Multidimensional propagation channel characterization and contribution of artificial intelligence to the classification of communication scenarios for vehicular communications. - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2024

Multidimensional propagation channel characterization and contribution of artificial intelligence to the classification of communication scenarios for vehicular communications.

Caractérisation multidimensionnelle du canal de propagation et contribution de l'intelligence artificielle à la classification des scénarios de propagation pour les communications véhiculaires

Résumé

Over the past few years, mobile networks have significantly improved their performance, especially with the advent of 5G offering much higher data rate than 4G. These advancements are attributable to technological progress in various areas such as integrated antenna systems and electronic components that combine high response time with low power consumption. 5G ushers in an era of diversified services including the Internet of Things (IoT) and vehicular communications, from Vehicle-to-Infrastructure (V2I) and Vehicle-to-Vehicle (V2V). In this context, 5G introduces a class of communication (URLLC) offering ultra-low latency and increased reliability. To enhance the performance of 5G in terms of spectral efficiency, the number of users, and latency time, research began in October 2022 as part of the 3GPP Release 18 with the goal of exploring the potential that Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) models could bring to the radio interface. This project aims to optimize the channel estimation technique and resource allocation, as well as positioning accuracy. As part of these studies, this thesis focuses on V2I links in suburban environments and tunnels. Its objective is to create an experimental database of the most relevant parameters of the propagation channel, which will then allow for the training of ML models. On this point, the state of the art only concerns indoor environments or the urban environment with satellite links. The originality of the work lies in : i) measurement campaigns carried out in realistic environments and scenarios, ii) the multidimensional characterization (time-space-frequency-polarization) of the propagation channel considering MIMO (Multiple Input Multiple Output-MIMO) antenna networks at the transmission and reception, iii) the analysis of the temporal and spatial variability of MIMO channels, and, iv) the adaptation of machine learning models for the classification of propagation scenarios. These works have led to the creation of an experimental database obtained from the exploitation of measurements made in suburban sites and tunnels, and respectively on approximately 100k and 200k V2I channel matrices. The ML model for the classification of propagation scenarios, either in line of sight (LOS) or Non line of sight (NLOS), shows prediction performances of 97.9% ; the number of points in LOS and NLOS is balanced to feed the model.
Au cours des dernières années, les réseaux mobiles ont considérablement amélioré leurs performances, notamment avec l’avènement de la 5G offrant des débits bien plus élevés que ceux de la 4G. Ces avancées sont attribuables aux progrès technologiques dans divers domaines tels que les systèmes antennaires intégrés et les composants électroniques alliant rapidité et faible consommation. La 5G inaugure une ère de services diversifiés incluant l’Internet des Objets (IoT) et les communications véhiculaires, de Véhicule à Infrastructure (V2I) et de Véhicule à Véhicule (V2V). Dans ce contexte, la 5G propose une classe de communication (URLLC) offrant une latence ultra-faible et une fiabilité accrue. Pour accroître les performances de la 5G en termes d’efficacité spectrale, de nombre d’utilisateurs et de temps de latence, des recherches ont débuté en octobre 2022 dans le cadre de la Release 18 du 3GPP avec, pour objectif, d’explorer le potentiel que pourrait apporter l’Intelligence Artificielle (IA) et les modèles d’apprentissage type Machine Learning (ML) dans l’interface radio. Ce projet vise ainsi à optimiser la technique d’estimation du canal et d’allocation des ressources, ainsi que la précision de positionnement. Le point commun à ces 3 objectifs est le canal de propagation. Cette thèse se focalise sur les liens V2I dans les milieux suburbains et dans les tunnels.L’originalité des travaux réside dans i) la caractérisation multidimensionnelle (temps-espace-fréquence-polarisation) du canal en milieu suburbain et tunnel grâce aux nombreuses campagnes de mesures effectuées avec la sondeur de canal MaMIMOSA, ii) l’analyse de la variabilité temporelle et spatiale du canal MIMO, iii) création d’une base de données des paramètres du canal et iv) l’adaptation des modèles d’apprentissage automatique pour la détection des types de scénario de propagation (LOS/NLOS). Notons que l’état de l’art ne concerne que les milieux indoor ou l’environnement urbain avec des liens satellitaires. Ces travaux ont permis de constituer une base de données expérimentales obtenues à partir de l’exploitation de mesures faites en site suburbain et en tunnel, et respectivement sur ∼100k et ∼200k matrices de canal V2I. Le modèle ML pour la classification des scénarios de propagation, soit en visibilité directe (LOS), soit sans visibilité directe (NLOS), affiche des performances de prédiction de 97,9% .
Fichier non déposé

Dates et versions

tel-04666937 , version 1 (02-08-2024)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04666937 , version 1

Citer

Nor El Islam Dahmouni. Multidimensional propagation channel characterization and contribution of artificial intelligence to the classification of communication scenarios for vehicular communications.. Engineering Sciences [physics]. Universite de Lille, 2024. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-04666937⟩
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