공간 다중화 기법

안테나 배열은 물리적으로 분리된 여러 개의 안테나 소자를 일정한 간격으로 배치한 구조이다. 이 배열을 통해 각 안테나 소자로 송신되거나 수신되는 신호의 위상과 진폭을 개별적으로 제어할 수 있다. 이러한 제어를 통해 특정 방향으로 신호 에너지를 집중시키거나, 반대로 특정 방향에서의 간섭 신호를 억제하는 빔포밍이 가능해진다.

빔포밍은 크게 아날로그 방식과 디지털 방식으로 구분된다. 아날로그 빔포밍은 RF 체인 앞단에서 위상천이기나 가변감쇠기를 사용하여 안테나 소자별 신호의 위상을 조정한다. 이 방식은 하드웨어 복잡도가 상대적으로 낮지만, 한 번에 하나의 빔만 형성할 수 있다. 디지털 빔포밍은 각 안테나 소자에 전용 RF 체인과 ADC/DAC를 연결하고, 베이스밴드에서 디지털 신호 처리로 위상과 진폭을 조정한다. 이 방식은 복수의 빔을 동시에 형성할 수 있어 공간 분할 다중접속에 직접 활용되지만, 하드웨어 비용과 전력 소모가 크다.

혼합 빔포밍은 아날로그와 디지털 방식을 결합한 하이브리드 구조이다. 이는 제한된 수의 RF 체인으로 다수의 안테나 소자를 제어하며, 거대 MIMO 시스템에서 비용과 성능 간의 균형을 찾는 실용적인 솔루션으로 사용된다. 빔포밍의 성능은 안테나 소자의 수, 배열 간격(일반적으로 반파장), 그리고 사용되는 빔포밍 알고리즘에 크게 의존한다.

공간 채널의 독립성은 공간 다중화 기법이 성공적으로 동작하기 위한 핵심 물리적 전제 조건이다. 이는 송신기와 수신기 사이에 다수의 안테나가 배치되었을 때, 각 안테나 쌍을 통해 형성되는 무선 전파 경로가 서로 독립적이거나 낮은 상관관계를 가져야 함을 의미한다. 이러한 독립성이 확보되어야만 동일한 시간과 주파수 자원을 사용하면서도 별도의 데이터 스트림을 병렬로 전송하는 것이 가능해진다.

독립성은 주로 다중 경로 전파 환경에서 발생하는 산란 현상에 기인한다. 신호가 건물, 차량, 지형지물 등 다양한 장애물에 반사, 회절, 산란되면 수신기에는 서로 다른 경로를 통해 도달하는 다수의 신호 성분이 생성된다. 송수신 안테나 배열의 각 요소가 이러한 서로 다른 다중 경로의 조합을 경험하게 되면, 각각의 공간 채널은 고유한 채널 응답을 가지게 된다. 안테나 간 거리가 충분히 떨어져 있거나(일반적으로 반파장 이상) 주변 산란이 풍부할수록 채널 간 상관관계는 낮아지고 독립성은 높아진다.

채널의 독립성 정도는 채널 행렬의 조건수나 고유값 분포와 같은 수학적 지표로 평가할 수 있다. 이상적인 경우, 채널 행렬은 풀 랭크를 가지며 그 고유값들이 서로 유사한 값을 가진다. 이는 모든 공간 채널이 거의 동등한 품질을 제공함을 의미한다. 반대로, 채널 간 상관관계가 높으면 채널 행렬의 랭크가 감소하고, 이는 병렬로 전송할 수 있는 독립적인 데이터 스트림의 수(즉, 공간 다중화 이득)를 제한하는 주요 요인이 된다.

따라서, 실제 시스템 설계에서는 안테나 배열의 구성을 최적화하고, 실내 또는 도시와 같이 산란이 풍부한 환경을 활용하여 공간 채널의 독립성을 극대화하려고 노력한다. 이는 MIMO 시스템의 용량을 결정하는 가장 중요한 요소 중 하나이다.

