KR101555018B1 - 대규모 미모 시스템 및 대규모 미모 시스템의 송수신 방법 - Google Patents

대규모 미모 시스템 및 대규모 미모 시스템의 송수신 방법 Download PDF

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홍재성
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한국철도기술연구원
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    • H04B7/0621—Feedback content
    • H04B7/0623—Auxiliary parameters, e.g. power control [PCB] or not acknowledged commands [NACK], used as feedback information

Abstract

본 발명은 단일 셀룰러 시스템, 제한된 피드백 시스템에서의 대규모 미모 시스템 및 대규모 미모 시스템의 송수신 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 다수의 송신안테나를 포함하는 송신단 및 상기 송신단과 통신하는 수신단을 포함하는 대규모 미모 시스템에 있어서, 상기 수신단 및 송신단은 상기 송신안테나의 서로 다른 범위인 그룹 정보 및 상기 송신안테나 수가 동일한 그룹끼리 동시에 동작하는 모드 정보를 공유하고, 상기 수신단은 상기 각 그룹에 상응하는 코드북을 이용하여 그룹별, 코드워드별로 SINR을 산출하고 이를 활용한 피드백 정보를 생성하여 송신단에 제공하고, 상기 송신단은 상기 피드백 정보를 이용하여 각 모드에서, 코드워드별로 상기 모드에 속한 모든 그룹의 채널용량(sum-rate)을 산출하고, 상기 채널용량 중 가장 큰 채널용량에 상응하는 수신단집합 및 모드를 선택하는 것을 특징으로 하는 대규모 미모 시스템에 관한 것으로, 모든 SNR의 경우에 성능 열화 없이 최적의 통신 환경을 제공할 수 있는 효과가 있다.

