Trabajo fin de estudios
| Título | Comunicaciones mediante superficies reconfigurables inteligentes para 6G |
| Tutor | Francisco Javier López Martínez |
| Estado | Ofertado |
| Tipo | TFM_Máster Telemática |
| Página web | http://webpersonal.uma.es/~fjlopezma/publications.html |
Descripción:
Este trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación "Practical and Efficient Communications through LArge and Reconfigurable Intelligent SUrfaces", financiado desde Sep'21 a Ago'24 dentro del Plan Nacional de I+D+i. Es deseable que los/as estudiantes tengan nociones de comunicaciones digitales, análisis de probabilidad y variables aleatorias. Se ofrece la posibilidad de contratación con cargo a proyecto para la realización del mismo.
El concepto de superficies reconfigurables inteligentes (LIS: large intelligent surfaces; RIS: reconfigurable intelligent surfaces) como tecnología clave para los futuros sistemas 6G se basa en la posibilidad de controlar y modificar las características de propagación experimentadas por las señales de radiofrecuencia.
La meta de este proyecto es resolver importantes problemas abiertos relativos a dicha tecnología, y que se relacionan con tres aspectos fundamentales: (i) la falta de modelos de canal realistas para sistemas de comunicaciones asistidos por RIS/LIS (RIS-C/LIS-C) (ii) la dificultad de implementar técnicas robustas de estimación y filtrado adaptativo que funcionen en tiempo real, en condiciones de no estacionariedad y con número limitado de muestras, y (iii) la definición de casos de uso convincentes que exploten todo el potencial de RIS/LIS en condiciones prácticas realistas.
Se abordará el reto de diseñar modelos estocásticos de canal en el contexto de RIS-C/LIS-C, mediante el uso combinado de técnicas de modelado de canal actuales que capturen de manera efectiva las condiciones de propagación asociada a las componentes dominantes de visión directa, los efectos de clustering o la fluctuación aleatoria de amplitudes y fases. En cada escenario (i.e., LIS/RIS), se desarrollará un método sistemático para incorporar en estos modelos aquellos parámetros asociados con la implementación física de las superficies reconfigurables (efectos de campo cercano, no estacionariedades, resolución imperfecta de fase, disponibilidad y calidad de información de estado de canal, acoplamiento y correlación), dentro de parámetros que puedan asociarse a su efecto en las condiciones de propagación, y se verificará que son coherentes con lo esperado por la intuición y las simulaciones.
Se abordará el reto de diseñar estimadores de canal de elevadas dimensiones y técnicas de filtrado óptimo, que sean robustas ante (i) el efecto de muestras finitas, (ii) correlación temporal y no estacionariedades y (iii) muestras atípicas. Esta tarea se dividirá en dos partes fundamentales, que incluyen: 1) estimadores robustos de covarianza de contracción-lineal (que permiten diseñar estimadores conjuntamente robustos a los efectos (i) y (ii)), y 2) estimadores robustos de covarianza de M-contracción, que permiten el diseño de una nueva clase de estimadores y filtros multiantena con grandes prestaciones en presencia de ruido impulsivo. Para cada caso, se presentará primero el marco de diseño basado en teoría de matrices aleatorias, para posteriormente aplicarse al diseño de estimadores de canal y filtros en el contexto de LIS-C.
Se abordará el reto de identificar casos de uso rompedores para LIS-C/RIS-C, que supongan una clara mejora respecto a otras alternativas basadas en MIMO masivo, retransmisión mediante relays, y otras técnicas actuales. Apoyándonos en las contribuciones propuestas en los ámbitos de modelado y estimación de canal, las prestaciones alcanzables por LIS-C/RIS-C en condiciones prácticas realistas serán reveladas, estableciéndose en qué medida son adecuadas para los futuros casos de uso en 6G.
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