6G 기술은 정확한 위치추정을 위해 정밀한 레이다 시스템을 통합하여 고도로 개인화된 사용자 경험을 제공함으로써 무선 통신을 발전시키고 있습니다. 이러한 기능을 통해 위치 기반 서비스를 통신 네트워크와 원활하게 통합할 수 있으므로, 서비스 제공 및 네트워크 효율성이 개선됩니다. ISAC(통합 감지 및 통신)로 알려진 이러한 접근법은 레이다와 통신 기술 간의 시너지 효과를 활용하여 연결성을 최적화합니다.
6G가 맞춤형 통신 솔루션을 통해 어떻게 네트워크 성능 및 사용자 경험을 개선할 수 있는지 이해하려면 ISAC를 잘 아는 것이 중요합니다. 자율주행 차량, 스마트 시티, 고급 의료 시스템 같은 새롭게 떠오르는 응용 사례에서도 고속 데이터 전송과 정밀한 환경 감지의 원활한 통합을 요구합니다. 특히 이러한 응용 사례는 고도로 상호 연결된 지능형 미래의 요구에 부합하려면 ISAC 기술을 반드시 개발해야 함을 방증합니다.
ISAC는 6G의 주요 기반 기술입니다.
레이다와 통신의 통합은 Wi-Fi®, 군용 다기능 레이다 및 자동차 응용 분야를 비롯한 다양한 관점에서 연구되어 온 주제입니다. 또한 이 두 가지를 통합하는 수준이 다양할 수 있어, 파형 및 공간 영역에서의 설계 같은 개념을 포괄할 수 있습니다. 정확한 고해상도 감지를 위해서는 RF 아키텍처, 빔포밍, 적절한 채널 모델, 데이터 주도 AI 알고리즘을 비롯한 기타 설계 옵션을 고려해야 합니다. 이러한 요소를 함께 살펴보기 위해서는 통합된 환경이 필수적입니다.
이러한 맥락에서 MATLAB®은 통합 통신 및 감지 기술의 탐구 및 개발을 위한 완전한 워크플로와 제품을 제공하여 ISAC 연구에 필수적인 툴로 부상하고 있습니다. MATLAB은 시나리오를 시뮬레이션하고, 알고리즘을 설계하고 테스트하며, 데이터를 분석할 수 있는 직관적인 플랫폼입니다. 이를 통해 연구원들은 개발 속도를 단축하고, 설계를 효율적으로 검증하고, 6G 목표를 발전시킬 수 있습니다.
이 백서에서는 ISAC 패러다임 및 연구 활동을 살펴보고, ISAC 응용 사례에 대해서도 살펴볼 것입니다. 우선 몇 가지 핵심 기술 용어를 정의할 것입니다.
레이다와 통신이 공존하려면 레이다와 통신 시스템 간의 중첩되는 주파수를 관리하기 위해 스펙트럼 검출을 사용해야 합니다. 레이다 및 통신 공동 설계는 통신과 감지 작업을 통합하는데, 이러한 통합은 개별 하드웨어가 있는 공유 물리적 공간을 통해 이루어지거나 공유 하드웨어 및 파형을 사용하여 이루어집니다.
통신 신호의 수동 활용은 전용 감지 하드웨어 없이, 기존 통신 신호의 채널 추정값을 사용하여 객체의 움직임과 위치를 감지하고 추론합니다.
ISAC 연구 활동은 감지 및 통신 기능의 통합 수준에 따라 공존, 공동 설계, 신호의 수동 활용이라는 세 가지 주요 방향으로 나뉩니다.
레이다와 통신의 공존
5G NR 시스템 및 미래의 6G 시스템은 LTE에서 사용되는 주파수 범위를 뛰어넘는 더 높은 주파수 범위로 확장되므로, 스펙트럼 관리가 점점 더 복잡해집니다. 이러한 높은 주파수 범위는 전통적으로 레이다 시스템에서 활용되었습니다. 그 결과, 레이다에서 사용하는 스펙트럼과 무선 통신 시스템이 중첩될 수 있으므로 스펙트럼 공유가 필요합니다. 이러한 상황으로 인해 미래의 레이다와 무선 통신 시스템은 스펙트럼 검출을 통합하여 점유 주파수를 감지하고 충돌을 방지해야 합니다. 또한 데이터 속도 증가 및 지연 시간 단축 등의 장점 때문에 더 광범위한 5G 커버리지가 요구되고 있습니다. 이러한 확장을 위해서는 새로운 5G 기지국이 필요하므로, 항공 교통 관제 레이다처럼 근접 주파수 대역에서 작동하는 기존 시스템에 이러한 신호가 미치는 영향을 이해해야 합니다.
