KR101263493B1 - 시간 정보 유지 방법 - Google Patents

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Abstract

무선 통신 시스템(20)은 신경망(28)에 의해 생성되는 데이터 세트(26)로부터 타이밍 정보를 수신하는 기지국 제어기(22)를 포함한다. 데이터 세트(26)를 이용하여 GPS(24)로부터 수신된 이전의 시간 정보를 기초로 타이밍 정보를 생성하고, 일 예에서, GPS와의 유효 통신이 두절되는 동안 2주까지의 기간을 커버할 수 있다. 일 예에서, 데이터 세트는 연속적으로 갱신되어 기지국 제어기(22)는 이용가능한 2주의 미래 시간 정보를 연속적으로 구비하게 된다.

Description

시간 정보 유지 방법{NEURAL NETWORK-BASED EXTENSION OF GLOBAL POSITION TIMING}
도 1은 본 발명의 실시예를 포함하는 무선 통신 시스템 중 선택된 부분을 개략적으로 도시한 도면.
도 2는 본 발명에 따라 설계된 데이터 세트를 생성하는 프로세스를 요약화한 플로우 챠트.
도 3은 도 2에 요약화된 프로세스의 선택부의 일 실시예를 도시한 플로우 챠트.
도 4는 진행 과정에 맞춰 데이터 세트를 생성하는 예시적 접근법을 개략적으로 도시한 타이밍 도.
도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명
22 : 기지국 제어기 24 : 글로벌 포지션 시스템
26 : 미래 시간 데이터 세트 28 : 신경망
30 : 기지국 내부 타이머 32 : 로컬 시간
본 발명은 무선 통신 시스템 기지국을 위한 타이밍 정보를 제어하는 것에 관한 것이다. 더 상세하게, 본 발명은 미래의 타이밍 정보를 기지국에 제공하는데 유용한 데이터 세트의 생성에 관한 것이다.
무선 통신 시스템은 폭 넓게 사용되고 있다. 전형적인 구성에는 셀로 효과적으로 분할된 영역을 포함한다. 기지국은 전형적으로 해당 셀 내의 모바일 유닛에 대한 통신을 핸들링하는 책임이 있다. 몇몇 예에서, 개개의 셀에 대하여 하나 이상의 기지국이 제공된다.
기지국 제어기는 타이밍 정보에 의지하여 정확한 통신을 유지한다. 이것은 특정 기지국과 관련된 셀의 외부로 확장하는 통신에 대하여 유효하다. CDMA 프로토콜이 사용되는 곳에서, 타이밍 동기는 연속적이고 정확한 통신에 대하여 중요하다.
타이밍 정보는 전형적으로 GPS(global positioning system)에 의해 제공된다. 타이밍 정보를 수집하고 이것을 유효한 형태로 변환하여 통신을 용이하게 하는 기술은 공지되어 있다. GPS와 동기됨으로써 내부(즉, 기지국)과 네트워크 타이밍 정보가 제공된다. 그러한 타이밍 정보는 GPS와의 통신을 통해 정기적으로 갱신되어야 한다.
GPS와의 통신이 두절될 가능성이 있다. GPS와의 통신이 가능하지 않거나 신뢰할 수 없는 곳에서의 기간 동안 타이밍 정보를 정확하게 유지할 필요가 있다. 전형적인 기지국의 내부 타이머는 매우 짧은 시간 주기에 대하여 신뢰할 정도로 충분한 시간 정보를 제공하지 못한다. 로컬 시간 정보 등과 같은 정보의 다른 이용가능 소스는 전범위에 대하여 정확한 시간 정보를 제공하지 못한다.
따라서, GPS와의 통신이 가능하지 않을 때 기지국에서 시간 정보를 제공할 필요성이 있다. 본 발명은 이러한 필요성을 처리한다.
본 발명은 GPS가 이용가능하지 않은 상황에서 기지국에서 타이밍 정보를 제공하는 방법에 관한 것이다.
