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Structured Model- and Learning-based Localization to Support Reconfigurable Intelligent Surface-aided 6G Systems

Descrizione del progetto

Ottimizzare le superfici intelligenti riconfigurabili per supportare i sistemi di localizzazione e comunicazione 6G

La futura localizzazione e comunicazione simultanea nei sistemi 6G supporterà applicazioni come i gemelli digitali, la realtà virtuale e le reti emergenti dell’Internet delle cose, che necessitano di bassa latenza, alta velocità di trasmissione dei dati ed elevata precisione di localizzazione. Le superfici intelligenti riconfigurabili sono considerate elementi chiave per supportare questi sistemi wireless 6G; ciononostante, gli attuali modelli dei sistemi che si basano su di esse non hanno raggiunto il loro pieno potenziale, soprattutto in quanto non tengono conto dei fattori di indebolimento. Con il sostegno del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto SMALL-6G si prefigge di sviluppare un modello di sistema per localizzazione e comunicazione simultanea assistito da superfici intelligenti riconfigurabili con un’analisi delle prestazioni sull’effetto dei fattori di indebolimento, per poi sviluppare una pipeline di localizzazione con corrispondenti algoritmi basati su modelli seguiti da un metodo basato sull’apprendimento al fine di risolvere i difficili sotto-problemi di localizzazione.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

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

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

UNIVERSITY COLLEGE LONDON
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 276 187,92
Indirizzo
GOWER STREET
WC1E 6BT LONDON
Regno Unito

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Regione
London Inner London — West Camden and City of London
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato

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