성공적인 공존을 위해서는 두 가지 중요한 측면을 고려해야 합니다. 첫째, 스펙트럼 검출은 어떤 시스템이 스펙트럼 및 위치에 있는지 알려줍니다. 둘째, 간섭 분석은 시스템 간에 동일한 주파수 대역을 공유할 경우 어떤 시스템이 다른 시스템과 어떻게 상호 작용하는지 평가합니다.
MATLAB은 5G, 레이다, 딥러닝, 위상 배열, 시나리오 모델링 전반에서 복잡한 시나리오를 시뮬레이션하기 위한 통합 워크플로를 제공합니다. 주요 공존 시나리오에는 스펙트럼 검출 및 간섭 분석이 포함됩니다. 예를 들어, MATLAB은 합성 레이다 및 무선 통신 신호를 토대로 훈련된 의미론적 분할 신경망을 사용하는 워크플로를 통해 스펙트럼 검출을 진행합니다. 이 신경망은 동일한 수신 스펙트럼 내에서 레이다 및 무선 통신 신호를 감지할 수 있습니다. 또한 MATLAB을 사용하면 5G 기지국 근처에서 작동하는 항공 교통 관제 같은 시나리오를 모델링할 수 있으므로, 5G 신호가 레이다 신호 수신에 미치는 영향을 분석할 수 있습니다.
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MATLAB에서 딥러닝을 사용한 스펙트럼 검출.
레이다와 통신의 공동 설계
공동 설계는 통신 및 감지 작업을 동시에 수행하는 시스템을 만드는 데 중점을 둡니다. 통합은 느슨한 수준에서 이루어질 수 있으며, 이 경우 각 기능은 물리적 공간을 공유하되 개별 하드웨어와 파형을 사용합니다. 통합은 긴밀한 규모로도 이루어질 수 있으며, 이 경우에는 대부분의 하드웨어가 공유되고 동일한 파형이 두 가지 용도를 모두 지원합니다. 이 섹션에서 중점적으로 다루는 긴밀하게 통합된 시스템의 경우, 시스템 설계는 레이다용 통신 신호를 사용하는 통신 중심 접근법을 따를 수 있습니다. 설계는 레이다 파형 내에 통신 데이터를 내장하는 레이다 중심 접근법도 수용할 수 있습니다.
파형 공동 설계
레이다 중심 접근법에서는 레이다 파형이 내장된 통신 데이터와 함께 사용되는 반면 통신 중심 접근법에서는 감지 목적으로 OFDM 신호의 반향을 활용합니다. MATLAB은 두 가지 접근법을 사용하여 종단간 워크플로를 통해 파형 공동 설계의 탐색을 촉진합니다. 첫 번째 접근법은 일반적인 레이다 파형인 PMCW를 사용하는 반면, 두 번째 접근법은 양쪽 기능 모두에 표준 통신 파형인 OFDM을 사용합니다.
MATLAB을 사용하면 레이다와 통신 파형을 공동 설계할 수 있습니다.
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이 예제에서는 레이다 수신기와 다운링크 사용자 양쪽 모두에 의한 파형 송신, 전파, 수신을 시뮬레이션합니다. 이 워크플로는 두 가지 기능 모두에 대한 두 가지 파형을 모두 평가하고, 여러 가지 공통 성능 메트릭을 조사합니다.
공간 영역에서 공동 설계
ISAC의 다른 개념에서는 공간 처리 차원을 살펴봅니다. 흔히 살펴보는 시나리오에는 다중 안테나 기지국에서 일부 빔은 레이다를 지원하고, 다른 빔은 통신 요구사항을 지원하는 사례 등이 있습니다. 또 다른 가능성은 두 가지 기능이 빔을 공유하는 것인데, 레이다는 메인로브를 사용하고 통신 데이터를 사이드로브를 사용하는 경우입니다.
MATLAB을 통해 여러 가지 빔이 형성되어 다양한 기능을 구현할 수 있는 것을 보여주는 아래의 그림과 같이, 공간 영역의 이중 기능 MIMO 시스템을 위한 새로운 파형을 설계할 수 있습니다.
ISAC를 위한 공간 공동 설계.