무선 통신 기지국을 위해 시간 정보를 유지하는 본 발명에 따른 일 방법은 미래의 시간 정보를 제공하는 데이터 세트를 생성하는 신경망을 사용하는 것을 포함한다.
일 예에서 데이터 세트는 제 1 기간에 유효하고 상기 방법은 그 후의 기간인 제 2 기간을 위한 또 다른 데이터 세트를 생성하는 것을 포함한다. 특정 일 실시예에서, 상기 방법은 후속하는 기간에 대한 또 다른 데이터 세트를 반복적으로 생성하는 것을 포함한다. 진행 과정에 맞춰 데이터 세트를 갱신함으로써, GPS와의 통신이 한 때 실패하더라도 신뢰성있는 시간 정보 소스를 항상 갖는 것이 가능하게 되었다.
일 예에서, 신경망은 데이터 세트를 생성하게 되는데, 이 데이터 세트는 개시 시간 입력을 기초로 미래의 시간 정보를 제공하기 위한 복수의 계수를 포함한다. 일 예에서, 신경망은 데이터 세트에 의해 원하는 레벨의 정확도가 제공될 때까지 반복적으로 트레이닝된다.
본 발명의 다양한 특징 및 이점은 후술하는 상세한 설명을 통해 당업자에게는 명백하게 될 것이다. 상세한 설명에 첨부되는 도면은 다음과 같이 간략하게 설명될 수 있다.
도 1은 무선 통신 시스템(20) 중 선택된 부분을 개략적으로 도시한다. 기지국 제어기(22)는 일반적으로 공지된 방법으로 기지국을 통한 통신을 제어한다. 기지국 제어기(22)는 이용가능 기술을 사용하여 GPS(24)로부터 타이밍 정보를 수신한다. 타이밍 정보를 사용하여 기지국 제어기(22)는 무선 네트워크 내에서 요구되는 연속적이고 정확한 통신을 유지하게 된다.
기지국 제어기(22)와 GPS(24) 사이에 유효한 통신이 가능하지 않은 경우가 존재한다. 그러한 상황을 위해, 도시된 장치는 GPS(24)와의 통신이 두절되는 기간 동안 시간 정보를 제공하기 위한 미래 시간 데이터 세트(26)를 포함한다. 신경망(28)은, 일 예에서, 입력 개시 시간을 기초로 미래의 시간 정보를 제공하기 위한 복수의 계수를 포함하는 미래 시간 데이터 세트(26)를 생성한다.
기지국 제어기(22)와 GPS(24) 사이의 통신이 실패할 때, 기지국 제어기(22)는 데이터 세트(26)로부터 시간 정보를 획득하고자 시도한다. 일 예에서, 제어기(22)는 데이터 세트(26)가 시간 정보를 생성하는 것을 시작하도록 프롬프트한다. 이 시점에서, 데이터 세트(26)는 신경망(28)에 의해 생성된 계수를 사용하여 처리될 개시 시간 입력을 요구한다. 개시 시간 입력은 종래의 방식으로 동작하는 기지국 내부 타이머(30)로부터 올 수 있다. 다른 예에서, 외부 소스(32)로부터 로컬 시간 정보가 얻어진다. 또 다른 예에서, GPS(24)로부터 이용가능한 가장 최근의(즉, GPS와의 통신이 두절되기 전 마지막에 수신된) 타이밍 정보가 데이터 세트(26)에 대한 개시 시간으로 사용되어 시간 정보 생성을 시작하게 된다.
