KR102361439B1 - 차세대 통신 네트워크에서 단말의 통신 모드 및 전송 전력 결정 방법 및 이를 위한 장치 - Google Patents

차세대 통신 네트워크에서 단말의 통신 모드 및 전송 전력 결정 방법 및 이를 위한 장치 Download PDF

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KR102361439B1 KR1020200011374A KR20200011374A KR102361439B1 KR 102361439 B1 KR102361439 B1 KR 102361439B1 KR 1020200011374 A KR1020200011374 A KR 1020200011374A KR 20200011374 A KR20200011374 A KR 20200011374A KR 102361439 B1 KR102361439 B1 KR 102361439B1
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Abstract

본 발명은 중앙처리부를 포함하는 차세대 통신 네트워크에서 특정 시간에서 상기 단말이 수신하는 SINR에 기반하여 제1 통신 방법을 결정하는 단계, 상기 중앙처리부로 상기 특정 시간에서 상기 단말이 수신하는 SINR을 보고하는 단계, 상기 특정 시간에서 각 단말들로부터 보고 받은 평균 SINR 및 상기 특정 시간에서 상기 중앙처리부가 할당 가능한 자원에 기반하여 결정된 제2 통신 방법을 상기 중앙처리부로부터 수신하는 단계 및 상기 제1 통신 방법과 상기 제2 통신 방법에 기반하여 특정 시간 이후 상기 단말의 통신 모드와 상기 단말의 전송 전력을 결정하는 단계를 포함하고, 상기 단말의 통신 모드는 셀룰러 통신 모드와 D2D(device to device) 통신 모드를 포함하는 것을 특징으로 하는 단말의 통신 방법을 제공한다.

Description

차세대 통신 네트워크에서 단말의 통신 모드 및 전송 전력 결정 방법 및 이를 위한 장치{A METHOD FOR DETERMINING COMMUNICATION MODE AND TRANSMISSION POWER OF A TERMINAL AND AN APPARATUS FOR THE METHOD}
본 발명은 차세대 통신 네트워크에서 단말의 통신 모드 및 전송 전력 결정 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다.
4G 통신 시스템 상용화 이후 증가 추세에 있는 무선 데이터 트래픽 수요를 충족시키기 위해, 개선된 5G 통신 시스템 또는 pre-5G 통신 시스템을 개발하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 이러한 이유로, 5G 통신 시스템 또는 pre-5G 통신 시스템은 4G 네트워크 이후 (Beyond 4G Network) 통신 시스템 또는 LTE 시스템 이후 (Post LTE) 이후의 시스템이라 불리어지고 있다. 높은 데이터 전송률을 달성하기 위해, 5G 통신 시스템은 초고주파(mmWave) 대역 (예를 들어, 60기가(60GHz) 대역과 같은)에서의 구현이 고려되고 있다. 초고주파 대역에서의 전파의 경로손실 완화 및 전파의 전달 거리를 증가시키기 위해, 5G 통신 시스템에서는 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO), 전차원 다중입출력(Full Dimensional MIMO: FD-MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 및 대규모 안테나 (large scale antenna) 기술들이 논의되고 있다. 또한 시스템의 네트워크 개선을 위해, 5G 통신 시스템에서는 진화된 소형 셀, 개선된 소형 셀 (advanced small cell), 클라우드 무선 액세스 네트워크 (cloud radio access network: cloud RAN), 초고밀도 네트워크 (ultra-dense network), 기기 간 통신 (Device to Device communication: D2D), 무선 백홀 (wireless backhaul), 이동 네트워크 (moving network), 협력 통신 (cooperative communication), CoMP (Coordinated Multi-Points), 및 수신 간섭제거 (interference cancellation) 등의 기술 개발이 이루어지고 있다. 이 밖에도, 5G 시스템에서는 진보된 코딩 변조(Advanced Coding Modulation: ACM) 방식인 FQAM (Hybrid FSK and QAM Modulation) 및 SWSC (Sliding Window Superposition Coding)과, 진보된 접속 기술인 FBMC(Filter Bank Multi Carrier), NOMA(non orthogonal multiple access), 및SCMA(sparse code multiple access) 등이 개발되고 있다.
한편, 인터넷은 인간이 정보를 생성하고 소비하는 인간 중심의 연결 망에서, 사물 등 분산된 구성 요소들 간에 정보를 주고 받아 처리하는 IoT(Internet of Things, 사물인터넷) 망으로 진화하고 있다. 클라우드 서버 등과의 연결을 통한 빅데이터(Big data) 처리 기술 등이 IoT 기술에 결합된 IoE (Internet of Everything) 기술도 대두되고 있다. IoT를 구현하기 위해서, 센싱 기술, 유무선 통신 및 네트워크 인프라, 서비스 인터페이스 기술, 및 보안 기술과 같은 기술 요소 들이 요구되어, 최근에는 사물간의 연결을 위한 센서 네트워크(sensor network), 사물 통신(Machine to Machine, M2M), MTC(Machine Type Communication)등의 기술이 연구되고 있다. IoT 환경에서는 연결된 사물들에서 생성된 데이터를 수집, 분석하여 인간의 삶에 새로운 가치를 창출하는 지능형 IT(Internet Technology) 서비스가 제공될 수 있다. IoT는 기존의 IT(information technology)기술과 다양한 산업 간의 융합 및 복합을 통하여 스마트홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티, 스마트 카 혹은 커넥티드 카, 스마트 그리드, 헬스 케어, 스마트 가전, 첨단의료서비스 등의 분야에 응용될 수 있다.
