KR102361859B1 - 무선 통신 시스템에서 기지국 전원의 분산형 제어 방법 및 장치 - Google Patents

무선 통신 시스템에서 기지국 전원의 분산형 제어 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 개시는 무선 통신 시스템에서 기지국 전원을 분산 방식으로 제어하는 방법 및 장치에 대한 것이다. 본 개시의 일 실시예에 따른 방법은, B 개의 기지국들 중 i 번째 기지국에서 인접 기지국과의 상호 메시지 전달에 기초하여 상기 i 번째 기지국의 턴-온 또는 턴-오프 상태 ui 를 결정하는 단계; 상기 i 번째 기지국으로부터 N 개의 단말들 중에서 a 번째 단말에 대한 신호 송신 여부 xia 를 결정하는 단계; 및 상기 B 개의 기지국에 의해 소비되는 총 에너지 소모량을 최소화하는 동시에 상기 B 개의 기지국의 데이터 속도를 최대화하는, 상기 ui 및 상기 xia 의 최적화된 값을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

무선 통신 시스템에서 기지국 전원의 분산형 제어 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR DISTRIBUTED CONTROL OF BASE STATION POWER IN WIRELESS COMMUNICATION SYSTEM}
본 개시는 무선 통신 시스템에 대한 것이며, 구체적으로는 무선 통신 시스템에서 기지국 전원을 분산 방식으로 제어하는 방법 및 장치에 대한 것이다.
최근 무선 통신 시스템에서 새롭고 다양한 서비스에 대한 수요를 충족시키기 위해서 보다 빠른 데이터 속도를 지원할 것이 요구되고 있다. 데이터 속도 향상을 위해서 네트워크 에너지 소모량이 증가할 것으로 예상된다. 예를 들어, 이전의 무선 통신 시스템에 비하여 5G 무선 통신 시스템에서는 전체 네트워크 에너지 소모량이 150 내지 170% 증가할 것으로 예상되고 있다. 이에 대해서, 네트워크 운영자들은 새롭고 다양한 서비스를 지원하면서도, 환경적으로 그리고 경제적으로 지속가능한 에너지 효율 향상 또는 최적화를 위한 방안을 모색하고 있다.
에너지 효율을 증가시키기 위해서는, 전체 네트워크 에너지 소모량을 줄이면서도, 기지국에서 단말에게 송신하는 데이터 속도를 증가시켜야 한다. 가장 기본적인 총 에너지 소모량을 줄이는 방법 중 하나는 기지국 전원을 끄는 것이지만, 이는 데이터 속도의 손실을 유발할 수 있다. 따라서, 기지국의 전원 상태를 제어하는 최적화 기술, 셀을 확대 축소하는 기술을 사용하여 기지국의 전원 상태를 조정하는 기술, 커버리지가 서로 겹치는 기지국의 전원 상태를 끄고 각 기지국 간 협력을 통해 단말에게 서비스를 지원하는 기술 등이 논의되고 있다.
이러한 종래의 방식들은, 다수의 또한 다양한 방식의 기지국들이 존재하는 무선 통신 시스템에서 각각의 기지국의 전원을 제어하기 위해서, 중앙 집중형 제어 방식을 요구하고 있다. 중앙 집중형 제어 방식은, 기지국의 상위 노드인 중앙 처리 노드가, 각각의 기지국과 단말간의 송수신 관계를 지정하는 것으로 가정한다. 그러나, 중앙 집중형 제어 방식은 다수의 기지국과 중앙 처리 노드 간의 정보 교환으로 인한 시간 지연이 발생하고, 중앙 처리 노드의 프로세싱 부담 및 정보 교환을 위한 자원 소모로 인하여, 전체 네트워크 에너지 효율 개선의 제한이 존재한다. 따라서, 중앙 집중형 방식에서 탈피하여 분산 방식으로 다수의 기지국의 전원을 제어하는 새로운 방안이 요구된다.
본 개시의 기술적 과제는 기지국 간의 메시지 교환에 기초하여 분산 방식으로 각각의 기지국의 전원을 효율적으로 제어하는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 개시의 추가적인 기술적 과제는 기지국 전원 제어에 기초하여 각각의 기지국에게 단말을 효율적으로 할당하는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 개시에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시의 일 양상에 따른 무선 통신 시스템에서 분산 방식으로 기지국의 전원을 제어하는 방법은, B 개의 기지국들 중 i 번째 기지국에서 인접 기지국과의 상호 메시지 전달에 기초하여 상기 i 번째 기지국의 턴-온 또는 턴-오프 상태 ui 를 결정하는 단계; 상기 i 번째 기지국으로부터 N 개의 단말들 중에서 a 번째 단말에 대한 신호 송신 여부 xia 를 결정하는 단계; 및 상기 B 개의 기지국에 의해 소비되는 총 에너지 소모량을 최소화하는 동시에 상기 B 개의 기지국의 데이터 속도를 최대화하는, 상기 ui 및 상기 xia 의 최적화된 값을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
본 개시의 추가적인 양상에 따른 무선 통신 시스템에서 분산 방식으로 전원을 제어하는 기지국 장치는, 트랜시버; 메모리; 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, B 개의 기지국들 중 i 번째 기지국에서 인접 기지국과의 상호 메시지 전달에 기초하여 상기 i 번째 기지국의 턴-온 또는 턴-오프 상태 ui 를 결정하고; 상기 i 번째 기지국으로부터 N 개의 단말들 중에서 a 번째 단말에 대한 신호 송신 여부 xia 를 결정하고; 및 상기 B 개의 기지국에 의해 소비되는 총 에너지 소모량을 최소화하는 동시에 상기 B 개의 기지국의 데이터 속도를 최대화하는, 상기 ui 및 상기 xia 의 최적화된 값을 획득하도록 설정될 수 있다.
본 개시에 대하여 위에서 간략하게 요약된 특징들은 후술하는 본 개시의 상세한 설명의 예시적인 양상일 뿐이며, 본 개시의 범위를 제한하는 것은 아니다.
본 개시에 따르면, 기지국 간의 메시지 교환에 기초하여 분산 방식으로 각각의 기지국의 전원을 효율적으로 제어하는 방법 및 장치가 제공될 수 있다.
본 개시에 따르면, 기지국 전원 제어에 기초하여 각각의 기지국에게 단말을 효율적으로 할당하는 방법 및 장치가 제공될 수 있다.
본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 개시가 적용될 수 있는 무선 통신 시스템의 예시를 도시하는 도면이다.
도 2는 본 개시가 적용될 수 있는 팩터 그래프의 예시를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 개시가 적용될 수 있는 메시지 정의 및 관계의 예시를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 개시에 따른 기지국 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 개시에 따른 기지국 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 6 내지 도 8은 본 개시와 관련된 시뮬레이션 결과를 나타내는 도면이다.
