KR20240025023A - 무선 네트워크들에서 ris 빔 형성을 지원하기 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

무선 네트워크들에서 ris 빔 형성을 지원하기 위한 시스템 및 방법 Download PDF

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KR20240025023A
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사티쉬 난준다 스와미 자마다그니
매튜 우멘
수라비 카란디카르
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지오 플랫폼즈 리미티드
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Abstract

본 개시내용은 동작 시 시그널링 오버헤드가 없는 무선 네트워크들에서 빔 형성을 지원하기 위한 시스템 및 방법을 제공한다. 시스템은 무선 네트워크에서 액세스 포인트와 하나 이상의 사용자 장비(UE)들 사이의 통신을 자율적으로 가능하게 하는 재구성 가능한 지능형 표면(RIS) 패널과 연관된 RIS 제어기를 포함한다. RIS 제어기는 타깃 UE로부터 수신된 하나 이상의 신호들에 기초하여 RIS 패널 부근에 존재하는 타깃 UE를 검출하도록, 하나 이상의 UE들에 대한 타깃 UE의 상대적 포지션을 식별하기 위해 타깃 UE를 로컬화하도록; 그리고 타깃 UE를 향한 빔 형성을 가능하게 하기 위해 RIS 패널과 연관된 최적의 반사 계수 행렬(RCM)을 선택하도록 구성된다.

Description

무선 네트워크들에서 RIS 빔 형성을 지원하기 위한 시스템 및 방법
권리의 보유
[0001] 본 특허 문서의 개시내용의 일부는 Jio Platforms Limited(JPL) 또는 그 계열사(이하 소유자라고 칭함)에 속하는 저작권, 디자인, 상표, 집적 회로(IC: integrated circuit) 레이아웃 디자인 및/또는 트레이드 드레스(trade dress) 보호에 한정되지 않지만 이와 같은 지적 재산권이 적용되는 자료를 포함한다. 소유자는 특허 상표청 특허 파일들 또는 기록들에 나타나는 특허 문서 또는 특허 개시내용을 누구라도 팩시밀리로 복제하는 것에 대해 이의가 없지만, 그 외에는 모든 권리를 보유한다. 이러한 지적 재산에 대한 모든 권리는 전적으로 소유자에게 있다.
[0002] 본 개시내용의 실시예들은 일반적으로 무선 통신 네트워크들에서의 빔 형성에 관한 것이다. 특히, 본 개시내용은 무선 통신 네트워크에서 재구성 가능한 지능형 표면(RIS)에 의한 자율 빔 형성 및 추적에 관한 것이다.
[0003] 관련 기술에 대한 다음의 설명은 본 개시내용의 분야와 관련된 배경 정보를 제공하는 것으로 의도된다. 이 섹션은 본 개시내용의 다양한 특징들과 관련될 수 있는 기술의 특정 양상들을 포함할 수 있다. 그러나, 이 섹션은 오직 본 개시내용과 관련하여 독자의 이해를 향상시키기 위해서만 사용되며, 종래 기술의 인정들로서가 아니라는 것이 인식되어야 한다.
[0004] 현재 3 세대 파트너십 프로젝트(3GPP)에서 개발 중인 현재 5 세대(5G) 무선 통신 기술은 더 높은 초당 멀티-기가 비트(Gbps)의 피크 데이터 속도들, 초저 레이턴시, 개선된 신뢰성, 대용량 네트워크 용량, 증가된 이용 가능성 및 더 균일한 사용자 경험을 더 많은 사용자들에게 전달하도록 의도된다. 더 높은 성능 및 개선된 효율성은 새로운 사용자 경험을 강화하고, 새로운 산업들을 연결한다. 목표들 중 일부는 충족되었지만, 특히 산업 수직계열(verticals), 사설 네트워크들을 지원하고 유연한 네트워크 배치들을 지원하기 위한 아키텍처들 등을 수용하는 경우 해결될 필요가 있는 문제들이 여전히 꽤 많다.
[0005] 이러한 관점에서, 네트워크 유연성 문제를 해결할 수 있는 6 세대(6G) 네트워크 아키텍처가 제안되었다. 제안된 6G 네트워크는 인공지능, 테라헤르츠 통신들, 광무선 기술, 자유 공간 광네트워크, 3 차원 네트워킹, 양자 통신들, 무인 항공기, 셀-프리 통신들, 무선 정보 통합 및 에너지 전달, 감지 및 통신 통합, 액세스 백홀 네트워크들의 통합, 동적 네트워크 슬라이싱, 홀로그램 빔형성 및 빅 데이터 분석과 같은 새로운 신흥 기술들을 구현할 수 있어야 한다.
[0006] 5G 및 5G 네트워크 이상에서 사용하도록 제안되고 있는 이러한 하나의 신흥 기술은 재구성 가능한 지능형 표면(RIS)들이다. RIS는 튜닝 가능한 전자기파 산란을 통해 전파 환경을 제어할 수 있게 하는 "유닛 셀들"이라 또한 칭해지는 많은 작은 재구성 가능한 메타-재료 엘리먼트들을 포함하는 스마트 반사 표면들에 대응한다. 이러한 지능형 표면들은 반사, 굴절 및 흡수 속성들을 가지며, 이는 라디오 채널 환경에 맞게 재구성 가능하고, 적응 가능하다. RIS들은 동적이고 목표 지향적인 방식으로 송신기와 수신기 사이의 라디오 신호들의 제어를 가능하게 하여, 따라서 무선 환경을 용량, 커버리지, 에너지 효율성, 포지셔닝 및 보안과 같은 다양한 네트워크 핵심 성과 지표(KPI)들의 향상들을 제공하는 서비스로 전환한다.
[0007] RIS는 제어 가능한 방식으로 지능적이고 프로그래밍 가능한 라디오 환경을 구성할 수 있고, 패시브(passive) 반사, 패시브 흡수, 패시브 산란을 수행하고 물리적 환경을 지능적이고 상호 작용적인 것으로 변화하도록 진행시킬 수 있다. RIS는 라디오 주파수(RF) 신호 프로세싱을 사용하지 않고 엘리먼트들의 전자기 특성들을 변화시키고, 입사 신호들에 대해 독립적으로 위상 시프트를 생성할 수 있다. 또한, RIS 기술은 현재 주류 기술을 넘어서는 많은 기술적 특징들을 갖는다. 대규모 다중-입력 다중-출력(MIMO) 시스템과 비교하여, RIS-보조 무선 네트워크는 신호 전파를 스마트하게 최적화함으로써 시스템 성능을 크게 개선한다.
[0008] 현재 이용 가능한 RIS 시스템은 반사 빔 형성을 위한 액세스 포인트에 의존하는 패시브 반사 표면을 제공한다. 이러한 종속성은 트래픽이 많은 동안 또는 많은 수의 사용자들에 제공되어야 하는 경우 레이턴시를 생성한다.
[0009] 따라서, 기존 선행 기술의 단점들을 극복할 수 있는 RIS 시스템을 제공할 필요성이 해당 기술 분야에 존재한다.
[0010] 본원의 적어도 하나의 실시예가 만족하는 본 개시내용의 목적들 중 일부는 아래에서 본원에 나열된다.
[0011] 본 개시내용의 목적은 재구성 가능한 지능형 표면(RIS)들에서 자율 반사 빔 형성을 제공하는 것이다.
[0012] 본 발명의 목적은 RIS의 커버리지 영역 내에서 하나 이상의 사용자 장비(UE)의 포지션들을 자율적으로 식별하고 지속적으로 추적하는 것이다.
[0013] 본 개시내용의 다른 목적은 UE들을 로컬화(localize)하고, 최적의 반사 계수 행렬(RCM)에 기초하여 액세스 포인트로부터 로컬화된 UE를 향해 빔을 지향시키는 것이다.
[0014] 본 개시내용의 또 다른 목적은 RIS에서 통신 기술 애그노스틱(agnostic) 자율 빔 형성을 제공하는 것이다.
[0015] 본 개시내용의 또 다른 목적은 상이한 UE 로케이션들에 기초하여 RCM 코드북을 획득하기 위해 뉴럴 네트워크를 트레이닝하는 것이다.
[0016] 본 개시내용의 또 다른 목적은 RIS에서 자율 빔 형성을 트리거하기 위해 딥 뉴럴 네트워크들의 다수의 변형들을 사용하는 것이다.
[0017] 본 개시내용의 또 다른 목적은 공동 감지 및 통신 시스템을 제공하는 것이다.
[0018] 본 개시내용의 또 다른 목적은 자율 빔 관리 및 추적을 위해 IRS를 사용하여 공동 감지 및 통신을 제공하는 것이다.
[0019] 이 섹션은 상세한 설명에서 아래에 추가로 설명되는 간략화된 형태로 본 개시내용의 특정 목적들 및 양상들을 도입하기 위해 제공된다. 이러한 요약은 청구되는 청구 대상의 핵심 특징들 또는 범위를 식별하는 것으로 의도되는 것은 아니다.
[0020] 일 양상에서, 본 개시내용은 무선 네트워크에서 자율 빔 형성을 가능하게 하기 위한 시스템에 관한 것이다. 시스템은 무선 네트워크에서 액세스 포인트와 하나 이상의 사용자 장비(UE)들 사이의 통신을 가능하게 하는 재구성 가능한 지능형 표면(RIS) 패널과 연관된 RIS 제어기를 포함하며, 여기서 RIS 제어기는 타깃 UE로부터 수신된 하나 이상의 신호들에 기초하여 RIS 패널 부근에 존재하는 타깃 UE를 검출하도록, 하나 이상의 UE들에 대한 타깃 UE의 상대적 포지션을 식별하기 위해 타깃 UE를 로컬화하도록; 그리고 타깃 UE를 향한 빔 형성을 가능하게 하기 위해 RIS 패널과 연관된 제1 최적의 반사 계수 행렬(RCM)을 선택하도록 구성된다.
[0021] 일부 실시예들에서, 선택된 제1 최적의 RCM은 액세스 포인트로부터 타깃 UE를 향한 빔의 최적의 반사를 가능하게 할 수 있다.
[0022] 일부 실시예들에서, RIS 패널은 하나 이상의 반사 엘리먼트들 및 하나 이상의 감지 엘리먼트들을 포함할 수 있다.
[0023] 일부 실시예들에서, 하나 이상의 감지 엘리먼트들은, RIS 제어기가 타깃 UE의 존재를 검출하고 타깃 UE와 연관된 이동을 검출하는 것을 보조할 수 있다.
[0024] 일부 실시예들에서, RIS 제어기는, 하나 이상의 감지 엘리먼트들로부터, 타깃 UE와 연관된 하나 이상의 업링크(UL) 송신들을 수신하도록, 그리고 수신된 하나 이상의 UL 송신들에 기초하여 타깃 UE와 연관된 도달각(AoA)을 추정하도록 구성될 수 있다.
[0025] 일부 실시예들에서, RIS 제어기는, 타깃 UE와 연관된 검출된 이동에 기초하여 제2 최적의 RCM을 선택하도록 구성될 수 있다.
[0026] 일부 실시예들에서, RIS 제어기는 상이한 UE 로케이션들과 연관된 상이한 RCM에 대한 뉴럴 네트워크를 트레이닝하는 것에 기초하여 획득된 RCM 룩업 테이블로부터 제1 최적의 RCM 및 제2 최적의 RCM을 선택하도록 구성될 수 있다.
[0027] 일부 실시예들에서, RIS 제어기는, 액세스 포인트로부터 타깃 UE를 향해 하나 이상의 신호들을 지향시키기 위해 선택된 제1 최적의 RCM 및 제2 최적의 RCM 중 적어도 하나에 기초하여 반사 빔들을 형성하도록 구성될 수 있다.
[0028] 일부 실시예들에서, RIS 제어기는, 복수의 불균일 서브어레이들을 형성하기 위해 하나 이상의 반사 엘리먼트들 및 하나 이상의 감지 엘리먼트들을 어레이로 그룹화하도록, 그리고 무선 네트워크에서 하나 이상의 UE들을 서빙하기 위해 복수의 불균일 서브어레이들에 대한 동작 스케줄을 생성하도록 구성될 수 있다.