도 1에 내의 분기는 개략적인 것이고 도시할 목적이라는 것을 이해해야 한다. 도시된 하나 이상의 부분이 기지국 제어기의 현존 부분에 통합될 수 있거나 또는 개별 컴포넌트일 수 있다. 예를 들면, 신경망(28) 및 데이터 세트(26)의 저장 장치가 기지국 제어기 하드웨어, 펌웨어 또는 소프트웨어 내로 통합될 수 있다. 본 설명의 이점을 갖는 당업자는 소프트웨어, 하드웨어, 펌웨어 또는 이들을 조합을 사용하여 본 설명에서 논의되고 개략적으로 도시된 시스템(20)의 부분에 의해 제공되는 기능을 이루는 방법을 실현할 것이다.
데이터 세트(26)는 GPS(24)와의 통신이 두절되더라도 기지국 제어기(22)가 시간 정보를 얻도록 한다. 기지국(22)은 GPS와의 통신이 이용가능하지 않을 때를 판단하여 데이터 세트(26)로부터 타이밍 정보를 얻을 수 있다. 데이터 세트(26)에는 어떤 타이밍 정보가 생성되어야하고 기지국 제어기(22)에 제공되어야하는 동안의 간격에 대한 개시 시간에 관한 시간 정보가 제공된다. 일 예에서, 데이터 세트(26)는 제어기가 GPS(24)와의 통신이 다시 이용가능하다는 것을 결정할 때까지 기지국 제어기(22)에 정보를 계속하여 제공한다.
기지국 제어기(22)는 GPS(24)와의 통신이 두절되는 전체 기간 동안 데이터 세트(26)로부터 시간 정보를 얻는 것이 바람직하다. 일 예에서, 데이터 세트(26)는 2주까지의 미래의 시간 정보를 제공하여 GPS(24)와의 통신에 있어서의 두절을 확장하여 커버할 수 있다. 이것은 적당한 통신을 가능하게 하기에 충분히 정확한 방식으로 기지국 제어기(22)에 추정 타이밍 정보를 제공하는 임의의 가용 수단에 대하여 실질적으로 진보하였다는 것을 나타낸다.
도 2를 참조하면, 신경망(28)은 GPS(24)로부터 수신된 입력에 기초하여 데이터 세트(26)를 생성한다. 도 2의 플로우챠트(40)는 데이터 세트(26)를 생성하는 다음의 예시적 프로세스를 요약한다.
단계(42)에서, GPS 시간 정보가 기지국 제어기(22)의 적당한 부분에 의해 수집된다. 수집된 시간 정보의 양은 데이터 세트(26)에 의해 커버될 시간의 원하는 정확도 및 길이에 의존한다. 본 예에서 수집된 정보는 단계(44)에서 전처리(preprocessed)되어 이것을 신경망(28)에 의해 보다 빠르게 핸들링되는 포맷으로 위치시킨다. 일단 정보를 수신하면, 신경망(28)은 단계(46)에서 데이터 세트를 학습하고 생성한다.
공지된 신경망 기술을 이용하여, 일부 초기 시간 입력을 기초로 예측 또는 미래의 시간 정보를 제공하는 곡선 적합(curve fitting) 함수를 효과적으로 제공하는 계수의 데이터 세트(26)를 생성한다. 신경망은 공지되어 있고 그들의 기능 및 능력은, 본 명세서의 이점을 갖고 있으며 적당한 신경망 아키텍쳐 및 프로세싱 기술을 선택하여 특정 상황의 필요성에 대처하는 데이터 세트를 생성할 수 있는 당업자에게는 충분히 공지되어 있다.
도 2의 예에 따라, 테스트용 미래 시간 정보가 단계(48)에서 생성된다. 일 예에서, 특정 시간 간격에 대한 GPS 시간 정보가 수집되고 저장된다. 신경망(28)에 의해 생성된 데이터 세트(26)는 해당 시간 간격에 대한 시간 간격을 생성하도록 프롬프트된다. 다음에, 데이터 세트로부터의 결과(즉, 테스트용 시간 정보) 및 실제 수집된 GPS타이밍 정보가 단계(50)에서 비교된다. 이 비교 결과는 데이터 세트가 미래의 시간 정보를 예측하는 것에 정확도 표시를 제공하게 된다. 단계(52)에서, 테스트용 시간 정보와 실제 시간 정보 간의 임의의 차이는 에러의 선택된 임계치 또는 마진에 비교된다.
