Description
Date depot: 13 mars 2019
Titre: Méthodes MIMO massivement décentralisées pour les communications dans l’IoT et l’après 5G
Directeur de thèse:
David GESBERT (Eurecom)
Directrice de thèse:
Laura COTTATELLUCCI (Digital Communications)
Directeur de thèse:
Italo ATZENI (Finlande)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini
Resumé:
Massive MIMO (m-MIMO) fait partie des technologies
phares de la 5G et de l’après 5G. Malgré cela, des défis technologiques restent
pour leur utilisation, en particulier la grande dimension des vecteurs
caractérisant le canal de propagation depuis la station de base vers le
terminal utilisateur (UE). Des parades ont été proposées dans la littérature,
en particulier l’exploitation du caractère rang faible des matrices de
covariance de ces canaux. Cette thèse reprend ce type de stratégie dans le
cadre original ou les UE ont eux même une antenne MIMO (non massive). Nous
proposons une approche ou un beamforming statistique est applique au niveau UE
pour orienter le sous espace signal de la matrice de covariance dans des
directions désirables pour limiter les interférences inter-UE. Dans un second
temps nous exploitons la présence de lien directs D2D entre les UE et
revisitons la stratégie de beamforming a la station de base en prenant en
compte la capacité des UE à se relayer entre eux une partie de l’information.
Doctorant.e: Mursia Placido