이하에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 개시의 실시예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나, 본 개시는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.
본 개시의 실시예를 설명함에 있어서 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그에 대한 상세한 설명은 생략한다. 그리고, 도면에서 본 개시에 대한 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙인다.
본 개시에 있어서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소와 "연결", "결합" 또는 "접속"되어 있다고 할 때, 이는 직접적인 연결관계 뿐만 아니라, 그 중간에 또 다른 구성요소가 존재하는 간접적인 연결관계도 포함할 수 있다. 또한 어떤 구성요소가 다른 구성요소를 "포함한다" 또는 "가진다"고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 배제하는 것이 아니라 또 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
본 개시에 있어서, 제1, 제2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용되며, 특별히 언급되지 않는 한 구성요소들 간의 순서 또는 중요도 등을 한정하지 않는다. 따라서, 본 개시의 범위 내에서 일 실시예에서의 제1 구성요소는 다른 실시예에서 제2 구성요소라고 칭할 수도 있고, 마찬가지로 일 실시예에서의 제2 구성요소를 다른 실시예에서 제1 구성요소라고 칭할 수도 있다.
본 개시에 있어서, 서로 구별되는 구성요소들은 각각의 특징을 명확하게 설명하기 위한 것이며, 구성요소들이 반드시 분리되는 것을 의미하지는 않는다. 즉, 복수의 구성요소가 통합되어 하나의 하드웨어 또는 소프트웨어 단위로 이루어질 수도 있고, 하나의 구성요소가 분산되어 복수의 하드웨어 또는 소프트웨어 단위로 이루어질 수도 있다. 따라서, 별도로 언급하지 않더라도 이와 같이 통합된 또는 분산된 실시예도 본 개시의 범위에 포함된다.
본 개시에 있어서, 다양한 실시예에서 설명하는 구성요소들이 반드시 필수적인 구성요소들은 의미하는 것은 아니며, 일부는 선택적인 구성요소일 수 있다. 따라서, 일 실시예에서 설명하는 구성요소들의 부분집합으로 구성되는 실시예도 본 개시의 범위에 포함된다. 또한, 다양한 실시예에서 설명하는 구성요소들에 추가적으로 다른 구성요소를 포함하는 실시예도 본 개시의 범위에 포함된다.
본 개시는 무선 통신 시스템에서 네트워크 노드들 간의 통신에 대한 것이다. 네트워크 노드는, 기지국, 단말 또는 릴레이(relay) 중의 하나 이상을 포함할 수 있다. 기지국(Base Station, BS)이라는 용어는, 고정국(fixed station), Node B, eNodeB(eNB), ng-eNB, gNodeB(gNB), 액세스 포인트(Access Point, AP) 등의 용어로 대체될 수 있다. 단말(terminal)은 UE(User Equipment), MS(Mobile Station), MSS(Mobile Subscriber Station), SS(Subscriber Station), 비-AP 스테이션(non-AP STA) 등의 용어로 대체될 수 있다.
무선 통신 시스템은 기지국과 단말 간의 통신을 지원할 수도 있고, 단말간 통신을 지원할 수도 있다. 기지국과 단말 간의 통신에 있어서, 하향링크(Downlink, DL)는 기지국으로부터 단말로의 통신을 의미한다. 상향링크(Uplink, UL)은 단말로부터 기지국으로의 통신을 의미한다. 단말간 통신은 D2D(Device-to-Device), V2X(Vehicle-to-everything), ProSe(Proximity Service), 사이드링크(sidelink) 통신 등의 다양한 통신 방식 또는 서비스를 포함할 수 있다. 단말간 통신에 있어서 단말은 센서 노드, 차량, 재난 경보기 등의 형태로 구현될 수도 있다.
또한, 본 개시의 예시들은 릴레이(relay) 또는 릴레이 노드(RN)을 포함하는 무선 통신 시스템에 대해서 적용될 수 있다. 기지국과 단말 간의 통신에 릴레이가 적용되는 경우, 릴레이는 단말에 대해서 기지국으로서 기능할 수 있고, 릴레이는 기지국에 대해서 단말로서 기능할 수 있다. 한편, 단말간 통신에 릴레이가 적용되는 경우, 릴레이는 각각의 단말에 대해서 기지국으로서 기능할 수 있다.
본 개시는 무선 통신 시스템의 다양한 다중 액세스 방식에 적용될 수 있다. 예를 들어, 다중 액세스 방식은 CDMA(Code Division Multiple Access), TDMA(Time Division Multiple Access), FDMA(Frequency Division Multiple Access), OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access), SC-FDMA(Single Carrier-FDMA), OFDM-FDMA, OFDM-TDMA, OFDM-CDMA, NOMA(Non-Orthogonal Multiple Access) 등을 포함할 수 있다. 또한, 본 개시가 적용될 수 있는 무선 통신 시스템은, 상향링크 및 하향링크 통신이 서로 구별되는 시간 자원을 이용하는 TDD(Time Division Duplex) 방식을 지원할 수도 있고, 서로 구별되는 주파수 자원을 이용하는 FDD(Frequency Division Duplex) 방식을 지원할 수도 있다.
본 개시에서, 채널을 전송 또는 수신한다는 것은 해당 채널을 통해서 정보 또는 신호를 전송 또는 수신한다는 의미를 포함한다. 예를 들어, 제어 채널을 전송한다는 것은, 제어 채널을 통해서 제어 정보 또는 신호를 전송한다는 것을 의미한다. 유사하게, 데이터 채널을 전송한다는 것은, 데이터 채널을 통해서 데이터 정보 또는 신호를 전송한다는 것을 의미한다.
이하에서는, 본 개시에 따른 기지국 전원의 분산형 제어 방안에 대해서 설명한다.
본 개시에서 기지국의 전원을 분산형으로 제어한다는 것은, 중앙 처리 노드의 개입 없이 기지국간 메시지를 상호 교환하여, 각각의 기지국의 전원 상태를 결정하는 것을 포함한다. 또한, 기지국의 전원을 분산형으로 제어하는 것은, 어떤 기지국이 어떤 단말을 서빙하는지(즉, 기지국과 단말 간의 송수신 관계)를 동적으로 제어하는 것을 더 포함할 수 있다. 기지국의 전원을 분산형으로 제어함에 따라서 각각의 기지국의 전원 상태가 시간, 장소 및 환경에 따라서 동적으로 변경될 수 있으며, 이에 기초하여 기지국과 단말 간의 송수신 관계 역시 동적으로 제어 또는 결정될 수 있다. 이에 따라, 에너지 소비를 감소(즉, 에너지 효율을 향상)시키면서도, 전체 네트워크의 데이터 속도를 최대화할 수 있다. 즉, 본 개시의 기지국 전원 분산 제어 방식에 따르면, 전체 네트워크 에너지 효율을 최대화하면서도, 각각의 기지국의 전원 제어를 위한 계산 복잡도가 감소하고, 단말에 대한 통신 품질이 개선될 수 있다.
