Solutions améliorées de l'algorithme de Grover pour la détection d'utilisateurs actifs dans les résaux sans fil

Enhanced Grover's algorithm solutions for active user detection in wireless networks

• Auteur / Autrice : Muhammad Idham Habibie
• Direction : Claire Goursaud
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Télécommunication
• Date : Soutenance le 14/12/2023
• Etablissement(s) : Lyon, INSA
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Électronique, électrotechnique, automatique (Lyon)
• Partenaire(s) de recherche : Membre de : Université de Lyon (2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CITI - Centre d'Innovation en Télécommunications et Intégration de services (Lyon, INSA) - CITI Centre of Innovation in Telecommunications and Integration of services / CITI
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : MARACAS - Modèle et algorithmes pour des systèmes de communication fiables
• Jury : Président / Présidente : Pierre Duhamel
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Claire Goursaud, Pierre Duhamel, Iryna Andriyanova, Gilles Burel, Omar Fawzi
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Iryna Andriyanova, Gilles Burel

Mots clés

Mots clés contrôlés

Systèmes de communication sans fil

5G (téléphonie mobile)

Mots clés libres

Traitement du signal

Réseau sans fil

Réseau mobile

Communication mobile

Détection des utilisateurs actifs

Algorithme quantique

Performance

Signal Processing

Wireless Network

Mobile Network

Mobile communications

Active user detection

Quantum algorithm

Performance

Résumé

5G comprend des fonctionnalités telles que Ultra-fiables à faible latence (URLLC) et Massives entre machines (mMTC) pour minimiser les délais et connecter de nombreux appareils. Cela nécessite un schéma Détection des utilisateurs Actifs (AUD), nécessitant une détection en temps réel par Base Station (BS). Maximum de Vraisemblance (ML) est le plus performant pour AUD mais il est complexe. Pour simplifier, des alternatives comme CCR et ZF ont été introduites mais ne peuvent égaler les performances de ML. Pour y remédier, nous explorons l’algorithme de Grover, connu pour ses capacités de superposition (travail avec 0 et 1), superposition (travailler avec 0 et 1 en même temps). Cependant, l’algorithme de Grover, lorsqu’il est contraint par la fonction f(x) = δ, n’est pas aussi performant que ML ; il est plus proche de CCR et de ZF. Pour atteindre les performances de ML, l’algorithme de Grover doit être modifié pour trouver la distance minimale, comme ML la distance minimale, comme le fait ML. Nous proposons un nouvel algorithme, à savoir Algorithme Amélioré de Recherche de Minimum par Itération (IIMSA), visant à améliorer les algorithmes existants Boyer-Brassard-Høyer-Tapp (BBHT) et Durr-Hoyer Algorithm (DHA), qui sont les méthodes prometteuses pour trouver le minimum à l’aide de l’algorithme de Grover afin de réduire leur complexité tout en maintenant des performances élevées. L’idée est d’utiliser n’importe quel nombre aléatoire de solutions plutôt que d’effectuer L itérations aléatoires comme le suggère DHA. Nous incorporons également des méthodes classiques telles que ZF et CCR pour améliorer leurs performances et réduire la complexité. Nous adaptons également l’algorithme de Grover dans le contexte de AUD dans cette thèse. Nous présentons également un algorithme de Grover amélioré inspiré d’une solution hybride quantique qui exploite à la fois des éléments quantiques et classiques, solution hybride quantique qui exploite à la fois des éléments quantiques et classiques. L’objectif principal est d’augmenter la probabilité de succès Ps et de réduire la complexité de l’algorithme original de Grover de l’algorithme de Grover original. Le concept consiste à utiliser moins d’itérations de Grover que le nombre optimal, dénommé Ps. que le nombre optimal, noté Lopt, et de le combiner avec la probabilité de succès classique. Nous pensons que cette approche a le potentiel de modifier le comportement de la complexité et d’obtenir une probabilité de succès élevé et d’atteindre une probabilité de succès élevée.

5G encompasses features such as Ultra-Reliable Low Latency Communication (URLLC) and Massive Machine Type Communication (mMTC) to minimize delays and connect numerous devices. This requires an Active User Detection (AUD) scheme, necessitating real-time detection by the Base Station (BS). Maximum Likelihood (ML) is the most efficient for AUD, but it is complex. To simplify, alternatives like CCR and ZF have been introduced but cannot match the performance of ML. To address this, we explore the Grover algorithm, known for its superposition capabilities (working with both 0 and 1 simultaneously). However, when constrained by the function f(x) = δ, Grover's algorithm is not as efficient as ML; it is closer to CCR and ZF. To achieve ML's performance, the Grover algorithm must be modified to find the minimum distance, similar to ML. We propose a new algorithm, namely the Improved Iterative Minimum Search Algorithm (IIMSA), aiming to enhance existing algorithms Boyer-Brassard-Høyer-Tapp (BBHT) and Durr-Hoyer Algorithm (DHA), which are promising methods for finding the minimum using the Grover algorithm, to reduce their complexity while maintaining high performance. The idea is to use any random number of solution rather than performing random iterations as suggested by DHA. We also incorporate classical methods like ZF and CCR to improve their performance and reduce complexity. We also adapt the Grover algorithm in the context of AUD in this thesis. We also present an enhanced Grover algorithm inspired by a quantum-classical hybrid solution that utilizes both quantum and classical elements. The main objective is to increase the success probability Ps and reduce the complexity of the original Grover algorithm. The concept involves using fewer Grover iterations than the optimal number, denoted Ps, and combining it with classical success probability. We believe this approach has the potential to alter complexity behavior and achieve a high success probability.