WO2023128682A1 - Ris를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치 및 이의 방법 - Google Patents

Ris를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치 및 이의 방법 Download PDF

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최계원
암리 무하마드미프타훌
박제현
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    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines

Definitions

  • the present invention relates to an apparatus and method for estimating a channel in a wireless communication system using a reconfigurable intelligent surface (RIS), and in detail, to estimate a channel between a transmitter/receiver and RIS using a compressive sensing algorithm
  • RIS reconfigurable intelligent surface
  • 5G mobile communication technology has innovative advantages in mobile communication, such as low latency, remarkably high reliability and data rate, and efficient energy consumption, but there are several major problems such as high path loss and communication dead zone, hardware and network complexity. can face
  • a wireless communication system using RIS it is possible to realize coverage increase, interference suppression, channel rank increase, beamforming improvement, information transmission, security increase, etc. by controlling RIS adaptively to the receiver. It should be possible to estimate the channel between the transmitter/receiver and RIS.
  • a conventional non-patent document (Passive Beamforming and Information Transfer via Large Intelligent Surface, arXiv: 1905.01491v2) discloses a wireless communication system based on LIS and a feature for calculating channel state information, but provided in LIS for channel estimation It has limitations in using a separate sensor.
  • the prior arts other than the prior art are characterized by estimating the channel state of each of a plurality of unit cells included in the RIS. As the number of unit cells belonging to the RIS increases, the complexity of the estimation increases, and as a result A problem of increasing the time required for channel estimation may occur.
  • RIS is used based on OMP (orthogonal matching pursuit) algorithm for RIS channel estimation based on compressive sensing algorithm without a separate sensor provided in RIS to estimate the channel between the transmitter and receiver and RIS
  • An object of the present invention is to provide an apparatus and method for estimating a channel of a wireless communication system using a RIS capable of adaptively tracking a beam of the RIS to a position of a receiver in a wireless communication system.
  • a method for estimating a channel in a wireless communication system using RIS includes generating a training pattern; transmitting the training pattern to a receiver through a transmitter; Calculating a RIS pattern based on the training pattern and a received signal for the training pattern; controlling a reconfigurable intelligent surface (RIS) based on the calculated RIS pattern; can include
  • the process of calculating a RIS pattern based on a pre-training pattern and the received signal for the training pattern may include multiplying the received signal for the training pattern by an IFFT; can include
  • an apparatus for estimating a channel in a wireless communication system using RIS includes a control unit generating a training pattern; and a communication unit transmitting the training pattern to a transmitter.
  • the control unit transmits the training pattern to a receiver through the transmitter, calculates a RIS pattern based on the training pattern and a received signal for the training pattern, and the calculated reconfigurable intelligent surface (RIS) pattern RIS can be controlled based on
  • control unit may multiply the received signal for the training pattern by IFFT.
  • control unit derives a column including a correlation having the maximum value among magnitudes in the Angular Domain, and determines the magnitude in the Angular Domain It is possible to derive a residual vector including the remaining values except for the maximum value among them.
  • An apparatus and method for estimating a channel in a wireless communication system using RIS provided as an embodiment of the present invention can adaptively track a beam to a receiver position in order to maintain wireless communication quality, thereby enabling real-time adaptive beamforming. can provide
  • calculation complexity can be relatively low by using a relatively small number of training patterns for channel estimation without using deep learning technology.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining a wireless communication system using RIS according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining a RIS according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining a method for estimating a channel in a wireless communication system using RIS according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining an apparatus for estimating a channel in a wireless communication system using RIS according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining a method of estimating a channel and deriving a RIS pattern according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining calculation of a correlation value between a transmitter and a receiver according to sparsity according to an embodiment of the present invention.
  • FIGS. 7 to 9 are diagrams for explaining experimental results of an apparatus and method for estimating a channel in a wireless communication system using RIS according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 a wireless communication system using RIS will be described in FIG. 1, and RIS will be described in FIG. 2.
  • a method for estimating a channel in a wireless communication system using RIS and an apparatus thereof will be described with reference to FIGS. 3 to 5.
  • a method for estimating a channel and deriving a RIS pattern among a method for estimating a channel in a wireless communication system using RIS will be described in FIG. 5, and then experimental results according to RIS control will be described in FIGS. 6 to 8.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining a wireless communication system using RIS according to an embodiment of the present invention.
  • a wireless communication system 100 using RIS includes a transmitter 110 (Tx antenna) for transmitting electromagnetic waves such as RF signals, a receiver 120 (Rx antenna) for receiving electromagnetic waves from the transmitter 110, and It may include a recon-figurable intelligent surface (RIS) capable of controlling the wireless environment between the transmitter 110 and the receiver 20, which may be referred to as a resettable intelligent reflective surface or an intelligent reconfigurable reflective surface or an intelligent reconfigurable antenna).
  • RIS recon-figurable intelligent surface
  • the wireless communication system 100 using RIS does not necessarily include all of the above configurations, and the wireless communication system 100 using RIS additionally uses a RIS that can control the RIS 130.
  • It may include a channel estimating device (not shown) of a communication system, and the channel estimating device of a wireless communication system using RIS may be included in a base station, transmitter 110, or RIS 130.
  • the transmitter 110, the receiver 120, and the RIS 130 may be at least one or more.
  • the transmitter 110 and the receiver 120 may include an antenna, and the antenna may be a phased array antenna, but may be a single antenna, and an embodiment of the present invention is a transmitter (110) and the type of antenna included in the receiver 120 is not limited.
  • a wireless communication system 100 using RIS includes transmitters 110 and 120 and RIS 130 based on an orthogonal matching pursuit (OMP) algorithm based on a compressive sensing (CS) algorithm.
  • OMP orthogonal matching pursuit
  • CS compressive sensing
  • the channel of the RIS 130 may be estimated and the beam of the RIS 130 may be adaptively adjusted toward the receiver 120.
  • the wireless communication system 100 using RIS can adaptively generate a beam toward the receiver 120 by using a very low calculation complexity and a small number of training patterns compared to conventional technologies.
  • the OMP algorithm is based on a compressed sensing algorithm that exploits the sparsity of a signal to estimate and reconstruct a signal with a much smaller number of samples than the Nyquist sampling theory.
  • the OMP algorithm requires only relatively simple calculations and can estimate a channel because a channel has a sparse characteristic in view of wireless communication, particularly the receiver 120 located in a far field. Based on this, a channel in the wireless communication system 100 utilizing RIS can be estimated and reconstructed using an arbitrary training pattern set.
  • the transmitter 110 of the wireless communication system 100 utilizing RIS or the channel estimation device of the wireless communication system randomly generates a uniform RIS training pattern set (eg, 16 training patterns) RIS 130 may be adjusted based on the training pattern, and at this time, the receiver 120 may transmit a received signal for the corresponding training pattern to a channel estimation device (or base station, not shown) of a wireless communication system. there is. Then, the received signal for the training pattern received along with the training pattern can be used in the OMP algorithm.
  • the channel estimation apparatus of the wireless communication system may adjust the RIS 130 by generating an optimal RIS pattern based on the estimated channel.
  • the wireless communication system 100 utilizing RIS can adaptively track and focus a beam to the position of the receiver 120 and to the position of the receiver 120 .
  • the wireless communication system 100 utilizing RIS can simultaneously support wireless communication and wireless power transfer (SWIPT).
  • the wireless communication system 100 using RIS may utilize channel sparsity to minimize the number and complexity of training patterns required for channel estimation.
  • the number of training patterns can be reduced compared to an algorithm conventionally used in a wireless power transmission system using RIS. Accordingly, the time required for channel estimation may be reduced. Reduction of channel estimation operation time is very important especially in actual use scenarios due to implementation characteristics of a wireless communication system that is highly mobile and needs to estimate a channel in real time.