[0029] 다른 양상에서, 본 개시내용은, 액세스 포인트와 하나 이상의 사용자 장비(UE)들 사이의 통신을 가능하게 하는 재구성 가능한 지능형 표면(RIS) 패널과 연관된 RIS 제어기를 포함하는 무선 네트워크에서 자율 빔 형성을 가능하게 하기 위한 방법에 관한 것이다. 방법은, RIS 제어기가, 타깃 UE로부터 수신된 하나 이상의 신호들에 기초하여 RIS 패널 부근에 존재하는 타깃 UE를 검출하는 단계, RIS 제어기가, 하나 이상의 UE들에 대한 타깃 UE의 상대적 포지션을 식별하기 위해 타깃 UE를 로컬화하는 단계 및 RIS 제어기가, 타깃 UE를 향한 빔 형성을 가능하게 하기 위해 RIS 패널과 연관된 제1 최적의 RCM을 선택하는 단계를 포함한다.
[0030] 일부 실시예들에서, 방법은, RIS 제어기가 하나 이상의 감지 엘리먼트들을 통해, 타깃 UE의 존재 및 타깃 UE와 연관된 이동 중 적어도 하나를 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
[0031] 일부 실시예들에서, 방법은, RIS 제어기가, 하나 이상의 감지 엘리먼트들로부터 타깃 UE와 연관된 하나 이상의 UL 송신들을 수신하는 단계 및 RIS 제어기가, 수신된 하나 이상의 UL 송신들에 기초하여 타깃 UE와 연관된 AoA를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
[0032] 일부 실시예들에서, 방법은, RIS 제어기가, 타깃 UE와 연관된 검출된 이동에 기초하여 제2 최적의 RCM을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
[0033] 일부 실시예들에서, 방법은, RIS 제어기가, 복수의 불균일 서브어레이들을 형성하기 위해 하나 이상의 반사 엘리먼트들 및 하나 이상의 감지 엘리먼트들을 어레이로 그룹화하는 단계 및 RIS 제어기가, 무선 네트워크에서 하나 이상의 UE들을 서빙하기 위해 복수의 불균일 서브어레이들에 대한 동작 스케줄을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
[0034] 일부 실시예들에서, 방법은, RIS 제어기가, 상이한 UE 로케이션들과 연관된 상이한 RCM에 대한 뉴럴 네트워크를 트레이닝하는 것에 기초하여 획득된 RCM 룩업 테이블로부터 제1 최적의 RCM 및 제2 최적의 RCM을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
[0035] 일부 실시예에서, 방법은, RIS 제어기가, 액세스 포인트로부터 타깃 UE를 향해 하나 이상의 신호들을 지향시키기 위해, 선택된 제1 최적의 RCM 및 제2 최적의 RCM 중 적어도 하나에 기초하여 반사 빔들을 형성하는 단계를 포함할 수 있다.
[0036] 다른 양상에서, 본 개시내용은 하나 이상의 프로세서들 및 하나 이상의 프로세서들에 동작 가능하게 커플링된 메모리를 포함하는 UE에 관한 것이며, 메모리는, 실행 시, 하나 이상의 프로세서들로 하여금, UE의 로케이션을 제공하기 위해 하나 이상의 UL 신호들을 RIS 제어기에 송신하게 하고, 그리고 선택된 최적의 RCM에 기초하여 RIS 제어기에 의해 형성된 하나 이상의 반사 빔들을 통해 액세스 포인트로부터 신호들을 수신하게 하는 프로세서 실행 가능 명령들을 포함한다.
[0037] 또 다른 양상에서, 본 개시내용은 하나 이상의 명령들이 저장된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 관한 것으로, 명령들은 프로세서에 의해 실행되는 경우, 프로세서로 하여금, 타깃 UE로부터 수신된 하나 이상의 신호들에 기초하여 RIS 패널 부근에 존재하는 타깃 UE를 검출하게 하고, 무선 통신 네트워크에 존재하는 하나 이상의 UE들에 대한 타깃 UE의 상대적 포지션을 식별하기 위해 타깃 UE를 로컬화하게 하고, 그리고 타깃 UE를 향한 빔 형성을 가능하게 하기 위해 RIS 패널과 연관된 최적의 RCM을 선택하게 한다.
[0038] 본원에 포함되고 본 개시내용의 일부를 구성하는 첨부한 도면들은 개시된 방법들 및 시스템들의 예시적인 실시예들을 예시하며, 도면들에서, 유사한 참조 번호들은 상이한 도면들 전반에 걸쳐 동일한 부분들을 지칭한다. 도면들의 컴포넌트들은 반드시 실척일 필요는 없으며, 대신에, 본 개시내용의 원리들을 분명하게 예시할 때 강조된다. 일부 도면들은 블록 다이어그램들을 사용하여 컴포넌트들을 표시할 수 있으며, 각각의 컴포넌트의 내부 회로를 표현하지 않을 수 있다. 이러한 도면들의 개시내용이 이러한 컴포넌트들을 구현하기 위해 일반적으로 사용되는 전기 컴포넌트들, 전자 장치 컴포넌트들 또는 회로의 개시내용을 포함한다는 것이 당업자들에 의해 인식될 것이다.
[0039] 도 1a 내지 도 1d는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, 무선 통신 네트워크에서 재구성 가능한 지능형 표면(RIS)을 구현하기 위한 예시적인 사용 사례 시나리오들(각각 102, 104, 106, 108)을 예시한다.
[0040] 도 2는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, RIS-보조 무선 통신 네트워크에 대한 예시적인 채널 임펄스 응답(200)을 예시한다.
[0041] 도 3은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, 자율 빔 형성을 위한 예시적인 시스템(300)을 예시한다.
[0042] 도 4는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, RIS에서의 빔 형성(400)을 예시한다.
[0043] 도 5a는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, 반사 엘리먼트들 및 감지 엘리먼트들을 포함하는 예시적인 RIS 메타 표면(500-A)을 예시한다.
[0044] 도 5b는 본 개시내용의 일부 실시예에 따른, RIS 메타 표면 상의 감지 엘리먼트들의 예시적인 분포(500-B)를 예시한다.
[0045] 도 6은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, 사용자 장비(UE)로부터의 업링크(UL) 신호의 잠재적인 파일럿들의 어레인지먼트(arrangement)(600)를 예시한다.
[0046] 도 7은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, 자율 빔 형성을 위한 시스템의 트레이닝 및 배치를 위한 예시적인 현실 세계 설정(700)을 예시한다.
[0047] 도 8은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, RIS 메타 표면 상의 감지 엘리먼트들에서 UE UL 신호들과 연관된 도달각(AoA)의 예시적인 표현(800)을 예시한다.
[0048] 도 9는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, UE와 RIS 사이의 예시적인 시분할 듀플렉싱 방식(900) 구현을 예시한다.
[0049] 도 10a는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, UE와 RIS 사이의 예시적인 주파수 분할 듀플렉싱(FDD) 방식(1000-A) 구현을 예시한다.
[0050] 도 10b는 본 개시내용의 일부 실시예에 따른, FDD 방식에 사용하기 위한 RIS 메타 표면 상의 감지 엘리먼트들의 예시적인 분포(1000-B)를 예시한다.
[0051] 도 11은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, 자율 빔 형성을 위한 예시적인 시스템 설정(1100)을 예시한다.
[0052] 도 12는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, RIS 빔 형성을 트레이닝하기 위해 구현된 딥 뉴럴 네트워크(DNN) 아키텍처(1200)를 예시한다.
[0053] 도 13은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, RIS 트레이닝 단계와 연관된 예시적인 흐름 다이어그램(1300)을 예시한다.
[0054] 도 14는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, TDD 시스템들에서의 자율 빔 형성을 위한 RIS 트레이닝과 연관된 예시적인 흐름 다이어그램(1400)을 예시한다.
[0055] 도 15는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, FDD 시스템들에서의 자율 빔 형성을 위한 RIS 트레이닝과 연관된 예시적인 흐름 다이어그램(1500)을 예시한다.
[0056] 도 16은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, 실제 구현에서의 RIS에서의 자율 빔 형성과 연관된 예시적인 흐름 다이어그램(1600)을 예시한다.
[0057] 도 17은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, 다수의 UE들을 지원하기 위한 RIS에서의 예시적인 자율 빔 형성 시스템(1700)을 예시한다.
[0058] 도 18은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, 무선 네트워크에서 자율 빔 형성을 가능하게 하기 위한 방법(1800)에 대한 예시적인 흐름도를 예시한다.
[0059] 도 19는 예시적인 컴퓨터 시스템(1900)을 예시하며, 그 컴퓨팅 시스템 내에서 또는 이를 이용하여, 본 개시내용의 실시예들이 구현될 수 있다.
[0060] 전술된 내용은 본 개시내용의 다음의 더 상세한 설명으로부터 명백해질 것이다.
[0061] 다음의 설명에서, 설명을 목적으로, 다양한 특정 세부사항들이 본 개시내용의 실시예들의 완전한 이해를 제공하기 위해 기재된다. 그러나, 본 개시내용의 실시예들은 이러한 특정 세부사항들 없이도 실시될 수 있다는 것이 명백할 것이다. 이하에서 설명되는 몇몇 특징들은 각각 서로 독립적으로 또는 다른 특징들과의 임의의 조합으로 사용될 수 있다. 개별적인 특징은 위에서 논의된 모든 문제들을 다루지 않을 수 있거나 또는 위에서 논의된 문제점들 중 일부만을 다룰 수 있다. 위에서 논의된 문제점들 중 일부는 본원에서 설명되는 특징들 중 임의의 특징에 의해 충분히 다루어지지 않을 수 있다.
[0062] 다음의 설명은 오직 예시적인 실시예들을 제공할 뿐이고, 본 개시내용의 범위, 적용 가능성, 또는 구성을 제한하는 것으로 의도되는 것은 아니다. 오히려, 예시적인 실시예들의 다음의 설명은 예시적인 실시예를 구현하기 위한 가능한 설명을 당업자들에게 제공할 것이다. 기술된 바와 같은 본 개시내용의 사상 및 범위로부터 벗어나지 않으면서 엘리먼트들의 기능 및 어레인지먼트에 다양한 변화들이 이루어질 수 있다.
[0063] 특정 세부사항들이 실시예들의 완전한 이해를 제공하기 위해 다음의 설명에 주어진다. 그러나, 실시예들은 이 특정 세부사항들 없이 실시될 수 있다는 것이 당업자에 의해 이해될 것이다. 예를 들어, 회로들, 시스템들, 네트워크들, 프로세스들, 및 다른 컴포넌트들은, 실시예들을 불필요한 상세로 모호하게 하지 않기 위해 블록 다이어그램 형태의 컴포넌트들로서 도시될 수 있다. 다른 경우들에서, 잘 알려진 회로들, 프로세스들, 알고리즘들, 구조들, 및 기법들은 실시예들을 모호하게 하는 것을 회피하기 위해 불필요한 세부사항 없이 도시될 수 있다.
[0064] 또한, 개별 실시예들은 흐름도, 흐름 다이어그램, 데이터 흐름 다이어그램, 구조 다이어그램 또는 블록 다이어그램으로서 도시된 프로세스로서 설명될 수 있다는 점에 유의한다. 흐름도가 동작들을 순차적인 프로세스로서 설명할 수 있지만, 동작들 중 다수는 병렬로 또는 동시에 수행될 수 있다. 또한, 동작들의 순서는 재배열될 수 있다. 프로세스는 그의 동작들이 완료될 때 종료되지만 도면에 포함되지 않은 추가 단계들을 가질 수 있다. 프로세스는 방법, 함수, 프로시저, 서브루틴, 서브프로그램 등에 대응할 수 있다. 프로세스가 함수에 대응할 때, 그 종결은 호출 함수 또는 메인 함수로의 함수의 반환에 대응할 수 있다.
[0065] "예시적인" 및/또는 "예증적인"이라는 단어들은 "예, 경우 또는 예시로서 제공되는"을 의미하는 것으로 본원에서 사용된다. 의심의 여지를 없애기 위해, 본원에 개시된 청구 대상은 이러한 예들에 의해 제한되지 않는다. 또한, 본원에 "예시적인" 및/또는 "예증적인" 것으로 설명된 임의의 양상 또는 설계는 반드시 다른 양상들 또는 설계들보다 바람직하거나 유리한 것으로 해석되지 않으며, 당업자들에게 알려진 동등한 예시적인 구조들 및 기법들을 배제하는 것을 의미하지도 않는다. 게다가, 용어들 "포함한다(includes)", "가진다(has)", "함유한다(contain)" 및 다른 유사한 단어들이 상세한 설명 또는 청구범위들에서 사용되는 범위까지, 이러한 용어들은 ― 개방적인 접속어로서 "포함하는(comprising)"이라는 용어와 유사한 방식으로 ― 임의의 추가 또는 다른 엘리먼트들을 배제하지 않고 포괄적인 것으로 의도된다.
