KR102416109B1 - 다중 입출력 무선 통신 시스템에서 벡터 양자화를 위한 장치 및 방법 - Google Patents

다중 입출력 무선 통신 시스템에서 벡터 양자화를 위한 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 개시는 LTE와 같은 4G 통신 시스템 이후 보다 높은 데이터 전송률을 지원하기 제공될 5G 또는 pre-5G 통신 시스템에 관련된 것이다. 본 개시는 벡터 양자화된 피드백 요소들의 처리 및 피드백의 벡터 양자화를 위한 방법 및 장치를 제공한다. 피드백 요소의 벡터 양자화를 위한 단말의 동작 방법은 적어도 하나의 채널 측정에 기반하여 채널 계수들을 계산하는 과정과, 그룹화 방식에 따라 상기 채널 계수들을 그룹화하는 과정을 포함한다. 또한, 상기 방법은 상기 그룹화된 채널 계수들을 적어도 하나의 코드북을 이용하여 벡터 양자화하는 과정과, 상기 양자화된 채널 계수들에 대한 정보를 포함하는 피드백 신호를 기지국에 송신하는 과정을 포함한다.

Description

다중 입출력 무선 통신 시스템에서 벡터 양자화를 위한 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR VECTOR QUANTIZATION IN MULTIPLE INPUT MUTLIPLE OUTPUT WIRELESS COMMUNICATION SYSTEMS}
본 개시는 일반적으로 전 차원(full-dimension, FD) 다중 입출력(multiple-input multiple-output, MIMO) 무선 통신 시스템에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 본 개시는 FD-MIMO 시스템에서 효율적인 벡터 양자화기에 관한 것이다.
4G 통신 시스템 상용화 이후 증가 추세에 있는 무선 데이터 트래픽 수요를 충족시키기 위해, 개선된 5G 통신 시스템 또는 pre-5G 통신 시스템을 개발하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 이러한 이유로, 5G 통신 시스템 또는 pre-5G 통신 시스템은 4G 네트워크 이후 (Beyond 4G Network) 통신 시스템 또는 LTE 시스템 이후 (Post LTE) 이후의 시스템이라 불리어지고 있다.
높은 데이터 전송률을 달성하기 위해, 5G 통신 시스템은 초고주파(mmWave) 대역 (예를 들어, 60기가(60GHz) 대역과 같은)에서의 구현이 고려되고 있다. 초고주파 대역에서의 전파의 경로손실 완화 및 전파의 전달 거리를 증가시키기 위해, 5G 통신 시스템에서는 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO), 전차원 다중입출력(Full Dimensional MIMO: FD-MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 및 대규모 안테나 (large scale antenna) 기술들이 논의되고 있다.
또한, 시스템의 네트워크 개선을 위해, 5G 통신 시스템에서는 진화된 소형 셀, 개선된 소형 셀 (advanced small cell), 클라우드 무선 액세스 네트워크 (cloud radio access network: cloud RAN), 초고밀도 네트워크 (ultra-dense network), 기기 간 통신 (Device to Device communication: D2D), 무선 백홀 (wireless backhaul), 이동 네트워크 (moving network), 협력 통신 (cooperative communication), CoMP (Coordinated Multi-Points), 및 수신 간섭제거 (interference cancellation) 등의 기술 개발이 이루어지고 있다.
이 밖에도, 5G 시스템에서는 진보된 코딩 변조(Advanced Coding Modulation: ACM) 방식인 FQAM (Hybrid FSK and QAM Modulation) 및 SWSC (Sliding Window Superposition Coding)과, 진보된 접속 기술인 FBMC(Filter Bank Multi Carrier), NOMA(non orthogonal multiple access), 및SCMA(sparse code multiple access) 등이 개발되고 있다.
FD-MIMO 시스템에 의해 제공되는 공간 다중화(spatial multiplexing)에서, 사용자 장비(user equipment, UE)와 eNode B(eNB)간의 채널을 정확하게 추정하고 이해하는 것은 효율적이고 효과적인 무선 통신에서 중요하다. 채널 조건을 정확하게 추정하기 위해, UE는 채널 상태 정보(channel state information, CSI)같은 채널 측정에 관한 정보를 상기 eNB에 피드백 할 것이다. 상기 채널에 관한 정보로, 상기 eNB는 상기 UE와 무선 데이터 통신을 효율적이고 효과적으로 수행하기 위한 적절한 통신 파라미터들을 선택할 수 있다.
그러나, 무선 통신 장치의 안테나 및 채널 경로 수가 증가함에 따라, 이상적으로 채널을 추정하는데 필요한 피드백의 양 또한 증가하였다. 이러한 추가적으로 요구되는 채널 피드백은 추가적인 오버헤드를 발생시킬 수 있고, 예를 들면 데이터 전송률(data rate)를 감소시키는 것 같이 무선 통신의 효율을 낮출 수 있다.
본 개시는 FD-MIMO 시스템에서 벡터 양자화를 효율적으로 하여 채널 추정에 필요한 피드백의 양을 감소시키기 위한 것이다.
본 개시의 실시 예들은 FD-MIMO 시스템에서 효율적인 벡터 양자화기를 제공한다.
일 실시 예에서, 채널 계수 같은 피드백 요소의 벡터 양자화를 위한 UE를 작동시키는 방법이 제공된다. 상기 방법은 벡터 양자화를 위해 채널 계수들을 그룹화(grouping)하는 그룹화 방식을 식별하는 과정과, eNB로부터 수신된 하나 이상의 제어 신호에 기반하여 그룹화된 벡터들의 벡터 양자화를 위한 벡터 양자화 코드북(codebook)을 식별하는 과정을 포함한다. 상기 방법은 적어도 하나의 채널 측정에 기반하여 채널 계수들을 계산하는 과정과 벡터들의 집합을 형성하기 위한 식별된 그룹화 방식에 따라 상기 계산된 채널 계수들을 그룹화하는 과정을 포함한다. 상기 방법은 또한 적어도 하나의 벡터 양자화 코드 북을 이용하여 상기 벡터들의 벡터 양자화를 수행하는 과정과 상기 양자화된 벡터들을 하나 이상의 피드백 신호로 처리하는 과정을 포함한다. 추가적으로, 상기 방법은 상기 하나 이상의 피드백 신호들을 상기 eNB로 송신하는 과정을 포함한다.
다른 실시 예에서, 채널 계수 같은 벡터 양자화된 피드백 요소를 처리하는 eNB를 작동시키는 방법이 제공된다. 상기 방법은 UE로부터 하나 이상의 피드백 신호를 수신하는 과정과 적어도 하나의 벡터 양자화 코드북을 이용하여 상기 하나 이상의 피드백 신호로부터 식별되는 양자화된 채널 계수들의 재구성(reconstruction)을 수행하는 과정을 포함한다. 추가적으로, 상기 방법은 상기 eNB에 의해 상기 UE에 지시된 그룹화 방식에 기반하여 상기 재구성된 채널 계수들을 그룹화 해제(ungrouping)하는 과정을 포함한다.
다른 실시 예에서, 채널 계수 같은 피드백 요소의 벡터 양자화를 위한 UE의 장치가 제공된다. 상기 장치는 적어도 하나의 프로세서(processor)와 송수신기(transceiver)를 포함한다. 상기 적어도 하나의 프로세서는 벡터 양자화를 위한 채널 계수 그룹화를 위한 그룹화 방식을 식별하고, eNB로부터 수신되는 하나 이상의 제어 신호에 기반하여 그룹화된 벡터의 벡터 양자화를 위한 벡터 양자화 코드북을 식별하고, 적어도 하나의 채널 측정에 기반하여 채널 계수들을 계산하고, 벡터들의 집합을 형성하기 위한 상기 식별된 그룹화 방식에 따라 상기 계산된 채널 계수들을 그룹화하고, 상기 식별된 벡터 양자화 코드북을 이용하여 상기 벡터들의 벡터 양자화를 수행하고, 상기 양자화된 벡터들을 하나 이상의 피드백 신호로 처리하도록 구성된다. 상기 송수신기는 상기 eNB에 상기 하나 이상의 피드백 신호를 송신하도록 구성된다.
다른 실시 예에서, 채널 계수 같은 벡터 양자화된 피드백 요소들을 처리하기 위한 eNB의 장치가 제공된다. 상기 장치는 송수신기와 적어도 하나의 프로세서를 포함한다. 상기 송수신기는 UE로부터 하나 이상의 피드백 신호를 수신하도록 구성된다. 상기 적어도 하나의 프로세서는 적어도 하나의 벡터 양자화 코드북을 이용하여 상기 하나 이상의 피드백 신호로부터 식별되는 양자화된 채널 계수들의 재구성을 수행하고, 상기 eNB에 의해 상기 UE에 지시된 그룹화 방식에 기반하여 상기 재구성된 채널 계수들을 그룹화 해제하도록 구성된다.
다른 실시 예에서, 피드백 요소의 벡터 양자화를 위한 단말의 동작 방법이 제공된다. 상기 방법은 적어도 하나의 채널 측정에 기반하여 채널 계수들을 계산하는 과정과, 그룹화 방식에 따라 상기 채널 계수들을 그룹화하는 과정을 포함한다. 상기 방법은 상기 그룹화된 채널 계수들을 적어도 하나의 코드북을 이용하여 벡터 양자화하는 과정과, 상기 양자화된 채널 계수들에 대한 정보를 포함하는 피드백 신호를 기지국에 송신하는 과정을 포함하는 방법을 포함한다.
다른 실시 예에서, 벡터 양자화된 피드백을 처리하기 위한 기지국의 동작 방법이 제공된다. 상기 방법은 단말로부터 하나 이상의 피드백 신호를 수신하는 과정과, 적어도 하나의 코드북을 이용하여 상기 하나 이상의 피드백 신호로부터 식별된 양자화된 채널 계수들의 재구성(reconstruction)을 수행하는 과정을 포함한다. 추가적으로, 상기 방법은 상기 단말에서 사용된 그룹화 방식에 기반하여 상기 재구성된 채널 계수들을 그룹화 해제(ungrouping)하는 과정을 포함한다.
다른 실시 예에서, 피드백 요소의 벡터 양자화를 위한 단말의 장치가 제공된다. 상기 장치는 적어도 하나의 프로세서와 송수신기를 포함한다. 상기 적어도 하나의 프로세서는 적어도 하나의 채널 측정에 기반하여 채널 계수들을 계산하고, 그룹화 방식에 따라 상기 채널 계수들을 그룹화하고, 상기 그룹화된 채널 계수들을 적어도 하나의 코드북을 이용하여 벡터 양자화하도록 구성된다. 상기 송수신기는 상기 양자화된 채널 계수들에 대한 정보를 포함하는 피드백 신호를 기지국에 송신하도록 구성된다.
다른 실시 예에서, 벡터 양자화된 피드백을 처리하기 위한 기지국의 장치가 제공된다. 상기 장치는 송수신기와, 적어도 하나의 프로세서를 포함한다. 상기 송수신기는 단말로부터 하나 이상의 피드백 신호를 수신하도록 구성된다. 상기 적어도 하나의 프로세서는 적어도 하나의 코드북을 이용하여 상기 하나 이상의 피드백 신호로부터 식별된 양자화된 채널 계수들의 재구성(reconstruction)을 수행하고, 상기 단말에서 사용된 그룹화 방식에 기반하여 상기 재구성된 채널 계수들을 그룹화 해제(ungrouping)하도록 구성된다.
