KR102365347B1 - Nr-mimo 지원을 위한 채널 요소 정렬 및 채널 요소 간 관계 정보 기반 명시적 채널 상태 정보 피드백 기법 - Google Patents

Nr-mimo 지원을 위한 채널 요소 정렬 및 채널 요소 간 관계 정보 기반 명시적 채널 상태 정보 피드백 기법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 고차원 채널에 대한 정확한 CSI(channel state information) 피드백, 고차 다중 사용자 기술 및 높은 주파수 효율을 지원하기 위한 NR-MIMO(new radio multiple-input multiple-output) 시스템 동작을 위한 명시적 CSI 피드백 기법을 제안한다. 단말은 기지국으로부터 기준 신호를 수신하고, 상기 기준 신호에 기초하여 채널 추정을 수행하고, 상기 추정된 채널을 성분 별로 분리하여, 피드백 정보를 생성하며, 상기 피드백 정보를 송신한다. 기지국은 단말에 의한 방법의 각 단계들에 대응하는 역과정을 수행하여 기지국과 단말 간의 채널을 복원한다.

Description

NR-MIMO 지원을 위한 채널 요소 정렬 및 채널 요소 간 관계 정보 기반 명시적 채널 상태 정보 피드백 기법{EXPLICIT CHANNEL STATE INFORMATION FEEDBACK METHOD BASED ON SORTING CHANNEL ELEMENTS AND RELATIONSHIP INFORMATION AMONG CHANNEL ELEMENTS FOR SUPPORTING NEW-RADIO MULTIPLE-INPUT MULTIPLE-OUTPUT}
본 발명은 NR-MIMO(new radio multiple-input multiple-output) 시스템에 관한 것으로서, 더욱 구체적으로는 NR-MIMO 시스템에서 명시적으로 채널 상태 정보(channel state information, CSI)를 피드백하기 위한 시그널링 방법 및 그 방법을 이용하는 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), 및 SCMA(sparse code multiple access) 등이 개발되고 있다.
최근 3GPP(3rd generation partnership project)는 NR(new radio)이라는 이름으로 5G(5th generation) 통신 시스템을 위한 표준 기술을 제정하고 있다. NR-MIMO(multiple-input multiple-output) 시스템에서 기지국은 최대 256개의 안테나를 지원한다. 단말은 6GHz 이상의 주파수 대역에서 최대 32개의 안테나를 지원하고, 6GHz이하의 주파수 대역에서는 최대 8개의 안테나를 지원한다. 또한, NR-MIMO 시스템은 주파수 효율을 최대 30bps/Hz까지 지원할 것을 요구한다. 따라서, NR-MIMO 시스템 지원을 위해서는 고차 다중 사용자 MIMO(high-order multiuser MIMO)와 고차원 채널에 대한 정확한 채널 상태 정보 피드백(channel state information feedback)이 필요하다.
LTE(Long Term Evolution) 릴리즈(release) 13과 14에는 코드북에 기반한 암시적 CSI 피드백(implicit CSI feedback)이 적용된다. 암시적 CSI 피드백은 단일 사용자(single user)의 동작 기준으로 PMI(Precoding Matrix Indicator), CQI(Channel Quality Indicator), RI(Rank Indicator) 및 CRI(CSI-RS Resource Indicator)에 기반한 CSI 피드백이 수행된다. 암시적 CSI 피드백은 상대적으로 낮은 피드백 오버헤드가 수반하지만 채널 피드백의 정확도가 낮다. 그러므로, 다중 사용자 기술 지원을 위한 기지국에서의 프리코딩 및 스케줄링에 있어서 제한적인 동작만이 가능하다. 반면, 명시적 CSI 피드백(explicit CSI feedback)은 기지국과 단말 간 전체 채널 행렬, 채널 상관 행렬 또는 채널 상관 행렬의 고유 벡터 등을 피드백하므로 상대적으로 높은 오버헤드를 수반한다. 그러나, 높은 정확도의 채널 피드백을 수행할 수 있으므로, 기지국에서의 프리코딩 및 스케줄링에 있어서 높은 유연성을 확보할 수 있다.
NR-MIMO 시스템에서 요구하는 높은 주파수 효율, 고차원 채널에 대한 정확한 CSI 피드백 및 고차 다중 사용자 기술을 지원하기 위해 명시적 CSI 피드백 기법에 대한 연구가 필요하다.
본 발명은 암시적 CSI 피드백의 단점을 보완할 수 있는 효율적인 명시적 CSI 피드백 기법을 제공하는데 목적이 있다.
상술한 바와 같이, NR-MIMO(new radio multiple-input multiple output) 시스템은 기지국에서 최대 256개의 안테나, 단말에서 32개(6 GHz 이상의 주파수 대역) 또는 8개(6 GHz 이항의 주파수 대역)의 안테나를 지원할 수 있어야 하고, 주파수 효율을 최대 30 bps/Hz까지 지원할 수 있어야 한다. 이를 위해, 정확한 고차원 CSI(channel state information) 피드백 방법과 고차 다중 사용자 기술의 지원이 필요하다. LTE(long term evolution)에서의 암시적 CSI 피드백은 코드북에 기반하여 동작하므로, 현재 정의되지 않은 차원의 값을 가지는 채널 행렬에 대한 CSI 피드백을 위해서는 해당 채널 차원에 맞는 코드북을 재정의해야만 한다. 또한, 암시적 CSI 피드백은 낮은 피드백 오버헤드를 수반하지만, 낮은 정확도를 갖고, 단일 사용자 기준으로 동작하므로, 기지국에서 다중 사용자 기반의 프리코딩 및 스케줄링을 수행하는 경우 성능이 제한된다.
따라서, 본 발명은 임의의 차원을 갖는 채널 행렬에 대해 높은 정확도를 갖는 명시적 CSI 피드백 방법을 제공한다.
본 출원의 일 실시예에 따르면, 단말에 의한, 피드백 정보를 송신하는 방법이 제공된다. 상기 방법은 기지국으로부터 기준 신호를 수신하는 단계, 상기 기준 신호에 기초하여 채널 추정을 수행하는 단계, 상기 추정된 채널을 성분 별로 분리하여, 피드백 정보를 생성하는 단계, 및 상기 피드백 정보를 송신하는 단계를 포함한다.
본 출원의 다른 일 실시예에 따르면, 피드백 정보를 수신하는 방법이 제공된다. 상기 방법은 기준 신호를 송신하는 단계, 상기 기준 신호에 대한 피드백 정보를 수신하는 단계, 및 상기 피드백 정보에 기초하여 채널을 복원하는 단계를 포함한다.
본 출원의 다른 일 실시예에 따르면, 피드백 정보를 송신하는 단말이 제공된다. 상기 단말은 기지국으로부터 기준 신호를 수신하고 기지국으로 피드백 정보를 송신하도록 구성된 무선 통신부, 및 상기 기준 신호에 기초하여 채널 추정을 수행하고, 상기 추정된 채널을 성분 별로 분리하여, 상기 피드백 정보를 생성하도록 구성된 제어부를 포함한다.
본 출원의 다른 일 실시예에 따르면, 피드백 정보를 수신하는 기지국이 제공된다. 상기 기지국은 기준 신호를 송신하고, 상기 기준 신호에 대한 피드백 정보를 수신하도록 구성된 무선 통신부, 및 상기 피드백 정보에 기초하여 채널을 복원하도록 구성된 제어부를 포함한다.
단말이 기지국으로 피드백해야할 채널 요소의 개수가 많아지더라도 채널 요소의 개수에 무관하게 명시적인 채널 상태 정보를 피드백할 수 있다.
LTE(long term evolution)에서의 암시적 CSI(channel state information) 피드백은 코드북에 기반하여 동작하는 것이 필수적이었던 것에 비해, 본 발명의 실시예에 따른 명시적 CSI 피드백은 코드북과 무관하게 동작이 가능하다.
LTE에서의 암시적 CSI 피드백은 임의의 기지국 및 단말 안테나 수로 이루어진 채널 행렬에 대해 각 채널 행렬의 차원마다 코드북을 새로 정의해야 하지만, 본 발명의 실시예에 따르면 코드북을 새로 정의할 필요가 없다.
임의의 차원의 채널 행렬에 대한 CSI 피드백이 가능하다. 즉, 임의의 기지국 및 단말 안테나 수로 이루어진 채널 행렬에 대한 CSI 피드백 시, 범용성을 가진다.
LTE에서의 암시적 CSI 피드백 대비 높은 정확도의 CSI 피드백이 가능해지므로, 최대 주파수 효율의 목표 달성 및 고차 다중 사용자 기술 지원이 가능하다.
도 1은 본 발명의 실시예가 적용되는 기지국 및 단말의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예의 동작 과정을 나타낸다.
도 3은 표준 정규(normal) 분포가 사용되는 경우, 누적 밀도 함수 이용 방식을 이용하여 근사 채널을 생성하는 과정을 나타낸 것이다.
도 4는 표준 정규(normal) 분포가 사용되는 경우, 8개의 채널 요소를 갖는 확률 밀도 함수 이용 방식을 이용하여 근사 채널을 생성하는 과정을 나타낸 것이다.
도 5는 실시예 1에 대한 기지국의 동작을 나타낸다.
도 6은 실시예 1에 대한 단말의 동작을 나타낸다.
도 7은 실시예 2에 대한 기지국의 동작을 나타낸다.
도 8은 실시예 2에 대한 단말의 동작을 나타낸다.
도 9는 실시예 3에 대한 기지국의 동작을 나타낸다.
도 10은 실시예 3에 대한 단말의 동작을 나타낸다.
도 11은 실시예 4에 대한 기지국의 동작을 나타낸다.
도 12는 실시예 4에 대한 단말의 동작을 나타낸다.
도 13은 실시예 5에 대한 기지국의 동작을 나타낸다.
도 14는 실시예 5에 대한 단말의 동작을 나타낸다.
도 15는 실시예 6에 대한 기지국의 동작을 나타낸다.
도 16은 실시예 6에 대한 단말의 동작을 나타낸다.
본 실시 예들은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 특정한 실시 형태에 대해 범위를 한정하려는 것이 아니며, 개시된 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 실시 예들을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 권리범위를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "구성되다" 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.
실시예에 있어서 '모듈' 혹은 '부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 '모듈' 혹은 복수의 '부'는 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 '모듈' 혹은 '부'를 제외하고는 적어도 하나의 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서(미도시)로 구현될 수 있다.
본 출원에서 채널(channel)은 기지국과 단말 간 채널 행렬, 채널 상관 행렬, 채널 상관 행렬의 고유 벡터, 또는 그 이외의 일반적으로 무선 통신 시스템에서 무선 채널이라고 불리는 행렬로 정의될 수 있다.
본 출원에서 채널 요소(channel element)는 채널 행렬을 구성하는 스칼라의 개수를 의미한다. 예를 들어, 기지국 안테나가
Figure 112017049022560-pat00001
개, 단말 안테나가
Figure 112017049022560-pat00002
개인 경우 기지국과 단말 간 채널 행렬의 차원은
Figure 112017049022560-pat00003
로 표현할 수 있고, 해당 채널 행렬 내에는
Figure 112017049022560-pat00004
개의 채널 요소가 존재하게 된다. 이하에서는 표현의 간소화를 위해, 채널 요소의 개수를
Figure 112017049022560-pat00005
으로 정의하고, 기지국으로 피드백 할 채널에 따라
Figure 112017049022560-pat00006
의 값을 가변적으로 정하도록 한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 채널 행렬의 채널 요소들을 크기 순서대로 정렬할 수 있도록 채널 요소들을 특정 채널 성분(channel component)으로 나누게 된다. 구체적으로, 각 채널 요소는 복소수로 표현되므로, 각 채널 요소를 실수 값으로 표현하기 위해 채널 성분으로 나누어 나타낼 수 있다. 예를 들어, 채널 요소의 실수 성분과 허수 성분, 채널 요소의 크기 성분과 위상 성분, 채널 요소의 실수 성분과 위상 성분, 또는 복소수 값인 원 채널 요소를 표현할 수 있고 크기 순서대로 정렬할 수 있는 실수 값을 갖는 다른 성분들이 채널 성분으로 될 수 있다.
