JP2020536447A - 無線通信システムのコアセットで信号を受信する方法及び前記方法を利用する装置 - Google Patents

Abstract

無線通信システムのコアセット（ＣＯＲＥＳＥＴ）で信号を受信する方法及び前記方法を利用する端末を提供する。前記方法は、複数のＴＣＩ状態を含むＲＲＣ（ｒａｄｉｏ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｃｏｎｔｒｏｌ）信号を受信し、前記複数のＴＣＩ状態のうちいずれか一つのＴＣＩ状態を知らせるＭＡＣ（Ｍｅｄｉｕｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ）ＣＥ（Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｅｌｅｍｅｎｔ）を受信し、及び前記一つのＴＣＩ状態に基づいて前記コアセットで信号を受信し、前記コアセットがコアセット＃０である場合、前記一つのＴＣＩ状態は、同期化信号／物理的ブロードキャストチャネルブロック（ＳＳＢ）に連係した参照信号に関連することであることを特徴とする。

Description

本発明は、無線通信に関し、より詳しくは、無線通信システムのコアセットで信号を受信する方法及び前記方法を利用する装置に関する。

一層多くの通信機器が一層大きい通信容量を要求するにつれて、既存の無線接続技術（ｒａｄｉｏ ａｃｃｅｓｓ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ；ＲＡＴ）に比べて向上したモバイルブロードバンド（ｍｏｂｉｌｅ ｂｒｏａｄｂａｎｄ）通信に対する必要性が台頭されている。また、多数の機器及びモノを連結していつでもどこでも多様なサービスを提供するマッシブＭＴＣ（ｍａｓｓｉｖｅ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｔｙｐｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）も次世代通信で考慮される主要案件のうち一つである。それだけでなく、信頼度（ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ）及び遅延（ｌａｔｅｎｃｙ）に敏感なサービス／端末を考慮した通信システムデザインが論議されている。このように拡張された移動広帯域（ｅｎｈａｎｃｅｄ ｍｏｂｉｌｅ ｂｒｏａｄｂａｎｄ：ｅＭＢＢ）通信、ｍａｓｓｉｖｅ ＭＴＣ、ＵＲＬＬＣ（Ｕｌｔｒａ−Ｒｅｌｉａｂｌｅ ａｎｄ Ｌｏｗ Ｌａｔｅｎｃｙ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）などを考慮した次世代無線接続技術の導入が論議されており、本発明では便宜上該当技術（ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）をｎｅｗ ＲＡＴまたはＮＲと呼ぶ。ＮＲは、５世代（ｆｉｆｔｈ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ：５Ｇ）システムとも呼ばれる。

ＮＲでは、システム帯域の一部である制御リソースセット（ｃｏｎｔｒｏｌ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｓｅｔ：ＣＯＲＥＳＥＴ、コアセット）と呼ばれる時間／周波数リソースを利用して端末が制御信号を受信することができる。

端末は、前記コアセットの受信のために‘ＴＣＩ（ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）状態’と呼ばれる情報が必要である。前記ＴＣＩ状態は、前記コアセットの受信ビームを決定するときに必要な情報を含むことができる。

一方、コアセットのうちコアセット＃０は、他のコアセットと異なる特徴を有することができる。例えば、コアセット＃０は、初期（ｉｎｉｔｉａｌ）帯域幅部分（ｂａｎｄｗｉｔｈ ｐａｒｔ：ＢＷＰ）の設定の一部であり、ＰＢＣＨ（ｐｈｙｓｉｃａｌ ｂｒｏａｄｃａｓｔ ｃｈａｎｎｅｌ）を介して送信されるＭＩＢ（ｍａｓｔｅｒ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｂｌｏｃｋ）により提供されることができる。コアセット＃０は、ＳＩＢ１（ｓｙｓｔｅｍ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｂｌｏｃｋ１）を伝送するＰＤＳＣＨ（ｐｈｙｓｉｃａｌ ｄｏｗｎｌｉｎｋ ｓｈａｒｅｄ ｃｈａｎｎｅｌ）をスケジューリングするＰＤＣＣＨ（ｐｈｙｓｉｃａｌ ｄｏｗｎｌｉｎｋ ｃｏｎｔｒｏｌ ｃｈａｎｎｅｌ）のモニタリングのためのコアセットであり、他のシステム情報及び追加的な設定情報を受信するときに使われることができる。それに対し、他のコアセットは、専用ＲＲＣシグナリングにより提供されることができ、端末特定的な制御情報を受信するときに使われることができる。

このような点を考慮してコアセット＃０に対するＴＣＩ状態を知らせる方法及び前記方法を利用する装置が必要である。

本発明が解決しようとする技術的課題は、無線通信システムのコアセットで信号を受信する方法及び前記方法を利用する端末を提供することにある。

一側面において、無線通信システムのコアセット（ＣＯＲＥＳＥＴ）で信号を受信する方法を提供する。前記方法は、複数のＴＣＩ状態を含むＲＲＣ（ｒａｄｉｏ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｃｏｎｔｒｏｌ）信号を受信し、前記複数のＴＣＩ状態のうちいずれか一つのＴＣＩ状態を知らせるＭＡＣ（Ｍｅｄｉｕｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ）ＣＥ（Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｅｌｅｍｅｎｔ）を受信し、及び前記一つのＴＣＩ状態に基づいて前記コアセットで信号を受信し、前記コアセットがコアセット＃０である場合、前記一つのＴＣＩ状態は、同期化信号／物理的ブロードキャストチャネルブロック（ＳＳＢ）に連係した参照信号に関連することであることを特徴とする。

前記参照信号は、チャネル状態情報参照信号（ｃｈａｎｎｅｌ ｓｔａｔｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ：ＣＳＩ−ＲＳ）である。

前記一つのＴＣＩ状態は、前記ＣＳＩ−ＲＳと復調参照信号（ｄｅｍｏｄｕｌｒａｔｉｏｎ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ：ＤＭＲＳ）ポート（ｐｏｒｔ）との間の準共同位置（Ｑｕａｓｉ−ｃｏ ｌｏｃａｔｉｏｎ：ＱＣＬ）関係に対する情報を含む。

前記参照信号の準共同位置（Ｑｕａｓｉ−ｃｏ ｌｏｃａｔｉｏｎ：ＱＣＬ）情報は、前記ＳＳＢに基づいて決められる。

前記コアセット＃０は、物理的ブロードキャストチャネル（ｐｈｙｓｉｃａｌ ｂｒｏａｄｃａｓｔ ｃｈａｎｎｅｌ：ＰＢＣＨ）を介して送信される情報により設定される。

他の側面で提供される端末（Ｕｓｅｒ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ；ＵＥ）は、無線信号を送信及び受信する送受信機（Ｔｒａｎｓｃｅｉｖｅｒ）；及び、前記送受信機と結合して動作するプロセッサ；を含み、前記プロセッサは、複数のＴＣＩ状態を含むＲＲＣ（ｒａｄｉｏ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｃｏｎｔｒｏｌ）信号を受信し、前記複数のＴＣＩ状態のうちいずれか一つのＴＣＩ状態を知らせるＭＡＣ（Ｍｅｄｉｕｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ）ＣＥ（Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｅｌｅｍｅｎｔ）を受信し、及び前記一つのＴＣＩ状態に基づいて前記コアセットで信号を受信し、前記コアセットがコアセット＃０である場合、前記一つのＴＣＩ状態は、同期化信号／物理的ブロードキャストチャネルブロック（ＳＳＢ）に連係した参照信号に関連することであることを特徴とする。

前記参照信号は、チャネル状態情報参照信号（ｃｈａｎｎｅｌ ｓｔａｔｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ：ＣＳＩ−ＲＳ）である。

前記一つのＴＣＩ状態は、前記ＣＳＩ−ＲＳと復調参照信号（ｄｅｍｏｄｕｌｒａｔｉｏｎ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ：ＤＭＲＳ）ポート（ｐｏｒｔ）との間の準共同位置（Ｑｕａｓｉ−ｃｏ ｌｏｃａｔｉｏｎ：ＱＣＬ）関係に対する情報を含む。

前記参照信号の準共同位置（Ｑｕａｓｉ−ｃｏ ｌｏｃａｔｉｏｎ：ＱＣＬ）情報は、前記ＳＳＢに基づいて決められる。

前記コアセット＃０は、物理的ブロードキャストチャネル（ｐｈｙｓｉｃａｌ ｂｒｏａｄｃａｓｔ ｃｈａｎｎｅｌ：ＰＢＣＨ）を介して送信される情報により設定される。

他の側面で提供される無線通信システムにおける無線通信装置のためのプロセッサは、前記無線通信装置を制御し、複数のＴＣＩ状態を含むＲＲＣ（ｒａｄｉｏ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｃｏｎｔｒｏｌ）信号を受信し、前記複数のＴＣＩ状態のうちいずれか一つのＴＣＩ状態を知らせるＭＡＣ（Ｍｅｄｉｕｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ）ＣＥ（Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｅｌｅｍｅｎｔ）を受信し、及び前記一つのＴＣＩ状態に基づいて前記コアセットで信号を受信するようにし、前記コアセットがコアセット＃０である場合、前記一つのＴＣＩ状態は、同期化信号／物理的ブロードキャストチャネルブロック（ＳＳＢ）に連係した参照信号に関連することであることを特徴とする。

前記参照信号は、チャネル状態情報参照信号（ｃｈａｎｎｅｌ ｓｔａｔｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ：ＣＳＩ−ＲＳ）である。

前記一つのＴＣＩ状態は、前記ＣＳＩ−ＲＳと復調参照信号（ｄｅｍｏｄｕｌｒａｔｉｏｎ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ：ＤＭＲＳ）ポート（ｐｏｒｔ）との間の準共同位置（Ｑｕａｓｉ−ｃｏ ｌｏｃａｔｉｏｎ：ＱＣＬ）関係に対する情報を含む。

前記参照信号の準共同位置（Ｑｕａｓｉ−ｃｏ ｌｏｃａｔｉｏｎ：ＱＣＬ）情報は、前記ＳＳＢに基づいて決められる。

前記コアセット＃０は、物理的ブロードキャストチャネル（ｐｈｙｓｉｃａｌ ｂｒｏａｄｃａｓｔ ｃｈａｎｎｅｌ：ＰＢＣＨ）を介して送信される情報により設定される。

コアセットでＰＤＣＣＨを受信する場合、前記コアセットのＴＣＩ状態の提供を受けて、前記ＴＣＩ状態により設定されたダウンリンク参照信号と前記コアセット内の前記ＰＤＣＣＨ受信に関連した復調参照信号アンテナポートが準共同位置（ｑｕａｓｉ ｃｏ−ｌｏｃａｔｉｏｎ：ＱＣＬ）にあることを仮定し、前記コアセット内で前記ＰＤＣＣＨを受信する。しかし、コアセットのうちコアセット＃０は、他のコアセットとその特性／用途／設定方法などを異なるようにすることができる。例えば、コアセット＃０は、初期ＢＷＰ設定過程の一部に設定され、制限された重要情報のみを含むＭＩＢにより設定されることができる。このような特性を考慮して、本発明ではコアセット＃０に対するＴＣＩ状態により設定されるダウンリンク参照信号に追加的な制限を加えることができる。即ち、コアセット＃０に対するＴＣＩ状態は、同期化信号／物理的ブロードキャストチャネルブロック（ＳＳＢ）とＱＣＬ関係にある参照信号を知らせるようにして、前記ＳＳＢに基づくＱＣＬ特性に基づいてコアセット＃０内でＰＤＣＣＨを受信するようにすることができる。

本発明が適用されることができる無線通信システムを例示する。 ユーザ平面（ｕｓｅｒ ｐｌａｎｅ）に対する無線プロトコル構造（ｒａｄｉｏ ｐｒｏｔｏｃｏｌ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）を示すブロック図である。 制御平面（ｃｏｎｔｒｏｌ ｐｌａｎｅ）に対する無線プロトコル構造を示すブロック図である。 ＮＲが適用される次世代の無線アクセスネットワーク（Ｎｅｗ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＮＧ−ＲＡＮ）のシステム構造を例示する。 ＮＧ−ＲＡＮと５ＧＣとの間の機能的分割を例示する。 ＮＲで適用されることができるフレーム構造を例示する。 ＣＯＲＥＳＥＴを例示する。 従来の制御領域とＮＲでのＣＯＲＥＳＥＴの相違点を示す。 新しい無線接続技術に対するフレーム構造の一例を示す。 ＴＸＲＵ及び物理的アンテナの観点において、ハイブリッドビームフォーミング（Ｈｙｂｒｉｄ ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ）の構造を抽象的に図式化している。 ダウンリンク（Ｄｏｗｎｌｉｎｋ；ＤＬ）の転送過程で同期化信号（Ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｓｉｇｎａｌ）とシステム情報（Ｓｙｓｔｅｍ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）に対して、前記ビームスイーピング（Ｂｅａｍ ｓｗｅｅｐｉｎｇ）の動作を図式化している。 ＮＲでの同期化信号ブロック（ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｓｉｇｎａｌ ｂｌｏｃｋ：ＳＳＢ）を例示する。 ＳＳＢとコアセット＃０、検索空間セット（ＳＳ ｓｅｔ）間の連係（ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）を例示する。 ＴＣＩ状態を設定／適用する一例を示す。 本発明の一実施例に係る、コアセット（ＣＯＲＥＳＥＴ）での信号受信方法を例示する。 本発明を実行する送信装置１８１０及び受信装置１８２０の構成要素を示すブロック図である。 送信装置１８１０内の信号処理モジュール構造の一例を示す。 送信装置１８１０内の信号処理モジュール構造の他の例を示す。 本発明の具現例に係る無線通信装置の一例を示す。 プロセッサ２０００の一例を示す。 プロセッサ３０００の一例を示す。 本発明の技術的特徴が適用されることができる５Ｇ使用シナリオの例を示す。 本発明の一実施例に係る無線通信装置を示す。 本発明の一実施例に係るＡＩ装置１００を示す。 本発明の一実施例に係るＡＩサーバ２００を示す。 本発明の一実施例に係るＡＩシステム１を示す。

図１は、本発明が適用されることができる無線通信システムを例示する。これはＥ−ＵＴＲＡＮ（Ｅｖｏｌｖｅｄ−ＵＭＴＳ Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、またはＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）／ＬＴＥ−Ａシステムとも呼ばれる。

Ｅ−ＵＴＲＡＮは、端末（Ｕｓｅｒ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ、ＵＥ）１０に制御平面（ｃｏｎｔｒｏｌ ｐｌａｎｅ）とユーザ平面（ｕｓｅｒ ｐｌａｎｅ）を提供する基地局（Ｂａｓｅ Ｓｔａｔｉｏｎ、ＢＳ）２０を含む。端末１０は、固定されてもよいし、移動性を有してもよく、ＭＳ（Ｍｏｂｉｌｅ ｓｔａｔｉｏｎ）、ＵＴ（Ｕｓｅｒ Ｔｅｒｍｉｎａｌ）、ＳＳ（Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｓｔａｔｉｏｎ）、ＭＴ（ｍｏｂｉｌｅ ｔｅｒｍｉｎａｌ）、無線機器（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｄｅｖｉｃｅ）等、他の用語で呼ばれることもある。基地局２０は、端末１０と通信する固定局（ｆｉｘｅｄ ｓｔａｔｉｏｎ）を意味し、ｅＮＢ（ｅｖｏｌｖｅｄ−ＮｏｄｅＢ）、ＢＴＳ（Ｂａｓｅ Ｔｒａｎｓｃｅｉｖｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ）、アクセスポイント（Ａｃｃｅｓｓ Ｐｏｉｎｔ）等、他の用語で呼ばれることもある。

基地局２０は、Ｘ２インターフェースを介して互いに連結されることができる。基地局２０は、Ｓ１インターフェースを介してＥＰＣ（Ｅｖｏｌｖｅｄ Ｐａｃｋｅｔ Ｃｏｒｅ）３０、より詳しくは、Ｓ１−ＭＭＥを介してＭＭＥ（Ｍｏｂｉｌｉｔｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｅｎｔｉｔｙ）と連結され、Ｓ１−Ｕを介してＳ−ＧＷ（Ｓｅｒｖｉｎｇ Ｇａｔｅｗａｙ）と連結される。

ＥＰＣ３０は、ＭＭＥ、Ｓ−ＧＷ及びＰ−ＧＷ（Ｐａｃｋｅｔ Ｄａｔａ Ｎｅｔｗｏｒｋ−Ｇａｔｅｗａｙ）で構成される。ＭＭＥは、端末の接続情報や端末の能力に対する情報を有しており、このような情報は、端末の移動性管理に主に使われる。Ｓ−ＧＷは、Ｅ−ＵＴＲＡＮを終端点として有するゲートウェイであり、Ｐ−ＧＷは、ＰＤＮを終端点として有するゲートウェイである。

端末とネットワークとの間の無線インターフェースプロトコル（Ｒａｄｉｏ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）の階層は、通信システムで広く知られた開放型システム間相互接続（Ｏｐｅｎ Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ；ＯＳＩ）基準モデルの下位３個階層に基づいてＬ１（第１の階層）、Ｌ２（第２の階層）、Ｌ３（第３の階層）に区分されることができ、そのうち、第１の階層に属する物理階層は、物理チャネル（Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｃｈａｎｎｅｌ）を利用した情報転送サービス（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｓｅｒｖｉｃｅ）を提供し、第３の階層に位置するＲＲＣ（Ｒａｄｉｏ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）階層は、端末とネットワークとの間に無線リソースを制御する役割を遂行する。そのために、ＲＲＣ階層は、端末と基地局との間のＲＲＣメッセージを交換する。

図２は、ユーザ平面（ｕｓｅｒ ｐｌａｎｅ）に対する無線プロトコル構造（ｒａｄｉｏ ｐｒｏｔｏｃｏｌ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）を示すブロック図である。図３は、制御平面（ｃｏｎｔｒｏｌ ｐｌａｎｅ）に対する無線プロトコル構造を示すブロック図である。ユーザ平面は、ユーザデータ送信のためのプロトコルスタック（ｐｒｏｔｏｃｏｌ ｓｔａｃｋ）であり、制御平面は、制御信号送信のためのプロトコルスタックである。

図２及び図３を参照すると、物理階層（ＰＨＹ（ｐｈｙｓｉｃａｌ） ｌａｙｅｒ）は、物理チャネル（ｐｈｙｓｉｃａｌ ｃｈａｎｎｅｌ）を利用して上位階層に情報転送サービス（ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｓｅｒｖｉｃｅ）を提供する。物理階層は、上位階層であるＭＡＣ（Ｍｅｄｉｕｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ）階層とはトランスポートチャネル（ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｃｈａｎｎｅｌ）を介して連結されている。トランスポートチャネルを介してＭＡＣ階層と物理階層との間にデータが移動する。トランスポートチャネルは、無線インターフェースを介して、データが、どのように、どのような特徴にトランスポートされるかによって分類される。

互いに異なる物理階層間、即ち、送信機と受信機の物理階層間は、物理チャネルを介してデータが移動する。前記物理チャネルは、ＯＦＤＭ（Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ）方式に変調されることができ、時間と周波数を無線リソースとして活用する。