  • the wireless communication system 100 using the RIS does not require an additional active element arrangement in the RIS 130 because the signal sensing is performed in the receiver 120. This can have significant advantages in terms of cost and operational complexity, especially in scenarios where the size of RIS 30 is large enough.
  • the wireless communication system 100 using RIS has relatively low computational complexity compared to other compressive sensing-based RIS channel estimation techniques that require deep learning techniques to estimate a channel in terms of computational complexity of channel estimation.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining a RIS according to an embodiment of the present invention.
  • the RIS 130 may be implemented as a thin sheet of electromagnetic material that covers a part of a wall, building, or ceiling like a wallpaper.
  • the horizontal and vertical lengths of the RIS 130 may be much greater than the wavelength of the electromagnetic wave transmitted from the transmitter 110, and the thickness may be much smaller than the wavelength of the electromagnetic wave, close to zero.
  • Unit cells included in the RIS 130 may be arranged periodically or non-periodically, and the interval between unit cells may be much smaller than the wavelength of electromagnetic waves.
  • the RIS 130 may be controlled using machine learning or pre-set so as to actively respond to changes in the wireless environment in real time. Accordingly, the RIS 130 can be referred to as an intelligent reconfigurable antenna in a narrow sense and an intelligent base station in a broad sense.
  • the RIS 130 may be implemented with a plurality of unit cells, and thousands or tens of thousands of unit cells may be included in the RIS 130.
  • Each unit cell can change characteristics such as phase, power, and polarization of an RF signal such as an electromagnetic wave passing through or being reflected therefrom.
  • Each unit cell may include a variable element such as a PIN diode or a varactor, and the channel estimation device of the wireless communication system changes the characteristics of the unit cell by controlling the input voltage to the variable element to obtain the RIS (130) You can control all properties.
  • the RIS 130 may be divided into rectangular RIS tiles including a plurality of unit cells.
  • the RIS 130 including 256 unit cells may include 4 RIS tiles including 64 unit cells.
  • the RIS 130 is a simple, capacitor, inductor, varactor, etc., unlike existing large-scale MIMO and phased array antennas composed of RF chains such as phase shifters, amplifiers, and attenuators It may be composed of passive elements, and may have advantages such as relatively low cost and significantly low system complexity compared to existing large-scale MIMO and phased array antennas.
  • the RIS 130 may include a PIN diode as a control element, and each unit cell may change the characteristics of the incident electromagnetic wave, in particular, the phase to 0 ° or 180 ° (depending on the ON / OFF State). ) to reflect electromagnetic waves.
  • RIS pattern ON/OFF pattern
  • FIG. 3 is a diagram for explaining a method for estimating a channel in a wireless communication system using RIS according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 4 is a channel estimation apparatus for a wireless communication system using RIS according to an embodiment of the present invention. It is a drawing for explanation.
  • the channel estimation apparatus 400 of a wireless communication system using RIS generates at least one training pattern, and transmits the generated training pattern to the transmitter 110 to receive the generated training pattern. It can be transmitted to (120) (S310).
  • the training pattern may be generated by the transmitter 110, may have an arbitrary value, a plurality of training patterns may be configured as a training pattern set, and the transmitter 110 may transmit the training pattern set to the receiver. (120).
  • the channel estimation apparatus 400 of a wireless communication system using RIS may control the RIS 130 according to the generated training pattern.
  • the transmitter 110 may include a training pattern in a pilot signal and transmit the pilot signal to the receiver 120, and according to the environment of the radio channel, the RIS 130 may perform beamforming adaptively in real time.
  • a training pattern may be transmitted at regular intervals.
  • the receiver 120 may measure the received signal for the training pattern, and the channel estimation device 400 or the transmitter 110 or the RIS 130 of a wireless communication system using RIS can measure the training pattern.
  • a received signal can be transmitted.
  • a backbone network may be connected between entities included in the wireless communication system 100 including the channel estimation device 400 of the wireless communication system using RIS, and The received signal may be transmitted through a backbone network.
  • the channel estimation apparatus 400 of a wireless communication system utilizing RIS may calculate a RIS pattern based on a training pattern and a received signal for the training pattern. A specific calculation method will be described with reference to FIGS. 5 and 6 .
  • the channel estimation apparatus 400 of a wireless communication system using RIS controls the RIS 130 with the calculated RIS pattern, and causes the transmitter 110 to transmit data or wireless power to the receiver 120 It can be controlled to transmit electromagnetic waves for the purpose (S330).
  • electromagnetic waves received from the receiver's point of view in a wireless communication system using RIS are analyzed in the Angular Domain. A characteristic having sparsity is reviewed, and a channel estimation algorithm is first described.
  • the transmitter 110 may send a communication signal of electromagnetic waves such as an RF signal to the receiver 120, and the RIS 130 may support wireless communication by reflecting the signal incident thereto toward the receiver 120.
  • the location of the transmitter 110 and the location of the receiver 120 may be expressed as a 3D vector as shown in [Equation 1].
  • the rectangular RIS 130 is positioned on an x-y plane, and the RIS 130 may be divided into several rectangular RIS tiles.
  • a RIS including 256 unit cells may include 4 RIS tiles each having 64 unit cells.
  • the transmitter 110 and the receiver 120 are sufficiently small to be placed in the far-field region based on each RIS tile.
  • the transmitting and receiving terminals 110 and 120 are located in the far-field area based on the RIS 130.
  • the number of RIS tiles may be expressed as K (1,2, ...k), and the 3D location of the center of RIS tile k may be expressed as in [Equation 2].
  • each RIS tile may be composed of M x N unit cells, where M and N may represent the number of unit cells disposed in the x and y directions, respectively.
  • each unit cell of the RIS tile may be indexed as (m, n).
  • the spacing between adjacent unit cells is in the x and y directions respectively and can be defined as
  • a two-dimensional grid representing the unit cell formation of each RIS tile in the xy plane can be expressed as [Equation 3].
  • the gain of the transmitter 110 and receiver 110 antennas for RIS tile k is as follows and , and the gain of the unit cell of the RIS tile k for the transmitter 110 and the receiver 110 is as follows and can be displayed as Since the transmitter 110 and the receiver 120 are in the far-field region of the RIS tile, it can be assumed that the gain is the same for all unit cells of the same RIS tile.
  • the state of each unit cell according to various RIS patterns ( ) may have various values, in which case the estimated channel gain in the receiver 120 ( ) based on the RIS channel gain ( ) is described. may indicate a reflection coefficient of the RIS 130.
  • the sparseness of the RIS channel gain appearing in the Angular Domain can be utilized.
  • the two-dimensional discrete Fourier transform of can be expressed as [Equation 6].
  • Equation 8 may indicate the RIS channel gain in the angular domain.
  • an end-to-end channel equation can be defined as in [Equation 15].
  • class may be a column vector having a size of KMN, class can be vectorized.
  • class may be referred to as a RIS channel gain vector and a reflection coefficient vector, respectively.
  • index k When sorting vectorized components for three indices k, m, n, we can refer to the index k as major and the final index n as minor.
  • Each column of is fixed (m, m), and at each index, u is defined as major and v as minor, can be placed. Likewise each row of can be arranged by fixing (u, v), defining m as major and n as minor. Can be defined as in [Equation 18].
  • a diagonal matrix with size KMN x KMN can define procession k are arranged as diagonal elements of thus Can be defined as in [Equation 19].
  • I represents the identity matrix
  • the RIS channel gain in the angular domain can be defined as [Equation 21] and [Equation 22].
  • RIS uses 2W different reflection coefficient vectors to estimate the RIS channel gain.
  • Each reflection coefficient vector is indexed by w, represents the wth reflection coefficient vector.
  • the receiver estimates the channel gain end-to-end and may indicate end-to-end channel gain estimation for the wth reflection coefficient vector. then Can be expressed as [Equation 24] and [Equation 25].
  • the channel estimation algorithm is an end-to-end estimated channel gain Based on RIS channel or can be estimated.