이에, 5G 통신 시스템을 IoT 망에 적용하기 위한 다양한 시도들이 이루어지고 있다. 예를 들어, 센서 네트워크(sensor network), 사물 통신(Machine to Machine, M2M), MTC(Machine Type Communication)등의 기술이 5G 통신 기술이 빔 포밍, MIMO, 및 어레이 안테나 등의 기법에 의해 구현되고 있는 것이다. 앞서 설명한 빅데이터 처리 기술로써 클라우드 무선 액세스 네트워크(cloud RAN)가 적용되는 것도 5G 기술과 IoT 기술 융합의 일 예라고 할 수 있을 것이다.
한편, 모바일 데이터 트래픽이 증가하게 되면서 데이터 속도 제공에 대한 이슈가 주목 받고 있다. 빠른 데이터 서비스 제공과 시스템 스펙트럼 효율 증대를 위하여, 기지국이 밀집하게 배치되었으며 단말 간 직접 통신(Device-to-device, D2D)이 연구되었다. 단말간 직접통신은 근처의 단말과 기지국을 통하지 않고 직접 단말끼리 통신하는 기법이다. D2D 통신은 상대적으로 가까운 거리의 단말과 직접 통신한다는 점에서 시스템의 부하를 줄이고 단말의 배터리 에너지를 절약할 수 있다. 또한 D2D 통신은 자원을 재활용함으로써, 스펙트럼 효율이 증대될 수 있다. 하지만 D2D 통신은 낮은 통신 파워로 통신한다는 점, 그리고 셀룰러 자원을 재사용한다는 점에서 간섭에 매우 취약하다.
밀집하게 배치된 기지국은 시스템 에너지 소비 문제와 심각한 간섭 문제를 일으킬 수 있다. 에너지 소비 문제를 해결하기 위해, 기존의 기지국 구조를 신호처리부(base band unit, BBU)와 신호 송수신부(radio remote head, RRH)로 분리한 네트워크 구조가 연구되었다. 상기 네트워크 구조에서는 신호처리부가 중앙에 집중되어 신호처리부 pool을 형성하고 송수신부는 셀에 배치하여 에너지 소비를 줄일 수 있다. 하지만 여전히 셀 내에서 간섭 문제가 존재할 수 있다.
이를 해결하기 위하여, D2D 통신과 다양한 기법들을 결합한 연구가 연구 되고 있다. D2D 통신에서 모드 선택기법은 간섭 문제를 해결할 수 있는 기법 중 하나이다. 모드 선택 기법은 셀룰러 모드, D2D 모드 또는 휴면 모드 중에서 통신 모드를 선택하는 기법이다. 모드 선택 기법은 채널 상태에 따라 통신 모드를 선택함으로써 QoS를 보장할 수 있게 될 뿐만 아니라 시스템 용량을 증대 할 수 있다.
간섭 문제를 해결할 수 있는 다른 기법은 전력 제어 기법이다. 전력 제어 기법은 D2D 단말의 송신 전력을 조절함으로써 간섭을 관리 할 수 있는 기법이다. 전력 제어 기법은 낮은 간섭 환경에서는 통신 전력을 감소시킴으로써 단말 에너지 효율을 증가시키고 높은 간섭 상황에서는 통신 전력을 증가시킴으로써 QoS를 보장 할 수 있게 된다.
따라서 본 발명에서는 기지국이 밀집된 네트워크 환경에서, 시스템의 에너지 효율을 증대시키고 D2D 통신의 간섭 문제를 해결할 수 있는 단말 통신 모드 결정 기법과 D2D 단말의 통신 전력 제어 기법을 제안하고자 한다.
본 발명은 중앙처리부를 포함하는 차세대 통신 네트워크에서 특정 시간에서 상기 단말이 수신하는 SINR에 기반하여 제1 통신 방법을 결정하는 단계, 상기 중앙처리부로 상기 특정 시간에서 상기 단말이 수신하는 SINR을 보고하는 단계, 상기 특정 시간에서 각 단말들로부터 보고 받은 평균 SINR 및 상기 특정 시간에서 상기 중앙처리부가 할당 가능한 자원에 기반하여 결정된 제2 통신 방법을 상기 중앙처리부로부터 수신하는 단계 및 상기 제1 통신 방법과 상기 제2 통신 방법에 기반하여 특정 시간 이후 상기 단말의 통신 모드와 상기 단말의 전송 전력을 결정하는 단계를 포함하고, 상기 단말의 통신 모드는 셀룰러 통신 모드와 D2D(device to device) 통신 모드를 포함하는 단말의 통신 방법을 제공한다.
