다중셀 mmWave 네트워크를 위한 센싱 기반 분산 사용자 스케줄링 및 협조 빔포밍 프레임워크

본 논문은 다중셀 mmWave 네트워크에서 셀‑엣 사용자들의 서비스 품질을 보장하기 위해, 기존 중앙집중식 협조 전송(C‑MCRA)의 복잡성 및 백홀 부담을 극복하고자 하는 목표에서 출발한다. 저자는 먼저 분산 사용자 스케줄링·협조 빔포밍(D‑USCB)의 장점을 소개하면서, 실질적인 적용에 있어 두 가지 주요 장애물—(i) 인터‑셀 CSI 획득의 어려움, (ii) 고차원 CSI 교환에 따른 백홀 오버헤드—을 지적한다. 이를 해결하기 위해 제안된 ‘센싱‑보조 분산 USCB(SD‑USCB)’ 프레임워크는 다음과 같은 흐름으로 구성된다. 1. **ISAC 기반 위치 탐지**: 각 BS는 통신 신호와 동시에 레이더‑형식의 ISAC 파형을 송신한다. 수신된 에코 신호를 처리해 사용자들의 3차원 위치(거리·각도·속도)를 추정한다. 이 위치 정보는 실시간으로 백홀을 통해 인접 BS와 공유된다. 2. **채널 지식 지도(CKM) 활용**: 사전에 수집된 RSRP·각도·경로 정보 등을 바탕으로 구축된 BS‑별 CKM은 ‘위치 → 통계적 CSI(예: 채널 각도 전력 스펙트럼, 평균 경로 손실)’ 매핑을 제공한다. 공유된 위치를 입력으로 하여, 각 BS는 자신이 송신하는 아웃고잉 인터‑셀 채널에 대한 추정값을 즉시 조회한다. 이렇게 하면 복소수 형태의 전채 CSI를 교환할 필요가 없으며, 백홀 트래픽이 크게 감소한다. 3. **SALINR 지표 도입**: 기존 SLNR·SLINR은 송신 파워가 분모·분자에 동일하게 들어가 실제 SINR와의 차이가 커지는 단점이 있다. 저자는 자신이 이전에 제안한 SALINR(신호‑대‑평균‑누설‑간섭‑노이즈 비율)을 사용해, 인터‑셀 누설을 평균화하고 간섭·노이즈를 별도로 고려함으로써 SINR를 더 정확히 근사한다. 논문에서는 Rayleigh 채널 가정 하에 SALINR이 SLINR보다 기대오차가 작다는 수학적 증명을 제시한다. 4. **두 단계 최적화 알고리즘** - **사용자 스케줄링**: 각 셀은 지역 CSI와 위치 정보를 바탕으로 ‘비례 공정성 제로포밍 그리디(PFZFG)’ 알고리즘을 실행한다. 이 알고리즘은 사용자의 지리적 분산도와 채널 상관도를 고려해, 서로 간섭이 적은 사용자 집합을 선택한다. - **ISAC 빔포밍 설계**: 선택된 사용자에 대해, SALINR 기반 근사 PFR을 최대화하면서 감지 정확도(예: CRB) 제약을 만족시키는 빔포밍 문제를 정의한다. 비선형 목표와 제약을 다루기 위해 Fractional Programming(FP)으로 목표를 변형하고, Successive Convex Approximation(SCA)으로 제약을 선형화한다. 최종 convex 문제는 라그랑주 이중화(DualOpt) 방식을 이용해 빠르게 풀며, 각 BS는 독립적으로 최적 해를 얻는다. 5. **시뮬레이션 및 성능 평가**: 3셀·각 셀당 8개의 안테나·다중 사용자 시나리오에서, 제안 프레임워크는 기존 중앙집중식 최적화와 비교해 약 15%~20%의 PFR 향상을 보였으며, 전통적인 SLINR 기반 분산 방식 대비 10%~12%의 이득을 나타냈다. 특히 백홀 대역폭이 제한된 경우에도 성능 저하가 거의 없으며, 감지 오차는 사전에 설정한 임계값(예: 0.5 m) 이하로 유지되었다. 6. **추가 논의**: 저자는 CKM 구축 비용, ISAC 파형 설계(주파수·시간·전력 할당), 그리고 이동성 높은 사용자에 대한 위치 추적 정확도 등에 대한 향후 연구 과제를 제시한다. 또한, SALINR의 일반화 가능성(다중 경로·비 LoS 상황)과 CKM의 동적 업데이트 메커니즘에 대한 탐색이 필요함을 강조한다. 결론적으로, 본 논문은 ISAC과 CKM을 결합한 새로운 분산 협조 전송 프레임워크를 제시함으로써, 다중셀 mmWave 네트워크에서 실용적인 CSI 획득·교환 방식을 제공하고, SALINR 기반 정확한 SINR 근사를 통해 기존 분산 방법보다 높은 스루풋과 낮은 백홀 부하를 동시에 달성한다는 점에서 차세대 5G‑Beyond 시스템에 중요한 기여를 한다.