편파 분리 기술

전자기파는 진행 방향에 수직인 평면에서 전기장과 자기장이 진동하는 파동이다. 이 전기장의 진동 방향을 편파라고 부른다. 편파는 전기장 벡터가 시간에 따라 어떻게 변화하는지를 나타내며, 주로 선형 편파와 원형 편파로 구분된다.

선형 편파는 전기장이 한 직선을 따라 진동하는 경우로, 지면에 대해 수평 또는 수직 방향일 때 각각 수평 편파와 수직 편파라고 한다. 원형 편파는 전기장 벡터의 크기는 일정하지만 방향이 진행 방향을 축으로 회전하는 형태를 띤다. 회전 방향에 따라 우원편파와 좌원편파로 나뉜다.

이러한 편파 상태는 서로 직교할 경우(예: 수평과 수직, 우원과 좌원) 서로 간섭을 일으키지 않는다는 특징이 있다. 이 원리를 이용하여 동일한 주파수 대역을 두 개의 독립적인 통신 채널로 사용할 수 있게 되는데, 이를 편파 분리 또는 편파 다중화의 기초로 삼는다.

편파 분리 기술의 핵심 목표 중 하나는 동일한 주파수 대역을 공유하면서도 독립적인 데이터 스트림을 전송하여 주파수 효율성을 극대화하는 것이다. 이를 실현하는 기본 원리가 공간 다중화이다. 공간 다중화는 서로 다른 편파 상태를 가진 전자기파를 공간상의 독립적인 전송 경로로 간주하여, 하나의 물리적 채널 내에서 여러 논리적 채널을 동시에 형성하는 기술이다.

구체적으로, 수신기에서 서로 직교하는 두 편파 성분(예: 수평과 수직)은 서로 간의 간섭이 매우 적다. 송신기는 이 두 직교 편파에 각각 별도의 데이터 신호를 실어 동시에 전송한다. 수신측에서는 수평 편파용 안테나와 수직 편파용 안테나를 통해 각 신호를 분리하여 수신한다. 이때 두 신호가 동일한 시간과 주파수 자원을 사용했음에도 불구하고, 편파의 직교성 덕분에 두 데이터 스트림이 효과적으로 분리되어 채널 용량이 배가되는 효과를 얻을 수 있다.

이 원리의 성능은 채널 환경에 크게 의존한다. 이상적인 조건에서는 두 편파 채널이 완전히 독립적이지만, 실제 전파 환경에서는 다중경로 페이딩이나 편파 회전과 같은 현상으로 인해 채널 간 간섭이 발생할 수 있다. 이를 극복하기 위해 MIMO 시스템과 결합된 편파 분리는 더욱 강력한 공간 다중화를 제공한다. 다음 표는 단순 편파 분리와 MIMO 결합 편파 분리의 공간 다중화 특성을 비교한다.

따라서 편파 분리를 통한 공간 다중화는 제한된 주파수 자원 내에서 데이터 전송률을 획기적으로 높이는 동시에, 시스템의 주파수 재사용 계수를 높여 전체 네트워크 용량을 증가시키는 핵심 메커니즘으로 작동한다.

편파 분리를 구현하기 위한 안테나는 특정 편파 상태의 전자기파를 효과적으로 송수신하도록 설계된다. 일반적으로 사용되는 안테나 요소로는 다이폴 안테나, 패치 안테나, 슬롯 안테나 등이 있으며, 이들은 수평 또는 수직 방향의 선형 편파를 생성하도록 배치된다. 원형 편파를 생성하기 위해서는 두 개의 직교하는 선형 편파 안테나 요소에 90도 위상차를 가한 신호를 공급하는 방식이 주로 사용된다[1].

