KR102134503B1 - Noma 시스템에서 부대역으로의 사용자 분배를 위한 방법 및 장치 - Google Patents

Noma 시스템에서 부대역으로의 사용자 분배를 위한 방법 및 장치 Download PDF

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앵스띠뛰 미네 뗄레콩 - 이엠떼 아틀란티끄 - 브르타뉴 - 뻬이 드 라 루와르
유니버시티 레바논
유니버시테 생-에스프리 드 카슬릭
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Abstract

다중 액세스 통신 시스템에서 사용자를 시간 슬롯 t에서 복수의 부대역에 귀속시키기 위한 메커니즘으로서, 상기 방법은 상기 사용자의 조합이 비례 공정성 기초에 따라 부대역에 할당하는 단계를 포함하며, 즉 사용자 조합이 해당 채널에 대한 비례 공정성 성능 메트릭 최대화하며, 여기서 성능 메트릭은 목표 처리량과 예상 처리량 간의 해당 사용자의 차이를 반영하는 가중치로 가중화된다.

Description

NOMA 시스템에서 부대역으로의 사용자 분배를 위한 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR USER DISTRIBUTION TO SUB BANDS IN NOMA SYSTEMS}
본 발명은 NOMA(Non-Orthogonal Multiple Access: 비직교 다중 액세스) 통신 시스템에서 부대역으로의 사용자 분배에 관한 것이다.
인터넷 어플리케이션이 확산됨에 따라 2020년까지 통신 네트워크가 지원하는 모바일 트래픽 양은 현재 지원되는 것보다 10배 더 커질 것으로 예상된다. 높은 수준의 사용자 경험을 유지하면서 이러한 제약에 유리하게 대처하기 위해서는 향후 5세대(5G) 이동 통신 시스템의 시스템 용량 및 사용자 공정성을 크게 개선해야 한다. 이를 위해 NOMA가 미래의 무선 액세스를 위한 유망한 후보로 떠오르고 있다. 추가적인 다중화 도메인, 즉 전력 도메인을 이용함으로써, NOMA는 송신기 측에서 부대역마다 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplex), FBMC(Filter Bank Multi-Carrier), UFMC(Universal Filtered Multicarrier) 또는 다른 다중 반송파 방식일 수 있는 변조 층의 상부에 다수의 사용자들의 공동 거주를 가능하게 하고, 이는 수신 측에서 연속 간섭 제거(Successive Interference Canceller: SIC)에 의존한다. NOMA의 매력적인 특징은 사용자의 공정성을 달성하면서 시스템 용량의 향상을 목표로 한다는 것이다. 따라서, NOMA를 다루는 대부분의 종래 기술은 총 사용자 처리량 또는 데이터 속도와 그것이 제공하는 사용자 공정성 간의 절충을 위한 다중 사용자 스케줄링 방식으로서 비례 공정성(Proportional Fairness: PF) 스케줄러를 고려한다. 각 부대역에 할당될 사용자들의 선택을 위해 사용되는 NOMA 기반 PF 스케줄러와 함께 구현된 전력 할당 알고리즘의 예는, 문헌["Uplink non-orthogonal access with MMSE-SIC in the presence of inter-cell interference" by Y. Endo, Y. Kishiyama, and K. Higuchi. in proc. 2012 IEEE Int. Symp. on. Wireless Commun. Syst, 2012, 또는 "System-Level Performance of Downlink Non-orthogonal Multiple Access (NOMA) Under Various Environmen" by Y. Saito, A. Benjebbour, Y. Kishiyama, and T. Nakamura in proc. IEEE 81st VTC, 2015]에 기재되어 있다.
Umehara, J, Kishiyama, Y. 및 Higuchi, K.에 의한 "Enhancing user fairness in non-orthogonal access with successive interference cancellation for cellular downlink"(Proc. International Conference on Communication Systems(ICCS 2012))"이라는 제목의 논문에서, 저자는 비 직교 액세스 다운 링크 시스템에서 가중치 기반 PF 기반 다중 사용자 스케줄링 기법을 제안한다. FFC(fractional frequency reuse)에서 셀 내부 및 셀 에지 사용자 그룹에 대한 주파수 블록 액세스 정책이 제안되어 사용자 공정성 및 시스템 주파수 효율성이 크게 향상되었다.
Mehrjoo, M., Awad, M.K., Dianati, M. 및 Xuemin, S.에 의한 문헌["Design of Fair Weights for Heterogeneous Traffic Scheduling in Multichannel Wireless Networks", IEEE Trans. Commun., 58(10)(2010)]에서는 OFDMA 네트워크를 위한 이기종(heterogeneous) 트래픽 유형의 기회주의 스케줄링을 위해 공정 가중치가 구현되었다. 공정 가중치를 설계하기 위해 제안된 스케줄러는 트래픽 유형 측면에서 평균 채널 상태 및 리소스 요구 사항을 고려한다. 시뮬레이션 분석은 제안된 기법의 효율성을 자원 이용률 및 사용자 이동성으로 인한 네트워크 특성 변화에 대한 유연성으로 나타낸다.
Gueguen, C. 및 Baey, S.의 문헌["Compensated Proportional Fair Scheduling in Multiuser OFDM Wireless Networks", in Proc. IEEE International conference on Wireless Mobile Computing, Networking Communication(2008)]에서, 이동국이 불균등 경로 손실을 경험할 때 PF 스케줄러가 직면하는 공정성 결함 문제가 조사된다. 이 문제를 완화하기 위해 거리 보상 요소를 도입한 PF 스케줄러의 수정 버전이 제안되었다. 이 솔루션은 고용량과 공정성 모두를 달성한다는 것이 입증되었다.
Yang, C., Wang, W. 및 Qian, Y.의 문헌["A Weighted Proportional Fair Scheduling to Maximize Best-Effort Service Utility in Multicell Network, in Proc. IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications(2008)]에서는, 최선형 서비스 유틸리티를 최대화하기 위해 가중치 비례 공정성 알고리즘이 제안되었다. PF 메트릭에 가중치를 도입한 이유는 경로 손실로 인한 고유의 근-원 다양성(inherent near-far diversity)을 이용하는 것이다. 제안된 알고리즘은 PF 메트릭과 비교할 때 비슷한 복잡성을 유지하면서 최선형 서비스 유틸리티와 처리량 성능을 향상시킨다.
단일 송신기 및 수신기 안테나를 갖는 다운 링크 시스템이 고려된다면, 시스템은 셀 당 K명의 사용자들로 구성되며, 총 시스템 대역폭 B는 S개의 부대역들로 분할되고, 기지국에 의한 최대 허용 송신 전력 Pmax로 구성된다. K 사용자들 사이에서, 사용자 집합 {k1,k2,...,kn,...,kn(s)}은 각 주파수 부대역 s(1≤s≤S)에 걸쳐 스케줄링 되도록 선택된다. n(s)는 부대역 s에서 비-직교로 스케줄된 사용자의 수를 나타낸다. D. Tse 및 P. Viswanath에 의한 문헌[Fundamentals of Wireless Communication, Cambridge University Press, 2005]에 설명된 연속 간섭 제거(Successive Interference Canceller: SIC) 프로세스가 수신 측에서 수행되며, 사용자 디코딩을 위한 최적의 순서는 잡음에 의해 정규화된 사용자 채널의 이득의 증가하는 순서로 진행되고, 부대역 s에서 h2 s,kn 가 등가 채널 이득일 때 사용자(k, n)및 기지국BS 사이의 셀간 간섭
Figure 112017126152234-pat00001
은 사용자 kn에 의한 셀간 간섭을 더한 수신된 가우시안 잡음의 평균 전력을 나타낸다. 성공적인 디코딩 및 SIC 에러 전파가 없다고 가정하고, 셀간 간섭이 랜덤화되어 백색 잡음으로 간주될 수 있다면, 부대역 s에서의 사용자 kn의 처리량 RS,Kn은 다음과 같이 주어진다.
Figure 112017126152234-pat00002
(1)
전송 전력 할당 제약은 다음과 같이 표현된다.
Σs s = 1Ps=Pmax, 여기서 Ps=Σn(s) n = 1Ps,kn (2)
여기서 Ps는 부대역 s에 할당된 전력량을 나타낸다.
NOMA의 스케줄러가 하나 이상의 사용자에게 동시에 부대역을 할당할 수 있으므로 사용자 스케줄링 정책은 시스템 효율성과 사용자 공정성에 영향을 미친다. 상기 선행 기술 참조에 의해 도입된 "비례 공정성"(PF) 스케줄러는 이들 2개의 메트릭 사이에 타협을 달성하는 것으로 고려된다.
PF 스케줄러의 목적은 셀 처리량과 사용자 공정성 간의 균형을 유지하기 위해 장기 평균 사용자 비율을 최대화하는 것이다. 이 스케줄링 정책은 제안된 NOMA 구현의 대부분에서 채택되었다. 스케줄링 알고리즘은 길이 tc의 과거 윈도우에서 각 사용자의 평균 처리량 Tk(t)를 추적하며, 여기서 tc는 처리량 평균화 시간 윈도우(이전의 지정된 시간 슬롯 수에 걸쳐)를 정의한다. Tk(t)는 다음과 같이 정의된다.
Tk(t+1)=(1-1/tc)Tk(t)+1/tcΣs s = 1Rs,k(t) (3)
여기서 Rs,k(t)는 시간 인스턴스 t에서 부대역 s상의 사용자 k의 처리량을 나타낸다. 이것은 상기 식(1)에 기초하여 계산되며, 사용자 k가 부대역 s에 대해 스케줄링되지 않으면 0이 될 수 있다.
