KR102674410B1

KR102674410B1 - 설정 가능한 표면들에 대한 채널 추정

Info

Publication number: KR102674410B1
Application number: KR1020237011250A
Authority: KR
Inventors: 살라 에딘 제그라르; 리자 아피프 오마르 셰하브 엘 딘; 후세인 아르슬란
Original assignee: 베스텔 일렉트로닉 사나이 베 티카레트 에이에스
Priority date: 2020-09-01
Filing date: 2021-09-01
Publication date: 2024-06-13
Also published as: CN116057852A; JP2023538822A; KR20230058512A; EP3962006A1; US20230421412A1; WO2022049112A1

Abstract

본 개시는 (재)설정 가능한 표면을 사용(employ)하는 통신 시스템의 수신 장치에서의 채널 추정과 관련된다. 채널 추정은 설정 가능한 표면의 트레이닝된 반사 계수들 및 수신 장치에서 신호들의 도달각(angle of arrival, AoA)을 획득하기 위한 빔포밍 검색을 포함한다. 이후에 수신 장치에서 획득된 AoA와 설정 가능한 표면에 기초하여, 송신 장치와 설정 가능한 표면 간의 이상적인 채널 부분(portion)에 대해(for) 설정 가능한 표면의 반사 계수들이 유도된다. 트레이닝된 반사 계수들과 추정된 반사 계수들 간의 관계에 따라 송신 장치와 설정 가능한 표면 간의 채널의 특성들(characteristics)의 추정이 수행된다. 채널 추정은 사용자 모빌리티 트래킹(user mobility tracking)에 사용될 수 있다.

Description

설정 가능한 표면들에 대한 채널 추정

본 개시는 설정 가능한 표면 상의 반사에 의해 다른 통신 장치들과 통신하는 통신 장치들에서의 채널 추정에 관련된다.

밀리미터파(Millimeter-wave, mmWave) 통신은 5G 통신 시스템의 핵심 기술들 중 하나가 되었다. 밀리미터파는 더 넓은 신호 대역폭으로 인하여 높은 데이터 속도와 높은 스펙트럼 효율성을 달성할 수 있지만, 일반적으로 심각한 경로 손실(path-loss)과 통신 장치들 간의 가시선 차단(blockage of line of sight)을 겪는다.

재설정 가능한 인텔리전트 표면(Reconfigurable intelligent surface, RIS)은 무선 통신 성능을 개선하기 위한 기술로서 논의되어 왔다. RIS의 요소들(elements)은 들어오는 파동(incoming wave)을 원하는 방향을 향해 반사, 굴절, 흡수 또는 집중시킬 수 있다. 이 기능(functionality)은 밀리미터파 전파 조건(propagation condition)과 함께 경로 감쇠(path attenuation) 및 차단(blockage)을 포함하는 위에서 언급한 문제들(issues)을 극복(overcome)하는 데 도움이 될 수 있다.

그러나, RIS-보조 통신(RIS-aided communication)에서 채널 추정은 RIS 요소들의 수동적 성질(nature), 및 다중 입력 다중 출력(multiple-input multiple-output, MIMO) 시스템에서 발생하는 추정 오버헤드(overhead)로 인해 여전히 주요 관심사다.

설정 가능한 표면을 통해 서로 통신하는, 수신 및 송신 장치를 포함하는 통신 시스템에서 채널을 추정하기 위한 방법들 및 기술들이 설명(describe)된다.

본 발명은 독립항의 범위에 의해 특정된다. 일부 추가(further)의 예시적인 실시예들은 종속항들의 대상(subject matter)이다.

실시예에 따르면, 수신 장치에서, 송신 장치와 상기 수신 장치 간의 채널(BS-UE)의 특성(characteristic)들을 추정하기 위한 방법이 제공되며 - 상기 채널은 설정 가능한 표면에 대한 반사를 포함함- 상기 방법은: 상기 채널(BS-UE)을 통한(over) 신호들의 송신(transmission)을 위한 빔포밍 검색을 수행하는 단계; - 빔포밍 검색을 수행함으로써 상기 설정 가능한 표면의 트레이닝된 반사 계수들과 상기 수신 장치에서 신호들의 도달각(angle of arrival, AoA)을 획득함- 상기 설정가능한 표면의 상기 트레이닝된 반사 계수들과 상기 수신 장치에서 상기 획득된 AoA에 기초하여, 상기 송신 장치와 상기 설정 가능한 표면 간의 이상적인 채널(ideal channel)(BS-RIS)에 대한 상기 설정 가능한 표면의 추정된 반사 계수들을 추정하는 단계; 및 상기 트레이닝된 반사 계수들과 상기 추정된 반사 계수들 간의 관계에 따라, 상기 송신 장치와 상기 설정 가능한 표면 간의 채널(BS-RIS)의 특성(characteristic)들을 추정하는 단계를 포함한다.

현재 개시된 대상(subject matter)의 이들(these) 및 다른 특징들(features)과 특성들(characteristics), 뿐만 아니라 구조들의 관련된 요소들의 기능들 및 작동 방법들과 부품들의 조합 및 제조 경제성은, 모두 본 명세서의 일부를 형성(form)하는, 첨부된 도면들을 참조하여 하기의 설명과 첨부된 청구항들을 고려하면 더욱 명백해질 것이다.

그러나, 도면들은 단지 일러스트레이션(illustration) 및 설명의 목적만을 위한 것이며 개시된 대상(subject matter)의 한계를 정의하려는 의도가 아님이 분명히 이해되어야 한다. 명세서 및 청구항에서 사용된 바와 같이, "a", "an" 및 "the"의 단수형은 문맥상 명백하게 달리 명시되지 않은 한 복수형을 포함한다.

다양한 실시예들의 본질(nature)과 장점들을 이해하는 것은 하기의 도면들을 참조하여 실현될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일부 실시예들의 구현(implement)을 위한 시스템의 개략도이다.
도 2는 채널 추정을 위한 계층적 빔 검색 알고리즘 절차(hierarchical beam searching algorithm procedure)들을 도시하는 개략도이다.
도 3은 채널 추정을 위한 장치의 예시적인 구현(implementation)을 도시하는 블록 다이어그램이다.
도 4는 채널 추정 및 트래킹을 위한 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 5는 이상적인 채널 G가 5개의 경로를 갖는 기하학적 모델일 때 방위 도메인(왼쪽) 및 고도 도메인(오른쪽)에서 이상적인 채널 G에 대한 프라이머리(primary) 빔 패턴들을 도시하는 개략도이다.
도 6은 RIS를 포함하는 채널의 수신기와 송신기 측에서의 통신 장치들을 도시하는 개략도이다.
특정 예시 구현들(implementations)에 따라, 다양한 도면에서 유사한 참조 번호들 및 기호들은 유사한 요소들을 표시(indicate)한다.

이하의 설명을 위하여, 용어들 "끝", "위쪽", "아래쪽", "오른쪽", "왼쪽", "수직", "수평", "탑(top)", "바텀(bottom)", "가로(lateral)", "세로(longitudinal)", 및 그 파생어들(derivatives)은 도면들에서 제시된 방향 대로 개시된 대상(subject matter)과 관련될 것이다. 그러나 개시된 대상(subject matter)은 명시적으로 반대로 특정된 경우를 제외하고, 다양한 대안적 변형들과 단계 시퀀스들(step sequences)을 가정할 수 있음을 이해해야 한다. 또한, 첨부된 도면들에서 도시되고, 하기 명세서에서 설명(describe)된 특정 장치들과 프로세스들(processes)이 단순히 예시적인 실시예들 또는 개시된 대상(subject matter)의 양태들(aspects)임이 이해되어야 한다. 그러므로, 여기에서 개시된 실시예들 또는 양태들(aspects)과 관련된 특정 치수들(dimensions) 및 다른 물리적 특성들(characteristics)은 달리 표시(indicate)되지 않는 한 제한하는 것으로 고려되지 않는다.

여기서 사용된 어떤 양태(aspect), 컴포넌트(component), 요소(element), 구조, 동작(act), 단계(step), 기능(function), 명령(instruction), 및/또는 그와 유사한 것은 명시적으로 설명되지 않는 한 중요(critical)하거나 필수적인(essential) 것으로 해석(construe)되어서는 안 된다. 또한, 여기서 사용되는 관사 "a" 및 "an"은 하나 이상의 항목들(items)을 포함하도록 의도되며, "하나 이상" 및 "적어도 하나"와 상호 교환 가능하게 사용될 수 있다. 더 나아가, 여기서 "세트(set)"라는 용어는 하나 이상의 항목(item)(예를 들어, 관련된 항목들, 관련되지 않은 항목들, 관련된 항목들과 관련되지 않은 항목들의 조합, 및/또는 그와 유사한 것)들을 포함하도록 의도되고 "하나 이상" 또는 "적어도 하나"와 상호 교환 가능하게 사용될 수 있다. 하나의 항목만 의도되는 경우 "하나(one)" 또는 유사한 용어가 사용된다. 또한, 여기서 "가지다(has)", "가지다(have)", "가지고 있는(having)" 또는 그와 유사한 것들은 개방형 용어들로 의도된다. 또한, 어구(phrase) "기초한(based on)"은 달리 명시적으로 언급되지 않는 한 "적어도 부분적으로 기초한"을 의미하는 것으로 의도된다.

재설정 가능한 인텔리전트 표면들(Reconfigurable intelligent surfaces, RISs)은 인텔리전트 재설정 가능한 표면들(intelligent reconfigurable surfaces, IRSs)들로도 참조된다. 여기서 그것들은 더 간단하게는 재설정 가능한 표면들(reconfigurable surfaces) 또는 설정 가능한 표면들(configurable surfaces)로도 참조된다. 달리 말해, 설정 가능한 표면은 (재)설정 가능한 반사 특성들을 갖는 복수의 요소들을 포함하는 표면이다.

일반적으로, RIS는 많은 반사 요소들을 갖는 균일 평면 어레이(uniform planar array)이다. 각 반사 요소는 입사 신호를 수동적으로 반사하고 입사 신호(it)에 페이즈 시프트(phase shift)를 도입(introduce)하도록 조정(adapt)된다. 거울들과 달리(in contrast to), RIS들은 반사 각도 및 전기장 세기를 조절(adjust)할 수 있다. RIS 기술은 무선 채널을 제어하고 개선하는 데 MIMO 시스템들을 지원할 수 있다. 조절 가능한(adjustable) 수동 요소들(passive elements)은 요소들(their)의 페이즈들(phases)과 이득들(gains) 만을 변경함으로써 개별적으로(individually) 입사 전자기(electro-magnetic, EM)파를 특정 방향으로 스티어(steer)할 수 있다. 이 요소들을 조절하는 것은, 요소들(they)이 수신기에 구조적으로 추가되도록, 반사된 신호의 다중 경로를 정렬하는 것을 허용할 수 있다. 적절한 RIS 크기와 반사 계수들을 갖고, 반사된 신호는 빔이고, 이 빔의 너비는 RIS의 크기에 반비례한다. RIS 요소들은 수동적으로 신호를 반사하며, 요소들(they)은 구현(implement)하기 쉽고, 저렴하게 배치할 수 있으며, 그리고 가장 중요하게는 노이즈 증폭(noise amplification)을 유발하지 않는다.

다른 한편, RIS는 또한 채널 추정과 같은 도전들을 부과한다. RIS가 수많은 수동 요소들로 만들어지기(built of) 때문에, RIS-보조 통신 네트워크들은 채널을 신뢰성 있게 추정하는 데 어려움들을 겪어왔다. 이 어려움들을 극복(overcome)하기 위해, 일부 채널 추정 기술들이 제안되어 왔으며, 대개 몇몇 단순화된 가정들을 따른다.

밀리미터파에서, 채널 추정이 더욱 중요해지고, 이 높은 대역들에 대한 관심은 거의 없다. 일부 작업들에서 기지국(base station , BS)과 RIS 간의 채널에 대한 사전 지식(prior knowledge). 그러나, 밀리미터파 채널이 BS와 RIS 사이의 임의의 산란체들(scatterers)에 의해 유발될 수 있는 임의의 작은 변화들에 민감하기 때문에, 채널(BS-RIS)이 알려지고 시불변(time-invariant)이라고 고려하는 것은 실용적이지 않다. 게다가, 단일 BS, RIS, 및 사용자 장비(user equipment, UE) 간의 밀리미터파 MIMO 채널의 희박성(sparsity)을 활용함으로써 일부 2-스테이지 캐스케이드 채널 추정 프로토콜(two-stage cascaded channel estimation protocol)이 제안되어 왔다. 수신 스테이지에서, 빔 검색 접근법(beam searching approach)은 높은 각도 도메인 정보(high angular domain information)를 가지기 위해 도입되고, 그 다음 송신 스테이지에서, 적응형 그리드 매칭 추적 알고리즘(adaptive grid matching pursuit algorithm)이 고해상도 캐스케이드 채널(high-resolution cascaded channel)을 추정하기 위해 제안된다.

이러한 채널 추정 기술들은 캐스케이드 채널 개념 또는 BS-RIS-UE 채널을 추정하기 위한 일부 제한된 가정들에 의존한다. RIS가 특정 방향으로 에너지를 집중하고 신호를 반사하기 때문에, UE의 위치는 추정 프로세스에서 고려되어야 한다. 사용자 트래킹(tracking)은 원하는 특징(desirable feature)일 수 있도록, UE 위치가 시간에 따라 변화할 수 있다. 더 나아가 경로 손실은, 페이즈들(phases)이 채널 추정을 위해 최적화될 때 채널 추정 프로세스에서 일반적으로 무시되는, RIS의 반사 계수들의 함수인 것으로 나타났다.

본 개시는 밀리미터파 RIS MIMO 시스템에서 채널 추정, 빔포밍 및 사용자 트래킹(tracking)을 다룬다. RIS 설계의 MIMO 시스템과의 관계를 제공함으로써, 실시예들 중 하나에서 예시된 3-스테이지 프레임 워크(three-stage framework)가 사용(employ)될 수 있다. 특히, 일 실시예에서, BS와 RIS 간의 채널은 계층적 빔 검색(hierarchical beam searching)을 사용하여 추정된다. 또한, 추가 실시예에서, RIS와 사용자 간의 채널이 예를 들어 반복 해상도 알고리즘(iterative resolution algorithm)을 이용하여 추정된다. 추가 실시예에서, 트래킹 알고리즘(tracking algorithm)은 RIS와 사용자 간의 채널 매개변수들을 트랙킹(track)하기 위해 이용된다.