공간 분할 다중접속은 동일한 시간과 주파수 자원을 공유하는 여러 사용자를, 그들의 공간적 위치 차이를 기반으로 구분하여 동시에 서비스하는 다중접속 기법이다. 이 기법은 사용자들이 서로 다른 공간 방향에 위치할 때, 안테나 배열을 이용해 각 사용자에게 지향성 있는 빔을 형성하여 신호를 전송하거나 수신함으로써 구현된다. 따라서 물리적으로는 동일한 자원을 사용하지만, 공간 영역에서 사용자들을 분리하여 시스템 용량을 증가시킨다.

SDMA의 핵심은 빔포밍 기술에 있다. 기지국은 다수의 안테나를 활용하여 각 사용자 방향으로 신호 에너지를 집중시키는 빔을 생성한다. 이때, 다른 사용자가 있는 방향으로는 신호가 최소화되도록 빔 패턴을 설계하여 사용자 간 간섭을 줄인다. 신호 수신 시에도, 각 사용자로부터 오는 신호를 공간적으로 필터링하여 분리해낸다. 이를 위해서는 기지국이 각 사용자의 정확한 채널 상태 정보를 알고 있어야 하며, 이 정보를 바탕으로 최적의 빔포밍 가중치를 계산한다.

SDMA는 주로 기지국(다중 안테나)과 여러 단말(단일 또는 다중 안테나) 간의 하향링크에서 적용된다. 상향링크에서도, 서로 다른 위치의 단말들로부터 동시에 수신된 신호를 공간 처리 기술로 분리하는 것이 가능하다. SDMA의 성능은 사용자 간의 공간적 분리도, 채널 추정의 정확도, 그리고 사용자 수 대비 기지국 안테나 수의 비율에 크게 의존한다.

MIMO는 송신기와 수신기 모두에서 다수의 안테나를 사용하여 데이터 전송 용량과 신뢰도를 동시에 향상시키는 공간 다중화 기법이다. 단일 안테나를 사용하는 SISO 시스템과 달리, MIMO는 공간 차원을 추가적인 자원으로 활용한다. 이를 통해 동일한 주파수 대역과 전송 시간 내에서 여러 개의 독립적인 데이터 스트림을 병렬로 전송할 수 있다. 이 병렬 전송 방식을 공간 다중화라고 부르며, 이론적 전송 용량은 사용하는 안테나 수에 비례하여 증가한다.

MIMO 시스템의 성능은 공간 채널의 독립성에 크게 의존한다. 송신 안테나와 수신 안테나 사이의 다중 경로 환경이 충분히 풍부할 때, 각 안테나 쌍 사이의 채널 응답이 서로 독립적이거나 저상관성을 가질 가능성이 높아진다. 이 독립적인 채널을 통해 형성된 공간 스트림은 서로 간섭하지 않도록 분리되어 수신될 수 있다. 수신기는 선형 대수 기반의 신호 처리 알고리즘, 예를 들어 제로 포싱이나 최소 평균 제곱 오차 검출기를 사용하여 혼합된 신호에서 각 스트림을 분리해낸다.

MIMO 기술은 크게 두 가지 이점을 제공한다. 첫째는 용량 증가, 즉 스펙트럼 효율의 향상이다. 둘째는 다이버시티 이득을 통한 링크 신뢰도 개선이다. 후자의 경우, 동일한 데이터를 여러 안테나를 통해 약간 다른 형태로 전송하여 심벌 오류 가능성을 줄인다. 이 기법은 공간-시간 부호를 사용하여 구현된다. MIMO의 구체적인 구성은 안테나 수에 따라 다음과 같이 분류된다.

MIMO는 현대 무선 통신 표준의 핵심 기술로 자리 잡았다. 4G LTE와 Wi-Fi 4부터 본격적으로 도입되었으며, 5G NR과 Wi-Fi 6에서는 더 많은 안테나를 활용하는 고급 MIMO 형태가 필수 요소가 되었다.

