KR101701421B1 - 다중 시퀀스 확산을 이용한 랜덤 접속 및 다중 사용자 검출 방법 및 장치 - Google Patents

다중 시퀀스 확산을 이용한 랜덤 접속 및 다중 사용자 검출 방법 및 장치 Download PDF

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고려대학교 산학협력단
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Abstract

다중 시퀀스 확산을 이용한 실시간 랜덤 접속 및 다중 사용자 검출 방법 및 장치가 개시된다. 다중 시퀀스 확산을 이용한 랜덤 접속 및 다중 사용자 검출 방법은 사용자 장치가 별도의 자원 할당 및/또는 확산 시퀀스 할당 과정 없이 복수의 확산 시퀀스 집합 중 하나의 확산 시퀀스 집합을 선택하는 단계, 사용자 장치가 하나의 확산 시퀀스 집합에 포함된 복수의 확산 시퀀스 각각을 그룹 내에 포함된 복수의 심볼 각각에 적용하는 단계와 사용자 장치가 복수의 확산 시퀀스 각각을 기반으로 확산된 복수의 심볼 각각을 전송하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

다중 시퀀스 확산을 이용한 랜덤 접속 및 다중 사용자 검출 방법 및 장치 {Method and apparatus for multi-sequence spreading-based random access and multi-user detection}
본 발명은 이동 통신 망에서의 통신 방법 및 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 다중 시퀀스 확산을 이용한 실시간 랜덤 접속 및 다중 사용자 검출 방법 및 장치에 관한 것이다.
기존 이동 통신망에서 IoT(internet of things) 장치의 전송 방식은 아래와 같다. MTC(machine type communication) 장치들은 IoT 응용 분야에 따라서 크게 차이가 나기는 하지만, 주로 상향링크에서 트래픽이 주로 발생하며, 주기적 또는 간헐적 전송을 수행할 수 있다. 이때 MTC 기반의 통신에서 MTC 장치에 의해 전송되는 메시지의 크기는 비교적 작고 MTC 장치의 이동성은 없거나 적으며, MTC 장치의 수는 매우 많다. 또한, MTC 장치는 매우 낮은 가격 및 낮은 전력 소모가 요구되는 등 Human Type Communication(HTC) 장치와는 매우 다른 특성을 가지며, 이러한 속성들에 적합한 무선 접속 방식이 요구된다.
IoT 서비스를 효과적으로 지원하기 위해서는 간헐적이고 산발적으로 짧은 길이의 패킷에 의해 발생하는 MTC 트래픽이 효율적으로 전달될 수 있어야 한다. 또한, 실시간 제약을 가지는 응용 서비스는 별도의 채널 할당 절차를 거치지 않고 데이터 패킷을 즉시 전송함으로써 지연 요구사항을 만족시킬 수 있어야 한다. 현재의 3rd Generation Partnership Project(3GPP) Long Term Evolution(LTE) 규격은 별도의 예약 절차를 통해 거쳐 전송 자원을 할당 받음으로써 적은 수의 사용자가 다량의 데이터를 전송하는 HTC에 적합한 형태를 가지고 있다. 그러나, MTC에서는 매우 많은 수의 디바이스가 매우 작은 크기의 패킷을 전송하는 경우가 많으며, 이때 동시에 접속할 수 있는 디바이스 수가 제한됨으로써 발생하는 문제와 자원 예약을 위한 복잡한 랜덤 접속 절차를 통한 지연 및 자원 낭비가 발생할 수 있다.
특허문헌 1 KR10-2011-0114527
본 발명의 일 측면은 다중 시퀀스 확산을 이용한 실시간 랜덤 접속 및 다중 사용자 검출 방법을 제공한다.
본 발명의 다른 측면은 다중 시퀀스 확산을 이용한 랜덤 접속 및 다중 사용자 검출 장치를 제공한다.
본 발명의 일 측면에 따른 다중 시퀀스 확산을 이용한 실시간 랜덤 접속 및 다중 사용자 검출 방법은 사용자 장치가 별도의 자원 및/또는 시퀀스 할당 과정이 없이 복수의 확산 시퀀스 집합 중 하나의 확산 시퀀스 집합을 선택하는 단계, 상기 사용자 장치가 상기 하나의 확산 시퀀스 집합에 포함된 복수의 확산 시퀀스 각각을 그룹 내에 포함된 복수의 심볼 각각에 적용하는 단계와 상기 사용자 장치가 상기 복수의 확산 시퀀스 각각을 기반으로 확산된 복수의 심볼 각각을 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
한편, 상기 기지국이 상기 확산된 복수의 심볼을 수신하고,
상기 기지국에 수신된 상기 확산된 복수의 심볼은 아래의 수학식으로 표현되고,
<수학식 >
Figure 112015100092024-pat00001
여기서,
Figure 112015100092024-pat00002
는 상기 기지국에서 수신된 상기 확산된 복수의 심볼,
Figure 112015100092024-pat00003
는 채널 행렬,
Figure 112015100092024-pat00004
는 상기 확산된 복수의 심볼이고,
Figure 112015100092024-pat00005
는 잡음 벡터이고,
Figure 112015100092024-pat00006
Figure 112015100092024-pat00007
인 연산이고,
상기 채널 행렬은 아래의 복수의 확산 시퀀스 각각을 기반으로 한 확산 행렬을 기반으로 결정되고,
Figure 112015100092024-pat00008
여기서,
Figure 112015100092024-pat00009
는 n번째 확산 시퀀스 집합에 포함되는
Figure 112015100092024-pat00010
번째 확산 시퀀스를 지시하고,
Figure 112015100092024-pat00011
이고, 상기 그룹은 데이터 심볼 열에 포함되는 복수의 심볼을 v개 단위의 심볼로 그룹핑하여 생성되고, 상기 그룹의 단위로 적용될 복수의 확산 시퀀스 집합 중 하나의 확산 시퀀스 집합이 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
본 발명의 다른 측면에 따른 다중 시퀀스 확산을 이용한 실시간 랜덤 접속을 수행하는 사용자 장치는 무선 신호를 송신 및 수신하는 RF(radio frequency) 부와 상기 RF 부와 동작 가능하게(operatively) 결합된 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는 별도의 자원 할당 및/또는 확산 시퀀스 할당 과정 없이 랜덤하게 복수의 확산 시퀀스 집합 중 하나의 확산 시퀀스 집합을 선택하고, 상기 하나의 확산 시퀀스 집합에 포함된 복수의 확산 시퀀스 각각을 그룹 내에 포함된 복수의 심볼 각각에 적용하고, 상기 복수의 확산 시퀀스 각각을 기반으로 확산된 복수의 심볼 각각을 전송하도록 구현될 수 있다.
