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IRS-THz

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Intelligent Reflecting Surface IRS Assisted Ultra massive MIMO THz Communicati...

Intelligent Reflecting Surface IRS Assisted Ultra massive MIMO THz Communications for 6G In this project, we aim to develop and experimentally demonstrate terahertz (THz) communication technologies for the sixth generation (6G) of wireless networks. In particular, we will integrate ultra-massive multiple-input-multipl... ver más

30/11/2023

UNIVERSITY COLLEGE...

213K€

Presupuesto del proyecto: 213K€

Líder del proyecto

UNIVERSITY COLLEGE LONDON 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 H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2023-11-30

MSCA-IF-2020: Individual Fellowships

I+D

Cerrada hace 4 años

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1 Participantes

UNIVERSITY COLLEGE LONDON

212.93K€ | Lider

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Duración del proyecto: 31 meses Fecha Inicio: 2021-04-06
Fecha Fin: 2023-11-30

Líder del proyecto

UNIVERSITY COLLEGE LONDON No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 213K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto In this project, we aim to develop and experimentally demonstrate terahertz (THz) communication technologies for the sixth generation (6G) of wireless networks. In particular, we will integrate ultra-massive multiple-input-multiple-output (UM-MIMO) and intelligent reflecting surface (IRS) technologies into THz systems and apply directional beamforming to establish reliable, long-distance, and ultra-fast THz communication links. To realize channel training for directional beamforming, we will design hierarchical multi-resolution codebooks and find the optimal phase-shift matrix for the IRS. Since the presence of the IRS complicates the original one-hop communication topology into a two-hop topology and user equipments (UEs) are usually moving, to reduce the channel training overhead and maintain high-quality links, we will study beam management (BM) problems, including adaptive beam alignment and beam tracking. Besides channel training, we will also design joint resource allocation algorithms to fully reap the potentials of the THz networks and support the diverse needs of UEs. To assess the performance of the proposed schemes in a real-world environment, we will also develop an easy-to-use software-defined IRS-assisted THz testbed for experimental demonstration. With seven years of research experience, Dr. Xu has developed a wide range of research expertise in massive MIMO, millimeter-wave networks, IRS-assisted communications in sub-6GHz systems, machine learning, etc. The implementation of this project will not only further extend his research field into IRS-assisted UM-MIMO THz communications, but will also significantly improve his project management and leadership skills.

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