KR102372870B1 - 인공지능에 기반하여 동기를 획득하는 중계 장치 및 그 중계 장치의 동작 방법 - Google Patents

Abstract

중계 장치 및 중계 장치의 동작 방법이 제공된다. 상기 방법은, 학습용 하향링크 신호에 복수의 무선 전파 환경들을 각각 적용한 학습용 하향링크 신호 세트를 기초로, 상기 TDD 중계기의 하향링크 EVM (Error Vector Magnitude)이 최소 값을 갖는 하향링크 동기 제어 신호를 도출하기 위한 딥러닝을 수행하는 단계, 상기 딥러닝을 통해 학습된 인공지능 프로그램을 이용하여, 기지국으로부터 수신된 하향링크 신호에 대응하는 하향링크 온 (ON) 동기 제어 신호 및 하향링크 오프 (OFF) 동기 제어 신호를 각각 제1 시점 및 제2 시점에 출력하는 단계, 및 상기 하향링크 온 (ON) 동기 제어 신호 및 상기 하향링크 오프 (OFF) 동기 제어 신호에 따른 TDD 안테나 스위칭에 기초하여, 상기 기지국으로부터 수신된 하향링크 신호를 상기 제1 시점부터 상기 제2 시점까지 시간 구간 동안 단말기로 중계하는 단계를 포함한다.

Description

인공지능에 기반하여 동기를 획득하는 중계 장치 및 그 중계 장치의 동작 방법 {Relay device obtaining synchronization based on aritifical intelligence and operating method of the relay device}

본 발명은 중계 장치 및 중계 장치의 동작 방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 인공지능에 기반하여 TDD (Time Division Duplex) 동기를 획득하는 중계 장치 및 그 중계 장치의 동작 방법에 관한 것이다.

무선 통신 시스템에서 중계 장치 (relay device) 또는 중계기 (repeater)는 기지국의 추가 증설 없이 기지국의 커버리지를 확대하고 이와 동시에 음영 지역을 해소하기 위해 널리 사용되고 있다. 이를 위해, 중계기는 상기 기지국과 단말기 (또는 사용자 단말) 간 상향링크/상향링크 신호 송수신을 중계하는 역할을 수행한다.

특히, LTE (Long Term Evolution)의 TDD 방식, 5G NR (New Radio)의 TDD 방식 등 TDD 방식에 따르면, 중계기는 신호의 송수신을 동시에 하지 않고 기지국의 동작에 따라 송신과 수신을 번갈아 수행할 수 있다. 이때, 중계기는 기지국 및 단말기 간 신호 송수신 타이밍 (예: DL (downlink) 구간, UL (uplink) 구간 등)에 맞춰 안테나 모듈을 스위칭하여 중계기가 기지국 (또는 단말기)와의 신호 송수신을 위한 안테나 모듈이 송신 신호 처리 모듈 또는 수신 신호 처리 모듈과 연결되도록 구성될 수 있다.

이러한 중계 동작을 위해, 중계기는 기지국에 대한 동기 (synchronization)를 획득할 필요가 있다. 다시 말해, 중계기는 기지국 및 단말기 간 신호 중계를 위한 안테나 모듈의 스위칭을 위해, 기지국의 신호 송신 타이밍 또는 신호 수신 타이밍과 동기를 맞출 필요가 있다.

이를 위한 일 예로, 대한민국 특허공개공보 제10-2020-0125855호에서는 TDD 중계기가 동기를 획득하는 방법을 제시하였다. 이 경우, 중계기는 기지국으로부터 전송된 동기 신호 (예: PSS (Primary Synchronization Signal), SSS (Secondary Synchronization Signal), PBCH (Physical Broadcast Channel) 신호 등)를 검출하고, 해당 동기 신호로부터 TDD 프레임 구조 및 TDD 프레임 타이밍을 획득하는 것이 필요하다.

다만, 이러한 동작을 구현하기 위해, 해당 중계기는 특정 통신 사업자의 TDD 프레임 구조에 대한 정보가 있어야 하고, 뿐만 아니라 해당 TDD 프레임 구조에 대하여 3GPP 표준에 정의된 물리계층 기술을 구현할 수 있어야 하는데다, 이러한 요구 사항을 실질적으로 구현하기 위해 많은 비용을 필요로 하는 문제점이 있다.

공개특허공보 제10-2020-0125855호, 2020.11.05

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 상기의 문제점을 해결하고 기지국 및 단말 간 중계 성능을 최대화할 수 있는 중계 장치 및 중계 장치의 동작 방법을 제공하는 것이다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 면에 따라 기지국과 단말기를 중계하는 TDD (Time Division Duplex) 중계기는, 상기 기지국과 신호를 송수신하기 위한 도너 안테나; 상기 단말기와 신호를 송수신하기 위한 서비스 안테나 및 상기 도너 안테나 및 상기 서비스 안테나에 대한 TDD 안테나 스위칭을 제어하고, 상기 TDD 중계기의 동작을 제어하는 컨트롤러를 포함하고, 상기 컨트롤러는 학습용 하향링크 신호에 복수의 무선 전파 환경들을 각각 적용한 학습용 하향링크 신호 세트를 기초로, 상기 TDD 중계기의 하향링크 EVM (Error Vector Magnitude) 이 최소 값을 갖는 하향링크 동기 제어 신호를 도출하기 위한 딥러닝을 수행하고, 상기 딥러닝을 통해 학습된 인공지능 프로그램을 이용하여, 기지국으로부터 수신된 하향링크 신호에 대응하는 하향링크 온 (ON) 동기 제어 신호 및 하향링크 오프 (OFF) 동기 제어 신호를 각각 제1 시점 및 제2 시점에 출력하고, 상기 하향링크 온 (ON) 동기 제어 신호 및 상기 하향링크 오프 (OFF) 동기 제어 신호에 따른 TDD 안테나 스위칭에 기초하여, 상기 기지국으로부터 수신된 하향링크 신호를 상기 제1 시점부터 상기 제2 시점까지 시간 구간 동안 단말기로 중계할 수 있다.

