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Beamforming and Filter Design for Bistatic ISAC under Known and Unknown Transmit Symbols

본 논문은 송신 심볼을 알고 있는 경우와 알지 못하는 경우 모두에 대해 바이스태틱 ISAC 시스템을 위한 다루기 쉬운 결합 빔포밍 및 필터 설계 알고리즘을 제안하며, 심볼 인지 여부가 근사적인 레이더 전용 센싱 성능을 유지하면서도 적절한 통신 제약 조건 하에서 다중 슬롯 결합 코히어런트 통합 성능을 유의미하게 향상시킨다는 점을 입증한다.

원저자: Mohammad Hatami, Nhan Thanh Nguyen, Markku Juntti

게시일 2026-08-18

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CC BY 4.0

원저자: Mohammad Hatami, Nhan Thanh Nguyen, Markku Juntti

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

현대 무선 네트워크의 혼잡한 환경 속에서, 모든 라디오 주파수 대역은 매우 귀중한 자원입니다. 수십 년 동안 엔지니어들은 데이터를 휴대폰으로 전송하는 기능과 자동차나 드론 같은 물체를 탐지하는 기능을 각각 별개의 작업으로 취급해 왔으며, 각 기능마다 고유한 하드웨어와 고유한 무선 주파수 대역을 할당해 왔습니다. 이러한 분리는 인터넷 속도에 대한 요구와 정밀한 센싱에 대한 요구가 모두 커짐에 따라 비효율적으로 변하고 있습니다. '통합 센싱 및 통신(integrated sensing and communications)'이라 불리는 새로운 접근 방식은 이 두 세계를 하나로 합치고자 합니다. 이 기술은 대화와 청취를 위해 서로 다른 신호를 사용하는 대신, 하나의 공유된 신호를 사용하여 이 두 가지를 동시에 수행합니다. 과제는 이 공유 신호를 설계할 때, 사용자의 기기에 정보를 명확하게 전달하면서도 동시에 원거리의 물체에 부딪혀 레이더 시스템에 의해 탐지될 수 있을 만큼 충분히 선명하게 반사되도록 만드는 데 있습니다.

이 연구를 진행한 연구진은 '바이스태틱(bistatic) 시스템'이라는 구체적이고 실용적인 구조에 집중했습니다. 전통적인 레이더 설정에서는 송신기와 수신기가 같은 위치에 자리 잡고 있는데, 이는 어려운 문제를 야기합니다. 즉, 송신되는 강력한 신호가 마치 굉음을 내는 제트 엔진 옆에서 속삭임을 들으려는 것처럼 수신기를 압도할 수 있다는 점입니다. 이를 피하기 위해 바이스태틱 시스템은 송신기와 수신기를 멀리 떨어뜨려 놓습니다. 일반적으로 셀룰러 기지국인 송신기는 여러 사용자에게 데이터를 전달하는 동시에 주변 환경의 타겟을 조명하는 두 가지 목적을 수행하는 신호를 보냅니다. 다른 지점에 위치한 수신기는 타겟에 부딪혀 돌아오는 희미한 메아리를 포착합니다. 이 연구의 목표는 기지국에서 보내는 신호의 형태를 어떻게 구성하고, 수신기의 신호 처리 과정을 어떻게 설계해야 엄격한 전력 제한 조건 하에서도 통신 품질과 레이더 탐지 성능을 모두 최상으로 유지할 수 있는지 알아내는 것이었습니다.

연구팀은 레이더 수신기가 듣고 있는 신호에 대해 알고 있는 정보의 수준을 고려하여 두 가지 매우 다른 실제 시나리오를 바탕으로 복잡한 설계 문제를 다루었습니다. 첫 번째 시나리오에서 수신기는 전송되는 데이터 심볼에 대한 완전한 지식을 가지고 있습니다. 즉, 어떤 메시지가 전송되었는지 정확히 알고 있습니다. 두 번째 시나리오는 훨씬 더 어려운 상황으로, 개인정보 보호 제한이나 시스템 간의 협력 부족 등으로 인해 수신기가 전송되는 심볼이 무엇인지 전혀 모르는 경우입니다. 연구진은 두 경우 모두에 대해 신호의 형태를 최적화하고 필터링 과정을 최적화하는 수학적 방법을 개발했습니다. 이들의 목표는 모든 통신 사용자가 여전히 명확한 연결을 보장받는 동시에, 레이더 메아리의 선명도, 즉 배경 소음 및 기타 간섭 신호로부터 타겟의 메아리가 얼마나 뚜렷하게 구분되는지를 나타내는 척도인 '신호 대 간섭 및 잡음비(SINR)'를 극대화하는 것이었습니다.

심볼을 알고 있는 경우, 연구진은 수신기를 위한 최적의 필터를 직접적인 폐쇄형 해(closed-form solution)로 계산하는 방법을 찾아냈습니다. 그 후, 통신 링크의 품질을 떨어뜨리지 않으면서 레이더의 타겟 탐지 능력을 점진적으로 개선하기 위해 송신기에서 보내는 신호를 정교하게 다듬는 반복적인 과정을 사용했습니다. 심볼을 모르는 경우, 수신기가 에코를 찾기 위해 알려진 신호를 단순히 빼낼 수 없기 때문에 문제는 훨씬 더 어려워집니다. 이 경우, 연구팀은 송신기의 신호와 수신기의 필터를 번갈아 가며 최적화하는 단계별 접근 방식을 채택했습니다. 한 부분을 고정하고 최적의 버전을 찾아낸 뒤 다시 다른 쪽으로 전환하는 과정을 반복하며, 시스템이 안정적이고 높은 성능을 내는 상태에 도달할 때까지 이 사이클을 반복했습니다.

16개의 안테나를 갖춘 기지국과 수신기를 대상으로 실시한 시뮬레이션 결과, 시스템이 타겟을 관찰하는 시간에 따라 두 시나리오 사이에 명확한 차이가 있음이 드러났습니다. 시스템이 단 한 순간만을 관찰할 때는 수신기가 심볼을 알고 있든 모르든 성능이 놀라울 정도로 비슷했습니다. 그러나 시스템이 타겟을 더 긴 시간 동안, 즉 여러 타임 슬롯에 걸쳐 관찰할 때 심볼을 알고 있다는 사실의 이점은 극적으로 나타났습니다. 이러한 다중 슬롯 관찰에서 심볼을 알고 있으면 수신기가 에코를 결합하여 일관되게(coherently) 쌓을 수 있으며, 이는 신호를 효과적으로 증폭시켜 잡음에 대한 저항력을 높여줍니다. 반면, 심볼을 모르는 경우에는 관찰 내용이 구조화되지 않아 긴 시간 동안 관찰하더라도 동일한 이점을 얻을 수 없었습니다. 시뮬레이션 결과, 4개의 타임 슬롯을 관찰했을 때 심볼을 아는 시스템은 심볼을 모르는 시스템보다 현저히 나은 레이더 성능을 달ert했으나, 두 방식 모두 통신 요구 사항이 적절한 수준일 때는 레이더 전용 시스템의 성능에 근접했습니다.

결과적으로, 이 연구는 통합 시스템이 전송되는 데이터에 대한 완전한 지식이 없더라도 효과적으로 작동할 수 있지만, 그 정보를 공유하는 능력이 장기적인 센싱을 위한 강력한 역량을 끌어올린다는 것을 입증했습니다. 제안된 설계 방식은 단일 네트워크가 여러 사용자를 서비스하는 동시에 여러 타겟을 탐지할 수 있게 하며, 통신 요구 사항이 지나치게 까다롭지 않다면 레이더 성능을 전용 레이더 시스템이 달성할 수 있는 수준에 매우 가깝게 유지할 수 있습니다. 이 연구는 더 빠를 뿐만 아니라 물리적 환경을 본질적으로 인식할 수 있는 미래 네트워크를 구축하기 위한 실질적인 로드맵을 제공합니다.

기술 요약: 기지 알고 있는 전송 심볼 및 알 수 없는 전송 심볼 환경에서의 바이스태틱(Bistatic) ISAC을 위한 빔포밍 및 필터 설계

문제 정의
본 논문은 다중 사용자 바이스태틱 통합 센싱 및 통신(ISAC) 시스템에서 송신 빔포밍과 레이더 수신 필터의 공동 설계를 다룬다. 시스템은 $N$ 개의 송신 안테나를 가진 기지국(BS)이 $U$ 개의 단일 안선 사용자에게 다운링크 서비스를 제공하는 동시에 $Q$ 개의 타겟을 센싱한다. 공간적으로 분리된 수신기(Rx)는 $M$ 개의 안테나를 통해 반사된 신호를 수집한다. 주요 목적은 사용자별 통신 SINR 제약 조건과 총 송신 전력 제약 조건 하에서 타겟에 대한 최소 레이더 신호 대 간섭 및 잡음비(SINR)를 최대화하는 것이다.

저자들은 레이더 수신기에 전송된 심볼의 가용 여부에 따라 두 가지 실질적인 시나리오를 구분한다:

알려진 심볼 (Known Symbols): 레이더 수신기가 전송된 통신 심볼에 접근할 수 있어 코히어런트(coherent) 처리가 가능한 경우.
알 수 없는 심돌 (Unknown Symbols): 레이더 수신기가 심볼에 접근할 수 없어, 이를 미지의 간섭 또는 확률 변수로 취급하는 경우.

방법론
본 논문은 두 시나리오 모두에 대해 비볼록(non-convex) 최적화 문제를 정식화하고, 이를 해결하기 위한 다루기 쉬운 반복 알고리즘을 제안한다.

사례 1: 알려진 전송 심볼 (문제 P1)
- 수신 필터: 고정된 빔포밍 행렬에 대하여, 최소 분산 무왜곡 응답(Minimum Variance Distortionless Response, MVDR) 기준을 사용하여 최적의 레이더 수신 필터를 폐쇄형(closed form)으로 도출한다.
- 빔포밍 설계: 남은 문제는 비볼록 문제이다. 저자들은 **분수 프로그래밍(Fractional Programming, FP)**과 **순차적 볼록 근사(Successive Convex Approximation, SCA)**를 사용한다.
  - 통신 SINR 제약 조건은 보조 변수를 도입하고 1차 테일러 전개(SCA)를 사용하여 비볼록 항을 근사함으로써 처리된다.
  - 레이더 SINR 최대화는 분수 형태의 목적 함수를 처리하기 위해 이차 변환(quadratic transform)을 사용하여 변환된다.
  - 초기 반복 단계에서의 불가능성(infeasibility)을 처리하기 위해 보조 변수를 도입하며, 페널티 인자가 해가 가능 영역으로 향하도록 유도한다.
- 알고리즘: 알고리즘 1은 볼록화된 부문제(subproblem)를 풀고 빔포밍 행렬을 업데이트하는 과정을 반복하며 수렴할 때까지 진행된다.
사례 2: 알 수 없는 전송 심볼 (문제 P2)
- 접근 방식: 알려진 경우와 달리 최적의 필터를 SINR 식에 직접 대입할 수 없으므로, 저자들은 교대 최적화(Alternating Optimization, AO) 프레임워크를 채택한다.
- 빔포밍 부문제: 고정된 수신 필터가 주어졌을 때, SCA를 사용하여 빔포밍 설계를 수행한다. 빔포밍 행렬과 관련된 비볼록 제약 조건은 1차 테일러 전개를 통해 선형화된다.
- 필터 부문제: 고정된 빔포밍이 주어졌을 때, 각 타겟에 대한 수신 필터 설계는 일반화 레이일리 몫(Generalized Rayleigh Quotient)으로 정식화된다. 최적해는 신호 및 간섭+잡음 공분산 행렬의 지배적인 일반화 고유벡터(dominant generalized eigenvector)이다.
- 알고리즘: 알고리즘 2는 빔포밍과 수신 필터를 목적 함수가 수렴할 때까지 반복적으로 업데이트한다.

주요 결과
다중 사용자 및 다중 타겟을 서비스하는 바이스태틱 MIMO 설정( $N=M=16$ )에 대해 수치 시뮬레이션이 수행되었다. 주요 결과는 다음과 같다:

트레이드오프 성능: 제안된 ISAC 설계는 적절한 통신 SINR 요구 사항 하에서 "레이더 전용(radar-only)" 벤치마크(통신 제약이 없는 경우)에 근접한 레이더 성능을 달성한다.
심볼 지식 및 프레임 길이( $L$ )의 영향:
- 단일 슬롯 ( $L=1$ ): 매 타임 슬롯마다 최적화를 수행할 때, 알려진 심볼 케이스와 알 수 없는 심볼 케이스 간의 성능 차이는 미미하다.
- 다중 슬롯 ( $L>1$ ): 전송된 심볼에 대한 지식은 상당한 이득을 제공한다. 알려진 경우, 시스템은 **시공간 적응 처리(Spatio-Temporal Adaptive Processing, STAP)**를 활용하여 여러 슬롯에 걸쳐 코히어런트 적분(coherent integration)을 수행함으로써 타겟 탐지와 잡음 평균화를 개선할 수 있다. 반면, 알 수 없는 경우, 심볼 구조의 부재로 인해 코히어런트 적분이 불가능하며, 이로 인해 성능은 프레임 길이에 관계없이 거의 일정하게 유지된다.
사용자 확장성: 통신 사용자 수( $U$ )가 증가하면 설계 가능한 가용 영역이 좁아져, 고정된 통신 SINR 임계값에 대해 달성 가능한 레이더 SINR이 감소한다.

의의 및 주장
본 논문은 전송 심볼의 가용성이 멀티 슬롯 처리 이득에 결정적인 요소임을 강조하며, 바이스태틱 ISAC 시스템을 위한 종합적인 공동 빔포밍 및 필터 설계 프레임워크를 제공한다고 주장한다. 저자들은 제안된 설계가 적절한 통신 제약 조건 하에서 레이더 전용 벤치마크와 유사한 성능을 보이지만, 전송 심볼의 가용 여부가 멀티 슬롯 프로세싱 이득을 위한 핵심 요소임을 강조한다. 구체적으로, 본 연구는 심볼 지식이 코히어런트 적분을 가능하게 하여 멀티 슬롯 시나리오에서 센싱 성능을 극대화하는 데 필수적인 반면, 알 수 없는 심볼은 시스템을 비구조적 관측에 국한시킨다는 점을 입증한다. 제안된 알고리즘(알려진 심볼을 위한 FP-SCA 및 알 수 없는 심볼을 위한 AO)은 결과적으로 발생하는 비볼록 최적화 문제를 해결하는 효과적인 솔루션으로 제시된다.

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