[0066] 본 명세서 전반에 걸쳐 "일 실시예" 또는 "실시예" 또는 "경우" 또는 "일 경우"에 대한 언급은 본 실시예와 관련하여 설명된 특정 특징, 구조 또는 특성이 본 개시내용의 적어도 하나의 실시예에 포함되는 것을 의미한다. 따라서, 본 명세서 전반에 걸친 다양한 위치들에서 "일 실시예에서" 또는 "실시예에서"라는 문구들의 출현들이 모두 반드시 동일한 실시예를 지칭하는 것은 아니다. 또한, 특정한 특징들, 구조들 또는 특성들은 하나 이상의 실시예들에서 임의의 적합한 방식으로 조합될 수 있다.
[0067] 본원에서 사용되는 용어는 단지 특정 실시예들을 설명하려는 목적을 위한 것이고, 본 개시내용을 제한하는 것으로 의도되는 것은 아니다. 본원에서 사용되는 바와 같이, 단수 형태들의 표현은, 문맥상 명백하게 달리 표시되지 않으면, 복수 형태들 역시 포함하는 것으로 의도된다. "포함한다(comprise)" 및/또는 "포함하는(comprising)"이라는 용어들은 본 명세서에서 사용될 때, 서술된 특징들, 정수들, 단계들, 동작들, 엘리먼트들 및/또는 컴포넌트들의 존재를 특정하지만, 하나 이상의 다른 특징들, 정수들, 단계들, 동작들, 엘리먼트들, 컴포넌트들 및/또는 이들의 그룹들의 존재 또는 부가를 배제하지 않는다는 것을 추가로 이해할 것이다. 본원에서 사용되는 바와 같이, "및/또는"이라는 용어는 연관된 나열된 항목들 중 하나 이상의 임의의 그리고 모든 가능한 조합들을 포함한다.
[0068] 본 개시내용 전반에 걸쳐 특정 용어들 및 문구들이 사용되었으며, 진행 중인 개시내용의 맥락에서 다음과 같은 의미들을 가질 것이다.
[0069] "RIS"라는 용어는 재구성 가능한 지능형 표면 또는 지능형 반사 표면(IRS) 또는 스마트 반사 표면들을 지칭할 수 있다.
[0070] "자율"이라는 용어는 RIS의 독립형 작업 모드를 지칭할 수 있다.
[0071] "자율 빔 형성"이라는 용어는 액세스 포인트로부터의 보조 없이 독립형 모드로 RIS에서의 빔 형성을 지칭할 수 있다.
[0072] 본 개시내용 전반에 걸친 다양한 실시예들은 도 1-도 19를 참조하여 더 상세하게 설명될 것이다.
[0073] 도 1a 내지 도 1d는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, 무선 통신 네트워크에서 재구성 가능한 지능형 표면(RIS)의 구현에 관련된 다양한 예시적인 사용 사례 시나리오들(각각 102, 104, 106, 108)을 예시한다.
[0074] RIS는 이와 연관된 많은 이점들로 인해 다양한 시나리오들에서 구현된다. 주요 이점들 중 하나는, RIS 엘리먼트가 완전히 패시브하고, 따라서 전력 소비가 낮아, 환경 친화적이고 지속 가능한 녹색이라는 점이다. 추가로, 아날로그-디지털 컨버터/디지털-아날로그 컨버터(ADC/DAC) 및 전력 증폭기와 같은 고가의 컴포넌트들이 포함되지 않아 넓은 영역 배치를 실현 가능하게 한다. 또한, 전자기파들은 자신의 연속 표면 상의 임의의 포인트에서 재구성될 수 있고, 따라서 상이한 응용 시나리오들에 적응하고 더 높은 공간 해상도를 지원하기 위해 임의의 형상을 형성한다.
[0075] 추가로, RIS는 전파 환경을 지능적으로 제어하고, 송신 신뢰성을 개선하며, 더 높은 스펙트럼 효율성을 달성한다. RIS는 다음과 같은 통상적인 시나리오들에 적용 가능할 수 있다: (i) NLOS(Non-line-of-sight) 제한을 극복하고, 커버리지 홀 문제를 환경 친화적인 방식으로 다루며, (ii) 셀 에지 사용자들을 서빙하고, 다중-셀 공동-채널 간섭을 완화하고, 커버리지를 확장하고, 동적 모바일 사용자 추적을 구현하며, (iii) 전자기 오염을 감소시키고, 다중-경로 문제를 해결하며, (iv) 포지셔닝, 인식, 홀로그램 통신 및 가상 현실.
[0076] 위의 이점들에 기초하여, RIS는 도 1a 내지 도 1d에 예시된 바와 같은 하나 이상의 시나리오들에 배치될 수 있다.
[0077] 도 1a를 참조하면, RIS에 대한 예시적인 구현 시나리오는 하나 이상의 UE들과 무인 항공기(UAV) 사이의 RIS-보조 통신을 도시하는 제1 시나리오(102)를 포함한다. 도 1a에서, UAV와 UE 사이의 통신을 보조하기 위해 RIS가 지상에, 예를 들어, 건물에 배치되는 것이 도시된다. 일부 실시예들에서, RIS는 하늘로부터의 스마트 패시브 반사를 활용하기 위해 UAV에 부착될 수 있다.
[0078] 도 1b는 RIS-보조 밀리미터파(mm wave) 통신을 도시하는 제2 시나리오(104)를 예시한다. 일반적으로, 밀리미터파 통신은 매우 짧은 송신 범위를 갖고, 이러한 통신에 RIS를 사용하는 것은 송신 범위를 향상한다. 도 1b에서, 액세스 포인트와 사용자 디바이스들 사이의 통신을 향상시키는 RIS 패널들이 도시된다.
[0079] 도 1c는 동시적인 무선 정보 및 전력 전달(SWIPT) 동작 모드에서 RIS의 사용을 예시하는 제3 시나리오(106)를 도시한다. 도 1c에는, RIS를 사용하는 원거리 전력 전달이 도시된다. RIS-보조 SWIPT 시스템은 액세스 포인트(AP)로부터 정보 수신기(IR)들 및 에너지 수신기(ER)들을 포함하는 다중-안테나 수신기들로의 무선 전달을 가능하게 한다.
[0080] 도 1d는 RIS-보조 디바이스-대-디바이스(D2D) 통신을 예시하는 제4 시나리오(108)를 도시한다. 도 1d에는, RIS를 사용하는 D2D 통신이 도시된다. RIS는 멀리 있는 D2D 사용자들에서 수신된 신호 전력을 향상시키고, 그에 의해 D2D 통신의 서비스 품질(QoS)을 향상시킨다.
[0081] 도 2는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, RIS-보조 무선 통신 네트워크에 대한 예시적인 채널 임펄스 응답(200)을 예시한다.
[0082] 도 2에는, RIS 시스템과 연관된 단-대-단 임펄스 응답이 도시된다. 일반적으로, 임펄스 응답은, 종래의 채널 모델들의 경우, , 및 에 관해 주어질 수 있는 반면, RIS 시스템과 연관된 채널 모델의 경우, RIS에 의해 제공되는 위상 시프트를 나타내는 에 RIS 제어 변수들 을 포함한다.
[0083] 도 3은 본 개시내용의 실시예에 따른, 자율 빔 형성을 위한 예시적인 시스템(300)을 예시한다.
[0084] 도 3에는, RIS 패널(310), 액세스 포인트(320) 및 RIS 제어기(330)가 도시된다. RIS 패널(310)은 전면(302), 후면(304) 및 물리 채널(312)을 통해 RIS 제어기(330)에 연결된 제어 회로 보드(306)를 포함한다. 추가로, RIS 제어기(330)는 가상 제어 채널(308)을 통해 액세스 포인트(320)에 연결된다. 액세스 포인트(320)는 사용자 장비(UE)(도 3에 도시되지 않음)에 통신 서비스들을 제공할 수 있는 임의의 노드, 예를 들어, 제한 없이, Wi-Fi(wireless fidelity) 액세스 포인트, 기지국, 진화된 노드 B(eNode B), 5 세대 노드(gNodeB) 등을 포함할 수 있다. 추가로, RIS 제어기(330)와 액세스 포인트(320) 사이의 가상 제어 채널(308)은, 제한 없이 통합 액세스 및 백홀(IAB) 또는 라디오 주파수(RF) 채널과 같은 오버-디-에어(OTA) 채널을 포함할 수 있다.
[0085] RIS 패널들(310)을 사용하는 통신 네트워크들에서, RIS 패널들(310)은 UE로부터 액세스 포인트(320)로의 업링크(UL) 통신을 반사시키는 것 및 다른 한편으로는, 액세스 포인트(320)로부터 UE를 향한 다운링크(DL) 통신을 반사시키는 것을 가능하게 한다. 신호 반사를 가능하게 하기 위해, RIS 패널(310)과 연관된 포지션이 제어될 수 있다. 예를 들어, RIS 패널(310)과 연관된 가상 기울기는 신호들의 최대 반사를 달성하도록 제어된다. 기존 시스템들에서, RIS 패널(310)의 가상 기울기(빔 반사각)가 액세스 포인트(320)에 의해 제어된다. 액세스 포인트(320)에 의해 RIS 패널 기울기를 제어하는 데에는 두 가지 양상들이 있다. 제1 양상에서, 액세스 포인트(320)는 액세스 포인트(320)에서 향상된 사용자 측정을 통해 신호 간섭 및 잡음비(SINR) 프로파일 세트를 수집한 다음, RIS 부근의 지역에 대한 RF 서명 프로파일을 생성한다. 제2 양상에서, 액세스 포인트(320)의 스케줄러는 SINR 목표를 달성하는 데 필요한 가상 경사들(또는 연관된 빔 반사각들)을 컴퓨팅한다. 따라서, 기존 시스템에서, RIS 패널(310)은, 액세스 포인트(320)가 주어진 시간 기간 동안의 기울기 제어 정보를 컴퓨팅하고 그 정보를 가상 제어 채널(308)을 통해 RIS 패널(310)에 전달하도록 UE로부터의 UL 신호들을 감지하고, 이들을 액세스 포인트(320)에 전송할 수 있다. 기울기 제어 정보는 RIS 패널의 반사 특성들과 연관된 파라미터들, 예를 들어, 반사 계수 행렬(RCM)을 포함한다. 기존 시스템에서, RCM은 액세스 포인트(320)에 의해 계산되고, 최적의 RCM은 RIS 패널(310)의 기울기를 제어하기 위해 RIS 제어기(330)에 전송된다. 다시 말해서, RIS 패널(310) 기울기는 액세스 포인트(320)로부터의 판정에 의존한다.
[0086] 본 개시내용에 따르면, 최적의 RCM은 독립형 모드에서, 즉, 액세스 포인트(320)에 의존하지 않고, RIS 패널(310)에서의 자율 빔 형성을 가능하게 하기 위해 RIS 제어기(330)에서 계산된다. 추가로, 최적의 RCM을 계산하기 위해, UE의 정확한 포지션이 알려질 수 있어 RIS 제어기(330)가 RIS 패널(310)의 최적의 기울기를 제공할 수 있다. 일부 실시예들에 따르면, RIS 제어기(330)는 UE 로컬화(localization) 기반 RIS 빔 형성을 수행할 수 있다. 예로서, 제한 없이, 일부 실시예들에서, RIS 제어기(330)는 자신의 커버리지 하에서 액티브(active) UE의 상대적 포지션을 감지하고, UL 및 DL에서 자율적으로 수신된 SINR(또는 등가의 신호 품질 파라미터)을 최대화하기 위해 제1 최적의 빔 RCM을 선택할 수 있다. 일 실시예에서, RIS 패널(310)에서 UE로부터의 UL 신호의 도달각(AoA)을 추정하는 것에 기초하여, UE의 상대적 포지션이 RIS 제어기(330)에 의해 감지될 수 있다. 실시간으로, 액티브 UE는 RIS 커버리지 영역 하에서 계속 이동할 수 있어 AoA의 변화와, 최적의 RCM의 변화에 대한 요건으로 이어진다. 일부 실시예들에서, RIS 제어기(330)는 최적의 빔 RCM을 자율적으로 업데이트할 수 있는데, 즉, 액티브 UE와 연관된 이동을 검출하는 것에 기초하여 제2 최적의 RCM을 선택할 수 있다. 일 실시예에서, RIS 제어기(330)는 RCM 코드북을 포함하며, 여기서 RCM 코드북은 특정 UE 로케이션에 RCM을 포함하고, UE의 상이한 로케이션들에서 뉴럴 네트워크를 트레이닝함으로써 획득된다. 예를 들어, RIS 제어기(330)는 RCM 코드북으로부터 제1 최적의 RCM 및 제2 최적의 RCM을 선택할 수 있다.