ＭＡＣ階層の機能は、論理チャネルとトランスポートチャネルとの間のマッピング、及び論理チャネルに属するＭＡＣ ＳＤＵ（ｓｅｒｖｉｃｅ ｄａｔａ ｕｎｉｔ）のトランスポートチャネル上に物理チャネルで提供されるトランスポートブロック（ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｂｌｏｃｋ）への多重化／逆多重化を含む。ＭＡＣ階層は、論理チャネルを介してＲＬＣ（Ｒａｄｉｏ Ｌｉｎｋ Ｃｏｎｔｒｏｌ）階層にサービスを提供する。

ＲＬＣ階層の機能は、ＲＬＣ ＳＤＵの連結（ｃｏｎｃａｔｅｎａｔｉｏｎ）、分割（ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）及び再結合（ｒｅａｓｓｅｍｂｌｙ）を含む。無線ベアラ（Ｒａｄｉｏ Ｂｅａｒｅｒ；ＲＢ）が要求する多様なＱｏＳ（Ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ Ｓｅｒｖｉｃｅ）を保障するために、ＲＬＣ階層は、透明モード（Ｔｒａｎｓｐａｒｅｎｔ Ｍｏｄｅ、ＴＭ）、非確認モード（Ｕｎａｃｋｎｏｗｌｅｄｇｅｄ Ｍｏｄｅ、ＵＭ）及び確認モード（Ａｃｋｎｏｗｌｅｄｇｅｄ Ｍｏｄｅ、ＡＭ）の三つの動作モードを提供する。ＡＭ ＲＬＣは、ＡＲＱ（ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｒｅｐｅａｔ ｒｅｑｕｅｓｔ）を介してエラー訂正を提供する。

ＲＲＣ（Ｒａｄｉｏ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）階層は、制御平面でのみ定義される。ＲＲＣ階層は、無線ベアラの設定（ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ）、再設定（ｒｅ−ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ）及び解除（ｒｅｌｅａｓｅ）と関連して論理チャネル、トランスポートチャネル及び物理チャネルの制御を担当する。ＲＢは、端末とネットワークとの間のデータ伝達のために、第１の階層（ＰＨＹ階層）及び第２の階層（ＭＡＣ階層、ＲＬＣ階層、ＰＤＣＰ階層）により提供される論理的経路を意味する。

ユーザ平面でのＰＤＣＰ（Ｐａｃｋｅｔ Ｄａｔａ Ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）階層の機能は、ユーザデータの伝達、ヘッダ圧縮（ｈｅａｄｅｒ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ）及び暗号化（ｃｉｐｈｅｒｉｎｇ）を含む。制御平面でのＰＤＣＰ（Ｐａｃｋｅｔ Ｄａｔａ Ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）階層の機能は、制御平面データの伝達及び暗号化／完全性保護（ｉｎｔｅｇｒｉｔｙ ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ）を含む。

ＲＢが設定されるとは、特定サービスを提供するために、無線プロトコル階層及びチャネルの特性を規定し、それぞれの具体的なパラメータ及び動作方法を設定する過程を意味する。また、ＲＢは、ＳＲＢ（Ｓｉｇｎａｌｉｎｇ ＲＢ）とＤＲＢ（Ｄａｔａ ＲＢ）の二つに分けられる。ＳＲＢは、制御平面でＲＲＣメッセージを送信する通路として使われ、ＤＲＢは、ユーザ平面でユーザデータを送信する通路として使われる。

端末のＲＲＣ階層とＥ−ＵＴＲＡＮのＲＲＣ階層との間にＲＲＣ接続（ＲＲＣ Ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ）が確立される場合、端末は、ＲＲＣ接続（ＲＲＣ ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ）状態になり、そうでない場合、ＲＲＣアイドル（ＲＲＣ ｉｄｌｅ）状態になる。

ネットワークから端末にデータを送信するダウンリンクトランスポートチャネルには、システム情報を送信するＢＣＨ（Ｂｒｏａｄｃａｓｔ Ｃｈａｎｎｅｌ）と、ユーザトラフィックや制御メッセージを送信するダウンリンクＳＣＨ（Ｓｈａｒｅｄ Ｃｈａｎｎｅｌ）がある。ダウンリンクマルチキャストまたはブロードキャストサービスのトラフィックまたは制御メッセージの場合、ダウンリンクＳＣＨを介して送信されることもでき、または別途のダウンリンクＭＣＨ（Ｍｕｌｔｉｃａｓｔ Ｃｈａｎｎｅｌ）を介して送信されることもできる。一方、端末からネットワークにデータを送信するアップリンクトランスポートチャネルとしては、初期制御メッセージを送信するＲＡＣＨ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｈａｎｎｅｌ）と、ユーザトラフィックや制御メッセージを送信するアップリンクＳＣＨ（Ｓｈａｒｅｄ Ｃｈａｎｎｅｌ）がある。

トランスポートチャネル上位にあり、トランスポートチャネルにマッピングされる論理チャネル（Ｌｏｇｉｃａｌ Ｃｈａｎｎｅｌ）には、ＢＣＣＨ（Ｂｒｏａｄｃａｓｔ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｃｈａｎｎｅｌ）、ＰＣＣＨ（Ｐａｇｉｎｇ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｃｈａｎｎｅｌ）、ＣＣＣＨ（Ｃｏｍｍｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｃｈａｎｎｅｌ）、ＭＣＣＨ（Ｍｕｌｔｉｃａｓｔ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｃｈａｎｎｅｌ）、ＭＴＣＨ（Ｍｕｌｔｉｃａｓｔ Ｔｒａｆｆｉｃ Ｃｈａｎｎｅｌ）などがある。

物理チャネル（Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｃｈａｎｎｅｌ）は、時間領域で複数個のＯＦＤＭシンボルと周波数領域で複数個の副搬送波（Ｓｕｂ−ｃａｒｒｉｅｒ）とで構成される。一つのサブフレーム（Ｓｕｂ−ｆｒａｍｅ）は、時間領域で複数のＯＦＤＭシンボル（Ｓｙｍｂｏｌ）で構成される。リソースブロックは、リソース割当単位であり、複数のＯＦＤＭシンボルと複数の副搬送波（ｓｕｂ−ｃａｒｒｉｅｒ）とで構成される。また、各サブフレームは、ＰＤＣＣＨ（Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｃｈａｎｎｅｌ）、即ち、Ｌ１／Ｌ２制御チャネルのために、該当サブフレームの特定ＯＦＤＭシンボル（例えば、１番目のＯＦＤＭシンボル）の特定副搬送波を利用することができる。ＴＴＩ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｔｉｍｅ Ｉｎｔｅｒｖａｌ）は、サブフレーム送信の単位時間である。

以下、新しい無線アクセス技術（ｎｅｗ ｒａｄｉｏ ａｃｃｅｓｓ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ；ｎｅｗ ＲＡＴ）について説明する。

より多くの通信機器がより大きな通信容量を要求することになり、これに伴って既存の無線アクセス技術（ｒａｄｉｏ ａｃｃｅｓｓ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ；ＲＡＴ）に比べて向上したモバイルブロードバンド（ｍｏｂｉｌｅ ｂｒｏａｄｂａｎｄ）通信に対する必要性が台頭している。また、多数の機器及びモノを連結し、いつどこでも多様なサービスを提供するｍａｓｓｉｖｅ ＭＴＣ（ｍａｓｓｉｖｅ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｔｙｐｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）もやはり、次世代の通信で考慮されるべき主要なイシューの一つである。のみならず、信頼度（ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ）及び遅延（ｌａｔｅｎｃｙ）に敏感なサービス又は端末を考慮した通信システムのデザインが議論されている。このように拡張されたモバイルブロードバンドコミュニケーション（ｅｎｈａｎｃｅｄ ｍｏｂｉｌｅ ｂｒｏａｄｂａｎｄ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、ｍａｓｓｉｖｅ ＭＴＣ、ＵＲＬＬＣ（Ｕｌｔｒａ−Ｒｅｌｉａｂｌｅ ａｎｄ Ｌｏｗ Ｌａｔｅｎｃｙ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）等を考慮した次世代の無線アクセス技術の導入が議論されており、本発明では、便宜上、該当技術（ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）をｎｅｗ ＲＡＴまたはＮＲと呼ぶ。

図４は、ＮＲが適用される次世代の無線アクセスネットワーク（Ｎｅｗ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＮＧ−ＲＡＮ）のシステム構造を例示する。

図４を参照すると、ＮＧ−ＲＡＮは、端末にユーザー平面及び制御平面プロトコル終端（ｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ）を提供するｇＮＢ及び／又はｅＮＢを含むことができる。図４では、ｇＮＢのみを含む場合を例示する。ｇＮＢ及びｅＮＢは、相互間にＸｎインターフェースで連結されている。ｇＮＢ及びｅＮＢは、５世代コアネットワーク（５Ｇ Ｃｏｒｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ：５ＧＣ）とＮＧインターフェースを介して連結されている。より具体的に、ＡＭＦ（ａｃｃｅｓｓ ａｎｄ ｍｏｂｉｌｉｔｙ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）とはＮＧ−Ｃインターフェースを介して連結され、ＵＰＦ（ｕｓｅｒ ｐｌａｎｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）とはＮＧ−Ｕインターフェースを介して連結される。

図５は、ＮＧ−ＲＡＮと５ＧＣとの間の機能的分割を例示する。

図５を参照すると、ｇＮＢは、インターセル間の無線リソース管理（Ｉｎｔｅｒ Ｃｅｌｌ ＲＲＭ）、無線ベアラ管理（ＲＢ ｃｏｎｔｒｏｌ）、接続移動性制御（Ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ Ｍｏｂｉｌｉｔｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ）、無線許容制御（Ｒａｄｉｏ Ａｄｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ）、測定設定及び提供（Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ＆Ｐｒｏｖｉｓｉｏｎ）、動的リソース割当（ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ）などの機能を提供することができる。ＡＭＦは、ＮＡＳセキュリティ、アイドル状態移動性処理などの機能を提供することができる。ＵＰＦは、移動性アンカリング（Ｍｏｂｉｌｉｔｙ Ａｎｃｈｏｒｉｎｇ）、ＰＤＵ処理などの機能を提供することができる。ＳＭＦ（Ｓｅｓｓｉｏｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）は、端末ＩＰアドレス割当、ＰＤＵセッション制御などの機能を提供することができる。

図６は、ＮＲで適用されることができるフレーム構造を例示する。

図６を参照すると、フレームは、１０ｍｓ（ｍｉｌｌｉｓｅｃｏｎｄ）で構成されることができ、１ｍｓで構成されたサブフレーム１０個を含むことができる。

サブフレーム内には副搬送波間隔（ｓｕｂｃａｒｒｉｅｒ ｓｐａｃｉｎｇ）によって、一つまたは複数のスロット（ｓｌｏｔ）が含まれることができる。

以下の表１は、副搬送波間隔設定（ｓｕｂｃａｒｒｉｅｒ ｓｐａｃｉｎｇ ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ）μを例示する。

以下の表２は、副搬送波間隔設定（ｓｕｂｃａｒｒｉｅｒ ｓｐａｃｉｎｇ ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ）μによって、フレーム内のスロット個数（Ｎ^frame、^μ _slot）、サブフレーム内のスロット個数（Ｎ^subframe、^μ _slot）、スロット内のシンボル個数（Ｎ^slot _symb）などを例示する。

図６では、μ＝０、１、２に対して例示している。

ＰＤＣＣＨ（ｐｈｙｓｉｃａｌ ｄｏｗｎｌｉｎｋ ｃｏｎｔｒｏｌ ｃｈａｎｎｅｌ）は、以下の表３のように一つまたはそれ以上のＣＣＥ（ｃｏｎｔｒｏｌ ｃｈａｎｎｅｌ ｅｌｅｍｅｎｔ）で構成されることができる。

即ち、ＰＤＣＣＨは、１、２、４、８または１６個のＣＣＥで構成されるリソースを介して送信されることができる。ここで、ＣＣＥは、６個のＲＥＧ（ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｅｌｅｍｅｎｔ ｇｒｏｕｐ）で構成され、一つのＲＥＧは、周波数領域で一つのリソースブロック、時間領域で一つのＯＦＤＭ（ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ）シンボルで構成される。

一方、ＮＲでは、制御リソースセット（ｃｏｎｔｒｏｌ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｓｅｔ：ＣＯＲＥＳＥＴ）という新しい単位を導入することができる。端末は、ＣＯＲＥＳＥＴでＰＤＣＣＨを受信することができる。

図７は、ＣＯＲＥＳＥＴを例示する。

図７を参照すると、ＣＯＲＥＳＥＴは、周波数領域でＮ^CORESET _RB個のリソースブロックで構成され、時間領域でＮ^CORESET _symb∈｛１、２、３｝個のシンボルで構成されることができる。Ｎ^CORESET _RB、Ｎ^CORESET _symbは、上位階層信号を介して基地局により提供されることができる。図６に示すようにＣＯＲＥＳＥＴ内には複数のＣＣＥ（または、ＲＥＧ）が含まれることができる。

端末は、ＣＯＲＥＳＥＴ内で、１、２、４、８または１６個のＣＣＥを単位でＰＤＣＣＨ検出を試みることができる。ＰＤＣＣＨ検出を試みることができる一つまたは複数個のＣＣＥをＰＤＣＣＨ候補ということができる。

端末は、複数のＣＯＲＥＳＥＴの設定を受けることができる。

図８は、従来の制御領域とＮＲでのＣＯＲＥＳＥＴの相違点を示す。

図８を参照すると、従来の無線通信システム（例えば、ＬＴＥ／ＬＴＥ−Ａ）での制御領域３００は、基地局が使用するシステム帯域全体にわたって構成された。狭い帯域のみをサポートする一部端末（例えば、ｅＭＴＣ／ＮＢ−ＩｏＴ端末）を除いた全ての端末は、基地局が送信する制御情報を正確に受信／デコーディングするためには前記基地局のシステム帯域全体の無線信号が受信可能でなければならない。

それに対し、ＮＲでは、前述したコアセットを導入した。コアセット８０１、８０２、８０３は、端末が受信すべき制御情報のための無線リソースを意味し、周波数領域でシステム帯域全体の代わりに一部のみを使用することができる。また、時間領域でスロット内のシンボルのうち一部のみを使用することができる。基地局は、各端末にコアセットを割り当てることができ、割り当てたコアセットを介して制御情報を送信することができる。例えば、図８において、第１のコアセット８０１は端末１に割り当て、第２のコアセット８０２は端末２に割り当て、第３のコアセット８０３は端末３に割り当てることができる。ＮＲでの端末は、システム帯域全体を必ず受信しなくても、基地局の制御情報を受信することができる。

コアセットには、端末特定的制御情報を送信するための端末特定的コアセットと、全ての端末に共通的な制御情報を送信するための共通的コアセットと、がある。

一方、ＮＲでは、応用（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）分野によっては高い信頼性（ｈｉｇｈ ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ）を要求することができ、このような状況でダウンリンク制御チャネル（例えば、ｐｈｙｓｉｃａｌ ｄｏｗｎｌｉｎｋ ｃｏｎｔｒｏｌ ｃｈａｎｎｅｌ：ＰＤＣＣＨ）を介して送信されるＤＣＩ（ｄｏｗｎｌｉｎｋ ｃｏｎｔｒｏｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）に対する目標ＢＬＥＲ（ｂｌｏｃｋ ｅｒｒｏｒ ｒａｔｅ）は、従来技術より著しく低くなることがある。このように高い信頼性を要求する要件（ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ）を満たすための方法の一例として、ＤＣＩに含まれる内容（ｃｏｎｔｅｎｔｓ）量を減らしたり、そして／またはＤＣＩ送信時に使用するリソースの量を増加させたりすることができる。このとき、リソースは、時間領域でのリソース、周波数領域でのリソース、コード領域でのリソース、空間領域でのリソースのうち少なくとも一つを含むことができる。

ＮＲでは下記の技術／特徴が適用されることができる。

＜セルフコンテインドサブフレーム構造（Ｓｅｌｆ−ｃｏｎｔａｉｎｅｄ ｓｕｂｆｒａｍｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）＞

図９は、新しい無線接続技術に対するフレーム構造の一例を示す。

ＮＲではレイテンシ（ｌａｔｅｎｃｙ）を最小化するための目的として、図９のように、一つのＴＴＩ内に、制御チャネルとデータチャネルが時分割多重化（Ｔｉｍｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ：ＴＤＭ）される構造がフレーム構造（ｆｒａｍｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）の一つとして考慮されることができる。

図９において、斜線を引いた領域は、ダウンリンク制御（ｄｏｗｎｌｉｎｋ ｃｏｎｔｒｏｌ）領域を示し、黒色部分は、アップリンク制御（ｕｐｌｉｎｋ ｃｏｎｔｒｏｌ）領域を示す。表示がない領域は、ダウンリンクデータ（ｄｏｗｎｌｉｎｋ ｄａｔａ；ＤＬ ｄａｔａ）送信のために使われることもでき、アップリンクデータ（ｕｐｌｉｎｋ ｄａｔａ；ＵＬ ｄａｔａ）送信のために使われることもできる。このような構造の特徴は、一個のサブフレーム（ｓｕｂｆｒａｍｅ）内でダウンリンク（ＤＬ）送信とアップリンク（ｕｐｌｉｎｋ；ＵＬ）送信が順次に進行され、サブフレーム（ｓｕｂｆｒａｍｅ）内でＤＬ ｄａｔａを送り、ＵＬ ＡＣＫ／ＮＡＣＫ（Ａｃｋｎｏｗｌｅｄｇｅｍｅｎｔ／Ｎｏｔ−ａｃｋｎｏｗｌｅｄｇｅｍｅｎｔ）も受けることができる。結果的に、データ送信エラー発生時にデータ再送信までかかる時間を減らすようになり、それによって、最終データ伝達のレイテンシ（ｌａｔｅｎｃｙ）を最小化することができる。

このようなデータ及び制御領域がＴＤＭされたサブフレーム構造（ｄａｔａ ａｎｄ ｃｏｎｔｒｏｌ ＴＤＭｅｄ ｓｕｂｆｒａｍｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）で、基地局と端末が送信モードから受信モードへの転換過程または受信モードから送信モードへの転換過程のためのタイプギャップ（ｔｉｍｅ ｇａｐ）が必要である。そのために、セルコンテインドサブフレーム構造で、ＤＬからＵＬに転換される時点の一部ＯＦＤＭシンボルが保護区間（ｇｕａｒｄ ｐｅｒｉｏｄ：ＧＰ）に設定されることができる。

＜アナログビームフォーミング＃１（Ａｎａｌｏｇ ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ＃１）＞

ミリ波（Ｍｉｌｌｉｍｅｔｅｒ Ｗａｖｅ：ｍｍＷ）では波長が短くなって同じ面積に多数個のアンテナエレメント（ｅｌｅｍｅｎｔ）の設置が可能になる。即ち、３０ＧＨｚ帯域において、波長は１ｃｍであり、５ｂｙ５ｃｍのパネル（ｐａｎｅｌ）に０．５波長（ｌａｍｂｄａ）間隔に２次元（ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）配列形態で総１００個のアンテナエレメント（ｅｌｅｍｅｎｔ）設置が可能である。したがって、ｍｍＷでは多数個のアンテナエレメント（ｅｌｅｍｅｎｔ）を使用してビームフォーミング（ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ：ＢＦ）利得を高めてカバレッジを増加させ、または処理量（ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ）を高めようとする。