각 부대역 s에 대해, 모든 가능한 후보 사용자 세트가 고려되고, 스케줄링된 사용자 세트(Us)는 다음과 같이 PF 스케줄링 메트릭을 최대화하는 방식으로 선택된다:
Us=arg maxU(4)Σk ∈U Rs,klU(t)/Tk(t) (4)
이 접근법을 적용한 스케줄러는 각 사용자에게 과거 비율 Tk(t)에 반비례하는 우선(순위를 부여한다. Tk(t)가 하이인 경우, 사용자 k는 몇몇 시간 슬롯에 대해 임의의 전송 레이트를 할당받지 않을 것이다. 이것은 준-상수 QoE(Quality of Experience)를 필요로 하는 애플리케이션에서 문제가 되며 딥 버퍼링을 요구할 수 있다. 같은 방식으로, 이 접근법은 낮은 대기 시간 전송을 필요로 하는 어플리케이션에 어려움을 야기할 수 있다.
일반적으로, NOMA 방식에서 사용자 할당을 위해 PF 스케줄링을 사용하는 경우, 직교 다중 접속(OMA) 방식과 비교하여 기지국 근처의 사용자에 대해 큰 사용자 처리량 이득이 관찰될 수 있지만, 셀 에지 사용자에 대해서는 거의 이득이 없다.
이러한 문제를 해결하고 사용자의 보다 정확한 속성을 위한 방법을 제공하는 메커니즘을 식별하는 것이 바람직하다.
본 발명에 따르면, 제1 특징에서, 시간 슬롯 t에서 복수의 부대역에 할당하기 위해 후보 사용자들의 풀(pool)로부터 사용자들을 선택하기 위한 다중 접속 통신 시스템에서 사용하기 위한 사용자 선택 장치가 제공되며, 상기 장치는 어느 사용자의 조합이라도 각 부대역에 대한 비례 공정성 성능 메트릭을 최대화하도록 각 부대역에 할당하도록 적응되고, 상기 성능 메트릭은 목표 처리량과 계획된 처리량 간의 각 사용자에 대한 상기 차이를 반영하는 가중치 인자에 의해 가중치가 부여된다.
제1 특징의 전개에 따라, 성능 메트릭은 그 부대역 상의 그 사용자에 대한 달성 가능한 처리량과, 시간 슬롯 t 내에서 현재 사용자의 각 조합에서의 그 사용자에 대해 결정된 예상 처리량과 현재 가능한 조합에서 각 사용자에 대해 정의된 목표 처리량 간의 차이를 반영하는 가중치 인자의 곱을, 미리 예정된 이력 기간에 걸쳐서 대응하는 사용자에 의해 달성된 평균 처리량으로 나눔에 의해 얻어진 값의 각 사용자의 조합에서 모든 사용자에 대한 합에 대응할 수 있다.
제1 특징의 다른 전개에 따라, 사용자 선택 장치는 시간 슬롯 t에서 각 부대역을 차례로 선택하고 이 선택된 부대역을 달성 가능한 사용자 처리량 계산기 및 성능 메트릭 계산기로 지정하도록 구성될 수 있으며, 여기서
사용자 처리량 미터는 사전 정의된 이력 기간에 걸쳐 각 사용자에 의해 달성된 평균 처리량을 결정하도록 적응되고,
시간 슬롯 t에서 선택된 부대역에서 사용자들의 가능한 각 조합에 대해 각 사용자에 대해 달성 가능한 처리량을 결정하도록 적응된 달성 가능한 사용자 처리량 계산기와,
상기 성능 메트릭 계산기는 각 가능한 사용자 조합에 대한 성능 메트릭을 계산하도록 적응되며, 상기 성능 메트릭 계산기는,
하나 이상의 사용자가 기여한 각 부대역 상의 각 사용자에 대한 달성 가능한 처리량의 합과 동일한 예견된 처리량을 결정하도록 구성된 예 상 처리량 계산기와, 상기 예상 처리량 계산기에 의해 현재 가능한 조합에서 각 사용자에 대해 결정된 목표 처리량과 시간 슬롯 t에서 사용자의 현재 가능한 조합에서 각 사용자에 대해 결정된 예상 처리량 간의 차이를 반영하는 가중 인자를 결정하도록 적응된 가중 인자 계산기를 포함하며, 그리고
상기 성능 메트릭 계산기는, 달성 가능한 처리량 계산기에 의한 상기 선택된 부대역 상의 사용자에 대한 대응되는 달성 가능한 처리량 값과 상기 가중 인자 계산기에 의한 대응 가중 인자 출력의 곱을 상기 사용자 처리량 미터에 의한 미리 예정된 이력 기간 출력에 대해 상기 대응 사용자에 의해 달성된 평균 처리량으로 나누어서 얻어진 값을 상기 조합의 모든 사용자에 대해 합산함으로써 상기 선택된 부대역에 대한 사용자의 현재 가능한 조합에 대해 성능 메트릭을 얻도록 적응되며,
상기 사용자 선택 장치는 상기 부대역에 대한 성능 메트릭 계산기에 의해 출력된 가장 높은 각 성능 메트릭을 어느 사용자의 조합이라도 달성하게 하도록 상기 선택된 부대역에 대해 선택하도록 적응되고, 상기 사용자 선택 장치는 또한, 각 부대역에 사용자를 할당할 수 있는 성능 메트릭 값에 기인하여 획득하도록 사용자 처리량 미터, 달성 가능한 사용자 처리량 계산기 및 성능 메트릭 계산기에 입력 값을 제공하도록 적응된다.
본 발명의 제2 특징에 따르면, 다중 액세스 통신 시스템에서 사용자를 시간 슬롯 t에서 복수의 부대역에 귀속시키는 방법이 제공되며, 이 방법은 각 부대역에 대해 어느 사용자의 조합이라도 비례 공정성 성능 메트릭을 최대화하도록 각 부대역에 할당하는 단계를 포함하며, 상기 성능 메트릭은 목표 처리량과 예상 처리량 간의 각 사용자의 차이를 반영한 가중 인자로 가중치가 부여된다.
제2 특징의 전개에 따라, 성능 메트릭은 현재 가능한 조합에서 각 사용자에 대해 정의된 목표 처리량과 시간 슬롯 t에서 각 현재 사용자의 조합에서 그 사용자에 대해 결정된 예상 처리량 간의 차이를 반영하는 가중 인자 및 상기 부대역 상의 사용자에 대하 달성 가능한 처리량 값의 곱을, 미리 예정된 이력 기간에 대해 대응하는 사용자에 의해 달성된 평균 처리량으로 나눔으로써 얻어진 값의 각 사용자 조합에서 모든 사용자에 대한 합에 상응한다.
제2 특징의 다른 발전에 따라, 상기 방법은:
사전 정의된 이력 기간 동안 각 사용자에 의해 달성된 평균 처리량을 결정하는 단계,
상기 시간 슬롯 t에서의 제1 부대역 상의 각 가능한 사용자들의 조합에 대한 각 사용자에 대한 달성 가능한 처리량을 결정하는 단계,
가능한 조합의 각 사용자에 대한 성능 메트릭은 다음의:
각 사용자에 대해, 사용자가 귀속된 각 부대역에서의 사용자에 대한 달성 가능한 처리량의 합과 동일한 예상 처리량을 결정하는 단계와,
상기 시간 슬롯 t 내의 현재의 가능한 사용자 조합에서 각 개별 사용자에 대해 결정된 예상 처리량과 상기 현재의 가능한 조합에서 상기 각 사용자에 대해 정의된 목표 처리량 간의 차이를 반영하는 가중치 인자를 결정하는 단계와,
그 조합 내의 모든 사용자에 걸쳐, 그 부대역 상의 해당 사용자에 대한 대응하는 달성 가능한 처리량 값과 대응하는 가중 계수의 곱을 미리 정의된 이력 기간에 대해 해당 사용자가 달성한 평균 처리량으로 나눔으로써 얻어진 값을 상기 조합에서의 모든 사용자에 대해 합산함으로써 제1 부대역에 대한 사용자의 현재 가능한 조합에 대한 성능 메트릭을 얻는 단계와,
사용자의 조합이 그 부대역에 대해 가장 높은 각 성능 메트릭을 달성하는 제1 부대역을 선택하는 단계와,
그리고 사용자가 각 부대역에 기여할 때까지 추가의 부대역을 위해 각 선행 단계를 반복하는 단계에 의해 계산되는 단계를 포함한다.
제2 특징의 다른 발전에 따라, 다중 액세스 통신 시스템은 NOMA 시스템일 수 있으며, 그에 의해 사용자들의 가능한 각 조합은 복수의 사용자들을 포함한다.
제2 특징의 다른 발전에 따라, 다중 액세스 통신 시스템은 직교 다중 액세스(OMA) 시스템일 수 있으며, 이에 의해 각 가능한 조합은 단일 사용자를 포함한다.
제2 특징의 다른 발전에 따라, 가능한 사용자 조합 각각에 대한 성능 메트릭을 계산하는 단계에서, 사전 정의된 이력 기간에 걸쳐 대응하는 사용자에 의해 달성된 평균 처리량은 현재 시간 슬롯 t에 선행하는 사전 정의된 이력 기간에 대응하는 사용자에 의해 달성된 평균 처리량으로 취해질 수 있다.
