[논문 리뷰] Joint Localization and Mapping through Millimeter Wave MIMO in 5G Systems - Extended Version

Rico Mendrzik, Henk Wymeersch외 1명|arXiv (Cornell University)|2018. 04. 12.

Millimeter-Wave Propagation and Modeling참고 문헌 11인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 5G mmWave MIMO 시스템에서 라인오브사이트(LOS) 경로가 없더라도 이동 단말기의 위치, 방향 및 산란점 위치를 동시에 추정하기 위해 비모수적 신뢰도 전파(nonparametric belief propagation) 기반 메시지 전달 추정기를 제안한다. 이 방법은 최신 최소제곱(least-squares) 방법보다 높은 정확도를 달성하며, 특히 높은 측정 노이즈 조건에서도 유의미하게 성능을 발휘하며, 파arms의 사전 지식 없이 단일 전송 버스트에서만 작동한다.

ABSTRACT

Millimeter wave signals with multiple transmit and receive antennas are considered as enabling technology for enhanced mobile broadband services in 5G systems. While this combination is mainly associated with achieving high data rates, it also offers huge potential for radio-based positioning. Recent studies showed that millimeter wave systems with multiple transmit and receive antennas are capable of jointly estimating the position and orientation of a mobile terminal while mapping the radio environment simultaneously. To this end, we present a message passing-based estimator which jointly estimates the position and orientation of the mobile terminal, as well as the location of reflectors or scatterers. We provide numerical examples showing that this estimator can provide considerably higher estimation accuracy compared to a state-of-the-art estimator. Our examples demonstrate that our message passing-based estimator neither requires the presence of a line-of-sight path nor prior knowledge regarding any of the parameters to be estimated.

연구 동기 및 목표

• 직접적인 라인오브사이트 경로가 존재하지 않을 때 5G mmWave 시스템에서 정확한 무선 기반 위치 측정 문제를 해결하기 위해.
• 라인오브사이트(LOS)가 아닌 다중 경로 성분만을 사용하여 이동 단말기의 위치, 방향 및 산란점 위치를 동시에 추정할 수 있도록 하기 위해.
• 모든 매개변수의 사전 지식이나 LOS 경로의 존재 여부 없이도 단일 스냅샷으로 위치 측정 및 맵핑 솔루션을 개발하기 위해.
• 측정 노이즈가 높은 조건에서도 확률적 추론을 활용하여 기존 방법보다 정확도를 향상시키기 위해.

제안 방법

• 이 방법은 위치, 방향 및 산란점 위치의 사후 분포를 근사하기 위해 요소 그래프(factor graph)에 비모수적 신뢰도 전파(NBP)를 적용한다.
• 연속 확률 분포를 표현하기 위해 입자 기반 구현을 사용하여 근사된 주변 사후 분포의 효율적 계산을 가능하게 한다.
• 메시지는 요소 그래프 내의 변수와 요소 간에 전달되며, 거리, 각도도착(АОA), 각도방출(AOD) 측정에서 유도된 제약 조건을 나타낸다.
• 알고리즘은 다수의 NLOS 경로에서 유도된 증거를 결합하여 반복적으로 추정치를 개선하며, 각 변수 노드에서 믿음(신뢰도)을 갱신한다.
• 메시지 갱신 과정은 측정 노이즈 모델을 반영하며, AOA와 AOD는 콘(cone) 형태로, 거리는 타원 또는 원 형태로 표현된다.
• 격자 기반 검색 또는 초기화가 필요 없어, 정밀한 방향 각도 격자 기반 최소제곱 방법과 같은 기존 방법의 계산 부담을 피할 수 있다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 5G mmWave MIMO 시스템에서 라인오브사이트 경로에 의존하지 않고도 동시 위치 측정 및 맵핑을 달성할 수 있는가?
• RQ2 사전 지식이 없이도 단일 스냅샷으로 위치, 방향 및 산란점 위치를 고정밀도로 추정할 수 있는가?
• RQ3 측정 노이즈가 높은 조건에서 메시지 전달 기반 추정기가 기존 최소제곱 방법보다 정확도 면에서 뛰어나게 성능을 발휘하는가?
• RQ4 비모수적 신뢰도 전파를 통한 확률적 추론이 도전적인 NLOS 환경에서 강건하고 불확실성 인식이 가능한 추정치를 제공할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 메시지 전달 추정기는 최신 최소제곱 방법 대비 위치, 방향 및 산란점 위치 추정의 루트 평균 제곱 오차(RMSE)가 유의미하게 낮다.
• 제안된 추정기의 RMSE는 각도 측정 노이즈가 증가함에 따라 거의 일정하게 유지되는 반면, 최소제곱 방법의 RMSE는 노이즈가 증가할수록 급격히 증가한다.
• LOS 경로가 존재하지 않는 차단된 라인오브사이트(OLOS) 환경에서도 추정기가 안정적으로 작동하여, 도전적인 전파 조건에 대한 강건성을 입증한다.
• 이 방법은 단일 전송 버스트만으로도 정확한 단일 스냅샷 위치 측정 및 맵핑을 가능하게 하며, 모든 매개변수를 추정할 수 있다.
• 알고리즘은 전체 사후 분포 근사를 제공하여 각 추정 매개변수에 대한 불확실성 측도를 제공한다.
• 수치적 결과는 메시지 전달 방법이 최소제곱 방법이 악성 초기화 또는 높은 노이즈로 실패할 경우에도 높은 정확도를 유지함을 보여준다.