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PID2020-113832RB-C21

Financiado

DISPOSITIVOS ASISTIDOS POR TECNICAS DE DEEP Y MACHINE LEARNING PARA TRANSCEPTORE...

DISPOSITIVOS ASISTIDOS POR TECNICAS DE DEEP Y MACHINE LEARNING PARA TRANSCEPTORES DE RADIOFRECUENCIA ALTAMENTE EFICIENTES APROVECHANDO LA VALIOSA INVESTIGACION DESARROLLADA EN ANTERIORES PROYECTOS NACIONALES DE I + D + I (TEC2017, TEC2014, TEC2011), EN DESTINY DAMOS UN PASO ADELANTE ABORDANDO ALGUNOS DE LOS RETOS TECNOLOGICOS MAS RELEVANTES EN EL DIS... ver más

01/01/2020

UPC

109K€

Presupuesto del proyecto: 109K€

Líder del proyecto

Universidad Politécnica de Cataluña No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 9

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2020-01-01

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Participantes

UPC

Lider

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Líder del proyecto

Universidad Politécnica de Cataluña

Total investigadores 9

Presupuesto del proyecto 109K€

Descripción del proyecto APROVECHANDO LA VALIOSA INVESTIGACION DESARROLLADA EN ANTERIORES PROYECTOS NACIONALES DE I + D + I (TEC2017, TEC2014, TEC2011), EN DESTINY DAMOS UN PASO ADELANTE ABORDANDO ALGUNOS DE LOS RETOS TECNOLOGICOS MAS RELEVANTES EN EL DISEÑO DE TRANSCEPTORES DE RADIO MAS ALLA DE 5G (B5G) EN LA BANDA SUB 7 GHZ, HAY UNA SERIE DE CARACTERISTICAS QUE SON UNICAS PARA EL ACCESO DE RADIO B5G RESPECTO A GENERACIONES ANTERIORES: UNA AMPLIA GAMA DE FRECUENCIAS PORTADORAS Y OPCIONES DE IMPLEMENTACION, DIVERSOS CASOS DE USO CON REQUISITOS DE USUARIO MUY DIFERENTES (NUMEROLOGIAS), ESTACIONES BASE (BS) DE TAMAÑO PEQUEÑO, AUTO-BACKHAUL, MIMO MASIVO Y GRANDES ANCHOS DE BANDA DE CANAL, EN ESTE CONTEXTO, EN DESTINY ABORDAREMOS LOS SIGUIENTES DESAFIOS: (A) ASEGURAR LA LINEALIDAD DE SEÑALES CON ANCHOS DE BANDA DE CIENTOS DE MHZ (TENDENCIA SIEMPRE CRECIENTE) Y FACTORES DE CRESTA SUPERIORES A 10 DB (DEBIDO A MODULACIONES MULTIPORTADORA) PARA ASEGURAR ALTAS TASAS DE TRANSMISION; B) MEJORAR LA EFICIENCIA ENERGETICA Y COMPUTACIONAL DE LOS TX INALAMBRICOS, YA QUE SE ESPERA QUE DESPLIEGUES MAS DENSOS DE BS REDUZCAN LA NECESIDAD DE POTENCIA TRANSMITIDA; C) ARQUITECTURAS DE TX CON MULTIPLES ANTENAS (MIMO) Y MULTIPLES AMPLIFICADORES DE POTENCIA (PAS) PARA APLICAR TECNICAS DE FORMACION DE HACES QUE PERMITAN AUMENTAR LA CAPACIDAD Y DISMINUIR LA POTENCIA RADIADA; D) ASEGURAR EL RECHAZO ADECUADO DE LA SEÑAL MEDIANTE EL FILTRADO PARA PERMITIR LA TX Y RX SIMULTANEAS (FDD FULL-DUPLEX EN BANDAS SUB 7 GHZ), LA CONTRIBUCION DEL EQUIPO DE LA UPC ABARCARA DESDE EL DISEÑO Y LA COMPENSACION DE DISTORSION DE DISPOSITIVOS DE RF ACTIVOS (P,E,, PAS DE ALTA EFICIENCIA) Y PASIVOS (P,E,, FILTROS ELECTROACUSTICOS) TANTO PARA BS COMO PARA TERMINALES MOVILES, HASTA EL DISEÑO DE CABEZALES DE RADIO REMOTOS MODULARES (RRH) Y FLEXIBLES PARA HACER FRENTE A LOS REQUISITOS COMPUTACIONES EXIGIDOS POR LOS SISTEMAS B5G DESARROLLADOS SEGUN EL PARADIGMA DE IMPLEMENTACION MOBILE EDGE COMPUTING (MEC), EN EL CONTEXTO DEL MEC, DONDE LOS ALGORITMOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) Y APRENDIZAJE AUTOMATICO (ML) COMPUTACIONALMENTE INTENSIVOS ESTAN DESTINADOS A EJECUTARSE EN EL NODO EDGE PARA PROPORCIONAR ALGUNAS DE LAS FUNCIONALIDADES DEL SUBSISTEMA DEL RRH (INCLUIDA LA CAPACIDAD DE RECONFIGURACION), DEFINIMOS LOS SIGUIENTES OBJETIVOS ESPECIFICOS DEL PROYECTO: DISEÑO DE TECNICAS AI Y ML APLICADAS A LA LINEALIZACION POR PREDISTORSION DIGITAL (DPD) DE TOPOLOGIAS DE PA DE ALTA EFICIENCIA (P,E,, PA CON ALIMENTACION DINAMICA PARA TERMINALES MOVILES O AMPLIFICADORES BALANCEADOS CON MODULACION DE CARGA PARA ESTACIONES BASE), DISEÑO DE DPD OPTIMOS BASADOS EN REDES NEURONALES PARA PAS HIBRIDOS MIMO, TAMBIEN SE CONSIDERARA LA REDUCCION DE LA DIMENSIONALIDAD BASADA EN TECNICAS DE ML PARA REDUCIR LA COMPLEJIDAD COMPUTACIONAL DE LOS DPD MULTIDIMENSIONALES ADAPTATIVOS, SINTESIS DE TOPOLOGIAS NOVEDOSAS PARA ETAPAS DE FILTRADO AVANZADAS BASADAS EN RESONADORES ELECTROACUSTICOS, INCLUIDAS RESPUESTAS RECONFIGURABLES, SINTESIS DE ETAPAS DE FILTRADO PARA LA INTEGRACION DEL SISTEMA DESDE EL AMPLIFICADOR A LAS TOPOLOGIAS DE ANTENAPLEXER PARA ETAPAS DE FILTRADO AVANZADO, DISEÑAR UN RRH Y UN SUBSISTEMA DE COMPUTACION EDGE, LO SUFICIENTEMENTE FLEXIBLE PARA HACER FRENTE A LOS REQUISITOS COMPUTACIONALES EXIGIDOS POR LOS SISTEMAS B5G DESARROLLADOS BAJO LOS ENFOQUES DE IMPLEMENTACION DEL MEC, LAS CONTRIBUCIONES PROPUESTAS SE INTEGRARAN EN DEMOSTRADORES PARCIALES Y CONJUNTOS QUE SE UTILIZARAN COMO VALIDACION EXPERIMENTAL, RADIOFRECUENCIA\RECONFIGURABILIDAD\DISPOSITIVOS ACTIVOS Y PASIVOS DEVICES\REDES\MACHINE LEARNING\INTELIGENCIA ARTIFICIAL\COMPUTACION EDGE\SOSTENIBILIDAD\DISTORSION LINEAL Y NO-LINEAL\5G.

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