KR101819099B1 - 무선 네트워크에서의 사용자 장비의 속도를 추정하기 위한 방법, 처리 유닛, 기지국 및 컴퓨터 판독 가능 기록 매체 - Google Patents
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Abstract
무선 네트워크의 기지국에 연결된 사용자 장비의 속도를 추정하기 위한 방법이 기재되어 있고, 본 방법은 사용자 장비와 기지국 사이에 전송된 신호의 전력을 측정하는 단계; 측정된 신호 전력의 시간에 대한 도함수를 계산하는 단계; 계산된 도함수의 표준 편차를 계산하는 단계; 이전에 설정된 참조 데이터로부터, 계산된 표준 편차에 대응하는 사용자 장비의 속도를 추정하는 단계 - 참조 데이터는 특정의 계산된 표준 편차와 주어진 사용자 장비 속도를 연관시킴 - 를 포함한다.
Description
본 발명은 무선 네트워크에 연결된 사용자 장비의 속도를 추정하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다.
본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "사용자 장비"라는 용어는, 제한적이 아니라 광의적으로, 임의의 사용자 단말 또는, 보다 일반적으로, 무선 네트워크에 연결할 수 있는 임의의 디바이스(예를 들어, 이동 전화, PDA(personal digital assistant), 스마트폰, 태블릿 컴퓨터)를 포함하기 위한 것이다.
"사용자 속도"라는 것은 여기서 사용자의 또는, 보다 일반적으로, 무선 네트워크의 서빙 기지국(serving base station)에 접속된 사용자 장비를 제공받은 엔티티의 실제 속도를 의미한다. 예를 들어, 휴대폰을 제공받은 사용자의 속도, 또는 무선 네트워크에 연결된 디바이스를 포함하는 차량의 속도를 의미한다.
무선 네트워크는 그에 연결된 사용자 장비들의 이동성을 지원할 수 있는 임의의 셀룰러 또는 원거리 네트워크(WiMAX, 3G, CDMA, LTE 등)일 수 있다.
사용자 속도를 추정하는 것은 이러한 무선 네트워크들에서 아주 중요한 관심사이다. 실제로, 사용자 속도는, 그 중에서도 특히, 이동성 및 라디오 자원 관리를 비롯한 여러 무선 네트워크 기능들에 대한 핵심 파라미터이다. 사용자 속도를 효율적으로 추정하는 것은 무선 네트워크 성능과, 그 결과, 제공되는 서비스 품질(quality of service)(QoS)에 많은 영향을 미친다.
예를 들어, 이동성 관리와 관련하여, 핸드오버 성공률이 사용자 속도에 직접 연계되어 있다는 것은 명백하다: 사용자 속도가 높을수록, 호 단절(call dropping)의 위험이 큰 핸드오버 빈도수가 높다(N. Yaakob 등, "Investigating Mobile Motion Prediction in Supporting Seamless Handover for High Speed Mobile Node", Proceedings of the International Conference on Computer and Communication Engineering 2008). 그에 따라, 핸드오버 파라미터들(오프셋, 히스테리시스, 타이머, 및 필터링 계수)의 최적의 조절이 속도 의존적이어야만 한다.
V. Kavitha 등("Spatial Queuing for analysis, design and dimensioning of Picocell networks with mobile users", Performance evaluation, 2011년 8월)에 의해 제안된 분석 프레임워크는 핸드오버 손실(handover losses) 및 셀 크기의 사용자 속도에 대한 의존성을 설명하고 있다.
마찬가지로, 라디오 자원 관리와 관련하여, 가장 적당한 스케줄링 방식이, 주파수 선택적이든 그렇지 않든 간에, 사용자 속도에 의존한다. 주파수 선택적 스케줄링은 일반적으로 낮은 사용자 속도에서 바람직하다. 그렇지 않은 경우, 높은 도플러 조건으로 인해, 주파수 의존적 채널 정보가 충분히 정확하지 않다. 높은 속도에서는, 주파수 다이버스 스케줄링(frequency diverse scheduling)이 바람직하다.
이와 같이, 비전수적인 예에 의해 앞서 강조한 바와 같이, 1 개보다 많은 네트워크 메커니즘을 최적화하기 위해서는 사용자 속도에 관한 정확한 정보가 필요하다.