다른 기술적 특징은 하기의 도면, 상세한 설명 및 청구항으로부터 당업자에게 명백해질 수 있다.
본 개시는 FD-MIMO 시스템에서 효율적인 벡터 양자화 방법을 제공하여 피드백 오버헤드를 감소시키는 효과가 있다.
도 1은 본 개시의 예시적인 실시 예에 따른 무선 네트워크의 일 예를 나타낸다.
도 2는 본 개시의 예시적인 실시 예에 따른 eNB(evolved node B)의 일 예를 나타낸다.
도 3은 본 개시의 예시적인 실시 예에 따른 UE(user equipment)의 일 예를 나타낸다.
도 4A는 본 개시의 예시적인 실시 예에 따른 직교 주파수 분할 다중 접속(orthogonal frequency division multiple access) 송신 경로의 세부 단계(high-level) 다이어그램(diagram)을 나타낸다.
도 4B는 본 개시의 예시적인 실시 예에 따른 직교 주파수 분할 다중 접속(orthogonal frequency division multiple access) 송신 경로의 세부 단계(high-level) 다이어그램(diagram)을 나타낸다.
도 5a는 본 개시의 일 실시 예에 따라 4x4 직각 형식으로 정렬된 16 이중 편파(dual-polarized) 안테나 요소로부터 재구성된 2D 안테나 배열의 일 예를 나타낸다.
도 5b는 본 개시의 실시 예들에 따라 UE CSI 피드백을 가능하게 하는 신호 흐름 및 처리 다이어그램의 일 예를 나타낸다.
도 5c는 도 5b는 본 개시의 실시 예들에 따라 UE CSI 피드백을 가능하게 하는 신호 흐름 및 처리 다이어그램의 또 다른 예를 나타낸다.
도 6은 본 개시의 실시 예들에 따라 벡터 양자화 및 재구성을 위한 신호 흐름 및 처리 다이어그램의 일 예를 나타낸다.
도 7 내지 11은 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 그룹화 방식들의 예시들을 나타낸다.
도 12는 본 개시의 실시 예들에 따라 eNB가 구성된 양자화기에 대한 신호 흐름 및 처리 다이어그램의 일 예를 나타낸다.
도 13은 본 개시의 실시 예에 따라 엔트로피 코딩(entropy coding) 및 디코딩을 이용한 양자화 및 재구성에 대한 신호 흐름 및 처리 다이어그램에 대한 일 예를 나타낸다.
도 14는 본 개시의 실시 예에 따라 다단계(multi-level) 벡터 양자화기의 다이어그램의 일 예를 나타낸다.
도 15는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따라 벡터 코드북 적응(adaptation)에 대한 세부 단계 통신의 일 예를 나타낸다.
도 16은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따라 가우시안 코드북(Gaussian codebook)에 기반한 VQ(vector quantization) 적응에 대한 세부 단계 통신의 일 예를 나타낸다.
도 17은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따라 코드북 트레이닝(codebook training)에 기반한 VQ 적응에 대한 세부 단계 통신의 일 예를 나타낸다.
도 18은 본 개시의 다양한 실시 예에 따라 더 높은 적률(moment)에 기반한 코드북을 사용하는 VQ 적응에 대한 세부 단계 통신의 일 예를 나타낸다.
도 19는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따라 다해상도(multi-resolution) 벡터 코드북에 기반한 VQ 적응에 대한 세부 단계 통신의 일 예를 나타낸다.
도 20은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따라 추정된 스케일링(scaling) 및 로그 압신기(log compander)에 기반한 VQ 적응에 대한 세부 단계 통신의 일 예를 나타낸다.
도 21은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따라 현상 이득 벡터(shape-gain vector)에 기반한 VQ 적응에 대한 세부 단계 통신의 일 예를 나타낸다.
도 22는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따라 서브 샘플링(subsampling) 및 보간/필터링(interpolation/filtering)을 이용한 VQ 적응에 대한 세부 단계 통신의 일 예를 나타낸다.
도 23은 본 개시의 실시 예에 따른 UE에서의 벡터 양자화를 위한 흐름도(flow chart)를 나타낸다.
도 24는 본 개시의 실시 예에 따른 eNB에서의 재구성 및 그룹화 해제를 위한 흐름도를 나타낸다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 다양한 실시 예들의 동작 원리를 상세히 설명한다. 하기에서 다양한 실시 예들을 설명에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 다양한 실시 예들에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
하기의 문서들 및 표준 설명들은 참고자료로써 본 개시에 추가된다:
3GPP TS 36.211: "E-UTRA(Evolved Universal Terrestrial Radio Access); 물리 채널 및 변조",
3GPP TS 36.212, "E-UTRA, 다중화 및 채널 코딩",
3GPP TS 36.213, "E-UTRA, 물리 계층 절차(Physical Layer Procedures",
하기의 도 1-4B는 무선 통신 시스템에서 시행되고 OFDA 또는 OFDMA 통신 기술의 사용과 함께 시행되는 다양한 실시 예들을 설명한다. 상기 도 1 내지 3의 설명은 다른 실시 예들이 시행될 수 있는 방식에 물리적 또는 구조적인 제한을 암시하지 않는다. 본 개시의 다른 실시 예들이 적절하게 준비된 통신 시스템에서 시행될 수 있다.
도 1은 본 개시에 따른 무선 네트워크 100의 일 예를 나타낸다. 도 1에 나타난 무선 네트워크 100의 실시 예는 단지 예시적인 것이다. 무선 네트워크 100의 다른 실시 예들도 본 개시의 범위를 벗어나지 않고 사용될 수 있다.
도 1에 나타나 있듯, 무선 네트워크 100은 eNB 101과, eNB 102, eNB 103을 포함한다. eNB 101은 eNB 102 및 eNB 103과 통신한다. eNB 101은 또한 인터넷 또는 전유 IP(proprietary internet protocol) 또는 다른 데이터 네트워크 같은 적어도 하나의 네트워크와 통신한다.
eNB 102는 eNB 102의 커버리지 영역 120 이내에서 제1 복수의 UE들을 위해 네트워크 130에 무선 광대역 접근을 제공한다. 상기 제1 복수의 UE들은 중소기업(small business, SB)에 위치될 수 있는 UE 111, 대기업(enterprise, E)에 위치될 수 있는 UE 112, 와이파이 핫스팟(WiFi hotspot, HS)에 위치될 수 있는 UE 113, 제1 거주지(residence, R)에 위치될 수 있는 UE 114, 제2 거주지에 위치될 수 있는 UE 115, 휴대전화, 무선 랩탑(laptop)등과 같은 이동 이동 장치(mobile device, M)일 수 있는 UE 116을 포함한다. eNB 103은 eNB 103의 커버리지 영역 125 이내에서 제2 복수의 UE들을 위해 네트워크 130에 무선 광대역 접근을 제공한다. 상기 제2 복수의 UE들은 UE 115와 UE 116을 포함한다. 어떤 실시 예들에서는, 하나 이상의 eNB 101 내지 103들은 5G, LTE, LTE-A, WiMAX, WiFi 또는 다른 무선 통신 기술들을 이용하여 상호간 그리고 UE 111 내지 116들과 통신할 수 있다.
네트워크 유형에 따라, "eNodeB" 또는 "eNB"대신에 "기지국(base station) 또는 "엑세스 포인트(access point)"같이 다른 잘 알려진 용어가 사용될 수 있다. 편의를 위해, 멀리 떨어진 단말에 무선 접근을 제공하는 네트워크 인프라(infrastructure) 요소들을 언급하기 위해 용어 "eNodeB" 또는 "eNB"가 본 특허 문서에서 사용된다. 또한, 네트워크 유형에 따라, "사용자 장비" 또는 "UE" 대신에 "이동 장치(mobile station)", "가입자 단말(subscriber station)", "단말(terminal)", "원거리 단말(remote terminal)", "무선 단말(wireless terminal)", 또는 "사용자 장치"같이 다른 잘 알려진 용어가 사용될 수 있다. 편의를 위해, 용어 "사용자 장비" 또는 "UE"가 이동 장치(이동 전화나 스마트폰 같은)이거나 일반적으로 정적 장치(데스크탑 컴퓨터나 자판기 같은)로 여겨지든 간에 본 특허문서에서 eNB에 무선으로 접근하는 원거리 무선 장비를 언급하기 위해 사용된다.
점으로 찍힌 선은 커버리지 영역 120 및 125의 대력적인 정도를 나타내는데, 상기 점으로 찍힌 선은 단지 예시 및 설명의 목적을 위해 원모양으로 근사하여 나타나 있다. 커버리지 영역 120 및 125 같이 eNB와 관련된 커버리지 영역은 자연적 및 인위적인 장애물과 관련된 무선 환경에서의 변화와 상기 eNB의 구성에 따라 불규칙적인 모양을 포함하는 다른 모양을 가질 수 있다.
하기의 상세한 설명에서 더 설명되는 것처럼, 하나 이상의 상기 UE들은 채널 계수들 같은 피드백 요소들의 벡터 양자화를 위한 회로 및/또는 프로그래밍을 포함할 수 있고, 하나 이상의 상기 eNB들은 채널 계수들 같은 벡터 양자화된 피드백 요소들의 처리를 위한 회로 및/또는 프로그래밍을 포함할 수 있다. 도 1은 무선 네트워크 100의 일 예를 나타내지만, 도 1에 다양한 변화가 있을 수 있다. 예를 들면, 무선 네트워크 100은 어떠한 적절한 배치에서 어떠한 수의 eNB들 및 어떠한 수의 UE들을 포함할 수 있다. 또한, eNB 101은 어떠한 수의 UE들과 직접적으로 통신할 수 있고 상기 UE들에게 네트워크 130으로의 무선 광대역 접근을 제공할 수 있다. 유사하게, 각각의 eNB 102 내지 103은 네트워크 130과 직접적으로 통신할 수 있고 UE들에게 네트워크 130으로의 직접적인 무선 광대역 접근을 제공할 수 있다. 또한, eNB 101, 102 및/또는 103은 외부 전화 네트워크 또는 다른 유형의 데이터 네트워크 같은 다른 또는 추가적인 외부 네트워크로의 접근을 제공할 수 있다.
도 2는 본 개시에 따른 eNB 102의 일 예를 나타낸다. 도 2에 나타난 eNB 102의 실시 예는 단지 예시적인 것이고, 도 1의 eNB 101 및 103은 같거나 유사한 구성을 가질 수 있다. 그러나, eNB는 다양한 구성을 갖추고 있으며, 도 2는 본 개시의 범위를 eNB의 어떠한 특정 시행으로 한정하지 않는다.
