KR101719491B1 - 메시지 패싱을 이용한 동적 셀 클러스터링 방법, 장치, 프로그램 및 이를 기록한 기록매체 - Google Patents

메시지 패싱을 이용한 동적 셀 클러스터링 방법, 장치, 프로그램 및 이를 기록한 기록매체 Download PDF

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Abstract

본 발명은 메시지 패싱을 이용한 동적 셀 클러스터링 방법, 장치, 프로그램 및 이를 기록한 기록매체에 관한 것이다. 이를 위하여, 셀의 협력 후보 셀에 대한 협력 선호도를 나타내는 선호도 메시지를 초기화하는 초기화 단계; 셀이 협력 후보 셀과 협력할 경우 협력 후보 셀에서 제공할 디스카운트(discount)의 정도를 나타내는 디스카운트 메시지가 제한 조건 함수부에서 업데이트되고, 업데이트된 디스카운트 메시지를 제한 조건 함수부에서 수신하는 디스카운트 메시지 업데이트 단계; 및 수신된 디스카운트 메시지를 토대로 선호도 메시지를 업데이트하는 선호도 메시지 업데이트 단계;를 포함하는 동적 셀 클러스터링 방법이 제안된다. 이에 따르면 non-CoMP 메시지가 정의되므로 CS/CB의 CoMP에도 메시지 패싱 알고리즘을 적용할 수 있는 효과가 있다.