재설정 가능한(또는 설정 가능한) 인텔리전트 표면(RIS) 모델

도 1은 본 개시의 일부 실시예들을 구현할 수 있는 예시적인 통신 시스템(100)을 도시한다. 특히, 통신 시스템(100)은 기지국(BS)(110), RIS(120) 및 사용자 장비(UE, 사용자 또는 단말로서도 참조됨)(135)를 포함한다. 이 통신 시스템은 예시일 뿐이다. 일반적으로, 본 발명을 구현하기 위한 통신 시스템은 수신 장치(이동형 또는 고정형), RIS 및 송신 장치(이동형 또는 고정형)를 포함할 수 있다.

도 1의 BS(110)은 LTE(long term evolution)나 NR(new radio) 또는 다른 세대 시스템과 같은 3GPP 시스템의 eNB또는 gNB와 같은 기지국이다. 달리 말해, BS는 셀룰러 무선 시스템의 액세스 네트워크 노드일 수 있다. 다만, BS는 또한 근거리 통신망(local area network, LAN)의 액세스 포인트(access point, AP)일 수도 있고, 이러한 무선 LAN은 예를 들어 IEEE 802.11스탠다드를 따른다. 여기에 제시된 실시예들은 3GPP NR나 IEEE 802.11be 또는 다른 신흥 시스템들과 같은 시스템들에서 손쉽게 사용될 수 있다. 또 다른 가능성은 일부 네트워크 인프라구조의 존재 또는 연결 없이 장치 대 장치 통신에서 두 장치들 간의 임의의 통신에 본 개시를 사용하는 것이다.

RIS(120)는 설정 가능한 페이즈 시프트(phase shift)와 가능하게/선택적으로 설정 가능한 감쇠를 갖는 수동 반사 요소의 평면 어레이(array)다. 도 1은 3　x　3 엘리먼트들(elements)을 갖는 사각형태의 RIS를 단지 개략적으로 보여주며, 결과적으로 요소들의 수 가 된다. 하지만, 이것은 도식적인 표현일 뿐이다. 실제로, RIS는 훨씬 더 큰 크기를 가질 수 있다. 예를 들어, 의 크기 또는 다른 정사각형 크기가 이용될 수 있다. RIS는 정사각형일 필요는 없다. RIS(it)는 직사각형 또는 다른 모양일 수 있다. 정사각형, 직사각형, 육각형, 원형 등과 같은 여러 상이한 모양들이 연구되고 있다.

도 1의 UE(135)는, 시간 에서 다른 위치 UE(130)를 향해 이동하는 모바일일 수 있는 특정 위치에 있는 시간 에서의 사용자 장치로서, 도시된다. 그러나 본 개시는 이에 제한되지 않으며, 일반적으로, UE(135)는 사물 인터넷(Internet of Things, IoT) 어플리케이션을 위한 기계형 장치, 기지국, 액세스 포인트(access point), 중계기 또는 임의의 다른 무선 인프라구조 엔티티(wireless infrastructure entity)와 같은 임의의 통신 장치일 수 있다. 일반적으로, RIS(120)는 동시에 상이한 수신 장치들로 지향되는 빔들을 반사할 수 있다.

BS(110)과 RIS(120)간의 채널은 G로 표시된다. RIS(120)과 UE(135)간의 채널은 H로 표시된다. 특히, G 와 H는 각각의 채널 특성들(characteristics)을 설명(describe)하는 채널 매트릭스들을 참조한다. 채널 매트릭스는 채널이 입력 신호를 수정하는 방법을 명시(specify)한다. 예를 들어, 다중 안테나들로부터 송신된 입력 신호 x(따라서 벡터로 표현됨)는 채널 매트릭스 G에 의해 수정되고 노이즈 신호 n(또한 벡터)이 더해지며, 결과적으로 신호 (수신 안테나들의 수에 대응하는 크기의 벡터)가 된다. 그러므로 본 예시에서, 와 는 각각 BS-RIS와 RIS-UE 간의 (채널 매트릭스들에 의해 표현되는) 채널들을 표시한다. 기호 은 각각 BS(110)과 UE(135)에서 안테나들(안테나 어레이 요소들)의 수를 표시한다.

통신 시스템(100)에서, RIS(120) 뿐만 아니라, BS(110) 및 UE(135)도 안테나 요소들 간에 반파장 거리를 갖는 안테나 구조로서 등거리 균일 평면 어레이(uniform planar array, UPA)를 장비할 수 있다. 업링크(uplink) 및 다운링크(downlink) 송신들은 (업링크 및 다운링크 또는 일반적으로 통신 엔티티들(entities) 간의 양 방향들과 같은) 양 링크 방향들에서 RIS(120)에서 채널 상태 정보(channel state information, CSI)의 획득을 위해 채널 상호성(channel reciprocity)을 활용(exploit)하는 시분할 복신(time-division duplex, TDD) 프로토콜을 사용할 수 있다. 이 체인들의 개수는 안테나 어레이 요소들(antenna array elements) 개수보다 훨씬 작고 UE들(135)의 개수, k, 보다 큰, 즉, 인 경우, BS(110)는 일반적으로(typically) 무선 주파수(radio frequency, RF) 체인들을 가진다고 가정된다. UE(135)는 하나의 RF 체인을 갖는 것으로 고려된다. RIS(120)은 경로 손실 효과(path-loss effect)를 감소(최소화)하기 위해 UE측에 가깝고 BS측에서 멀리 배치될 수 있다. RIS(120)의 기능을 충분히 활용하기 위하여, BS(110)와 UE(135) 간의 채널 경로는 장애물(140)에 의해 차단되는 것으로 도 1에 도시된다. 그러므로, BS(110)과 UE(135) 간에 가시선(line of sight, LoS)은 없다. BS와 RIS 사이의 거리는 로 표시되고, 반면에 RIS와 UE 사이의 거리는 로 표시된다.

RIS 요소들은 균일한 직사각형 모양으로 배치될 수 있다. 예를 들어, 치수 인 정사각형 모양을 가정하면, 이 요소들의 반사 계수들은 하기의 반사 계수 매트릭스에 의해 표현될 수 있다:

여기서 는 (n, m)번째 RIS 요소의 반사 계수이고, 여기서 는 (n, m)번째 요소에 의해 유도된 페이즈 시프트(phase shift)를 표현하며, 는 반사 이득을 나타낸다. 통상적으로 반사 이득은 단위(unity)라고 가정하는 것이 좋은 근사 (approximation)이다: . 인덱스 n과 m은 RIS(120)의 UPA내 해당하는 안테나 요소의 수직 및 수평(행 및 열) 좌표들을 나타낸다(address).

용이한 계산 측면에서 반사 계수들의 또 다른 편리한 표현은 아래와 같이 주어질 수 있다:

이것은 벡터화된 매트릭스 에 대응하는 대각 성분(diagonal)을 가진(with) 대각 매트릭스에 대응한다. RIS(120)의 반사 계수 은 설정 가능하고, 일부 실시예들은, BS(110)에 의해 설정(configure)(세트(set))될 수 있다.

도 1에 도시된 시스템 모델을 고려하면, RIS(120)의 각 요소로부터 반사된 신호들은 수신된 신호 파워(power)를 향상시키기 위해 동 위상으로(in phase) 정렬되도록 설정될 수 있다. 자유 공간 경로 손실(free space pathloss)은 여기(herein)에 참조로서 포함된 W. Tang, M. Z. Chen, X. Chen, J. Y. Dai, Y. Han, M. Di Renzo, Y. Zeng, S. Jin, Q. Cheng, and T. J. Cui, "Wireless communications with reconfigurable intelligent surface: Path loss modeling and experimental measurement," arXiv preprint arXiv:1911.05326, 2019에 나타난 바에 의해 계산될 수 있다.

최소 경로 손실을 갖는 채널은, 신호가 같은 위치를 향해 반사될 것이고 G 가 이상적인(ideal) 채널, 즉, 단위 이득(unitary gain)을 갖는다고 가정할 때의, 채널 설명으로 보여질 수 있다. 그러나, G가 BS(110)과 RIS(120) 사이의 LoS 경로가 지배적인 경로인 희소(sparse) 채널로 가정될 때에는, 빔이 UE(135)의 위치와 상이한 방향을 향하여 시프트(shift)되는 것이 관찰된다. 희소(sparse) 채널은 적은 수의 산란들을 가져서 논-제로(non-zero) 요소들의 수가 거의 없는 채널 표현을 유도하는 적은 수의 상관 다중 경로를 초래한다. 다른 한편으로, 채널 G가 산란이 매우 풍부할 때, RIS가 일반 리플렉터(normal reflector)(금속성 표면, 벽, 등...)보다 더 나쁘게 반응할 수 있도록, UE(135)는 RIS(120)로부터 매우 낮은 파워(power)를 수신할 것이다. 그러므로, 성공적인 반사를 위해서, G는 개별적으로 추정될 수 있고, 이후 그 효과를 간단히 반전(reverse)시킴으로써 RIS(120)에서 이퀄라이즈(equalize)될 수 있다.

RIS(120)에서 빔을 반사한 후, UE(135)는 성공적인 통신을 완료하기 위해 H를 추정하고 이퀄라이즈(equalize)한다. 달리 말하면, RIS(120)은 두 가지 다른 동작들(operations)을 개별적으로(separately) 수행한다.

1) 누적(accumulation), RIS(120)(it)은 RIS(120)(its)의 요소들의 각각에 의해 수신된 모든 에너지를 수집하여 (결과적으로 이득이 에 비례하고), 이후 채널 G의 효과들을 취소(cancel)함으로써 그것들(them)을 정렬한다.

2) 빔포밍(beamforming)/스티어링(steering), RIS(120)는 가상의 BS(일반적으로, 가상의 송신기)처럼 동작하고, 들어오는 전자기파들을 UE의 위치를 향해 집중(focus)시키거나 스티어(steer)한다.

위에서 언급한 바와 같이, 대부분의 알려진 접근법들은 UE(135)가 고정적(stationary)이고, BS(110)가 항상 RIS(120)과 함께 LoS를 갖는 것으로 고려한다. 그러나 이 가정들은 비현실적이고, RIS(120)의 사용을 제한하는 경향이 있다. 그것들은 에 의해 주어진 캐스케이드 채널 모델의 결과이다. 이 표현은 시간에서 채널 트래킹(channel tracking)을 거의 불가능하게 하는데, 의 변경이 G 또는 H 또는 둘 모두의 변경으로 인한 것일 수 있기 때문이다. 여기서, H가 아닌 G가 RIS의 페이즈(phase)들에 영향을 주기 때문에, G는 별도로(separately) 추정될 수 있고, UE(135)를 트래킹(tracking) 할 수 있는 H를 추정하는 것이 실현 가능하게 된다.

BS-RIS 채널과 채널 매트릭스 G

채널을 추정하기 위해, 트레이닝(training)(레퍼런스(reference)) 기호들 s는 BS(110)로부터 UE(135)에게 송신된다. 특히, 시스템에서 다른 사용자들에 대한 사용자간 간섭이 없도록, 트레이닝 기호들 s는 사용자(135)를 위한 직교 프리코딩 빔들(orthogonal precoding beams)을 통해 송신될 수 있다. 이 가정 하에, 분석은 일반성의 손실 없는 하나의 대표적인 UE(135)로 제한될 수 있다. 플랫 페이딩(flat-fading)과 완벽한 타이밍 및 주파수 동기화의 가정하에, 채널의 희소성(sparsity)은 지리적 채널 모델링을 사용하여 활용된다. 채널 매트릭스 로 표현되는 모델이 아래와 같이 주어질 수 있다.

채널 경로들(즉, BS(110)와 RIS(120) 사이의 경로)의 수이고, 은 각각 l번째 BS-RIS-경로의 RIS에서 고도(elevation) 및 방위(azimuth) 도달각(angle of arrival, AoA)이고, 는 각각 l번째 BS-RIS-경로의 기지국으로부터의 고도 및 방위 출발각(angle of departure, AoD)이고, 는 l번째 경로에서 BS-RIS 간의 복소수(complex) 채널 계수이다.

또한, , , , 은 그(its) 대각선 상에 벡터 의 개별 요소들 를 가진 대각 매트릭스 이고, 기호 는 RIS(120)의 UPA의 어레이(array) 응답 벡터를 나타내고(denote), 기호 는 BS(110)의 UPA의 어레이 응답 벡터를 나타낸다(denote). 위 표기법에서 보여질 수 있는 바와 같이, 윗첨자 B는 기지국(110)(일반적으로 송신 장치)를 나타내고, R은 RIS(120)를 나타내고, U는 UE(135)(일반적으로 수신 장치)를 나타낼 것이다.

일반적으로, UPA의 어레이 응답 벡터는 아래와 같이 표현된다:

여기서, 에 대해, 와 이다. 기호 는 크로네커 곱(Kronecker product)을 나타내고, 는 신호의 파장, 및 는 각각 수직 및 수평 차원에서 UPA의 요소들의 수를 나타내고, du 및 dv는 각각 수직 및 수평 방향으로 UPA의 인접한 요소들 간의 거리를 나타낸다.

따라서, 및 은 및 에 대해, 로 주어지는 매트릭스들이다.

희소(sparse) 채널들의 경우, 경로들의 수 는 RIS에서 안테나 요소들의 수 보다 훨씬 적다는 것이 주목된다. 예를 들어, 약 10개의 안테나 요소들의 경우, 1 또는 2개의 경로들이 고려될 수 있다.

RIS-UE 채널과 채널 매트릭스 H

유사하게, 는 아래와 같이 표현될 수 있다:

여기서 은 각각 l번째 RIS-UE-경로의 고도 및 방위 AoA이고, 은 각각 l번째 RIS-UE-경로의 고도 및 방위 AoD이다. 또한, , 기호 는 UE(135)의 UPA의 어레이 응답 벡터를 나타내고(denote), 는 RIS(120)와 UE(135) 사이의 경로들의 수이고, , , 그리고 은 그(its) 대각선 상에 벡터 의 개별 요소들 를 가진 대각 매트릭스 이다.

따라서, 및 은 및에 대해, 로 주어지는 매트릭스들이다.

BS-RIS-UE 채널 및 채널 매트릭스

BS-RIS-UE 간의 전체 채널 은 아래와 같이 주어진다:

여기서 는 위에 언급된 W. Tang et al에 의한 논문에서처럼 계산된 총 경로 손실이다. 즉, 경로 손실은 일반적으로 기지국과 RIS 간의 거리 , RIS와 UE(도 1 참조) 간의 거리 , 및 RIS로부터의 신호들의 출발각의 함수다.

채널 추정 프레임워크(framework)

채널을 추정하기 위해, 수학식 6의 유효 채널(effective channel)은 수정된 채널 매트릭스들 과 의 관점에서 다음과 같이 재작성될 수 있다:

여기서

, 및

여기서(here), , 여기서(where) 는 계수 의 페이즈(phase)를 나타낸다(denote). G는 RIS 페이즈들 (phases)을 변경(altering)하는 것에 직접적으로 책임이 있으므로, 채널 이득 을 H에 포함(include)하는 것과 의 관점에서만 이(it)를 표현(represent)하는 것이 더 의미(meaningful) 있을 수 있다. 는 채널 H의 채널 계수들 과 채널 G의 채널 이득 을 포함(containing)한다.

