Architecture à haut rendement linéarisée pour la 6G

Linearized high efficiency architecture for 6G

• Auteur / Autrice : Thuy Pham trong
• Direction : Patricia Desgreys
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Information, communications, électronique
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2022
• Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Traitement et communication de l'information (Paris ; 2003-....)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : C2S : Circuits et Systèmes de Communication

Mots clés

Mots clés libres

Prédistortion numérique

Linéarisation émetteur RF

Long-short term memory

Digital predistortion

RF transmitter linearization

Long-short term memory

Résumé

Le laboratoire LTCI, département communications et électronique, de Télécom Paris propose une thèse au sein de l'équipe C2S pour un candidat ayant une formation en traitement du signal et machine learning. Le candidat devra étudier de nouvelles approches pour réaliser des prédistorsions numériques de très haute performance pour les applications 5G. Statut actuel et travaux attendus : La prédistorsion numérique (DPD) est une solution bien établie pour linéariser les amplificateurs de puissance. Cependant, ses performances de correction sont généralement limitées par plusieurs phénomènes tels que la précision du modèle et la convergence des estimations. Avec l'augmentation constante de la bande passante du signal, de nouveaux modèles DPD sont proposés pour obtenir une linéarisation précise et haute performance. Docte6G est un projet d'envergure nationale impliquant des acteurs clés des composants Télécom (NXP, Ericsson). Il se concentre sur le développement de nouvelles technologies pour la transition vers la 6G. L'équipe Circuits et Systèmes de Communication (C2S) de Télécom Paris est impliquée dans le développement des techniques DPD pour les systèmes à ondes millimétriques (mmW). De nouveaux modèles de mémoire non linéaire sont à l'étude, notamment dans le cadre du machine learning[1, 2, 3, 4]. L'objectif principal du projet sera de proposer des techniques DPD de faible complexité utilisant des modèles d'apprentissage automatique (comme LSTM) pour la modélisation et la linéarisation de PA dans le contexte de systèmes à très large bande en mmW. Le projet abordera à la fois le niveau d'abstraction algorithmique et la validation des performances matérielles. Ce projet de thèse sera alimenté par de nombreuses interactions avec le projet postdoctoral qui seront menées en parallèle dans le projet Docte6G.

The LTCI laboratory, department of Communications and Electronics, at Telecom Paris has a PhD position opening within the C2S team for a candidate with a signal processing and machine learning background. The candidate is expected to study novel approaches for achieving very high performance digital predistorters for 5G applications. Current status and expected work : Digital predistortion (DPD) is a well established solution to linearize power amplifiers. However, its correction performance is usually limited by several phenomena such as the model accuracy and estimation convergence. With the constant signal bandwidth increase, new DPD models are being proposed to achieve accurate and high performance linearization. Docte6G is a national wide project involving telecom hardware key players (NXP, Ericsson). It focuses on developing new technologies for the transition to 6G. Télécom Paris's Communication Circuits and Systems (C2S) team is involved to develop DPD techniques for millimeter-wave (mmW) systems. New nonlinear memory models are being investigated, in particular in the framework of machine learning[1, 2, 3, 4]. The main goal of the project will be to propose low complexity DPD techniques using machine learning models (like LSTM) for PA modeling and linearization in the context of very wideband systems in mmW. The project will address both the algorithmic abstraction level and the hardware performance validation. This PhD project will be fueled by numerous interactions with the postdoc project which will be carried out in parallel in the Docte6G project.