단계(54)에서, 테스트용 시간 정보와 실제 시간 정보 간의 차이가 수용가능 범위 내에 있지 않다면, 신경망은 신경망의 정확도 및 복잡도를 증가시키도록 변경된다. 일 예에서, 신경망을 변경하는 것은 네트워크 내의 계층의 수를 증가시키는 것을 포함한다. 계층을 증가시키는 것은 신경망 내의 정확도를 증가시키지만 네트워크의 프로세싱 시간을 또한 증가시킨다는 것은 공지되어 있다. 따라서, 계층 수와 프로세싱 시간 간에는 일부 트레이드오프가 존재하고 본 명세서의 이점을 갖는 당업자는 특정 상황의 필요성을 각각 대처하기 위한 적당한 파라미터를 선택할 수 있을 것이다.
또 다른 예에서, 네트워크의 복잡도는 네트워크 내의 뉴런(neuron)의 수를 증가시킴으로써 변경된다. 다른 방법으로 복잡도를 변경하는 것도 본 발명의 범위 내에 있다.
단계(54)에서 신경망에 대한 변경은 결과적으로 정확도를 증가시키게 되어 실제 시간 정보와 테스트용 시간 정보 간의 다음 테스트가 수용가능 범위 내에 있는 미소한 차이를 갖거나 또는, 더 바람직하게는, 정확하게 일치하게 되는 것을 포함한다. 일단 적당한 레벨의 정확도가 얻어지면, 데이터 세트(26)는 단계(56)에서 저장된다.
도 3은 데이터 세트(26)를 발생할 때 원하는 레벨의 정확도에 도달하도록 신경망(28)을 트레이닝하는 일 구현예를 플로우챠트의 형태로 개략적으로 도시한다. 도 2에 도시한 플로우챠트와 유사하게, 도 3의 플로우챠트는 단계(42)에서 GPS로부터 타이밍 정보를 수신하는 것을 포함한다. 도 2의 단계(44)에서 언급된 전처리는 도 3의 단계(60 내지 68)에 도시된 단계를 포함한다. 본 예는 단계(60)에서 데이터의 로그를 취하는 것, 단계(62)에서 데이터의 평균을 결정하는 것 및 단계(64)에서 데이터의 풀(full) 스케일 값을 이용하는 것을 포함한다. 이들 값은 단계(68)에서 결합되고, 특정 예에서, 데이터의 평균 및 데이터의 로그 간의 차를 데이터의 풀 스케일 값으로 나눈다. 이것은 단계(70)에서 신경망으로의 입력인 전처리 출력(I)을 제공한다. 이러한 방식으로 데이터를 전처리하는 것은 데이터를 빠르게 프로세싱하기 위해 신경망에 의해 보다 손쉽게 핸들링되는 포맷이 되도록 한다. 본 명세서의 이점을 갖는 당업자는 특정 상황의 필요성에 대처하도록 필요로 될 수 있는 적당한 전처리를 선택할 수 있을 것이다.
신경망은, 단계(72)에서 GPS로부터의 데이터 및 단계(74)에서 결정된 데이터 의 평균과 결합되는 출력(O)을 제공한다. 본 예에서 신경망으로부터의 출력(O)은 GPS로부터의 출력 데이터로 나누어 지고 그 결과가 단계(74)에서 이용가능한 출력 데이터의 평균으로 나누어진다. 그 결과 정보가 단계(78)에서 신경망 트레이닝용으로 제공되어 데이터 세트(26)에 대한여 원하는 레벨의 정확도를 얻기위해 얼마나 많은 신경망 프로세싱이 요구되는지를 결정하게 된다. 트레이닝의 양은 요구되는 정확도의 양 및 신경망으로 제공되는 데이터의 양에 의존한다. 바람직하게 신경망(28)은 충분히 정확한 결과가 얻어질 때까지 공지된 기술을 사용하여 트레이닝된다. 단계(80)에서 정확도는 생성된 데이터 세트로부터의 결과를 GPS 타이밍 정보와 비교함으로써 결정된다.
