6G 상공·지상 듀얼 RIS 기반 신뢰성 IoT 통신 최적화

초록

본 논문은 7–15 GHz 상위 중대역(UMB)에서 IoT 디바이스에 대한 신뢰성 높은 다운링크를 제공하기 위해, 지상 RIS(TRIS)와 고고도 플랫폼(HAPS) 탑재 RIS(HRIS)를 결합한 2계층 RIS 구조를 제안한다. 네트워크 합산률을 극대화하는 공동 빔포밍·전력 할당·디바이스‑RIS 매칭(JBPDA) 문제를 MINLP 형태로 정의하고, 제로포싱(ZF) 빔포밍, KKT 기반 폐쇄형 전력 할당, 그리고 안정 매칭(Deferred‑Acceptance) 알고리즘을 순차적으로 적용해 하위 문제들을 해결한다. 시뮬레이션 결과, 제안 방식은 전수 탐색(ES)에 근접한 성능을 보이며 복잡도와 수렴 속도 면에서 기존 탐욕·무작위 검색보다 우수함을 확인한다.

상세 분석

본 연구는 6G 시대에 급증하는 IoT 트래픽을 지원하기 위해, 기존의 지상 전용 RIS만으로는 심각한 LOS 차단 상황을 극복하기 어려운 점을 지적한다. 이를 해결하고자 저자들은 두 단계의 RIS, 즉 건물 외벽 등에 배치되는 TRIS와 고고도 플랫폼(HAPS) 위에 탑재되는 HRIS를 동시에 활용하는 하이브리드 구조를 설계하였다. 이중 RIS는 각각 다른 고도와 시야를 제공함으로써, 도심의 복잡한 환경에서도 다중 경로를 확보하고, 블록킹에 강인한 커버리지를 구현한다.

핵심 최적화 목표는 네트워크 합산률 ΣₖRₖ를 최대화하는 것이며, 이를 위해 빔포밍 행렬 W, 전력 할당 벡터 p, 그리고 디바이스‑RIS 매칭 행렬 Υ를 동시에 결정해야 하는 혼합정수비선형계획(MINLP) 문제를 제시한다. MINLP는 NP‑hard 특성을 가지므로 직접 해결이 불가능함을 인정하고, 문제를 세 개의 연속적인 서브프로블럼으로 분해한다.

1. 빔포밍 최적화: 고정된 전력·매칭 조건 하에서 ZF(Zero‑Forcing) 방식을 적용한다. 채널 매트릭스 G의 의사역을 이용해 W = G† = Gᴴ(GGᴴ)⁻¹ 로 계산하고, 이는 다중 사용자 간 간섭을 완전히 제거한다. ZF 적용 후 SINR 식이 단순화되어, 전력 할당 단계에서 보다 명확한 목표 함수를 얻는다.

2. 전력 할당: ZF 빔포밍 결과와 매칭 정보를 이용해 로그 형태의 합산률을 최대화하는 convex 문제를 도출한다. KKT 조건을 적용해 라그랑지 승수 μ(전체 전력 제약)와 ϱₖ(비음성 제약)를 도입하고, 최적 전력 pₖ는 pₖ = max{ σ²/|gₗ,ₖᴴ wₖ|² + 1/μ + ϱₖ , 0 } 로 폐쇄형 해를 얻는다. μ는 전체 전력 P_AP에 맞게 이분 탐색 혹은 수치적 방법으로 조정한다.

3. 디바이스‑RIS 매칭: 각 디바이스와 RIS 사이의 기대 데이터율 Rₗ,ₖ를 기반으로 선호 리스트를 구성한다. 일대일 매칭 제약(각 디바이스는 하나의 RIS에, 각 RIS는 하나의 디바이스에만 할당) 하에, 안정 매칭(Deferred‑Acceptance) 알고리즘을 적용한다. 디바이스가 가장 높은 선호 RIS에 제안을 하고, RIS는 현재 매칭 후보 중 데이터율이 가장 높은 제안을 받아들이며, 나머지는 거절한다. 이 과정을 모든 디바이스가 매칭될 때까지 반복한다.

알고리즘 복합성은 ZF와 전력 할당이 각각 O(N³)와 O(K) 수준이며, 매칭 단계는 O(K·L·logL) 정도로, 전수 탐색(O(K!·L!))에 비해 현저히 낮다. 시뮬레이션에서는 30 개 디바이스와 5 개의 RIS(4 TRIS+1 HRIS)를 가정하고, 다양한 LOS 차단 시나리오에서 제안 방식이 합산률 15‑20 % 정도 향상되고, 수렴 횟수는 ES 대비 5배 이상 적은 것을 확인했다.

이와 같이, 두 단계 RIS와 ZF‑기반 빔포밍, KKT 전력 할당, 안정 매칭을 결합한 프레임워크는 6G UMB 환경에서 IoT 서비스의 고신뢰·고대역 요구를 만족시키는 실용적인 솔루션으로 평가된다.