[논문 리뷰] Joint Location and Communication Study for Intelligent Reflecting Surface Aided Wireless Communication System

Rui Wang, Zhe Xing외 1명|arXiv (Cornell University)|2021. 03. 01.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 45인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 IRS를 활용한 mmWave-MIMO 시스템을 제안하여 통합 위치 결정 및 통신(IMM-JLCS)을 실현하고, 빔 어드밴스먼트 단계와 위치 결정 단계 간의 시간 할당을 최적화한다. 위치/방위 오차에 대한 폐쇄형 크래머-라오 하한(CRLB)과 유효 가용 대역폭(EADR)을 유도하며, 위치 결정 정확도와 데이터 전송률을 균형 있게 유지하면서 추정 오차와 이동성에 대한 강건성을 확보하는 공동 최적화 알고리즘을 개발한다.

ABSTRACT

Intelligent reflecting surface (IRS) is a novel burgeoning concept, which possesses advantages in enhancing wireless communication and user localization, while maintaining low hardware cost and energy consumption. Herein, we establish an IRS-aided mmWave-MIMO based joint localization and communication system (IMM-JLCS), and probe into its performance evaluation and optimization design. Specifically, first, we provide the signal, channel and estimation error models, and contrive the working process of the IMM-JLCS in detail. Then, by configuring appropriate IRS phase shifts, we derive the closed-form expressions of the Cramer-Rao Lower Bound (CRLB) of the position/orientation estimation errors and the effective achievable data rate (EADR), with respect to the time allocation ratio of the beam alignment and localization stage (BALS). Subsequently, we investigate the trade-off between the two performance metrics, for which we propose a joint optimization algorithm. Finally, we carry out simulations and comparisons to view the trade-off and validate the effectiveness of the proposed algorithm, in the presence of distinct levels of estimation uncertainty and user mobility. Our results demonstrate that the proposed algorithm can find the joint optimal solution for the position/orientation estimation accuracy and EADR, with its optimization performance being robust to slight localization or channel estimation errors and user mobility.

연구 동기 및 목표

• 높은 경로 손실과 차단 현상으로 인해 발생하는 mmWave-MIMO 시스템에서 고정밀 위치 결정과 고속도 데이터 전송 간의 균형을 맞추는 도전 과제를 해결한다.
• 지능형 반사 표면(IRS)을 활용하여 저비용 하드웨어로도 통신 성능과 위치 결정 정확도를 향상시킨다.
• 빔 어드밴스먼트와 위치 결정을 위한 시간 분할 방식을 적용한 통합 위치 결정 및 통신 시스템(IMM-JLCS)을 수립한다.
• 시간 할당 비율에 따라 위치 결정 정확도(CRLB)와 유효 가용 대역폭(EADR) 간의 기본적인 상호 간 트레이드오프를 분석한다.
• 추정 불확실성과 사용자 이동성에 대응할 수 있도록 적응하는 강건한 공동 최적화 알고리즘을 설계한다.

제안 방법

• IRS를 활용한 mmWave-MIMO 통합 위치 결정 및 통신 시스템(IMM-JLCS)의 신호, 채널, 추정 오차 모델을 개발한다.
• 빔 어드밴스먼트 및 위치 결정 단계(BALS)에서의 시간 할당 비율에 대해 위치/방위 추정 오차의 폐쇄형 크래머-라오 하한(CRLB)과 유효 가용 대역폭(EADR)의 수식을 유도한다.
• IRS의 위상 이동을 재구성 가능한 반사 계수로 모델링하여 가상의 라인오브사이트(VLoS) 링크를 형성하고 신호 품질을 향상시킨다.
• 피셔 정보 행렬(FIM)을 사용하여 CRLB를 계산하며, 채널 상태 정보, 어레이 응답 벡터, 위상 이동 구성 요소를 통합한다.
• 위치 결정 정확도와 EADR 간의 균형을 맞추기 위한 공동 최적화 문제를 수립하고, 추정 불확실성과 이동성에 대응할 수 있도록 적응하는 알고리즘을 제안하여 해결한다.
• 다양한 수준의 추정 오차와 사용자 이동성 조건에서 시뮬레이션을 통해 시스템 모델과 최적화 성능을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 IRS를 활용한 mmWave-MIMO 통합 위치 결정 및 통신 시스템에서 위치 결정 정확도(CRLB)와 유효 가용 대역폭(EADR) 간의 기본적인 상호 간 트레이드오프는 무엇인가?
• RQ2 빔 어드밴스먼트 단계와 위치 결정 단계 간의 시간 할당 비율이 위치/방위 추정의 CRLB와 EADR에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ3 추정 불확실성과 사용자 이동성이 위치 결정과 통신 간의 성능 트레이드오프에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ4 공동 최적화 알고리즘이 실제 시스템 제약 조건 하에서 위치 결정 정확도와 데이터 전송률 간의 최적 균형을 달성할 수 있는가?
• RQ5 실제 구현 환경에서 채널 추정 오차와 사용자 이동성에 대해 제안된 최적화 알고리즘이 얼마나 강건한가?

주요 결과

• 제안된 공동 최적화 알고리즘은 IMM-JLCS에서 위치 결정 정확도(CRLB)와 유효 가용 대역폭(EADR) 간의 균형 잡힌 트레이드오프를 달성한다.
• 빔 어드밴스먼트 및 위치 결정 단계(BALS)에서의 시간 할당 비율에 대해 위치/방위 추정 오차와 EADR에 대한 폐쇄형 CRLB 수식이 유도되었다.
• 시스템은 미세한 위치 결정 및 채널 추정 오차에 대해 강건성을 유지하며, 불확실성 하에서도 최적 성능을 확보한다.
• 시뮬레이션 결과, 제안된 알고리즘이 사용자 이동성에 효과적으로 적응하여 동적 환경에서도 성능을 유지를 함을 확인하였다.
• IRS 설정은 강력한 가상의 라인오브사이트(VLoS) 링크를 형성함으로써 위치 결정 정확도와 데이터 전송률을 모두 향상시킨다.
• 공동 최적화 프레임워크는 위치 결정과 통신 간의 자원 할당을 효율적으로 가능하게 하여 기존의 시간 분할 방식을 능가하는 성능을 발휘한다.