[논문 리뷰] Hybrid Digital-Analog Beamforming and MIMO Radar with OTFS Modulation

Lorenzo Gaudio, Mari Kobayashi외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 09. 17.

PAPR reduction in OFDM참고 문헌 31인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 mmWave 자동차 시스템에서 OTFS 변조를 사용하여 다중 목표의 동시 탐지 및 범위, 속도, 도착각(AoA)을 공동으로 추정하면서 데이터를 동시에 전송할 수 있는 하이브리드 디지털-아날로그 beamforming 기법을 제안한다. 이 방법은 최대우도추정(MLE)과 순차적 간섭 제거(SIC)를 활용하여 Cramér-Rao 하한에 근접한 성능을 달성하며, 광역 beam 탐지 및 고신뢰성의 좁은 beam 추적 단계를 모두 구현한다.

ABSTRACT

Motivated by future automotive applications, we study some joint radar target detection and parameter estimation problems where the transmitter, equipped with a mono-static MIMO radar, wishes to detect multiple targets and then estimate their respective parameters, while simultaneously communicating information data using orthogonal time frequency space (OTFS) modulation. Assuming that the number of radio frequency chains is smaller than the number of antennas over the mmWave frequency band, we design hybrid digital-analog beamforming at the radar transmitter adapted to different operating phases. The first scenario considers a wide angular beam in order to perform the target detection and parameter estimation, while multicasting a common message to all possible active users. The second scenario considers narrow angular beams to send information streams individually to the already detected users and simultaneously keep tracking of their respective parameters. Under this setup, we propose an efficient maximum likelihood scheme combined with hybrid beamforming to jointly perform target detection and parameter estimation. Our numerical results demonstrate that the proposed algorithm is able to reliably detect multiple targets with a sufficient number of antennas and achieves the Cramér-Rao lower bound for radar parameter estimation such as delay, Doppler and angle-of-arrival (AoA).

연구 동기 및 목표

• mmWave 자동차 시스템에서 OTFS 변조를 활용해 다중 목표의 동시 탐지 및 매개변수 추정을 가능하게 하기 위해.
• RF 체인 제약 조건 하에서 광역 탐지용 beam과 추적용 좁은 beam 간의 beamforming 갈등을 해결하기 위해.
• 실제 mmWave 하드웨어에 적합한 하이브리드 디지털-아날로그 beamforming 아키텍처를 설계하기 위해, 여기서 $N_{\text{rf}} \ll N_{\text{a}}$이다.
• 탐지 단계 동안 공통 메시지를 멀티캐스팅하여 동시에 통신을 지원하고, 추적 단계 동안 개별 스트림을 전송하기 위해.
• 범위, 도플러, AoA 추정에서 Cramér-Rao 하한에 매우 가까운 높은 추정 정확도를 달성하기 위해.

제안 방법

• 공유 웨이브폼에서 레이더 센싱과 통신을 동시에 지원하기 위해 수직 시간 주파수 공간(OTFS) 변조를 사용한다.
• 하드웨어 복잡도를 줄이면서도 beamforming 이득을 유지하기 위해 $N_{\text{rf}}$ RF 체인을 사용하는 하이브리드 디지털-아날로그 beamforming을 적용한다.
• 두 단계 beamforming 전략을 적용한다: 초기 탐지를 위한 넓은 beam과 멀티캐스팅, 그 다음 개별 사용자 추적을 위한 좁은 beam.
• 수신 신호에서 목표 매개변수(범위, 속도, AoA)를 공동으로 추정하기 위해 최대우도(ML) 추정 프레임워크를 구현한다.
• 특히 밀도가 높은 환경에서 다중 목표가 존재할 경우 발생하는 마스킹 효과를 완화하기 위해 순차적 간섭 제거(SIC)를 도입한다.
• 전송 beam 유형과 관계없이 AoA 추정이 가능하도록 $N_{\text{rf}}$ 개의 beam을 갖는 넓은 수신 beam 패턴을 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 실제 mmWave 하드웨어 제약 조건 하에서 OTFS 기반 MIMO 레이더와 하이브리드 beamforming이 신뢰성 있는 동시 탐지 및 매개변수 추정을 달성할 수 있는가?
• RQ2 광역 beam 탐지와 좁은 beam 추적 간의 상충 관계가 탐지 확률과 추정 정확도 측면에서 레이더 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 다중 목표 시나리오에서 순차적 간섭 제거(SIC)가 목표 마스킹을 어느 정도 완화할 수 있는가?
• RQ4 제안된 ML 기반 추정기의 성능이 범위, 도플러, AoA 추정에서 Cramér-Rao 하한과 얼마나 가까운가?
• RQ5 안테나 수가 추정 정확도에 미치는 영향은 무엇인가, 특히 AoA 및 지연-도플러 매개변수에 대해 어떻게 나타나는가?

주요 결과

• 충분한 어레이 크기 조건 하에서, 제안된 알고리즘이 범위, 속도, 도착각(AoA)에 대해 Cramér-Rao 하한에 매우 가까운 추정 성능을 달성한다.
• 더 가까운 목표가 더 먼 목표를 마스킹할 경우 탐지 확률(PD)이 크게 감소하며, 특히 90m 이상 거리에서 SIC가 간섭을 완전히 억제하지 못할 경우 더욱 심해진다.
• 한 개 또는 두 개의 목표를 추정할 때도 검출된 목표의 RMSE는 안정적으로 유지되며, 이는 SIC 메커니즘이 효과적임을 확인한다.
• AoA의 RMSE는 전송 beam 패턴의 3dB 비드폭에 의해 상한선으로 제한되며, beam 패턴 해상도 한계로 인해 체계적인 오차 $\epsilon_{\text{BW}}$ 가 발생한다.
• 범위 및 속도의 RMSE는 저 SNR 영향으로 인해 ML 추정에서 '워터폴드' 형태의 행동을 보이며, 이는 이전 이론 분석과 일치한다.
• 안테나 수가 많아질수록 성능이 크게 향상되며, beamforming 이득이 비례 증가함에 따라 신호 대 잡음비(SNR)와 탐지 신뢰성이 향상된다.