Descrizione del progetto
Apprendimento approfondito per soluzioni wireless intelligenti di nuova generazione
Alla vigilia del 5G e delle reti wireless oltre il 5G, ci sono diversi problemi che devono essere risolti. C’è la necessità di una velocità di trasmissione dati estremamente elevata per servire un gran numero di dispositivi. Sono inoltre necessarie comunicazioni ultra affidabili, a bassa latenza ed efficienza energetica. Il progetto IUCCF, finanziato dall’UE, mira a progettare reti di dati cellulari wireless e intelligenti attraverso un approccio di apprendimento approfondito. Il ricercatore aggiornerà il tradizionale concetto di MIMO massiccio (invio e ricezione di segnali multi-data su un canale radio con propagazione multipath) con antenne sotto forma di un semplice punto di accesso e velivoli telecomandati (UAV). Il progetto adotterà strumenti di apprendimento automatico, l’ottimizzazione distribuita e l’elaborazione di segnali statistici.
Obiettivo
IUCCF is a 24-months research project focusing on the intelligent design of future cellular wireless data networks. The project leverages on the concepts of ultra-dense network deployments, cloud-based implementations of radio access networks, and of cell-free, user-centric architecture. The aim is to be able to cope with the difficult challenges of future 5G and beyond-5G wireless networks, which will be required to provide ultra-high data-rates, to support a very large number of devices, to provide ultra-reliable and low-latency communications to specific applications, and to operate with the highest levels of energy efficiency. The project will explore the potentialities of the user-centric cell-free massive MIMO concept, where the antennas are distributed, in the form of simple access points (APs), in the service area instead of being collocated at a cell-center. In addition to the use of fixed APs (FAPs), as in traditional cell-free massive MIMO system, the project will introduce also moving APs in the form of unmanned aerial vehicles (UAVs). This scenario poses many issues related to network management and resource allocation schemes that should be considered.
During the project, the ER will learn and adopt tools from machine learning, distributed optimization and statistical signal processing to optimize and add intelligence at both network core and edge in order to tackle the challenges of such a distributed autonomous system.
The project will be carried out by the ER at the University of Cassino and Lazio Meridionale (Italy), under the supervision of Prof. Stefano Buzzi. Furthermore, Nokia Bell-Labs Research Center in Dublin (Ireland) will host the ER for a six-months secondment. The applying ER is Dr. Mohamed Elwekeil, currently a post-doctoral researcher at the college of information engineering, Shenzhen University, China.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
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Parole chiave
Programma(i)
Argomento(i)
Meccanismo di finanziamento
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Coordinatore
03043 Cassino
Italia