Description

대규모 미모 시스템 및 대규모 미모 시스템의 송수신 방법{Massive MIMO system and method of transceiving using the same}
본 발명은 단일 셀룰러 시스템, 제한된 피드백 시스템에서의 대규모 미모 시스템 및 대규모 미모 시스템의 송수신 방법에 관한 것이다.
다수 안테나 시스템(MIMO: Multi-Input Multi-Output)은 OFDM과 함께 3GPP LTE, 4G, WiFi에 있어 가장 기초적인 기술이며 그리고 지금까지 활발한 연구가 되어 왔다.
이론적으로 송신안테나와 수신안테나가 증가하면 높은 채널용량을 얻는다. 그러나, 송신부의 소수의 안테나(최대 8개)만이 현재 실제 시스템에서 지지된다.
많은 대규모 미모 시스템의 연구는 TDD(Time Division Duplex)시스템을 가정한다. FDD(Frequency Division Duplex)시스템에서는 대규모 안테나 송신단이 순시채널정보 획득을 위해 지나치게 많은 채널상태정보 피드백을 위한 무선자원을 필요로 하기 때문이다.
그러나, FDD는 실제 시스템에서 널리 이용되기 때문에 연구될 필요가 있다.
대규모 미모의 가장 큰 장점은 다수의 데이터 스트림을 많은 수의 송신 안테나로 송신하는 능력이다. 일반적으로, zero-forcing beamforming과 OBF(Orthogonal Beamforming)는 FDD 다수 사용자 미모에 사용되었다. 그리고 그들은 채널 정보를 코드북으로 추정한다.
특히, OBF는 다수 사용자 미모의 주 기술이고 단일 사용자 미모에 비해 낮은 SNR(Signal to Noise Ratio)과 적은 피드백 비트수로 우수한 기술이다.
그러나, OBF는 높은 SNR과 제한된 피드백 시스템에서 최적화된 전략은 될 수 없다.
송신안테나가 무한히 많을 때 내부 간섭은 이론적으로 제거되나 실제로는 시스템 사이즈가 유한하므로 사용자간 간섭의 영향에서 벗어날 수 없으며 이러한 간섭은 높은 SNR에서 영향이 더욱 지배적이다.
또한, 모든 자원을 안테나 수만큼 많은 수의 유저들에게 할당하는 것은 불가능하다. 따라서 송신단은 서비스가 제공될 적당한 수의 유저를 beamforming과 함께 결정해야 할 필요가 있다.
한편, 종래의 공개특허 제2013-0097117호는 사용자 단말을 복수의 그룹으로 분할하고 각 그룹에 대한 빔포밍 행렬을 결정하고 그룹 빔포밍 행렬에 기초한 그룹 빔포밍 전송을 그룹별로 수행하고, 순시채널 정보를 얻고 순시 채널 정보에 기초하여 단말들을 스케쥴링하는 기술에 관하여 개시하고 있다.
본 발명은 다수의 수신단을 포함하는 미모 시스템에서 높은 SNR의 경우에도 성능저하 없이 최적의 통신환경을 실현할 수 있는 대규모 미모 시스템 및 대규모 미모 시스템의 송수신 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위해 본 발명은 다수의 송신안테나를 포함하는 송신단과 통신하는 수신단에 있어서, 상기 송신안테나 서로 다른 범위인 그룹 정보를 송신단과 공유하는 저장부; 상기 그룹에 상응하는 코드북을 이용하여 그룹별, 코드워드별로 SINR을 산출하고 이를 활용하여 피드백 정보를 생성하는 연산부; 및 채널을 측정하고, 상기 피드백 정보를 상기 송신단에 제공하는 통신부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 수신단을 제공할 수 있다.
바람직하게는, 상기 저장부는 상기 송신안테나 수가 동일한 그룹끼리 동시에 동작하는 모드 정보를 상기 송신단과 더 공유하고, 상기 연산부는 모드별, 코드워드별로 SINR을 동등 비교하여 최적 모드를 선택하고, 상기 최적 모드에 상응하는 그룹 정보, 코드워드 정보 및 SINR 값을 포함하는 피드백 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 수신단을 제공할 수 있다.
바람직하게는, 상기 동등 비교는 SINR의 누적분포함수값을 이용한 것을 특징으로 하는 수신단을 제공할 수 있다.
또한, 피드백 정보를 제공하는 하나 이상의 수신단과 통신하는 송신단에 있어서, 다수의 송신안테나; 상기 송신안테나의 서로 다른 범위인 그룹 정보 및 상기 송신안테나 수가 동일한 그룹끼리 동시에 동작하는 모드 정보를 수신단과 공유하는 저장부; 상기 피드백 정보를 이용하여 각 모드에서, 코드워드별로 상기 모드에 속한 모든 그룹의 채널용량(sum-rate)을 산출하는 연산부; 상기 채널용량 중 가장 큰 채널용량에 상응하는 수신단집합 및 모드를 선택하는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 송신단을 제공할 수 있다.
바람직하게는, 상기 피드백 정보는 각 수신단이 송신한 그룹 정보, 코드워드 정보 및 SINR 값을 포함하고, 상기 수신단집합은 각 그룹 및 각 코드워드에서 최대 SINR 값을 피드백한 수신단 중에서 선택되는 것을 특징으로 하는 송신단을 제공할 수 있다.
바람직하게는, 상기 제어부는 상기 선택된 수신단집합에 상기 선택된 모드로 서비스를 제공하는 것을 특징으로 하는 송신단을 제공할 수 있다.
또한, 다수의 송신안테나를 포함하는 송신단 및 상기 송신단과 통신하는 수신단을 포함하는 대규모 미모 시스템에 있어서, 상기 수신단 및 송신단은 상기 송신안테나의 서로 다른 범위인 그룹 정보 및 상기 송신안테나 수가 동일한 그룹끼리 동시에 동작하는 모드 정보를 공유하고, 상기 수신단은 상기 각 그룹에 상응하는 코드북을 이용하여 그룹별, 코드워드별로 SINR을 산출하고 이를 활용한 피드백 정보를 생성하여 송신단에 제공하고, 상기 송신단은 상기 피드백 정보를 이용하여 각 모드에서, 코드워드별로 상기 모드에 속한 모든 그룹의 채널용량(sum-rate)을 산출하고, 상기 채널용량 중 가장 큰 채널용량에 상응하는 수신단집합 및 모드를 선택하는 것을 특징으로 하는 대규모 미모 시스템을 제공할 수 있다.
바람직하게는, 상기 수신단은 모드별, 코드워드별로 SINR을 동등 비교하여 최적 모드를 선택하고 상기 최적 모드에 상응하는 그룹 정보, 코드워드 정보 및 SINR 값을 포함하는 피드백 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 대규모 미모 시스템을 제공할 수 있다.
바람직하게는, 상기 동등 비교는 SINR의 누적분포함수값을 이용한 것을 특징으로 하는 대규모 미모 시스템을 제공할 수 있다.
바람직하게는, 상기 수신단집합은 각 그룹 및 각 코드워드에서 최대 SINR 값을 피드백한 수신단 중에서 선택되는 것을 특징으로 하는 대규모 미모 시스템을 제공할 수 있다.
바람직하게는, 상기 송신단은 상기 선택된 수신단집합에 상기 선택된 모드로 서비스를 제공하는 것을 특징으로 하는 대규모 미모 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 다수의 송신안테나를 포함하는 송신단과 통신하는 수신단의 피드백 방법에 있어서, 상기 송신단과 상기 송신안테나의 서로 다른 범위인 그룹 정보를 공유하는 단계; 채널을 측정하는 단계; 상기 그룹에 상응하는 코드북을 이용하여 그룹별, 코드워드별 SINR을 산출하고 이를 활용한 피드백 정보를 생성하는 단계; 상기 피드백 정보를 상기 송신단에 제공하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 수신단의 피드백 방법을 제공할 수 있다.
바람직하게는, 상기 수신단은 상기 송신안테나 수가 동일한 그룹끼리 동시에 동작하는 모드 정보를 상기 송신단과 더 공유하고, 상기 모드별, 코드워드별로 SINR을 동등 비교하여 최적 모드를 선택하고, 상기 최적 모드에 상응하는 그룹 정보, 코드워드 정보 및 SINR 값을 포함하여 피드백 정보로 생성하는 것을 특징으로 하는 수신단의 피드백 방법을 제공할 수 있다.
바람직하게는, 상기 동등 비교는 SINR의 누적분포함수값을 이용한 것을 특징으로 하는 수신단의 피드백 방법을 제공할 수 있다.
또한, 피드백 정보를 제공하는 하나 이상의 수신단과 통신하고, 다수의 송신안테나를 포함하는 송신단의 서비스 스케쥴링 방법에 있어서, 상기 송신안테나의 서로 다른 범위인 그룹 정보 및 동일한 수의 송신안테나를 보유한 그룹끼리 동시에 동작하는 모드 정보를 공유하는 단계; 상기 피드백 정보를 이용하여 각 모드에서, 코드워드별로 상기 모드에 속한 모든 그룹의 채널용량(sum-rate)을 산출하는 단계; 및 상기 채널용량 중 가장 큰 채널용량에 상응하는 수신단집합 및 모드를 선택하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 송신단의 서비스 스케쥴링 방법을 제공할 수 있다.
