JP7308152B2 - 無線通信システムにおいてフィードバック情報を送信する方法及びそのための端末 - Google Patents

無線通信システムにおいてフィードバック情報を送信する方法及びそのための端末 Download PDF

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Description

本発明は無線通信に関し、より詳しくは、フィードバック情報を送信する方法及びそのための端末に関する。
より多い通信機器がより大きい通信容量を要求することにより、既存のRATに比べて向上したモバイル広帯域通信に対する必要性が台頭しつつある。また、複数の装置と客体(object)とを相互接続していつどこでも様々なサービスを提供するための大規模機械タイプ通信(massive machine type communication;mMTC)は、次世代通信において考慮すべき主要争点の一つである。
また、信頼度及び待機時間に敏感なサービス/UEを考慮して設計される通信システムに関する議論が進行中である。このように、New RATでは、向上したモバイル広帯域通信(eMBB)、mMTC、URLLC(ultra-reliable and low latency communication)などを考慮したサービスが論議されている。
本発明で遂げようとする技術的課題は、端末がページングメッセージを受信する方法を提供することにある。
本発明で遂げようとする他の技術的課題は、ページングメッセージを受信するための端末を提供することにある。
本発明で遂げようとする技術的目的は以上で言及した事項に限定されず、言及していない別の技術的課題は、以下に説明する本発明の実施例から、本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者によって考慮され得る。
上記技術的課題を達成するための、端末がフィードバック情報を送信する方法は、端末が測定したチャネルに関連する行列に対して、左辺及び右辺の各々に変換行列を乗じて第1行列を算出する段階;第1行列の要素から大きいサイズの所定数の要素を除いた残りの要素を0に変換する第1変換又は臨界値を超える要素を除いた残りの要素を0に変換する第2変換を行って第2行列を算出する段階;第2行列を量子化して第3行列を算出する段階;第3行列において所定のパターンに従って特定の部分を選択してベクトルを構成する段階;上記構成されたベクトルに圧縮センシングのためのセンシング行列を乗じて算出された出力をビットで構成する段階;及び出力されたビットを基地局に送信する段階を含む。
所定のパターンに従う特定の部分の選択では、第3行列の全ての構成要素を選択することができる。所定のパターンに従う特定の部分の選択は、端末のチャネルに関連する行列がエルミート(Hermitian)行列である場合は、第3行列において上三角(upper triangular)要素のみを選択することである。第2行列を算出する段階は、第1変換及び第2変換を行う前に第1行列に単位行列(identity matrix)を乗ずる段階を含む。
変換行列はDFT(Discrete Fourier Transform)行列を含む。端末のチャネルに関連する行列はチャネル行列又はチャネル共分散行列を含む。センシング行列は全ての行列要素が1つ又は-1で構成された行列に該当する。センシング行列、量子化のための関数、第1又は第2変換の規則又は変換行列に関する情報を上位階層シグナリングにより基地局から受信することができる。
他の技術的課題を達成するための、フィードバック情報を送信する端末は、端末のチャネルに関連する行列に対して、左辺及び右辺の各々に変換行列を乗じて第1行列を算出し、第1行列の要素から大きいサイズの所定数の要素を除いた残りの要素を0に変換する第1変換又は臨界値を超える要素を除いた残りの要素を0に変換する第2変換を行って第2行列を算出し、第2行列を量子化して第3行列を算出し、第3行列において所定のパターンに従って特定の部分を選択してベクトルを構成し、該構成されたベクトルに圧縮センシングのためのセンシング行列を乗じて算出された出力をビットで構成するプロセッサ;及び出力されたビットを基地局に送信する送信器を含む。
プロセッサは所定のパターンに従う特定の部分の選択として第3行列の全ての構成要素を選択することができる。プロセッサは端末のチャネルに関連する行列がエルミート(Hermitian)行列である場合は、所定のパターンに従う特定の部分の選択として第3行列において上三角(Upper triangular)要素のみを選択することができる。プロセッサは第2行列の算出のために第1変換及び第2変換を行う前に第1行列に単位行列(identity matrix)を乗ずることができる。端末のチャネルに関連する行列はチャネル行列又はチャネル共分散行列を含む。センシング行列は全ての行列要素が1又は-1で構成された行列に該当する。さらにセンシング行列、量子化のための関数、第1又は第2変換の規則又は変換行列に関する情報を上位階層シグナリングにより基地局から受信する受信器を含む。
本発明の一実施例によれば、端末のチャネルに関連する行列Xの要素を全てフィードバックすることではなく、チャネル希少性(channel n)の特性を用いて優性の要素のみを有してフィードバックを行うことによりフィードバックオーバーヘッドを顕著に減らすことができる。
本発明に係る効果は、以上で言及した効果に制限されず、言及していない他の効果は、以下の発明の詳細な説明から、本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者に明確に理解されるであろう。
本発明に関する理解を助けるために詳細な説明の一部として含まれる添付の図面は、本発明に関する実施例を提供し、詳細な説明と共に本発明の技術的思想を説明する。
