[논문 리뷰] Joint Beam Training and Positioning For Intelligent Reflecting Surfaces Assisted Millimeter Wave Communications

Wei Wang, Wei Zhang|arXiv (Cornell University)|2020. 09. 08.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 39인용 수 10

한 줄 요약

이 논문은 인텔리전트 반사 표면(IR)을 활용한 밀리미터파 통신에서 센티미터 수준의 정밀도를 갖는 정위치화와 함께 비추합 및 반사 최적화를 향상시키기 위한 공동 빔 트레이닝 및 정위치화 프레임워크를 제안한다. 무작위 빔 포밍과 도래각/출발각의 최대우도 추정을 조합하고, 반복적으로 위치 추정치를 정밀화함으로써 채널 상태 정보의 정확도와 차단 감지 능력을 향상시켜 기존의 방법들보다 뛰어난 성능을 달성한다.

ABSTRACT

Intelligent reflecting surface (IRS) offers a cost effective solution to link blockage problem in mmWave communications, and the prerequisite of which is the accurate estimation of (1) the optimal beams for base station/access point (BS/AP) and mobile terminal (MT), (2) the optimal reflection patterns for IRSs, and (3) link blockage. In this paper, we carry out beam training design for IRSs assisted mmWave communications to estimate the aforementioned parameters. To acquire the optimal beams and reflection patterns, we firstly perform random beamforming and maximum likelihood estimation to estimate angle of arrival (AoA) and angle of departure (AoD) of the line of sight (LoS) path between BS/AP (or IRSs) and MT. Then, with the estimate of AoAs and AoDs, we propose an iterative positioning algorithm that achieves centimeter-level positioning accuracy. The obtained location information is not only a fringe benefit but also enables us to cross verify and enhance the estimation of AoA and AoD, and facilitates the prediction of blockage indicator. Numerical results show the superiority of our proposed beam training scheme and verify the performance gain brought by location information.

연구 동기 및 목표

• 비선형 시선(NLoS) 조건에서 높은 경로 손실로 인해 네트워크 신뢰성이 심각하게 제한되는 링크 차단 문제를 해결하기 위해.
• 사전 CSI 또는 정확한 위치 지식 없이도 최적의 송신/수신 빔, IRS 반사 계수, 링크 차단 상태를 공동으로 추정하기 위해.
• 정위치화 정밀도를 피드백 메커니즘으로 활용하여 도래각/AoD 추정치를 정밀화하고 빔 트레이닝의 강건성을 향상시키기 위해.
• 통합된 빔 트레이닝 및 정위치화를 통해 동적인, 차단이 자주 발생하는 mmWave 환경에서 교육 오버헤드를 줄이고 시스템 성능을 향상시키기 위해.

제안 방법

• 기지국과 이동 단말에서 무작위 빔 포밍을 적용하여 채널을 자극하고 신호 세기 측정값을 수집함으로써 초기 출발각(AoD) 및 도래각(AoA) 추정을 수행한다.
• 수집된 측정값을 바탕으로 최대우도 추정을 적용하여 라인오브사이트(LoS) 경로의 AoA 및 AoD를 보다 정확하게 추정한다.
• 추정된 AoA/AoD를 활용하여 이동 단말의 위치를 센티미터 수준의 정밀도로 반복적으로 정밀화하는 반복적 정위치화 알고리즘을 개발한다.
• 정밀화된 위치 추정치를 활용해 AoA/AoD 추정치를 상호 검증하고 개선함으로써 추정 오차를 감소시키고 강건성을 향상시킨다.
• 정확한 위치 정보를 활용해 LoS 경로 가용성의 일관성을 평가함으로써 링크 차단을 감지하고 표시한다.
• 빔 트레이닝과 정위치화를 통합된 프레임워크로 통합하여, 위치 피드백이 빔 및 반사 계수 최적화를 향상시킨다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 공동 빔 트레이닝 및 정위치화가 IRS를 활용한 mmWave 시스템에서 AoA 및 AoD 추정 정확도를 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 센티미터 수준의 정위치화 정밀도가 빔 및 반사 계수 최적화에 얼마나 기여하는가?
• RQ3 위치 피드백을 통합함으로써 mmWave 통신에서 차단 감지 능력과 시스템 강건성이 어떻게 향상되는가?
• RQ4 제안된 공동 설계가 정위치화 피드백이 없는 기존 빔 트레이닝 방식에 비해 성능 향상은 어느 정도인가?

주요 결과

• 제안된 방법은 센티미터 수준의 정위치화 정밀도를 달성하여 빔 및 반사 계수 추정의 신뢰성을 크게 향상시킨다.
• 위치 피드백 통합으로 AoA/AoD 추정 오차가 감소하여 더 정확한 빔 정렬과 높은 데이터 전송률을 달성한다.
• 반복적 정위치화 알고리즘이 빠르게 수렴하여 최소한의 오버헤드로 실시간 빔 트레이닝을 가능하게 한다.
• 수치 결과는 기존의 빔 트레이닝 기법 대비 신호 대 간섭 및 노이즈 비율(SINR)과 스펙트럼 효율성에서 뚜렷한 성능 향상을 보여준다.
• 위치 기반 채널 일관성 검증을 통해 LoS 경로 가용성의 일관성을 검증함으로써 링크 차단을 효과적으로 감지할 수 있다.