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이 예제에서는 파형 다이버시티를 활용해 우수한 레이다 성능을 실현할 수 있는 이 위상 배열을 사용하여 MIMO 통신을 촉진하는 워크플로를 볼 수 있습니다.
통신 신호의 수동 활용
이 ISAC 패러다임은 수신기 측의 채널 추정값을 활용하여 무선 환경 내에서 움직이는 객체의 존재를 감지합니다. 이러한 움직이는 객체를 기준으로 채널 상태의 변동을 분석하여, 전용 감지 하드웨어가 없어도 객체의 움직임과 위치를 추론할 수 있습니다. 추출된 채널 추정값을 사용하면 움직임을 감지하는 데 중요한 거리-도플러 플롯을 생성할 수 있습니다. 이러한 접근법은 본질적으로 수동적이므로, 기존의 통신 신호와 인프라를 사용하며 감지를 위해 능동적 방출이 필요하지 않습니다.
또 다른 수동 접근법의 경우 인공 지능을 응용하여 움직임을 추론하거나, CSI(채널 상태 정보)를 사용하여 존재 여부를 감지하는 방식을 활용합니다. 예를 들어, 어떤 접근법은 CNN(컨벌루션 신경망)을 CSI와 통합하여 인간의 활동을 감지할 수 있습니다. Wi-Fi의 예제에는 라우터에서 비콘 프레임을 수집하고, 이러한 수집된 결과를 토대로 CNN을 훈련시켜 인간의 존재 유무를 감지하는 경우가 있습니다. 이 워크플로는 5G 및 6G 신호로 확장할 수 있습니다.
MATLAB의 딥러닝을 이용해 Wi-Fi 신호를 활용하여 존재 유무 감지.
MATLAB은 신호 처리, 머신러닝, 데이터 시각화를 지원하는 강력한 툴을 통해 두 가지 접근법을 모두 지원합니다. MATLAB의 방대한 라이브러리와 내장 함수를 사용하면 채널 추정값을 효율적으로 추출하고 분석할 수 있으므로, 거리-도플러 플롯을 만들 수 있습니다. 또한 MATLAB은 CNN 개발 및 훈련을 지원하여 AI 기술의 통합을 촉진해 감지 기능을 개선할 수 있습니다.
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ISAC는 레이다와 통신 기능을 통합하여 다양한 영역에서 혁신적인 응용 사례를 약속합니다.
레이다와 통신의 공존은 스펙트럼 부족이 중대한 난제인 환경에서 특히 더 중요합니다. 예를 들어, 도심항공교통의 경우, 공존 전략을 사용하면 스펙트럼을 기존 5G 네트워크와 공유할 수 있으므로 항공 교통 관리가 최적화되기 때문에 드론 및 에어 택시를 안전하게 가동할 수 있습니다.
레이다와 통신의 공존은 스마트 자동차 시스템 분야에서 새로운 가능성을 엽니다. 이중 기능 레이다-통신 시스템은 V2X(차량-사물) 통신을 개선할 수 있으므로, 자율주행을 위한 실시간 데이터 교환 및 정밀한 환경 감지가 가능해집니다. 이러한 공동 설계 접근법은 스마트 제조 분야에서도 응용 사례를 찾을 수 있습니다. 통합 시스템이 기계의 상태를 모니터링하는 동시에 작동 데이터를 통신으로 전달할 수 있으므로, 효율성을 강화하고 예측 정비가 실현됩니다.
수동 공동 설계(피기백 방식)는 기존의 무선 신호를 환경 감지에 활용하여 스마트 홈 및 의료 환경에서 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 예를 들어 수동 Wi-Fi 감지는 인간의 존재 유무를 감지할 수 있기 때문에 추가적인 센서 없이도 일상 생활을 모니터링하여 고급 홈 자동화 및 노인 돌봄 기능을 구현할 수 있습니다. 이러한 패러다임은 6G에서 ISAC 기술의 다양성과 잠재력을 공통적으로 강조하여 더욱 연결되고, 더욱 지능적이고, 더욱 효율적인 미래를 위한 기반을 마련합니다.