이때, 상기 복수의 무선 전파 환경들은 다중 경로, 상기 다중 경로별 시간 지연, 도플러 확산, 페이딩, 간섭, 및 감쇄 중 둘 이상의 조정된 환경들을 포함할 수 있다.

또한, 본 발명에 있어, 상기 컨트롤러는 학습용 상향링크 신호에 상기 복수의 무선 전파 환경들을 각각 적용한 학습용 상향링크 신호 세트를 기초로, 상기 TDD 중계기의 상향링크 EVM이 최소 값을 갖는 상향링크 동기 제어 신호를 도출하기 위한 딥러닝을 수행하고, 상기 딥러닝을 통해 학습된 인공지능 프로그램을 이용하여, 상기 단말기로부터 수신된 상향링크 신호에 대응하는 상향링크 온 (ON) 동기 제어 신호 및 상향링크 오프 (OFF) 동기 제어 신호를 각각 제3 시점 및 제4 시점에 출력하고, 상기 상향링크 온 (ON) 동기 제어 신호 및 상기 상향링크 오프 (OFF) 동기 제어 신호에 따른 TDD 안테나 스위칭에 기초하여, 상기 단말기로부터 수신된 상향링크 신호를 상기 제3 시점부터 상기 제4 시점까지 시간 구간 동안 상기 기지국으로 중계하도록 설정될 수 있다.

한편, 상기 TDD 중계기는, 상기 기지국으로부터 전송된 동기 신호의 검출 없이 상기 TDD 중계기의 동작 방법을 이용하여 상기 기지국에 대한 동기를 획득할 수 있다.

여기서, 상기 동기 신호는, 3GPP (3rd Generation Partnership Project) 5G NR (5th Generation New Radio) 표준에 의해 정의된 PSS (Primary Synchronization Signal), SSS (Secondary Synchronization Signal), 및 PBCH (Physical Broadcast Channel) 신호 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

또한, 상기 TDD 중계기는 구간 지연이 한 개의 심볼 구간보다 작은 L0 (Layer 0) 중계기를 포함할 수 있다.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 면에 따른 TDD (Time Division Duplex) 중계기의 동작 방법은, 학습용 하향링크 신호에 복수의 무선 전파 환경들을 각각 적용한 학습용 하향링크 신호 세트를 기초로, 상기 TDD 중계기의 하향링크 EVM (Error Vector Magnitude)이 최소 값을 갖는 하향링크 동기 제어 신호를 도출하기 위한 딥러닝을 수행하는 단계와, 상기 딥러닝을 통해 학습된 인공지능 프로그램을 이용하여, 기지국으로부터 수신된 하향링크 신호에 대응하는 하향링크 온 (ON) 동기 제어 신호 및 하향링크 오프 (OFF) 동기 제어 신호를 각각 제1 시점 및 제2 시점에 출력하는 단계와, 상기 하향링크 온 (ON) 동기 제어 신호 및 상기 하향링크 오프 (OFF) 동기 제어 신호에 따른 TDD 안테나 스위칭에 기초하여, 상기 기지국으로부터 수신된 하향링크 신호를 상기 제1 시점부터 상기 제2 시점까지 시간 구간 동안 단말기로 중계하는 단계를 포함할 수 있다.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 면에 따른 컴퓨터 프로그램은, 컴퓨터와 결합하여, 앞서 상술한 TDD 중계기의 동작 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 포함할 수 있다.

본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.

본 발명에 따른 중계 장치는 개발 및 검증에 소요되는 비용을 최소화하며 기지국 및 단말 간 중계 성능을 최대화할 수 있다.

또한, 본 발명에 따른 중계 장치는 저지연 (약 2us 이내)으로 기지국 및 단말 간 중계를 수행할 수 있다.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명에 따른 중계기의 동작 방법을 간단히 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 중계기의 구조 및 이를 포함한 통신 시스템을 간단히 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 예에 따른 딥러닝을 통한 AI 모델링 방법을 간단히 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 바람직한 DL/UL 동기 제어 신호 타이밍을 나타낸 도면이고, 도 5는 도 4와 달리 바람직하지 않은 DL/UL 동기 제어 신호 타이밍을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 중계기의 동작 방법을 나타낸 흐름도이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.

본 발명에 대한 설명에 앞서, 본 발명에서 활용하는 용어들은 다음과 같이 정의될 수 있다.

- 기지국 (base station): 무선통신 네트워크와 연결되어 단말기에게 무선 통신 서비스를 제공하는 통신 설비이다. 일 예로, LTE (long term evolution) 시스템에 따른 eNB (evolved NodeB), 5G NR (new radio) 시스템에 따른 gNB를 포함할 수 있다.

- 단말기: 기지국으로부터 무선 통신 서비스를 제공받는 통신 장치이다. 일명, 사용자 기기 (user equipment; UE)라고도 명칭할 수 있다. 일 예로, 스마트폰, 노트북, 웨어러블 장치 등을 포함할 수 있다.

