PhD offer at INSA Rennes - Optimization of the energy efficiency of 6G and beyond networks in a massive cell-free multi-antenna context.

6 Avril 2023

---

Catégorie : Doctorant

---

Titre / Title

Optimisation de l’efficacité énergétique des réseaux 6G et plus dans un contexte multi-antenne massif sans cellule

Optimization of the energy efficiency of 6G and beyond networks in a massive cell-free multi-antenna context

 

Contexte / Context

La communauté des télécoms est à pied d’œuvre pour construire la future génération 6G des réseaux mobiles. Celle-ci devra permettre de connecter des milliards d'objets et d'offrir un trafic mobile 1000 fois supérieur à l'actuel. Elle devra en outre assurer une couverture et une capacité importantes pour des réseaux de plus en plus denses dans un contexte de ressources spectrales et énergétiques limitées. Pour répondre à ces besoins croissants tout en respectant notre écosystème, l'efficacité spectrale et l'efficacité énergétique des réseaux devront être accrues. Or, leur augmentation simultanée, constituant deux objectifs conflictuels, est un défi fondamental. Pour y répondre, un certain nombre de technologies de rupture doit être mis en œuvre. Parmi elles, le paradigme cell-freeMIMO (Multiple Input Multiple Output) massif, ouCF-mMIMO, qui repose sur la suppression du concept de la subdivision des régions de couverture en cellules, tout en s’appuyant sur le concept multi-antennes. En effet, le concept cellulaire classique trouve ses limites lors de la densification des réseaux en raison des interférences élevées en bordure des cellules et du nombre important de mécanismes de changement de cellule (handovers). Dans le contexte CF-mMIMO, un grand nombre de points d’accès (APs : Access points), équipés d’un faible nombre d’antennes (3 à 5), est distribué sur une vaste zone géographique pour servir les utilisateurs (UEs : User Equipments). Ces APs sont reliés à un centre de calcul ou un Cloud. Par la distribution des antennes, ces nouvelles configurations permettront une uniformisation de la couverture et une connectivité accrue des UEs grâce à la proximité et la diversité des APs, et surtout une réduction drastique des émissions locales de CO2 et de la consommation énergétique.

The telecom community is working hard to build the future 6G generation of mobile networks. The latter will have to connect billions of objects and offer a mobile traffic 1000 times higher than the current one. It will also have to provide enhanced coverage and capacity for increasingly dense networks in a context of limited spectrum and energy resources. To meet these growing needs while respecting our ecosystem, the spectral efficiency and energy efficiency of networks will have to be increased. However, their simultaneous increase, constituting two conflicting objectives, is a fundamental challenge. To meet this challenge, a number of disruptive technologies must be implemented. Among them, the cell-free massive MIMO (Multiple Input Multiple Output) paradigm, or CF-mMIMO, which is based on the elimination of the concept of subdividing coverage regions into cells, while relying on the multi-antenna concept. Indeed, the classical cellular concept finds its limits when densifying networks because of the high interference levels at the cell edges and the prohibitive number of handovers. In the CF-mMIMO context, a large number of access points (APs), equipped with a small number of antennas (3 to 5), are distributed over a large geographical area to serve the users (UEs). These APs are connected to a computing center or a Cloud. By distributing the antennas, these new configurations will allow a uniform coverage and an increased connectivity of UEs thanks to the proximity and diversity of the APs, and especially a drastic reduction of local CO2 emissions and energy consumption.

 

Objectifs / Objectives

Cette thèse vise l'introduction de nouvelles techniques d'allocation des ressources temporelles, spectrales et énergétiques des réseaux avec une gestion optimisée des interférences. Le but primordial de cette optimisation conjointe, qui n’a jamais été considérée dans le contexte cell-free, est de réduire de façon drastique la consommation énergétique globale des communications, au niveau de l’infrastructure et des terminaux, tout en garantissant une qualité de service et un niveau d’équité requis aux utilisateurs. L'accès multiple non orthogonal au spectre (NOMA), récemment introduit en 5G, sera aussi considéré dans cette thèse. Cette technique consiste à allouer deux ou plusieurs utilisateurs à une même ressource spectrale/temporelle, par un multiplexage approprié sur le plan des puissances. Par une optimisation adéquate de l’appariement des UEs et de leur puissance en cell-free, il sera possible de réaliser d’importants compromis entre les efficacités spectrale et énergétique des systèmes d’une part, et entre les capacités atteintes et le niveau d’équité des services offerts, d’autre part.