최근에, 무선 네트워크 내에서의 사용자 속도 추정을 위한 해결책들은 비효율적이고, 다양한 이유들로 인해 정확도 요구사항들을 충족시키지 않는다.
수신 신호 강도 측정의 속도 의존적 단기 변동을 포착하는 것에 기초한 해결책들은 측정들의 주기가 이러한 빠른 변동의 코히런스 지속기간(coherence duration)보다 더 높을 때 비효율적이다.
실제로, 측정들의 샘플링 주파수와 관련하여, 이전의 방법들은 주로 속도 의존적 고속 페이딩 특성들을 분석하는 것을 목표로 한다: 도플러 주파수는 고속 페이딩 채널의 공분산(covariance) 또는 전력 스펙트럼(power spectrum)으로부터 도출된다. 그렇지만, 나이키스트 정리(Nyquist theorem)는 스펙트럼 에일리어싱(spectrum aliasing), 따라서 잘못된 도플러 추정(Doppler estimation)을 피하기 위해 측정들의 높은 샘플링 주파수를 요구한다. 그 결과, 이 방법들은 짧은 샘플링 주기에 대해서만 적당하다. 실제로, 신호의 큰 샘플링 주기(시간 단위)는 최대 관측 가능 도플러, 따라서 최대 관측 가능 UE 속도를 상당히 제한한다.
더욱이, 공지된 해결책들(특히, 교차 기반 방법(crossing based methods)(Zhang Hong 등, "Mobile speed estimation using diversity combining in fading channels", Global Telecommunications Conference, 2004년) 및 공분산 기반 방법(Rosa Zheng Yahong 등, "Mobile speed estimation for broadband wireless communications over rician fading channels", IEEE Transactions On Wireless Communications, page 8, 2009년 1월))은, 작은 도플러 확산(Doppler spreads)에 대해 특히, 잡음에 민감하다. 추가적인 문제로서, 이 해결책들 대부분은 신호대 잡음비(Signal to Noise Ratio)(SNR)를 알고 있을 필요가 있고, 가우시안 잡음 가설로 제한되며, 구현하기 복잡하다.
다양한 실시예들은 앞서 기재된 문제점들 중 하나 이상의 문제점들의 영향들을 해결하는 것에 관한 것이다. 이하는 다양한 실시예들의 일부 양태들에 대한 기본적인 이해를 제공하기 위해 실시예들의 간략화된 요약을 제공한다. 이 발명의 내용은 이 다양한 실시예들의 전수적인 개요가 아니다. 이 발명의 내용은 이 다양한 실시예들의 범주를 정하기 위한 것이 아니다. 이 발명의 내용의 유일한 목적은 나중에 논의되는 보다 상세한 설명에 대한 서문으로서 몇몇 개념들을 간략화된 형태로 제공하는 데 있다.
일부 실시예들은, 여전히 측정의 대규모 또는 중간 규모 변동을 이용하는 것에 의해, 큰 신호 강도 측정 주기에 효율적으로 대처하는 사용자 장비의 속도를 추정하기 위한 방법들 및 장치들을 제공한다. 이것은 제한된 용량 제약조건들로 인해 측정된 신호가 큰 전송 주기로 구성되어 있을 때 특히 유리하다.
일부 실시예들은 사용자 속도의 연속적 및 적응적 추정을 위한 방법들 및 장치들을 제공한다.
일부 실시예들은 신호 관측 블록별 속도 추정기를 제공한다.
일부 실시예들은 무선 네트워크에 연결된 사용자 장비의 속도를 추정하기 위한, 메모리를 최소로 요구하는 계산 효율적인 실시간 방법을 제공한다.
일부 실시예들은 3 개보다 많은 인접한 비중복 속도 클래스 구간들(speed class intervals) 중에서 사용자 장비의 속도 클래스 구간을 구별하는 방법들 및 장치들을 제공한다.