Description

메시지 패싱을 이용한 동적 셀 클러스터링 방법, 장치, 프로그램 및 이를 기록한 기록매체{Method and apparatus for dynamic cell clustering using message passing method, program and recording media using thereof}
본 발명은 메시지 패싱을 이용한 동적 셀 클러스터링 방법, 장치, 프로그램 및 이를 기록한 기록매체에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 메시지 패싱 기반의 머신러닝을 통한 분산형 셀 클러스터링 알고리즘에 관한 것이고, 5G의 핵심기술로 고려중인 small cell 네트워크 환경에서의 복잡도와 백홀 오버헤드(back haul overhead)를 줄일 수 있는 시스템 동작 알고리즘에 관한 것이다.
LTE/LTE-A 초기 단계에서는 최고 속도가 얼마인지가 사업자에게 중요한 요소가 되었지만, LTE 가입자와 트래픽이 증가하게 됨에 따라 최고 속도 보다는 실제로 사용자가 느끼는 QoE(Quality of Experience)를 만족시키는 것이 더 중요해졌다. QoE는 예를 들어, 속도가 현저하게 떨어지는 셀 경계(cell edge)에서 사용자의 처리량(throughput)을 높이는 방법 등으로 달성되고 있었다.
무선망의 용량 증대는 주파수 효율(spectral efficiency)를 향상시킴으로써 이루어질 수 있다. 주파수 효율이란 단위 주파수(Hz) 당 전송률(bps)로서, 주파수 효율이 높으면 같은 대역폭으로 더 많은 데이터를 전송할 수 있다. LTE는 기본적으로 2x2 MIMO 안테나를 사용함으로써 주파수 효율을 높여 광대역 무선 링크를 제공한다. 기지국의 안테나 수를 늘리면 셀 중심에서는 주파수 효율이 더 높아져서 단말 처리량이 더 증가하지만, 셀 경계에서는 셀 간의 간섭 때문에 그 효과가 미미하다.
따라서, 다수의 셀이 존재하는 환경에서는 셀 간의 간섭을 제어하는 것이 중요하다. 셀 간의 간섭을 줄이기 위해 CoMP(coordinated multi-point) 기술을 통해 셀 간의 협력을 통해 간섭을 제어하는 기술이 제안되어 많은 연구가 진행되었다. CoMP는 이웃한 셀들이 협력하여서 serving 셀 뿐만 아니라, 다른 셀들도 같은 단말과 통신할 수 있도록 함으로써 셀 간 간섭을 줄이고 셀 경계에서 단말의 처리량을 높이는 기술이다.
전통적으로 단말은 하나의 셀(serving 셀)에 접속하여 통신하였다. CoMP가 지원되는 단말은 서로 다른 지점에 위치한 여러 셀들과 통신할 수 있는데, 이 셀들을 한 그룹으로 묶으면 가상의 MIMO 시스템으로 동작한다. CoMP 협력 셀(CoMP Cooperating Set)들은 단말의 채널 정보를 공유하여 전송 셀(transmission points; TPs)을 결정한다. CoMP는 협력 셀들이 단말의 채널 정보를 매 스케줄링마다 공유하므로 단말의 순간적인 채널 상태를 반영하여 조인트 스케줄링(joint scheduling)을 수행할 수 있다. 동종 네트워크(homogeneous network)와 이종 네트워크(heterogeneous network) 모두에 적용할 수 있으며, 셀 간 협력 종류가 다양하다.
CoMP의 기술 종류는 셀 간의 협력 정도와 트래픽 부하(traffic load)에 따라 CS(Coordinated Scheduling)/CB(Coordinated Beamforming), JT(Joint Transmission)/DPS(Dynamic Point Selection)를 포함하는 JP(Joint Processing)로 구분될 수 있다. 셀 간 공유 정보와 관련하여, JP는 채널 상태 정보(Channel State Information; CSI), 스케줄링, 데이터까지 모두 공유하여 하나의 셀처럼 동작하는 것이고, CS는 CSI와 스케줄링, CB는 CSI, 스케줄링, 빔포밍을 공유한다.
Paolo Baracca, Federico Boccardi, and Nevio Benvenuto, "A dynamic clustering algorithm for downlink CoMP systems with multiple antennas UEs", EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, vol. 125, 2014. Misun Yoon, Myoung-Seok Kim, and Chungyoung Lee, "A dynamic cell clustering algorithm for maximization of coordination gain in uplink coordinated systems", IEEE Trans. Vehicular Tech., 2015. Haijun Zhang, Hui Liu, Chunxiao Jiang, Xiaoli Chu, A. Nallanathan, and Xiangming Wen, "A practical semi-dynamic clustering scheme using affinity propagation in cooperative picocells", IEEE Trans. Vehicular Tech., 2015
종래에는 CoMP를 위한 셀 클러스터링을 위해 중앙처리장치 기반의 많은 알고리즘이 제안되고 있었다(비특허문헌 0001, 비특허문헌 0002). 예를 들어, n개의 셀 정보를 센트럴 유닛(central unit)이 다 수신하여 전체 효용을 최대로 하는 클러스터링 방식을 최적화하여 다시 셀에 송신하는 방식으로 구성되고 있었다. 하지만, 이러한 종래의 중앙처리장치 기반의 셀 클러스터링 알고리즘은 셀의 수가 많아짐에 따라 처리해야 하는 연산이 기하급수적으로 증가하기 때문에, 고밀도 스몰 셀(small cell)을 고려하는 5G 통신 시스템에 적용하기가 적합하지 않은 문제가 있었다.
특히, JP에서는 많은 셀을 CoMP하여 셀 간 협력하도록 구성하면 할수록 이론적으로는 전체 효용(utility)이 상승하게 된다. 하지만, 각 셀이 채널 정보뿐만 아니라 데이터까지 공유하게 되므로, 백홀 오버헤드가 지나치게 많아져 문제가 된다. 이러한 문제를 전송률(rate)의 함수로 만드는 것이 어렵기 때문에 기존에는 최대 클러스터 수를 상수로 정해서 JP를 수행하고 있었다.
이러한 문제를 해결하기 위해 비특허문헌 0003에서는 메시지 패싱 알고리즘을 고려한 JP를 제안하고 있다. 하지만, 비특허문헌 0003에서는 JP에 Affinity Propagation을 그대로 적용함으로써 셀 스스로 클러스터링하는 non-CoMP 메시지를 수학적으로 풀어내지 못하고, 결국 특정 상수 값으로 게인(Gain)을 정의하는 한계가 있었다. JP에서는 셀이 CoMP하면 할수록 게인이 향상되므로 non-CoMP 메시지를 상수로 정의해도 문제가 되지 않았다. 결국, 비특허문헌 0003에서는 CS/CB에 메시지 패싱 알고리즘을 확장하지 못하는 문제가 있었다. 왜냐하면, CS/CB의 경우에는 JP와 달리 non-CoMP 했을 때 전체 효용이 높은 경우가 상당히 많이 있기 때문이다.
따라서 본 발명의 목적은, CS/CB 등에도 적용할 수 있도록 non-CoMP 메시지를 정의한 메시지 패싱 알고리즘을 이용한 동적 셀 클러스터링 방법, 장치, 프로그램 및 이를 기록한 기록매체를 제공하는 데에 있다.
이하 본 발명의 목적을 달성하기 위한 구체적 수단에 대하여 설명한다.
본 발명의 목적은, 무선 통신 시스템에서 변수부를 포함하는 셀에 의해 수행되는 동적 셀 클러스터링 방법에 있어서, 상기 셀의 협력 후보 셀에 대한 협력 선호도를 나타내는 선호도 메시지를 초기화하는 초기화 단계; 상기 셀이 상기 협력 후보 셀과 협력할 경우 상기 협력 후보 셀에서 제공할 디스카운트(discount)의 정도를 나타내는 디스카운트 메시지가 제한 조건 함수부에서 업데이트되고, 업데이트된 상기 디스카운트 메시지를 상기 제한 조건 함수부에서 수신하는 디스카운트 메시지 업데이트 단계; 및 수신된 상기 디스카운트 메시지를 토대로 상기 선호도 메시지를 업데이트하는 선호도 메시지 업데이트 단계;를 포함하고, 모든 메시지가 수렴하거나 기설정된 최대 반복 횟수에 도달할 때까지 상기 디스카운트 메시지 업데이트 단계 및 상기 선호도 메시지 업데이트 단계를 반복하여, 협력할 상기 협력 후보 셀을 결정하며, 상기 협력 후보 셀에는 상기 셀도 포함되는 것을 특징으로 하는 동적 셀 클러스터링 방법을 제공하여 달성될 수 있다.
또한, 상기 디스카운트 메시지와 상기 선호도 메시지를 결정할 때 전제가 되는 클러스터링 게인(gain)은 이하 수학식과 같이 표현되는 것을 특징으로 할 수 있다.
[수학식]
Figure 112016030051842-pat00001
Figure 112016030051842-pat00002
상기 수학식에서,
Figure 112016030051842-pat00003
는 상기 셀을 의미하는 셀 i와 상기 협력 후보 셀을 의미하는 셀 j가 협력하는 경우의 클러스터링 게인이고,
Figure 112016030051842-pat00004
는 셀 i가 다른 셀과 협력하지 않는 경우의 클러스터링 게인이고, i, j, k는 데이터 포인트인 셀의 식별 변수이고, RC 는 셀 i 또는 셀 j에서 클러스터링 된 경우의 전송률을 의미하고, Rnon은 다른 셀과 클러스터링 되지 않은 경우의 전송률을 의미함.
또한, 상기 디스카운트 메시지와 상기 선호도 메시지를 결정하는 메시지 패싱 문제가 이하 수학식과 같이 설정되는 것을 특징으로 할 수 있다.
[수학식]
Figure 112016030051842-pat00005
Figure 112016030051842-pat00006
상기 수학식에서, i, j, k는 데이터 포인트인 셀의 식별 변수이고, xi는 상기 셀을 의미하는 셀 i와 협력하는 셀에 대한 변수인 셀 지시변수, xj는 상기 협력 후보 셀을 의미하는 셀 j와 협력하는 셀에 대한 변수인 셀 지시변수, xi는 셀 i와 협력하는 셀에 대한 변수인 셀 지시변수, 지시함수인 χi(xj)는 셀 j가 셀 i와 협력하게 되면 1을 나타내고 셀 j가 다른 셀과 협력하지 않으면 0을 나타내게 되며, B(i)는 셀 i와 협력 가능한 모든 협력 후보 셀들의 집합을 의미하며,
Figure 112016030051842-pat00007
는 셀 i와 셀 j가 클러스터링된 경우의 게인(gain)을 의미함.
또한, 상기 디스카운트 메시지와 상기 선호도 메시지를 결정하는 메시지 패싱 문제가 이하의 수학식과 같이 설정되는 것을 특징으로 할 수 있다.
[수학식]
Figure 112016030051842-pat00008
위 수학식에서,
Figure 112016030051842-pat00009
는 상기 셀을 의미하는 셀 i와 상기 협력 후보 셀을 의미하는 셀 j가 협력하는 경우의 클러스터링 게인이고, i, j, k는 데이터 포인트인 셀의 식별 변수이고, Sj(xj)는 xj의 기여도를 나타내는 최대화 조건 함수이고, F는 S에의 제한 조건이 되는 제한 조건 함수이며, xi는 셀 i와 협력하는 셀에 대한 변수인 셀 지시변수, xj는 셀 j와 협력하는 셀에 대한 변수인 셀 지시변수, xi는 셀 i와 협력하는 셀에 대한 변수인 셀 지시변수, 지시함수인 χi(xj)는 셀 j가 셀 i와 협력하게 되면 1을 나타내고 셀 j가 다른 셀과 협력하지 않으면 0을 나타내게 되며, B(i)는 셀 i와 협력 가능한 모든 협력 후보 셀들의 집합을 의미함.
또한, 상기 디스카운트 메시지와 상기 선호도 메시지는 이하 도면과 같은 팩터 그래프 모델에 의해 결정되는 것을 특징으로 할 수 있다.
[도면]
Figure 112016030051842-pat00010
