Résumé:
L’OFDM (orthogonal frequency-division multiplexing) est un procédé de codage de signaux
numériques par répartition en fréquences orthogonales sous forme de multiples sous-porteuses.
Cette technique permet de lutter contre les canaux sélectifs en fréquence en permettant une
égalisation de faible complexité. Chaque sous-porteuse est modulée indépendamment en
utilisant des modulations numériques tel que : BPSK, QPSK, QAM-16, QAM-64. etc.
L’estimation de canal a un rôle très important dans les performances et l’efficacité des systèmes
de communications sans fil. On présente deux méthodes permettant d’approcher l’estimateur
de canal, appelé LMMSE (Linear Minimum Mean Square Error) et LS (least-squares).
Dans ce mémoire on va se focaliser sur l’estimation du canal par apprentissage profond car il
est estimé plus applicable et performent que les méthodes classiques, les techniques de
l’apprentissage profond ont permis des progrès importants et rapides et trouvent une place dans
le domaine de communication et notamment avec la technique OFDM.
Une analyse des résultats obtenus de l’estimation du canal dans un système OFDM a l’aide de
méthodes d’estimation classiques LS et MMSE et les techniques DL qui se base sur les
techniques d’apprentissage profond est effectuée.