본 발명의 일 구현예는 원하는 레벨의 정확도를 얻기 위해 신경망을 반복적으로 트레이닝하는 것을 포함한다. 본 발명의 구현예의 또 다른 특징은 데이터 세트(26)를 연속적으로 갱신하여 GPS(24)와의 통신이 두절되는 임의의 상황을 해결하기 위해 신뢰성있는 계수의 세트를 항상 효과적으로 이용가능하게 하는 것이다.
도 4는 데이터 세트(26)을 연속적으로 갱신하기 위한 하나의 전략을 개략적으로 도시한다. 제 1 데이터 세트(26a)는 신경망에 의해 생성되는데, 이것은 시간(T1)에서 시작하여 미래의 시간(Tn)까지 연장하는 간격에 걸쳐 시간 정보를 제공하는데 유효한 계수를 제공한다. 시간(T1)은 전술한 바와 같이 GPS 입력에 기초하여 데이터 세트(26)가 생성될 때에 의존한다. 신경망(28)의 공지된 파라미터 및 트레이닝 양에 기초하여, 기지국 제어기(22)는 T1에서 또는 그 후에 시작하여 시간(Tn)까지 연장하는 주기동안 데이터 세트(26)로부터 시간 정보를 얻을 수 있을 것이다. 일 예에서, 데이터 세트가 갱신되어 기지국 제어기(22)는 T1에서 Tn까지 연장하는 간격의 크기인 시간 간격에 걸쳐 시간 정보를 얻기 위한 정보를 항상 구비하게 된다. 일 예에서, T1과 Tn 간의 시간은 대략 2주이다.
데이터 세트(26a)가 생성될 때에 후속하여, 신경망(28)은 갱신된 GPS 시간 정보를 수신하고 시간(T1+i)로부터 시간(Tn+i)까지 연장하는 데이터 세트(26b)를 생성한다. 제 2 데이터 세트(26b)에 의해 커버되는 시간 간격의 길이는 커버 시간이 데이터 세트(26a)에 대한 커버 시간과 미래에 비교됨에도 불구하고 제 1 데이터 세트(26a)에 의해 커버되는 바와 동일하다. 또 다른 데이터 세트는 더 후에 생성되어 Tn부터 T2n까지 연장하는 시간을 커버할 수 있다. 그러한 데이터 세트는 도 4에서 참조 부호(26c)로 도시되어 있다.
데이터 세트 간의 오버랩 양은 주어진 상황에서의 필요성을 대처하도록 선택될 수 있다. 일 예에서, 후속의 데이터 세트가 생성될 때, 이전 데이터 세트는 소거될 수 있다. 예를 들면, 도 4에서 데이터 세트(26b)가 생성될 때 그것은 데이터 세트(26a)를 대체한다. 또 다른 예에서, 다수의 데이터 세트는 이들이 특정 주기동안 오버랩하는 곳에 유지되어 각각으로부터의 결과가 정확한 시간 정보를 결정하는데 사용될 수 있다.
본 발명은 이전의 글로벌 포지션 시간 정보에 기초하여 기지국 제어기를 위해 시간 정보를 얻기 위한 능력을 제공하여 GPS와의 통신이 두절되더라도 정확한 글로벌 포지션 시간 정보를 기초로 기지국이 동작할 수 있게 한다. 본 발명은 종래의 접근법의 능력을 상당히 초과하는 간격에 상기와 같은 타이밍 정보를 손쉽고 신뢰성있게 제공한다. 예를 들면, 기지국 제어기와 관계된 내부 타이머는 8시간까지 정보를 제공할 수 있지만, 그 짧은 시간을 지나서는 타이밍 정보가 반드시 신뢰성 있고 확실하지 않게된다. 대조적으로, 본 발명의 일 실시예는 2주까지의 주기동안 실제 GPS 타이밍 정보에 대응하거나 일관된 정확한 정보를 제공한다.