바람직하게는, 상기 피드백 정보는 각 수신단이 송신한 그룹 정보, 코드워드 정보 및 SINR 값을 포함하고, 상기 수신단집합은 각 그룹 및 각 코드워드에서 최대 SINR 값을 피드백한 수신단 중에서 선택되는 것을 특징으로 하는 송신단의 서비스 스케쥴링 방법을 제공할 수 있다.
바람직하게는, 상기 선택된 수신단집합에 상기 선택된 모드로 서비스를 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 송신단의 서비스 스케쥴링 방법을 제공할 수 있다.
또한, 다수의 송신안테나를 포함하는 송신단 및 상기 송신단과 통신하는 수신단을 포함하는 대규모 미모 시스템의 송수신 방법에 있어서, 상기 송신안테나의 서로 다른 범위인 그룹 정보 및 동일한 수의 송신안테나를 보유한 그룹끼리 동시에 동작하는 모드 정보를 공유하는 단계; 상기 수신단이 상기 그룹에 상응하는 코드북을 이용하여 그룹별, 코드워드별 SINR을 산출하고 이를 활용한 피드백 정보를 상기 송신단에 송신하는 피드백 단계; 및 상기 송신단이 상기 피드백 정보를 활용하여 각 모드에서, 코드워드별로 상기 모드에 속한 모든 그룹의 채널용량(sum-rate)을 이용하여 수신단집합 및 모드를 선택하는 선택 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 대규모 미모 시스템의 송수신 방법을 제공할 수 있다.
바람직하게는, 상기 피드백 단계는 상기 수신단은 채널을 측정하는 단계; 상기 그룹별, 코드워드별로 SINR을 산출하는 단계; 상기 SINR을 모드별, 코드워드별로 동등 비교하여 최적 모드를 선택하는 단계; 상기 최적 모드에 상응하는 그룹 정보, 코드워드 정보 및 SINR 값을 포함하여 피드백 정보로 생성하는 단계; 및 상기 피드백 정보를 상기 송신단에 송신하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 대규모 미모 시스템의 송수신 방법을 제공할 수 있다.
바람직하게는, 상기 동등 비교는 SINR의 누적분포함수값을 이용한 것을 특징으로 하는 대규모 미모 시스템의 송수신 방법을 제공할 수 있다.
바람직하게는, 상기 선택 단계는 상기 피드백 정보를 이용하여 각 모드에서, 코드워드별로 상기 모드에 속한 모든 그룹의 채널용량(sum-rate)을 산출하는 단계; 상기 채널용량 중 가장 큰 채널용량을 산출한 수신단들을 수신단집합으로 선택하고 이에 상응하는 모드를 선택하는 단계; 및 을 특징으로 하는 대규모 미모 시스템의 송수신 방법을 제공할 수 있다.
바람직하게는, 상기 수신단집합은 각 그룹 및 각 코드워드에서 최대 SINR 값을 피드백한 수신단 중에서 선택되는 것을 특징으로 하는 대규모 미모 시스템의 송수신 방법을 제공할 수 있다.
바람직하게는, 상기 송신단이 상기 선택된 수신단집합에 상기 선택된 모드로 서비스를 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 대규모 미모 시스템의 송수신 방법을 제공할 수 있다.
본 발명에 의한 대규모 미모 시스템은 모든 SNR의 경우에 성능 열화 없이 최적의 통신 환경을 제공할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 대규모 미모 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 수신단 및 송신단을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 대규모 미모 시스템에서의 모드와 그룹을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 대규모 미모 시스템에서의 코드북과 코드워드의 구조를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 대규모 미모 시스템에서 수신단집합을 선택하는 과정을 나타낸 개념도이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 대규모 미모 시스템의 송수신 방법을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 대규모 미모 시스템의 서비스 송수신 방법 중 피드백 단계의 세부단계를 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 대규모 미모 시스템의 서비스 송수신 방법 중 선택 단계의 세부단계를 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 대규모 미모 시스템의 송수신 방법과 기존의 송수신 방법을 비교한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 대규모 미모 시스템의 송수신 방법과 기존의 송수신 방법을 비교한 도면이다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 대규모 미모 시스템의 송수신 방법과 기존의 송수신 방법을 비교한 도면이다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부한 도면들을 참조하여 상세히 설명하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면 번호에 상관없이 동일한 수단에 대해서는 동일한 참조 번호를 사용하기로 한다.
본 발명에서는 제한된 피드백을 가지는 단일 셀룰러 시스템을 가정한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 대규모 미모 시스템(100)을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 대규모 미모 시스템(100)은 다수의 수신단(110) 및 다수의 송신안테나(122)를 이용하여 상기 다수의 수신단(110)과 통신하는 송신단(120)을 포함한다.
다수의 수신단(110)은 송신단(120)으로부터 서비스를 제공받을 수 있는 사용자 단말(110)이 될 수 있다.
송신단(120)은 수신단(110)에게 서비스를 제공하는 이른바 베이스 스테이션(BS: Base Station)이 될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 수신단(110) 및 송신단(120)을 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 수신단(110)은 저장부(112), 연산부(114) 및 통신부(116)를 포함한다.
송신단(120)은 송신안테나(122), 저장부(124), 연산부(126) 및 제어부(128)를 포함한다. 본 발명의 실시예에서 송신안테나(122)의 수는 M으로 표시하기로 한다.
상기 수신단(110)의 저장부(112) 및 상기 송신단(120)의 저장부(124)는 상기 송신안테나(122)의 서로 다른 범위인 그룹 정보 및 상기 송신안테나(122) 수가 동일한 그룹끼리 동시에 동작하는 모드 정보를 공유한다.
본 발명에서 그룹 정보는 그룹 인덱스, 모드 정보는 모드 인덱스로 구분한다.
본 발명에서 서로 다른 모드에서 서비스가 제공될 수 있는 수신단(110)의 수가 달라진다. 이는 M개의 송신안테나(122)를 서비스가 제공될 수 있는 수신단(110)의 수를 고려하여 균등 분할하기 때문이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 대규모 미모 시스템(100)에서의 모드와 그룹을 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 송신안테나(122)의 수 M은 64이다.
본 발명의 일실시예에서 모드는 3개의 모드로 구분되고, 모드1은 1명의 수신단(110)에게 서비스가 제공되고 송신안테나(122)는 하나의 그룹이 그룹화 되고(이하 그룹1이라 한다), 모드2는 2명의 수신단(110)에게 서비스가 제공되고 송신안테나(122)는 2개의 그룹으로 그룹화 되고(이하 그룹2, 그룹3이라 한다), 모드3은 4명의 수신단(110)에게 서비스가 제공되고 송신안테나(122)는 4개의 그룹으로 그룹화된다(이하 그룹4, 그룹5, 그룹6, 그룹7이라 한다).
이에 따라, 모드1에서는 64개의 송신안테나(122)가 하나의 그룹1에 배정되고, 모드2에서는 32개의 송신안테나(122)가 각각 그룹2, 그룹3에 배정되고, 모드3에서는 16개의 송신안테나(122)가 각각 그룹4, 그룹5, 그룹6, 그룹7에 배정된다.
상기 그룹 인덱스를 g라고 하고, 안테나의 수를 M이라 할 때, 그룹g에 배정되는 송신안테나(122)의 범위
Figure 112014096742018-pat00001
를 일반화하면 하기 [수식 1]과 같다.
[수식 1]
Figure 112014096742018-pat00002

