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YAHYA-6G

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Dynamic resource Scheduling in Massive MIMO based NOMA with RF imperfections and...

Dynamic resource Scheduling in Massive MIMO based NOMA with RF imperfections and Energy Harvesting for 6G networks YAHYA-6G aims to propose new signal processing solutions doped with machine-learning. We will focus on the detection and compensation of RF imperfections in mMIMO (massive Multiple input Multiple output) based NOMA (Non-orthogonal... ver más

31/12/2025

173K€

Presupuesto del proyecto: 173K€

Líder del proyecto

INSTITUTO DE TELECOMUNICACOES No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2023-09-25

HORIZON-WIDERA-2022-TALENTS-04-01: Fostering balanced brain circulatio... ExpectedOutcome:This action will build on the MSCA Postdoctoral Fellowships 2022 action (HORIZON-MSC...

I+D

Cerrada hace 2 años

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1 Participantes

172.62K€ | Lider

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Duración del proyecto: 27 meses Fecha Inicio: 2023-09-25
Fecha Fin: 2025-12-31

Líder del proyecto

INSTITUTO DE TELECOMUNICACOES No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 173K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto YAHYA-6G aims to propose new signal processing solutions doped with machine-learning. We will focus on the detection and compensation of RF imperfections in mMIMO (massive Multiple input Multiple output) based NOMA (Non-orthogonal multiple access) pair . In other hand, YAHYA-6G target is to minimize the long-term power consumption based on the stochastic optimization theory for mMIMO-NOMA IoT networks with EH (Energy Harvesting) in presence of RF imperfections. Thus the objectives of the YAHYA-6G project are: 1- Identify major RF imperfections that may occur in a multi-access / multi-antenna broadband system. 2- Propose new solutions to optimize the energy efficiency at the RF transmitters. This solution will focus on the power amplifier that represents 60 at 70% of the energy consumed in an RF transmitter. 3- Analyze the impact of these RF imperfections on mobile radio systems exploiting NOMA technologies. 4- Propose a Deep Learning online learning process to detect the NOMA channel characteristics and compensate the effect of HPA nonlinearity. A joint detection of the NOMA interference and HPA (High Power Amplifier) nonlinearity will be studied in mMIMO-NOMA system. 5- Resolve a non convex based problem coping with the expected 6G requirements, with a particular focus on optimal resource scheduling and computation capacity allocation and reducing energy consumption of wireless devices, through a set of new algorithms . 6- Realize a demonstrator based on the SDR (Software Defined Radio) USRP cards on which some algorithms developed in the project will be implemented.

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