Un verrou important à lever dans cette thèse sera l’extensibilité du système CF-mMIMO-NOMA, à savoir l’implémentation des approches proposées dans des réseaux denses et évolutifs où le nombre élevé d’APs et d’UEs nécessite une politique appropriée de déploiement et de gestion des ressources, surtout en forte mobilité. L’exigence d’extensibilité est d’autant plus contraignante en contexte cell-free que le nombre d’APs et/ou d’utilisateurs peut varier dynamiquement dans des proportions importantes et que cette variation ne doit pas nécessiter la remise à jour de tous les nœuds du système.

 

This thesis aims at introducing new techniques for the allocation of temporal, spectral and energy resources of networks with an optimized interference management. The primary goal of this joint optimization, which has never been considered in the cell-free context, is to drastically reduce the overall energy consumption of communications, at the infrastructure and terminal levels, while guaranteeing a required quality of service and fairness level to users. Non-orthogonal multiple access (NOMA), recently introduced in 5G, will also be considered in this thesis. This technique consists of allocating two or more users to the same spectral/temporal resource through appropriate power multiplexing. By properly optimizing the pairing of UEs and their power in the cell-free context, it will be possible to achieve important trade-offs between the spectral and energy efficiencies of the systems on the one hand, and between the capacities achieved and the level of fairness of the services offered on the other.

An important issue to be addressed in this thesis will be the scalability of the CF-mMIMO-NOMA system, i.e., the implementation of the proposed approaches in dense and evolving networks where the high number of APs and UEs requires appropriate deployment and resource management policies, especially under high mobility. The scalability requirement is all the more restrictive in a cell-free context since the number of APs and/or users can vary dynamically in important proportions and this variation should not require the updating of all the nodes of the system.

 

Approche méthodologique / Methodology

La thèse commencera par une étude bibliographique approfondie des techniques d’allocation des ressources dans le contexte du MIMO distribué.

Le(la) candidat(e) travaillera ensuite à la mise en place de nouvelles stratégies d’allocation des ressources, pour les deux voies montante et descendante. Ces stratégies seront tout d’abord centralisées, ensuite décentralisées en vue d’améliorer le niveau d’adaptabilité des systèmes et d’alléger les échanges de signalisation par rapport à un système centralisé. Dans ce cadre, des méthodes adaptatives de regroupement (clustering) des UEs aux APs seront développées conjointement aux techniques d’allocation et de formation des faisceaux (beamforming).

Un autre problème de grande importance qui sera traité dans cette thèse est la gestion du lien fronthaul sans-fil, reliant les APs au CPU, ce qui constitue une nécessité pour un déploiement évolutif des réseaux. L’intégration de ce lien a été peu considérée dans la littérature, où la plupart des études supposent l’existence d’un fronthaul à canal idéal et aux ressources spectrales illimitées. Dans ce cadre, nous proposons d’incorporer une optimisation conjointe des ressources spectrales et énergétiques du fronthaul avec la gestion des ressources des liens d’accès (entre APs et utilisateurs). Un intérêt particulier sera donné aux transmissions de type « inband full-duplex » dans lesquelles les échanges entre APs et CPU se font simultanément avec les communications sur les liens d’accès et sur les mêmes bandes fréquentielles, en vue d’accroitre l’efficacité spectacle globale.

La plupart des problèmes d’optimisation qui seront traités sont de nature mixte et non convexe, par suite l’obtention de solutions globales est loin d’être aisée. Pour cela, plusieurs stratégies de résolution seront déployées et analysées dont notamment : les méthodes d’optimisation alternée, les algorithmes gloutons, les techniques d’intelligence artificielle neuronales et les méthodes d’apprentissage non supervisé, en ligne ou par renforcement (ex : clustering, apprentissage extrême, bandits multi-armés, Q-learning, etc.). Un effort particulier sera consacré à l’identification des stratégies d’optimisation les plus propices à chaque partie de l’étude.

 

The thesis will begin with an in-depth bibliographic study of resource allocation techniques in the context of distributed MIMO.

The candidate will then work on introducing new resource allocation strategies, for both uplink and downlink. These strategies will first be centralized, then decentralized in order to improve the level of the systems adaptability and to reduce signaling exchanges compared to a centralized system. In this context, adaptive clustering methods of the UEs to the APs will be developed jointly with the allocation and beamforming techniques.

Another problem of great importance that will be addressed in this thesis is the management of the wireless fronthaul link, connecting the APs to the CPU, which is a necessity for a scalable deployment of networks. The integration of this link has been little considered in the literature, where most studies assume the existence of an ideal fronthaul link with unlimited spectral resources. In this context, we propose to incorporate a joint optimization of the spectral and energy resources of the fronthaul with the management of the resources of the access links (between APs and users). Particular interest will be given to “inband full-duplex” transmissions in which exchanges between APs and CPUs take place simultaneously with communications on the access links and on the same frequency bands, in order to increase the overall spectral efficiency.