여기서 [x]는 x보다 큰 정수 중 가장 작은 수를 의미한다.
예를 들어, 본 발명의 일실시예에서 그룹 5의 경우 17번 내지 32번의 송신안테나(122)가 배정된다.
이하에서는, 본 발명의 일실시예에 따른 수신단(110)의 프로세스에 대해 설명한다.
연산부(114)는 각 그룹에 상응하는 코드북을 이용하여 그룹별, 코드워드별로 SINR을 산출한다. 연산부(114)는 상기 SINR을 활용하여 피드백 정보를 생성하여 송신단(120)에 제공한다.
상기 피드백 정보는 최적의 통신환경을 제공받을 수 있는 정보로 선택한다.
구체적으로, 통신부(116)는 자신의 채널을 측정하고 연산부(114)는 코드북을 이용하여 각 그룹마다 코드워드별로 SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio)을 산출하고, 각 모드 마다 상기 SINR 중 최대 SINR을 선택하고, 상기 각 모드에서의 최대 SINR을 동등 비교하여 최적 모드를 선택하고, 상기 최적 모드에 상응하는 그룹 인덱스, 코드워드 인덱스 및 SINR을 포함하는 피드백 정보를 생성한다.
본 발명의 일실시예에서 상기 동등 비교는 상기 최대 SINR의 누적분포함수값(CDF: Cumulative Distribution Function)을 비교하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일실시예에서 코드북은 정의된 모드에 따른다. 모드1에서 채널벡터의 크기는
Figure 112014096742018-pat00003
이다. 따라서, 모드1에 대한 코드북은
Figure 112014096742018-pat00004
의 크기를 갖는
Figure 112014096742018-pat00005
개의 벡터들로 구성된다. 여기서,
Figure 112014096742018-pat00006
는 코드 내에 코드워드의 개수를 표현하기 위한 비트 수를 나타낸다.
이를 일반화 하면 모드 m에서, 코드북은
Figure 112014096742018-pat00007
의 크기를 갖는
Figure 112014096742018-pat00008
개의 벡터들로 구성된다.
코드북 생성 예로 글래스매니안(Grassmannian) 코드북을 사용하여 코드북을 생성할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 대규모 미모 시스템에서의 코드북과 코드워드의 구조를 나타낸 도면이다.
도 4를 참조하면, 각 모드에서의 코드북 및 코드워드는 서로 다른 사이즈를 갖는 것을 알 수 있다.
각각의 연산부(114)는 각 그룹마다 코드워드 별로 SINR을 산출하게 되는데 하기 k번째 수신단(110)이 산출한 g번째 그룹의 i번째 코드워드에 대한
Figure 112014096742018-pat00009
는 하기 [수식 2]와 같다.
[수식 2]
Figure 112014096742018-pat00010