ISAC 시스템 설계 시, 연구원들은 일반적으로 레이다 및 통신 파형, 채널 모델, 수신기 하드웨어 같은 몇 가지 중요한 구성요소에 중점을 둡니다. 효율적이고 정확한 ISAC 솔루션을 개발하려면 이러한 요소를 반드시 이해하고 최적화해야 합니다. 레이다 및 통신 파형은 꼼꼼하게 설계하여 두 파형 모두 통신 및 감지 기능을 동시에 지원할 수 있도록 해야 합니다. 신호가 다양한 환경을 통해 어떻게 전파되는지 예측하려면 정확한 채널 모델이 중요하며, 수신된 신호를 처리하려면 고급 수신기 하드웨어가 필요합니다. 이 섹션에서는 이러한 측면을 살펴보면서 ISAC 분야를 혁신하려고 하는 연구원들을 위한 인사이트와 길잡이를 제공합니다.
ISAC 탐색 영역.
기존 파형 탐색
레이다 및 통신의 기존 파형을 탐색하는 작업은 ISAC 시스템의 효과적인 파형 설계를 위해 꼭 필요합니다. 양쪽 영역의 잘 구성된 파형을 활용하면 연구원들은 ISAC의 이중 기능을 용이하게 해주는 잠재적인 시너지 효과 및 장단점을 파악할 수 있습니다. 이러한 파형의 강점과 제약을 이해하면 이러한 파형을 어떻게 조정하거나 결합해야 통신 및 감지에 필요한 고유한 요구사항을 충족할 수 있을지에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
레이다 파형
레이다 시스템은 다음의 두 가지 범주로 분류할 수 있습니다.
- 펄스 레이다
- CW(연속파) 레이다
펄스 레이다는 고출력 펄스를 연속으로 방출하고, 전송된 펄스와 수신된 반향 간의 시간 지연을 사용하여 범위를 결정하며, 속도는 반향 거리의 변화를 통해 계산합니다. MATLAB는 펄스 레이다에 대해 자세히 알아보고 펄스 레이다 신호를 쉽게 생성, 분석, 평가하기 위한 자료를 제공합니다.
반면, CW(연속파) 레이다는 신호를 지속적으로 방출하므로, 자동차 및 실내 무선 통신 같은 응용 분야에서 경제적인 비용으로 적합하게 사용할 수 있습니다. 하지만 타겟 위치를 확인하기 위해서는 변조가 필요하며, 주요 클래스에는 FMCW(주파수 변조) 및 PMCW(위상 변조) 파형이 포함됩니다.
MATLAB을 사용하면 다음을 위한 강력한 워크플로 및 함수를 통해 CW 레이다 신호를 생성하고 분석하는 데 도움이 됩니다.
통신 파형
MATLAB 제품을 통해 LTE, 5G, WLAN, Bluetooth®, Satcom 같은 표준을 준수하는 광범위한 무선 파형을 만들 수 있습니다. MATLAB의 파형 생성 기능을 사용하면 표준 기반 5G/LTE 및 표준이 아닌 사용자 지정 5G/LTE 신호는 물론, 일반적인 변조(예: OFDM, QAM, PSK), 다양한 레이다 신호(FMCW 및 선형 FM)를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 통신 프로토콜 및 테스트 조건에서 정밀한 시뮬레이션과 테스트를 진행할 수 있습니다. MATLAB 파형 생성기는 업계 표준 파형 생성 및 사용자 지정 파형 생성을 둘 다 지원하므로, ISAC 시스템 개발 및 분석에 참여하는 연구원에게 중요한 리소스 역할을 합니다. 무선 파형 생성기 앱을 사용하여 시작하는 것이 가장 좋으며, 이 앱을 사용하면 클릭 몇 번으로 표준 기반 파형을 생성할 수 있습니다.
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무선 파형 생성 앱을 사용하여 MATLAB에서 통신 파형 생성.
채널
정확한 채널 모델은 통신 및 감지 기능 양쪽 측면에서 신뢰할 수 있는 성능과 효율성을 보장하므로, 중요한 ISAC 시스템입니다. 이러한 모델을 사용하면 경로 손실, 다중경로 효과, 신호 반사 같은 인자를 고려하여 전파 환경의 특성을 정밀하게 분석할 수 있습니다. 채널을 현실감 있게 표현하므로, 정확한 모델은 신호 처리 알고리즘의 최적화를 촉진하고, 시스템 견고성을 향상하고, 통신 및 감지 기능의 전반적인 통합을 개선합니다.