일반적으로, 수정된 채널 매트릭스 은 채널 매트릭스 G의 각 요소의 절대값을 1로 설정(setting)함으로써 및 수정된 채널 매트릭스 를, 수정된 채널 매트릭스 에 기초하여, 결정하는 단계(step)를 더 포함함으로써, 설정 가능한 표면(120)과 송신 장치(110) 간의 채널의 채널 매트릭스 G 로부터 획득된 매트릭스에 대응한다. 달리 말해, 수정된 채널 매트릭스 은 BS-RIS 채널에 의해 유발된 페이즈 변화(phase change)만을 설명(account for)한다. G의 파워 변화(power change)는 수정된 매트릭스 의 일부가 된다.

이 형식으로 채널을 작성(writing)하는 것은 H와 G를 개별적으로(separately) 추정하는 것을 허용할 수 있다. 이후, BS-RIS 채널 G는 계층적 빔 검색 알고리즘(hierarchical beam searching algorithm)을 사용하여 추정될 수 있다. 또한, RIS-UE 채널 H은, 빔 검색 알고리즘(beam searching algorithm)을 원인으로 하는 각도들을 활용(exploiting)하여, 예를 들어, 채널 경로 계수들 만을 추정하기 위한 반복 재가중 알고리즘(iterative reweight algorithm)을 채택(adopt)함으로써 추정될 수 있다.

BS-RIS 채널 의 추정

밀리미터파 채널이 희박(sparse)하고 BS-RIS의 새로운 표현(representation)이 단위 진폭(unit amplitude)을 가지므로(G 채널 계수들은 채널 H에 포함되도록 전달(transfer)되기 때문에 채널 G는 페이즈(phase)만 있고 단위 이득들(unit gains)이 있는 이 됐음), 추정의 문제는 각 경로의 의 추정과 동등해진다. 달리 말해, 은 반사된 빔에서 시프트(shift)를 유발하고, 그러므로 이 시프트(shift)를 추정하는 것은 자체를 추정하도록 이끈다. 이는 다음 세 단계들(steps)에서 수행되며, 보다 상세히는 아래에서 설명될 것이다:

1) RIS(120)에 의해 반사된 신호에 대한, AoA및 AoD, 및 를 추정하는 단계

2) 수학식 16에서 각도 및 을 대체함(substituting)으로써 의 효과가 없을 때의 RIS의 반사 계수들을 획득하는 단계 및 이후에 수학식 2로부터 매트릭스 을 얻는다(get).

3) 이후, 이렇게 획득된 반사 계수들은 BS에 의해 설정(set)된 마지막 계수와 비교되고 을 획득하기 위해 계수들(their)의 페이즈들(phases)이 서로로부터 차감(subtract)된다.

도달각(AoA) 및 출발각(AoD)을 추정하는 것

일반적으로, BS-UE 채널을 통한(over) 신호들의 송신(transmission)을 위한 빔포밍 검색(혹은 빔포밍 트레이닝(training))을 수행함으로써, 설정 가능한 표면(120)의 트레이닝된 반사 계수들 및 수신 장치(135)에서 신호들의 도달각(AoA)이 획득될 수 있다.

더 구체적으로, AoA 및 AoD는 완전 빔 검색 알고리즘(exhaustive beam searching algorithm)에 의해 결정될 수 있다. 완전 빔 검색 알고리즘(exhaustive beam searching algorithm)에서, 가능한 각도들(possible angles)이 하나의 최적의(optimal) AoA 및 AoD를 찾기 위해 테스트된다. 그러나, 이러한 접근법은 그 복잡성으로 인해 많은 시간을 요구할 수 있다.

예를 들어, 아래에서 더 설명되고 도 2에 도시된 바와 같이, 빔포밍 검색은 RIS와 UE간에서만 필수적으로(essentially) 수행될 수 있다. 더 구체적으로, 기지국에서 AoD 과 RIS에서 AoA 는 빔포밍 검색 동안 고정된 채로 유지될 수 있다. 예를 들어, 기지국 및 RIS의 위치와 최적의(optimal) AoD 및 BS-RIS 채널의 AoD는, 그러므로, 이미 알려졌을 수 있다(예를 들어, 미리 결정됨). 빔포밍 검색은 RIS의 페이즈들(phases)을 적용(adapting) 함으로써(즉, 반사 계수들을 적용(adapting)함으로써) 이후(then) 수행될 수 있다. 달리 말해, 빔포밍 검색에서, RIS에서 AoA 가 고정된 채 유지될 수 있는 동안, RIS에서 AoD 는 변경될 수 있다. 그럼으로써(thereby), 최적의(optimal) 빔 방향에 대응하는 RIS로부터 UE까지의 최적의(optimal) AoD가 결정될 수 있고, 여기서 "최적의(optimal)"란 용어는 예를 들어 UE에서의 신호의 세기 및/또는 수신 퀄리티(reception quality)를 참조한다. 트레이닝된(trained) 반사 계수들은 그러므로 빔포밍 검색 동안 발견된 RIS로부터의 상기 최적의(optimal) AoD에 대응한다. 그러나, 본 발명은 이에 제한되지 않는다. 일반적으로, 트레이닝된(trained) 반사 계수들은 RIS에서 서로 상이한 AoA들 및/또는 RIS에서 상이한 AoD 가 사용되는 빔포밍 검색에 의해 획득될 수 있다. 예를 들어, 기지국에서 AoD와 RIS에서 반사 계수들은 RIS에서 반사된 빔의 빔 방향과 기지국에서 빔 방향의 최적의(optimal) 쌍을 찾기 위해 달라질 수 있다.

따라서, 이하에서는, 참조로서 여기에(herein) 포함된 W. Wu, D. Liu, Z. Li, X. Hou, and M. Liu, "Two-stage 3D codebook design and beam training for millimeter-wave massive MIMO systems," in 2017 IEEE 85th Vehicular Technology Conference (VTC Spring), Sydney, NSW, Australia. IEEE, 2017, pp. 1-7에서 상세히 기술된 바와 같이, 프라이머리(primary) 및 보조 빔 검색을 포함하는 2-스테이지 빔 트레이닝(training) 방법이 사용된다. 그러나, 본 발명은 이러한 빔 트레이닝(training) 접근법으로 제한되지 않는 것, 그리고 일반적으로 위에 언급된 완전 검색(exhaustive search) 또는 그것의 수정들을 포함하여 임의의 다른 접근법이 사용될 수 있다는 것이 주목된다.

이하에서는, 계층적(hierarchic), 2-스테이지 빔 트레이닝(training) 방법이 간략하게 요약된다. 단순화를 위해, 트레이닝(training) 절차(procedure)는 방위에서만 설명(describe)된다. 유사하게(analogically), 고도에서 절차(procedure)가 추론(deduce)될 수 있다. 도 2는 채널 추정을 위한 계층적 빔 검색 알고리즘 절차들(hierarchical beam searching algorithm procedures)을 도시한다. 프라이머리 코드북(primary codebook)은 기본적인 지향성 빔(basic directional beam)을 발생시킨다. 프라이머리 코드북의 페이즈 시프트들(phase shifts)의 수는 복잡성을 감소시키기 위해 상당히(quite) 제한될 수 있다. 작은-사이즈 보조 코드북(small-size auxiliary codebook)은 각 프라이머리 빔의 중심에 있는 보다 미세한 빔들(finer beams)을 제공한다. 여기서(here), 코드북(codebook)이라는 용어는 채널 상태 정보가 결여된 미리 정의된 빔들 세트(predefined beams set)를 나타낸다.

예시적인 구현에서, 프라이머리 검색(primary search)은 검색 시간을 줄이기 위해 계층적 검색(hierarchical search)을 사용한다. 여기(here) 각 레이어(layer)에서2-방향(이진) 트리 검색(two-way (binary) tree search)이 사용된다. 이 l번째 레이어에서 n번째 빔 벡터의 코드워드(codeword)를 나타낸다고 하자. 따라서, 코드워드 는 빔 벡터( w _i ^l , i는 RIS 측 "r" 또는 UE 측 "u"이고, l은 레이어임)를 참조(referring)하는 스칼라이다. 빔 벡터는 빔을 형성하기 위한 안테나 팩터들(factors)을 명시한다. 각 레이어 I에서 의 안테나들만 (각 방향, 도 2의 상부(top part)에 표시된 바와 같은 송신 방향과 도 2의 하부(bottom part)에 표시된 바와 같은 수신 방향에서) 활성화된다. 전체적으로, 가능 빔들과 가 있을 것이다. 각 패런트 코드워드(parent codeword) 는 두개의 차일드 코드워드들(child codewords) 및 을 가진다. V'개의 레이어들을 포함하는 보조 빔 검색(auxiliary beam search)과 V개 레이어들을 포함하는 프라이머리 빔 검색(primary beam search)에 해당하는 여러 단계들(multiple steps)을 통해, AoA 각도들 및 AoD 각도들 을 획득하는 것이 목표다. 레이어 1(즉, 제1 레이어) 동작(operation)은 4개의 연속적인 시간 슬롯들(slots)에서 넓은 빔들의 4개의 가능한 쌍들을 테스트하여 시작하고, 도 2에 표시된 바와 같이, RIS(120)가 (AoD를 결정하는) 반사 모드(reflecting mode)에서 을 사용하고, UE(135)가 (AoA를 결정하는) 수신 모드(receiving mode)에서 을 사용한다. 레이어 2에서, 더 많은 안테나 요소들(elements)이 프라이머리 검색(primary search)을 종료하는 V 번째 레이어(layer)까지, 반사 모드(reflecting mode)에서 2개 및 수신 모드(receiving mode)에서 2개 등, 4개의 더 좁은 빔들을 생성하기 위해 활용된다. 예를 들어, 이전(preceding)의l-1번째 레이어의 최상의 빔(best beam)과 가장 큰 유사성을 가진 두개의 빔들을 선택하기 위한 현재(current), l번째 레이어의 모든 가능한 빔 패턴들을 스크리닝(screening)함으로써 두개의 빔들(반사 및 수신 모드에 동일하게 적용됨)이 획득된다. 유사성은, 예를 들어 위의 W. Wu et al.에 표시된 것과 같이, 예를 들어, 빔들의 어레이 팩터들(array factors)을 비교함으로써, 임의의 유사성 척도(measure)(메트릭(metric))에 의해 측정(measure)될 수 있다. 하지만, 본 개시는 어레이 팩터를 비교하는 것 또는 임의의 특정 유사성 척도(measure)로 제한되지 않는다.

l번째 레이어로부터 결과 신호는 다음과 같이 쓰일 수 있다:

여기서, , 은 (BS와 UE에서 알려진) 송신된 트레이닝(training) 기호들의 벡터이고, 은 평균 0이고 분산이 인 복소 가우시안 노이즈 벡터(complex Gaussian noise vector)이다.

각 레이어 l에서 우리는 다음과 같이 가장 높게 수신된 SNR을 만족하는 빔 벡터들의 쌍을 검색한다:

프라이머리(primary) 빔 검색의 V 레이어들 후에, 빔 벡터들의 최적(optimum)(최상(best))의 쌍 은 수신, 프라이머리 스테이지에서 획득된다.

프라이머리 코드북(primary codebook)은 다양한 상이한 방법들(ways)로 선택될 수 있고 본 개시는 임의의 특정 접근법으로 제한되지 않는다. 단지 예로서, 빔 패턴들의 방위에서 프라이머리 코드북(primary codebook) 매트릭스, 는 가능한 시프트들(shifts)의 수이다. 즉, 이산 시프트(discrete shift)는 2 pi/ 이고 요소들은 위에서 언급된 W. Wu et al.의 논문(paper)에 의해 다음과 같이 주어진다:

여기서, 및 . 매개변수 K는 안테나들의 설계(특성들(characteristics))에 의존할 수 있다. 이 코드북(codebook)은 개의 가능한 상태들(states)(즉, 개의 가능한 빔들)을 가지고 방위 레인지(azimuth range)에 완전히 걸치도록 설계될 수 있다. 설계하는 것은 N, K, 및 에 대해 원하는(desired) 값들을 선택함으로써 달성될 수 있다. 유사하게, 고도에서 프라이머리 빔 코드북 매트릭스(primary beam codebook matrix)는 다음과 같이 주어진다:

송신 스테이지(transmitting stage)는 프라이머리 코드북을 획득(acquire)한 후에 시작되며, 여기서(where) 보조 빔 검색(auxiliary beam search)이 고해상도의 보조 빔들(higher-resolution auxiliary beams)을 생성(create)하기 위해 프라이머리 빔을 회전시킴으로써 수행된다.

특히, (하나, 둘 또는 그 이상과 같은) 미리 정의된 수의 보조 빔 패턴들이 알려진 최적의 프라이머리 빔(optimal primary beam)의 두 사이드들(sides) 상에 균일하게(uniformly) 대칭적으로(symmetrically) 분포(distribute)된다. 이 빔들은 보조 코드북(auxiliary codebook)을 정의(define)한다. 마지막으로, 빔 벡터들의 쌍 은 위의 수학식 9를 만족할 때, 보조 코드북 기반의 쌍들 중 최적의 쌍으로 고려된다. 도 2에 도시된 바와 같이, 예를 들어, 최적의(optimal) 프라이머리 빔과 RIS(송신, Tx) 및 US(수신, Rx) 양 측들(sides)에서 두 인접한(adjacent) 빔들을 포함하는 9개의 빔 쌍들은 최대 수신된 SNR(maximum received SNR)을 갖는 빔 쌍을 찾기 위해 평가(evaluate)된다. 이 빔은 선택될 수 있고 검색은 더 높은 SNR 포텐셜(potential)의 빔 방향을 선택(select)함으로써 및 최대 SNR(maximum SNR)의 일부 쌍을 찾기 위해 빔 스캐닝(beam scanning)을 수행함으로써 더 계속될 수 있다. 빔 검색은 SNR이 감소하기 시작하면 중지될 수 있다. 통상의 기술자에게 분명한 바와 같이, 보조 검색의 변형들이 가능하다. 상기 설명된 접근법은 단지 하나의 가능성을 설명(illustrate)하기 위한 것이다. 일반적으로, 도 2에 도시된 바와 같이, 보조 검색은 V'레이어들에서 수행될 수 있다.