여기서, P는 송신파워이고,
Figure 112014096742018-pat00011
는 k번째 수신단(110)의 g번째 그룹에 대한 채널벡터이다.
Figure 112014096742018-pat00012
를 z라 하고,
Figure 112014096742018-pat00013
를 y라 하면 상기 [수식 2]는
Figure 112014096742018-pat00014
로 간략화 된다.
여기서, z와 y는 각각
Figure 112014096742018-pat00015
와
Figure 112014096742018-pat00016
의 분포를 갖는다.
Figure 112014096742018-pat00017
는 카이-스퀘어 분포(chi-square distribution)를 의미한다.
Figure 112014096742018-pat00018
를
Figure 112014096742018-pat00019
라 하면,
Figure 112014096742018-pat00020
에 대한 누적분포함수(이하 CDF라 한다)
Figure 112014096742018-pat00021
는 하기 [수식 3]과 같다.
[수식 3]
Figure 112014096742018-pat00022

m번째 모드에서, 최대 SINR은 가지는 그룹 인덱스를
Figure 112014096742018-pat00023
이라 하고, 그 때
Figure 112014096742018-pat00024
값을
Figure 112014096742018-pat00025
라 하기로 한다. 이 때,
Figure 112014096742018-pat00026
에 대한 CDF는 하기 [수식 4]와 같다.
[수식 4]
Figure 112014096742018-pat00027

수식 4에서,
Figure 112014096742018-pat00028
를 의미한다.
본 발명에서는 모드마다 SINR의 분포(distribution)이 다른 것을 감안하여 SINR의 크기 자체를 비교하는 대신에 SINR의 CDF를 비교하여 가장 큰 CDF 값을 나타내는 최적 모드를 찾아내게 된다.
최적 모드를 찾으면 그 모드에서 CDF 값을 산출한 코드워드 인덱스i 및 그룹 인덱스g를 찾을 수 있다.
최적 모드에 상응하는 코드워드 인덱스를
Figure 112014096742018-pat00029
라 하고, 최적 모드에 상응하는 그룹 인덱스를
Figure 112014096742018-pat00030
라 하고, 그 때의 SINR을
Figure 112014096742018-pat00031
라 하면,
Figure 112014096742018-pat00032
,
Figure 112014096742018-pat00033
및
Figure 112014096742018-pat00034
가 k번째 수신단(110)이 송신단(120)에 피드백하는 피드백 정보가 된다.
피드백 정보의 비트 수
Figure 112014096742018-pat00035
가 된다. 여기서
Figure 112014096742018-pat00036
은
Figure 112014096742018-pat00037
이다. N은 총 그룹의 수로 본 발명의 실시예에서는 7이 된다. 따라서,
Figure 112014096742018-pat00038
은 3비트가 된다.
이하에서는, 본 발명의 일실시예에 따른 송신단(110)의 프로세스에 대해 설명한다.
송신단(120)의 제어부(128)는 상기 수신단(110)들이 제공한 피드백 정보들로부터 상기 각 그룹마다 각 그룹의 상기 코드워드별로 최대 SINR을 가지는 수신단을 선별하고, 연산부(126)는 상기 수신단(110)이 송신한 피드백 정보에 따라 상기 각 모드 마다 각 코드워드에 상응하는 채널용량(sum-rate)을 각각 산출한다.
또한, 제어부(128)는 상기 채널용량 중 가장 큰 채널용량에 상응하는 코드워드 및 모드를 선택하고, 상기 코드워드 및 상기 모드에 상응하는 그룹 인덱스, 코드워드 인덱스를 피드백 정보로 생성한 수신단들을 수신단집합으로 선택한다. 또한, 상기 수신단집합이 속하는 상기 모드(수신단들이 피드백한 그룹 인덱스에 해당하는 모드)를 선택한다.
송신단(120)은 상기 선택된 수신단집합에 상기 선택된 모드로 동시에 서비스를 제공한다.
구체적으로, 제어부(128)는 수신단(110)들이 제공한 피드백 정보를 가지고 수신단집합을 설정한다. i번째 코드워드와 g번째 그룹을 피드백한 수신단집합을
Figure 112014096742018-pat00039
라 하고
Figure 112014096742018-pat00040
에 속하는 수신단(110) 각각이 피드백한
Figure 112014096742018-pat00041
를
Figure 112014096742018-pat00042
라 한다.
제어부(128)는 각 그룹g 마다 각 그룹의 코드워드 i별로 최대 SINR을 가지는 수신단(110)들을 선별하여 수신단집합
Figure 112014096742018-pat00043
를 생성한다. 수신단집합
Figure 112014096742018-pat00044
의 생성방법은 하기 [수식 5]와 같다.
[수식 5]
Figure 112014096742018-pat00045

예를 들어, k=23번 수신단(110)이 3번째 그룹의 5번째 코드워드를 피드백한 수신단(110) 중 가장 높은 SINR을 피드백 하였다면,
Figure 112014096742018-pat00046
는 23번 수신단(110)이 되는 것이다.
Figure 112014096742018-pat00047
이 피드백한 SINR을
Figure 112014096742018-pat00048
로 표기한다. 연산부(126)는 각 모드마다 각 코드워드에 상응하는 채널용량을 산출하게 되는데 서로 다른 모드끼리의 비교를 위해서 sum-rate
Figure 112014096742018-pat00049
를 계산한다. sum-rate를 계산하는 방법은 하기 [수식 6]을 따른다.
[수식 6]
Figure 112014096742018-pat00050

