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다중 안테나를 구비한 기지국과 사용자 단말이 IRS(Intelligent Reflective Surface)를 장착한 UAV-IRS를 기반으로 무선 통신하는 시스템의 무선 통신 방법에 있어서,상기 기지국에 구비된 프로세서가 상기 사용자 단말로부터 측정 신호를 피드백 받는 단계;상기 UAV-IRS의 과거 상태 정보를 수집하는 단계;상기 측정 신호와 상기 과거 상태 정보를 확장형 칼만 필터(EKF)에 적용하여 상기 UAV-IRS의 현재 상태의 위치값을 예측하는 단계; 및상기 UAV-IRS의 현재 상태의 위치값에 기초하여, 신호 대 잡음비(SNR)가 최대화되도록 상기 기지국의 송신 빔과 상기 UAV-IRS의 반사 빔을 결정하는 단계를 포함하고,상기 과거 상태 정보는 상기 측정 신호, 상기 UAV-IRS의 위치, 상기 UAV-IRS의 속도, 채널 계수를 포함하는,UAV-IRS 기반 무선 통신 방법
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제 1 항에 있어서,상기 UAV-IRS의 과거 상태 정보를 수집하는 단계는,상기 기지국과 상기 사용자 단말 사이의 통신이 실행되는 총 시간 T를 동일한 인터벌로 L개의 시간 슬롯으로 구분하는 단계; 및I번째의 시간 슬롯에서 상기 기지국에서 상기 UAV-IRS로의 제1 무선 채널과 상기 사용자 단말에서 상기 UAV로의 제2 무선 채널을 구하는 단계를 포함하고,상기 제1 무선 채널과 상기 제2 무선 채널은,시간에 따라 변하는 무선 채널로서 1차 가우시안-마르코프 프로세스에 따라 각 채널 계수가 설정된,UAV-IRS 기반 무선 통신 방법
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제 2 항에 있어서,상기 UAV-IRS의 위치를 예측하는 단계는,상기 EKF에 기초하여 이전 타임 슬롯과 다음 타임 슬롯 간의 상기 UAV-IRS의 위치 및 채널 계수의 진화를 포함하는 상기 시스템의 상태() 변화를 나타내는 상태 진화 모델을 설계하는 단계; 및상기 상태 진화 모델에 기초하여 상기 시스템의 상태와 상기 측정 신호 간의 관계를 나타내는 관측 함수를 설계하는 단계를 포함하는,UAV-IRS 기반 무선 통신 방법
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제 3 항에 있어서,상기 관측 함수를 설계하는 단계 이후,비선형인 상기 관측 함수를 테일러 확장하여 선형으로 표현한 측정 전이 행렬을 획득하는 단계; 및상기 측정 전이 행렬과 상기 시스템의 과거 상태에 기초하여, 상기 I번째 시간 슬롯에서의 상기 UAV-IRS의 위치를 추정하는 단계를 더 포함하는,UAV-IRS 기반 무선 통신 방법
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제 3 항에 있어서,상기 상태 진화 모델은,로 표현되고, , 는 제어 입력 벡터, 는 프로세스 노이즈 벡터이며, , , 단위 시간(T는 상기 기지국과 상기 사용자 단말 사이의 통신이 실행되는 총 시간, 시간 슬롯 L개), 는 위치 좌표의 추정 잡음, 는 I-1번째 채널 계수와 I 번째 채널 계수의 상관 계수, 는 표준편차인, UAV-IRS 기반 무선 통신 방법
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제 4 항에 있어서,상기 관측 함수는,I번째 시간 슬롯에서의 측정 신호(관측값)을 I번째 시간 슬롯에서의 상태에 대해 이하 수식으로 표현되고,는 가우시안 잡음인, UAV-IRS 기반 무선 통신 방법
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제 1 항에 있어서,상기 UAV-IRS의 위치값에 기초하여 상기 기지국의 송신 빔과 상기 IRS의 반사 빔을 결정하는 단계는,상기 기지국의 송신 빔을 상기 UAV-IRS 방향으로 설정하고, 상기 IRS의 반사 빔을 상기 사용자 단말 방향으로 설정하는,UAV-IRS 기반 무선 통신 방법