[0087] 도 4는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, RIS에서의 빔 형성(400)을 예시한다.
[0088] 도 4에는, RIS 패널(310)에 형성된 빔(402)이 도시된다. 따라서, RIS 시스템(300)은 액세스 포인트(320)로부터 UE를 향해 DL 신호를 지향시키거나 UE로부터 액세스 포인트(320)를 향해 UL 신호를 지향시키기 위한 반사 빔을 생성하도록 구성될 수 있다.
[0089] 도 5a는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, 반사 엘리먼트들 및 감지 엘리먼트들을 포함하는 예시적인 RIS 메타 표면(500-A)을 예시한다.
[0090] 도 5a에는, L-행들 및 C-열들로 배열된 반사 엘리먼트들(502) 및 감지 엘리먼트들(504)을 포함하는 RIS 메타 표면(500-A)이 도시된다. 감지 엘리먼트들(504)은 RIS 패널(310) 부근의 액티브 UE의 존재를 감지할 수 있다. 예를 들어, 액티브 UE는 RIS 패널의 시선(LoS) 내에 또는 RIS 패널로부터의 반사들이 어떠한 손실 없이 수신될 수 있는 거리 내에 존재될 수 있다. 일부 실시예들에서, 감지 엘리먼트들(504)은 UE로부터의 UL 파일럿 신호들의 AoA에 기초하여 액티브 UE로부터의 신호를 감지한다. 감지 엘리먼트들(504)로부터의 정보는 UE의 상대적 로케이션을 결정하기 위해, 즉, 로컬화를 수행하고, 그에 의해 빔 형성을 위한 적절한 RCM을 선택하기 위해 RIS 제어기(330)에 의해 사용될 수 있다.
[0091] 도 5b는 본 개시내용의 일부 실시예에 따른, RIS 메타 표면 상의 감지 엘리먼트들의 예시적인 분포(500-B)를 예시한다.
[0092] 도 5b에는, RIS 메타 표면 상의 감지 엘리먼트들(504)의 분포가 도시된다. 감지 엘리먼트들(504)은 A 행들 및 B 열들로서 분포된다. 조합될 때, 활성화된 감지 엘리먼트들(504)은 도 8에 도시된 바와 같이 RF 감지 서브어레이를 구성할 수 있다. 이러한 액티브 서브어레이 형성은 UL 도달각을 추정하기 위한 능력을 도 3의 RIS 제어기(330)에 제공할 수 있다. 일부 실시예들에서, 센서 어레이는 1 차원(단일 라인의 모든 센서들)일 수 있고, 수평 축을 따라 UL AoA를 측정할 수 있다. 일부 다른 실시예들에서, 센서 어레이는 2 차원일 수 있고, 수평 축 및 수직 축 둘 모두를 따라 UL 도달 방향 또는 AoA를 측정할 수 있다.
[0093] 일 실시예에서, RIS 커버리지 영역에서의 액티브 UE의 감지는 UL에서 순환적으로 시프트된 기준 심볼들 또는 파일럿들을 사용함으로써 달성된다. 이러한 파일럿들 또는 기준 심볼들은 도 3의 액세스 포인트(320)에 의한 채널 사운딩을 보조하기 위해 업링크에서 사용된다. 이러한 파일럿 심볼들은, 매우 양호한 상관 속성들, 예를 들어, 제한 없이, ZF(zero-forcing) 시퀀스, 골드 시퀀스 등을 갖는 의사 정규 시퀀스들의 계열에 대응할 수 있다. 도 3의 RIS 제어기(330)는 시프트된 기준 심볼들 또는 파일럿 심볼들을 RIS 커버리지 지역 내의 액티브 UE로부터 수신된 신호와 상관시키는 메커니즘을 사용할 수 있다.
[0094] 도 6은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, 사용자 장비로부터의 UL 신호의 잠재적인 파일럿들의 어레인지먼트(600)를 예시한다.
[0095] 도 6에는, UL 파일럿 엘리먼트들 또는 자원 엘리먼트들(602)의 예시적인 어레인지먼트(600)가 도시된다. 예로서, 제한 없이, 어레인지먼트(600)는 주어진 5G NR(new radio) 시스템 자원 블록(RB)에 대한 사운딩 기준 신호(SRS) 엘리먼트들을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, UE가 로서 표시된 파일럿을 송신하는 경우, 일정한 전력 레벨을 획득하기 위해 유닛 크기 엘리먼트들 'm'을 갖는 것으로 가정되어, 엘리먼트 'm'에 대한 수신된 기준 신호는 다음과 같이 주어질 수 있다:
여기서 는 의 지연에 의한 의 지연된 버전이다. 추가로, 는 수신기에서의 가산성 백색 가우시안 잡음(AWGN)이다.
[0096] 일부 실시예들에서, UE는 자원 유닛 s(t)를 송신하며, 여기서 자원 유닛의 정확한 구조는 RIS 제어기(330)에 알려진다. 동일한 루트 시퀀스와 상이한 순환적으로 시프트된 시퀀스들 사이의 상호 상관은 0이기 때문에, RIS 제어기(330)는 y(t)를 s(t)와 상관시킴으로써 채널 h(t)를 추정할 수 있다.
[0097] 일부 실시예들에서, 액티브 UE의 존재를 감지하기 위해, 도 5b의 RIS 감지 엘리먼트들(504)의 서브세트(심지어 단일 엘리먼트)만이 활성화될 필요가 있다. 이는 제안된 메커니즘을 매우 효율적이게 한다.
[0098] 일부 실시예들에서, 도 3의 RIS 제어기(330)는 액티브 UE에 의해 사용되는 파일럿 시퀀스에 적용되는 정확한 순환 시프트에 대한 지식 없이 자신의 커버리지 영역에서 액티브 UE를 감지할 수 있다. 이는 연접된 파일럿 기준 신호를 실행 윈도우 방식으로 수신된 신호와 상관시킴으로써 달성될 수 있다. 이러한 경우, 도 3의 RIS 제어기(330)는 파일럿 시퀀스의 가능한 모든 시프트들을 트래버싱(traverse)하고, 이를 임계치와 비교할 수 있다. 연접된 파일럿 시퀀스의 상관이 인덱스 ith에서 임계치 T 초과인 경우, RIS 제어기(330)는 액티브 UE가 RIS 커버리지 지역 하에 있음을 선언할 수 있다.
[0099] 도 7은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, 자율 빔 형성을 위한 시스템의 트레이닝 및 배치를 위한 예시적인 현실 세계 설정(700)을 예시한다.
[00100] 도 7에는, RIS 패널(710), 액세스 포인트(720), RIS 제어기(730) 및 하나 이상의 테스트 UE들(740-1, 740-2, 740-3...740-n)을 포함하는 트레이닝 설정(700)이 도시된다. 추가로, RIS 패널(710)은 물리 채널(704)을 통해 RIS 제어기(730)에 연결된다. 액세스 포인트(720)는 가상 제어 채널(702)을 통해 RIS 제어기(730)에 연결된다. 일부 실시예들에서, 트레이닝 설정(700)은 RCM 코드북을 형성하기 위해 상이한 UE 로케이션들과 연관된 RCM 세트를 기록하기 위해 RIS 제어기(730)와 연관된 뉴럴 네트워크를 트레이닝하는 것을 가능하게 한다. 트레이닝은 3가지 단계들을 포함한다. 제1 단계는 액티브 UE로부터 수신된 하나 이상의 파일럿 시퀀스들에 기초하여 RIS 커버리지 영역에서 액티브 UE의 존재를 검출하는 것을 포함하고, 제2 단계는 액티브 UE로부터의 UL 송신의 도달각을 추정하는 것에 기초하여 검출된 UE를 로컬화하는 것을 포함하며, 제3 단계는 RIS에 의한 반사 빔 형성을 위해 코드북으로부터 적절한 RCM을 선택하는 것을 포함한다.
[00101] 일부 실시예들에 따르면, 뉴럴 네트워크를 트레이닝하기 위해, 테스트 UE(740)는 RIS 커버리지 영역 부근의 상이한 포지션들(740-1...740-n)에 배치되고, 각각의 포지션에서 테스트 UE(740)로부터의 신호들은 RCM을 결정하기 위해 액세스 포인트(720)에 전송된다. 획득된 다양한 RCM은 RCM 코드북에 저장되며, 빔 형성 동작 동안 RIS 제어기(730)에 의해 사용될 수 있다.
[00102] 예시적인 실시예에서, 뉴럴 네트워크를 트레이닝하기 위해, 5G NR 시스템의 SRS가 고려되며, 여기서 SRS 시퀀스의 길이는 송신에 사용되는 시간-주파수 물리 자원 블록(PRB)들의 수에 의존한다. PRB는 UE에 배정될 수 있는 자원 블록의 가장 작은 유닛이다. 각각의 PRB에는, 6 개의 SRS 자원 엘리먼트(RE)들이 있다. RE는 하나의 시간-주파수 인스턴트에 대응한다. 따라서, 수신된 신호는 각각의 사용된 PRB의 RE들을 포함한다. PRB들의 수는 테스트 UE(740) 구성들에 의존한다. 추가로, SRS와 연관된 순환 시프트는 서로 직교하는 최대 8 개의 상이한 SRS들을 생성하기 위해 1부터 8까지 변할 수 있다. 액세스 포인트(720)는 동일한 서브프레임 및 주파수 자원들 내에서 최대 8 개의 UE들에 대해 SRS를 구성할 수 있다. 그러나, 상이한 순환 시프트들을 사용하기 위해, 순환 시프트 멀티플렉싱된 신호들이 직교로 유지되기 위해 동일한 대역폭을 가질 필요가 있다. 송신되는 SRS의 수 및 UE들에 할당되는 순환 프리픽스는 변할 수 있고, 무선 기술에서 사용되는 순환 시프트 번호들의 모든 가능한 조합들에 적용되는 단계들 또한 변할 수 있다는 것을 이해해야 한다.
[00103] 일 실시예에서, UL 도달 방향 검출을 위한 로컬화 설정 및 메커니즘이 도 8을 참조하여 예시된다.
[00104] 도 8은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, RIS 메타 표면 상의 감지 엘리먼트들에서 UE UL 신호들과 연관된 AoA의 예시적인 표현(800)을 예시한다.
[00105] 로컬화 메커니즘은 감지된 액티브 UE(802)의 상대적 포지션을 식별하는 것을 돕는다. 관찰된 채널 추정들의 피크들은 추출되어 A x B(=M) 엘리먼트 감지 행렬로 구성될 수 있고, UE(802)로부터 RIS로의 신호 도달각은 로컬화를 위해 사용될 수 있다. 로컬화를 위해, 모든 RIS 감지 엘리먼트들(804-l-804-M)이 활성화될 수 있고, 어레이가 한 번에 한 방향으로 회전될 수 있어 출력 전력 레벨을 측정할 수 있다. 회전은 각각의 어레이 응답을 가중화한 다음 이들을 선형으로 조합함으로써 수행된다. 하나의 샘플에 대한 출력은
로 형성되며, 여기서 w는 가중 벡터이다.
[00106] 가중치 벡터 w는 스캐닝 벡터 와 동일하며, 여기서 추정된 각 는 각의 지역에 걸쳐 스캔된다. 감지 어레이 엘리먼트들의 스티어링 벡터는 스캐닝 각 에 대해 다음과 같이 정의된다:
는 스티어링 행렬
이다.
[00107] RIS 수신기는 UL 신호 도달각들 내지 의 가능한 범위에 대응하는 행렬 A 형태의 스캐닝 벡터 세트를 가질 수 있다.
[00108] 각각의 추정된 각에 대해, 출력 전력은 다음을 사용하여 측정된다.
[00109] 추정된 각 가 신호의 실제 각과 동일할 때, P(w)는 스펙트럼에서 피크를 가질 것이다.
[00110] 실제 컴퓨테이션(computation)들을 위해, 가중 벡터는 다음과 같이 정규화된다:
[00111] RIS 커버리지 영역에서 UE를 검출하고 로컬화할 시, 빔 트레이닝 스테이지가 발생한다. RIS 빔 트레이닝은 UE 로케이션이 알려진 스테이지지만, 액세스 포인트로부터의 빔이 로케이팅된 UE를 향해 적절하게 반사되도록 RIS는 빔 형성 행렬 또는 코드북 또는 RCM 중 어떤 것을 사용할지를 판정해야 한다.