도 1은 본 개시가 적용될 수 있는 무선 통신 시스템의 예시를 도시하는 도면이다.
도 1의 예시에서는 매크로 기지국과 마이크로 기지국이 혼재하는 이기중(heterogeneous) 네트워크를 가정하지만, 본 개시의 범위가 이에 제한되는 것은 아니며, 상이한 RAT(Radio Access Technology)가 혼재하는 네트워크나 동등한 기지국들이 존재하는 네트워크에 대해서도 본 개시가 적용될 수 있다.
도 1에서 도시되는 기지국(BS)들은 B개인 것으로 가정하며, 셀 중심의 하나의 매크로 기지국(macro BS)과 B-1개의 마이크로 기지국(micro BS)이 배치된 것으로 가정한다. 사용자(user) 또는 단말의 개수는 N 개인 것으로 가정한다. 기지국의 집합인 I={1, 2, ..., B}로 표현되고, 매크로 기지국의 인덱스 i=1인 것으로 가정하고, 마이크로 기지국의 인덱스 i=2, 3, ..., B인 것으로 가정한다. 단말의 집합인 A={1, 2, ..., N}으로 표현되고, 단말 인덱스는 a라고 표현한다. 또한, 하나의 기지국은 최대 Mi 개의 단말을 서빙하는 것으로 가정한다.
명료성을 위해서 각각의 단말과 각각의 기지국 간의 송수신에 대해서 동일한 전송 전력이 할당되는 것으로 가정하고, 각각의 기지국과 각각의 단말은 하나의 안테나를 가지는 것으로 가정하지만, 상이한 전송 전력이 할당되거나 또는 복수의 안테나를 가지는 경우를 배제하는 것은 아니다.
하나의 기지국은 인접한 기지국과 백홀 링크로 연결되는 것으로 가정한다. 도 1의 예시에서는 기지국들이 게이트웨이(gateway)에 의해서 연결되어 기지국 네트워크(BS network)를 구성하는 것으로 표현한다. 예를 들어, 백홀 링크는 3GPP LTE/NR 시스템에서의 X2 인터페이스와 같은 신뢰할 수 있는 유선 링크를 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니며 기지국간 메시지를 에러 없이 고속으로 교환할 수 있는 임의의 연결 방식을 포함한다. 또한, 도 1의 예시에서는 단일 브랜치 트리 형식의 연결 관계를 도시하지만, 이에 제한되는 것은 아니며, 기지국 네트워크가 트리 형태를 형성하는 임의의 연결 구조 또는 네트워크 토폴로지를 포함한다.
이러한 가정에 기초하여, i 번째 기지국으로부터 a 번째 단말로 신호를 송신하는 경우, 단말의 수신 신호 yia 는 수학식 1과 같이 표현된다.
Figure 112021007093174-pat00001
수학식 1에서, dia 는 i 번째 기지국으로부터 a 번째 단말까지의 거리를 나타내고, hia 는 i 번째 기지국으로부터 a 번째 단말까지의 소규모의 페이딩 채널 계수를 나타내고, Pi 는 i 번째 기지국의 전송 전력, λ는 경로손실(pathloss) 지수, sia 는 i 번째 기지국으로부터 a 번째 단말로 전송되는 신호 성분을 나타내고, nia 는 i 번째 기지국으로부터 a 번째 단말까지의 채널이 겪는 잡음 성분을 나타낸다. 즉, 수학식 1에서 단말 a가 수신하는 신호는, 기지국 i로부터 전송된 신호 성분, 기지국 i 외의 다른 기지국으로부터의 신호 성분, 및 잡음의 합으로 표현될 수 있다.
에너지 효율(energy efficiency)은 전체 네트워크 데이터 속도(data rate)를 총 에너지 소모량으로 나눈 값으로 정의된다.
먼저, i 번째 기지국으로부터 a 번째 단말로의 데이터 속도(Ria)는 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112021007093174-pat00002
수학식 2에서 uj 는 j 번째 기지국의 전원 상태를 나타내며, 1 또는 0의 값을 가질 수 있다 (즉, 1은 기지국의 전원이 턴-온(또는 켜진) 상태에 해당하고, 0은 턴-오프(또는 꺼진) 상태에 해당한다). σ2 는 잡음 분산을 나타낸다.
이에 따라 네트워크의 전체 데이터 속도는 수학식 3과 같이 표현된다.
Figure 112021007093174-pat00003
수학식 3에서 xia 는 i 번째 기지국으로부터 a 번째 단말로의 송신 여부를 나타내며, 1 또는 0의 값을 가질 수 있다 (즉, 1은 신호가 송신되는 상태에 해당하고, 0은 신호가 송신되지 않는 상태에 해당한다).
본 개시의 예시에서는 하나의 기지국이 다수의 단말에게 신호를 송신하는 경우, 다중화 방식으로 FDD(Frequency Division Multiplexing)을 가정한다. 예를 들어, 서로 다른 단말에 대해서 서로 다른 주파수 자원을 할당하는 것을 가정하고, 각각의 단말에 대해서 동등한 크기의 주파수 자원을 할당하는 것을 가정한다. 이에 따라, 수학식 3에서 i 번째 기지국이 서빙하는 단말의 개수인
Figure 112021007093174-pat00004
로 a 번째 단말에 대한 데이터 속도를 나누어 준다. 다만, 전술한 다중화 방식에 대한 가정은 설명의 명료성을 위한 예시에 불과하고, 본 개시는 TDD(Time Division Multiplexing) 등의 다양한 다중화 방식, 또는 동등하지 않은 자원 할당이 수행되는 경우에도 적용될 수 있다.
다음으로, 총 에너지 소모량은 기지국의 송신 전력과 운영 전력을 포함할 수 있다. 기지국의 전원 상태가 턴-오프 상태(즉, ui = 0)인 경우, 해당 기지국의 송신 전력 및 운영 전력은 0인 것으로 가정한다. 따라서, 총 에너지 소모량은 수학식 4와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112021007093174-pat00005
수학식 4에서 v는 턴-온 상태의 기지국의 개수를 나타내고, u1 은 i=1인 매크로 기지국의 전원 상태에 해당한다. PT 는 기지국의 송신 전력을 나타내고, PO 는 기지국의 운영 전력을 나타낸다. 또한, 매크로 기지국과 마이크로 기지국의 소모 전력에는 차이가 있으므로, 매크로 기지국의 소모 전력은 위 첨자 M으로 표시하고, 마이크로 기지국의 소모 전력은 위 첨자 m으로 표시한다.