일 실시예에 따르면, 상기 제1 통신 방법은 상태(state) 요소, 행동(action) 요소 및 보상(reward) 요소를 포함하는 기계적 학습을 통해 결정되고, 상기 상태 요소는 상기 특정 시간에서 상기 단말이 수신하는 SINR(signal to interference plus noise ratio)에 기반하여 결정되며, 상기 행동 요소는 상기 특정 시간에서 단말의 통신 모드와 단말의 통신 전력에 기반하여 결정되고, 상기 보상 요소는 상기 특정 시간에서 단말의 에너지 효율에 기반하여 결정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 단말이 수신하는 SINR이 타겟 SINR보다 크면 상기 상태 요소는 1로 결정되고, 상기 단말이 수신하는 SINR이 타겟 SINR보다 작으면 상기 상태 요소는 0으로 결정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 타겟 SINR은 아래 수학식 1에 기반하여 결정될 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112020010201527-pat00001
Figure 112020010201527-pat00002
: 시간 T+1에서 타겟 SINR,
Figure 112020010201527-pat00003
: 가중치,
Figure 112020010201527-pat00004
: 단말이 수신하는 SINR값 중 최대값,
Figure 112020010201527-pat00005
: 시간 T에서 단말의 아웃티지 확률,
Figure 112020010201527-pat00006
: 단말이 수신하는 SINR값 중 중앙값,
Figure 112020010201527-pat00007
: 최소 아웃티지 확률 조건,
Figure 112020010201527-pat00008
: 최소 SINR 조건
일 실시예에 따르면, 상기 보상 요소는 아래 수학식 2에 기반하여 결정될 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112020010201527-pat00009
Figure 112020010201527-pat00010
: 보상 요소,
Figure 112020010201527-pat00011
: 단말의 에너지 효율,
Figure 112020010201527-pat00012
: 단말이 수신하는 SINR,
Figure 112020010201527-pat00013
: 단말 최대 통신 전력,
Figure 112020010201527-pat00014
: 단말 통신 전력
일 실시예에 따르면, 상기 제2 통신 방법은 상태(state) 요소, 행동(action) 요소 및 보상(reward) 요소를 포함하는 기계적 학습을 통해 결정되고, 상기 상태 요소는 상기 특정 시간에서 상기 중앙처리부의 커버리지에 포함된 적어도 하나의 단말이 수신하는 평균 SINR과 상기 특정시간에서 상기 중앙처리부가 할당 가능한 자원에 기반하여 결정되며, 상기 행동 요소는 상기 특정 시간에서 단말의 통신 모드와 단말의 통신 전력에 기반하여 결정되고, 상기 보상 요소는 상기 특정 시간에서 통신 네트워크의 에너지 효율에 기반하여 결정될 수 있다.
본 발명은 중앙처리부를 포함하는 차세대 통신 네트워크를 구성하고 상기 중앙처리부와 신호를 송수신하는 송수신부 및 상기 송수신부와 전기적으로 연결되고, 특정 시간에서 상기 단말이 수신하는 SINR에 기반하여 제1 통신 방법을 결정하며, 상기 송수신부를 통해 상기 중앙처리부로 상기 특정 시간에서 상기 단말이 수신하는 SINR을 보고하며, 상기 특정 시간에서 각 단말들로부터 보고 받은 평균 SINR 및 상기 특정 시간에서 상기 중앙처리부가 할당 가능한 자원에 기반하여 결정된 제2 통신 방법을 상기 송수신부를 통해 상기 중앙처리부로부터 수신하고, 상기 제1 통신 방법과 상기 제2 통신 방법에 기반하여 특정 시간 이후 상기 단말의 통신 모드와 상기 단말의 전송 전력을 결정하는 제어부를 포함하는 단말을 제공한다.
일 실시예에 따르면, 상기 단말의 통신 모드는 셀룰러 통신 모드와 D2D(device to device) 통신 모드를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제어부는 상기 제1 통신 방법을 상태(state) 요소, 행동(action) 요소 및 보상(reward) 요소를 포함하는 기계적 학습을 통해 결정하고, 상기 상태 요소는 상기 특정 시간에서 상기 단말이 수신하는 SINR(signal to interference plus noise ratio)에 기반하여 결정되며, 상기 행동 요소는 상기 특정 시간에서 단말의 통신 모드와 단말의 통신 전력에 기반하여 결정되고, 상기 보상 요소는 상기 특정 시간에서 단말의 에너지 효율에 기반하여 결정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 단말이 수신하는 SINR이 타겟 SINR보다 크면 상기 상태 요소는 1로 결정되고, 상기 단말이 수신하는 SINR이 타겟 SINR보다 작으면 상기 상태 요소는 0으로 결정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 타겟 SINR은 아래 수학식 3에 기반하여 결정될 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112020010201527-pat00015
Figure 112020010201527-pat00016
: 시간 T+1에서 타겟 SINR,
Figure 112020010201527-pat00017
: 가중치,
Figure 112020010201527-pat00018
: 단말이 수신하는 SINR값 중 최대값,
Figure 112020010201527-pat00019
: 시간 T에서 단말의 아웃티지 확률,
Figure 112020010201527-pat00020
: 단말이 수신하는 SINR값 중 중앙값,
Figure 112020010201527-pat00021
: 최소 아웃티지 확률 조건,
Figure 112020010201527-pat00022
: 최소 SINR 조건
일 실시예에 따르면, 상기 보상 요소는 아래 수학식 4에 기반하여 결정될 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112020010201527-pat00023
Figure 112020010201527-pat00024
: 보상 요소,
Figure 112020010201527-pat00025
: 단말의 에너지 효율,
Figure 112020010201527-pat00026
: 단말이 수신하는 SINR,
Figure 112020010201527-pat00027
: 단말 최대 통신 전력,
Figure 112020010201527-pat00028
: 단말 통신 전력
일 실시예에 따르면, 상기 제2 통신 방법은 상태(state) 요소, 행동(action) 요소 및 보상(reward) 요소를 포함하는 기계적 학습을 통해 결정되고, 상기 상태 요소는 상기 특정 시간에서 상기 중앙처리부의 커버리지에 포함된 적어도 하나의 단말이 수신하는 평균 SINR과 상기 특정시간에서 상기 중앙처리부가 할당 가능한 자원에 기반하여 결정되며, 상기 행동 요소는 상기 특정 시간에서 단말의 통신 모드와 단말의 통신 전력에 기반하여 결정되고, 상기 보상 요소는 상기 특정 시간에서 통신 네트워크의 에너지 효율에 기반하여 결정될 수 있다.