Figure 112014096742018-pat00051
는
Figure 112014096742018-pat00052
에 속하는 수신단(110) 중 m번째 모드에 속하는 수신단집합을 의미한다.
예를 들어, 모드3, 5번째 코드워드의 경우, 그룹은 그룹4, 그룹5, 그룹6, 그룹7이 포함되며
Figure 112014096742018-pat00053
,
Figure 112014096742018-pat00054
,
Figure 112014096742018-pat00055
,
Figure 112014096742018-pat00056
이라 하자. 그러면,
Figure 112014096742018-pat00057
에 포함되는 수신단집합은 k=11, 34, 98, 6인 수신단(110)들이 된다.
제어부(128)은 상기
Figure 112014096742018-pat00058
를 비교하여 가장 큰 값을 산출한 모드 인덱스 m과 코드워드 인덱스 i를 선택한다. 모드 인덱스 m과 코드워드 인덱스 i가 각각 선택되면 이에 상응하는 그룹 인덱스
Figure 112014096742018-pat00059
, 코드워드 인덱스
Figure 112014096742018-pat00060
를 피드백 정보로 생성한 수신단(110)을 알 수 있다.
Figure 112014096742018-pat00061
의 비교에 따른 상기 인덱스 m 및 i의 선택을 수식으로 표현하면 하기 [수식 7]과 같다.
[수식 7]
Figure 112014096742018-pat00062

예를 들어, 상기 수신단집합 k=11, 34, 98, 6인 수신단(110)들의 sum-rate가 모든 모드 및 각 모드에서의 모든 코드워드 중 가장 큰 값으로 산출되었다면 수신단집합
Figure 112014096742018-pat00063
는 k=11, 34, 98, 6인 수신단(110)들의 집합이 된다.
이 때, 상기 수신단(110)들은 위의 예에서 3번 모드, 5번 코드워드에 속하는 것을 알 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 대규모 미모 시스템(100)에서 수신단집합을 선택하는 과정을 나타낸 개념도이다.
도 5를 참조하면, 제어부(128)는 3개의 모드 중에서 최적의 모드 인덱스 및 코드워드 인덱스를 선별한다.
Figure 112014096742018-pat00064
에 속해있는 녹색 원과 회색 원은
Figure 112014096742018-pat00065
를 코드워드로 피드백한 수신단(110)의 SINR을 나타낸다.
Figure 112014096742018-pat00066
에서 g는 생략되었다. 같은 모드에서는
Figure 112014096742018-pat00067
가 같기 때문이다.
실제로 각
Figure 112014096742018-pat00068
마다 수신단(110)의 수는 다를 것이지만 간단한 설명을 위해 각 그룹 g 및 코드워드 i 마다 2개의 수신단(110)이 g, i를 피드백한 것으로 하였다.
녹색 원은 같은 그룹 g, 및 코드워드 i에서 가장 큰 SINR 값을 피드백한 수신단(110)의 SINR을 의미한다.
회색 원은 같은 그룹 g, 및 코드워드 i에서 녹색 원 이외의 수신단(110)의 SINR을 의미한다.
위의 수식으로 표현하면 녹색 원은
Figure 112014096742018-pat00069
가 된다.
하늘색 상자는 각 모드 마다 각 코드워드에 상응하는 sum-rate를 의미하며 제어부(128)은 이 중에서 가장 큰 sum-rate
Figure 112014096742018-pat00070
를 산출한 모드 및 코드워드를 선택하게 된다.
이에 따라, 상기 최적 코드워드 및 최적 모드에 상응하는 그룹 인덱스, 코드워드 인덱스를 피드백 정보로 생성한 수신단(110)들을 수신단집합으로 선택된다.
송신단(120)은 상기 선택된 수신단집합에 상기 선택된 모드로 동시에 서비스를 제공한다.
상기 선택된 모드의 인덱스를
Figure 112014096742018-pat00071
, 이에 상응하는 코드워드의 인덱스를
Figure 112014096742018-pat00072
라 할 때,
Figure 112014096742018-pat00073
(위의 예에서, 수신단집합은 4개의 수신단(110)으로 이루어지므로
Figure 112014096742018-pat00074
) 프리코딩 행렬
Figure 112014096742018-pat00075
는 하기 [수식 8]과 같다.
[수식 8]
Figure 112014096742018-pat00076