거대 MIMO는 기존 MIMO (다중 입력 다중 출력) 기술을 확장하여, 기지국에 수십 개에서 수백 개에 이르는 매우 많은 수의 안테나를 탑재하는 시스템이다. 이는 다수의 사용자에게 동시에 서비스를 제공하는 것을 목표로 한다. 거대 MIMO의 핵심 아이디어는 안테나 수가 사용자 단말 수보다 훨씬 많을 때, 간단한 선형 신호 처리 기법(예: 빔포밍)만으로도 각 사용자 채널이 서로 점근적으로 직교하는 특성을 활용할 수 있다는 것이다. 이로 인해 시스템 용량과 스펙트럼 효율이 극적으로 향상된다.

거대 MIMO 시스템의 주요 이점은 다음과 같다. 첫째, 매우 정밀한 빔포밍이 가능해져 특정 사용자에게 에너지를 집중시키고 다른 사용자에게는 간섭을 최소화할 수 있다. 둘째, 수많은 안테나를 통해 공간 다이버시티를 얻어 링크 신뢰도와 커버리지를 향상시킨다. 셋째, 간단한 선형 처리로도 최적에 가까운 성능을 달성할 수 있어 구현 복잡도를 관리 가능한 수준으로 유지한다. 이러한 특성은 주파수와 시간 자원을 여러 사용자가 공유하는 공간 분할 다중접속 (SDMA)를 극대화하는 데 기여한다.

구현 측면에서 거대 MIMO는 몇 가지 중요한 도전 과제를 안고 있다. 가장 큰 문제는 수백 개의 안테나 요소 각각에 대한 정확한 채널 상태 정보 획득이다. 이를 위해 효율적인 파일럿 신호 설계와 채널 추정 알고리즘이 필요하다. 또한, 많은 수의 안테나와 RF 체인으로 인한 하드웨어 비용, 전력 소비, 그리고 신호 처리의 계산 복잡도도 실용화를 위해 해결해야 할 과제이다.

이 기술은 특히 5G/6G 이동 통신의 핵심으로 자리 잡았으며, 초고용량과 광대역 서비스를 실현하는 데 필수적이다.

안테나 배열 설계는 공간 다중화 기법의 성능을 결정하는 핵심 요소이다. 설계 목표는 주어진 물리적 제약 조건 내에서 최적의 빔포밍 성능과 공간 채널 분리 능력을 달성하는 것이다.

안테나 배열의 형태는 크게 선형 배열, 평면 배열, 원형 배열 등으로 구분된다. 선형 배열은 안테나 소자를 일직선으로 배치하는 가장 기본적인 형태로, 주로 2차원 공간에서의 빔 조향에 사용된다. 평면 배열은 안테나 소자를 2차원 격자 형태로 배치하여 수직 및 수평 방향 모두에서 빔을 제어할 수 있어, Massive MIMO 시스템에서 널리 채택된다. 각 형태는 배열 간격(일반적으로 반파장), 소자 개수, 배열 형상에 따라 방사 패턴과 성능이 크게 달라진다.

설계 시 고려해야 할 주요 공학적 도전 과제는 상호 결합과 배열의 물리적 크기이다. 안테나 소자 간의 전자기적 상호 결합은 각 소자의 방사 특성을 변형시켜 빔패턴을 왜곡하고 성능을 저하시킬 수 있다. 이를 완화하기 위해 특수한 소자 설계나 결합 보상 알고리즘이 사용된다. 또한, 많은 수의 안테나를 배치해야 하는 Massive MIMO 시스템에서는 제한된 공간(예: 기지국 탑 상단)에 배열을 수용하는 것이 실용적인 문제로 대두된다. 이에 따라 소형화된 광대역 안테나 소자와 고집적 배열 패키징 기술의 개발이 중요해진다.

신호 처리 알고리즘은 공간 다중화 기법의 핵심으로, 다수의 안테나를 통해 수신된 신호를 분리하고 결합하여 시스템 성능을 극대화한다. 이 알고리즘은 크게 수신기 측의 신호 분리와 송신기 측의 신호 사전 코딩으로 구분된다. 수신 알고리즘은 혼합된 신호 스트림에서 각 개별 스트림을 복원하는 데 중점을 두며, 최대 우도 검출이나 제로 포싱, 최소 평균 제곱 오차 같은 기법이 사용된다. 송신 알고리즘은 채널 상태를 미리 알고 이를 보상하는 형태로 신호를 변조하여 전송 효율을 높인다.

