⚡ electrical engineering

Multi-Functional RIS-enabled Radar and Communication Coexistence: Channel Modeling and a Sub-6 GHz Indoor Measurement Campaign

본 논문은 레이더와 통신의 공존을 위한 다기능 재구성 가능한 지능형 표면(MF-RIS) 시스템에 대한 종합적인 분석을 제시하며, 3GPP 호환 채널 모델과 Sub-6 GHz 실내 측정 데이터를 결합하여 MF-RIS가 어떻게 가상 가시선(LoS) 경로를 생성함으로써 사각지대를 제거하고, 처리량 분산을 줄이며, 5G SU-MIMO 환경에서 합계 전송률(sum-rate)을 향상시키는지 입증한다.

원저자: Anton Tishchenko, Demos Serghiou, Hamidreza Taghvaee, Arman Shojaeifard, Ahmed Elzanaty, Gabriele Gradoni, Mohsen Khalily, Rahim Tafazolli

게시일 2026-02-09

📖 3 분 읽기☕ 가벼운 읽기

CC BY 4.0

원저자: Anton Tishchenko, Demos Serghiou, Hamidreza Taghvaee, Arman Shojaeifard, Ahmed Elzanaty, Gabriele Gradoni, Mohsen Khalily, Rahim Tafazolli

원본 논문은 CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. ✨ 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기

당신이 북적이고 메아리가 울리는 방 안에서 누군가와 대화를 나누려고 한다고 상상해 보십시오. 그런데 대화 상대는 방 안을 돌아다니고 있습니다. 때로는 벽에 의해 직접적인 시야가 가려지기도 하고, 소리가 너무 많은 표면에 부딪혀 굴절되는 바람에 목소리가 뒤섞이고 약해지기도 합니다. 이것이 바로 현대의 무선 네트워크(5G와 같은)가 실내에서 직면한 문제입니다. 사용자가 움직일 때 신호가 손실되거나, 느려지거나, 심하게 요동칩니다.

이 논문은 **다기능 재구성 가능한 지능형 표면(MF-RIS)**이라는 영리한 해결책을 소개합니다. 이것을 일반적인 안테나가 아니라, 전파를 위한 **"스마트 거울"**이라고 생각하십시오.

연구진이 수행한 작업과 발견한 내용을 쉬운 비유를 사용하여 다음과 같이 정리했습니다.

1. 문제점: "메아리 방" 효과

전형적인 실내 공간에서는 휴대폰 신호가 벽, 가구, 사람에 부딪히며 마치 핀볼 게임처럼 사방으로 튕겨 다닙니다. 이는 신호 강도가 예측 불가능하게 급등하거나 급락하는 혼란스러운 환경을 만듭니다. 사용자가 움직이고 있다면, "핀볼" 경로가 끊임없이 변하기 때문에 연결이 끊기거나 속도가 느려질 수 있습니다.

2. 해결책: "스마트 거울" (MF-RIS)

연구진은 스마트 거울 역할을 하는 크고 평평한 패널(MF-RIS)을 제작했습니다.

단순히 반사하는 것이 아니라, 집중시킵니다. 빛을 정해진 방향으로만 반사하는 일반적인 거울과 달리, 이 스마트 거울은 사용자가 움직이더라도 전파를 특정 인물에게 정확하게 굴절시켜 보낼 수 있도록 프로그래밍할 수 있습니다.
"가상 가시선(Virtual Line of Sight)"을 생성합니다. 기지국과 당신의 휴대폰 사이의 직접적인 경로가 벽에 의해 가로막히더라도, 이 거울은 깨끗하고 새로운 경로를 만들어냅니다. 이는 마치 거울이 신호가 장애물에 부딪히지 않고 방을 가로지를 수 있도록 임시의 투명한 다리를 놓는 것과 같습니다.

3. 시스템의 "눈" (레이더 통합)

이것은 단순히 수동적인 거울이 아닙니다. "눈"을 가지고 있습니다. 연구진은 이 설정에 레이더 시스템을 통합했습니다.