한편, 상기 기지국이 상기 확산된 복수의 심볼을 수신하고,
상기 기지국에 수신된 상기 확산된 복수의 심볼은 아래의 수학식으로 표현되고,
<수학식>
Figure 112015100092024-pat00012
여기서,
Figure 112015100092024-pat00013
는 상기 기지국에서 수신된 상기 확산된 복수의 심볼,
Figure 112015100092024-pat00014
는 채널 행렬,
Figure 112015100092024-pat00015
는 상기 확산된 복수의 심볼이고,
Figure 112015100092024-pat00016
는 잡음 벡터이고,
Figure 112015100092024-pat00017
Figure 112015100092024-pat00018
인 연산이고,
상기 채널 행렬은 아래의 상기 하나의 확산 시퀀스를 기반으로 한 확산 행렬을 기반으로 결정되고,
Figure 112015100092024-pat00019
여기서,
Figure 112015100092024-pat00020
는 n번째 확산 시퀀스 집합에 포함되는
Figure 112015100092024-pat00021
번째 확산 시퀀스를 지시하고,
Figure 112015100092024-pat00022
이고, 상기 그룹은 데이터 심볼 열에 포함되는 복수의 심볼을 v개 단위의 심볼로 그룹핑하여 생성되고, 상기 그룹의 단위로 적용될 복수의 확산 시퀀스 집합 중 하나의 확산 시퀀스 집합이 결정되는 것을 특징으로 하는 사용자 장치.
본 발명의 실시예에 따른 다중 시퀀스 확산을 이용한 실시간 랜덤 접속 및 다중 사용자 검출 방법 및 장치에서는 동시에 접속하고자 하는 장치의 수가 매우 많더라도(예를 들어, K > 1,000), 사용자 심볼을 효율적으로 검출할 수 있는 송신 및 수신 구조가 개시된다. 따라서, 동일한 무선 자원으로 구현할 수 있는 랜덤 접속 용량이 증대될 수 있다.
도 1은 CDMA(code division multiple access) 방식의 랜덤 접속 기술을 나타낸 개념도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 채널과 확산 효과를 모두 고려한 채널 모델링을 나타낸 개념도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 채널과 확산 효과를 모두 고려한 채널 모델링을 나타낸 개념도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 채널과 확산 효과를 모두 고려한 채널 모델링을 나타낸 개념도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 수신 오류 성능을 나타낸 그래프이다
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 수신 오류 성능을 나타낸 그래프이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 각 방식의 불능률을 측정한 그래프이다.
도 8은 본 발명의 실시에가 적용될 수 있는 무선 장치를 나타내는 블록도이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조 부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 CDMA(code division multiple access) 방식의 랜덤 접속 기술을 나타낸 개념도이다.
도 1을 참조하면, K명의 사용자 장치(user equipment)가 동시에 상향 링크를 통해 상향링크 데이터를 전송하고자 할 경우, 사용자 장치 별로 미리 지정한 고유의 확산 시퀀스(spreading sequence)를 사용하여 사용자 데이터를 확산하여 전송할 수 있다. 이때 확산 시퀀스는 M 비트의 길이를 갖는 벡터로 볼 수 있고, 사용자 장치 k에 할당된 확산 시퀀스는
Figure 112015100092024-pat00023
로 나타낼 수 있다. 따라서, 이때 각 사용자 장치가 L개의 다중 경로를 겪는다고 하면 사용자 장치 별 채널은 아래의 수학식 1과 같은 행렬로 나타낼 수 있다.
<수학식 1>
Figure 112015100092024-pat00024
여기서,
Figure 112015100092024-pat00025
이며,
Figure 112015100092024-pat00026
는 위의 행렬은 벡터
Figure 112015100092024-pat00027
를 열 별로 한 사이클씩 이동하여 구성되는 것을 의미한다. k번째 사용자 장치에 의해 전송되는 i번째 심볼은
Figure 112015100092024-pat00028
로 표현되고(
Figure 112015100092024-pat00029
),
Figure 112015100092024-pat00030
로 정의될 수 있다. 동기화에 의해 심볼 단위로 동일한 시간 상에서 수신된다고 가정하면, i번째 심볼에 대한 수신 벡터는 아래의 수학식2와 같이 표현될 수 있다.