본 발명에서 개시하고 있는 일 실시예에 따르면, 통신 시스템의 에너지 효율 및 단말의 에너지 효율이 향상될 수 있을 뿐만 아니라, 통신 시스템 내에서 단말간 D2D 통신에 영향을 미치는 간섭이 감소할 수 있다.
도 1은 본 발명에서 개시하고 있는 일 실시예에 따른 통신 네트워크를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 단말의 통신 방법에 대한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 단말에 대한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템 에너지 효율을 비교한 그래프이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 아웃티지 확률을 비교한 그래프이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 단말 에너지 효율을 비교한 그래프이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명에서 개시하고 있는 일 실시예에 따른 통신 네트워크를 나타낸 도면이다.
일 실시예에 따르면, 통신 네트워크는 하나의 신호처리부(101, BBU(base band unit) ppol)와 복수개의 신호송신부(111, 112, 113, 114, 115, RRH(radio remote head))를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 중앙에 집중된 신호처리부는 복수개의 신호송신부를 통해 송신되는 신호의 변조 및 복조 프로세스를 수행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 각 신호송신부는 특정 영역의 커버리지를 가지며 특정 커버리지에 포함된 단말은 특정 커버리지에 대응하는 기지국과 셀룰러(cellular) 통신을 수행할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 복수개의 신호송신부는 신호송신부가 배치되는 위치에 따라 그룹화될 수 있다. 예를 들어, 근접한 제1 신호송신부(111), 제2 신호송신부(112), 제3 신호송신부(113)는 제1 신호송신부 그룹을 형성할 수 있으며, 근접한 제4 신호송신부(114), 제5 신호송신부(115), 제6 신호송신부(116)가 제2 신호송신부 그룹을 형성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 신호송신부 커버리지에 배치된 단말 중 일부는 D2D 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어 제3 신호송신부(113) 커버리지에 배치된 제1 단말(121)은 제5 신호송신부(115) 커버리지에 배치된 제2 단말(123)과 D2D 통신을 수행할 수 있다. 한편, 제1 단말(121)과 제2 단말(123)이 D2D 통신을 수행하는 경우, 제3 신호송신부(113) 또는 제5 신호송신부(115)에 의해 전송되는 업링크 신호에 의해 상기 D2D 통신이 간섭 받을 수 있다.
일 실시예에 따르면, 도 1과 같은 통신 네트워크 구조에서 D2D 통신의 간섭 문제를 해결하기 위해서는 단말의 송신 전력 또는 단말의 통신 방식이 조절되어야 할 필요가 있다. 따라서 이하에서는 상기 문제를 해결하기 위한 구체적인 방법에 대해 살펴보도록 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 단말의 통신 방법에 대한 흐름도이다. 일 실시예에 따르면, 도 2에서 도시하고 있는 흐름도는 도 3에서 도시하고 있는 단말에 의해 수행될 수 있다.