本発明を具現するためのシステムを例示する図である。 データチャネルと制御チャネルがTDMされたサブフレームの構造を例示する図である。 ハイブリッドビーム形成のためのブロック図である。 ハイブリッドビーム形成においてBRSシンボルにマッピングされたビームを例示する図である。 mmWaveにおいて一例として256アンテナで構成された場合、Txチャネルの共分散行列(covariance matrix)の角ドメイン(angular domain)の希少性(sparsity)を例示する図である。 V2の非ゼロ値を量子化する方法を例示する図である。
以下、本発明の好適な実施形態を、添付の図面を参照して詳細に説明する。添付の図面と共に以下に開示される詳細な説明は、本発明の例示的な実施形態を説明するためのもので、本発明を実施できる唯一の実施形態を示すものではない。以下の詳細な説明は、本発明の完全な理解を提供するために具体的な細部事項を含む。しかし、当業者には、本発明がそれらの具体的な細部事項なしにも実施可能であるということが理解される。例えば、以下の詳細な説明は移動通信システムが3GPP LTE、LTE-A、5Gシステムである場合を仮定して具体的に説明するが、3GPP LTE、LTE-Aの特有の事項を除けば他の任意の移動通信システムにも適用できる。
場合によっては、本発明の概念が曖昧になるのを避けるために、公知の構造及び装置は省略されたり、各構造及び装置の核心機能を中心にしたブロック図の形式で示されることもある。また、本明細書全体において同一の構成要素には同一の図面符号を使用して説明する。
なお、以下の説明において、端末は、UE(User Equipment)、MS(Mobile Station)、AMS(Advanced Mobile Station)等、移動または固定型のユーザ端機器を総称すると仮定する。また、基地局は、Node B、eNode B、Base Station、AP(access Point)など端末と通信するネットワーク端の任意のノードを総称すると仮定する。
移動通信システムにおいて、端末或いはユーザ機器(User Equipment)は基地局から下りリンクにより情報を受信することができ、端末は上りリンクにより情報を送信することができる。端末が送信又は受信する情報としては、データ及び様々な制御情報があり、端末が送信又は受信する情報の種類用途によって様々な物理チャネルが存在する。
以下の技術は、CDMA(code division multiple access)、FDMA(frequency division multiple access)、TDMA(time division multiple access)、OFDMA(orthogonal frequency division multiple access)、SC-FDMA(single carrier frequency division multiple access)などのような様々な無線接続システムに用いることができる。CDMAは、UTRA(Universal Terrestrial Radio Access)やCDMA2000のような無線技術(radio technology)によって具現することができる。TDMAは、GSM(登録商標)(Global System for Mobile communications)/GPRS(General Packet Radio Service)/EDGE(Enhanced Data Rates for GSM(登録商標) Evolution)のような無線技術によって具現することができる。OFDMAは、IEEE 802.11(Wi-Fi)、IEEE 802.16(WiMAX)、IEEE 802-20、E-UTRA(Evolved UTRA)などのような無線技術によって具現することができる。UTRAは、UMTS(Universal Mobile Telecommunications System)の一部である。3GPP(3rd Generation Partnership Project)LTE(long term evolution)は、E-UTRAを用いるE-UMTS(Evolved UMTS)の一部であり、下りリンクでOFDMAを採用し、上りリンクでSC-FDMAを採用する。LTE-A(Advanced)は、3GPP LTEの進化したバージョンである。
一方、以下の説明で使用される特定用語は、本発明の理解を助けるために提要されたもので、これらの特定用語の使用は、本発明の技術的思想から逸脱しない範囲で他の形態に変更可能である。
図1は本発明を具現するためのシステムを例示する図である。
図1を参照すると、無線通信システムは基地局(BS)10及び1つ以上の端末(UE)20を含む。下りリンクにおいて、送信器はBS10の一部であり、受信器はUE20の一部である。上りリンクにおいて、BS10はプロセッサ11、メモリ12及び無線周波数(RF)ユニット13(送信器及び受信器)を含む。プロセッサ11は本出願に提案された手続き及び/又は方法を具現するように構成される。メモリ12はプロセッサ11に結合してプロセッサ11を動作させるための様々な情報を格納する。RFユニット13はプロセッサ11に結合して無線信号を送信及び/又は受信する。UE20はプロセッサ21、メモリ22及びRFユニット23(送信器及び受信器)を含む。プロセッサ21は本出願に提案された手続き及び/又は方法を具現するように構成される。メモリ22はプロセッサ21に結合してプロセッサ21を動作させるための様々な情報を格納する。RFユニット23はプロセッサ21に結合して無線信号を送信及び/又は受信する。BS10及び/又はUE20は単一アンテナ及び多重アンテナを有する。BS10及びUE20のうちのいずれか1つが多重アンテナを有する場合、無線通信システムがMIMO(multiple input multiple output)システムとも呼ばれる。