도 2에 나타난 것처럼, eNB 102는 다수개의 안테나 205a 내지 205n, 다수개의 RF 송수신기 210a 내지 210n, 송신 처리 회로 215, 수신 처리 회로 220을 포함한다. eNB 102는 또한 제어기/처리기 225, 메모리 230, 백홀(backhaul) 또는 네트워크 인터페이스 235를 포함한다.
RF 송수신기 210a 내지 210n은 안테나 205a 내지 205n으로부터 UE에 의해 송신되는 신호같이 네트워크 100에서 수신을 위한(incoming) RF 신호를 수신한다. RF 송수신기 210a 내지 210n은 IF 또는 기저대역 신호를 생성하기 위해 상기 수신을 위한 RF 신호를 하향 변환한다. 상기 IF 또는 기저대역 신호는 RX 처리 회로 220으로 송신되는데, RX 처리 회로 220은 상기 기저대역 또는 IF 신호를 필터링, 디코딩, 디지털화 하여 처리된 기저대역 신호를 생성한다. RX 처리 회로 320은 추가적인 처리를 위해 상기 처리된 기저대역 신호를 제어기/처리기 225로 송신한다.
TX 처리 회로 215는 제어기/처리기 225로부터 아날로그 또는 디지털 데이터(음성 데이터, 웹 데이터, 이메일, 쌍방향 비디오 게임 데이터 같은)를 수신한다. TX 처리 회로 215는 처리된 기저대역 또는 IF 신호를 생성하기 위해 상기 송신을 위한 기저대역 데이터를 인코드(encode)하고, 멀티플렉스(multiplex)하고, 디지털화한다. RF 송수신기 210a 내지 210n은 TX 처리 회로 215로부터 상기 송신을 위한 처리된 기저대역 또는 IF 신호를 수신하고 상기 기저대역 또는 IF 신호를 안테나 205a 내지 205n을 통해 송신되는 RF 신호로 상향변환 한다.
제어기/처리기 225는 하나 이상의 프로세서들 또는 eNB 102의 전체적인 작동을 제어하는 다른 처리 장치를 포함할 수 있다. 예를 들면, 제어기/처리기 225는 잘 알려진 원리와 함께 RF 송수신기 210a 내지 210n, RX 처리 회로 220, TX 처리 회로 215를 이용하여 정방향(forward)의 채널 신호의 수신과 역방향(reverse)의 채널 신호의 송신을 제어한다. 제어기/처리기 325는 더 진보된 무선 통신 기능과 같이 추가적인 기능 또한 지원할 수 있다. 예를 들면, 제어기/처리기 225는 다수의 안테나들 205a 내지 205n으로부터 송신을 위한 신호를 원하는 방향으로 효율적으로 조종(steer)하기 위해 다르게 가중치가 주어질 수 있는 지향성 라우팅 동작(directional routing operation) 또는 빔포밍을 지원할 수 있다. 매우 다양한 다른 기능들은 모두 제어기/처리기 225에 의해 eNB 102에서 지원될 수 있다. 어떤 실시 예들에서는, 제어기/처리기 225는 최소한 하나의 마이크로프로세서 또는 마이크로제어기를 포함한다.
제어기/처리기 225는 또한 기본 OS 같은 메모리 230에 존재하는 다른 프로세스와 프로그램을 실행할 수 있다. 제어기/처리기 225는 실행 프로세스에서 요구됨에 따라 데이터를 메모리 230으로 저장하거나 불러올 수 있다.
제어기/처리기 225는 또한 백홀 또는 네트워크 인터페이스 235에 결합되어 있다. 백홀 또는 네트워크 인터페이스 235는 eNB 102가 백홀 연결을 거쳐 또는 네트워크를 거쳐 다른 장치들 또는 시스템과 통신할 수 있도록 한다. 인터페이스 235는 어떤 적절한 유선 또는 무선 연결을 거쳐 통신을 지원할 수 있다. 예를 들면, eNB 102가 이동 통신 시스템(5G, LTE, 또는 LTE-A를 지원하는 것 같은)의 일부로 구현될 때에는, 인터페이스 235는 eNB 102가 유선 또는 무선의 백홀 연결을 거쳐 eNB들과 통신하도록 할 수 있다. eNB 102가 엑세스 포인트로 구현될 때에는, 인터페이스 235는 AP 102가 유선 또는 무선의 근거리 네트워크를 거쳐 또는 규모가 더 큰 네트워크(인터넷 같은)로 유선 또는 무선의 연결을 거쳐 통신하도록 할 수 있다. 인터페이스 235는 이더넷(Ethernet) 또는 RF 송수신기 같은 유선 또는 무선의 연결을 거쳐 통신을 지원하는 어떠한 적절한 구조를 포함한다.
메모리 230은 제어기/처리기 225에 결합되어 있다. 메모리 230의 일부는 RAM을 포함할 수 있고, 메모리 230의 또 다른 부분은 플래시 메모리나 다른 ROM을 포함할 수 있다.
하기의 더 많은 세부사항에서 설명되어 있듯, eNB 102는 채널 계수들 같은 벡터 양자화된 피드백 요소들의 처리를 위한 프로그래밍을 포함할 수 있다. 도 2는 eNB 102의 일 예를 나타내고 있지만, 도 2에 다양한 변화를 줄 수 있다. 예를 들면, eNB 102는 도 2에 나타난 어떠한 수의 각 구성요소를 포함할 수 있다. 특정 예로서, 엑세스 포인트는 수많은 인터페이스 235들을 포함할 수 있고, 제어기/처리기 225는 다른 네트워크 주소들 사이에서 데이터를 전달하기 위해 라우팅 기능(routing function)을 지원할 수 있다. 또 다른 특정 예로서, AP 102는 TX 처리 회로 315의 일 예와 RX 처리 회로 320의 일 예를 포함하는 것으로 나와 있지만, AP 102는 각각 다수의 예시들을 포함할 수 있다(하나의 RF 송수신기 당 하나처럼). 또한, 도 2에서 다양한 요소들은 조합되거나, 세부적으로 분할 또는 생략될 수 있고, 추가적인 요소들이 특정 요구에 따라 추가될 수 있다.
도 3은 본 개시에 따라 UE 116의 일 예를 나타낸다. 도 3에 나타난 UE 116의 실시 예는 단지 예시적인 것이고, 도 1의 UE 111 내지 115는 같거나 유사한 구성을 가질 수 있다. 그러나, UE들은 다양한 구성을 갖추고 있으며, 도 3은 본 개시의 범위를 UE의 어떠한 특정 시행으로 한정하지 않는다.
도 3에 나타나 있듯이, UE 116은 안테나 305, 라디오 주파수(radio frequency, RF) 송수신기 310, 송신 처리 회로 315, 마이크 320, 수신 처리 회로 325를 포함한다. UE 116은 또한 스피커(speaker) 330, 메인 프로세서(main processor) 340, 입/출력(I/O) 인터페이스(IF) 345, 터치스크린(keypad) 350, 디스플레이(display) 355, 메모리(memory) 360을 포함한다. 메모리 360은 기본 운영체제(OS) 프로그램(basic operating system) 361과 하나 이상의 어플리케이션(application) 362를 포함한다.
RF 송수신기 310은 안테나 305로부터 네트워크 100의 eNB에 의해 송신된 수신을 위한 RF 신호를 수신한다. RF 송수신기 310은 중간 주파수(intermediate freqnecy, IF) 또는 기저대역 신호를 생성하기 위해 상기 수신을 위한 RF 신호를 하향 변환(down-convert)한다. 상기 IF 또는 기저대역 신호는 상기 기저대역 또는 IF 신호를 필터링(filtering), 디코딩(decoding), 및/또는 디지털화(digitizing)함으로써 처리된 기저대역 신호를 생성하는 RX 처리 회로 325으로 송신된다. RX 처리 회로 325는 상기 처리된 기저대역 신호를 스피커 330에 송신하거나(음성 데이터를 위한 것 같이) 처리를 더 하기 위해(웹 브라우징 데이터(web browsing data) 같은) 메인 프로세서 340에 송신할 수 있다.
송신 처리 회로 315는 마이크 320으로부터 아날로그 또는 디지털 음성 데이터를 수신하거나 메인 프로세서 340으로부터 다른 송신을 위한(outgoing) 기저대역 데이터(웹 데이터, 이메일(e-mail), 쌍방향 비디오 게임 데이터 같은)를 수신한다. 송신 처리 회로 315는 처리된 기저대역 또는 중간주파수 신호를 생성하기 위해 상기 송신을 위한 기저대역 데이터를 인코드(encode)하고, 멀티플렉스(multiplex)하고, 디지털화한다. RF 송수신기 310은 송신 처리 회로 315로부터 상기 송신을 위한 처리된 기저대역 또는 중간주파수 신호를 수신하고, 상기 기저대역 또는 중간주파수 신호를 안테나 305를 통해 송신되는 RF 신호로 상향변환(up-convert)한다.
프로세서 340은 하나 이상의 프로세서 또는 다른 처리 장치를 포함할 수 있고 UE 116의 전체적인 동작을 제어하기 위해 메모리 360에 저장되어 있는 OS(operation system) 361을 실행한다. 예를 들면, 프로세서 340은 잘 알려진 원리와 함께 RF 송수신기 310, RX 처리 회로 325, TX 처리 회로 315을 이용하여 정방향(forward)의 채널 신호의 수신과 역방향(reverse)의 채널 신호의 송신을 제어한다. 어떤 실시 예들에서는, 메인 프로세서 340은 최소한 하나의 마이크로프로세서(microprocessor) 또는 마이크로제어기(microcontroller)를 포함한다.
프로세서 340은 또한 메모리 360에 존재하는 다른 프로세스나 프로그램을 실행할 수 있다. 프로세서 340은 실행 프로세스에서 요구됨에 따라 데이터를 메모리 360으로 이동시키거나 불러올 수 있다. 어떤 실시 예들에서는, 프로세서 340은 OS 프로그램 361에 기반하여 또는 eNB나 작동자(operator)로부터 수신되는 신호에 응답하여 어플리케이션 362를 실행하도록 구성된다. 프로세서 340은 또한 I/O 인터페이스 345에 결합되어 있는데, I/O 인터페이스 345는 UE 116이 랩톱 컴퓨터(laptop computer)와 휴대용 컴퓨터(handheld computer)같은 다른 장치에 연결할 수 있도록 한다. I/O 인터페이스 345는 프로세서 340과 다른 장치들 간의 통신 경로이다.
프로세서 340은 또한 터치스크린 350과 디스플레이 355와 결합되어 있다. UE 116의 작동자는 UE 116에 데이터를 입력하기 위해 터치스크린 350을 사용할 수 있다. 디스플레이 355는 텍스트 및/또는 웹사이트로부터 처럼 최소한의 제한된 그래픽을 표시할 수 있는 액정(liquid crystal) 화면, 발광 다이오드(light emitting diode) 디스플레이 또는 다른 화면일 수 있다.
메모리 360은 프로세서 340에 결합되어 있다. 메모리 360의 일부는 임의 접근 기억장치(random access memory, RAM)을 포함할 수 있고, 메모리 360의 또 다른 부분은 플래시 메모리(flash memory) 또는 다른 읽기용 기억장치(read-only memory, ROM)을 포함할 수 있다.
