Adaptation de l’algorithme quantique de Grover à la détection multi-utilisateurs dans un système OCDMA - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Conference Papers Year : 2023

Adaptation de l’algorithme quantique de Grover à la détection multi-utilisateurs dans un système OCDMA

Abstract

Pour prendre en charge les transmissions multiples dans une fibre optique, plusieurs techniques ont été étudiées, comme l’accès multiple par répartition en code (OCDMA). En particulier, les systèmes OCDMA incohérents sont appréciés pour leur simplicité. Cependant, ils souffrent de l’interférence d’accès multiple (MAI), qui dégrade les performances. Afin de faire face à cette MAI, plusieurs détecteurs ont été étudiés. Parmi eux, le Maximum Likelihood (ML) est le meilleur. Mais il est très coûteux, car il nécessite tester toutes les possibilités avant de prendre une décision. Cependant, grâce aux récentes avancées de l’informatique quantique, ce problème de complexité peut être contourné. En effet, les algorithmes quantiques, tels que Grover, exploitent les états de superposition dans le domaine quantique et permettent d’accélérer le calcul. Ainsi, dans cet article, nous proposons d’adapter l’algorithme quantique de Grover dans le contexte de la détection multi-utilisateurs, dans un système OCDMA utilisant des codes non-orthogonaux. Nous présentons un moyen d’adapter le signal bruité reçu aux contraintes définies par l’algorithme de Grover, et évaluons ensuite la probabilité de succès du récepteur quantique. Nous montrons les avantages de notre proposition par rapport au détecteur classique et au détecteur ML optimal.
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Dates and versions

hal-04244903 , version 1 (16-10-2023)

Licence

Identifiers

  • HAL Id : hal-04244903 , version 1

Cite

Muhammad Idham Habibie, Jihad Hamie, Claire Goursaud. Adaptation de l’algorithme quantique de Grover à la détection multi-utilisateurs dans un système OCDMA. GRETSI 2023 - XXIXème Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images, Aug 2023, Grenoble, France. pp.1-4. ⟨hal-04244903⟩
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