본 발명의 일 실시예 따르면, 정의된 채널을 정해진 채널 성분으로 나눈 후 각 채널 성분을 크기 순서대로 정렬하게 된다. 이때 크기 순서대로 정렬되기 전의 정렬 순서를 원 정렬 순서로 정의한다.
1. 시스템 모델
도 1은 본 발명의 실시예가 적용되는 기지국 및 단말의 블록도이다.
도 1의 시스템 모델과 같이, 본 발명의 실시예는
Figure 112017049022560-pat00007
개의 안테나를 갖는 기지국과
Figure 112017049022560-pat00008
개의 안테나를 갖는 복수의 단말이 존재하는 하향링크 전송 환경에 적용 가능하다. 본 출원의 실시예에서는 기지국과 각 단말 간 채널에 대해, 기지국으로의 CSI 피드백이 각 단말에서 수행되므로, 피드백 동작은 각 단말 별로 이루어진다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 명시적 CSI 피드백이 적용되는 채널은 기지국과 단말 간 채널 행렬, 채널 상관 행렬의 고유 벡터, 또는 그 외에 무선 통신 시스템에서 일반적으로 통칭하는 채널로 정의될 수 있다. 기지국의 안테나가
Figure 112017049022560-pat00009
개, 단말의 안테나가
Figure 112017049022560-pat00010
개인 경우, 기지국과 단말 간 채널 행렬
Figure 112017049022560-pat00011
, 채널 상관 행렬
Figure 112017049022560-pat00012
, 채널 상관 행렬의 고유 벡터
Figure 112017049022560-pat00013
의 차원은 각각 수학식 1, 2 및 3과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112017049022560-pat00014
Figure 112017049022560-pat00015
Figure 112017049022560-pat00016
수학식 1 내지 3에서의 각 채널들은 복소수 값의 채널 요소들을 갖는다. 예를 들어, 본 발명의 실시예에 따른 명시적 CSI 피드백이 적용되는 채널을 기지국과 단말 간의 채널 행렬로 정의한다면, 채널 요소의 개수
Figure 112017049022560-pat00017
은 수학식 4와 같이 정의될 수 있다.
Figure 112017049022560-pat00018
한편, 본 발명의 실시예에서의 하나의 동작으로서, 채널 요소들을 크기 순서대로 정렬하는 동작이 있다. 채널 요소들을 크기 순서대로 정렬하는 동작에 대한 설명의 편의를 위해, 수학식 1의 채널 행렬을 수학식 5와 같이 벡터화하여 채널 벡터
Figure 112017049022560-pat00019
로 표현할 수 있다.
Figure 112017049022560-pat00020
수학식 5에서
Figure 112017049022560-pat00021
는 채널 벡터의
Figure 112017049022560-pat00022
번째 채널 요소를 의미한다. 채널 벡터는 총
Figure 112017049022560-pat00023
개의 채널 요소로 이루어져 있다. 그러나, 채널 행렬을 벡터화하여 채널 벡터로 표현하는 과정은 본 발명의 구현에 있어서 필수적인 것은 아니며, 단지 채널 요소들을 크기 순서대로 정렬하는 동작에 대한 설명의 편의를 위한 것이다.
2. 전체 동작 과정
도 2는 본 발명의 실시예의 동작 과정을 나타낸다.
기지국은 단말로 기준 신호를 전송한다(210). 단말은 기준 신호에 기초하여 기지국과 단말 간 채널을 추정하고(220), 추정된 채널 성분을 분리(230)한 후, 피드백 정보를 생성한다(240). 이후, 단말은 기지국으로 명시적 CSI 피드백을 전송한다(250). 기지국은 피드백 정보를 이용하여 채널을 재조합하고(260), 채널 성분을 결합하여(270), 최종적으로 기지국과 단말 간의 CSI 정보를 획득한다(280).
한편, 단말이 기지국으로부터 기준 신호를 수신하고(210), 기지국으로 피드백 정보를 송신하는 것(250)은 도 1의 단말의 무선 통신부에 의해 수행될 수 있고, 단말이 채널을 추정하고(220), 추정된 채널 성분을 분리(230)하여 피드백 정보를 생성하는 것(240)은 도 1의 단말의 피드백 정보 생성부와 같은 제어부에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 단말의 제어부는 후술할 2.3 피드백 정보 생성(240)에서의 동작들, 즉 채널 요소들을 그룹화하는 것(2.3-1 그룹화), 성분 별로 분리된 채널 요소들을 정렬하는 것(2.3-2 크기 순서 정렬), 정렬된 채널 요소들을 특정 확률 분포로 근사하는 것(2.3-3 확률 분포 근사)을 수행하도록 구성될 수 있다.
또한, 기지국이 단말로 기준 신호를 송신하고(210), 단말로부터 피드백 정보를 수신하는 것(250)은 도 1의 기지국의 무선 통신부에 의해 수행될 수 있고, 기지국이 피드백 정보를 이용하여 채널을 재조합하고(260), 채널 성분을 결합하는 것(270), 즉 피드백 정보에 기초하여 채널을 복원하는 것은 도 1의 기지국의 피드백 정보 조합부와 같은 제어부에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 기지국의 제어부는 후술할 2.5 피드백 정보 이용 채널 재조합(260)에서의 동작들(2.5-1 확률 분포 근사 해제, 2.5-2 정렬 순서 복원, 2.5-3 그룹화 해제)를 수행하도록 구성될 수 있다.
도 2의 각 동작에 대한 자세한 내용은 아래에서 설명하기로 한다.
2.1 기준 신호 전송(210) 및 기지국-단말 간 채널 추정(220)
기지국은 단말에서의 채널 추정을 위해 기준 신호를 전송한다(210). 이때 기준 신호는 LTE에서 사용하는 프리코딩되지 않은(non-precoded) CSI-RS, 빔포밍된(beamformed) CSI-RS일 수 있고, NR-MIMO에서 새롭게 정의하는 기준 신호일 수 있다. 이하에서는 설명의 편의를 위해, 기지국과 단말 간 채널 추정(220)의 결과로서, 수학식 5의 채널 벡터가 도출된다고 가정한다.
2.2 채널 성분 분리(230)
기지국과 단말 간의 채널 추정(220) 후, 단말은 채널 벡터를 2개 이상의 채널 성분으로 분리한다(230). 분리된 채널 성분들은 복소수 값인 채널 요소를 크기 순서대로 정렬할 수 있도록 채널 요소를 실수 값으로 표현할 수 있어야 한다. 예를 들어, 채널 요소를 실수 성분과 허수 성분의 채널 성분으로 분리한다면, 원 채널 요소와 분리된 채널 요소 간의 관계는 수학식 6과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112017049022560-pat00024
수학식 6에서
Figure 112017049022560-pat00025
와
Figure 112017049022560-pat00026
는 각각 채널 요소
Figure 112017049022560-pat00027
의 실수 성분과 허수 성분을 의미한다. 수학식 6과 같이 각 채널 요소를 실수 성분과 허수 성분으로 분리할 수 있지만, 채널 요소를 크기 성분과 위상 성분, 실수 성분과 위상 성분, 또는 복소수 값인 원 채널 요소를 표현할 수 있고 크기 순서대로 정렬할 수 있는 실수 값을 갖는 다른 성분들로 채널 성분 분리가 수행될 수 있다. 구체적으로, 각 채널 요소를 크기 성분과 위상 성분으로 분리한다면, 수학식 7과 같이 표현할 수 있다. 또한, 각 채널 요소를 실수 성분과 위상 성분으로 분리한다면, 수학식 8과 같이 표현할 수 있다.
Figure 112017049022560-pat00028
Figure 112017049022560-pat00029
수학식 7에서
Figure 112017049022560-pat00030
와
Figure 112017049022560-pat00031
는 각각 채널 요소
Figure 112017049022560-pat00032
의 크기 성분과 위상 성분을 의미한다. 수학식 8에서
Figure 112017049022560-pat00033
와
Figure 112017049022560-pat00034
는 각각 채널 요소
Figure 112017049022560-pat00035
의 실수 성분과 위상 성분을 의미한다. 상술한 채널 성분의 분리를 정리하면 아래의 표 1과 같다.
Figure 112017049022560-pat00036
2.3 피드백 정보 생성(240)
채널 성분을 분리(230)한 후, 단말은 각 채널 성분별로 피드백 정보 생성한다(240). 피드백 정보를 생성하는 단계(240)는 그룹화, 크기 순서 정렬 및 확률 분포 근사를 포함할 수 있다. 상기 3가지 과정은 ⅰ) 그룹화, 크기 순서 정렬, 확률 분포 근사 순으로 수행되거나, ⅱ) 크기 순서 정렬, 그룹화, 확률 분포 근사 순으로 수행될 수 있다.
이하에서는, 먼저 수행 순서와 관계없이 그룹화, 크기 순서 정렬 및 확률 분포 근사에 대해 상세하게 설명하고, 이후 수행 순서에 따라 고려해야 할 사항들에 대해 설명한다.
2.3-1 그룹화
그룹화 과정은 전체 채널 요소들을 특정 개수의 채널 요소를 포함하는 그룹들로 나누는 것을 의미한다. 그룹화 과정은 그룹들 간에 동일한 개수의 채널 요소를 갖도록 균등하게 또는 상이한 개수의 채널 요소를 갖도록 불균등하게 수행될 수 있다.
그룹들 간에 동일한 개수의 채널 요소를 갖도록 그룹화 과정이 수행되는 경우,
Figure 112017049022560-pat00037
개의 전체 채널 요소들을
Figure 112017049022560-pat00038
개의 채널 요소를 갖는
Figure 112017049022560-pat00039
개의 그룹으로 나눈다면, 수학식 9와 같은 등식이 성립한다.
Figure 112017049022560-pat00040
그룹들 간에 상이한 개수의 채널 요소를 갖도록 그룹화 과정이 수행되는 경우,
Figure 112017049022560-pat00041
번째 그룹이 각각
Figure 112017049022560-pat00042
개의 채널 요소로 구성된다면, 수학식 10과 같은 등식이 성립한다.
Figure 112017049022560-pat00043
그룹들 간에 상이한 개수의 채널 요소를 갖도록 그룹화 과정이 수행되는 경우, 각 그룹 별로 특정 채널 요소를 갖도록 하는 그룹화 방식들이 적용 가능하다. 예를 들어, 후술할 확률 분포 근사 과정(2.3-3 확률 분포 근사)에서 채널 요소들을 특정 확률 분포로 근사시키는 경우, 확률 분포 근사의 정확도를 보다 높일 수 있도록 그룹화를 수행할 수 있다. 즉, 전체 채널 요소들을 특정 확률 분포에 근사시키는 경우, 정확도가 높은 요소들만을 선별하여 그룹화하여 피드백 정보 생성 과정을 수행할 수 있다.
채널 요소들에 대한 균등 또는 불균등 그룹화는 표 2와 같이 정리할 수 있다. 표 2는 각 그룹화 방식을 전체 채널 요소의 개수
Figure 112017049022560-pat00044
이 6이고, 채널 요소를 실수 성분과 허수 성분으로 분리한 경우에 있어서, 실수 성분
Figure 112017049022560-pat00045
에 대한 그룹화의 예시들을 설명한다. 표 2에서,
Figure 112017049022560-pat00046
는 k 번째 그룹을 표현한다.
Figure 112017049022560-pat00047
표 2를 참조하면, 전체 채널 요소의 개수
Figure 112017049022560-pat00048
이 6인 그룹화 전 채널 벡터의 실수 성분은
Figure 112017049022560-pat00049
으로 나타낼 수 있다.