この場合、アンテナエレメント（ｅｌｅｍｅｎｔ）別に送信パワー及び位相調節が可能なようにトランシーバユニット（Ｔｒａｎｓｃｅｉｖｅｒ Ｕｎｉｔ：ＴＸＲＵ）を有すると、周波数リソース別に独立的なビームフォーミング（ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ）が可能である。しかし、１００余個のアンテナエレメント（ｅｌｅｍｅｎｔ）の全てにＴＸＲＵを設置するには価格側面で実効性が低下する問題を有するようになる。したがって、一つのＴＸＲＵに多数個のアンテナエレメント（ｅｌｅｍｅｎｔ）をマッピング（ｍａｐｐｉｎｇ）し、アナログフェーズシフタ（ａｎａｌｏｇ ｐｈａｓｅ ｓｈｉｆｔｅｒ）でビーム（ｂｅａｍ）の方向を調節する方式が考慮されている。このようなアナログビームフォーミング（ａｎａｌｏｇ ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ）方式は、全帯域において一つのビーム（ｂｅａｍ）方向のみを作ることができて周波数選択的ビームフォーミング（ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ）をすることができないという短所を有する。

デジタルビームフォーミング（Ｄｉｇｉｔａｌ ＢＦ）とアナログビームフォーミング（ａｎａｌｏｇ ＢＦ）の中間形態としてＱ個のアンテナエレメント（ｅｌｅｍｅｎｔ）より少ない個数であるＢ個のＴＸＲＵを有するハイブリッドビームフォーミング（ｈｙｂｒｉｄ ＢＦ）を考慮することができる。この場合、Ｂ個のＴＸＲＵとＱ個のアンテナエレメント（ｅｌｅｍｅｎｔ）の連結方式によって異なるが、同時に送信できるビームの方向は、Ｂ個以下に制限される。

＜アナログビームフォーミング＃２（Ａｎａｌｏｇ ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ＃２）＞

ＮＲシステムでは多数のアンテナが使われる場合、デジタルビームフォーミングとアナログビームフォーミングを結合したハイブリッドビームフォーミング技法が台頭されている。このとき、アナログビームフォーミング（または、ＲＦビームフォーミング）は、ＲＦ端でプリコーディング（Ｐｒｅｃｏｄｉｎｇ）（または、コンバイニング（Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ））を実行し、それによって、ＲＦチェーン数とＤ／Ａ（または、Ａ／Ｄ）コンバータ数を減らしながらも、デジタルビームフォーミングに近接する性能を出すことができるという長所がある。便宜上、前記ハイブリッドビームフォーミング構造は、Ｎ個のＴＸＲＵとＭ個の物理的アンテナで表現されることができる。その場合、送信端で送信するＬ個のデータ階層（ｄａｔａ ｌａｙｅｒ）に対するデジタルビームフォーミングは、ＮｂｙＬ行列で表現されることができ、以後変換されたＮ個のデジタル信号（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ）は、ＴＸＲＵを経てアナログ信号（ａｎａｌｏｇ ｓｉｇｎａｌ）に変換された後、ＭｂｙＮ行列で表現されるアナログビームフォーミングが適用される。

図１０は、前記ＴＸＲＵ及び物理的アンテナ観点でハイブリッドビームフォーミング（Ｈｙｂｒｉｄ ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ）構造を抽象的に図式化したものである。

図１０において、デジタルビーム（ｄｉｇｉｔａｌ ｂｅａｍ）の個数はＬ個であり、アナログビーム（ａｎａｌｏｇ ｂｅａｍ）の個数はＮ個である。さらに、ＮＲシステムでは基地局がアナログビームフォーミングをシンボル単位に変更できるように設計することで、特定の地域に位置した端末に一層効率的なビームフォーミングをサポートする方向を考慮している。さらに、図１０において、特定Ｎ個のＴＸＲＵとＭ個のＲＦアンテナを一つのアンテナパネル（ｐａｎｅｌ）に定義する時、前記ＮＲシステムでは互いに独立的なハイブリッドビームフォーミングが適用可能な複数のアンテナパネルを導入する方案まで考慮されている。

前記のように基地局が複数のアナログビームを活用する場合、端末別に信号受信に有利なアナログビームが異なる場合があるため、少なくとも同期化信号（ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｓｉｇｎａｌ）、システム情報（ｓｙｓｔｅｍ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）、ページング（ｐａｇｉｎｇ）などに対しては特定サブフレームで基地局が適用する複数アナログビームをシンボル別に変えて全ての端末が受信機会を有することができるようにするビームスイーピング（ｂｅａｍ ｓｗｅｅｐｉｎｇ）動作が考慮されている。

図１１は、ダウンリンク（Ｄｏｗｎｌｉｎｋ：ＤＬ）送信過程で同期化シグナル（ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｓｉｇｎａｌ）とシステム情報（ｓｙｓｔｅｍ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）に対して前記ビームスイーピング（ｂｅａｍ ｓｗｅｅｐｉｎｇ）動作を図式化したものである。

図１１において、ＮＲシステムのシステム情報がブロードキャスティング（Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ）方式に送信される物理的リソース（または、物理チャネル）をｘＰＢＣＨ（ｐｈｙｓｉｃａｌ ｂｒｏａｄｃａｓｔ ｃｈａｎｎｅｌ）と命名した。このとき、一シンボル内で互いに異なるアンテナパネルに属するアナログビームは、同時送信されることができ、アナログビーム別チャネルを測定するために（特定アンテナパネルに対応される）単一アナログビームが適用されて送信される参照信号（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ：ＲＳ）であるビーム参照信号（Ｂｅａｍ ＲＳ：ＢＲＳ）を導入する方案が論議されている。前記ＢＲＳは、複数のアンテナポートに対して定義されることができ、ＢＲＳの各アンテナポートは、単一アナログビームに対応されることができる。このとき、ＢＲＳとは違って同期化信号（Ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｓｉｇｎａｌ）またはｘＰＢＣＨは、任意の端末がよく受信できるようにアナログビームグループ（ａｎａｌｏｇ ｂｅａｍ ｇｒｏｕｐ）内の全てのアナログビームが適用されて送信されることができる。

図１２は、ＮＲでの同期化信号ブロック（ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｓｉｇｎａｌ ｂｌｏｃｋ：ＳＳＢ）を例示する。

図１２を参照すると、ＮＲにおいて、時間領域で同期化信号ブロック（ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｓｉｇｎａｌ ｂｌｏｃｋ；ＳＳＢ、または同期化信号及び物理放送チャネル（ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｓｉｇｎａｌ ａｎｄ ｐｈｙｓｉｃａｌ ｂｒｏａｄｃａｓｔ ｃｈａｎｎｅｌ：ＳＳ／ＰＢＣＨ）とも呼ばれる）は、同期化信号ブロック内で０から３までの昇順に番号が付けられた４個のＯＦＤＭシンボルで構成されることができ、プライマリ同期化信号（ｐｒｉｍａｒｙ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｓｉｇｎａｌ：ＰＳＳ）、セカンダリ同期化信号（ｓｅｃｏｎｄａｒｙ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｓｉｇｎａｌ：ＳＳＳ）、及び復調参照信号（ｄｅｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ：ＤＭＲＳ）と関連したＰＢＣＨがシンボルにマッピングされることができる。前述したように、同期化信号ブロックは、ＳＳ／ＰＢＣＨブロックで表現することもできる。

ＮＲでは多数の同期化信号ブロックが各々互いに異なる時点に送信されることができ、初期接続（ｉｎｉｔｉａｌ ａｃｃｅｓｓ：ＩＡ）、サービングセル測定（ｓｅｒｖｉｎｇ ｃｅｌｌ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ）などを実行するためにＳＳＢが使われることができるため、他の信号と送信時点及びリソースがオーバーラップ（ｏｖｅｒｌａｐ）される場合、ＳＳＢが優先的に送信されることが好ましい。そのために、ネットワークは、ＳＳＢの送信時点及びリソース情報をブロードキャスト（ｂｒｏａｄｃａｓｔ）し、または端末−特定ＲＲＣシグナリング（ＵＥ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ ＲＲＣ ｓｉｇｎａｌｉｎｇ）を介して指示できる。

ＮＲではビーム（ｂｅａｍ）ベースの送受信動作が実行されることができる。現在サービングビーム（ｓｅｒｖｉｎｇ ｂｅａｍ）の受信性能が低下される場合、ビームエラー復旧（ｂｅａｍ ｆａｉｌｕｒｅ ｒｅｃｏｖｅｒｙ：ＢＦＲ）という過程を介して新しいビームを探す過程を実行することができる。

ＢＦＲは、ネットワークと端末との間のリンク（ｌｉｎｋ）に対するエラー／失敗（ｆａｉｌｕｒｅ）を宣言する過程でないため、ＢＦＲ過程を実行しても現在サービングセルとの連結は維持されていると仮定することもできる。ＢＦＲ過程ではネットワークにより設定された互いに異なるビーム（ビームは、ＣＳＩ−ＲＳのポートまたはＳＳＢ（ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｓｉｇｎａｌ ｂｌｏｃｋ）インデックスなどで表現されることができる）に対する測定を実行し、該当端末にベスト（ｂｅｓｔ）であるビームを選択することができる。端末は、測定結果がよいビームに対して、該当ビームと連係したＲＡＣＨ過程を実行する方式にＢＦＲ過程を進行することができる。

以下、送信設定指示子（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ：以下、ＴＣＩ）状態（ｓｔａｔｅ）に対して説明する。ＴＣＩ状態は、制御チャネルのコアセット別に設定されることができ、ＴＣＩ状態に基づいて端末の受信（Ｒｘ）ビームを決定するためのパラメータを決定することができる。

サービングセルの各ダウンリンク帯域幅部分（ＤＬＢＷＰ）に対して、端末は、３個以下のコアセットの設定を受けることができる。また、各コアセットに対して、端末は、下記の情報の提供を受けることができる。

１）コアセットインデックスｐ（例えば、０から１１までのうち一つ、一つのサービングセルのＢＷＰで各コアセットのインデックスは、唯一（ｕｎｉｑｕｅ）に決められる）、

２）ＰＤＣＣＨ ＤＭ−ＲＳスクランブリングシーケンス初期化値、

３）コアセットの時間領域での区間（シンボル単位に与えられる）、

４）リソースブロック集合、

５）ＣＣＥ−ｔｏ−ＲＥＧマッピングパラメータ、

６）（‘ＴＣＩ−状態（ＴＣＩ−Ｓｔａｔｅ）’という上位階層パラメータにより提供されたアンテナポート準共同位置の集合から）各々のコアセットでＰＤＣＣＨ受信のためのＤＭ−ＲＳアンテナポートの準共同位置（ｑｕａｓｉ ｃｏ−ｌｏｃａｔｉｏｎ：ＱＣＬ）情報を示すアンテナポート準共同位置（ｑｕａｓｉ ｃｏ−ｌｏｃａｔｉｏｎ）、

７）コアセットでＰＤＣＣＨにより送信された特定ＤＣＩフォーマットに対する送信設定指示（ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ：ＴＣＩ）フィールドの存否指示など。

ＱＣＬに対して説明する。もし、一つのアンテナポート上のシンボルが送信されるチャネルの特性が、他のアンテナポート上のシンボルが送信されるチャネルの特性から推論（ｉｎｆｅｒ）されることができる場合、前記２個のアンテナポートが準共同位置（ＱＣＬ）にあると言える。例えば、２個の信号（Ａ、Ｂ）が、同じ／類似の空間フィルタが適用された同じ送信アンテナアレイ（ａｒｒａｙ）から送信される場合、前記２個の信号は、同じ／類似のチャネル状態を経ることができる。受信機の立場では前記２個の信号のうち一つを受信すると、受信した信号のチャネル特性を利用して他の信号を検出することができる。

このような意味で、ＡとＢがＱＣＬされているということは、ＡとＢが類似のチャネル条件を経て、したがって、Ａを検出するために推定されたチャネル情報がＢを検出するときにも有用であるという意味である。ここで、チャネル条件は、例えば、ドップラシフト（Ｄｏｐｐｌｅｒ ｓｈｉｆｔ）、ドップラスプレッド（Ｄｏｐｐｌｅｒ ｓｐｒｅａｄ）、平均遅延（ａｖｅｒａｇｅ ｄｅｌａｙ）、遅延スプレッド（ｄｅｌａｙ ｓｐｒｅａｄ）、空間受信パラメータなどにより定義されることができる。

‘ＴＣＩ−Ｓｔａｔｅ’パラメータは、一つまたは２個のダウンリンク参照信号を対応するＱＣＬタイプ（ＱＣＬタイプＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄがある、表４参照）に関連させる。

各‘ＴＣＩ−Ｓｔａｔｅ’は、一つまたは二つのダウンリンク参照信号とＰＤＳＣＨ（または、ＰＤＣＣＨ）のＤＭ−ＲＳポート、またはＣＳＩ−ＲＳリソースのＣＳＩ−ＲＳポート間の準共同位置（ＱＣＬ）関係を設定するためのパラメータを含むことができる。

一方、一つのサービングセルで端末に設定された各ＤＬ ＢＷＰで、端末は、１０個以下の検索空間セット（ｓｅａｒｃｈ ｓｐａｃｅ ｓｅｔ）の提供を受けることができる。各検索空間セットに対して、端末は、下記の情報のうち少なくとも一つの提供を受けることができる。

１）検索空間セットインデックスｓ（０≦ｓ＜４０）、２）コアセットＰと検索空間セットｓとの間の関連（ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）、３）ＰＤＣＣＨモニタリング周期及びＰＤＣＣＨモニタリングオフセット（スロット単位）、４）スロット内でのＰＤＣＣＨモニタリングパターン（例えば、ＰＤＣＣＨモニタリングのためのスロット内でコアセットの１番目のシンボルを指示）、５）検索空間セットｓが存在するスロットの個数、６）ＣＣＥアグリゲーションレベル別ＰＤＣＣＨ候補の個数、７）検索空間セットｓがＣＳＳかまたはＵＳＳかを指示する情報など。

ＮＲにおいて、コアセット＃０は、ＰＢＣＨ（または、ハンドオーバのための端末専用シグナリングまたはＰＳＣｅｌｌ設定またはＢＷＰ設定）により設定されることができる。ＰＢＣＨにより設定される検索空間（ｓｅａｒｃｈ ｓｐａｃｅ：ＳＳ）セット（ｓｅｔ）＃０は、連係したＳＳＢ毎に互いに異なるモニタリングオフセット（例えば、スロットオフセット、シンボルオフセット）を有することができる。これは端末がモニタリングすべき検索空間時点（ｓｅａｒｃｈ ｓｐａｃｅ ｏｃｃａｓｉｏｎ）を最小化するために必要である。または、端末のベストビーム（ｂｅｓｔ ｂｅａｍ）が動的に変わる状況で端末との通信を持続的にできるように各ビームによる制御／データ送信をすることができるビームスイーピング（ｓｗｅｅｐｉｎｇ）制御／データ領域を提供する意味でも必要である。

図１３は、ＳＳＢとコアセット＃０、検索空間セット（ＳＳ ｓｅｔ）間の連係（ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）を例示する。

図１３を参照すると、コアセット＃０は、ＲＭＳＩ（Ｒｅｍａｉｎｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）スケジューリング情報を伝達するＤＣＩをモニタリングするためのコアセットである。コアセット＃０に対するコアセット設定のうち、周波数領域（ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｄｏｍａｉｎ）での位置（ｐｏｓｉｔｉｏｎ）及び大きさ、時間領域（ｔｉｍｅ ｄｏｍａｉｎ）での区間（ｄｕｒａｔｉｏｎ）などは、ＰＢＣＨ（例えば、ＰＢＣＨを介して送信されるＭＩＢ（ｍａｓｔｅｒ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｂｌｏｃｋ））により設定されることができ、その以外の残りのコアセット設定は、大部分固定されることがコアセット＃０の特徴である。

コアセット＃０は、ＲＭＳＩ外にもＯＳＩ（ｏｔｈｅｒ ｓｙｓｔｅｍ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）、ページング、ランダムアクセス（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ）のための共通検索空間（ｃｏｍｍｏｎ ｓｅａｒｃｈ ｓｐａｃｅ：ＣＳＳ（ｓ））が割り当てられることができ、端末特定検索空間（ＵＥ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｓｅａｒｃｈ ｓｐａｃｅ：ＵＳＳ）または端末専用ＰＤＣＣＨ（ＵＥ−ｄｅｄｉｃａｔｅｄ ＰＤＣＣＨ）を送信するための目的として使われることもできる。ＯＳＩ、ページング、ランダムアクセスのための検索空間セットが別に設定される場合、該当検索空間セットは、他の検索空間インデックスを使用することもできる。

コアセット＃０の他の特徴として、ＴＣＩ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ）状態に対する明示的（ｅｘｐｌｉｃｉｔ）設定が存在しないこともある。前述したように、ＴＣＩ状態は、ＮＲで端末が受信ビームを設定するために必要な情報を意味することができる。コアセット＃０でのＴＣＩ状態は、該当コアセット／検索空間セットが連係したＳＳＢにより決定されることができる。各ＳＳＢ別に連係したコアセット＃０と検索空間セット＃０が存在できる。各端末は、各ＳＳＢに対する測定を実行し、測定結果がベストであるＳＳＢのＰＢＣＨ情報に基づいて該当ＳＳＢと連係したコアセット＃０／検索空間セット＃０をモニタリングすることができる。図１３において、互いに異なるＳＳＢによる検索空間セット＃０を区分するために、検索空間セット＃０−０、検索空間セット＃０−１等で表記した。検索空間セット＃０−Ｘにおいて、Ｘは、連係したＳＳＢインデックスを意味する。

また、ＮＲではコアセット＃０に共通検索空間（ｃｏｍｍｏｎ ｓｅａｒｃｈ ｓｐａｃｅ：ＣＳＳ）用途で設定された領域でも端末−専用ＰＤＳＣＨ（ＵＥ−ｄｅｄｉｃａｔｅｄ ＰＤＳＣＨ）スケジューリング情報が送信されることができる。この場合、端末は、該当ＤＣＩに対するモニタリングを実行しなければならない。例えば、下記のような動作が可能である。

１）ブロードキャスト／非ブロードキャストＰＤＣＣＨのためのＱＣＬ仮定（ａｓｓｕｍｐｔｉｏｎ ｆｏｒ ｂｒｏａｄｃａｓｔ／ｎｏｎ−ｂｒｏａｄｃａｓｔ ＰＤＣＣＨ）。

ｉ）ネットワークと端末は、少なくとも非ブロードキャストＰＤＣＣＨのために、接続モード（ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ＿ｍｏｄｅ）でＳＳＢ／コアセット＃０／ＳＳ＃０に対して同じ理解を維持する。ｉｉ）ブロードキャストＰＤＣＣＨのために、接続モード、非活性モード及びアイドルモードの全てでどのようなＳＳＢに基づいて共通検索空間をモニタリングすべきかは、端末具現の問題である。ｉｉｉ）ユニキャストＰＤＳＣＨは、コアセット＃０と関連したＤＣＩによりスケジューリングされることができる。

２）共通検索空間での端末専用（ユニキャスト、非ブロードキャスト）ＤＣＩモニタリング。

ｉ）ＲＭＳＩ−ＰＤＣＣＨ−Ｃｏｎｆｉｇ、ｏｓｉ−ｓｅａｒｃｈＳｐａｃｅ、ｐａｇｉｎｇ−ｓｅａｒｃｈＳｐａｃｅ及びｒａ−ｓｅａｒｃｈＳｐａｃｅに設定された共通検索空間の場合、Ｃ−ＲＮＴＩを使用することができるようになった後、非ＤＲＸ時点でＣ−ＲＮＴＩが使われたＤＣＩ−フォーマット０＿０／１＿０をモニタリングすることができる。