<수학식 2>
Figure 112015100092024-pat00031
이와 같이 수신된 벡터에 대해서 각 사용자 장치의 확산 시퀀스
Figure 112015100092024-pat00032
를 이용하여 역확산을 수행함으로써 사용자 장치의 송신 심볼 벡터
Figure 112015100092024-pat00033
(즉,
Figure 112015100092024-pat00034
)가 검출될 수 있다.
수학식2를 기반으로 한 시스템 모델에서 만일에 K>M인 경우, 과부하(overloaded) CDMA 시스템이 된다. 따라서, 사용자 장치들의 확산 시퀀스 간의 비직교성으로 인한 성능 열화가 발생하게 된다. 만일에 각 사용자 장치들이 신호를 간헐적으로 전송한다면(즉, 모든 사용자 장치가 동시에 전송하지 않는 상황), 이하에서 개시되는 압축 센싱(compressed sensing) 개념의 다중 사용자 검출 기법을 통해 사용자 장치의 검출과 심볼 검출이 동시에 수행됨으로써 심볼 검출 성능이 향상될 수 있다.
압축 센싱(compressed sensing)에 의한 다중 사용자 검출 방식은 아래와 같다.
n차원의 벡터
Figure 112015100092024-pat00035
를 구성하는 요소들이 거의 모두가 0이면(즉,
Figure 112015100092024-pat00036
), 이 벡터를 스파스(sparse) 벡터라고 한다.
Figure 112015100092024-pat00037
는 x의
Figure 112015100092024-pat00038
을 나타내며, 이는 x의 원소 중에서 값이 0이 아닌 원소의 수로 정의될 수 있다.
또한,
Figure 112015100092024-pat00039
에 대해서 xi=0이 아닌 성분의 수가 k이하이면(즉,
Figure 112015100092024-pat00040
), 벡터
Figure 112015100092024-pat00041
는 k- 스파스(sparse)하다고 할 수 있다. 압축 센싱은 유한한 차원의 스파스 신호 벡터에 대해서 그 벡터의 차원보다도 더 작은 차원을 갖는 선형 변환을 통해 원래 신호 벡터를 복원하는 개념이다. 즉, 압축 센싱을 기반으로 나이퀴스트 샘플링 레이트(Nyquist sampling rate)보다 더 적은 수의 샘플을 가지고도 복원이 가능하다는 것을 의미할 수 있다.
수학적으로 볼 때는, 변수의 수보다 방정식의 수가 더 적은 경우에도 신호가 스파스하다는 제약 아래서 고유의 해를 구할 수 있는 기법이다. 스파스 신호 벡터 x에 대해서 센싱 행렬(sensing matrix)
Figure 112015100092024-pat00042
을 적용하여 n개의 샘플값(measurement vector)은 아래의 수학식 3을 기반으로 아래와 같이 측정될 수 있다.
<수학식 3>
Figure 112015100092024-pat00043
만일에 x가 basis
Figure 112015100092024-pat00044
에 대해서
Figure 112015100092024-pat00045
이고
Figure 112015100092024-pat00046
이면, x는 스파스 벡터라고 표현될 수도 있다. 이 경우, 수학식 3은 아래의 수학식 4와 같이 표현될 수 있다.
<수학식 4>
Figure 112015100092024-pat00047
여기서,
Figure 112015100092024-pat00048
이 센싱 행렬이 된다. 수학식 3에서 센싱 행렬을 A로 나타낸다면, 스파스 신호 벡터 x에 대한 샘플 값은 아래의 수학식 5와 같이 표현될 수 있다.
<수학식 5>
Figure 112015100092024-pat00049
일반적으로 m<n이면, 측정된 샘플의 수보다 알지 못하는 변수의 수가 더 많기 때문에 수학식 3의 해를 구할 수 없다. 하지만, 벡터 x가 스파스하다는 조건을 사전에 알고 있다면, 아래의 수학식 6의 최적화 문제를 풀어서 수학식 3의 해를 구할 수 있다.
<수학식 6>
Figure 112015100092024-pat00050
수학식 6에서
Figure 112015100092024-pat00051
대신에
Figure 112015100092024-pat00052
을 적용한 것은 수학식 6의 문제를 선형 최적화 문제로 정식화하기 위해서이다. 수학식 6은 convex 문제이므로 유일한 해가 존재하기는 하나, 이 해를 찾는 데는
Figure 112015100092024-pat00053
의 복잡도가 요구된다. 이러한 복잡도를 해결하기 위해 여러 가지 형태의 알고리즘들이 연구되었다.
수학식 2에서
Figure 112015100092024-pat00054
가 스파스하다면 수학식 6을 기반으로 한 심볼 검출이 가능할 수 있다.
사용자 별로 고유의 확산 시퀀스를 할당하는 수학식 2를 기반으로 하는 시스템 모델은 사용자 수가 많아지면 처리가 불가능한 상황이 발생할 수 있다. 즉, IoT 응용 환경과 같이 무수히 많은 MTC 장치가 존재하는 상황에서는 수학식 2를 기반으로 하는 시스템 모델을 적용하는 것은 불가능하다. 따라서, 이하 본 발명의 실시예에서는 동시에 접속하고자 하는 MTC 장치의 수가 무수히 많을 때도 효율적으로 사용자 심볼을 검출할 수 있는 랜덤 접속 방식이 개시된다.
이하, 본 발명의 실시예에서는 동시에 접속하고자 하는 사용자 장치의 수가 매우 많더라도(예를 들어, K > 1,000), 사용자 심볼을 효율적으로 검출할 수 있는 송신 및 수신 구조가 개시된다. 따라서, 동일한 무선 자원으로 구현할 수 있는 랜덤 접속 용량이 증대될 수 있다.