일 실시예에 따르면, S210 단계에서 단말은 특정 시간에서 상기 단말이 수신하는 SINR(signal to interference plus noise ratio)에 기반하여 제1 통신 방법을 결정할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 상기 제1 통신 방법은 단말의 통신 방식(예를 들어 셀룰러 통신을 수행할 것인지 또는 D2D 통신을 수행할 것인지 여부)과 단말의 통신 전력에 대한 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제1 통신 방법은 상태(state) 요소, 행동(action) 요소 및 보상(reward) 요소를 포함하는 기계적 학습을 통해 결정될 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 상기 제1 통신 방법은 상태 요소, 행동 요소 및 보상 요소를 이용한 Q-learning을 통해 결정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 상태 요소는 상기 특정 시간에서 상기 단말이 수신하는 SINR(signal to interference plus noise ratio)에 기반하여 결정될 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 단말이 수신하는 SINR이 타겟 SINR보다 크면 상기 상태 요소는 1로 결정되고, 상기 단말이 수신하는 SINR이 타겟 SINR보다 작으면 상기 상태 요소는 0으로 결정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 타겟 SINR은 채널의 간섭 상황을 고려하여 결정될 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 상기 타겟 SINR은 아래 수학식 5를 이용해 결정할 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112020010201527-pat00029
상기 수학식 5에서
Figure 112020010201527-pat00030
은 시간 T+1에서 타겟 SINR이며,
Figure 112020010201527-pat00031
는 가중치이고,
Figure 112020010201527-pat00032
은 단말이 수신하는 SINR값 중 최대값이며,
Figure 112020010201527-pat00033
는 시간 T에서 단말의 아웃티지 확률이고,
Figure 112020010201527-pat00034
은 단말이 수신하는 SINR값 중 중앙값이며,
Figure 112020010201527-pat00035
는 최소 아웃티지 확률 조건이고,
Figure 112020010201527-pat00036
은 최소 SINR 조건이다. 더불어 상기 수학식 5에서 아웃티지 확률은 전체 단말 중 최소 SINR 조건을 만족하지 못하는 단말에 대한 확률이다. 예를 들어, 전체 단말이 10개이고 최소 SINR이 0.3이며, 전체 단말 중 SINR이 0.3 보다 낮은 단말이 2개라면 아웃티지 확률은 0.2가 될 수 있다.
일 실시예에 따르면 상기 수학식 5를 통해 확인할 수 있듯이 타겟 SINR은 시간 변화에 따라 변화될 수 있다. 따라서, 타겟 SINR의 변화에 대응하기 위해 Q-learning에 이용되는 Q 테이블도 업데이트될 수 있다. 보다 구체적으로 상기 수학식 5의 수식에 대응하여 시간 T+1에서의 Q 테이블인 QT+1(s,a)는 아래 수학식 6과 같을 수 있다.
[수학식 6]
Figure 112020010201527-pat00037
상기 수학식 6에서 s는 Q-learning의 상태 요소이며, a는 Q-learning의 행동 요소이고 QT(s,a)는 시간 T에서의 Q 테이블일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 행동 요소는 상기 특정 시간에서 단말의 통신 모드와 단말의 통신 전력에 기반하여 결정될 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 상기 보상 요소는 상기 특정 시간에서 단말의 에너지 효율에 기반하여 결정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 보상 요소는 아래 수학식 7에 기반하여 결정될 수 있다.
[수학식 7]
Figure 112020010201527-pat00038
상기 수학식 7에서
Figure 112020010201527-pat00039
는 보상 요소이고,
Figure 112020010201527-pat00040
는 단말의 에너지 효율이며,
Figure 112020010201527-pat00041
는 단말이 수신하는 SINR이고,
Figure 112020010201527-pat00042
는 단말 최대 통신 전력이며,
Figure 112020010201527-pat00043
는 단말 통신 전력이다.
일 실시예에 따르면, S220 단계에서 단말은 상기 특정 시간에서 상기 단말이 수신하는 SINR을 중앙처리부로 보고할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, S230 단계에서 단말은 상기 특정 시간에서 각 단말들로부터 보고 받은 평균 SINR 및 상기 특정 시간에서 상기 중앙처리부가 할당 가능한 자원에 기반하여 결정된 제2 통신 방법을 상기 중앙처리부로부터 수신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제2 통신 방법은 단말의 통신 방식(예를 들어 셀룰러 통신을 수행할 것인지 또는 D2D 통신을 수행할 것인지 여부)과 단말의 통신 전력에 대한 정보를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 상기 제2 통신 방법은 상태(state) 요소, 행동(action) 요소 및 보상(reward) 요소를 포함하는 기계적 학습을 통해 결정될 수 있다. 예를 들어, 상기 제2 통신 방법은 상태 요소, 행동 요소 및 보상 요소를 이용한 Q-learning을 통해 결정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제2 통신 방법에 대응하는 상태 요소는 상기 특정 시간에서 상기 중앙처리부의 커버리지에 포함된 적어도 하나의 단말이 수신하는 평균 SINR과 상기 특정시간에서 상기 중앙처리부가 할당 가능한 자원에 기반하여 결정될 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 상기 제2 통신 방법에 대응하는 행동 요소는 상기 특정 시간에서 단말의 통신 모드와 단말의 통신 전력에 기반하여 결정되고, 상기 제2 통신 방법에 대응하는 보상 요소는 상기 특정 시간에서 통신 네트워크의 에너지 효율에 기반하여 결정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, S240 단계에서 단말은 상기 제1 통신 방법과 상기 제2 통신 방법에 기반하여 특정 시간 이후 상기 단말의 통신 모드와 상기 단말의 전송 전력을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 앞선 예를 인용하면 시간 T에서의 제1 통신 방법과 시간 T에서의 제2 통신 방법에 기반하여 단말은 시간 T+1에서의 통신 방식(즉, D2D 통신을 수행할 것인지 또는 셀룰러 통신을 수행할 것인지 여부)과 전송 전력을 결정할 수 있다.