안테나 배열 설계는 공간 효율성과 성능을 결정하는 핵심 요소이다. 단일 안테나로 이중 편파를 지원하기 위해 두 개의 직교하는 안테나 요소를 하나의 방사체에 통합하는 방식이 일반적이다. 예를 들어, 하나의 패치 안테나에 서로 수직인 두 개의 급전점을 만들어 수평과 수직 편파를 동시에 방사할 수 있다. 이러한 이중 편파 안테나는 동일한 물리적 공간에서 두 개의 독립적인 채널을 형성하는 기초가 된다.

구현 시 가장 중요한 성능 지표는 편파 격리도이다. 이는 원하지 않는 직교 편파 성분이 신호에 얼마나 누출되는지를 나타내며, 격리도가 낮으면 두 채널 간의 간섭이 증가하여 시스템 용량 향상 효과가 감소한다. 높은 격리도를 달성하기 위해 안테나 요소의 기계적 정렬 정밀도를 높이고, 급전 네트워크의 위상 및 진폭 불균형을 최소화하는 설계가 필수적이다. 또한, 다중 안테나를 사용하는 MIMO 시스템에서는 안테나 배열의 상호 결합을 낮추어 각 요소의 편파 특성을 유지하는 것이 중요하다.

수평/수직 편파 분리는 전자기파의 전기장 벡터 진동 방향이 지표면에 대해 수평 또는 수직인 성분을 구분하여 처리하는 기술이다. 이는 편파 분리 기술에서 가장 기본적이고 널리 사용되는 방식 중 하나이다. 전송 측에서는 서로 직교하는 수평 편파와 수직 편파 신호를 동시에 발사하고, 수신 측에서는 각 편파 성분에 맞춰 설계된 안테나 또는 필터를 통해 두 신호를 독립적으로 분리해낸다. 두 편파는 서로 직교하기 때문에, 동일한 주파수 대역을 사용하더라도 간섭 없이 별개의 데이터 스트림으로 취급될 수 있다.

이 방식의 구현은 안테나 설계에 크게 의존한다. 일반적으로 수평 편파를 수신하기 위한 안테나 소자의 배열 방향과 수직 편파를 수신하기 위한 소자의 배열 방향을 90도 차이 나게 배치한다. 예를 들어, 다이폴 안테나를 지면에 대해 평행하게 놓으면 수평 편파를, 수직으로 세우면 수직 편파를 주로 수신한다. 현대 시스템에서는 하나의 안테나 패키지 내에 두 방향의 소자를 통합한 교차 다이폴 안테나가 일반적으로 사용된다.

이 기술의 효과는 전파 환경에 영향을 받는다. 이상적인 조건에서는 두 채널 간의 간섭이 매우 작지만, 빌딩이나 지형에 의한 반사, 굴절이 발생하면 편파 상태가 왜곡되어 편파간 간섭이 발생할 수 있다. 이는 수신 측에서 신호 처리 알고리즘을 통해 교차 편파 성분을 제거하거나 보정함으로써 완화된다. 수평/수직 편파 분리는 주파수 재사용률을 높이고 스펙트럼 효율을 개선하는 핵심 기술로, 특히 공간이 제한된 기지국 안테나에 유용하게 적용된다.

원형 편파 분리는 전자기파의 전기장 벡터가 전파 방향을 따라 회전하는 원형 편파를 이용하여 신호를 분리하는 기술이다. 수평 또는 수직과 같은 선형 편파와 달리, 원형 편파는 전기장의 크기는 일정하지만 방향이 시간에 따라 원을 그리며 변화한다. 이 회전 방향에 따라 우원편파와 좌원편파로 구분되며, 서로 직교하는 특성을 가진다[4].

이 기술의 핵심은 서로 다른 정보를 우편파와 좌편파에 각각 실어 동일한 주파수 대역으로 동시에 전송하고, 수신 측에서 회전 방향을 감지하여 두 신호를 분리해내는 것이다. 이를 구현하기 위해서는 특수한 안테나 설계가 필요하다. 일반적으로 원편파 안테나는 두 개의 직교하는 선형 다이폴 안테나에 90도 위상차를 가한 신호를 공급하여 생성한다. 수신 시에는 이 과정을 역으로 수행하여 각 회전 방향의 성분을 추출한다.

