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Utilisation du Massive MIMO dans les reseaux 5G pour l annulation d interference intercellule et pour l augmentation de la capacite

Sujet proposé par
Directeur de thèse:
Encadré par
Doctorant: Wassim TABIKH
Unité de recherche UMR 7102 Laboratoire de recherche d'EURECOM

Domaine: Sciences et technologies de l'information et de la communication

Projet

L’évolution des communications sans fil doit répondre à la demande toujours croissante de fourniture de services de télécommunication variés à des débits toujours supérieurs aux offres existantes. C’est un des sujets phares étudiés dans la théorie d'information pendant cette dernière décennie. Un challenge a été lancé par Qualcomm pour augmenter les débits maximales des communications sans fil par un facteur 1000 pour l’horizon 2020. Il est déjà clair que pour atteindre cet objectif, la combinaison d’ingrédients diverses sera nécéssaire. Un des ingrédients incontournables est conceptuellement assez simple et concerne l’augmentation du spectre utilisé. Ceci emmène à la considération d’utiliser les fréquences plus hautes (mmWave) comme par exemple 60GHz dans WiGig (WiFi). La propagation à ces fréquences ne porte pas loin ce qui limite leur utilisation au WiFi ou aux Small Cells, ou au backhaul sans fil avec des antennes très directives. Par contre, l’autre caractéristique majeure des communications sans fil est l’interférence dû à la réutilisation des fréquences. Dans les systèmes 2G, cette interférence était subi comme du bruit et était limité par une réutilisation modérée des fréquences. L’étalement de spectre dans les systèmes 3G mène à tellement d’interférence intracellule que la réutilisation des fréquences entre cellule était devenu moins problèmatique. L’utilisation d’une modulation orthogonale à nouveau (OFDM) dans les systèmes 4G a mené à une gestion des interférences par coordination dynamique des blocs de ressources. L’utilisation d’antennes multiples à fait son entrée avec le MIMO dans 3G, et le MIMO multi-utilisateur (MU) (mono-cellule) ou le CoMP (Coordinated MultiPoint transmission) pour le multi-cellule dans la 4G. Ces techniques, tels que standardisés, ne permettent que des gains modestes en débit pour des raisons discutées plus loin. Cependant, une nouvelle technique de gestion des interférences à vu le jour il y a 5 ans : l’alignment des interférences (IA, Interference Alignment). La promesse de l’IA est qu’avec cette gestion des interférences la capacité (par lien) de l’ensemble d’un réseau sans fils pourrait être la moitié de la capacité en absence d’interférences (comme si tous les liens étaient filaires et ne transmettaient que la moitié du temps). Le hic est que cela suppose que chaque transmetteur connaisse les canaux, non seulement vers tous les récepteurs, mais aussi ceux à partir de tous les autres transmetteurs vers tous les récepteurs. Finalement, une autre technique encore plus récente est le Massive MIMO, l’utilisation des antennes multiples, mais à échelle massive. L’idée est d’abord introduit dans un contexte mono-cellule, pour le MU MIMO. L’idée est motivé par des simplifications qui apparaissent dans un régime asymptotique d’une station de base avec un nombre d’antennes énorme. Le MIMO permet la transmission simultanée de flux multiples (le multiplexage spatial) ce qui permet d’augmenter les débits de manière évidente. Alors que le MIMO nécéssite des antennes multiples aussi bien du côté transmetteur (Tx) que du côté récepteur (Rx), et nécessite un environnement de propagation très riche (comme en indoor), le MU MIMO permet le même multiplexage spatial avec des utilisateurs mon-antenne et un environnement de propagation quelconque. Par contre, dans le MU MIMO toute la gestion des interférences entre flux doit être effectuée par le Tx (la station de base) ce qui nécéssite une bonne connaissance du canal au Tx (CSIT) et