위 도면에서, F는 제한 조건 함수부, x는 변수부, S는 CoMP 게인을 최대로 하는 x를 구하기 위한 최대화 조건 함수부를 의미함.
또한, 상기 디스카운트 메시지는 이하의 수학식의
Figure 112016030051842-pat00011
와 같이 표현되고, 상기 선호도 메시지 업데이트 단계에서 업데이트 된 상기 선호도 메시지는 이하의 수학식의
Figure 112016030051842-pat00012
와 같이 표현되는 것을 특징으로 할 수 있다.
[수학식]
Figure 112016030051842-pat00013
Figure 112016030051842-pat00014
위 수학식에서,
Figure 112016030051842-pat00015
는 상기 셀을 의미하는 셀 i의 상기 협력 후보 셀을 의미하는 셀 k에 대한 선호도 메시지,
Figure 112016030051842-pat00016
는 셀 i의 셀 i에 대한 선호도 메시지,
Figure 112016030051842-pat00017
는 셀 i와 셀 j가 협력하는 경우의 클러스터링 게인이고,
Figure 112016030051842-pat00018
는 셀 k와 셀 j가 협력하는 경우의 클러스터링 게인이고,
Figure 112016030051842-pat00019
는 셀 j의 셀 k에 대한 디스카운트 메시지, B(i)는 셀 i와 협력 가능한 모든 협력 후보 셀들의 집합을 의미하고, B(i)/j는 셀 i와 협력 가능한 모든 협력 후보 셀들 중 셀 j를 제외한 나머지의 집합을 의미함.
또한, 상기 셀과 클러스터링할 인접 셀은 이하의 수학식으로 결정되는 것을 특징으로 할 수 있다.
[수학식]
Figure 112016030051842-pat00020
위 수학식에서,
Figure 112016030051842-pat00021
는 상기 셀을 의미하는 셀 i의 상기 협력 후보 셀을 의미하는 셀 j에 대한 선호도 메시지,
Figure 112016030051842-pat00022
는 셀 j의 셀 i에 대한 디스카운트 메시지,
Figure 112016030051842-pat00023
는 셀 i와 클러스터링 할 셀을 의미함.
본 발명의 다른 목적은, 무선 통신 시스템에서 동적 셀 클러스터링 방법이 수행되는 동적 셀 클러스터링 장치에 있어서, 제한 조건 함수부에 선호도 메시지를 송신하거나 상기 제한 조건 함수부에서 디스카운트 메시지를 수신하는 송수신부; 및 상기 송수신부와 연결되고, 상기 선호도 메시지를 업데이트하여 상기 송수신부로 전달하는 변수부를 포함하는 프로세서;를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 선호도 메시지와 상기 디스카운트 메시지를 반복적으로 업데이트하여, 협력할 협력 후보 셀을 결정하며, 상기 협력 후보 셀에는 상기 동적 셀 클러스터링 장치 스스로도 포함되는 것을 특징으로 하는 동적 셀 클러스터링 장치를 제공하여 달성될 수 있다.
또한, 상기 디스카운트 메시지와 상기 선호도 메시지를 결정하는 메시지 패싱 문제가 이하 수학식과 같이 설정되는 것을 특징으로 할 수 있다.
[수학식]
Figure 112016030051842-pat00024
Figure 112016030051842-pat00025
상기 수학식에서, i, j, k는 데이터 포인트인 셀의 식별 변수이고, xi는 상기 셀을 의미하는 셀 i와 협력하는 셀에 대한 변수인 셀 지시변수, xj는 상기 협력 후보 셀을 의미하는 셀 j와 협력하는 셀에 대한 변수인 셀 지시변수, xi는 셀 i와 협력하는 셀에 대한 변수인 셀 지시변수, 지시함수인 χi(xj)는 셀 j가 셀 i와 협력하게 되면 1을 나타내고, 셀 j가 다른 셀과 협력하지 않으면 0을 나타내게 되며, B(i)는 셀 i와 협력 가능한 모든 협력 후보 셀들의 집합을 의미하며,
Figure 112016030051842-pat00026
는 셀 i와 셀 j가 클러스터링된 경우의 게인(gain)을 의미함.
본 발명의 다른 목적은, 무선 통신 시스템에서 변수부를 포함하는 셀에 의해 수행되는 동적 셀 클러스터링 방법이 컴퓨터 상에서 수행되도록 기록매체에 저장된 프로그램에 있어서, 상기 셀의 협력 후보 셀에 대한 협력 선호도를 나타내는 선호도 메시지를 초기화하는 초기화 단계; 상기 셀이 상기 협력 후보 셀과 협력할 경우 상기 협력 후보 셀에서 제공할 디스카운트(discount)의 정도를 나타내는 디스카운트 메시지가 제한 조건 함수부에서 업데이트되고, 업데이트된 상기 디스카운트 메시지를 상기 제한 조건 함수부에서 수신하는 디스카운트 메시지 업데이트 단계; 및 수신된 상기 디스카운트 메시지를 토대로 상기 선호도 메시지를 업데이트하는 선호도 메시지 업데이트 단계;를 포함하고, 모든 메시지가 수렴하거나 기설정된 최대 반복 횟수에 도달할 때까지 상기 디스카운트 메시지 업데이트 단계 및 상기 선호도 메시지 업데이트 단계를 반복하여, 협력할 상기 협력 후보 셀을 결정하며, 상기 협력 후보 셀에는 상기 셀도 포함되는 것을 특징으로 하는 동적 셀 클러스터링 방법이 컴퓨터 상에서 수행되도록 기록매체에 저장된 프로그램을 제공하여 달성될 수 있다.
본 발명의 다른 목적은, 무선 통신 시스템에서 변수부를 포함하는 셀에 의해 수행되는 동적 셀 클러스터링 방법이 컴퓨터 상에서 수행되도록 하는 프로그램이 저장된 기록매체에 있어서, 상기 셀의 협력 후보 셀에 대한 협력 선호도를 나타내는 선호도 메시지를 초기화하는 초기화 단계; 상기 셀이 상기 협력 후보 셀과 협력할 경우 상기 협력 후보 셀에서 제공할 디스카운트(discount)의 정도를 나타내는 디스카운트 메시지가 제한 조건 함수부에서 업데이트되고, 업데이트된 상기 디스카운트 메시지를 상기 제한 조건 함수부에서 수신하는 디스카운트 메시지 업데이트 단계; 및 수신된 상기 디스카운트 메시지를 토대로 상기 선호도 메시지를 업데이트하는 선호도 메시지 업데이트 단계;를 포함하고, 모든 메시지가 수렴하거나 기설정된 최대 반복 횟수에 도달할 때까지 상기 디스카운트 메시지 업데이트 단계 및 상기 선호도 메시지 업데이트 단계를 반복하여, 협력할 상기 협력 후보 셀을 결정하며, 상기 협력 후보 셀에는 상기 셀도 포함되는 것을 특징으로 하는 동적 셀 클러스터링 방법이 컴퓨터 상에서 수행되도록 프로그램이 저장된 기록매체를 제공하여 달성될 수 있다.
상기한 바와 같이, 본 발명에 의하면 이하와 같은 효과가 있다.
첫째, 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법에 따르면, non-CoMP 메시지가 정의되므로 CS/CB의 CoMP에도 메시지 패싱 알고리즘을 적용할 수 있는 효과가 있다.
둘째, 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법에 따르면, 종래의 셀 클러스터링 알고리즘과 다르게 셀 간의 메시지 패싱 알고리즘 기반의 머신 러닝을 통해 각 셀이 클러스터링 할 대상을 스스로 선택하게 되므로, 중앙처리장치가 필요하지 않으며 백홀 데이터 오버헤드가 저감되는 효과가 발생된다.
셋째, 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법에 따르면, 셀의 밀도가 증가할수록 위의 효과가 향상되는 효과가 발생된다.
본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 것이며, 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니 된다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 무선 통신 시스템(10)에서의 셀(Cell, 100) 및 인접 셀(200)의 구성을 도시한 블록도,
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 무선 통신 시스템(10)에서의 셀(Cell, 100), 인접 셀(200), 단말(300)의 구성을 도시한 셀 모형도,
도 3는 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법의 메시지 패싱 알고리즘의 팩터 그래프 모델,
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법의 메시지 정의를 도시한 모식도,
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법,
도 6는 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법의 CS/CB 환경에서 셀 개수에 따른 평균 전송률 그래프,
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법의 JT 환경에서 셀 개수에 따른 평균 전송률 그래프,
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법의 CS/CB 환경에서 셀 경계의 SNR에 따른 평균 전송률 그래프,
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법의 JT 환경에서 셀 경계의 SNR에 따른 평균 전송률 그래프이다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 쉽게 실시할 수 있는 실시예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시예에 대한 동작원리를 상세하게 설명함에 있어서 관련된 공지기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다.
또한, 도면 전체에 걸쳐 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 동일한 도면 부호를 사용한다. 명세서 전체에서, 특정 부분이 다른 부분과 연결되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고, 간접적으로 연결되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 특정 구성요소를 포함한다는 것은 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라, 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 본 발명의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 본 발명이 실시될 수 있는 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다. 이하의 상세한 설명은 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위해서 구체적 세부사항을 포함한다. 그러나 출원시의 통상의 기술자는 본 발명이 이러한 구체적 세부사항 없이도 실시될 수 있음을 안다. 예를 들어, 이하의 상세한 설명은 이동통신 시스템이 3GPP LTE, LTE-A 시스템인 경우를 가정하여 구체적으로 설명하나, 3GPP LTE, LTE-A의 특유한 사항을 제외하고는 다른 임의의 이동통신 시스템에도 적용 가능하다.
몇몇 경우, 본 발명의 개념이 모호해지는 것을 피하기 위하여 공지의 구조 및 장치는 생략되거나, 각 구조 및 장치의 핵심기능을 중심으로 한 블록도 형식으로 도시될 수 있다. 또한, 본 명세서 전체에서 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 도면 부호를 사용하여 설명한다.
아울러, 이하의 설명에 있어서 단말은 UE(User Equipment), MS(Mobile Station), AMS(Advanced Mobile Station) 등 이동 또는 고정형의 사용자단 기기를 통칭하는 것을 가정한다. 또한, 기지국은 Node B, eNode B, Base Station, AP(Access Point) 등 단말과 통신하는 네트워크 단의 임의의 노드를 통칭하는 것을 가정한다. 본 명세서에서는 3GPPL LTE, LTE-A 시스템에 근거하여 설명하지만, 본 발명의 내용들은 각종 다른 통신 시스템에도 적용가능하다.
