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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Structured Model- and Learning-based Localization to Support Reconfigurable Intelligent Surface-aided 6G Systems

Descripción del proyecto

Optimización de superficies inteligentes reconfigurables para sistemas de localización y comunicación 6G

La futura localización y comunicación simultáneas (LCS) en sistemas 6G dará soporte a aplicaciones como los gemelos digitales, la realidad virtual y las redes emergentes del internet de las cosas, que necesitan baja latencia, alta velocidad de datos y gran precisión de localización. Las superficies inteligentes reconfigurables (SIR) se consideran elementos clave para soportar estos sistemas inalámbricos 6G. Sin embargo, los modelos actuales del sistema SIR no han alcanzado todo su potencial, sobre todo porque no tienen en cuenta los factores de deterioro. Con el apoyo de las acciones Marie Skłodowska-Curie, el proyecto SMALL-6G tiene como objetivo desarrollar un modelo de sistema de LCS asistido por SIR con análisis de rendimiento sobre el efecto de los factores de deterioro. A continuación, diseñará un proceso de localización con los correspondientes algoritmos basados en modelos, seguido de un método basado en el aprendizaje para resolver subtareas de localización complejas.

Objetivo

Radio localization is the process of estimating the state (position, orientation, and possibly velocity) of a user equipment with the assistance of one or several base stations within a wireless communication system. With the increased carrier frequency (such as mmWafve and THz band), angle and delay estimation can benefit from the large array size and wide bandwidth, and hence improve localization performance. The estimated position and orientation can, in return, assist communication to increase beamforming gain and reduce delay via proactive resource allocation. As a result, simultaneous localization and communication (SLAC) in the 6G systems will support new use cases that require low latency, high data rate, and high localization accuracy, such as digital twins, virtual reality, and tactile networks. To support SLAC systems, reconfigurable intelligent surface (RIS) is a key technique that can provide increased channel gain and coverage for communication, which can also act as a passive anchor to enable/enhance localization. However, the system models used in existing localization works are either too simple or too ideal. To fully exploit the potential of RIS-aided localization, the impairment factors need to be considered, including the near-field effect, multipath, anchor calibration error, and hardware impairments. In this project, we will first develop a RIS-aided SLAC system model with performance analysis on the effect of the impairment factors. Then, a localization pipeline will be formulated with corresponding model-based algorithms designed by treating the dominant factors as unknowns. Benchmarked by the model-based methods, the learning-based method will also be developed to solve the challenging localization subtasks. Finally, based on the improvement of new SLAC performance metrics with localization information, we will propose a structured model- and learning-based localization (SMALL) solution to support RIS-aided 6G systems.

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-2024-PF-01

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Coordinador

UNIVERSITY COLLEGE LONDON
Aportación neta de la UEn
€ 276 187,92
Dirección
GOWER STREET
WC1E 6BT London
Reino Unido
Región
London Inner London — West Camden and City of London
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total
Sin datos

Socios (1)