원형 편파 분리는 신호의 회전 방향이 상대적인 안테나 자세 변화에 덜 민감하다는 장점이 있다. 이는 위성과 지상국 사이의 상대 운동이 빈번하거나, 휴대용 장치의 기울어짐이 발생하는 위성 통신 및 이동 통신 환경에서 유용하게 작용한다. 또한, 레이더 시스템에서는 표적에서 반사된 신호의 편파 상태 변화를 분석하여 표적의 형태나 재질 정보를 얻는 데 활용된다.

이 방식은 동일 주파수를 중복 사용하여 대역폭 효율을 높이지만, 선형 편파 분리에 비해 안테나 구조와 신호 처리가 상대적으로 복잡하며, 편파 순도가 낮을 경우 채널 간 간섭이 발생할 수 있다는 한계도 가진다.

MIMO 시스템에서 편파 분리는 공간 스트림의 수를 증가시키고 채널 용량을 향상시키는 핵심 기술 중 하나로 활용된다. 기존 MIMO가 주로 공간적 다이버시티에 의존했다면, 편파 분리 MIMO는 동일한 주파수 대역에서 서로 다른 편파 상태를 갖는 전파를 사용하여 추가적인 데이터 전송 경로를 생성한다. 이는 물리적 안테나 간격에 크게 구애받지 않고도 채널 행렬의 랭크를 높일 수 있어, 특히 공간 제약이 큰 소형 기기에서 유리하다.

편파 분리 MIMO의 구현 방식은 크게 두 가지로 나뉜다. 하나는 수평 편파와 수직 편파를 이용하는 선형 편파 분리 방식이며, 다른 하나는 좌원편파와 우원편파를 이용하는 원형 편파 분리 방식이다. 각 편파 채널은 상대적으로 독립적인 채널 특성을 가지므로, 송신기와 수신기에서 각각 이중 편파 안테나를 사용하면 단일 편파 안테나 대비 최대 두 배의 공간 스트림을 지원할 수 있다. 이는 스펙트럼 효율성을 극대화한다.

실제 채널 환경에서는 편파간 결합과 교차 편파 간섭 현상으로 인해 편파 채널 간 완전한 분리가 어렵다. 따라서 수신기에서는 수신 다이버시티 기술과 함께 신호 처리 알고리즘을 적용하여 간섭을 제거하고 신호를 분리해야 한다. 이러한 기술은 4G LTE의 고급 안테나 시스템부터 5G 및 6G의 Massive MIMO에 이르기까지 진화하며, 밀집 도시 환경과 실내 통신에서의 주파수 효율성과 신뢰성 향상에 기여하고 있다.

위성 통신에서 편파 분리 기술은 제한된 주파수 자원을 효율적으로 재사용하여 용량을 극대화하는 핵심 기법이다. 동일한 주파수 대역에 서로 다른 편파 상태를 가진 신호를 동시에 전송함으로써, 하나의 위성 트랜스폰더가 두 개의 독립적인 통신 채널 역할을 수행할 수 있다. 이는 주파수 분할 다중화나 시간 분할 다중화와 달리 추가적인 주파수 대역이나 시간 슬롯을 필요로 하지 않는다는 점에서 큰 장점을 지닌다.

주로 수평 편파와 수직 편파를 조합한 선형 편파 분리 방식이 널리 사용된다. 예를 들어, 하나의 위성은 지상국 A에는 수평 편파 신호를, 지상국 B에는 동일한 주파수의 수직 편파 신호를 보낼 수 있다. 양측 지상국은 자신에게 할당된 편파에 맞춰 조정된 안테나를 통해 목표 신호만을 수신하고, 직교하는 편파의 신호는 효과적으로 제거한다. 이 기술은 방송 위성이나 통신 위성에서 여러 지역에 서로 다른 TV 채널이나 데이터를 동시에 제공하는 데 필수적이다.