이동 통신 시스템에서 단말(User Equipment)은 기지국으로부터 하향링크(Downlink)를 통해 정보를 수신할 수 있으며, 단말은 또한 상향링크(Uplink)를 통해 정보를 전송할 수 있다. 단말이 전송 또는 수신하는 정보로는 데이터 및 다양한 제어 정보가 있으며, 단말이 전송 또는 수신하는 정보의 종류 용도에 따라 다양한 물리 채널이 존재한다.
이하의 기술은 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) 등과 같은 다양한 무선 접속 시스템에 사용될 수 있다. CDMA는 UTRA(Universal Terrestrial Radio Access)나 CDMA2000과 같은 무선 기술(radio technology)로 구현될 수 있다. TDMA는 GSM(Global System for Mobile communications)/GPRS(General Packet Radio Service)/EDGE(Enhanced Data Rates for GSM Evolution)와 같은 무선 기술로 구현될 수 있다. OFDMA는 IEEE 802.11 (Wi-Fi), IEEE 802.16 (WiMAX), IEEE 802-20, E-UTRA(Evolved UTRA) 등과 같은 무선 기술로 구현될 수 있다. UTRA는 UMTS(Universal Mobile Telecommunications System)의 일부이다. 3GPP(3rd Generation Partnership Project) LTE(long term evolution)는 E-UTRA를 사용하는 E-UMTS(Evolved UMTS)의 일부로서 하향링크에서 OFDMA를 채용하고 상향링크에서 SC-FDMA를 채용한다. LTE-A(Advanced)는 3GPP LTE의 진화된 버전이다.
설명을 명확하게 하기 위해, 3GPP LTE/LTE-A를 위주로 기술하지만 본 발명의 기술적 사상이 이에 제한되는 것은 아니다. 또한, 이하의 설명에서 사용되는 특정(特定) 용어들은 본 발명의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다. 또한, 이하에서 셀과 셀의 협력은 클러스터링 또는 CoMP된다고 표현될 수 있고, 이들 용어는 혼용되어도 출원시의 통상의 기술자가 충분히 이해 가능하다.
동적 셀 클러스터링 방법을 수행하는 무선 통신 시스템
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 무선 통신 시스템(10)에서의 셀(Cell, 100) 및 인접 셀(200)의 구성을 도시한 블록도이다.
무선 통신 시스템(10)을 간략화하여 나타내기 위해 하나의 셀(100)과 하나의 인접 셀(200)을 도시하였지만, 무선 통신 시스템(10)은 하나 이상의 셀 및/또는 하나 이상의 단말을 포함할 수 있다.
셀(100)은 송수신 안테나(110), 송수신부(120), 프로세서(130), 메모리(140)를 포함할 수 있다. 송수신 안테나(110)가 각각 셀(100) 및 인접 셀(200)에서 하나로 도시되어 있지만, 셀(100) 및 인접 셀(200)은 복수 개의 송수신 안테나를 구비하고 있다. 따라서, 본 발명에 따른 셀(100) 및 인접 셀(200)은 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 시스템을 지원한다. 또한, 본 발명에 따른 셀(100)은 SU-MIMO(Single User-MIMO) MU-MIMO(Multi User-MIMO) 방식 모두를 지원할 수 있다.
또한, 셀 클러스터링을 위해 셀(100)과 인접 셀(200)이 상호 협력하는 경우, 도 1에 도시된 바와 같이 셀(100)과 인접 셀(200)은 송수신 안테나(110)를 통해 무선으로 메시지를 주고 받을 수 있고, 송수신부(120)를 통해 유선으로 메시지를 주고 받을 수 있다. 또한, 이하에서 기술되는 셀(100)의 변수부와 셀(100)과 인접 셀(200)의 사이에 구성되는 제한 조건 함수부도 송수신 안테나(110)를 통해 무선으로 메시지를 주고 받을 수 있고, 송수신부(120)를 통해 유선으로 메시지를 주고 받을 수 있다.
셀(100)의 프로세서(130)는 셀(100)에서의 동작을 지시(예를 들어, 제어, 조정, 관리 등)한다. 프로세서(130)은 프로그램 코드들 및 데이터를 저장하는 메모리(140)와 연결될 수 있다. 메모리(140)는 프로세서(130)에 연결되어 오퍼레이팅 시스템, 어플리케이션, 및 일반 파일(general files)들을 저장한다.
프로세서(130)는 컨트롤러(controller), 마이크로 컨트롤러(microcontroller), 마이크로 프로세서(microprocessor), 마이크로 컴퓨터(microcomputer) 등으로도 호칭될 수 있다. 한편, 프로세서(130)는 하드웨어(hardware) 또는 펌웨어(firmware), 소프트웨어, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어를 이용하여 본 발명의 실시예를 구현하는 경우에는, 본 발명을 수행하도록 구성된 ASICs(application specific integrated circuits) 또는 DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays) 등이 프로세서(130)에 구비될 수 있다.
한편, 펌웨어나 소프트웨어를 이용하여 본 발명의 실시예들을 구현하는 경우에는 본 발명의 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차 또는 함수 등을 포함하도록 펌웨어나 소프트웨어가 구성될 수 있으며, 본 발명을 수행할 수 있도록 구성된 펌웨어 또는 소프트웨어는 프로세서(130) 내에 구비되거나 메모리(140)에 저장되어 프로세서(130)에 의해 구동될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 무선 통신 시스템(10)에서의 셀(Cell, 100), 인접 셀(200), 단말(300)의 구성을 도시한 셀 모형도이다. 도 2에서 단말(300)을 향하는 실선 화살표는 연결, 점선 화살표는 간섭을 의미한다. 도 2에 도시된 바와 같이 셀 간 경계에서의 간섭을 최적화하기 위해 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법을 수행하게 된다. 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법은 셀(100)에 의해 수행되고, 구체적으로 이하에서 기재된다.
동적 셀 클러스터링 방법
동적 셀 클러스터링 방법은 JP 또는 CS/CB로 CoMP된 N개의 셀에서 수행될 수 있다. 이때 k번째 셀의 서비스를 받는 사용자(user k)의 수신 신호는 다음 수학식 1과 같다.
Figure 112016030051842-pat00027
j, k는 데이터 포인트인 셀의 식별 변수이고, yk는 k번째 셀의 서비스를 받는 사용자 k의 수신 신호, ρk는 셀 k가 사용자 k에 대한 SNR, ρjk 는 셀 j가 사용자 k에 대한 SNR, hjk는 셀 j가 사용자 k에게 가는 채널 매트릭스, wk는 셀 k의 빔포밍 벡터를 의미한다.
k번째 셀의 서비스를 받는 사용자의 전송률은 다음 수학식 2와 같다.
Figure 112016030051842-pat00028
j, k는 데이터 포인트인 셀의 식별 변수이고, Rk는 k번째 셀의 서비스를 받는 사용자의 전송률, σk는 노이즈 파워를 의미한다.
위와 같은 셀 모형에서 동적 셀 클러스터링 문제는 다음 수학식 3과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112016030051842-pat00029
Figure 112016030051842-pat00030
Figure 112016030051842-pat00031
Figure 112016030051842-pat00032
i, j는 데이터 포인트인 셀의 식별 변수이고, xi는 셀 i와 협력하는 셀에 대한 변수인 셀 지시변수, xj는 셀 j와 협력하는 셀에 대한 변수인 셀 지시변수, 지시함수인 χi(xj)는 셀 j가 셀 i와 협력하게 되면 1, 그렇지 않고 다른 셀과 non-CoMP하게 되면 0을 나타내게 된다. B(i)는 셀 i와 협력 가능한 모든 후보 셀들의 집합을 의미한다.
여기서, 감마 함수는 CoMP 게인이며, 다음 수학식 4와 같이 정의될 수 있다.
Figure 112016030051842-pat00033
Figure 112016030051842-pat00034
i, j, k는 데이터 포인트인 셀의 식별 변수이고, k=i,j으로 정의될 수 있다. RC 는 셀 i 또는 셀 j에서 CoMP된 경우의 전송률을 의미하고, Rnon은 CoMP되지 않은 경우의 전송률을 의미한다.
Figure 112016030051842-pat00035
는 셀 i와 셀 j가 CoMP된 경우의 CoMP 게인이고,
Figure 112016030051842-pat00036
는 셀 i이 다른 셀과 non-CoMP된 경우의 CoMP 게인이다.
Figure 112016030051842-pat00037
는 셀 i가 아무하고도 협력하지 않으므로 CoMP 게인이 0이 된다.
위의 동적 셀 클러스터링 최적화 문제는 순열 조합 문제이므로, 해를 직접 구하기가 매우 어렵다. 따라서, 본 발명의 일실시예에 따라 메시지 패싱 프레임워크를 바탕으로 분산 알고리즘을 유도한다. 알고리즘의 유도를 위해 팩터 그래프 모델을 도시하였다. 도 3는 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법의 메시지 패싱 알고리즘의 팩터 그래프 모델이다. 도 3에 도시된 팩터 그래프 모델은 bipartite graph를 통한 최적화 문제를 도시하고 있다. 도 3에서 원은 변수를 의미하고, 박스는 함수를 의미한다. 도 3의 팩터 그래프 모델에서는 4개의 노드(셀)에 대한 네트워크를 구현하였다. 도 3에 도시된 바와 같은 팩터 그래프 모델은 다음 수학식 5로 구체적으로 표현될 수 있다. 도 3에서 F는 셀과 셀 사이에 구성되는 제한 조건 함수부, x는 특정 셀에 구성되는 변수부이다.
Figure 112016030051842-pat00038
Sj(xj)는 xj의 기여도를 나타내는 함수로서, CoMP 게인을 최대화 하는 x를 찾기 위한 최대화 조건 함수부이다. S의 제한 조건으로서 제한 조건 함수부인 F가 동작하게 된다. 수학식 3,4,5에서, xi=i가 되는 동시에 xj=i가 되는 경우 Fi(Xi)= -∞가 되므로, 수학적으로 이러한 경우를 배제하도록 유도된다. 다시 말해, 본 발명의 일실시예에 따른 수학식 3,4,5에 따라 기존에 상수로 밖에 표현하지 못하였던 특정 셀이 non-CoMP하는 경우를 수학적으로 표현할 수 있게 되었고, 그에 따라 특정 셀이 다른 셀과 non-CoMP하는 것이 최적화의 측면에서 더 효율적인 경우에 다른 셀이 해당 특정 셀과 CoMP하지 못하도록 하는 메시지 패싱 알고리즘이 구현될 수 있게 되었다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법의 메시지 정의를 도시한 모식도이다. 도 4에 도시된 바와 같이 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법의 메시지는 반대인 두 방향으로 교환되는 방식이고, 두 개의 메시지 타입인 μij, λij가 도 4에 도시되어 있다. 이들 메시지는 각각 xj가 취할 수 있는 최적의 셀에 대한 선호도를 의미한다. 도 4에서 F는 셀과 셀 사이에 구성되는 제한 조건 함수부, x는 특정 셀(보다 자세하게는 특정 셀의 프로세서)에 구성되는 변수부이다. μij는 제한 조건 함수부에서 변수부로 송신되는 메시지, λij는 변수부에서 제한 조건 함수부로 송신되는 메시지이다. S는 object funcion, 즉 최대화하려는 함수로서 본 발명의 일실시예에 따르면 S를 최대화 하기 위한 x를 찾는 구성이고, S의 제한 조건으로서 F가 동작하게 된다. 즉, S는 CoMP 게인을 최대화하는 x를 찾는 최대화 조건 함수부를 의미할 수 있다.