균등 그룹화 방식의 첫번째 예는 채널 벡터의 실수 성분을 첫번째 내지 세번째 채널 요소와 네번째 내지 여섯번째 채널 요소로 그룹화한 것이다. 즉, 채널 벡터를 2개의 그룹으로 나누고(
Figure 112017049022560-pat00050
), 각 그룹은 3개의 채널 요소를 갖도록(
Figure 112017049022560-pat00051
) 그룹화하였다. 결과적으로, 수학식 11과 같이, 채널 벡터
Figure 112017049022560-pat00052
은 첫번째 그룹
Figure 112017049022560-pat00053
과 두번째 그룹
Figure 112017049022560-pat00054
로 그룹화된다.
Figure 112017049022560-pat00055
균등 그룹화 방식의 두번째 예는 채널 벡터의 실수 성분을 홀수번째 채널 요소와 짝수번째 채널 요소로 그룹화한 것이다. 첫번째 예와 마찬가지로, 채널 벡터를 2개의 그룹으로 나누고(
Figure 112017049022560-pat00056
), 각 그룹은 3개의 채널 요소를 갖도록(
Figure 112017049022560-pat00057
) 그룹화하였다. 결과적으로, 수학식 12와 같이, 채널 벡터
Figure 112017049022560-pat00058
은 첫번째 그룹
Figure 112017049022560-pat00059
과 두번째 그룹
Figure 112017049022560-pat00060
로 그룹화된다.
Figure 112017049022560-pat00061
균등 그룹화 방식의 세번째 예는 채널 벡터의 실수 성분을 첫번째와 두번째 채널 요소, 세번째와 네번째 채널 요소, 및 다섯번째와 여섯번째 채널 요소로 그룹화한 것이다. 즉, 채널 벡터를 3개의 그룹으로 나누고(
Figure 112017049022560-pat00062
), 각 그룹은 2개의 채널 요소를 갖도록(
Figure 112017049022560-pat00063
) 그룹화하였다. 결과적으로, 수학식 13과 같이, 채널 벡터
Figure 112017049022560-pat00064
은 첫번째 그룹
Figure 112017049022560-pat00065
, 두번째 그룹
Figure 112017049022560-pat00066
및 세번째 그룹
Figure 112017049022560-pat00067
으로 그룹화된다.
Figure 112017049022560-pat00068
상술한 첫번째 내지 세번째 예 이외에도, 그룹별로 동일한 채널 요소의 개수를 갖는 균등 그룹화 방식이 적용가능하다.
비균등 그룹화 방식의 첫번째 예는 채널 벡터를 3개의 그룹으로 나누고(
Figure 112017049022560-pat00069
), 첫번째 그룹은 3개의 채널 요소(
Figure 112017049022560-pat00070
), 두번째 그룹은 2개의 채널 요소(
Figure 112017049022560-pat00071
), 세번째 그룹은 1개의 채널 요소(
Figure 112017049022560-pat00072
)를 갖도록 그룹화한 것이다. 결과적으로, 수학식 14와 같이, 채널 벡터
Figure 112017049022560-pat00073
은 첫번째 그룹
Figure 112017049022560-pat00074
, 두번째 그룹
Figure 112017049022560-pat00075
및 세번째 그룹
Figure 112017049022560-pat00076
으로 그룹화된다.
Figure 112017049022560-pat00077
비균등 그룹화 방식의 두번째 예는 채널 벡터를 2개의 그룹으로 나누고(
Figure 112017049022560-pat00078
), 첫번째 그룹은 2개의 채널 요소(
Figure 112017049022560-pat00079
), 두번째 그룹은 4개의 채널 요소(
Figure 112017049022560-pat00080
)를 갖도록 그룹화한 것이다. 결과적으로, 수학식 15와 같이, 채널 벡터
Figure 112017049022560-pat00081
은 첫번째 그룹
Figure 112017049022560-pat00082
과 두번째 그룹
Figure 112017049022560-pat00083
으로 그룹화된다.
Figure 112017049022560-pat00084
비균등 그룹화 방식의 세번째 예는 채널 벡터를 3개의 그룹으로 나누고(
Figure 112017049022560-pat00085
), 첫번째 그룹은 3개의 채널 요소(
Figure 112017049022560-pat00086
), 두번째 그룹은 1개의 채널 요소(
Figure 112017049022560-pat00087
), 세번째 그룹은 2개의 채널 요소(
Figure 112017049022560-pat00088
)를 갖도록 그룹화한 것이다. 결과적으로, 수학식 16과 같이, 채널 벡터
Figure 112017049022560-pat00089
은 첫번째 그룹
Figure 112017049022560-pat00090
, 두번째 그룹
Figure 112017049022560-pat00091
및 세번째 그룹
Figure 112017049022560-pat00092
으로 그룹화된다.
Figure 112017049022560-pat00093
한편, 상술한 그룹화 과정은 본 발명의 실시예에 따른 명시적 CSI 피드백 방법에서 필수적인 동작은 아니며, 오버헤드를 줄이기 위해 선택적으로 사용될 수 있다. 또한, 상술한 바와 같이, 본 그룹화 과정은 후술할 확률 분포 근사 과정에서의 정확도를 높이기 위해 적용될 수 있다.
그룹화 과정 전까지는 전체 채널 요소들에 대해 본 발명의 동작이 수행되고, 그룹화 과정 후부터는 각 그룹 별 채널 요소들에 대해 본 발명의 동작이 수행된다. 따라서, 그룹화 과정이 크기 순서 정렬 및 확률 분포 근사 과정보다 앞서 수행되는 경우(즉, 그룹화 -> 크기 순서 정렬 -> 확률 분포 근사), 그룹화 과정은 전체 채널 요소들에 대해 수행되고, 크기 순서 정렬과 확률 분포 근사 과정은 각 그룹 별 채널 요소들에 대해 각각 적용된다. 그룹화 과정이 크기 순서 정렬 이후에 수행되는 경우(즉, 크기 순서 정렬 -> 그룹화 -> 확률 분포 근사), 크기 순서 정렬은 전체 채널 요소들에 대해 수행되고, 그룹화 과정은 크기 순서대로 정렬된 전체 채널 요소들에 대해 수행되며, 확률 분포 근사 과정은 각 그룹별 채널 요소들에 대해 적용된다.
2.3-2 크기 순서 정렬
크기 순서 정렬 과정은 분리된 각 채널 성분 별로 채널 요소들을 크기 순으로 오름차순 또는 내림차순 정렬하는 것을 의미한다. 아래의 수학식 17은 전체 채널 요소들의 개수가 8인 경우(
Figure 112017049022560-pat00094
)인 경우 원 채널 요소의 실수 성분을 표현하는 벡터
Figure 112017049022560-pat00095
과 이를 오름차순으로 정렬한 벡터
Figure 112017049022560-pat00096
, 원 정렬 순서를 나타내는 벡터
Figure 112017049022560-pat00097
과 오름차순으로 정렬한 경우의 변형 정렬 순서를 나타내는 벡터
Figure 112017049022560-pat00098
를 나타낸다.
Figure 112017049022560-pat00099
수학식 17을 참조하면,
Figure 112017049022560-pat00100
이 크기 순서 정렬 과정을 통해 오름차순으로 정렬된 것을 확인할 수 있다. 이후, 단말이 기지국으로 채널에 대한 피드백을 하고, 기지국이 원 채널을 복원하는 경우, 원 정렬 순서를 나타내는 벡터
Figure 112017049022560-pat00101
에 대한 정보가 필요하게 된다.
크기 순서 정렬 과정도 그룹화 과정과 마찬가지로 피드백 정보 생성 순서에 따라 상이한 동작을 나타낸다. 구체적으로, 그룹화, 크기 순서 정렬, 확률 분포 근사의 순서로 피드백 정보가 생성되는 경우, 크기 순서 정렬 과정은 각 그룹 별로 적용되므로, 원 정렬 순서도 각 그룹 별로 필요하다. 반면에, 크기 순서 정렬, 그룹화, 확률 분포 근사의 순서로 피드백 정보가 생성되는 경우, 크기 순서 정렬 과정은 전체 채널 요소들에 대해 적용되므로, 원 정렬 순서는 전체 채널 요소에 대해 필요하다.
2.3-3 확률 분포 근사
확률 분포 근사 과정은, 기지국에서 채널을 복원할 수 있도록, 크기 순서 정렬 과정을 거친 채널 요소들을 특정 확률 분포로 근사하여 피드백 정보를 생성하는 과정이다. 본 출원의 실시예에 따르면, 채널 요소 값 자체를 피드백해주는 일반적인 CSI 피드백 방식들과는 다르게, 채널 요소들을 근사할 수 있는 확률 분포와 해당 확률 분포를 표현할 수 있는 파라미터들을 피드백 정보로서 생성할 수 있다. 확률 밀도 함수는 입력 값에 대한 확률 값을 출력해주는 함수로서, 본 발명에 따른 실시예서는 확률 밀도 함수의 특징을 이용하여 단말은 피드백 정보를 생성하고, 기지국은 채널 복원 과정을 수행한다. 표 3은 확률 분포 근사 방식에 대해 설명한다. 표 3에서
Figure 112017049022560-pat00102
는 지수(exponential) 함수,
Figure 112017049022560-pat00103
는 표준 정규(normal) 분포의 상보 누적 밀도 함수를 의미한다.
Figure 112017049022560-pat00104
표 3을 참조하면, 균등(uniform)분포의 경우, 누적 밀도 함수는 수학식 18과 같이 표현되고, 확률 분포 표현 파라미터로는 ⅰ) 최소값, 최대값 (a, b), ⅱ) 최대값, 차이의 평균값 (b, (b-a)/M), ⅲ) 최소값, 차이의 평균값 (a. (b-a)/M), ⅳ) ⅰ) 내지 ⅲ) 이외에도 균등 분포를 나타낼 수 있는 2개 이상의 표현 파라미터가 사용 가능하다.
Figure 112017049022560-pat00105
정규(normal) 분포의 경우, 누적 밀도 함수는 수학식 19와 같이 표현되고, 확률 분포 표현 파라미터로는 평균(
Figure 112017049022560-pat00106
)과 표준 편차(
Figure 112017049022560-pat00107
)가 사용 가능하다.
Figure 112017049022560-pat00108
레일리(Rayleigh) 분포의 경우, 누적 밀도 함수는 수학식 20과 같이 표현되고, 확률 분포 표현 파라미터로는 매개변수(
Figure 112017049022560-pat00109
)가 사용 가능하다.
Figure 112017049022560-pat00110
확률 분포 근사 과정은 그룹 별로 수행된다. 따라서, 각 그룹 별로 동일한 확률 분포 근사를 수행할 수 있고, 상이한 확률 분포 근사를 수행할 수도 있다. 각 그룹 별로 동일한 확률 분포 근사를 수행하는 경우, ⅰ) 각 그룹 별 확률 분포 표현 파라미터를 개별적으로 생성하여 피드백할 수 있고, ⅱ) 각 그룹 별 확률 분포 표현 파라미터들을 개별적으로 생성한 후, 각 표현 확률 분포 표현 파라미터들의 평균값을 모든 그룹의 확률 분포 표현 파라미터로서 피드백할 수도 있다.
표 4는 그룹 별 확률 분포 근사 방식에 대해 설명한다. 표 4의 예시에서는, 실수 성분에 대해
Figure 112017049022560-pat00111
개의 그룹 개수로 채널 요소들의 그룹화가 수행되었고, 확률 분포로서 정규 분포가 사용되었으며, 확률 분포 표현 파라미터로서 평균과 표준 편차가 사용되었다.
Figure 112017049022560-pat00112
표 4를 참조하면, 그룹 별로 동일한 확률 분포 종류가 사용되는 경우의 첫번째 예에서, 그룹 별 개별적인 확률 분포 표현 파리마터는 수학식 21과 같이 생성될 수 있다.
Figure 112017049022560-pat00113
수학식 21에서,
Figure 112017049022560-pat00114
는
Figure 112017049022560-pat00115
번째 그룹의 평균,
Figure 112017049022560-pat00116
는
Figure 112017049022560-pat00117
번째 그룹의 표준 편차이다.
그룹 별로 동일한 확률 분포 종류가 사용되는 경우의 두번째 예에서는 각 그룹 별로 생성한 확률 분포 표현 파라미터들의 평균값이 수학식 22로부터 도출되어 사용된다.