この明細書においては、端末のプロセッサ21と基地局のプロセッサ11は各々、端末20及び基地局10が信号を受送信する機能及び格納する機能などを除いて、信号及びデータを処理する動作を行っているが、説明の便宜のために、以下ではプロセッサ11、21を特に言及しない。プロセッサ11、21に関する言及が特になくても、信号の送受信機能ではないデータ処理などの一連の動作を行っていると言える。
5世代New RATにおいて遅延(latency)を最小化するために、以下の図2のような制御チャネルとデータチャネルがTDMされる構造をフレーム構造の1つとして考えることができる。
本発明では、5世代(5G)通信システムのための様々な新しいフレーム構造を提案する。次世代の5Gシステムでは、eMBB(Enhanced Mobile BroadBand)/uMTC(Ultra-Reliable Machine-type Communications)/mMTC(Massive Machine-type Communications)などにシナリオを区分することができる。eMBBは高効率スペクトル、高いユーザ経験データレート、高ピークデータレートなどの特性を有する次世代移動通信シナリオであり、uMTCは超高信頼度、超低遅延、超高有効性などの特性を有する次世代移動通信シナリオであり(例えば、v2X、応急サービス、リモートコントロール)、mMTCは安価、低エネルギー、短いパケット、大型接続性の特性を有する次世代移動通信シナリオである(例えば、IoT)。
5G NRにおいて、遅延を最小化するために、以下の図2のような制御チャネルとデータチャネルが時間分割多重化(Time Division multiplexing、TDM)される構造がフレーム構造の1つとして考えられる。
図2はデータチャネルと制御チャネルがTDMされたサブフレームの構造を例示する図である。
図2において斜線領域はDCI(Downlink control Information)伝達のための物理下りリンク制御チャネル(例えば、Physical Downlink control Channel(PDCCH))の送信領域を示し、最後のシンボルはUCI(Uplink Control Information)伝達のための物理上りリンク制御チャネル(例えば、Physical Uplink control CHannel(PUCCH))の送信領域を示す。ここで、基地局が端末に伝達する制御情報であるDCIは、端末が把握すべきセル設定に関する情報、下りリンクスケジューリングなどの下りリンク特定(DL specific)情報、及びULグラントなどのような上りリンク特定(UL specific)情報などを含む。また端末が基地局に伝達する制御情報であるUCIは、下りリンクデータに対するHARQ ACK/NACK報告、下りリンクチャネル状態に対するCSI報告、及びSR(Scheduling Request)などを含む。
図2において、ハッチング表示のない領域は、DL/UL柔軟性のためにDL又はUL区間が柔軟に設定される。一例として、DLデータ送信のためのデータチャネル(例えば、物理下りリンク共有チャネル(Physical Downlink Shared Channel;PDSCH))として使用されることができ、ULデータ送信のためのデータチャネル(例えば、物理上りリンク共有チャネル(Physical Uplink Shared Channel、PUSCH)が使用されることもできる。かかる構造の特徴は、1つのサブフレーム内でDL送信とUL送信が順に行われて、eNBがサブフレーム内でDLデータを送信し、UEからDLデータに対するHARQ ACK/NACK信号を受信することができる。結果として、データ送信のエラー発生時にデータの再送信までかかる時間を減らすことができ、これにより最終データの伝達遅延を最小化することができる。
かかるセルフサブフレーム構造において、基地局とUEが送信モードから受信モードへの転換過程又は受信モードから送信モードへの転換過程のための時間ギャップ(time gap)が必要である。このために、セルフサブフレーム構造において、下りリンク(DL)から上りリンク(UL)に転換される時点の一部のOFDMシンボルがGP(guard period)として設定される。
アナログビーム形成(Analog Beamforming)
ミリ波(Millimeter Wave、mmW)では波長が短いので、同一面積に多数のアンテナ要素(element)の設置が可能である。即ち、30GHz帯域において波長は1cmであるので、4*4cmのパネルに0.5lambda(波長)間隔で2次元(2-dimension)配列する場合、総64(8x8)個のアンテナ要素を設けることができる。これにより、ミリ波(mmW)では多数のアンテナ要素を使用してビーム形成(beamforming、BF)利得を上げてカバレッジを増加させるか、或いはスループット(throughput)を向上させることができる。
この時、アンテナ要素ごとに伝送パワー及び位相の調節ができるように、各々のアンテナ要素はTXRU(transceiver)を含む。これにより、各々のアンテナ要素は周波数リソースごとに独立的なビーム形成を行うことができる。しかし、100余個の全てのアンテナ要素にTXRUを設けることは費用面で実効性が乏しい。従って、1つのTXRUに多数のアンテナ要素をマッピングし、アナログ位相シフター(analog phase shifter)でビーム方向を調節する方式が考えられている。かかるアナログビーム形成方式では全帯域において1つのビーム方向のみを形成できるので、周波数選択的なビーム形成が難しいという短所がある。