추적기: 거울에 내장된 레이더가 방을 지속적으로 스캔하여 당신이 정확히 어디로 걷고 있는지 파악한다고 상상해 보십시오.
반사 신경: 당신이 움직이면, 레이더는 거울에 "사용자가 왼쪽으로 이동했다!"라고 알려줍니다. 그러면 거울은 (수천 개의 작고 프로그래밍 가능한 타일처럼) 표면을 즉각적으로 조정하여 신호를 계속 당신에게 집중시킵니다. 이 과정은 약 0.1초(눈을 한 번 깜빡이는 시간 정도)의 아주 미세한 지연과 함께 실시간으로 일어납니다.

4. 실험: 거울 테스트

연구팀은 대강당과 작은 회의실이라는 두 가지 서로 다른 실내 시나리오를 설정했습니다. 어려운 환경을 시뮬레이션하기 위해 직접적인 신호 경로를 차단한 후, 결과를 비교하기 위해 "스마트 거울"을 켜고 끄는 작업을 수행했습니다.

측정 항목:

"흐릿함" (지연 확산, Delay Spread): 복잡한 방에서는 신호가 서로 다른 시간에 도착하여(어떤 것은 천장에 부딪히고, 어떤 것은 바닥에 부딪힘) 데이터 속도를 늦추는 "흐릿함"을 유발합니다. 거울은 하나의 강력하고 직접적인 경로를 만들어 이 흐릿함을 크게 줄였습니다.
"안정성" (채널 경화, Channel Hardening): 거울이 없을 때 신호 강도는 깜빡거리는 전구 같았습니다. 하지만 거울이 있으면 단단하고 밝은 빛의 줄기처럼 변했습니다.
"속도" (처리량, Throughput): 그들은 실제 5G 휴대폰의 인터넷 속도를 테스트했습니다.

5. 결과: 어떤 일이 일어났는가?

MF-RIS를 켰을 때 결과는 인상적이었습니다.

더 매끄러운 연결: 속도의 변화 폭이 74% 감소했습니다. 이는 사용자가 걷는 동안에도 연결이 끊기지 않고 매우 안정적으로 유지되었음을 의미합니다.
더 빠른 속도: 전체 데이터 속도가 12.5% 향상되었습니다.
"사각지대" 제거: 직접적인 경로가 차단되었을 때도 거울이 강력한 대체 경로를 생성하여, 방 안의 "데드 존(통신 불능 지역)"을 효과적으로 제거한다는 것을 발견했습니다.

6. 마법 뒤에 숨겨진 "수학"

연구진은 단순히 추측한 것이 아니라, 이 거울들이 어떻게 작동하는지 설명하는 새로운 수학적 모델을 구축했습니다.

그들은 기존 모델(신호가 무작위적인 정적 상태처럼 행동한다고 가정하는 모델)이 이 현상에 맞지 않는다는 것을 발견했습니다. 대신, 거울이 있는 신호는 집중된 빔처럼 훨씬 더 예측 가능하게 행동했습니다.
또한, 거울은 사용자와의 거리에 따라 다르게 프로그래밍되어야 한다는 것을 알아냈습니다. 사용자가 가까이 있을 때(근거리 필드) 거울은 돋보기처럼 초점을 맞춰야 하며, 멀리 있을 때(원거리 필드)는 표준 반사체처럼 작동해야 합니다. 연구진은 두 시나리오 모두를 위한 구체적인 지침(코드북)을 만들었습니다.

요약

요약하자면, 이 논문은 레이더가 장착된 스마트 거울이 실내 5G 신호의 무질서하고 예측 불가능한 특성을 해결할 수 있음을 증명합니다. 움직이는 사용자를 추적하고 반사를 끊임없이 조정함으로써, 이 기술은 데이터가 지나가는 안정적이고 고속의 "가상 터널"을 만들어냅니다. 이를 통해 장애물이 많은 복잡한 방 안에서도 무선 연결을 유선 케이블처럼 견고하고 신뢰할 수 있게 만듭니다.

