RaSeCoL: Radar Sensing, Communication, and Learning for Next Generation Wireless Networks

Descripción del proyecto

Innovación para radares y redes de comunicación

La creciente demanda de aplicaciones con grandes necesidades de ancho de banda de las redes de comunicación modernas ha llevado a la proliferación de los sistemas de radar y de comunicación en redes integradas de comunicación y detección por radar con el objetivo de aumentar la eficacia de los limitados recursos espectrales. Sin embargo, se ha sugerido que podrían obtenerse mejores resultados si se tuvieran en cuenta conjuntamente los servicios de detección y de comunicación. El proyecto RaSeCoL, financiado con fondos europeos, planificará, analizará y probará redes de detección por radar y de comunicación innovadoras con doble funcionalidad, a fin de mejorar la calidad de las comunicaciones, la eficacia del espectro y la eficacia energética del servicio de comunicación. Al mismo tiempo, evaluará los parámetros de detección mediante datos masivos y sobre el entorno recogidos de estas redes integradas. Se aplicará una arquitectura integrada para permitir la detección por radar y las capacidades de comunicación a través de instrumentos que actúen tanto de sensor de radar como de estación base de comunicación.

Objetivo

The increasing demand for bandwidth hungry applications in modern communication networks has led to the proliferation of radar and communication systems in integrated radar-sensing and communication networks in order to improve the effectiveness of the limited spectral resources. However, it turns out that, much more benefits could be harvested regarding both the sensing and communication services through such integration between the two systems. The overarching goal of the radar sensing, communication, and learning (RaSeCoL) project is to design, analyze and validate innovative dual functional radar sensing and communication networks, to achieve improved communication quality, spectrum efficiency, and energy efficiency for the communication service while achieving accurate estimation for the sensing parameters for the sensing service through learning from the environment and massive data collected from such integrated networks.

The project will introduce an integrated network architecture enabling both radar sensing and communication capabilities by implementing devices that act as both radar sensor and communication base station. Novel transceiver algorithms and signal coordination procedures will be conceived, and new sensing parameters estimation approaches from the complex combined sensing-communication signals will be targeted taking into consideration different modulation and multiple access schemes.

The project will be carried out by the Experienced Researcher (ER) at the University of Cassino and Lazio Meridionale (Italy), under the supervision of Prof. Stefano Buzzi. Furthermore, Huawei Mathematical and Algorithmic Research Center in Paris (France) will host the ER for a six-months secondment. The applying ER is Dr. Mohamed Elmeligy, currently a post-doctoral researcher at the college of information engineering, Shenzhen University, China.