Publication: Novel applications in RIS identification and user localization for next-generation wireless systems
Program
Electrical and Electronics Engineering
KU-Authors
KU Authors
Co-Authors
Editor & Affiliation
Compiler & Affiliation
Translator
Other Contributor
Author
Advisor
YĆK 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.
Ćzet: Yeniden yapılandırılabilir akıllı yüzey (RIS) destekli haberleÅme, kablosuz yayılma ortamını dinamik olarak Åekillendirme konusundaki benzeri gƶrülmemiÅ yeteneÄi nedeniyle yeni nesil kablosuz aÄlar iƧin umut verici fiziksel katman teknolojilerden biridir. Mevcut RIS literatüründe, baz istasyonu (BS)-RIS ve kullanıcı ekipmanı (UE)-RIS baÄlantılarının her zaman mevcut olduÄu varsayılmaktadır. Ancak, UE'lerin mobil olma durumu ve/veya engeller nedeniyle bu baÄlantılar anlık olarak ortaya Ƨıkıp kaybolabilir. Bu nedenle, BS'nin UE'ye hizmet vermek iƧin RIS faz kaymalarını optimize etmeye baÅlamadan ƶnce hangi RIS veya RIS'ler üzerinden UE-RIS-BS baÄlantısının var olduÄunu bilmesi gerekir. Bƶlüm 3 ve 4, bu kritik ihtiyacı karÅılamak ve RIS destekli sistemlerde kaynak tahsisini iyileÅtirmek iƧin iki yeni yƶntem ƶnermektedir. Bƶlüm 3 ve 4, bu kritik ihtiyacı karÅılamak ve RIS destekli sistemlerde kaynak tahsisini iyileÅtirmek iƧin iki ƶzgün yƶntem ƶnermektedir. Bƶlüm 3'te, ilk olarak BS'nin belirli bir UE tarafından eriÅilebilen RIS'leri (UE-RIS-BS baÄlantısı mevcut olanları) tespit edip benzersiz Åekilde tanımlamayı hedeflediÄi ƶzgün bir sistem düzeyi problem tanıtılmaktadır. Sonrasında, bu probleme Ƨƶzüm olarak, RIS, UE veya BS tarafında herhangi bir donanım deÄiÅikliÄi gerektirmeden, BS'nin UE'leri eriÅilebilir RIS'lerle belirli bir zaman aralıÄında eÅleÅtirmesini saÄlayan ƶzgün bir RIS tespit ve tanımlama (RIS-ID) Åeması ƶnerilmektedir. RIS-ID Åeması, RIS üzerindeki faz deÄiÅimlerinden yararlanarak ikili faz kaymalı anahtarlama (BPSK) modülasyonunu kullanmaktadır. EriÅilebilir RIS'ler, kendilerine ƶzgü faz kayması yansıma desenlerini (PSRP), UE tarafından iletilen modülasyonsuz taÅıyıcı sinyal üzerine kodlar. Baz istasyonu daha sonra, alınan sinyal ile olası eriÅilebilir RIS'lerin PSRP'leri arasındaki korelasyonu deÄerlendirerek ilgili RIS'in UE tarafından eriÅilebilir olup olmadıÄını belirler. Ćnerilen RIS-ID Åemasını deÄerlendirmek iƧin, ana performans ƶlçütleri olarak yanlıŠve kaƧırma tespit olasılıkları analitik olarak elde edilmiÅtir. Bu olasılıklar, bilgisayar simülasyonları aracılıÄıyla doÄrulanmıŠve ƶnerilen RIS-ID Åemasının ƧeÅitli ƧalıÅma senaryolarında etkinliÄini gƶstermiÅtir. Bƶlüm 4'te, RIS-ID Åeması iƧin yeni ve daha basit bir modülasyon yƶntemi ƶnerilmiÅtir. Bu yƶntemde, eriÅilebilir RIS'ler, yüzeylerine Ƨarpan sinyali, RIS elemanlarındaki genlik-faz korelasyonundan faydalanarak yansıyan sinyallerin genliÄini deÄiÅtirerek modüle ederler. Ćnerilen yƶntemin geƧerliliÄi, ƧeÅitli ƧalıÅma