Ecole d'ingénieur et centre de recherche en Sciences du numérique

Kalyana GOPALA

Kalyana GOPALA
Kalyana GOPALA
Eurecom - Systèmes de Communication 
Doctorant ( 2015 - 2018)
Alumni EURECOM

Thèse

Communications à antennes multiples pour la 5G

Responsable(s)

Cette thèse se déroule dans le cadre du projet ANR GAFES. Le projet se propose d'étudier l'activité des réseaux sociaux autour des grands festivals, du point de vue des
usages via les données collectées, et par la ré-éditorialisation des contenus publiés. Ce projet fait collaborer des équipes d'informaticiens et des sociologues.
Dans le cadre de ce projet, la thèse s'intéressera en particulier à la structuration et à la ré-éditorialisation des contenus. Elle se spécialisera sur les méthodes à mettre en oeuvre
pour le traitement des images et des vidéos, ainsi que sur les problèmes de combinaison d'informations multimédia, en collaboration avec les autres partenaires du projet.
- structuration : il s'agira d'extraire des descripteurs, d'identifier des similarités, de produire des représentations concises des contenus. Nous proposerons des paradigmes
de représentation robuste des documents, basés en particulier sur les méthodes à régression partielles, qui permettent de combiner connaissance à priori et analyses non
supervisées de grandes quantités de données.
- ré-éditorialisation : l'objectif est d'exploiter les données vidéos collectées pour la composition de vues synthétiques des collections. Concrètement, il s'agira de produire
automatiquement des films répondant à une demande précise de l'utilisateur (par exemple: une présentation courte des spectacles d'une journée des Transmusicales).
Nous évaluerons des approches basées sur l'extraction puis le ré-assemblage de segments vidéos, en traitant les questions de fond liées aux fonctions d'intérêt dans un
contexte culturel et aux logiques de composition, problèmes ouverts qui seront traités conjointement par les informaticiens et par les sociologues.
 

Communications à antennes multiples pour la  5G»  

 

Duplexage par division dans le temps (TDD) Massive Multiple Input Multiple Output (MaMIMO) dépend de la réciprocité de canal pour obtenir des informations d'état de canal au niveau de l'émetteur (CSIT). Toutefois, le canal numérique global de bout en bout n’est pas réciproque en raison de la présence de chaînes de transmission (Tx) et de réception (Rx), qui doivent être corrigées à l’aide de facteurs de calibration. Nous fournissons une expression simple et élégante du Cramér-Rao Bound (CRB) pour l’estimation des paramètres de calibration. Nous  analysons des approches des moindres carrés existants et proposons des algorithmes optimaux. Nous considérons également la beamforming  pour une liaison MIMO point à point variant rapidement dans le temps. Dans un système Orthogonal Frequency Division Multiplexing  (OFDM), il en résulte une interférence entre porteuses (ICI). Avec une hypothèse de variation linéaire de canal à travers le symbole OFDM, il a été observé que le problème est similaire à celui d'une conception de beamformer MIMO par canal de diffusion à interférence (IBC). Le design du beamformer prend en compte le fenêtrage de réception en utilisant le préfixe cyclique en excès. En plus de la CSIT complète, nous étudions également des approches qui maximisent le Expected Weighted Sum Rate (EWSR) lorsque la Tx n’a qu’une connaissance partielle du canal. Premièrement, nous utilisons une approximation de système large qui fonctionne également bien pour un petit nombre d’antennes Tx et Rx. Nous analysons également la possibilité d’utiliser la métrique Expected-signal- expected-interference-WSR de signal EWSR. Enfin, les résultats expérimentaux  sont présentés.     

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