[00112] 도 9는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, UE와 RIS 사이의 예시적인 시분할 듀플렉싱(TDD) 방식(900) 구현을 예시한다. 도 9에는, 액세스 포인트(904)와 UE(902) 사이의 TDD 통신이 도시된다. 일반적으로, TDD 통신은 업링크 및 다운링크 송신에 상이한 시간 슬롯들을 사용한다. TDD 듀플렉스 방식은 통신 시스템들에 중요한 몇몇 이점들 및 유연성들을 제공한다. 하나의 이점은 채널 상호성이다. 채널 상호성은 업링크 및 다운링크에 대한 채널 속성들이 동일하다는 것을 의미한다.
[00113] 따라서, 업링크 방향의 채널을 추정함으로써, 추정 인터벌 내에서 채널이 변화하지 않는다고 가정하면 다운링크 방향이 또한 추정된다. 결과적으로, 상호성은 자원 배정을 위한 더 양호한 송신 파라미터 최적화로 이어진다.
[00114] 도 10a는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, UE와 액세스 포인트 사이의 예시적인 주파수 분할 듀플렉싱(FDD) 방식(1000-A) 구현을 예시한다.
[00115] 도 10a에는, UE(1002)와 액세스 포인트(1004) 사이의 FDD 통신이 도시된다. FDD 멀티플렉싱은 별개의 주파수 스펙트럼에서 UE 및 DE를 동작시키며, 따라서 채널 상호성(TDD UL-DL에 적용 가능함)은 더 이상 유효하지 않다. 따라서, 동일한 UE의 UL 및 DL 링크들을 반사시키기 위해 상이한 반사 계수 행렬들이 필요하다. 일부 실시예들에 따르면, FDD 통신에서 RCM 배정을 가능하게 하기 위해, 주어진 RIS 메타 표면은 도 10b를 참조하여 아래에 설명된 바와 같이 2 개의 섹션들로 가상으로 분할된다.
[00116] 도 10b는 본 개시내용의 일부 실시예에 따른, FDD 방식에 사용하기 위한 RIS 메타 표면 상의 감지 엘리먼트들의 예시적인 분포(1000-B)를 예시한다.
[00117] 도 10b에는, N/2 센서 엘리먼트들을 포함하는 제1 부분(1006) 및 N/2 센서 엘리먼트들을 포함하는 제2 부분(1008)을 포함하는 가상으로 분할된 RIS 메타 표면이 도시된다. FDD는 UE 및 DE에 대해 상이한 주파수들을 사용하므로, 2 개의 상이한 가상 지역들 또는 부분들(1006, 1008)이 FDD를 제공해야 한다. 예시적인 실시예에서, N/2 개의 엘리먼트들을 포함하는 제1 부분(1006)은 UE(1002)로부터 액세스 포인트(1004)로의 UL 통신을 위해 사용될 수 있고, N/2 개의 엘리먼트들을 포함하는 제2 부분(1008)은 액세스 포인트(1004)로부터 UE(1002)로의 DL 통신을 위해 사용될 수 있다.
[00118] 도 11은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, 자율 빔 형성을 위한 예시적인 시스템 설정(1100)을 예시한다.
[00119] 도 11에는, RIS 제어기(1130)에서의 자율 빔 형성과 연관된 두 가지 주요 단계들, 즉, 트레이닝 단계 및 RCM 선택 단계가 도시된다. 트레이닝 단계는 UE 로케이션 감지를 위한 제1 단계인 단계 1(1102), RIS 제어기(1130)와 액세스 포인트(1120) 사이의 상호 작용들을 이용한 빔 스위칭을 위한 제2 단계인 단계 2(1104)를 포함한다. RIS 제어기(1130)와 연관된 뉴럴 네트워크를 트레이닝할 시, RIS 패널(1110)에서 자율 빔 형성을 가능하게 하기 위한 RCM 코드북이 생성된다. 선택 단계(1106)는 실제 구현 동안 RCM 코드북으로부터 RCM을 선택한다.
[00120] 도 11을 참조하면, 단계 1(1102)은 초기 RIS 배치 시간 트레이닝의 일부를 형성한다. 트레이닝 단계는 다음의 단계들을 포함할 수 있다:
1. 테스트 UE(1140)는 트레이닝 지속기간 동안 업링크에서 일정한 파일럿 신호들을 전송한다.
2. RIS 제어기(1130)는 RIS에 대해 신호의 도달각 (사용자 좌표 [X, Y]가 아님)의 관점에서 사용자 로케이션을 감지하고, 이를 로컬로 저장한다.
3. 그런 다음, RIS 제어기(1130)는 UL에서 빔 반사 계수 시퀀스에 대한 테스트 코드워드 선택을 개시한다.
4. UL 빔 코드워드 선택의 각각의 반복에 대해, RIS 제어기(1130)는 액세스 포인트(1120)에서 관찰된 개개의 테스트 UE(1140) SINR을 탐색한다.
5. RIS 코드북에서의 가능한 코드워드를 통한 트래버싱의 종료에서, RIS 제어기(1130)는 액세스 포인트(1120)에서 관찰된 가장 높은 UL SINR에 대응하는 빔 코드워드에 대해 UE 로케이션을 마킹하여 코드북 룩업 테이블의 하나의 엔트리를 생성한다. 트레이닝 프로세스는 주어진 RIS 커버리지 지역의 다양한 로케이션들에 테스트 UE를 배치함으로써 반복된다.
제2 단계(1104)는 RIS 제어기(1130)가 액세스 포인트(1120)와의 통신을 위해 UE(1140)를 보조하는 라이브 네트워크에 대응한다. RIS 제어기(1130)에 의해 선택된 반사 계수들은 상대적 UE 로케이션에 직접 매핑되며, 여기서 UE 로케이션은 RIS 패널(1110)의 감지 엘리먼트들에 의해 감지된 UE로부터의 UL 신호의 도달 방향에 기초하여 획득된다.
[00121] UE 로케이션의 임의의 변화는 UE(1140)로부터의 도달 방향(DoA)의 변화로서 RIS 패널(1110)의 감지 엘리먼트들에 의해 검출될 수 있다.
[00122] 일부 실시예들에서, UE(1140) 및 액세스 포인트(1120)가 TDD 통신을 사용하는 경우: RIS 제어기(1130)는 UL 송신 감지 메커니즘(RIS 패널(1110)의 감지 엘리먼트들)의 보조로 정확한 UE 로케이션(AoA)을 추정할 수 있다. 그런 다음, RIS 제어기(1130)는 이러한 UE 로컬화 정보를 사용하여 트레이닝 코드북 테이블, 즉, 단계 1(1102)에서 획득된 RCM 코드북으로부터 빔 형성 코드워드의 최적의 룩업을 수행할 수 있다. RIS 제어기(1130)는 위에서 선택된 빔 형성 코드워드를 사용하여 타깃 UE(1140)로 액세스 포인트(1120) 신호의 빔 형성 반사를 수행할 수 있다. UE(1140)가 이동하는 경우, RIS 감지 엘리먼트들은 UE 로케이션을 RIS 제어기(1130)에 업데이트한다. RIS 제어기(1130)는 트레이닝 코드북 테이블로부터 업데이트된 UE 로케이션 룩업에 기초하여 빔 형성 코드워드를 스위칭한다.
[00123] 일부 실시예들에서, RIS 패널(1110)에서의 빔 형성은 UE들의 도달각에 기초하며, 여기서 도달각은 UE들이 이동할 때 계속 변화하여 빔 형성 프로세스를 동적이게 한다. 다시 말해서, "동적 빔 형성"이라는 용어는 RIS 패널(1110)의 서브패널들의 수 및 UE들의 로케이션에 기초하는 RIS 제어기(1130)에서의 빔 형성을 지칭할 수 있다.
[00124] 일부 실시예들에서, RIS 제어기(1130)는 RIS가 정확한 UE 포지션에 도달하는 개시된 메커니즘을 사용하고 그 정보로 액세스 포인트(1120)를 도울 수 있는 RIS 커버리지 지역에서 UE들의 RIS 핑거 프린팅, 감지 및 추적을 수행할 수 있다.
[00125] 일부 다른 실시예들에서, UE(1140) 및 액세스 포인트(1120)가 FDD 시스템을 사용하여 통신하는 경우: RIS 제어기(1130)는, 액세스 포인트(1120)가 DL에서 송신하고 테스트 UE(1140)가 주어진 UE 로케이션에서 다양한 DL 반사 코드워드들에 대한 채널 추정을 수행하는 추가 트레이닝 단계를 포함할 수 있다. 테스트 UE(1140)와 RIS 제어기(1130) 사이에는 직접적인 인터페이스가 없기 때문에, 각각의 UL 빔 형성 코드워드에 대한 SINR의 보고는 UE-액세스 포인트 피드백을 통해 발생한 다음, 액세스 포인트(1120)에서 RIS 제어기(1130)로 발생한다.
[00126] 일부 실시예들에서, RIS 제어기(1130)에서 최적의 RCM을 선택하는 데에는 딥 뉴럴 네트워크가 사용될 수 있다. 정확한 RCM의 선택을 위해 제안된 딥 뉴럴 네트워크(DNN)는 도 12를 참조하여 아래에서 논의되는 바와 같이, 다층 퍼셉트론(MLP) 네트워크이다. DNN 기능은 RIS 제어기(1130)의 일부이거나 백홀 메커니즘을 사용하여 RIS 제어기(1130)에 쉽게 액세스 가능한 클라우드에 있을 수 있다.
[00127] MLP는 네트워크의 출력이 이산형이거나 범주형이고 입력 데이터에 라벨링되는 분류 문제들에 적합하다는 점에 유의할 수 있다. DNN의 설계는 해결하기를 원하는 대응하는 문제에 의존한다. 제1 단계는 정확한 네트워크 유형, 은닉 층들의 수 및 각각의 층의 노드들의 수를 선택하는 것이다. 추가로, 활성화 함수들 및 노드들 사이의 연결들이 정의될 수 있다. 이러한 변수들은 하이퍼-파라미터들로 지칭되며, 이는 네트워크의 구조를 결정한다. 일단 하이퍼-파라미터들이 결정되면, 네트워크 모델은 트레이닝 및 테스트될 필요가 있다. 트레이닝은 활성화 함수들의 가중치들 및 편향들이 정확한 추정들을 수신하도록 조절되는 것을 의미한다. 네트워크가 트레이닝될 수 있기 이전에, 가중치들 및 편향들이 초기화된다. 이는 트레이닝의 첫 번째 반복에 필요하다. 트레이닝 데이터는 정확한 타깃들, 즉, 입력들과 연관된 응답들에 대한 원하는 값들을 포함한다. 그런 다음, 이러한 타깃들은 특정 메트릭을 사용하여 네트워크에 의해 주어진 출력들의 추정치들과 비교될 수 있다. 하나의 대중적인 메트릭은 손실 함수(또한 비용 함수로 지칭됨)이다. 손실 함수는 추정치들이 타깃들과 비교하여 얼마나 양호한지를 표시한다. 따라서, 손실 함수의 출력이 작을수록 해당 문제에 대한 모델이 더 양호하다. 트레이닝은 다수 회의 반복들을 통해 손실 함수의 값을 최소화하는 것을 도울 수 있다. 각각의 반복에서, 트레이닝 데이터로부터의 예는 네트워크의 입력 층에 공급된다. 그 이후에, 손실함수의 값이 감소하도록 가중치들 및 편향들이 조절된다. 손실 함수를 최소화하는 최적의 가중치들 및 편향들을 발견하기 위한 다수의 상이한 방법들이 있다.
[00128] 도 12는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, RIS 빔 형성을 트레이닝하기 위해 구현된 DNN 아키텍처(1200)를 예시한다.