원형 편파 분리 기술은 특히 위성과 지상국 간 상대적인 위치 변화가 빈번한 이동체 통신에 적합하다. 우원편파와 좌원편파를 사용하면 안테나의 물리적 정렬이 완벽하지 않아도 신호 수신 품질을 안정적으로 유지할 수 있다. 또한, 기상 조건으로 인한 신호의 편파 상태 왜곡(예: 편파 회전)에 대한 내성이 상대적으로 높다는 장점도 있다. 이러한 기술들은 차세대 고용량 위성 통신 시스템과 비지정 지구궤도 위성군을 활용한 글로벌 인터넷 서비스의 실현을 위한 기반을 제공한다.

이동 통신 시스템, 특히 5G와 6G에서는 대용량 데이터 전송과 높은 신뢰성을 달성하기 위해 편파 분리 기술을 적극적으로 활용한다. 이 기술은 기지국과 단말기에 다중 편파 안테나를 배치하여, 동일한 주파수 대역에서 독립적인 데이터 스트림을 동시에 전송하는 공간 다중화를 가능하게 한다. 결과적으로 주파수 자원의 효율성이 크게 향상되어, 셀룰러 네트워크의 용량과 데이터 전송률을 극대화하는 데 기여한다.

5G 네트워크에서는 Massive MIMO 기술과 편파 분리가 결합되어 성능을 강화한다. Massive MIMO는 수십 개에서 수백 개의 안테나 요소를 사용하는데, 여기에 수평 및 수직 선형 편파를 지원하는 이중 편파 안테나를 적용한다. 이를 통해 안테나 어레이의 물리적 크기를 증가시키지 않으면서도, 채널의 공간적 자유도를 두 배로 늘릴 수 있다[7]. 이는 빔포밍의 정밀도를 높이고, 사용자 간 간섭을 효과적으로 관리하여 네트워크 용량과 커버리지를 동시에 개선한다.

향후 6G 시스템으로 발전함에 따라 편파 분리 기술의 적용은 더욱 정교해질 전망이다. 6G는 테라헤르츠 대역과 같은 초고주파수를 활용할 것으로 예상되는데, 이러한 고주파 대역에서는 전파의 직진성이 강해지고 회절 능력이 약화된다. 이에 따라 원형 편파 분리와 같은 고급 기법을 통해 신호의 견고성을 높이고, 다양한 환경에서의 채널 다양성을 확보하는 연구가 진행 중이다. 또한, 인공지능을 활용하여 실시간으로 변화하는 채널 조건에 맞춰 편파 상태를 동적으로 최적화하는 지능형 편파 제어 기술이 중요한 연구 과제로 부상하고 있다.

레이더 시스템에서 편파 분리 기술은 표적 탐지, 식별, 추적의 정확도와 신뢰성을 높이는 핵심 요소로 활용된다. 기존 단일 편파 레이더는 표적의 형태나 방향에 따라 반사 신호 강도가 크게 변동할 수 있지만, 편파 분리를 통해 수신되는 정보의 차원을 증가시켜 보다 풍부한 표적 정보를 획득할 수 있다. 특히 기상 레이더에서는 빗방울의 모양과 낙하 자세를 구별하여 강우의 종류(비, 눈, 우박 등)를 식별하는 데 필수적이다[8]. 또한, 군사 및 항공 관제용 레이더에서는 스텔스 기술로 위장한 표적이나 지면 클러터(잡음) 속의 표적을 더 효과적으로 탐지하는 데 기여한다.

편파 분리 기술이 적용된 대표적인 레이더는 이중 편파 레이더이다. 이 레이더는 일반적으로 수평(H)과 수직(V)의 두 가지 직교하는 선형 편파를 동시에 또는 빠르게 교대로 송수신한다. 이를 통해 표적의 편파 특성, 즉 편파 반사도와 차등 반사도, 차등 위상 등 여러 파라미터를 측정할 수 있다. 얻어진 데이터는 다음 표와 같이 다양한 분석에 활용된다.