Figure 112017049022560-pat00118
그룹 별로 동일한 확률 분포 종류가 사용되는 경우의 세번째 예에서는 각 그룹 별로 생성한 확률 분포 표현 파라미터들 중 유사한 값을 가지는 그룹들 간의 평균값이 수학식 23과 24로부터 도출되어 사용된다.
Figure 112017049022560-pat00119
여기서
Figure 112017049022560-pat00120
는 모든 그룹의 인덱스를 가지는 집합,
Figure 112017049022560-pat00121
는 유사한 확률 분포 표현 파라미터를 갖는 그룹들의 집합이
Figure 112017049022560-pat00122
개 존재하는 경우 그 중
Figure 112017049022560-pat00123
번째 집합을 의미한다.
Figure 112017049022560-pat00124
여기서
Figure 112017049022560-pat00125
는
Figure 112017049022560-pat00126
내의 원소의 개수를 의미한다.
상술한 첫번째 내지 세번째 예 이외에도, 그룹 별로 동일한 확률 분포 종류가 사용되는 경우, 각 그룹 별로 확률 분포 표현 파라미터를 생성하는 임의의 방식이 가능하다.
그룹 별로 상이한 확률 분포 종류가 사용되는 경우에는 그룹 별로 개별적인 확률 분포 표현 파라미터가 생성된다. 또한, 일부 그룹들이 동일한 확률 분포 종류가 사용되는 경우, 전체 그룹들 중 동일한 확률 분포 종류를 사용하는 그룹들에 대해, 모든 그룹이 동일한 확률 분포 종류 사용하는 방식들이 적용될 수 있다.
한편, 상술한 확률 분포 근사 과정에 있어서, 기지국이 피드백 채널에 대한 채널 복원 시 정확도를 높일 수 있고, 해당 확률 분포를 나타낼 수 있는 파라미터의 개수가 적으며, 각 파라미터가 가질 수 있는 값의 범위가 제한되어 있는 확률 분포를 사용하는 것이 바람직하다.
2.4 단말으로부터 기지국으로의 피드백 정보 전송(250)
상술한 채널 성분 분리 단계(230)부터 피드백 정보 생성 단계(240) 내의 3가지 과정(그룹화, 크기 순서 정렬, 확률 분포 근사)을 거치면서, 각 과정 별로 생성되는 피드백 정보는 표 5와 같다.
Figure 112017049022560-pat00127
Figure 112017049022560-pat00128
표 5에서, 선택적 피드백에 해당하는 피드백 정보는 시스템 내에서 기본(default) 값으로 설정된 해당 정보를 사용하고, 특정 사유로 해당 정보에 대한 변경이 필요한 경우에만 피드백 정보에 포함시킬 수 있다. 필수적 피드백에 해당하는 피드백 정보는 본 발명의 실시예에 따른 명시적 CSI 피드백을 수행하는 경우 반드시 필요한 피드백 정보를 의미한다.
구체적으로, 표 5를 참조하면, 채널 성분 분리에 있어서 분리 방식 정보가 피드백 정보로서 생성될 수 있다. 예를 들어, 표 1의 채널 성분 분리 방식 1과 같이 채널 성분을 실수 성분과 허수 성분으로 분리하는 방식이 기본 값으로 설정되고, 다른 방식을 사용하는 경우에만 분리 방식 정보가 피드백될 수 있다. 분리 방식 정보의 피드백 오버헤드는 정의하는 분리 방식 종류의 개수(분리 방식 개수, 분리 방식 별 채널 성분의 개수)에 따라 결정된다.
또한, 그룹화에 있어서 그룹화 방식 정보가 피드백 정보로서 생성될 수 있다. 예를 들어, 표 2의 균등 그룹화 방식 1이 기본 값으로 설정되고, 다른 방식을 사용하는 경우에만 그룹화 방식 정보가 피드백될 수 있다. 그룹화 방식 정보의 피드백 오버헤드는 정의하는 그룹화 방식의 개수에 따라 결정된다.
크기 순서 정렬에 있어서는 원 정렬 순서가 필수적 피드백 정보로 생성된다. 그룹화, 크기 순서 정렬, 확률 분포 근사의 순서로 피드백 정보가 생성되는 경우, 각 그룹별로 원 정렬 순서가 개별적으로 피드백된다. 따라서, 각 그룹 별로
Figure 112017049022560-pat00129
를 이용하여 만들 수 있는 모든 순열의 개수를 표현할 수 있는 피드백 오버헤드가 필요하다. 즉, 분리 채널 성분 개수
Figure 112017049022560-pat00130
, 그룹 개수
Figure 112017049022560-pat00131
, 그룹 당 채널 요소 개수
Figure 112017049022560-pat00132
의 경우,
Figure 112017049022560-pat00133
의 피드백 오버헤드가 요구된다. 반면에, 크기 순서 정렬, 그룹화, 확률 분포 근사의 순서로 피드백 정보가 생성되는 경우, 전체 채널 요소에 대해 원 정렬 순서가 피드백된다. 따라서,
Figure 112017049022560-pat00134
을 이용하여 만들 수 있는 모든 순열의 개수를 표현할 수 있는 피드백 오버헤드가 필요하다. 즉, 분리 채널 성분 개수
Figure 112017049022560-pat00135
, 전체 채널 요소 개수
Figure 112017049022560-pat00136
의 경우,
Figure 112017049022560-pat00137
의 피드백 오버헤드가 요구된다.
한편, 확률 분포 근사에 있어서, 확률 분포 종류 정보가 선택적으로 피드백되고, 확률 분포 표현 파라미터는 필수적으로 피드백될 수 있다. 예를 들어, 확률 분포 종류 정보의 기본 값으로 모든 그룹이 동일하게 표준 정규(normal) 분포를 사용하는 방식이 설정되고, 다른 경우에만 확률 분포 종류 정보가 피드백될 수 있다. 확률 분포 종류 정보의 피드백 오버헤드는 정의하는 그룹화 방식, 확률 분포 종류 개수 및 그룹 별 확률 분포 근사 방식에 따라 결정된다. 확률 분포 종류 정보가 기본 값으로 설정되고, 표 4의 그룹 별 동일한 확률 분포 종류 사용의 방식 1(즉, 그룹 별 개별적인 확률 분포 표현 파라미터 생성)이 사용되는 경우, 확률 분포 표현 파라미터는 모든 그룹이 동일하게 사용된 표준 정규(normal) 분포의 평균 및 표준 편차이다. 확률 분포 표현 파라미터의 피드백 오버헤드는 정의하는 그룹화 방식, 확률 분포 종류 개수, 그룹 별 확률 분포 근사 방식 및 확률 분포 표현 파라미터의 개수에 따라 결정된다. 또한, 확률 분포 표현 파라미터들은 각 그룹 별로 스칼라 양자화(quantization) 후 피드백될 수 있다. 확률 분포 표현 파라미터 별로 동일한 비트 수가 할당되는 경우 피드백 오버헤드는
Figure 112017049022560-pat00138
이며, 여기서
Figure 112017049022560-pat00139
는 분리 채널 성분 개수,
Figure 112017049022560-pat00140
는 그룹 개수,
Figure 112017049022560-pat00141
는 확률 분포 표현 파라미터 당 피드백 비트 수,
Figure 112017049022560-pat00142
는 확률 분포 표현 파라미터의 개수이다. 확률 분포 표현 파라미터 별로 상이한 비트 수가 할당되는 경우 피드백 오버헤드는
Figure 112017049022560-pat00143
이며, 여기서
Figure 112017049022560-pat00144
는 분리 채널 성분 개수,
Figure 112017049022560-pat00145
는 그룹 개수,
Figure 112017049022560-pat00146
는 k번째 확률 분포 표현 파라미터의 피드백 비트 수,
Figure 112017049022560-pat00147
는 확률 분포 표현 파라미터의 개수이다.
필수적 피드백 오버헤드를 정리하면, 아래의 표 6과 같다.
Figure 112017049022560-pat00148
즉, 그룹화, 크기 순서 정렬, 확률 분포 근사의 순으로 피드백 정보가 생성되는 경우, 확률 분포 표현 파라미터 별로 동일한 비트 수가 할당되는 조건 하에서의 피드백 오버헤드는 수학식 25와 같다.
Figure 112017049022560-pat00149
그룹화, 크기 순서 정렬, 확률 분포 근사의 순으로 피드백 정보가 생성되는 경우, 확률 분포 표현 파라미터 별로 상이한 비트 수가 할당되는 조건 하에서의 피드백 오버헤드는 수학식 26과 같다.
Figure 112017049022560-pat00150
크기 순서 정렬, 그룹화, 확률 분포 근사의 순으로 피드백 정보가 생성되는 경우, 확률 분포 표현 파라미터 별로 동일한 비트 수가 할당되는 조건 하에서의 피드백 오버헤드는 수학식 27과 같다.
Figure 112017049022560-pat00151
크기 순서 정렬, 그룹화, 확률 분포 근사의 순으로 피드백 정보가 생성되는 경우, 확률 분포 표현 파라미터 별로 상이한 비트 수가 할당되는 조건 하에서의 피드백 오버헤드는 수학식 28과 같다.
Figure 112017049022560-pat00152
각 과정에서 생성되는 피드백 정보는 도 1의 제어부에서 자체적으로 계산하여 생성할 수 있고, 또는 도 1의 저장부에 저장된 값을 불러와서(retrieve) 사용할 수도 있다.
2.5 피드백 정보 이용 채널 재조합(260)
각 단말은 표 5의 피드백 정보를 기지국으로 피드백하고, 기지국은 도 2와 같이 피드백 정보를 이용한 채널 재조합 과정 및 채널 성분 결합 과정을 수행하여 기지국과 단말 간 채널을 복원한다. 피드백 정보의 조합은 피드백 정보 생성 순서의 각 동작에 대응하여 역순으로 수행된다. 즉, 피드백 정보의 조합은 확률 분포 근사 해제, 정렬 순서 복원, 그룹화 해제 순으로 수행되거나, 또는 확률 분포 근사 해제, 그룹화 해제, 정렬 순서 복원 순으로 수행된다. 피드백 정보 생성에 대해 서술한 방식처럼, 이하에서는 확률 분포 근사 해제, 정렬 순서 복원, 그룹화 해제의 상세에 대해, 우선 피드백 정보 조합 순서와 관계없이 각 과정에 대한 기본적인 개념을 서술하고, 이후 상기의 2가지 피드백 정보 조합 순서가 적용되는 경우 고려해야 할 사항들을 서술한다.
2.5-1 확률 분포 근사 해제
확률 분포 근사 해제 과정에서 기지국은 단말로부터 피드백된 확률 분포 표현 파라미터들을 이용하여 근사 채널을 생성한다. 표 7은 확률 분포 근사 해제 방식들을 설명한다.
Figure 112017049022560-pat00153
표 7을 참조하면, 랜덤 변수 생성 방식에서 기지국은 사용하는 확률 분포 종류 및 단말로부터 피드백된 확률 분포 표현 파라미터를 이용하여 랜덤 변수를 발생시키고, 각 그룹 별로 그룹 내 채널 요소의 개수만큼 랜덤 값들을 생성한다. 그 후, 발생된 랜덤 값들을 크기 순서대로 정렬하여 근사 채널을 생성한다.
누적 밀도 함수 이용 방식에서 기지국은 사용하는 확률 분포 종류 및 단말로부터 피드백된 확률 분포 표현 파라미터를 이용하여 해당 확률 분포를 갖는 누적 밀도 함수를 생성한 후, 생성된 함수의 역함수를 생성한다.
도 3은 표준 정규(normal) 분포가 사용되는 경우, 누적 밀도 함수 이용 방식을 이용하여 근사 채널을 생성하는 과정을 나타낸 것이다. 누적 밀도 함수는 x축이 도수, y축이 0부터 1 사이의 값을 갖는 누적 확률 값을 나타내는 함수이므로, 누적 밀도 함수의 역함수는 x축이 누적 확률 값을, y축이 도수 값을 나타내는 함수가 된다. 0부터 1까지의 누적 확률 값을 각 그룹 내 채널 요소의 개수만큼 균등하게 나눠서 누적 밀도 함수의 역함수에 입력하면 해당 도수 값을 얻을 수 있으며, 이러한 도수 값들을 근사 채널 값으로 이용한다.