다양한 실시예들은 무선 네트워크의 기지국에 연결된 사용자 장비의 속도를 추정하기 위한 방법들에 관한 것이고, 본 방법은 다음의 단계들을 포함한다:
사용자 장비와 기지국 사이에 전송된 신호의 전력을 측정하는 단계;
측정된 신호 전력의 시간에 대한 도함수를 계산하는 단계;
계산된 도함수의 표준 편차를 계산하는 단계;
이전에 설정된 참조 데이터로부터, 계산된 표준 편차에 대응하는 사용자 장비의 속도를 추정하는 단계 - 참조 데이터는 특정의 계산된 표준 편차와 주어진 사용자 장비 속도를 연관시킴 -.
광의의 양태에 따르면, 상기 방법들은 측정된 신호 전력을 정규화하는 단계를 더 포함한다.
다른 광의의 양태에 따르면, 상기 방법들은 측정된 신호 전력을 필터링하는 단계를 더 포함한다.
다른 광의의 양태에 따르면, 참조 데이터는 주어진 섀도잉 비상관 거리(shadowing decorrelation distance)에 대해 특정의 계산된 표준 편차와 주어진 사용자 장비 속도를 연관시키고, 섀도잉 비상관 거리는 기지국의 라디오 환경 및/또는 사용자 장비의 라디오 환경에 관련된다.
다른 광의의 양태에 따르면, 사용자 장비로부터 전송된 업링크 사운딩 참조 신호들에 대해 기지국에 의해 신호 전력의 측정이 수행된다. 대안적으로, 기지국으로부터 전송된 다운링크 라디오 신호들에 대한 이러한 신호 전력 측정이 사용자 장비에 의해 수행될 수 있다.
게다가, 다양한 실시예들은 무선 네트워크의 기지국에 연결된 사용자 장비의 속도를 추정하기 위한 처리 유닛에 관한 것이고, 본 처리 유닛은 다음의 것들을 포함한다:
사용자 장비와 기지국 사이에 전송된 신호의 전력을 측정하도록 구성된 모듈;
측정된 신호 전력의 시간에 대한 도함수를 계산하도록 구성된 모듈;
계산된 도함수의 표준 편차를 계산하도록 구성된 모듈;
이전에 설정된 참조 데이터로부터, 계산된 표준 편차에 대응하는 사용자 장비의 속도를 추정하도록 구성된 모듈 - 참조 데이터는 특정의 계산된 표준 편차와 주어진 사용자 장비 속도를 연관시킴 -.
광의의 양태에 따르면, 상기 처리 유닛은 측정된 신호 전력을 필터링하기 위한 저역 통과 필터를 더 포함한다.
게다가, 다양한 실시예들은 상기 처리 유닛을 포함하는 기지국에 관한 것이다.
다양한 실시예들은 추가로 상기 방법들을 수행하는 컴퓨터 프로그램 제품들에 관한 것이다.
다양한 실시예들에 대해 다양한 수정들 및 대안의 형태들이 가능할 수 있지만, 그의 구체적인 실시예들이 예로서 도면들에 도시되어 있다. 그렇지만, 구체적인 실시예들에 대한 본 명세서에서의 설명이 다양한 실시예들을 개시된 특정의 형태들로 제한하려고 의도되어 있지 않다는 것을 잘 알 것이다.
물론, 임의의 이러한 실제 실시예들의 개발에서, 시스템 관련 및 사업 관련 제약조건들에 대한 부합성과 같은, 개발자의 특정의 목적을 달성하기 위해 구현 관련 결정들이 행해져야만 한다는 것을 잘 알 것이다. 이러한 개발 노력이 시간이 많이 걸릴 수 있지만, 그럼에도 불구하고 본 개시 내용의 혜택을 보는 통상의 기술자에게는 일상적으로 이해되는 것일 수 있다는 것을 잘 알 것이다.
다양한 실시예들의 목적들, 장점들 및 다른 특징들이 이하의 개시 내용 및 청구범위로부터 보다 명백하게 될 것이다. 바람직한 실시예들의 이하의 비제한적인 설명이 단지 예시를 위해 첨부 도면을 참조하여 주어져 있다.
도 1은 신호 측정 블록별로 사용자 속도를 추정하기 위한 일 실시예의 플로우차트를 도시하는 개략도이다.
도 2는 사용자 장비 속도 추적을 위한 일 실시예의 플로우차트를 도시하는 개략도이다.
도 3은 속도와 비상관 거리 간의 의존관계를 도시한다.