これを解決するために、デジタルビーム形成及びアナログビーム形成の中間形態として、Q個のアンテナ要素より少ない数のB個のTXRUを有するハイブリッドビーム形成(hybrid BF)が考えられる。この場合、B個のTXRUとQ個のアンテナ要素の連結方式によって差はあるが、同時に伝送可能なビームの方向はB個以下に制限される。
ハイブリッドビーム形成(Hybrid Beamforming)
図3はハイブリッドビーム形成のためのブロック図である。
NRシステムでは、多数のアンテナが使用される場合、デジタルビーム形成とアナログビーム形成を結合する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。この時、アナログビーム形成(又はRFビーム形成)は、RF端でプリコーディング(Precoding)(又は組み合わせ(Combining))を行う動作を意味する。ハイブリッドビーム形成技法においては、ベースバンド(baseband)端とRF端は各々プリコーディング(又は組み合わせ)方式を使用することにより、RFチェーンの数とD/A(又はA/D)コンバーターの数を減らしながらデジタルビーム形成に近接する性能を得られるという長所がある。説明の便宜上、図4に示したように、ハイブリッドビーム形成の構造は、N個の送受信端(TXRU)及びM個の物理的アンテナで表すことができる。この時、送信端から伝送するL個のデータ階層(digital layer)に対するデジタルビーム形成は、N*L(L by L)行列で表される。その後、変換されたN個のデジタル信号はTXRUを介してアナログ信号に変換され、変換された信号に対してM*N(M by N)行列で表されるアナログビーム形成が適用される。
図3は、TXRU及び物理的アンテナ観点におけるハイブリッドビーム形成の構造を簡単に示す図である。この時、図3においてデジタルビームの数はL個であり、アナログビームの数はN個である。さらに、NewRATシステムにおいては、基地局がアナログビーム形成をシンボル単位で変更できるように設計して、所定の地域に位置した端末に効率的なビーム形成を支援する方法が考えられる。さらに、図3に示したように、所定のN個のTXRUとM個のRFアンテナを1つのアンテナパネルに定義した時、本発明によるNewRATシステムにおいては、互いに独立したハイブリッドビーム形成が適用可能な複数のアンテナパネルを導入する方案も考えられる。
基地局が複数のアナログビームを活用する場合、端末ごとに信号の受信に有利するアナログビームが異なる。よって本発明が適用可能なNRシステムにおいては、基地局が所定のサブフレーム(SF)内でシンボルごとに異なるアナログビームを適用して(少なくとも同期信号、システム情報、ページング(paging)など)信号を伝送することにより、全ての端末が受信機会を得るようにするビーム掃引(beam sweeping)動作が考えられている。
図4はハイブリッドビーム形成においてBRSシンボルにマッピングされたビームを例示する図である。
図4は、下りリンク(DL)の送信過程において、同期信号とシステム情報に対するビームスイーピング動作を図示している。図4において、New RATシステムのシステム情報がブロードキャスト方式で送信される物理リソース(又は物理チャネル)をxPBCH(physical broadcast Channel)と称する。この時、1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、アナログビームごとのチャネルを測定するために、図4に示したように、(特定のアンテナパネルに対応する)単一のアナログビームが適用されて送信される参照信号(RS)であるBRS(Beam RS)を導入する方案が考えられる。BRSは複数のアンテナポートに対して定義され、BRSの各アンテナポートは単一のアナログビームに対応することができる。図5では、ビームを測定するための参照信号RSとして使用されるRSをBRSと称しているが、他の名称であってもよい。この時、BRSとは異なって、同期信号又はxPBCHは任意の端末が正確に受信できるように、アナログビームグループ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。
圧縮センシング(Compressed Sensing)
以下、本発明のフィードバック送信のために使用される圧縮センシング技法について簡略に説明する。
大型接続性と、該接続性に比べて低い複雑度を達成する候補技術として、圧縮センシング基盤の送受信技法が考えられる。圧縮センシング技術は、以下のような原理を利用する。通常、ある線形方程式(linear equation)Y=AXが与えられた時、Aの列(column)の数が行(row)の数より多いと、この問題は単一解を有しない。これはAが一般的に逆行列を有さないので、(Y,A)が与えられた時、1つ以上のXが解として与えられるunder-determined問題として与えれるためである。ここで、A行列は非直交行列である。しかし、Xにおいて一定の仮定が加えられると、かかる場合についてもXが単一に与えられるので、問題を解決できる。Xの非ゼロ行の数が一定数以下である時、その数を希少k(sparsity k)とする。この時、、圧縮センシング理論はkがYの行の数より小さい場合に、Aの列の数がいくら多くても(Y、A)によりXを探すことができるという理論的背景を提供する。
通信状況では、各ユーザが固有の識別子(ID)を有する時、IDの数がいくら多くても、状況が与えられると、所望のユーザのIDを探すことができることを意味する。従って、各ユーザが任意のユーザIDを選択する状況において、どのユーザがどのIDを選択したかを検出する時に圧縮センシングを使用する。
CSIフィードバック(報告)方法