ｉｉ）ＲＭＳＩ−ＰＤＣＣＨ−Ｃｏｎｆｉｇ、ｏｓｉ−ｓｅａｒｃｈＳｐａｃｅ、ｐａｇｉｎｇ−ｓｅａｒｃｈＳｐａｃｅ及びｒａ−ｓｅａｒｃｈＳｐａｃｅに設定された共通検索空間の場合、ＣＳ−ＲＮＴＩを使用することができるようになった後、非ＤＣＸ時点でＣＳ−ＲＮＴＩが使われたＤＣＩフォーマット０＿０／１＿０をモニタリングすることができる。

即ち、端末は、ＰＢＣＨ（即ち、ＲＭＳＩ−ＰＤＣＣＨ−Ｃｏｎｆｉｇ）、ＲＭＳＩ（即ち、ｏｓｉ−ｓｅａｒｃｈＳｐａｃｅ、ｐａｇｉｎｇ−ｓｅａｒｃｈＳｐａｃｅ、及びｒａ−ｓｅａｒｃｈＳｐａｃｅ）等により各ターゲット別検索空間セット設定の設定を受けることができる。該当検索空間セットとコアセットでは、ターゲットとする信号外にＣ−ＲＮＴＩ／ＣＳ−ＲＮＴＩでスクランブリングされたＤＣＩフォーマット０＿０／１＿０に対するモニタリングを実行することができる。また、ブロードキャストＰＤＣＣＨに対するモニタリングは、端末が選択した検索空間セット（例えば、図１３において、検索空間セット＃０−０または検索空間セット＃０−１）に対して実行されることができる。それに対して、非ブロードキャストＰＤＣＣＨの場合、ネットワークと端末の同じ理解（ｓａｍｅ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ）に基づいて選択された検索空間セットでモニタリングを実行しなければならない。例えば、ネットワークは、端末が検索空間セット＃１でモニタリングすることを予想し、それに対し、端末は、検索空間セット＃２でモニタリングを実行する場合、ネットワークと端末との間に誤解（ｍｉｓｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ）が発生したことである。これは非ブロードキャスト（または、ユニキャスト）ＰＤＣＣＨモニタリングに対する同じ理解がない場合、ネットワークは、該当ＰＤＣＣＨを各ＳＳＢに連係した全ての検索空間セットに繰り返し送信すべき場合が発生できて非効率的なためである。または、ブロードキャストＰＤＣＣＨと非ブロードキャストＰＤＣＣＨに対するモニタリングを同時に実行するために、特定モードでブロードキャスト／非ブロードキャストの両方ともネットワーク、端末間同じ理解が必要な場合もある。

以下、本発明に対して説明する。

コアセットに対するＴＣＩ設定で、検索空間別に可用な（ａｖａｉｌａｂｌｅ）ＴＣＩタイプが独立的に考慮されることができる。例えば、検索空間インデックスによって有効なＴＣＩ状態が異なるように設定されることができる。一例として、コアセット＃０と検索空間＃０の場合、端末がシグナリングを受け、またはＣＢＲＡ／ＣＦＲＡ（Ｃｏｎｔｅｎｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ＲＡＣＨ）／（Ｃｏｎｔｅｎｔｉｏｎ Ｆｒｅｅ ＲＡＣＨ）のようなＲＡＣＨ過程により選択されたＳＳＢインデックスにより検索空間＃０のモニタリング機会／時点（ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｏｃｃａｓｉｏｎ）が決定されることができる。即ち、検索空間＃０と連係したコアセット＃０の場合、ＳＳＢ単位のＴＣＩ状態、またはＳＳＢと連係したＣＳＩ−ＲＳ／ＴＲＳがＴＣＩ状態に設定されることが好ましい。ＳＳＢと連係したＣＳＩ−ＲＳ／ＴＲＳは、ＴＣＩ状態などによりＳＳＢとタイプＤ ＱＣＬ関係が定義されたＣＳＩ−ＲＳ／ＴＲＳを意味することができる。

それに対して、検索空間＃０を除外した検索空間では、ＴＣＩタイプにかかわらずＴＣＩ状態が設定されることができる。したがって、コアセット＃０／検索空間＃０に対するＴＣＩ状態が設定または更新（ｕｐｄａｔｅ）される時、ＳＳＢインデックスまたはＳＳＢに連係したＣＳＩ−ＲＳ／ＴＲＳでない場合、該当ＴＣＩ状態は有効でないと見なして既存ＴＣＩ状態を維持し、またはデフォルト（ｄｅｆａｕｌｔ）ＴＣＩなどを適用することができる。

追加的に、ＴＣＩタイプの有効可否は、該当検索空間のタイプ（ＣＳＳ／ＵＳＳ）に基づいて決定されることもできる。一例として、検索空間のタイプがＣＳＳである場合、ＳＳＢインデックスまたはＳＳＢに連係したＣＳＩ−ＲＳ／ＴＲＳのみが有効なＴＣＩ状態であると見なされることができ、有効でないＴＣＩ状態であると決定される場合、既存ＴＣＩ状態を維持し、またはデフォルトＴＣＩ状態に更新する動作を取ることもできる。

前述した内容がデフォルトＴＣＩに適用される場合、候補群のうち有効なＴＣＩ状態に対して前記提案を適用することができる。例えば、ＰＤＳＣＨなどのために設定されたＴＣＩ状態集合（これはコアセットに設定されるＴＣＩ状態のスーパーセットである）のうち最も低いインデックスのＴＣＩ状態をデフォルトＴＣＩとして使用し、インデックス＃０がＣＳＩ−ＲＳ＃２、インデックス＃１がＳＳＢ＃１に設定される場合、コアセット＃０／検索空間＃０に対するＴＣＩ状態は、有効なＴＣＩ状態のうち最も低いインデックスであるインデックス＃１（ＳＳＢ＃１）に設定されることができ、コアセット＃０／検索空間＃ＸのＴＣＩ状態は、全てのタイプのＴＣＩ状態が可能なため、インデックス＃０（ＣＳＩ−ＲＳ＃２）をデフォルトＴＣＩ状態に設定できる。

ＴＣＩ状態の有効性の基準は、下記のような事項が考慮されることができる。（下記のオプションは、単独にまたは組み合わせを介して具現されることができる。

オプション１）コアセットインデックス

コアセット別に有効なＴＣＩ状態タイプが事前に定義され、またはネットワークの上位階層シグナリングなどを介した指示（ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ）により決定されることができる。例えば、事前定義を介してコアセットインデックス＃０は、ＳＳＢタイプまたはＳＳＢに連係したＣＳＩ−ＲＳ／ＴＲＳのみが有効であり、残りのコアセットは、全てのタイプのＴＣＩ状態が有効であると仮定することができる。

図１４は、ＴＣＩ状態を設定／適用する一例を示す。

図１４を参照すると、端末は、ＴＣＩ−ｓｔａｔｅ設定を含むＲＲＣ信号を受信する（Ｓ１４１）。以下の表は、ＴＣＩ−ｓｔａｔｅ設定を含むＲＲＣ信号の一例である。

前記表において、‘ｔｃｉ−ＳｔａｔｅｓＴｏＡｄｄＭｏｄＬｉｓｔ’は、ＴＣＩ状態のリストであり、各ＴＣＩ状態は、参照信号集合でのダウンリンク参照信号（ら）とＰＤＳＣＨ ＤＭＲＳポート（ら）との間のＱＣＬ関係を含む送信設定を指示することができる。

端末は、ＭＡＣ ＣＥ活性化命令をＰＤＳＣＨを介して受信することができる（Ｓ１４２）。ＭＡＣ ＣＥ活性化命令は、前記複数のＴＣＩ状態のうちいずれか一つのＴＣＩ状態を指示することができる。前記ＭＡＣ ＣＥ活性化命令は、ＭＡＣ ＣＥが適用されるサービングセルのＩＤを指示するフィールド（Ｓｅｒｖｉｎｇ ｃｅｌｌ ＩＤ）、ＴＣＩ状態がどのコアセットのために指示されるかを示すフィールド（ＣＯＲＥＳＥＴ ＩＤ）、ＣＯＲＥＳＥＴ ＩＤフィールドにより識別されるコアセットに適用できるＴＣＩ状態を示すフィールド（ＴＣＩ Ｓｔａｔｅ ＩＤ、例えば、７ビット）などを含むことができる。このとき、コアセットインデックス＃０（コアセット＃０）に対しては、ＳＳＢに連係したＣＳＩ−ＲＳ／ＴＲＳを設定／指示するＴＣＩ状態のみが有効であると制限できる。ＳＳＢと連係したＣＳＩ−ＲＳ／ＴＲＳは、ＴＣＩ状態により前記ＳＳＢとｔｙｐｅ Ｄ ＱＣＬ関係が定義されたＣＳＩ−ＲＳ／ＴＲＳを意味することができる。

端末は、前記ＭＡＣ ＣＥ活性化命令に対するＡＣＫ／ＮＡＣＫをスロットｎで送信できる（Ｓ１４３）。この場合、前記一つのＴＣＩ状態は、スロットｎ＋Ｍ（Ｍ値は、あらかじめ設定（例えば、Ｍ＝３）され、またはネットワークにより指示されることができる）サブフレーム以後の１番目のスロットから適用されることができる（Ｓ１４４）。

図１５は、本発明の一実施例に係る、コアセット（ＣＯＲＥＳＥＴ）での信号受信方法を例示する。

図１５を参照すると、端末は、複数のＴＣＩ状態を含むＲＲＣ（ｒａｄｉｏ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｃｏｎｔｒｏｌ）信号を受信する（Ｓ１００）。

端末は、前記複数のＴＣＩ状態のうちいずれか一つのＴＣＩ状態を知らせるＭＡＣ（Ｍｅｄｉｕｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ）ＣＥ（Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｅｌｅｍｅｎｔ）を受信する（Ｓ２００）。

端末は、前記一つのＴＣＩ状態に基づいて前記コアセットで信号を受信する（Ｓ３００）。例えば、端末は、前記コアセットでＰＤＣＣＨ（制御情報または制御信号）を前記一つのＴＣＩ状態に基づいて受信することができる。このとき、前記コアセットがコアセット＃０である場合、前記一つのＴＣＩ状態は、同期化信号／物理的ブロードキャストチャネルブロック（ＳＳＢ、ＳＳ／ＰＢＣＨ）に連係した参照信号に関連することである。即ち、コアセット＃０に対しては、ＳＳＢに連係したＣＳＩ−ＲＳ／ＴＲＳを設定／指示するＴＣＩ状態のみが有効であると見ることができる。ＳＳＢと連係したＣＳＩ−ＲＳ／ＴＲＳは、ＴＣＩ状態により前記ＳＳＢとｔｙｐｅ Ｄ ＱＣＬ関係が定義されたＣＳＩ−ＲＳ／ＴＲＳを意味することができる。例えば、インデックス０を有するコアセット（即ち、コアセット＃０）の場合、端末は、前記コアセット＃０に対するＭＡＣ ＣＥ活性化命令により指示されたＴＣＩ状態のＣＳＩ−ＲＳのＱＣＬ−ＴｙｐｅＤがＳＳ／ＰＢＣＨブロック（ＳＳＢ）に基づいて提供されることと期待することができる。

前記参照信号の準共同位置（Ｑｕａｓｉ−ｃｏ ｌｏｃａｔｉｏｎ：ＱＣＬ）情報は、前記ＳＳＢに基づいて決められることができる。

前記参照信号は、チャネル状態情報参照信号（ｃｈａｎｎｅｌ ｓｔａｔｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ：ＣＳＩ−ＲＳ）である。

前記一つのＴＣＩ状態は、前記ＣＳＩ−ＲＳとＰＤＣＣＨ／ＰＤＳＣＨのための復調参照信号（ｄｅｍｏｄｕｌｒａｔｉｏｎ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ：ＤＭＲＳ）ポート（ｐｏｒｔ）間の準共同位置（Ｑｕａｓｉ−ｃｏ ｌｏｃａｔｉｏｎ：ＱＣＬ）関係に対する情報を含むことができる。

前記コアセット＃０は、物理的ブロードキャストチャネル（ｐｈｙｓｉｃａｌ ｂｒｏａｄｃａｓｔ ｃｈａｎｎｅｌ：ＰＢＣＨ）を介して送信される情報（例えば、ＭＩＢ）により、または専用ＲＲＣシグナリング（ｄｅｄｉｃａｔｅｄ ＲＲＣ ｓｉｇｎａｌｉｎｇ）により設定されることができる。ＰＢＣＨ上のＭＩＢは、端末にシステム情報ブロック１（ＳＩＢ１）を伝送するＰＤＳＣＨをスケジューリングするＰＤＣＣＨのモニタリングのためのパラメータ（例えば、コアセット＃０設定）を提供する。

ＳＩＢ１は、他のシステム情報ブロックのスケジュールを定義し、初期アクセス（ｉｎｉｔｉａｌ ａｃｃｅｓｓ）に必要な情報を含むことができる。また、ＳＩＢ１は、ＲＭＳＩ（Ｒｅｍａｉｎｉｎｇ Ｍｉｎｉｍｕｍ ＳＩ）とも呼ばれ、ＤＬ−ＳＣＨを介して周期的にブロードキャスティングされ、またはＤＬ−ＳＣＨを介して専用方式（ｄｅｄｉｃａｔｅｄ ｍａｎｎｅｒ）にＲＲＣ＿ＣＯＮＮＥＣＴＥＤ状態の端末に送信されることができる。

例えば、インデックス０であるコアセット（即ち、コアセット＃０）に対して、前記コアセット＃０内でのＰＤＣＣＨ受信のための復調参照信号（ｄｅｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ：ＤＭ−ＲＳ）アンテナポート（単純にポートともいう）は、１）前記コアセットに対するＭＡＣ ＣＥ活性化命令により指示されたＴＣＩ状態により設定された一つ以上のダウンリンク参照信号（例えば、ＴＲＳ、ＣＳＩ−ＲＳ）と準共同位置（ｑｕａｓｉ ｃｏ−ｌｏｃａｔｅｄ）にあると仮定され、または２）非コンテンションベースのランダムアクセス（ｎｏｎ−ｃｏｎｔｅｎｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ）過程をトリガするＰＤＣＣＨ命令により開始されない、最も最近のランダムアクセス過程の間に端末が識別したＳＳ／ＰＢＣＨブロック（ＳＳＢ）と準共同位置にあると仮定することができる（前記最も最近のランダムアクセス過程以後に前記コアセットに対するＴＣＩ状態を指示するＭＡＣ ＣＥ活性化命令を受信していない場合）。

一方、インデックス０を有するコアセットでない他のコアセット（例えば、コアセット＃１）の場合、もし、端末がコアセットに対して一つのＴＣＩ状態の提供を受け、または、もし、端末がコアセットに対して提供されたＴＣＩ状態のうち一つのＴＣＩ状態に対するＭＡＣ ＣＥ活性化命令を受信する場合、端末は、前記コアセット内でのＰＤＣＣＨ受信と関連したＤＭ−ＲＳアンテナポートは、前記一つのＴＣＩ状態により設定された一つ以上のダウンリンク参照信号と準共同位置にあると仮定することができる。

インデックス０を有するコアセット（即ち、コアセット＃０）の場合、端末は、前記コアセット＃０に対するＭＡＣ ＣＥ活性化命令により指示されたＴＣＩ状態のＣＳＩ−ＲＳのＱＣＬ−ＴｙｐｅＤがＳＳ／ＰＢＣＨブロック（ＳＳＢ）に基づいて提供されることと期待することができる。即ち、コアセット＃０に対するＭＡＣ ＣＥ活性化命令により指示されるＴＣＩ状態は、同期化信号／物理的ブロードキャストチャネルブロック（ＳＳＢ、ＳＳ／ＰＢＣＨ）に連係した参照信号に関連することに制限され、または同期化信号／物理的ブロードキャストチャネルブロック（ＳＳＢ、ＳＳ／ＰＢＣＨ）に連係した参照信号を指示／設定する場合にのみ有効であると解釈されることができる。

端末は、ＴＣＩ状態のうち一つのＴＣＩ状態に対するＭＡＣ ＣＥ活性化命令を受信すると、前記ＭＡＣ ＣＥ活性化命令に対するＡＣＫ／ＮＡＣＫを送信したスロット（例えば、スロットｋ）から３サブフレーム後の１番目のスロットから前記ＭＡＣ ＣＥ活性化命令を適用することができる。

オプション２）検索空間インデックス

検索空間インデックスがＴＣＩ状態の有効性を決定することができる。これは事前定義により、またはネットワークの上位階層シグナリングなどを介した指示により決定されることができる。例えば、事前定義を介して、検索空間インデックス＃０は、ＳＳＢタイプまたはＳＳＢに連係したＣＳＩ−ＲＳ／ＴＲＳのみが有効であり、残りの検索空間は、全てのタイプのＴＣＩ状態が有効であると仮定することができる。

オプション３）ビームスイーピング（ｂｅａｍ ｓｗｅｅｐｉｎｇ）可否

該当コアセット及び／または検索空間のビームスイーピング可否がＴＣＩ状態の有効性を決定することができる。これは事前定義により、またはネットワークの上位階層シグナリングなどを介した指示により決定されることができる。例えば、ビームスイーピングが実行されるコアセットの場合、ＳＳＢタイプまたはＳＳＢに連係したＣＳＩ−ＲＳ／ＴＲＳのみが有効であり、ビームスイーピングが実行されないコアセットは、全てのタイプのＴＣＩ状態が有効であると仮定することができる。

オプション４）ネットワーク設定

ネットワークは、コアセット及び／または検索空間別に有効なＴＣＩ状態タイプなどを指示することができる。例えば、特定コアセットに対して、該当コアセットのＴＣＩ状態は、ＳＳＢタイプまたはＳＳＢに連係したＣＳＩ−ＲＳ／ＴＲＳのみが有効であると設定できる。

方法２）デフォルトＴＣＩ状態（追加）

オプション３）デフォルトＴＣＩ状態インデックス

デフォルトＴＣＩ状態を定義する他のオプションとして、ＰＤＳＣＨなどのためにシグナリングされたＴＣＩ状態集合のうち特定（インデックスの）ＴＣＩ状態をデフォルトＴＣＩ状態に決定できる。このとき、特定ＴＣＩ状態は、事前定義（例えば、最も低いインデックスのＴＣＩ状態）により、または上位階層シグナリングなどのネットワーク設定により決定されることができる。これは追加的なＲＲＣシグナリングなしで具現可能であり、デフォルトＴＣＩ状態を変更しようとする場合、ネットワークは、既存のＴＣＩ状態のためのＲＲＣ再設定を利用して該当端末のデフォルトＴＣＩを変更することができるという長所がある。

このとき、ＰＤＳＣＨなどのためのＴＣＩ状態集合のシグナリングを受けていない場合、方法１及び／または３などを利用してデフォルトＴＣＩ状態が決定され、ＴＣＩ状態集合のシグナリングを受ける場合、デフォルト値を更新する等の方法が適用されることもできる。

＜コアセット＃０ハンドリング＞

コアセット＃０は、複数の連結した検索空間を有することができる。コアセット＃０のＴＣＩ状態は、設定されたＴＣＩ状態の集合でＭＡＣ ＣＥに基づいて更新されることができる。コアセット＃０のＴＣＩ状態が設定されると、ＴＣＩ情報及び検索空間＃０の検索のためのモニタリング機会は、下記のようなオプションに従うことができる。