도 4는 일부 실시예들의 기능 모듈들을 도시하는 블록도이다.
도 1은 신호 측정 블록별로 사용자 속도를 추정하기 위한 일 실시예의 플로우차트를 도시하는 개략도이다.
도 2는 사용자 장비 속도 추적을 위한 일 실시예의 플로우차트를 도시하는 개략도이다.
도 3은 속도와 비상관 거리 간의 의존관계를 도시한다.
도 4는 일부 실시예들의 기능 모듈들을 도시하는 블록도이다.
보다 현실적인 전파 채널 모델들을 제공하기 위해, 무선 채널들을 통한 신호 전파 현상들(즉, 경로 손실, 소규모 페이딩(small-scale fading) 및 대규모 페이딩(large-scale fading))을 통계적으로 모델링하기 위해 상이한 환경들(예컨대, 시골, 도시, 교외, 실내/실외) 및 시나리오들(예컨대, 가시선(Line-of-sight), 차폐된 가시선(Obstructed Line-of-sight), 비가시선(Non-line-of-sight))에서 광범위한 측정 작업들이 수행된다.
페이딩은 라디오 환경에 반사체들이 존재하는 것으로 인해 생기며, 반사체들은 원래의 신호의 (상이한 감쇠들, 지연들 및 위상들을 갖는) 다중 경로들, 따라서 중첩을 발생시킨다.
상세하게는, 신호의 사용 주기에 비해 신호 변동률(signal variation rate)이 낮을 때 대규모 페이딩 - 섀도우 페이딩(shadow fading) 또는 섀도잉이라고도 알려져 있음 - 이 일어난다. 수신된 신호의 진폭 및 위상이 사용 주기에 걸쳐 그다지 변하지 않는다. 대규모 페이딩은 기지국과 사용자 장비 사이의 장애물들로 인해 생긴다.
상이한 환경들에 대해 그리고 상이한 주파수들에서, 2 개의 개별 위치들을 분리시키는 거리에 걸쳐 섀도잉의 경험적 상관을 특징지우기 위해 몇 가지 측정들이 행해졌다.
- 문헌(A. Algans 등, "Experimental analysis of the joint statistical properties of azimuth spread, delay spread, and shadow fading", IEEE J.Sel. A. Commun. 20, 3, pp. 523-531, 2006년 9월);
- 문헌(J. Weitzen 등, "Measurement of angular and distance correlation properties of log-normal shadowing at 1900 MHz and its application to design of PCS systems," IEEE Transactions on Vehicular Technology, pp. 265-273, 2002년 3월); 및
- 문헌(Gudmundson, M., "Correlation Model for Shadow Fading in Mobile Radio Systems", Electron. Lett, Vol. 27, 23, 2145-2146, 1991년 11월)
은 이러한 연구들에 대한 예시적인 참조 문헌들이다.
이와 관련하여, 섀도잉이 로그노말 프로세스들(lognormal processes)에 의해 잘 모델링될 수 있다는 것이 널리 인정되어 왔다. 실제로, 섀도잉으로 인해, 기지국에 대해 사용자 장비의 2 개의 멀리 떨어진 위치들에서 수행되는 신호 강도 측정들의 상관은, 이 2 개의 위치들을 분리시키는 거리 가 증가함에 따라, 감소한다.
더욱이, 섀도잉의 상관 특성은 널리 인정된 지수 감쇠 자기 상관 함수(exponential decaying autocorrelation function)에 의해 모델링된다(상기 Gudmunsson 모델: A. Algans 등, "Experimental analysis of the joint statistical properties of azimuth spread, delay spread, and shadow fading", IEEE J.Sel. A. Commun. 20, 3, pp. 523-531, 2006년 9월). 환언하면, 기지국에 대해 사용자 장비의 거리 만큼 분리되어 있는 2 개의 지점들에 대한 기지국(eNodeB)에 의해 감지되는 섀도우 페이딩 간의 상관은 해석적으로 다음과 같이 수식화될 수 있다:
여기서,
속도 를 갖는 사용자 장비에 대해, 상기 수학식 1에서 이동 거리(travelled distance) 를 (는 거리 의 이동 시간(travel time)임)로 대체하면 다음의 수학식이 주어진다:
게다가, 사용자 장비로부터 기지국에 의해 수신된 신호 는, 영 평균(즉, )인 경우, 레일리 프로세스(Rayleigh process)와 로그-노말 지수 프로세스(log-normal exponential process) 의 곱인 것으로 간주된다(S. O. Rice, "Mathematical analysis of random noise", Bell Syst. Tech. J., vol. 23, pp. 46-156, 1945년 1월). 이러한 신호 의 자기 상관 함수는 다음과 같이 쓰여질 수 있다:
이는 문헌(J. Bendat 등, "Random Data: Analysis and Measurement Procedures", Wiley Series in Probability and Statistics, 2010년)으로부터 다음의 수학식을 제공한다.