최적의 송신 빔(optimal transmission beam)은 가중치 벡터(weighting vector) 로 표현(represent)되므로, AoA와 AoD 모두가 획득될 수 있다. 수학식 4, 수학식 10 및 수학식 11을 사용하여, RIS(120)로부터 UE(135)까지의 AoA가 다음과 같이 찾아질 수 있다:

달리 말해, AoA와 AoD는 빔포밍 트레이닝에서 찾아진(found) 최상의(best) 수신기(UE) 및 송신기(RIS) 빔들의 방향에 대응한다.

본 모델에서, RIS(120)은 UE(135) 근처에 위치(locate)되는 것으로 고려된다. 결과적으로, UE의 안테나 어레이가 항상(always) RIS와 평행이라고 가정될 수 있고, 그러므로(hence) 가 적용된다. 달리 말해, 설정 가능한 표면에서 신호들의 AoD가 수신 장치에서 AoA와 동일하다고 추정될 수 있다. 일반적으로, 설정 가능한 표면에서 신호들의 AoD는 수신 장치에서 AoA에 기초하여 또는 그로부터(from) 추정될 수 있다. 이것은 RIS와 UE의 (상호 위치(mutual position)와 같은) 기하학 추정 또는 일부 사전 지식(prior knowledge)에 기초할 수 있다.

수정된 매트릭스 이 추정되면, 일부 실시예들에 따르면, 수정된 채널 매트릭스 은 반복 재가중 알고리즘(iterative reweighting algorithm)에 의해 결정(determine)된다. 본 개시가 반복 재가중 알고리즘에 의해 제한되지 않는다는 것이 주목된다. RIS-UE 채널과 BS-RIS 채널에 대한 두 매트릭스들의 이격(separation)은 매트릭스 의 결정을 위해 임의의 다른 추정/결정 알고리즘을 사용(employ)하는 것을 가능하게 한다.

추정의 결과는 많은 상이한 방법들(ways)로 사용될 수 있다. 예를 들어, 채널 추정은 채널 이퀄라이제이션(equalization)을 위해 UE에서 사용될 수 있다. 대안적으로(alternatively) 또는 추가적으로, UE는 기지국에게 채널 추정 또는 일부 추정된 채널 매개변수들을 리포트(report)할 수 있고, 기지국은 적절한(appropriate) 액션(action)을 취할 수 있다. 예를 들어, 기지국은 출발각, 및/또는 송신 파워(power), 및/또는 빔포밍 패턴과 같은 기지국의(its) 자체(own) 송신 특성들(characteristics)을 그에 따라(accordingly) 설정할 수 있다.

일부 실시예들에서, 트레이닝된(trained) 반사 계수들은 송신 장치에 의해 설정(configured)된다. 추정된 채널 특성들(characteristics)이 RIS에 대한 반사 계수들의 새로운 세트(set)를 결정하고 따라서(accordingly) RIS를 설정(configure)하기 위해 사용될 수 있다는 것이 주목된다. 일부 실시예들에서, RIS의 설정(configuration)은 UE로부터 리포트된(reported) 채널 추정에 따라 BS(송신 장치)에 의해 수행될 수 있다. 그러나, UE에 의해 RIS를 설정(configure)하는 것이 가능하다. 또는, 위에서 언급한 바와 같이, 일반적으로, 본 개시는 AP-STA 또는 gNB-UE와 같은 계층(hierarchy)이 수반되지(involved) 않은 두 장치들 간의 직접 통신과 같이 임의의 장치들 간의 통신에 적용 가능하다(applicable). 그러므로, 원칙적으로 수신 장치 또는 송신 장치 또는 둘 모두는 RIS의 반사 계수들을 재설정(re-setting)함으로써 채널 추정에 기초하여 RIS를 설정(configure)하도록 허용될 수 있다.

위에서 설명한(described) 바와 같이, 일부 실시예들에서, 빔포밍 검색은 복수개, V개의 레이어들(layers)에서 빔포밍 검색이 수행되는 제1 스테이지(first stage)를 포함하는(including) 계층적 빔포밍 검색(hierarchic beamforming search)을 포함(comprise)하고, 복수개의 레이어 중 제1 레이어를 따르는 각 현재 레이어에 대해: (1) 미리 정의된 수의 빔들이 현재 레이어에서 최상의 빔(best beam)을 찾기 위해 검색되며, 검색된 미리 정의된 수의 빔들 중 빔들이 현재 레이어 직전(immediately preceding) 레이어의 최상의 빔(best beam) 에 기초하여 선택되며; 및 (2) 현재 레이어에서 빔포밍에 기여하는(contribute) 안테나들의 수가 현재 레이어 직전(immediately preceding) 레이어 대비 증가된다. 일반적으로, 검색은 프라이머리 검색으로 끝날 수 있고 그 안에서(therein) 찾아진(found) 최상의 빔(best beam)은 AoA및 AoD, 채널 및/또는 반사 계수들을 추정하기 위해 취해질(taken) 수 있다. 대안적으로(alternatively), 일부 추가 검색이 프라이머리 검색에서 찾아진(found) 최상의 빔(best beam)에 기초하여 수행될 수 있다. 본 개시는 임의의 특정 추가(further) 빔 검색에 제한되지 않는다.

그럼에도 불구하고, 일부 실시예들에서, 위에서 언급한 바와 같이, 계층적 빔포밍 검색(hierarchic beamforming search)은 제1 스테이지(first stage) 후에 찾아진(found) 빔 근처의 복수의 빔들이 검색되는 제2 스테이지(second stage)를 더 포함한다(includes). 이 세컨더리 검색(secondary search)(제2 스테이지 검색)은 최상의 빔(best beam) 근처의 미리 결정된 수 b개의 빔들을 검색할 수 있다. 이러한 검색은 반복적으로, 한번 보다 많이, 즉 V' 레이어들(layers)에서 수행될 수 있다. 예를 들어, 이러한 세컨더리 검색(secondary search)의 각 레이어에서, 이전(previous) 레이어로부터 최상의 빔(best beam)이 취해(taken)지고 최상의 빔 근처의 b 빔들이 검색된다. 이(This)는 미리 정의되고 고정된 횟수(예를 들어, V')로 수행될 수 있고 및/또는 검색은 수신된 퀄리티(quality)(예를 들어, SNR 또는 SINR 또는 다른 채널 퀄리티 척도(measure))가 저하되면 종료될 수 있다.

"이상적인" 반사 계수들의 추정

일반적으로, 설정 가능한 표면(120)의 이상적인 반사 계수들은 수신 장치(135)에서 획득된 AoA 및 설정 가능한 표면(120)의 트레이닝된 반사 계수들에 기초하여 추정될 수 있다. 여기서, "이상적인 반사 계수들(ideal reflection coefficients)"이라는 용어는 이상적인 채널(BS-RIS)의 경우에 설정 가능한 표면의 반사 계수들을 나타낸다(refer to)는 것이 주목되어야 한다. 여기서 "이상적인 채널(ideal channel)"이라는 용어는 단위 이득(unitary gain) 인 채널을 나타낸다(refer to) (예를 들어, 해당 채널 매트릭스의 모든 계수들은 1의 절대값을 가진다).

이상적인 반사 계수들은 다음 공식들에 기초하여 추정될 수 있다.

및

여기서

, 및

및 는 각각 방위 및 고도 방향에 대한 스티어링 벡터들(steering vectors)로서 보여질 수 있다. 인덱스들 x 및 y는 (평면적인 RIS의 평면 내) RIS 요소들의 위치를 나타낸다는 것이 주목된다. 더 나아가, 가 각각 고도 및 방위 목적지 각도들(destination angles)(여기서에 대응함)이고, 는 각각 RIS에 입사하는 고도 및 방위 각도들(여기서 에 대응함)이다. 또한, 는 허수 단위이고, 는 신호의 파장이고, dx는 x-방향(예를 들어, 수직(vertical))으로 설정 가능한 표면의 요소들 간의 이격(separation)이고, dy (예를 들어, 수평(horizontal))는 y-방향으로 설정 가능한 표면의 요소들 간의 이격이다. 특히, y-방향과 x-방향은 서로에 대해 직각(perpendicular)일 수 있다.

일반적으로, 이상적인 반사 계수들은 설정 가능한 표면에서의 AoA에 기초하여 추정될 수 있다.

예를 들어, 반사 계수들은 아래의 공식들에 따라 추정될 수 있다.

● 는 설정 가능한 표면의 (n, m) 번째 요소의 반사 계수이고,

● 는 설정 가능한 표면의 (n, m) 번째 요소의 반사 이득(gain)이고, 은 미리 결정되고,

● 는 허수 단위이고, ()

● 는 신호의 파장이고,

● dx는 x-방향으로 설정 가능한 표면의 요소들 간의 이격이고,

● dy는 y-방향으로 설정 가능한 표면의 요소들 간의 이격이며,

● 는 설정 가능한 표면에서 미리 결정된 고도 AoA이고,

● 는 설정 가능한 표면에서 미리 결정된 방위 AoA이며,

● 는 설정 가능한 표면에서 추정된 AoD의 고도 AoD이고, 및

● 는 설정 가능한 표면에서 추정된 AoD의 방위 AoD이다.

여기서, 는 설정 가능한 표면에서 고도 AoA이고, 는 설정 가능한 표면에서 방위 AoA이다. 위에서 언급한 바와 같이, 는 설정 가능한 표면에서 고도 AoD이고, 는 설정 가능한 표면에서 방위 AoD이며, 이들은(these) 빔포밍 트레이닝(beamforming training)에 의해 획득될 수 있다. 그러면(Then), 및/또는 는 BS 및 RIS의 상호 위치(mutual position)에 대한 이전 지식(previous knowledge)을 고려하는 것 및/또는 근사(approximation)에 의해 획득될 수 있다. 예를 들어, 일부 인프라구조 기반 무선 네트워크들(infrastructure based wireless networks)에서, BS의 위치는 고정될 수 있고 BS에 알려질 수 있다. 더 나아가, RIS의 위치는 BS에게 알려질 수 있다. BS는 RIS의 UPA 및 자체(own) UPA의 방향(orientation) 모두의 지식을 가질 수 있고 컨트롤(control)할 수 있다. 결과적으로, (근사된(approximated), 측정된(measured) 또는 알려진(known)) BS 및 RIS의 기하학(geometry)에 기초하여, RIS ()에서 AoA들 뿐만 아니라 기지국 , 로부터 AoD들이 획득될 수 있다. 단순화된 모델에서, 예를 들어, AoA는 0으로 고려될 수 있다(적어도 고도). 그러나, 이러한 가정은 필요하지 않으며, 임의의 다른 기하학(geometry)이 고려될 수 있다. 수학식 16과 동등하게(Equivalently), 반사 계수들은 아래의 공식에 따라 추정될 수 있다:

일부 예시적이고, 가능한 채널의 모델링에 관한 추가 상세 사항들(details)은 위에서 언급한 W. Tang at al에 의한 논문에서 찾아질(found) 수 있다.

을 추정하는 것

일반적으로, 송신 장치(110)와 설정 가능한 표면(120) 간의 BS-RIS 채널의 특성들(characteristics)은 추정된 반사 계수들과 트레이닝된 반사 계수들 간의 관계(또는 포함하는(involving) 관계)에 따른 방법(method)일 수 있다.

보다 구체적으로, RIS 페이즈들(phases)이 UE의 위치를 향해 반사된 신호의 빔을 지향(direct)하도록 설정(set)되면, 이후에 빔은 왜곡되고 방사(radiation)는 채널 의 효과로 인해 다른 방향을 향해 시프트(shift)된다. 수학적으로 이것은 다음과 같이 표현될 수 있다.

여기서 는 기지국과 RIS간의, 페이딩(fading)이 없는 단일 경로(single path)를 가진 채널인, 최적의(optimal)(또는 이상적인(ideal)) 채널에 대응하는 채널 매트릭스이다. 수학식 3에 따라, 는 아래와 같이 써질 수 있다.

여기서 및 은 각각 이상적인 채널(ideal channel)에 대한 기지국에서의 고도 및 방위 AoD이고, 및 은 각각 이상적인 채널(ideal channel)에 대한 설정 가능한 표면에서의 고도 및 방위 AoA들이고, 은, 예를 들어 수학식 4에서 정의된, 어레이 응답 벡터(array response vector)이다. 각도들 , 및 은 RIS 및 기지국의 배치(deployment)의 기하학으로부터 알려질 수 있다. 특히, 상기 각도들은 기지국의 위치(position), RIS의 위치(position), 기지국의 UPA의 방향(orientation), 및/또는 RIS의 UPA의 방향(orientation)에 기초하여 획득될 수 있다. 일반적으로, 는 임의로(arbitrarily)(예를 들어 적절하게) 채널 매트릭스 를 정규화(normalize)하는데 사용될 수 있다는 것이 더 주목된다. 예를 들어, 위에서 이미 가정한 바와 같이, 채널 매트릭스는 단위 이득(unitary gain)을 갖도록 정규화(normalize)될 수 있다. 따라서, 는 의 정의(definition)(그리고, 특히, 정규화)를 따를 수 있다. 예를 들어, 는 1() 또는 로 설정(set)될 수 있다.

이상적인 채널은 그러므로 자유 공간 채널이거나 오직 하나의 논-제로 컴포넌트(non-zero component)를 가지는 채널일 수 있다. 예를 들어, 이상적인 채널의 임펄스 응답(impulse response)은, 신호가 지연(delayed), 감쇠(attenuated) 또는 증폭(amplified)되지만 왜곡되지 않는, 임펄스일 수 있다. 경우에 따라, 이상적인 채널의 채널 매트릭스는, 게다가, 단위 행렬(unitary)로 고려될 수 있다.

더 나아가, 는 빔 검색 프로세스(beam searching process)의 V' 번째 스테이지(stage)에서 BS에의한 페이즈들(phases)의 마지막으로 설정(configure)된 세트(set)이다. 각도 는 고도 및 방위 방향들에서 위의 로 표시(denote)된 RIS에서의 AoA다. 달리 말해, 각도는 BS와 RIS 사이에 다중 경로들(multiple paths)이 있는 경우에, 상이한 경로들에 대해 다를 수 있다. 또한, 는 RIS에서의 AoD이고, 위에서 로서 표시된다. AoD는 RIS와 UE 사이에 다중 경로들(multiple paths)이 있는 경우에, 상이한 경로들에 대해 또한 다를 수 있다.

수학식 12로부터 획득된 각도들을 이용(exploit)하고 아래 수학식 13에 각도들(them)을 대입(substitute)함으로써, 은

로 직접 추정될 수 있거나 또는, 동등하게, 가능한 다중 경로들(multiple paths)을 무시(disregard)하는 단순화된 표기법(simplified notation)

을 사용하여 쓰일 수 있으며,

여기서(where) 및 (여기서(here) 및 로 표시(denote)되기도 함)는 각각 기지국으로부터 고도 방위 AoD이고; 및 (여기서(here) 및 로 표시(denote)되기도 함)는 각각 RIS에서 고도 방위 AoA이며; 및 및 (여기서(here) 및 로 표시(denote)되기도 함)는 각각 RIS로부터 고도 방위 AoD이다.