이하, 구체적인 복수의 사용자 장치의 채널 액세스 방법이 개시된다.
압축 센싱 기반의 확산 방식 랜덤 접속에서는 각 기지국에 K개의 사용자 장치들이 접속할 수 있으며, 이때 각 사용자 장치는
Figure 112015100092024-pat00055
의 확률로 랜덤하게 전송할 심볼이 있다고 가정한다. 또한, 각 기지국에서는 M개의 확산 시퀀스가 정해져 있고, 이때 각 확산 시퀀스는 M개 칩(chip)의 길이를 갖는다고 하자. 특정 심볼 구간에서 전송하고자 하는 사용자 장치들은
Figure 112015100092024-pat00056
개의 확산 시퀀스 중에서 하나를 랜덤하게 선택하여 프레임 동기에 맞춰 전송할 수 있다. 전송하고자 하는 사용자 장치들이 특별한 절차에 의해 사전에 고유의 확산 시퀀스를 할당 받고, 이를 위한 스케줄링이 수행된다면
Figure 112015100092024-pat00057
개의 직교 코드를 사용하여
Figure 112015100092024-pat00058
명의 사용자 장치가 동시에 코드 분할을 기반으로 전송할 수 있다.
그러나, 본 발명의 실시예에서는 사전 스케줄링 절차에 따른 오버헤드와 지연의 문제를 최소화하기 위해 각 사용자 장치는 별도의 제어 절차와 지연이 없이 랜덤하게 선택된 확산 시퀀스를 기반으로 한 전송을 수행할 수 있다. 랜덤하게 확산 시퀀스가 선택되는 경우, 다수의 사용자 장치가 동일한 확산 시퀀스를 선택하는 충돌이 발생할 수 있다. 따라서, 선택할 수 있는 확산 시퀀스의 수가 동시에 접속하는 사용자 장치의 수보다 충분히 많아야 한다. 이와 같은 충돌 확률은 사용자 장치의 활성화 확률(activity factor)
Figure 112015100092024-pat00059
에 따라 달라지며, 이는 IoT 응용 서비스의 트래픽 특성에 의해 결정될 수 있다.
본 발명의 실시예에서는 사용자 장치가 모두 동일한 활성화 확률을 가지고 전송한다고 가정할 때, 압축 센싱 개념을 이용하여 동시에 전송할 수 있는 랜덤 접속 채널의 용량을 극대화할 수 있는 방법이 개시된다. 동일한 확산 시퀀스를 전송하는 충돌 확률을 일정 수준 이하로 유지하기 위해 일반적으로 확산 시퀀스의 수가 동시에 전송하는 사용자 장치의 수보다도 충분히 많다고 가정할 수 있다(즉,
Figure 112015100092024-pat00060
이어야 함). 따라서, 사용자 장치들에 의해 전송되는 신호는 직교성을 유지할 수 없으며, 사용자 장치의 전송의 스파시티(sparsity)를 이용한 새로운 신호 검출 방법이 필요하다.
즉, 수신단에서는 어떤 사용자 장치가 활성화되었는지에 대한 정보와 사용자 장치에 의해 전송된 데이터에 대한 정보가 동시에 검출될 수 있어야 하며, 이는 앞에서 설명된 압축 센싱의 개념에 의해 모델링될 수 있다.
확산 시퀀스 집합에서 k번째 사용자에 의해 선택된 확산 시퀀스가
Figure 112015100092024-pat00061
인 경우, 선택된 확산 시퀀스에 의해 확산되어 전송되는 i번째 데이터 심볼은
Figure 112015100092024-pat00062
로 표현될 수 있다. 사용자 k가 활성화되면
Figure 112015100092024-pat00063
이며, 그렇지 않을 경우에는
Figure 112015100092024-pat00064
이다. 활성화된 사용자들이 선택한 시퀀스에 의해 확산된 후 기지국에서 동시에 수신되는 사용자 신호
Figure 112015100092024-pat00065
는 아래의 수학식 7과 같이 표현될 수 있다.
<수학식 7>
Figure 112015100092024-pat00066
수학식 7에서
Figure 112015100092024-pat00067
는 가산성 가우시안 잡음 벡터이며,
Figure 112015100092024-pat00068
은 k번째 사용자의 채널 행렬로서 아래의 수학식 8과 같이 이 L개의 경로를 갖는 주파수 선택적 채널로 표현될 수 있다
<수학식 8>
Figure 112015100092024-pat00069
확산 시퀀스 n을 선택한 사용자들의 집합을
Figure 112015100092024-pat00070
이라고 하자.
수학식 7의 채널과 확산 효과를 합쳐서 하나의 행렬 A로 모델링할 수 있으며, 이에 따라 수학식 7은 아래의 수학식 9와 같이 표현될 수 있다.
<수학식 9>
Figure 112015100092024-pat00071
수학식 9에서
Figure 112015100092024-pat00072
의 n번째 원소
Figure 112015100092024-pat00073
은 i번째 심볼을 전송하기 위해 확산 시퀀스 n을 선택한 사용자들 심볼의 합으로서,
Figure 112015100092024-pat00074
이다(
Figure 112015100092024-pat00075
).
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 채널과 확산 효과를 모두 고려한 채널 모델링을 나타낸 개념도이다.
도 2에서는 수학식 9와 같은 채널과 확산 효과를 합쳐서 모델링 한 하나의 행렬 A이 개시된다.