이제, 큰 주기(예를 들면, 약 40ms 이상)로 사용자 장비로부터 기지국에 의해 수신된 신호 의 경우를 생각해보자. 이러한 신호의 예로서, 비교적 큰 샘플링 주기(일반적으로는, 전형적으로 20ms, 40ms, 80ms 또는 그 이상의 범위에 있는 구성 가능 주기를 가짐)로 업링크 측정을 위해 사용자 장비로부터 기지국(eNodeB)으로 송신되는 사운딩 참조 신호(Sounding Reference Signal)(SRS)(3GPP Technical Specification 36.211, 'Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA), Physical Channels and Modulation)를 언급할 수 있다. 그러면, 사운딩 참조 신호들에 대한 신호 전력 측정들 의 벡터가, 유리하게도, 규칙적으로 이용 가능하다.
이러한 경우에, 는 대규모 페이딩 효과 (즉, 섀도잉)로 될 수 있다. 따라서, 수신 신호 전력의 자기 상관 함수 는 섀도잉의 자기 상관 함수 에 의해 근사화될 수 있다(즉: ). 그에 따라, 수학식 6에서의 를 수학식 1에 주어진 섀도잉의 자기 상관 함수의 표현 으로 대체하면, 하기의 수학식이 얻어진다:
환언하면, 수학식 1 및 수학식 6을 참조하면, 다음과 같다.
이와 같이, 섀도잉의 자기 상관 함수의 2차-시간 도함수는 속도의 제곱에 비례하거나, 등가적으로, 사용자 장비의 속도 는 신호 전력 측정들 의 도함수의 표준 편차에 비례한다. 이 결과, 사용자 장비 속도 가 수신 신호 전력 의 함수로서 근사적으로 추정되고:
수학식 8에서 와 사이의 선형 관계가 주어진 경우, 섀도잉 비상관 거리 에 관한 x%의 오차는 똑같이 사용자 장비의 추정된 속도 에 관한 x%의 오차를 유발시킨다. 따라서, 섀도잉 비상관 거리 의 전파 환경 의존적 값들은, 바람직하게는, 실험적으로 및/또는 이론적으로 미리 결정되고, 이어서 온라인 사용자 속도 추정을 위해 사용되기 위해 저장된다. 환언하면, (섀도잉 비상관 거리 를 가지는) 주어진 라디오 전파 환경에서 특정의 표준 편차와 주어진 사용자 장비 속도를 연관시키는 참조 데이터는 오프라인으로 설정되고 이어서 요구 시에 온라인으로 이용될 수 있다.
- 구해진 값은, 오프라인으로 작성되고 주어진 섀도잉 비상관 거리 에 대해 표준 편차와 사용자 속도 간의 일대일 매핑을 제공하는 데이터베이스(룩업 테이블 등)에 저장된 참조 데이터와 비교된다.
고속 페이딩 및 도플러 변동들을 평활화하기 위해, 전력 측정 샘플들 가, 유리하게도, 상기 절차 단계들 이전에 필터링될 수 있다. 예시적인 예로서, 이러한 필터링 단계는 저역 통과 필터를 도입하는 것을 통해 또는 도함수 계산 이전에 측정 샘플들 의 간단한 평균(이동 평균 프로세스(moving-average process) 등)을 통해 달성될 수 있다. 실제로, 시간 도메인에서 신호를 평활화하는 것은, 처리된 측정들이 불충분하게 필터링될 때 또는 처리할 측정 샘플들이 불충분하게 평균될 때(예를 들어, 넓은 대역들 대신에 좁은 대역들에 걸친 전력 측정들) 특히 바람직하다.
