[논문 리뷰] Integrated Sensing and Communication with mmWave Massive MIMO: A Compressed Sampling Perspective

Zhen Gao, Ziwei Wan외 5명|arXiv (Cornell University)|2022. 01. 15.

Sparse and Compressive Sensing Techniques인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 압축 감지(CS) 기반의 통합 감지 및 통신(ISAC) 프레임워크를 제안하며, 하이브리드 비드포밍(HBF)을 갖춘 밀리미터파(mmWave) 대량 MIMO 시스템에 적용하여 고해상도 레이더 영상과 저파일럿 오버헤드 채널 추정을 가능하게 한다. 넓게 간격을 둔 어레이(WSA)와 새로운 수직 매칭 추적 기반 지원 정밀화(OMP-SR) 알고리즘을 활용함으로써 각도, 지연 및 도플러 주파수의 정확한 동시 추정을 달성하였으며, 시뮬레이션 결과는 근접한 CRB 성능과 도플러 보정 시 약 10 dB의 BER 향상을 보였다.

ABSTRACT

Integrated sensing and communication (ISAC) has opened up numerous game-changing opportunities for realizing future wireless systems. In this paper, we propose an ISAC processing framework relying on millimeter-wave (mmWave) massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems. Specifically, we provide a compressed sampling (CS) perspective to facilitate ISAC processing, which can not only recover the high-dimensional channel state information or/and radar imaging information, but also significantly reduce pilot overhead. First, an energy-efficient widely spaced array (WSA) architecture is tailored for the radar receiver, which enhances the angular resolution of radar sensing at the cost of angular ambiguity. Then, we propose an ISAC frame structure for time-varying ISAC systems considering different timescales. The pilot waveforms are judiciously designed by taking into account both CS theories and hardware constraints induced by hybrid beamforming (HBF) architecture. Next, we design the dedicated dictionary for WSA that serves as a building block for formulating the ISAC processing as sparse signal recovery problems. The orthogonal matching pursuit with support refinement (OMP-SR) algorithm is proposed to effectively solve the problems in the existence of the angular ambiguity. We also provide a framework for estimating the Doppler frequencies during payload data transmission to guarantee communication performances. Simulation results demonstrate the good performances of both communications and radar sensing under the proposed ISAC framework.

연구 동기 및 목표

• 압축 감지(CS)를 활용하여 희박한 신호 복원을 통해 mmWave 대량 MIMO ISAC 시스템의 높은 계산 및 파일럿 오버헤드 문제를 해결하고자 한다.
• 에너지 효율적인 넓게 간격을 둔 어레이(WSA) 아키텍처를 통해 레이더 각도 해상도를 향상시키면서 동시에 각도의 모호함을 관리하고자 한다.
• 하이브리드 비드포밍(HBF) 제약 조건 하에 하드웨어 인식 파형을 갖춘 시간 변화가 있는 ISAC 프레임 구조를 설계하고자 한다.
• 신뢰할 수 있는 고속 이동 통신을 위해 채널 상태 정보와 도플러 주파수의 동시 추정을 가능하게 하고자 한다.
• 레이더 영상과 채널 추정에서 발생하는 각도의 모호함을 효과적으로 다룰 수 있도록 전용 딕셔너리와 OMP-SR 알고리즘을 개발하고자 한다.

제안 방법

• 레이더 수신기에서 넓게 간격을 둔 어레이(WSA)를 도입하여 각도 해상도를 향상시키되, 이로 인해 발생하는 각도의 모호함을 수반한다.
• 채널 추정, 레이더 영상, 도플러 추정에 각각 다른 시간 스케일을 고려한 새로운 ISAC 프레임 구조를 설계한다.
• WSA에 적합한 전용 딕셔너리를 활용하여 ISAC 처리를 희박한 신호 복원 문제로 수식화함으로써 압축 샘플링을 가능하게 한다.
• 기존 OMP보다 더 높은 정확도를 확보하기 위해 각도의 모호함을 해소하고 복원 정확도를 향상시키는 수직 매칭 추적 기반 지원 정밀화(OMP-SR) 알고리즘을 제안한다.
• Payload 전송 중에 도플러 추정 프레임워크를 통합하여 시간 변화가 있는 채널에서도 통신 성능을 유지한다.
• HBF 하드웨어 제약 조건 하에서 파일럿 웨이브폼을 최적화하여 파일럿 다양성을 확보하고 오버헤드를 감소시킨다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 압축 감지(CS)는 mmWave ISAC 시스템에 어떻게 효과적으로 적용되어 저파일럿 오버헤드를 확보하면서도 고해상도 감지와 정확한 채널 추정을 유지할 수 있는가?
• RQ2 넓게 간격을 둔 어레이에 의해 유도되는 각도의 모호함은 레이더 영상과 채널 복원에 어떤 영향을 미치며, 이를 어떻게 완화할 수 있는가?
• RQ3 하이브리드 비드포밍 제약 조건 하에서 파일럿 웨이브폼은 어떻게 설계되어야 하며, 이를 통해 효과적인 채널 추정과 레이더 감지를 동시에 달성할 수 있는가?
• RQ4 제안된 OMP-SR 알고리즘이 기존 OMP에 비해 모호한 각도를 얼마나 잘 해결하고 복원 성능을 향상시킬 수 있는가?
• RQ5 고속 이동 조건 하에서 도플러 추정 프레임워크는 통신 신뢰성을 유지하는 데 얼마나 효과적인가?

주요 결과

• 제안된 OMP-SR 알고리즘은 각도의 모호함이 존재하는 조건에서도 기존 OMP에 비해 복원 성능을 크게 향상시킨다.
• 도플러 추정 프레임워크는 거의 이상적인 성능을 달성하였으며, 도플러 보정 시 BER 결과가 정확한 지식이 있는 경우와 유사하게 나타나 16-QAM 기준 BER = 1e-4에서 약 10 dB의 이득을 기록하였다.
• 낮은 전송 전력(P_D = 2 dBm) 조건에서는 도플러 추정 MSE가 Cramér-Rao 경계(CRB)에 가까워져 높은 추정 정확도를 나타낸다.
• 높은 전송 전력(P_D = 4 dBm) 조건에서는 사용자 간 간섭으로 인해 MSE에 오차 평면(error floor)가 나타나지만, 실제 BER 성능에 미치는 영향은 미미하다.
• 파일럿 웨이브폼 설계가 효과적이다: 코드북 수(M^CB)를 늘일수록 스펙트럼 효율성이 크게 향상되며, M^CB = 16일 때 거의 최적의 성능을 달성한다.
• WSA 아키텍처는 추가적인 RF 체인을 요구하지 않으면서도 각도 해상도를 향상시켜 ISAC 시스템 내 레이더 감지에 있어 에너지 효율적인 솔루션을 제공한다.