수신 측의 대표적인 알고리즘은 다음과 같다.

송신 측에서는 채널 상태 정보를 활용한 사전 코딩이 중요하다. 고유값 분해 기반의 빔포밍은 채널 행렬을 분해하여 독립적인 공간 채널로 매핑한다. 이를 통해 간섭 없이 병렬 데이터 스트림을 전송할 수 있다. 또 다른 기법으로 더티 페이퍼 코딩이 있다. 이는 이미 알려진 간섭 신호를 송신 신호에 미리 상쇄시키도록 인코딩하여, 수신기에서 간섭이 제거된 상태로 신호를 수신하게 한다[3].

이러한 알고리즘의 선택은 시스템의 복잡도, 필요한 스펙트럼 효율, 그리고 사용 가능한 채널 상태 정보의 정확도에 따라 결정된다. 현대의 MIMO 및 거대 MIMO 시스템은 이러한 고급 신호 처리 알고리즘을 실시간으로 실행할 수 있는 프로세서에 크게 의존한다.

스펙트럼 효율은 단위 대역폭(예: 1Hz)당 전송할 수 있는 데이터 속도(예: bps)를 나타내는 척도이다. 이는 제한된 주파수 자원을 얼마나 효과적으로 활용하는지를 측정하며, 단위는 보통 bps/Hz로 표기한다. 공간 다중화 기법은 동일한 시간과 주파수 자원을 공간적으로 분리된 여러 채널에 동시에 할당함으로써, 스펙트럼 효율을 극적으로 향상시킨다.

기존의 단일 안테나 시스템은 주어진 대역폭에서 달성할 수 있는 스펙트럼 효율에 이론적 한계(샤논 한계)가 존재한다. 반면, MIMO 시스템은 공간 차원을 추가하여 이 한계를 극복한다. 다수의 송신 및 수신 안테나를 활용하면, 동일한 시간-주파수 자원 블록을 사용하는 여러 개의 병렬 공간 채널을 생성할 수 있다. 이로 인해 시스템의 총 용량은 안테나 수의 최소값에 거의 비례하여 선형적으로 증가하게 되어, 스펙트럼 효율이 크게 개선된다.

실제 시스템에서 달성되는 스펙트럼 효율은 채널 상태 정보의 정확도, 안테나 간 상관관계, 그리고 주변 환경의 간섭 수준에 크게 의존한다. 예를 들어, 5G 및 6G 표준에서는 거대 MIMO와 고급 빔포밍 기술을 핵심으로 삼아, 4G 대비 수십 배 이상의 스펙트럼 효율 향상을 목표로 한다. 이는 동일한 주파수 대역으로 더 많은 데이터를 전송할 수 있음을 의미하며, 무선 네트워크의 용량 부족 문제를 해결하는 데 기여한다.

링크 신뢰도는 통신 시스템이 오류 없이 정보를 성공적으로 전달할 수 있는 능력을 나타내는 척도이다. 공간 다중화 기법은 단일 안테나 시스템에 비해 링크 신뢰도를 크게 향상시키는 핵심 메커니즘을 제공한다. 이는 주로 다이버시티 이득과 공간 코딩을 통해 달성된다.

공간 다이버시티는 동일한 정보를 서로 다른 공간 경로를 통해 전송함으로써 신호의 페이딩에 대한 견고성을 높인다. 예를 들어, 송신기나 수신기에 여러 안테나를 배치하면 특정 경로에서 신호가 크게 감쇠하더라도 다른 경로를 통해 정보를 복구할 수 있다. MIMO 시스템에서 사용되는 알라모티 코드와 같은 공간-시간 블록 코드는 이러한 다이버시티 이득을 극대화하는 대표적인 기법이다. 이는 비트 오류율을 낮추고 통신의 안정성을 보장한다.

