a été publié comme article invité dans la conférence « IEEE ISSPA’2007 ».
Le deuxième volet développé dans mon travail de maîtrise consistait à la localisation et l’estimation des étalements angulaires de sources. Dans un premier temps, je me suis concentré sur la localisation de sources ponctuelles (où l’étalement angulaire est négligeable). En exploitant les statistiques de second ordre ainsi qu’un critère de moindre carré, j’ai pu proposer de nouvelles expressions analytiques pour les angles d’arrivée de sources qui sont spatialement très rapprochées. Ces expression analytiques sont d’une grande simplicité et dépassent de loin les techniques les plus récentes dans le domaine en termes de précision. Ce travail s’est concrétisé par la publication d’un article dans la conférence « IEEE SPAWC’2007 ». Dans un deuxième temps, j’ai considéré le cas où les sources sont spatialement diffuses (leurs étalements angulaires ne sont pas négligeables). En utilisant un algorithme de séparation autodidacte de sources (ceci est justifié par l’indépendance inhérente des sources qui modélisent des terminaux mobiles dans un réseau de communications sans fil) comme un prétraitement et en exploitant une forme approximative de la matrice de covariance de chacune des sources (déjà séparée des autres), j’ai pu proposer un algorithme en deux étapes hautement performant. En effet, ce travail s’est concrétisé par la publication d’un article dans la revue « IEEE Transactions on Signal Processing » et deux articles de conférence dans « IEEE CCECE'2007 » et « IEEE ISSPA'2007 ».

< Retour