도 1에 예시된 하나의 실시예에서, 앞서 기술된 방법은 측정 샘플 블록별로 사용자 속도를 추정하는 것의 결과, 블록별 속도 추정기가 얻어지도록 배포된다. 그를 위해, 앞서 기술된 방법은 다음과 같이 미리 정의된 수( 개)의 측정된 신호 전력들에 대해 수행된다:
- 측정 샘플들의 집합(즉, 블록) ( 개의 샘플들의 벡터)가 정규화된다(도 1의 단계(10)): 각각의 요소 k에 대해, 이다. 여기서 은, 예를 들어, 2-노름 연산(two-norm operation)을 나타낸다;
- 정규화된 벡터의 미분이 계산된다(도 1의 단계(11)). 미분 연산자의 예시적인 예로서, 라그랑쥐 보간 다항 함수(Lagrangian interpolation polynomial functions)에 기초한 것들, 또는 문헌(Francois Auger, Zoheir Boulbair, Frederic Miqueau, "Estimation par maximum de vraisemblance de la derivee d'un signal bruite: Application a la caracterisation de verins pneumatiques", 19eme Colloque sur le traitement du signal et des images, GRETSI 2003)에 기술된 것들을 언급할 수 있다;
- 도함수들의 분산의 제곱근인 상기 확산(dispersion)의 계산(도 1의 단계(12): 확산 은 이 도함수들의 확산을 정량화하기 위해 (는 블록 에 대해 계산된 모든 도함수들 의 집합임) 내의 모든 도함수들 의 집합으로부터 블록 별로 계산된다. 확산은, 이하의 수학식에 따라, 도함수들의 분산의 경험적 추정으로부터 구해진다:
- 데이터베이스(14)와의 비교(도 1의 단계(13)): 주어진 섀도잉 비상관 거리 에 대해, 추정된 확산이 속도와 계산된 확산 사이의 일대일 매핑을 제공하는 데이터베이스(14)(즉, 룩업 테이블)의 내용과 비교된다. 이 데이터베이스로부터의 가장 가까운 확산에 대응하는 속도가 이어서 추정된 사용자 장비 속도 이다.
유리하게도, 상기 도함수들은, 섀도잉의 느린 변동들만을 포착하기 위해, 신호를 추가로 평활화하고, 따라서 고속 페이딩, 도플러 변동을 감소시킬 수 있게 한다.
도 2에 예시된 대안의 실시예에서, 앞서 기술된 방법은 측정 블록별로 각각의 새로운 측정들에 대해 적응적으로 사용자 속도를 추정하여, 적응적 속도 추정기가 얻어지도록 배포된다. 블록별 속도 추정을 위한 앞서 기술된 단계들은 사용자 장비의 속도를 추적하기 위해, 이미 이용 가능한 가장 최근의 개의 이전 측정들을 사용하면서, 각각의 새로운 신호 전력 측정에서 업데이트된다. 실제로, 확산 를 계산하기 위해 샘플들의 '블록' 을 연속적으로 측정하기를 기다리는 대신에, 새로운 샘플이 이용 가능할 때마다 확산이 업데이트된다.
실제로,
- 도함수 는 새로운 입력 값을 고려하여 재귀적 필터링에 의해 계산된다(도 2의 단계(21)): 새로운 샘플로부터 계산되는 도함수. 예시적인 예로서, 차수 1에서의 도함수에 대해, (단, 이고, 는 1에 가까움)이다;
- 확산이 업데이트되고 데이터베이스(23) 룩업에 의해 속도가 추정된다(도 2에서의 단계(22)).
유리하게도, 적응적 속도 추정기는 속도 추적을 가능하게 한다: 속도가 각각의 새로운 샘플들의 도착 레이트로 추정됨. 그에 부가하여, 그의 구현의 계산 비용이 아주 낮고, 이는 실제 네트워크들에서의 그의 배포에 유리하다.