또한, 빔포밍 기술은 신호 에너지를 특정 사용자 방향으로 집중시켜 수신 신호의 세기를 높이고, 동시에 다른 방향으로의 간섭을 줄인다. 이는 신호 대 간섭 잡음비를 개선하여 링크 신뢰도를 강화한다. 특히 거대 MIMO 시스템에서는 수십에서 수백 개의 안테나를 활용해 매우 정밀한 빔포밍이 가능해지며, 이는 심각한 페이딩 환경에서도 안정적인 연결을 유지하는 데 기여한다.

따라서 공간 다중화 기법은 단순히 용량을 늘리는 것을 넘어, 다양한 채널 조건에서도 견고한 통신 링크를 제공하는 데 필수적인 역할을 한다. 이는 변동성이 큰 무선 환경에서 서비스 품질을 보장하는 핵심 요소이다.

공간 다중화 기법은 현대 셀룰러 네트워크의 핵심 기술로, 특히 5G와 차세대 6G 통신의 성능 향상을 위한 기반을 제공한다. 이 기술은 물리적 공간을 자원으로 활용하여 동일한 시간과 주파수 대역에서 여러 사용자에게 데이터를 동시에 전송함으로써 네트워크 용량과 데이터 속도를 극대화한다.

5G NR(New Radio) 표준에서는 MIMO 기술이 광범위하게 적용된다. 기지국에 수십 개에서 수백 개의 안테나를 탑재한 거대 MIMO 시스템은 정밀한 빔포밍을 통해 에너지를 특정 사용자에게 집중시키고, 사용자 간 간섭을 효과적으로 줄인다. 이를 통해 셀 경계에서의 통신 품질을 개선하고, 단위 면적당 처리할 수 있는 트래픽량, 즉 면적당 데이터 전송 용량을 크게 높인다. 5G는 주로 3.5GHz 대역과 같은 중대역과 28GHz 대역의 밀리미터파 대역에서 공간 다중화를 활용한다.

향후 6G 시스템에서는 공간 다중화의 개념이 더욱 확장될 전망이다. 예상되는 주파수 대역인 테라헤르츠파 대역은 높은 경로 손실 특성을 가지므로, 초고밀도 안테나 배열과 정교한 빔 추적 기술이 필수적이다. 여기에 지능형 반사 표면과 같은 새로운 기술이 결합되어 가시선 경로가 아닌 공간도 효과적으로 제어하고 활용할 수 있을 것으로 기대된다[5]. 궁극적으로 6G는 공중, 지상, 해상 네트워크를 통합하는 3차원 공간 다중화를 목표로 하여, 통신 커버리지와 용량을 새로운 차원으로 끌어올릴 것이다.

IEEE 802.11ac와 IEEE 802.11ax 표준은 Wi-Fi 네트워크의 성능을 획기적으로 향상시키기 위해 공간 다중화 기법을 적극적으로 도입했다. 이 두 표준은 MIMO (다중 입력 다중 출력) 기술을 핵심으로 삼아, 단일 사용자 환경과 다중 사용자 환경 모두에서 데이터 전송 용량과 효율성을 크게 높였다.

IEEE 802.11ac(Wi-Fi 5)는 주로 5 GHz 대역에서 동작하며, 최대 8개의 공간 스트림을 지원하는 다중 사용자 MIMO(MU-MIMO)를 도입했다[6]. 이를 통해 액세스 포인트는 동일한 시간과 주파수 자원을 사용하여 여러 클라이언트 장치에 동시에 데이터를 전송할 수 있게 되었다. 반면, 후속 표준인 IEEE 802.11ax(Wi-Fi 6)는 2.4 GHz와 5 GHz 대역을 모두 사용하며, 업링크(단말→AP) 방향의 MU-MIMO를 추가 지원하고, 직교 주파수 분할 다중 접속(OFDMA) 기술과 결합하여 더욱 효율적인 다중 사용자 접속을 실현했다.

다음 표는 두 Wi-Fi 표준에서의 공간 다중화 지원 현황을 비교한다.