전술한 바와 같이 에너지 효율은 전체 네트워크 데이터 속도를 총 에너지 소모량으로 나눈 값으로 정의된다. 여기서, 기존의 전체 네트워크 에너지 효율은 각각의 기지국에서의 에너지 효율을 단순 합산하는 방식으로 정의되지만, 전체 네트워크 관점에서의 에너지 효율은 감소하는 단점이 있다. 따라서, 본 개시의 예시들에서는 기지국의 전원을 분산적으로 제어하므로, 수학식 5와 같이 에너지 효율 최대화 문제를 전체 소비 에너지 관점에서 정의한다.
Figure 112021007093174-pat00006
수학식 5의 문제를 통해, xia (즉, i 번째 기지국으로부터 a 번째 단말로의 송신 여부, 또는 하향링크 전송에 대해 단말 a와 기지국 i 간의 연관 상태) 및 ui (즉, i 번째 기지국의 턴-온/턴-오프 상태) 변수들을 최적화하여 전체 네트워크의 에너지 효율을 최대화시킬 수 있다.
수학식 5에서 제한 함수는, 단말 a가 하나의 기지국으로부터의 신호만 수신하는 것, i 번째 기지국은 한 번에 최대 Mi 개의 단말에게 신호(또는 Mi 개의 하향링크 스트림)를 송신하는 것, 기지국이 어떠한 단말에게도 신호를 송신하지 않는 경우에는 턴-오프 상태라고 가정하는 것이다.
수학식 5의 초기 문제(original problem)는 NP 하드(non-deterministic polynomial-time hard) 문제에 해당하므로, 제한 함수가 없는 문제로 근사화하여 최적화 문제를 해결할 수 있다.
또한, 본 개시의 실시예들에서는 신뢰 전파(belief propagation) 기법 또는 메시지 인식 알고리즘을 기반으로, 해결이 어려운 문제에 대해서 낮은 복잡도의 알고리즘을 이용하여 분산적으로 기지국 전원 상태 결정 및 단말 송수신 관계 결정을 최적화할 수 있다.
전술한 초기 문제를 메시지 인식 알고리즘을 이용하여 분산적으로 해결하기 위해서, 제한 함수가 없는 문제로 재형성할 수 있다. 효율적으로 문제를 해결하기 위해서, 그래픽 모델링 접근 방식을, 메시지 인식 알고리즘 기반 최적화 기법과 함께 적용할 수 있다. 이를 위해서 목적 함수(또는 목표 함수)와 제한 함수를 처리하기 위해서 소정의 팩터(factor) 함수를 정의한다.
우선, 단말 a는 단 하나의 기지국으로부터만 신호를 수신하여야 하는 제한 함수를 만족하기 위해서, 수학식 6과 같은 제 1 팩터 함수 Fa 를 정의할 수 있다.
Figure 112021007093174-pat00007
다음으로, 기지국이 최대 Mi 개의 단말을 서빙한다는 제한 함수를 만족하기 위해서, 수학식 7과 같은 제 2 팩터 함수 Gi 를 정의할 수 있다.
Figure 112021007093174-pat00008
한편, 기지국의 전원 상태를 결정하는 제약 조건은 분산 처리를 위해 수많은 요소 기능을 요구한다. 전체적인 분산 프로세스를 가능하게 하기 위해, 전체 네트워크에서 턴-온 상태의 기지국의 개수에 해당하는 글로벌 파라미터 v를 고려하여, 개별 기지국은 다른 기지국들과의 협력을 통해 v의 값을 인식하고 추정할 수 있다.
이를 위해, ui (즉, i 번째 기지국의 턴-온/턴-오프 상태) 변수를, 메시지 전파 과정을 고려하여 두 가지 변수로 분할할 수 있다. 예를 들어, ui 는, zi1 과 zi2 의 합으로 표현될 수 있다. 즉, zi1 은, 첫 번째 기지국(또는 i=1인 매크로 기지국)부터 기지국 i 까지의 기지국들 (즉, {1, 2, ..., i} 인덱스의 기지국들) 중에서 턴-온 상태인 기지국의 개수에 해당한다. 또한, zi2 는, 마지막 기지국(또는 i=B인 마이크로 기지국)부터 기지국 i+1 까지의 기지국들 (즉, {i+1, i+2, ..., B} 인덱스의 기지국들) 중에서 턴-온 상태인 기지국의 개수에 해당한다. 이를 수학식으로 표현하면 다음과 같다.
Figure 112021007093174-pat00009
수학식 8에서 z01 = 0 이고, zB2 = uB 를 만족해야 하므로, 이에 대한 제 3 팩터 함수 Hi 는 수학식 9와 같이 정의될 수 있다. 즉, Hi 는 순방향(forward) 및 역방향(backward) 메시지 전달(message passing)에 의해서 추정되는 턴-온 상태의 기지국의 개수에 해당한다.
Figure 112021007093174-pat00010
또한, 순방향으로 i 번째 기지국까지의 턴-온 상태의 기지국의 개수인 zi1은, 순방향으로 i-1 번째 기지국까지의 턴-온 상태의 기지국의 개수와 i 번째 기지국의 턴-온 상태 값의 합에 해당하며, 이는 zi1 = zi-1 1 + ui (또는 zi1 = zi-1,1 + ui)로 표현될 수 있다. 또한, 역방향으로 i 번째 기지국까지의 턴-온 상태의 기지국의 개수인 zi-1 2 는, 역방향으로 i+1 번째 기지국까지의 턴-온 상태의 기지국의 개수와 i 번째 기지국의 턴-온 상태 값의 합에 해당하며, 이는 zi-1 2 = zi2 + ui (또는 zi-1,2 = zi2 + ui)로 표현될 수 있다.
이러한 관계를 만족시키기 위해서, 제 4 팩터 함수 Hi1 및 제 5 팩터 함수 Hi2 를 수학식 10과 같이 정의할 수 있다. 즉, Hi1 는 순방향 메시지 전파에 의해서 추정되는 턴-온 상태의 기지국의 개수에 해당하고, Hi2 는 역방향 메시지 전파에 의해서 추정되는 턴-온 상태의 기지국의 개수에 해당한다.