제2 특징의 다른 발전에 따라, 가중 인자는 현재 시간 슬롯 t 내의 각 사용자에 대해 결정된 예상 처리량과 그 각 사용자에 대해 정의된 목표 처리량 간의 차이의 합으로서 계산될 수 있으며, 각 사용자에 대한 성능 메트릭은 동일한 가중치 인자를 사용하여 계산될 수 있다.
제2 특징의 또 다른 전개에 따라, 가중 인자는 현재 시간 슬롯 t 내의 각 사용자에 대해 결정된 예상된 처리량과 그 각 사용자에 대해 정의된 목표 처리량 간의 차이로서 계산될 수 있으며, 각 사용자에 대한 성능 메트릭은 그 사용자에 대응하는 각 가중 인자를 사용하여 계산될 수 있다.
제2 특징의 또 다른 전개에 따라, 목표 처리량은 현재 시간 슬롯 t에 선행하는 제2 사전 정의된 이력 기간에 걸쳐 모든 부대역을 통해 달성된 사용자 당 평균 처리량의 배수(b)로 고정될 수 있으며, 여기서 배수는 1보다 큰 값이다.
제2 특징의 전개에 따라, 배수(b)는 각 사용자에 대해 정의될 수 있다.
제2 특징의 또 다른 전개에 따라, 배수(b)는 다수의 미리 정의된 서비스 품질 레벨로부터 각 사용자에 대해 정의될 수 있으며, 각 레벨은 배수의 각 값과 관련된다.
본 발명에 따르면, 제3 특징에서, 제2 특징의 단계들을 구현하기에 적합한 장치가 제공될 수 있다.
본 발명의 제4 특징에 따르면, 제2 특징의 단계들을 구현하도록 적응된 컴퓨터 프로그램이 제공될 수 있다.
본 발명의 상기 및 다른 이점은 첨부된 도면을 참조하여 설명될 것이며, 도면에서:
도 1은 일 실시예에 따라 다수의 부대역들로의 할당을 위해 후보 사용자의 풀로부터 사용자를 선택하는 방법을 도시한 도시도;
도 2는 셀당 사용자 수의 함수로서 종래 기술의 솔루션과 비교하여 특정 실시예에 의해 달성된 공정성을 도시한 도시도;
도 3은 종래 기술 솔루션과 비교하여 특정 실시예에 의해 달성된 공정성을 시간의 함수로서 도시한 도시도;
도 4는 종래 기술의 솔루션과 비교하여 특정 실시예에 의해 달성된 총 처리량을 셀당 사용자 수의 함수로 나타낸 도시도;
도 5는 시간 경과에 따른 종래 기술의 솔루션과 비교하여 특정 실시예에 의해 달성된 총 사용자 처리량을 도시한 도시도;
도 6은 일 실시예를 구현하는 장치를 도시한 도시도;
도 7은 본 발명의 실시예를 구현하기에 적합한 일반적인 컴퓨팅 시스템을 도시한 도시도;
도 8은 일 실시예를 구성하도록 구성된 스마트 폰 장치를 도시한 도시도; 및
도 9는 실시예를 구성하도록 적응 가능한 셀룰러 네트워크 기지국을 도시한 도시도.
전술한 바와 같이, 부대역들 및 부대역 내의 사용자들 사이의 전력 할당은 처리량 값에 중요한 영향을 미치지만, 이것은 본 발명의 범위를 벗어난다. 다음의 예에서, 부대역 및 사용자에 전력을 할당(워터필링)하는 많은 대체 방법(예: FPA-고정 전력 할당, FTPA-부분 전송 전력 할당 또는 전체 검색 전력 할당 등)이 있지만 일반적으로 부대역 사이에 동등하게 전력이 분배된다고 가정하며, 이들 모두는 본 개시 내용과 양립 가능하고 본 명세서에 포함된다.
NOMA에서 달성된 시스템 성능을 더욱 향상시키려면 부대역 간에 최적으로 사용자를 분산시키는 문제를 해결해야 한다. 이로 인해 사용자 공정성이 향상되고 달성된 시스템 처리량이 증가할 수 있다.
따라서, 시간 슬롯 t에서의 현재 할당의 상태를 고려하여 PF 메트릭 표현을 수정하는 것이 제안된다.
구체적으로는, 다중 액세스 통신 시스템에서 시간 슬롯 t에서 사용자들을 복수의 부대역에 귀속시키는 방법이 제공될 수 있는데, 이 방법은 어느 사용자의 조합이라도 비례 공정성 성능 메트릭을 최대화하는 각 부대역에 할당하는 단계를 포함하며(예를 들어, 상기 도 1을 참조하여 설명된), 상기 성능 메트릭은 목표 처리량과 예상 처리량 간의 각 사용자에 대한 차이(후술됨)를 반영하는 가중 인자에 의해 가중화된다.
성능 메트릭은 현재 가능한 조합에서 각 사용자에 대해 정의된 목표 처리량과 시간 슬롯 t에서 현재 각 사용자 조합에서의 사용자에 대해 결정된 예상 처리량 간의 차이를 반영하는 가중치 인자와 상기 부대역 상에서 상기 사용자에 대한 달성 가능한 처리량 값의 곱을, 미리 예정된 이력 기간 동안 대응하는 사용자에 의해 달성된 평균 처리량으로 나눔으로써 얻어진 값의 각 사용자 조합에서 모든 사용자에 대한 합에 대응할 수 있다.
종래의 PF 스케줄링과 비교하여 제안된 향상된 할당 기법은 다음을 제공한다:
Figure 112017126152234-pat00003
전체 처리량 증가,
Figure 112017126152234-pat00004
사용자 간의 높은 수준의 공정성(장기간 및 단기간의 공정성),
Figure 112017126152234-pat00005
다양한 수준의 경험의 질(QoE) 제공 가능성:
- 모든 사용자에 대해 동일한 목표 QoE: 사용자간 공정성 수준 향상
- 다양한 수준의 QoE(프리미엄 서비스): 동일한 QoE를 가진 사용자 간의 높은 수준의 공정성
Figure 112017126152234-pat00006
더 안정적인 사용자 처리량(딥 버퍼링이 더 이상 필요없음)
Figure 112017126152234-pat00007
기존 PF 스케줄러(추가 가중치 계산)와 비교하여 복잡성이 약간 증가
서술된 접근법은 NOMA와 OMA 체계 모두에 적용 가능하다.
도 1은 일 실시예에 따라 복수의 부대역에 할당하기 위해 후보 사용자들의 풀로부터 사용자를 선택하는 방법을 도시한다. 특히, 다중 액세스 통신 시스템에서 시간 슬롯 t에서 복수의 부대역에 할당하기 위해 후보 사용자들의 풀(U)로부터 사용자를 선택하는 방법이 제공된다.
도 1에 도시된 바와 같이, 이 방법은 새로운 시간 슬롯이 시작되는 단계(105)로 진행하기 전에 단계(100)에서 시작한다. 액세스는 시간과 주파수에 따라 자원을 할당한 후에 부여된다. 할당은 다수의 시간 슬롯으로 분할된다. 각 시간 슬롯에 대해, 시간 슬롯 당 총 부대역 수에 도달할 때까지 부대역이 순차적으로 할당된다.
그 다음, 방법은 사전 정의된 이력 기간에 걸쳐 각 사용자에 의해 달성된 평균 처리량Tk(t)이 결정되는 단계(110)로 진행한다. 이러한 역사적 기간의 통상적인 길이는 시간 슬롯 지속 기간의 20 내지 1000배이거나, 또는 특히 시간 슬롯 지속 기간의 100배 정도일 수 있다.
목표는 주어진 부대역 s에 대해 사용자 집합의 풀 중에서 사용자 U의 집합을 선택하는 것이다(사용자 집합의 카디널리티는 n(s)이며, OMA의 경우 n(s)=1, NOMA의 경우 n(s)1).
이를 기초로, 이 방법은 다음으로 새로운 부대역이 선택되는 단계(115)로 진행한다. 그리고 상기 방법은 단계(120)로 진행하여 사용자의 특정 조합이 고려 대상으로 선택된다. 이 방법은 다음으로 단계(125)로 진행하여 특정 사용자가 현재 조합 내에서 선택된다. 그 다음, 방법은 단계(130)로 진행하여, 현재 시간 슬롯 t에서 선택된 부대역 상의 각 사용자에 대한 달성 가능한 처리량 Rs,klU (t)이 결정된다.
- s가 시간 슬롯 t에서 할당되는 제1 부대역인 경우, 시간 슬롯 t에서 사용자 세트 U에서의 사용자 k에 대한 예상 처리량 Rs,klU (t)은 0과 동일하다.
- s가 시간 슬롯 t에서 할당될 제1 부대역이 아니고 사용자 k가 이전에 하나 또는 여러 개의 부대역들에 할당되었다면, Rs,klU (t)는 0이 아니다(각 할당된 부대역에서의 처리량의 합). s가 시간 슬롯 t에서 할당될 제1 부대역이 아니며 사용자 k가 이전에 임의의 부대역을 할당받지 않은 경우, Rs,klU (t) 또한 0이다.
비교하여, Tk(t)의 종래의 정의는 시간 슬롯 t-1까지의 시간 윈도우에 걸쳐 사용자 k의 처리량을 평균하는 것을 고려한다.