이러한 발전은 고밀도 환경(예: 공항, 스타디움, 사무실)에서 수십乃至 수백 대의 장치가 동시에 연결되어도 안정적이고 높은 처리량을 유지할 수 있는 기반을 마련했다. 공간 다중화 기법은 Wi-Fi의 진화에서 스펙트럼 효율성을 극대화하는 필수 요소로 자리 잡았다.

채널 상태 정보는 송신기와 수신기 사이의 무선 채널 특성을 수치화한 데이터이다. 이 정보는 공간 다중화 시스템이 빔포밍을 정확하게 조정하고, 공간 스트림을 효과적으로 분리하며, 간섭을 최소화하는 데 필수적이다. 채널 상태 정보의 정확성과 적시성은 시스템의 전체 용량과 신뢰도에 직접적인 영향을 미친다.

채널 상태 정보 획득 방법은 크게 명시적 피드백과 암시적 피드백으로 나뉜다. 명시적 피드백에서는 수신기가 채널을 추정한 후, 그 정보를 양자화하여 송신기로 되돌려 보낸다. 이 방법은 구현이 비교적 간단하지만, 피드백 오버헤드가 발생한다. 암시적 피드백 또는 상호성 기반 방법은 TDD 시스템에서 주로 사용된다. 이 방식에서는 상향링크와 하향링크가 같은 주파수 대역을 시간으로 나누어 사용하므로 채널의 상호성을 가정한다. 송신기는 수신기로부터의 상향링크 참조 신호를 분석하여 하향링크 채널을 추정한다[7].

정확한 채널 상태 정보 획득을 방해하는 주요 도전 과제는 채널의 시간적·주파수적 변동성, 피드백 지연, 그리고 거대 MIMO 시스템에서의 피드백 오버헤드 증대이다. 채널은 사용자 이동과 주변 환경 변화로 인해 빠르게 변화할 수 있다. 따라서 추정된 정보는 채널 일관 시간 내에 활용되어야 그 유효성을 유지한다. 특히 많은 수의 안테나를 사용하는 시스템에서는 채널 행렬의 크기가 커져, 이를 모두 피드백하는 것은 현실적이지 않다. 이를 해결하기 위해 채널 정보를 압축하거나, 주 성분만 추출하는 기법들이 연구되고 적용된다.

간섭 관리는 공간 다중화 시스템에서 성능을 결정짓는 핵심 과제이다. 다수의 안테나를 사용하여 동시에 여러 데이터 스트림을 전송하거나 수신할 때, 원하는 신호 외에 다른 사용자의 신호나 인접 셀에서 발생하는 신호가 간섭으로 작용하여 시스템 용량과 신뢰도를 저하시킨다. 특히 셀룰러 네트워크에서 셀 간 간섭은 시스템 전체 성능을 제한하는 주요 요인이다.

간섭을 완화하기 위한 기법으로는 협력 다중점 전송/수신이 널리 사용된다. 이 기법에서는 지리적으로 분산된 여러 기지국이 협력하여 사용자에게 데이터를 전송하거나 사용자로부터 데이터를 수신한다. 협력하는 기지국들은 채널 상태 정보를 공유하여 간섭 신호를 상쇄하는 빔포밍 가중치를 설계하거나, 사용자 스케줄링을 조정하여 간섭이 심한 사용자들이 동시에 자원을 사용하지 않도록 한다. 또한, 거대 MIMO 시스템에서는 안테나 수가 매우 많아짐에 따라 간섭이 무작위화되는 현상을 활용할 수 있다.

보다 진보된 접근법으로는 간섭 정렬이 있다. 이는 송신기들이 신호를 미리 코딩하여, 수신기 측에서 모든 간섭 신호가 특정 공간 차원으로 정렬되도록 하는 기법이다. 이를 통해 수신기는 간섭이 차지하는 차원을 무시하고 원하는 신호만을 효과적으로 복원할 수 있다. 그러나 이 기법은 정확한 채널 상태 정보를 모든 송수신기가 공유해야 한다는 높은 요구사항을 가진다. 최근에는 머신 러닝 기법을 활용하여 복잡한 간섭 환경을 모델링하고 최적의 간섭 관리 정책을 학습하는 연구도 활발히 진행되고 있다.