Figure 112021007093174-pat00011
수학식 5의 제한 함수가 있는 초기 문제를, 전술한 바와 같은 5 가지 팩터 함수 Fa, Gi, Hi, Hi1, 및 Hi2 에 기초하여, 제한 함수가 없는 문제(unconstrained problem)로 근사화 또는 변형할 수 있다. 변형된 문제는 수학식 11과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112021007093174-pat00012
수학식 11과 같은 제한 함수가 없는 문제는 분산적으로 해결하기에 매우 적합하며, 팩터 그래프 내에서 최적의 해결책을 얻을 수 있다는 장점이 있다. 팩터 그래프의 시각적인 표현은 분산 알고리즘의 실제 배치와 관련이 있다는 점에서 중요하다.
도 2는 본 개시가 적용될 수 있는 팩터 그래프의 예시를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 개시가 적용될 수 있는 메시지 정의 및 관계의 예시를 나타내는 도면이다.
도 2 및 3에서 사각 노드는 제약 조건과 관련된 팩터 함수에 대응하고, 원 노드는 결정되는 변수(즉, 가변 노드)에 대응한다.
메시지는 연속하는 요소들의 합이 최대가 되는 부분집합을 정의하는 max-sum 기반 계산 규칙을 사용하여 도출될 수 있다. 도 2에서는 4 개의 단말(즉, user1, user2, user3, 및 user4)과 4 개의 기지국(즉, BS1, BS2, BS3, BS4)이 있는 상황을 고려한 팩터 그래프를 예시적으로 나타낸다.
메시지 업데이트 규칙은 메시지 전달 알고리즘의 파생에 따라 제시된다. 가변 노드에서는 모든 수신 메시지의 합계를 이용하여 발신 메시지가 업데이트된다. 어떤 가변 노드에서는 하나의 수신 메시지만 존재하는 경우, 해당 가변 노드의 입력은 그대로 가변 노드의 출력이 된다. 또는, 어떤 가변 노드에 두 개의 수신 메시지가 존재하는 경우, 해당 가변 노드에 입력되는 메시지의 합이 가변 노드의 출력이 된다. 이에 따라, 도 3의 그래프 모델로부터 수학식 12와 같은 관계가 도출된다.
Figure 112021007093174-pat00013
또한, 도 3에서 노드 간에 전파되는 메시지는 다음과 같이 정의된다.
Figure 112021007093174-pat00014
수학식 13에서 변수 χ에 대해서, 출발(origin) 노드 κ 로부터 목적 (destination) 노드 τ 로 전달되는 메시지를 μκ
Figure 112021007093174-pat00015
τ (χ=χ0) 라고 표현한다. 즉, 각각의 메시지는, 변수 χ의 값이 χ0가 되는 것을 최적화의 관점에서 어느 정도로 원하는지를 출발 노드가 목적 노드에게 알려주는 것으로 표현될 수 있다.
예를 들어, αia 는, Gi 팩터 함수(즉, i 번째 기지국은 Mi 이하의 단말을 서빙함)에 기초하여, i 번째 기지국이 a 번째 단말을 서빙하는 정도 또는 가능성(즉, i 번째 기지국이 a 번째 단말에게 신호를 송신하는 경우(xia=1)와 송신하지 않는 경우(xia=0)의 차이)을 나타낸다. 또한, ηia는 Fa 팩터 함수(즉, a 번째 단말은 하나의 기지국에 의해서만 서빙됨)에 기초하여, i 번째 기지국이 a 번째 단말을 서빙하는 정도 또는 가능성을 나타낸다. 또한, αi 는, Gi 팩터 함수에 기초하여, i 번째 기지국이 턴-온되는 정도 또는 가능성을 나타낸다. 다른 메시지들도 위의 예시들과 유사한 방식으로 이해될 수 있다.
다음으로, 팩터 함수 노드로부터 가변 노드로 전송되는 메시지에 대한 메시지 업데이트 규칙에 대해서 설명한다. 메시지 업데이트 규칙에는 max-sum 메시지 업데이트 규칙에 기반하여 팩터 함수의 합계와 수신 합계 메시지의 최대화가 포함된다. 예를 들어, ηia 에 관한 메시지 업데이트 식은 다음과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112021007093174-pat00016
수학식 14에서 ηia < 0 인 경우, a 번째 단말이 i 번째 기지국을 제외한 다른 기지국으로부터 신호를 수신할 수 있다는 것을 의미한다. 즉, ηia 는 a 번째 단말이 1 개의 기지국에게만 서빙받는다는 제한을 만족시키기 위한 메시지에 해당한다. ηia 메시지는 네트워크의 전력 소모량에 근소하게 의존하고 있으며, 이러한 전력 소모량에 관한 고려는 성능 향상에 도움이 된다. 총 전력 소모량은 매크로 기지국의 전원 상태와 턴-온 상태의 기지국의 개수에 따라 달라지므로, 매크로 기지국이 턴-온 상태인 경우와 턴-오프 상태인 경우를 모두 고려하여 메시지를 업데이트해야 한다. 따라서 αia 의 값은 다음과 같이 정의될 수 있다.
Figure 112021007093174-pat00017
수학식 15에서와 같이 αia 는 i 번째 기지국이 a 번째 단말을 서빙할지 여부에 대한 정도를 나타내는 메시지로서 정의된다. 수학식 15를 정리하면 수학식 16과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112021007093174-pat00018
수학식 16에서
Figure 112021007093174-pat00019
는 θs 의 메시지들 사이에서 l 번째 가장 큰 입력을 나타내는 새로운 연산자를 나타낸다. Aia(xia, p) 는 이진 상태인 xia 와 전력 소모인 p를 입력으로 가지는 함수이다. 기지국 네트워크와 단말 연결 사이의 인터페이스를 통해 이동된 메시지는 다음과 같다.
Figure 112021007093174-pat00020
수학식 17에서 γik = αi + ζi,3-k 로 정의된다. 여기서, γik 는 i 번째 기지국의 턴-온/오프 상태에 대한 추정값이므로, ζi,3-k 보다는 αi 에 더 의존한다고 볼 수 있다. 그러므로 ζi,3-k 값은 무시될 수 있다. 전술한 max-sum 기법에 기반하여, αi 는 다음과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112021007093174-pat00021
수학식 18에서와 같이 αi 는 i 번째 기지국의 전원 상태가 턴-오프(또는 슬립) 상태인지 또는 턴-온(또는 동작) 상태인지에 대한 호감도를 나타내는 메시지로 정의된다. 수학식 18을 정리하면 수학식 19와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112021007093174-pat00022
Figure 112021007093174-pat00023
즉, αi 는 각각의 기지국의 전원 상태가 턴-온 상태가 되는 정도를 나타내는 값이다. 모든 기지국들 중에 αi 의 값이 가장 큰 기지국의 전원 상태는 턴-온 상태로 유지된다. αi 는 γi1 및 γi2 메시지로 복사되어 기지국 운영의 안전성을 위해 기지국 네트워크로 전송된다.
