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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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dYnAmic resource scHeduling in Massive MIMO based NOMA with RF imperfections and EnergY hArvesting for 6G networks

Descripción del proyecto

El internet de las cosas 6G: gestión de las imperfecciones de las radiofrecuencias y mejora de la eficiencia energética

Las futuras redes inalámbricas 6G dirigirán una tremenda sinfonía de dispositivos interconectados y conectados periféricamente —internet de las cosas (IdC)—, muchos de los cuales requerirán una transmisión de señales rápida y de alta integridad para aplicaciones críticas para la seguridad, como los vehículos autónomos y la telecirugía. El funcionamiento de estas redes del IdC, formadas por pares masivos de acceso múltiple no ortogonal basados en entrada múltiple y salida múltiple, se ve amenazado por las imperfecciones de las radiofrecuencias. El equipo del proyecto YAHYA-6G, que cuenta con el apoyo del Acciones Marie Skłodowska-Curie, pretende mejorar la integridad y el funcionamiento de estas redes 6G y, al mismo tiempo, optimizar su eficiencia energética. Esto se logrará mediante una combinación de optimización estocástica, aprendizaje profundo y nuevos algoritmos, que se demostrarán en una aplicación de radio definida por «software».

Objetivo

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.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2022-PF-01

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Coordinador

INSTITUTO DE TELECOMUNICACOES
Aportación neta de la UEn
€ 172 618,56
Coste total
Sin datos