이러한 다중 파라미터 정보는 단일 편파 레이더로는 불가능한 고급 분석을 가능하게 한다. 예를 들어, 토네이도 발생 시 나타나는 특징적인 레이더 신호 패턴을 이중 편파 데이터를 통해 더 일찍, 더 정확하게 포착할 수 있다. 또한, 해상 레이더에서는 파도에 의한 클러터와 실제 선박 표적을 편파 특성으로 구분하는 데 유용하게 사용된다.

최근 레이더 시스템의 발전 추세는 편파 분리를 넘어 다중 입력 다중 출력(MIMO) 레이더 개념과 결합하는 방향으로 나아가고 있다. MIMO 레이더는 서로 다른 편파를 갖는 여러 개의 송수신 안테나 채널을 사용하여 가상의 안테나 배열을 형성한다. 이를 통해 공간 해상도와 표적 식별 능력을 획기적으로 향상시키면서, 동시에 다양한 편파 정보를 수집할 수 있다. 이는 정밀 표적 영상화와 표적 식별(NCTI) 분야에서 특히 중요한 기술로 주목받고 있다.

편파 분리 기술은 동일한 주파수 대역을 두 번 사용함으로써 주파수 효율성을 두 배로 높일 수 있다. 이는 제한된 주파수 자원 내에서 데이터 전송 용량을 효과적으로 증대시키는 핵심 메커니즘이다. 기존 시스템에서는 하나의 주파수 채널이 하나의 데이터 스트림만을 전송했지만, 편파 분리를 통해 서로 직교하는 두 개의 편파(예: 수평 편파와 수직 편파)를 동시에 이용하면 두 개의 독립적인 데이터 스트림을 동일한 시간, 동일한 주파수에서 전송할 수 있게 된다.

이 기술의 효율성은 스펙트럼 효율 측면에서 명확히 드러난다. 스펙트럼 효율은 단위 대역폭당 전송할 수 있는 데이터 비트 수를 의미하는데, 편파 분리는 이 값을 크게 향상시킨다. 예를 들어, 4x4 MIMO 시스템에 편파 분리를 결합하면, 공간 다중화와 편파 다중화가 결합되어 이론적으로 8개의 독립적인 데이터 스트림을 동시에 전송할 수 있게 된다[9]. 이는 주파수 자원을 추가로 할당하지 않고도 용량을 극대화하는 방법이다.

주파수 효율성 증대의 효과는 특히 혼잡한 주파수 대역에서 두드러진다. 새로운 주파수 대역을 개척하거나 할당받는 것은 비용이 크고 시간이 오래 걸리는 반면, 편파 분리는 기존 인프라를 활용하여 네트워크 용량을 즉시 증설할 수 있는 실용적인 해결책을 제공한다. 따라서 5G 및 6G 이동 통신, 위성 통신과 같이 주파수 자원이 귀한 분야에서 이 기술의 도입이 활발히 진행되고 있다.

편파 분리 기술은 신호의 편파 특성을 이용해 서로 다른 데이터 스트림을 동일한 주파수 대역에서 동시에 전송할 수 있게 한다. 이로 인해 발생할 수 있는 동일 채널 간섭을 효과적으로 관리하고 줄이는 데 핵심적인 역할을 한다. 기존의 단일 편파 시스템에서는 동일 주파수를 사용하는 인접 채널이나 셀 간의 신호가 서로 겹치면 간섭이 발생하여 신호 품질이 저하되었다. 편파 분리를 적용하면, 수신기가 서로 직교하는 편파 성분(예: 수직과 수평)을 구분하여 수신할 수 있으므로, 공간적으로 가까운 신호원에서 나오더라도 편파가 다르면 간섭으로 인식하지 않고 별도의 신호로 분리해 낼 수 있다.

