홀로그래픽 인텔리전스 서피스 기반 통합 감지·통신 시스템

초록

본 논문은 연속형 면적을 갖는 홀로그래픽 인텔리전스 서피스(HIS)를 송·수신에 적용한 통합 감지·통신(ISAC) 프레임워크를 제안한다. 연속‑이산 푸리에 변환을 이용해 무한 차원의 표면 전류 패턴을 유한 차원의 파수(웨이븐넘버) 도메인으로 변환하고, 전·수신 빔포밍을 교차 최적화한다. 제안 방식은 전통적인 이산 안테나 배열에 비해 감지 SINR을 크게 향상시키면서 통신 SINR 요구조건을 만족한다는 시뮬레이션 결과를 제시한다.

상세 분석

이 논문은 기존의 반파장 간격을 갖는 이산 배열 안테나가 물리적 aperture를 충분히 활용하지 못한다는 한계를 지적하고, 연속 면적을 구현하는 홀로그래픽 인텔리전스 서피스(HIS)를 이용해 전·수신 양쪽에 동일한 연속형 어레이를 배치한다는 새로운 ISAC 아키텍처를 제시한다. 핵심 기술은 연속‑이산 변환으로, 표면 전류 분포 j(p)를 푸리에 급수 전개하여 파수(웨이븐넘버) 도메인에서 유한 차원의 빔포밍 행렬 W_T, W_R 로 매핑한다. 이를 통해 연속형 HIS의 무한 자유도 문제를 기존 이산 배열 빔포밍 문제와 동일한 형태로 변환함으로써, 기존 최적화 기법을 그대로 적용할 수 있게 된다.

전송 빔포밍 설계는 다중 사용자 통신 SINR 제약과 다중 목표 감지 SINR 최소화 목표를 동시에 만족시켜야 하는 비선형, 비볼록 문제이다. 저자는 변수 결합을 풀기 위해 교대 최적화(Alternating Optimization, AO)를 채택한다. 전송 단계에서는 각 사용자와 목표에 대한 SINR을 만족시키는지 여부를 판단하는 일련의 feasibility‑checking 서브문제로 분해하고, 반대로 수신 단계에서는 레일리 비율(Rayleigh quotient) 형태의 목적함수를 이용해 최적 수신 빔포밍 벡터를 폐쇄형 해로 얻는다. 또한, 반정밀 반정규화(SDR) 기반 방법의 계산 복잡도를 완화하기 위해 적응형 이분 탐색(Adaptive Bisection Search) 기법을 도입해 수렴 속도를 크게 향상시켰다.

전파 모델링 측면에서는 푸리에 도메인에서의 원거리 그린 함수(Green’s function)를 정확히 유도하여, 파수 도메인에서의 SINR 계산식을 명시적으로 제시한다. 이는 연속형 HIS의 전자기 복사를 정밀하게 평가할 수 있게 하며, 기존에 서브‑웨이븐넘버 이산 dipole 근사에 의존하던 방식보다 높은 정확도를 제공한다.

시뮬레이션 결과는 동일한 물리적 aperture를 갖는 전통적인 이산 배열 기반 ISAC와 비교했을 때, 제안된 HISAC이 다중 목표 감지 SINR을 10 dB 이상 향상시키면서도 모든 사용자에 대한 통신 SINR 요구조건을 만족함을 보여준다. 이는 연속형 면적이 제공하는 추가적인 공간 자유도가 빔포밍 설계에 효과적으로 활용될 수 있음을 증명한다.

전체적으로, 본 연구는 (1) 연속‑이산 푸리에 변환을 통한 HIS 모델링, (2) 교대 최적화 기반 전·수신 빔포밍 공동 설계, (3) 레일리 비율을 이용한 수신 빔포밍 폐쇄형 해, (4) 적응형 이분 탐색을 통한 계산 복잡도 감소라는 네 가지 핵심 기여를 통해, 차세대 6G 및 그 이후의 고밀도, 고성능 ISAC 시스템에 실용적인 설계 프레임워크를 제공한다.