既存のLTEでは、端末は暗示的なフィードバック方法としてCSIフィードバック(例えば、CQI、PMI)を行い、かかるCSIフィードバックにより端末は閉ループ(closed-loop)MIMOモードで動作する。しかし、NRでは、基地局(gNB)及び端末におけるアンテナの数が増加することを考えている。MU-MIMO(Multi-User MIMO)の利得をさらに得るために、端末が暗示的なフィードバック方法以外に明示的なフィードバック(例えば、純チャネル又はチャネル共分散行列又は固有値/固有ベクトル)を送信する方法も考えられる。しかし、明示的なフィードバックはフィードバックのオーバーヘッドを増加させるので、できる限りフィードバックのビットを減らしながら正確な情報を伝達することが好ましい。また、かかる明示的なフィードバック方法は、NRにおいて端末が6GHz以上の帯域だけではなく、6GHz以下の帯域で動作する場合にも適用できる。
一方、mmWave環境(6GHzを超える)では、(角領域において)チャネル希少性(Channel sparsity)が大きくなる傾向がある。
図5は、mmWaveにおいて、一例として256アンテナで構成された場合、Txチャネル共分散行列(covariance matrix)の角領域における希少性を例示する図である。
効率的なmmWaveチャネル推定のためにチャネル希少性を用いることができるが、これは非常に少ない数の有効経路が存在するミリメートルチャネルの特性から始まる。また、ミリメートルチャネルの推定には様々な方法があるが、mmWaveチャネルは非常に少ない数の有効経路が存在するという特性を有するので、少ない数の観察値から希少信号を検出する圧縮センシング技法の活用が効果的であると思われる。よって、本発明ではmmWaveチャネル推定のための圧縮センシング技法を適用する。
本発明では明示的なフィードバックのためのデジタルフィードバックを考慮する。即ち、フィードバックチャネル(e.g.,LTEにおいてPUCCH)によりペイロード形態で伝達されることを仮定する。以下、本発明において、mmWaveチャネル推定のための過程で使用される記号について定義する。
A:センシング行列(sensing matrix)(e.g.,ガウスランダム行列又はベルヌーリランダム行列)
y:フィードバック情報ベクトル(UE及びgNB)
H:UEがDL参照信号から測定されたチャネル行列(又はベクトル)
F:DFT(Discrete Fourier Transform)行列(又はステアリング行列(steering matrix))、
Q(.):希少性作業(sparsity operation)
^H:エルミート作業(Hermitian operation)
M(.):量子化作業(quantization operation)
vec sel(.):行列のベクトル化(with selection)
以下、チャネル希少性を用いたデジタルフィードバックのオーバーヘッドを減らす方法を提案する。具体的な手順は以下の通りである。
端末の明示的なフィードバック情報の生成方法及び報告
まず、端末は基地局から送信されたRS(例えば、CSI-RS)を用いてDLチャネルを測定したと仮定する。端末は測定されたDLチャネル推定値に基づいて以下のようなStepにより基地局にデジタルフィードバックを行うことができる。
Step1:端末は上記測定されたチャネル行列をXと表現する。ここで、Xはチャネルの共分散行列又はチャネル行列自体である。また、説明のために、行列XのサイズはM by Kであると仮定する。以下、Xを共分散行列と見なして説明するが、上述したように、チャネル行列自体であることもできる。
Step2:端末はXの左辺と右辺に変換行列T1、T2(T1とT2は互いに異なるか又は同一である)を乗じてV1行列を求める。即ち、端末はV1=T1・X・T2を算出する。この時、両辺に乗ずる変換行列(例えば、DFT行列)のサイズはXのサイズによって変わる。例えば、左辺の行列はサイズM by Mの変換行列T1(e.g.,DFT行列)であり、右辺の行列はサイズK by Kの変換行列T2(e.g.,DFT行列)であることができる。
Step3:端末はStep2から得た行列V1(サイズM×K)において、希少性(又はチャネル希少性)を取るために、希少性作業(又はチャネル希少性作業)を行う。即ち、端末は行列V1に対してチャネル希少性関数Qを用いてQ(V1)を算出する。V2=Q(V1)になる。ここで、チャネル希少性作業としては以下の2つの方法が考えられる。
・方法1:チャネル希少性作業(Channel sparsity Operation)とは、V1行列の各要素サイズ値から、大きいサイズのL個の要素を除いた残りの要素は0に変換することである。
・方法2:チャネル希少性作業(Channel sparsity Operation)とは、V1行列の各要素サイズ値から、特定の臨界値を超える要素を除いた残りの要素を0に変換することである。
Step4:端末はV2=Q(V1)行列に基づいて量子化を行ってV3=M(V2)を求める(Mは量子化関数)。即ち、V3値は定数或いは自然数である。
Step5:端末はV3からvec sel(V3)、即ち、行列の要素から所定のパターンでRだけの要素を有するベクトルを構成することができる。この時、RはM×KでV3の全ての行列要素を含むことができ、又はXがエルミート行列である場合には、Rは上三角要素のみを含むことができる。また端末はチャネル希少性部分に連関する所定の特定部分のみを選択してベクトルを構成することもできる。
また、Step3の過程において、チャネル希少性を与える前にマスキング行列、即ち、所望の要素のみが1であり、残りは0である行列に要素積を行うこともできる。例えば、端末は対角(diagonal)要素のみに限定する方法により恒等行列を要素積の形態で乗することができる。これにより、端末はStep5の過程では該当対角のみのサイズに該当するベクトルで構成されることができる。
