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Caractérisation expérimentale du CSI à granularité fine dans la 5G et au-delà : applications à la localisation radio et à la transmission efficace des données // Experimental Characterization of Fine-Grained CSI in 5G and Beyond: Applications to Radio Loc

ABG-137304
ADUM-72951
Thesis topic
2026-03-28
Université Côte d'Azur
Sophia Antipolis Cedex - Provence-Alpes-Côte d'Azur - France
Caractérisation expérimentale du CSI à granularité fine dans la 5G et au-delà : applications à la localisation radio et à la transmission efficace des données // Experimental Characterization of Fine-Grained CSI in 5G and Beyond: Applications to Radio Loc
  • Computer science
5G, Qualité de canal radio, Localisation, Transmission, Expérimentation
5G New Radio, Channel Quality, Localization, Scheduling, Experimentation

Topic description

Ce projet étudie l'utilisation de l'information d'état du canal (CSI) à granularité fine dans les réseaux 5G et au-delà, afin d'améliorer la localisation radio et la planification sensible à la fréquence. En s'appuyant sur le banc d'essai SLICES, l'étude acquiert expérimentalement des jeux de données CSI détaillés dans différents environnements de propagation et pour diverses configurations d'antennes. Elle évalue la précision de la localisation basée sur le CSI à l'aide de méthodes géométriques et apprentissage automatique, et examine l'impact de la granularité du CSI sur les performances de planification multi-utilisateurs. Les résultats incluent des jeux de données en libre accès, un prototype d'ordonnanceur, et des recommandations de conception pratiques, comblant l'écart entre les normes 3GPP et les déploiements réels de réseaux.
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This project investigates the use of fine-grained Channel State Information (CSI) in 5G and beyond networks to improve radio localization and frequency-aware scheduling. Using the SLICES testbed, the study experimentally acquires detailed CSI datasets across various propagation environments and antenna configurations. It evaluates the accuracy of CSI-based localization with both geometry-based and machine learning methods, and tests how CSI granularity impacts multi-user scheduling performance. The outcomes include open-access datasets, a prototype scheduler, and practical design guidelines, bridging the gap between 3GPP standards and real-world network deployments.
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Début de la thèse : 01/10/2026

Funding category

Funding further details

Contrat doctoral EDSTIC-DS4H

Presentation of host institution and host laboratory

Université Côte d'Azur

Institution awarding doctoral degree

Université Côte d'Azur

Graduate school

84 STIC - Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication

Candidate's profile

Connaissances solides en réseaux et systèmes de communications.
Strong knowledge of networks and communication systems.
2026-05-03
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