aussi la technique optimale de transmission est compliquée (Dirty Paper Coding). Quand le nombre d’antennes du Tx augmente beaucoup, un transmetteur linéaire (beamforming) suffit et même un simple filtre adapté (qui ne nécessite pas de calculs) devient optimal asymptotiquement. Bien qu’un nombre super élevé (par exemple 100) d’antennes de transmission peut sembler effrayant, on argumente qu’un autre effet du régime asymptotique est que les circuits RF des antennes n’ont pas besoin d’être très précis et que, en dépit des premières impressions, tout cela permet de diminuer la consommation globale de la station de base. Le Massive MIMO est souvent présenté comme une solution TDD, où grâce à la réciprocité du canal le feedback de CSIT peut être évité, les études les plus récentes envisagent même l’abandon d’un CSIT instantané et montrent qu’on peut aller loin avec du CSIT long terme (et ceci toujours grâce au régime asymptotique et est favorable pour la solution FDD)). Contexte scientifique et industriel Dans un panel à la conférence IEEE Globecom 2012, dans le «Workshop on Cloud Base Station and Large-Scale Cooperative Communications », Angel Lozano de UPF était le seul représentant académique dans un panel d’industriels du domaine des communications sans fil. Et les industriels se plaignaient que les académiques avaient poussé MU MIMO et CoMP dans LTE-A, mais que ces techniques apporteraient des gains très limités. Effectivement, ces techniques, parmi d’autres qui nécessitent un CSIT très précis, devraient être repensées comme indiqué sous « 2) Verrous à lever » et il est compréhensible que ces techniques tels qu’elles apparaissent dans le standard actuel ne marchent pas bien. Le champ est donc ouvert pour rectifier le tir des techniques avancés dans 5G. Ce sujet s’inscrit par exemple dans le projet Metis. Pour un opérateur important comme Orange, les systèmes cellulaires constituent bien-sûr le coeur du business sans fil. Par contre, un autre ingrédient important dans le saut en débit d’un facteur 1000 est l’exploitation à grande échelle des « small cells », qui rapprochent les Tx des Rx. Ces réseaux hétérogènes présentent d’autres scénarios d’interférence dans les réseaux sans fil, auxquels les mêmes solutions (alignement, Massive MIMO) sont applicables. Dans une thèse précédente, on a développé des techniques de conception conjointe des filtres de Tx et Rx pour le cas de MU MIMO avec Rx à antennes multiples. Ces mêmes techniques sont applicables pour l’alignement des interférences dans des réseaux multi-cell (MC) MIMO. Au fait, la conception conjointe de filtres de Tx et Rx souffre d’une abondance d’optima locaux et on a introduit la seule technique connue actuellement pour trouver l’optimum global (apart recherche exhaustive). Dans une thèse en cours, on a commencé à explorer les limites de capacité de réseaux multi-cell gérés par alignement des interférences. A haut SNR, la capacité est caractérisée par les « Degrees of Freedom » (DoFs, les multiplicateurs du log(SNR)). On a introduit des schémas d’obtention de CSIT (par exemple le seul schéma distribué donc réaliste) et on a comptabilisé l’overhead de ces schéma en introduisant les « NetDoFs », les DoFs qui restent après avoir décompté tout le overhead d’apprentissage des canaux descendants par les terminaux, leur feedback sur les mêmes liaisons sans fil montantes, l’apprentissage des cascades Tx-canal. On est les seuls à calculer les NetDoFs correctement. En plus on a introduit un schéma optimal pour occuper les Tx pendant qu’ils attendent le feedback des canaux et puis on a aussi introduit un schéma qui permet aux Tx d’avoir du CSIT pertinent tout le temps, même en présence de délai du feedback sur la liaison montante. Toutes ces études se situent à très haut SNR et donc leur pertinence à un SNR réaliste n’est pas claire. Mais cette manière de faire constitue l’état de l’art mondial actuel.

