Zielerfassung mit Intelligenter Reflektierender Oberfläche: Architektur und Leistung

Die Intelligente Reflektierende Oberfläche (IRS) hat sich als vielversprechende Technologie etabliert, um die Funkausbreitungsumgebung durch dynamische Kontrolle der Amplitude und/oder Phase von Funksignalen über eine große Anzahl von reflektierenden Elementen umzugestalten. Im Gegensatz zu der umfangreichen Literatur über die Leistungsgewinne von IRS in der drahtlosen Kommunikation untersuchen wir in diesem Papier eine neue Anwendung von IRS zur Erfassung/Lokalisierung von Zielen in drahtlosen Netzwerken. Insbesondere schlagen wir eine neue selbstempfindliche IRS-Architektur vor, bei der der IRS-Controller in der Lage ist, Probesignale zu übertragen, die nicht nur direkt vom Ziel reflektiert werden (was als direkter Echo-Link bezeichnet wird), sondern auch nacheinander von der IRS und dann vom Ziel reflektiert werden (was als IRS-reflektierter Echo-Link bezeichnet wird). Darüber hinaus sind dedizierte Sensoren an der IRS installiert, um sowohl die direkten als auch die IRS-reflektierten Echosignale vom Ziel zu empfangen, sodass die IRS die Richtung ihres nahegelegenen Ziels erkennen kann, indem sie einen angepassten Multi-Signal-Klassifizierungsalgorithmus (MUSIC) anwendet. Da jedoch der mittlere quadratische Schätzfehler (MSE) der Winkelabschätzung durch den MUSIC-Algorithmus nicht lösbar ist, schlagen wir vor, die passive Reflexion der IRS zu optimieren, um die durchschnittliche Gesamtleistung der Echosignale an den IRS-Sensoren zu maximieren und den resultierenden Cramer-Rao-Schranken (CRB) des MSE der Winkelabschätzung abzuleiten. Schließlich werden numerische Ergebnisse präsentiert, um die Wirksamkeit der vorgeschlagenen neuen IRS-Sensing-Architektur und des Algorithmus im Vergleich zu anderen Benchmark-Sensing-Systemen/Algorithmen zu zeigen.