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V2X Cell Free massive MIMO Networks with Active RIS: From Analytical Optimization to Federated Machine Learning

Descrizione del progetto

Prepararsi per l’era delle comunicazioni 6G dal veicolo verso qualsiasi cosa

Le comunicazioni wireless avanzate oltre il 5G e il 6G comportano sfide critiche. Con le superfici intelligenti riconfigurabili (RIS), le tecnologie a entrate multiple e uscite multiple massicce senza celle (mMIMO) e veicolo verso qualsiasi cosa (V2X), è necessario rivoluzionare la connettività. Con il sostegno del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto VeXaRIS utilizzerà RIS e mMIMO senza celle per ottimizzare l’efficienza spettrale/energetica delle comunicazioni V2X, eliminando i problemi di handover e riducendo il consumo energetico. Le RIS attive migliorano la qualità del segnale, ma richiedono un’attenta gestione dell’energia. VeXaRIS sarà pioniere di soluzioni a forma chiusa per un efficiente mMIMO basato su V2X, bilanciando qualità del segnale e consumo energetico. Inoltre, un approccio di apprendimento federato combatterà gli effetti dell’invecchiamento dei canali, garantendo prestazioni durature in ambienti dinamici. VeXaRIS è alla frontiera dell’innovazione wireless del futuro.

Obiettivo

The reconfigurable intelligent surfaces (RIS), cell-free (CF) massive multiple-input multiple-output (mMIMO), and vehicle-to-everything (V2X) are key technologies for next-generation wireless communication, i.e. beyond 5G and 6G. The CF mMIMO involves deploying many APs in a large geographical area to jointly serve all users. V2X allows vehicle user equipment (VUEs) to communicate with base stations, pedestrians, and other vehicles. The high mobility of VUEs leads to frequent handovers and channel ageing. This makes the CF mMIMO ideal for V2X since handovers are eliminated. To reduce the impact of channel ageing, more APs must be deployed which increases the power consumption. The RIS comprises many passive reflecting elements (REs), which can independently induce phase and amplitude change, with marginal power needs. Thus, the RIS can improve the spectral/energy efficiency (SE/EE). However, the passive RIS suffers from double-fading attenuation which may be detrimental for VUEs.

This proposal seeks to analyze the SE/EE of the active RIS (aRIS)-aided CF mMIMO enabled for V2X. Each AP serves VUEs with the aid of multiple aRISs. We will derive closed-form solutions for the uplink/downlink SE by assuming imperfect channel state information, spatially correlated Rician channels, and channel ageing. For the aRIS, while increasing the reflected signal amplitude improves the desired signal, it also enhances the noise. Also, the aRIS requires extra power to amplify the signal which grows the network power consumption. The tradeoff between the SE and EE will be analyzed to identify the best operating regions. Increasing the APs (or VUEs) transmit power may increase the SE but saturates at a point due to interference. Therefore, we seek to jointly optimize the power, aRIS amplitude and phase with the objectives of (1) maximizing the sum SE (2) maximizing the EE. Finally, we propose a federated learning algorithm for CSI forecasting to mitigate channel ageing effects.

Coordinatore

INSTITUT MINES-TELECOM
Contributo netto dell'UE
€ 211 754,88
Indirizzo
19 PLACE MARGUERITE PEREY
91120 Palaiseau
Francia

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Regione
Ile-de-France Ile-de-France Essonne
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato