Reliable and Energy-Efficient Communications Via Reconfigurable Intelligent Surfaces

Abstract

전 세계적으로 5세대(5G) 시스템이 구축됨에 따라 2030년 이후를 위한 6세대 (6G) 시스템 연구가 본격화되었으며, 6G는 센싱, 컴퓨팅, 인공지능(AI) 등 비통신 기술의 결합을 구상하고 있다, 5G 애플리케이션 시나리오의 기능을 계승하고 개발하는 것 외에도. 주요 동인은 증가하는 모바일 트래픽과 홀로그램 텔레프레젠스, 확장현실(XR), 디지털 트윈 및 자율시스템과 같은 새로운 애플리케이션이다. 이러한 새로운 애플리케이션은 6G의 주요 성능 지표(KPI)를 일반적으로 속도, 신뢰성, 대기 시간, 이동성 및 에너지 소비 측면에서 10 ∼ 100배 더 높게 만든다. 최대 데이터 속도는 1 테라비트/초(Tbps)에 도달하고 대기 시간은 밀리초 미만 수준으로 감소할 것으로 예상된다. 현재의 메커니즘과 기존의 접근 방식은 이러한 엄격한 요구사항을 지원할 수 없기때문에, 6G비전을 실현하기 위한 새로운 기술이 필요하다. 논문의 첫번째 부분에서, 우리는 근거리 재구성 가능 지능형표면(RIS) 지원 테라헤르츠(THz) 시스템을 위한 채널추정 프레임워크를 연구한다. 6G무선네트워크에서 매우 높은 데이터 속도를 지원하기 위해 재구성 가능한 지능형 표면(RIS) 지원 테라헤르츠(THz) 통신이 최근 몇 년 동안 많은 관심을 받고 있다. RIS는 반사 요소의 위상 이동을 조작함으로써 THz 시스템의 무선 전파 환경을 능동적으로 조정하여 전체 처리량을 크게 향상시킬 수 있다. RIS 지원 THz 시스템의 잠재력을 최대한 실현하려면 정확한 채널 정보를 획득하는 것이 매우 중요하다. 그러나 THz 전자기 신호의 파면은 구형이기 때문에 평면 파면 가정을 사용하는 기존의 채널 추정 기법은 근거리 RIS 지원 THz 시스템에서 심각한 성능 저하를 겪는다. 이 연구의 목표는 근거리 RIS 지원 광대역 THz 시스템에 대한 효율적인 채널 추정 기법을 제안하는 것이다. 제안된 극성 도메인 주파수 종속 RIS 지원 채널 추정(PF-RCE) 체계의 핵심 아이디어는 극성 도메인 희소성과 공통 지원 속성을 활용하여 근거리 THz 채널의 희소 다중 경로 구성 요소(즉, 각도, 거리 및 경로 이득)를 추정하는 것이다. 논문의 두 번째 부분에서, 우리는 RIS 지원 사물인터넷(IoT) 네트워크를 위한 에너지 효율적인 전력제어 및 빔포밍체계를 연구한다. 많은 수의 저가반사요소로 구성된 평면 메타 표면인 RIS는 무선 전파 환경을 재구성하여 스펙트럼과 에너지 효율을 모두 향상시킬 수 있는 능력으로 인해 많은 관심을 받아왔다. 본 연구에서는 RIS 지원 IoT 네트워크의 업링크 전송 전력을 최소화하는 RIS 위상편이 및 BS 빔포밍 최적화 기술을 제안한다. 리만 공역 그레이디언트 기반 조인트 최적화(RCG-JO)라고 하는 제안된 체계의 핵심 아이디어는 리만 공역 그레이디언트 기법을 사용하여 RIS 위상 이동과 BS 빔포밍 벡터를 공동으로 최적화하는 것이다. 단위-모듈러스 위상 이동 및 단위-노름 빔포밍 벡터 세트의 제품 리만 다양체 구조를 활용하여 비볼록 업링크 전력 최소화 문제를 제약 없는 문제로 변환한 다음 제품 리만 다양체에 대한 최적의 솔루션을 찾는다. 논문의 세 번째 부분에서, 우리는 RIS 지원 광대역 THz 시스템을 위한 주파수 의존적 빔 형성 체계를 연구한다. 광대역 THz 통신의 주요 과제 중 하나는 경로구성요소가 서로 다른 서브캐리어 주파수에서 서로 다른 공간 방향으로 분할되는 빔 분할 효과로 인한 심각한 어레이 이득 손실이다. 따라서, 종래의 위상 편이 제어 및 빔포밍 기법은 광대역 THz 시스템에 직접 적용될 수 없다. 본 연구에서는 RIS 지원 광대역 THz 시스템의 평균 데이터 속도를 최대화하는 RIS 지원 주파수 종속 빔포밍(RWB) 기술을 제안한다. RWB의 핵심 아이디어는 광대역 THz 시스템의 평균 데이터 속도가 최대화되도록 RWB 네트워크의 매개 변수를 적절하게 설계하여 아날로그 빔포밍 벡터와 RIS 위상 편이 벡터를 교대로 최적화하는 것이다.