행렬 A는 아래의 수학식 10으로 표현될 수 있다.
<수학식 10>
Figure 112015100092024-pat00076
각 사용자의 활성화 확률이 충분히 낮다면(즉,
Figure 112015100092024-pat00077
), 확산 시퀀스 선택에 따른 충돌 확률이 일정 수준 이하로 낮추어 질 수 있다. 한편, 대역 효율성을 확보하기 위해
Figure 112015100092024-pat00078
을 가정하며(즉, 과부하 CDMA 시스템을 가정함), 따라서, 수학식 9에 모델링된 시스템은 미결정 시스템(under-determined system)이 될 수 있다.
이때
Figure 112015100092024-pat00079
이므로 벡터
Figure 112015100092024-pat00080
는 스파시티(sparsity)를 갖게 되어 전술한 압축 센싱 검출 방식의 의해 활성화된 사용자와 해당 데이터가 동시에 결정될 수 있다. 확산 시퀀스의 크기 M이 고정되어 있을 때, 더 많은 확산 시퀀스를 발생시킬수록 행렬 A의 열 간의 상관 관계가 커지고, 검출 성능은 더욱 열화될 수 있다. 따라서, 사용 가능한 확산 시퀀스의 수는 충돌 성능과 검출 성능에 모두 영향을 미치게 된다. 따라서, 랜덤 접속 용량을 극대화하기 위해서는 이들 성능을 동시에 고려한 검출 성능을 극대화할 수 있는 설계와 검출 방식이 필요하다.
이하, 본 발명의 실시예에 따른 대용량 연결을 위한 압축 센싱 기반의 랜덤 접속 방식이 개시된다.
수학식 9를 기반으로 한 시스템 모델은 하나의 심볼에 대한 확산 방식을 적용한 것이나, 실제 시스템에서는 활성화된 사용자 장치는 다수의 심볼을 연속적으로 전송하게 된다. 즉, 짧은 길이의 IoT(internet of things) 장치 버스트가 정해진 프레임 단위로 연속된 심볼로 전송된다고 가정하면, 사용자의 활성화는 심볼 단위가 아니라 프레임 단위로 발생된다고 볼 수 있다.
프레임은
Figure 112015100092024-pat00081
개 심볼로 구성될 수 있고, 각 프레임 단위로 활성화된 사용자들은 정해진 확산 시퀀스 중의 하나를 선택하여 각 심볼을 확산하여 전송할 수 있다. 이와 같은 프레임 단위의 전송 구조를 기반으로 사용자의 활성화 검출 성능을 향상시킬 수 있다. 그러나, 프레임의 길이가 길어지게 되면 수학식 9에 개시된 행렬 A의 크기가 커지면서 검출 복잡도가 급격하게 높아질 수 있다. 따라서, 실제의 검출은 프레임 단위로 수행되기 보다는 계산 복잡도를 낮추기 위해 프레임을 적절한 단위로 분할한 그룹 단위(예를 들어, 서브프레임(subframe) 단위)의 검출이 수행될 수 있다.
특정 사용자가 활성화되면
Figure 112015100092024-pat00082
개의 확산 시퀀스 중의 하나의 확산 시퀀스가 랜덤하게 선택되고, 그룹에 포함되는 각 심볼이 선택된 확산 시퀀스로 확산하여 전송될 수 있다.
n번째 확산 시퀀스
Figure 112015100092024-pat00083
을 선택한 사용자가 전송할 데이터 심볼열이
Figure 112015100092024-pat00084
로 표현될 수 있다. 데이터 심볼열은 다음과 같이 v개 단위의 그룹으로 분할하여,
Figure 112015100092024-pat00085
과 같이
Figure 112015100092024-pat00086
개의 그룹으로 그룹핑될 수 있다(
Figure 112015100092024-pat00087
를 가정). 여기서, i번째 그룹의 심볼열은
Figure 112015100092024-pat00088
로 표현된다(즉,
Figure 112015100092024-pat00089
). i번째 그룹에서 기지국이 동시에 수신되는 사용자 신호
Figure 112015100092024-pat00090
는 아래의 수학식 11과 같이 표현될 수 있다.
<수학식 11>
Figure 112015100092024-pat00091
여기서, S(k)은 k번째 사용자가 선택한 확산 시퀀스
Figure 112015100092024-pat00092
에 의해 아래의 수학식 12와 같이 표현될 수 있다.
<수학식 12>
Figure 112015100092024-pat00093
수학식 12의 행렬은 그룹 내의 모든 심볼들에 대해서 동일한 확산 시퀀스를 적용함을 의미할 수 있다. 한편, 수학식 12의
Figure 112015100092024-pat00094
는 k번째 사용자의 채널 행렬로서 수학식 8과 같이 정의되며,
Figure 112015100092024-pat00095
이다.
수학식 12에서 채널과 확산 효과를 합쳐서 하나의 행렬
Figure 112015100092024-pat00096
로 모델링할 수 있으며, 이에 따라 수학식 12는 아래의 수학식 13과 같이 표현될 수 있다.
<수학식 13>
Figure 112015100092024-pat00097
Figure 112015100092024-pat00098
Figure 112015100092024-pat00099
인 연산이다.
수학식 13에서
Figure 112015100092024-pat00100
Figure 112015100092024-pat00101
를 각각은 아래의 수학식 14와 같이 정의될 수 있다.
<수학식 14>
Figure 112015100092024-pat00102
Figure 112015100092024-pat00103
Figure 112015100092024-pat00104
또한, 수학식 14에서
Figure 112015100092024-pat00105
는 가산성 가우시안 잡음 벡터이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 채널과 확산 효과를 모두 고려한 채널 모델링을 나타낸 개념도이다.