알려진(예를 들어, 알려진 기하학(geometry)에 의해 미리 정의된(predefined), 추정된 또는 주어진(given)) 각도들 에 대해 수학식 18은 이 된다는 것이 주목된다.

이 설계(design)를 채택(adopt)함으로써, 채널 G의 효과는 를 설정(set)함으로써 간단하게 RIS에 의해 알려지고 컨트롤(control)되며 그 결과:

이 된다.

여기서(where) 는 임의의 원하는 위치(desired location) 에 대해 설정(set)될 수 있고, 채널 추정 문제는 만 추정하도록 축소(reduce)된다.

달리 말해, 일부 실시예들에 따르면, 비이상적 채널(non-ideal channel)(BS-RIS)의 추정된 특성들(characteristics)은 수학식 18에 따라 획득된 수정된 채널 매트릭스 이고, 여기서(wherein):

- 은 그 대각선 상에 추정된 반사 계수들을 포함하는 대각 매트릭스, 이고;

- 은 그 대각선 상에 트레이닝된 반사 계수들을 포함하는 대각 매트릭스이며; 및

- 은 대각 매트릭스 의 역행렬이다.

일부 실시예들에서, 위에서 언급된 바와 같이, 의 효과는 알려져 있고 의(its) 효과들은 RIS에서 취소(cancel)될 수 있다. 예를 들어, RIS는 (예를 들어, BS 및/또는 UE에 의해) 다음과 같은 반사 계수들 로 설정(configure)될 수 있다:

이것(this)은 다음 고려사항을 통해 획득된다: 의 효과를 취소(cancel)하기 위해 유효 채널(effective channel)의 결과(outcome)는 수학식 19에서와 같이 주어져야 하며, 이는

과 동일하다. 이후 하기가 찾아질(found) 수 있다:

일반적으로, 설정 가능한 표면(120)의 반사 계수들은 또한 에 따라 설정(set)될 수 있으며, 이는 수학식 18과 조합된 위의 수학식들로부터 도출될 수 있다.

이러한 방식으로 RIS를 컨트롤(control)하려면, G만이 (예를 들어, 위에 표시된 대로 반사 계수들을 설정함으로써) 보상(compensate)될 필요가 있다. H는 추정되기 위해 사용자(예를 들어 UE)에게 남겨진다. 달리 말해, 일부 실시예들에서, BS는 추정된 채널 을 보상(compensate for)하기 위해 RIS 반사 계수들을 컨트롤(control) 할 수 있다. 따라서, BS와 RIS 간의 채널의 페이즈 수정(phase modification)은 RIS의 반사 계수들을 조정(adapt)함으로써 보상될 수 있다. RIS와 UE 간의 채널의 나머지 영향(remaining impact), 뿐만 아니라 BS와 RIS 간의 채널 상의 파워(power)는 수정된 채널 매트릭스를 추정하는 관점에서 UE에 의해 보상될 수 있다.

특히, UE(일반적으로, 수신 장치)는 채널 추정에 관한 일부 정보를 BS(일반적으로, 송신 장치)에 시그널(signal)하도록 설정(configure)될 수 있다. 예를 들어, 그러한 정보는, 예를 들어, 발견된 최상의 빔(best beam), 및/또는 빔 검색에서 발견된 UE에서의 최상의(best) AoA, 및/또는 추정된 반사 계수들 등일 수 있다. 상응하게(Correspondingly), BS(일반적으로, 송신 장치)는 정보를 수신하고 그에 따라(accordingly) 설정 가능한 표면의 반사 계수들을 설정(configure)하도록 설정(configure) 될 수 있다.

RIS-UE 채널 의 추정

일반성(generality)의 손실 없이, BS에서 하나의 RF 체인(RF chain)이 활성화되고 기호들(symbols)이 송신된다고 가정하면, C. Hu, L. Dai, T. Mir, Z. Gao, and J. Fang, "Super-resolution channel estimation for mmwave massive MIMO with hybrid precoding," IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 67, no. 9, pp. 8954-8958, 2018 (여기에 참조로 포함됨)에 주어진 채널 추정 모델은 모든 경로들의 경로 이득들(path gains)을 추정하기 위해 여기서 채택(adopt)된다. 이 추정은 단지 예시적이라는 것 및 다른 접근법들이 BS-RIS 채널의 추정된 페이즈들(estimated phases)의 지식으로 RIS-UE 채널을 추정하기 위해 적용(apply)될 수 있다는 것이 주목된다.

시스템 모델은 아래와 같이 주어진다.

여기서 는 UE(135)에서 수신된 신호이고; 여기서 및 는 각각 하이브리드 결합(hybrid combining) 및 프리코더(precoder) 매트릭스들이다. UE에서 수신된 신호는 명시적으로(explicitly) 아래와 같이 표현될 수 있다.

라고 가정하면, 여기서(where) 각 요소 는 i번째 송신된 기호(symbol)이다. 채널 추정을 위해, 알려진 인덱스들(known indices)에서 알려진 기호들(known symbols)이 송신된다. 시간 슬롯(time slot) 에서 송신된 파일럿 기호(pilot symbol)에 대응하는 각 수신된 신호는 아래와 같이 주어진다.

시간 슬롯들 내에서, 상이한 파일럿 시퀀스들(pilot sequences)은 각 시간 슬롯에서 전송(send)되고, , 여기서(where) 및 . , , 및 로 설정(set)함으로써, 우리는

을 얻는다(get).

밀리미터파 채널이 희소(sparse)하다는 사실을 이용하여, 채널 의 추정은 및의 추정과 동등해지고, 문제는 아래와 같이 공식화(formulate)된다.

여기서(where) 은 논-제로 요소들(non-zero elements)의 수, 즉 희소 채널(sparse channel) 의 가장 희소한 솔루션(sparsest solution)을 나타내고, 은 에 대한 추정된 채널 매트릭스이며, 는 추정 허용 오차(estimation error tolerance)이다. 은 프로베니우스 놈(Frobenius norm)을 나타낸다.

로그-합 페널티(log-sum penalty)가 희소성(sparsity)을 더 장려(encourage)하고 있으므로, 대신 로그-놈(log-norm)이 여기서 사용될 수 있고, 예를 들어 J. Fang, F. Wang, Y. Shen, H. Li, and R. S. Blum, "Super-resolution compressed sensing for line spectral estimation: An iterative reweighted approach," IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 64, no. 18, pp.4649-4662, 2016.을 참조(see)하라. 또한, 모두 빔 검색 알고리즘을 사용하여 이전 섹션(previous section)에서 이미 획득되었으므로, 최적화(optimization)는 만을 따라 수행되고, 문제 은 아래와 같이 주어진다.

여기서 는 로그 함수가 항상(always) 그것의(its) 정의의 영역(domain of definition)에 있음을 보장(ensure)한다. 경로들의 수를 최소화하는 것에 더하여, 채널 추정 에러(channel estimation error)를 최소화하는 것이 필요하다. 그러므로, 정규화 매개변수(regularization parameter) 이 추가(add)되고, 는 다음의 최적화 문제로 재구성(reshape)된다:

의 최소화는 반복 대리 함수(iterative surrogate function)의 최소화와 동등하다는 것이 밝혀(turn out)졌고, 위에서 언급한 J. Fang et al.에 의한 논문(paper)에서 또한 볼 수 있다.

여기서(where) 은 아래와 같이 표현되고,

그리고 은 i번째 반복에서 의 추정치이다. 이후에, 수학식 27의 최적화는 하기와 같아 지며

여기서

수학식 30을 최적화하기 위해, 다음 단계가 획득된다.

따라서, i번째 반복에서 의 최상의 추정(best estimation)에 대응하는 최적의 (optimal )은 아래와 같이 주어진다.

이 반복 방법(iterative method)에서 는 더 희소한 추정(sparser estimation) 및 빠른 검색(fast search) 모두에 맞게(fit) 조정(adaptive)할 수 있게 설계된다.

여기서 는 스케일링 팩터(scaling factor), 은 문제를 좋은 컨디션(condition)이 되게 만들고, 및 는 이전 반복(previous iteration)의 스퀘어 레지듀(square residue)이다. 는 위에서 언급한 J. Fang et al.과 같은 다른 작업들(works)에서 상세히 조사(investigate)된다.

채널 트래킹(tracking)

채널 매개변수들, 즉, 채널 계수들, AoA 및 AoD를 추정한 후, UE(135)는 모바일(mobile)일 수 있기 때문에, 채널 트래킹 접근법(channel tracking approach)은 빈번한 채널 추정을 피하기 위해 사용(employ)될 수 있다. 채널 트래킹은 일반적으로(typically) 완전한 채널 추정(complete channel estimation)보다 훨씬 더 빠르다. 그것들은(They) 선행 채널 추정(preceding channel estimation)으로 부터 결과들을 이용(make use of)한다.

이 기술분야에서 알려진 채널 트래킹을 수행하는 방법에는 많은 가능성들이 있다. 이들 중 임의의 것이 본 개시의 맥락에서 적용(apply)될 수 있다. 밀리미터파 통신 시스템에서 송신기들과 수신기들 간의 효율적인 데이터 전송(transfer)을 허용할 수 있는 상당히(significantly) 빠르고, 안정적이며, 강건한(robust) 채널 트래킹 알고리즘들(channel tracking algorithms)이 있다.

밀리미터파 시스템의 예시적인 채널 트래킹은 여기에 참조로 포함된 C. Zhang, D. Guo, and P. Fan, "Tracking angles of departure and arrival in a mobile millimeter wave channel," in Proc. IEEE International Conference on Communications (ICC), Kuala Lumpur, Malaysia. IEEE,2016, pp. 1-6에 설명(describe)된다. 채널 계수들이 일정하게 유지되는 동안, 이 채널 트래킹은 AoA/AoD를 트래킹(track)하기 위해 확장된 칼만 필터링(Extended Kalman Filtering, EKF)을 적용(apply)한다. 이 방법은 이동성이 낮은 보다 정적인 환경들(stationary environments)에 좋은 결과들을 제공할 수 있지만, 빠르게 변화하는 채널 환경(fast-changing channel environment)에서 트래킹(track)하는 것이 과제(task)일 때, 그것(it)이 장 시간 측정(long time measurement)을 유발하는 전체 스캔(full scan)을 위한 전제 조건들(pre-requisites)을 요구하기 때문에 일부 어려움들이 발생할 수 있다. 측정 시간을 줄이고 개선(improve)된 트래킹 알고리즘을 제공하기 위해, V. Va, H. Vikalo, and R. W. Heath, "Beam tracking for mobile millimeter wave communication systems," in Proc. IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (Global SIP), Washington, DC, USA. IEEE, 2016, pp. 743-747의 저자들은 EKF 추정 및 빔 스위칭 설계(beam switching design)로 단일 측정(single measurement)만을 요구하는 대안적인 솔루션(alternative solution)을 제안했다. 추가적으로(additionally), 최소 평균 제곱(Least Mean Square, LMS) 및 양방향 최소 평균 제곱(Bidirectional LMS, BiLMS) 알고리즘들은 SNR이 증가함에 따라 더 빠른 수렴 특성들(convergence characteristics)을 가지면서, 불완전한 CSI 컨디션들(conditions)에서 EKF 알고리즘과 비교하여 두 알고리즘들의 장점들이 제시(present)된 , "Low-complexity adaptive beam and channel tracking for mobile mmWave communications," in Proc. 52nd Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers, Pacific Grove, CA, USA. IEEE, 2018, pp. 572-576에서 논의된다. 따라서, 위에서 기재된 채널 추정에 이어, 트래킹(tracking)은 EKF 또는 LMS 트래킹 알고리즘들(they)이 낮은 복잡성 및 좋은 성능을 제공할 수 있기 때문에, EKF 또는 LMS 트래킹 알고리즘들을 사용(employ)하여 수행될 수 있다.

트래킹 알고리즘은 채널 추정기(channel estimator)로부터 추정된 방위 및 고도 AoA/AoD에 따라 송신 및 수신 빔들의 쌍을 설정(set)하는 것으로 시작한다. 트래킹하는 동안, UE(135)가 빔 폭의 절반내에 머무르도록(stay), 예측된 채널 매개변수들(predicted channel parameters)은 실제 값들에 가깝게(close) 머물러야 한다. 그렇지 않으면, 트래킹이 더 이상 신뢰할 수 없거나 빔들의 경로가 더 이상 존재하지 않으면, 채널 매개변수들은 재추정될 수 있다. 특히, UE측에서 수신된 신호 기호 주기(signal symbol period)에 대한 이산 시간 모델(discrete-time model)은 수학식 21에서 주어진다.

에서 각 벡터를 가정하는 것은 LoS 경로에 대해 에 의해 주어진다. 트래킹 프로세스(tracking process)를 시작하기 위해, 측정 함수(measurement function)가 알려져야 한다. 수학식 21로부터, 측정 함수(measurement function)는 관측 신호(observation signal)를 트래킹하기 위해 사용되고 아래와 같이 주어질 수 있다:

여기서(where) 은 경로 계수들, 두 채널들; BS-RIS 및 RIS-UE로부터 방위 및 고도 AoD/AoA 각도들을 포함하는 채널 매개변수들을 따른다. 위에 언급된 LMS 또는 EKF 알고리즘들은 이러한(these) 매개변수들을 트래킹(track)하기 위해 사용될 수 있다.

요약하면, 방법은 수신 장치의 위치(location)를 트래킹하기 위해 제공되고, 상기 방법은: 수신 장치(135)에서, 수신 장치(135)와 송신 장치(110) 간의 채널(BS-UE)의 특성들(characteristics)을 추정하는 것, 및 수신 장치(135)와 송신 장치(110) 간의 채널(BS-UE)의 추정된 특성들(estimated characteristics) 및/또는 수정된 채널 매트릭스 에 기초하여, 통신 장치의 위치(location)를 트래킹하는 것을 위한 위에 언급된 임의의 실시예들 및 예시들에 따른 방법을 포함한다.