위의 동적 셀 클러스터링 문제를 해결하기 위한 메시지 패싱 알고리즘은 다음 수학식 6과 같다.
Figure 112016030051842-pat00039
Figure 112016030051842-pat00040
Figure 112016030051842-pat00041
에서 k는 인접한 셀을 의미하고,
Figure 112016030051842-pat00042
에서 k는 인접한 셀 중에 j를 제외한 다른 셀을 의미한다. λij는 셀 i의 셀 j에 대한 선호도를 의미한다. 람다의 반대 메시지인 μij는 셀 j가 셀 i와 클러스터링 되었을 때 셀 j가 셀 i에게 줄 수 있는 디스카운트(discount)를 의미한다. 셀 j가 셀 i에게 줄 수 있는 디스카운트가 많다는 것은 셀 j가 셀 i와 클러스터링 될 때 셀 i가 얻을 수 있는 이득이 많다는 것으로서, 셀 j가 셀 i에게 줄 수 있는 디스카운트가 많을수록 셀 j가 셀 i와 클러스터링 될 확률이 높아지게 된다.
xi의 기대값인 셀 i와 클러스터링하게 될 셀에 관한 변수인
Figure 112016030051842-pat00043
은 다음 수학식 7과 같이 정의될 수 있다.
Figure 112016030051842-pat00044
상기 수학식 7에 따르면 μij + λij가 최대가 되게 하는 셀 j가 도출되게 된다.
본 발명의 일실시예에 따르면 위 수학식 7의 해를 구하는 알고리즘을 이하 표 1의 메시지 패싱 형태로 구할 수 있다.
초기화 Set t ← 1 and
Figure 112016030051842-pat00045
반복 Update
Figure 112016030051842-pat00046
and send to neighbors
Update
Figure 112016030051842-pat00047
and send to neighbors
t ← t+1
조건 repeat until all message converge or max iterations reached
결정 Compute
Figure 112016030051842-pat00048
,
If
Figure 112016030051842-pat00049
, cell i and j CoMP operation
If
Figure 112016030051842-pat00050
, cell i non-CoMP operation (stand-alone operation)
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법을 도시한 것이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법은, 초기화 단계(S10), 디스카운트 메시지 업데이트 단계(S20), 선호도 메시지 업데이트 단계(S30), 시간 업데이트 단계(S40), 반복 수행 단계(S50), 클러스터링할 셀 결정 단계(S60)를 포함할 수 있다.
초기화 단계(S10)에서는 셀 i의 프로세서에서 시간, 선호도 메시지인
Figure 112016030051842-pat00051
를 초기화하는 단계이다.
디스카운트 메시지 업데이트 단계(S20)에서는 셀 i에서 디스카운트 메시지인
Figure 112016030051842-pat00052
를 제한 조건 함수부에서 변수부로 업데이트(수신)하고 인접 셀인 셀 j에 송신하는 단계이다. 이때, 디스카운트 메시지의 업데이트는 제한 조건 함수부에서 상기 선호도 메시지에 의해 웨이트(weight)가 바뀐(업데이트 된) 디스카운트 메시지를 변수부가 제한 조건 함수부에서 수신하는 것을 의미할 수 있다.
선호도 메시지 업데이트 단계(S30)에서는 셀 i에서 다음 시간 유닛의 선호도 메시지인
Figure 112016030051842-pat00053
를 변수부에서 제한 조건 함수부로 업데이트(송신)하고 인접 셀인 셀 j에 송신하는 단계이다. 선호도 메시지의 업데이트는 변수부에서 웨이트(weight)가 바뀐(업데이트 된) 선호도 메시지를 변수부가 제한 조건 함수부에 송신하는 것을 의미할 수 있다.
시간 업데이트 단계(S40)에서는 셀 i에서 시간을 1 유닛 증가시키는 단계이다.
반복 수행 단계(S50)에서는 메시지가 모두 수렴하거나, 최대 반복 횟수에 도달할 때까지 S20 내지 S40을 반복수행하는 단계이다.
클러스터링할 셀 결정 단계(S60)에서는 셀 i의 최대화 조건 함수부가
Figure 112016030051842-pat00054
를 계산하여 클러스터링 할 셀을 결정하는 단계이다. 표 1에 기재된 바와 같이, 협력 후보 셀인 셀 j에는 셀 i가 포함될 수 있으며, 셀 i와 협력하라는 메시지가 나오는 경우, 셀 i는 다른 인접 셀과 협력하지 않는 것을 선택하게 된다.
동적 셀 클러스터링 장치
본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 장치는 도 1,2에 도시된 바와 같은 무선 통신 시스템(10)상에서의 특정 셀을 의미할 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 장치는 위에서 기술된 도 1,2의 셀(100)을 의미할 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 장치에서 송수신부(120)는 제한 조건 함수부에 선호도 메시지를 송신하거나 제한 조건 함수부에서 디스카운트 메시지를 수신할 수 있고, 선호도 메시지를 업데이트하는 변수부를 포함하는 프로세서(130)와 연결될 수 있다. 프로세서(130)는 선호도 메시지를 업데이트(weight의 재설정)하는 변수부를 포함할 수 있고, 셀 i와 클러스터링 할 셀(협력 후보 셀)을 결정하는 최대화 조건 함수부를 포함할 수 있다. 이러한 협력 후보 셀인 셀 j에는 셀 i 스스로가 포함될 수 있다.
실험예
도 6는 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법의 CS/CB 환경에서 셀 개수에 따른 평균 전송률 그래프이다. 도 6은 SNR=20dB일 경우의 그래프이고, 도 6에서 점선(Exhaustive search algorithm; Centralized system)은 기존의 중앙 처리 장치에서 모든 셀의 채널 정보를 공유하여 셀 클러스터링을 결정해준 상태로서, 가장 최적화된 상태이다. 원점 실선은 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법을 이용한 결과를 나타낸다. 사각점 실선은 비특허문헌 0003의 Affinty propagation을 이용한 결과를 나타낸다. 도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법은 중앙 처리 장치를 이용하지 않고, 셀들이 상호 협력을 통해 점선에 근접할 만큼 최적화되는 것을 확인할 수 있다. 또한, 도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법은 기존의 비특허문헌 0003보다 훨씬 월등한 평균 전송률을 나타내는 것을 확인할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법의 JT 환경에서 셀 개수에 따른 평균 전송률 그래프이다. 도 7에서 SNR은 20dB이고, 도 7에서 점선(Exhaustive search algorithm; Centralized system)은 기존의 중앙 처리 장치에서 모든 셀의 채널 정보를 공유하여 셀 클러스터링을 결정해준 상태로서, 가장 최적화된 상태이다. 원점 실선은 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법을 이용한 결과를 나타낸다. 사각점 실선은 비특허문헌 0003의 Affinty propagation을 이용한 결과를 나타낸다. 도 7에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법은 중앙 처리 장치를 이용하지 않고, 셀들이 상호 협력을 통해 점선에 근접할 만큼 최적화되는 것을 확인할 수 있다. 또한, 도 7에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법은 기존의 비특허문헌 0003보다 훨씬 월등한 평균 전송률을 나타내는 것을 확인할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법의 CS/CB 환경에서 셀 경계의 SNR에 따른 평균 전송률 그래프이다. 도 8에서 셀 개수는 60개이다. 도 8에서 점선(Exhaustive search algorithm; Centralized system)은 기존의 중앙 처리 장치에서 모든 셀의 채널 정보를 공유하여 셀 클러스터링을 결정해준 상태로서, 가장 최적화된 상태이다. 원점 실선은 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법을 이용한 결과를 나타낸다. 사각점 실선은 비특허문헌 0003의 Affinty propagation을 이용한 결과를 나타낸다. 도 8에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법은 중앙 처리 장치를 이용하지 않고, 셀들이 상호 협력을 통해 점선에 근접할 만큼 최적화되는 것을 확인할 수 있다. 또한, 도 8에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법은 기존의 비특허문헌 0003보다 훨씬 월등한 평균 전송률을 나타내는 것을 확인할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법의 JT 환경에서 셀 경계의 SNR에 따른 평균 전송률 그래프이다. 도 9에서 셀 개수는 60개이다. 도 9에서 점선(Exhaustive search algorithm; Centralized system)은 기존의 중앙 처리 장치에서 모든 셀의 채널 정보를 공유하여 셀 클러스터링을 결정해준 상태로서, 가장 최적화된 상태이다. 원점 실선은 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법을 이용한 결과를 나타낸다. 사각점 실선은 비특허문헌 0003의 Affinty propagation을 이용한 결과를 나타낸다. 도 9에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법은 중앙 처리 장치를 이용하지 않고, 셀들이 상호 협력을 통해 점선에 근접할 만큼 최적화되는 것을 확인할 수 있다. 또한, 도 9에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 동적 셀 클러스터링 방법은 기존의 비특허문헌 0003보다 훨씬 월등한 평균 전송률을 나타내는 것을 확인할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 상술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함하는 것으로 해석되어야 한다.
10: 무선 통신 시스템
100: 셀
110: 송수신 안테나
120: 송수신부
130: 프로세서
140: 메모리
200: 인접 셀
300: 단말