전술한 설명은 예시적이지 한정적인 것은 아니다. 본 발명의 본질에서 벗어나지 않고 상기 개시된 실시예에 다양한 변경 및 수정이 이루어 질 수 있다는 것이 당업자에게는 명백할 것이다. 본 발명에 주어지는 법적인 보호 범위는 단지 후술하는 청구 범위를 연구함으로써 결정될 수 있다.
따라서, 본 발명은 이전의 글로벌 포지션 시간 정보에 기초하여 기지국 제어기를 위해 시간 정보를 얻기 위한 능력을 제공하여 GPS와의 통신이 두절되더라도 정확한 글로벌 포지션 시간 정보를 기초로 기지국이 동작할 수 있게 한다.

Claims (10)

  1. 무선 통신 기지국을 위한 시간 정보를 유지하기 위한 방법에 있어서,
    신경망(a neural network)에 제공된 시간 정보를 사용하여 미래의 시간 정보를 제공하는 데이터 세트를 생성하는 단계와,
    상기 데이터 세트로부터의 시간 정보를 선택적으로 사용하여 상기 기지국과 관련된 통신을 수행하는 단계를 포함하되,
    상기 데이터 세트는 개시 시간을 기초로 미래의 시간 정보를 발생시키는 복수의 계수를 포함하는
    시간 정보 유지 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 데이터 세트는 제 1 기간 동안 유용하고,
    그 후의 기간인 제 2 기간을 위한 다른 데이터 세트를 생성하는 단계를 포함하는
    시간 정보 유지 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    외부 소스로부터 시간 정보를 수집하는 단계와,
    상기 수집된 시간 정보를 상기 신경망에 입력하는 단계와,
    상기 입력된 시간 정보를 기초로 데이터 세트를 생성하는 단계를 포함하는
    시간 정보 유지 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 수집된 시간 정보는 선택된 주기에 걸쳐 연장되고,
    상기 방법은
    상기 선택된 주기에 대응하는 주기에 대한 데이터 세트로부터의 시간 정보를 상기 수집된 시간 정보와 비교하는 단계와,
    상기 데이터 세트의 시간 정보가 선택된 범위 내에서 상기 수집된 시간 정보와 대응하지 않을 때 상기 신경망의 적어도 하나의 특성을 변경하는 단계를 포함하는
    시간 정보 유지 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 데이터 세트의 시간 정보가 상기 선택된 범위 내에서 상기 수집된 시간 정보와 대응할 때까지 상기 비교하는 단계 및 상기 변경하는 단계를 반복적으로 수행하는 단계를 포함하는
    시간 정보 유지 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    외부 소스로부터 시간 정보를 수신하는 단계와,
    상기 외부 소스의 시간 정보가 이용가능하지 않을 때를 판정하는 단계와,
    상기 외부 소스의 시간 정보가 이용가능하지 않을 때 시간 정보용으로 상기 데이터 세트를 사용하는 단계를 포함하는
    시간 정보 유지 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 외부 소스의 시간 정보가 이용가능하게 될 때까지 시간 정보를 생성하기 위해 초기화 시간 값 및 상기 데이터 세트를 이용하는 단계를 포함하는
    시간 정보 유지 방법.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 외부 소스의 시간 정보는 GPS(golobal position system) 시간 정보를 포함하는
    시간 정보 유지 방법.
  9. 삭제
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 데이터 세트를 사용하여 적어도 24 시간보다 큰 미래의 시간 정보를 제공하는 단계를 포함하는
    시간 정보 유지 방법.
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