  • the channel estimation algorithm according to the embodiment is largely a reflection coefficient matrix A process of identifying may be preceded. It is assumed that there is no channel directly transferred from the transmitting end to the receiving end. At this time, the end-to-end channel Can be defined as in [Equation 28], in this case, Is a sensing matrix determined by the channel estimation algorithm.
  • the channel estimation apparatus 400 of a wireless communication system using RIS includes a transmitter 110, a receiver 120, and a communication unit 410 that transmits and receives signals or data to and from the RIS 130, and a wireless communication system. It may include a controller 420 that performs an overall operation of estimating a channel and a memory 430 that stores training patterns and the like.
  • the channel estimation apparatus 400 of a wireless communication system using RIS may be included in the transmitter 110 or the RIS 130 and may be included in a base station (not shown).
  • the control unit 420 determines the RIS channel gain vector in the Angular domain.
  • a channel can be estimated through a compressed sensing algorithm by utilizing the sparsity of .
  • , and may indicate a sensing result vector, a sensing matrix, a representative matrix, and a sparsity vector, respectively.
  • the number of rows of the sensing matrix ie, W
  • the number of unit cells ie, KMN.
  • Sensing matrix for compressive detection in a random way according to Bernoulli distribution can define Each element of can be independently selected between 1 and -1 with equal probability. Representative matrix from that algorithm Since has an orthogonal basis, this Bernoulli random matrix construction can satisfy the constrained equidistance property (RIP). When RIP is satisfied, sparse vectors can be reconstructed by a standard algorithm.
  • RIP constrained equidistance property
  • the control unit 420 may utilize the OMP algorithm for channel estimation, and may first initialize the input and output parameters of the channel estimation algorithm according to the present invention (S510).
  • the channel estimation algorithm is a detection result vector to approximate Among the columns of , the optimal value can be searched for and selected.
  • the ith column of Denoted by , the scarcity level S, which indicates how rare it is, is The number of columns to be selected from among, which can be an input in this algorithm.
  • the sparsity level S may be set based on a sparse peak value in the angular domain.
  • the index vector of the currently selected column is , and the matrix of the currently selected column is represented by to the currently selected column
  • the residual vector after approximating is denoted by r.
  • the residual vector may indicate values other than the maximum value among magnitudes in the angular domain. Since the maximum value of the magnitude is used for channel estimation in the algorithm and removed for the next iteration, the vector remaining unused in the current iteration can be referred to as a residual vector.
  • control unit 420 may generate an arbitrary training pattern, generate at least one training pattern, generate a training pattern set including a plurality of training patterns, and store it in the memory 430. there is.
  • the controller 420 may transmit the generated training pattern or training pattern set to the transmitter 110 and transmit the training pattern to the receiver 120 through the transmitter 110 .
  • control unit 420 may receive a received signal for the training pattern from the receiver 120, multiply the received signal for the training pattern by the IFFT matrix (S520), residual vector and correlation The maximum heat can be derived (S530).
  • control unit 420 may estimate a channel in a frequency band based on a residual vector and a column having a maximum correlation (S540), update the residual vector, and determine whether the preset sparsity level S is It is possible to identify whether it is less than the number of iterations of the algorithm (S550).
  • the channel is estimated through the peak value having the largest magnitude in the first, and the second largest correlation value in the second iteration Peaks with the highest magnitude correlation values to be considered can be discarded.
  • one column expected to be most suitable for approximating the residual vector may be selected.
  • the selected column and its index are and can be added to A vector to be multiplied by the matrix of the selected columns to approximate (i.e. ) can be calculated using a pseudoinverse, and the residual vector r can be updated.
  • the control unit 420 After adding column S, the control unit 420 returns the product of the index vector and the selected column. (in other words, and ).
  • the estimate of item with It can be set to the corresponding value of , and the rest of the items can be set to 0.
  • control unit 420 may derive the RIS pattern after deriving the optimal phase value and performing phase quantization (S580).
  • FIGS. 7 to 9 are diagrams for explaining experimental results of an apparatus and method for estimating a channel in a wireless communication system using RIS according to an embodiment of the present invention.
  • the results of verifying the performance of the channel estimation algorithm described above can be confirmed through the production of RIS in the 5.8 GHz band and the implementation of the test bed.
  • a simulation was performed to verify the proposed RIS algorithm, and the results are shown in FIG. 7 .
  • the algorithms proposed in "True Phase” and “Est. Phase” estimate the channel and obtain the RIS optimal pattern.
  • the red line Ideal Received Power
  • a computer-readable recording medium on which a program for executing the above-described method in a computer is recorded.
  • the above-described method can be written as a program that can be executed on a computer, and can be implemented in a general-purpose digital computer that operates the program using a computer-readable medium.
  • the structure of data used in the above method can be recorded on a computer readable medium through various means. It should not be understood that a recording medium recording an executable computer program or code for performing various methods of the present invention includes temporary objects such as carrier waves or signals.
  • the computer-readable medium may include a storage medium such as a magnetic storage medium (eg, a ROM, a floppy disk, a hard disk, etc.) or an optical readable medium (eg, a CD-ROM, a DVD, etc.).
  • a storage medium such as a magnetic storage medium (eg, a ROM, a floppy disk, a hard disk, etc.) or an optical readable medium (eg, a CD-ROM, a DVD, etc.).

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Abstract

본 발명에 따른 RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 방법은, 트레이닝 패턴을 생성하는 과정; 송신기를 통해 상기 트레이닝 패턴을 수신기로 전송시키는 과정; 상기 트레이닝 패턴 및 상기 트레이닝 패턴에 대한 수신 신호에 기초하여 RIS 패턴을 산출하는 과정; 상기 산출된 RIS(reconfigurable intelligent surface) 패턴에 기초하여 RIS를 제어하는 과정; 을 포함할 수 있다.

Description

RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치 및 이의 방법
본 발명은 RIS(reconfigurable intelligent surface)를 활용한 무선 통신 시스템에서 채널을 추정하는 장치 및 이의 방법에 관한 것으로서, 상세하게, 압축 센싱(compressive sensing) 알고리즘을 이용하여 송·수신기 및 RIS간의 채널을 추정하고 RIS를 제어할 수 있는, RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치 및 이의 방법에 관한 것이다.
5G 이동통신 시스템 개발 및 상용화에 대한 연구가 산업계와 학계에서 활발히 진행되고 있다. 5G 이동통신 기술은 낮은 지연 시간, 현저하게 높은 신뢰성 및 데이터 속도, 효율적인 에너지 소비와 같이 이동통신에 있어 혁신적인 장점이 있지만, 높은 경로 손실 및 통신 음영지역 발생, 하드웨어 및 네트워크 복잡성과 같은 몇 가지 주요 문제에 직면할 수 있다.
이동통신기술은 5G까지 송·수신기 간 무선 환경의 인위적 제어가 불가능하다는 전제하에 통신 링크의 종단인 송신기와 수신기에 최적화된 기술로 무선 환경을 보상하도록 설계되어 왔다. 하지만, 최근 무선 환경을 제어할 수 있다는 가정으로, 무선 환경을 송신기 및 수신기와 함께 최적화 대상 변수로 상정한 많은 연구가 진행되어오고 있다. 이러한 접근방식으로 만들어진 무선 환경은 과거 설계 및 최적화 기준과 근본적 차별성을 강조하기 위해 스마트 무선 환경(Smart Radio Environment, SRE) 또는 지능형 무선 환경(Intelligent Radio Environment, IRE)으로 지칭되고 있다. SRE의 실현 기술 중 RIS(reconfigurable intelligent surface, 재설정가능 지능형 반사표면 또는 지능형 재구성 반사표면 또는 지능형 재구성 안테나로 지칭될 수 있음)가 제안되었으며, RIS는 Reconfigurable Metasurfaces, Large Intelligent Surfaces(LIS), Smart LIS (SLIS), Intelligent Reflecting Surface(IRS) 등 다양한 용어로 지칭되고 있다.