하기에서 더욱 상세히 설명 되듯이, UE 116은 채널 계수들 같은 피드백 요소의 벡터 양자화를 위한 회로 및/또는 프로그래밍을 포함할 수 있다. 도 3은 UE 116의 일 예를 나타내지만, 다양한 변화가 도 3에 만들어 질 수 있다. 예를 들면, 도 3의 다양한 구성요소들은 조합되거나, 더 세분화되거나, 생략될 수 있고 추가적인 구성요소가 특정 요구에 따라 추가될 수 있다. 특정 예를 들자면, 프로세서 340은 하나 이상의 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU)들과 하나 이상의 그래픽 처리 유닛(graphics processing unit, GPU)같은 다수개의 프로세서들로 나누어 질 수 있다. 또한, 도 3이 UE 116을 휴대용 전화나 스마트폰으로 구성된 것처럼 나타내지만, UE들은 다른 유형의 이동 또는 정적 장치로서 작동하도록 구성될 수 있다.
도 4A는 송신 경로 회로 400의 세부 단계 다이어그램이다. 예를 들면, 송신 경로 회로 400은 직교 주파수 분할 다중 접속(orthogonal frequency division multiple access, OFDMA) 통신에서 사용될 수 있다. 도 4B는 수신 경로 회로 450의 세부 단계 다이어그램을 나타낸다. 예를 들면, 수신 경로 회로 450은 OFDMA 통신에서 사용될 수 있다. 도 4A 및 4B에서, 하향링크 통신을 위해, 송신 경로 회로 400은 기지국(eNB) 또는 중계기(relay station)에서 시행될 수 있고, 수신 경로 회로 450은 UE(예를 들면, 도 1의 UE 116)에서 시행될 수 있다. 다른 예에서, 상향링크 통신을 위해, 수신 경로 회로 450은 기지국(예를 들면, 도 1의 eNB 102) 또는 중계기에서 시행될 수 있고, 송신 경로 회로 400은 UE(예를 들면, 도 1의 UE 116)에서 시행될 수 있다.
송신 경로 회로 400은 채널 코딩 및 변조 블록 405와, 직/병렬 변환(serial-to-parallel, S-to-P) 블록 410, 크기 N의 역 고속 푸리에변환(inverse fourier transform, IFFT) 블록 415, 병/직렬 변환(parallel-to-serial, P-to-S) 블록 420, 주기적 전치(cyclic prefix) 추가 블록 425, 상향 컨버터(up-converter, UC) 430을 포함한다. 송신 경로 회로 450은 하향 컨버터(down-converter, DC) 455와, 주기적 전치 제거 블록 460, 직/병렬 변환 블록 465, 크기 N의 고속 푸리에 변환(FFT) 블록 470, 병/직렬 블록 475, 채널 디코딩 및 복조 블록 480을 포함한다.
도 4A 및 4B의 적어도 몇 개의 구성요소들은 소프트웨어에서 시행될 수 있는 반면, 다른 구성요소들은 구성가능한 하드웨어 또는 소프트웨어 및 구성가능한 하드웨어의 혼합에 의해 시행될 수 있다. 특히, 본 개시에서 설명되는 FFT 블록과 IFFT 블록은 구성적인 하드웨어로 시행될 수 있는데, FFT 및 IFFT에서 크기 N값은 상기 시행에 따라 변경될 수 있음을 주목하여야 한다.
또한, 본 개시가 푸리에 변환과 역 푸리에 변환을 시행하는 실시 예를 보여주지만, 이것은 단지 예시적인 방법일 뿐이고 본 개시의 범위를 제한하도록 이해되어서는 안된다. 본 개시의 다른 실시 예에서, 상기 푸리에 변환 함수 및 역 푸리에 변환 함수는 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform, DFT) 함수 및 역 이산 푸리에 변환(Inverse Discrete Fourier Transform, IDFT) 함수로 각각 대체될 수 있다. DFT 및 IDFT 함수에서, 변수 N 값은 정수(1, 2, 3, 4 같은)일 수 있는 반면, FFT 및 IFFT 함수에서 변수 N 값은 2의 거듭제곱인 정수(1, 2, 4, 8, 16)일 수 있다.
송신 경로 회로 400에서, 채널 코딩 및 변조 블록 405는 정보 비트들의 집합을 수신하고, 코딩(LDPC 코딩 같은)을 적용하고, 주파수 영역의 변조 심볼들의 열(sequence)를 생성하기 위해 입력 비트들을 변조(예를 들면, 4상 위상 편이 변조(Quadrature Phase Shift Keying, QPSK) 또는 직교 진폭 변조(Quadrature Amplitude Modulation, QAM))한다. 직/병렬 변환 블록 410은 N개의 병렬적인 심볼 스트림들을 생성하기 위해 직렬로 변조된 심볼들을 병렬 데이터로 변환(즉, 역다중화(de-multiplex))하는데, 상기 N은 BS 102 및 UE 116에서 이용되는 IFFT/FFT 크기이다. 크기 N IFFT 블록 415는 시간 영역의 출력 신호를 생성하기 위해 상기 N개의 병렬적인 심볼 스트림들에 IFFT 연산을 수행한다. 병/직렬 변환 블록 420은 직렬적인 시간 영역 신호를 생성하기 위해 크기 N IFFT 블록 415로부터의 병렬적인 시간 영역 출력 심볼들을 변환(즉, 다중화(multiplex))한다. 주기적 전치 추가 블록 425는 상기 시간 영역 신호에 주기적 전치를 삽입한다. 마지막으로, 상향 컨버터 430은 무선 채널을 통한 송신을 위해 주기적 전치 추가 블록 425의 출력을 RF 주파수로 변조(즉, 상향 변환)한다. 상기 신호는 또한 RF 주파수로 변환 전에 기저대역에서 필터링 될 수 있다.
상기 송신된 RF 신호는 상기 무선 채널을 통과한 후 UE 116에 도달하고, eNB에서 상기 신호에 역 연산이 수행된다. 하향 변환기 455는 상기 수신된 신호를 기저대역 주파수로 하향 변환하고, 주기적 전치 제거 블록 460은 직렬 시간 영역 기저대역 신호를 생성하기 위해 상기 주기적 전치를 제거한다. 직/병렬 변환 블록 465는 상기 시간 영역 기저대역 신호를 병렬 시간 영역 신호로 변환한다. 크기 N FFT 블록 470은 N개의 병렬적인 주파수 영역 신호를 생성하기 위해 FFT 알고리즘을 수행한다. 병/직렬 변환 블록 475는 상기 병렬 주파수 영역 신호를 변조된 데이터 심볼열로 변환한다. 채널 코딩 및 복조 블록 480은 원래의 입력 데이터 스트림을 복원하기 위해 상기 변조된 심볼들을 복조하고 복호(decode)한다.
각각의 eNB 101 내지 103은 하향 링크에서 UE 111 내지 116으로의 송신하는 것과 비슷한 송신 경로를 시행할 수 있고 상향 링크에서 UE 111 내지 116으로부터 수신하는 것과 비슷한 수신 경로를 시행할 수 있다. 유사하게, 각각의 UE 111 내지 116은 상향 링크에서 eNB 101 내지 103으로 송신하기 위한 구조와 일치하는 송신 경로를 시행할 수 있고 하향 링크에서 eNB 101 내지 103으로부터 수신하기 위한 구조와 일치하는 수신 경로를 시행할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시 예들은 FD-MIMO(큰 2차원 안테나 배열의 사용)이 지원될 때 LTE 향상을 위한 고성능의, 가변적인(송신 안테나의 수와 구조에 대해), 유연한 피드백 프레임워크 및 구조를 제공한다. 고성능을 달성하기 위해, 더욱 더 정확한 CSI(양자화된 MIMO 관점에서)가 상기 eNB에서, 특히 FDD(frequency division duplex) 시나리오를 위해, 필요하다. 이 경우에, 본 개시의 실시 예들은 이전의 LTE(예를 들면, Rel. 12) 프리코딩(precoding) 프레임워크(PMI에 기반된 피드백)이 대체될 필요가 있을 수 있다는 것을 인식한다. 그러나, 본 개시의 실시 예들은 상기 양자화된 채널 계수들을 피드백 하는 것은 피드백 요구의 관점에서 지나치다는 것을 인식한다.
본 개시의 실시 예들은 각각의 UE가 계수들의 집합을 보고하는 FD-MIMO를 위한 CSI 피드백 방식을 포함한다. 상기 계수들은 소수의(부분 집합) 기저(basis) 함수/벡터들의 선형 조합(linear-combination)을 나타낸다. 상기 부분 집합은 상기 eNB에 의해 구성될 수 있다. 본 개시의 실시 예들은 부분 집합 구성이 피드백 오버헤드의 감소(차원의 감소)를 가능하게 한다는 것을 인식한다.
그에 따라, 본 개시의 실시 예들은 상술한 계수들을 위해 압축(compression)(예를 들면, 더 낮은 피드백 오버헤드)을 용이하게 하고 양자화 코드북에 기반한 효율적인 양자화 설계를 제공한다. 다양한 실시 예에서, 상기 계수들은 적거나 감소된 피드백 오버헤드를 가능하게 하는 벡터 양자화 메커니즘을 이용하여 양자화된다. 벡터 양자화는 주파수 또는 "계수"영역 중 하나 또는 둘 다에서 수행될 수 있다. 추가적으로, 상기 계수들의 프로파일은 채널 통계 및/또는 기저 함수/벡터들의 부분 집합의 선택에 따라 달라질 수 있기 때문에, 어떤 실시 예들은 상기 UE 계수 양자화기를 상기 프로파일의 함수로 적응 또는 구성하는 메커니즘을 제공한다. 상기 프로파일은 계수들 간의 관계를 나타내는 정보이며, 예를 들면, 다이나믹 레인지(dynamic range), 평균 또는 중간 값, 누적 분포 함수의 모양 등을 의미할 수 있다. 어떤 실시 예들은 관심 있는 UE로부터의 피드백 보고로부터의 적어도 하나의 계수들의 프로파일을 측정하거나 추정하는 eNB를 제공한다. 상기 eNB가 상기 프로파일들로부터 중요한 변화를 감지하면, 상기 eNB는 상기 UE 양자화기를 재구성한다. 다른 실시 예들은 상기 계수들의 적어도 하나의 프로파일을 측정하는데 있어 상기 eNB를 보조하는 UE를 제공한다. 상기 보조의 일 예는 상기 eNB에게 파라미터 프로파일을 알려주는 추가적인 UE 피드백이다.
본 개시의 실시 예에 의해 제공되는 상기 CSI 피드백 양자화는 어떤 중요한 양의 추가적인 표준화가 필요되기 때문에 방해가 될 수 있다. 그러나, 안테나 배열의 사이즈가 증가함에 따라, 고 성능의 FD-MIMO가 LTE의 미래 발전의 목표 - 특히 FDD 시나리오에서 - 라면 그러한 발전 경로는 결과적으로 불가피하다.
