Publication:
Novel applications in RIS identification and user localization for next-generation wireless systems

Placeholder

Departments

School / College / Institute

Organizational Unit

Program

Electrical and Electronics Engineering

KU-Authors

KU Authors

Co-Authors

Editor & Affiliation

Compiler & Affiliation

Translator

Other Contributor

Author

YƖK Thesis ID

Date on the IR

Date

Language

eng

Type

Embargo Status

No

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Alternative Title

Gelecek nesil kablosuz sistemler için RIS tanımlama ve kullanıcı konumlandırmaya yönelik özgün uygulamalar

Abstract

Abstract: Reconfigurable intelligent surface (RIS)-empowered communication is one of the promising physical layer technologies for the next generation wireless networks due to its unprecedented ability to dynamically shape the wireless propagation environment. The current RIS literature assumes that the availability of base station (BS)-RIS and user equipment (UE)-RIS links is always guaranteed as a given in the system design. However, due to the mobility of UEs and/or obstacles, these links can appear/disappear instantly. Therefore, the BS needs first to be aware of over which RIS or RISs the UE has the UE-RIS-BS link available before it can start optimizing its phase shifts to serve that UE. Chapters 3 and 4 propose two novel methods to address this critical need and improve resource allocation in RIS-assisted systems. In Chapter 3, we first introduce a novel system-level problem where the BS aims to detect and uniquely identify RISs that are reachable by a specific UE (UE-RIS-BS link is available). Next, to tackle this problem, we propose a novel RIS detection and identification (RIS-ID) scheme that enables the BS to pair UEs with their corresponding reachable RISs in a given time slot without requiring hardware modifications at the RIS, UE or BS side. Specifically, RIS-ID scheme employs binary phase shift keying (BPSK) modulation by exploiting phase changes at the RIS. Reachable RISs encode their unique phase shift reflection patterns (PSRPs) onto the unmodulated signal transmitted from the UE. The base station subsequently evaluates the correlation between the received signal and the possible reachable RISs' PSRPs to determine if the corresponding RIS is reachable by the UE. To evaluate the proposed RIS-ID scheme, we analytically derive the false and miss-detection probabilities as the main performance metrics. These probabilities are verified through computer simulations, demonstrating the effectiveness of the proposed RIS-ID scheme across various operating scenarios. In Chapter 4, we propose a new and simpler modulation method for the RIS-ID scheme. In this method, reachable RISs modulate the signal hitting their surface by changing the amplitude of the reflected signals, exploiting the amplitude-phase correlation in RIS elements. The proposed method is validated through a real-world experimental setup with different operating scenarios and system configurations. Conventional fingerprinting localization techniques often rely on measurements from multiple access points (APs), increasing deployment costs and infrastructure requirements. RISs have recently been proposed as a solution to enhance fingerprint diversity, enabling reliable localization with fewer APs. However, many existing RIS-based methods depend on phase shift optimization, which limits their real-world applicability. To address this limitation, in Chapter 5, we propose a novel RIS-assisted fingerprint-based localization method that avoids the need for both multiple APs and RIS phase shift optimization. In the proposed method, multiple RISs reflect the unmodulated signal transmitted by a radio frequency (RF) source using their unique PSRPs. These modulated reflections enable the UE to extract fingerprint features by correlating the received signal with the known PSRPs of the RISs. During the offline phase, a fingerprint database is constructed by recording the correlation metrics corresponding to all RISs at predefined reference points. In the online phase, the UE computes correlation metrics at its unknown location, compares them with the fingerprint database, and uses the weighted k-nearest neighbor (KNN) algorithm to estimate its position. Computer simulation results confirm that the proposed method can achieve submeter-level localization accuracy even under moderate transmission power conditions.
