Modélisation stochastique et physique de la propagation 5G indoor en bandes millimétriques

Stochastic and physical modeling of the indoor 5G millimeter waves propagation

• Auteur / Autrice : Georges Nassif
• Direction : Philippe Martins Goncalves, Catherine Gloaguen
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique, données, IA
• Date : Soutenance le 09/12/2020
• Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Télécom Paris (Palaiseau, Essonne ; 1878-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Traitement et communication de l'information (Paris ; 2003-....)
• Jury : Président / Présidente : Joe Wiart
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Philippe Martins Goncalves, Catherine Gloaguen, Xavier Lagrange, Anthony Claude Busson, Jean-Pierre Rossi, Lina Mroueh
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Xavier Lagrange, Anthony Claude Busson

Mots clés

Mots clés contrôlés

Technologie 5G

Mots clés libres

Ondes millimétriques

Géometrie stochastique

Propagation radio

Environnement indoor

Millimeter waves

Stochastic geometry

Radio propagation

Indoor environment

Résumé

La 5G introduit des nouvelles bandes de fréquences, les ondes millimétriques, qui est une solution prometteuse au problème de l'épuisement du spectre grâce à la disponibilité de larges bandes passantes. Cependant, en raison de leurs propriétés de propagation, notamment leur très courte longueur d'onde, cette bande de fréquences peut avoir un impact sévère sur la transmission, conduisant à un nouveau défi majeur : la couverture indoor. Cela nécessite de nouvelles études pour répondre à trois questions fondamentales : Quel est l'impact des diverses géométries d'environnement (appartement, usine, etc.) sur la propagation des ondes millimétriques en indoor ? Quel est l'impact des divers matériaux de l'environnement (béton, bois, etc.) sur la propagation des ondes millimétriques en indoor ? et quelles méthodes de planification doit-on utiliser pour les diverses applications 5G indoor (accès fixe, industrie 4.0, etc.). Dans ce manuscrit, nous abordons ce problème à travers un nouveau cadre théorique qui combine la modélisation stochastique de l'environnement indoor avec la simulation avancée de la propagation physique. Cette approche est particulièrement adaptée pour étudier la propagation des ondes millimétriques 5G dans le cas où l'émetteur et le récepteur sont tous les deux en indoor. L'implémentation informatique de cette approche, appelée iGeoStat, génère des environnements typiques paramétrés qui tiennent compte des variations spatiales en indoor, puis simule la propagation radio en fonction de l'interaction physique entre les ondes électromagnétiques et les propriétés des matériaux. Ce cadre n'est pas dédié à un environnement, un matériau, une fréquence ou un cas d'usage particulier et vise à comprendre statistiquement l'influence des paramètres de l'environnement indoor sur les propriétés de propagation des ondes millimétriques, en particulier la couverture, le SINR et le path loss.L'implémentation d'iGeoStat soulève de nombreux défis de calcul informatique que nous résolvons en formulant un bilan de liaison adapté et de nouveaux algorithmes d'optimisation de la mémoire. Les premiers résultats de simulation pour deux applications 5G majeures (accès fixe et industrie 4.0) sont comparés à des données de mesure et montrent l'efficacité d'iGeoStat pour simuler la diffusion multiple dans des environnements réalistes, dans un temps et des ressources mémoire raisonnables. iGeostat génère des cartes qui confirment que la diffusion a potentiellement un impact majeur sur la propagation des ondes millimétriques en indoor et qu'une modélisation physique appropriée est de la plus haute importance pour générer des modèles de propagation pertinents. En utilisant iGeoStat, les principaux paramètres de propagation sont étudiés dans divers scénarios, montrant que l'indice de réfraction complexe du matériau indoor a un impact modéré sur la puissance reçue, tandis que la rugosité de surface a un impact majeur, pouvant modifier profondément le profil de puissance mesurée dans l'environnement. Diverses techniques d'accélération sont également présentées dans ce travail où nous montrons à travers les résultats de simulations que les performances d'iGeoStat peuvent être améliorées davantage et qu'il est possible d'obtenir une réduction d'au moins 50% du temps de simulation et de l'utilisation de la mémoire sans impacter l'aspect physique de la propagation.

5G millimeter wave (mmWave) is a promising solution to the spectrum scarcity problem since very large bandwidths are available. However, due to their propagation properties, namely their very short wavelength, this frequency band can severely impact transmission, leading to a new major challenge: indoor coverage. This requires new studies to answer three major questions: What is the impact of the various environment geometries (apartment, factory, etc.) on indoor mmWave propagation? What is the impact of the various environment materials (concrete, plasterboard, etc.) on indoor mmWave propagation? and what planning methods should we use for the various indoor 5G applications (fixed wireless access, industry 4.0, etc.).In this work, we address this challenge through a novel theoretical framework that combines stochastic indoor environment modeling with advanced physical propagation simulation. This approach is particularly adapted to investigate indoor-to-indoor 5G mmWave propagation. Its system implementation, so-called iGeoStat, generates parameterized typical environments that account for the indoor spatial variations, then simulates radio propagation based on the physical interaction between electromagnetic waves and material properties. This framework is not dedicated to a particular environment, material, frequency or use case and aims to statistically understand the influence of indoor environment parameters on mmWave propagation properties, especially coverage, SINR, and path loss.iGeoStat's system implementation raises numerous computational challenges that we solve by formulating an adapted link budget and designing new memory optimization algorithms. The first simulation results for two major 5G applications (fixed wireless access and industry 4.0) are validated with measurement data and show the efficiency of iGeoStat to simulate multiple diffusion in realistic environments, within a reasonable amount of time and memory resources. Generated output maps confirm that diffusion has a critical impact on indoor mmWave propagation and that proper physical modeling is of the utmost importance to generate relevant propagation models.Using iGeoStat, the main propagation parameters are investigated in various scenarios, showing that the complex refractive index of the indoor material has a moderate impact on the received power, while its surface roughness parameter has a major impact and may completely change the power profile in the environment. Various acceleration techniques are also presented in this work where we show through the simulation results that the performance of iGeoStat can be further enhanced and that we can achieve at least 50% reduction in time simulation and memory usage without impacting the physical aspect of propagation.