- 중계기 (relay device, repeater): 기지국과 단말기 간 무선 통신 서비스를 중계하는 통신 장치이다. 일 예로, LTE 시스템에 따른 릴레이 (relay) 장치, 5G NR 시스템에 따른 IAB (Integrated Access Backhauled Networks) 장치를 포함할 수 있다.

- 상향링크 (uplink; UL): 단말기가 기지국으로 신호를 송신하는데 사용하는 통신 링크이다. 일 예로, 상향링크 신호는 PUCCH (physical uplink control channel), PUSCH (physical uplink shared channel) 등의 채널을 통해 송신될 수 있다.

- 하향링크 (downlink; DL): 기지국이 단말기로 신호를 송신하는데 사용하는 통신 링크이다. 일 예로, 하향링크 신호는 PDCCH (physical downlink control channel), PDSCH (physical downlink shared channel) 등의 채널을 통해 송신될 수 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명에 따른 중계기의 동작 방법을 간단히 나타낸 도면이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 중계기 (10)는 기지국 (1) 및 단말기 (100) 간 신호 송수신을 중계하는 역할을 수행한다. 보다 구체적으로, 상기 중계기 (10)는 상기 기지국 (1)으로부터 상기 기지국 (1)이 상기 단말기 (100)로 송신하고자 하는 하향링크 신호 (예: 제어 신호, 데이터 신호 등)를 수신 받아 상기 단말기 (100)로 송신할 수 있다. 또한, 상기 중계기 (10)는 상기 단말기 (100)로부터 상기 단말기 (100)가 상기 기지국 (1)으로 송신하고자 하는 상향링크 신호 (예: 제어 신호, 데이터 신호 등)를 수신 받아 상기 기지국 (1)으로 송신할 수 있다.

본 발명에 있어, '신호 중계'라 함은 중계기가 송신단으로부터 수신된 신호를 수신단이 수신할 수 있도록 신호 처리하여 전송 (또는 방송)하는 일련의 동작을 포함할 수 있다. 일 예로, '신호 중계'는 중계기가 송신단으로부터 수신된 신호의 세기, 상기 신호의 컨텐츠 등에 기초하여 상기 수신 신호의 송출 신호 세기를 조절하여 수신단으로 전송 (또는 방송)하는 것을 포함할 수 있다. 다른 예로, '신호 중계'는 중계기가 송신단으로부터 수신된 신호 정보를 중계기-수신단의 채널 상태에 따라 새로이 변조하여 상기 수신단으로 전송 (또는 방송)하는 것을 포함할 수 있다. 이때, 송신단-수신단 페어는 기지국-단말기 페어, 단말기-기지국 페어 등을 포함할 수 있다.

이하에서는 각 도면을 참고하여 본 발명에 따른 중계기에 대해 상세히 설명한다.

도 2는 본 발명에 따른 중계기의 구조 및 이를 포함한 통신 시스템을 간단히 나타낸 도면이다.

본 발명에 따른 중계기에 대한 설명에 앞서, 도 2에 활용된 용어들은 다음과 같이 정의될 수 있다.

- ANT (antenna): 특정 주파수 대역의 전자기파를 송신 또는 수신하기 위한 신호 변환 장치이다. 일 예로, 중계기가 포함하는 ANT는, (1) 기지국과 신호를 송수신하기 위한 도너 ANT 및 (2) 단말기와 신호를 송수신하기 위한 서비스 ANT를 포함할 수 있다.

- BPF (band pass filter): 입력된 신호 내 특정 주파수 대역의 신호만 통과시키고 나머지 주파수 대역의 신호는 차단하는 필터이다. 다시 말해, BPF는 입력 신호 중 특정 주파수 대역의 신호만을 출력하는 변환 장치이다.

- LNA (low noise amplifier): 미약한 무선 신호를 증폭시키며 잡음이 최소화되도록 설계된 저잡음 증폭기이다. 일반적으로, LNA는 안테나에 의해 수신된 미약한 무선 신호를 하향 변환기 (down converter) 또는 그 밖의 수신기 회로에서 처리하기 위해 적당한 레벨의 신호로 증폭하는 역할을 수행할 수 있다. 이를 위해, LNA는 무선 통신 시스템의 수신기 초입단인 ANT 직후에 설치될 수 있다. 일 예로, LNA는 ANT와 수신기 주파수 하향 변환기 (mixer) 사이에 설치될 수 있다.

- PA (power amplifier), AMP: 전력 증폭기로써, 본 발명의 실시예에 따라 PA는 HPA (high power amplifier)로 명칭될 수도 있다.

- DNC (down converter): 입력 신호를 낮은 주파수 대역의 신호로 변환하는 주파수 대역 변환기이다.

- UPC (up converter): 입력 신호를 높은 주파수 대역의 신호로 변환하는 주파수 대역 변환기이다.

- ADC (analog to digital converter): 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 장치이다.

- DAC (digital to analog converter): (신호 처리된) 디지털 신호를 아날로그 신호로 변환하는 장치이다.

- DET (Detector): TDD RF 신호 포락선 (Envelope) 검출 장치이다.

- 커플러 (Coupler): 신호 결합 또는 분배기로써, 본 발명의 경우, 커플러는 도너/서비스 안테나를 통해 입력되는 신호를 AI 기반 동기 획득 모듈로 분배하여 제공할 수 있다.

도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 TDD 중계기 (10)는, 5G 기지국 (1) 및 5G 단말기 (100) 간 신호 중계를 위해, 도너 안테나 (11), 서비스 안테나 (12), 제1 RF 블록 (13), 디지털 블록 (14), 제2 RF 블록 (15), 컨트롤러 (16) 및 AI 기반 동기 획득 모듈 (17)을 포함할 수 있다. 이때, TDD 중계기의 각 구성 요소는 다음과 같이 구성될 수 있다.