도 3에서는 수학식 13의 연산 구조가 개시된다. 각 사용자 장치가 선택한 확산 시퀀스가 동일한 그룹 내의 모든 심볼에 대해서 공통적으로 적용되는 것이 행렬
Figure 112015100092024-pat00106
의 구조를 기반으로 확인된다. 이와 같이 동일 그룹 내의 모든 심볼에 대해서 선택된 하나의 확산 시퀀스로 확산하여 채널에 액세스하는 방식은 single-spreading sequence-based random access (SSRA)이라고 표현될 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 채널과 확산 효과를 모두 고려한 채널 모델링을 나타낸 개념도이다.
도 4에서는 도 3과 다르게 활성화된 사용자가 그룹 내의 각 심볼에 대해서는 동일한 확산 시퀀스를 적용하는 것이 아니라 심볼마다 상이한 확산 시퀀스를 적용하는 방법이 개시된다.
그룹 내의 각 심볼에 대해 상이한 확산 시퀀스를 적용하기 위해 다수개의 확산 시퀀스 집합들이 정의되고, 각 활성화된 사용자 장치는 정의된 확산 시퀀스 집합 중 하나의 확산 시퀀스 집합을 선택하여 그룹 별로 확산 전송을 수행할 수 있다.
여기서,
Figure 112015100092024-pat00107
개의 확산 시퀀스의 집합이 정의되고,
Figure 112015100092024-pat00108
개의 확산 시퀀스의 집합은 각각
Figure 112015100092024-pat00109
로 표현될 수 있다. 하나의 확산 시퀀스의 집합
Figure 112015100092024-pat00110
는 v개의 확산 시퀀스들로 구성될 수 있고, 확산 시퀀스의 집합
Figure 112015100092024-pat00111
에 있는
Figure 112015100092024-pat00112
번째 확산 시퀀스가
Figure 112015100092024-pat00113
로 정의되면
Figure 112015100092024-pat00114
일 수 있다. 이러한 경우, 수학식 12의 확산 행렬은 아래의 수학식 15와 같이 표현될 수 있다.
<수학식 15>
Figure 112015100092024-pat00115
이와 같이 그룹 내의 각 심볼에 대해서 서로 다른 확산 시퀀스로 확산하여 채널 액세스를 수행하는 방식은 multi-spreading sequence-based random access (MSRA)라고 표현될 수 있다.
시퀀스 간의 상관 관계성이 검출 오류의 주요 원인이며,
Figure 112015100092024-pat00116
또는
Figure 112015100092024-pat00117
>
Figure 112015100092024-pat00118
이므로 시퀀스 간에 심각한 상관 관계가 야기될 수 있다. 따라서, MSRA를 통해 SSRA보다 시퀀스 간의 상관관계를 완화할 수 있으므로 MSRA를 통해 보다 대용량의 랜덤 접속을 지원할 수 있다.
이하, 본 발명의 실시예에서는 전술한 SSRA와 MSRA 방식의 랜덤 접속 기법이 사용된 경우, 압축 센싱 알고리즘에 의해 검출한 성능의 비교를 위한 시뮬레이션이 구체적으로 개시된다.
사용한 시뮬레이션 파라미터는 아래의 표 1과 같을 수 있고 PN 수열을 확산 시퀀스로 발생시킬 수 있다. PN 수열은 압축 센싱의 성능을 확보하기 위해 단위 크기가 되도록 정규화될 수 있다. 각 사용자 별로 선택하는 확산 시퀀스 집합은
Figure 112015100092024-pat00119
개의 미리 정해둔 확산 시퀀스 집합 중에서 선택하여 할당될 수 있다.
<표 1>
Figure 112015100092024-pat00120
본 시뮬레이션을 통해 랜덤 접속 과정에서 발생하는 충돌 확률(
Figure 112015100092024-pat00121
)와 압축 센싱에 따른 검출 오류 확률(
Figure 112015100092024-pat00122
)이 결정될 수 있다. 결정된 충돌 확률과 검출 오류 확률을 기반으로 수신 오류 확률(
Figure 112015100092024-pat00123
)은
Figure 112015100092024-pat00124
로 결정될 수 있다. 한편, 각 프레임 단위로 단말이 랜덤 접속을 시도할 확률
Figure 112015100092024-pat00125
을 활성화 확률로 MTC 단말의 트래픽 부하가 지정될 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 수신 오류 성능을 나타낸 그래프이다.
도 5에서는 각기 다른 그룹 사이즈(v)에서 활성화 확률(
Figure 112015100092024-pat00126
)에 따른 수신 오류 성능(
Figure 112015100092024-pat00127
)이 측정될 수 있다.
여기서, SSRA방식과 MSRA 방식은 각각 동일한 확산 시퀀스 길이를 유지하면서 동일한 양의 자원을 사용하도록 하였다. v=4와 v=8에 대해서 GOMP (Group Orthogonal Matching Pursuit) 알고리즘이 적용되었다.
도 5를 참조하면, MSRA 방식의 활동 에러율이 SSRA 방식의 활동 에러율보다 낮은 것이 확인될 수 있다. 즉, MSRA 방식의 성능이 SSRA 방식의 성능보다 우수할 수 있다.
