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Elargir la recherche       Sur le même sujet :     Thèses et écrits académiques     Parcourir le catalogue     par auteur:      Rosseel , Joachim , 1997-....      Fijalkow , Inbar , 19..-....      Mannoni , Valérian , 1977-....      Savin , Valentin , 19..-.... , auter en mathématiques      Douillard , Catherine , 1965-....      Le Ruyet , Didier , 1965-....      Leroux , Camille , 1981-....      Dupraz , Elsa      Poulliat , Charly , 1977-.... , enseignant-chercheur en informatique      CY Cergy Paris Université , 2020-....      École doctorale Économie, Management, Mathématiques, Physique et Sciences Informatiques , Cergy-Pontoise, Val d'Oise      Equipes Traitement de l'Information et Systèmes , Cergy-Pontoise, Val d'Oise         Affichage MARC

Auteur :  Rosseel , Joachim , 1997-.... Fijalkow , Inbar , 19..-.... Mannoni , Valérian , 1977-.... Savin , Valentin , 19..-.... , auter en mathématiques Douillard , Catherine , 1965-.... Le Ruyet , Didier , 1965-.... Leroux , Camille , 1981-.... Dupraz , Elsa Poulliat , Charly , 1977-.... , enseignant-chercheur en informatique CY Cergy Paris Université , 2020-.... École doctorale Économie, Management, Mathématiques, Physique et Sciences Informatiques , Cergy-Pontoise, Val d'Oise Equipes Traitement de l'Information et Systèmes , Cergy-Pontoise, Val d'Oise Titre :  DÉCODAGE DE CODES CORRECTEURS D'ERREURS ASSISTÉ PAR APPRENTISSAGE POUR L'IOT , Joachim Rosseel ; sous la direction de Inbar Fijalkow et de Valérian Mannoni et de Valentin Savin Editeur :  2023 Notes :  Titre provenant de l'écran-titre Ecole(s) Doctorale(s) : Ecole doctorale Économie, Management, Mathématiques , Physique et Sciences Informatiques (EM2PSI) Partenaire(s) de recherche : ETIS - Equipes Traitement de l'Information et Systèmes (Laboratoire) Autre(s) contribution(s) : Catherine Douillard (Président du jury) ; Inbar Fijalkow, Valérian Mannoni, Valentin Savin, Didier Le Ruyet, Camille Leroux, Elsa Dupraz, Charly Poulliat (Membre(s) du jury) ; Didier Le Ruyet, Camille Leroux (Rapporteur(s)) Thèse de doctorat STIC (Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication) - ED EM2PSI CY Cergy Paris Université 2023 Les communications sans fil, déjà très présentes dans notre société, soulèvent de nouveaux défis dans le cadre du déploiement de l'Internet des Objets (IoT) tels que le développement de nouvelles méthodes de décodage au niveau de la couche physique permettant d'assurer de bonnes performances pour la transmission de messages courts. En particulier, les codes LDPC (Low Density Parity Check) sont une famille de codes correcteurs d'erreurs très connus pour leurs excellentes performances asymptotiques lorsqu'ils sont décodés par l'algorithme de propagation de croyance (BP, pour Belief Propagation, en anglais). Cependant, la capacité de correction de l'algorithme BP se retrouve fortement dégradée pour les codes LDPC courts. Ainsi, cette thèse porte sur l'amélioration du décodage des codes LDPC courts, grâce notamment à des outils d'apprentissage automatique, tels que les réseaux de neurones.Après avoir introduit les notions et caractéristiques des codes LDPC et du décodage BP,ainsi que la modélisation du BP par un réseau de neurones récurrent (BP-Recurrent NeuralNetwork ou BP-RNN), nous développons de nouvelles méthodes d'entraînement afin de spécialiser le décodeur BP-RNN sur des motifs d'erreurs partageant des propriétés structurelles similaires. Ces approches de spécialisation sont associées à des architectures de décodage composées de plusieurs BP-RNNs spécialisés, où chaque BP-RNN est entraîné à corriger un type différent de motif d'erreurs (diversité de décodage). Nous nous intéressons ensuite au post-traitement du BP (ou du BP-RNN) avec un décodage par statistiques ordonnées (Ordered Statistics Decoding ou OSD) afin de se rapprocher de la performance du décodage par maximum de vraisemblance. Pour améliorer les performances du post-traitement, nous optimisons son entrée grâce à un neurone simple, puis nous introduisons une stratégie de décodage pour un post-traitement par OSD multiples. Il est alors montré que cette stratégie tire efficacement partie de la diversité de ses entrées, fournissant ainsi un moyen efficace de combler l'écart avec le décodage par maximum de vraisemblance. Wireless communications, already very present in our society, still raise new challengesas part of the deployment of the Internet of Things (IoT) such as the development of newdecoding methods at the physical layer ensuring good performance for the transmission ofshort messages. In particular, Low Density Parity Check (LDPC) codes are a family of errorcorrecting codes well-known for their excellent asymptotic error correction performanceunder iterative Belief Propagation (BP) decoding. However, the error correcting capacity ofthe BP algorithm is severely deteriorated for short LDPC codes. Thus, this thesis focuses on improving the decoding of short LDPC codes, thanks in particular to machine learning tools such as neural networks.After introducing the notions and characteristics of LDPC codes and BP decoding, aswell as the modeling of the BP algorithm by a Recurrent Neural Network (BP-RecurrentNeural Network or BP-RNN), we develop new training methods specializing the BP-RNN ondecoding error events sharing similar structural properties. These specialization approaches are subsequently associated decoding architectures composed of several specialized BP-RNNs, where each BP-RNN is trained to decode a specific kind of error events (decoding diversity). Secondly, we are interested in the post-processing of the BP (or the BP-RNN) with an Ordered Statistics Decoding (OSD) in order to close the gap the maximum likelihood (ML) decoding performance. To improve the post-processing performance, we optimize its input thanks to a single neuron and we introduce a multiple OSD post-processing decoding strategy. We then show that this strategy effectively takes advantage of the diversity of its inputs, thus providing an effective way to close the gap with ML decoding Configuration requise : un logiciel capable de lire un fichier au format : PDF URL:  (Accès au texte intégral) http://www.theses.fr/2023CYUN1260/document http://www.theses.fr/2023CYUN1260/abes Sujet :  Thèses et écrits académiques   Exemplaires Pas de données exemplaires

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