Utilisation de modèles par rayons pour les systèmes multi-antennes massifs : analyse statistique et traitements numériques

A ray-based approach for Massive MIMO Systems : statistical analysis and signal processing

• Auteur / Autrice : Matthieu Roy
• Direction : Matthieu Crussière, Stéphane Paquelet
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Télécommunications
• Date : Soutenance le 23/11/2020
• Etablissement(s) : Rennes, INSA
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Institut de recherche : Institut de Recherche Technologique b<>com
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut d'Électronique et de Télécommunications (Rennes)
• Jury : Président / Présidente : Alain Sibille
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Matthieu Crussière, Stéphane Paquelet, Alain Sibille, Laura Cottatellucci, Jean-Marie Gorce, Didier Le Ruyet, Jean-Baptiste Doré
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Laura Cottatellucci, Jean-Marie Gorce

Mots clés

Mots clés contrôlés

Systèmes à entrées multiples et à sorties multiples

Antennes (électronique)

Transmission numérique

Traitement du signal

Mots clés libres

MIMO

Modèles par rayons

Saleh-Valenzuela

Séparation de clusters

MIMO

Ray-based model

Saleh-Valenzuela

Cluster separation

Résumé

Le passage des systèmes MIMO à faible nombre d’antennes vers les systèmes multi-antennes massifs entraîne un changement de paradigme dans les traitements numériques mis en oeuvre. En effet la complexité des algorithmes de traitement du signal utilisés classiquement augmente avec les nombres d’antennes. D’autre part les larges réseaux d’antennes bénéficient d’une résolution angulaire plus précise. Il devient alors intéressant de mettre à profit la dimension angulaire de la propagation dans les traitements pour en maîtriser les performances et la complexité algorithmique. Dans cette thèse, nous avons dans un premier temps étudié et caractérisé les canaux de propagation multi- -trajets, avec une attention particulière sur le modèle Saleh-Valenzuela. Cette étude préliminaire nous a permis de définir un modèle simplifié de cluster. A partir de ce modèle, nous avons étudié d’un point de vue théorique le problème de séparation de clusters et avons proposé un nouvel algorithme. Nous avons aussi utilisé ce modèle pour étudier les limites de l’extrapolation de clusters pour la détermination du précodage en FDD. Nous avons enfin proposé des améliorations à un algorithme d’estimation de canal MIMO massif, basé sur la technique OMP qui utilise la structure creuse des canaux de propagation en ondes millimétriques.

Moving from small-scale MIMO to large scale massive MIMO systems leads to a paradigm shift in digital processing techniques. Indeed, the complexity of classical signal processing algorithms scales with the antenna array sizes, so does the system angular resolution. It is then interesting to take advantage of the angular dimension properties of the propagation in the processing to constraint the algorithmic complexity while controlling the performance. In this thesis, we first studied and characterized multi-path propagation channels, with due consideration to the Saleh- Valenzuela model. This preliminary study provided us with a simplified cluster model. From this model, we studied theoretically the cluster separation problem and proposed a novel algorithm for this purpose. We also applied this model to assess the limits of cluster extrapolation for FDD precoding. We finally proposed enhancements to OMP-based Massive MIMO channel estimation that leverages the sparsity of millimeter wave channels.