도 4는 표준 정규(normal) 분포가 사용되는 경우, 8개의 채널 요소를 갖는 확률 밀도 함수 이용 방식을 이용하여 근사 채널을 생성하는 과정을 나타낸 것이다. 확률 밀도 함수는 x축이 도수, y축이 0부터 해당 확률 밀도 함수가 가지는 최대 확률 값 사이에서 확률 값을 갖는 확률 값을 나타내는 함수이므로, 확률 밀도 함수의 역함수는 x축이 확률 값, y축이 도수 값을 나타내는 함수가 된다. 확률 밀도 함수가 일대일 대응 함수인 경우, 누적 밀도 함수 이용 방식과 동일한 방식으로 동작할 수 있다. 그러나 확률 밀도 함수가 일대일 대응 함수가 아닌 경우, 확률 밀도 함수의 역함수는 1개의 입력 값에 대해 2개의 출력 값을 가질 수 있다. 따라서, 0부터 해당 확률 밀도 함수가 가지는 최대 확률 값 사이를 각 그룹 내 채널 요소 개수의 절반만큼 균등하게 나눠서 확률 밀도 함수의 역함수에 입력하면 해당 도수 값 2개를 얻을 수 있으며, 이러한 도수 값들을 근사 채널 값으로 이용한다.
한편, 표 3의 1 내지 3 이외에도 피드백된 확률 분포 표현 파라미터를 이용하여 근사 채널을 생성하는 임의의 확률 분포 근사 해제 방식이 적용될 수 있다.
2.5-2 정렬 순서 복원
정렬 순서 복원 과정에서, 기지국은 단말로부터의 필수적 피드백 정보에 포함되어 있는 원 정렬 순서를 이용하여, 크기 순으로 정렬되어 있는 근사 채널을 원 정렬 순서로 복원한다. 상기의 수학식 17의 예의 경우, 하기의 수학식 29와 같은 정렬 순서 복원 과정이 수행될 수 있다.
Figure 112017049022560-pat00154
상기 수학식 29는 정렬 순서 복원 과정을 수학식 17의 예를 들어 설명하기 위한 것이기 때문에, 정렬 순서 복원 과정을 통해 수학식 17의
Figure 112017049022560-pat00155
이 온전히 복원된 것을 확인할 수 있다. 그러나, 실제 동작에서는 확률 분포 근사 해제 과정을 거쳐서 도출되는 근사 채널에 대해 정렬 순서 복원 과정이 수행된다.
한편, 확률 분포 근사 해제, 정렬 순서 복원, 그룹화 해제 순으로 피드백 정보 재조합 과정이 수행되는 경우에는 전체 근사 채널에 대해 정렬 순서 복원 과정이 수행되지만, 확률 분포 근사 해제, 그룹화 해제, 정렬 순서 복원 순으로 피드백 정보 재조합 과정이 수행되는 경우에는 각 그룹 별로 정렬 순서 복원 과정이 수행된다.
그룹화 해제 과정은 상기의 표 2의 그룹화 방식에 따라 결정되며, 단말에서 사용된 그룹화 방식의 역과정으로 수행된다. 그룹화 해제의 기본(default) 값은 그룹화 과정의 기본(default) 값과 대응되도록 설정된다. 기본(default) 값이 아닌 그룹화 방식으로 동작하는 경우, 기지국은 단말로부터 피드백된 그룹화 방식 정보를 이용하여 그룹화 방식을 확인한 후, 확인된 그룹화 방식의 역과정으로 그룹화 해제 과정을 수행한다.
한편, 상술한 바와 같이, 그룹화 과정은 필수적인 과정은 아니므로, 단말에서 그룹화 과정이 수행되지 않았다면, 기지국에서도 그룹화 해제 과정이 수행되지 않는다.
2.5-3 그룹화 해제
그룹화 해제 과정의 방식은 상기의 표 2의 그룹화 방식에 따라 결정되며, 단말에서 사용된 그룹화 방식의 역과정으로 수행된다. 그룹화 해제의 기본(default) 값은 그룹화 과정의 기본(default) 값과 대응되도록 설정된다. 기본(default) 값이 아닌 그룹화 과정이 적용된 경우, 기지국은 단말로부터 피드백된 그룹화 방식 정보를 이용하여 단말에서 사용된 그룹화 방식을 확인한 후, 확인된 그룹화 방식에 대응하는 그룹화 해제 과정을 역과정으로서 수행한다.
한편, 상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 있어서 그룹화 과정은 필수적인 것은 아니다. 따라서, 단말에서 그룹화 과정이 수행되지 않았다면, 기지국에서도 그룹화 해제 과정이 수행되지 않는다.
2.6 채널 성분 결합(270) 및 CSI 정보 획득(280)
피드백 정보 재조합 과정을 모두 수행하면, 기지국은 채널 성분 별로 분리된 채널 벡터들을 출력 값으로 얻을 수 있다. 기지국은 상기 표 1에서의 분리 성분의 수학식 표현을 이용하여, 단말에서 분리되었던 채널 성분들을 재결합한다. 분리 성분의 종류에 따라 채널 성분 결합 방식이 달라질 수 있다.
채널 성분 결합 과정을 마치면, 기지국은 단말이 피드백한 기지국과 단말 간의 채널에 대해 최종적으로 도출할 수 있다.
3. 실시예
상기 2절에서 각 과정에 대한 구체적은 동작을 설명하였다. 본 3절에서는 특정 방식을 사용하는 다양한 실시예들로써, 각 과정 별 본 발명의 동작을 설명한다. 표 8은 본 절의 각 실시예에서 사용하는 각 과정 별 방식들을 요약한다.
Figure 112017049022560-pat00156
표 8을 참조하면, 실시예 1과 2에서는 그룹화가 사용되지 않는다. 채널 성분 분리 방식과 확률 분포 근사 방식이 상이한 두 예시를 실시예 1과 2를 비교하여 설명할 수 있다. 그룹화 방식의 유무에 따른 차이를 실시예 1과 3를 비교하여 설명할 수 있다. 상이한 피드백 정보 생성 순서를 갖는 실시예 3과 4가 비교되어 설명될 수 있다. 그룹 별로 확률 분포 표현 파라미터의 피드백 방식이 상이한 두 예시를 실시예 3과 5를 비교하여 설명할 수 있다. 또한, 그룹 개수와 확률 분포 근사 해제 방식이 상이한 실시예 5와 6이 비교되어 설명될 수 있다.
실시예 1 내지 6은 본 발명의 개념을 채널 요소의 개수
Figure 112017049022560-pat00157
인 기지국과 단말 간 추정 채널
Figure 112017049022560-pat00158
에 대해 적용한 경우를 나타낸다(수학식 1, 4 및 5 참고). 수학식 30은 실시예 1 내지 6에서 사용할 기지국과 단말 간 추정 채널
Figure 112017049022560-pat00159
의 채널 요소들의 복소수 값의 예이다.
Figure 112017049022560-pat00160
3.1 실시예 1
도 5와 도 6은 실시예 1에 따른 단말과 기지국의 동작을 각각 나타낸다.
도 5를 참조하면, 단말은 기지국과 단말 간 채널을 추정하고(510), 추정된 채널 성분을 실수 성분과 허수 성분으로 분리하고(521, 522), 분리된 채널 성분을 크기 순서로 정렬하고(531, 532), 표준 정규(Normal) 분포로 확률 분포 근사를 수행하며(541, 542), 기지국으로 피드백 정보를 송신한다(550).
구체적으로, 도 5의 채널 성분 분리(521, 522) 이후,
Figure 112017049022560-pat00161
의 실수 성분
Figure 112017049022560-pat00162
과 허수 성분
Figure 112017049022560-pat00163
은 하기 수학식 31과 같다.
Figure 112017049022560-pat00164
Figure 112017049022560-pat00165
과
Figure 112017049022560-pat00166
을 크기 순서 정렬(531, 532)한
Figure 112017049022560-pat00167
,
Figure 112017049022560-pat00168
및 원 정렬 순서
Figure 112017049022560-pat00169
,
Figure 112017049022560-pat00170
는 하기 수학식 32와 같다.
Figure 112017049022560-pat00171
Figure 112017049022560-pat00172
,
Figure 112017049022560-pat00173
에 대해 표준 정규(normal) 분포 근사(541, 542)를 수행하여 획득한 평균
Figure 112017049022560-pat00174
,
Figure 112017049022560-pat00175
과 표준 편차
Figure 112017049022560-pat00176
,
Figure 112017049022560-pat00177
는 수학식 33과 같다.
Figure 112017049022560-pat00178
단말은 기지국으로 상기 수학식 32, 33의 원 정렬 순서
Figure 112017049022560-pat00179
,
Figure 112017049022560-pat00180
, 평균
Figure 112017049022560-pat00181
,
Figure 112017049022560-pat00182
및 표준 편차
Figure 112017049022560-pat00183
,
Figure 112017049022560-pat00184
를 피드백 정보로서 송신한다(550).
도 6을 참조하면, 기지국은 단말로부터 피드백 정보를 수신하고(610), 확률 분포 근사 해제 과정을 수행하고(621, 622), 정렬 순서를 복원하고(631, 632), 실수 성분과 허수 성분을 결합하여 채널 성분을 생성하며(641), 기지국과 단말 간 채널을 복원한다(650).
구체적으로, 기지국은 피드백 정보를 수신한 후(610), 피드백 정보를 이용하여 누적 밀도 함수 이용 방식 기반의 확률 분포 근사 해제 과정을 수행한다(621, 622). 확률 분포 근사 해제 과정(621, 622)을 통해 도출되는
Figure 112017049022560-pat00185
,
Figure 112017049022560-pat00186
는 하기 수학식 34와 같다.
Figure 112017049022560-pat00187
확률 분포 근사 해제(621, 622) 이후
Figure 112017049022560-pat00188
,
Figure 112017049022560-pat00189
에 대해 정렬 순서 복원 과정(631, 632)을 수행함으로써 도출되는
Figure 112017049022560-pat00190
,
Figure 112017049022560-pat00191
는 하기 수학식 35와 같다.
Figure 112017049022560-pat00192
Figure 112017049022560-pat00193
,
Figure 112017049022560-pat00194
에 대해 채널 성분 결합 과정(640)을 수행함으로써 도출되는
Figure 112017049022560-pat00195
는 하기 수학식 36과 같다.
Figure 112017049022560-pat00196
최종적으로, 기지국과 단말 간의 채널이 복원된다(650).
3.2 실시예 2
도 7과 도 8은 실시예 2에 따른 단말과 기지국의 동작을 각각 나타낸다.
도 7을 참조하면, 단말은 기지국과 단말 간 채널을 추정하고(710), 추정된 채널 성분을 크기 성분과 위상 성분으로 분리하고(721, 722), 분리된 채널 성분을 크기 순서로 정렬하고(731, 732), 균등(Uniform) 분포로 확률 분포 근사를 수행하며(741, 742), 기지국으로 피드백 정보를 송신한다(750).
구체적으로, 도 7의 채널 성분 분리(721, 722) 이후,
Figure 112017049022560-pat00197
의 크기 성분
Figure 112017049022560-pat00198
와 위상 성분
Figure 112017049022560-pat00199
은 하기 수학식 37과 같다.
Figure 112017049022560-pat00200
Figure 112017049022560-pat00201
와
Figure 112017049022560-pat00202
를 크기 순서 정렬(731, 732)한
Figure 112017049022560-pat00203
,
Figure 112017049022560-pat00204
및 원 정렬 순서
Figure 112017049022560-pat00205
,
Figure 112017049022560-pat00206
는 하기 수학식 38과 같다.