사용자 속도가 업링크 사운딩 참조 신호들에 대해서는 서빙 기지국에 의해 또는 대안적으로(라디오 전파 채널의 대칭성이 주어진 경우) 다운링크 신호들에 대해서는 사용자 장비에 의해 수행될 수 있는 일단의 라디오 신호 전력 측정들로부터 추정될 수 있다. 그에 따라, 이 측정들이 다운링크 또는 업링크 물리 신호들에 기초하여 수행될 수 있고, 이어서 전용 처리 유닛들에 의해 앞서 기술된 바와 같이 처리될 수 있다. 이러한 처리 유닛들은 기지국(LTE 및 그 이상의 경우 eNodeB)에, 사용자 장비에 또는 측정된 신호 전력들을 보고받는 임의의 다른 시스템에 포함될 수 있다.
상이한 비상관 거리 에 대해 (수학식 8을 참조하여) 확산들 이 속도 의 함수로 플롯되어 있는 도 3은 확산 가 속도 의 선형 증가 함수라는 것을 강조하고 있다. 더욱이, 이 확산 는 가 감소함에 따라 증가하는데, 그 이유는 수학식 8에 나타낸, 와 사이의 반비례로부터 예상되기 때문이다.
그에 따라, 상이한 라디오 전파 환경들에 관련된 복수의 섀도잉 비상관 거리 에 대해 특정의 계산된 확산 (즉, 표준 편차)과 주어진 사용자 장비 속도를 연관시키는 이전에 설정된 참조 데이터를 데이터베이스에 저장하는 것이 바람직하다.
추가로 유의할 점은, 앞서 기술된 방법이 사용자 속도 클래스 구간을 구분할 수 있다는 것이다. 상세하게는, 11 개의 클래스들을 사용한 시뮬레이션 결과들에 따르면, 비상관 거리 가 무엇이든 간에, 인접한 클래스들을 비롯한 정확한 분류에 대한 확률은 약 90%이다.
유리하게도, 사운딩 참조 신호들의 비교적 큰 샘플링 주기(일반적으로 약 40ms 또는 그 이상)에 의해 이득을 보는 것에 의해, 저속 페이딩(즉, 대규모 페이딩)의 변동 속도가 사용자의 실제 속도를 추정하는 데 이용된다. 실제로, 실제 속도를 추정하기 위한 저속 페이딩 변동(중간 및 대규모 변동)은 사용자 속도에 따라 더 빠르거나 덜 빠르다.
도 4는 무선 네트워크의 기지국에 연결된 사용자 장비의 속도를, 앞서 기술된 바와 같이, 추정하기 위한 처리 유닛을 나타낸 것이다. 이 처리 유닛은 다음의 것들을 포함한다:
사용자 장비와 기지국 사이에 전송된 신호의 전력의 일단의 측정들을 행하도록 구성된 모듈(40);
측정된 신호 전력의 시간에 대한 도함수를 계산하도록 구성된 모듈(41);
계산된 도함수의 표준 편차를 계산하도록 구성된 모듈(42);
데이터베이스(45)(즉, 룩업 테이블) 내의 이전에 설정된 참조 데이터로부터, 계산된 표준 편차에 대응하는 사용자 장비의 속도를 추정하도록 구성된 모듈(43) - 참조 데이터는 특정의 계산된 표준 편차와 주어진 사용자 장비 속도를 연관시킴 -.
개시된 실시예들은, 저속 페이딩의 상관 특성들을 이용하는 것에 의해, 큰 신호 강도 측정 주기에 효율적으로 대처한다. 제안된 사용자 속도 추정 방법의 계산 비용이 아주 낮다. 그의 적응적 구현이, CPU에 대한 영향이 아주 제한된 채로, 실제 네트워크들에서 쉽게 이루어질 수 있다.
더욱이, 개시된 방법 및 시스템은, 유리하게도, 어떤 부가의 오버헤드도 없이 기지국(eNodeB)에 연결된 임의의 사용자 장비의 속도를 추정할 수 있다. 실제로, UE에 의해 전송되는 사운딩 참조 신호(SRS)는 3GPP LTE(3GPP Technical Specification 36.211, Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA), Physical Channels and Modulation)에 의해 이미 명시되어 있다.
게다가, 앞서 기술된 사용자 속도 추정 방법 및 시스템은, 유리하게도, CPU에 대한 영향을 상당히 제한하면서 큰 주기성의 측정들로부터의 속도 추적을 가능하게 한다.