（１）検索空間＃０のモニタリング機会は、常に最も最近のＲＡＣＨ過程で使われたＳＳＢインデックスに基づいている。最も最近のＲＡＣＨ過程でＣＦＲＡがトリガリングされた場合、ＣＳＩ−ＲＳに関連したＳＳＢは、ＳＳＢインデックスのために仮定される。もし、前記ＣＳＩ−ＲＳがＳＳＢと関連されていない場合、従来のモニタリング機会／関連が使われる。即ち、既存に選択されたＳＳＢインデックスが使われ、またはエラーが発生したと見なされることができる。検索空間＃０を含むコアセット＃０のＴＣＩ状態は、もし、ＭＡＣ ＣＥがＴＣＩ状態を指示する場合、ＭＡＣ ＣＥによって更新されることができる。そうでない場合、最も最近のＲＡＣＨ過程で使われたＳＳＢインデックスのＱＣＬに従うこともできる。

（２）検索空間＃０のモニタリング機会は、最も最近のＲＡＣＨでのＳＳＢインデックスまたはＭＡＣ ＣＥにより更新されたＴＣＩ状態に基づいている。ＭＡＣ ＣＥによるＣＳＩ状態である場合、関連したＳＳＢインデックスが使われることができる。もし、関連したＳＳＢがない場合、最も最近のＲＡＣＨ過程が使われ、またはこのような状況がエラーであると見なされることができる。ＴＣＩ状態は、ＭＡＣ ＣＥによってのみ更新されることができる。

（３）検索空間＃０のモニタリング機会は、最も最近のＲＡＣＨ過程またはＭＡＣ ＣＥにより更新されたＴＣＩ状態に基づいている。ＭＡＣ ＣＥによるＴＣＩ状態の場合、関連したＳＳＢインデックスが使われる。関連したＳＳＢがない場合、最も最近のＲＡＣＨ過程が使われ、またはこの状況がエラーであると見なされることができる。ＴＣＩ状態は、ＭＡＣ ＣＥまたは最も最近のＲＡＣＨ過程に基づいて更新されることもできる。ＳＳＢに基づくＲＡＣＨ過程の場合、ＴＣＩ状態は、ＳＳＢに基づいて仮定される。

要約すれば、ＴＣＩがコアセット＃０に設定された場合、ＳＳ＃０のモニタリング機会を決定することは、ＳＳＢベースのＲＡＣＨ手順（ＳＳＢベースのＲＡＣＨ手順と関連したＣＳＩ−ＲＳを含む）のみに従い、または最も最近のＲＡＣＨ手順またはＭＡＣ ＣＥ更新で誘導された最も最新のＳＳＢ索引に従うことができる。

ＴＣＩ状態を決定する観点で、ｉ）常にＭＡＣ ＣＥのみに従い（ＭＡＣ ＣＥが使用可能または向後使用可能な場合）、ｉｉ）ＲＡＣＨとＭＡＣ ＣＥのうち最も最近のイベントに従うことができる（ＲＡＣＨの場合、ＱＣＬ関係であるが、ＱＣＬ情報は、ＴＣＩ状態が定義されないＲＡＣＨ手順に基づいてアップデートされることができる）。

図１６は、本発明を実行する送信装置１８１０及び受信装置１８２０の構成要素を示すブロック図である。ここで、前記送信装置及び受信装置は、各々、基地局（ネットワーク）または端末である。

送信装置１８１０及び受信装置１８２０は、情報及び／またはデータ、信号、メッセージなどを伝送する無線信号を送信または受信することができる送受信機１８１２、１８２２、無線通信システム内の通信と関連した各種情報を格納するメモリ１８１３、１８２３、前記送受信機１８１２、１８２２及びメモリ１８１３、１８２３などの構成要素と連結されて、前記構成要素を制御して該当装置が前述した本発明の実施例のうち少なくとも一つを実行するようにメモリ１８１３、１８２３及び／または送受信機１８１２、１８２２を制御するように構成された（ｃｏｎｆｉｇｕｒｅｄ）プロセッサ１８１１、１８２１を各々含むことができる。ここで、送受信機は、トランシーバとも呼ばれる。

メモリ１８１３、１８２３は、プロセッサ１８１１、１８２１の処理及び制御のためのプログラムを格納することができ、入／出力される情報を臨時格納することができる。メモリ１８１３、１８２３は、バッファとして活用されることができる。

プロセッサ１８１１、１８２１は、通常的に送信装置または受信装置内の各種モジュールの全般的な動作を制御する。特に、プロセッサ１８１１、１８２１は、本発明を実行するための各種制御機能を遂行することができる。プロセッサ１８１１、１８２１は、コントローラ（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）、マイクロコントローラ（ｍｉｃｒｏｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）、マイクロプロセッサ（ｍｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコンピュータ（ｍｉｃｒｏｃｏｍｐｕｔｅｒ）などで呼ばれることもある。プロセッサ１８１１、１８２１は、ハードウェア（ｈａｒｄｗａｒｅ）またはファームウェア（ｆｉｒｍｗａｒｅ）、ソフトウェア、またはこれらの結合により具現されることができる。ハードウェアを利用して本発明を具現する場合は、本発明を実行するように構成されたＡＳＩＣｓ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔｓ）またはＤＳＰｓ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒｓ）、ＤＳＰＤｓ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｄｅｖｉｃｅｓ）、ＰＬＤｓ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｄｅｖｉｃｅｓ）、ＦＰＧＡｓ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙｓ）などがプロセッサ１８１１、１８２１に備えられることができる。一方、ファームウェアやソフトウェアを利用して本発明を具現する場合は、本発明の機能または動作を実行するモジュール、手順または関数などを含むようにファームウェアやソフトウェアが構成されることができ、本発明を実行することができるように構成されたファームウェアまたはソフトウェアは、プロセッサ１８１１、１８２１内に備えられ、またはメモリ１８１３、１８２３に格納されてプロセッサ１８１１、１８２１により駆動されることができる。

送信装置１８１０のプロセッサ１８１１は、外部に送信する信号及び／またはデータに対して所定の符号化（ｃｏｄｉｎｇ）及び変調（ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）を実行した後、送受信機１８１２に送信できる。例えば、プロセッサ１８１１は、送信しようとするデータ列を逆多重化及びチャネル符号化、スクランブリング、変調過程などを経てコードワードを生成することができる。コードワードは、ＭＡＣ階層が提供するデータブロックであるトランスポートブロックと等価の情報を含むことができる。一つのトランスポートブロック（ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｂｌｏｃｋ、ＴＢ）は、一つのコードワードで符号化されることができる。各コードワードは、一つ以上のレイヤを介して受信装置に送信されることができる。周波数アップコンバート（ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｕｐ−ｃｏｎｖｅｒｔ）のために、送受信機１８１２は、オシレータ（ｏｓｃｉｌｌａｔｏｒ）を含むことができる。送受信機１８１２は、一つのまたは複数の送信アンテナを含むことができる。

受信装置１８２０の信号処理過程は、送信装置１８１０の信号処理過程の逆に構成されることができる。プロセッサ１８２１の制御下に、受信装置１８２０の送受信機１８２２は、送信装置１８１０により送信された無線信号を受信することができる。前記送受信機１８２２は、一つまたは複数個の受信アンテナを含むことができる。前記送受信機１８２２は、受信アンテナを介して受信された信号の各々を周波数ダウンコンバートして（ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｄｏｗｎ−ｃｏｎｖｅｒｔ）基底帯域信号に復元できる。送受信機１８２２は、周波数ダウンコンバートのためにオシレータを含むことができる。前記プロセッサ１８２１は、受信アンテナを介して受信された無線信号に対する復号（ｄｅｃｏｄｉｎｇ）及び復調（ｄｅｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）を実行し、送信装置１８１０が本来送信しようとしたデータを復元することができる。

送受信機１８１２、１８２２は、一つまたは複数個のアンテナを具備することができる。アンテナは、プロセッサ１８１１、１８２１の制御下に、本発明の一実施例によって、送受信機１８１２、１８２２により処理された信号を外部に送信し、または外部から無線信号を受信して送受信機１８１２、１８２２に伝達する機能を遂行することができる。アンテナは、アンテナポートともいう。各アンテナは、一つの物理アンテナに該当し、または一つより多い物理アンテナ要素（ｅｌｅｍｅｎｔ）の組み合わせにより構成される（ｃｏｎｆｉｇｕｒｅｄ）ことができる。各アンテナから送信された信号は、受信装置１８２０によりそれ以上分解されることができない。該当アンテナに対応して送信された参照信号（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ、ＲＳ）は、受信装置１８２０の観点で見たアンテナを定義し、チャネルが一つの物理アンテナからの単一（ｓｉｎｇｌｅ）無線チャネルかまたは前記アンテナを含む複数の物理アンテナ要素（ｅｌｅｍｅｎｔ）からの合成（ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ）チャネルかにかかわらず、前記受信装置１８２０をして前記アンテナに対するチャネル推定を可能せしめる。即ち、アンテナは、前記アンテナ上のシンボルを伝達するチャネルが前記同じアンテナ上の他のシンボルが伝達される前記チャネルから導出されるように定義されることができる。複数のアンテナを利用してデータを送受信する多重入出力（Ｍｕｌｔｉ−Ｉｎｐｕｔ Ｍｕｌｔｉ−Ｏｕｔｐｕｔ、ＭＩＭＯ）機能をサポートするトランシーバの場合は、２個以上のアンテナと連結されることができる。

図１７は、送信装置１８１０内の信号処理モジュール構造の一例を示す。ここで、信号処理は、図１６のプロセッサ１８１１、１８２１のような基地局／端末のプロセッサで実行されることができる。

図１７を参照すると、端末または基地局内の送信装置１８１０は、スクランブラ３０１、モジュレータ３０２、レイヤマッパ３０３、アンテナポートマッパ３０４、リソースブロックマッパ３０５、信号生成器３０６を含むことができる。

送信装置１８１０は、一つ以上のコードワード（ｃｏｄｅｗｏｒｄ）を送信することができる。各コードワード内の符号化されたビット（ｃｏｄｅｄ ｂｉｔｓ）は、各々、スクランブラ３０１によりスクランブリングされて物理チャネル上で送信される。コードワードは、データ列で指示されることもでき、ＭＡＣ階層が提供するデータブロックであるトランスポートブロックと等価である。

スクランブルされたビットは、モジュレータ３０２により複素変調シンボル（Ｃｏｍｐｌｅｘ−ｖａｌｕｅｄ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｓｙｍｂｏｌｓ）に変調される。モジュレータ３０２は、前記スクランブルされたビットを変調方式によって変調して信号コンステレーション（ｓｉｇｎａｌ ｃｏｎｓｔｅｌｌａｔｉｏｎ）上の位置を表現する複素変調シンボルに配置できる。変調方式（ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｓｃｈｅｍｅ）には制限がなく、ｍ−ＰＳＫ（ｍ−Ｐｈａｓｅ Ｓｈｉｆｔ Ｋｅｙｉｎｇ）またはｍ−ＱＡＭ（ｍ−Ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）などが前記符号化されたデータの変調に利用されることができる。モジュレータは、モジュレーションマッパ（ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｍａｐｐｅｒ）とも呼ばれる。

前記複素変調シンボルは、レイヤマッパ３０３により一つ以上の送信レイヤにマッピングされることができる。各レイヤ上の複素変調シンボルは、アンテナポート上での送信のためにアンテナポートマッパ３０４によりマッピングされることができる。

リソースブロックマッパ３０５は、各アンテナポートに対する複素変調シンボルを送信のために割り当てられた仮想リソースブロック（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｂｌｏｃｋ）内の適切なリソース要素にマッピングすることができる。リソースブロックマッパは、前記仮想リソースブロックを適切なマッピング技法（ｍａｐｐｉｎｇ ｓｃｈｅｍｅ）によって物理リソースブロック（Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｂｌｏｃｋ）にマッピングすることができる。前記リソースブロックマッパ３０５は、前記各アンテナポートに対する複素変調シンボルを適切な副搬送波に割り当て、ユーザによって多重化できる。

信号生成器３０６は、前記各アンテナポートに対する複素変調シンボル、即ち、アンテナ特定シンボルを特定変調方式、例えば、ＯＦＤＭ（Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ）方式に変調し、複素時間ドメイン（ｃｏｍｐｌｅｘ−ｖａｌｕｅｄ ｔｉｍｅ ｄｏｍａｉｎ）ＯＦＤＭシンボル信号を生成することができる。信号生成器は、アンテナ特定シンボルに対してＩＦＦＴ（Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を実行することができ、ＩＦＦＴが実行された時間ドメインシンボルにはＣＰ（Ｃｙｃｌｉｃ Ｐｒｅｆｉｘ）が挿入されることができる。ＯＦＤＭシンボルは、デジタル−アナログ（ｄｉｇｉｔａｌ−ｔｏ−ａｎａｌｏｇ）変換、周波数アップ変換などを経て各送信アンテナを介して受信装置に送信される。信号生成器は、ＩＦＦＴモジュール及びＣＰ挿入機、ＤＡＣ（Ｄｉｇｉｔａｌ−ｔｏ−Ａｎａｌｏｇ Ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ）、周波数アップ変換器（ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｕｐ−ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ）などを含むことができる。

図１８は、送信装置１８１０内の信号処理モジュール構造の他の例を示す。ここで、信号処理は、図１６のプロセッサ１８１１、１８２１等、端末／基地局のプロセッサで実行されることができる。

図１８を参照すると、端末または基地局内の送信装置１８１０は、スクランブラ４０１、モジュレータ４０２、レイヤマッパ４０３、プリコーダ４０４、リソースブロックマッパ４０５、信号生成器４０６を含むことができる。

送信装置１８１０は、一つのコードワードに対して、コードワード内の符号化されたビット（ｃｏｄｅｄ ｂｉｔｓ）をスクランブラ４０１によりスクランブリングした後、物理チャネルを介して送信できる。

スクランブルされたビットは、モジュレータ４０２により複素変調シンボルに変調される。前記モジュレータは、前記スクランブルされたビットを既決定された変調方式によって変調して信号コンステレーション（ｓｉｇｎａｌ ｃｏｎｓｔｅｌｌａｔｉｏｎ）上の位置を表現する複素変調シンボルに配置できる。変調方式（ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｓｃｈｅｍｅ）には制限がなく、ｐｉ／２−ＢＰＳＫ（ｐｉ／２−Ｂｉｎａｒｙ Ｐｈａｓｅ Ｓｈｉｆｔ Ｋｅｙｉｎｇ）、ｍ−ＰＳＫ（ｍ−Ｐｈａｓｅ Ｓｈｉｆｔ Ｋｅｙｉｎｇ）またはｍ−ＱＡＭ（ｍ−Ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）などが前記符号化されたデータの変調に利用されることができる。

前記複素変調シンボルは、前記レイヤマッパ４０３により一つ以上の送信レイヤにマッピングされることができる。

各レイヤ上の複素変調シンボルは、アンテナポート上での送信のためにプリコーダ４０４によりプリコーディングされることができる。ここで、プリコーダは、複素変調シンボルに対するトランスフォームプリコーディング（ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｐｒｅｃｏｄｉｎｇ）を実行した以後にプリコーディングを実行することもできる。または、プリコーダは、トランスフォームプリコーディングを実行せずにプリコーディングを実行することもできる。プリコーダ４０４は、前記複素変調シンボルを多重送信アンテナによるＭＩＭＯ方式に処理してアンテナ特定シンボルを出力し、前記アンテナ特定シンボルを該当リソースブロックマッパ４０５に分配できる。プリコーダ４０４の出力ｚは、レイヤマッパ４０３の出力ｙとＮ×Ｍのプリコーディング行列Ｗをかけて得ることができる。ここで、Ｎはアンテナポートの個数であり、Ｍはレイヤの個数である。

リソースブロックマッパ４０５は、各アンテナポートに対する復調変調シンボルを送信のために割り当てられた仮想リソースブロック内にある適切なリソース要素にマッピングする。

リソースブロックマッパ４０５は、複素変調シンボルを適切な副搬送波に割り当て、ユーザによって多重化できる。

信号生成器４０６は、複素変調シンボルを特定変調方式、例えば、ＯＦＤＭ方式に変調して複素時間ドメイン（ｃｏｍｐｌｅｘ−ｖａｌｕｅｄ ｔｉｍｅ ｄｏｍａｉｎ）ＯＦＤＭ（Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ）シンボル信号を生成することができる。信号生成器４０６は、アンテナ特定シンボルに対してＩＦＦＴ（Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を実行することができ、ＩＦＦＴが実行された時間ドメインシンボルにはＣＰ（Ｃｙｃｌｉｃ Ｐｒｅｆｉｘ）が挿入されることができる。ＯＦＤＭシンボルは、デジタル−アナログ（ｄｉｇｉｔａｌ−ｔｏ−ａｎａｌｏｇ）変換、周波数アップ変換などを経て、各送信アンテナを介して受信装置に送信される。信号生成器４０６は、ＩＦＦＴモジュール及びＣＰ挿入機、ＤＡＣ（Ｄｉｇｉｔａｌ−ｔｏ−Ａｎａｌｏｇ Ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ）、周波数アップ変換器（ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｕｐ−ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ）などを含むことができる。

受信装置１８２０の信号処理過程は、送信機の信号処理過程の逆に構成されることができる。具体的に、受信装置１８２０のプロセッサ１８２１は、外部で送受信機１８２２のアンテナポート（ら）を介して受信された無線信号に対する復号（ｄｅｃｏｄｉｎｇ）及び復調（ｄｅｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）を実行する。前記受信装置１８２０は、複数個の多重受信アンテナを含むことができ、受信アンテナを介して受信された信号の各々は、基底帯域信号に復元された後、多重化及びＭＩＭＯ復調化を経て送信装置１８１０が本来送信しようとしたデータ列に復元される。受信装置１８２０は、受信された信号を基底帯域信号に復元するための信号復元器、受信処理された信号を結合して多重化する多重化器、多重化された信号列を該当コードワードに復調するチャネル復調器を含むことができる。前記信号復元器及び多重化器、チャネル復調器は、これらの機能を遂行する統合された一つのモジュールまたは各々の独立されたモジュールで構成されることができる。より具体的に、前記信号復元器は、アナログ信号をデジタル信号に変換するＡＤＣ（ａｎａｌｏｇ−ｔｏ−ｄｉｇｉｔａｌ ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ）、前記デジタル信号からＣＰを除去するＣＰ除去器、ＣＰが除去された信号にＦＦＴ（ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を適用して周波数ドメインシンボルを出力するＦＦＴモジュール、前記周波数ドメインシンボルをアンテナ特定シンボルに復元するリソース要素デマッパ（ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｅｌｅｍｅｎｔ ｄｅｍａｐｐｅｒ）／等化器（ｅｑｕａｌｉｚｅｒ）を含むことができる。前記アンテナ特定シンボルは、多重化器により送信レイヤに復元され、前記送信レイヤは、チャネル復調器により送信装置が送信しようとしたコードワードに復元される。

図１９は、本発明の具現例に係る無線通信装置の一例を示す。

図１９を参照すると、無線通信装置、例えば、端末は、デジタル信号プロセッサ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ；ＤＳＰ）またはマイクロプロセッサなどのプロセッサ２３１０、トランシーバ２３３５、電力管理モジュール２３０５、アンテナ２３４０、バッテリ２３５５、ディスプレイ２３１５、キーパッド２３２０、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）チップ２３６０、センサー２３６５、メモリ２３３０、ＳＩＭ（Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｍｏｄｕｌｅ）カード２３２５、スピーカ２３４５、マイクロホン２３５０のうち少なくとも一つを含むことができる。前記アンテナ及びプロセッサは、複数個である。