다음으로, 턴-온 상태의 기지국의 개수를 산출하고, 어떤 기지국이 턴-온 상태가 될지를 결정하는 방안에 대해서 설명한다.
기지국 네트워크는 최고의 에너지 효율 네트워크 구성을 달성하기 위해, 일반 네트워크에서 총 턴-온 상태의 기지국 개수를 계산하고, 각 기지국의 전원 상태를 결정하는 목표를 가지고 2 개의 상호 반대 방향(즉, 순방향 및 역방향)으로 확장되는 2 개의 격자 구조물을 포함할 수 있다.
이를 위해 각각의 기지국은 2 개의 방향으로 인접한 기지국과 2 가지 유형의 메시지를 상호 교환한다. 따라서, 기지국 네트워크에 대한 메시지 계산은 BCJR 알고리즘과 같은 전향 알고리즘이라고 볼 수 있다. 기지국은 순방향(또는 전진 방향)으로 ψi1 및 ψi2 메시지를 전달하고, 역방향(또는 후진 방향)으로 φi1 및 φi2 메시지를 전달한다.
또한, 전술한 바와 같이, 인접한 기지국 간 관계는 zi1 = zi-1 1 + ui (또는 zi1 = zi-1,1 + ui) 및 zi-1 2 = zi2 + ui (또는 zi-1,2 = zi2 + ui) 으로 표현될 수 있다. 이에 따라, ψi1, ψi2, φi1, 및 φi2 는 다음과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112021007093174-pat00024
수학식 20에서 ψi1 및 φi2 는 턴-온 상태의 또는 활성화된(active) 기지국 개수의 증가에 따른 상태 변화 메시지에 해당하고, φi1 및 ψi2 는 턴-온 상태의 또는 활성화된 기지국 개수의 감소에 따른 상태 변화 메시지에 해당한다.
또한, 턴-온 상태의 또는 활성화된 기지국의 개수를 계산하기 위한 메시지인
Figure 112021007093174-pat00025
i1 및
Figure 112021007093174-pat00026
i2 는 아래와 같이 표현된다.
Figure 112021007093174-pat00027
따라서 전체 네트워크에서 턴-온 상태의 기지국 개수는 다음과 같이 추정될 수 있다.
Figure 112021007093174-pat00028
또한, ζi1 및 ζi2 는 다음과 같이 산출될 수 있다.
Figure 112021007093174-pat00029
수학식 23에서 ζi1 및 ζi2 는, i 번째 기지국에 대한 최적의 해결 방안을 위해서, 턴-오프(또는 슬립) 또는 턴-온(또는 동작) 여부에 대한 결정을 나타내는 메시지이다. 또한, i 번째 기지국의 턴-온/오프 상태는 메시지 ρi 에 기초하여 결정될 수 있다.
또한, 최적화 특성을 강화하기 위해, 격자 구조물의 메시지 초기값은 아래와 같이 적용할 수 있다.
Figure 112021007093174-pat00030
수학식 24는 순방향 메시지 전파를 고려하면 B 번째 기지국에서의 zB1 = v 가 되고, 역방향 메시지 전파를 고려하면 첫 번째 기지국에서의 z12 = v 가 되어야 함을 의미한다.
마지막으로 기지국에 대한 단말 할당 및 신호 송신 여부는, 다음과 같이 결정될 수 있다.
Figure 112021007093174-pat00031
수학식 25에서 t는 반복(iteration)의 인덱스에 해당하고,
Figure 112021007093174-pat00032
는 αia (t) 의 추정값에 해당하고,
Figure 112021007093174-pat00033
는 ρia (t) 의 추정값에 해당한다.
단말 a는 수학식 25를 사용하여 자신의 서빙 기지국 Ca (t) 를 결정할 수 있다.
구체적으로, 본 개시에서 설명한 분산 방식으로 에너지 효율을 관리하는 알고리즘에 따르면, t = 0 의 초기 설정으로서 모든 i 및 a에 대해서 ρia (t) = 0 이고, 모든 기지국이 턴-온 상태인 것으로 가정한다. 그 후, t 값이 미리 설정된 최대값인 titer에 도달하거나 또는 Ca (t) 값이 수렴할 때까지 아래의 과정 (1) 내지 (6)을 반복한다.
(1) 기지국 i가 각각의 단말 a에 대해서 αia (t) 의 추정값을 업데이트하고, 단말 a에게 전달함
(2) 단말 a가 각각의 기지국 i에 대해서 ρia (t) 의 추정값을 업데이트하고, 기지국 i에게 피드백함
(3) 모든 기지국들이 순방향 및 역방향 업데이트를 수행함
(4) 각각의 기지국은 ζik (t) 의 합을 산출하여, ρi (t) 를 획득하고, v의 산출값을 획득함
(5) 만약 ρi (t) 값이 음수(negative)인 경우, 각각의 기지국은 턴-오프하고 단말을 해제함
(6) t 값을 t+1로 설정함
도 4는 본 개시에 따른 기지국의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4에서 설명하는 기지국 동작은 B 개의 기지국들의 각각(즉, i (i=1, 2, ..., B) 번째 기지국)에서 수행될 수 있다.
단계 S410에서 기지국은 인접 기지국과의 상호 메시지 전달에 기초하여, ui (즉, i 번째 기지국의 턴-온 또는 턴-오프 상태) 를 결정할 수 있다.
단계 S420에서 기지국은 a 번째 단말에 대한 신호 송신 여부 xia 를 결정할 수 있다.
단계 S430에서 기지국은 B 개의 기지국에 의해 소비되는 총 에너지 소모량을 최소화하는 동시에 상기 B 개의 기지국의 데이터 속도를 최대화하는, ui 및 xia 의 최적화된 값을 획득할 수 있다.
여기서, ui 및 xia 의 최적화된 값은, 상기 수학식 5와 같이 설정된 초기 문제를, 소정의 팩터 함수에 기초하여 상기 수학식 11과 같은 제한 없는(unconstrained) 문제로 근사화시키고, 근사화된 문제를 해결함으로써 획득될 수 있다.
도 5는 본 개시에 따른 기지국 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
기지국 장치(500)는 프로세서(510), 안테나부(520), 트랜시버(530), 메모리(540)를 포함할 수 있다.