이 간섭 감소 메커니즘은 특히 밀집된 네트워크 환경에서 빛을 발한다. 도시 지역의 기지국이나 위성 통신에서 여러 빔이 집중되는 경우, 편파 다중화를 통해 동일 주파수를 재사용하는 빔의 수를 늘리면서도 상호 간섭을 최소화할 수 있다. 예를 들어, 하나의 셀 안에서 사용자 A에게는 수직 편파 신호를, 사용자 B에게는 수평 편파 신호를 할당하면, 두 신호가 같은 시간과 주파수를 공유하더라도 수신단에서 각자의 편파 필터를 통해 원하는 신호만을 선택적으로 추출할 수 있다. 이는 주파수 자원을 추가로 할당하지 않고도 네트워크 용량과 함께 신호 대 잡음비를 개선하는 결과를 가져온다.

그러나 편파 분리에 의한 간섭 감소 효과는 전파 환경에 크게 의존한다. 신호가 장애물을 만나 반사되거나 회절될 때 편파 상태가 변화하는 편파 회전 현상이 발생하면, 수신기에서 직교 편파 간의 분리가 불완전해져 간섭이 다시 유입될 수 있다. 따라서 실내나 도시의 복잡한 전파 환경에서는 채널 상태 정보를 바탕으로 동적으로 편파를 조정하거나, MIMO 기술과 결합하여 공간 차원의 다이버시티를 추가로 활용하는 등 보완적인 기술이 필요하다.

편파 분리 기술의 구현은 높은 주파수 효율성과 간섭 감소라는 장점에도 불구하고, 시스템의 복잡성과 비용을 상당히 증가시키는 요소를 내포한다. 이는 주로 정밀한 안테나 설계, 고성능 신호 처리 하드웨어, 그리고 정교한 정렬 및 보정 절차에서 기인한다.

안테나 설계 및 제조 측면에서, 두 개의 독립적인 편파 채널을 정확하게 분리하고 결합하기 위해서는 교차 편파 격리도를 높이는 것이 필수적이다. 이는 안테나 소자 자체의 물리적 구조가 매우 정밀해야 함을 의미하며, 특히 고주파 대역으로 갈수록 공차 관리가 어려워져 제조 비용이 급격히 상승한다. 또한, MIMO 시스템과 결합될 경우 필요한 안테나 소자의 수가 배로 늘어나, 안테나 배열의 크기와 무게, 그리고 이에 따른 지지 구조물의 비용까지 증가하게 된다.

신호 처리의 복잡도는 또 다른 주요 과제이다. 수신단에서는 두 편파 채널로부터 들어온 신호를 분리하고, 전파 경로에 의한 편파 회전이나 간섭을 보상하기 위해 실시간으로 복잡한 알고리즘을 수행해야 한다. 이는 고속의 디지털 신호 처리 칩과 전용 회로의 필요성을 높이며, 시스템의 전력 소비도 증가시킨다. 특히 Massive MIMO 환경에서는 수백 개의 안테나 소자에 대한 편파 정보를 동시에 처리해야 하므로, 연산 부하와 관련 비용이 매우 커진다.

마지막으로, 설치 및 유지보수 단계에서의 비용도 간과할 수 없다. 편파 분리 성능을 최대화하기 위해서는 안테나의 정확한 방위각과 경사각 정렬이 필수적이며, 환경 변화나 시간에 따른 성능 열화를 방지하기 위한 정기적인 보정 작업이 필요하다. 이는 초기 설치 비용과 장기적인 운영 유지보수 비용을 모두 상승시키는 요인으로 작용한다. 따라서 시스템 설계자는 향상된 용량과 신뢰성이라는 이점과, 증가된 복잡도 및 비용을 신중하게 저울질해야 한다.