RIS를 활용한 무선 통신 시스템에서 수신기에 적응적으로 RIS를 제어함으로써 커버리지 증대, 간섭 억제, 채널 랭크 증대, 빔포밍 향상, 정보전송, Security 증대 등을 실현할 수 있는데, RIS를 제어하기 위해서는 선행적으로 송·수신단 및 RIS 간 채널을 추정할 수 있어야 한다. 관련하여, 종래 비특허문헌(Passive Beamforming and Information Transfer via Large Intelligent Surface, arXiv:1905.01491v2)은 LIS에 기초한 무선 통신 시스템 및 채널 상태 정보를 산출하는 특징을 개시하고 있으나, 채널 추정을 위해 LIS에 구비된 별도의 센서를 이용하는 한계를 갖는다. 또한, 상기 종래 기술 외 선행 기술들은 RIS에 포함되는 다수의 단위셀 각각의 채널 상태를 추정하는 것을 주요 특징으로 하는데, RIS에 속하는 단위셀의 개수가 많을 수록 추정의 복잡도가 증가하게 되고, 결과적으로 채널 추정에 소요되는 시간이 증가하는 문제가 발생할 수 있다.
전술한 바와 같이, 송·수신기 및 RIS간의 채널을 추정하기 위해 RIS에 구비되는 별도 센서 없이, 압축 센싱 (Compressive sensing) 알고리즘 기반 RIS 채널 추정을 위한 OMP(orthogonal matching pursuit) 알고리즘을 바탕으로 RIS를 활용한 무선 통신 시스템에서 RIS의 빔을 수신기의 위치로 적응적으로 추적할 수 있는 RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치 및 이의 방법을 제공하는 것에 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 방법은, 트레이닝 패턴을 생성하는 과정; 송신기를 통해 상기 트레이닝 패턴을 수신기로 전송시키는 과정; 상기 트레이닝 패턴 및 상기 트레이닝 패턴에 대한 수신 신호에 기초하여 RIS 패턴을 산출하는 과정; 상기 산출된 RIS(reconfigurable intelligent surface) 패턴에 기초하여 RIS를 제어하는 과정; 을 포함할 수 있다.
실시예에 따라, 기 트레이닝 패턴 및 상기 트레이닝 패턴에 대한 수신 신호에 기초하여 RIS 패턴을 산출하는 과정은, 트레이닝 패턴에 대한 수신 신호에 IFFT를 곱연산하는 과정; 을 포함할 수 있다.
실시예에 따라, 상기 트레이닝 패턴 및 상기 트레이닝 패턴에 대한 수신 신호에 기초하여 RIS 패턴을 산출하는 과정은, 앵귤러 도메인(Angular Domain)에서의 크기(magnitude)들 중 최대값을 갖는 상관값(correlation)이 포함된 열(column) 도출하는 과정; 및 앵귤러 도메인에서의 크기(magnitude)들 중 최대값을 제외한 나머지값들을 포함하는 잔여 백터를 도출하는 과정; 을 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 따른 RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치는, 트레이닝 패턴를 생성하는 제어부; 및 상기 트레이닝 패턴을 송신기로 전송하는 통신부; 를 포함하며, 상기 제어부는, 상기 송신기를 통해 상기 트레이닝 패턴를 수신기로 전송시키며, 상기 트레이닝 패턴 및 상기 트레이닝 패턴에 대한 수신 신호에 기초하여 RIS 패턴을 산출하고, 상기 산출된 RIS(reconfigurable intelligent surface) 패턴에 기초하여 RIS를 제어할 수 있다.
실시예에 따라, 상기 제어부는, 트레이닝 패턴에 대한 수신 신호에 IFFT를 곱연산할 수 있다.
실시예에 따라, 상기 제어부는, 앵귤러 도메인(Angular Domain)에서의 크기(magnitude)들 중 최대값을 갖는 상관값(correlation)이 포함된 열(column) 도출하고, 앵귤러 도메인에서의 크기(magnitude)들 중 최대값을 제외한 나머지값들을 포함하는 잔여 백터를 도출할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예로서 제공되는 RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치 및 이의 방법은, 무선 통신 품질을 유지하기 위해 빔을 수신기 위치로 적응적으로 추적할 수 있어 실시간 적응형 빔포밍을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 채널 추정을 위한 RF 신호와 같은 전자기파의 센싱이 수신기에서 이루어지기 때문에 RIS에 추가적인 능동 소자를 필요로 하지 않고, RIS에 용이하게 적용할 수 있는 범용성을 가질 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 딥 러닝 기술을 활용하지 않고, 상대적으로 적은 수의 채널 추정을 위한 트레이닝 패턴을 이용함으로써 계산 복잡성이 상대적으로 낮을 수 있다.
한편, 본 발명의 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 이하에서 설명할 내용으로부터 통상의 기술자에게 자명한 범위 내에서 다양한 효과들이 포함될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 RIS를 활용한 무선 통신 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 RIS를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 채널 추정 및 RIS 패턴을 도출하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 희소성에 따른 송신기 및 수신기 간의 상관값(correlation) 산출을 설명하기 위한 도면이다.
도 7 내지 도 9은 본 발명의 실시예에 따른 RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치 및 이의 방법의 실험 결과를 설명하기 위한 도면이다.
이하, 본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용으로서 본 발명의 바람직한 실시 예의 구성과 작용에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 명세서에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 명세서 전체에서 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, "그 중간에 다른 구성을 사이에 두고" 연결되어 있는 경우도 포함한다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
이하, 도면을 참고하여 본 발명의 구체적인 실시 예들에 대해 설명하기로 한다.
먼저, 도 1에서 RIS를 활용한 무선 통신 시스템에 대해 설명하고, 도 2에서 RIS에 대해 설명한다. 이후, RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 방법 및 이의 장치에 대해서 도 3 내지 도 5에서 설명한다. 특히, RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 방법 중 채널 추정 및 RIS 패턴을 도출하는 방법에 대해 도 5에서 설명한 후, 도 6 내지 도 8에서 RIS 제어에 따른 실험 결과를 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 RIS를 활용한 무선 통신 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, RIS를 활용한 무선 통신 시스템(100)은 RF 신호와 같은 전자기파를 전송하는 송신기(110, Tx antenna), 송신기(110)로부터 전자기파를 수신하는 수신기(120, Rx antenna) 및 송신기(110)와 수신기(20) 사이의 무선 환경을 제어할 수 있는 RIS(recon-figurable intelligent surface, 재설정가능 지능형 반사표면 또는 지능형 재구성 반사표면 또는 지능형 재구성 안테나로 지칭될 수 있음)를 포함할 수 있다. 다만, RIS를 활용한 무선 통신 시스템(100)은 상기 구성을 반드시 모두 포함해야 하는 것은 아니고, RIS를 활용한 무선 통신 시스템(100)은 추가적으로 RIS(130)를 제어할 수 있는 RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치(도면 미도시)를 포함할 수 있고, RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치는 기지국이나 송신기(110), RIS(130)에 포함될 수 있다. 실시예에 따라, 송신기(110), 수신기(120) 및 RIS(130)는 적어도 하나 이상일 수 있다.
실시예에 따라, 송신기(110) 및 수신기(120)는 안테나를 포함할 수 있고, 상기 안테나는 위상 배열 안테나(phased array antenna)일 수 있으나, 단일 안테나일 수 있고, 본 발명의 실시예는 송신기(110) 및 수신기(120)에 포함되는 안테나의 종류에 한정되지 않는다.