프로세서(510)는 베이스밴드 관련 신호 처리를 수행하며, 상위계층 처리부(511) 및 물리계층 처리부(515)를 포함할 수 있다. 상위계층 처리부(511)는 MAC 계층, RRC 계층, 또는 그 이상의 상위계층의 동작을 처리할 수 있다. 물리계층 처리부(515)는 PHY 계층의 동작(예를 들어, 하향링크 송신 신호 처리, 상향링크 수신 신호 처리 등)을 처리할 수 있다. 프로세서(510)는 베이스밴드 관련 신호 처리를 수행하는 것 외에도, 기지국 장치(500) 전반의 동작을 제어할 수도 있다.
안테나부(520)는 하나 이상의 물리적 안테나를 포함할 수 있고, 복수개의 안테나를 포함하는 경우 MIMO 송수신을 지원할 수 있다. 트랜시버(530)는 RF 송신기와 RF 수신기를 포함할 수 있다. 메모리(540)는 프로세서(510)의 연산 처리된 정보, 기지국 장치(500)의 동작에 관련된 소프트웨어, 운영체제, 애플리케이션 등을 저장할 수 있으며, 버퍼 등의 구성요소를 포함할 수도 있다.
기지국 장치(500)의 프로세서(510)는 본 발명에서 설명하는 실시예들에서의 B 개의 기지국들의 각각(즉, i (i=1, 2, ..., B) 번째 기지국)의 동작을 구현하도록 설정될 수 있다.
예를 들어, 기지국 장치(500)의 프로세서(510)의 상위계층 처리부(511)는 메시지 전달 제어부(512) 및 최적값 산출부(513)를 포함할 수 있다.
메시지 전달 제어부(512)는 기지국 장치(500)가 인접 기지국과 상호 메시지 전달을 수행하도록 제어할 수 있다. 예를 들어, 인접 기지국으로부터 수신되는 메시지에 기초하여 다양한 메시지의 값을 산출하고, 그 결과를 다른 인접 기지국으로 전달할 메시지를 생성할 수 있다.
최적값 산출부(513)는, 메시지 전달 제어부(512)에서 산출 또는 생성되는 메시지 값에 기초하여, ui (즉, i 번째 기지국의 턴-온 또는 턴-오프 상태) 를 결정할 수 있다. 또한, 최적값 산출부(513)는, a 번째 단말에 대한 신호 송신 여부 xia 를 결정할 수 있다. 또한, 최적값 산출부(513)는, B 개의 기지국에 의해 소비되는 총 에너지 소모량을 최소화하는 동시에 상기 B 개의 기지국의 데이터 속도를 최대화하는, ui 및 xia 의 최적화된 값을 획득할 수 있다.
여기서, ui 및 xia 의 최적화된 값은, 상기 수학식 5와 같이 설정된 초기 문제를, 소정의 팩터 함수에 기초하여 상기 수학식 11과 같은 제한 없는(unconstrained) 문제로 근사화시키고, 근사화된 문제를 해결함으로써 획득될 수 있다.
기지국 장치(500)의 동작에 있어서 본 발명의 예시들에서 기지국에 대해서 설명한 사항이 동일하게 적용될 수 있으며, 중복되는 설명은 생략한다.
도 6 내지 도 8은 본 개시와 관련된 시뮬레이션 결과를 나타내는 도면이다.
도 6은 기지국이 7개, 단말이 20개 있을 경우, 본 개시에 따른 메시지 전달 알고리즘을 이용하여, 기지국의 전원 상태 및 어떤 단말에게 송신하는지 표현한 그래프이다.
도 6의 예시에서 다이아몬드 기호는 매크로 기지국을 나타내고, 채워진(solid) 별 기호는 턴-온 상태의 마이크로 기지국을 나타내고, 비워진(blank) 별 기호는 턴-오프 상태의 마이크로 기지국을 나타내며, 원 기호는 단말을 나타낸다.
도 7은 기지국이 7개, 단말이 20개일 경우, 본 개시에 따른 메시지 전달(MP) 알고리즘 및 비교 알고리즘들(ES, UC, IE, SC, PD)에 따른 에너지 효율에 대한 누적분포함수를 비교하여 나타내고 있다. MP가 가장 좋은 에너지 효율을 달성하는 것을 확인할 수 있다. ES는 전체 경우의 수를 모두 고려하여 가장 좋은 에너지 효율을 보이는 경우를 찾아 나타낸 알고리즘이다. SC 알고리즘은 채널 상태의 합을 기준으로 각각의 기지국이 단말을 어디로 송신할지 결정하는 알고리즘이다. UC 알고리즘은 단말이 채널 상태를 기준으로 기지국을 선택하고 기지국이 송신하는 알고리즘이다. IE 알고리즘은 각각의 기지국에서의 에너지 효율의 합을 최대화시키는 알고리즘이다. 마지막으로 PD 알고리즘은 원시 분해 알고리즘을 기반으로 최적화시킨 알고리즘이다.
도 8은 단말의 개수의 증가에 따른 에너지 효율의 변화를 나타낸다. 어떤 상황에서도 본 개시에 따른 MP 알고리즘이 가장 좋은 에너지 효율을 달성하는 것을 확인할 수 있다.
도 6 내지 도 8의 예시에서 경로 손실 지수인
Figure 112021007093174-pat00034
, 매크로 기지국의 최대 송신 전력인
Figure 112021007093174-pat00035
, 마이크로 기지국의 최대 송신 전력인
Figure 112021007093174-pat00036
, 매크로 기지국의 운영 전력인
Figure 112021007093174-pat00037
, 마이크로 기지국의 운영 전력인
Figure 112021007093174-pat00038
, 노이즈 파워인
Figure 112021007093174-pat00039
, 마이크로 기지국의 최대 수용 단말의 수는 9개인 것으로 가정하였다.
본 개시에 따른 무선 통신 시스템에서 기지국 전원의 분산형 제어 방안에 따르면, 다중 사용자 대규모 안테나 시스템에서 각 사용자들이 지역적인 정보만을 이용한 통신 시스템의 구축이 가능하다. 중앙 처리 노드에서 기지국 동작을 결정해 주던 기존의 방식과는 다르게, 본 개시에서는 분산적으로 기지국 간 메시지를 주고 받으면서 기지국 동작을 결정하기 때문에, 중앙처리장치의 부담을 덜어줄 수 있다.
또한, 시뮬레이션 결과에서 확인되는 바와 같이, 본 개시에 따르면 다수의 사용자와 다수의 기지국 사이의 연관 관계 설정 및 신호 송신이 최적화되는 동시에, 각 기지국의 전원 상태를 고려한 전체 네트워크의 에너지 효율을 최대화하는 결과를 얻을 수 있으며, 다른 기법들 대비 높은 에너지 효율을 달성할 수 있다.
본 개시는 새벽 시간과 같은 단말의 개수가 비교적 적은 상황일 때, 또는 점심 시간처럼 단말의 개수가 많은 상황일 때 모두에 대해서, 기지국 간 상호 정보를 주고 받으면서 총 에너지 소모량은 줄이고, 품질 좋은 서비스를 단말에게 제공한다는 장점을 가지고 있다.
