[논문 리뷰] RIS-Aided Near-Field Localization and Channel Estimation for the Sub-Terahertz System

Yijin Pan, Cunhua Pan외 2명|arXiv (Cornell University)|2022. 08. 24.

Indoor and Outdoor Localization Technologies인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 재구성 가능한 지능형 표면(RIS) 기반의 서브테라헤르츠 시스템을 위한 근거리 공동 채널 추정 및 정렬(NF-JCEL) 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 구면 파면을 모델링하기 위해 2차 프레넬 근사법을 활용한다. 다운샘플링된 토플리츠 공분산 행렬을 통해 사용자 기기의 거리와 도래각을 분리함으로써, 저복잡도이면서 고해상도인 3차원 정렬과 정확한 채널 추정을 가능하게 하며, 초대규모 RIS 패널을 갖는 근거리 환경에서 기존의 원거리 모델보다 뚜렷한 성능 향상을 보인다.

ABSTRACT

The low hardware cost makes ultra-large (XL) reconfigurable intelligent surface (RIS) an attractive solution for the performance enhancement of localization and communication systems, but it results in near-field propagation channels, especially for the high-frequency communication systems, e.g. mmWave and sub-terahertz (subTHz) systems. This makes localization and channel estimation in the near field of the RIS-aided subTHz system more challenging. In this paper, we consider the spherical wavefront propagation in the near field of the subTHz system with the assistance of a RIS. A near-field channel estimation and localization (NF-JCEL) algorithm is proposed based on the derived second-order Fresnel approximation of the near-field channel model. To be specific, we first decouple the user equipment (UE) distances and angles of arrival (AoAs) through a down-sampled Toeplitz covariance matrix, so that the vertical and azimuth AoAs in the array steering vectors can be estimated separately with low complexities. Then, the UE distance can be estimated by the simple one-dimensional search, and the channel attenuation coefficients are obtained through the orthogonal matching pursuit (OMP) method. Simulation results validate the superiority of the proposed NF-JCEL algorithm to the conventional far-field algorithm, and show that higher resolution accuracy can be obtained by the proposed algorithm.

연구 동기 및 목표

• 초대규모 RIS 패널이 유도하는 근거리 효과로 인해 고정밀 정렬이 어려운 RIS 기반 서브테라헤르츠 시스템의 문제를 해결한다.
• 평면 파면을 가정하는 기존의 원거리 채널 모델이 초대규모 RIS 패널 조건에서 성립하지 않는 한계를 극복한다.
• 근거리 서브-THz 시스템에서 구면 파면 전파를 고려한 저복잡도이면서 고해상도의 공동 채널 추정 및 정렬 알고리즘을 개발한다.
• 근거리 조건에서 사용자 기기의 거리와 도래각을 정확히 추정함으로써 단일 RIS 패널을 이용한 3차원 정렬을 가능하게 한다.
• 구조적 공분산과 직교 매칭 추적(OMP)을 활용해 피LOT 오버헤드를 최소화하면서도 높은 추정 정확도를 유지한다.

제안 방법

• RIS에서 사용자 기기로의 구면 파면 전파를 정확히 표현하기 위해 근거리 채널 모델의 2차 프레넬 근사를 유도한다.
• 사용자 기기의 거리와 도래각(AoAs)을 분리하기 위해 다운샘플링된 토플리츠 공분산 행렬을 구성함으로써, 수직 및 수평 도래각을 별도로 추정하면서도 복잡도를 감소시킨다.
• RIS 요소 간의 근거리 위상 차이를 활용해 추정된 공분산 행렬을 기반으로 일차원 검색을 통해 사용자 기기의 거리를 추정한다.
• 채널의 각도 도메인에서의 희박성 특성을 활용해 직교 매칭 추적(OMP)을 사용하여 채널 감쇠 계수를 재구성한다.
• RIS의 위상 시프트 훈련 시퀀스를 활용해 피LOT 신호를 수집하고, 근거리 모델 하에서 전체 채널 상태 정보를 추정한다.
• 구면 파면의 전체 공간적 및 거리 의존적 위상 이동을 활용해 거리와 AoA 추정을 공동 프레임워크로 통합한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 초대규모 RIS 패널이 유도하는 근거리 효과가 서브-THz 시스템에서 기존의 원거리 정렬 알고리즘 성능에 미치는 영향은 어떠한가?
• RQ2 2차 프레넬 근사는 RIS 기반 서브-THz 시스템에서 근거리 채널 모델링 정확도를 어느 정도 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 근거리 조건에서 사용자 기기의 거리와 AoAs의 공동 추정을 효과적으로 분리하여 계산 복잡도를 낮출 수 있는가?
• RQ4 구면 파면을 고려할 때 RIS 크기와 사용자 기기 수가 정렬 및 채널 추정 정확도에 미치는 영향은 어떠한가?
• RQ5 RIS 훈련 위상 시프트 벡터의 수가 증가할수록 제안된 근거리 정렬 알고리즘의 해상도와 내성에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 NF-JCEL 알고리즘은 특히 근거리 조건에서 기존의 원거리 알고리즘보다 근사 제곱오차(RMSE)가 현저히 낮게 나타나 정렬 및 채널 추정 성능이 뛰어나다.
• 정렬의 총 RMSE는 사용자 기기 수가 증가할수록 증가하지만, 정확한 근거리 모델링과 효과적인 AoA 분리 덕분에 제안된 알고리즘이 뛰어난 성능 유지를 보인다.
• 제안된 알고리즘의 RMSE는 전송 전력 증가에 따라 감소하는 반면, 원거리 알고리즘은 성능 향상이 없음을 확인하여 근거리 알고리즘이 강한 신호에서 유리함을 입증한다.
• 사용자 기기의 RIS에서의 거리가 증가함에 따라 근거리 효과가 약해지므로 제안된 알고리즘과 원거리 알고리즘 간의 성능 격차가 감소한다.
• RIS 훈련 위상 시프트 벡터의 수가 120개까지 증가할수록 제안된 알고리즘의 RMSE는 급격히 향상되나, 이후에는 성능 향상 폭이 감소한다. 반면 원거리 알고리즘은 영향을 받지 않는다.
• 제안된 방법은 정확한 사용자 기기 거리 및 AoA 추정을 통해 단일 RIS 패널로 3차원 정렬을 실현할 수 있으며, 이는 기존의 표준 원거리 모델로는 달성할 수 없는 능력이다.