여기서
Figure 112014096742018-pat00077
는
Figure 112014096742018-pat00078
제로 행렬(zero matrix)이다.
제어부(128)은 상기 프리코딩 행렬
Figure 112014096742018-pat00079
에 따라 선택된 수신단집합
Figure 112014096742018-pat00080
에 대해 서비스를 제공할 수 있다.
서비스 제공이 완료된 이후에 수신단(110) 및 송신단(120)은 동일 프로세스를 반복한다.
송신단(120)은 상기와 같은 방법에 따라 최적의 통신환경이 제공될 수 있는 모드를 선택함으로써 서비스가 동시에 제공될 수 있는 수신단(110)의 수를 조절한다.
이에 따라, 높은 SNR의 경우에도 서비스되는 수신단(110)의 수를 조절함으로써 최적의 통신환경을 지속적으로 제공할 수 있게 된다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 대규모 미모 시스템(100)의 송수신 방법을 나타낸 도면이다.
도 6을 참조하면, S210단계에서 대규모 미모 시스템(100)은 그룹 정보 및 모드 정보를 공유한다.
S210단계에서 상기 송신단(120) 및 상기 수신단(110)은 상기 송신안테나(122)의 서로 다른 범위인 그룹 정보 및 상기 송신안테나(122) 수가 동일한 그룹끼리 동시에 동작하는 모드 정보를 공유한다.
상기 그룹화 된 송신안테나(122)의 수는 상기 각 모드에서 동등한 수로 그 모드에 속한 그룹에 배분된다.
S220단계에서 상기 수신단(110) 각각은 최적의 통신환경을 제공받을 수 있는 피드백정보를 상기 송신단(120)에 송신한다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 대규모 미모 시스템(100)의 송수신 방법 중 피드백 단계의 세부단계를 나타낸 도면이다.
도 7을 참조하면, S220단계는 S221단계 내지 S225단계를 포함한다.
S221단계에서 수신단(110)은 자신의 채널을 측정한다.
S222단계에서 수신단(110)은 그룹별, 코드워드별로 SINR을 산출한다.
S223단계에서 수신단(110)은 각 모드 마다 상기 SINR 중 최대 SINR을 선택한다.
S223단계에서 수신단(110)은 상기 각 모드에서의 최대 SINR을 동등 비교하여 최적 모드를 선택한다.
본 발명의 일실시예에서 상기 동등 비교는 상기 최대 SINR의 누적분포함수값(CDF: Cumulative Distribution Function)을 비교하는 것을 특징으로 한다.
S224단계에서 수신단(110)은 상기 최적 모드에 상응하는 그룹 인덱스, 코드워드 인덱스 및 SINR을 포함하는 피드백 정보를 생성한다.
S225단계에서 수신단(110)은 상기 피드백 정보를 송신단(120)에 제공한다.
다시 도 6을 참조하면, S230단계에서 송신단(120)은 상기 피드백 정보들을 활용하여 최적의 통신환경이 제공될 수 있는 수신단집합 및 모드를 선택한다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 대규모 미모 시스템(100)의 송수신 방법 중 선택 단계의 세부단계를 나타낸 도면이다.
도 8을 참조하면, S230단계는 S231단계 내지 S234단계를 포함한다.
S231단계에서 송신단(120)은 그룹마다 각 그룹의 상기 코드워드별로 최대 SINR을 가지는 수신단을 선별한다.
S232단계에서 송신단(120)은 상기 수신단의 피드백 정보를 활용하여 각 모드 마다 각 코드워드에 상응하는 채널용량(sum-rate)을 각각 산출한다.
S233단계에서 송신단(120)은 상기 채널용량 중 최대 채널용량에 상응하는 코드워드 및 모드를 선택한다.
S233단계에서 송신단(120)은 상기 코드워드 및 상기 모드에 상응하는 그룹 인덱스, 코드워드 인덱스를 피드백 정보로 생성한 수신단(110)들을 수신단집합으로 선택한다. 또한, 상기 수신단집합에 상응하는 모드를 선택한다.
다시 도 6을 참조하면, S240단계에서 송신단(120)은 선택된 수신단집합에 대해 선택된 모드로 서비스를 제공한다.
상기와 같은 방법에 따르면, 각 수신단(110)은 최적의 서비스를 제공받을 수 있는 환경에 관한 정보를 피드백 정보로 하여 송신단(120)에게 제공하고, 송신단(120)은 피드백 정보들을 활용하여 최적의 통신환경을 제공할 수 있는 수신단집합을 선택함으로써 낮은 SNR에 있어서나 높은 SNR에 있어서나 성능 저하 없는 서비스를 제공할 수 있게 된다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 대규모 미모 시스템의 송수신 방법과 기존의 송수신 방법을 비교한 도면이다.
붉은색 선은 본 발명의 일실시예에 따른 대규모 미모 시스템의 송수신 방법에 따른, 초록색 선은 기존의 대규모 직교 빔형성 (OBF:orthogonal beam forming) 기법에 따른, 푸른색 선은 기존의 철저한 대규모 직교 빔형성(OBF: exhaustive) 기법에 따른 신호대 잡음비(SNR) 대 채널용량(Sum Rate)의 시뮬레이션 결과를 나타낸 것이다.
송신안테나(122)의 수 M은 64, 수신단의 총 수 Kt는 50, 서비스되는 수신단집합은 K는 4, 수신단이 피드백하는 총 비트수 B는 6으로 하였다. 다만, 대규모 직교 빔형성 기법 및 철저한 대규모 직교 빔형성 기법에서는 K가 고정되나, 본 발명에 따르면 K는 모드에 따라 1, 2, 또는 4로 선택될 수 있다.
본 발명의 일실시예에서 사용한 코드북은
Figure 112014096742018-pat00081
무작위 단위행렬(ramdom unitary matrix)에서 무작위로 선택된
Figure 112014096742018-pat00082
개의 코드워드들로 구성된다. 반면, 대규모 직교 빔형성 기법에서 코드북은
Figure 112014096742018-pat00083
무작위 단위행렬에서 무작위로 선택된
Figure 112014096742018-pat00084
개의 코드워드들로 구성된다.
여기서,
Figure 112014096742018-pat00085
는 기존의 대규모 직교 빔형성 (OBF:orthogonal beam forming) 기법 또는 기존의 철저한 대규모 직교 빔형성(OBF: exhaustive) 기법에서의 코드북 행렬의 개수를 나타내는 비트수이다.
Figure 112014096742018-pat00086
=4이면, 행렬의 개수는 16개가 된다.
철저한 대규모 직교 빔형성 기법의 경우 대규모 직교 빔형성 기법과 다른 점은 각 벡터 별, 행렬 별로 모든 SINR을 고려한다는 것이다.
시뮬레이션 결과를 살펴보면 낮은 SNR에서 본 발명의 일실시예에 따른 대규모 미모 시스템의 송수신 결과와 철저한 대규모 직교 빔형성 기법은 비슷한 성능을 나타냈다. 그러나, 높은 SNR에서는 본 발명의 일실시예에 따른 대규모 미모 시스템의 송수신 결과가 기존의 방법들(Massive OBF, Massive OBF: exhaustive) 보다 훨씬 높은 채널용량을 나타내었다.
이처럼 본 발명의 장점은 높은 SNR에서 두드러진다. 본 발명은 높은 SNR에서도 성능이 떨어지지 않고 높은 채널용량을 나타내었는데 이는 송신단에서 제안된 기법에 따라 최적의 성능을 나타내는 모드를 선택함으로써 서비스되는 수신단의 수가 달라지기 때문이다. 기존의 방법은(Massive OBF, Massive OBF: exhaustive) 서비스되는 수신단집합의 수가 고정되어 있기 때문에 높은 SNR에서 간섭(interference)의 영향이 커져 오히려 성능이 올라가지 않는 결과가 발생한다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 대규모 미모 시스템의 송수신 방법과 기존의 송수신 방법을 비교한 도면이다.
도 10에서의 조건은 M=64, Kt=50, K=4, B=7을 사용하였다. K=4, B=7이기 때문에
Figure 112014096742018-pat00087
는 5가 된다.
도 10에서의 조건에서도 역시 본 발명의 일실시예에 따른 대규모 미모 시스템의 송수신 방법의 결과가 기존의 방법들(Massive OBF, Massive OBF: exhaustive)보다 모든 SNR에서 높은 채널용량을 나타내었다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 대규모 미모 시스템의 송수신 방법과 기존의 송수신 방법을 비교한 도면이다.
도 11에서는 M=64, SNR=20dB, B=6을 사용하면서 Kt 값을 변화시키면서 채널용량을 시뮬레이션 하였다.
도 9, 도 10에서와 마찬가지로 붉은색 선은 본 발명의 일실시예에 따른 대규모 미모 시스템의 송수신 방법에 따른, 초록색 선은 기존의 대규모 직교 빔형성(OBF:orthogonal beam forming) 기법에 따른, 푸른색 선은 기존의 철저한 대규모 직교 빔형성(OBF: exhaustive) 기법에 따른 수신단의 총 수 Kt 대 채널용량(Sum Rate)의 시뮬레이션 결과를 나타낸 것이다.
시뮬레이션 결과를 살펴보면 SNR에 따른 시뮬레이션결과와 마찬가지로 본 발명의 일실시예에 따른 대규모 미모 시스템의 송수신 방법에 따른 결과가 가장 성능이 우수한 것을 알 수 있다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
100: 대규모 미모 시스템
110: 수신단
112: 저장부
114: 연산부
116: 통신부
120: 송신단
122: 송신안테나
128: 저장부
126: 연산부
128: 제어부

