Projektbeschreibung
6G-IoT: Funkfrequenzprobleme lösen, Energieeffizienz optimieren
Zukünftige 6G-Mobilfunknetze werden eine gewaltige Symphonie miteinander und per Edge verbundener Vorrichtungen (IoT) orchestrieren, von denen viele eine schnelle, hochintegrierte Signalübertragung für sicherheitskritische Anwendungen wie selbstfahrende Autos und ferngesteuerte chirurgische Eingriffe benötigen. Das Funktionieren dieser IoT-Netze, die aus massiven nicht-orthogonalen Mehrfachzugriffspaaren auf MIMO-Basis (Multiple Input Multiple Output) bestehen, ist durch Funkfrequenzprobleme gefährdet. Das Ziel des im Rahmen der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen unterstützten Projekts YAHYA-6G besteht darin, die Integrität und Funktionsweise dieser 6G-Netze zu verbessern und gleichzeitig ihre Energieeffizienz zu optimieren. Erreicht wird es durch eine Kombination aus stochastischer Optimierung, Deep Learning und neuen Algorithmen, die anhand einer softwaredefinierten Funkanwendung demonstriert werden soll.
Ziel
YAHYA-6G aims to propose new signal processing solutions doped with machine-learning. We will focus on the detection
and compensation of RF imperfections in mMIMO (massive Multiple input Multiple output) based NOMA (Non-orthogonal multiple
access) pair . In other hand, YAHYA-6G target is to minimize the long-term power consumption based on the stochastic optimization theory for mMIMO-NOMA IoT networks with EH (Energy Harvesting) in presence of RF imperfections. Thus the objectives of the YAHYA-6G project are:
1- Identify major RF imperfections that may occur in a multi-access / multi-antenna broadband system.
2- Propose new solutions to optimize the energy efficiency at the RF transmitters. This solution will focus on the power amplifier that represents 60 at 70% of the energy consumed in an RF transmitter.
3- Analyze the impact of these RF imperfections on mobile radio systems exploiting NOMA technologies.
4- Propose a Deep Learning online learning process to detect the NOMA channel characteristics and compensate the effect of HPA nonlinearity. A joint detection of the NOMA interference and HPA (High Power Amplifier) nonlinearity will be studied
in mMIMO-NOMA system.
5- Resolve a non convex based problem coping with the expected 6G requirements, with a particular focus on optimal resource scheduling and computation capacity allocation and reducing energy consumption of wireless devices, through a set of new algorithms .
6- Realize a demonstrator based on the SDR (Software Defined Radio) USRP cards on which some algorithms developed in
the project will be implemented.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2022-PF-01
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HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF -Koordinator
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