Projecte llegit
Títol: Artificial Intelligence and Machine Learning for the Physical Layer of 6G Communication Systems
Estudiants que han llegit aquest projecte:
- AZLOR SOLÉ, MARC (data lectura: 27-06-2024)
- Cerca aquest projecte a Bibliotècnica
Director/a: GARCÍA VILLEGAS, EDUARD
Departament: ENTEL
Títol: Artificial Intelligence and Machine Learning for the Physical Layer of 6G Communication Systems
Data inici oferta: 17-07-2023 Data finalització oferta: 17-03-2024
Estudis d'assignació del projecte:
- DG ENG AERO/TELEMÀT
Tipus: Individual | |
Lloc de realització: Fora UPC | |
Supervisor/a extern: CARLES ANTÓN-HARO | |
Institució/Empresa: CTTC | |
Titulació del Director/a: PhD | |
Paraules clau: | |
6G, Machie Learning, ML, Artificial Intelligence, IA, Wireless communications | |
Descripció del contingut i pla d'activitats: | |
* Desenvolupament de funcionalitats de capa física millorades amb
tècniques d'intel·ligència artificial per a sistemes de comunicació 6G, com ara esquemes de conformació de feix combinats amb esquemes d'accés múltiple no ortogonal (NOMA) i de rate splitting (RS), sistemes MIMO massius, etc. * Us de llibreria Sionna de NVIDIA per a la creació de prototips/simulació de sistemes de comunicació sense fil basats en AI/ML esmentats anteriorment i avaluació de les seves prestacions. * Extensió del quadern Python d'accés obert titulat 'Performance of different neuronal network architectures for the mapping and demapping of symbols in a NOMA uplink' amb els resultats del TFG. L'objectiu final és publicar una versió ampliada d'aquest quadern a la pàgina web "Made with Sionna" de NVIDIA, que recull una selecció de projectes exemplars amb Sionna. * Publicació, si s'escau, dels resultats del TFG en una conferencia d'àmbit internacional. |
|
Overview (resum en anglès): | |
In the modern world, the use of Internet based communications has become a daily activity for a big part of the population. In particular, mobile communications are experiencing a relentless growth in the number of users, which has become an issue as they must be allocated in the channels with the limited available time and frequency resources in the physical layer. This is why Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) schemes are being used in 5G mobile communications and are expected to be a key factor in the future 6G communications.
Another factor to take into account is the evolution in technologies such as Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) that, as proven in literature, can perform tasks in the telecommunications world. NOMA will play an important role in 6G communications, while AI/ML has proven to play a key role in many layers including the physical layer, to improve the performance. In particular, constellation design to optimize BER vs SNR performance has proven to be feasible via Deep Learning (DL). In this study, we focus on neural design of demappers for an uplink NOMA system, to demonstrate the performance advantages of these systems against classical demapping techniques. The traditional demapping techniques to evaluate are the Successive Interference Cancellation (SIC) and the Joint Demapper. On the other hand, the SICNet demapper , a ML version of the traditional SIC, has been adapted to the uplink NOMA system. The comparison of the performance of all the demappers has been done with BER-EbN0 curves. The results show that the Joint demapper is the most optimal technique in a two-user uplink system. Meanwhile, the SICNet demapper has proven to outperform the SIC demapper in most of the studied scenarios. |