그 후, 방법은 단계(135)로 진행하여, 그 사용자가 귀속된 각 부대역에서 현재 선택된 사용자에 대해 달성 가능한 처리량의 합과 동일한 예상 처리량이 결정된다.
그 후, 방법은 단계(140)로 진행하여, 시간 슬롯(t) 내에서 현재 선택된 사용자 조합에서 현재 선택된 사용자에 대해 결정된 예상 처리량과 각 사용자에 대해 정의된 목표 처리량 Rtarget(t)사이의 차이를 반영하는 가중치 인자 WklU(t)가 결정된다.
특히, 후보 사용자 집합 U 내의 각 사용자 k에 대한 가중치의 계산은
WklU(t)=Rtarget(t)- RklU(t)로 되며,
여기서, RklU(t)는 현재 할당 단계에서 시간 슬롯 t 내의 사용자 k에 의해 달성된 예상 처리량이며,
RklU(t)=Σs ∈ SkRs,klU(t) (5)
Sk는 현재 사용자 k에게 할당된 부대역의 집합이다.
시간 슬롯 t에 대한 할당을 시작할 때 Sk는 비어 있음을 알 수 있다. 사용자 k가 새로운 부대역에 할당될 때마다, Sk 및 RklU(t)는 그에 따라 업데이트된다.
상기 방법은 다음 단계(145)로 진행하여 모든 사용자에 대해 가중 인자가 획득되었는지가 결정된다. 그렇지 않은 경우, 본 방법은 단계(125)로 되돌아가서 다음 사용자에 대해 단계(130 및 135)가 반복된다.
그렇지 않으면, 방법은 단계(150)로 진행하여, 그 부대역 상의 사용자에 대한 대응 달성 가능한 처리량 값과 대응 가중치 인자의 곱을, 미리 정의된 이력 기간 동안의 해당 사용자에 의해 달성된 평균 처리량으로 나눔으로써 얻어진 값을, 그 조합 내의 모든 사용자에 대해, 합산하여 현재 선택된 부대역에 대한 현재 사용자 조합에 대해 성능 메트릭이 얻어진다. 즉, 성능 메트릭은 다음과 같다:
Σk ∈ URs,klU(t)×WklU(t)/Tk(t) (6)
상기 방법은 단계(155)로 진행하여, 현재 선택된 부대역에 할당될 수 있는 모든 가능한 사용자 조합에 대해 성능 메트릭이 얻어졌는지가 결정된다. 모든 가능한 사용자 조합에 대해 성능 메트릭이 획득되지 않은 경우, 본 방법은 다음 가능한 조합이 선택되는 단계(120)로 루프백되고, 단계(125, 130, 135, 140, 145 및 150)는 그 이상의 가능한 조합이 반복된다.
그렇지 않으면, 본 방법은 단계(160)로 진행하여, 가장 높은 성능 메트릭을 달성하는 사용자 조합이 그 부대역에 할당되도록 선택된다. 상기 방법은 단계(165)로 진행하여 모든 부대역이 고려되었는지 여부가 결정된다. 모든 부대역이 고려되지 않았다고 판단되면, 상기 방법은 단계(115)로 되돌아가 다음 부대역이 선택되고, 단계(120, 125, 130, 135, 140, 145, 150, 155 및 160)가 반복된다. 그렇지 않으면, 상기 방법은 단계(105)로 되돌아가며 이 방법은 다음 시간 슬롯 동안 반복된다.
도 1의 방법은 기본 개념적 접근으로부터 벗어나지 않고 다양한 방식으로 변형될 수 있음을 이해할 것이다. 예를 들어, 이 방법은 각 가능한 조합에서의 사용자, 각 부대역에 대한 각 조합, 각 시간 슬롯에 대한 각 부대역을 통하여 중첩 반복문(nested loop)의 세트로서 설명된다. 대안적으로 이러한 루프의 특정 부분을 각 반복의 병렬 처리로 대체할 수 있다. 예를 들어 사용자 조합을 병렬로 처리할 수 있다. 또한, 부대역의 처리가 임의의 순서로 수행될 수 있다는 것이 관찰된다. 유사하게, 단계(145, 155 및 165)에서, 방법은 각 루프에 대한 모든 반복이 완료되었는지 여부를 명시적으로 결정하지만, 실제 구현에서, 필요한 반복의 수는 알려 지거나 미리 결정될 수 있으며, 필요한 바와 같이 루프의 수는 프로그래밍 방식으로 고정된다- 이것은 물론 논리적으로 동일하다. 경우에 따라서는 처리중인 시간 슬롯에서의 전송이 시작되기 전에 모든 부대역에 대해 기술된 방법을 수행하기에 불충분 한 시간 또는 처리 용량이 있을 수 있다. 이러한 상황에서, 다른 시간 슬롯에서 할당된 것과 동일한 사용자를 재할당하거나, 가중치가 없는 종래의 PF 메트릭을 사용하거나, 또는 다른 종래기술의 적절한 속성 방법을 사용하여 사용자를 나머지 서브 채널로 귀속시키기 위한 대안적인 방법이 사용될 수 있다. 또한, 상기 방법에서의 특정 단계들의 순서는 다양할 수 있다. 예를 들어, 달성 가능한 처리량은 각 부대역 및 각 사용자 조합이 선택되기 전에 각 부대역 및 사용자들의 각 조합에 대해 계산될 수 있다.
단계(140)는 각 가중치가 각 사용자에 대해 사용된다는 것을 기초로 전술한 바와 같이 수행된다는 것을 이해할 것이다. 다른 실시예에서, 하기에서 상세히 설명되는 바와 같이, 동일한 가중치가 모든 사용자들에 대해 사용될 수 있다.
따라서, 보다 일반적으로는 다중 액세스 통신 시스템에서 시간 슬롯 t에서 복수의 부대역에 할당하기 위한 후보 사용자들의 풀로부터 사용자를 선택하는 방법이 제공되는데, 상기 방법은 하기 단계들을 포함한다:
Figure 112017126152234-pat00008
사전 정의된 이력기간 동안 각 사용자가 달성한 평균 처리량을 결정하는 단계,
Figure 112017126152234-pat00009
시간 슬롯 t의 제1 부대역에서 사용자들의 가능한 조합 각각에 대해 각 사용자에 대해 달성 가능한 처리량을 결정하는 단계,
Figure 112017126152234-pat00010
다음 단계들에 의해 가능한 조합의 사용자마다 성능 메트릭을 계산하는 단계:
○ 각 사용자가 그 사용자가 기여한 각 부대역에서 그 사용자에 대해 달성 가능한 처리량의 합과 동일한 예상 처리량을 결정하는 단계,
○ 시간 슬롯 t 내의 현재 가능한 사용자 조합에서 각 개별 사용자에 대해 결정된 예상 처리량과 그 각 사용자에 대해 정의된 목표 처리량 간의 차이를 반영하는 가중치 인자를 결정하는 단계,
○ 각 사용자 조합에 대해, 상기 부대역에서 그 사용자에 대한 대응 달성 가능한 처리량 값과 대응 가중치 인자의 곱을, 미리 예정된 이력기간 동안에 대응 사용자에 의해 달성된 평균 처리량으로 나누어 얻은 값을 상기 조합에서의 모든 사용자에 대해 합산함으로써 상기 제1 부대역에 대한 현재 가능한 조합의 사용자에 대한 성능 메트릭을 획득하는 단계, 및
Figure 112017126152234-pat00011
어느 사용자의 조합이 해당 부대역에 대해 가장 높은 성능 메트릭을 달성하는지에 대해 제1 부대역에 대한 선택하는 단계,
Figure 112017126152234-pat00012
사용자가 각 부대역에 기인할 때까지 추가 부대역에 대해 각 선행 단계를 반복하는 단계.
기술된 방법은 NOMA 시스템을 구현하는 다중 액세스 통신 시스템에 적용될 수 있으며, 그에 따라 사용자들의 가능한 조합은 복수의 사용자들을 포함한다. 대안적으로, 설명된 방법은 직교 다중 액세스(OMA) 시스템을 구현하는 다중 액세스 통신 시스템에 적용될 수 있으며, 그에 의해 사용자들의 가능한 조합 각각은 단일 사용자를 포함한다.
대안적으로, 각 가능한 사용자 조합에 대한 성능 메트릭을 계산하는 단계로서, 사전 정의된 이력 기간에 걸쳐 대응하는 사용자에 의해 달성된 평균 처리량은 현재 시간 슬롯 t 에 앞서 사전 정의된 이력 기간에 걸쳐 해당 사용자에 의해 달성된 평균 처리량으로 취해질 수 있다.
가중치 인자는 현재 시간 슬롯 t 내의 각 사용자에 대해 결정된 예상 처리량과 사용자들에 대해 각 사용자에 대해 정의된 목표 처리량(예를 들어, 목표 처리량으로부터 예상 처리량을 뺀 것) 간의 차이의 합으로서 계산될 수 있고, 각 사용자에 대한 성능 메트릭은 동일한 가중치 인자를 사용하여 계산된다.
즉, 상기 식(4)과 관련하여 논의된 비례 공정성 메트릭 MNO PF s,k,U(t)은 다음의 가중된 메트릭
Figure 112017126152234-pat00013
에 의해 대체되며, 여기서 가중치 W(U)는 U의 사용자의 가중치의 합으로 계산된다:
W(U)=Σk ∈ UWklU(t) (7).
