Développement de techniques d’estimation des canaux massive MIMO pour les communications millimétriques

Abstract

La combinaison des fréquences mmWave et des technologies MIMO est un candidat prometteur pour permettre au réseau 5G d’atteindre des débits de données de plusieurs gigabits grâce à l’abondance des ressources spectrales disponibles à ces fréquences. Pour appliquer MIMO aux communications mmWave, les architectures hybrides deviennent des solutions prometteuses en raison de leur efficacité énergétique potentielle. Habituellement, la conception optimale des précodeurs/combineurs hybrides est basée sur la disponibilité des informations sur l'état du canal (CSI) au niveau de l'émetteur-récepteur, ce qui est difficile en raison de nombreux défis. Dans cette thèse, nous développons différentes méthodes et approches pour concevoir des formateurs de faisceaux hybrides pour l'estimation de canal mmWave MIMO afin d'obtenir de meilleures performances avec une faible complexité. Pour relever les défis de la communication mmWave, nous introduisons les principes fondamentaux et le contexte des communications mmWave pour comprendre le comportement des signaux mmWave dans les réseaux cellulaires extérieurs. En tirant parti de la rareté du canal mmWave, nous développons une technique d'estimateur de canal en boucle fermée utilisant un livre de codes hiérarchique multi-résolution avec un algorithme CS adaptatif pour développer des stratégies de sélection de faisceaux multicouches. Lorsque le canal a des numéros de chemin plus élevés, la complexité informatique des livres de codes multi-résolution devient interdite en tant que solution d'estimation. Par conséquent, nous proposons un algorithme basé sur CS à plusieurs étapes pour effectuer une estimation explicite du canal en utilisant des nombres pilotes aléatoires limités et des symboles de données détectés comme faisceaux d'entraînement afin d'affiner la ré-estimation du canal mmWave afin d'améliorer la précision de l'estimation. Cependant, la conception séparée du précodeur et du combineur hybrides peut entraîner des pertes de performances significatives dans un système de multiplexage mmWave réaliste. Nous formulons le problème de conception d'optimisation comme le problème du produit de Kronecker (NKP) le plus proche pour dériver conjointement les précodeurs et combineurs hybrides optimaux à partir de la matrice de détection optimale conçue par une nouvelle méthode itérative proposée basée sur l'alternance de min- méthode d'imisation. Pour obtenir des performances élevées pour les systèmes MU-MIMO, nous développons un schéma de précodage linéaire hybride à faible complexité de calcul pour implémenter l’architecture hybride analogique/numérique au niveau des BS et des MS. Afin d'appliquer la technique OFDM dans mmWave MIMO, nous proposons un algorithme de minimisation alternée basé sur une technique d'optimisation multiple utilisant la décomposition moyenne géométrique (GMD) (appelée MO-AltMin-GMD) pour concevoir des précodeurs/combineurs hybrides optimaux sans contrainte pour obtenir des valeurs élevées. performances avec une architecture de faible complexité. Les résultats de la simulation et l'analyse de la conception confirment que les méthodes proposées peuvent atteindre de meilleures performances par rapport aux méthodes existantes.