プロセッサ２３１０は、本明細書で説明した機能、手順、方法を具現することができる。図１９のプロセッサ２３１０は、図１６のプロセッサ１８１１、１８２１である。

メモリ２３３０は、プロセッサ２３１０と連結され、プロセッサの動作と関連した情報を格納する。メモリは、プロセッサの内部または外部に位置し、有線連結または無線連結のような多様な技術を介してプロセッサと連結されることができる。図１９のメモリ２３３０は、図１６のメモリ１８１３、１８２３である。

ユーザは、キーパッド２３２０のボタンを押さえ、またはマイクロホン２３５０を利用したりして声を活性化させる等、多様な技術を利用して電話番号のような多様な種類の情報を入力することができる。プロセッサ２３１０は、ユーザの情報を受信してプロセシングし、入力された電話番号に電話を掛ける等、適切な機能を遂行することができる。一部シナリオでは、データが適切な機能を遂行するためにＳＩＭカード２３２５またはメモリ２３３０から検索されることができる。一部シナリオでは、プロセッサ２３１０は、ユーザの便宜のためにディスプレイ２３１５に多様な種類の情報とデータを表示することができる。

トランシーバ２３３５は、プロセッサ２３１０と連結され、ＲＦ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）信号のような無線信号を送信及び／または受信する。プロセッサは、通信を開始し、または音声通信データなど、多様な種類の情報またはデータを含む無線信号を送信するためにトランシーバを制御することができる。トランシーバは、無線信号の送信及び受信のために送信機及び受信機を含む。アンテナ２３４０は、無線信号の送信及び受信を容易にすることができる。一部具現例として、トランシーバは、無線信号を受信すると、プロセッサによる処理のために信号を基底帯域周波数でフォワーディングして変換できる。処理された信号は、スピーカ２３４５を介して出力されるように可聴または読み取り可能な情報に変換される等、多様な技術により処理されることができる。図１９のトランシーバは、図１６の送受信機１８１２、１８２２である。

図１９に示されていないが、カメラ、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポートなど、多様な構成要素が端末に追加的に含まれることができる。例えば、カメラは、プロセッサ２３１０と連結されることができる。

図１９は、端末に対する一つの具現例に過ぎず、具現例はこれに制限されるものではない。端末は、図１９の全ての要素を必須的に含むべきものではない。即ち、一部構成要素、例えば、キーパッド２３２０、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）チップ２３６０、センサー２３６５、ＳＩＭカード２３２５などは、必須な要素ではないこともあり、この場合、端末に含まれないこともある。

図２０は、プロセッサ２０００の一例を示す。

図２０を参照すると、プロセッサ２０００は、ＲＲＣ信号及び／またはＭＡＣ ＣＥ受信処理モジュール２０１０及びＰＤＣＣＨ受信処理モジュール２０２０を含むことができる。プロセッサ２０００は、図１４乃至図１５で説明した方法（受信機の立場）を実行することができる。例えば、プロセッサ２０００は、複数のＴＣＩ状態を含むＲＲＣ信号を受信し、前記複数のＴＣＩ状態のうちいずれか一つのＴＣＩ状態を知らせるＭＡＣ ＣＥを受信し、前記一つのＴＣＩ状態に基づいて前記コアセットで信号を受信することができる。プロセッサ２０００は、図１６のプロセッサ１８１１、１８２１の一例である。

図２１は、プロセッサ３０００の一例を示す。

図２１を参照すると、プロセッサ３０００は、ＴＣＩ割当モジュール３０１０及び情報送信モジュール３０２０を含むことができる。プロセッサ３０００は、図１４乃至図１５において、送信機の立場で説明した方法を実行することができる。例えば、プロセッサ３０００は、各コアセットに対するＴＣＩ状態を決定して割り当てることができる。そして、ＲＲＣ信号またはＲＲＣ信号とＭＡＣ ＣＥの組み合わせを利用してコアセットに対するＴＣＩ状態を指示する（知らせる）ことができ、それによって、コアセット内でＰＤＣＣＨを送信（具体的に制御情報を送信）することができる。プロセッサ３０００は、図１６のプロセッサ１８１１、１８２１の一例である。

図２２は、本発明の技術的特徴が適用されることができる５Ｇ使用シナリオの例を示す。

図２２に示す５Ｇ使用シナリオは、単に例示に過ぎず、本発明の技術的特徴は、図２２に示されていない他の５Ｇ使用シナリオにも適用されることができる。

図２２を参照すると、５Ｇの三つの主要要求事項領域は、（１）改善されたモバイル広帯域（ｅＭＢＢ；ｅｎｈａｎｃｅｄ ｍｏｂｉｌｅ ｂｒｏａｄｂａｎｄ）領域、（２）多量のマシンタイプ通信（ｍＭＴＣ；ｍａｓｓｉｖｅ ｍａｃｈｉｎｅ ｔｙｐｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）領域、及び（３）超信頼及び低遅延通信（ＵＲＬＬＣ；ｕｌｔｒａ−ｒｅｌｉａｂｌｅ ａｎｄ ｌｏｗ ｌａｔｅｎｃｙ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）領域を含む。一部使用例は、最適化のために多数の領域を要求することができ、他の使用例は、ただ一つの核心性能指標（ＫＰＩ；ｋｅｙ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）にのみフォーカシングできる。５Ｇは、このような多様な使用例を柔軟且つ信頼できる方法でサポートする。

ｅＭＢＢは、データ速度、遅延、ユーザ密度、モバイル広帯域接続の容量及びカバレッジの全般的な向上に重点をおく。ｅＭＢＢは、１０Ｇｂｐｓ程度の処理量を目標とする。ｅＭＢＢは、基本的なモバイルインターネット接続をはるかに超えるようにし、豊富な両方向作業、クラウドまたは増強現実でメディア及びエンターテイメントアプリケーションをカバーする。データは、５Ｇの核心動力のうち一つであり、５Ｇ時代で最初に専用音声サービスを見ることができない。５Ｇで、音声は、単純に通信システムにより提供されるデータ連結を使用して応用プログラムとして処理されることと期待される。増加されたトラフィック量の主要原因は、コンテンツ大きさの増加及び高いデータ送信率を要求するアプリケーション数の増加である。ストリーミングサービス（オーディオ及びビデオ）、対話形ビデオ及びモバイルインターネット連結は、より多くの装置がインターネットに連結されるほど一層広く使われる。このような多くのアプリケーションは、ユーザにリアルタイム情報及びお知らせをプッシュするために、常にオンになっている連結性を必要とする。クラウドストーリッジ及びアプリケーションは、モバイル通信プラットフォームで急速に増加しており、これは業務及びエンターテイメントの両方ともに適用されることができる。クラウドストーリッジは、アップリンクデータ送信率の成長を牽引する特別な使用例である。また、５Ｇは、クラウド上の遠隔業務にも使われ、触覚インターフェースが使われる時、優秀なユーザ経験を維持するように、はるかに低い端対端（ｅｎｄ−ｔｏ−ｅｎｄ）遅延を要求する。エンターテイメントで、例えば、クラウドゲーム及びビデオストリーミングは、モバイル広帯域能力に対する要求を増加させる他の核心要素である。エンターテイメントは、汽車、車及び飛行機のような高い移動性環境を含んでどこでもスマートフォン及びタブレットで必須である。他の使用例は、エンターテイメントのための増強現実及び情報検索である。ここで、増強現実は、非常に低い遅延と瞬間的なデータ量を必要とする。

ｍＭＴＣは、バッテリにより駆動される多量の低費用装置間の通信を可能にするために設計され、スマート計量、物流、現場及び身体センサーのようなアプリケーションをサポートするためのものである。ｍＭＴＣは、１０年ほどのバッテリ及び／または１ｋｍ２当たり一百万個程度の装置を目標とする。ｍＭＴＣは、全ての分野で埋め込みセンサーを円滑に連結できるようにし、最も多く予想される５Ｇ使用例のうち一つである。潜在的に２０２０年までＩｏＴ装置は、２０４億個に達することと予測される。産業ＩｏＴは、５Ｇがスマートシティ、資産追跡（ａｓｓｅｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ）、スマートユーティリティ、農業及びセキュリティインフラを可能にする主要役割を遂行する領域のうち一つである。

ＵＲＬＬＣは、装置及び機械が非常に信頼性あり、且つ非常に低い遅延及び高い可用性で通信できるようにすることによって、車両通信、産業制御、工場自動化、遠隔手術、スマートグリッド及び公共安全アプリケーションに理想的である。ＵＲＬＬＣは、１ｍｓ程度の遅延を目標とする。ＵＲＬＬＣは、主要インフラの遠隔制御及び自律走行車両のような超信頼／遅延が少ないリンクを介して産業を変化させる新しいサービスを含む。信頼性と遅延の水準は、スマートグリッド制御、産業自動化、ロボット工学、ドローン制御及び調整に必須である。

次に、図２２の三角形内に含まれている多数の使用例に対してより具体的に説明する。

５Ｇは、秒当たり数百メガビットから秒当たりギガビットで評価されるストリームを提供する手段であり、ＦＴＴＨ（ｆｉｂｅｒ−ｔｏ−ｔｈｅ−ｈｏｍｅ）及びケーブルベースの広帯域（または、ＤＯＣＳＩＳ）を補完することができる。このような速い速度は、仮想現実（ＶＲ；ｖｉｒｔｕａｌ ｒｅａｌｉｔｙ）と増強現実（ＡＲ；ａｕｇｍｅｎｔｅｄ ｒｅａｌｉｔｙ）だけでなく、４Ｋ以上（６Ｋ、８Ｋ及びそれ以上）の解像度でＴＶを伝達するときに要求されることができる。ＶＲ及びＡＲアプリケーションは、ほとんど没入型（ｉｍｍｅｒｓｉｖｅ）スポーツ競技を含む。特定アプリケーションは、特別なネットワーク設定が要求されることができる。例えば、ＶＲゲームの場合、ゲーム会社が遅延を最小化するために、コアサーバをネットワークオペレータのエッジネットワークサーバと統合しなければならない。

自動車（Ａｕｔｏｍｏｔｉｖｅ）は、車両に対する移動通信のための多くの使用例と共に、５Ｇにおいて重要な新しい動力になることと予想される。例えば、乗客のためのエンターテイメントは、高い容量と高いモバイル広帯域を同時に要求する。その理由は、未来のユーザは、彼らの位置及び速度と関係なしで高品質の連結を期待し続けるためである。自動車分野の他の使用例は、増強現実ダッシュボードである。ドライバは、増強現実ダッシュボードを介して前面ウィンドウを介して見るもの上に暗いところで物体を識別することができる。増強現実ダッシュボードは、物体の距離と動きに対してドライバに知らせる情報を重なってディスプレイする。未来に、無線モジュールは、車両間の通信、車両とサポートするインフラ構造との間で情報交換及び自動車と他の連結された装置（例えば、歩行者により伴われる装置）との間で情報交換を可能にする。安全システムは、ドライバがより安全な運転が可能なように行動の代替コースを案内して事故の危険を低くすることができるようにする。次のステップは、遠隔操縦車両または自律走行車両になる。これは互いに異なる自律走行車両間及び／または自動車とインフラとの間で非常に信頼性があり、且つ非常に速い通信を要求する。未来に、自律走行車両が全ての運転活動を実行し、ドライバは、車両自体が識別できない交通異常にのみ集中するようにする。自律走行車両の技術的要求事項は、トラフィック安全を人が達成できない程度の水準まで増加するように超低遅延と超高速信頼性を要求する。

スマート社会として言及されるスマートシティとスマートホームは、高密度無線センサーネットワークで埋め込みされる。知能型センサーの分散ネットワークは、都市または家の費用及びエネルギー効率的な維持に対する条件を識別する。類似の設定が各家庭のために実行されることができる。温度センサー、ウィンドウ及び暖房コントローラ、盗難警報器及び家電製品は、全て無線で連結される。このようなセンサーのうち多くのものが典型的に低いデータ送信速度、低電力及び低費用を要求する。しかし、例えば、リアルタイムＨＤビデオは、監視のために特定タイプの装置で要求されることができる。

熱またはガスを含むエネルギーの消費及び分配は、高度に分散化されているため、分散センサーネットワークの自動化された制御が要求される。スマートグリッドは、情報を収集し、それによって行動するようにデジタル情報及び通信技術を使用してこのようなセンサーを相互連結する。この情報は、供給業者と消費者の行動を含むことができるため、スマートグリッドが効率性、信頼性、経済性、生産の持続可能性及び自動化された方式に電気のような燃料の分配を改善するようにすることができる。スマートグリッドは、遅延が少ない他のセンサーネットワークと見ることもできる。

健康部門は、移動通信の恵みを受けることができる多くのアプリケーションを保有している。通信システムは、遠く離れた所で臨床診療を提供する遠隔診療をサポートすることができる。これは距離に対する障壁を減らすことができるようにし、距離が遠い農村で持続的に利用できない医療サービスへの接近を改善させることができる。また、これは重要な診療及び応急状況で生命を助けるために使われる。移動通信ベースの無線センサーネットワークは、心拍数及び血圧のようなパラメータに対する遠隔モニタリング及びセンサーを提供することができる。

無線及びモバイル通信は、産業応用分野で段々重要になっている。配線は、設置及び維持費用が高い。したがって、ケーブルを再構成することができる無線リンクへの交替可能性は、多くの産業分野で魅力的な機会である。しかし、これを達成することは、無線連結がケーブルと類似の遅延、信頼性及び容量で動作することと、その管理が単純化することを要求する。低い遅延と非常に低いエラー確率は、５Ｇで連結される必要がある新しい要求事項である。

物流及び貨物追跡は、位置基盤情報システムを使用してどこでもインベントリ（ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ）及びパッケージの追跡を可能にする移動通信に対する重要な使用例である。物流及び貨物追跡の使用例は、典型的に低いデータ速度を要求するが、広い範囲と信頼性ある位置情報が必要である。

図２３は、本発明の一実施例に係る無線通信装置を示す。

図２３を参照すると、無線通信システムは、第１の装置９０１０と第２の装置９０２０を含むことができる。

前記第１の装置９０１０は、基地局、ネットワークノード、送信端末、受信端末、無線装置、無線通信装置、車両、自律走行機能を搭載した車両、コネクティッドカー（Ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ Ｃａｒ）、ドローン（Ｕｎｍａｎｎｅｄ Ａｅｒｉａｌ Ｖｅｈｉｃｌｅ、ＵＡＶ）、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）モジュール、ロボット、ＡＲ（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）装置、ＶＲ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｒｅａｌｉｔｙ）装置、ＭＲ（Ｍｉｘｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）装置、ホログラム装置、公共安全装置、ＭＴＣ装置、ＩｏＴ装置、医療装置、フィンテック装置（または、金融装置）、セキュリティ装置、気候／環境装置、５Ｇサービスと関連した装置またはその以外の４次産業革命分野と関連した装置である。

前記第２の装置９０２０は、基地局、ネットワークノード、送信端末、受信端末、無線装置、無線通信装置、車両、自律走行機能を搭載した車両、コネクティッドカー（Ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ Ｃａｒ）、ドローン（Ｕｎｍａｎｎｅｄ Ａｅｒｉａｌ Ｖｅｈｉｃｌｅ、ＵＡＶ）、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）モジュール、ロボット、ＡＲ（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）装置、ＶＲ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｒｅａｌｉｔｙ）装置、ＭＲ（Ｍｉｘｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）装置、ホログラム装置、公共安全装置、ＭＴＣ装置、ＩｏＴ装置、医療装置、フィンテック装置（または、金融装置）、セキュリティ装置、気候／環境装置、５Ｇサービスと関連した装置またはその以外の４次産業革命分野と関連した装置である。

例えば、端末は、携帯電話、スマートフォン（ｓｍａｒｔ ｐｈｏｎｅ）、ラップトップコンピュータ（ｌａｐｔｏｐ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、デジタル放送用端末機、ＰＤＡ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ｄｉｇｉｔａｌ ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）、ＰＭＰ（ｐｏｒｔａｂｌｅ ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ ｐｌａｙｅｒ）、ナビゲーション、スレートＰＣ（ｓｌａｔｅ ＰＣ）、タブレットＰＣ（ｔａｂｌｅｔ ＰＣ）、ウルトラブック（ｕｌｔｒａｂｏｏｋ）、ウェアラブルデバイス（ｗｅａｒａｂｌｅ ｄｅｖｉｃｅ、例えば、ウォッチ型端末機（ｓｍａｒｔｗａｔｃｈ）、グラス型端末機（ｓｍａｒｔ ｇｌａｓｓ）、ＨＭＤ（ｈｅａｄ ｍｏｕｎｔｅｄ ｄｉｓｐｌａｙ））などを含むことができる。例えば、ＨＭＤは、頭に着用する形態のディスプレイ装置である。例えば、ＨＭＤは、ＶＲ、ＡＲまたはＭＲを具現するために使われることができる。

例えば、ドローンは、人に乗らないで無線コントロール信号により飛行する飛行体である。例えば、ＶＲ装置は、仮想世界の客体または背景などを具現する装置を含むことができる。例えば、ＡＲ装置は、現実世界の客体または背景などに仮想世界の客体または背景を連結して具現する装置を含むことができる。例えば、ＭＲ装置は、現実世界の客体または背景などに仮想世界の客体または背景を融合して具現する装置を含むことができる。例えば、ホログラム装置は、ホログラフィという二つのレーザー光に会って発生する光の干渉現象を活用し、立体情報を記録及び再生して３６０度立体映像を具現する装置を含むことができる。例えば、公共安全装置は、映像中継装置またはユーザの人体に着用可能な映像装置などを含むことができる。例えば、ＭＴＣ装置及びＩｏＴ装置は、人の直接的な介入や、または操作が必要でない装置である。例えば、ＭＴＣ装置及びＩｏＴ装置は、スマートメーター、ベンディングマシン、温度計、スマート電球、ドアロックまたは各種センサーなどを含むことができる。例えば、医療装置は、疾病を診断、治療、軽減、処置または予防する目的として使われる装置である。例えば、医療装置は、傷害または障害を診断、治療、軽減または補正する目的として使われる装置である。例えば、医療装置は、構造または機能を検査、代替または変形する目的として使われる装置である。例えば、医療装置は、妊娠を調節する目的として使われる装置である。例えば、医療装置は、診療用装置、手術用装置、（体外）診断用装置、補聴器または施術用装置などを含むことができる。例えば、セキュリティ装置は、発生する恐れがある危険を防止し、安全を維持するために設置した装置である。例えば、セキュリティ装置は、カメラ、ＣＣＴＶ、録画器（ｒｅｃｏｒｄｅｒ）またはブラックボックスなどである。例えば、フィンテック装置は、モバイル決済など、金融サービスを提供することができる装置である。例えば、フィンテック装置は、決済装置またはＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ ｏｆ Ｓａｌｅｓ）などを含むことができる。例えば、気候／環境装置は、気候／環境をモニタリングまたは予測する装置を含むことができる。