대안적으로, 가중 인자는 현재 시간 슬롯 t 내의 각 개별 사용자에 대해 결정된 예상 처리량과 그 각 사용자에 대해 정의된 목표 처리량(예를 들어, 목표 처리량으로부터 예상 처리량을 뺀 것)사이의 차이로서 계산되며, 각 사용자에 대한 성능 메트릭은 그 사용자에 대응하는 각 가중치 인자를 사용하여 계산된다.
즉,
Figure 112017126152234-pat00014
는
Figure 112017126152234-pat00015
로 대입될 수 있다.
OMA의 경우 앞의 접근법은 동일하다.
목표 처리량은 현재 시간 슬롯 t에 선행하는 제2 사전 정의된 이력 기간에서 모든 부대역들에 걸쳐 달성된 사용자 당 평균 처리량의 배수(b)로서 고정될 수 있는데, 여기서 배수는 1보다 큰 임의의 값이다.
즉, Ttarget(t)=b×Ravg(t-1), b>1
여기서, Ravg(t-1)은 시간 슬롯 t-1에서 계산된 사용자 평균 처리량의 값이다.
선택적으로, 배수(b)는 각 사용자에 대해 정의된다. 더우기, 배수(b)는 다수의 미리 정의된 서비스 품질 레벨로부터 각 사용자에 대해 정의될 수 있으며, 각 레벨은 배수의 각 값과 관련된다. 예를 들어, 기본 서비스 및 하나 이상의 추가 레벨의 프리미엄 서비스에 대응하는 상이한 레벨의 서비스가 정의될 수 있다.
예를 들어, 최소 속도 값은 다음과 같이 세 가지 서비스 레벨 Rbasic, Rsilver 및 Rgold에 대해 고정될 수 있다:
Rtarget =｛k가 기본 서비스를 요청하면 Rbasic
｛k가 실버 서비스를 요청하면 Rsilver
｛k가 골드 서비스를 요청하면 Rgold (8)
도 2는 셀 당 사용자의 수의 함수로서 종래 기술의 솔루션과 비교하여 특정 실시예에 의해 달성된 공정성을 도시한다. 특히 도 2는 고려중인 무선(통신 셀의 사용자 수에 대하여, Dianati, M., Shen, X., Naik, S.에 의한 문헌["A new fairness index for radio resource allocation in wireless networks," in Proc . IEEE Wireless Communication and Networking Conference, 2005]에서 Gini 공정성 지수를 설명하며 여기서 공정성의 가장 높은 수준은 0이다.
결과에는 다섯 가지 사용자 귀속 시나리오의 시뮬레이션이 포함된다:
A. 선(203)에 의해 표시되는, 전술한 기술적 배경을 참조하여 기술된 바와 같이 부대역(n(s)=1)당 하나의 사용자를 가지는 종래의 PF를 갖는 직교 시그널링.
B. 선(204)으로 표시되는 부대역 당 2명의 사용자(n(s)=2)로 된 상기 기술 배경을 참조하여 서술된 종래의 PF를 갖는 비-직교 시그널링.
C. 선(201)으로 표시되는, 상기 가중 인자는 현재 시간 슬롯 t 내의 각 사용자에 대해 결정된 예상 처리량과 상기 각 사용자에 대해 정의된 목표 처리량 간의 차이로서 계산되는 실시예에 따라 결정되는 가중치 부여된 PF를 갖는 직교 시그널링에서, 각 사용자에 대한 성능 메트릭은 그 사용자에 대응하는 각 가중치 인자를 이용하여, 부대역 당 하나의 사용자(n(s)=1)를 사용하여 계산된다.
D. 선(202)에 의해 표시되는, 실시예에 따라 결정된 가중된 PF를 갖는 비-직교 시그널링에서, 상기 가중 인자는 현재 시간 슬롯 t 내의 각 개별 사용자에 대해 결정된 예상 처리량과 목표 처리량 간의 차이의 합으로서 계산될 수 있으며, 각 사용자에 대한 성능 메트릭은 부대역(n(s)=2) 당 2명의 사용자와 동일한 가중치 인자를 사용하여 계산된다.
E. 선(205)으로 표시되는 분산 가중치를 갖는 비직교 시그널링에서, 목표 처리량은 현재 시간 슬롯 t에 선행하는 제2 사전 정의된 이력 기간에 걸쳐 모든 부대역을 통해 달성된 사용자 당 평균 처리량의 배수(b)로 고정되고, 각 사용자는 이 시뮬레이션에서 b의 각 값은 1.5로 할당되며, 부대역 당 2명의 사용자(n(s)=2)를 가진다.
이 시뮬레이션은 다음 규칙을 기반으로 한다:
- 모든 부대역들에 대해 동일한 전력 재분할이 가정된다: Ps=Pmax/S.
- 전력은 FTPA(fractional transmit power allocation) 규칙에 따라 부대역의 사용자들에게 분배된다.
총 사용자 수는 다이어그램의 가로 좌표로 표시된다. 각 부대역에 대해, 모든 사용자들 중에서 2명의 사용자 중 가능한 모든 조합 U가 고려되고, 가장 높은 측정 항목을 갖는 것이 유지된다.
도시된 바와 같이, 실시예 C 및 D에 의해 달성된 공정성은 우수하며, 셀 당 사용자의 수가 증가하더라도 공정 이점이 증가하지만 셀당 임의의 수의 사용자에 대해 종래 기술 구현 A 및 B의 결과에 비해 상당한 개선을 반영한다. 실시예 E는 C 및 D보다 약간 불공평하지만, 이는 상술한 바와 같이 상이한 서비스 레벨에 대한 지원에 기초하며, 종래 기술의 솔루션보다 훨씬 더 우수하다.
도 3은 종래 기술의 솔루션과 비교하여 특정 실시예에 의해 달성된 공정성을 도시한다. 특히, 도 3은 통신 개시로부터 시간에 대한 지니(Gini) 공정성 지수를 나타낸다.
도 3은 시간 함수로서 종래 기술 솔루션과 비교하여 특정 실시예에 의해 달성된 공정성을 도시한다. 도 2와 관련하여 설명된 다섯 가지 시나리오는 이 도에 표시된다. 특히, 시나리오 A는 선(301)으로 나타내고, 시나리오 B는 선(302)으로 나타내고, 시나리오 C는 선(303)으로 나타내고, 시나리오 D는 선(304)로 나타내고, 시나리오 E는 선(305)으로 나타낸다.
볼 수 있듯이, 일반적으로 특히 종래 기술 시스템에서, 공정성은 시간이 지남에 따라 향상된다. 그럼에도 불구하고, 낮은 대기 시간과 일정한 대역폭 서비스는 공정성을 달성하는데 소요되는 시간으로 어려움을 겪고 있다. 도시된 바와 같이, 시나리오 A 및 B는 지니 공정성 지수에서 0.2를 달성하기 위해 20ms를 취하고, 실시예 C, D 및 E는 모두 이 레벨 이하에서 시작하고, 20ms는 거의 완벽한 공정성을 달성한다. 이것은 감소된 대기 시간 및 버퍼링에 대한 감소된 요구 측면에서 상응하는 장점을 가질 수 있다.
도 4는 종래 기술의 솔루션과 비교하여 특정 실시예에 의해 달성된 총 처리량을 셀당 사용자 수의 함수로서 도시한다. 도 2와 관련하여 설명된 다섯 가지 시나리오는 이 도에서 유지된다. 특히, 시나리오 A는 선(401)에 의해 표현되고, 시나리오 B는 선(402)에 의해 표현되고, 시나리오 C는 선(403)에 의해 표현되고, 시나리오 D는 선(404)에 의해 표현되고, 시나리오 E는 선(405)에 의해 표현된다. 비-직교 실시예 D 및 E는 종래 기술의 시나리오 A 및 B와 비교하여 일관되게 우수한 처리량을 달성한다. 직교 구현 C는 셀당 모든 사용자 수에 대해 종래 기술의 직교 구현 A보다 약간 양호한 처리량을 달성한다.
이와 같이 모든 비교 가능한 경우에서, 본 발명의 구현은 처리량 개선을 가져온다.
도 5는 시간 경과에 따른 종래 기술의 솔루션과 비교하여 특정 실시예에 의해 달성된 총 사용자 처리량을 도시한다. 도 2와 관련하여 설명된 다섯 가지 시나리오는 셀 당 10명의 사용자와 함께 이 도에서 유지된다. 특히, 시나리오 A는 선(501)으로 나타내고, 시나리오 B는 선(502)으로 나타내고, 시나리오 C는 선(503)으로 나타내고, 시나리오 D는 선(504)으로 나타내고, 시나리오 E는 선(505)으로 나타낸다. 종래 기술의 시나리오 A 및 B는 처리량의 거친 변화를 나타내지만, 실시예 C, D 및 E는 매우 안정한 결과를 나타낸다. 이는 본 발명의 구현에 데이터 버퍼링이 거의 또는 전혀 필요하지 않다는 것을 의미한다.
본 발명의 실시예를 구현하는 장치가 제공될 수 있다. 특히, 시간 슬롯 t에서 복수의 부대역에 할당하기 위한 후보 사용자들의 풀로부터 사용자를 선택하기 위한 다중 액세스 통신 시스템에서 사용하기 위한 사용자 선택 장치가 제공될 수 있다. 상기 장치는, 각 부대역에 대해(예를 들어, 식(4)을 참조하여 설명된 바와 같이) 비례 공정성 성능 메트릭을 최대화하는 사용자들의 조합 중 어느 하나를 할당하도록 적응되며, 성능 메트릭은 목표 처리량과 달성된 처리량 간의 각 사용자에 대한 차이를 반영하는 가중치 인자에 의해 가중된다.