[00129] 도 12에는, 입력 층(1202), 출력 층(1206) 및 적어도 2 개의 은닉 층들(1204)을 포함하는 DNN이 도시된다. 일반적으로, 은닉 층들의 수(1204)는 정확성과 계산 복잡성 사이의 균형을 맞추기 위해 선택된다. 일부 실시예들에서, 입력 층(1202)은 RIS 센서 어레이(입력 데이터)의 크기와 연관된 M 개의 노드들을 포함한다. 은닉 층들(1204)은 다수의 노드들 003e#L을 포함하며, 여기서 L은 주어진 RIS 패널(예를 들어, 1110)에 의해 지원되는 RCM의 수이고, 출력 층(1206)은 L 개의 노드들을 포함한다(각각의 채널 추정이 다중-클래스 설정 사이에서의 선택에 대응하기 때문에). 뉴럴 네트워크에 더 많은 층들이 있는 경우, 정확성의 증가가 두드러질 수 있다. 또한, 산술 연산들의 증가로 인해 네트워크가 더 복잡해질 수 있다. 다른 한편으로, 더 적은 층들이 있는 경우, 정확성이 현저히 감소할 수 있다. 일부 실시예들에서, DNN의 트레이닝 동작을 시작하기 위해, 가중 행렬은 일부 초기화 전략들을 사용하여 초기화되고, 가장 정확한 결과에 도달하기 위해 아래에 주어진 바와 같은 업데이트 수식에 따라 각각의 에포크로 업데이트된다.
[00130] 아래의 표 1 및 표 2는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, DNN 모델에 사용되는 다양한 파라미터들을 도시한다. 표 1은 트레이닝 단계 DNN 파라미터들을 제공하고, 표 2는 DNN과 연관된 하이퍼-파라미터들을 제공한다.
[00131] DNN을 트레이닝하는 데에는 다음과 같은 가정들이 사용될 수 있다.
1. RIS 제어기(1130)는 주어진 RIS 패널(1110)의 물리적 특성들 및 폼 팩터에 따라 M 빔 RCM 세트를 지원할 수 있으며, 여기서 이 RCM 세트는 주어진 RIS 시스템에 대해 사전 프로그래밍된 빔 형성 코드북을 형성한다.
2. RIS 트레이닝의 예비 단계는 RIS 제어기(1130)에 의해 빔 형성 코드북을 구축하기 위해 테스트 UE의 도움으로 이미 수행되었다.
[00132] 따라서, DNN의 사용은 RIS 제어기(1130)가 액세스 포인트(1120)로부터의 어떠한 보조도 없이 독립형 모드에서 최적의 빔 형성 코드워드 선택을 수행하는 것을 보조할 수 있다. 이는 전체 반사 빔 형성 프로세스의 레이턴시, 복잡성 및 효율성을 최소화한다. RCM 선택을 위해 DNN을 사용하는 것은, 모든 UE 상호 작용에서 최적의 RCM의 계산을 회피하는 것, 모든 UE 반사에서 액세스 포인트(1120)와의 동기화를 감소시키는 것, RIS 제어기가 UE 자원 블록(RB)들을 명시적으로 식별하는 것을 방지하는 것, 감소된 레이턴시, 커버리지 지역의 채널 품질을 익명으로 즉시(on the fly) 개선하는 RIS 기능들 및 테스트되지 않은 DoA 값들에 대한 반사 계수들의 선택/계산이 또한 최적으로 수행되도록 DNN을 설계하는 것을 포함하여 하나 이상의 이점들을 제공한다.
[00133] 도 13은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, RIS 트레이닝 단계를 초기화하는 것과 연관된 예시적인 흐름 다이어그램(1300)을 예시한다. 도 13에는, RIS 제어기(1330)에서 자율 빔 형성을 위한 트레이닝 단계 또는 프로세스를 초기화하는 것과 관련된 하나 이상의 단계들이 도시된다.
[00134] RIS 제어기(1330)는 단계(1302)에서, 액세스 포인트(1320)에 대한 발견 및 등록을 수행할 수 있다. 추가로, 테스트 UE(1340)는 단계(1304)에서, 액세스 포인트(1320)와의 동기화를 개시할 수 있다. 추가로, 테스트 UE(1340)와 액세스 포인트(1320)의 동기화 시, 테스트 UE(1340)는 단계(1306)에서, RIS 트레이닝 요청을 액세스 포인트(1320)에 전송할 수 있다. RIS 트레이닝 요청은 RIS 식별자(ID)를 포함한다. 추가로, AP(1320)는 단계(1308)에서, 트레이닝 시작 메시지를 RIS 제어기(1330)에 전송할 수 있다. 트레이닝 시작 메시지는 파일럿 정보, 타이밍 동기화 및 업링크 정보를 포함할 수 있지만 이에 제한되지 않는다. 트레이닝 시작 메시지를 수신할 시, RIS 제어기(1330)는 단계(1312)에서, 뉴럴 네트워크(NN)(1350)와 연관된 가중치들을 초기화할 수 있다. RIS 제어기(1330)는 단계(1314)에서, RIS 어레이(1310)의 RIS 감지 엘리먼트들을 활성화할 수 있다. 활성화 메시지는 파일럿 정보, 타이밍 동기화 및 업링크 정보를 포함할 수 있다. 활성화 메시지를 수신할 시, RIS 어레이(1310)는 단계(1316)에서, 센서 준비 신호를 RIS 제어기(1330)에 전송할 수 있다. 추가로, NN(1350)은 단계(1318)에서, NN 준비 메시지를 RIS 제어기(1330)에 전송할 수 있다. RIS 제어기(1330)는, 센서 준비 신호 및 NN 준비 메시지를 수신할 시, 단계(1322)에서, RIS 준비 메시지를 액세스 포인트(1320)에 전송할 수 있으며, 여기서 액세스 포인트(1320)는 그 메시지를 테스트 UE(1340)로 포워딩하며, 이는 트레이닝의 시작을 의미한다. 아래의 표 3은 트레이닝 단계의 초기화에 사용되는 하나 이상의 파라미터들을 특정한다.
[00135] 초기화 이후에, 트레이닝은 도 14 및 도 15를 참조하여 아래에 상세하게 논의되는 바와 같이, 사용된 통신 유형, 예를 들어, TDD 또는 FDD에 기초하여 수행될 수 있다.
[00136] 도 14는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, TDD 시스템들에서의 자율 빔 형성을 위한 RIS 트레이닝과 연관된 예시적인 흐름 다이어그램(1400)을 예시한다.
[00137] 도 14에는, TDD 시스템에서 RIS NN(1450)을 트레이닝하기 위한 단계들이 도시된다. RIS 제어기(1430)는 단계(1404)에서, 액세스 포인트(1420)에 등록할 수 있다. RIS 제어기(1430)의 등록 시, 트레이닝 프로세스는 단계(1406)에서, 테스트 UE(1440)의 상이한 포지션에 기초하여 RCM 코드북을 획득하기 위한 반복 루프를 시작할 수 있다. 테스트 UE(1440)는 단계(1408)에서, RIS 커버리지 영역 내의 제1 포지션(포지션 #1)으로부터 액세스 포인트(1420)로 기준 신호들을 송신할 수 있으며, 이는 RIS 제어기(1430)에 추가로 송신될 수 있다. RIS 제어기(1430)는 단계(1412)에서, 테스트 UE(1440)를 검출하기 위해 RIS 패널(1410)의 감지 엘리먼트들(1402)을 활성화할 수 있다. 감지 엘리먼트들(1420)은 단계(1414)에서, UE 파일럿들이 검출되는지 여부를 결정할 수 있다. UE 파일럿들이 검출되지 않는 경우, 감지 엘리먼트들(1402)은 단계(1458)에서, UE 검출 실패 메시지를 RIS 제어기(1430)에 전송할 수 있다. RIS 제어기(1430)는 단계(1462)에서, 다음 트레이닝 메시지를 액세스 포인트(1420)에 전송할 수 있다. 액세스 포인트(1420)는 단계(1462)에서, RIS ID를 갖는 RIS 트레이닝 메시지를 테스트 UE(1440)로 추가로 포워딩할 수 있다.
[00138] 다른 한편으로, 감지 엘리먼트들(1402)은 단계(1416)에서, 테스트 UE(1440)가 검출되는 경우, RIS 제어기(1430)에 추가로 통지할 수 있다. RIS 제어기(1430)는 단계(1418)에서, 테스트 UE(1440)를 검출할 시 채널 추정을 활성화할 수 있다. RIS 감지 엘리먼트들(1402)은 단계(1422)에서, RIS 센서 어레이(1410)의 각각의 센서에서 검출된 UE 신호의 가장 강한 경로에 대한 채널 추정을 수행하고, 추정을 RIS 제어기(1430)에 전송할 수 있다. 채널 추정은 로 주어진다. 채널 추정을 수신할 시, RIS 제어기(1430)는 단계(1424)에서, RIS 반사 어레이(1410)에 의한 빔 스캔을 시작할 수 있다. 일부 실시예들에서, RIS 제어기(1430)는 사전 설계된 반사 패턴에 따라 자신의 반사 계수들을 단계별 방식으로 변경하고, 모든 단계에서 액세스 포인트(1420)를 업데이트한다. 액세스 포인트(1420)는 업데이트할 때마다 테스트 UE(1440)에 대한 SINR을 계산하고, 사이클(cycle) 또는 반사 패턴 변동 전반에 걸쳐 테스트 UE(1440)의 SINR을 계속 계산하여 기록한다. (특정 RIS 어레이의 능력에 기초하여) 모든 가능한 반사 패턴 변동들의 하나의 사이클의 종료에서, 액세스 포인트(1420)는 테스트 사이클의 제1 단계에서 수신된 최대 SINR에 대응하는 반사 패턴을 RIS 제어기(1430)에 다시 보고한다. 예를 들어, RIS 제어기(1430)는 단계(1426)에서, RCM을 단계별 방식으로 변경하기 위한 반복들을 포함할 수 있다. 이는 RIS 제어기(1430)가 단계(1428)에서 RIS 반사 어레이(1410)로부터 활성화된 RCM(인덱스-n)을 수신하는 것, 단계(1432)에서 테스트 빔(인덱스-n)을 액세스 포인트(1420)에 전송하는 것, 단계(1434)에서 SINR 값을 갖는 테스트 빔(인덱스-n)을 액세스 포인트(1420)로부터 수신하는 것 및 단계(1436)에서 RCM 테스트된 메시지를 RIS 센서 어레이(1410)에 전송하는 것을 포함한다.
[00139] 도 14를 참조하면, RCM에 대한 반복들의 완료 시, RIS 제어기(1430)는 단계(1438)에서, M 개의 정규화된 채널 추정치들을 입력으로서 공급하고 선택된 반사 계수 세트를 반복에 대한 라벨링된 결과로서 제공함으로써 RIS NN(1450)을 훈련할 수 있다. 일부 실시예들에서, 액세스 포인트(1420)는 트레이닝 반복이 이제 종료됨을 테스트 UE(1440)에 업데이트할 수 있고, 테스트 UE(1440)는 RIS 커버리지 지역 내의 상이한 포지션으로 이동할 수 있다. 추가로, 테스트 UE(1440)는 새로운 로케이션에 대한 다음 RCM을 결정하기 위해 위의 단계들을 반복할 수 있다.
[00140] 일단 트레이닝이 완료되면, RIS NN(1450)은 단계(1442)에서, 연관된 비용 함수와 함께 트레이닝 완료 정보를 전송할 수 있다. RIS NN-로직은 트레이닝이 진행됨에 따라 비용 함수를 계속 계산한다. 단계(1444)에서, NN 비용 함수가 사전 정의된 임계치에 도달하는 경우 그리고 비용 함수가 사전 정의된 임계치에 접근할 때, RIS 제어기(1430)는 트레이닝 완료 메시지(1446)로 액세스 포인트(1420)를 업데이트할 수 있다. 액세스 포인트(1420)는 단계(1448)에서, 트레이닝 완료 상태를 RIS ID와 함께 테스트 UE(1440)에 통지한다. 다른 한편으로, NN 비용 함수가 사전 정의된 임계치에 접근하지 않는 경우, RIS 제어기(1430)는 단계(1454)에서, 다음 트레이닝 메시지를 액세스 포인트(1420)에 전송할 수 있으며, 액세스 포인트(1420)는 차례로 단계(1456)에서, 메시지를 RIS ID와 함께 테스트 UE(1440)로 포워딩한다.
[00141] RIS NN(1450)을 트레이닝하는 것과 관련된 다양한 파라미터들이 아래의 표 4에 도시된다.
[00142] 도 15는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, FDD 시스템들에서의 자율 빔 형성을 위한 RIS 트레이닝과 연관된 예시적인 흐름 다이어그램(1500)을 예시한다.