도너 안테나 (11)는 TDD 중계기 (10)와 5G 기지국(1) 간 신호 송수신을 수행할 수 있다. 다시 말해, TDD 중계기 (10)는 상기 도너 안테나 (11)를 통해, 상기 5G 기지국 (1)으로부터 DL 신호를 수신하거나 상기 5G 기지국 (1)으로 UL 신호를 송신할 수 있다.

서비스 안테나 (12)는 TDD 중계기 (10)와 5G 단말기 (100) 간 신호 송수신을 수행할 수 있다. 다시 말해, TDD 중계기 (10)는 상기 서비스 안테나 (12)를 통해, 상기 5G 단말기 (100)으로부터 UL 신호를 수신하거나 상기 5G 단말기 (100)으로 DL 신호를 송신할 수 있다.

제1 RF 블록 (13), 디지털 블록 (14), 제2 RF 블록 (15)은 각각 DL 신호를 중계하기 위한 DL 중계 파트와 UL 신호를 중계하기 위한 UL 중계 파트를 포함할 수 있다. 이때, 컨트롤러 (16)는 TDD RF 스위치를 제어하여 도너 안테나 (11) 및 서비스 안테나 (12)가 상기 제1 RF 블록 (13), 상기 디지털 블록 (14), 상기 제2 RF 블록 (15) 내 DL 중계 파트 또는 UL 중계 파트와 전기적으로 연결되도록 설정할 수 있다. 이를 통해, 상기 제1 RF 블록 (13), 상기 디지털 블록 (14), 상기 제2 RF 블록 (15)는 TDD RF 스위치의 제어에 따라 DL 신호 중계 또는 UL 신호 중계를 위한 신호 처리를 수행할 수 있다.

보다 구체적으로, 제1 RF 블록 (13)은 도너 안테나 (11)와 연결된 BPF, BPF와 연결된 TDD RF 스위치, 상기 TDD RF 스위치와 연결된 DL/UL 중계 파트를 포함할 수 있다. 여기서, BPF 소자는 도너 안테나 (11)와 연결되어 불필요한 주파수 대역의 신호를 최소화함으로써 간섭 신호의 제거 및 원 신호의 복원의 효율성을 높일 수 있다. 이때, 상기 BPF 소자는 실시예에 따라 상기 제1 RF 블록 (13) 내에 포함되거나 포함되지 않을 수 있다.

그리고, 제1 RF 블록 (13) 내 DL 중계 파트는 DL LNA, DL DNC, ADC를 포함하도록 구성될 수 있다. 이를 통해, 상기 제1 RF 블록 (13)은 기지국으로부터 수신된 DL 신호의 잡음을 최소화하여 증폭하고, 증폭된 무선 주파수 대역의 신호를 낮은 주파수 대역 (예: 중간 주파수 대역)의 신호로 변환하고, 변환된 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환할 수 있다.

또한, 제1 RF 블록 (13) 내 UL 중계 파트는 DAC, UL UPC, UL PA를 포함하도록 구성될 수 있다. 이를 통해, 상기 제1 RF 블록 (13)은 신호 처리된 디지털 신호를 아날로그 신호로 변환하고, 상기 아날로그 신호를 높은 주파수 대역 (예: 무선 주파수 대역)으로 변환하고, 상기 변환된 신호를 증폭하여 기지국으로 전송할 수 있다.

상기 제1 RF 블록 (13)과 유사하게, 제2 RF 블록 (15)은 서비스 안테나 (12)와 연결된 BPF, BPF와 연결된 TDD RF 스위치, 상기 TDD RF 스위치와 연결된 DL/UL 중계 파트를 포함할 수 있다. 여기서, BPF 소자는 서비스 안테나 (12)와 연결되어 불필요한 주파수 대역의 신호를 최소화함으로써 간섭 신호의 제거 및 원 신호의 복원의 효율성을 높일 수 있다. 이때, 상기 BPF 소자는 실시예에 따라 상기 제2 RF 블록 (15) 내에 포함되거나 포함되지 않을 수 있다.

그리고, 제1 RF 블록 (13)과 유사하게, 제2 RF 블록 (15) 내 DL 중계 파트는 DAC, DL UPC, DL PA를 포함하도록 구성될 수 있다. 이때, DL UPC, DL PA는 앞서 상술한 UL UPC, UL PA와 유사하게 전송 신호를 처리할 수 있다.

또한, 제1 RF 블록 (13)과 유사하게, 제2 RF 블록 (15) 내 UL 중계 파트는 UL LNA, UL DNC, ADC를 포함하도록 구성될 수 있다. 이때, UL LNA, UL DNC, ADC는 앞서 상술한 DL LNA, DL DNC, ADC와 유사하게 수신 신호를 처리할 수 있다.

디지털 블록 (14)은 제1 RF 블록 (13) 및 제2 RF 블록 (15)과 연결되어 DL 중계 파트를 위한 신호 처리 또는 UL 중계 파트를 위한 신호 처리를 수행할 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 디지털 블록 (14)은 디지털 신호로 변환된 DL 신호 (또는 UL 신호)에서 간섭 신호를 제거하여 원 신호만을 추출할 수 있다. 이를 위해, 디지털 블록 (14) 내 DL 중계 파트는 제1 RF 블록 (13)으로부터 제공받은 디지털 신호에 대해 필터링 및 DL 피드백 (예: DL 신호가 DL 도너 안테나로 수신되어 발생하는 간섭) 제거를 적용할 수 있다. 이와 유사하게, 상기 디지털 블록 (14) 내 UL 중계 파트는 제2 RF 블록 (15)으로부터 제공받은 디지털 신호에 대해 필터링 및 UL 피드백 (예: UL 신호가 UL 서비스 안테나로 수신되어 발생하는 간섭) 제거를 적용할 수 있다.

