[논문 리뷰] MetaLocalization: Reconfigurable Intelligent Surface Aided Multi-user Wireless Indoor Localization

Haobo Zhang, Hongliang Zhang외 4명|arXiv (Cornell University)|2020. 11. 18.

Indoor and Outdoor Localization Technologies참고 문헌 50인용 수 10

한 줄 요약

이 논문은 수신 신호 강도(RSS)-기반 정밀도를 향상시키기 위해 RIS 위상값을 최적화하여 위치 간에 구별 가능한 RSS 지문을 생성함으로써, 재구성 가능한 지능형 표면(RIS)을 활용한 다중 사용자 실내 정위치 시스템인 MetaLocalization을 제안한다. 사용자 위치 추정과 RIS 위상값 간의 결합 최적화 문제를 수립하고, 효율적인 위상값 최적화(PSO) 알고리즘을 제안함으로써, 측정 사이클 수가 많아질수록 근사적으로 영역의 정위치 오차를 달성하며, 유사한 RSS 값을 갖는 도전적인 환경에서 기존의 RSS 기반 기법보다 뛰어난 성능을 발휘한다.

ABSTRACT

The received signal strength (RSS) based technique is extensively utilized for localization in the indoor environments. Since the RSS values of neighboring locations may be similar, the localization accuracy of the RSS based technique is limited. To tackle this problem, in this paper, we propose to utilize reconfigurable intelligent surface (RIS) for the RSS based multi-user localization. As the RIS is able to customize the radio channels by adjusting the phase shifts of the signals reflected at the surface, the localization accuracy in the RIS aided scheme can be improved by choosing the proper phase shifts with significant differences of RSS values among adjacent locations. However, it is challenging to select the optimal phase shifts because the decision function for location estimation and the phase shifts are coupled. To tackle this challenge, we formulate the optimization problem for the RIS-aided localization, derive the optimal decision function, and design the phase shift optimization (PSO) algorithm to solve the formulated problem efficiently. Analysis of the proposed RIS aided technique is provided, and the effectiveness is validated through simulation.

연구 동기 및 목표

• RSS 기반 실내 정위치의 근본적 한계를 해결하기 위해, 이웃한 위치에서 RSS 값이 유사하여 구별이 어려워지고 정확도가 낮아지는 문제를 해결한다.
• 재구성 가능한 지능형 표면(RIS)을 동적 무선 환경 제어 수단으로 활용하여, 정위치 성능 향상을 위한 유리하고 구별 가능한 RSS 분포를 생성한다.
• 결정 함수와 위상값 선택 간의 결합 관계를 해결하기 위해 RIS 위상값과 사용자 위치 추정 과정을 함께 최적화한다.
• 저연산 복잡도로 근사 최적의 위상값 구성에 수렴하는 효율적인 위상값 최적화(PSO) 알고리즘을 설계한다.

제안 방법

• 사용자 위치 추정 결정 함수와 RIS 위상값 벡터 선택 간의 결합 최적화 문제를 수립한다.
• 베이지안 추론과 최소 오차 확률 기준을 활용해 RIS 보조 하에 RSS 기반 정위치의 최적 결정 함수를 유도한다.
• 가장 급격한 경사와 무작위 탐색 기반의 위상값 최적화(PSO) 알고리즘을 제안하여 위상값 구성의 반복적 개선과 정위치 오차 최소화를 달성한다.
• 다중 측정 사이클을 포함한 정밀한 정위치 단계를 도입하여, 사이클 간에 위상값 벡터를 무작위로 선택함으로써 정확도와 수렴성 향상을 도모한다.
• 평균 RSS 벡터와 정규 분포 노이즈 모델 기반의 결정 영역 근사법을 활용해 정위치 오차 확률을 계산한다.
• 정위치 오차의 渐近적 행동을 분석하여, 측정 사이클 수 K가 무한대에 가까워질수록 오차가 0으로 수렴함을 증명한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 RIS를 활용해 공간적 위치 간에 구별 가능한 RSS 지문을 생성함으로써, RSS 기반 실내 정위치 정확도를 효과적으로 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 최적의 사용자 위치 결정 함수와 RIS 위상값 선택 간의 결합 관계를 수학적으로 어떻게 해결하여 공동 최적화를 가능하게 할 수 있는가?
• RQ3 저비용 연산으로 근사 최적의 RIS 위상값 구성에 효율적으로 도달할 수 있는 알고리즘적 접근은 무엇인가?
• RQ4 측정 사이클 수를 늘일수록 정위치 시스템의 수렴성과 정확도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 측정 횟수가 증가함에 따라 RIS 보조 RSS 기반 시스템의 정위치 오차 이론적 한계는 무엇인가?

주요 결과

• 제안된 MetaLocalization 시스템은 이웃한 위치에서 RSS 값이 유사하여 기존 RSS 기반 기법이 실패하는 실내 환경에서 정위치 정확도를 크게 향상시킨다.
• 위상값 최적화(PSO) 알고리즘은 가장 급격한 경사와 무작위 탐색 전략에 기반해 위상값 구성의 반복적 개선을 통해 정위치 오차를 효과적으로 감소시킨다.
• 이론적 분석을 통해, 어떤 위상값 설정에 대해서도 서로 다른 위치에서 평균 RSS 값이 다를 경우, 측정 사이클 수 K가 무한대에 가까워질수록 정위치 오차가 0으로 수렴함을 증명하였다.
• 시뮬레이션 결과는 제안된 방법의 유효성을 검증하였으며, 전통적인 RSS 기반 기법 대비 정위치 정확도 향상이 뚜렷하게 나타났다.
• 이상적 영역에서 시스템은 근사적으로 정위치 오차가 0이 되었으며, 사용자 장치에 추가 하드웨어 없이도 RIS를 활용해 고정밀, 저비용 실내 정위치를 실현할 수 있음을 보여주었다.