[00143] 도 15에는, FDD 시스템에서 UL RIS NN(1550) 및 DL RIS NN(1560)을 트레이닝하기 위한 단계들이 도시된다. UL RIS NN(1550) 및 DL RIS NN(1560)을 트레이닝하는 것은, 도 14를 참조하여 RIS NN(1450)을 훈련하기 위해 위에서 언급된 바와 유사한 단계 세트를 포함한다. TDD 시스템과 FDD 시스템 사이의 차이는, FDD 시스템이 UL 및 DL을 별개의 주파수에서 운영하고, 따라서 채널 상호성이 무효해진다는 점이다. 따라서, 동일한 UE에 대한 UL 및 DL 링크들을 반사시키기 위해 상이한 반사 계수 행렬들이 필요하다. 따라서, FDD 시스템들에 대한 트레이닝을 가능하게 하기 위해, RIS 반사 어레이(1510)는 각각 N/2 개의 반사 엘리먼트 및 M/2 개의 감지 엘리먼트를 갖는 2 개의 섹션들로 가상으로 분할되어, 하나의 섹션은 업링크를 제공하고 다른 섹션은 다운링크를 제공한다. 도 14를 참조하여 TDD 시스템에 대해 위에서 논의된 모든 트레이닝 단계들은 FDD 시스템의 트레이닝에 적용된다. 당업자에 의해 인식될 바와 같이, 간결함을 위해 여기서는 논의가 반복되지 않는다. 추가로, FDD 시스템에서, 제2 트레이닝 단계는, DL에서 송신하는 액세스 포인트(1520) 및 주어진 UE 로케이션에서 다양한 DL 반사 코드워드들에 대한 채널 추정을 수행하는 테스트 UE(1540)로 구현될 수 있다.
[00144] 도 15를 참조하면, UL RIS NN(1550)은 (UE(1540)로부터 액세스 포인트(1520)로의) 업링크 통신을 위한, RIS 표면(1510)에서의 반사 빔 형성과 관련된 RCM 코드북을 포함할 수 있고, DL RIS NN(1560)은 (액세스 포인트(1520)로부터 UE(1540)로의) 다운링크 통신을 위한, RIS 표면(1510)에서의 반사 빔 형성과 관련된 RCM 코드북을 포함할 수 있다.
[00145] 도 16은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, 실제 구현에서의 RIS에서의 자율 빔 형성과 연관된 예시적인 흐름 다이어그램(1600)을 예시한다.
[00146] 도 16에는, 자율 빔 형성 시스템의 실제 배치 시나리오와 연관된 신호 흐름이 도시된다. 실제 배치 시나리오는 다음과 같은 고려사항들 중 하나 이상을 포함한다:
1. RIS 제어기에 의해 선택된 반사 계수들은 상대적 UE 로케이션에 직접 매핑된다.
2. 예시적인 실시예에서, DoA는 상대적 UE 로케이션의 표시자이다.
3. UE 로케이션의 변화는 UE로부터의 DoA의 변화로서 RIS 센서(1602) 어레이에 의해 검출될 수 있다.
[00147] 일부 실시예들에서, RIS 어레이에서 UL 신호의 도달 방향(DoA = [AoA 수평, AoA 수직])의 신뢰성 있는 추정을 가능하게 하기 위해, 도달 방향의 추정에 사용되는 스티어링 행렬(M)의 크기는 양호한 상관 속성들을 제공할 만큼 충분히 길어야 한다. 스티어링 행렬은 다음과 같이 주어진다:
[00148] 일부 실시예들에서, 일단 IS 제어기(1630)가 트레이닝되고 AP(1620)에 등록되며, 현장 배치에 프로비저닝되면, RIS 제어기(1630)는 그 부근의 액티브 UE(1640)를 감지하기 위해 주기적으로 RIS 센서 어레이(1602)를 계속 활성화한다. 일단 RIS 센서 어레이(1602)가 그 부근의 액티브 UE(1640)를 검출하면, RIS 제어기(1630)는 업데이트되어 RCM 선택 프로세스를 개시한다. RIS 제어기(1630)는 공간 도메인에서 정확한 정규화된 UL 채널 추정치를 계산하기 위해 전체 센서 어레이(1602)를 활성화한다. M 개의 정규화된 채널 추정치들은 입력으로서 사전 트레이닝된 DNN(1650)에 공급된다. DNN(1650)은 주어진 UE(1640)에 대해 적절한 RCM을 선택하는 출력을 생성한다.
[00149] 도 16을 참조하면, 실제 배치는 단계(1604)에서, 액세스 포인트(1620)에 대한 RIS 제어기(1630)의 등록을 완료하고, RIS NN(1650)의 트레이닝을 완료하는 것을 포함할 수 있다. RIS 제어기(1630)는 단계(1606)에서, RIS 커버리지 영역에서 액티브 UE(1640)를 감지하기 위해 RIS 센서 어레이(1602)를 활성화할 수 있다. RIS 센서 어레이(1602)는 단계(1608)에서, 파일럿 캐리어와 함께 UE 검출 메시지를 RIS 제어기(1630)에 전송할 수 있다. RIS 제어기(1630)는 단계(1612)에서, 파일럿 캐리어의 순환 시프트에 기초하여 채널 추정을 추가로 활성화할 수 있다. RIS 센서 어레이(1610)는 단계(1614)에서, 도달 방향(DoA) 각 A를 갖는 채널 추정치들을 RIS 제어기(1630)에 추가로 전송할 수 있다. RIS 제어기(1630)는 단계(1616)에서, 정규화된 채널 추정치를 입력으로서 RIS NN(1650)에 추가로 전송할 수 있다. RIS NN(1650)은 단계(1618)에서, 신뢰 레벨과 함께 선택된 RCM을 전송할 수 있다. RIS 제어기(1630)는 신뢰 레벨이 임계치보다 큰지 여부를 확인할 수 있다. RIS 제어기(1630)는 단계(1622)에서, 신뢰 레벨이 임계치보다 큰 경우 RIS 반사 어레이(1610)에 대한 RCM 인덱스를 활성화할 수 있다. 반사 어레이(1610)는 단계(1624)에서, RCM 활성화 확인 메시지를 RIS 제어기(1630)에 전송할 수 있다. RIS 반사 어레이(1610)는 액티브 UE(1640)로부터 액세스 포인트(1620)로 빔을 중계하기 위해 선택된 RCM을 사용할 수 있다.
[00150] 표 5는 동적 UE 추적 및 빔 선택에 사용되는 다양한 알고리즘 파라미터들을 도시한다.
[00151] 도 17은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, 다수의 UE들을 지원하기 위한 RIS에서의 예시적인 자율 빔 형성 시스템(1700)을 예시한다.
[00152] 도 17에는, 다수의 UE들(1740-1… 1740-4)에 대한 다중 반사 빔 형성(1704-1...1704-4)을 지원하는 단일 RIS 어레이(1710)가 도시된다. 일부 실시예들에서, RIS 메타 표면은 불균일 서브어레이들(Al-A14)로 가상으로 분할될 수 있다. 추가로, 반사 빔 형성은 개별 UE들을 제공하기 위해 RIS 제어기에 의해 하나 이상의 불균일 서브어레이들에서 개시될 수 있다. 예를 들어, UE 1(1740-1)은 제1 서브어레이 Ai로부터의 반사 빔 형성(1704-1)에 의해 제공될 수 있다. 유사하게, 다른 UE들은 다른 서브어레이들로부터 형성되는 반사 빔에 의해 제공될 수 있다. 일부 실시예들에 따르면, 하나의 서브어레이가 하나의 특정 시간/주파수에서 반사 빔을 형성하도록 불균일 서브어레이 사이에서 시간/주파수 스케줄링이 구현될 수 있다.
[00153] 도 18은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, 무선 네트워크에서 자율 빔 형성을 가능하게 하기 위한 방법(1800)에 대한 예시적인 흐름도를 예시한다. 도 18에는, RIS 제어기에서 자율 빔 형성을 가능하게 하기 위한 방법(1800)이 논의된다. 방법(1800)은 단계(1802)에서, RIS 패널 부근에 존재하는 타깃 UE를 검출하는 단계를 포함할 수 있다. 타깃 UE는 RIS 패널의 시선 내에 있을 수 있거나, 신호 수신 거리 내에 있을 수 있다. 추가로, 방법(1800)은 단계(1804)에서, 하나 이상의 UE들에 대한 타깃 UE의 상대적 포지션을 식별하기 위해 타깃 UE를 로컬화하는 단계를 포함할 수 있다. 방법(1800)은 단계(1806)에서, 타깃 UE를 향한 빔 형성을 가능하게 하기 위해 RIS 패널과 연관된 제1 최적의 RCM을 선택하는 단계를 더 포함할 수 있다.
[00154] 당업자는 이들이 단지 예들일 뿐이고, 결코 본 개시내용의 범위를 제한하지 않는다는 것을 이해할 것이다.
[00155] 도 19는 본 개시내용의 실시예들이 활용될 수 있는 예시적인 컴퓨터 시스템(1900)을 예시한다. 도 19에 도시된 바와 같이, 컴퓨터 시스템(1900)은 외부 저장 디바이스(1910), 버스(1920), 주 메모리(1930), 판독 전용 메모리(1940), 대용량 저장 디바이스(1950), 통신 포트(들)(1960) 및 프로세서(1970)를 포함할 수 있다. 당업자는 컴퓨터 시스템(1900)이 하나 초과의 프로세서 및 통신 포트들을 포함할 수 있다는 것을 인식할 것이다. 프로세서(1970)는 본 개시내용의 실시예들과 연관된 다양한 모듈들을 포함할 수 있다. 통신 포트(들)(1960)는 모뎀 기반 다이얼업식 연결에 사용하기 위한 RS-232 포트, 10/100 이더넷 포트, 구리 또는 광섬유를 사용하는 기가비트 또는 10 기가비트 포트, 직렬 포트, 병렬 포트 또는 다른 기존 또는 향후 포트들 중 임의의 것일 수 있다. 통신 포트(들)(1960)는 근거리 네트워크(LAN), 광역 네트워크(WAN) 또는 컴퓨터 시스템(1900)이 연결되는 임의의 네트워크와 같은 네트워크에 따라 선택될 수 있다. 주 메모리(1930)는 RAM(random access memory) 또는 해당 기술 분야에서 일반적으로 알려진 임의의 다른 동적 저장 디바이스일 수 있다. 판독 전용 메모리(1940)는 프로세서(1970)에 대한 시동 또는 기본 입력/출력 시스템(BIOS) 명령들과 같은 정적 정보를 저장하기 위한 프로그래밍 가능 판독 전용 메모리(PROM) 칩들을 포함하는(그러나 이에 제한되지 않음) 임의의 정적 저장 디바이스(들)일 수 있다. 대용량 저장 디바이스(1950)는 정보 및/또는 명령들을 저장하는 데 사용될 수 있는 임의의 현재 또는 향후 대용량 저장 솔루션일 수 있습니다.
[00156] 버스(1920)는 프로세서(1970)를 다른 메모리, 저장소 및 통신 블록들과 통신 가능하게 커플링한다. 버스(1920)는 예를 들어, 확장 카드들, 드라이브들 및 다른 서브시스템들을 연결하기 위한 주변 컴포넌트 상호 연결(PCI)/PCI 확장(PCI-X) 버스, 소형 컴퓨터 시스템 인터페이스(SCSI), 범용 직렬 버스(USB) 등 뿐만 아니라, 프로세서(1970)를 컴퓨터 시스템(1900)에 연결하는 프론트 사이드 버스(FSB)와 같은 다른 버스들일 수 있다.
[00157] 선택적으로, 오퍼레이터 및 관리 인터페이스들, 예를 들어, 디스플레이, 키보드 및 커서 제어 디바이스는 또한, 버스(1920)에 커플링되어 컴퓨터 시스템(1900)과의 직접적인 오퍼레이터 상호 작용을 지원할 수 있다. 다른 오퍼레이터 및 관리 인터페이스들은 통신 포트(들)(1960)를 통해 연결된 네트워크 연결들을 통해 제공될 수 있다. 전술된 예시적인 컴퓨터 시스템(1900)은 결코 본 개시내용의 범위를 제한해서는 안된다.
[00158] 바람직한 실시예들에 대해 본원에서 상당한 강조가 이루어졌지만, 많은 실시예들이 이루어질 수 있고, 많은 변화들이 본 개시내용의 원리들을 벗어나지 않으면서 바람직한 실시예들에서 이루어질 수 있다는 것을 인식할 것이다. 본 개시내용의 바람직한 실시예들의 이러한 그리고 다른 변화들은 본원의 개시내용으로부터 당업자들에게 명백할 것이며, 이에 의해 전술한 설명이 단지 제한이 아닌 본 개시내용의 예시로서 구현되는 것이 중요하다는 것을 명확하게 이해할 것이다.