한편, MSRA 방식의 경우에는 그룹 사이즈가 커질 수 성능이 좋아지는 것을 확인할 수 있으나, 그 성능 이득은 미미한 것으로 보인다. 또한, Iterative Order Recursive Least Square (IORLS) 추정 기반의 검출을 통해 보다 성능을 향상 시킬 수 있음이 확인된다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 수신 오류 성능을 나타낸 그래프이다.
도 6에서는 충돌 확률(
Figure 112015100092024-pat00128
)과 검출 오류 확률(
Figure 112015100092024-pat00129
)과 더불어, 이들 각각의 성능에 따른 전체 수신 오류 성능(
Figure 112015100092024-pat00130
)이 개시된다.
도 6을 참조하면,
Figure 112015100092024-pat00131
일 때, 충돌 확률보다 검출 오류 성능이 더 지배적으로 영향을 미침이 확인될 수 있다. 여기서, 도 4와 마찬 가지로 IORLS 기반의 검출이 GOMP 알고리즘보다 훨씬 더 성능이 우수한 것을 확인할 수 있다. 일반적으로 전체 확산 시퀀스 집합의 수가 많아질수록 충돌 오류율은 낮아지지만, 시퀀스 집합들간에 상관 관계가 커지므로 검출 오류율은 떨어지게 된다. 충돌 오류율과 검출 오류율이 같아지는 지점에서의 활성화 확률 값에서 전체 수신 오류 성능이 극대화되며, 이는 활성화 확률을 제어하여 최대의 성능을 유지할 수 있음을 의미한다.
SSRA와 MSRA의 경우에는 별도의 예약 요청 절차를 거치지 않고 바로 패킷 전송을 수행하며, 이때 수신되는 각 단말의 고유 식별자를 검출해야만 랜덤 접속에 성공한 것으로 가정한다. 여기서 고유 식별자의 크기는 사용자마다 2바이트의 크기를 갖는다고 가정한다. 즉, 프리앰블 선택에서 충돌이 발행하지 않고, 2바이트의 식별자가 검출되면 랜덤 접속에 성공한 것으로 볼 수 있다. 여기서 성능 비교의 목적으로서, LTE 방식은 32개의 프리앰블을 가지고 예약 요청을 시도하고, 이 과정에서 충돌이 일어나지 않을 경우에 랜덤 접속에 성공한 것으로 가정한다. 랜덤 접속에 성공하지 못할 확률을 불능률이라고 할 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 각 방식의 불능률을 측정한 그래프이다.
불능률(outrage rate)을 기반으로 랜덤 접속 채널의 용량이 비교될 수 있다.
도 7을 참조하면, MSRA의 성능이 SSRA보다 좋은 것을 알 수 있다. 예를 들어, 목표 수신 오류 성능을
Figure 112015100092024-pat00132
이라고 하면, IORLS 방식의 검출을 통해 LTE보다도 약 10배 정도의 많은 사용자들이 동시에 전송 가능하다고 추정할 수 있다.
도 8은 본 발명의 실시예가 적용될 수 있는 무선 장치를 나타내는 블록도이다.
도 8을 참조하면, 송신부(800)는 프로세서(810), 메모리(820) 및 RF부(radio frequency unit, 830)를 포함한다.
RF부(830)는 프로세서(810)와 연결하여 무선신호를 송신/수신할 수 있다.
프로세서(810)는 본 발명에서 제안된기능, 과정 및/또는 방법을 구현할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(810)는 전술한 본 발명의 실시예에 따른 송신부(예를 들어, 사용자 장치)의 동작을 수행하도록 구현될 수 있다. 프로세서는 도 1 내지 7의 실시예에서 개시한 송신부 의 동작을 수행할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(810)는 별도의 자원 할당 및/또는 확산 시퀀스 할당 과정 없이 복수의 확산 시퀀스 집합 중 하나의 확산 시퀀스 집합을 선택하고, 하나의 확산 시퀀스 집합에 포함된 복수의 확산 시퀀스 각각을 그룹 내에 포함된 복수의 심볼 각각에 적용하고, 복수의 확산 시퀀스 각각을 기반으로 확산된 복수의 심볼 각각을 전송하도록 구현될 수 있다.
또는 프로세서(810)는 복수의 확산 시퀀스 중 하나의 확산 시퀀스를 선택하고, 하나의 확산 시퀀스를 그룹 내에 포함된 복수의 심볼 각각에 적용하고 하나의 확산 시퀀스를 기반으로 확산된 복수의 심볼 각각을 전송하도록 구현될 수 있다.
그룹은 데이터 심볼 열에 포함되는 복수의 심볼을 v개 단위의 심볼로 그룹핑하여 생성되고, 그룹의 단위로 적용될 하나의 확산 시퀀스가 결정될 수 있다.
수신부(850)는 프로세서(860), 메모리(870) 및 RF부(radio frequency unit, 880)를 포함한다.
RF부(880)는 프로세서(860)와 연결하여 무선신호를 송신/수신할 수 있다.
프로세서(860)는 본 발명에서 제안된 기능, 과정 및/또는 방법을 구현할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(860)는 전술한 본 발명의 실시예에 따른 수신부(예를 들어, 사용자 장치의 신호를 수신하는 기지국)의 동작을 수행하도록 구현될 수 있다. 프로세서는 도 1 내지 도 7의 실시예에서 수신부의 동작을 수행할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(860)는 사용자 장치로부터 확산된 복수의 심볼을 수신하고 확산 시퀀스를 기반으로 수신된 심볼을 디코딩하도록 구현될 수 있다.
