전기·전자발표 2026.09· 0

CRISP: 무작위 RIS 위한 다중 등급 카오스 모델링

기존 재구성 가능한 지능형 표면(RIS) 모델은 표면 응답을 스칼라 위상 편이로 단순화하고 채널을 결정론적, 가우시안 또는 스칼라 확률론적으로 취급합니다. 이러한 추상화는 실제 프로그래밍 가능한 환경의 무작위 공간 배치와 다중 등급 전자기장 구조라는 두 가지 핵심 구조적 특징을 포착하지 못합니다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 CRISP 프레임워크를 제안합니다. CRISP는 RIS에 의해 유도된 수신 필드를 푸아송 점 과정(PPP)의 클리포드 값 함수로 모델링하고, 이를 클리포드 위너-이토 카오스 표현을 통해 확장합니다. 이 분해는 푸아송 카오스 차수로 인덱싱되는 확률적 상호작용 순서와 클리포드 등급으로 인덱싱되는 전자기 구조를 분리합니다. 이를 통해 등급별 투영 빔포밍, 잔여 분해, 유한 차수 근사 및 의미론적 등급 성능 메트릭이 가능해집니다. 우리는 클리포드-푸아송 카오스 분해, 파세발 항등식, 등급별 투영 최적성, PPP 밀도 잔여 감쇠, 카오스 절단 경계 및 의미론적 왜곡 제어를 확립했습니다. 재현 가능한 실험 결과, 스칼라 RIS는 주로 등급 0 구성 요소를 억제하는 반면, CRISP는 무작위 배치 전반에 걸쳐 보다 균형 잡힌 다중 등급 잔여 억제, 더 높은 등급 충실도 및 더 낮은 의미론적 왜곡을 달성함을 보여주었습니다. CRISP는 무작위 RIS 아키텍처의 복잡한 전자기장 구조를 보다 정확하게 모델링하고 분석할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 이는 미래 무선 통신 시스템의 성능 최적화 및 설계에 중요한 기여를 할 것으로 기대됩니다.

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전기·전자발표 2026.08· 3최근 1년 3회

6G 비가시선 환경 RIS 최적화 DRL

6G 무선 네트워크는 밀리미터파 및 테라헤르츠 대역에서 물리적 장애물에 취약함에도 불구하고 초고속 데이터 전송률과 끊김 없는 연결을 요구합니다. 재구성 가능한 지능형 표면(RIS)은 수동 반사를 통해 전자기파를 프로그래밍 방식으로 조향하여 비가시선(NLOS) 환경의 한계를 완화하는 핵심 기술로 부상했습니다. 그러나 동적 다중 사용자 환경에서 고차원 RIS 위상 편이를 실시간으로 최적화하는 것은 NP-난제이며, 기존 수학적 최적화 방식으로는 효율적인 해결이 어렵습니다. 본 논문은 다중 사용자 링크의 합산 전송률 성능 최적화를 위한 새로운 심층 강화 학습(DRL) 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 TD3 아키텍처를 활용하며, 견고한 연결성을 보장하기 위해 실시간 환경 피드백과 불완전한 채널 상태 정보(CSI)를 통합합니다. 시뮬레이션 결과, 제안된 DRL-RIS 프레임워크는 합산 전송률 성능에서 현저한 이득을 달성했습니다. 또한, 기존 볼록 최적화 기반 기술보다 계산 지연 시간과 에너지 효율성 측면에서 우수한 성능을 보였습니다. 이 연구는 6G 네트워크의 NLOS 환경에서 RIS 기반 연결성을 강화하는 데 기여하며, DRL을 활용한 무선 통신 시스템 최적화의 새로운 가능성을 제시합니다.

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