본 개시내용의 이점들
[00159] 본 개시내용은 기존의 반사 빔 형성 기법들과 연관된 레이턴시를 감소시키는 재구성 가능한 지능형 표면(RIS)에서 자율 반사 빔 형성을 제공한다.
[00160] 본 개시내용은 RIS에서 딥 뉴럴 네트워크(DNN) 기반 반사 코드 행렬(RCM) 선택을 제공한다.
[00161] 본 개시내용은 모든 사용자 장비(UE) 상호 작용에 대한 최적의 반사 계수 행렬을 계산하는 것과 연관된 감소된 컴퓨테이션을 제공한다.
[00162] 본 개시내용은 RIS 커버리지 지역에서의 동적 채널 품질 개선을 제공한다.
[00163] 본 개시내용은 진보된 통신 신호를 제공한다.
[00164] 본 개시내용은 사용자 경험을 향상시킨다.
[00165] 본 개시내용은 호출 드롭들 및 신호 강도와 같은 하나 이상의 네트워크 관련 문제들을 해결한다.
[00166] 본 개시내용은 공동 감지 및 통신 시스템을 제공한다.
[00167] 본 개시내용은 자율 빔 관리 및 추적을 위해 IRS를 사용하는 진보된 공동 감지 및 통신 시스템을 제공한다.

Claims (20)

  1. 무선 네트워크에서 자율 빔 형성을 가능하게 하기 위한 시스템(1100)으로서,
    상기 시스템(1100)은, 상기 무선 네트워크에서 액세스 포인트(1120)와 하나 이상의 사용자 장비(UE)들(1140) 사이의 통신을 가능하게 하는 재구성 가능한 지능형 표면(RIS) 패널(1110)과 연관된 RIS 제어기(1130)를 포함하며,
    상기 RIS 제어기(1130)는,
    타깃 UE(1140-2)로부터 수신된 하나 이상의 신호들에 기초하여 상기 RIS 패널(1110) 부근에 존재하는 상기 타깃 UE를 검출하도록;
    상기 하나 이상의 UE들(1140)에 대한 상기 타깃 UE(1140-2)의 상대적 포지션을 식별하기 위해 상기 타깃 UE(1140-2)를 로컬화(localize)하도록; 그리고
    상기 타깃 UE(1140-2)를 향한 빔 형성을 가능하게 하기 위해 상기 RIS 패널(1110)과 연관된 제1 최적의 반사 계수 행렬(RCM)을 선택하도록 구성되는, 무선 네트워크에서 자율 빔 형성을 가능하게 하기 위한 시스템(1100).
  2. 제1항에 있어서,
    상기 선택된 제1 최적의 RCM은 상기 액세스 포인트(1120)로부터 상기 타깃 UE(1140-2)를 향한 빔의 최적의 반사를 가능하게 하는, 무선 네트워크에서 자율 빔 형성을 가능하게 하기 위한 시스템(1100).
  3. 제1항에 있어서,
    상기 RIS 패널(1110)은 하나 이상의 반사 엘리먼트들(502) 및 하나 이상의 감지 엘리먼트들(504)을 포함하는, 무선 네트워크에서 자율 빔 형성을 가능하게 하기 위한 시스템(1100).
  4. 제3항에 있어서,
    상기 하나 이상의 감지 엘리먼트들(504)은 상기 RIS 제어기(1130)가,
    상기 타깃 UE(1140-2)의 존재를 검출하는 것; 및
    상기 타깃 UE(1140-2)와 연관된 이동을 검출하는 것
    을 보조하는, 무선 네트워크에서 자율 빔 형성을 가능하게 하기 위한 시스템(1100).
  5. 제3항에 있어서,
    상기 RIS 제어기(1130)는,
    상기 하나 이상의 감지 엘리먼트들(504)로부터, 상기 타깃 UE(1140-2)와 연관된 하나 이상의 업링크(UL) 송신들을 수신하도록; 그리고
    상기 수신된 하나 이상의 UL 송신들에 기초하여 상기 타깃 UE(1140-2)와 연관된 도달각(AoA)을 추정하도록 구성되는, 무선 네트워크에서 자율 빔 형성을 가능하게 하기 위한 시스템(1100).
  6. 제4항에 있어서,
    상기 RIS 제어기(1130)는, 상기 타깃 UE(1140-2)와 연관된 검출된 이동에 기초하여 제2 최적의 RCM을 선택하도록 구성되는, 무선 네트워크에서 자율 빔 형성을 가능하게 하기 위한 시스템(1100).
  7. 제6항에 있어서,
    상기 RIS 제어기(1130)는 상이한 UE 로케이션들과 연관된 상이한 RCM에 대한 뉴럴 네트워크를 트레이닝하는 것에 기초하여 획득된 RCM 룩업 테이블로부터 상기 제1 최적의 RCM 및 상기 제2 최적의 RCM을 선택하도록 구성되는, 무선 네트워크에서 자율 빔 형성을 가능하게 하기 위한 시스템(1100).
  8. 제6항에 있어서,
    상기 RIS 제어기(1130)는, 상기 액세스 포인트(1120)로부터 상기 타깃 UE(1140-2)를 향해 하나 이상의 신호들을 지향시키기 위해 상기 선택된 제1 최적의 RCM 및 상기 선택된 제2 최적의 RCM 중 적어도 하나에 기초하여 반사 빔들을 형성하도록 구성되는, 무선 네트워크에서 자율 빔 형성을 가능하게 하기 위한 시스템(1100).
  9. 제3항에 있어서,
    상기 RIS 제어기(1130)는,
    복수의 불균일 서브어레이들을 형성하기 위해 상기 하나 이상의 반사 엘리먼트들(502) 및 상기 하나 이상의 감지 엘리먼트들(504)을 어레이로 그룹화하도록; 그리고
    상기 무선 네트워크에서 상기 하나 이상의 UE들(1140)을 서빙하기 위해 상기 복수의 불균일 서브어레이들에 대한 동작 스케줄을 생성하도록 구성되는, 무선 네트워크에서 자율 빔 형성을 가능하게 하기 위한 시스템(1100).
  10. 액세스 포인트(1120)와 하나 이상의 사용자 장비(UE)들(1140) 사이의 통신을 가능하게 하는 재구성 가능한 지능형 표면(RIS) 패널(1110)과 연관된 RIS 제어기(1130)를 포함하는 무선 네트워크에서 자율 빔 형성을 가능하게 하기 위한 방법(1800)으로서,
    상기 방법은,
    상기 RIS 제어기(1130)가, 타깃 UE(1140-2)로부터 수신된 하나 이상의 신호들에 기초하여 상기 RIS 패널(1110) 부근에 존재하는 상기 타깃 UE(1140-2)를 검출하는 단계(1802);
    상기 RIS 제어기(1130)가, 상기 하나 이상의 UE들(1140)에 대한 상기 타깃 UE(1140-2)의 상대적 포지션을 식별하기 위해 상기 타깃 UE(1140-2)를 로컬화하는 단계(1804); 및
    상기 RIS 제어기(1130)가, 상기 타깃 UE(1140-2)를 향한 빔 형성을 가능하게 하기 위해 상기 RIS 패널(1110)과 연관된 제1 최적의 반사 계수 행렬(RCM)을 선택하는 단계(1806)를 포함하는, 무선 네트워크에서 자율 빔 형성을 가능하게 하기 위한 방법(1800).
  11. 제10항에 있어서,
    상기 선택된 제1 최적의 RCM은 상기 액세스 포인트(1120)로부터 상기 타깃 UE(1140-2)를 향한 빔의 최적의 반사를 가능하게 하는, 무선 네트워크에서 자율 빔 형성을 가능하게 하기 위한 방법(1800).
  12. 제10항에 있어서,
    상기 RIS 패널(1110)은 하나 이상의 반사 엘리먼트들(502) 및 하나 이상의 감지 엘리먼트들(504)의 어레이를 포함하는, 무선 네트워크에서 자율 빔 형성을 가능하게 하기 위한 방법(1800).
  13. 제12항에 있어서,
    상기 RIS 제어기(1130)가 상기 하나 이상의 감지 엘리먼트들(504)을 통해, 상기 타깃 UE(1140-2)의 존재 및 상기 타깃 UE(1140-2)와 연관된 이동 중 적어도 하나를 검출하는 단계를 포함하는, 무선 네트워크에서 자율 빔 형성을 가능하게 하기 위한 방법(1800).
  14. 제12항에 있어서,
    상기 RIS 제어기(1130)가, 상기 하나 이상의 감지 엘리먼트들(504)로부터 상기 타깃 UE(1140-2)와 연관된 하나 이상의 업링크(UL) 송신들을 수신하는 단계; 및
    상기 RIS 제어기(1130)가, 상기 수신된 하나 이상의 UL 송신들에 기초하여 상기 타깃 UE(1140-2)와 연관된 도달각(AoA)을 추정하는 단계를 포함하는, 무선 네트워크에서 자율 빔 형성을 가능하게 하기 위한 방법(1800).
  15. 제13항에 있어서,
    상기 RIS 제어기(1130)가, 상기 타깃 UE(1140-2)와 연관된 검출된 이동에 기초하여 제2 최적의 RCM을 선택하는 단계를 포함하는, 무선 네트워크에서 자율 빔 형성을 가능하게 하기 위한 방법(1800).
  16. 제12항에 있어서,
    상기 RIS 제어기(1130)가, 복수의 불균일 서브어레이들을 형성하기 위해 상기 하나 이상의 반사 엘리먼트들(502) 및 상기 하나 이상의 감지 엘리먼트들(504)을 어레이로 그룹화하는 단계; 및
    상기 RIS 제어기(1130)가, 상기 무선 네트워크에서 상기 하나 이상의 UE들(1140)을 서빙하기 위해 상기 복수의 불균일 서브어레이들에 대한 동작 스케줄을 생성하는 단계를 포함하는, 무선 네트워크에서 자율 빔 형성을 가능하게 하기 위한 방법(1800).
  17. 제15항에 있어서,
    상기 RIS 제어기(1130)가, 상이한 UE 로케이션들과 연관된 상이한 RCM에 대한 뉴럴 네트워크를 트레이닝하는 것에 기초하여 획득된 RCM 룩업 테이블로부터 상기 제1 최적의 RCM 및 상기 제2 최적의 RCM을 선택하는 단계를 포함하는, 무선 네트워크에서 자율 빔 형성을 가능하게 하기 위한 방법(1800).
  18. 제15항에 있어서,
    상기 RIS 제어기(1130)가, 상기 액세스 포인트(1120)로부터 상기 타깃 UE(1140-2)를 향해 하나 이상의 신호들을 지향시키기 위해 상기 선택된 제1 최적의 RCM 및 상기 선택된 제2 최적의 RCM 중 적어도 하나에 기초하여 반사 빔들을 형성하는 단계를 포함하는, 무선 네트워크에서 자율 빔 형성을 가능하게 하기 위한 방법(1800).
  19. 사용자 장비(UE)로서,
    하나 이상의 프로세서들; 및
    상기 하나 이상의 프로세서들에 동작 가능하게 커플링된 메모리를 포함하며,
    상기 메모리는, 실행 시, 상기 하나 이상의 프로세서들로 하여금,
    상기 UE의 로케이션을 제공하기 위해 하나 이상의 업링크(UL) 신호들을 재구성 가능한 지능형 표면(RIS) 제어기(1130)에 송신하게 하고; 그리고
    선택된 최적의 반사 계수 행렬(RCM)에 기초하여 상기 RIS 제어기(1130)에 의해 형성된 하나 이상의 반사 빔들을 통해 액세스 포인트(1120)로부터 신호들을 수신하게 하는,
    프로세서 실행 가능 명령들을 포함하는, 사용자 장비.
  20. 하나 이상의 명령들이 저장된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체로서, 상기 명령들은 프로세서에 의해 실행되는 경우, 상기 프로세서로 하여금,
    타깃 사용자 장비(UE)(1140-2)로부터 수신된 하나 이상의 신호들에 기초하여 재구성 가능한 지능형 표면(RIS) 패널(1110) 부근에 존재하는 상기 타깃 UE(1140-2)를 검출하게 하고;
    무선 통신 네트워크에 존재하는 하나 이상의 UE들(1140)에 대한 상기 타깃 UE(1140-2)의 상대적 포지션을 식별하기 위해 상기 타깃 UE(1140-2)를 로컬화하게 하고; 그리고
    상기 타깃 UE(1140-2)를 향한 빔 형성을 가능하게 하기 위해 상기 RIS 패널(1110)과 연관된 최적의 반사 계수 행렬(RCM)을 선택하게 하는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체.
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