컨트롤러 (16)는 TDD 중계기 (10) 내의 모든 구성 요소와 전기적으로 연결되어 상기 모든 구성 요소의 동작을 제어할 수 있다. 구체적인 일 예로, 상기 컨트롤러 (16)는 제1 RF 블록 (13) 및 제2 RF 블록 (15)을 제어하며, 특히 상기 제1 RF 블록 (13) 및 제2 RF 블록 (15) 내 TDD RF 스위치를 제어할 수 있다.

본 발명에 따른 AI (Aritifical Intelligence) 기반 동기 획득 모듈 (17)은 기지국으로부터 수신된 DL 신호에 기초하여 동기 획득을 구현할 수 있다. 실시예에 따라, 상기 AI 기반 동기 획득 모듈 (17)은 상기 기지국으로부터 수신된 DL 신호뿐만 아니라 단말로부터 수신된 UL 신호도 함께 고려하여 동기 획득을 구현할 수도 있다.

보다 구체적으로, AI 기반 동기 획득 모듈 (17)은 도너 안테나 (11)와 (실시예에 따라 서비스 안테나 (12)도 추가적으로) 연결되어 수신되는 신호를 감지할 수 있다. 이를 위해, 상기 AI 기반 동기 획득 모듈 (17)은 BPF 소자, AMP 소자, DET 소자를 포함하여 안테나를 통해 수신된 신호를 적절히 감지할 수 있다. 이어, 상기 AI 기반 동기 획득 모듈 (17)은 감지된 신호를 미리 학습된 AI 알고리즘에 입력하여 출력값으로 DL 동기 제어 신호를 (실시예에 따라 UL 동기 제어 신호도 함께) 출력할 수 있다.

본 발명에 있어, DL 동기 제어 신호 (또는 UL 동기 제어 신호)는 TDD 중계기 내 DL 중계 파트 (또는 UL 중계 파트)의 ON/OFF 상태를 제어하는 신호를 포함할 수 있다. 일 예로, DL/UL ON 동기 제어 신호는 TDD 중계기의 DL/UL 중계 파트 내 증폭 회로를 동작시키고, DL/UL OFF 동기 제어 신호는 TDD 중계기의 DL/UL 중계 파트 내 증폭 회로를 정지시킬 수 있다. 다른 예로, DL/UL ON 동기 제어 신호는 TDD RF 스위치가 DL/UL 중계 파트와 연결되도록 동작시키고, DL/UL OFF 동기 제어 신호는 상기 TDD RF 스위치가 DL/UL 중계 파트와의 연결을 해제시킬 수 있다.

이와 같은 동작을 위해, 본 발명에 따른 AI 알고리즘은 아래와 같은 방법을 통해 학습될 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 예에 따른 딥러닝을 통한 AI 모델링 방법을 간단히 나타낸 도면이다.

본 발명에 따른 AI 모델링 (또는 AI 모델 학습)은, 별도로 생성된 신호에 다양한 무선 전파환경을 적용시키며 중계기의 EVM (Error Vector Magnitude) 성능이 최대화하는 DL/UL 동기 제어 신호를 출력하도록 AI 모델을 학습하는 시스템을 포함할 수 있다.

보다 구체적으로, 도 3에 도시된 바와 같이, AI 모델링을 위해, 별도로 TDD 기지국 신호가 생성되거나, 추가적으로 상기 TDD 기지국 신호와 동기화된 TDD 단말기 신호를 생성할 수 있다. 다시 말해, 본 발명에 따른 AI 모델링을 구축하기 위해, 임의로 생성된 TDD 기지국 신호 (또는 추가적으로 임의로 생성된 TDD 단말기 신호)가 활용될 수 있다.

무선채널 시뮬레이터는 이렇게 생성된 신호에 대양한 무선 전파 환경을 각각 적용하여 학습용 신호 세트를 생성할 수 있다. 본 발명에 있어, 무선채널 시뮬레이터는 상기 신호에 대해, 다중 경로, 상기 다중 경로별 시간 지연, 도플러 확산, 페이딩, 간섭, 및 감쇄 중 둘 이상의 조정된 환경들을 적용할 수 있다. 이때, 무선채널 시뮬레이터 통제기 (PC)는 상기 무선채널 시뮬레이터에 적용되는 전파 환경 시나리오를 통제할 수 있다.

이렇게 생성된 학습용 신호 세트는 컴퓨터에 적용되고, 상기 컴퓨터는 DL (또는 추가적으로 UL) 동기 제어 신호를 변화시키면서 DL (또는 추가적으로 UL) EVM 값을 확인할 수 있다. 바람직한 일 예로, DL EVM 측정은 기본적으로 수행되고, 보완적으로 UL EVM 측정이 수행될 수 있다.

EVM 값은 중계기의 온/오프 동작에 따른 Rising/Falling 시간 등에 의해 변동될 수 있다. 이에, 본 발명에 따른 AI 모델링에 따르면, 상기와 같은 방법을 반복적으로 수행하여 특정 DL/UL 신호에 대하여 최적의 EVM 값을 도출할 수 있는 DL/UL 동기 제어 신호를 획득할 수 있다.