senaryoları ve sistem yapılandırmaları altında gerƧek ortamda kurulan bir deneysel düzenekle test edilmiÅtir. Geleneksel parmak izi tabanlı konumlama teknikleri genellikle birden fazla eriÅim noktasından (AP) alınan ƶlçümlere dayanır; bu durum kurulum maliyetlerini ve altyapı gereksinimlerini artırır. Son zamanlarda, parmak izi ƧeÅitliliÄini artırarak daha az sayıda AP ile güvenilir konumlama yapılabilmesini saÄlamak amacıyla RIS'ler potansiyel bir Ƨƶzüm olarak ƶnerilmiÅtir. Ancak, mevcut birƧok RIS tabanlı yƶntem, faz kaymalarının optimize edilmesine baÄlıdır; bu da bu yƶntemlerin gerƧek dünya uygulamalarında kullanılabilirliÄini 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 ƶnerilmiÅtir. Ćnerilen yƶntemde, birden fazla RIS, bir radyo frekansı (RF) kaynaÄından iletilen modüle edilmemiÅ sinyali kendi benzersiz PSRP'lerini kullanarak yansıtır. Bu modüle edilmiÅ yansımalar, kullanıcı ekipmanının (UE) alınan sinyali RIS'lerin bilinen PSRP'leriyle iliÅkilendirerek konuma ƶzgü parmak izi ƶzelliklerini Ƨıkarmasını saÄlar. ĆevrimdıÅı safhasında, ƶnceden tanımlanmıŠreferans noktalarındaki tüm RIS'lere karÅılık gelen korelasyon metrikleri kaydedilerek bir parmak izi veri tabanı oluÅturulur. ĆevrimiƧi safhasında ise, UE bilinmeyen konumunda korelasyon metriklerini hesaplar, bunları parmak izi veri tabanıyla karÅılaÅtırır ve konumunu tahmin etmek iƧin aÄırlıklı k-en yakın komÅu (KNN) algoritmasını kullanır. Bilgisayar simülasyonu sonuƧları, ƶnerilen yƶntemin makul iletim gücü koÅullarında bile metrenin altı düzeyde konumlandırma doÄruluÄu saÄlayabildiÄini doÄrulamıÅtır.
Ćzet: Yeniden yapılandırılabilir akıllı yüzey (RIS) destekli haberleÅme, kablosuz yayılma ortamını dinamik olarak Åekillendirme konusundaki benzeri gƶrülmemiÅ yeteneÄi nedeniyle yeni nesil kablosuz aÄlar iƧin umut verici fiziksel katman teknolojilerden biridir. Mevcut RIS literatüründe, baz istasyonu (BS)-RIS ve kullanıcı ekipmanı (UE)-RIS baÄlantılarının her zaman mevcut olduÄu varsayılmaktadır. Ancak, UE'lerin mobil olma durumu ve/veya engeller nedeniyle bu baÄlantılar anlık olarak ortaya Ƨıkıp kaybolabilir. Bu nedenle, BS'nin UE'ye hizmet vermek iƧin RIS faz kaymalarını optimize etmeye baÅlamadan ƶnce hangi RIS veya RIS'ler üzerinden UE-RIS-BS baÄlantısının var olduÄunu bilmesi gerekir. Bƶlüm 3 ve 4, bu kritik ihtiyacı karÅılamak ve RIS destekli sistemlerde kaynak tahsisini iyileÅtirmek iƧin iki yeni yƶntem ƶnermektedir. Bƶlüm 3 ve 4, bu kritik ihtiyacı karÅılamak ve RIS destekli sistemlerde kaynak tahsisini iyileÅtirmek iƧin iki ƶzgün yƶntem ƶnermektedir. Bƶlüm 3'te, ilk olarak BS'nin belirli bir UE tarafından eriÅilebilen RIS'leri (UE-RIS-BS baÄlantısı mevcut olanları) tespit edip benzersiz Åekilde tanımlamayı hedeflediÄi ƶzgün bir sistem düzeyi problem tanıtılmaktadır. Sonrasında, bu probleme Ƨƶzüm olarak, RIS, UE veya BS tarafında herhangi bir donanım deÄiÅikliÄi gerektirmeden, BS'nin