실시예에 따라, RIS를 활용한 무선 통신 시스템(100)은 압축 센싱(CS, compressive sensing) 알고리즘 기반의 OMP(orthogonal matching pursuit) 알고리즘을 기반으로 송·송신기(110, 120) 및 RIS(130) 간의 채널을 추정하고 RIS(130)의 빔을 수신기(120) 쪽으로 적응적으로 조정할 수 있다. RIS를 활용한 무선 통신 시스템(100)은 종래 기술들에 비해 매우 낮은 계산 복잡도와 적은 수의 트레이닝 패턴을 이용함으로써 수신기(120)를 향해 적응적으로 빔을 생성할 수 있다. 실시예에 따른, OMP 알고리즘은 Nyquist 샘플링 이론에 비해 훨씬 적은 수의 샘플로 신호를 추정하고, 재구성하기 위해 신호의 희소성(sparsity)을 활용하는 압축 센싱 알고리즘에 기반한다. 실시예에 따른, OMP 알고리즘은 비교적 단순한 계산만을 필요로 하고, 무선 통신, 특히 원거리장에 위치한 수신기(120)의 관점에서 채널이 희소(sparse)한 특성이 있기 때문에 채널을 추정할 수 있다. 이를 바탕으로 RIS를 활용한 무선 통신 시스템(100)에서의 채널은 임의의 트레이닝 패턴 세트를 사용하여 추정 및 재구성될 수 있다.
실시예에 따라, RIS를 활용한 무선 통신 시스템(100)의 송신기(110) 또는 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치는 무작위로 균일한 RIS 트레이닝 패턴 세트(예를 들면, 16개 트레이닝 패턴)을 생성할 수 있고, 트레이닝 패턴에 기초하여 RIS(130)는 조정될 수 있고, 이 때 수신기(120)는 해당 트레이닝 패턴에 대한 수신 신호를 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치(또는 기지국, 도면 미도시)으로 전송할 수 있다. 그 후, 트레이닝 패턴과 함께 수신된 해당 트레이닝 패턴에 대한 수신 신호는 OMP 알고리즘에서 사용될 수 있다. 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치는 추정된 채널을 기반으로 최적의 RIS 패턴을 생성하여 RIS(130)를 조정할 수 있다. 결과적으로, RIS를 활용한 무선 통신 시스템(100)은, 빔을 수신기(120)의 위치로 적응적으로 추적하고 수신기(120)의 위치로 초점을 맞출 수 있다. 수신기(120)로의 빔포밍을 통해 RIS를 활용한 무선 통신 시스템(100)은 무선 통신과 무선 전력 전송을 동시(SWIPT, simultaneous wireless information and power transfer) 지원할 수 있다.
실시예에 따라, RIS를 활용한 무선 통신 시스템(100)은 채널의 희소성 (Sparsity)을 활용하여 채널 추정을 위해 요구되는 트레이닝 패턴 (Training pattern) 수와 복잡성을 최소화할 수 있다. 종래, RIS를 활용한 무선 전력 전송 시스템에서 사용한 알고리즘에 비해 트레이닝 패턴의 수를 줄일 수 있다. 이에 따라, 채널 추정에 소요되는 시간이 줄어들 수 있다. 이동성이 높고 채널을 실시간으로 추정해야 하는 무선 통신 시스템의 구현 특성상 채널 추정 동작 시간의 감소는 특히 실제 사용 시나리오에서 매우 중요하다.
실시예에 따라, RIS를 활용한 무선 통신 시스템(100)은 신호 센싱이 수신기(120)에서 이루어지기 때문에 RIS(130)에 추가 능동 소자 배치를 필요로 하지 않는다. 이는 특히 RIS(30)의 크기가 충분히 큰 시나리오에서 비용 및 운영 복잡성 측면에서 상당한 이점을 가질 수 있다.
실시예에 따라, RIS를 활용한 무선 통신 시스템(100)은 채널 추정의 계산 복잡성 관점에서 채널을 추정하기 위해 딥 러닝 기술이 필요한 다른 압축 감지 기반 RIS 채널 추정 기술과 비교할 때 계산 복잡성이 상대적으로 낮을 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 RIS를 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, RIS(130)는 벽지처럼 벽, 건물, 천장 등의 일부를 덮는 얇은 전자기 재료 시트로 구현될 수 있다. 실시예에 따라, RIS(130)의 가로 및 세로의 길이는 송신기(110)로부터 송신되는 전자기파의 파장보다 매우 클 수 있고, 두께는 0에 가까울 정도로 전자기파의 파장보다 매우 작을 수 있다. RIS(130)에 포함되는 단위셀은 주기 혹은 비주기적으로 배치될 수 있고, 단위셀 간의 간격도 전자기파의 파장보다 훨씬 작을 수 있다. RIS(130)는 무선 환경 변화에 실시간으로 적극 대응할 수 있도록 기계학습을 이용하여 제어되거나, 기 설정대로 제어될 수 있다. 이에, RIS(130)를 협의로는 지능형 재구성 안테나, 광의로는 지능형 기지국이라고 할 수 있다.
실시예에 따라, RIS(130)는 복수의 단위셀(unit cell)로 구현될 수 있으며, 실시예에 따라, 수천 또는 수만개의 단위셀이 RIS(130)에 포함될 수 있다. 각각의 단위셀은 자신을 통과하거나 반사되는 전자기파와 같은 RF 신호의 위상, 전력, 편파 등의 특성을 변경시킬 수 있다. 각 단위셀은 PIN 다이오드나 버랙터(varactor) 등의 가변 소자를 포함할 수 있고, 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치는 가변 소자로의 입력 전압을 제어함으로써 단위셀의 특성을 바꿔 RIS(130)의 전체 특성을 제어할 수 있다. 실시예에 따라, RIS(130)는 복수의 단위셀이 포함되는 직사각형 모양의 RIS 타일로 분할될 수 있다. 예를 들어, 256개의 단위셀을 포함하는 RIS(130)는 64개의 단위셀을 포함하는 4개의 RIS 타일을 포함할 수 있다.
실시예에 따라, RIS(130)는 위상 천이기, 증폭기, 감쇄기 등과 같은 RF 체인으로 구성된 기존의 대규모 MIMO 및 위상 배열 안테나(phased array antenna)와는 다르게 커패시터, 인덕터, 버랙터(varactor) 등의 간단한 수동 소자로 구성될 있고, 기존의 기존의 대규모 MIMO 및 위상 배열 안테나 대비 상대적으로 비용적인 측면이나 시스템 복잡도가 현저히 낮은 등의 이점을 가질 수 있다.
실시예에 따라, RIS(130)는 PIN 다이오드를 제어 소자로 포함할 수 있고, 각 단위셀은 입사된 전자기파의 특성, 특히, 위상(Phase)을 0°혹은 180°(ON/OFF State에 따라)로 변환하여 전자기파를 반사시킬 수 있다. 결과적으로, RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치는 RIS(130)의 각 단위셀에 적절한 ON/OFF 패턴(이하, RIS 패턴)을 통해 반사된 모든 전자기파 신호들이 수신기(120)에서 동일한 위상으로 합쳐지도록 원하는 방향으로 전자기파 빔을 형성시킬 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 방법을 설명하기 위한 도면이며, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 3 및 도 4를 참조하면, RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치(400)는 적어도 하나의 트레이닝 패턴을 생성하고, 생성된 트레이닝 패턴을 송신기(110)로 하여금 생성된 트레이닝 패턴을 수신기(120)로 전송하게 할 수 있다(S310).
실시예에 따라, 트레이닝 패턴은 송신기(110)에 의해 생성될 수 있고, 임의값을 가질 수 있으며, 복수의 트레이닝 패턴이 트레이닝 패턴 세트로 구성될 수 있고, 송신기(110)는 트레이닝 패턴 세트를 수신기(120)로 전송할 수 있다. RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치(400)는 RIS(130)를 생성된 트레이닝 패턴에 따라 제어할 수 있다. 실시예에 따라, 송신기(110)는 트레이닝 패턴을 파일럿 시그널에 포함시켜 수신기(120)로 전송할 수 있고, 무선 채널의 환경에 따라 RIS(130)에 의한 실시간 적응적으로 빔포밍을 수행할 수 있도록 일정 주기 마다 트레이닝 패턴을 전송할 수 있다.