도 5a는 예시적인 예에 따라 4x4 직각 형식으로 정렬된 16 이중 편파 안테나 구성요소로부터 구성된 2D 안테나 배열의 일 예를 나타낸다. 본 예에서, 2D 안테나 배열 500은 4x4 직각 형식으로 정렬된 16 이중 편파 안테나 구성요소로부터 구성되는데, 상기 각각의 안테나 구성요소들은 논리적으로 단일한 안테나 포트에 대응된다. 일반적으로, 하나의 안테나 포트는 가상화(virtualization)를 통해 조합된 다중 안테나 구성요소(물리적 안테나들)에 대응된다. 상기 4x4 이중 편파 배열 500의 예는 16x2=32 구성요소 배열로 볼 수 있다. 수직축(예를 들면, 4개의 행)은 수평축(예를 들면, 이중 편파 안테나들을 4개 열들)을 가로질러 방위각의 빔포밍(azimuthal beamforming)뿐만 아니라 고도(elevation) 빔포밍을 용이하게 한다. Rel. 12 LTE 표준(예를 들면, per TS36.211 섹션 6.3.4.2 및 TS36.213 섹션 7.2.4)에서의 MIMO 프리코딩은 일차원의 안테나 배열에 대해 프로코딩 이득을 제공하기 위해 크게 설계되었다. 고정 빔포밍(예를 들면, 안테나 가상화)이 상기 고도 축을 가로질러 시행될 수 있지만, 채널의 공간 및 주파수 선택 특성에 의해 제공되는 잠재적 이득을 얻을 수는 없다.
Rel. 12 LTE에서, MIMO 프리코딩(공간 다중화를 위해)은 CRS(TS36.211 섹션 6.3.4.2) 또는 UE-RS(TS36.211 섹션 6.3.4.4) 중 어나 하나와 함께 수행될 수 있다. 어떠한 경우에서든, 공간 다중화 모드에서 동작하는 각각의 UE는 프리코딩 메트릭스 지시자(precoding matrix indicator, PMI)를 포함할 수 있는 보고 CSI로 구성될 수 있다. PMI 보고는 하기의 표준화된 코드북의 집합들 중 하나로부터 얻을 수 있다: i) 2개의 안테나 포트{TS36.211 테이블 6.3.4.2.3-1}, ii)4개의 안테나 포트{TS36.211 테이블 6.3.4.2.3-2} 또는 {TS36.213 테이블 7.2.4-0A, B, C 및 D}, 그리고 iii)8개의 안테나 포트: {TS36.213 테이블 7.2.4-1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 및 8}.
만약 상기 eNB가 상기 UE의 PMI 권고(recommendation)을 따르는 경우, 상기 eNB는 상기 권고된 프리코딩 벡터/행렬(주어진 서브프레임 및 PRB(physical resource block)에 대하여)에 따라 상기 eNB의 송신된 신호를 프리코드(precode)하도록 예상된다. 상기 eNB가 상기 UE의 권고에 따르는 것에 관계 없이, 상기 UE는 상기의 프리코딩 코드북에 따라 PMI를 보고하도록 구성된다. 여기서, PMI는 단일한 인덱스(index) 또는 한 쌍의 인덱스들을 포함하며, 크기
Figure 112015103075680-pat00001
의 행렬 W 와 관련이 있는데, 상기
Figure 112015103075680-pat00002
는 하나의 행에 있는 안테나 포트의 수(=열의 수)이고,
Figure 112015103075680-pat00003
은 송신 레이어(layer)의 수이다. 안테나 구성요소의 수가 증가할수록(예를 들면, 8개 행의 4개의 이중 편파 안테나들까지, 즉 64개의 구성요소), 상당히 큰 프리코딩 코드북이 요구된다. 게다가, MU-MIMO가 지배적인 스케줄링 전략이 됨에 따라, 단일 사용자 PMI로부터 좋은 다중 사용자 쌍(pairing)을 획득하는 것은 도전적인 것으로 판명 되었다. 그러므로, 상기 Rel. 12 LTE CSI 피드백 페러다임은 특히 채널 상호성(reciprocity)이 기껏해야 장기간 채널 통계로 제한되는 FDD 시나리오에서 FD-MIMO의 잠재력을 제한한다.
그러므로, 본 개시의 실시 예들은 2D 안테나 배열(따라서 2D 프리코딩)을 이용하는 FD-MIMO에 대해, 고성능의, 가변적인(송신 안테나의 수와 구조에 대해), 유연한 피드백 프레임워크 및 구조를 인식한다. 고성능을 달성하기 위해, 더욱 더 정확한 CSI(가급적 양자화된 MIMO 관점에서)가 상기 eNB에서 요구된다. 이것은 특히 단기 상호성이 불가능한 FDD 시나리오에 대한 경우이다. 이 경우에, 본 개시의 실시 예들은 종래의 LTE(예를 들면, Rel. 12) 프리코딩 프레임워크(PMI에 기반한 피드백)이 대체될 필요가 있음을 인식한다. 그러나, 상기 양자화된 채널 계수들을 피드백 하는 것은 피드백 요구사항의 관점에서 지나치다. 본 개시의 실시 예들은 각 UE가 계수들의 집합을 피드백하는 FD-MIMO에 대한 CSI 피드백 방식을 포함한다. 상기 계수들은 소수의(부분 집합) 기저 함수/벡터들의 선형 조합을 나타낸다. 주어진 시간에 대해 발사각(angle-of-departure, AoD) 확산(spread)이 충분히 작기 때문에, 이것은 낮은 이동성을 가지고 있는 UE들에 대해 가능하다. 상기 부분 집합은 상기 eNB에 의해 구성된다. 부분 집합 구성은 피드백 오버헤드의 감소(차원의 감소)를 가능케 한다.
각 UE가 계수들의 집합을 보고하는 FD-MIMO에서 CSI 피드백 방식에 대해,
Figure 112015103075680-pat00004
개의 열 및
Figure 112015103075680-pat00005
개의 행을 가지는 2D 배열이 주어졌을 때, 상기 UE에서 수신된 신호와 관련된
Figure 112015103075680-pat00006
DL 채널
Figure 112015103075680-pat00007
은 하기와 같이 표현될 수 있다(q번째 수신 안테나와, f번째 주파수 부분 대역(subband), 주어진 편파(polarization)에 대해).
Figure 112015103075680-pat00008
여기서,
Figure 112015103075680-pat00009
는 방위 방향의 AoD,
Figure 112015103075680-pat00010
은 고도 방향의 AoD를 의미하고,
Figure 112015103075680-pat00011
은 모든 쌍의 방위 및 고도 방향의 AoD의 집합을 의미한다. 또한,
Figure 112015103075680-pat00012
은 각
Figure 112015103075680-pat00013
에서 안테나 배열 응답 행렬(antenna array response matrix),
Figure 112015103075680-pat00014
은 상기 안테나 배열 응답 행렬
Figure 112015103075680-pat00015
에 대응하는 복소수 계수(q번째 수신 안테나와, f번째 주파수 부분 대역(subband), 주어진 편파(polarization)에 대해)를 의미한다. l과 k는 각각 행(row)들에 대한 DFT 빔의 인덱스들을(방위 차원), 열(column)들에 대한 DFT 빔의 인덱스들(고도 차원)을 의미한다.
Figure 112015103075680-pat00016
은 "마스터 집합(master-set)"의 부분 집합으로서 선택될 수 있다.
다양한
Figure 112015103075680-pat00017
선택 방법이 있지만, 일 예는 위상 도메인에서 DFT에 기반한 구현을 이용하는 균일 샘플링을 이용하는 것이다. 본 예에서, 수학식 1은 하기와 같이 표현될 수 있다:
Figure 112015103075680-pat00018
여기서,
Figure 112015103075680-pat00019
은 상기 UE에서 수신된 신호와 관련된
Figure 112015103075680-pat00020
DL 채널을,
Figure 112015103075680-pat00021
은 각
Figure 112015103075680-pat00022
에서
Figure 112015103075680-pat00023
DFT 벡터를,
Figure 112015103075680-pat00024
은 상기 안테나 배열 응답 행렬
Figure 112015103075680-pat00025
에 대응하는 복소수 계수(q번째 수신 안테나와, f번째 주파수 부분 대역(subband), 주어진 편파(polarization)에 대해)를 의미한다.
Figure 112015103075680-pat00026
은 하기와 같이 표현될 수 있다:
Figure 112015103075680-pat00027
여기서,
Figure 112015103075680-pat00028
은 행들에 대한
Figure 112015103075680-pat00029
DFT 빔들에 대한 오버샘플링 인자(방위 차원)를,
Figure 112015103075680-pat00030
은 열들에 대한
Figure 112015103075680-pat00031
DFT 빔들에 대한 오버샘플링 인자(고도 차원)를 나타내고, 중첩되는 DFT 빔들을 생성한다.
Figure 112015103075680-pat00032
은 각 원뿔(angular cone)을 커버하는 위상 값들의 부분 집합과 관련된 지수들의 집합을 의미한다.
상기 예에서, 상기 "마스터 집합"은 하기에 대응된다:
Figure 112015103075680-pat00033
Figure 112015103075680-pat00034
인 경우, 차원 감소(dimensionality reduction)가 달성된다. 상기 계수들을 계산하는 방법은 다양하지만, 일 실시 예는 최소 자승(least-square) 해법을 이용하는 것이다. 또 다른 예는 상술한 것과 동일한 절차가 적용될 때 채널 그 자체 대신 채널 고유 벡터(eigenvector)를 양자화 하는 것이다.
도 5b는 본 개시의 실시 예에 따라 UE CSI 피드백을 이용하는 신호 흐름 및 처리 다이어그램의 일 예를 나타낸다. 예를 들면, 상기 처리는 도 1의 eNB 102 및 UE 116에서 수행될 수 있다. UE로부터의 SRS(sounding reference signal)를 처리하여, eNB는 상기 UE에 대한 선호되는 기저 벡터 집합
Figure 112015103075680-pat00035
을 얻고, eNB는 낮은 전송률의 시그널링(low-rate signaling) 또는 피드백 트리거 절차를 통해 UE에 대한 기저 벡터 집합을 구성한다. CSI 피드백에서, eNB는 UE의 CSI-RS를 구성한다(505). UE는 상기 구성된 CSI-RS을 이용하여 채널
Figure 112015103075680-pat00036
를 측정하고(510) 상기 구성된 기저 벡터 집합에 대응하는 채널 계수들을 계산한다(515). 상기 채널 계수들은 ck,l로 표현될 수 있다. UE는 상기 채널 계수들을 양자화하고(520), CSI 보고에서 상기 eNB에 상기 양자화된 계수들을 피드백한다(525). 상기 eNB는 상기 양자화된 채널 계수들을 복호하고, 스케줄링과 링크 적응(link adaptation)(535)같은 동작들을 위해, 구성된 기저 벡터 집합에 따라 채널을 재구성한다(530).