Step6:端末はvec sel(V3)についてセンシング行列Aを乗じてyを算出する(y=A×vec sel(V3))。その後、端末はフィードバックチャネル(例えば、デジタルフィードバックチャネルなど)によりyを基地局に伝達する。この時、報告されるyはyベクトルのサイズである。この時、A(サイズはP by R)はベルヌーリランダム行列、即ち、要素が+1、-1で構成された行列である。また、yも定数又は自然数の形態で求めることができ、従ってビットで構成して端末が基地局に伝達することができる。ここで、Pは観察(observation)サイズ(yのサイズ)であり、フィードバックの総量はP×(要素当たりの量子化ビット)になる。
上記において、M、K、R、A、Q関数などはシステム環境により決定又は設定され、端末と基地局が予め知っている値である。
基地局の受信された明示的なフィードバック情報の復元
以下、明示的なフィードバックを受けた基地局が、元来端末が伝達しようとするXを復元する方法について説明する。
Step1:基地局は端末が送信したフィードバック(例えば、PUCCHペイロード)からy値を得ることができる。その後、基地局はy値とセンシング行列(A)に基づいてV3の推定値を計算し、vec sel^(-1)、即ち、vec selの逆過程を行ってhat V3を得る。
Step2:基地局はhat V3からM^(-1)(量子化の逆過程)によりhat V2を得る。
Step3:基地局はhat V2に該当行列の左辺と右辺にT1^HとT2^Hを乗ずることにより最終的なhat X(即ち、Xの推定値)を得ることができる。
この過程において、Aと量子化方法Mとチャネル希少性作業Qとvec sel()の方法は、基地局と端末が予め約束した方法であるか、又はシグナリングにより適応的に変更することもできる。また、センシング行列(A)はシード数(seed number)を共有することにより毎フィードバック毎に異なるAを同様に生成することができる。該当シード数は基地局が端末にRRC信号或いは上位階層信号により伝達できる。例えば、P値はRRCシグナリング或いはシステム情報ブロードキャストにより伝達することができる。
実施例#1)
端末がチャネルの送信共分散行列(Tx covariance matrix)を基地局に伝達しようとする場合を仮定する。チャネルは行列Hで表現し、サイズは(端末のRxポートの数、基地局のTxポートの数)、即ち、4×256であると仮定する。以下、各Stepごとの実施例について説明する。
まず、端末が行う手順は以下の通りである。
Step1:Xは送信共分散行列であり、E[H^H×H]により得ることができ、サイズは256x256である。即ち、M=Kが全て256である。
Step2:端末は変換行列T1とT2をサイズ256のDFT行列として適用する。サイズ256のDFT行列をFとすると、次のようにして得ることができる。V1=F^H×X×F。
Step3:mmWaveのような高周波環境では、経路(path)が減らす現象からチャネル希少性が発生し、従って、優勢な(dominant)経路は制限的である。また対角要素のみに制限すると仮定する。従って、予め非対角区間(off-diagonal term)は全て0にし、その後、チャネル希少性作業、Q(・)においてL=4である4つのサイズの大きい要素値を除いた残りの値を全て0にする。
Step4:Step3から得たV2からL=4要素値を線形量子化6ビットにすると仮定し、 共分散対角(covariance diagonal)要素の場合は、実数値であるので、L個の要素値の最大値が64であると仮定する。例えば、4つの値が[63.01、19.45、8.34、3.22]であるとすると、量子化により[63、19、8、3]に量子化する。ここで、64を最大サイズとするために、CQIなどによりX要素の最大サイズを限定することができる。
Step5:対角要素のみに限定したので、V3からvec sel(V3)は総256個の要素を有するベクトルで構成される。結果的に、長さ256のベクトルにおいて[63、19、8、3]の値を有する4つの要素が特定ベクトルの要素位置、即ち、インデックスにあり、残りは全て0であるベクトルが得られる。
Step6:最後に、Pを16であると仮定すると、センシング行列Aは16×256のサイズで各要素が+1又は-1で生成され、端末はy=A×vec sel(V3)を得る。その後、該当yの各要素は最大+64から最小-64までに構成される。従って、要素ごとに量子化ビットを7ビットにして、端末はy値を基地局にフィードバックすることができる。この時、総フィードバック量は7×16ビットになる。
フィードバックを受けた基地局は以下の手順を行う。
Step1:基地局はペイロードからyを求め、端末が使用したA(予め約束により同一のAを知っている)によりvec sel(V3)の推定値を得る。即ち、チャネル希少性が十分であるので、基地局は256個のサイズのベクトルから4つのインデックスに[63、19、8、3]の値を得ることができる。その後、基地局は該当ベクトルをvec sel()の逆過程によりhat V3を得ることができる。
Step2:基地局はhat V3を用いてhat V2を得る。該当例では既に値が自然数から自然数に量子化を行ったので、更なる過程は必要ない。しかし、例えば、複素数値をPSK方法で量子化する技法を使用した場合には、逆の過程を行う必要がある。
Step3:F×hat V2×F^Hにより最終Xの推定値hat Xを得ることができる。
端末のStep3のチャネル希少性作業(Q(・))技法の具体的な事項
方法1:希少性作業とは、V1行列の各要素のサイズ値から大きいサイズのL個の要素を除いた残りの要素を0に変換することである。