Enjeux

Objectif scientifique de la thèse - verrous à lever L’objectif de la thèse est d’introduire des solutions complètes et réalistes pour la gestion des interférences multi-utilisateur entre cellules par des techniques d’alignement multi-antenne. L’état de l’art des techniques d’alignement suppose que le CSIT est en place. Les travaux des deux dernières année ont étudiés l’effet de variation temporelle du canal et l’effet de délai dans le feedback du CSIT. Par contre, quasiment tous les travaux existants (apart les nôtres) considèrent que le CSIT est acquis gratuitement, ils étudient donc les DoFs et pas les NetDoFs. Dans une étude récente [LozanoHeathAndrews:T-IT0913] Lozano etal ont montré pour la liaison montante d’un réseaux cellulaire MISO (seulement les stations de base ont des antennes multiples), les NetDoFs sont zéro parce que tout le temps de cohérence est même pas suffisant pour apprendre les canaux d’une station de base vers tous les terminaux du réseaux. Ceci est bien-sûr une aberration dû à la fixation des études sur le régime de SNR infini (DoF). La bonne approche passe par une approche topologique et des études à SNR fini.Ceci mène à une série de verrous à lever : • Réseau sans fil topologique : dans un réseau cellulaire, les interférences lointaines se noient dans le bruit et peuvent être négligés. Donc on arrive à une représentation du réseau avec une connectivité partielle. Même si la taille du réseau considère s’étale au niveau national et implique donc un nombre de cellules énorme, le nombre de cellules interférantes reste fini. En pratique cela peut correspondre à un réseau cellulaire classique à réutilisation des fréquences et l’alignement s’occupe des interférences sur le premier « tier », le premier anneau d’interféreurs. Cela veut dire que l’alignement MIMO sera bien possible, bien qu’il reste encore à explorer les limites du possible. Par contre, l’autre question cruciale est l’acquisition du CSIT. En dépit d’un nombre d’interféreurs limité, les différents Tx/Rx restent couplés et l’organisation de l’acquisition du CSIT n’est pas évidente. En tout cas, il est clair que le overhead d’acquisition peut rester fini dans un système MISO. • Régime SNR fini : le challenge est comment caractériser de manière pas trop compliqué la capacité d’un réseau à SNR fini. Une approche possible est de caractériser la matrice des interférences mutuelles par une combinaison des asymptotes bas SNR et haut SNR. A un SNR fini, certains termes d’interférence seront négligeables, menant à une configuration topologique. Pour les termes « actifs », on obtiendra alors une extension du régime asymptotique haut SNR d’une spécification de juste la pente de l’asymptote (le DoF) vers une spécification complète de l’asymptote (pente et position, DoF et SNR offset). Une telle approche donne une alternative à l’approche irréaliste des « Generalized Degrees of Freedcom » (GDoF) qui supposent que les termes d’interférence évoluent avec la puissance transmise à un exposant différent de un. Cela permer de différencier des interféreurs forts des interféreurs faibles mais représente un modèle irréaliste. Un autre aspect qui apparait à SNR fini est que des interférences MIMO ne soient pas totatelement présent ou absent mais peuvent être de rang réduit. Par exemple, un interféreur à une distance intermédiaire pourrait se limiter à sa composante Line of Sight (LoS). • Configurations topologiques spécifiques : les problèmes de conception de l’alignement et d’acquisition du CSI peuvent varier selon la topologie (connectivité) spécifique : utilisateurs proche de la stations de base ou en bordure de cellule, cellules sectorisés (avec un causalité spatiale en cas de facteur de réutilisation des fréquences plus grand que un), mélange macro-femto, etc. • Massive MIMO multi-cellule : le Massive MIMO est à la base une technique multi-utilisateur mono cellule. Mais un nombre élevé d’antennes à la station de base peut être très utile pour l’alignement des interférences en multi-cellule. Les analyses en Massive MIMO représentent un régime asymptotique assez simple dans lequel seulement le nombre d’antennes de BS devient grand. Si on introduit quelques antennes multiples du côté terminal aussi (ce qui aide l’alignement), on devrait considérer une analyse par régime asymptotique grand système dans lequel les dimensions des deux côtés du MIMO deviennent grandes. Ces approches donnent des résultats bien plus précis, même à des dimensions pratiques réduites (les approximations grand système sont déjà quasi exacts pour un MIMO 4x4). Ces approches devraient donc être prometteur pour des configurations pas si massif que ça (par exemple 10 ou 20 antennes de BS au lieu de 100). Une autre tendance récente dans les Massive MIMO est que ça peut marcher même avec des connaissance de canal à long terme au lieu de instantané. Ceci peut s’expliquer par le fait que le même raisonnement de SNR fini, pour un canal multi-trajet, permet de comptabiliser seulement les trajets les plus importants (leur nombre croît avec le SNR). Ceci fera resusciter certaines techniques du temps du SDMA, pour le mode FDD en particulier. • Pour aller plus loin, il faudra considérer aussi la sélectivité en fréquences des canaux. Et une fois que le niveau d’interférences est réduit, il y a d’autres problèmes qui font surface, comme les imperfections du hardware (le SNR reçu est limité par le SNR du convertisseur analogique digital par exemple). Approche méthodologique planning Approche classique prévue : • Analyse des thèses et travaux internes sur le sujet • Analyse de la littérature externe pour la finalisation de l’état de l’art • Définition des solutions à implémenter pour la lever des verrous identifiés • Préparation du simulateur (C++, Matlab) • Analyse des résultats • Dissémination (conférences, journaux, brevets)