실시예에 따라, 수신기(120)는 트레이닝 패턴에 대한 수신 신호를 측정할 수 있고, RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치(400) 또는 송신기(110) 또는 RIS(130)로 트레이닝 패턴에 대한 수신 신호를 전송할 수 있다. 실시예에 따라, RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치(400)를 포함하는 무선 통신 시스템(100)에 포함되는 객체(Entity)들 간에 백본망이 연결되어 있을 수 있고, 트레이닝 패턴에 대한 수신 신호는 백본망을 통해 전송될 수 있다.
실시예에 따라, RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치(400)는 트레이닝 패턴 및 트레이닝 패턴에 대한 수신 신호에 기초하여 RIS 패턴을 산출할 수 있다. 구체적인 산출 방법에 대해서는 도 5 및 도 6에서 설명한다.
실시예에 따라, RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치(400)는 산출된 RIS 패턴으로 RIS(130)을 제어하고, 송신기(110)로 하여금 수신기(120)로 데이터 전송 또는 무선 전력을 위한 전자기파를 전송하도록 제어할 수 있다(S330).
도 5 및 도 6에 따라, RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 방법 및 이의 장치를 설명하기 앞서, RIS를 활용한 무선 통신 시스템에서 수신기 관점에서의 수신한 전자기파가 앵귤러 도메인(Angular Domain)에서 희소성을 갖는 특성에 대해 검토하고, 채널 추정 알고리즘에 대해 선행하여 설명한다.
송신기(110)는 RF 신호와 같은 전자기파의 통신 신호를 수신기(120)로 보낼 수 있고, RIS(130)는 자신에 입사된 신호를 수신기(120) 방향으로 반사하여 무선 통신을 지원할 수 있다. 송신기(110)의 위치와 수신기(120)의 위치는 각각 [수학식 1]과 같이 3차원 벡터로 표시될 수 있다.
[수학식 1]
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000001
and
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000002
실시예에 따라, 직사각형 모양의 RIS(130)가 x-y 평면에 위치한다고 가정할 수 있고, RIS(130)는 여러 개의 직사각형 모양의 RIS 타일로 분할될 수 있다. 예를 들어, 256개의 단위셀을 포함하는 RIS는 각 64개의 단위셀을 갖는 4개의 RIS 타일을 포함할 수 있다. 또한, 각 RIS 타일을 기준으로 송신기(110)와 수신기(120)가 원거리장 영역에 놓일 만큼 충분히 작다고 가정할 수 있다. 다시 말해서, RIS(130)를 기준으로 송·수신단(110, 120)은 원거리장 영역에 위치한다고 가정할 수 있다. RIS 타일의 수는 K (1,2, ...k) 로 기재될 수 있고, RIS 타일k 중심의 3차원 위치는 [수학식 2]와 같이 표시될 수 있다.
[수학식 2]
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000003
실시예에 따라, 각 RIS 타일은 M x N 개의 단위셀로 구성될 수 있고, 여기서 M과 N은 각각 x 및 y 방향으로 배치된 단위셀의 수를 나타낼 수 있다. RIS 타일의에 대한 인덱스를 설정한 다음 인덱싱을 통해서 전체 어레이를 구성하기 위해, RIS 타일의 각 단위셀은 (m, n)으로 인덱싱될 수 있다. 인접한 단위셀 사이의 간격은 x 및 y 방향에서 각각
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000004
및
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000005
로 정의될 수 있다. x-y 평면에서 각 RIS 타일의 단위 셀 형성을 나타내는 2차원 그리드는 [수학식 3]과 같이 표시될 수 있다.
[수학식 3]
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000006
여기서
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000007
는 원점을 중심으로 크기가 J인 균일한 격자에서 j번째 격자점이고 [수학식 4 ]와 같이 정의될 수 있다.
[수학식 4]
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000008
RIS 타일 k의 중심점
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000009
를 기준으로 타일 k의 단위셀 (m, m)은 [수학식 5]와 같이 표시될 수 있다.
[수학식 5]
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000010
실시예에 따라, RIS 타일 k에 대한 송신기(110) 및 수신기(110) 안테나의 이득은 다음과 같이
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000011
와
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000012
로 표시될 수 있고, 송신기(110) 및 수신기(110)에 대한 RIS 타일 k의 단위셀의 이득은 다음과 같이
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000013
와
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000014
로 표시될 수 있다. 송신기(110) 및 수신기(120)가 RIS 타일의 원거리장 영역에 있기 때문에 이득은 동일한 RIS 타일의 모든 단위셀에 대해 동일하다고 가정할 수 있다.
실시예에 따라, 다양한 RIS 패턴에 따라 각 단위셀의 상태(
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000015
)는 다양한 값을 가질 수 있고, 이 때 수신기(120)에서의 추정된 채널 이득(
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000016
)을 기반으로 RIS 채널 이득(
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000017
)을 추정하는 알고리즘에 대해 설명한다.
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000018
은 RIS(130)의 반사 계수를 지시할 수 있다. 이를 위해 앵귤러 도메인(Angular Domain)에서 나타나는 RIS 채널 이득의 희소성을 활용할 수 있다. RIS 채널 이득을 앵귤러 도메인으로 변환하기 위해 2차원 푸리에 변환(2D-DFT) 또는 고속 푸리에 변환(FFT)이 활용될 수 있다. m=1, ..., M 및 n=1, ..., N 에 대한
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000019
의 2차원 이산 푸리에 변환은 [수학식 6]과 같이 표시될 수 있다.
[수학식 6]
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000020
파시발 정리(Parseval's)에 의해 종단간 채널l은 [수학식 7]과 같이 표시될 수 있다.
[수학식 7]
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000021
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000022
이 때, [수학식 8]과 같이 표시되는
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000023
는 앵귤러 도메인에서의 RIS 채널 이득을 지시할 수 있다.
[수학식 8]
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000024
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000025
는 [수학식 9]와 같이 표현될 수 있고,
[수학식 9]
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000026
이 때, [수학식 10]과 같이 표현되는
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000027
이 희소하다면, 앵귤러 도메인에서의 RIS 채널 이득 또한 희소하다고 해석될 수 있다. 이에,
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000028
가 희소하다는 것을 입증하면 전체 채널 이득이 희소하다는 것을 나타낼 수 있다.
[수학식 10]
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000029
또한,
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000030
는 닫힌 형태(closed form)로 [수학식 11]과 같이 계산될 수 있다.
[수학식 11]
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000031
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000032
이 때,
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000033
는 [수학식 12]와 같이 표현될 수 있고,
[수학식 12]
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000034
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000035
는 [수학식 13]과 같이 주기를 갖는 sinc 함수이다.
[수학식 13]
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000036
M이 충분히 높을 때 주기적인 sinc 함수의 크기는 입력 값이
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000037
의 배수일 때만 1에 가깝고 그렇지 않으면 거의 0 이다. 따라서, 그리드 포인트를 [수학식 14]와 같이 정의하면,
[수학식 14]
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000038
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000039
는 에 s근처에서만, 높은 값
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000040
를 가진다. 다시 말해,
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000041
는 파워 대부분이 s 근처에만 집중되어 있기 때문에 희소성을 가진다고 해석될 수 있다.
채널 추정을 위해 행렬 방정식 형식으로 공식화할 수 있고, 이를 위해 먼저 종단간의 채널 방정식을 [수학식 15]와 같이 정의할 수 있다.