UE'leri eriÅilebilir RIS'lerle belirli bir zaman aralıÄında eÅleÅtirmesini saÄlayan ƶzgün bir RIS tespit ve tanımlama (RIS-ID) Åeması ƶnerilmektedir. RIS-ID Åeması, RIS üzerindeki faz deÄiÅimlerinden yararlanarak ikili faz kaymalı anahtarlama (BPSK) modülasyonunu kullanmaktadır. EriÅilebilir RIS'ler, kendilerine ƶzgü faz kayması yansıma desenlerini (PSRP), UE tarafından iletilen modülasyonsuz taÅıyıcı sinyal üzerine kodlar. Baz istasyonu daha sonra, alınan sinyal ile olası eriÅilebilir RIS'lerin PSRP'leri arasındaki korelasyonu deÄerlendirerek ilgili RIS'in UE tarafından eriÅilebilir olup olmadıÄını belirler. Ćnerilen RIS-ID Åemasını deÄerlendirmek iƧin, ana performans ƶlçütleri olarak yanlıŠve kaƧırma tespit olasılıkları analitik olarak elde edilmiÅtir. Bu olasılıklar, bilgisayar simülasyonları aracılıÄıyla doÄrulanmıŠve ƶnerilen RIS-ID Åemasının ƧeÅitli ƧalıÅma senaryolarında etkinliÄini gƶstermiÅtir. Bƶlüm 4'te, RIS-ID Åeması iƧin yeni ve daha basit bir modülasyon yƶntemi ƶnerilmiÅtir. Bu yƶntemde, eriÅilebilir RIS'ler, yüzeylerine Ƨarpan sinyali, RIS elemanlarındaki genlik-faz korelasyonundan faydalanarak yansıyan sinyallerin genliÄini deÄiÅtirerek modüle ederler. Ćnerilen yƶntemin geƧerliliÄi, ƧeÅitli ƧalıÅma senaryoları ve sistem yapılandırmaları altında gerƧek ortamda kurulan bir deneysel düzenekle test edilmiÅtir. Geleneksel parmak izi tabanlı konumlama teknikleri genellikle birden fazla eriÅim noktasından (AP) alınan ƶlçümlere dayanır; bu durum kurulum maliyetlerini ve altyapı gereksinimlerini artırır. Son zamanlarda, parmak izi ƧeÅitliliÄini artırarak daha az sayıda AP ile güvenilir konumlama yapılabilmesini saÄlamak amacıyla RIS'ler potansiyel bir Ƨƶzüm olarak ƶnerilmiÅtir. Ancak, mevcut birƧok RIS tabanlı yƶntem, faz kaymalarının optimize edilmesine baÄlıdır; bu da bu yƶntemlerin gerƧek dünya uygulamalarında kullanılabilirliÄini 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 ƶnerilmiÅtir. Ćnerilen yƶntemde, birden fazla RIS, bir radyo frekansı (RF) kaynaÄından iletilen modüle edilmemiÅ sinyali kendi benzersiz PSRP'lerini kullanarak yansıtır. Bu modüle edilmiÅ yansımalar, kullanıcı ekipmanının (UE) alınan sinyali RIS'lerin bilinen PSRP'leriyle iliÅkilendirerek konuma ƶzgü parmak izi ƶzelliklerini Ƨıkarmasını saÄlar. ĆevrimdıÅı safhasında, ƶnceden tanımlanmıŠreferans noktalarındaki tüm RIS'lere karÅılık gelen korelasyon metrikleri kaydedilerek bir parmak izi veri tabanı oluÅturulur. ĆevrimiƧi safhasında ise, UE bilinmeyen konumunda korelasyon metriklerini hesaplar, bunları parmak izi veri tabanıyla karÅılaÅtırır ve konumunu tahmin etmek iƧin aÄırlıklı k-en yakın komÅu (KNN) algoritmasını kullanır. Bilgisayar simülasyonu sonuƧları, ƶnerilen yƶntemin makul iletim gücü koÅullarında bile metrenin altı düzeyde konumlandırma doÄruluÄu saÄlayabildiÄini doÄrulamıÅtır.
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!