Massive MIMO는 수십 개에서 수백 개의 안테나 요소를 사용하여 공간 자원을 극대화하는 기술이다. 편파 분리 기술과의 통합은 이러한 안테나 배열의 성능을 한층 더 향상시키는 핵심 요소로 주목받고 있다. Massive MIMO 시스템에 편파 다중화를 적용하면, 동일한 시간-주파수 자원 블록에서 두 배의 데이터 스트림을 전송할 수 있는 이론적 가능성이 열린다. 이는 각 안테나 요소가 서로 직교하는 두 개의 편파(예: 수평과 수직)를 독립적으로 송수신할 수 있기 때문이다.

구현 측면에서, Massive MIMO와 편파 분리 기술의 통합은 안테나 설계와 신호 처리의 복잡성을 증가시킨다. 각 안테나 포트는 이중 편파를 지원해야 하며, 기지국은 채널 상태 정보를 더 높은 차원에서 추정하고 선형 처리(예: 프리코딩 및 빔포밍)를 수행해야 한다. 특히, 사용자 단말기와 기지국 간의 채널이 서로 다른 편파 성분 간의 상호 간섭 및 편파 불일치를 일으킬 수 있어, 정교한 채널 보상 알고리즘이 필수적이다.

이 통합 기술의 성능은 실제 배치 환경에 크게 의존한다. 다음 표는 주요 고려 사항을 정리한 것이다.

최근 연구는 이러한 복잡성을 관리하고 성능을 최적화하기 위해 딥러닝 기반의 채널 예측 및 자원 할당 알고리즘을 활발히 탐구하고 있다. 또한, 주파수 대역이 높아질수록 안테나 소형화가 가능해져, 단위 면적당 더 많은 이중 편파 안테나 요소를 집적할 수 있어, 밀리미터파 대역의 Massive MIMO 시스템에서 편파 분리 기술의 실용성이 점차 높아지고 있다.

인공지능과 머신러닝 알고리즘은 편파 분리 시스템의 성능을 최적화하고 구현 복잡도를 관리하는 핵심 도구로 부상하고 있다. 기존의 분석적 모델이나 고정된 알고리즘으로는 예측하기 어려운 실시간 채널 상태 변화, 다중경로 페이딩, 사용자 간 간섭 등을 효과적으로 처리하기 위해 도입된다. 특히 딥러닝 기반의 신경망은 복잡한 비선형 관계를 학습하여 수신 신호에서 편파 상태 정보를 보다 정확하게 추정하고 분리하는 데 활용된다.

주요 적용 분야는 다음과 같다. 첫째, 지능형 빔포밍 및 편파 제어이다. AI는 실시간으로 수집된 채널 정보를 분석하여 최적의 편파 각도와 빔 패턴을 동적으로 조정한다. 이를 통해 특정 사용자에게 맞춤형 편파 다중화 서비스를 제공하거나, 간섭이 심한 환경에서 신호 대 잡음비를 극대화할 수 있다. 둘째, MIMO 시스템의 효율적 운영이다. Massive MIMO와 편파 분리가 결합된 복잡한 시스템에서, AI는 안테나 요소별 전송 전력과 편파 상태를 협력적으로 최적화하여 시스템 용량을 향상시킨다.

현재 연구는 단순한 성능 최적화를 넘어 시스템의 지능화에 집중되고 있다. 예를 들어, 디지털 트윈 기술을 활용해 물리적 시스템의 가상 모델을 구축하고, AI를 통해 다양한 시나리오를 시뮬레이션하여 최적의 제어 정책을 사전에 학습하는 방식이다. 또한, 에지 컴퓨팅 장치에 경량화된 AI 모델을 탑재하여 실시간 처리가 요구되는 응용 분야[12]에서의 적용 가능성도 모색되고 있다. 이러한 접근법은 6G 네트워크의 핵심 요구사항인 지능형 가시광 통신, 정밀 센싱 및 통신의 융합을 실현하는 데 기여할 것으로 전망된다.