Techniques de formation de beamformers pour les émetteurs-récepteurs hybrides analogiques-numériques mmWave

Beamforming Techniques for mmWave Hybrid Analog-Digital Transceivers

• Auteur / Autrice : Nabil Akdim
• Direction : Pierre Duhamel, Sheng Yang
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Réseaux, information et communications
• Date : Soutenance le 13/12/2021
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des signaux et systèmes (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 1974-....)
• Partenaire(s) de recherche : référent : CentraleSupélec (2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Informatique et sciences du numérique (2020-....)
• Jury : Président / Présidente : Didier Le Ruyet
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Ghaya Rekaya Ben Othman
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Didier Le Ruyet, Ghaya Rekaya Ben Othman

Mots clés

Mots clés contrôlés

Algorithmes

Systèmes à entrées multiples et à sorties multiples

Ondes millimétriques

Mots clés libres

Beamformers

Émetteurs-récepteurs hybrides

MmWave

MmWave

Beamforming

Hybrid Analog-Digital Transceivers

Résumé

La forte augmentation des applications gourmandes en bande passante ces dernières années et la pénurie mondiale des bandes cellulaire dans le spectre traditionnel des bandes basses ont rendu le spectre vacant dans les bandes de fréquences à ondes millimétriques (mmWave) d'une importance primordiale pour tous les acteurs clés de l'industrie cellulaire. Cela étant dit, communiquer sans fil sur les fréquences mmWave serait néanmoins une tâche difficile, principalement en raison de la faible réflectivité, de l'absorption élevée et des pertes de propagation en espace libre importantes sur des bandes aussi élevées.L'une des solutions très populaires pour surmonter les problèmes de propagation susmentionnés consiste à utiliser des réseaux d'antennes massifs, une technique rendue possible grace a la proportionnalité entre la taille physique du réseau et la longueur d'onde de la porteuse (les fréquences mmWave sont caractérisées par une petite longueur d'onde, ce qui se traduit par réseaux d'antennes compacts avec un grand nombre d'éléments). Cependant, le coût élevé, la consommation d'énergie et la complexité du matériel de signal mixte chez mmWave rendent impossible l'utilisation de grands réseaux d'antennes avec des éléments à commande numérique.Le cloisonnement des traitements de signal liés aux émetteurs-récepteurs mmWave a rendu possible une mise en œuvre économique et énergétiquement efficace de ces derniers. Ces nouvelles architectures sont connues sous le nom d'émetteurs-récepteurs hybrides analogiques/numériques de formation de faisceaux. Ces architectures hybrides divisent le traitement de précodage/combinaison entre les domaines analogique et numérique, ce qui réduit considérablement le nombre requis de chaînes RF.Les structures des réseaux hybrides soulevent néanmoins leurs propres défis, le faible rapport signal sur bruit (SNR) résultant des pertes de propagation élevées, la grande dimensionnalité de la matrice de canaux sans fil Multiple-Input-Multiple-Output (MIMO) et la présence de traitement analogique compliquent l'acquisition des informations d'état du canal (CSI) et le calcul des précodeurs et combineurs MIMO.Relever les défis susmentionnés est essentiel pour activer le cellulaire basé sur mmWave. Avec cette motivation à l'esprit, cette thèse propose de nouvelles solutions algorithmiques qui les abordent. Nous proposons des solutions rapides et de faible complexité qui offrent des performances efficaces tout en respectant les contraintes matérielles. Les principales contributions de la présente thèse consistent à concevoir des algorithmes rapides et de faible complexité qui permettent de construire des précodeurs et des combineurs robustes pendant la phase d'apprentissage du beamformer et sans avoir besoin d'estimer explicitement le CSI puis de l'utiliser pour dériver ces beamformers.

The high increase of bandwidth greedy applications in recent years, and the global wireless bandwidth shortage in the traditional low band spectra has made vacant spectrum in millimeter-wave (mmWave) frequency bands of a paramount importance for all key players in the cellular industry. This being said, wireless communications over mmWave frequencies will nevertheless be a challenging task, mainly due to the poor reflectivity, high absorption and large free space propagation losses on such high bands.One of the very popular solutions to overcome the aforementioned propagation issues is to use massive antenna arrays, a technique that is made possible because if the proportionality between the array's physical size and the carrier wavelength (mmWave frequencies are characterized by small wavelength, which translates to compact antenna arrays with high number of elements). However, the high cost, power consumption and complexity of the mixed signal hardware at mmWave make having large antenna arrays with digitally controlled elements infeasible.The partitioning of the signal processing operations related to the mmWave transceivers made having a cost and energy effective implementation of these latter possible. These novel architectures are known as hybrid analog/digital beamforming transceivers. These hybrid architectures divide the precoding/combining processing between the analog and digital domains, which reduces considerably the required number of RF chains.Hybrid array structures entail nevertheless their own challenges, the low signal-to-noise ration (SNR) resulting from high propagation losses, the large dimensionality of the Multiple-Input-Multiple-Output (MIMO) wireless channel matrix and the presence of analog processing complicate the acquisition of the channel state information (CSI) and the computation of the MIMO precoders and combiners.Addressing the aforementioned challenges is key to enabling mmWave based cellular. With this motivation in mind, this dissertation proposes novel algorithmic solutions that tackle them. We propose fast and low complexity solutions that yield efficient performance while respecting the hardware constraints. The main contributions of the present thesis consist of devising fast and low complexity algorithms that enable building robust precoders and combiners during the beam training phase and without the need of explicitly estimating the CSI and then using it to derive these beamformers.