요약된 3 스테이지(stage) 접근법

도 4는 RIS와 UE 사이의 그리고 BS와 RIS사이의 채널의 위에서 설명된 별개의 추정(separate estimation)을 이용하는 예시적인 실시예를 요약한다. RIS 보조 통신 네트워크들(RIS-aided communication networks)에 대한 이러한 일반적인 3-스테이지 프레임워크(three-stage framework)에서, 모든 실제적인 문제들(practical issues)은 현실적인 시나리오(realistic scenario)에서 고려될 수 있다. 이 스킴(scheme)은 모든 RIS 요소들이 수동적(passive)이더라도, BS-RIS 및 RIS-UE 채널들 모두를 별개로(separately) 추정할 수 있다. 계층적 빔 검색 알고리즘(hierarchical beam searching algorithm)을 사용(use)한 BS-RIS 채널 G를 추정하는 것에서 시작하여, 이후, RIS-UE채널 H는 빔 검색 알고리즘으로부터 결과 각도들(resultant angels)을 활용하여, 채널 경로 계수들만을 추정하기 위한 반복 재가중 알고리즘(iterative reweight algorithm)을 채택함으로써 추정된다. 그 후에, 제안된 스킴(scheme)은 RIS보조 통신(RIS-assisted communication)이 모바일 사용자(mobile user)를 트래킹(track)하게 한다. 채널 H의 매개변수들은 예를 들어 확장된 칼만 필터(extended Kalman filter, EKF) 및 최소 평균 제곱(least mean square, LMS) 알고리즘들과 같이 잘 알려진 알고리즘들을 이용하여 트래킹(track)된다.

도 4는 3-스테이지 RIS 채널 추정 프레임워크(three-stage RIS channel estimation framework)의 방법을 도시하는 예시적인 흐름도(flow chart)를 보여준다.

스테이지 1은 BS-RIS 채널 G의 추정이다. 이(it)는 RIS와 UE 간의 AoA/AoD를 찾는 것으로 시작한다. 이 스테이지는 (레이어 1 내지 V로)프라이머리 빔 검색(primary beam search) 및 (레이어 1 내지 V'로)보조 빔 검색(auxiliary beam search)을 포함한다. 단계(410)에서, 빔 검색은 프라이머리 검색(primary search)의 레이어 1에 의해 개시(initiate)되고, 세컨더리 검색(secondary search)이 완료(430)될 때까지, 세컨더리 검색(secondary search)의 V' 레이어들과 프라이머리 검색의 V 레이어들에 걸쳐(over) 계속(420)된다.

도 5는 G가 경로가 5개인 기하학적 모델일 때, 고도 도메인(elevation domain)(오른쪽) 및 방위 도메인(azimuth domain)(왼쪽)과 이상적인 채널(ideal channel) G에 대한 프라이머리 빔 패턴들(primary beam patterns)을 도시함. 또한, 이 예시에서, 프라이머리 빔 패턴들(Primary beam patterns)은 .

이 빔 검색의 출력들은 및이다. 수학식 18에서 도시된 바와 같이, 이러한 출력들에 기초하여, BS와 RIS 간의 채널의 특성들(characteristics)인 수정된 채널 매트릭스 가 추정(440)된다.

제1 스테이지(first stage)는

에 따라 RIS의 반사 계수들을 설정(set)(450)하는 것을 더 포함할 수 있다.

제2 스테이지(second stage)는 RIS와 UE 간의 수정된 채널 매트릭스 의 추정(460)이다. 이 스테이지에 대한 입력(input)은 수신된 신호 Y, 파일럿 신호(pilot signal) X, 매트릭스 W, , 가 결합(combining)된 것, 프루닝 임계값(pruning threshold) z _th , 및 종결 임계값(termination threshold) 이다. 이 스테이지의 출력(output)은 모든 경로들의 경로 이득들(path gains)이다. 예시적인 알고리즘은, 예를 들어 수학식 32 및 수학식 33과 관련하여, 위에서 설명(describe)된 상세한 실시예에 기초하여 하이-레벨 슈도 코드(high-level pseudo-code)로서 아래에 스케치(sketch)된다:

프레임 워크(framework)의 제3 스테이지(third stage)는 채널 H의 채널 매개변수들을 트래킹(tracking)(470)하는 것이다. 채널 트래킹(470)에 대한 입력은 z _opt , , 및 이다. 이러한(these) 매개변수들은, 예를 들어 EKF 알고리즘을 사용하여 업데이트(update)된다. 예를 들어, 관측 신호(observation signal)는 수학식 34를 이용하여 트래킹(track)된다. 업데이트(update)하는 것과 트래킹하는 것은 너무 많은 모빌리티(mobility)(480)가 있을 때까지 반복되며, 이 경우 추정(410-460)이 반복된다. 여기서, 모빌리티(mobility)라는 용어는 UE의 움직임(movement), 뿐만 아니라 다른 팩터들(factors)에 의해 기여(contribute)되는 채널의 더 큰 변화들을 포함할 수 있다.

RIS의 페이즈들(phases)을 설정(set)하는 단계(450)가 수행될 수 있으나, 수행되어야하는 것은 아니라는 것이 주목된다. 단계(450)는 임의의 스테이지에서, 예를 들어 추정 후 또는 언제든지, 수행될 수 있다. 반사 계수를 업데이트(update)하는 것 또는 설정(set)하는 것은 하기의 방법에 따라 수행될 수 있다.

설정 가능한 표면(configurable surface)의 반사 계수들을 설정(set)하기 위한 방법은 수신 장치와 송신 장치 간의 채널(BS-UE)을 통한(over) 신호들의 송신(transmission)을 위한 빔포밍 검색을 수행하는 단계 - 상기 채널은 설정 가능한 표면(configurable surface)상의 반사를 포함함 - 그럼으로써(thereby) 수신 장치에서 신호들의 도달각(angle of arrival, AoA) 및 설정 가능한 표면(configurable surface)의 트레이닝(train)된 반사 계수들을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 방법은 수신 장치에서 AoA로부터 설정 가능한 표면에 신호들의 출발각(angle of departure, AoD)을 추정하는 단계; 설정 가능한 표면과 수신 장치에서 획득된 AoA에 기초하여, 송신 장치와 설정 가능한 표면(configurable surface) 간의 이상적인 채널(ideal channel)(BS-RIS)에 대한 설정 가능한 표면(configurable surface)의 반사 계수들을 추정하는 단계; 트레이닝된 반사 계수들과 추정된 반사 계수들 간의 관계(relation)에 따라, 설정 가능한 표면(configurable surface)과 송신 장치 간의 채널(BS-RIS)의 특성들(characteristics)을 추정하는 단계; 및

, 또는

에 따라 설정 가능한 표면(configurable surface)의 반사 계수들을 설정(set)하는 단계를 더 포함할 수 있고,

여기서(wherein) 는 그것의(its) 대각선 상에 트레이닝된 반사 계수들을 포함하는 대각 매트릭스이고; 은 설정 가능한 표면에서 목표 고도 AoD(target elevation AoD)이며, 은 설정 가능한 표면에서 목표 방위 AoD(target azimuth AoD)이고, 은 설정 가능한 표면에서 미리 결정된 고도 AoA이며, 은 설정 가능한 표면에서 미리 결정된 방위 AoA이고, 은 설정 가능한 표면에서 추정된 AoD의 고도 AoD이며; 및 은 설정 가능한 표면에서 추정된 AoD의 방위 AoD이다.

요약하면, G를 추정하는 것은 BS와 RIS 간의 모든 채널 효과(channel effect)를 취소(cancel) 할 수 있기 때문에 RIS의 페이즈들(phases)을 변경(change)하여 반사된 빔 방향이 쉽게 컨트롤(control)될 수 있다. 또한, H를 추정하여, BS로부터 UE까지 전송(send)된 정보를 정확하게 복원(recover)하는 것이 가능할 수 있다. 달리 말해, 추정된 H 또는 Heff은 채널 이퀄라이제이션(channel equalization)에 사용될 수 있다.

하드웨어와 소프트웨어에서의 구현들

도 6은 일부 실시예들을 구현할 수 있는 예시적인 장치들을 도시한다. 특히, 수신 장치(600_Rx)는 수신 장치에서, 수신 장치와 송신 장치 간의 채널(BS-UE)의 특성들(characteristics)을 추정하기 위한 채널 추정을 위한 장치를 포함할 수 있다는 것을 보여주며, 채널은 설정 가능한 표면(650) 상의 반사를 포함한다.

채널 추정 장치는 채널(BS-UE)을 통한(over) 신호들의 송신(transmission)을 위한 빔포밍 검색을 수행하기 위해 수신 장치의 트랜스시버(transceiver)(670-680)를 컨트롤(control)하도록 설정(configure)된 처리 회로(processing circuitry)(690)를 포함할 수 있고, 처리 회로를 포함함으로써(thereby) 설정 가능한 표면 (650)의 트레이닝된 반사 계수들 및 수신 장치(600_Rx)에서 신호들의 도달각(angle of arrival, AoA)을 획득함.

처리 회로는 설정 가능한 표면 및 수신 장치(600_Rx)에서 획득된 AoA에 기초하여, 송신 장치와 설정 가능한 표면 간의 이상적인 채널(BS-RIS)에 대한 설정 가능한 표면의 반사 계수들을 더 추정할 수 있다. 또한, 처리 회로는 트레이닝된 반사 계수들과 추정된 반사 계수들 간의 관계(relation)에 따라 송신 장치(600_Tx)와 설정 가능한 표면 간의 채널(BS-RIS)의 특성들(characteristics)을 더 추정할 수 있다.

도 6에서 보는 바와 같이, 수신 장치(600_Rx)에서, 처리 회로(690)는 기저대역 신호 프로세싱(baseband signal processing)의 기능들(functions)을 구현(implement)한다. 처리 회로는 하나 또는 그 이상의 소프트웨어 및/또는 하드웨어의 조합일 수 있다. 위의 예시적인 실시예들 및 구현들에서 설명(describe)된 방법들은 이(this) 기저대역 신호 프로세싱부(baseband signal processing portion)에 의해 구현될 수 있다. 또한, 수신 장치(600_Rx)는 아날로그 무선 주파수(radio frequency, RF) 컴바이너(combiner) Q(670) 및 하나 또는 그 이상의 RF 체인들(chains)(680)을 더 포함할 수 있는 트랜스시버(transceiver)를 포함할 수 있다. 컴바이너(combiner)(670)는 하나 또는 그 이상의 RF 체인들에 수신된 아날로그 신호를 제공한다.

수신 장치(600_Rx)가 코딩 및 모듈레이션(modulation)을 수행하는 부분들(parts) 등과 같이, 기술 분야에서 숙련된 자들에게 공지된 더 많은 부분들(parts)을 포함할 수 있다는 것이 주목된다.

또한, 도 6은 설정 가능한 표면(650)의 반사 계수들을 설정(set)할 수 있는 송신 장치(600_Tx)가 제공되는 것을 도시한다. 이러한 송신 장치(600_Tx)는 처리 회로(610)를 포함할 수 있다. 처리 회로는 기저대역 디지털 프로세싱(baseband digital processing)의 기능들(functions)을 수행할 수 있다. 기저대역 프로세싱(baseband processing)은 송신 장치(600_Tx)와 수신 장치(600_Rx) 간의 채널(BS-UE)을 통한(over) 신호들의 송신(transmission)을 위한 빔포밍 검색을 수행하고(처리 회로(610)가 설정(configure)될 수 있음) - 상기 채널은 설정 가능한 표면 상의 반사를 포함함 - 빔포밍 검색을 수행함으로써(thereby) 설정 가능한 표면의 트레이닝된 반사 계수들 및 수신 장치에서 신호들의 도달각(angle of arrival, AoA)을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.

처리 회로(기저대역 디지털 프로세싱(baseband digital processing))는 수신 장치에서 AoA로부터 설정 가능한 표면에서 신호들의 출발각(angle of departure, AoD)을 추정하는 단계; 설정 가능한 표면과 수신 장치에서 획득된 AoA에 기초하여 송신 장치와 설정 가능한 표면 간의 이상적인 채널(BS-RIS)에 대한 설정 가능한 표면의 반사 계수들을 추정하는 단계; 및 트레이닝된 반사 계수들과 추정된 반사 계수들 간의 관계(relation)에 따라, 송신 장치와 설정 가능한 표면 간의 채널(BS-RIS)의 특성들(characteristics)을 추정하는 단계를 더 구현할 수 있다.

위의 추정된 값들(values)에 기초하여, 기저대역 디지털 신호 프로세싱(baseband digital signal processing)은 에 따라 설정 가능한 표면(120)의 반사 계수들을 설정(set)하는 것을 더 포함할 수 있으며, 는 그것의(its) 대각선 상에 트레이닝된 반사 계수들을 포함하는 대각 매트릭스고, 는 설정 가능한 표면에서 목표 고도 AoD(target elevation AoD)이고, 는 설정 가능한 표면에서 목표 방위 AoD(target azimuth AoD)이며, 는 설정 가능한 표면에서 미리 결정된 고도 AoA이고, 는 설정 가능한 표면에서 미리 결정된 방위 AoA이고, 는 설정 가능한 표면에서 추정된 AoD의 고도 AoD이며; 및 는 설정 가능한 표면에서 추정된 AoD의 방위 AoD이다.

도 6에서 보여지는 바와 같이, 송신 장치(600_Tx)는 트랜스시버(transceiver)를 더 포함할 수 있다. 트랜스시버(transceiver)는 하나 이상의 RF 체인들(chains)(620) 및 RF 체인들(620)로부터 신호를 수신하고 그 후(then) 송신 장치(600_Tx)의 UPA로부터 수신 장치(600_Tx)에 대한 설정 가능한 표면(650)을 향하여 송신되는 아날로그 빔포밍된 신호(analog beamformed signal)를 생성(generate)하는 아날로그 빔포밍 모듈(analog beamforming module)(630)을 포함할 수 있다.

위의 일부 예시들이 송신 장치가 기지국이고 수신 장치가 사용자 장비인 것으로 설명되었지만, 이는 반대일수 있다는 것이 주목된다. 또한, 일부 실시예들에서, 각 BS 및 UE는 위에서 설명된 수신 장치와 송신 장치 모두를 구현할 수 있다.

송신 및/또는 수신 장치의 예시적인 하드웨어 구조는 도 3a에 도시된다. 도 3a는 일부 예시적인 실시예들에 따라 장치(350)를 도시한다. 장치(350)는 버스(bus)(301)를 통해 서로 통신할 수 있는 메모리(310), 처리 회로(320), 및 무선 트랜스시버(330)를 포함한다. 장치(350)는 사용자 인터페이스(user interface)(340)를 더 포함할 수 있다. 그러나, 일부 어플리케이션들(applications) (예를 들어 기계간 통신 등을 위한 일부 장치들)에서, 사용자 인터페이스(340)는 필요하지 않다. 장치(350)는 예를 들어 노트북 또는 태블릿과 같은 컴퓨터의 일부(part)인 5G 또는 Wi-Fi 등과 같은 무선 모듈(wireless module)일 수 있고, 장치(it)는 모바일 폰, 스마트폰 또는 다른 휴대용/개인용 장치 등의 일부(part) 일 수 있다.