성능 메트릭은 각 사용자 조합의 모든 사용자에 대한 합계에 해당 부대역의 해당 사용자에 대한 달성 가능한 처리량 값과 해당 부대역에 대해 결정된 예상 처리량 시간 슬롯 t 내의 현재의 각 사용자 조합에서의 그 사용자에 대해 결정된 예상 처리량 및 현재의 가능한 조합에서 각 사용자에 대해 정의된 목표 처리량 간의 차이를 반영한 가중치 인자 및 부대역에서 각 사용자에 대한 달성가능한 처리량 값의 곱을 사전 정의된 이력 기간에 걸쳐 대응하는 사용자에 의해 달성된 평균 처리량으로 나눈 값의 사용자의 각 조합에서 모든 사용자에 대한 합에 대응할 수 있다.
도 6은 일 실시예를 구현하는 장치를 도시한다. 도 6에 도시된 바와 같이, 시간 슬롯 t에서 복수의 부대역에 할당하기 위한 후보 사용자들의 풀로부터 사용자들을 선택하기 위한 다중 액세스 통신 시스템에서 사용하기 위한 사용자 선택 장치(600)가 제공된다. 상기 장치(600)는 사용자 처리량 미터(610), 달성 가능한 사용자 처리량 계산기(620) 및 성능 메트릭 계산기(630)를 포함한다. 성능 메트릭 계산기(630) 자체는 예상 처리율 계산기(631) 및 가중 계수 계산기(632)를 포함하며, 또한 승산기(633), 분배기(634) 및 누산기(635)를 포함한다.
사용자 선택 장치(600)는 각 부대역으로의 사용자 할당을 허용하는 성능 메트릭 값을 얻기 위해 사용자 처리량 측정기, 달성 가능한 사용자 처리량 계산기 및 성능 메트릭 계산기에 입력 값을 제공하도록 구성된다.
특히, 사용자 처리량 미터(610)는 사전 정의된 이력 기간에 걸쳐 각 사용자에 의해 달성된 평균 처리량을 결정하도록 되어있다.
달성 가능한 사용자 처리량 계산기(620)는 시간 슬롯 t의 제1 부대역에서 각 가능한 사용자 조합의 각 사용자에 대해 달성 가능한 처리량을 결정하도록 구성된다.
성능 메트릭 계산기는 아래에 설명된 하위 구성 요소의 지원을 사용하여 가능한 각 사용자 조합에 대한 성능 메트릭을 계산한다.
구체적으로, 예상 처리량 계산기(631)는 사용자의 현재 가능한 조합에서 각 사용자에 대해, 사용자가 귀속된 각 부대역에서의 사용자에 대해 달성 가능한 처리량의 합과 동일한 예상 처리량을 결정하도록 적용된다.
가중 인자 계산기(632)는 예상 처리량 계산기에 의해, 시간 슬롯 t 내의 현재 가능한 사용자 조합에서 각 개별 사용자에 대해 결정된 예상 처리량과 현재 가능한 조합에서 해당 사용자에 대해 정의된 목표 처리량 간의 차이를 반영하는 가중치 인자를 결정하도록 되어있다.
성능 메트릭 계산기(630)는 예상 처리량 계산기(631)에 의한 부대역 출력에서 그 사용자에 대한 대응하는 달성 가능한 처리량 값과 적산기(633)에 이해 결정된 바와 같이 가중치 인자 계산기(632)에 의해 대응하는 가중치 인자 출력의 곱을 사용자 처리량 미터(610)에 의해 출력된 사전 정의된 이력 기간에 대한 대응 사용자에 의해 달성된 평균 처리량으로 분배기(634)에서 나눔으로써 얻어진 값을 고려중인 조합에서의 모든 사용자에 대해 가산기(635)에서 합산하여 고려중인 부대역에 대한 현재 가능한 사용자 조합에 대한 성능 메트릭을 얻도록 구성된다.
사용자 선택 장치는 그 후 사용자의 조합이 그 부대역에 대한 성능 메트릭 계산기(630)에 의해 출력된 가장 높은 성능 메트릭을 달성하는 고려중인 부대역에 대해 선택하도록 구성된다.
개시된 방법은 전체 하드웨어 실시예(예를 들어, FPGA), 전체 소프트웨어 실시예(예를 들어, 본 발명에 따른 시스템 제어) 또는 하드웨어 및 소프트웨어 요소 모두를 포함하는 실시예 형태를 취할 수 있다. 소프트웨어 실시예는 펌웨어, 상주 소프트웨어, 마이크로 코드 등을 포함하나 이에 한정되지 않는다. 본 발명은 컴퓨터-사용 가능 또는 컴퓨터-판독 가능 매체로부터 액세스 가능한 컴퓨터 프로그램 제품의 형태를 취할 수 있으며, 컴퓨터 또는 명령 실행 시스템일 수 있다. 컴퓨터 사용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 매체는 명령 실행 시스템, 장치 또는 장치에 의해 또는 그와 관련하여 사용하기 위해 프로그램을 포함, 저장, 통신, 전파 또는 전송할 수 있는 임의의 장치일 수 있다. 상기 매체는 전자, 자기, 광학, 전자기, 적외선 또는 반도체 시스템(장비 또는 장치) 또는 전파 매체일 수 있다.
이들 방법 및 프로세스는 컴퓨터 애플리케이션 프로그램 또는 서비스, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API), 라이브러리 및/또는 다른 컴퓨터 프로그램 제품, 또는 이러한 개체의 임의의 조합에 의해 구현될 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시예의 구현에 적합한 일반적인 컴퓨팅 시스템을 도시한다.
도 7에 도시된 바와 같이, 시스템은 로직 장치(701) 및 저장 장치(702)를 포함한다. 이 시스템은 디스플레이 서브 시스템(711), 입/출력 서브 시스템(703), 통신 서브 시스템(720), 및/또는 도시되지 않은 다른 컴포넌트를 선택적으로 포함할 수 있다.
논리 장치(701)는 명령들을 실행하도록 구성된 하나 이상의 물리적 장치들을 포함한다. 예를 들어, 논리 장치(701)는 하나 이상의 애플리케이션, 서비스, 프로그램, 루틴, 라이브러리, 객체, 컴포넌트, 데이터 구조, 또는 다른 논리 구조의 일부인 명령을 실행하도록 구성될 수 있다. 그러한 명령들은 태스크를 수행하거나, 데이터 유형을 구현하거나, 하나 이상의 컴포넌트의 상태를 변환하거나, 기술적 효과를 달성하거나, 그렇지 않으면 원하는 결과에 도달하도록 구현될 수 있다.
논리 장치(701)는 소프트웨어 명령들을 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서들을 포함할 수 있다. 부가적으로 또는 대안으로, 논리 장치는 하드웨어 또는 펌웨어 명령을 실행하도록 구성된 하나 이상의 하드웨어 또는 펌웨어 논리 장치를 포함할 수 있다. 논리 장치의 프로세서는 단일 코어 또는 다중 코어일 수 있고, 그 위에서 실행되는 명령은 순차, 병렬 및/또는 분산 처리를 위해 구성될 수 있다. 논리 장치(701)의 개별 구성 요소는 선택적으로 조정된 처리를 위해 원격으로 위치 및/또는 구성될 수 있는 둘 이상의 개별 장치들 사이에 분배될 수 있다. 논리 장치(701)의 형태는 클라우드 컴퓨팅 구성으로 구성된 원격 액세스 가능한 네트워크 컴퓨팅 장치에 의해 가상화되고 실행될 수 있다.
저장 장치(702)는 여기에 설명된 방법 및 프로세스를 구현하기 위해 논리 장치에 의해 실행 가능한 명령을 보유하도록 구성된 하나 이상의 물리적 장치를 포함한다. 그러한 방법 및 프로세스가 구현될 때, 저장 장치(702)의 상태는, 예를 들어, 상이한 데이터를 유지하기 위해 변형될 수 있다.
저장 장치(702)는 제거 가능 및/또는 내장 장치를 포함할 수 있다. 저장 장치(702)는 광 메모리(예를 들어, CD, DVD, HD-DVD, 블루레이 디스크 등), 반도체 메모리(예를 들어, 플래시, RAM, EPROM, EEPROM 등) 및/또는 자성 메모리(예: 하드 디스크 드라이브, 플로피 디스크 드라이브, 테이프 드라이브, MRAM 등)를 포함하는 하나 이상의 유형의 저장 장치를 포함할 수 있다. 저장 장치는 휘발성, 비 휘발성, 동적, 정적, 읽기/쓰기, 읽기 전용, 임의 액세스, 순차 액세스, 위치 주소지정 가능, 파일 주소지정 가능 및/또는 내용 주소지정 가능 장치를 포함할 수 있다.
특정 장치에서, 시스템은 논리 장치(701)와 다른 시스템 구성 요소 간의 통신을 지원하도록 구성된 I/O 인터페이스(703)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 추가 시스템 구성 요소는 착탈식 및/또는 내장형 확장 저장 장치를 포함할 수 있다. 확장된 저장 장치는 광 메모리(732)(예를 들어, CD, DVD, HD-DVD, 블루레이 디스크 등), 반도체 메모리(733)(예를 들어, FLASH RAM, EPROM, EEPROM, FLASH 등) 및/또는 자성 메모리(731)(예를 들어, 하드 디스크 드라이브, 플로피 디스크 드라이브, 테이프 드라이브, MRAM 등)를 포함할 수 있다. 이러한 확장된 저장 장치는 휘발성, 비 휘발성, 동적, 정적, 읽기/쓰기, 읽기 전용, 랜덤 액세스, 순차 액세스, 위치 어드레서블, 파일 어드레서블 및/또는 콘텐트 어드레서블 장치를 포함할 수 있다.