Ɩzet: Yeniden yapılandırılabilir akıllı yüzey (RIS) destekli haberleşme, kablosuz yayılma ortamını dinamik olarak şekillendirme konusundaki benzeri gƶrülmemiş yeteneği nedeniyle yeni nesil kablosuz ağlar iƧin umut verici fiziksel katman teknolojilerden biridir. Mevcut RIS literatüründe, baz istasyonu (BS)-RIS ve kullanıcı ekipmanı (UE)-RIS bağlantılarının her zaman mevcut olduğu varsayılmaktadır. Ancak, UE'lerin mobil olma durumu ve/veya engeller nedeniyle bu bağlantılar anlık olarak ortaya Ƨıkıp kaybolabilir. Bu nedenle, BS'nin UE'ye hizmet vermek iƧin RIS faz kaymalarını optimize etmeye başlamadan ƶnce hangi RIS veya RIS'ler üzerinden UE-RIS-BS bağlantısının var olduğunu bilmesi gerekir. Bƶlüm 3 ve 4, bu kritik ihtiyacı karşılamak ve RIS destekli sistemlerde kaynak tahsisini iyileştirmek iƧin iki yeni yƶntem ƶnermektedir. Bƶlüm 3 ve 4, bu kritik ihtiyacı karşılamak ve RIS destekli sistemlerde kaynak tahsisini iyileştirmek iƧin iki ƶzgün yƶntem ƶnermektedir. Bƶlüm 3'te, ilk olarak BS'nin belirli bir UE tarafından erişilebilen RIS'leri (UE-RIS-BS bağlantısı mevcut olanları) tespit edip benzersiz şekilde tanımlamayı hedeflediği ƶzgün bir sistem düzeyi problem tanıtılmaktadır. Sonrasında, bu probleme Ƨƶzüm olarak, RIS, UE veya BS tarafında herhangi bir donanım değişikliği gerektirmeden, BS'nin UE'leri erişilebilir RIS'lerle belirli bir zaman aralığında eşleştirmesini sağlayan ƶzgün bir RIS tespit ve tanımlama (RIS-ID) şeması ƶnerilmektedir. RIS-ID şeması, RIS üzerindeki faz değişimlerinden yararlanarak ikili faz kaymalı anahtarlama (BPSK) modülasyonunu kullanmaktadır. Erişilebilir RIS'ler, kendilerine ƶzgü faz kayması yansıma desenlerini (PSRP), UE tarafından iletilen modülasyonsuz taşıyıcı sinyal üzerine kodlar. Baz istasyonu daha sonra, alınan sinyal ile olası erişilebilir RIS'lerin PSRP'leri arasındaki korelasyonu değerlendirerek ilgili RIS'in UE tarafından erişilebilir olup olmadığını belirler. Ɩnerilen RIS-ID şemasını değerlendirmek iƧin, ana performans ƶlçütleri olarak yanlış ve kaƧırma tespit olasılıkları analitik olarak elde edilmiştir. Bu olasılıklar, bilgisayar simülasyonları aracılığıyla doğrulanmış ve ƶnerilen RIS-ID şemasının Ƨeşitli Ƨalışma senaryolarında etkinliğini gƶstermiştir. Bƶlüm 4'te, RIS-ID şeması iƧin yeni ve daha basit bir modülasyon yƶntemi ƶnerilmiştir. Bu yƶntemde, erişilebilir RIS'ler, yüzeylerine Ƨarpan sinyali, RIS elemanlarındaki genlik-faz korelasyonundan faydalanarak yansıyan sinyallerin genliğini değiştirerek modüle ederler. Ɩnerilen yƶntemin geƧerliliği, Ƨeşitli Ƨalışma senaryoları ve sistem yapılandırmaları altında gerƧek ortamda kurulan bir deneysel düzenekle test edilmiştir. Geleneksel parmak izi tabanlı konumlama teknikleri genellikle birden fazla erişim noktasından (AP) alınan ƶlçümlere dayanır; bu durum kurulum maliyetlerini ve altyapı gereksinimlerini artırır. Son zamanlarda, parmak izi Ƨeşitliliğini artırarak daha az sayıda AP ile güvenilir konumlama yapılabilmesini sağlamak amacıyla RIS'ler potansiyel bir Ƨƶzüm olarak ƶnerilmiştir. Ancak, mevcut birƧok RIS tabanlı yƶntem, faz kaymalarının optimize edilmesine bağlıdır; bu da bu yƶntemlerin gerƧek dünya uygulamalarında kullanılabilirliğini sınırlamaktadır. Bu sınırlamayı ele almak amacıyla, Bƶlüm 5'te, hem birden fazla AP'ye hem de RIS faz kayması optimizasyonuna ihtiyaƧ duymayan yeni bir RIS destekli parmak izi tabanlı konumlandırma yƶntemi ƶnerilmiştir. Ɩnerilen yƶntemde, birden fazla RIS, bir radyo frekansı (RF) kaynağından iletilen modüle edilmemiş sinyali kendi benzersiz PSRP'lerini kullanarak yansıtır. Bu modüle edilmiş yansımalar, kullanıcı ekipmanının (UE) alınan sinyali RIS'lerin bilinen PSRP'leriyle ilişkilendirerek konuma ƶzgü parmak izi ƶzelliklerini Ƨıkarmasını sağlar. Ƈevrimdışı safhasında, ƶnceden tanımlanmış referans noktalarındaki tüm RIS'lere karşılık gelen korelasyon metrikleri kaydedilerek bir parmak izi veri tabanı oluşturulur. ƇevrimiƧi safhasında ise, UE bilinmeyen konumunda korelasyon metriklerini hesaplar, bunları parmak izi veri tabanıyla karşılaştırır ve konumunu tahmin etmek iƧin ağırlıklı k-en yakın komşu (KNN) algoritmasını kullanır. Bilgisayar simülasyonu sonuƧları, ƶnerilen yƶntemin makul iletim gücü koşullarında bile metrenin altı düzeyde konumlandırma doğruluğu sağlayabildiğini doğrulamıştır.

Source

Publisher

KoƧ University

Subject

Wireless communication systems, Mobile communication systems

Citation

Has Part

Source

Book Series Title

Edition

DOI

item.page.datauri

Link

Rights

restrictedAccess

Copyrights Note

© All Rights Reserved. Accessible to Koç University Affiliated Users Only!

Endorsement

Review

Supplemented By

Referenced By

Related Goal

0

Views

0

Downloads