[수학식 15]
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000042
이 때,
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000043
과
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000044
는 KMN의 크기를 갖는 열벡터일 수 있고,
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000045
과
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000046
를 벡터화될 수 있다. 실시예에 따라,
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000047
과
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000048
는 각각 RIS 채널 이득 벡터 그리고 반사계수 벡터라고 지칭될 수 있다. 3개의 인덱스 k, m, n에 대한 벡터화 구성 요소를 정렬할 때 인덱스 k를 메이저로, 마지막 인덱스 n을 마이너하다고 지칭할 수 있다.
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000049
로부터 벡터
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000050
를 정의한다고 할 때,
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000051
는 [수학식 16]과 같은 KMN 크기의 벡터일 수 있고, 벡터
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000052
과
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000053
도 동일한 방식으로 정의될 수 있다.
[수학식 16]
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000054
단일 RIS 타일에서 2D-DFT 행렬
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000055
를 정의하고 행렬
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000056
의 원소는 [수학식 17]과 같이 정의될 수 있다.
[수학식 17]
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000057
행렬
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000058
의 각 열은 (m, m)을 고정하고, 각 인덱스에서 u를 메이저로, v를 마이너로 정의하여
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000059
를 배치할 수 있다. 마찬가지로
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000060
의 각 행은 (u, v)를 고정하고 m을 메이저로, n을 마이너로 정의하여 배치할 수 있다.
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000061
는 [수학식 18]과 같이 정의될 수 있다.
[수학식 18]
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000062
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000063
를 기반으로, KMN x KMN 크기를 가지는 대각행렬
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000064
을 정의할 수 있다. 행렬
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000065
k개의
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000066
의 대각 원소로 배치된다. 따라서
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000067
는 [수학식 19]와 같이 정의될 수 있다.
[수학식 19]
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000068
더욱이,
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000069
는 [수학식 20]과 같은 성질을 가진다. 이 때, I 는 단위행렬을 나타낸다.
[수학식 20]
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000070
이제, 앵귤러 도메인에서의 RIS 채널 이득은 [수학식 21], [수학식 22]와 같이 정의될 수 있다.
[수학식 21]
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000071
[수학식 22]
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000072
이 때, 을 기반으로 [수학식 23]와 같이
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000073
을 정의할 수 있으며, 앵귤러 도메인에서의 RIS 채널이득 벡터
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000074
는 희소성을 가진다.
[수학식 23]
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000075
실시예에 따라, RIS 채널 이득을 추정하기 위해 RIS는 2W 개의 서로 다른 반사 계수 벡터를 사용한다. 각 반사 계수 벡터는w로 인덱싱되며,
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000076
는 w번째 반사 계수 벡터를 나타낸다. 각 반사 계수 벡터에 대해 수신기는 종단 간 채널 이득을 추정하고
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000077
는 w번째 반사 계수 벡터에 대한 종단 간 채널 이득 추정을 지시할 수 있다. 그러면
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000078
는 [수학식 24], [수학식 25] 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 24]
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000079
[수학식 25]
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000080
이 때,
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000081
는 w번째 반사계수에 대해 추정된 잡음으로 정의될 수 있다. 그런 다음, 모든 w에 대한 방정식을 [수학식 26], [수학식 27]과 같은 행렬 방정식으로 표현하면 아래와 같다.
[수학식 26]
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000082
[수학식 27]
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000083
이 때,
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000084
은 모든 원소가 1인 벡터를 나타낸다. 위 수학식에서 2w 행벡터
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000085
를 위에 배치하여 2w-by-KMN 반사계수 행렬
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000086
을 정의할 수 있다.
채널 추정 알고리즘은 종단 간 추정 채널 이득
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000087
을 기반으로 RIS 채널
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000088
또는
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000089
를 추정할 수 있다.
실시예에 따른 채널 추정 알고리즘은 크게, 반사 계수 행렬
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000090
을 식별하는 과정이 선행될 수 있다. 송신단에서 수신단으로 바로 전달되는 채널은 없다고 가정한다. 이 때, 종단간의 채널
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000091
는 [수학식 28]과 같이 정의될 수 있고, 이 때,
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000092
는 채널 추정 알고리즘에 의해 결정된 센싱 행렬(sensing matrix)이다.
[수학식 28]
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000093
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000094
이하, 도 3 및 도 4를 참조하여, RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 방법을 설명한다.
실시예에 따라, RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치(400)는 송신기(110), 수신기(120) 및 RIS(130)와 신호 또는 데이터를 송수신하는 통신부(410), 무선 통신 시스템의 채널을 추정하는 전반적인 동작을 수행하는 제어부(420) 및 트레이닝 패턴 등을 저장하는 메모리(430)을 포함할 수 있다. 실시예에 따라, RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치(400)는 송신기(110) 또는 RIS(130)에 포함될 수 있고, 기지국(도면 미도시)에 포함될 수 있다.
실시예에 따라, 제어부(420)는 앵귤러 도메인(Angular domain)에서 RIS 채널 이득 벡터
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000095
의 희소성을 활용하여 압축 센싱 알고리즘을 통해 채널을 추정할 수 있다. 실시예에 따라,
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000096
, 그리고
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000097
는 각각 센싱(sensing) 결과 벡터, 센싱 행렬(sensing matrix), 대표 행렬, 그리고 희소성 벡터를 지시할 수 있다. 압축 센싱을 사용하면
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000098
이 희소하다는 가정 아래 센싱 행렬(즉, W)의 행 수는 단위셀(즉, KMN)의 수보다 훨씬 작은 크기를 가질 수 있다. 베르누이(Bernoulli) 분포에 따라 무작위 방식으로 압축 감지를 위한 센싱 행렬
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000099
를 정의할 수 있다.
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000100
의 각 원소는 동일한 확률로 1과 -1 사이에서 독립적으로 선택될 수 있다. 해당 알고리즘에서 대표 행렬
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000101
가 직교 기저(basis)를 갖기 때문에 이 베르누이 랜덤 행렬 구성이 제한된 등거리법 속성(RIP)을 만족할 수 있다. RIP를 만족할 때, 희소 벡터
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000102
를 표준 알고리즘에 의해 재구성할 수 있다.
실시예에 따라, 제어부(420)는 OMP 알고리즘을 채널 추정에 활용할 수 있고, 먼저, 본 발명에 따른 채널 추정 알고리즘의 입력 및 출력 파라미터를 초기화할 수 있다(S510). 실시예에 따라, 채널 추정 알고리즘은 감지 결과 벡터
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000103
을 근사화시키기 위해
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000104
의 열들 중 최적의 값을 탐색하며 선택해 나갈 수 있다.
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000105
의 i번째 열은
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000106
로 표시되고, 얼마나 희소한 가를 나타내는 희소성 레벨 S는
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000107
중에서 선택해야 하는 열의 수이며, 본 알고리즘에서 입력일 수 있다. 실시예에 따라, 희소성 레벨 S는 앵귤러 도메인에서 희소한 피크(peak) 값을 기반으로 설정될 수 있다. 현재 선택된 열의 인덱스 벡터는
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000108
로 나타내고 현재 선택된 열의 행렬은
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000109
로 나타낸다. 현재 선택된 열로
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000110
을 근사한 후의 잔여벡터(Residual vector)는 r로 표시한다. 실시예에 따라, 잔여 벡터는 앵귤러 도메인에서의 크기(magnitude)들 중 최대값을 제외한 나머지값들을 지시할 수 있다. 크기의 최댓값은 알고리즘에서 채널 추정을 위해 사용되고, 다음 반복을 위해 제거되기 때문에 현재 반복에서 사용되지 않고 남아있는 벡터를 잔여벡터로 지칭할 수 있다.
실시예에 따라, 제어부(420)는 임의의 트레이닝 패턴을 생성할 수 있고, 적어도 하나 이상의 트레이닝 패턴을 생성하여 복수의 트레이닝 패턴을 포함하는 트레이닝 패턴 세트를 생성하고, 메모리(430)에 저장시킬 수 있다.