한편, 도시하지는 않았으나 S210 단계 이전에 단말은 D2D 통신을 수행하고자 하는 단말과의 거리를 D2D 통신 최대 거리와 비교할 수 있다. 비교 결과 D2D 통신을 수행하고자 하는 단말과의 거리가 D2D 통신 최대 거리를 초과하는 경우, 단말은 셀룰러 통신 방식과 송신 최대 전력을 이용한 통신 방법으로 통신을 수행할 수 있다. 즉, 앞서 언급한 S210 단계 내지 S240 단계는 D2D 통신을 수행하고자 하는 단말과의 거리가 D2D 통신 최대 거리 이하인 경우 수행될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 단말에 대한 블록도이다.
일 실시예에 따르면, 단말(300)은 중앙처리부와 신호를 송수신하는 송수신부(310) 및 상기 송수신부와 전기적으로 연결되고, 특정 시간에서 상기 단말(300)이 수신하는 SINR에 기반하여 제1 통신 방법을 결정하며, 상기 송수신부(310)를 통해 상기 중앙처리부로 상기 특정 시간에서 상기 단말(300)이 수신하는 SINR을 보고하며, 상기 특정 시간에서 각 단말들로부터 보고 받은 평균 SINR 및 상기 특정 시간에서 상기 중앙처리부가 할당 가능한 자원에 기반하여 결정된 제2 통신 방법을 상기 송수신부(310)를 통해 상기 중앙처리부로부터 수신하고, 상기 제1 통신 방법과 상기 제2 통신 방법에 기반하여 특정 시간 이후 상기 단말의 통신 모드와 상기 단말의 전송 전력을 결정하는 제어부(320)를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 상기 단말의 통신 모드는 셀룰러 통신 모드와 D2D(device to device) 통신 모드를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제어부(320)는 상기 제1 통신 방법을 상태(state) 요소, 행동(action) 요소 및 보상(reward) 요소를 포함하는 기계적 학습을 통해 결정할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 상기 제1 통신 방법에 대응되는 상태 요소는 상기 특정 시간에서 상기 단말이 수신하는 SINR(signal to interference plus noise ratio)에 기반하여 결정되며, 상기 제1 통신 방법에 대응되는 행동 요소는 상기 특정 시간에서 단말의 통신 모드와 단말의 통신 전력에 기반하여 결정되고, 상기 제1 통신 방법에 대응되는 보상 요소는 상기 특정 시간에서 단말의 에너지 효율에 기반하여 결정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제어부(320)는 상기 제2 통신 방법을 상태(state) 요소, 행동(action) 요소 및 보상(reward) 요소를 포함하는 기계적 학습을 통해 결정할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 상기 제2 통신 방법에 대응되는 상태 요소는 상기 특정 시간에서 상기 중앙처리부의 커버리지에 포함된 적어도 하나의 단말이 수신하는 평균 SINR과 상기 특정시간에서 상기 중앙처리부가 할당 가능한 자원에 기반하여 결정되며, 상기 제2 통신 방법에 대응되는 행동 요소는 상기 특정 시간에서 단말의 통신 모드와 단말의 통신 전력에 기반하여 결정되고, 상기 제2 통신 방법에 대응되는 보상 요소는 상기 특정 시간에서 통신 네트워크의 에너지 효율에 기반하여 결정될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템 에너지 효율을 비교한 그래프이다. 도 4에서 proposed algorithm은 표시된 그래프는 본 발명에서 제안하는 알고리즘에 따른 경우의 그래프이며, compare 1으로 표시된 그래프는 Q-learning 기반 통신 모드 결정 방법과 전력 제어 방법이 적용된 알고리즘에 따른 경우의 그래프이고, compare2로 표시된 그래프는 Q-learning 기반 전력 제어 방법이 적용된 알고리즘에 따른 경우의 그래프이며, BA로 표시된 그래프는 종래 통신 알고리즘에 따른 경우의 그래프이다. 도 4의 그래프 비교를 통해 본 발명에서 제안하는 알고리즘에 따른 경우 시스템의 에너지 효율이 가장 높은 것을 확인할 수 있다. 보다 구체적으로 제안 알고리즘에 따른 시스템 에너지 효율은 compare 1 그래프에 따른 에너지 효율보다 약 21% 높으며, 제안 알고리즘에 따른 시스템 에너지 효율은 compare 2 그래프에 따른 에너지 효율보다 약 98% 높고, 제안 알고리즘에 따른 시스템 에너지 효율은 BA 그래프에 따른 에너지 효율보다 약 85% 높은 것을 확인할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 아웃티지 확률을 비교한 그래프이다. 도 5에서 proposed algorithm은 표시된 그래프는 본 발명에서 제안하는 알고리즘에 따른 경우의 그래프이며, compare 1으로 표시된 그래프는 Q-learning 기반 통신 모드 결정 방법과 전력 제어 방법이 적용된 알고리즘에 따른 경우의 그래프이고, compare2로 표시된 그래프는 Q-learning 기반 전력 제어 방법이 적용된 알고리즘에 따른 경우의 그래프이며, BA로 표시된 그래프는 종래 통신 알고리즘에 따른 경우의 그래프이다. 