저장 장치는 하나 이상의 물리적 장치를 포함하고 전파 신호 그 자체를 배제한다는 것이 이해될 것이다. 그러나, 대안적으로 본 명세서에서 설명된 명령의 형태는 저장 장치에 저장되는 것과는 반대로 통신 매체(예를 들어, 전자기 신호, 광 신호 등)에 의해 전파될 수 있다.
논리 장치(701) 및 저장 장치(702)의 형태들은 하나 이상의 하드웨어-논리 구성 요소들에 함께 통합될 수 있다. 이러한 하드웨어 로직 구성 요소에는 FPGA (Field-Programmable Gate Array), PASIC/ASIC(Application Specific Integrated Circuit), PSSP/ASSP(Application-Specific Standard Product) 칩(SOC) 및 복잡한 프로그래머블 로직 장치(CPLD)를 포함할 수 있다.
"프로그램"이라는 용어는 특정 기능을 수행하도록 구현된 컴퓨팅 시스템의 측면을 설명하는 데 사용될 수 있다. 어떤 경우에는, 저장 장치에 의해 보유된 기계 판독 가능 명령을 실행하는 논리 장치를 통해 프로그램이 예시될 수 있다. 마찬가지로, 동일한 프로그램은 상이한 애플리케이션, 서비스, 코드 블록, 객체, 라이브러리, 루틴, API, 함수 등에 의해 예시될 수 있다. "프로그램"이라는 용어는 실행 파일, 데이터 파일, 라이브러리, 드라이버, 스크립트, 데이터베이스 레코드 등의 개별 또는 그룹을 포함할 수 있다.
특히, 도 7의 시스템은 본 발명의 하나 이상의 실시예를 구현하는데 사용될 수 있다.
예를 들어, 도 1과 관련하여 설명된 단계들을 구현하는 프로그램은 저장 장치(702)에 저장되고 논리 장치(701)에 의해 실행될 수 있다. 사용자 조합, 처리량, 가중 계수 및/또는 성능 메트릭은 저장 장치(702)에서 버퍼될 수 있다. 논리 장치(701)는 적절한 프로그램, 특히 전술한 처리량, 가중치 인자 및 성능 메트릭 계산의 제어하에 전술한 바와 같은 단계들을 구현할 수 있거나, 또는 일부 또는 전부를 수행하도록 적응된 하드웨어 가속 인코더/디코더 등과 같은 이들 프로세스의 일부 또는 전부를 수행하도록 적응된 내부 및/또는 외부 전용 시스템과 인터페이스 할 수 있다. 또한, 프로그램은 예를 들어 상술한 바와 같은 실시예에 따라 사용자 할당을 구현하는 NOMA 또는 OMA 송신기를 구현할 수 있다. 이러한 작업은 예를 들어 도 7을 참조하여 기술된 바와 같이 다수의 컴퓨팅 장치간에 공유될 수 있다. 인코딩된 신호는 통신 인터페이스(720)를 통해 수신될 수 있다.
따라서, 본 발명은 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있다.
본 명세서에서 사용된 "서비스"는 다수의 사용자 세션들에 걸쳐 실행 가능한 애플리케이션 프로그램일 수 있다는 것을 이해할 것이다. 하나 이상의 시스템 구성 요소, 프로그램 및/또는 기타 서비스에서 서비스를 사용할 수 있다. 일부 구현예에서, 서비스는 하나 이상의 서버 컴퓨팅 장치에서 실행될 수 있다.
포함될 때, 디스플레이 서브 시스템(711)은 제1 비디오 스트림, 제2 비디오 스트림 또는 결합된 비디오 스트림의 시각적 표현을 제공하기 위해 사용될 수 있거나 그렇지 않으면 착수된 프로세스에 관한 통계 정보를 제공할 수 있다. 본 명세서에서 설명된 방법 및 프로세스가 저장 장치(702)에 의해 보유된 데이터를 변경하고 저장 장치(702)의 상태를 변환시키므로, 디스플레이 서브 시스템(711)의 상태는 마찬가지로 기초 데이터의 변화를 시각적으로 나타내도록 변형될 수 있다. 디스플레이 서브 시스템(711)은 사실상 임의의 유형의 기술을 이용하는 하나 이상의 디스플레이 장치를 포함할 수 있다. 이러한 디스플레이 장치는 공유 엔클로저 내의 논리 장치 및/또는 저장 장치와 결합될 수 있거나, 그러한 디스플레이 장치는 주변 디스플레이 장치일 수 있다.
포함될 때, 입력 서브 시스템은 키보드(712), 마우스(713), 터치 스크린(711) 또는 게임 제어기(도시되지 않음)와 같은 하나 이상의 사용자 입력 장치를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 입력 서브 시스템은 선택된 자연 사용자 입력(NUI) 컴포넌트를 포함하거나 그 컴포넌트와 인터페이스할 수 있다. 이러한 구성 요소는 통합되거나 주변 장치일 수 있으며, 입력 동작의 변환 및/또는 처리는 온보드 또는 오프 보드로 처리될 수 있다. 예시적인 NUI 컴포넌트는 음성 및/또는 음성 인식을 위한 마이크로폰; 머신 비전 및/또는 제스처 인식을 위한 적외선, 컬러, 입체 및/또는 깊이 카메라; 움직임 검출 및/또는 의도 인식을 위한 헤드 트래커, 아이 트래커, 가속도계, 및/또는 자이로스코프; 뿐만 아니라 뇌 활동을 평가하기 위한 전계 감지 구성 요소가 포함된다.
포함될 때, 통신 서브 시스템(720)은 컴퓨팅 시스템을 하나 이상의 다른 컴퓨팅 장치와 통신 가능하게 결합하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 통신 모듈은 예를 들어 퍼스널 영역 네트워크, 로컬 영역 네트워크, 광역 네트워크 또는 인터넷을 포함하는 임의의 크기의 네트워크를 통해 컴퓨팅 장치를 원격 서버(776) 상에 호스트된 원격 서비스에 통신 가능하게 결합시킬 수 있다. 통신 서브 시스템은 하나 이상의 상이한 통신 프로토콜과 호환 가능한 유선(및/또는 무선(통신 장치를 포함할 수 있다. 비 제한적인 예로서, 통신 서브 시스템은 무선(전화 네트워크(774) 또는 유선(또는 무선(로컬 또는 광역 네트워크를 통한 통신을 위해 구성될 수 있다. 일 실시예에서, 통신 서브 시스템은 컴퓨팅 시스템이 인터넷(775)과 같은 네트워크를 통해 다른 장치로 및/또는 다른 장치로 메시지를 송신 및/또는 수신하는 것을 허용할 수 있다. 통신 서브 시스템은 패시브 장치(NFC, RFID 등)로서 단거리 유도성 통신(721)을 부가적으로 지원할 수 있다.
도 8은 일 실시예를 구성하도록 구성된 스마트폰 장치를 도시한다. 도 8에 도시된 바와 같이, 스마트폰 장치는 전술한 바와 같이 요소들(701, 702, 703, 720), 근거리 통신 인터페이스(721), 플래시 메모리(733), 요소들(714, 715 및 711)과 협력한다. 그것은 네트워크(775)를 통해 전화 네트워크(774) 및/또는 서버(776)와 통신한다. 전용 네트워크 또는 Wi-Fi와 같은 다른 통신 메커니즘이 또한 사용될 수 있다.
도 9는 실시예를 구성하도록 적응 가능한 셀룰러 네트워크 기지국을 도시한다. 도 9에 도시된 바와 같이, 셀룰러 네트워크 기지국은 전술한 바와 같이 요소(701, 702, 703 및 720)를 포함한다. 그것은 네트워크(775)를 통해 전화 네트워크(774) 및/또는 서버(776)와 통신한다. 전용 네트워크 또는 Wi-Fi와 같은 다른 통신 메커니즘이 또한 사용될 수 있다.
여기에 기술된 구성 및/또는 접근법은 본질적으로 예시적인 것이며, 이들 특정 실시예 또는 예는 많은 변형이 가능하기 때문에 제한적인 의미로 고려되어서는 안됨을 이해할 것이다. 여기에 설명된 특정 루틴 또는 방법은 임의의 수의 처리 전략 중 하나 이상을 나타낼 수 있다. 이와 같이, 도시되고 설명된 시퀀스로, 다른 시퀀스로, 병렬로, 또는 생략되어 도시되고 설명된 다양한 동작이 수행될 수 있다. 마찬가지로, 상술된 프로세스의 순서는 변경될 수 있다.
본 개시의 주제는 본 명세서에 개시된 다양한 프로세스, 시스템 및 구성, 및 기타 특징, 기능, 동작 및/또는 특성의 모든 신규하고 자명한 조합 및 서브 조합은 물론 임의의 및 그것의 모든 등가물을 포함한다.