前記第１の装置９０１０は、プロセッサ９０１１のような少なくとも一つ以上のプロセッサと、メモリ９０１２のような少なくとも一つ以上のメモリと、送受信機９０１３のような少なくとも一つ以上の送受信機を含むことができる。前記プロセッサ９０１１は、前述した機能、手順、及び／または方法を実行することができる。前記プロセッサ９０１１は、一つ以上のプロトコルを実行することができる。例えば、前記プロセッサ９０１１は、無線インターフェースプロトコルの一つ以上の階層を実行することができる。前記メモリ９０１２は、前記プロセッサ９０１１と連結され、多様な形態の情報及び／または命令を格納することができる。前記送受信機９０１３は、前記プロセッサ９０１１と連結され、無線シグナルを送受信するように制御されることができる。

前記第２の装置９０２０は、プロセッサ９０２１のような少なくとも一つのプロセッサと、メモリ９０２２のような少なくとも一つ以上のメモリ装置と、送受信機９０２３のような少なくとも一つの送受信機を含むことができる。前記プロセッサ９０２１は、前述した機能、手順、及び／または方法を実行することができる。前記プロセッサ９０２１は、一つ以上のプロトコルを具現することができる。例えば、前記プロセッサ９０２１は、無線インターフェースプロトコルの一つ以上の階層を具現することができる。前記メモリ９０２２は、前記プロセッサ９０２１と連結され、多様な形態の情報及び／または命令を格納することができる。前記送受信機９０２３は、前記プロセッサ９０２１と連結され、無線シグナルを送受信するように制御されることができる。

前記メモリ９０１２及び／または前記メモリ９０２２は、前記プロセッサ９０１１及び／または前記プロセッサ９０２１の内部または外部で各々連結されることもでき、有線または無線連結のように多様な技術を介して他のプロセッサに連結されることもできる。

前記第１の装置９０１０及び／または前記第２の装置９０２０は、一つ以上のアンテナを有することができる。例えば、アンテナ９０１４及び／またはアンテナ９０２４は、無線信号を送受信するように構成されることができる。

本発明は、下記のような分野に適用されることもできる。

＜人工知能（ＡＩ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）＞

人工知能は、人工的な知能またはこれを作ることができる方法論を研究する分野を意味し、マシンラーニング（機械学習、Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）は、人工知能分野で扱う多様な問題を定義し、それを解決する方法論を研究する分野を意味する。マシンラーニングは、ある作業に対して絶え間ない経験を介してその作業に対する性能を高めるアルゴリズムに定義することもある。

人工神経網（ＡＮＮ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）は、マシンラーニングで使われるモデルであり、シナプスの結合でネットワークを形成した人工ニューロン（ノード）で構成される、問題解決能力を有するモデル全般を意味することができる。人工神経網は、他のレイヤのニューロン間の連結パターン、モデルパラメータを更新する学習過程、出力値を生成する活性化関数（Ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）により定義されることができる。

人工神経網は、入力層（Ｉｎｐｕｔ Ｌａｙｅｒ）、出力層（Ｏｕｔｐｕｔ Ｌａｙｅｒ）、そして、選択的に一つ以上の隠れ層（Ｈｉｄｄｅｎ Ｌａｙｅｒ）を含むことができる。各層は、一つ以上のニューロンを含み、人工神経網は、ニューロンとニューロンを連結するシナプスを含むことができる。人工神経網で、各ニューロンは、シナプスを介して入力される入力信号、加重値、偏向に対する活性関数の関数値を出力することができる。

モデルパラメータは、学習を介して決定されるパラメータを意味し、シナプス連結の加重値とニューロンの偏向などが含まれる。そして、ハイパーパラメータは、マシンラーニングアルゴリズムで学習前に設定されるべきパラメータを意味し、学習率（Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｒａｔｅ）、繰り返し回数、ミニ配置大きさ、初期化関数などが含まれる。

人工神経網の学習の目的は、損失関数を最小化するモデルパラメータを決定することと見ることができる。損失関数は、人工神経網の学習過程で最適のモデルパラメータを決定するための指標として利用されることができる。

マシンラーニングは、学習方式によって指導学習（Ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）、非指導学習（Ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）、強化学習（Ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）に分類できる。

指導学習は、学習データに対するレイブル（ｌａｂｅｌ）が与えられた状態で人工神経網を学習させる方法を意味し、レイブルとは、学習データが人工神経網に入力される場合、人工神経網が推論すべき正答（または、結果値）を意味することができる。非指導学習は、学習データに対するレイブルが与えられない状態で人工神経網を学習させる方法を意味することができる。強化学習は、ある環境内で定義されたエージェントが各状態で累積補償を最大化する行動または行動順序を選択するように学習させる学習方法を意味することができる。

人工神経網のうち、複数の隠匿層を含む深層神経網（ＤＮＮ：Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）で具現されるマシンラーニングをディップラーニング（深層学習、Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）とも呼ばれ、ディップラーニングは、マシンラーニングの一部である。以下、マシンラーニングは、ディップラーニングを含む意味で使われる。

＜ロボット（Ｒｏｂｏｔ）＞

ロボットは、自体的に保有した能力により与えらえた仕事を自動で処理または作動する機械を意味することができる。特に、環境を認識して自体的に判断して動作を実行する機能を有するロボットを知能型ロボットともいう。

ロボットは、使用目的や分野によって産業用、医療用、家庭用、軍事用等に分類できる。

ロボットは、アクチュエータまたはモーターを含む駆動部を具備してロボット関節を動かく等の多様な物理的動作を実行することができる。また、移動可能なロボットは、駆動部にホイール、ブレーキ、プロペラなどが含まれ、駆動部を介して地上で走行し、または空中で飛行できる。

＜自律走行（Ｓｅｌｆ−Ｄｒｉｖｉｎｇ、Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｄｒｉｖｉｎｇ）＞

自律走行は、自体的に走行する技術を意味し、自律走行車両は、ユーザの操作なしで、またはユーザの最小限の操作で走行する車両（Ｖｅｈｉｃｌｅ）を意味する。

例えば、自律走行には、走行中である車線を維持する技術、アダプティブクルーズコントロールのように速度を自動で調節する技術、決められた経路に沿って自動で走行する技術、目的地が設定される場合、自動で経路を設定して走行する技術などが全て含まれることができる。

車両は、内燃機関のみを具備する車両、内燃機関と電気モーターを共に具備するハイブリッド車両、そして、電気モーターのみを具備する電気車両を全て包括し、自動車だけでなく、汽車、オートバイなどを含むことができる。

このとき、自律走行車両は、自律走行機能を有するロボットとみることができる。

＜拡張現実（ＸＲ：ｅＸｔｅｎｄｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）＞

拡張現実は、仮想現実（ＶＲ：Ｖｉｒｔｕａｌ Ｒｅａｌｉｔｙ）、増強現実（ＡＲ：Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）、混合現実（ＭＲ：Ｍｉｘｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）を総称する。ＶＲ技術は、現実世界の客体や背景などをＣＧ映像のみで提供し、ＡＲ技術は、実際事物映像の上に仮想で作られたＣＧ映像を共に提供し、ＭＲ技術は、現実世界に仮想客体を混ぜて結合させて提供するコンピュータグラフィック技術である。

ＭＲ技術は、現実客体と仮想客体を共に見せるという点でＡＲ技術と類似する。しかし、ＡＲ技術では、仮想客体が現実客体を補完する形態で使われ、それに対し、ＭＲ技術では仮想客体と現実客体が同等な性格で使われるという点で異なる。

ＸＲ技術は、ＨＭＤ（Ｈｅａｄ−Ｍｏｕｎｔ Ｄｉｓｐｌａｙ）、ＨＵＤ（Ｈｅａｄ−Ｕｐ Ｄｉｓｐｌａｙ）、携帯電話、タブレットＰＣ、ラップトップ、デスクトップ、ＴＶ、デジタルサイネージ等に適用されることができ、ＸＲ技術が適用された装置をＸＲ装置（ＸＲ Ｄｅｖｉｃｅ）という。

図２４は、本発明の一実施例に係るＡＩ装置１００を示す。

ＡＩ装置に、前述した本発明による方法のうち少なくとも一つの方法及び／または装置が適用／含まれることができる。ＡＩ装置１００は、ＴＶ、プロジェクター、携帯電話、スマートフォン、デスクトップコンピュータ、ノートブック、デジタル放送用端末機、ＰＤＡ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ｄｉｇｉｔａｌ ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）、ＰＭＰ（ｐｏｒｔａｂｌｅ ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ ｐｌａｙｅｒ）、ナビゲーション、タブレットＰＣ、ウェアラブル装置、セットトップボックス（ＳＴＢ）、ＤＭＢ受信機、ラジオ、洗濯機、冷蔵庫、デスクトップコンピュータ、デジタルサイネージ、ロボット、車両などのような、固定型機器または移動可能な機器などで具現されることができる。

図２４を参照すると、端末機１００は、通信部１１０、入力部１２０、ラーニングプロセッサ１３０、センシング部１４０、出力部１５０、メモリ１７０、及びプロセッサ１８０などを含むことができる。

通信部１１０は、有無線通信技術を利用して他のＡＩ装置１００ａ乃至１００ｅやＡＩサーバ２００などの外部装置とデータを送受信することができる。例えば、通信部１１０は、外部装置とセンサー情報、ユーザ入力、学習モデル、制御信号などを送受信することができる。

このとき、通信部１１０が利用する通信技術には、ＧＳＭ（登録商標）（Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、ＣＤＭＡ（Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉ Ａｃｃｅｓｓ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、５Ｇ、ＷＬＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＬＡＮ）、Ｗｉ−Ｆｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ−Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）、ブルートゥース（登録商標）（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）、赤外線通信（Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｄａｔａ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ；ＩｒＤＡ）、ＺｉｇＢｅｅ、ＮＦＣ（Ｎｅａｒ Ｆｉｅｌｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）などがある。

入力部１２０は、多様な種類のデータを取得することができる。

このとき、入力部１２０は、映像信号入力のためのカメラ、オーディオ信号を受信するためのマイクロホン、ユーザから情報の入力を受けるためのユーザ入力部などを含むことができる。ここで、カメラやマイクロホンをセンサーとして取り扱って、カメラやマイクロホンから取得した信号をセンシングデータまたはセンサー情報ともいう。

入力部１２０は、モデル学習のための学習データ及び学習モデルを利用して出力を取得する時に使われる入力データなどを取得することができる。入力部１２０は、加工されない入力データを取得することもでき、この場合、プロセッサ１８０またはラーニングプロセッサ１３０は、入力データに対して前処理として入力特徴点（ｉｎｐｕｔ ｆｅａｔｕｒｅ）を抽出することができる。

ラーニングプロセッサ１３０は、学習データを利用して人工神経網で構成されたモデルを学習させることができる。ここで、学習された人工神経網を学習モデルともいう。学習モデルは、学習データでない新しい入力データに対して結果値を推論するときに使われることができ、推論された値は、ある動作を実行するための判断の基礎として利用されることができる。

このとき、ラーニングプロセッサ１３０は、ＡＩサーバ２００のラーニングプロセッサ２４０と共にＡＩプロセシングを実行することができる。

このとき、ラーニングプロセッサ１３０は、ＡＩ装置１００に統合され、または具現されたメモリを含むことができる。または、ラーニングプロセッサ１３０は、メモリ１７０、ＡＩ装置１００に直接結合された外部メモリまたは外部装置で維持されるメモリを使用して具現されることもできる。

センシング部１４０は、多様なセンサーを利用してＡＩ装置１００の内部情報、ＡＩ装置１００の周辺環境情報及びユーザ情報のうち少なくとも一つを取得することができる。

このとき、センシング部１４０に含まれるセンサーには、近接センサー、照度センサー、加速度センサー、磁気センサー、ジャイロセンサー、慣性センサー、ＲＧＢセンサー、ＩＲセンサー、指紋認識センサー、超音波センサー、光センサー、マイクロホン、ライダー、レーダーなどがある。

出力部１５０は、視覚、聴覚または触覚などと関連した出力を発生させることができる。

このとき、出力部１５０には視覚情報を出力するディスプレイ部、聴覚情報を出力するスピーカ、触覚情報を出力するハプティックモジュールなどが含まれることができる。

メモリ１７０は、ＡＩ装置１００の多様な機能をサポートするデータを格納することができる。例えば、メモリ１７０は、入力部１２０で取得した入力データ、学習データ、学習モデル、学習ヒストリーなどを格納することができる。

プロセッサ１８０は、データ分析アルゴリズムまたはマシンラーニングアルゴリズムを使用して決定され、または生成された情報に基づいて、ＡＩ装置１００の少なくとも一つの実行可能な動作を決定することができる。そして、プロセッサ１８０は、ＡＩ装置１００の構成要素を制御して決定された動作を実行することができる。

そのために、プロセッサ１８０は、ラーニングプロセッサ１３０またはメモリ１７０のデータを要求、検索、受信または活用することができ、前記少なくとも一つの実行可能な動作のうち予測される動作や、好ましいと判断される動作を実行するようにＡＩ装置１００の構成要素を制御することができる。

このとき、プロセッサ１８０は、決定された動作を実行するために外部装置の連係が必要な場合、該当外部装置を制御するための制御信号を生成し、生成した制御信号を該当外部装置に送信できる。

プロセッサ１８０は、ユーザ入力に対して意図情報を取得し、取得した意図情報に基づいてユーザの要求事項を決定することができる。

このとき、プロセッサ１８０は、音声入力を文字列に変換するためのＳＴＴ（Ｓｐｅｅｃｈ Ｔｏ Ｔｅｘｔ）エンジンまたは自然語の意図情報を取得するための自然語処理（ＮＬＰ：Ｎａｔｕｒａｌ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）エンジンのうち少なくとも一つ以上を利用し、ユーザ入力に相応する意図情報を取得することができる。

このとき、ＳＴＴエンジンまたはＮＬＰエンジンのうち少なくとも一つ以上は、少なくとも一部がマシンラーニングアルゴリズムによって学習された人工神経網で構成されることができる。そして、ＳＴＴエンジンまたはＮＬＰエンジンのうち少なくとも一つ以上は、ラーニングプロセッサ１３０により学習されたものであり、またはＡＩサーバ２００のラーニングプロセッサ２４０により学習されたものであり、またはこれらの分散処理により学習されたものである。

プロセッサ１８０は、ＡＩ装置１００の動作内容や動作に対するユーザのフィードバックなどを含む履歴情報を収集してメモリ１７０またはラーニングプロセッサ１３０に格納し、またはＡＩサーバ２００などの外部装置に送信できる。収集された履歴情報は、学習モデルを更新するときに利用されることができる。

プロセッサ１８０は、メモリ１７０に格納された応用プログラムを駆動するために、ＡＩ装置１００の構成要素のうち少なくとも一部を制御することができる。さらに、プロセッサ１８０は、前記応用プログラムの駆動のために、ＡＩ装置１００に含まれている構成要素のうち二つ以上を互いに組み合わせして動作させることができる。

図２５は、本発明の一実施例に係るＡＩサーバ２００を示す。

図２５を参照すると、ＡＩサーバ２００は、マシンラーニングアルゴリズムを利用して人工神経網を学習させ、または学習された人工神経網を利用する装置を意味することができる。ここで、ＡＩサーバ２００は、複数のサーバで構成されて分散処理を実行することもでき、５Ｇネットワークに定義されることができる。このとき、ＡＩサーバ２００は、ＡＩ装置１００の一部の構成として含まれ、ＡＩプロセシングのうち少なくとも一部を共に実行することもできる。

ＡＩサーバ２００は、通信部２１０、メモリ２３０、ラーニングプロセッサ２４０及びプロセッサ２６０などを含むことができる。

通信部２１０は、ＡＩ装置１００などの外部装置とデータを送受信することができる。

メモリ２３０は、モデル格納部２３１を含むことができる。モデル格納部２３１は、ラーニングプロセッサ２４０を介して学習中であり、または学習されたモデル（または、人工神経網２３１ａ）を格納することができる。

ラーニングプロセッサ２４０は、学習データを利用して人工神経網２３１ａを学習させることができる。学習モデルは、人工神経網のＡＩサーバ２００に搭載された状態で利用され、またはＡＩ装置１００などの外部装置に搭載されて利用されることもできる。

学習モデルは、ハードウェア、ソフトウェアまたはハードウェアとソフトウェアの組み合わせで具現されることができる。学習モデルの一部または全部がソフトウェアで具現される場合、学習モデルを構成する一つ以上の命令語（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）は、メモリ２３０に格納されることができる。

プロセッサ２６０は、学習モデルを利用して新しい入力データに対して結果値を推論し、推論した結果値に基づく応答や制御命令を生成することができる。

図２６は、本発明の一実施例に係るＡＩシステム１を示す。

図２６を参照すると、ＡＩシステム１は、ＡＩサーバ２００、ロボット１００ａ、自律走行車両１００ｂ、ＸＲ装置１００ｃ、スマートフォン１００ｄまたは家電１００ｅのうち少なくとも一つ以上がクラウドネットワーク１０と連結される。ここで、ＡＩ技術が適用されたロボット１００ａ、自律走行車両１００ｂ、ＸＲ装置１００ｃ、スマートフォン１００ｄまたは家電１００ｅなどをＡＩ装置１００ａ乃至１００ｅともいう。

クラウドネットワーク１０は、クラウドコンピューティングインフラの一部を構成し、またはクラウドコンピューティングインフラ内に存在するネットワークを意味することができる。ここで、クラウドネットワーク１０は、３Ｇネットワーク、４ＧまたはＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）ネットワークまたは５Ｇネットワークなどを利用して構成されることができる。

即ち、ＡＩシステム１を構成する各装置１００ａ乃至１００ｅ、２００は、クラウドネットワーク１０を介して互いに連結されることができる。特に、各装置１００ａ乃至１００ｅ、２００は、基地局を介して互いに通信することもできるが、基地局を経ずに直接互いに通信することもできる。

ＡＩサーバ２００は、ＡＩプロセシングを実行するサーバとビックデータに対する演算を実行するサーバを含むことができる。

ＡＩサーバ２００は、ＡＩシステム１を構成するＡＩ装置であるロボット１００ａ、自律走行車両１００ｂ、ＸＲ装置１００ｃ、スマートフォン１００ｄまたは家電１００ｅのうち少なくとも一つ以上とクラウドネットワーク１０を介して連結され、連結されたＡＩ装置１００ａ乃至１００ｅのＡＩプロセシングを少なくとも一部を助けることができる。

このとき、ＡＩサーバ２００は、ＡＩ装置１００ａ乃至１００ｅに代えてマシンラーニングアルゴリズムによって人工神経網を学習させることができ、学習モデルを直接格納した、またはＡＩ装置１００ａ乃至１００ｅに送信できる。

このとき、ＡＩサーバ２００は、ＡＩ装置１００ａ乃至１００ｅから入力データを受信し、学習モデルを利用して受信した入力データに対して結果値を推論し、推論した結果値に基づく応答や制御命令を生成してＡＩ装置１００ａ乃至１００ｅに送信できる。

または、ＡＩ装置１００ａ乃至１００ｅは、直接学習モデルを利用して入力データに対して結果値を推論し、推論した結果値に基づく応答や制御命令を生成することもできる。

以下、前述した技術が適用されるＡＩ装置１００ａ乃至１００ｅの多様な実施例を説明する。ここで、図２６に示すＡＩ装置１００ａ乃至１００ｅは、図２４に示すＡＩ装置１００の具体的な実施例と見ることができる。

＜ＡＩ＋ロボット＞

ロボット１００ａは、ＡＩ技術が適用され、案内ロボット、運搬ロボット、清掃ロボット、ウェアラブルロボット、エンターテイメントロボット、ペットロボット、無人飛行ロボットなどで具現されることができる。