참고로, EVM은 원래 의도한 송신 신호와 실제로 전송된 신호 사이의 차이인 에러 벡터 (Error Vector)의 크기를 의미하고, 이는 송신 시스템 성능으로 인한 신호 품질 저하를 나타내는 성능 지표로 사용된다. 따라서, EVM 성능이 최대인 경우, 해당 EVM 값은 최소가 될 수 있다.

본 발명에 따른 구체적인 동작에 대한 설명을 위해, EVM 성능이 최대인 경우의 DL/UL 동기 제어 신호의 타이밍과 그렇지 않은 경우의 DL/UL 동기 제어 신호의 타이밍을 예로 상세히 설명한다.

도 4는 본 발명에 따른 바람직한 DL/UL 동기 제어 신호 타이밍을 나타낸 도면이고, 도 5는 도 4와 달리 바람직하지 않은 DL/UL 동기 제어 신호 타이밍을 나타낸 도면이다.

도 4 및 도 5에 있어, 'DL 신호'는 TDD 중계기가 기지국으로부터 수신된 DL 신호를 단말기로 중계한 시간 구간을 의미하고, 'UL 신호'는 TDD 중계기가 단말기로부터 수신한 UL 신호를 기지국으로 중계한 시간 구간을 의미할 수 있다.

도 4의 경우, 중계기는 DL/UL ON/OFF 동기 제어 신호를 바람직하게 도출한 바, 상기 중계기는 (기지국으로부터 전송된) DL 신호 및 (단말로부터 전송된) UL 신호 모두를 전송(중계)할 수 있다. 이에 따라, 상기 중계기의 EVM 성능 또한 최대화될 수 있다.

반면, 도 5의 경우, 중계기는 DL/UL ON/OFF 동기 제어 신호를 적절하게 도출하지 못한 바, 상기 중계기는 (기지국으로부터 전송된) DL 신호 및 (단말로부터 전송된) UL 신호 중 일부를 전송(중계)할 수 없다. 이에 따라, 상기 중계기의 EVM 성능 또한 낮아질 수밖에 없다.

이처럼, 본 발명에 따른 TDD 중계기는 주변 기지국으로부터 수신된 신호에 기초한 딥러닝을 통해 학습된 AI 시스템을 이용함으로써 특정 기지국의 DL 신호에 대해 최적의 EVM을 도출할 수 있는 DL 동기 제어 신호를 획득할 수 있다. 특히, 기지국은 고정국 (fixed station)으로 항상 일정 위치에 고정되어 있는데다, 통신 사업자의 특성상 해당 기지국의 TDD 프레임 구조는 동적으로 다양하게 변경된다기보다 일정한 패턴을 갖거나 일정한 알고리즘에 의해 정적으로 (static) 관리될 수 있다. 따라서, 본 발명에 따른 TDD 중계기는 AI 모델링을 통해 상기 특정 기지국의 DL 신호에 대해 최적의 EVM을 도출할 수 있는 DL 동기 제어 신호를 획득할 수 있고, 이를 통해 높은 성능의 DL 중계 동작을 구현할 수 있다.

추가적으로, 본 발명에 따른 TDD 중계기가 이용하는 AI 시스템은 주변에 위치한 하나 이상의 단말기로부터 수신된 신호을 추가적으로 이용한 딥러닝을 통해 학습될 수 있다. 다시 말해, 도 3에 도시된 바와 같이, TDD 단말기 신호에 따른 UL 동기 제어 신호를 도출하고 이에 대한 UL EVM 성능을 측정하는 동작을 반복적으로 수행함으로써, 상기 AI 시스템은 특정 UL 신호에 대해 최적의 EVM 값을 도출할 수 있는 UL 동기 제어 신호를 획득할 수 있다. 이때, 전체적인 TDD 프레임 구조는 기지국에 의해 관리됨을 고려하여, 상기 획득되는 UL 동기 제어 신호는 앞서 상술한 방법에 의해 획득되는 DL 동기 제어 신호와 충돌되지 않는 경우에 한해 활용될 수 있다.

상술한 기술 내용에 기초한 중계 장치의 동작 방법을 정리하면 다음과 같다.

도 6은 본 발명에 따른 중계기의 동작 방법을 나타낸 흐름도이다. 본 발명에 있어, 후술하는 동작 방법은, 기지국과 신호를 송수신하기 위한 도너 안테나, 단말기와 신호를 송수신하기 위한 서비스 안테나, 및 상기 도너 안테나 및 상기 서비스 안테나에 대한 TDD 안테나 스위칭을 제어하고, 상기 TDD 중계기의 동작을 제어하는 컨트롤러를 포함하는 중계기에 의해 수행될 수 있다. 이때, 상기 컨트롤러는 도 3에 도시된 제1 RF 블록, 디지털 블록, 제2 RF 블록, 컨트롤러 및 AI 기반 동기 획득 모듈을 모두 포함할 수 있다.

도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 중계기의 동작 방법은 DL/UL EVM 성능을 고려한 딥러닝 수행 단계 (S610), AI 프로그램을 이용하여 DL/UL 동기를 획득하는 단계 (S620) 및 획득된 DL/UL 동기에 따라 신호 중계를 수행하는 단계 (S630)를 포함할 수 있다.

바람직한 일 예로, S610 단계에서, 도 3에 도시된 바와 같이 본 발명에 따른 중계기는, 학습용 하향링크 신호에 복수의 무선 전파 환경들을 각각 적용한 학습용 하향링크 신호 세트를 기초로, 상기 TDD 중계기의 하향링크 EVM (Error Vector Magnitude) 이 최소 값을 갖는 하향링크 동기 제어 신호를 도출하기 위한 딥러닝을 수행할 수 있다.