Figure 112017049022560-pat00207
Figure 112017049022560-pat00208
,
Figure 112017049022560-pat00209
에 대해 균등(uniform) 분포 근사(741, 742)를 수행하여 획득한 최소값
Figure 112017049022560-pat00210
,
Figure 112017049022560-pat00211
와 차이의 평균값
Figure 112017049022560-pat00212
,
Figure 112017049022560-pat00213
는 수학식 39와 같다.
Figure 112017049022560-pat00214
단말은 기지국으로 상기 수학식 38, 39의 원 정렬 순서
Figure 112017049022560-pat00215
,
Figure 112017049022560-pat00216
, 최소값
Figure 112017049022560-pat00217
,
Figure 112017049022560-pat00218
, 차이의 평균값
Figure 112017049022560-pat00219
,
Figure 112017049022560-pat00220
을 피드백 정보로서 송신한다(750).
도 8을 참조하면, 기지국은 단말로부터 피드백 정보를 수신하고(810), 확률 분포 근사 해제 과정을 수행하고(821, 822), 정렬 순서를 복원하고(831, 832), 크기 성분과 위상 성분을 결합하여 채널 성분을 생성하며(840), 기지국과 단말 간 채널을 복원한다(850).
구체적으로, 기지국은 피드백 정보를 수신한 후(810), 피드백 정보를 이용하여 누적 밀도 함수 이용 방식 기반의 확률 분포 근사 해제 과정을 수행한다(821, 822). 확률 분포 근사 해제 과정(821, 822)을 통해 도출되는
Figure 112017049022560-pat00221
,
Figure 112017049022560-pat00222
는 하기 수학식 40과 같다.
Figure 112017049022560-pat00223
확률 분포 근사 해제(821, 822) 이후
Figure 112017049022560-pat00224
,
Figure 112017049022560-pat00225
에 대해 정렬 순서 복원 과정(831, 832)을 수행함으로써 도출되는
Figure 112017049022560-pat00226
,
Figure 112017049022560-pat00227
는 하기 수학식 41과 같다.
Figure 112017049022560-pat00228
Figure 112017049022560-pat00229
,
Figure 112017049022560-pat00230
에 대해 채널 성분 결합 과정(840)을 수행함으로써 도출되는
Figure 112017049022560-pat00231
는 하기 수학식 42와 같다.
Figure 112017049022560-pat00232
최종적으로, 기지국과 단말 간의 채널이 복원된다(850).
3.3 실시예 3
도 9와 도 10은 실시예 3에 따른 단말과 기지국의 동작을 각각 나타낸다.
도 9를 참조하면, 단말은 기지국과 단말 간 채널을 추정하고(910), 추정된 채널 성분을 실수 성분과 허수 성분으로 분리하고(921, 922), 그룹화 과정을 수행하고(931, 932), 그룹 별로 채널 성분을 크기 순서로 정렬하고(940), 각 그룹에 대해 표준 정규(Normal) 분포로 확률 분포 근사를 수행하며(950), 기지국으로 피드백 정보를 송신한다(960).
구체적으로, 도 9의 채널 성분 분리(921, 922) 이후,
Figure 112017049022560-pat00233
의 실수 성분
Figure 112017049022560-pat00234
와 허수 성분
Figure 112017049022560-pat00235
는 상기 수학식 31과 같다.
Figure 112017049022560-pat00236
,
Figure 112017049022560-pat00237
에 대해 표 2의 균등 그룹화 방식 1(그룹 개수 2개)로 그룹화 과정(931, 932)을 수행함으로써 도출되는
Figure 112017049022560-pat00238
,
Figure 112017049022560-pat00239
,
Figure 112017049022560-pat00240
,
Figure 112017049022560-pat00241
는 하기 수학식 43과 같다.
Figure 112017049022560-pat00242
Figure 112017049022560-pat00243
,
Figure 112017049022560-pat00244
,
Figure 112017049022560-pat00245
,
Figure 112017049022560-pat00246
를 크기 순서 정렬(940)한
Figure 112017049022560-pat00247
,
Figure 112017049022560-pat00248
,
Figure 112017049022560-pat00249
,
Figure 112017049022560-pat00250
와 원 정렬 순서
Figure 112017049022560-pat00251
,
Figure 112017049022560-pat00252
,
Figure 112017049022560-pat00253
,
Figure 112017049022560-pat00254
는 하기 수학식 44, 45와 같다.
Figure 112017049022560-pat00255
Figure 112017049022560-pat00256
Figure 112017049022560-pat00257
,
Figure 112017049022560-pat00258
,
Figure 112017049022560-pat00259
,
Figure 112017049022560-pat00260
에 대해 표 4의 그룹 별 동일한 확률 분포 종류 사용 방식 1로 표준 정규(normal) 분포 근사(950)를 수행하여 획득한 평균
Figure 112017049022560-pat00261
,
Figure 112017049022560-pat00262
,
Figure 112017049022560-pat00263
,
Figure 112017049022560-pat00264
과 표준 편차
Figure 112017049022560-pat00265
,
Figure 112017049022560-pat00266
,
Figure 112017049022560-pat00267
,
Figure 112017049022560-pat00268
는 하기 수학식 46, 47과 같다.
Figure 112017049022560-pat00269
Figure 112017049022560-pat00270
단말은 기지국으로 상기 수학식 45, 46, 47의 원 정렬 순서
Figure 112017049022560-pat00271
,
Figure 112017049022560-pat00272
,
Figure 112017049022560-pat00273
,
Figure 112017049022560-pat00274
, 평균
Figure 112017049022560-pat00275
,
Figure 112017049022560-pat00276
,
Figure 112017049022560-pat00277
,
Figure 112017049022560-pat00278
및 표준 편차
Figure 112017049022560-pat00279
,
Figure 112017049022560-pat00280
,
Figure 112017049022560-pat00281
,
Figure 112017049022560-pat00282
를 피드백 정보로서 송신한다(960).
도 10을 참조하면, 기지국은 단말로부터 피드백 정보를 수신하고(1010), 그룹 별로 확률 분포 근사 해제 과정을 수행하고(1020), 그룹 별로 정렬 순서를 복원하고(1030), 그룹화를 해제하고(1041, 1042), 그 결과 획득된 실수 성분과 허수 성분을 결합하여 채널 성분을 생성하며(1050), 기지국과 단말 간 채널을 복원한다(1060).
구체적으로, 기지국은 피드백 정보를 수신한 후(1010), 피드백 정보를 이용하여 그룹 별로 누적 밀도 함수 이용 방식 기반의 확률 분포 근사 해제 과정을 수행한다(1020). 확률 분포 근사 해제 과정(1020)을 통해 도출되는
Figure 112017049022560-pat00283
,
Figure 112017049022560-pat00284
,
Figure 112017049022560-pat00285
,
Figure 112017049022560-pat00286
는 하기 수학식 48과 같다.
Figure 112017049022560-pat00287
확률 분포 근사 해제(1020) 이후
Figure 112017049022560-pat00288
,
Figure 112017049022560-pat00289
,
Figure 112017049022560-pat00290
,
Figure 112017049022560-pat00291
에 대해 정렬 순서 복원 과정(1030)을 수행함으로써 도출되는
Figure 112017049022560-pat00292
,
Figure 112017049022560-pat00293
,
Figure 112017049022560-pat00294
,
Figure 112017049022560-pat00295
는 하기 수학식 49와 같다.
Figure 112017049022560-pat00296
Figure 112017049022560-pat00297
Figure 112017049022560-pat00298
,
Figure 112017049022560-pat00299
,
Figure 112017049022560-pat00300
,
Figure 112017049022560-pat00301
를 그룹화 해제(1041, 1042)함으로써 도출되는
Figure 112017049022560-pat00302
,
Figure 112017049022560-pat00303
는 하기 수학식 50과 같다.
Figure 112017049022560-pat00304
Figure 112017049022560-pat00305
,
Figure 112017049022560-pat00306
에 대해 채널 성분 결합 과정(1050)을 수행함으로써 도출되는
Figure 112017049022560-pat00307
는 하기 수학식 51과 같다.
Figure 112017049022560-pat00308
최종적으로, 기지국과 단말 간의 채널이 복원된다(1060).
3.4 실시예 4
도 11과 도 12는 실시예 4에 따른 단말과 기지국의 동작을 각각 나타낸다.
도 11을 참조하면, 단말은 기지국과 단말 간 채널을 추정하고(1110), 추정된 채널 성분을 실수 성분과 허수 성분으로 분리하고(1121, 1122), 채널 성분을 크기 순서로 정렬하고(1131, 1132), 그룹화 과정을 수행하고(1141, 1142), 각 그룹에 대해 표준 정규(Normal) 분포로 확률 분포 근사를 수행하며(1150), 기지국으로 피드백 정보를 송신한다(1160).
구체적으로, 도 11의 채널 성분 분리(1121, 1122) 이후,
Figure 112017049022560-pat00309
의 실수 성분
Figure 112017049022560-pat00310
와 허수 성분
Figure 112017049022560-pat00311
는 상기 수학식 31과 같다.
Figure 112017049022560-pat00312
,
Figure 112017049022560-pat00313
를 각각 크기 순서 정렬(1131, 1132)한
Figure 112017049022560-pat00314
,
Figure 112017049022560-pat00315
과 원 정렬 순서
Figure 112017049022560-pat00316
,
Figure 112017049022560-pat00317
은 상기 수학식 32와 같다.
Figure 112017049022560-pat00318
,
Figure 112017049022560-pat00319
에 대해 표 2의 균등 그룹화 방식 1(그룹 개수 2개)로 그룹화 과정(1141, 1142)을 수행함으로써 도출되는
Figure 112017049022560-pat00320
,
Figure 112017049022560-pat00321
,
Figure 112017049022560-pat00322
,
Figure 112017049022560-pat00323
는 하기 수학식 52와 같다.
Figure 112017049022560-pat00324
Figure 112017049022560-pat00325
,
Figure 112017049022560-pat00326
,
Figure 112017049022560-pat00327
,
Figure 112017049022560-pat00328
에 대해 표 4의 그룹 별 동일한 확률 분포 종류 사용 방식 1로 표준 정규(normal) 분포 근사(1150)를 수행하여 획득한 평균
Figure 112017049022560-pat00329
,
Figure 112017049022560-pat00330
,
Figure 112017049022560-pat00331
,
Figure 112017049022560-pat00332
과 표준 편차
Figure 112017049022560-pat00333
,
Figure 112017049022560-pat00334
,
Figure 112017049022560-pat00335
,
Figure 112017049022560-pat00336
는 하기 수학식 53, 54와 같다.
Figure 112017049022560-pat00337
Figure 112017049022560-pat00338
단말은 기지국으로 상기 수학식 32, 53, 54의 원 정렬 순서
Figure 112017049022560-pat00339
,
Figure 112017049022560-pat00340
, 평균
Figure 112017049022560-pat00341
,
Figure 112017049022560-pat00342
,
Figure 112017049022560-pat00343
,
Figure 112017049022560-pat00344
및 표준 편차
Figure 112017049022560-pat00345
,
Figure 112017049022560-pat00346
,
Figure 112017049022560-pat00347
,
Figure 112017049022560-pat00348
를 피드백 정보로서 송신한다(1160).
도 12를 참조하면, 기지국은 단말로부터 피드백 정보를 수신하고(1210), 그룹 별로 확률 분포 근사 해제 과정을 수행하고(1220), 그룹화를 해제하고(1231, 1232), 성분 별로 정렬 순서를 복원하고(1241, 1242), 정렬 순서가 복원된 실수 성분과 허수 성분을 결합하여 채널 성분을 생성하며(1250), 기지국과 단말 간 채널을 복원한다(1260).
구체적으로, 기지국은 피드백 정보를 수신한 후(1210), 피드백 정보를 이용하여 그룹 별로 누적 밀도 함수 이용 방식 기반의 확률 분포 근사 해제 과정을 수행한다(1220). 근사 해제 과정(1220)을 통해 도출되는
Figure 112017049022560-pat00349
,
Figure 112017049022560-pat00350
,
Figure 112017049022560-pat00351
,
Figure 112017049022560-pat00352
는 하기 수학식 55와 같다.