Claims (11)

  1. 무선 통신 시스템에서 변수부를 포함하는 셀에 의해 수행되는 동적 셀 클러스터링 방법에 있어서,
    상기 셀의 협력 후보 셀에 대한 협력 선호도를 나타내는 선호도 메시지를 초기화하는 초기화 단계;
    상기 셀이 상기 협력 후보 셀과 협력할 경우 상기 협력 후보 셀에서 제공할 디스카운트(discount)의 정도를 나타내는 디스카운트 메시지가 제한 조건 함수부에서 업데이트되고, 업데이트된 상기 디스카운트 메시지를 상기 제한 조건 함수부에서 수신하는 디스카운트 메시지 업데이트 단계; 및
    수신된 상기 디스카운트 메시지를 토대로 상기 선호도 메시지를 업데이트하는 선호도 메시지 업데이트 단계;
    를 포함하고,
    모든 메시지가 수렴하거나 기설정된 최대 반복 횟수에 도달할 때까지 상기 디스카운트 메시지 업데이트 단계 및 상기 선호도 메시지 업데이트 단계를 반복하여, 협력할 상기 협력 후보 셀을 결정하며,
    상기 협력 후보 셀에는 상기 셀도 포함되는 것을 특징으로 하는 동적 셀 클러스터링 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 디스카운트 메시지와 상기 선호도 메시지를 결정할 때 전제가 되는 클러스터링 게인(gain)은 이하 수학식과 같이 표현되는 것을 특징으로 하는 동적 셀 클러스터링 방법:
    [수학식]
    Figure 112016030051842-pat00055