여기서, 복수의 무선 전파 환경들은 아래 환경들 중 둘 이상의 조정된 환경들을 포함할 수 있다.

- 다중 경로

- 다중 경로별 시간 지연

- 도플러 확산

- 페이딩

- 간섭

- 감쇄

추가적인 예로, S610 단계에서, 본 발명에 따른 중계기는, 학습용 상향링크 신호에 상기 복수의 무선 전파 환경들을 각각 적용한 학습용 상향링크 신호 세트를 기초로, 상기 TDD 중계기의 상향링크 EVM이 최소 값을 갖는 상향링크 동기 제어 신호를 도출하기 위한 딥러닝을 수행할 수 있다.

이어, S620 단계에서 본 발명에 따른 중계기는 기지국으로부터 수신된 신호 (또는 추가적으로 단말로부터 수신된 신호)를 AI 프로그램의 입력 값으로 활용하여 DL/UL 동기를 획득할 수 있다. 구체적으로, 상기 중계기는, 상술한 딥러닝을 통해 학습된 인공지능 프로그램을 이용하여, 기지국으로부터 수신된 하향링크 신호에 대응하는 하향링크 온 (ON) 동기 제어 신호 및 하향링크 오프 (OFF) 동기 제어 신호를 각각 제1 시점 및 제2 시점에 출력할 수 있다. 또는, 상기 중계기는, 상술한 딥러닝을 통해 학습된 인공지능 프로그램을 이용하여, 상기 단말기로부터 수신된 상향링크 신호에 대응하는 상향링크 온 (ON) 동기 제어 신호 및 상향링크 오프 (OFF) 동기 제어 신호를 각각 제3 시점 및 제4 시점에 출력할 수 있다.

이어, S630 단계에서 본 발명에 따른 중계기는 획득된 DL/UL 동기에 따라 신호 중계를 수행할 수 있다. 구체적으로, 상기 중계기는, 상기 하향링크 온 (ON) 동기 제어 신호 및 상기 하향링크 오프 (OFF) 동기 제어 신호에 따른 TDD 안테나 스위칭에 기초하여, 상기 기지국으로부터 수신된 하향링크 신호를 상기 제1 시점부터 상기 제2 시점까지 시간 구간 동안 단말기로 중계할 수 있다. 또는, 상기 중계기는, 상기 상향링크 온 (ON) 동기 제어 신호 및 상기 상향링크 오프 (OFF) 동기 제어 신호에 따른 TDD 안테나 스위칭에 기초하여, 상기 단말기로부터 수신된 상향링크 신호를 상기 제3 시점부터 상기 제4 시점까지 시간 구간 동안 상기 기지국으로 중계할 수 있다.

이와 같은 동기 획득 동작을 통해, 본 발명에 따른 TDD 중계기는 기지국으로부터 전송된 동기 신호의 검출 없이 상기 TDD 중계기의 동작 방법을 이용하여 상기 기지국에 대한 동기를 획득할 수 있다.

여기서 동기 신호라 함은, 3GPP (3rd Generation Partnership Project) 5G NR (5th Generation New Radio) 표준에 의해 정의된 PSS (Primary Synchronization Signal), SSS (Secondary Synchronization Signal), 및 PBCH (Physical Broadcast Channel) 신호 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

이에 따라, 본 발명에 따른 중계기는 구간 지연이 한 개의 심볼 구간보다 작은 값 (예: 최대 2us)으로 설정되는 L0 (Layer 0) 중계기를 포함할 수 있다. 이때, 한 개의 심볼 구간의 길이는 기지국에 의해 설정된 뉴머롤로지 (또는 부반송파 간격 (subcarrier spacing, SCS))에 따라 대응적으로 설정될 수 있다.

추가적으로, 본 발명에 따른 컴퓨터 프로그램은, 컴퓨터와 결합하여, 앞서 상술한 다양한 중계 장치의 동작 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장될 수 있다.

전술한 프로그램은, 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.

이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

1: 기지국
10: 중계기
11: 도너 안테나 12: 서비스 안테나
13: 제1 RF 블록 14: 디지털 블록
15: 제2 RF 블록 16: 컨트롤러
17: AI 기반 동기 획득 모듈
100: 단말기

Claims (10)