Figure 112017049022560-pat00353
확률 분포 근사 해제(1220) 이후
Figure 112017049022560-pat00354
,
Figure 112017049022560-pat00355
,
Figure 112017049022560-pat00356
,
Figure 112017049022560-pat00357
를 그룹화 해제(1231, 1232)함으로써 도출되는
Figure 112017049022560-pat00358
,
Figure 112017049022560-pat00359
는 하기 수학식 56과 같다.
Figure 112017049022560-pat00360
그룹화 해제(1231, 1232)
Figure 112017049022560-pat00361
,
Figure 112017049022560-pat00362
에 대해 정렬 순서 복원 과정(1241, 1242)을 수행함으로써 도출되는
Figure 112017049022560-pat00363
,
Figure 112017049022560-pat00364
는 하기 수학식 57과 같다.
Figure 112017049022560-pat00365
Figure 112017049022560-pat00366
,
Figure 112017049022560-pat00367
에 대해 채널 성분 결합 과정(1250)을 수행함으로써 도출되는
Figure 112017049022560-pat00368
는 하기 수학식 58과 같다.
Figure 112017049022560-pat00369
최종적으로, 기지국과 단말 간의 채널이 복원된다(1260).
3.5 실시예 5
도 13과 도 14는 실시예 5에 따른 단말과 기지국의 동작을 각각 나타낸다.
도 13을 참조하면, 단말은 기지국과 단말 간 채널을 추정하고(1310), 추정된 채널 성분을 크기 성분과 위상 성분으로 분리하고(1321, 1322), 그룹화 과정을 수행하고(1331, 1332), 그룹 별로 채널 성분을 크기 순서로 정렬하고(1340), 각 그룹에 대해 균등(Uniform) 분포로 확률 분포 근사를 수행하며(1350), 기지국으로 피드백 정보를 송신한다(1360).
구체적으로, 도 13의 채널 성분 분리(1321, 1322) 이후,
Figure 112017049022560-pat00370
의 크기 성분
Figure 112017049022560-pat00371
와 위상 성분
Figure 112017049022560-pat00372
는 상기 수학식 37과 같다.
Figure 112017049022560-pat00373
,
Figure 112017049022560-pat00374
에 대해 표 2의 균등 그룹화 방식 1(그룹 개수 2개)로 그룹화 과정(1331, 1332)을 수행함으로써 도출되는
Figure 112017049022560-pat00375
,
Figure 112017049022560-pat00376
,
Figure 112017049022560-pat00377
,
Figure 112017049022560-pat00378
는 하기 수학식 59와 같다.
Figure 112017049022560-pat00379
Figure 112017049022560-pat00380
,
Figure 112017049022560-pat00381
,
Figure 112017049022560-pat00382
,
Figure 112017049022560-pat00383
를 크기 순서 정렬(1340)한
Figure 112017049022560-pat00384
,
Figure 112017049022560-pat00385
,
Figure 112017049022560-pat00386
,
Figure 112017049022560-pat00387
와 원 정렬 순서
Figure 112017049022560-pat00388
,
Figure 112017049022560-pat00389
,
Figure 112017049022560-pat00390
,
Figure 112017049022560-pat00391
는 하기 수학식 60, 61과 같다.
Figure 112017049022560-pat00392
Figure 112017049022560-pat00393
Figure 112017049022560-pat00394
,
Figure 112017049022560-pat00395
,
Figure 112017049022560-pat00396
,
Figure 112017049022560-pat00397
에 대해 균등(uniform) 분포 근사(1350)를 수행하여 획득한 각 그룹 별 최소값
Figure 112017049022560-pat00398
,
Figure 112017049022560-pat00399
,
Figure 112017049022560-pat00400
,
Figure 112017049022560-pat00401
와 차이의 평균값
Figure 112017049022560-pat00402
,
Figure 112017049022560-pat00403
,
Figure 112017049022560-pat00404
,
Figure 112017049022560-pat00405
는 수학식 62, 63과 같다. 표 4의 그룹 별 동일한 확률 분포 종류 사용 방식 2를 사용하므로, 그룹 별 확률 분포 표현 파라미터의 평균값인
Figure 112017049022560-pat00406
,
Figure 112017049022560-pat00407
,
Figure 112017049022560-pat00408
,
Figure 112017049022560-pat00409
는 수학식 64와 같다.
Figure 112017049022560-pat00410
Figure 112017049022560-pat00411
Figure 112017049022560-pat00412
단말은 기지국으로 상기 수학식 61, 64의 원 정렬 순서
Figure 112017049022560-pat00413
,
Figure 112017049022560-pat00414
,
Figure 112017049022560-pat00415
,
Figure 112017049022560-pat00416
, 그룹 별 최소값의 평균
Figure 112017049022560-pat00417
,
Figure 112017049022560-pat00418
, 그룹 별 차이의 평균값의 평균
Figure 112017049022560-pat00419
,
Figure 112017049022560-pat00420
를 피드백 정보로서 송신한다(1360).
도 14를 참조하면, 기지국은 단말로부터 피드백 정보를 수신하고(1410), 그룹 별로 확률 분포 근사 해제 과정을 수행하고(1420), 그룹 별로 정렬 순서를 복원하고(1430), 그룹화를 해제하고(1441, 1442), 그 결과 획득된 크기 성분과 위상 성분을 결합하여 채널 성분을 생성하며(1450), 기지국과 단말 간 채널을 복원한다(1460).
구체적으로, 기지국은 피드백 정보를 수신한 후(1410), 피드백 정보를 이용하여 그룹 별로 누적 밀도 함수 이용 방식 기반의 확률 분포 근사 해제 과정을 수행한다(1420). 확률 분포 근사 해제 과정(1420)을 통해 도출되는
Figure 112017049022560-pat00421
,
Figure 112017049022560-pat00422
,
Figure 112017049022560-pat00423
,
Figure 112017049022560-pat00424
는 하기 수학식 65와 같다.
Figure 112017049022560-pat00425
그룹 별 확률 분포 표현 파라미터의 평균값을 사용하여 각 그룹 별로 확률 분포 근사 해제 과정(1420)을 수행했으므로, 수학식 65를 참조하면,
Figure 112017049022560-pat00426
과
Figure 112017049022560-pat00427
가 서로 동일하고,
Figure 112017049022560-pat00428
과
Figure 112017049022560-pat00429
가 서로 동일한 것을 확인할 수 있다.
확률 분포 근사 해제(1420) 이후
Figure 112017049022560-pat00430
,
Figure 112017049022560-pat00431
,
Figure 112017049022560-pat00432
,
Figure 112017049022560-pat00433
에 대해 정렬 순서 복원 과정(1430)을 수행함으로써 도출되는
Figure 112017049022560-pat00434
,
Figure 112017049022560-pat00435
,
Figure 112017049022560-pat00436
,
Figure 112017049022560-pat00437
는 하기 수학식 66과 같다.
Figure 112017049022560-pat00438
Figure 112017049022560-pat00439
Figure 112017049022560-pat00440
,
Figure 112017049022560-pat00441
,
Figure 112017049022560-pat00442
,
Figure 112017049022560-pat00443
를 그룹화 해제(1441, 1442)함으로써 도출되는
Figure 112017049022560-pat00444
,
Figure 112017049022560-pat00445
는 하기 수학식 67과 같다.
Figure 112017049022560-pat00446
Figure 112017049022560-pat00447
,
Figure 112017049022560-pat00448
에 대해 채널 성분 결합 과정(1450)을 수행함으로써 도출되는
Figure 112017049022560-pat00449
는 하기 수학식 68과 같다.
Figure 112017049022560-pat00450
최종적으로, 기지국과 단말 간의 채널이 복원된다(1460).
3.6 실시예 6
도 15와 도 16은 실시예 6에 따른 단말과 기지국의 동작을 각각 나타낸다.
도 15를 참조하면, 단말은 기지국과 단말 간 채널을 추정하고(1510), 추정된 채널 성분을 크기 성분과 위상 성분으로 분리하고(1521, 1522), 그룹화 과정을 수행하고(1531, 1532), 그룹 별로 채널 성분을 크기 순서로 정렬하고(1540), 각 그룹에 대해 균등(Uniform) 분포로 확률 분포 근사를 수행하며(1550), 기지국으로 피드백 정보를 송신한다(1660).
구체적으로, 도 15의 채널 성분 분리(1521, 1522) 이후,
Figure 112017049022560-pat00451
의 크기 성분
Figure 112017049022560-pat00452
와 위상 성분
Figure 112017049022560-pat00453
는 상기 수학식 37과 같다.
Figure 112017049022560-pat00454
,
Figure 112017049022560-pat00455
에 대해 표 2의 균등 그룹화 방식 1(그룹 개수 4개)로 그룹화 과정(1531, 1532)을 수행함으로써 도출되는
Figure 112017049022560-pat00456
,
Figure 112017049022560-pat00457
,
Figure 112017049022560-pat00458
,
Figure 112017049022560-pat00459
와
Figure 112017049022560-pat00460
,
Figure 112017049022560-pat00461
,
Figure 112017049022560-pat00462
,
Figure 112017049022560-pat00463
는 하기 수학식 69, 70과 같다.
Figure 112017049022560-pat00464
Figure 112017049022560-pat00465
Figure 112017049022560-pat00466
,
Figure 112017049022560-pat00467
,
Figure 112017049022560-pat00468
,
Figure 112017049022560-pat00469
,
Figure 112017049022560-pat00470
,
Figure 112017049022560-pat00471
,
Figure 112017049022560-pat00472
,
Figure 112017049022560-pat00473
를 크기 순서 정렬(1540)한
Figure 112017049022560-pat00474
,
Figure 112017049022560-pat00475
,
Figure 112017049022560-pat00476
,
Figure 112017049022560-pat00477
,
Figure 112017049022560-pat00478
,
Figure 112017049022560-pat00479
,
Figure 112017049022560-pat00480
,
Figure 112017049022560-pat00481
와 원 정렬 순서
Figure 112017049022560-pat00482
,
Figure 112017049022560-pat00483
,
Figure 112017049022560-pat00484
,
Figure 112017049022560-pat00485
,
Figure 112017049022560-pat00486
,
Figure 112017049022560-pat00487
,
Figure 112017049022560-pat00488
,
Figure 112017049022560-pat00489
는 하기 수학식 71, 72, 73, 74와 같다.
Figure 112017049022560-pat00490
Figure 112017049022560-pat00491
Figure 112017049022560-pat00492
Figure 112017049022560-pat00493
Figure 112017049022560-pat00494
,
Figure 112017049022560-pat00495
,
Figure 112017049022560-pat00496
,
Figure 112017049022560-pat00497
,
Figure 112017049022560-pat00498
,
Figure 112017049022560-pat00499
,
Figure 112017049022560-pat00500
,
Figure 112017049022560-pat00501
에 대해 균등(uniform) 분포 근사(1550)를 수행하여 획득한 각 그룹 별 크기의 최소값
Figure 112017049022560-pat00502
,
Figure 112017049022560-pat00503
,
Figure 112017049022560-pat00504
,
Figure 112017049022560-pat00505
, 위상의 최소값
Figure 112017049022560-pat00506
,
Figure 112017049022560-pat00507
,
Figure 112017049022560-pat00508
,
Figure 112017049022560-pat00509
, 크기의 차이의 평균값
Figure 112017049022560-pat00510
,
Figure 112017049022560-pat00511
,
Figure 112017049022560-pat00512
,
Figure 112017049022560-pat00513
, 위상의 차이의 평균값
Figure 112017049022560-pat00514
,
Figure 112017049022560-pat00515
,
Figure 112017049022560-pat00516
,
Figure 112017049022560-pat00517
는 수학식 75, 76, 77, 78과 같다. 표 4의 그룹 별 동일한 확률 분포 종류 사용 방식 2를 사용하므로, 그룹 별 확률 분포 표현 파라미터의 평균값인
Figure 112017049022560-pat00518
,
Figure 112017049022560-pat00519
,
Figure 112017049022560-pat00520
,
Figure 112017049022560-pat00521
는 수학식 79와 같다.