도 5c는 본 개시의 실시 예들에 따라 UE CSI 피드백을 이용하는 신호 흐름 및 처리 다이어그램의 또 다른 예를 나타낸다. 예를 들면, 상기 처리는 도 1의 eNB 102 및 UE 116에 의해 수행될 수 있다. 상기 eNB는 먼저 UE에 대한 CSI-RS를 구성한다. 그리고, 상기 UE는 구성된 CSI-RS와 함께 채널을 추정하고 채널 추정을 처리한다(560). 상기 UE는 채널 추정을 이용하여 기저 벡터 집합을 얻는다(565). 상기 기저 벡터 집합에 있는 상기 기저 벡터들은 마스터 집합으로부터 선택될 수 있다. 상기 UE는 구성된 기저 벡터 집합에 대응하는 채널 계수들을 계산한다(570). 상기 채널 계수들은 ck,l로 표현될 수 있다. UE는 채널 계수들을 양자화하고(575), 상기 기저 벡터 및 양자화된 계수들에 있는 정보를 상기 eNB에 피드백한다(580). 상기 eNB는 상기 양자화된 채널 계수들을 복호하고, 스케줄링과 링크 적응 같은 동작들(590)을 위해, 상기 구성된 기저 벡터 집합에 따라 채널을 재구성한다(585).
본 개시의 다양한 실시 예들은 하기에서 상세히 설명 되듯이 과정 520 및 575에서의 계수
Figure 112015103075680-pat00037
을 갖는 양자화기에 초점을 맞추고 있다. 2015년 1월 9일에 출원된 "향상된 무선 통신 시스템에서 기저 확장을 이용한 채널 상태 정보 보고(CHANNEL STATE INFORMATION REPORTING WITH BASIS EXPANSION FOR ADVANCED WIRELESS COMMUNICATIONS SYSTEMS)"라는 제목의 US 특허출원(일련번호 14/593,711)은 각 UE가 계수들의 집합을 보고하는 FD-MIMO 시스템에서 CSI 피드백 방식에 관한 추가적인 정보를 제공한다. 상기 US 특허출원 시리얼 번호 14/593,711의 내용은 여기서의 참조에 포함된다.
본 개시의 실시 예들은 양자화기 설계를 제공한다. 계수들
Figure 112015103075680-pat00038
가 주어졌을 때, 가장 간단한 양자화기는 가우시안(Gaussian) 코드북 또는 스칼라 로이드(Lloyd)에 기반한 양자화기 같은 것을 이용하여 각
Figure 112015103075680-pat00039
가 따로따로 양자화 되는 스칼라 양자화기이다. 비록 간단하지만, 본 개시의 실시 예들은 스칼라 양자화기가 상관관계 또는 샘플들간 의존도를 이용하지 않고 샘플 압축마다 정수 비트들만 달성함으로써(achieving) 비효율적이고, 따라서 요구되는 양자화 성능을 보장하기 위해 과도한 피드백 오버헤드를 유발한다. 효율적인 양자화를 위해, 본 개시의 실시 예들은 샘플들 간 상관 관계를 이용하고 샘플 압축 마다 분수 비트(fractional bits)를 달성하기 위해 벡터 양자화기를 제공한다.
도 6은 본 개시의 실시 예에 따라 벡터 양자화 및 재구성에 대한 신호 흐름 및 처리 다이어그램의 일 예를 나타낸다. 예를 들면, 상기 처리는 도 1의 eNB 102 및 UE 116에서 수행될 수 있다. 상기 UE는 채널 계수들을 식별하기 위해 채널을 측정하고 블록 605에서 벡터를 형성하기 위해 스칼라(실수 또는 복소수 값) 채널 계수들의 집합을 그룹화(grouping)한다. 상기 UE는 블록 610에서 주어진 양자화 코드북에 기반하여 각각의 벡터의 양자화를 수행한다. 예를 들면, 코드북에서의 하나의 벡터(예를 들면, 코드북 벡터)가 관심 있는 계수 벡터(예를 들면,
Figure 112015103075680-pat00040
를 하나의 벡터로 연접(concatenating)시키는 것)를 나타내기 위해 선택된다. 예를 들면,
Figure 112015103075680-pat00041
가 그룹화 길이이고,
Figure 112015103075680-pat00042
가 벡터 코드북 크기이고,
Figure 112015103075680-pat00043
가 상기 VQ와 관련된 샘플당 비트 수인 경우, 상기
Figure 112015103075680-pat00044
,
Figure 112015103075680-pat00045
,
Figure 112015103075680-pat00046
값은
Figure 112015103075680-pat00047
을 만족한다. 고정값
Figure 112015103075680-pat00048
에 대해서, 그룹화 길이(
Figure 112015103075680-pat00049
)가 큰 것은, 즉 코드북 크기가 큰 것은, 상기 UE에 대해 더 높은 코드북 검색 복잡도를 의미한다. 상기 코드북 크기는 그룹화 길이가 증가할수록 증가할 수 있기 때문에, 그룹화가 클수록 코드북 내의 구성요소를 색인(index)하기 위해 더 많은 비트를 요구한다. 그러나, 그룹화 길이가 신중하게 선택된 경우, 전체 비트 수(피드백 오버헤드 양을 의미함)는 스칼라 양자화기보다 더 적다. 이것은 VQ에서 목표한 양자화 성능을 달성하기 위한 샘플당 비트수(
Figure 112015103075680-pat00050
)가 내재하는 샘플간 의존에 의해 스칼라 양자화기보다 훨씬 적기 때문이다.
UE로부터의 피드백으로서 수신되는 양자화되고 그룹화된 계수들을 수신하여 eNB에 의해 수행되는 재구성 절차는 양자화 절차의 역과정이다. 상기 eNB는 블록 615에서 벡터 양자화를 위해 사용된 것과 동일한 벡터 코드북을 이용하여 양자화된 채널 계수들의 재구성을 수행한다. 상기 eNB는 채널 계수들을 그룹화하는데 사용된 그룹화 방식의 역과정을 따라 블록 620에서 재구성되고 양자화된 채널 계수들을 그룹화 해제한다.
주어진 보고(reporting) 시점(instance)에 대해, UE 수신 안테나 마다 또는 프리코딩 행렬을 포함하는 프리코딩 벡터 마다(채널 계수들에 양자화가 적용된 때), 그룹화/그룹화 해제 방식에 이용될 수 있는 2개의 차원들이 존재한다. 상기 2개의 차원들은 첫째, 주파수(부반송파들), 둘째, 기저 벡터에 대한 계수이다.
도 7 내지 11은 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 그룹화 방식의 예를 나타낸다. 예시된 예들은 예들을 제공하기 위한 목적이고 본 개시의 실시 예에 따라 채택될 수 있는 다양한 유형의 그룹화 방식들을 제한하지 않는다. 동일한 주제의 변화 및 조합이 사용될 수 있다. 본 예에서, 그룹화는 직사각형에 의해 나타나 있다. 이하 도 7 내지 도 11에서, 각 원은 하나의 채널 계수를 나타낸다.
UE의 계산 복잡도를 줄이기 위해, UE는 단지 부반송파의 서브샘플링(subsampling)된 집합을 이용할 수 있다. 상기 예는 도 8 및 11에 나타나 있고, 이용된 부반송파들은 색이 채워진(즉, 검은색) 상태로 지시된다. 주어진 그룹화 길이에 대해, 상기 서브샘플링은 더 적은 양자화 코드북에 이르게 한다. eNB에서, 서브샘플링된 부반송파에서 상기 재구성되고 양자화된 계수들을 이용하여 모든 부반송파에서 계수들을 얻기 위해 필터링 또는 보간법이 적용된다. 본 개시의 실시 예들은 또한 수신 안테나들의 그룹화를 수행한다. 그러나, 다른 수신 안테나와 관련된 채널들은 약하게 상관되어 있는 경향이 있기 때문에, 이것은 만약 존재한다면 미미한 압축 이득을 제공할 뿐이다.
어떤 실시 예에서, 복소수 채널 계수들은 복소수 VQ를 이용하여 양자화 된다. 다른 실시 예에서, 상기 복소수 채널 계수들의 실수 및 허수 부분은 분리되고 실수 VQ를 이용하여 양자화 된다. 실수 VQ에 대해, 채널 계수들의 실수 및 허수 부분은 따로따로 양자화될 수 있다(그룹에서 혼합되지 않고); 예를 들면, 그룹화는 연이은 실수 부분 또는 연이은 허수 부분으로 이루어질 수 있다. 이에 대신하여, 채널 계수들의 실수 및 허수 부분은 그룹에서 혼합될 수 있다; 예를 들면, 상기 계수들의 실수 및 허수 부분은 동일한 그룹에서 인접하게 배치될 수 있다. 그러나 다른 그룹화 방식에서, 상기 실수 및 허수 부분은 미리 정의된 순열(permutation) 패턴 또는 순서(ordering)에 따라 그룹화될 수 있다. 실제로, eNB는 계수들 간 상관 관계를 최대로 이용하기 위해 상기 그룹화 방식을 선택하고, 그리하여 벡터 코드북 크기와 피드백 오버헤드를 최소화 또는 감소시킨다. 정확한 그룹화 방식과 대응하는 VQ는 UE 및 eNB 모두에서 동일하다. 이것은 기저 집합 구성과 함께 eNB에 의해 함께 구성될 수 있고 또한 UE의 성능에 의존할 수 있다.
도 7은 계수들이 L개의 연이은 부반송파들의 블록들로 분리되어 그룹화 되어 있는 주파수(부반송파) 도메인에서의 그룹화 방식의 일 예를 나타낸다. 도 8은 4배의 서브샘플링이 그룹화 전에 적용된 주파수 도메인에서의 분리 계수 그룹화의 또 다른 예를 나타낸다. 본 예에서, 색이 채워진(즉, 검은색으로) 원들은 서브샘플링된 계수들을 나타낸다.
도 9는 두 개의 연이은 선형 조합 계수들 및 L개의 연이은 부반송파들이 하나의 블록에 그룹화 되는 그룹화 방식의 일 예를 나타낸다. 일 그룹화 방식에서, 상기 두 개의 선형 조합 계수들에 대응되는 L개의 부반송파는 혼합되지 않고, 즉, 그룹의 두 부분을 형성한다. 다른 그룹화 방식에서, 상기 두 부분은 혼합된다; 예를 들면, 동일한 부반송파에 대응되는 상기 두 개의 계수들은 하나씩 번걸아 배치된다. 도 10은 도 9에 나타난 예와 유사한데, 하나의 블록이 모든 선형 조합 계수들을 포함하는 그룹화 방식의 일 예를 나타낸다.
도 11은 모든 선형 조합 계수들이 그룹화에서 고려되고, 4배의 서브샘플링이 그룹화 전에 적용된 또 다른 예를 나타낸다. 동작 과정에서, 상기 계수들의 통계적인 프로파일은 채널 통계 및/또는 기저 함수/벡터의 부분집합의 선택에 따라 변한다. 상기 프로파일은 계수들 간의 관계를 나타내는 정보이며, 예를 들면, 다이나믹 레인지(dynamic range), 평균 또는 중간 값, 공분산(covariance), 더 높은 적률(moment), 누적 분포 함수의 모양 등의 형태로 표현될 수 있다. 그러므로, 고정된 그룹화 방식 및 관련된 벡터 양자화 코드북은 충분한 양자화 정확도를 제공하지 않을 수 있다. 그에 따라서, 본 개시의 실시 예들은 다중 그룹화 방식과 양자화 코드북 및 상기 그룹화 방식 및 양자화 코드북 중에서의 선택을 제공한다.