ロボット１００ａは、動作を制御するためのロボット制御モジュールを含むことができ、ロボット制御モジュールは、ソフトウェアモジュールまたはこれをハードウェアで具現したチップを意味することができる。

ロボット１００ａは、多様な種類のセンサーから取得したセンサー情報を利用してロボット１００ａの状態情報を取得し、または周辺環境及び客体を検出（認識）し、またはマップデータを生成し、または移動経路及び走行計画を決定し、またはユーザ相互作用に対する応答を決定し、または動作を決定することができる。

ここで、ロボット１００ａは、移動経路及び走行計画を決定するために、ライダー、レーダー、カメラのうち少なくとも一つ以上のセンサーで取得したセンサー情報を利用することができる。

ロボット１００ａは、少なくとも一つ以上の人工神経網で構成された学習モデルを利用して前記動作を実行することができる。例えば、ロボット１００ａは、学習モデルを利用して周辺環境及び客体を認識することができ、認識された周辺環境情報または客体情報を利用して動作を決定することができる。ここで、学習モデルは、ロボット１００ａで直接学習され、またはＡＩサーバ２００などの外部装置で学習されたものである。

このとき、ロボット１００ａは、直接学習モデルを利用して結果を生成して動作を実行することもできるが、ＡＩサーバ２００などの外部装置にセンサー情報を送信し、それによって生成された結果を受信して動作を実行することもできる。

ロボット１００ａは、マップデータ、センサー情報から検出した客体情報または外部装置から取得した客体情報のうち少なくとも一つ以上を利用して移動経路と走行計画を決定し、駆動部を制御して決定された移動経路と走行計画によってロボット１００ａを走行させることができる。

マップデータにはロボット１００ａが移動する空間に配置された多様な客体に対する客体識別情報が含まれることができる。例えば、マップデータには、壁、門等の固定客体と植木鉢、机などの移動可能な客体に対する客体識別情報が含まれることができる。そして、客体識別情報には、名称、種類、距離、位置などが含まれることができる。

また、ロボット１００ａは、ユーザの制御／相互作用に基づいて駆動部を制御することによって、動作を実行したり走行したりすることができる。このとき、ロボット１００ａは、ユーザの動作や音声発話による相互作用の意図情報を取得し、取得した意図情報に基づいて応答を決定して動作を実行することができる。

＜ＡＩ＋自律走行＞

自律走行車両１００ｂは、ＡＩ技術が適用され、移動型ロボット、車両、無人飛行体等で具現されることができる。

自律走行車両１００ｂは、自律走行機能を制御するための自律走行制御モジュールを含むことができ、自律走行制御モジュールは、ソフトウェアモジュールまたはこれをハードウェアで具現したチップを意味することができる。自律走行制御モジュールは、自律走行車両１００ｂの構成であり、内部に含まれることもできるが、自律走行車両１００ｂの外部に別途のハードウェアで構成されて連結されることもできる。

自律走行車両１００ｂは、多様な種類のセンサーから取得したセンサー情報を利用して自律走行車両１００ｂの状態情報を取得し、または周辺環境及び客体を検出（認識）し、またはマップデータを生成し、または移動経路及び走行計画を決定し、または動作を決定することができる。

ここで、自律走行車両１００ｂは、移動経路及び走行計画を決定するために、ロボット１００ａと同様に、ライダー、レーダー、カメラのうち少なくとも一つ以上のセンサーで取得したセンサー情報を利用することができる。

特に、自律走行車両１００ｂは、視界が遮られる領域や一定の距離以上の領域に対する環境や客体は、外部装置からセンサー情報を受信して認識し、または外部装置から直接認識された情報を受信することができる。

自律走行車両１００ｂは、少なくとも一つ以上の人工神経網で構成された学習モデルを利用して前記動作を実行することができる。例えば、自律走行車両１００ｂは、学習モデルを利用して周辺環境及び客体を認識することができ、認識された周辺環境情報または客体情報を利用して走行動線を決定することができる。ここで、学習モデルは、自律走行車両１００ｂで直接学習され、またはＡＩサーバ２００などの外部装置で学習されたものである。

このとき、自律走行車両１００ｂは、直接学習モデルを利用して結果を生成して動作を実行することもできるが、ＡＩサーバ２００などの外部装置にセンサー情報を送信し、それによって生成された結果を受信して動作を実行することもできる。

自律走行車両１００ｂは、マップデータ、センサー情報から検出した客体情報または外部装置から取得した客体情報のうち少なくとも一つ以上を利用して移動経路と走行計画を決定し、駆動部を制御して決定された移動経路と走行計画によって自律走行車両１００ｂを走行させることができる。

マップデータには、自律走行車両１００ｂが走行する空間（例えば、道路）に配置された多様な客体に対する客体識別情報が含まれることができる。例えば、マップデータには、街灯、岩、建物などの固定客体と車両、歩行者などの移動可能な客体に対する客体識別情報が含まれることができる。そして、客体識別情報には、名称、種類、距離、位置などが含まれることができる。

また、自律走行車両１００ｂは、ユーザの制御／相互作用に基づいて駆動部を制御することによって、動作を実行したり走行したりすることができる。このとき、自律走行車両１００ｂは、ユーザの動作や音声発話による相互作用の意図情報を取得し、取得した意図情報に基づいて応答を決定して動作を実行することができる。

＜ＡＩ＋ＸＲ＞

ＸＲ装置１００ｃは、ＡＩ技術が適用され、ＨＭＤ（Ｈｅａｄ−Ｍｏｕｎｔ Ｄｉｓｐｌａｙ）、車両に備えられたＨＵＤ（Ｈｅａｄ−Ｕｐ Ｄｉｓｐｌａｙ）、テレビ、携帯電話、スマートフォン、コンピュータ、ウェアラブルデバイス、家電機器、デジタルサイネージ、車両、固定型ロボットや移動型ロボットなどで具現されることができる。

ＸＲ装置１００ｃは、多様なセンサーを介して、または外部装置から取得した３次元ポイントクラウドデータまたはイメージデータを分析して３次元ポイントに対する位置データ及び属性データを生成することによって周辺空間または現実客体に対する情報を取得し、出力するＸＲ客体をレンダリングして出力できる。例えば、ＸＲ装置１００ｃは、認識された物体に対する追加情報を含むＸＲ客体を該当認識された物体に対応させて出力できる。

ＸＲ装置１００ｃは、少なくとも一つ以上の人工神経網で構成された学習モデルを利用して前記動作を実行することができる。例えば、ＸＲ装置１００ｃは、学習モデルを利用して３次元ポイントクラウドデータまたはイメージデータで現実客体を認識することができ、認識した現実客体に相応する情報を提供することができる。ここで、学習モデルは、ＸＲ装置１００ｃで直接学習され、またはＡＩサーバ２００などの外部装置で学習されたものである。

このとき、ＸＲ装置１００ｃは、直接学習モデルを利用して結果を生成して動作を実行することもできるが、ＡＩサーバ２００などの外部装置にセンサー情報を送信し、それによって生成された結果を受信して動作を実行することもできる。

＜ＡＩ＋ロボット＋自律走行＞

ロボット１００ａは、ＡＩ技術及び自律走行技術が適用され、案内ロボット、運搬ロボット、清掃ロボット、ウェアラブルロボット、エンターテイメントロボット、ペットロボット、無人飛行ロボットなどで具現されることができる。

ＡＩ技術と自律走行技術が適用されたロボット１００ａは、自律走行機能を有するロボット自体や、自律走行車両１００ｂと相互作用するロボット１００ａなどを意味することができる。

自律走行機能を有するロボット１００ａは、ユーザの制御なくても与えられた動線によって自体的に動き、または動線を自体的に決定して動く装置を通称することができる。

自律走行機能を有するロボット１００ａ及び自律走行車両１００ｂは、移動経路または走行計画のうち一つ以上を決定するために共通的なセンシング方法を使用することができる。例えば、自律走行機能を有するロボット１００ａ及び自律走行車両１００ｂは、ライダー、レーダー、カメラを介してセンシングされた情報を利用し、移動経路または走行計画のうち一つ以上を決定することができる。

自律走行車両１００ｂと相互作用するロボット１００ａは、自律走行車両１００ｂと別個に存在しながら、自律走行車両１００ｂの内部または外部で自律走行機能に連係され、または自律走行車両１００ｂに搭乗したユーザと連係された動作を実行することができる。

このとき、自律走行車両１００ｂと相互作用するロボット１００ａは、自律走行車両１００ｂに代えてセンサー情報を取得して自律走行車両１００ｂに提供し、またはセンサー情報を取得して周辺環境情報または客体情報を生成して自律走行車両１００ｂに提供することによって、自律走行車両１００ｂの自律走行機能を制御したり補助したりすることができる。

または、自律走行車両１００ｂと相互作用するロボット１００ａは、自律走行車両１００ｂに搭乗したユーザをモニタリングしたり、ユーザとの相互作用を介して自律走行車両１００ｂの機能を制御したりすることができる。例えば、ロボット１００ａは、ドライバが眠気状態である場合と判断される場合、自律走行車両１００ｂの自律走行機能を活性化したり、自律走行車両１００ｂの駆動部の制御を補助したりすることができる。ここで、ロボット１００ａが制御する自律走行車両１００ｂの機能には、単純に自律走行機能だけでなく、自律走行車両１００ｂの内部に備えられたナビゲーションシステムやオーディオシステムで提供する機能も含まれることができる。

または、自律走行車両１００ｂと相互作用するロボット１００ａは、自律走行車両１００ｂの外部で自律走行車両１００ｂに情報を提供したり、機能を補助したりすることができる。例えば、ロボット１００ａは、スマート信号燈のように自律走行車両１００ｂに信号情報などを含む交通情報を提供することもでき、電気車両の自動電気充電器のように自律走行車両１００ｂと相互作用して充電口に電気充電器を自動で連結されることもできる。

＜ＡＩ＋ロボット＋ＸＲ＞

ロボット１００ａは、ＡＩ技術及びＸＲ技術が適用され、案内ロボット、運搬ロボット、清掃ロボット、ウェアラブルロボット、エンターテイメントロボット、ペットロボット、無人飛行ロボット、ドローン等で具現されることができる。

ＸＲ技術が適用されたロボット１００ａは、ＸＲ映像内での制御／相互作用の対象となるロボットを意味することができる。この場合、ロボット１００ａは、ＸＲ装置１００ｃと区分され、互いに連動されることができる。

ＸＲ映像内での制御／相互作用の対象となるロボット１００ａは、カメラを含むセンサーからセンサー情報を取得すると、ロボット１００ａまたはＸＲ装置１００ｃは、センサー情報に基づくＸＲ映像を生成し、ＸＲ装置１００ｃは、生成されたＸＲ映像を出力することができる。そして、このようなロボット１００ａは、ＸＲ装置１００ｃを介して入力される制御信号またはユーザの相互作用に基づいて動作できる。

例えば、ユーザは、ＸＲ装置１００ｃなどの外部装置を介して遠隔で連動されたロボット１００ａの時点に相応するＸＲ映像を確認することができ、相互作用を介してロボット１００ａの自律走行経路を調整し、または動作または走行を制御し、または周辺客体の情報を確認することができる。

＜ＡＩ＋自律走行＋ＸＲ＞

自律走行車両１００ｂは、ＡＩ技術及びＸＲ技術が適用され、移動型ロボット、車両、無人飛行体等で具現されることができる。

ＸＲ技術が適用された自律走行車両１００ｂは、ＸＲ映像を提供する手段を具備した自律走行車両や、ＸＲ映像内での制御／相互作用の対象となる自律走行車両などを意味することができる。特に、ＸＲ映像内での制御／相互作用の対象となる自律走行車両１００ｂは、ＸＲ装置１００ｃと区分され、互いに連動されることができる。

ＸＲ映像を提供する手段を具備した自律走行車両１００ｂは、カメラを含むセンサーからセンサー情報を取得し、取得したセンサー情報に基づいて生成されたＸＲ映像を出力することができる。例えば、自律走行車両１００ｂは、ＨＵＤを具備してＸＲ映像を出力することによって、搭乗者に現実客体または画面内の客体に対応になるＸＲ客体を提供することができる。

このとき、ＸＲ客体がＨＵＤに出力される場合は、ＸＲ客体の少なくとも一部が搭乗者の視線が向かう実際客体にオーバーラップされるように出力されることができる。それに対し、ＸＲ客体が自律走行車両１００ｂの内部に備えられるディスプレイに出力される場合は、ＸＲ客体の少なくとも一部が画面内の客体にオーバーラップされるように出力されることができる。例えば、自律走行車両１００ｂは、車路、他の車両、信号燈、交通表示板、二輪車、歩行者、建物などのような客体と対応されるＸＲ客体を出力することができる。

ＸＲ映像内での制御／相互作用の対象となる自律走行車両１００ｂは、カメラを含むセンサーからセンサー情報を取得すると、自律走行車両１００ｂまたはＸＲ装置１００ｃは、センサー情報に基づくＸＲ映像を生成し、ＸＲ装置１００ｃは、生成されたＸＲ映像を出力することができる。そして、このような自律走行車両１００ｂは、ＸＲ装置１００ｃなどの外部装置を介して入力される制御信号またはユーザの相互作用に基づいて動作できる。

Claims (15)

1. 無線通信システムのコアセット（ＣＯＲＥＳＥＴ）で信号を受信する方法であって、
   複数のＴＣＩ状態を含むＲＲＣ（ｒａｄｉｏ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｃｏｎｔｒｏｌ）信号を受信し、
   前記複数のＴＣＩ状態のうちいずれか一つのＴＣＩ状態を知らせるＭＡＣ（Ｍｅｄｉｕｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ）ＣＥ（Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｅｌｅｍｅｎｔ）を受信し、及び
   前記一つのＴＣＩ状態に基づいて前記コアセットで信号を受信し、
   前記コアセットがコアセット＃０である場合、前記一つのＴＣＩ状態は、同期化信号／物理的ブロードキャストチャネルブロック（ＳＳＢ）に連係した参照信号に関連することであることを特徴とする、方法。
2. 前記参照信号は、チャネル状態情報参照信号（ｃｈａｎｎｅｌ ｓｔａｔｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ：ＣＳＩ−ＲＳ）であることを特徴とする、請求項１記載の方法。
3. 前記一つのＴＣＩ状態は、前記ＣＳＩ−ＲＳと復調参照信号（ｄｅｍｏｄｕｌｒａｔｉｏｎ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ：ＤＭＲＳ）ポート（ｐｏｒｔ）との間の準共同位置（Ｑｕａｓｉ−ｃｏ ｌｏｃａｔｉｏｎ：ＱＣＬ）関係に対する情報を含むことを特徴とする、請求項２記載の方法。
4. 前記参照信号の準共同位置（Ｑｕａｓｉ−ｃｏ ｌｏｃａｔｉｏｎ：ＱＣＬ）情報は、前記ＳＳＢに基づいて決められることを特徴とする、請求項１記載の方法。
5. 前記コアセット＃０は、物理的ブロードキャストチャネル（ｐｈｙｓｉｃａｌ ｂｒｏａｄｃａｓｔ ｃｈａｎｎｅｌ：ＰＢＣＨ）を介して送信される情報により設定されることを特徴とする、請求項１記載の方法。
6. 端末（Ｕｓｅｒ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ；ＵＥ）であって、
   無線信号を送信及び受信する送受信機（Ｔｒａｎｓｃｅｉｖｅｒ）；及び、
   前記送受信機と結合して動作するプロセッサ；を備えてなり、
   前記プロセッサは、
   複数のＴＣＩ状態を含むＲＲＣ（ｒａｄｉｏ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｃｏｎｔｒｏｌ）信号を受信し、
   前記複数のＴＣＩ状態のうちいずれか一つのＴＣＩ状態を知らせるＭＡＣ（Ｍｅｄｉｕｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ）ＣＥ（Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｅｌｅｍｅｎｔ）を受信し、及び
   前記一つのＴＣＩ状態に基づいて前記コアセットで信号を受信し、
   前記コアセットがコアセット＃０である場合、前記一つのＴＣＩ状態は、同期化信号／物理的ブロードキャストチャネルブロック（ＳＳＢ）に連係した参照信号に関連することであることを特徴とする、端末。
7. 前記参照信号は、チャネル状態情報参照信号（ｃｈａｎｎｅｌ ｓｔａｔｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ：ＣＳＩ−ＲＳ）であることを特徴とする、請求項６に記載の端末。
8. 前記一つのＴＣＩ状態は、前記ＣＳＩ−ＲＳと復調参照信号（ｄｅｍｏｄｕｌｒａｔｉｏｎ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ：ＤＭＲＳ）ポート（ｐｏｒｔ）との間の準共同位置（Ｑｕａｓｉ−ｃｏ ｌｏｃａｔｉｏｎ：ＱＣＬ）関係に対する情報を含むことを特徴とする、請求項７に記載の端末。
9. 前記参照信号の準共同位置（Ｑｕａｓｉ−ｃｏ ｌｏｃａｔｉｏｎ：ＱＣＬ）情報は、前記ＳＳＢに基づいて決められることを特徴とする、請求項６に記載の端末。
10. 前記コアセット＃０は、物理的ブロードキャストチャネル（ｐｈｙｓｉｃａｌ ｂｒｏａｄｃａｓｔ ｃｈａｎｎｅｌ：ＰＢＣＨ）を介して送信される情報により設定されることを特徴とする、請求項６に記載の端末。
11. 無線通信システムにおける無線通信装置のためのプロセッサであって、
    前記無線通信装置を制御し、
    複数のＴＣＩ状態を含むＲＲＣ（ｒａｄｉｏ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｃｏｎｔｒｏｌ）信号を受信し、
    前記複数のＴＣＩ状態のうちいずれか一つのＴＣＩ状態を知らせるＭＡＣ（Ｍｅｄｉｕｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ）ＣＥ（Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｅｌｅｍｅｎｔ）を受信し、及び
    前記一つのＴＣＩ状態に基づいて前記コアセットで信号を受信するようにし、
    前記コアセットがコアセット＃０である場合、前記一つのＴＣＩ状態は、同期化信号／物理的ブロードキャストチャネルブロック（ＳＳＢ）に連係した参照信号に関連することであることを特徴とする、プロセッサ。
12. 前記参照信号は、チャネル状態情報参照信号（ｃｈａｎｎｅｌ ｓｔａｔｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ：ＣＳＩ−ＲＳ）であることを特徴とする、請求項１１に記載のプロセッサ。
13. 前記一つのＴＣＩ状態は、前記ＣＳＩ−ＲＳと復調参照信号（ｄｅｍｏｄｕｌｒａｔｉｏｎ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ：ＤＭＲＳ）ポート（ｐｏｒｔ）との間の準共同位置（Ｑｕａｓｉ−ｃｏ ｌｏｃａｔｉｏｎ：ＱＣＬ）関係に対する情報を含むことを特徴とする、請求項１２に記載のプロセッサ。
14. 前記参照信号の準共同位置（Ｑｕａｓｉ−ｃｏ ｌｏｃａｔｉｏｎ：ＱＣＬ）情報は、前記ＳＳＢに基づいて決められることを特徴とする、請求項１１に記載のプロセッサ。
15. 前記コアセット＃０は、物理的ブロードキャストチャネル（ｐｈｙｓｉｃａｌ ｂｒｏａｄｃａｓｔ ｃｈａｎｎｅｌ：ＰＢＣＨ）を介して送信される情報により設定されることを特徴とする、請求項１１に記載のプロセッサ。