Claims (23)

  1. 다수의 송신안테나를 포함하는 송신단 및 상기 송신단과 통신하는 다수의 수신단들을 포함하는 대규모 미모 시스템에 있어서,
    상기 송신안테나의 서로 다른 범위인 그룹 정보, 상기 송신안테나 수가 동일한 그룹끼리 동시에 동작하는 모드 정보 및 모드에 따라 서로 다른 사이즈를 갖는 코드북과 코드워드 정보를 송신단과 공유하는 저장부;
    상기 각 그룹에 상응하는 코드북을 이용하여 각 그룹마다 코드워드별로 SINR을 산출하고, 각 모드마다 상기 코드워드별 SINR 중 최대 SINR를 선택하고, 상기 각 모드에서의 상기 최대 SINR을 동등 비교하여 수신단 입장에서 최적 모드를 선택하여 상기 최적 모드에 상응하는 그룹 정보, 코드워드 정보 및 SINR 값을 포함하는 피드백 정보를 생성하는 연산부; 및
    채널을 측정하고, 상기 피드백 정보를 상기 송신단에 제공하는 통신부;를 포함하는 것
    을 특징으로 하는 수신단.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 동등 비교는 SINR의 누적분포함수값을 이용한 것
    을 특징으로 하는 수신단.
  4. 다수의 송신안테나를 포함하는 송신단 및 상기 송신단과 통신하는 다수의 수신단들을 포함하는 대규모 미모 시스템에 있어서,
    다수의 송신안테나;
    상기 송신안테나의 서로 다른 범위인 그룹 정보, 상기 송신안테나 수가 동일한 그룹끼리 동시에 동작하는 모드 정보 및 모드에 따라 서로 다른 사이즈를 갖는 코드북과 코드워드 정보를 수신단들과 공유하는 저장부;
    상기 다수의 수신단들이 수신단 입장에서 선택한 최적 모드와 관련하여 송신한 그룹 정보, 코드워드 정보 및 SINR 값을 포함하는 피드백 정보를 이용하여 각 모드마다 코드워드별로 상기 모드에 속한 모든 그룹의 최대 SINR을 갖는 수신단 집합의 채널용량을 산출하는 연산부;
    상기 채널용량 중 가장 큰 채널용량에 상응하는 수신단 집합, 모드 정보, 코드워드 정보를 선택하는 제어부;를 포함하는 것
    을 특징으로 하는 송신단.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 각 모드마다 코드워드별로 상기 모드에 속한 모든 그룹의 최대 SINR을 갖는 수신단 집합은 동일한 그룹 정보 및 동일한 코드워드 정보를 피드백한 수신단들 중 최대 SINR을 갖는 수신단들로 이루어지는 것
    을 특징으로 하는 송신단
  6. 제4항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 선택된 수신단집합에 상기 선택된 모드 및 상기 선택된 코드워드 정보로 서비스를 제공하는 것
    을 특징으로 하는 송신단.
  7. 다수의 송신안테나를 포함하는 송신단 및 상기 송신단과 통신하는 수신단들을 포함하는 대규모 미모 시스템에 있어서,
    상기 송신단 및 상기 수신단들은 상기 송신안테나의 서로 다른 범위인 그룹 정보, 상기 송신안테나 수가 동일한 그룹끼리 동시에 동작하는 모드 정보 및 모드에 따라 서로 다른 사이즈를 갖는 코드북과 코드워드 정보를 공유하고,
    상기 수신단들은 상기 각 그룹에 상응하는 코드북을 이용하여 각 그룹마다 코드워드별로 SINR을 산출하고, 각 모드마다 상기 코드워드별 SINR 중 최대 SINR를 선택하고, 상기 각 모드에서의 상기 최대 SINR을 동등 비교하여 수신단 입장에서 최적 모드를 선택하여 상기 최적 모드에 상응하는 그룹 정보, 코드워드 정보 및 SINR 값을 포함하는 피드백 정보를 생성하여 상기 송신단에 제공하고,
    상기 송신단은 상기 피드백 정보를 이용하여 각 모드마다 코드워드별로 상기 모드에 속한 모든 그룹의 최대 SINR을 갖는 수신단 집합의 채널용량을 산출하고, 상기 채널용량 중 가장 큰 채널용량에 상응하는 수신단 집합, 모드 정보, 코드워드 정보를 선택하는 것
    을 특징으로 하는 대규모 미모 시스템.
  8. 삭제
  9. 제7항에 있어서,
    상기 동등 비교는 SINR의 누적분포함수값을 이용한 것
    을 특징으로 하는 대규모 미모 시스템.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 각 모드마다 코드워드별로 상기 모드에 속한 모든 그룹의 최대 SINR을 갖는 수신단 집합은 동일한 그룹 정보 및 동일한 코드워드 정보를 피드백한 수신단들 중 최대 SINR을 갖는 수신단들로 이루어지는 것
    을 특징으로 하는 대규모 미모 시스템.
  11. 제7항에 있어서,
    상기 송신단은 상기 선택된 수신단집합에 상기 선택된 모드 및 상기 선택된 코드워드 정보로 서비스를 제공하는 것
    을 특징으로 하는 대규모 미모 시스템.
  12. 다수의 송신안테나를 포함하는 송신단 및 상기 송신단과 통신하는 다수의 수신단들을 포함하는 대규모 미모 시스템의 수신단의 피드백 방법에 있어서,
    상기 송신단과 상기 송신안테나의 서로 다른 범위인 그룹 정보, 상기 송신안테나 수가 동일한 그룹끼리 동시에 동작하는 모드 정보 및 모드에 따라 서로 다른 사이즈를 갖는 코드북과 코드워드 정보를 공유하는 단계;
    채널을 측정하는 단계;
    상기 각 그룹에 상응하는 코드북을 이용하여 각 그룹마다 코드워드별로 SINR을 산출하고, 각 모드마다 상기 코드워드별 SINR 중 최대 SINR를 선택하고, 상기 각 모드에서의 상기 최대 SINR을 동등 비교하여 수신단 입장에서 최적 모드를 선택하여 상기 최적 모드에 상응하는 그룹 정보, 코드워드 정보 및 SINR 값을 포함하여 피드백 정보를 생성하는 단계;
    상기 피드백 정보를 상기 송신단에 제공하는 단계;를 포함하는 것
    을 특징으로 하는 수신단의 피드백 방법.
  13. 삭제
  14. 제12항에 있어서,
    상기 동등 비교는 SINR의 누적분포함수값을 이용한 것
    을 특징으로 하는 수신단의 피드백 방법.
  15. 다수의 송신안테나를 포함하는 송신단 및 상기 송신단과 통신하는 다수의 수신단들을 포함하는 대규모 미모 시스템의 송신단의 서비스 스케줄링 방법에 있어서,
    상기 수신단들과 상기 송신안테나의 서로 다른 범위인 그룹 정보, 상기 송신안테나 수가 동일한 그룹끼리 동시에 동작하는 모드 정보 및 모드에 따라 서로 다른 사이즈를 갖는 코드북과 코드워드를 공유하는 단계;
    상기 수신단들이 수신단 입장에서 선택한 최적 모드와 관련하여 송신한 그룹 정보, 코드워드 정보 및 SINR 값을 포함하는 피드백 정보를 이용하여 각 모드마다 코드워드별로 상기 모드에 속한 모든 그룹의 최대 SINR을 갖는 수신단 집합의 채널용량을 산출하는 단계;
    상기 채널용량 중 가장 큰 채널용량에 상응하는 수신단 집합, 모드 정보, 코드워드 정보를 선택하는 단계;를 포함하는 것
    을 특징으로 하는 송신단의 서비스 스케쥴링 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 각 모드마다 코드워드별로 상기 모드에 속한 모든 그룹의 최대 SINR을 갖는 수신단 집합은 동일한 그룹 정보 및 동일한 코드워드 정보를 피드백한 수신단들 중 최대 SINR을 갖는 수신단들로 이루어지는 것
    을 특징으로 하는 송신단의 서비스 스케쥴링 방법.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 선택된 수신단집합에 상기 선택된 모드 및 상기 선택된 코드워드 정보로 서비스를 제공하는 단계를 더 포함하는 것
    을 특징으로 하는 송신단의 서비스 스케쥴링 방법.
  18. 다수의 송신안테나를 포함하는 송신단 및 상기 송신단과 통신하는 다수의 수신단들을 포함하는 대규모 미모 시스템의 송수신 방법에 있어서,
    상기 송신단과 상기 수신단들이 상기 송신안테나의 서로 다른 범위인 그룹 정보, 상기 송신안테나 수가 동일한 그룹끼리 동시에 동작하는 모드 정보 및 모드에 따라 서로 다른 사이즈를 갖는 코드북과 코드워드를 공유하는 단계;
    상기 수신단들이 상기 각 그룹에 상응하는 코드북을 이용하여 각 그룹마다 코드워드별로 SINR을 산출하고, 각 모드마다 상기 코드워드별 SINR 중 최대 SINR를 선택하고, 상기 각 모드에서의 상기 최대 SINR을 동등 비교하여 최적 모드를 선택하여 상기 최적 모드에 상응하는 그룹 정보, 코드워드 정보 및 SINR 값을 포함하는 피드백 정보를 상기 송신단에 피드백하는 단계; 및
    상기 송신단이 상기 피드백 정보를 이용하여 각 모드마다 코드워드별로 상기 모드에 속한 모든 그룹의 최대 SINR을 갖는 수신단 집합의 채널용량을 산출하고, 상기 채널용량 중 가장 큰 채널용량에 상응하는 수신단 집합, 모드 정보, 코드워드 정보를 선택하는 선택 단계;를 포함하는 것
    을 특징으로 하는 대규모 미모 시스템의 송수신 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 피드백 정보를 생성하는 단계는
    상기 수신단은 채널을 측정하는 단계;
    상기 각 그룹에 상응하는 코드북을 이용하여 각 그룹마다 코드워드별로 SINR을 산출하는 단계;
    각 모드마다 상기 코드워드별 SINR별 중 최대 SINR를 선택하고, 상기 각 모드에서의 상기 최대 SINR을 동등 비교하여 수신단 입장에서 최적 모드를 선택하는 단계;
    상기 최적 모드에 상응하는 그룹 정보, 코드워드 정보 및 SINR 값을 포함하여 피드백 정보로 생성하는 단계; 및
    상기 피드백 정보를 상기 송신단에 송신하는 단계;를 포함하는 것
    을 특징으로 하는 대규모 미모 시스템의 송수신 방법.
  20. 제18항 또는 제19항에 있어서,
    상기 동등 비교는 SINR의 누적분포함수값을 이용한 것
    을 특징으로 하는 대규모 미모 시스템의 송수신 방법.
  21. 제18항에 있어서,
    상기 선택 단계는
    상기 다수의 수신단들이 송신한 그룹 정보, 코드워드 정보 및 SINR 값을 포함하는 피드백 정보를 이용하여 각 모드마다 코드워드별로 상기 모드에 속한 모든 그룹의 최대 SINR을 갖는 수신단 집합의 채널용량을 산출하는 단계;
    상기 채널용량 중 가장 큰 채널용량에 상응하는 수신단 집합, 모드 정보, 코드워드 정보를 선택하는 단계;를 포함하는 것
    을 특징으로 하는 대규모 미모 시스템의 송수신 방법.
  22. 제18항에 있어서,
    상기 각 모드마다 코드워드별로 상기 모드에 속한 모든 그룹의 최대 SINR을 갖는 수신단 집합은 동일한 그룹 정보 및 동일한 코드워드 정보를 피드백한 수신단들 중 최대 SINR을 갖는 수신단들로 이루어지는 것
    을 특징으로 하는 대규모 미모 시스템의 송수신 방법.
  23. 제18항에 있어서,
    상기 송신단이 상기 선택된 수신단집합에 상기 선택된 모드 및 상기 선택된 코드워드 정보로 서비스를 제공하는 단계를 더 포함하는 것
    을 특징으로 하는 대규모 미모 시스템의 송수신 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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