Résumé :

De nombreuses nouvelles applications, telles que la voiture connectée, la réalité augmentée, la réalité virtuelle, la réalité mixte, la vidéo tridimensionnelle, la vidéo ultra-haute définition, l’internet industriel des objets, les villes intelligentes, la santé connectée, etc., verront le jour dans la prochaine décennie. Ces applications nécessitent de connecter un grand nombre de nouveaux appareils et d’échanger davantage de données. Par exemple, entre 2018 et 2024, le trafic mobile mondial devrait augmenter de 30\% par an, tandis que la demande de capacité devrait être multipliée par 1 000 au cours de la prochaine décennie. Par rapport à la quatrième génération (4G), la cinquième génération (5G) promet d’augmenter le débit de données utilisateur de 10 à 100 (jusqu’à 10 Gbit/s), de réduire la latence de 10, d’augmenter la densité de connectivité de 10 et de réduire les coûts et la consommation d’énergie. Les chercheurs tentent de proposer des solutions innovantes en réponse au besoin croissant de trafic de données et de connectivité étendue, ainsi qu’à la rareté du spectre radio inférieur à 6 GHz. Celles-ci reposent principalement sur de nouvelles techniques de traitement du signal, la densification du réseau ou l’utilisation de bandes de fréquences supplémentaires. En ce qui concerne les nouvelles bandes, le spectre des ondes millimétriques (mmWave) se situe entre 30 GHz et 300 GHz, et la large bande passante inutilisée dans ces bandes peut permettre aux systèmes sans fil de supporter des augmentations massives de la demande de capacité. Par conséquent, les communications mmWave seront essentielles dans la 5G et les futures générations de réseaux cellulaires. Cependant, la mise en oeuvre des communications millimétriques avec les antennes multiples MIMO (multiple-input multiple-output) reste un challenge. Ainsi, trois défis majeurs sont à surmonter à savoir : 1) la limitation matérielle, 2) le coût d’acquisition des canaux et 3) la complexité de la conception du précodage. Afin de faire face à ces difficultés majeures, des algorithmes de précodage et d’estimation de canal pour mmWave et MIMO massif sont développés dans cette thèse. Les méthodes proposées mettent en oeuvre une modulation multiporteuse d’amplitude en quadrature décalée à banque de filtres (FBMC-OQAM) et des architectures hybrides analogiques/numériques qui divisent le précodage et combinent le traitement dans les domaines RF et en bande de base, ce qui résute en une économie de coûts et d’énergie. De plus, pour réduire la complexité de conception du précodeur et les coûts de formation de voies, les algorithmes développés dans la thèse tirent parti de la structure et des fonctionnalités des canaux mmWave et MIMO massifs. Ainsi, les principales contributions de la thèse sont : (a) le développement d’algorithmes de précodage hybrides et des livres de codes pour les systèmes mmWave sélectifs en fréquence (FS), (b) l’étude de la viabilité de l’utilisation de la forme d’onde de signalisation FBMC-OQAM pour les communications mmWave de prochaine génération, et (c) le développement d’un algorithme d’estimation de canal pour les systèmes à ondes millimétriques basés sur une architecture hybride profitant de la nature parcimonieux des canaux à ondes millimétriques.

Abstract :

Many new applications, such as the connected car, augmented reality, virtual reality, mixed reality, three-dimensional video, ultra-high definition video, the industrial internet of things, smart cities, connected health, etc., will emerge in the next decade. These applications require connecting many new devices and exchanging more data. For example, between 2018 and 2024, global mobile traffic is expected to grow by 30\% per year, while capacity demand is expected to increase 1,000-fold over the next decade. Compared to fourth generation (4G), fifth generation (5G) promises to increase user data throughput by 10 to 100 (up to 10 Gbps), reduce latency by 10, increase connectivity density by 10, and reduce costs and power consumption. Researchers are attempting to propose innovative solutions in response to the growing need for data traffic and extended connectivity, as well as the scarcity of radio spectrum below 6 GHz. These are mainly based on new signal processing techniques, network densification or the use of additional frequency bands. For new bands, the millimeter wave (mmWave) spectrum is between 30 GHz and 300 GHz, and the large unused bandwidth in these bands can enable wireless systems to support massive increases in capacity demand. Therefore, mmWave communications will be critical in 5G and future generations of cellular networks. However, implementing mmWave communications with multiple-input multiple-output (MIMO) antennas remains a challenge. Thus, three major challenges are to be overcome, namely: 1) the hardware limitation, 2) the cost of channel acquisition and 3) the complexity of the precoding design. In order to address these major challenges, precoding and channel estimation algorithms for mmWave and massive MIMO are developed in this thesis. The proposed methods implement filter banked quadrature-shifted multicarrier amplitude modulation (FBMC-OQAM) and hybrid analog/digital architectures that split precoding and combine processing in the RF and baseband domains, resulting in cost and power savings. Furthermore, to reduce precoder design complexity and channel formation costs, the algorithms developed in the thesis take advantage of the structure and functionality of mmWave and massive MIMO channels. Thus, the main contributions of the thesis are: (a) the development of hybrid precoding algorithms and codebooks for frequency selective (FS) mmWave systems, (b) the study of the viability of using the FBMC-OQAM signaling waveform for next generation mmWave communications, and (c) the development of a channel estimation algorithm for mmWave systems based on a hybrid architecture taking advantage of the parsimonious nature of mmWave channels.