도 12는 본 개시의 실시 예에 따라 eNB 구성된 양자화기에 대한 신호 흐름 및 처리 다이어그램의 일 예를 나타낸다. 예를 들면, 상기 처리는 도 1의 eNB 102 및 UE 116에서 수행될 수 있다. 본 개시의 다양한 실시 예들은 채널 계수들의 프로파일의 함수로서 UE 계수 양자화기를 적응 또는 구성시키기 위한 메커니즘을 제공한다.
본 실시 예에서, 예시적으로 도 5A 및 5B에 관해 설명 되었듯, UE는 채널
Figure 112015103075680-pat00051
를 측정하여 상기 구성된 기저 벡터 집합에 대응하는 채널 계수들을 계산한다(515). 상기 채널 계수들은 ck,l로 표현될 수 있다. UE는 상기 채널 계수들을 양자화하고(520), CSI 보고에서 상기 eNB에 상기 양자화된 계수들을 피드백한다(525). 상기 eNB는 상기 양자화된 채널 계수들을 복호하고, 스케줄링과 링크 적응(link adaptation)(535)같은 동작들을 위해, 구성된 기저 벡터 집합에 따라 채널을 재구성한다(530). 추가적으로, 본 실시 예에서, eNB는 UE로부터의 들어오는 피드백 보고로부터 적어도 하나의 관심있는 계수들의 프로파일을 측정 또는 추정한다(1205). 상기 eNB가 상기 프로파일에서 변화를 감지함에 따라, 상기 eNB는 UE 양자화기에 대한 파라미터를 재구성하고(1210) 상기 재구성된 양자화기 파라미터를 나타내는 적어도 하나의 제어 신호를 상기 UE에 전송한다. 상기 UE는 미래의 양자화 피드백 순환을 위해 갱신되고 재구성된 파라미터를 이용하고, 상기 처리는 재귀적으로(recursively) 수행될 수 있다. 다른 예에서, 상기 UE는 적어도 하나의 계수들의 프로파일을 측정하는데 상기 eNB를 지원한다. 예를 들면, 상기 UE는 파라미터 프로파일을 상기 eNB에 알리기 위해 추가적인 피드백을 제공할 수 있다.
단계 1205에 나타난 대로, eNB는 스스로 또는 UE 피드백에 기반하여 양자화된 계수들
Figure 112015103075680-pat00052
Figure 112015103075680-pat00053
의 분포를 측정하고 예를 들어 다중 VQ의 집합으로부터의 VQ 인덱스 같은 양자화기 계수들을 구성하기 위해 상기 분포를 이용하고 양자화를 위한 벡터를 재구성하기 위해 그룹화 방식을 이용한다.
다양한 실시 예에서, eNB는 UE에 대해 적어도 하나의 그룹화 방식 및 적어도 하나의 벡터 코드북을 구성한다. 일 예에서, 상기 eNB는 하나의 그룹화 방식 및 단일 코드북을 구성한다. 상기 UE는 상기 구성된 그룹화 방식 및 코드북을 이용하여 계수들을 얻는다. 다른 예에서, 상기 eNB는 다중 그룹화 방식을 구성하지만 단일의 공통 코드북을 구성한다. 상기 UE는 채널 계수들의 최적 양자화를 제공하는, CSI 보고를 위해 하나의 선호되는 그룹화 방식을 선택한다. 상기 UE는 상기 선택된 그룹화 방식을 이용하여 채널 계수들을 양자화하기 위해 코드북을 이용한다. 본 예에서, 상기 UE는 상기 양자화된 선형 조합 계수들과 함께 상기 선택된 그룹화 방식을 피드백한다.
다른 예에서, eNB는 다중 벡터 코드북을 구성하지만 단일한 그룹화 방식을 구성한다. 상기 UE는 채널 계수들의 최적 양자화를 제공하는, CSI 보고를 위해 하나의 선호되는 벡터 코드북을 선택한다. 상기 UE는 채널 계수들을 양자화하기 위해 상기 선택된 벡터 코드북 및 상기 구성된 그룹화 방식을 이용한다. 본 예에서, 상기 UE는 양자화된 선형 조합 계수들과 함께 상기 선택된 벡터 코드북 인덱스를 피드백한다. 다른 예에서, 상기 eNB는 다중 그룹화 방식 및 다중 벡터 코드북을 구성한다. 상기 UE는 CSI 보고를 위해 채널 계수들의 최적 양자화를 제공하는 하나의 선호되는 벡터 코드북 및 하나의 선호되는 그룹화 방식을 선택한다. 상기 UE는 채널 계수들을 양자화하기 위해 상기 선택된 벡터 코드북 및 그룹화 방식을 이용한다. 본 예에서, 상기 UE는 상기 양자화된 선형 조합 계수들과 함께 상기 선택된 벡터 코드북 및 그룹화 방식 인덱스들을 피드백한다.
어떤 실시 예에서, eNB는 UE에 코드북 적응을 구성한다. 그러한 시그널링의 일 예는 하기의 테이블에 나타나 있는데, 여기서 0은 적응이 없다는 것을, 1은 적응이 있다는 것을 나타낸다.
방법 그룹 적응 VQ 적응
1 0 0
2 0 1
3 1 0
4 1 1
어떤 실시 예에서, 본 개시의 실시 예에 따라 채널 계수들의 적어도 하나의 추정된 프로파일이 UE에 대한 벡터 코드북 및 그룹화 방식을 위해 가능한 구성들 중 하나를 선택하는데 이용된다.
어떤 실시 예에서, 복수의 그룹화 방식들로부터 그룹화 방식의 선택은 그룹화된 채널 계수들간 평균 상관 관계에 기반한다. 예를 들면, 최소 또는 증가된 상관 관계를 가지는 그룹화 방식이 선택된다.
어떤 실시 예에서, 복수의 그룹화 방식들로부터 그룹화 방식의 선택은 그룹화된 채널 계수들의 분포의 엔트로피 함수에 기반한다. 예를 들면, 최소 또는 감소된 엔트로피를 가지는 그룹화 방식이 선택될 수 있다.
어떤 실시 예에서, 복수의 그룹화 방식들로부터 그룹화 방식의 선택은 목표 품질 또는 해상도에 기반한다. 어떤 UE들에 대해, 상기 목표 품질은 더 높을 수 있고 어떤 것에 대해서는 더 낮을 수 있다. 다른 UE들의 목표 품질에 따라, UE들은 그룹화 방식들과 구성된다.
어떤 실시 예에서, 본 개시의 실시 예에 따라 eNB 구성에 따라 적응된 고정(기본값 또는 보편적인 값) 그룹화 방식 및 벡터 코드북으로 양자화 절차(예를 들면, 도 6에 나타난 것과 같이)를 시작할 수 있다. 예를 들면, 상기 기본값 그룹화 방식은 주파수 도메인(예를 들면, 도 9에 나타나 있는 것과 같이)에서 채널 계수들(혼합 없이)의 연이은 실수 또는 연이은 허수 부분의 벡터 양자화일 수 있고, 상기 기본값 벡터 코드북은 벡터 가우시안 코드북일 수 있다.
어떤 실시 예에서, UE는, 코드북 검색 같은, UE의 성능에 관해 eNB와 통신한다. UE의 성능 및 추정된 프로파일에 기반하여, 상기 eNB는 상기 UE에 적합한 그룹화 방식 및 벡터 코드북을 구성한다.
어떤 실시 예들에서, 양자화기 파라미터, 그룹화 방식 및 효율적인 양자화를 위한 다른 정보에 대한 신호를 보내기 위해 eNB와 UE간의 추가적인 반정적(semi-static) 시그널링이 있을 수 있다. 예를 들면, 상기 시그널링은 계수들의 다이나믹 레인지를 제어하기 위한 비례 파라미터와, 채널 계수들을 영평균 및 단위 분산으로 변환하기 위한 평균 및 공분산과, 채널 계수 분포를 선택하기 위한 더 높은 적률과, 대응하는 벡터 양자화 코드북을 포함할 수 있다.
상술한 하나 이상의 실시 예에서, 벡터 코드북의 부호워드(codeword)는 고정된 길이의 이진 수열(binary sequence)에 의해 표현된다고 가정될 수 있다. 상기 표현은 부호워드의 분포가 균일할 경우 최적일 수 있다. 상기 분포가 균일하지 않은 경우, 본 개시의 실시 예들은 평균적으로 피드백 수를 감소시키는 가변적인 길이의 부호워드를 획득하기 위해 엔트로피 코딩 같은 무손실의 압축 방식을 적용할 수 있다.
도 13은 본 개시의 실시 예에 따라 엔트로피 코딩 및 디코딩을 하는 양자화 및 재구성에 대한 신호 흐름 및 처리 다이어그램의 일 예를 나타낸다. 예를 들면, 도 13은 벡터 양자화에 적용된 엔트로피 코딩 및 디코딩과 도 6에 나타난 재구성 처리의 일 예를 나타낸다. 도 6에 대해 상술한 것 처럼, UE는 채널 계수들을 식별하기 위해 채널을 측정하고 블록 605에서 벡터를 형성하기 위해 스칼라(실수 또는 복소수 값) 채널 계수들의 집합을 그룹화(grouping)한다. 상기 UE는 블록 610에서 주어진 양자화 코드북에 기반하여 각각의 벡터의 양자화를 수행한다. eNB는 블록 615에서 벡터 양자화를 위해 사용된 것과 동일한 벡터 코드북을 이용하여 양자화된 채널 계수들의 재구성을 수행한다. 상기 재구성은 양자화 절차의 역과정이다. 상기 eNB는 채널 계수들을 그룹화하는데 사용된 그룹화 방식의 역과정을 따라 블록 620에서 재구성되고 양자화된 채널 계수들을 그룹화 해제한다. 뿐만 아니라, 본 실시 예에서는, 상기 UE는 벡터 양자화 후의 엔트로피 코딩(1305)같은 무손실의 가변적인 길이의 압축을 적용하고, 상기 eNB는 재구성 전 상기 압축된 피드백의 수신 후에 압축 해제를 적용한다(1310).
어떤 실시 예에서, 그룹은 다수의 서브그룹(subgroup)을 포함하고, 상기 서브그룹은 다수의 계수(예를 들면, 다른 시간 및 주파수 격자에서, 리소스 블록(resource block) 같은)들을 포함한다. 상기 서브그룹에서, 예를 들면, 평균 또는 최대 절대값을 계산함으로써 서브그룹을 가장 잘 나타낼 수 있는 계수가 첫째로 선택된다. UE는 선택된 또는 "최적의" 계수들의 집합의 벡터 양자화를 수행한다. 본 구현은 상기 채널 계수들이 VQ로 피딩(feeding)하기 전에 먼저 더 작은 표현으로 압축되기 때문에 낮은 복잡도를 가지고 셀룰러 네트워크(cellular network)에서 종종 발생하듯 채널 계수들이 시간 및 주파수 도메인에서 상관 관계를 나타내는 경우 유리할 수 있다.
