La réception de liaison montante et la transmission de liaison descendante dans MU-MIMO

par Aymen Askri

Projet de thèse en Information, communications, électronique

Sous la direction de Ghaya Rekaya ben othman.

Thèses en préparation à l'Institut polytechnique de Paris , dans le cadre de École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris , en partenariat avec LTCI - Laboratoire de Traitement et Communication de l'Information (laboratoire) et de ComNum : Communications Numériques (equipe de recherche) depuis le 16-10-2017 .


  • Résumé

    Des technologies à entrées multiples et sorties multiples (MIMO) ont été développées pour augmenter la capacité du système et offrir une meilleure fiabilité de la liaison. Ils exploitent les dimensions spatiales et temporelles pour coder et multiplexer davantage de symboles de données en utilisant une multiplicité d'antennes d'émission et / ou de réception, sur une pluralité de tranches de temps. Ainsi, la capacité et la fiabilité des systèmes de communication MIMO peuvent être améliorées. Dans de tels systèmes où des utilisateurs d'antennes simples ou multiples communiquent avec une ou plusieurs stations de base à antennes multiples (BS), la détection multi-utilisateurs (MU) -MIMO dans la réception de liaison montante et le précodage MU-MIMO dans la transmission de liaison descendante permettent de séparer les flux de données utilisateur. et pré-annulation des interférences sur la base de la connaissance du canal au niveau des BS. Cependant, les performances du système se détériorent dans des conditions réalistes telles que la complexité raisonnable du décodage et des processus précédents, la connaissance erronée du canal et l'interférence des cellules adjacentes. Compte tenu de ces scénarios, cette thèse se concentre sur la réception de liaison montante et les transmissions de liaison descendante dans les systèmes MU-MIMO. Dans la réception montante, nous étudions l'algorithme de décodage de sphère (SD) bien connu pour la détection MIMO grâce à ses performances à haut rendement spectral. Nous cherchons à réduire sa complexité de calcul qui augmente de façon exponentielle avec le nombre d'antennes et la taille de la constellation. Ainsi, nous profitons des progrès récents des réseaux de neurones (NNW) pour proposer le SD assisté par NNW de faible complexité. Nous proposons également le décodage MIMO récursif par blocs qui atteint des performances presque maximales de vraisemblance (ML). Dans la transmission descendante, nous étudions le pré-codage de la perturbation vectorielle non linéaire (VP). Nous concevons le précodeur VP combiné pour servir plusieurs utilisateurs avec différents schémas de codage de modulation (MCS). Nous introduisons également l'algorithme block VP qui fusionne le précodage linéaire et non linéaire pour offrir un compromis réglable entre la complexité de calcul et les performances. Pour traiter les informations d'état de canal erronées (CSI) dans le précodage de liaison descendante, nous proposons le nouvel indicateur de précision CSI pour concevoir un nouveau précodeur qui est moins sensible aux erreurs CSI dans l'environnement à cellule unique. Enfin, nous nous concentrons sur la transmission multipoint coordonnée (CoMP) dans les petits réseaux cellulaires. Nous proposons une nouvelle priorité de coordination des utilisateurs pour prendre des décisions de clustering intelligentes au niveau de l'unité de contrôle CoMP.

  • Titre traduit

    The Uplink Reception and Downlink Transmission in MU-MIMO


  • Résumé

    Multiple-input multiple-output (MIMO) technologies were developed to increase system capacity and offer better link reliability. They exploit the space and time dimensions to encode and multiplex more data symbols using a multiplicity of transmitting and/or receive antennas, over a plurality of time slots. Thus, the capacity and reliability of MIMO communication systems can be enhanced. In such systems where single or multiple antenna users communicate with one or more multiple-antenna base stations (BSs), multi-user (MU)-MIMO detection in the uplink reception and MU-MIMO precoding in the downlink transmission enable separating user data streams and pre-cancelling interference based on the channel knowledge at the BSs. However, the system performance deteriorates under realistic conditions such as the reasonable complexity of the decoding and preceding processes, the erroneous channel knowledge, and the adjacent cell interference. Considering such scenarios, this thesis focuses on the uplink reception and the downlink transmissions in MU-MIMO systems. In the uplink reception, we study the well-known sphere decoding (SD) algorithm for MIMO detection thanks to its high spectrum-efficiency performance. We seek to reduce its computational complexity which increases exponentially with the number of antennas and the constellation size. Thus, we profit from recent advances in neural networks (NNWs) to come up with the low-complexity NNW assisted SD. We also propose the block recursive MIMO decoding which achieves almost maximum likelihood (ML) performance. In the downlink transmission, we study the non-linear vector perturbation (VP) pre-coding. We design the combined VP precoder to serve multiple users with different modulation coding schemes (MCSs). We also introduce the block VP algorithm which merges both linear and non-linear precoding to offer a tunable tradeoff between computational complexity and performance. To deal with the erroneous channel state information (CSI) in the downlink precoding, we come up with the new CSI accuracy indicator reporting to design a novel precoder which is less sensitive to CSI errors in the single-cell environment. At last, we focus on the coordinated multi-point (CoMP) transmission in small cell networks. We propose a new coordination priority of users to make smart clustering decisions at the CoMP control unit.