실시예에 따라, 제어부(420)는 생성한 트레이닝 패턴 또는 트레이닝 패턴 세트를 송신기(110)로 전송할 수 있고, 송신기(110)를 통해 수신기(120)로 트레이닝 패턴을 전송하게 할 수 있다.
실시예에 따라, 제어부(420)는 수신기(120)로부터 트레이닝 패턴에 대한 수신 신호를 전달 받을 수 있고, 트레이닝 패턴에 대한 수신 신호에 IFFT 행렬을 곱하고(S520), 잔여 백터 및 상관값(correlation)이 최대인 열을 도출할 수 있다(S530).
실시예에 따라, 제어부(420)는 잔여 백터 및 상관값(correlation)이 최대인 열에 기초하여 주파수 대역에서의 채널 추정할 수 있고(S540), 잔여 백터를 업데이트하고, 기 설정된 희소성 레벨 S가 본 알고리즘의 반복 회수보다 적은지 여부를 식별할 수 있다(S550).
도 6을 참조하면, 첫번째 반복에서 확인되는 최대 피크와 두번째 반복되는 피크가 희소성을 갖는 것으로 확인되며, 첫번째에서 가장 큰 크기를 갖는 피크값을 통해서 채널을 추정하고, 두번째 반복에서 두번째 큰 상관값이 고려되도록 가장 큰 크기의 상관값을 갖는 피크는 삭제될 수 있다.
실시예에 따라, 잔여 백터를 근사하는 데 가장 적합할 것으로 예상되는 하나의 열이 선택될 수 있다. 선택한 열과 해당 인덱스는
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000111
및
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000112
에 추가될 수 있다.
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000113
을 근사화하기 위해 선택된 열의 행렬에 곱해지는 벡터 (즉,
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000114
)는 유사역행렬(pseudoinverse)을 사용하여 계산될 수 있고, 잔여 백터 r은 업데이트될 수 있다. S 열을 추가한 후 제어부(420)는 인덱스 벡터와 선택한 열의 곱셈 값을 반환한다. (즉,
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000115
및
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000116
).
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000117
의 추정치는
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000118
가 있는 항목을
Figure PCTKR2022021680-appb-img-000119
의 해당 값으로 설정하고 나머지 항목을 0으로 설정될 수 있다.
실시예에 따라, 제어부(420)는 이후 최적위상값 도출 및 위상 양자화를 수행한 후, RIS 패턴을 도출할 수 있다(S580).
도 7 내지 도 9은 본 발명의 실시예에 따른 RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치 및 이의 방법의 실험 결과를 설명하기 위한 도면이다.
도 7 내지 도 9을 참조하면, 5.8 GHz 대역의 RIS 제작 및 테스트베드 구현을 통해 앞서 설명한 채널 추정 알고리즘의 성능을 검증한 결과를 확인할 수 있다. 먼저 제안된 RIS 알고리즘을 검증하기 위해 시뮬레이션을 수행하였고, 결과는 도 7과 같다. RIS에 대한 수신기 위치의 각도가 10º ~ 50º 인 경우에 대해 시뮬레이션 결과를 확인할 수 있듯이 제안된 알고리즘은 수신기 쪽으로 빔을 조향할 수 있다. 또한, 도 7에서 "True Phase"와 "Est. Phase”에서 제안한 알고리즘이 채널을 추정하고 RIS 최적의 패턴을 얻을 수 있음을 알 수 있다. "Received Power Window"에서 빨간색 선(Ideal Received Power)과 파란색으로 표시된 선(Received Power)의 차이가 알고리즘이 실행됨에 따라 줄어드는 것을 확인할 수 있다.
이후 제작된 RIS 하드웨어를 활용하여 실험을 진행하였다. 먼저, 시뮬레이션에서 사용한 시나리오와 동일한 환경에서 실험을 진행하여 도 6의 시뮬레이션 결과와 비교하면, 예상대로 제안된 알고리즘은 빔을 원하는 방향으로 적응적으로 조정하고 초점을 맞출 수 있음을 확인했고, 결과는 도 8에서 확인할 수 있다.
도 9를 참조하면, 해당 알고리즘을 활용한 무선시스템에서의 응용 실험을 수행했다. 해당 알고리즘을 기반으로 채널 추정 후 OFDM 신호를 전송했다. 본 실험은 제안된 모델이 원활한 무선 통신을 지원하고 서비스의 품질을 향상시킬 수 있음을 증명한다. 실험 결과, 제안한 모델이 BER(a), SNR(b), 성상도(c) 측면에서 무선 통신의 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다. 도 9에서 트레이닝 패턴의 수가 현저히 적음에도 불구하고 제안된 기법과 Hadamard 알고리즘 간의 성능 차이는 미미함을 확인할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시 예에 의하면, 전술한 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공할 수 있다. 다시 말해서, 전술한 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터 판독 가능 매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 또한, 상술한 방법에서 사용된 데이터의 구조는 컴퓨터 판독 가능 매체에 여러 수단을 통하여 기록될 수 있다. 본 발명의 다양한 방법들을 수행하기 위한 실행 가능한 컴퓨터 프로그램이나 코드를 기록하는 기록 매체는, 반송파(carrier waves)나 신호들과 같이 일시적인 대상들은 포함하는 것으로 이해되지는 않아야 한다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, DVD 등)와 같은 저장 매체를 포함할 수 있다.
이상에서 대표적인 실시 예를 통하여 본 발명을 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시 예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리 범위는 설명한 실시 예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 특허청구범위와 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태에 의하여 정해져야 한다.

Claims (6)

  1. 트레이닝 패턴을 생성하는 과정;
    송신기를 통해 상기 트레이닝 패턴을 수신기로 전송시키는 과정;
    상기 트레이닝 패턴 및 상기 트레이닝 패턴에 대한 수신 신호에 기초하여 RIS 패턴을 산출하는 과정;
    상기 산출된 RIS(reconfigurable intelligent surface) 패턴에 기초하여 RIS를 제어하는 과정;
    을 포함하는,
    RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 트레이닝 패턴 및 상기 트레이닝 패턴에 대한 수신 신호에 기초하여 RIS 패턴을 산출하는 과정은,
    트레이닝 패턴에 대한 수신 신호에 IFFT를 곱연산하는 과정;
    을 포함하는,
    RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 트레이닝 패턴 및 상기 트레이닝 패턴에 대한 수신 신호에 기초하여 RIS 패턴을 산출하는 과정은,
    앵귤러 도메인(Angular Domain)에서의 크기(magnitude)들 중 최대값을 갖는 상관값(correlation)이 포함된 열(column) 도출하는 과정; 및
    앵귤러 도메인에서의 크기(magnitude)들 중 최대값을 제외한 나머지값들을 포함하는 잔여 백터를 도출하는 과정;
    을 포함하는,
    RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 방법.
  4. 트레이닝 패턴를 생성하는 제어부; 및
    상기 트레이닝 패턴을 송신기로 전송하는 통신부;
    를 포함하며,
    상기 제어부는,
    상기 송신기를 통해 상기 트레이닝 패턴를 수신기로 전송시키며,
    상기 트레이닝 패턴 및 상기 트레이닝 패턴에 대한 수신 신호에 기초하여 RIS 패턴을 산출하고,
    상기 산출된 RIS(reconfigurable intelligent surface) 패턴에 기초하여 RIS를 제어하는,
    RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    트레이닝 패턴에 대한 수신 신호에 IFFT를 곱연산하는,
    RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    앵귤러 도메인(Angular Domain)에서의 크기(magnitude)들 중 최대값을 갖는 상관값(correlation)이 포함된 열(column) 도출하고,
    앵귤러 도메인에서의 크기(magnitude)들 중 최대값을 제외한 나머지값들을 포함하는 잔여 백터를 도출하는,
    RIS를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치.
PCT/KR2022/021680 2021-12-30 2022-12-29 Ris를 활용한 무선 통신 시스템의 채널 추정 장치 및 이의 방법 Ceased WO2023128682A1 (ko)

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