Évaluation des performances en temps réel de l’étalonnage de réciprocité en TDD pour les systèmes d’antennes distribuées

Massive multiple-input multiple-output (MIMO) est l'une des principales technologies de couche physique permettant de répondre à l'exigence de capacité massive exigée par les systèmes 5G. Massive MIMO exploite l'utilisation de grands réseaux d'antennes à la station de base (gNB) pour desservir simultanément plusieurs utilisateurs via un multiplexage spatial sur un canal. Massive MIMO s'appuie sur des pilotes de liaison montante pour obtenir des informations sur l'état du canal (CSI), en exploitant la réciprocité de canal et l'opération de duplexage par répartition dans le temps (TDD). En réalité, cependant, le canal de communication ne se compose pas seulement du canal physique dans l'air, mais également des frontaux radiofréquences (RF) des émetteurs-récepteurs qui ne sont pas réciproques. Par conséquent, le système doit être étalonné avant que la réciprocité des canaux puisse être exploitée. Le MIMO massif distribué avec des antennes spatialement séparées donne une efficacité spectrale plus élevée et une zone de couverture améliorée, par rapport au MIMO massif colocalisé. Néanmoins, la coordination d'un grand nombre d'unités radio distantes (RRU), formant le gNB, est un grand défi. Par conséquent, l'étalonnage de réciprocité TDD et la synchronisation RRU sont les deux facteurs clés pour permettre le MIMO massif distribué. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur le déploiement d'un système MIMO massif distribué sur le banc de test Open Air Interface (OAI) 5G et sur l'application d'algorithmes d'étalonnage de canal en temps réel afin d'évaluer leurs performances. Les principales contributions peuvent être résumées comme suit. Tout d'abord, nous implémentons la fonction de précodeur et la parallélisation multi-thread pour des performances optimales des divisions fonctionnelles dans notre système Cloud-RAN (C-RAN) tout en augmentant le nombre de RRU actifs. Deuxièmement, nous présentons les solutions à faible coût pour les problèmes matériels résultant de nos RRUs formant le système d'antenne distribuée (DAS). De plus, nous analysons les méthodes utilisées pour la synchronisation et l'étalonnage temps/fréquence/phase dans notre banc d'essai. Troisièmement, nous avons effectué des mesures en temps réel sur notre C-RAN banc d'essai afin de prouver la synchronisation stable et précise entre plusieurs RRUs et de confirmer l'efficacité du schéma d'étalonnage de réciprocité proposé par groupe. Quatrièmement, nous fournissons une vérité terrain pour l'évaluation du cadre d'étalonnage OTA (over-the-air) basé sur le groupe grâce à des mesures de canal sur un DAS simulé. Enfin, grâce à l'étalonnage de réciprocité TDD, nous avons construit un banc d'essai à entrées multiples et sortie unique (MISO) basé sur la plateforme OAI, afin de faciliter l'évaluation de l'étalonnage relatif et d'accéder simultanément aux performances des prototypes d'antennes MIMO conçu par l'équipe d'Orange labs.Massive multiple-input multiple-output (MIMO) is one of the key enabling physical layer technologies to address the massive capacity requirement demanded by 5G systems. Massive MIMO exploits the use of large antenna arrays at the base station (gNB) to simultaneously serve multiple users through spatial multiplexing over a channel. Massive MIMO relies on uplink pilots to obtain channel state information (CSI), exploiting channel reciprocity and time division duplexing (TDD) operation. In reality, however, the communication channel does not only consist of the physical channel in the air, but also the radio-frequency (RF) front-ends in transceivers which are not reciprocal. Therefore the system needs to be calibrated before channel reciprocity can be exploited. Distributed massive MIMO with spatially separated antennas gives a higher spectral efficiency and enhanced coverage area, compared to collocated massive MIMO. Nevertheless, coordinating a large number of remote radio units (RRUs), forming the gNB, is a big challenge. Hence, TDD reciprocity calibration and RRU synchronization are the two key factors to enable distributed massive MIMO. In this thesis, we focus on deploying a distributed massive MIMO system on the OpenAirInterface (OAI) 5G testbed and applying real-time channel calibration algorithms in order to evaluate their performance. The main contributions can be summarized as follows. First, we implement the precoder function and the multi-thread parallelization for the optimal performance of the functional splits in our Cloud-RAN (C-RAN) system while increasing the number of active RRUs. Second, we present the low-cost solutions for the hardware issues resulting from our RRUs forming the distributed antenna system (DAS). Also, we analyze the methods used for time/frequency/phase synchronization and calibration in our testbed. Third, we carried out real-time measurements on our C-RAN testbed in order to prove the stable and precise synchronization between several RRUs and confirm the efficiency of the proposed group-based reciprocity calibration scheme. Fourth, we provide a ground truth for the evaluation of the group-based over-the-air (OTA) calibration framework through channel measurements on a simulated DAS. Last but not least, enabled by TDD reciprocity calibration, we built up a multiple-input single-output (MISO) testbed based on the OAI platform, in order to facilitate the evaluation of relative calibration and simultaneously access the performance of the MIMO antenna prototypes designed by the team in Orange labs