문제 정의

5G의 급격한 진화와 향후 예상되는 프라이빗 네트워크의 성장은 네트워크 품질과 전력 소비에 대해 전례 없는 요구를 제기하고 있습니다. 재구성 가능한 지능형 표면(RIS)은 무선 전파를 향상시키기 위한 저전력 솔루션을 제공하지만, 높은 비용, 잠재적 간섭 및 배치 복잡성으로 인해 실제 배포가 저해되고 있습니다. 또한, 기존 문헌에는 특히 다음과 같은 측면에서 센싱(레이더)과 통신을 통합하는 다기능 RIS(MF-RIS) 시스템에 대한 상세한 연구가 부족합니다:

채널 모델링: 비가시선(NLoS) 성분과 근거리 효과(near-field effects)를 고려한 RIS 지원 링크에 대한 정확한 패스트 페이딩(fast-fading) 채널 모델이 부족하며, 이는 실내 시나리오에서 지배적인 요소입니다.
위치 추정(Localization): RIS에 통합된 레이더를 사용하여 사용자 단말(UE)의 위치를 추정하는 실질적인 측정 기반 연구는 거의 탐구되지 않았습니다.
근거리 역학(Near-Field Dynamics): 표면 크기가 파장에 비해 큰 근거리 영역에서의 RIS 동작은 원거리(far-field) 가정과 비교하여 여전히 충분히 규명되지 않은 상태로 남아 있습니다.

방법론

저자들은 커스텀 MF-RIS 시스템을 사용하여 서리 대학교(University of Surrey)의 5G/6G 혁신 센터에서 종합적인 실내 측정 캠페인을 수행했습니다.

1. 시스템 아키텍처:

MF-RIS 하드웨어: 3.5 GHz(Sub-6 GHz) 대역에서 작동하는 1,850개의 유닛 셀( $50 \times 37$ )을 가진 4비트 디지털 RIS입니다. 이는 사용자 추적을 위해 60 GHz mmWave 레이더(TI IWR6843ISK)를 통합합니다.
통신 설정: LimeNET 하드웨어를 사용하는 2x2 5G 신규 무선(NR) 단일 사용자 MIMO(SU-MIMO) 방식이며, 처리량 테스트를 위해 4x4 MIMO 스마트폰을 사용합니다.
시나리오: 측정은 대강당( $14.6 \times 10.8$ m)과 회의실( $7.3 \times 4.3$ m)의 두 가지 실내 환경에서 수행되었습니다. 두 시나리오 모두 기지국(BS)과 사용자 단말(UE) 사이의 가시선(LoS)이 차단되어, NLoS 경로와 RIS에 의존하는 구조를 가집니다.

2. 이론적 프레임워크:

채널 모델링: 저자들은 BS-RIS-UE 채널에 대해 3GPP 호환 가능한 기하학적 기반 확률 모델(GBSM)을 도출했습니다. 이 모델은 다음을 포함합니다:
- RIS의 레이더 반사 면적(RCS) 및 재방사 패턴.
- BS-RIS LoS, RIS-UE LoS(가상 LoS 또는 vLoS 생성)를 포함하는 캐스케이드 채널 구조, 그리고 직접적인 BS-UE NLoS 경로.
- 기존의 Rayleigh 모델을 넘어선 분포를 테스트하여 경험적 데이터로부터 도출된 패스트 페이딩 통계.
위치 추정 알고리즘: 레이더 포인트 클라우드에 대한 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)을 적용하고, 이동성 예측 및 위상 합성 업데이트를 위해 칼만 필터(Kalman filter)를 사용하는 실시간 UE 추적 알고리즘을 구현했습니다.
위상 합성: 다음을 위해 별도의 코드북 생성 방법을 도출했습니다:
- 근거리(Near-Field): 전파 위상 및 프레넬 곡률(Fresnel curvature)을 보상하기 위해 구면 파면 모델과 그린 함수(Green's functions)를 사용합니다.
- 원거리(Far-Field): 빔 조향을 위한 선형 위상 기울기를 사용합니다.

3. 실험 절차:

정적 측정: 파형 발생기와 실시간 오실로스코프를 사용하여 다양한 각도(5°–60°) 및 거리(1–10 m)에서 복합 채널 응답, 전력 지연 프로파일(PDP) 및 지연 확산을 포착했습니다.
동적 측정: 움직이는 UE(일정한 속도)를 추적하여 실시간으로 시스템 처리량과 채널 경화(channel hardening) 효과를 평가했습니다.