方法2:チャネル希少性作業とは、V1行列の各要素のサイズ値から特定の臨界値を超える要素を除いた残りの要素を0に変換することである。
端末のStep4の量子化作業(M(・))技法
図6はV2の非ゼロ値を量子化する方法を例示する図である。
方法1:2D複素数値の量子化方法
図6において、64個の量子化を行う場合、6ビットに表現することができる。従って、総L個の非ゼロ値を各々の最も近い量子化値にマッピングし、それに相応するインデックスを結果値として得る。例えば、要素値が2.7+2.8jである時には3+3jに量子化され、もし該当量子化ポイントのインデックスを11に仮定すると、2.7+2.8jがM(・)の後の値は11になる。基地局でも同じマッピング規則を有しており、hat V3の1つの要素値が11であると、3+3jに値を解釈することができる。ここで、非ゼロ要素の最大サイズをCQIなどにより限定して、マッピング規則内で量子化されるようにすることができる。
方法2:複素数値の極(polar)量子化方法
方法1とは異なる方法として、複素数値のサイズと角度を求めた後、サイズと角度を各々量子化ビットにより値を得ることができる。例えば、サイズは3.2、角度は(1.2)/4*2piであると仮定すると、サイズは2ビットに量子化し、即ち、1、2、3、4値のうちの1つを有し、角度を4ビットに16段階に量子化すると仮定すると、該当複素数値はサイズが3であり、角度は4になり、M(・)以後の値は3×16+4=52の値を有する。基地局でも同じ方式で52を解釈して、サイズ3、1/4*2piの値に解釈することができる。
方法3:要素の値が実数値のみを有する場合は、該当要素の最大サイズを実数値のみで量子化することができる。
方法4:実数値と複素数値が混在する場合
例えば、対角要素は実数値のみを有し、非対角値は複素数値であると、送信側と受信側が該当構造を予め知っているので、要素ごとに同じビットで量子化する場合、実数値が量子化ミスを減らすことができる。逆に、非対角区間(term)の量子化サイズを2倍にして対角要素と同じresolutionを有するように量子化技法を適用することもできる。
端末と基地局の間のシグナリング技法
基地局は端末にPと各要素の量子化レベルをRRCシグナリング、上位階層信号又はSIB(System Information Block)情報などにより知らせることができる。基地局は希少L(sparsity L)を端末にRRCシグナリングにより知らせることができる。或いは、技法によって端末がQ(・)を行った後に検出されたLを基地局に報告することができる。受信側でLを正確に認知することにより受信性能を改善することができる。
以上、上述した本発明の実施例は、Xの要素を全てフィードバックすることではなく、チャネル希少性を用いて優勢な要素のみを有してフィードバックを行うことにより、フィードバックのオーバーヘッドを顕著に減らすことができる。
以上で説明した実施例は本発明の構成要素と特徴が所定の形態に結合されたものである。各構成要素又は特徴は別途の明示的言及がない限り選択的なものとして考慮されなければならない。各構成要素又は特徴は他の構成要素又は特徴と結合しない形態に実施されることができる。また、一部の構成要素及び/又は特徴を結合して本発明の実施例を構成することもできる。本発明の実施例で説明する動作の順序は変更されることができる。一実施例の一部の構成又は特徴は他の実施例に含まれることができ、あるいは他の実施例の対応する構成又は特徴と取り替えられることができる。特許請求範囲で明示的な引用関係がない請求項を結合して実施例を構成するとか出願後の補正によって新しい請求項として含ませることができるのは明らかである。
本発明は本発明の精神及び必須特徴から逸脱しない範疇内で他の特定の形態に具体化されることができるのは当業者に明らかである。よって、前記の詳細な説明は全ての面で制限的に解釈されてはいけなく例示的なものとして考慮されなければならない。本発明の範囲は添付の請求項の合理的解釈によって決定されなければならなく、本発明の等価的範囲内での全ての変更は本発明の範囲に含まれる。
無線通信システムにおいてフィードバック情報を送信する方法及びそのための装置は、5G通信システムなどで産業上利用可能である。

Claims (10)

  1. 端末(user equipment:UE)がフィードバック情報を送信する方法であって、
    基地局(base station:BS)からRRC(radio resource control)シグナリングを介して前記フィードバック情報に関連する情報を受信する段階;
    前記基地局からCSI-RS(channel state information reference signal)を受信する段階;
    前記フィードバック情報はチャネル状態情報であり、
    前記CSI-RSに基づいてチャネル状態を測定する段階;
    前記チャネル状態に関連するTxチャネルの送信共分散行列(Tx Covariance Matrix)の左側及び右側の各々にDFT(discrete fourier transform)行列を乗じて第1行列を算出する段階;
    前記Txチャネルの送信共分散行列のサイズは、MxMであり、
    前記Mは前記基地局のTxポートの数であり、
    前記第1行列の非対角要素(off-diagonal elements)を0に設定する段階;
    前記第1行列の要素から大きいサイズの所定数の要素を除いた残りの要素を0に変換する第1変換、又は、臨界値を超える要素を除いた残りの要素を0に変換する第2変換、を行って第2行列を算出する段階;
    前記第2行列の非0(ゼロ)要素を量子化して第3行列を算出する段階;
    前記第3行列に基づいて所定のパターンに従って特定の部分を選択してM要素を有するベクトルを構成する段階;