Most of the optimization problems that will be treated are of a mixed and non-convex nature, so obtaining global solutions is far from easy. Therefore, several resolution strategies will be deployed and analyzed including: alternate optimization methods, greedy algorithms, neural artificial intelligence techniques and unsupervised, online or reinforcement learning methods (ex: clustering, extreme learning, multi-armed bandits, Q-learning, etc.). A particular effort will be devoted to the identification of the most suitable optimization strategies for each part of the study.

 

Mots-clés / Keywords

Réseaux cell-free, systèmes MIMO massifs, Accès non orthogonal au spectre, allocation des ressources, optimisation, machine learning.

Cell-free networks, massive MIMO systems, Non orthogonal multiple access, resource allocation, optimization, machine learning.

 

Bibliographie / References

[1]O. T. Demir, E. Bj ̈ornson, and L. Sanguinetti, “Foundations of User-Centric Cell-Free Massive MIMO,” Foundations and Trends® in Signal Processing, vol. 14, no. 3-4, pp. 162–472, 2021.

[2]G. Interdonato, M. Karlsson, E. Björnson and E. G. Larsson, "Local Partial Zero-Forcing Precoding for Cell-Free Massive MIMO," in IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 19, no. 7, pp. 4758-4774, July 2020.

[3]T. K. Nguyen, H. Nguyen and H. D. Tuan, "Max-Min QoS Power Control in Generalized Cell-Free Massive MIMO-NOMA With Optimal Backhaul Combining," in IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 69, no. 10, pp. 10949-10964, Oct. 2020.

[4]Z. Ding, R. Schober, and V. Poor, "A general MIMO framework for NOMA downlink and uplink transmission based on signal alignment." IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 15 no.6, pp. 4438-4454, 2016.

[5]X. Chen et al. "User pairing and pair scheduling in massive MIMO-NOMA systems", IEEE Communications Letters, vol.22 no.4, pp. 788-791, 2017.

[6]E. P. Simon, J. Farah and P. Laly, "Performance Evaluation of Massive MIMO With Beamforming and Nonorthogonal Multiple Access Based on Practical Channel Measurements," in IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters, vol. 18, no. 6, pp. 1263-1267, June 2019.

[7]J. Farah, E. P. Simon, P. Laly and G. Delbarre, "Efficient Combinations of NOMA With Distributed Antenna Systems Based on Channel Measurements for Mitigating Jamming Attacks," in IEEE Systems Journal, vol. 15, no. 2, pp. 2212-2221, June 2021.

[8]C. A. Schmidt, J. F. Schmidt, J. L. Figueroa and M. Crussière, "Achievable Energy Efficiency in Massive MIMO: Impact of DAC Resolution and PAPR Reduction for Practical Network Topologies at mm-Waves," in IEEE Communications Letters, vol. 26, no. 11, pp. 2784-2788, Nov. 2022.

 

Profile souhaité / Candidate profile

Diplôme d'ingénieur et/ou Master (spécialité : Télécommunications) avec des connaissances en : Communications numériques, Réseaux mobiles, Traitement du signal, Machine learning, Programmation Matlab, Python.

Engineering degree and/or Master's degree (specialty: Telecommunications) with knowledge in: Digital communications, Mobile networks, Signal processing, Machine learning, Matlab programming, Python.

 

Lieu et démarrage de la thèse/ Location and starting date of the thesis

La thèse aura lieu au sein du laboratoire IETR, composante INSA, Campus de Beaulieu, Rennes.

Démarrage de la thèse septembre ou octobre 2023.

The thesis will take place in the IETR laboratory, INSA component, Campus of Beaulieu, Rennes.

The thesis will start in September or October 2023.

 

Pour candidater / To apply

Prière d’adresser un CV, une lettre de motivation, une copie de toutes les notes universitaires (de préférence avec classement), et (optionnellement) une lettre de recommandation à :

Joumana Farah : joumana.farah@insa-rennes.fr

Matthieu Crussière : Matthieu.Crussiere@insa-rennes.fr

Seuls les dossiers complets seront considérés. Tous les document doivent être en Français ou en Anglais.

 

Please send a CV, motivation letter, copies of all academic records and grades (preferably with rankings), and (optionally) a letter of recommendation to :

Joumana Farah :joumana.farah@insa-rennes.fr

Matthieu Crussière :Matthieu.Crussiere@insa-rennes.fr

Only complete applications will be considered. All documents must be in either French or English.

 

A complete version of the offer with figures can be found on the IETR website