Claims (16)

  1. 시간 슬롯 t 내의 복수의 부대역 중 하나 이상에 할당하기 위한 후보 사용자들의 풀(pool)로부터 사용자를 선택하기 위한 다중 액세스 통신 시스템에서 사용하기 위한 사용자 선택 장치로서, 상기 부대역의 각각에 할당되어 그 각각의 부대역에 대한 비례 공정성 성능 메트릭(Proportional Fairness performance metric)을 최대화하도록 하고, 상기 성능 메트릭은, 현재 시간 슬롯 t에 선행하는 사전 정의된 이력 기간에 걸쳐 모든 부대역에 대해 달성된 사용자 당 평균 처리량의 배수(b)와 동일한 목표 처리량과, 하나 이상의 상기 사용자가 기여한 현재 시간 슬롯 t 내의 각 부대역 상의 각 상기 사용자에 대한 달성 가능한 처리량의 합과 동일한 예상 처리량 간의 각 사용자에 대한 차이를 반영하는 가중치 인자에 의해 가중치 부여되는, 사용자 선택 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 성능 메트릭은, 사전 정의된 이력 기간 동안에 대응하는 상기 사용자에 의해 달성된 평균 처리량으로, 상기 가중치 인자 및 상기 부대역 상의 그 사용자에 대한 달성 가능한 처리량의 곱을 나눔으로써 얻어진 값들의 각 상기 사용자의 조합 내의 모든 사용자에 걸친 합에 대응하는, 사용자 선택 장치.
  3. 제2항에 있어서, 상기 사용자 선택 장치는 상기 시간 슬롯 t 내의 각 부대역을 차례로 선택하고, 선택된 부대역을 달성 가능한 사용자 처리량 계산기 및 성능 메트릭 계산기로 지정하도록 적응되며,
    사용자 처리량 미터는 사전 정의된 이력 기간에 걸쳐 상기 각 사용자에 의해 달성된 상기 평균 처리량을 결정하고,
    상기 달성 가능한 사용자 처리량 계산기는 상기 시간 슬롯 t에서 선택된 상기 부대역 상의 각 가능한 사용자 조합에 대해 각 상기 사용자에 대한 상기 달성 가능한 처리량을 결정하도록 적응되며,
    상기 성능 메트릭 계산기는 상기 가능한 모든 사용자 조합에 대한 상기 성능 메트릭을 계산하도록 적응되고, 상기 성능 메트릭 계산기는,
    상기 예상 처리량을 결정하도록 구성된 예상 처리량 계산기와, 상기 시간 슬롯 t 내의 현재 가능한 사용자 조합에서 각 상기 각 사용자에 대해 결정된 상기 예상 처리량과 상기 예상 처리량 계산기에 의해 현재 가능한 조합에서 상기 각 사용자에 대해 정의된 상기 목표 처리량 간의 차이를 반영하는 상기 가중치 인자를 결정하도록 적응된 가중치 인자 계산기를 포함하며, 그리고
    상기 성능 메트릭 계산기는, 상기 사용자 처리량 미터에 의해 출력된 상기 사전 정의된 이력 기간 동안 상기 대응하는 상기 사용자에 의해 달성된 평균 처리량에 의해, 상기 가중치 인자 계산기에 의해 출력된 대응하는 가중치 인자 및 상기 달성 가능한 사용자 처리량 계산기에 의해 출력된 상기 선택된 부대역에서 그 사용자에 대한 대응하는 상기 달성 가능한 처리량 값의 곱을 나눔으로써 얻어진 값을 그 조합에서의 모든 사용자에 대하여 합산함으로써 상기 선택된 부대역에 대한 사용자의 현재의 가능한 조합에 대한 상기 성능 메트릭을 얻도록 적응되며,
    상기 부대역에 대한 상기 성능 메트릭 계산기에 의해 출력된 가장 높은 성능 메트릭을 달성하는 상기 선택된 부대역에 대해 상기 사용자 선택 장치가 선택하도록 추가로 적응되며, 또한 상기 사용자 선택 장치는 상기 사용자 처리량 미터, 상기 달성 가능한 사용자 처리량 계산기 및 상기 성능 메트릭 계산기에 입력 값을 제공하여 각 상기 부대역으로 할당할 수 있는 성능 메트릭 값을 얻도록 더 적응된, 사용자 선택 장치.
  4. 다중 액세스 통신 시스템에서 사용자를 시간 슬롯 t 내의 복수의 부대역 중 하나 이상의 부대역에 귀속시키는 방법으로서, 사용자의 조합이 각 부대역에 대한 비례 공정성 성능 메트릭을 최대화하는 각 상기 부대역에 할당하는 단계를 포함하되, 상기 성능 메트릭은, 현재 시간 슬롯 t에 선행하는 제2 사전 정의된 이력 기간에 걸쳐 모든 부대역에 대해 달성된 사용자 당 평균 처리량의 배수(b)와 동일한 목표 처리량과, 하나 이상의 상기 사용자가 기여한 현재 시간 슬롯 t 내의 각 부대역 상의 각 상기 사용자에 대한 달성 가능한 처리량의 합과 동일한 예상 처리량 간의 각 사용자에 대한 차이를 반영하는 가중치 인자에 의해 가중화되는, 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 성능 메트릭은, 사전 정의된 이력 기간 동안에 대응하는 상기 사용자에 의해 달성된 평균 처리량으로, 상기 가중치 인자 및 상기 부대역 상의 그 사용자에 대한 달성 가능한 처리량의 곱을 나눔으로써 얻어진 값들의 각 상기 사용자의 조합 내의 모든 사용자에 걸친 합에 대응하는, 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    사전 정의된 이력 기간에 걸쳐 각 상기 사용자에 의해 상기 달성된 처리량 평균을 결정하는 단계,
    상기 시간 슬롯 t 내의 제1 부대역에서 사용자들의 가능한 조합 각각에 대해 각 상기 사용자에 대한 달성 가능한 처리량을 결정하는 단계,
    가능한 사용자 조합 각각에 대한 상기 성능 메트릭을 계산하는 단계,
    각 사용자에 대해, 상기 예상 처리량을 결정하는 단계,
    상기 시간 슬롯 t 내의 현재 가능한 사용자 조합에서 각 상기 사용자에 대해 결정된 상기 예상 처리량과 상기 현재 가능한 조합에서 상기 각 사용자에 대해 정의된 목표 처리량 간의 차이를 반영하는 가중치 인자를 결정하는 단계,
    상기 사전 정의된 이력 기간에 걸쳐 대응하는 상기 사용자에 의해 달성된 평균 처리량으로, 상기 부대역 상의 해당 사용자에 대한 대응하는 상기 달성 가능한 처리량 값과 대응하는 가중 계수의 곱을 나눔으로써 얻어진 값을 상기 조합 내의 모든 사용자에 걸쳐 합산함으로써 상기 제1 부대역에 대한 현재의 가능한 사용자 조합에 대한 상기 성능 메트릭을 얻는 단계, 및
    상기 사용자들의 조합이 상기 부대역에 대해 가장 높은 각 성능 메트릭을 달성하도록 상기 제1 부대역에 대해 선택하는 단계,
    그리고 사용자들이 각 상기 부대역에 기여할 때까지 추가의 상기 부대역에 대해 각 선행 단계를 반복하는 단계를 포함하는, 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 다중 액세스 통신 시스템은 비직교 다중 액세스(Non Orthogonal Multiple Access: NOMA) 시스템이고, 상기 가능한 사용자의 각 조합은 복수의 사용자를 포함하는, 방법.
  8. 제6항에 있어서, 상기 다중 액세스 통신 시스템은 직교 다중 액세스(Orthogonal Multiple Access: OMA) 시스템이고, 상기 가능한 모든 사용자 조합은 단일 사용자를 포함하는, 방법.
  9. 제6항에 있어서, 상기 사용자 조합 각각에 대한 성능 메트릭을 계산하는 단계에서, 사전 정의된 이력 기간에 걸쳐 대응하는 상기 사용자에 의해 달성된 평균 처리량은 상기 현재 시간 슬롯 t에 선행하는 사전 정의된 이력 기간에 걸쳐 상기 대응되는 사용자로 달성된 평균 처리량으로 취해지는, 방법.
  10. 제4항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 가중치는, 현재 가능한 조합내의 상기 사용자에 걸쳐서, 현재 시간 슬롯 t 내의 각 개별 사용자에 대해 결정된 예상 처리량과 상기 각 상기 사용자에 대해 정의된 목표 처리량 간의 차이의 합으로서 계산되고, 각 사용자에 대한 성능 메트릭은 동일한 가중 계수를 사용하여 계산되는, 방법.
  11. 제4항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 가중치는 현재 시간 슬롯 t 내의 각 사용자에 대해 결정된 예상 처리량과 상기 각 상기 사용자에 대해 정의된 목표 처리량 간의 차로서 계산되고, 각 사용자에 대한 성능 메트릭은 그 사용자에 대응하는 각 가중 계수를 사용하여 계산되는, 방법.
  12. 삭제
  13. 제4항에 있어서, 상기 배수(b)는 각 사용자에 대해 정의되는, 방법.
  14. 제4항에 있어서, 상기 배수(b)는 미리 정의된 복수의 서비스 품질 레벨로부터 각 사용자에 대해 정의되고, 각 미리 정의된 서비스 품질 레벨은 상기 배수의 각 값과 관련되는, 방법.
  15. 제4항 내지 제6항 중 어느 한 항의 단계들을 실행시키는 것을 특징으로 하는 장치.
  16. 하드웨어와 결합되어, 제4항 내지 제6항 중 어느 한 항의 단계들을 구현하도록 적응된, 컴퓨터-판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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