Description du projet
Combler le fossé du positionnement en champ proche dans les réseaux 6G
Dans la lignée de l’évolution du monde technologique, l’avènement des réseaux de sixième génération (6G) promet des avancées de capacités de communication sans précédent. La clé de la 6G réside dans les grandes structures de réseau telles que les réseaux d’antennes extrêmement grands, les surfaces intelligentes reconfigurables et les entrées multiples, sorties multiples sans cellule. Les méthodes traditionnelles de positionnement et de suivi en champ lointain ne sont pas adaptées à cet environnement en champ proche du fait de la courbure des fronts d’onde. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie (MSCA), le projet NEAT-6G entend développer des techniques innovantes de positionnement et de suivi en champ proche. Le projet se décompose en trois lots de travaux: la conception de formes d’ondes optimales pour les grands réseaux d’antennes, le développement de la détection cohérente en phase pour les cibles non isotropes et la création d’algorithmes pour le positionnement en phase de la porteuse. S’appuyant sur l’acquisition comprimée, l’optimisation et l’apprentissage automatique, NEAT-6G s’efforce d’établir un cadre robuste pour les réseaux 6G.
Objectif
As the technological world marches ahead, the advent of the sixth generation (6G) networks promises unprecedented advancements in communication capabilities. One of the core components of 6G systems will be the inclusion of various large array structures such as the extremely large antenna array, reconfigurable intelligent surface, and cell-free multiple-input multiple-output. Ttraditional positioning and tracking methodologies (which are based on far-field signal models) are ill-suited for these innovations. This is mainly caused by curved wavefront in the near-field models. Consequently, the conventional methods for positioning both passive objects (e.g. walls) and active users (e.g. phones) will be severely degraded when the far-field assumption does not hold. On the other hand, the radio signals optimized for positioning and sensing in the far-field are sub-optimal in the near-field regime. To address this gap, this research aims to develop novel positioning and tracking methods tailored explicitly for the near-field environment of these large array structures. To this end, three work packages (WP) are conducted. WP1 is to design optimal signal waveforms for positioning and sensing with large and/or sparse antenna arrays that can make full use of the near-field features. WP2 is to develop phase-coherent sensing and tracking methods for non-isotropic and extended targets. WP3 is to develop algorithms for carrier-phase based positioning and tracking of active targets, by using the near-field signals transmitted by them. This research intends to solve these challenges through the development and implementation of innovative algorithms and methodologies, such as compressive sensing, convex or non-convex optimization, and machine learning, establishing a dedicated framework for near-field positioning and tracking in 6G networks.
Mots‑clés
Programme(s)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2023-PF-01
Voir d’autres projets de cet appelRégime de financement
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsCoordinateur
412 96 Goteborg
Suède