저해상도 ADC 기반 OTFS 통합 위치·통신 시스템 설계와 성능 분석

초록

본 논문은 저해상도 아날로그‑디지털 변환기(ADC)를 고려한 두 단계 OTFS 기반 통합 위치·통신(IPAC) 프레임워크를 제안한다. 업링크에서는 위치 신호로부터 각도·지연·도플러 등 채널 파라미터를 추정하고, 이를 이용해 사용자 위치를 계산한다. 공간 스무딩‑MUSIC과 반복 간섭 소거 기법을 결합해 파라미터를 추정하고, CRLB을 유도한다. 다운링크에서는 추정된 파라미터를 활용해 제로‑포싱 빔포밍을 수행해 전송 성능을 향상시킨다. 시뮬레이션을 통해 ADC 비트 수가 낮을수록 추정·통신 성능이 저하됨을 확인한다.

상세 분석

이 연구는 고이동성 환경에서 OFDM이 겪는 심각한 ICI 문제를 극복하기 위해 OTFS 변조를 채택하고, 동시에 저전력·고효율을 위해 저해상도 ADC를 도입한 점이 특징이다. 논문은 먼저 시스템 모델을 DDA(Delay‑Doppler‑Angle) 도메인으로 정의하고, 저해상도 ADC의 양자화 효과를 Additive Quantization Noise Model(AQNM)로 수학화한다. 여기서 스케일링 계수 α와 양자화 잡음 β는 비트 수에 따라 표 Ⅰ에 제시된 값으로 결정된다.

업링크 단계에서는 수신 안테나 어레이에서 얻은 공간 공분산을 SS‑MUSIC(Spatial Smoothing MUSIC) 알고리즘에 적용해 다중 경로 간 상관을 완화하고 고해상도 AoA 추정을 가능하게 한다. 이후, 각 경로에 대해 반복적인 간섭 소거(iterative interference cancellation)와 원자 사전(dictionary) 기반 매칭을 통해 도플러와 지연을 추정한다. 특히, 도플러 추정은 전체 탐색 집합 Ω에서 코릴레이션 메트릭을 최대화하는 방식으로 수행하고, 소수 도플러는 골든 섹션 탐색으로 정밀하게 보정한다. 채널 이득은 닫힌 형태식(25)으로 계산되어 연산 복잡도를 크게 낮춘다.

CRLB 유도에서는 저해상도 ADC가 야기하는 잡음 공분산 Σ=α²C_w+C_ad 를 명시적으로 포함시켜 Fisher Information Matrix를 구성한다. 파라미터별 편미분(14)과 Hadamard·Kronecker 연산을 통해 J(i,j)를 구하고, 이를 역행렬로 풀어 각 파라미터의 최소 분산 한계를 얻는다. 특히, LoS 경로만을 이용해 사용자 위치를 (x,y)=cτ₀