    前記量子化された非0要素の各々は、前記ベクトルの特定インデックスに位置し、
    前記構成されたベクトルに圧縮センシングの為のセンシング行列を乗じて算出された出力ビットを構成する段階;及び
    前記端末は、前記圧縮センシングの為の固有の識別子(its own identifier:ID)を有し、
    前記CSIに関連する前記出力ビットを基地局に送信する段階;を含んでなり、
    前記CSIは、PMI(precoding matrix indicator)及びCQI(channel quality indicator)を含み、
    前記出力ビットは、ペイロードに含まれ、
    前記ペイロードは、PUCCH(physical uplink control channel)を介して送信され、
    前記PUCCHは、サブフレーム(subframe:SB)のアップリンク(uplink:UL)シンボルに位置し、
    前記PUCCHは、6GHz以上の帯域(frequency range)でリソースブロック(resource blocks)に位置し、
    前記基地局は、gNB(gNode B)である、フィードバック情報を送信する方法。
  2. 前記所定のパターンに従う前記特定の部分の選択は、前記第3行列の全ての構成要素を選択することである、請求項1に記載のフィードバック情報を送信する方法。
  3. 前記非0要素は複素数値であり、
    前記非0要素の実数値及び虚数値の各々は最も近い量子化値にマッピングされ、
    相応するインデックスは結果値として得られる、請求項1に記載のフィードバック情報を送信する方法。
  4. 前記センシング行列は全ての行列要素が1又は-1で構成された行列に該当する、請求項1に記載のフィードバック情報を送信する方法。
  5. 上位階層シグナリングを介して、前記基地局から、前記センシング行列、前記量子化の為の関数、前記第1変換の規則又は第2変換の規則、或いは前記DFT行列に関する情報、を受信する、請求項1に記載のフィードバック情報を送信する方法。
  6. フィードバック情報を送信する端末(user equipment:UE)であって、
    プロセッサと、及び、送信器と、を備えてなり、
    前記プロセッサは、
    基地局(base station:BS)からRRC(radio resource control)シグナリングを介して前記フィードバック情報に関連する情報を受信し;
    前記基地局からCSI-RS(channel state information reference signal)を受信し;
    前記フィードバック情報はチャネル状態情報であり、
    前記CSI-RSに基づいてチャネル状態を測定し;
    前記チャネル状態に関連するTxチャネルの送信共分散行列(Tx Covariance Matrix)の左側及び右側の各々にDFT(discrete fourier transform)行列を乗じて第1行列を算出し;
    前記Txチャネルの送信共分散行列のサイズは、MxMであり、
    前記Mは前記基地局のTxポートの数であり、
    前記第1行列の非対角要素(off-diagonal elements)を0に設定し;
    前記第1行列の要素から大きいサイズの所定数の要素を除いた残りの要素を0に変換する第1変換、又は、臨界値を超える要素を除いた残りの要素を0に変換する第2変換、を行って第2行列を算出し;
    前記第2行列の非0(ゼロ)要素を量子化して第3行列を算出し;
    前記第3行列に基づいて所定のパターンに従って特定の部分を選択してM要素を有するベクトルを構成し;
    前記量子化された非0要素の各々は、前記ベクトルの特定インデックスに位置し、
    前記構成されたベクトルに圧縮センシングの為のセンシング行列を乗じて算出された出力ビットを構成し;及び
    前記端末は、前記圧縮センシングの為の固有の識別子(its own identifier:ID)を有し、
    前記送信機が前記CSIに関連する前記出力ビットを基地局に送信する;ように構成され、
    前記CSIは、PMI(precoding matrix indicator)及びCQI(channel quality indicator)を含み、
    前記出力ビットは、ペイロードに含まれ、
    前記ペイロードは、PUCCH(physical uplink control channel)を介して送信され、
    前記PUCCHは、サブフレーム(subframe:SB)のアップリンク(uplink:UL)シンボルに位置し、
    前記PUCCHは、6GHz以上の帯域(frequency range)でリソースブロック(resource blocks)に位置し、
    前記基地局は、gNB(gNode B)である、端末。
  7. 前記プロセッサは前記所定のパターンに従う特定の部分の選択として前記第3行列の全ての構成要素を選択する、請求項6に記載の端末。
  8. 前記非0要素は複素数値であり、
    前記非0要素の実数値及び虚数値の各々は最も近い量子化値にマッピングされ、
    相応するインデックスは結果値として得られる、請求項6に記載の端末。
  9. 前記センシング行列は全ての行列要素が1又は-1で構成された行列に該当する、請求項6に記載の端末。
  10. 上位階層シグナリングを介して、前記基地局から、前記センシング行列、前記量子化の為の関数、前記第1変換の規則又は第2変換の規則、或いは前記DFT行列に関する情報、を受信する受信器を備える、請求項6に記載の端末。
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