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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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A data-driven context-adaptive channel sounding method for large-scale multiple-input multiple-output (MIMO) systems to boost next-generation Wi-Fi network efficiency

Projektbeschreibung

Intelligenteres, schnelleres WLAN für das virtuelle Zeitalter

Ebenso, wie virtuelle Welten Teil des täglichen Lebens werden, wächst unsere Abhängigkeit von drahtloser Konnektivität. Doch bei den heutigen lokalen Funknetzen (WLAN) gibt es Schwierigkeiten, mit der Flut von vernetzten Geräten und Anwendungen mit hoher Bandbreite Schritt zu halten. Das Team des innerhalb der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen unterstützten Projekts MIMOSA geht dieses Problem an und überdenkt die Art und Weise, wie WLAN-Netze die gleichzeitige Übertragung mehrerer Datenströme handhaben. Anstatt sich auf die gegenwärtig angewandten ressourcenintensiven Methoden zur Koordinierung der Antennen zu verlassen, werden im Rahmen von MIMOSA intelligente, auf Deep Learning basierende Verfahren zur Optimierung der Kommunikation entwickelt. Durch Verringerung des für die MIMO-Übertragungskoordination (Multiple Input Multiple Output) erforderlichen Aufwands wird im Zuge des Projekts das Ziel verfolgt, schnellere und effizientere Konnektivität in Gebäuden freizugeben. Die Zielstellung lautet, WLAN mit Gigabitgeschwindigkeit einzurichten, das immersive digitale Erfahrungen unterstützt.

Ziel

The digitalisation of society is leading to the creation of virtual worlds where people can meet, work, and access services remotely. This calls for fast and reliable wireless connectivity to provide Internet users with a fully immersive experience. While Wi-Fi is ubiquitously being used for indoor connectivity, current networks are unable to fulfil the data rate requirement of emerging applications and the massive service request of the huge number of Wi-Fi terminals, which are growing at a rate of more than 4 billion devices per year. The multiple-input multiple-output (MIMO) technology would theoretically make Wi-Fi able to meet such requirements by concurrently transmitting several data streams via multiple antennas. However, the airtime overhead imposed by the periodic exchange of control data for channel sounding – the procedure that enables MIMO transmissions – does not scale well with an increasing number of antennas. To address this daunting challenge, MIMOSA will lay the technical and scientific foundations of a new method for MIMO channel sounding that will drastically reduce the airtime overhead. MIMOSA will research and develop advanced signal processing and deep learning algorithms to customise the sounding to the specific MIMO deployment and propagation environment, while controlling the computational complexity based on the required communication performance. MIMOSA's sounding will enable the efficient implementation of large-scale MIMO, which allows serving multiple devices simultaneously without impacting the network energy budget. This will help reach the EU's Digital Decade target of providing all households with Gigabit connectivity through sustainable networks by 2030. The research will be conducted at Northeastern University (USA) and the University of Padova (Italy). MIMOSA's sounding will be designed and evaluated via extensive data-collection campaigns with custom testbeds and commercial Wi-Fi devices available at the two institutions.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

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Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-TMA-MSCA-PF-GF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - Global Fellowships

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PADOVA
Netto-EU-Beitrag
€ 396 991,08
Adresse
VIA 8 FEBBRAIO 2
35122 Padova
Italien
Region
Nord-Est Veneto Padova
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
Keine Daten

Partner (2)