메모리(310)는 본 개시의 일부 실시예들을 구현하는 복수의 펌웨어 또는 소프트웨어 모듈들을 저장할 수 있다. 메모리(310)는 처리 회로(320)에 의해 읽힐 수 있다. 그럼으로써(thereby), 처리 회로는 실시예들을 구현하는 펌웨어/소프트웨어를 수행(carry out)하기 위해 설정(configure)될 수 있다. 처리 회로(320)는 동작에서 위에 설명된 방법들 중 임의의 단계들을 수행하는 하나 이상의 프로세서들(processors)을 포함할 수 있다. 이(this)는 해당 기능 모듈들(functional modules)(유닛들(units))을 포함하는 송신 장치(장치(apparatus))에 대응한다.

도 3b는 메모리(310) 및 거기에(therein) 저장된 기능 코드 부분들(functional code parts)의 개략적인 기능(functional) 블록 다이어그램을 도시한다. 기능 코드 부분들(functional code parts)은, 프로세서(들)(320)에서 실행될 때, 다음과 같이 각각의 기능들을 수행한다. 어플리케이션 코드(360)는 빔 검색(예를 들어 프라이머리(primary) 및 세컨더리(secondary) 빔 검색)을 구현(implement)한다. 어플리케이션 코드(370)는 BS와 RIS간의 채널의 추정을 구현(implement)한다. 어플리케이션 코드(380)는 RIS와 UE 간의 채널의 추정을 구현(implement)한다. 어플리케이션 코드(390)는 채널 트래킹(channel tracking)을 구현할 수 있다. 어플리케이션 코드들(360-390)의 이(these) 기능들(functions)은 이미 위에서 설명됐다. 여기서(송신기 측 및 수신된 측에서) 설명(describe)된 방법론들은 어플리케이션에 따라 다양한 수단들(means)에 의해 구현(implement)될 수 있다. 예를 들어, 이 방법론들(these methodologies)은 하드웨어, 운영 체제(operation system), 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들 중 둘 또는 모두의 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 하드웨어 구현을 위해, 하나 이상의 프로세서들(processors)을 포함(include)할 수 있는 임의의 처리 회로가 사용될 수 있다. 특히, 하드웨어는 위에서 설명(describe)된 기능들을 수행하기 위해 하나 이상의 어플리케이션 특정 집적 회로들(application specific integrated circuits, ASICs), 디지털 신호 프로세서들(digital signal processors, DSPs), 디지털 신호 프로세싱 장치들(digital signal processing devices, DSPDs), 프로그래밍 가능한 논리 장치들(programmable logic devices, PLDs), 필드 프로그래머블 게이트 어레이들(field programmable gate arrays, FPGAs), 프로세서들(processors), 컨트롤러들(controllers), 임의의 전자 장치들, 또는 설계된 다른 전자 회로 유닛들(units) 또는 요소들(elements)을 포함할 수 있다.

프로그램 코드로 구현된 경우, 송신 장치(apparatus)(장치(device))에 의해 수행되는 기능들(functions)은 메모리(310) 또는 임의의 다른 유형의 저장 장치(storage)와 같은 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체(non-transitory computer readable storage medium) 상에 하나 이상의 코드 또는 명령들(instructions)로 저장될 수 있다. 컴퓨터-판독가능 미디어(computer-readable media)는 컴퓨터에 의해 또는 일반적으로 처리 회로(320)를 통해 액세스(access)될 수 있는 임의의 이용가능한 매체일 수 있는 물리적 컴퓨터 저장 미디어(physical computer storage media)를 포함한다. 이러한 컴퓨터-판독가능 미디어(computer-readable media)는 RAM, ROM, EEPROM, 광학 디스크 저장 장치(optical disk storage), 자기 디스크 저장 장치(magnetic disk storage), 반도체 저장 장치(semiconductor storge), 또는 다른 저장 장치들(storage devices)을 포함할 수 있다. 일부 특정하고 비제한적인 예시들은 콤팩트 디스크(compact disc, CD), CD-ROM, 레이저 디스크(laser disc), 광학 디스크(optical disc), 디지털 다기능 디스크(digital versatile disc, DVD), 블루레이(blu-ray, BD) 디스크 등을 포함한다. 다른 저장 매체의 조합들 또한 가능하며 - 달리 말해, 분산된 그리고 이종(heterogeneous) 저장 장치(storage)가 사용될 수 있다.

위에 언급된 실시예들 및 예시적인 구현들은 일부 비제한적 예시들을 보여준다. 다양한 수정들이 청구된 대상(claimed subject matter)으로부터 벗어남(depart) 없이 만들어질 수 있다는 것이 이해된다. 특히, 수정들은 여기에(herein) 설명(describe)된 중심 개념으로부터 벗어남 없이 새로운 시스템들 및 시나리오들에 예시들을 적용(adapt)하기 위해 만들어질 수 있다.

실시예들의 요약

제1 양태에 따라, 수신 장치(135)에서 채널(BS-UE)의 특성들(characteristics)을 추정하기 위한 방법이 제공된다. 상기 채널은 송신 장치(110)와 상기 수신 장치(135) 사이에 있고, 설정 가능한 표면(120) 상의 반사를 포함한다. 상기 방법은 상기 채널(BS-UE)을 통한(over) 신호들의 송신을 위한 빔포밍 검색을 수행하는 단계를 포함하고, 그럼으로써(thereby) i) 상기 설정 가능한 표면(120)의 트레이닝된 반사 계수들, 및 ii) 상기 수신 장치(135)에서 상기 신호들의 도달각(angle of arrival, AoA)을 획득한다. 또한, 상기 방법은, 상기 설정 가능한 표면(120)의 상기 트레이닝된 반사 계수들 및 상기 수신 장치(135)에서 상기 획득된 AoA에 기초하여, 상기 송신 장치(110)와 상기 설정 가능한 표면(120)간의 이상적인 채널(BS-RIS)을 위한 상기 설정 가능한 표면(120)의 추정된 반사 계수들을 추정하는 단계를 포함한다. 게다가, 상기 방법은, 상기 트레이닝된 반사 계수들과 상기 추정된 반사 계수들 간의 관계에 따라, 상기 송신 장치(110)와 상기 설정 가능한 표면(120) 간의 채널(BS-RIS)의 특성들(characteristics)을 추정하는 단계를 포함한다.

상기 제1 양태에 더하여 제공된 제2 양태에 따르면, 상기 추정된 반사 계수들을 추정하는 단계는, 상기 수신 장치(135)에서 상기 AoA로부터, 상기 설정 가능한 표면에서 상기 신호들의 출발각(angle of departure, AoD)을 추정하는 단계를 포함한다. 게다가, 상기 제2 양태에 따라, 상기 추정된 반사 계수들을 추정하는 단계는 상기 설정 가능한 표면에서 상기 추정된 AoD를 기반으로 한다.

상기 제2 양태에 더하여 제공된 제3 양태에 따르면, 상기 반사 계수들은 아래의 수식들에 따라 추정된다.

,

, 및

, 여기서(whrein)

● 은 상기 설정 가능한 표면의 (n, m) 번째 요소의 반사 계수이고,

● 은 상기 설정 가능한 표면의 (n, m) 번째 요소의 반사 이득이고, 상기 은 미리 결정되며,

● 은 허수 단위이고,

● 는 상기 신호의 파장이며,

● dx는 x-방향으로 상기 설정 가능한 표면의 요소들 간의 이격(separation)이고,

● dy는 y-방향으로 상기 설정 가능한 표면의 요소들 간의 이격이며,

● 은 상기 설정 가능한 표면에서 미리 결정된 고도(elevation) AoA이고,

● 은 상기 설정 가능한 표면에서 미리 결정된 방위(azimuth) AoA이며,

● 은 상기 설정 가능한 표면에서 상기 추정된 AoD의 고도(elevation) AoD이고,

● 은 상기 설정 가능한 표면에서 상기 추정된 AoD의 방위(azimuth) AoD이다.

상기 제3 양태에 더하여 제공된 제4 양태에 따르면, 상기 비이상적인 채널(BS-RIS)의 상기 추정된 특성들(characteristics)은 관계식(relation) 에 따라 획득된 수정된 채널 매트릭스 이고, 여기서(wherein):

● 는 그것의(its) 대각선 상의 상기 추정된 반사 계수들 을 포함하는 대각 매트릭스이며;

● 는 상기 송신 장치(110)와 상기 설정 가능한 표면(120) 간의 상기 이상적인 채널(ideal channel)(BS-RIS)의 채널 매트릭스이며, 여기서(wherein) 및 는 각각 이상적인 채널(ideal channel)에 대한 기지국에서의 고도 및 방위 AoD이고, 및 는 각각 이상적인 채널(the ideal channel)에 대한 상기 설정 가능한 표면에서의 고도 및 방위 AoA들이고;

● 는 그것의(its) 대각선 상에 상기 트레이닝된 반사 계수들을 포함하는 대각 매트릭스; 및

● 는 상기 대각 매트릭스 의 역행렬이다.

상기 제4 양태에 더하여 제공된 제5 양태에 따르면, 상기 수정된 채널 매트릭스 은 채널 매트릭스 G의 각 요소의 절대값을 1로 설정(set)함으로써 상기 송신 장치(110)와 상기 설정 가능한 표면(120) 간의 상기 채널의 상기 채널 매트릭스 G로부터 획득된 매트릭스에 대응한다. 또한, 상기 제5 양태에 따르면, 상기 방법은 수정된 채널 매트릭스 을, 상기 수정된 채널 매트릭스 에 기초하여, 결정하는 단계를 포함한다.

상기 제5 양태에 더하여 제공된 제6 양태에 따르면, 상기 수정된 채널 매트릭스 은 반복 재가중 알고리즘(iterative reweighting algorithm)에 의해 결정된다.

상기 제1 내지 제6 양태 중 하나에 더하여 제공된 제7 양태에 따르면, 상기 트레이닝된 반사 계수들은 상기 송신 장치에 의해 설정(configure)된다.

상기 제1 내지 제7 양태 중 하나에 더하여 제공된 제8 양태에 따르면, 상기 빔포밍 검색은 상기 빔포밍 검색이 복수개, V개의 레이어들(layers)에서 수행되는 제1 스테이지(first stage)를 포함하는 계층적 빔포밍 검색(hierarchic beamforming search)을 포함한다. 특히, 상기 복수의 레이어 중 상기 제1 레이어(first layer)를 따르는 각 현재 레이어에 대해 i) 미리 정의된 수의 빔들이 상기 현재 레이어에서 최상의 빔(best beam)을 찾기 위해 검색되고, 여기서(wherein) 검색된 상기 미리 정의된 수의 빔들 중 빔들이 상기 현재 레이어 직전(immediately preceding) 레이어의 최상의 빔에 기초하여 선택되며; 및 ii) 상기 현재 레이어에서 상기 빔포밍에 기여하는 안테나들의 수가 상기 현재 레이어 직전 레이어에 비해 증가된다.

상기 제8 양태에 더하여 제공되는 제9 양태에 따르면, 상기 계층적 빔포밍 검색(hierarchic beamforming search)은 상기 제1 스테이지(first stage) 후에 찾아진(found) 상기 빔 근처의 복수개의 빔들이 검색되는 제2 스테이지(second stage)를 더 포함한다.

제10 양태에 따르면, 수신 장치의 위치(location)를 트래킹(tracking)하는 방법이 제공된다. 상기 방법은 상기 수신 장치에서 상기 송신 장치(110)와 상기 수신 장치(135) 간의 상기 채널(BS-UE)의 상기 특성들을 추정하기 위한 제1 내지 제9 양태 중 어느 하나에 따른 상기 방법을 포함함. 또한, 제10 양태에 따른 상기 방법은, 상기 송신 장치(110)와 상기 수신 장치(135) 간의 상기 채널(BS-UE)의 상기 특성들(characteristics) 및/또는 상기 수정된 채널 매트릭스 에 기초하여, 상기 통신 장치의 상기 위치를 트래킹(tracking)하는 단계를 포함한다.

제11 양태에 따르면, 제10 양태에 따른 상기 방법은 확장된 칼만 필터링(extended Kalman filtering) 또는 최소 평균 제곱(least mena square, LMS) 기반 트래킹을 사용하여 상기 수신 장치의 상기 위치를 트래킹하기 위해 제공된다.

제12 양태에 따르면, 컴퓨터 프로그램 프로덕트(computer program product)가 제공된다. 상기 컴퓨터 프로그램 프로덕트는, 하나 이상의 프로세서들에서 실행될 때, 상기 하나 이상의 프로세서들이 상기 제1 내지 제11 양태 중 어느 하나에 따른 상기 방법을 수행하도록 유발하는 코드 명령어들(code instructions)을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체(non-transitory computer-readable medium)를 포함한다.

제13 양태에 따르면, 수신 장치(135)에서, 채널(BS-UE)의 특성들(characteristics)을 추정하기 위한 장치는 제공된다. 상기 채널은 송신 장치(110)와 상기 수신 장치(135) 사이에 있고 설정 가능한 표면(120) 상의 반사를 포함한다. 상기 장치는 처리 회로(processing circuitry)를 포함한다. 상기 처리 회로(processing circuitry)는 상기 채널(BS-UE)을 통한(over) 신호들의 송신을 위한 빔포밍 검색을 수행하도록 상기 수신 장치(135)의 트랜스시버(transceiver)를 컨트롤(control)하기 위해 설정(configure)되며, 그럼으로써(thereby) i) 상기 설정 가능한 표면(120)의 트레이닝된 반사 계수들 및 ii) 상기 수신 장치(135)에서 상기 신호들의 도달각(angle of arrival, AoA)을 획득함. 게다가, 상기 처리 회로는 상기 설정 가능한 표면(120)과 상기 수신 장치(135)에서 상기 획득된 AoA에 기초하여, 상기 송신 장치(110)와 상기 설정 가능한 표면(120) 간의 이상적인 채널(BS-RIS)에 대한 상기 설정 가능한 표면(120)의 추정된 반사 계수들을 추정하기 위해 설정된다. 게다가, 상기 처리 회로는, 상기 트레이닝된 반사 계수들과 상기 추정된 반사 계수들 간의 관계에 따라, 상기 송신 장치(110)와 상기 설정 가능한 표면(120) 간의 채널(BS-RIS)의 특성들(characteristics)을 추정하기 위해 설정된다.

제14 양태에 따르면, 통신 장치가 제공된다. 상기 통신 장치는 상기 제13 양태에 따른 채널 추정을 위한 상기 장치; 및 상기 트랜스시버(transceiver)를 포함한다.