Figure 112017049022560-pat00522
Figure 112017049022560-pat00523
Figure 112017049022560-pat00524
Figure 112017049022560-pat00525
Figure 112017049022560-pat00526
단말은 기지국으로 상기 수학식 73, 74의 원 정렬 순서
Figure 112017049022560-pat00527
,
Figure 112017049022560-pat00528
,
Figure 112017049022560-pat00529
,
Figure 112017049022560-pat00530
,
Figure 112017049022560-pat00531
,
Figure 112017049022560-pat00532
,
Figure 112017049022560-pat00533
,
Figure 112017049022560-pat00534
, 그룹 별 최소값의 평균
Figure 112017049022560-pat00535
,
Figure 112017049022560-pat00536
, 그룹 별 차이의 평균값의 평균
Figure 112017049022560-pat00537
,
Figure 112017049022560-pat00538
를 피드백 정보로서 송신한다(1560).
도 16을 참조하면, 기지국은 단말로부터 피드백 정보를 수신하고(1610), 그룹 별로 확률 분포 근사 해제 과정을 수행하고(1620), 그룹 별로 정렬 순서를 복원하고(1630), 그룹화를 해제하고(1641, 1642), 그 결과 획득된 크기 성분과 위상 성분을 결합하여 채널 성분을 생성하며(1650), 기지국과 단말 간 채널을 복원한다(1660).
구체적으로, 기지국은 피드백 정보를 수신한 후(1610), 피드백 정보를 이용하여 랜덤 변수 생성 방식 기반의 확률 분포 근사 해제 과정을 수행한다(1620). 확률 분포 근사 해제 과정(1620)을 통해 도출되는
Figure 112017049022560-pat00539
,
Figure 112017049022560-pat00540
,
Figure 112017049022560-pat00541
,
Figure 112017049022560-pat00542
와
Figure 112017049022560-pat00543
,
Figure 112017049022560-pat00544
,
Figure 112017049022560-pat00545
,
Figure 112017049022560-pat00546
는 하기 수학식 80, 81과 같다.
Figure 112017049022560-pat00547
Figure 112017049022560-pat00548
그룹 별 확률 분포 표현 파라미터의 평균값을 사용하여 각 그룹 별로 확률 분포 근사 해제 과정(1620)을 수행했지만 랜덤 변수 생성 방식을 기반으로 했으므로, 수학식 80, 81을 참조하면,
Figure 112017049022560-pat00549
,
Figure 112017049022560-pat00550
,
Figure 112017049022560-pat00551
,
Figure 112017049022560-pat00552
가 서로 다르고,
Figure 112017049022560-pat00553
,
Figure 112017049022560-pat00554
,
Figure 112017049022560-pat00555
,
Figure 112017049022560-pat00556
도 서로 다른 것을 확인할 수 있다.
확률 분포 근사 해제(1620) 이후
Figure 112017049022560-pat00557
,
Figure 112017049022560-pat00558
,
Figure 112017049022560-pat00559
,
Figure 112017049022560-pat00560
와
Figure 112017049022560-pat00561
,
Figure 112017049022560-pat00562
,
Figure 112017049022560-pat00563
,
Figure 112017049022560-pat00564
에 대해 정렬 순서 복원 과정(1630)을 수행함으로써 도출되는
Figure 112017049022560-pat00565
,
Figure 112017049022560-pat00566
,
Figure 112017049022560-pat00567
,
Figure 112017049022560-pat00568
와
Figure 112017049022560-pat00569
,
Figure 112017049022560-pat00570
,
Figure 112017049022560-pat00571
,
Figure 112017049022560-pat00572
는 하기 수학식 82, 83과 같다.
Figure 112017049022560-pat00573
Figure 112017049022560-pat00574
Figure 112017049022560-pat00575
Figure 112017049022560-pat00576
Figure 112017049022560-pat00577
,
Figure 112017049022560-pat00578
,
Figure 112017049022560-pat00579
,
Figure 112017049022560-pat00580
와
Figure 112017049022560-pat00581
,
Figure 112017049022560-pat00582
,
Figure 112017049022560-pat00583
,
Figure 112017049022560-pat00584
를 그룹화 해제(1641, 1642)함으로써 도출되는
Figure 112017049022560-pat00585
,
Figure 112017049022560-pat00586
는 하기 수학식 84와 같다.
Figure 112017049022560-pat00587
Figure 112017049022560-pat00588
,
Figure 112017049022560-pat00589
에 대해 채널 성분 결합 과정(1650)을 수행함으로써 도출되는
Figure 112017049022560-pat00590
는 하기 수학식 85와 같다.
Figure 112017049022560-pat00591
최종적으로, 기지국과 단말 간의 채널이 복원된다(1660).
한편, 이상과 같은 다양한 실시 예에 따른 NR-MIMO 시스템에서 명시적으로 CSI를 피드백하기 위한 시그널링 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드는 비일시적 판독 가능 매체(non-transitory computer readable medium)에 저장될 수 있다. 비일시적 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상술한 다양한 어플리케이션 또는 프로그램들은 CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등과 같은 비일시적 판독 가능 매체에 저장되어 제공될 수 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안 될 것이다.

Claims (18)

  1. 단말에 의한, 피드백 정보를 송신하는 방법에 있어서,
    기지국으로부터 기준 신호를 수신하는 단계;
    상기 기준 신호에 기초하여 채널 추정을 수행하여 채널 요소들을 획득하는 단계;
    상기 채널 요소들을 크기 성분과 위상 성분으로 분리하는 단계;
    상기 크기 성분의 채널 요소들과 상기 위상 성분의 채널 요소들을 적어도 하나의 크기 그룹과 적어도 하나의 위상 그룹으로 그룹화하는 단계;
    각 크기 그룹 별로 상기 크기 성분의 채널 요소들을 정렬하고, 각 위상 그룹 별로 상기 위상 성분의 채널 요소들을 정렬하는 단계;
    상기 정렬된 크기 성분의 채널 요소들과 상기 정렬된 위상 성분의 채널 요소들에 기초하여, 피드백 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 피드백 정보를 상기 기지국으로 송신하는 단계를 포함하고,
    상기 피드백 정보는 각 크기 그룹 별로 정렬된 상기 크기 성분의 채널 요소들의 정렬 순서에 관한 정보와 각 위상 그룹 별로 정렬된 상기 위상 성분의 채널 요소들의 정렬 순서에 관한 정보를 더 포함하는 것인, 피드백 정보를 송신하는 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서, 상기 피드백 정보를 생성하는 단계는 상기 정렬된 크기 성분의 채널 요소들과 상기 정렬된 위상 성분의 채널 요소들을 특정 확률 분포로 근사하는 단계를 더 포함하는 것인, 피드백 정보를 송신하는 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 피드백 정보는 상기 특정 확률 분포의 종류 및 상기 특정 확률 분포를 나타낼 수 있는 표현 파라미터를 포함하는 것인, 피드백 정보를 송신하는 방법.
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서, 상기 피드백 정보는 상기 크기 성분의 채널 요소들과 상기 위상 성분의 채널 요소들의 그룹화 방식에 관한 정보를 더 포함하는 것인, 피드백 정보를 송신하는 방법.
  7. 기지국에 의한, 피드백 정보를 수신하는 방법에 있어서,
    단말로 기준 신호를 송신하는 단계;
    상기 단말로부터, 상기 기준 신호에 대한 피드백 정보를 수신하는 단계로서, 상기 피드백 정보는 상기 기준 신호의 크기 성분의 채널 요소들을 포함하는 적어도 하나의 크기 그룹의 특정 확률 분포에 관한 정보, 상기 기준 신호의 위상 성분의 채널 요소들을 포함하는 적어도 하나의 위상 그룹의 특정 확률 분포에 관한 정보, 및 상기 적어도 하나의 크기 그룹의 채널 요소들과 상기 적어도 하나의 위상 그룹의 채널 요소들의 정렬 순서에 관한 정보를 포함하는, 상기 피드백 정보의 수신 단계; 및
    상기 피드백 정보에 기초하여 채널을 복원하는 단계를 포함하고,
    상기 채널을 복원하는 단계는 상기 정렬 순서에 관한 정보에 기초하여 상기 적어도 하나의 크기 그룹의 채널 요소들과 상기 적어도 하나의 위상 그룹의 채널 요소들의 정렬 순서를 복원하는 단계를 포함하는 것인, 피드백 정보를 수신하는 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 피드백 정보는 상기 크기 성분의 채널 요소들과 상기 위상 성분의 채널 요소들의 그룹화 방식에 관한 정보를 더 포함하는 것인, 피드백 정보를 수신하는 방법.
  9. 삭제
  10. 피드백 정보를 송신하는 단말에 있어서,
    기지국으로부터 기준 신호를 수신하고, 상기 기지국으로 피드백 정보를 송신하도록 구성된 무선 통신부; 및
    상기 기준 신호에 기초하여 채널 추정을 수행하여 채널 요소들을 획득하고, 상기 채널 요소들을 크기 성분과 위상 성분으로 분리하고, 상기 크기 성분의 채널 요소들과 상기 위상 성분의 채널 요소들을 적어도 하나의 크기 그룹과 적어도 하나의 위상 그룹으로 그룹화하고, 각 크기 그룹 별로 상기 크기 성분의 채널 요소들을 정렬하고, 각 위상 그룹 별로 상기 위상 성분의 채널 요소들을 정렬하고, 상기 정렬된 크기 성분의 채널 요소들과 상기 정렬된 위상 성분의 채널 요소들에 기초하여, 상기 피드백 정보를 생성하도록 구성된 제어부를 포함하고,
    상기 피드백 정보는 각 크기 그룹 별로 정렬된 상기 크기 성분의 채널 요소들의 정렬 순서에 관한 정보와 각 위상 그룹 별로 정렬된 상기 위상 성분의 채널 요소들의 정렬 순서에 관한 정보를 더 포함하는 것인, 단말.
  11. 삭제
  12. 제10항에 있어서, 상기 제어부는 상기 정렬된 크기 성분의 채널 요소들과 상기 정렬된 위상 성분의 채널 요소들을 특정 확률 분포로 근사하도록, 더 구성된 것인, 단말.
  13. 제12항에 있어서, 상기 피드백 정보는 상기 특정 확률 분포의 종류 및 상기 특정 확률 분포를 나타낼 수 있는 표현 파라미터를 포함하는 것인, 단말.
  14. 삭제
  15. 제10항에 있어서, 상기 피드백 정보는 상기 크기 성분의 채널 요소들과 상기 위상 성분의 채널 요소들의 그룹화 방식에 관한 정보를 더 포함하는 것인, 단말.
  16. 피드백 정보를 수신하는 기지국에 있어서,
    단말로 기준 신호를 송신하고, 상기 단말로부터 상기 기준 신호에 대한 피드백 정보를 수신하도록 구성된 무선 통신부; 및
    상기 피드백 정보에 기초하여 채널을 복원하도록 구성된 제어부를 포함하고,
    상기 피드백 정보는 상기 기준 신호의 크기 성분의 채널 요소들을 포함하는 적어도 하나의 크기 그룹의 특정 확률 분포에 관한 정보, 상기 기준 신호의 위상 성분의 채널 요소들을 포함하는 적어도 하나의 위상 그룹의 특정 확률 분포에 관한 정보, 및 상기 적어도 하나의 크기 그룹의 채널 요소들과 상기 적어도 하나의 위상 그룹의 채널 요소들의 정렬 순서에 관한 정보를 포함하고,
    상기 제어부는 상기 채널을 복원하기 위해 상기 정렬 순서에 관한 정보에 기초하여 상기 적어도 하나의 크기 그룹의 채널 요소들과 상기 적어도 하나의 위상 그룹의 채널 요소들의 정렬 순서를 복원하도록 구성된 것인, 기지국.
  17. 제16항에 있어서, 상기 피드백 정보는 상기 크기 성분의 채널 요소들과 상기 위상 성분의 채널 요소들의 그룹화 방식에 관한 정보를 더 포함하는 것인, 기지국.
  18. 삭제
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