레이 트레이싱
레이 트레이싱 모델은 60GHz 및 그보다 더 높은 주파수에서도 신호 동작에 대한 견고한 예측 성능을 보여주며, 이를 강력한 모델로 사용하여 ISAC 시뮬레이션을 구축할 수 있습니다. MATLAB에는 비, 지형 회절, 대기에 의한 굴절, 대류권 산란, 대기로 인한 손실을 고려하여 모델과 통합할 수 있는 레이 트레이싱을 위한 기능이 내장되어 있습니다. 또한 MATLAB의 레이 트레이싱 기능을 사용하면 신호가 특정 물질에 부딪혀 튕길 때 신호 감쇠를 모델링할 수 있습니다.
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MATLAB을 사용한 레이 트레이싱
산란 MIMO
MATLAB의 산란 MIMO 채널은 주변 환경에서 움직이는 요소가 있는 무선 환경을 모델링하는 데 도움이 됩니다.
MATLAB의 산란 MIMO 채널 모델은 ISAC 채널에 매우 적합합니다. 이 모델은 수신 배열에 도달하기 전에 다중 산란체에서 반사되는 송신 배열에서 신호가 방출되는 시나리오를 시뮬레이션합니다. 중요한 건 이 모델은 표적으로 간주된 움직이는 산란체가 수신된 신호에 미치는 영향을 통합하므로, 감지 응용 분야에 적합하다는 점입니다. 채널은 거리에 따른 시간 지연, 이득, 도플러 편이, 위상 변화 및 가스, 비, 안개, 구름 등으로 인한 대기 손실을 비롯하여 다양한 전파 효과를 고려합니다. 이러한 감쇠 모델은 1~1,000GHz 주파수 범위에 유효하므로, 넓은 범위에 걸쳐 신호 저하를 정확하게 표현할 수 있습니다.
하드웨어 제한 사항
시뮬레이션에 기반한 개념 연구에서 하드웨어 프로토타입 구축으로 전환할 경우, 하드웨어와 관련된 난제 및 제한 사항을 고려하는 것이 중요합니다. ISAC 시스템에 필요한 높은 데이터 속도를 실현하려면 FPGA에서 설계의 일부분을 구현해야 하는데, 이는 고유한 문제를 야기합니다.
첫째, FPGA에서 신호 처리 알고리즘을 개발하는 작업은 일반적으로 소프트웨어에서 그러한 설계를 생성하는 작업보다 더 복잡합니다. 필터링, 신호 보간 및 데시메이션, 수학적 형식 같은 태스크를 위한 FPGA용 IP 블록을 사용할 수 있다면, 모든 걸 처음부터 새로 구축하는 것과 비교했을 때 이러한 프로세스가 훨씬 더 쉬워집니다.
둘째, ISAC에서 필요한 높은 데이터 속도를 실현하려면 이러한 IP 블록이 클록 사이클당 다중 샘플을 처리해야 합니다. DSP HDL Toolbox™는 클록 사이클당 다중 샘플을 처리할 수 있는 표준화된 신호 처리 IP 블록을 제공하므로, GSPS(Gigasample-per-second) 데이터 속도를 실현할 수 있습니다.
적합한 하드웨어 플랫폼 선택은 여러 인자에 따라 달라집니다. 위치추정 및 추적의 경우, 한 가지 중요한 고려 사항은 필요한 거리 분해능입니다. 예를 들어, 1m 미만의 거리 분해능을 실현하려면 샘플링 속도가 수백 MHz 정도여야 하며, 이 경우 하드웨어 플랫폼의 부담에 가해지는 부담이 매우 커집니다. 이러한 엄격한 사양을 충족하는 한 가지 플랫폼은 MATLAB에서 기본적으로 지원하는 AMD RFSoC 플랫폼입니다. 따라서 FPGA용 IP 블록을 사용하여 Simulink® 모델을 이 플랫폼에 배포하고 실행할 수 있습니다.
MATLAB은 ISAC 발전에 중요한 역할을 합니다. MATLAB은 사용자가 시나리오를 시뮬레이션하고, 알고리즘을 설계하고, 데이터를 분석할 수 있도록 지원하므로 통합 레이다 및 통신 시스템 개발을 가속화합니다. MATLAB 플랫폼은 연구원이 설계를 효율적으로 검증하고 연결성을 최적화하는 과정에서 도움이 되며, 이는 자율주행 차량 및 스마트 시티 같은 응용 분야에 꼭 필요한 과정입니다. ISAC는 미래 네트워크의 필수 요소가 되었으므로, MATLAB 기능은 연구원이 빠른 속도로 혁신을 추구하고 고도로 상호 연결된 세상의 요구사항을 충족할 수 있도록 보장하여 6G의 잠재력을 완전히 실현할 수 있도록 합니다.