With the global deployment of the fifth-generation (5G) systems, research on the sixth generation (6G) systems for 2030 and beyond has been fully launched. 6G aims to integrate non-communication technologies like sensing, computing, and artificial intelligence (AI), while also building upon the capabilities and scenarios established by 5G applications. The driving forces behind the development of 6G are the increasing mobile traffic demands and the emergence of innovative applications such as holographic telepresence, extended reality (XR), digital twin, and autonomous systems. These applications impose stringent requirements on the key performance indicators (KPIs) of 6G, demanding approximately 10 ∼ 100 times higher rates, reliability, lower latency, improved mobility, and energy efficiency compared to 5G. As a result, 6G is expected to achieve a peak data rate of 1 terabit-per-second (Tbps) and significantly reduced latency, reaching sub-millisecond levels. To meet these demanding requirements, novel technologies are required, as the existing mechanisms and conventional approaches cannot suffice. In the first part of this dissertation, we focus on the channel estimation framework for near-field reconfigurable intelligent surface (RIS)-assisted terahertz (THz) systems. RIS-assisted THz communications have garnered considerable attention as they offer the potential to support extremely high data rates in 6G wireless networks. By adjusting the wireless propagation environment of THz systems through phase shifts of reflecting elements, RIS can dramatically enhance overall throughput. However, accurately acquiring channel information is crucial to realizing the full potential of RIS-assisted THz systems. Conventional channel estimation techniques based on planar wavefront assumptions fail to deliver satisfactory performance in near-field RIS-assisted THz systems due to the spherical wavefront of the THz electromagnetic signal. In light of this challenge, we propose an efficient channel estimation technique for near-field RIS-assisted wideband THz systems called the Polar-Domain Frequency-Dependent RIS-Assisted Channel Estimation (PF-RCE) scheme. Key idea of the proposed PF-RCE scheme is to estimate the sparse multipath components (i.e., angles, distances, and path gains) of the near-field THz channel by exploiting the polar-domain sparsity and common support properties. In the second part of the dissertation, we investigate an energy-efficient power control and beamforming scheme for RIS-assisted Internet of Things (IoT) networks. RIS, composed of numerous low-cost reflecting elements arranged in a planar metasurface, has garnered significant attention for its ability to enhance both spectrum and energy efficiencies by reconfiguring the wireless propagation environment. In this work, we propose an optimization technique for RIS phase shifts and base station (BS) beamforming that minimizes the uplink transmit power of the RIS-aided IoT network. Key idea of the proposed scheme, referred to as Riemannian conjugate gradient-based joint optimization (RCG-JO), is to jointly optimize the RIS phase shifts and the BS beamforming vectors using the Riemannian conjugate gradient technique. By leveraging the product Riemannian manifold structure of the sets of unit-modulus phase shifts and unit-norm beamforming vectors, we convert the nonconvex uplink power minimization problem into an unconstrained problem and then find out the optimal solution over the product Riemannian manifold. In the third part of the dissertation, we address a crucial challenge faced in wideband THz communication: the considerable array gain loss caused by the beam split effect. This phenomenon occurs when path components split into different spatial directions at various subcarrier frequencies, posing a significant hurdle for the practical application of conventional phase shift control and beamforming techniques in wideband THz systems. To overcome this issue, we propose a RIS-assisted wideband beamforming (RWB) technique, specifically designed to maximize the achievable data rate of RIS-assisted wideband THz systems. Key idea of RWB is to optimize the analog beamforming vector and the RIS phase shift vector alternately, while carefully designing the parameters of the beamforming network. This novel approach empowers us to fully unleash the potential of the wideband THz system, thereby maximizing its achievable data rate. By effectively managing the beam split effect, RWB paves the way for enhanced performance in wideband THz communication, playing a pivotal role in realizing the ambitious goals set for 6G wireless networks.