개시된 실시예들의 일 양태에 따르면, 3G, LTE 또는 그 이상과 같은 무선 액세스 네트워크에서의 실시간 측정들에 기초하여 사용자 장비의 속도 클래스가 추정될 수 있다.
유의할 점은, 앞서 기술한 실시예들에서, 사용자 속도가 평균적으로 일정하거나 시간상 느리게 변하는 것으로 가정되지만, (특히, 수학식 2, 수학식 7 및 수학식 8에서) 이 의존성을 고려하면서 시변 사용자 속도에 대해 여전히 유효하다는 것이다.
Claims (12)
- 무선 네트워크의 기지국에 연결된 사용자 장비의 속도를 추정하기 위한 방법으로서,
상기 사용자 장비와 상기 기지국 사이에 전송된 신호의 전력을 측정하는 단계;
상기 측정된 신호 전력의 시간에 대한 도함수를 계산하는 단계;
상기 계산된 도함수의 표준 편차를 계산하는 단계; 및
이전에 설정된 참조 데이터로부터, 상기 계산된 표준 편차에 대응하는 상기 사용자 장비의 속도를 추정하는 단계 - 상기 참조 데이터는 특정의 계산된 표준 편차와 주어진 사용자 장비 속도를 연관시킴 -
를 포함하고, 상기 참조 데이터는 주어진 섀도잉 비상관 거리(shadowing decorrelation distance)에 대해 특정의 계산된 표준 편차와 주어진 사용자 장비 속도를 연관시키고, 상기 섀도잉 비상관 거리는 상기 기지국의 라디오 환경에 관련되는 방법. - 제1항에 있어서, 상기 측정된 신호 전력의 시간에 대한 도함수를 계산하기 전에,
상기 측정된 신호 전력을 정규화하는 단계를 더 포함하는 방법. - 제1항에 있어서, 상기 측정된 신호 전력의 시간에 대한 도함수를 계산하기 전에,
상기 측정된 신호 전력을 필터링하는 단계를 더 포함하는 방법. - 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
미리 정의된 수의 측정된 신호 전력들에 대해 수행되는 방법. - 제4항에 있어서,
상기 사용자 장비의 속도를 추적하기 위해서, 각각의 신호 전력 측정에서 상기 방법의 단계들이 업데이트되는 방법. - 삭제
- 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 사용자 장비로부터 전송된 업링크 신호에 대해 상기 기지국에 의해 상기 신호 전력의 측정이 수행되는 방법. - 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 사용자 장비와 상기 기지국 사이에 전송된 신호는 사운딩 참조 신호(sounding reference signal)인 방법. - 무선 네트워크의 기지국에 연결된 사용자 장비의 속도를 추정하기 위한 처리 유닛으로서,
상기 사용자 장비와 상기 기지국 사이에 전송된 신호의 전력을 측정하도록 구성된 모듈;
상기 측정된 신호 전력의 시간에 대한 도함수를 계산하도록 구성된 모듈;
상기 계산된 도함수의 표준 편차를 계산하도록 구성된 모듈; 및
이전에 설정된 참조 데이터로부터, 상기 계산된 표준 편차에 대응하는 상기 사용자 장비의 속도를 추정하도록 구성된 모듈 - 상기 참조 데이터는 특정의 계산된 표준 편차와 주어진 사용자 장비 속도를 연관시킴 -
을 포함하고, 상기 참조 데이터는 주어진 섀도잉 비상관 거리(shadowing decorrelation distance)에 대해 특정의 계산된 표준 편차와 주어진 사용자 장비 속도를 연관시키고, 상기 섀도잉 비상관 거리는 상기 기지국의 라디오 환경에 관련되는 처리 유닛. - 제9항에 있어서,
상기 측정된 신호 전력을 필터링하기 위한 저역 통과 필터를 더 포함하는 처리 유닛. - 제9항 또는 제10항에 따른 처리 유닛을 포함하는 기지국.
- 처리 유닛 상에서 구현되는 컴퓨터 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체로서,
상기 프로그램은 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 따른 방법의 단계들에 대응하는 명령어들을 수행하기 위한 코드 섹션들을 포함하는 컴퓨터 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
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