1. 기지국과 단말기를 중계하는 TDD (Time Division Duplex) 중계기에 있어서,
   상기 기지국과 신호를 송수신하기 위한 도너 안테나;
   상기 단말기와 신호를 송수신하기 위한 서비스 안테나; 및
   상기 도너 안테나 및 상기 서비스 안테나에 대한 TDD 안테나 스위칭을 제어하고, 상기 TDD 중계기의 동작을 제어하는 컨트롤러를 포함하고,
   상기 컨트롤러는,
   학습용 하향링크 신호에 복수의 무선 전파 환경들을 각각 적용한 학습용 하향링크 신호 세트를 기초로, 상기 TDD 중계기의 하향링크 EVM (Error Vector Magnitude) 이 최소 값을 갖는 하향링크 동기 제어 신호를 도출하기 위한 딥러닝을 수행하고,
   상기 딥러닝을 통해 학습된 인공지능 프로그램을 이용하여, 기지국으로부터 수신된 하향링크 신호에 대응하는 하향링크 온 (ON) 동기 제어 신호 및 하향링크 오프 (OFF) 동기 제어 신호를 각각 제1 시점 및 제2 시점에 출력하고,
   상기 하향링크 온 (ON) 동기 제어 신호 및 상기 하향링크 오프 (OFF) 동기 제어 신호에 따른 TDD 안테나 스위칭에 기초하여, 상기 기지국으로부터 수신된 하향링크 신호를 상기 제1 시점부터 상기 제2 시점까지 시간 구간 동안 단말기로 중계하도록 설정되는 것을 특징으로 하는,
   TDD 중계기.
2. 제 1항에 있어서,
   상기 복수의 무선 전파 환경들은,
   다중 경로, 상기 다중 경로별 시간 지연, 도플러 확산, 페이딩, 간섭, 및 감쇄 중 둘 이상의 조정된 환경들을 포함하는 것을 특징으로 하는,
   TDD 중계기.
3. 제 1항에 있어서,
   상기 컨트롤러는,
   학습용 상향링크 신호에 상기 복수의 무선 전파 환경들을 각각 적용한 학습용 상향링크 신호 세트를 기초로, 상기 TDD 중계기의 상향링크 EVM이 최소 값을 갖는 상향링크 동기 제어 신호를 도출하기 위한 딥러닝을 수행하고,
   상기 딥러닝을 통해 학습된 인공지능 프로그램을 이용하여, 상기 단말기로부터 수신된 상향링크 신호에 대응하는 상향링크 온 (ON) 동기 제어 신호 및 상향링크 오프 (OFF) 동기 제어 신호를 각각 제3 시점 및 제4 시점에 출력하고,
   상기 상향링크 온 (ON) 동기 제어 신호 및 상기 상향링크 오프 (OFF) 동기 제어 신호에 따른 TDD 안테나 스위칭에 기초하여, 상기 단말기로부터 수신된 상향링크 신호를 상기 제3 시점부터 상기 제4 시점까지 시간 구간 동안 상기 기지국으로 중계하도록 설정되는 것을 특징으로 하는,
   TDD 중계기.
4. 제 3항에 있어서,
   상기 TDD 중계기는,
   상기 기지국으로부터 전송된 동기 신호의 검출 없이 상기 TDD 중계기의 동작 방법을 이용하여 상기 기지국에 대한 동기를 획득하는 것을 특징으로 하는,
   TDD 중계기.
5. 제 4항에 있어서,
   상기 동기 신호는,
   3GPP (3rd Generation Partnership Project) 5G NR (5th Generation New Radio) 표준에 의해 정의된 PSS (Primary Synchronization Signal), SSS (Secondary Synchronization Signal), 및 PBCH (Physical Broadcast Channel) 신호 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는,
   TDD 중계기.
6. 제 4항에 있어서,
   상기 TDD 중계기는 구간 지연이 한 개의 심볼구간보다 작은 L0 (Layer 0) 중계기를 포함하는 것을 특징으로 하는,
   TDD 중계기.
7. TDD (Time Division Duplex) 중계기의 동작 방법에 있어서,
   학습용 하향링크 신호에 복수의 무선 전파 환경들을 각각 적용한 학습용 하향링크 신호 세트를 기초로, 상기 TDD 중계기의 하향링크 EVM (Error Vector Magnitude)이 최소 값을 갖는 하향링크 동기 제어 신호를 도출하기 위한 딥러닝을 수행하는 단계;
   상기 딥러닝을 통해 학습된 인공지능 프로그램을 이용하여, 기지국으로부터 수신된 하향링크 신호에 대응하는 하향링크 온 (ON) 동기 제어 신호 및 하향링크 오프 (OFF) 동기 제어 신호를 각각 제1 시점 및 제2 시점에 출력하는 단계; 및
   상기 하향링크 온 (ON) 동기 제어 신호 및 상기 하향링크 오프 (OFF) 동기 제어 신호에 따른 TDD 안테나 스위칭에 기초하여, 상기 기지국으로부터 수신된 하향링크 신호를 상기 제1 시점부터 상기 제2 시점까지 시간 구간 동안 단말기로 중계하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
   TDD 중계기의 동작 방법.
8. 제 7항에 있어서,
   상기 복수의 무선 전파 환경들은,
   다중 경로, 상기 다중 경로별 시간 지연, 도플러 확산, 페이딩, 간섭, 및 감쇄 중 둘 이상의 조정된 환경들을 포함하는 것을 특징으로 하는,
   TDD 중계기의 동작 방법.
9. 제 7항에 있어서,
   상기 TDD 중계기의 동작 방법은,
   학습용 상향링크 신호에 상기 복수의 무선 전파 환경들을 각각 적용한 학습용 상향링크 신호 세트를 기초로, 상기 TDD 중계기의 상향링크 EVM이 최소 값을 갖는 상향링크 동기 제어 신호를 도출하기 위한 딥러닝을 수행하는 단계;
   상기 딥러닝을 통해 학습된 인공지능 프로그램을 이용하여, 상기 단말기로부터 수신된 상향링크 신호에 대응하는 상향링크 온 (ON) 동기 제어 신호 및 상향링크 오프 (OFF) 동기 제어 신호를 각각 제3 시점 및 제4 시점에 출력하는 단계; 및
   상기 상향링크 온 (ON) 동기 제어 신호 및 상기 상향링크 오프 (OFF) 동기 제어 신호에 따른 TDD 안테나 스위칭에 기초하여, 상기 단말기로부터 수신된 상향링크 신호를 상기 제3 시점부터 상기 제4 시점까지 시간 구간 동안 상기 기지국으로 중계하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,
   TDD 중계기의 동작 방법.
10. 컴퓨터와 결합하여, 제 7 항 내지 제 9 항 중 어느 하나의 항의 TDD (Time Division Duplex) 중계기의 동작 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.

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