주요 기여

3GPP 호환 채널 모델: 본 논문은 RIS RCS 및 재방사 패턴을 기반으로 도출된 채널 모델을 제시하며, 이는 3GPP TR 38.901과 호환됩니다. 이 모델은 기존 문헌에서 종종 간과되는 vLoS 성분과 NLoS BS-UE 경로를 명시적으로 모델링합니다.
페이딩 분포 분석: 연구는 기존의 Rayleigh 페이딩 모델이 MF-RIS 지원 채널에는 부적합함을 입증합니다. 대신, 넓은 대역폭에서는 Weibull 분포로, 좁은 대역폭에서는 log-normal 분포로 더 잘 설명됩니다.
근거리 코드북 도출: 저자들은 근거리 영역에서 에너지를 집중시키기 위해 필요한 원거리 선형 위상 기울기와는 근본적으로 다른, 근거리 위상 합성을 위한 정확한 유도 과정을 제공합니다.
통합 위치 추정 및 추적: 레이더 기반 추적이 평균 예측 지연 시간 127 ms와 평균 도래각(AoA) 추정 정확도 6.47°를 달축성하는 실용적인 위치 추정 알고리즘을 상세히 기술합니다.
경험적 채널 특성화: 대규모(경로 손실, 섀도우 페이딩) 및 소규모(Ricean K-factor, RMS 지연 확산, 클러스터 전력) 파라미터를 RIS 활성화 및 비활성화 시나리오 모두에 대해 측정하고 표로 정리했습니다.

결과

채널 경화: MF-RIS는 효과적으로 vLoS 경로를 생성하여 무선 MIMO 채널을 "경화"시킵니다. 이는 채널 이득의 무작위성을 감소시킵니다.
지연 확산 감소: 근거리(2 m)에서 RIS는 NLoS 전용 시나리오에 비해 RMS 지연 확산을 크게 감소시켜 코히어런스 대역폭을 증가시켰습니다.
처리량 성능:
- 2x2 5G NR SU-MIMO 시스템에서 MF-RIS를 추가하면 근거리 내에서 RIS 미사용 설정 대비 처리량 분산이 74% 감소하고 합계 전송률(sum-rate)이 12.5% 향상되었습니다.
- 4 m 거리에서도 시스템은 여전히 개선 효과(평균 처리량 8.2% 증가)를 보였으나, 채널이 원거리로 이동함에 따라 이득은 작아졌습니다.
데드 존(Blind Spot) 완화: 본 연구는 MF-RIS를 통해 직접적인 LoS가 차단되더라도 신뢰할 수 있는 vLoS 경로가 생성되기 때문에, Sub-6 GHz 실내 전파가 데드 존으로부터 자유롭다는 것을 발견했습니다.
위치 추정 정확도: 레이더 기반 추적은 정지 또는 등속 운동 사용자 모델에 대해 Cramér–Rao 하한(CRLB)과 일치하는 정렬 상태를 유지했으며, 궤적 변화 후 3~4 프레임 지속 시간 내에 빠르게 오차가 정렬되었습니다.

의의 및 주장

본 논문은 제안된 MF-RIS 시스템이 실용적이고 통합된 센싱 및 통신 플랫폼을 입증함으로써 RIS 기술 배포의 핵심적인 공백을 해결한다고 주장합니다. 그 의의는 다음과 같습니다:

ISAC의 "느슨한 통합(Loose Integration)" 검증: MF-RIS가 기존 5G 아키텍처에 대한 하드웨어 변경을 최소화하면서 통합 센싱 및 통신(ISC)을 가능하게 함을 보여줍니다.
측정 기반 모델 제공: 광범위한 경험적 데이터를 이론적 유도와 결합함으로써, 본 논문은 레이 트레이싱 시뮬레이터 및 네트워크 계획 도구에서 사용할 수 있는 검증된 채널 모델을 제공합니다.
채널 경화 입증: 결과는 MF-RIS가 동적인 실내 환경에서 MIMO 채널을 안정화하여 처리량 변동을 줄이고 신뢰성을 높일 수 있다는 증거를 제공합니다.
근거리 실현 가능성: 본 연구는 근거리 집중(near-field focusing)이 실내 시나리오에서 달성 가능하며 유익하다는 것을 확인하여, RIS가 원거리 조건에서만 효과적이라는 가정을 반박합니다.

저자들은 MF-RIS가 코드북 설계와 위상 합성의 복잡성을 초래하지만, 채널 안정성, 처리량 및 위치 추정 정확도의 향상이 이를 미래 6G 실내 네트워크의 유망한 후보로 만든다고 결론짓습니다.