도 5의 그래프 비교를 통해 본 발명에서 제안하는 알고리즘에 따른 경우 시스템의 아웃티지 확률이 가장 낮은 것을 확인할 수 있다. 보다 구체적으로 제안 알고리즘에 따른 아웃티지 확률은 compare 1 그래프에 따른 아웃티지 확률보다 약 39% 낮으며, 제안 알고리즘에 따른 아웃티지 확률은 compare 2 그래프에 따른 아웃티지 확률보다 약 28% 낮고, 제안 알고리즘에 따른 아웃티지 확률은 BA 그래프에 따른 아웃티지 확률보다 약 32% 낮은 것을 확인할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 단말 에너지 효율을 비교한 그래프이다. 도 6에서 proposed algorithm은 표시된 그래프는 본 발명에서 제안하는 알고리즘에 따른 경우의 그래프이며, compare 1으로 표시된 그래프는 Q-learning 기반 통신 모드 결정 방법과 전력 제어 방법이 적용된 알고리즘에 따른 경우의 그래프이고, compare2로 표시된 그래프는 Q-learning 기반 전력 제어 방법이 적용된 알고리즘에 따른 경우의 그래프이며, BA로 표시된 그래프는 종래 통신 알고리즘에 따른 경우의 그래프이다. 도 6의 그래프 비교를 통해 본 발명에서 제안하는 알고리즘에 따른 경우 단말의 에너지 효율이 가장 높은 것을 확인할 수 있다. 보다 구체적으로 제안 알고리즘에 따른 단말 에너지 효율은 compare 1 그래프에 따른 단말 에너지 효율보다 약 37% 높으며, 제안 알고리즘에 따른 단말 에너지 효율은 compare 2 그래프에 따른 단말 효율보다 약 39% 높고, 제안 알고리즘에 따른 단말 에너지 효율은 BA 그래프에 따른 단말 에너지 효율보다 약 33% 높은 것을 확인할 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 사람이라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 실행된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (12)

  1. 중앙처리부를 포함하는 차세대 통신 네트워크에서 단말의 통신 방법에 있어서,
    특정 시간에서 상기 단말이 수신하는 SINR(signal to interference plus noise ratio)에 기반하여 제1 통신 방법을 결정하는 단계;
    상기 중앙처리부로 상기 특정 시간에서 상기 단말이 수신하는 SINR을 보고하는 단계;
    상기 특정 시간에서 각 단말들로부터 보고 받은 평균 SINR 및 상기 특정 시간에서 상기 중앙처리부가 할당 가능한 자원에 기반하여 결정된 제2 통신 방법을 상기 중앙처리부로부터 수신하는 단계; 및
    상기 제1 통신 방법과 상기 제2 통신 방법에 기반하여 특정 시간 이후 상기 단말의 통신 모드와 상기 단말의 전송 전력을 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 단말의 통신 모드는 셀룰러 통신 모드와 D2D(device to device) 통신 모드를 포함하고,
    상기 제1 통신 방법은 상태(state) 요소, 행동(action) 요소 및 보상(reward) 요소를 포함하는 기계적 학습을 통해 결정되는 것을 특징으로 하는,
    단말의 통신 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 상태 요소는 상기 특정 시간에서 상기 단말이 수신하는 SINR에 기반하여 결정되며, 상기 행동 요소는 상기 특정 시간에서 단말의 통신 모드와 단말의 통신 전력에 기반하여 결정되고, 상기 보상 요소는 상기 특정 시간에서 단말의 에너지 효율에 기반하여 결정되는 것을 특징으로 하는,
    단말의 통신 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 단말이 수신하는 SINR이 타겟 SINR보다 크면 상기 상태 요소는 1로 결정되고, 상기 단말이 수신하는 SINR이 타겟 SINR보다 작으면 상기 상태 요소는 0으로 결정되는 것을 특징으로 하는,
    단말의 통신 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 타겟 SINR은 아래 수학식 8에 기반하여 결정되는 것을 특징으로 하는,
    단말의 통신 방법.
    [수학식 8]
    Figure 112020010201527-pat00044

    Figure 112020010201527-pat00045
    : 시간 T+1에서 타겟 SINR,
    Figure 112020010201527-pat00046
    : 가중치,
    Figure 112020010201527-pat00047
    : 단말이 수신하는 SINR값 중 최대값,
    Figure 112020010201527-pat00048
    : 시간 T에서 단말의 아웃티지 확률,
    Figure 112020010201527-pat00049
    : 단말이 수신하는 SINR값 중 중앙값,
    Figure 112020010201527-pat00050
    : 최소 아웃티지 확률 조건,
    Figure 112020010201527-pat00051
    : 최소 SINR 조건
  5. 제2항에 있어서,
    상기 보상 요소는 아래 수학식 9에 기반하여 결정되는 것을 특징으로 하는, 단말의 통신 방법.
