[논문 리뷰] MetaRadar: Multi-target Detection for Reconfigurable Intelligent Surface Aided Radar Systems

Haobo Zhang, Hongliang Zhang외 4명|arXiv (Cornell University)|2022. 02. 25.

Advanced Wireless Communication Technologies인용 수 6

한 줄 요약

MetaRadar는 다중 타겟 탐지 정확도를 향상시키기 위해 레이더 웨이브폼과 RIS 위상 이득을 공동 최적화하는 재구성 가능한 지능형 표면(RIS)을 활용한 레이더 시스템을 제안한다. WPSO 알고리즘은 동적 채널 커스터마이제이션을 가능하게 하여 시뮬레이션에서 전통적인 레이더 시스템보다 뛰어난 성능을 보이며, 탐지 확률과 각도 해상도 향상에서 두드러진 성과를 기록한다.

ABSTRACT

As a widely used localization and sensing technique, radars will play an important role in future wireless networks. However, the wireless channels between the radar and the targets are passively adopted by traditional radars, which limits the performance of target detection. To address this issue, we propose to use the reconfigurable intelligent surface (RIS) to improve the detection accuracy of radar systems due to its capability to customize channel conditions by adjusting its phase shifts, which is referred to as MetaRadar. In such a system, it is challenging to jointly optimize both radar waveforms and RIS phase shifts in order to improve the multi-target detection performance. To tackle this challenge, we design a waveform and phase shift optimization (WPSO) algorithm to effectively solve the multi-target detection problem, and also analyze the performance of the proposed MetaRadar scheme theoretically. Simulation results show that the detection performance of the MetaRadar scheme is significantly better than that of the traditional radar schemes.

연구 동기 및 목표

• 무선 채널에 수동적으로 의존하는 전통적 레이더의 성능 한계를 해결하기 위해.
• 다중 타겟 탐지를 향상시키기 위해 레이더 웨이브폼과 RIS 위상 이득을 공동 최적화하는 데 도전하기 위해.
• 탐지 정확도를 향상시키기 위해 전파 환경을 능동적으로 조작하는 새로운 RIS를 활용한 레이더 프레임워크—MetaRadar를 설계하기 위해.
• 제안된 시스템의 성능 향상 여부를 이론적으로 분석하고 실험적으로 검증하기 위해.

제안 방법

• RIS가 채널 조건을 동적으로 재구성할 수 있도록 RIS를 활용한 레이더 아키텍처를 제안한다.
• 레이더 웨이브폼과 RIS 위상 이득을 공동 최적화하는 웨이브폼 및 위상 이득 최적화(WPSO) 알고리즘을 개발한다.
• 다중 타겟 탐지 문제를 전송 웨이브폼과 RIS 반사 계수의 공동 최적화로 모델링하여 탐지 성능을 최대화한다.
• RIS에 의한 채널 재구성과 타겟 에코 형성의 영향을 고려한 신호 모델을 활용한다.
• 비볼록 성질을 가지는 공동 최적화 문제를 다루기 위해 확률적 최적화 프레임워크를 사용한다.
• 탐지 확률과 각도 해상도에 대한 이론적 한계를 사용하여 시스템 성능을 분석한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 RIS는 어떻게 다중 타겟 탐지 성능을 향상시키는 데 활용될 수 있는가?
• RQ2 다중 타겟 탐지 성능 향상을 위해 레이더 웨이브폼과 RIS 위상 이득을 최적화하는 최적의 공동 설계는 무엇인가?
• RQ3 RIS를 활용한 레이더 시스템은 기존 레이더 시스템과 비교해 탐지 정확도와 해상도 측면에서 어떻게 다를까?
• RQ4 RIS를 활용한 다중 타겟 탐지에 대해 유도할 수 있는 이론적 성능 한계는 무엇인가?

주요 결과

• MetaRadar는 특히 저 SNR 환경에서 기존 레이더 시스템에 비해 탐지 확률 향상이 뚜렷하게 이루어진다.
• 웨이브폼과 RIS 위상 이득의 공동 최적화로 더 나은 각도 해상도를 확보하여 타겟 간 정밀한 분리가 가능해진다.
• 시뮬레이션 결과, MetaRadar는 탐지 정확도와 채널 감쇠에 대한 내성 면에서 기존 레이더 시스템을 뛰어넘는 성능을 보였다.
• 이론적 분석을 통해 RIS 도입이 효과적인 신호 대 잡음비를 향상시키고 다중 경로 왜곡을 감소시킴을 확인했다.
• WPSO 알고리즘은 효율적으로 수렴하며 실용적 구현 환경에서 거의 최적의 성능을 제공한다.
• 시스템은 다양한 수의 타겟과 RIS 요소에 대해 높은 확장성과 적응성을 보였다.