제15 양태에 따르면, 송신 장치(110)에 의해, 설정 가능한 표면(120)의 반사 계수들을 설정(set)하기 위한 방법은 제공된다. 상기 방법은 상기 송신 장치(110)와 수신 장치(135) 간의 채널(BS-UE)을 통한(over) 신호들의 송신을 위한 빔포밍 검색을 수행하는 단계를 포함하며, 상기 채널은 상기 설정 가능한 표면(120) 상의 반사를 포함한다. 상기 빔포밍 검색을 수행하여, i) 상기 설정 가능한 표면(120)의 트레이닝된 반사 계수들, 및 ii) 상기 수신 장치(135)에서 상기 신호들의 도달각(angle of arrival, AoA)이 획득된다. 또한, 상기 방법은 상기 수신 장치(135)에서 상기 AoA로부터 상기 설정 가능한 표면에서 상기 신호들의 출발각(angle of departure, AoD)을 추정하는 단계를 포함한다. 또한, 상기 방법은, 상기 설정 가능한 표면(120) 및 상기 수신 장치(135)에서 상기 획득된 AoA에 기초하여, 상기 송신 장치(110)와 상기 설정 가능한 표면(120) 간의 이상적인 채널(BS-RIS)에 대한 상기 설정 가능한 표면(120)의 추정된 반사 계수들을 추정하는 단계를 포함한다. 또한, 상기 방법은, 상기 트레이닝된 반사 계수들과 상기 추정된 반사 계수들 간의 관계(relation)에 따라, 상기 송신 장치(110)와 상기 설정 가능한 표면(120) 간의 채널(BS-RIS)의 특성들(characteristics)을 추정하는 단계를 포함한다. 게다가, 상기 방법은 에 따라 상기 설정 가능한 표면의 상기 반사 계수들을 설정(set)하는 단계를 포함하며, 여기서(wherein)

● 는 그것의(its) 대각선 상에 상기 트레이닝된 반사 계수들을 포함하는 대각 매트릭스이고,

● 는 상기 설정 가능한 표면(120)에서 목표 고도 AoD(target elevation AoD)이고,

● 는 상기 설정 가능한 표면(120)에서 목표 방위 AoD(target azimuth AoD)이고,

● 는 상기 설정 가능한 표면(120)에서 미리 결정된 고도 AoA(predetermined elevation AoA)이고,

● 는 상기 설정 가능한 표면(120)에서 미리 결정된 방위 AoA(predetermined azimuth AoA)이고,

● 는 상기 설정 가능한 표면에서 상기 추정된 AoD의 고도 AoD이고; 및

● 는 상기 설정 가능한 표면에서 상기 추정된 AoD의 방위 AoD이다.

게다가, 상기 대응 방법들이 위에 언급된 처리 회로 구현들 중 임의의 것에 의해 수행되는 단계들(steps)을 포함하여 제공된다.

또한, 컴퓨터 프로그램이 제공되고, 비일시적 매체(non-transitory medium)에 저장되고, 컴퓨터 또는 처리회로에 의해 수행될 때 위에서 언급한 임의의 방법들의 단계들을 수행하는 코드 명령어들을 포함하고 있다.

실시예에 따르면, 상기 처리 회로 및/또는 상기 트랜스시버(transceiver)는 집적 회로(integrated circuit, IC)에 내장된다.

개시된 대상(subject matter)이 현재 가장 실용적(practical)이고 선호(prefer)되는 실시예들로 고려되는 것에 기초한 일러스트레이션(illustration)의 목적으로 상세히 설명(describe)되었지만, 이러한 세부 사항(detail)은 오로지(solely) 그 목적(that purpose)을 위한 것이고 개시된 대상(subject matter)은 개시된 실시예들에 제한되지 않으며, 반대로, 첨부된 청구항들의 사상(spirit) 및 범위(scope) 내의 수정들(modifications)과 동등한 어레인지먼트들(equivalent arrangements)을 포함(cover)하기 위해 의도된 것이 이해되어야 한다. 예를 들어, 현재 개시된 대상(subject matter)은, 가능한 정도(extent)에서, 임의의 실시예의 하나 이상의 특징들(features)이 임의의 다른 실시예의 하나 이상의 특징들(features)과 조합(combine)될 수 있음을 고려한다는 것이 이해되어야 한다.

Claims

수신 장치(135)에서, 송신 장치(110)와 상기 수신 장치(135) 간의 채널(BS-UE)의 특성들을 추정하는 방법에 있어서, - 상기 채널은 설정 가능한 표면(configurable surface)(120)에 대한 반사를 포함함 - 상기 방법은:
상기 채널(BS-UE)을 통한(over) 신호들의 송신(transmission)을 위한 빔포밍(beamforming) 검색을 수행하는 단계; - 빔포밍 검색을 수행함으로써(thereby): 상기 설정 가능한 표면(120)의 트레이닝된 반사 계수들, 및 상기 수신 장치(135)에서 상기 신호들의 도달각(angle of arrival, AoA)을 획득함 -
상기 수신 장치(135)에서 상기 획득된 AoA에 기초하여, 상기 송신 장치(110)와 상기 설정 가능한 표면(120) 간의 이상적인 채널(ideal channel)(BS-RIS)에 대한 상기 설정 가능한 표면(120)의 추정된 반사 계수들을 추정하는 단계; 및
상기 트레이닝된 반사 계수들과 상기 추정된 반사 계수들 간의 관계에 따라, 상기 송신 장치(110)와 상기 설정 가능한 표면(120) 간의 채널(BS-RIS)의 특성(characteristic)들을 추정하는 단계를 포함하는
방법.
제1항에 있어서,
상기 추정된 반사 계수들을 추정하는 단계는:
- 상기 수신 장치(135)에서 상기 AoA로부터 상기 설정 가능한 표면에서 상기 신호들의 출발각(angel of departure, AoD)을 추정하는 단계를 포함하고; 및
- 상기 설정 가능한 표면에서 상기 추정된 AoD에 기초하는,
방법.
제2항에 있어서,
상기 반사 계수들은 하기 공식들
,
,
, 및
,
에 따라 추정되며,
- 은 상기 설정 가능한 표면의 (n, m) 번째 요소의 반사 계수이고,
- 은 상기 설정 가능한 표면의 (n, m) 번째 요소의 반사 이득이며, 상기 은 미리 결정되며,
- 은 허수 단위이고,
- 상기 신호의 파장이며,
- dx는 x-방향으로 상기 설정 가능한 표면의 요소들 간의 이격(separation)이고,
- dy는 y-방향으로 상기 설정 가능한 표면의 요소들 간의 이격이며,
- 은 상기 설정 가능한 표면에서 미리 결정된 고도(elevation) AoA이고,
- 은 상기 설정 가능한 표면에서 미리 결정된 방위(azimuth) AoA이며,
- 은 상기 설정 가능한 표면에서 상기 추정된 AoD의 고도(elevation) AoD이고,
- 은 상기 설정 가능한 표면에서 상기 추정된 AoD의 방위(azimuth) AoD인,
방법.
제3항에 있어서,
비이상적인 채널(non-ideal channel)(BS-RIS)의 추정된 특성들은 관계식(relation)

에 따라 획득된(obtained) 수정된(modified) 채널 매트릭스 이고,
- 는 대각선 상의 상기 추정된 반사 계수들 을 포함하는 대각 매트릭스이며;
- 는 상기 송신 장치(110)와 상기 설정 가능한 표면(120) 간의 상기 이상적인 채널(ideal channel)(BS-RIS)의 채널 매트릭스이며, 및 는 각각 이상적인 채널(ideal channel)에 대한 기지국에서의 고도 및 방위 AoD이고, 및 는 각각 이상적인 채널(the ideal channel)에 대한 상기 설정 가능한 표면에서의 고도 및 방위 AoA들이고;
- 는 대각선 상의 상기 트레이닝된 반사 계수들을 포함하는 대각 매트릭스; 및
- 는 상기 대각 매트릭스 의 역행렬인,
방법.
제4항에 있어서,
상기 수정된(modified) 채널 매트릭스 는 채널 매트릭스 G의 각 요소의 절대값을 1로 설정(set)함으로써 상기 송신 장치(110)와 상기 설정 가능한 표면(120) 간의 상기 채널의 상기 채널 매트릭스 G로부터 획득된(obtained) 매트릭스에 대응하고, 및
상기 방법은 수정된(modified) 채널 매트릭스 를, 상기 수정된(modified) 채널 매트릭스 에 기초하여, 결정하는 단계를 더 포함하는
방법.
제5항에 있어서,
상기 수정된(modified) 채널 매트릭스 는 반복 재가중 알고리즘(iterative reweighting algorithm)에 의해 결정되는
방법.
제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 트레이닝 된 반사 계수들은 상기 송신 장치에 의해 설정(configure)되는
방법.
제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 빔포밍(beamforming) 검색은 상기 빔포밍 검색이 복수개의 레이어(layer) 들에서 수행되는 제1 스테이지(first stage)를 포함하는(including) 계층적 빔포밍 검색(hierarchic beamforming search)을 포함하고(comprise),
상기 복수개의 레이어 중 제1 레이어(first layer)를 따르는(following) 각 현재 레이어(current layer)에 대해:
- 미리 정의된 수의 빔(predefined number of beam)들이 상기 현재 레이어(current layer)에서 최상의 빔(best beam)을 찾기 위해 검색되며, 검색된 상기 미리 정의된 수의 빔들 중 빔들이 상기 현재 레이어(current layer)의 직전 레이어(immediately preceding layer)의 최상의 빔(best beam)에 기초하여 선택되며; 및
- 상기 현재 레이어에서 상기 빔포밍에 기여(contribute)하는 안테나들의 수가 상기 직전 레이어에 비해 증가되는,
방법.
제8항에 있어서,
상기 계층적 빔포밍 검색(hierarchic beamforming search)은
상기 제1 스테이지(first stage) 후에 찾아진 상기 빔 근처의 복수개의 빔들이 검색되는 제2 스테이지(second stage)를 더 포함하는,
방법.
수신 장치의 위치를 트래킹(tracking)하는 방법에 있어서:
상기 수신 장치(135)에서, 상기 송신 장치(110)와 상기 수신 장치(135) 간의 상기 채널(BS-UE)의 상기 특성들을 추정하는, 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항을 따른 방법, 및
상기 송신 장치(110)와 상기 수신 장치(135) 간의 상기 채널(BS-UE)의 상기 특성들 및/또는 수정된(modified) 채널 매트릭스 에 기초하여, 통신 장치(communication device)의 상기 위치를 트래킹(tracking)하는 단계
를 포함하는 방법.
제10항에 있어서,
확장된 칼만 필터링(extended Kalman filtering) 또는 최소 자승법(least mean square, LMS) 기반 트래킹(tracking)을 사용하여 상기 수신 장치의 상기 위치를 트래킹(tracking)하기 위한 방법.
하나 이상의 프로세서들에서 실행될 때, 상기 하나 이상의 프로세서들로 하여금 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하게 하는 코드 명령어들(code instruction)을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체(non-transitory computer-readable medium)를 포함하는 컴퓨터 프로그램 프로덕트(product).
수신 장치(135)에서, 송신 장치(110)와 상기 수신 장치(135) 간의 채널(BS-UE)의 특성들을 추정하는 장치에 있어서: - 상기 채널은 설정 가능한 표면(120) 상의 반사를 포함함 -
상기 채널(BS-UE)을 통한(over) 신호들의 송신(transmission)을 위한 빔포밍 검색을 수행하도록 상기 수신 장치(135)의 트랜스시버(transceiver)를 제어함으로써: 상기 설정 가능한 표면(120)의 트레이닝된(trained) 반사 계수들, 및 상기 수신 장치(135)에서 상기 신호들의 도달각(an angle of arrival, AoA)을 획득하고;
상기 수신 장치(135)에서 상기 획득된 AoA에 기초하여, 상기 송신 장치(110)와 상기 설정 가능한 표면(120) 간의 이상적인 채널(BS-RIS)에 대한 상기 설정 가능한 표면(120)의 추정된 반사 계수들을 추정하고;
상기 트레이닝된(trained) 반사 계수들과 상기 추정된 반사 계수들 간의 관계에 따라, 상기 송신 장치(110)와 상기 설정 가능한 표면(120) 간의 채널(BS-RIS)의 특성들을 추정하도록 설정된(configured to) 처리 회로(processing circuitry)
를 포함하는 장치.
제13항에 따른 채널 추정을 위한 상기 장치; 및
상기 트랜스시버(transceiver)
를 포함하는 통신 장치.
설정 가능한 표면(120)의 반사 계수들을, 송신 장치(110)에 의해, 설정(set)하는 방법에 있어서:
상기 송신 장치(110)와 수신 장치(135) 간의 채널(BS-UE)을 통한(over) 신호들의 송신(transmission)을 위한 빔포밍 검색을 수행하는 단계 - 상기 채널은 상기 설정 가능한 표면(120)에 대한 반사를 포함함, 빔포밍 검색을 수행함으로써(thereby): 상기 설정 가능한 표면(120)의 트레이닝된(trained) 반사 계수들, 및 상기 수신 장치(135)에서 상기 신호들의 도달각(angle of arrival, AoA)을 획득함 -
상기 수신 장치(135)에서의 상기 AoA로부터 상기 설정 가능한 표면에서 상기 신호들의 출발각(angle of departure, AoD)을 추정하는 단계;
상기 수신 장치(135)에서 상기 획득된 AoA에 기초하여, 상기 송신 장치(110)와 상기 설정 가능한 표면(120) 간의 이상적인 채널(BS-RIS)에 대한 상기 설정 가능한 표면(120)의 추정된 반사 계수들을 추정하는 단계;
상기 트레이닝된(trained) 반사 계수들과 상기 추정된 반사 계수들 간의 관계에 따라, BS-RIS 채널에 의해 유발(cause)되는 페이즈 변화(phase change)만을 설명(account for)하는 상기 설정 가능한 표면(120)과 송신 장치(110) 간의 상기 채널(BS-RIS)의 수정된(modified) 채널 매트릭스 을 추정하는 단계; 및
에 따라 상기 설정 가능한 표면(120)의 상기 반사 계수들을 설정(set)하는 단계
를 포함하며,
- 은 상기 송신 장치(110)와 상기 설정 가능한 표면(120) 간의 상기 이상적인 채널(the ideal channel)의 채널 매트릭스이고,
- 및 은 각각 상기 이상적인 채널에 대한 기지국에서의 고도 및 방위 AoD이며,
- 는 대각선 상의 각도들 , , , 및 에 대응하는 반사 계수들을 포함하는 대각 매트릭스이고,
- 은 상기 설정 가능한 표면(120)에서 목표 고도(target elevation) AoD이며,
- 은 상기 설정 가능한 표면(120)에서 목표 방위(target azimuth) AoD이고,
- 은 상기 설정 가능한 표면(120)에서 미리 결정된 고도 AoA, 및
- 은 상기 설정 가능한 표면(120)에서 미리 결정된 방위 AoA
인 방법.