    [수학식 9]
    Figure 112021106613295-pat00052

    Figure 112021106613295-pat00053
    : 보상 요소,
    Figure 112021106613295-pat00054
    : 단말의 에너지 효율,
    Figure 112021106613295-pat00055
    : 단말이 수신하는 SINR,
    Figure 112021106613295-pat00056
    : 단말 최대 통신 전력,
    Figure 112021106613295-pat00057
    : 단말 통신 전력,
    Figure 112021106613295-pat00078
    : 단말이 시간 t에서 수신하는 SINR 레벨
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제2 통신 방법은 상태(state) 요소, 행동(action) 요소 및 보상(reward) 요소를 포함하는 기계적 학습을 통해 결정되고, 상기 상태 요소는 상기 특정 시간에서 상기 중앙처리부의 커버리지에 포함된 적어도 하나의 단말이 수신하는 평균 SINR과 상기 특정시간에서 상기 중앙처리부가 할당 가능한 자원에 기반하여 결정되며, 상기 행동 요소는 상기 특정 시간에서 단말의 통신 모드와 단말의 통신 전력에 기반하여 결정되고, 상기 보상 요소는 상기 특정 시간에서 통신 네트워크의 에너지 효율에 기반하여 결정되는 것을 특징으로 하는,
    단말의 통신 방법.
  7. 중앙처리부를 포함하는 차세대 통신 네트워크를 구성하는 단말에 있어서,
    상기 중앙처리부와 신호를 송수신하는 송수신부; 및
    상기 송수신부와 전기적으로 연결되고, 특정 시간에서 상기 단말이 수신하는 SINR(signal to interference plus noise ratio)에 기반하여 제1 통신 방법을 결정하며, 상기 송수신부를 통해 상기 중앙처리부로 상기 특정 시간에서 상기 단말이 수신하는 SINR을 보고하며, 상기 특정 시간에서 각 단말들로부터 보고 받은 평균 SINR 및 상기 특정 시간에서 상기 중앙처리부가 할당 가능한 자원에 기반하여 결정된 제2 통신 방법을 상기 송수신부를 통해 상기 중앙처리부로부터 수신하고, 상기 제1 통신 방법과 상기 제2 통신 방법에 기반하여 특정 시간 이후 상기 단말의 통신 모드와 상기 단말의 전송 전력을 결정하는 제어부를 포함하며,
    상기 단말의 통신 모드는 셀룰러 통신 모드와 D2D(device to device) 통신 모드를 포함하고,
    상기 제어부는 상기 제1 통신 방법을 상태(state) 요소, 행동(action) 요소 및 보상(reward) 요소를 포함하는 기계적 학습을 통해 결정하는 것을 특징으로 하는,
    단말.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 상태 요소는 상기 특정 시간에서 상기 단말이 수신하는 SINR에 기반하여 결정되며, 상기 행동 요소는 상기 특정 시간에서 단말의 통신 모드와 단말의 통신 전력에 기반하여 결정되고, 상기 보상 요소는 상기 특정 시간에서 단말의 에너지 효율에 기반하여 결정되는 것을 특징으로 하는,
    단말.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 단말이 수신하는 SINR이 타겟 SINR보다 크면 상기 상태 요소는 1로 결정되고, 상기 단말이 수신하는 SINR이 타겟 SINR보다 작으면 상기 상태 요소는 0으로 결정되는 것을 특징으로 하는,
    단말.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 타겟 SINR은 아래 수학식 10에 기반하여 결정되는 것을 특징으로 하는,
    단말.
    [수학식 10]
    Figure 112020010201527-pat00058

    Figure 112020010201527-pat00059
    : 시간 T+1에서 타겟 SINR,
    Figure 112020010201527-pat00060
    : 가중치,
    Figure 112020010201527-pat00061
    : 단말이 수신하는 SINR값 중 최대값,
    Figure 112020010201527-pat00062
    : 시간 T에서 단말의 아웃티지 확률,
    Figure 112020010201527-pat00063
    : 단말이 수신하는 SINR값 중 중앙값,
    Figure 112020010201527-pat00064
    : 최소 아웃티지 확률 조건,
    Figure 112020010201527-pat00065
    : 최소 SINR 조건
  11. 제8항에 있어서,
    상기 보상 요소는 아래 수학식 11에 기반하여 결정되는 것을 특징으로 하는, 단말.
    [수학식 11]
    Figure 112021106613295-pat00066

    Figure 112021106613295-pat00067
    : 보상 요소,
    Figure 112021106613295-pat00068
    : 단말의 에너지 효율,
    Figure 112021106613295-pat00069
    : 단말이 수신하는 SINR,
    Figure 112021106613295-pat00070
    : 단말 최대 통신 전력,
    Figure 112021106613295-pat00071
    : 단말 통신 전력,
    Figure 112021106613295-pat00079
    : 단말이 시간 t에서 수신하는 SINR 레벨
  12. 제7항에 있어서,
    상기 제2 통신 방법은 상태(state) 요소, 행동(action) 요소 및 보상(reward) 요소를 포함하는 기계적 학습을 통해 결정되고, 상기 상태 요소는 상기 특정 시간에서 상기 중앙처리부의 커버리지에 포함된 적어도 하나의 단말이 수신하는 평균 SINR과 상기 특정시간에서 상기 중앙처리부가 할당 가능한 자원에 기반하여 결정되며, 상기 행동 요소는 상기 특정 시간에서 단말의 통신 모드와 단말의 통신 전력에 기반하여 결정되고, 상기 보상 요소는 상기 특정 시간에서 통신 네트워크의 에너지 효율에 기반하여 결정되는 것을 특징으로 하는,
    단말.
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