[論文レビュー] Target Sensing with Intelligent Reflecting Surface: Architecture and Performance

Xiaodan Shao, Changsheng You+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 22, 2022

Advanced Wireless Communication Technologies被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、直接波とIRS反射波の両方のエコー信号を活用することで、ターゲットの局所化を可能にする、新しい自己センシング知能反射表面（IRS）アーキテクチャを提案する。受信信号のパワーを最大化するための受動的反射の最適化と、角度推定のCramér-Rao下界（CRB）の導出により、専用送信機を必要とせず、経路損失や遮蔽の下でも従来のシステムを上回る精度と耐障害性を実現する。

ABSTRACT

Intelligent reflecting surface (IRS) has emerged as a promising technology to reconfigure the radio propagation environment by dynamically controlling wireless signal's amplitude and/or phase via a large number of reflecting elements. In contrast to the vast literature on studying IRS's performance gains in wireless communications, we study in this paper a new application of IRS for sensing/localizing targets in wireless networks. Specifically, we propose a new self-sensing IRS architecture where the IRS controller is capable of transmitting probing signals that are not only directly reflected by the target (referred to as the direct echo link), but also consecutively reflected by the IRS and then the target (referred to as the IRS-reflected echo link). Moreover, dedicated sensors are installed at the IRS for receiving both the direct and IRS-reflected echo signals from the target, such that the IRS can sense the direction of its nearby target by applying a customized multiple signal classification (MUSIC) algorithm. However, since the angle estimation mean square error (MSE) by the MUSIC algorithm is intractable, we propose to optimize the IRS passive reflection for maximizing the average echo signals' total power at the IRS sensors and derive the resultant Cramer-Rao bound (CRB) of the angle estimation MSE. Last, numerical results are presented to show the effectiveness of the proposed new IRS sensing architecture and algorithm, as compared to other benchmark sensing systems/algorithms.

研究の動機と目的

• 6G無線ネットワークにおける深刻な経路損失や遮蔽下でも、高精度で低コストなターゲットセンシングのニーズに対応すること。
• 従来のモノスタティックおよびバイスタティックセンシングシステムの限界を克服し、IRSを反射体とセンシングプラットフォームの両方として機能させること。
• 直接波とIRS反射エコー信号の両方を用いてターゲットの方向を推定できる自己センシングIRSアーキテクチャの開発。
• IRSセンサで受信するエコー信号の総パワーを最大化するように受動的反射係数を最適化し、角度推定精度を向上させること。
• 角度推定の平均二乗誤差（MSE）のCramér-Rao下界（CRB）を導出し、提案されたセンシングフレームワークの理論的性能限界を提供すること。

提案手法

• IRSには、ターゲットからの直接波とIRS反射エコー信号を受信する専用センサを装備する。
• 組み合わせエコー信号を用いて到来方向（DOA）を推定するために、カスタマイズされた多重信号分類（MUSIC）アルゴリズムを適用する。
• IRSセンサで受信するエコー信号の総パワーを最大化するように、IRSの受動的反射係数を最適化する。
• 最適化された信号モデルとエコー信号の統計的性質に基づき、角度推定のMSEに対するCramér-Rao下界（CRB）を導出する。
• フィッシャー情報行列を用いて、CRBを閉形式で表現し、信号対雑音比、アレイ応答ベクトル、およびIRSからターゲットおよび戻りの有効チャネルゲインを組み込む。
• 理論的分析により、IRS素子の配置、信号相関、アレイ構成が推定精度に与える影響を考慮する。

Figure 1: Different IRS-aided sensing systems.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 専用送信機を必要とせず、通信とターゲットセンシングの両方を同時に実現できるIRSを設計可能か？
• RQ2 直接波とIRS反射エコー信号を併用することで、従来のシステムと比較してターゲット局所化精度がどのように向上するか？
• RQ3 IRSセンサでエコー信号のパワーを最大化する最適な受動的反射ビームフォーミング設計は何か？
• RQ4 提案されたIRSセンシングアーキテクチャにおける角度推定MSEの理論的下限は何か？
• RQ5 CRBは、IRSサイズ、信号対雑音比、アレイ構成に応じてどのようにスケーリングされるか？

主な発見

• 提案された自己センシングIRSアーキテクチャは、直接波とIRS反射エコー信号の両方を活用することで、高精度なターゲット局所化を実現し、別個のレーダ送信機の必要性を排除する。
• 受動的反射係数をエコー信号の総パワーを最大化するように最適化することで、IRSセンサでの信号対雑音比が著しく向上し、推定精度が向上する。
• 角度推定MSEの導出されたCramér-Rao下界（CRB）は閉形式で表現されており、この下界が有効チャネルゲインの二乗およびIRS素子数に反比例することを示している。
• 数値結果により、提案システムが、特に高経路損失および遮蔽状態下で、従来のモノスタティックおよびバイスタティックセンシングシステムを上回る局所化精度を達成することが示された。
• CRB分析により、IRSがターゲットと適切に整合されており、最適な位相シフトによって信号相関が最大化されている場合に推定誤差が最小化されることが明らかになった。
• IRSがターゲットに近接して配置されている場合、ループ経路損失が低減され、IRS反射エコーの強度が向上するため、性能向上が最も顕著に現れる。

Figure 2: An IRS-self-sensing system.