프로세서(810, 860)는 ASIC(application-specific integrated circuit), 다른 칩셋, 논리 회로, 데이터 처리 장치 및/또는 베이스밴드 신호 및 무선 신호를 상호 변환하는 변환기를 포함할 수 있다. 메모리(820, 870)는 ROM(read-only memory), RAM(random access memory), 플래쉬 메모리, 메모리 카드, 저장 매체 및/또는 다른 저장 장치를 포함할 수 있다. RF부(830, 880)는 무선 신호를 전송 및/또는 수신하는 하나 이상의 안테나를 포함할 수 있다.
실시예가 소프트웨어로 구현될 때, 상술한 기법은 상술한 기능을 수행하는 모듈(과정, 기능 등)로 구현될 수 있다. 모듈은 메모리(820, 870)에 저장되고, 프로세서(810, 860)에 의해 실행될 수 있다. 메모리(820, 870)는 프로세서(810, 860) 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 프로세서(810, 860)와 연결될 수 있다.
이와 같은 다중 시퀀스 확산을 이용한 랜덤 접속 및 다중 사용자 검출 방법은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (4)

  1. 다중 시퀀스 확산을 이용한 실시간 랜덤 접속 및 다중 사용자 검출 방법은,
    사용자 장치가 별도의 자원 할당 및/또는 확산 시퀀스 할당 과정 없이 랜덤하게 복수의 확산 시퀀스 집합 중 하나의 확산 시퀀스 집합을 선택하는 단계;
    상기 사용자 장치가 상기 하나의 확산 시퀀스 집합에 포함된 복수의 확산 시퀀스 각각을 그룹 내에 포함된 복수의 심볼 각각에 적용하는 단계; 및
    상기 사용자 장치가 상기 복수의 확산 시퀀스 각각을 기반으로 확산된 복수의 심볼 각각을 전송하는 단계를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    기지국이 상기 확산된 복수의 심볼을 수신하고,
    기지국에 수신된 상기 확산된 복수의 심볼은 아래의 수학식으로 표현되고,
    <수학식>
    Figure 112015100092024-pat00133

    여기서,
    Figure 112015100092024-pat00134
    는 기지국에서 수신된 상기 확산된 복수의 심볼,
    Figure 112015100092024-pat00135
    는 채널 행렬,
    Figure 112015100092024-pat00136
    는 상기 확산된 복수의 심볼이고,
    Figure 112015100092024-pat00137
    는 잡음 벡터이고,
    Figure 112015100092024-pat00138
    Figure 112015100092024-pat00139
    인 연산이고,
    상기 채널 행렬은 아래의 복수의 확산 시퀀스 각각을 기반으로 한 확산 행렬을 기반으로 결정되고,
    Figure 112015100092024-pat00140

    여기서,
    Figure 112015100092024-pat00141
    는 n번째 확산 시퀀스 집합에 포함되는
    Figure 112015100092024-pat00142
    번째 확산 시퀀스를 지시하고,
    Figure 112015100092024-pat00143
    인 것을 특징으로 하고,
    상기 그룹은 데이터 심볼 열에 포함되는 복수의 심볼을 v개 단위의 심볼로 그룹핑하여 생성되고,
    상기 그룹의 단위로 적용될 복수의 확산 시퀀스 집합 중 하나의 확산 시퀀스 집합이 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 다중 시퀀스 확산을 이용한 실시간 랜덤 접속을 수행하는 사용자 장치는,
    무선 신호를 송신 및 수신하는 RF(radio frequency) 부; 및
    상기 RF 부와 동작 가능하게(operatively) 결합된 프로세서를 포함하되,
    상기 프로세서는 별도의 자원 할당 및/또는 확산 시퀀스 할당 과정 없이 랜덤하게 복수의 확산 시퀀스 집합 중 하나의 확산 시퀀스 집합을 선택하고,
    상기 하나의 확산 시퀀스 집합에 포함된 복수의 확산 시퀀스 각각을 그룹 내에 포함된 복수의 심볼 각각에 적용하고,
    상기 복수의 확산 시퀀스 각각을 기반으로 확산된 복수의 심볼 각각을 전송하도록 구현되는 것을 특징으로 하는 사용자 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    기지국이 상기 확산된 복수의 심볼을 수신하고,
    기지국에 수신된 상기 확산된 복수의 심볼은 아래의 수학식으로 표현되고,
    <수학식>
    Figure 112015100092024-pat00144

    여기서,
    Figure 112015100092024-pat00145
    는 기지국에서 수신된 상기 확산된 복수의 심볼,
    Figure 112015100092024-pat00146
    는 채널 행렬,
    Figure 112015100092024-pat00147
    는 상기 확산된 복수의 심볼이고,
    Figure 112015100092024-pat00148
    는 잡음 벡터이고,
    Figure 112015100092024-pat00149
    Figure 112015100092024-pat00150
    인 연산이고,
    상기 채널 행렬은 아래의 복수의 확산 시퀀스 각각을 기반으로 한 확산 행렬을 기반으로 결정되고,
    Figure 112015100092024-pat00151

    여기서,
    Figure 112015100092024-pat00152
    는 n번째 확산 시퀀스 집합에 포함되는
    Figure 112015100092024-pat00153
    번째 확산 시퀀스를 지시하고,
    Figure 112015100092024-pat00154
    인 것을 특징으로 하고,
    상기 그룹은 데이터 심볼 열에 포함되는 복수의 심볼을 v개 단위의 심볼로 그룹핑하여 생성되고,
    상기 그룹의 단위로 적용될 복수의 확산 시퀀스 집합 중 하나의 확산 시퀀스 집합이 결정되는 것을 특징으로 하는 사용자 장치.
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