본 개시에 따르면, 기지국과 사용자는 지역적인 정보만을 가지고 알고리즘을 수행할 수 있으며, 통신 네트워크의 크기가 커서 현실적으로 접근하기 어려운 조합 문제(combinatorial problem)에서 낮은 복잡도로 좋은 성능을 낼 수 있다.
본 개시의 예시적인 방법들은 설명의 명확성을 위해서 동작의 시리즈로 표현되어 있지만, 이는 단계가 수행되는 순서를 제한하기 위한 것은 아니며, 필요한 경우에는 각각의 단계가 동시에 또는 상이한 순서로 수행될 수도 있다. 본 개시에 따른 방법을 구현하기 위해서, 예시하는 단계에 추가적으로 다른 단계를 포함하거나, 일부의 단계를 제외하고 나머지 단계를 포함하거나, 또는 일부의 단계를 제외하고 추가적인 다른 단계를 포함할 수도 있다.
본 개시의 다양한 실시예는 모든 가능한 조합을 나열한 것이 아니고 본 개시의 대표적인 양상을 설명하기 위한 것이며, 다양한 실시예에서 설명하는 사항들은 독립적으로 적용되거나 또는 둘 이상의 조합으로 적용될 수도 있다.
또한, 본 개시의 다양한 실시예는 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어, 또는 그들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어에 의한 구현의 경우, 하나 또는 그 이상의 ASICs(Application Specific Integrated Circuits), DSPs(Digital Signal Processors), DSPDs(Digital Signal Processing Devices), PLDs(Programmable Logic Devices), FPGAs(Field Programmable Gate Arrays), 범용 프로세서(general processor), 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.
본 개시의 범위는 다양한 실시예의 방법에 따른 동작이 장치 또는 컴퓨터 상에서 실행되도록 하는 소프트웨어 또는 머신-실행가능한 명령들(예를 들어, 운영체제, 애플리케이션, 펌웨어(firmware), 프로그램 등), 및 이러한 소프트웨어 또는 명령 등이 저장되어 장치 또는 컴퓨터 상에서 실행 가능한 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체(non-transitory computer-readable medium)를 포함한다.

Claims (10)

  1. 무선 통신 시스템에서 분산 방식으로 기지국의 전원을 제어하는 방법에 있어서,
    B 개의 기지국들 중 i 번째 기지국에서 인접 기지국과의 상호 메시지 전달에 기초하여 상기 i 번째 기지국의 턴-온 또는 턴-오프 상태 ui 를 결정하는 단계;
    상기 i 번째 기지국으로부터 N 개의 단말들 중에서 a 번째 단말에 대한 신호 송신 여부 xia 를 결정하는 단계; 및
    상기 B 개의 기지국에 의해 소비되는 총 에너지 소모량을 최소화하는 동시에 상기 B 개의 기지국의 데이터 속도를 최대화하는, 상기 ui 및 상기 xia 의 최적화된 값을 획득하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 B 개의 기지국은 하나의 매크로 기지국 및 B-1 개의 마이크로 기지국을 포함하고,
    상기 하나의 매크로 기지국의 턴-온 또는 턴-오프 상태는 u1 에 해당하는, 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 ui 및 상기 xia 의 최적화된 값은, 제한 함수를 가지는 초기 문제를 통하여 획득되고,
    상기 초기 문제는 아래의 수학식으로 정의되고,
    Figure 112021103233908-pat00040

    여기서,
    A는 N 개의 단말의 집합에 해당하고,
    I는 B 개의 기지국의 집합에 해당하고,
    Ria 는 상기 i 번째 기지국으로부터 상기 a 번째 단말로의 데이터 속도에 해당하고,
    Pall(v, u1)은 상기 B 개의 기지국들 중 턴-온 상태의 기지국들의 개수인 v와 상기 u1 에 기초하여 결정되는 상기 총 에너지 소모량에 해당하는, 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 제한 함수를 가지는 초기 문제는 제한 함수가 없는 문제로 근사화되고,
    상기 근사화는 소정의 팩터 함수에 기초하여 수행되는, 방법
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 제한 함수가 없는 문제는, 아래의 수학식으로 정의되고,
    Figure 112021103233908-pat00041

    여기서,
    Figure 112021103233908-pat00042

    인, 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 소정의 팩터 함수 중 제 1 팩터 함수는 아래의 수학식으로 정의되고,
    Figure 112021007093174-pat00043

    상기 소정의 팩터 함수 중 제 2 팩터 함수는 아래의 수학식으로 정의되고,
    Figure 112021007093174-pat00044

    상기 소정의 팩터 함수 중 제 3 팩터 함수는 아래의 수학식으로 정의되고,
    Figure 112021007093174-pat00045

    상기 소정의 팩터 함수 중 제 4 및 제 5 팩터 함수는 아래의 수학식으로 정의되는,
    Figure 112021007093174-pat00046

    방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 메시지 전달은 상기 소정의 팩터 함수에 대응하는 팩터 함수 노드들과 가변 노드들 간에 메시지들을 교환하는 것을 포함하는, 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 교환되는 메시지들은,
    Figure 112021103233908-pat00047

    을 포함하는, 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 a 번째 단말을 서빙하는 기지국은 아래의 수학식에 기초하여 결정되고,
    Figure 112021007093174-pat00048

    여기서,
    t는 반복(iteration)의 인덱스에 해당하고,
    Figure 112021007093174-pat00049
    는 αia (t) 의 추정값에 해당하고,
    Figure 112021007093174-pat00050
    는 ρia (t) 의 추정값에 해당하고,
    Figure 112021007093174-pat00051
    인, 방법.
  10. 무선 통신 시스템에서 분산 방식으로 전원을 제어하는 기지국 장치에 있어서,
    트랜시버;
    메모리; 및
    프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    B 개의 기지국들 중 i 번째 기지국에서 인접 기지국과의 상호 메시지 전달에 기초하여 상기 i 번째 기지국의 턴-온 또는 턴-오프 상태 ui 를 결정하고;
    상기 i 번째 기지국으로부터 N 개의 단말들 중에서 a 번째 단말에 대한 신호 송신 여부 xia 를 결정하고; 및
    상기 B 개의 기지국에 의해 소비되는 총 에너지 소모량을 최소화하는 동시에 상기 B 개의 기지국의 데이터 속도를 최대화하는, 상기 ui 및 상기 xia 의 최적화된 값을 획득하도록 설정되는, 기지국 장치.
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논문:ILLSOO SOHN *

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