    Figure 112016030051842-pat00056

    상기 수학식에서,
    Figure 112016030051842-pat00057
    는 상기 셀을 의미하는 셀 i와 상기 협력 후보 셀을 의미하는 셀 j가 협력하는 경우의 클러스터링 게인이고,
    Figure 112016030051842-pat00058
    는 셀 i가 다른 셀과 협력하지 않는 경우의 클러스터링 게인이고, i, j, k는 데이터 포인트인 셀의 식별 변수이고, RC 는 셀 i 또는 셀 j에서 클러스터링 된 경우의 전송률을 의미하고, Rnon은 다른 셀과 클러스터링 되지 않은 경우의 전송률을 의미함.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 디스카운트 메시지와 상기 선호도 메시지를 결정하는 메시지 패싱 문제가 이하 수학식과 같이 설정되는 것을 특징으로 하는 동적 셀 클러스터링 방법:
    [수학식]
    Figure 112016030051842-pat00059

    Figure 112016030051842-pat00060

    상기 수학식에서, i, j, k는 데이터 포인트인 셀의 식별 변수이고, xi는 상기 셀을 의미하는 셀 i와 협력하는 셀에 대한 변수인 셀 지시변수, xj는 상기 협력 후보 셀을 의미하는 셀 j와 협력하는 셀에 대한 변수인 셀 지시변수, xi는 셀 i와 협력하는 셀에 대한 변수인 셀 지시변수, 지시함수인 χi(xj)는 셀 j가 셀 i와 협력하게 되면 1을 나타내고 셀 j가 다른 셀과 협력하지 않으면 0을 나타내게 되며, B(i)는 셀 i와 협력 가능한 모든 협력 후보 셀들의 집합을 의미하며,
    Figure 112016030051842-pat00061
    는 셀 i와 셀 j가 클러스터링된 경우의 게인(gain)을 의미함.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 디스카운트 메시지와 상기 선호도 메시지를 결정하는 메시지 패싱 문제가 이하의 수학식과 같이 설정되는 것을 특징으로 하는 동적 셀 클러스터링 방법:
    [수학식]
    Figure 112016030051842-pat00062

    위 수학식에서,
    Figure 112016030051842-pat00063
    는 상기 셀을 의미하는 셀 i와 상기 협력 후보 셀을 의미하는 셀 j가 협력하는 경우의 클러스터링 게인이고, i, j, k는 데이터 포인트인 셀의 식별 변수이고, Sj(xj)는 xj의 기여도를 나타내는 최대화 조건 함수이고, F는 S에의 제한 조건이 되는 제한 조건 함수이며, xi는 셀 i와 협력하는 셀에 대한 변수인 셀 지시변수, xj는 셀 j와 협력하는 셀에 대한 변수인 셀 지시변수, xi는 셀 i와 협력하는 셀에 대한 변수인 셀 지시변수, 지시함수인 χi(xj)는 셀 j가 셀 i와 협력하게 되면 1을 나타내고 셀 j가 다른 셀과 협력하지 않으면 0을 나타내게 되며, B(i)는 셀 i와 협력 가능한 모든 협력 후보 셀들의 집합을 의미함.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 디스카운트 메시지와 상기 선호도 메시지는 이하 도면과 같은 팩터 그래프 모델에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 동적 셀 클러스터링 방법:
    [도면]
    Figure 112016030051842-pat00064