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다중 안테나를 구비한 기지국과 사용자 단말이 IRS를 장착한 UAV를 기반으로 무선 통신하는 장치에 있어서,프로세서; 및상기 프로세서와 연결되고, 상기 프로세서에서 수행되는 적어도 하나의 코드가 저장되는 메모리를 포함하고,상기 프로세서는,상기 기지국에 구비된 프로세서가 상기 사용자 단말로부터 측정 신호를 피드백 받는 동작, 상기 UAV-IRS의 과거 상태 정보를 수집하는 동작, 상기 측정 신호와 상기 과거 상태 정보를 확장형 칼만 필터(EKF)에 적용하여 상기 UAV-IRS의 현재 상태의 위치값을 예측하는 동작, 및 상기 UAV-IRS의 현재 상태의 위치값에 기초하여, 신호 대 잡음비(SNR)가 최대화되도록 상기 기지국의 송신 빔과 상기 UAV-IRS의 반사 빔을 결정하는 동작을 실행하고,상기 과거 상태 정보는 상기 측정 신호, 상기 UAV-IRS의 위치, 상기 UAV-IRS의 속도, 채널 계수를 포함하는,UAV-IRS 기반 무선 통신 장치
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제 8 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 UAV-IRS의 과거 상태 정보를 수집하기 위해, 상기 기지국과 상기 사용자 단말 사이의 통신이 실행되는 총 시간 T를 동일한 인터벌로 L개의 시간 슬롯으로 구분하는 동작, 및 I번째의 시간 슬롯에서 상기 기지국에서 상기 UAV-IRS로의 제1 무선 채널과 상기 사용자 단말에서 상기 UAV로의 제2 무선 채널을 구하는 동작을 실행하고,상기 제1 무선 채널과 상기 제2 무선 채널은,시간에 따라 변하는 무선 채널로서 1차 가우시안-마르코프 프로세스에 따라 각 채널 계수가 설정된,UAV-IRS 기반 무선 통신 장치
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제 9 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 UAV-IRS의 위치를 예측하기 위해,상기 EKF에 기초하여 이전 타임 슬롯과 다음 타임 슬롯 간의 상기 UAV-IRS의 위치 및 채널 계수의 진화를 포함하는 상기 시스템의 상태() 변화를 나타내는 상태 진화 모델을 설계하는 동작, 및 상기 상태 진화 모델에 기초하여 상기 시스템의 상태와 상기 측정 신호 간의 관계를 나타내는 관측 함수를 설계하는 동작을 실행하는,UAV-IRS 기반 무선 통신 장치
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제 8 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 관측 함수를 설계하는 동작 이후,비선형인 상기 관측 함수를 테일러 확장하여 선형으로 표현한 측정 전이 행렬을 획득하는 동작, 및 상기 측정 전이 행렬과 상기 시스템의 과거 상태에 기초하여, 상기 I번째 시간 슬롯에서의 상기 UAV-IRS의 위치를 추정하는 동작을 더 실행하는,UAV-IRS 기반 무선 통신 장치
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제 11 항에 있어서,상기 상태 진화 모델은,로 표현되고, , 는 제어 입력 벡터, 는 프로세스 노이즈 벡터이며, , , 단위 시간(T는 상기 기지국과 상기 사용자 단말 사이의 통신이 실행되는 총 시간, 시간 슬롯 L개), 는 위치 좌표의 추정 잡음, 는 I-1번째 채널 계수와 I 번째 채널 계수의 상관 계수, 는 표준편차인, UAV-IRS 기반 무선 통신 장치
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제 12 항에 있어서,상기 관측 함수는,I번째 시간 슬롯에서의 측정 신호(관측값)을 I번째 시간 슬롯에서의 상태에 대해 이하 수식으로 표현되고,는 가우시안 잡음인, UAV-IRS 기반 무선 통신 장치
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제 8 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 UAV-IRS의 위치값에 기초하여 상기 기지국의 송신 빔과 상기 IRS의 반사 빔을 결정하는 동작으로서,상기 기지국의 송신 빔을 상기 UAV-IRS 방향으로 설정하고, 상기 IRS의 반사 빔을 상기 사용자 단말 방향으로 설정하는,UAV-IRS 기반 무선 통신 장치
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