| Géolocalisation radio à base de surfaces intelligentes reconfigurables (Radio-based localization using reconfigurable intelligent surface) | ||
Rahal, Moustafa - (2023-11-29) / Université de Rennes - Géolocalisation radio à base de surfaces intelligentes reconfigurables Langue : Anglais Directeur de thèse: Uguen, Bernard Laboratoire : IETR Ecole Doctorale : MATISSE Thématique : Sciences de l'ingénieur | ||
Mots-clés : Surfaces intelligentes reconfigurables, Localisation sans-fil, Champ proche, Obstructions radio, Surfaces intelligentes, Communication en champ proche Résumé : Dans cette thèse, nous avons étudié le potentiel des surfaces intelligentes reconfigurables en matière de localisation sans-fil, pour des contextes opérationnels réputés défavorables ou restrictifs. Sur la base d’un modèle de signal générique prenant en compte les régimes de propagation en champs proche et lointain, nous avons dérivé dans un premier temps les limites théoriques de performance de positionnement sur voie descendante en bandes millimétriques (avec et sans surface reconfigurable), en conditions de visibilité ou d’obstruction radio. Sur la base de ces mêmes limites, nous avons ensuite déterminé la meilleure distribution de phases, et donc le(s) meilleur(s) faisceaux, à générer au niveau de la surface afin d’optimiser la précision du positionnement en situation de non-visibilité. À cette occasion, nous avons comparé les performances attendues à celles obtenues à l’aide de faisceaux plus conventionnels. Nous avons également proposé un autre cadre générique d’optimisation pour le précodeur de la surface, visant à approximer n’importe quel modèle de faisceau optimisé, en exploitant la mesure préalable (et la tabulation) des coefficients de réflexion complexes autorisés -par élément- pour différents prototypes de surfaces. Toujours dans ce même scénario de positionnement, nous avons introduit un nouvel algorithme permettant d’estimer conjointement la position et la vitesse de l’utilisateur, en tirant parti de l’effet Doppler induit en champ proche au niveau de la surface. Enfin, quelques résultats expérimentaux préliminaires ont été obtenus dans un scénario indoor canonique à 28 GHz, illustrant les avantages de ces surfaces reconfigurables en cas d’obstruction radio, mais aussi certaines limitations critiques, telles que la présence de lobes secondaires importants dans les faisceaux réfléchis, ou encore l’impact prépondérant de la distance entre la surface et l’utilisateur. Résumé (anglais) : In this thesis, we investigate the localization potential of Reconfigurable Intelligent Surfaces (RISs) in adverse or restrictive operating contexts. Based on a generic signal model formalism accounting for both nearfield and farfield propagation regimes, we first derive theoretical performance bounds regarding a RIS-assisted millimeter wave downlink positioning system in both line of sight and non-line of sight (NLoS) conditions. Then, leveraging these performance bounds, we determine the best RIS phases distribution, and hence the best beams, to optimize NLoS localization accuracy. On this occasion, we benchmark the achievable positioning performance with that of more conventional RIS beam designs. We also propose another generic RIS precoder optimization framework that aims at approximating any desired localization-optimal beam pattern, based on lookup tables characterizing the element-wise complex reflection coefficients of real hardware prototypes. Still in the same scenario, we also introduce a new algorithm that jointly estimates the user’s position and velocity, while taking advantage of the Doppler effects induced in geometric nearfield at the various elements of a large RIS. Finally, we report preliminary experimental results in a canonical indoor scenario at 28 GHz, illustrating concrete benefits from using RIS-reflected paths in NLoS situations, but also critical limitations, such as the presence of significant secondary lobes in the RIS-reflected beams, or the negative impact of the distance between the RIS and the user. Identifiant : rennes1-ori-wf-1-18793 | ||
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