    위 도면에서, F는 제한 조건 함수부, x는 변수부, S는 CoMP 게인을 최대로 하는 x를 구하기 위한 최대화 조건 함수부를 의미함.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 디스카운트 메시지는 이하의 수학식의
    Figure 112016030051842-pat00065
    와 같이 표현되고,
    상기 선호도 메시지 업데이트 단계에서 업데이트 된 상기 선호도 메시지는 이하의 수학식의
    Figure 112016030051842-pat00066
    와 같이 표현되는 것을 특징으로 하는 동적 셀 클러스터링 방법:
    [수학식]
    Figure 112016030051842-pat00067

    Figure 112016030051842-pat00068

    위 수학식에서,
    Figure 112016030051842-pat00069
    는 상기 셀을 의미하는 셀 i의 상기 협력 후보 셀을 의미하는 셀 k에 대한 선호도 메시지,
    Figure 112016030051842-pat00070
    는 셀 i의 셀 i에 대한 선호도 메시지,
    Figure 112016030051842-pat00071
    는 셀 i와 셀 j가 협력하는 경우의 클러스터링 게인이고,
    Figure 112016030051842-pat00072
    는 셀 k와 셀 j가 협력하는 경우의 클러스터링 게인이고,
    Figure 112016030051842-pat00073
    는 셀 j의 셀 k에 대한 디스카운트 메시지, B(i)는 셀 i와 협력 가능한 모든 협력 후보 셀들의 집합을 의미하고, B(i)/j는 셀 i와 협력 가능한 모든 협력 후보 셀들 중 셀 j를 제외한 나머지의 집합을 의미함.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 셀과 클러스터링할 인접 셀은 이하의 수학식으로 결정되는 것을 특징으로 하는 동적 셀 클러스터링 방법:
    [수학식]
    Figure 112016030051842-pat00074

    위 수학식에서,
    Figure 112016030051842-pat00075
    는 상기 셀을 의미하는 셀 i의 상기 협력 후보 셀을 의미하는 셀 j에 대한 선호도 메시지,
    Figure 112016030051842-pat00076
    는 셀 j의 셀 i에 대한 디스카운트 메시지,
    Figure 112016030051842-pat00077
    는 셀 i와 클러스터링 할 셀을 의미함.
  8. 무선 통신 시스템에서 동적 셀 클러스터링 방법이 수행되는 동적 셀 클러스터링 장치에 있어서,
    제한 조건 함수부에 선호도 메시지를 송신하거나 상기 제한 조건 함수부에서 디스카운트 메시지를 수신하는 송수신부; 및
    상기 송수신부와 연결되고, 상기 선호도 메시지를 업데이트하여 상기 송수신부로 전달하는 변수부를 포함하는 프로세서;
    를 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 선호도 메시지와 상기 디스카운트 메시지를 반복적으로 업데이트하여, 협력 후보 셀과의 협력 여부 또는 협력할 협력 후보 셀을 결정하는 것을 특징으로 하는 동적 셀 클러스터링 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 디스카운트 메시지와 상기 선호도 메시지를 결정하는 메시지 패싱 문제가 이하 수학식과 같이 설정되는 것을 특징으로 하는 동적 셀 클러스터링 장치:
    [수학식]
    Figure 112016030051842-pat00078

    Figure 112016030051842-pat00079

    상기 수학식에서, i, j, k는 데이터 포인트인 셀의 식별 변수이고, xi는 상기 셀을 의미하는 셀 i와 협력하는 셀에 대한 변수인 셀 지시변수, xj는 상기 협력 후보 셀을 의미하는 셀 j와 협력하는 셀에 대한 변수인 셀 지시변수, xi는 셀 i와 협력하는 셀에 대한 변수인 셀 지시변수, 지시함수인 χi(xj)는 셀 j가 셀 i와 협력하게 되면 1을 나타내고, 셀 j가 다른 셀과 협력하지 않으면 0을 나타내게 되며, B(i)는 셀 i와 협력 가능한 모든 협력 후보 셀들의 집합을 의미하며,
    Figure 112016030051842-pat00080
    는 셀 i와 셀 j가 클러스터링된 경우의 게인(gain)을 의미함.
  10. 무선 통신 시스템에서 변수부를 포함하는 셀에 의해 수행되는 동적 셀 클러스터링 방법이 컴퓨터 상에서 수행되도록 기록매체에 저장된 프로그램에 있어서,
    상기 셀의 협력 후보 셀에 대한 협력 선호도를 나타내는 선호도 메시지를 초기화하는 초기화 단계;
    상기 셀이 상기 협력 후보 셀과 협력할 경우 상기 협력 후보 셀에서 제공할 디스카운트(discount)의 정도를 나타내는 디스카운트 메시지가 제한 조건 함수부에서 업데이트되고, 업데이트된 상기 디스카운트 메시지를 상기 제한 조건 함수부에서 수신하는 디스카운트 메시지 업데이트 단계; 및
    수신된 상기 디스카운트 메시지를 토대로 상기 선호도 메시지를 업데이트하는 선호도 메시지 업데이트 단계;
    를 포함하고,
    모든 메시지가 수렴하거나 기설정된 최대 반복 횟수에 도달할 때까지 상기 디스카운트 메시지 업데이트 단계 및 상기 선호도 메시지 업데이트 단계를 반복하여, 협력할 상기 협력 후보 셀을 결정하며,
    상기 협력 후보 셀에는 상기 셀도 포함되는 것을 특징으로 하는 동적 셀 클러스터링 방법이 컴퓨터 상에서 수행되도록 기록매체에 저장된 프로그램.
  11. 무선 통신 시스템에서 변수부를 포함하는 셀에 의해 수행되는 동적 셀 클러스터링 방법이 컴퓨터 상에서 수행되도록 하는 프로그램이 저장된 기록매체에 있어서,
    상기 셀의 협력 후보 셀에 대한 협력 선호도를 나타내는 선호도 메시지를 초기화하는 초기화 단계;
    상기 셀이 상기 협력 후보 셀과 협력할 경우 상기 협력 후보 셀에서 제공할 디스카운트(discount)의 정도를 나타내는 디스카운트 메시지가 제한 조건 함수부에서 업데이트되고, 업데이트된 상기 디스카운트 메시지를 상기 제한 조건 함수부에서 수신하는 디스카운트 메시지 업데이트 단계; 및
    수신된 상기 디스카운트 메시지를 토대로 상기 선호도 메시지를 업데이트하는 선호도 메시지 업데이트 단계;
    를 포함하고,
    모든 메시지가 수렴하거나 기설정된 최대 반복 횟수에 도달할 때까지 상기 디스카운트 메시지 업데이트 단계 및 상기 선호도 메시지 업데이트 단계를 반복하여, 협력할 상기 협력 후보 셀을 결정하며,
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