어떤 실시 예에서, UE는 동일한 편파로 공간 계수들의 집합을 양자화 하기 위해 DFT 벡터들을 이용하고, 단일한 공통 위상 인자(co-phasing factor)가 양 편파간의 관계를 특징짓기 위해 사용될 수 있다.
도 14는 본 개시의 실시 예에 따라 다단계 벡터 양자화기의 다이어그램의 일 예를 나타낸다. 본 실시 예에서, UE는 적어도 두 가지 유형의 벡터 양자화를 수행한다. 적어도 두 가지 유형의 벡터 양자화를 사용하는 것은 UE에서의 VQ가 채널 이내에서 다른 단계의 상관 관계를 이용하는 것을 허용한다. 일 예에서, 상기 UE 각 서브그룹을 양자화하기 위해 제1 VQ를 이용하며, 결과적으로 양자화 인덱스들을 포함하는 양자화 벡터를 모든 서브그룹으로부터 추출하게 된다.
또 다른 예에서, UE는 각 서브그룹을 양자화 하기 위해 제1 VQ를 이용하는데, 결과적으로 양자화 인덱스들을 포함하는 양자화 벡터를 모든 서브그룹으로부터 추출하게 된다. UE는 CSI 피드백 보고를 구성하기 위해 상기 양자화 인덱스들을 다르게 코딩한다. 또 다른 예에서, 상기 UE는 서브그룹을 양자화 하기 위해 제1 VQ를 이용하고, 상기 제1 VQ를 이용한 서브그룹 양자화에서 VQ 출력의 내적(inner product)인 벡터 계수들을 양자화 하기 위해 제2 VQ를 이용한다.
또 다른 예에서, 도 7 내지 11에 나타나 있듯, UE는 각 직사각형에서의 각 그룹을 양자화 하기 위해 제1 VQ를 이용하고 다수의 직사각형들을 전체에 걸쳐 양자화 하기 위해 제2 VQ를 이용한다. 또 다른 예에서, 상기 두 개의 VQ가 양자화 하는 그룹들은 중첩될 수도 있고 아닐 수도 있다. 또 다른 예에서, 상기 UE는 도 7에 나타난 직사각형에서의 그룹에 따라 양자화 하기 위한 제1 VQ를 이용하고, 도 8에 나타난 직사각형에서의 그룹에 따라 양자화 하기 위해 제2 VQ를 이용한다. 그리고, 두 개의 VQ 결과들을 피드백 하는 대신, 제2 VQ는 도 14의 예에서 나와 있듯 다른 방식으로 양자화 된다.
또 다른 예에서, 상기 제1 VQ 및 제2 VQ는 각각 독립적으로 수행될 수도 있고, 순차적으로 수행될 수도 있다. 상기 제1 VQ 및 제2 VQ가 순차적으로 수행되는 경우, 제1 VQ의 출력이 제2 VQ의 입력으로 이용된다. 또한 상기 제1 VQ 및 제2 VQ가 독립적으로 수행되는 경우, 제1 VQ가 가공되지 않은 계수들을 이용하여 수행되고, 제2 VQ 또한 가공되지 않은 계수들을 이용하여 수행된다. 상기 제1 VQ 및 제2 VQ 각각에 이용되는 가공되지 않은 계수들은 같을 수도 있고, 다를 수도 있다. 또한 상기 제1 VQ 및 제2 VQ가 독립적으로 수행되는 경우, 제1 VQ 및 제2 VQ의 결과 모두가 피드백 되거나, 제1 VQ의 결과는 아무런 처리 없이 피드백되고, 제2 VQ의 결과는 일정한 처리(예를 들면, 차분 부호화(differential coding))후에 피드백 될 수도 있다. 또한, 제1 VQ의 결과 및 제2 VQ 결과 모두가 일정한 처리 후에 피드백 될 수 있다.
도 15는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따라 벡터 코드북 적응에 대한 세부 단계 통신의 일 예를 나타낸다. 본 예에서, 도 15는 도 6에 나타난 벡터 양자화 및 재구성과 함께 벡터 코드북 적응의 일 구현에 대한 예시이다. 다양한 실시 예에서, 채널 계수의 효율적인 벡터 양자화를 위해, 그룹화 방식 및/또는 벡터 코드북을 적응시키는 것이 필수적이다. 상기 적응은 도 15에서 블록 및 점선으로 나타난 세부 단계 예시인 eNB와 UE간의 추가적 통신을 요구한다. 실제의 또는 양자화된 채널 계수에 기반하여, 예를 들면, 다수의 서브프레임 동안, 그룹화 방식, 또는 프로파일 추정 블록 1505는 채널 계수들의 그룹화를 위한 선택된 또는 "최적의" 그룹화 방식과, eNB 및 UE에서 그룹화된 채널 계수들의 처리를 위한 관련 프로파일과, eNB 및 UE에 사용될 벡터 코드북을 위한 파라미터를 출력한다. 예를 들면, 상기 eNB는 상기 채널 계수들의 프로파일을 추정하고 벡터 코드북을 위한 상기 그룹화 방식 및 파라미터들의 신호를 UE에 송신하거나 UE로부터 수신한다. 파라미터들의 수신에 따라, 벡터 양자화 블록 1510은 UE 및 eNB에서 각각 양자화를 위한 벡터 코드북 및 재구성을 식별한다.
도 6에 대해 상술한 것 처럼, UE는 채널 계수들을 식별하기 위해 채널을 측정하고 블록 605에서 벡터를 형성하기 위해 스칼라(실수 또는 복소수 값) 채널 계수들의 집합을 그룹화(grouping)한다. 상기 UE는 블록 610에서 주어진 양자화 코드북에 기반하여 각각의 벡터의 양자화를 수행한다. eNB는 블록 615에서 벡터 양자화를 위해 사용된 것과 동일한 벡터 코드북을 이용하여 양자화된 채널 계수들의 재구성을 수행한다. 상기 재구성은 양자화 절차의 역과정이다. 상기 eNB는 채널 계수들을 그룹화하는데 사용된 그룹화 방식의 역과정을 따라 블록 620에서 재구성되고 양자화된 채널 계수들을 그룹화 해제한다. 본 실시 예에서, 각각의 UE 및 eNB는 각각 양자화 전과 재구성 후에 벡터들에게 필요한 처리를 가능하게 하기 위해 각각 변환 블록 1515 및 1520을 포함한다. 상기 벡터들의 구체적인 변환은 벡터 코드북에 달려 있다. 어떤 변환의 예시들은 하기에서 보다 상세히 설명된다.
도 16은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따라 가우시안 코드북에 기반한 VQ 적응을 위한 세부 단계 통신의 일 예를 나타낸다. 본 예에서, 도 16는 보편적 VQ를 이용하여 도 15에 벡터 코드북 적응과 함께 벡터 양자화 및 재구성의 일 구현에 대한 예시이다. 다양한 실시 예에서, eNB 및 UE는 보편적 VQ(예를 들면, 본 실시 예에서 가우시안에 기반한 벡터 양자화 코드북)를 이용하는데, 상기 보편적 VQ는 평균 및 공분산 파라미터로 파라미터화(parameterized)된다. 상기 파라미터들은 eNB 또는 UE에서 추정되고 블록 1605에서 상호간 통신된다. 상기 채널 계수들의 평균 및 공분산은 각각
Figure 112015103075680-pat00054
과
Figure 112015103075680-pat00055
로 표시돼 있다. 예를 들면, 상기 eNB는 채널을 추정하고 상기 추정된 채널의 평균 및 공분산의 신호를 상기 UE로 보내거나 UE로부터 받을 수 있다.
상기 UE는 먼저 계수들로부터 추정된 평균을 추출하고 다음으로 추정된 공분산에 역루트(inverse square root)를 취하여 상기 결과값을 사전 곱셉(pre-multiplying)하여 블록 1615에서 그룹화된 채널 계수들을 변환한다. 예를 들면, 상기 UE에서의 변환은
Figure 112015103075680-pat00056
로 주어지는데, 여기서
Figure 112015103075680-pat00057
는 채널 계수 그룹화 후에 구성된 벡터이다. 상기 UE는 블록 1610에서 가우시안 VQ를 이용하여 상기 변환된 계수들을 양자화한다. 상기 eNB는 블록 615에서 상기 양자화된 계수들을 재구성한 후 수신된 부호워드를 복호한다. 상기 eNB는 블록 1620에서 재구성된 채널 계수 벡터
Figure 112015103075680-pat00058
을 얻기 위해 역변환을 적용한다.
도 17은 본 개시의 다양한 실시예에 따라 코드북 트레이닝(codebook training)에 기반한 VQ 적응에 대한 세부 단계 통신의 일 예를 나타낸다. 본 실시 예에서, 도 17은 코드북 트레이닝을 포함하여 도 15에 나타난 벡터 코드북 적응과 함께 벡터 양자화 및 재구성의 일 구현 예이다.
본 실시 예에서, 벡터 양자화 코드북 1710은, 예를 들면, 로이드(Lloyd) 또는 LBG 코드북 같은 실제의 채널 계수들을 이용하여 블록 1725에서 수행된 코드북 트레이닝을 통해 얻어진다. 예를 들면, 주기적으로 또는 코드북 1710을 이용하기 전 몇 개의 점(point)에서, UE 및 eNB는 상기 UE와 상기 eNB 사이의 채널에 기반하여 코드북 1710을 개발하기 위해 신호를 전송 및/또는 훈련시킬 수 있다. 본 실시 예에서, 상기 UE는 그룹화된 채널 계수
Figure 112015103075680-pat00059
에 블록 1705에서 추정된 추정된 프로파일 p에 기반하여 블록 1715에서 적절한 변환
Figure 112015103075680-pat00060
을 적용할 수 있다. 상기 eNB는 블록 1720에서 대응되는 역변환
Figure 112015103075680-pat00061
을 적용한다.
도 18은 본 개시의 다양한 실시 예에 따라 코드북에 기반한 더 높은 적률을 이용한 VQ 적응에 대한 세부 단계 통신의 일 예를 나타낸다. 본 예에서, 도 18은 더 높은 적률에 기반한 코드북을 이용하여 도 15에서 예시된 벡터 코드북 적응과 함께 벡터 양자화 및 재구성의 일 구현의 예이다.
본 실시 예에서, UE 및 eNB는 벡터 코드북의 집합을 이용하고, 상기 eNB 또는 UE는 채널 계수들의 추정된 적률에 기반하여 상기 집합으로부터 벡터 코드북을 선택하고 상기 선택된 코드북의 신호를 상대방에 보내거나 상기 코드북은 다른 기준에 기반하여 미리 선택될 수 있다.적률의 몇 가지 예들은 하기를 포함한다: 평균에 대응되는 1차 적률, 분산에 대응되는 2차 적률 등. 상기 UE 및 eNB는 벡터 코드북의 집합을 이용하는데, 상기 벡터 코드북의 집합은 하나 이상의 더 높은 적률에 의해 파라미터화된다. 상기 eNB 또는 UE는 블록 1805에서 적어도 하나의 적률을 추정하고, 상기 추정된 적률에 기반하여, 채널 계수 양자화를 위한 벡터 코드북의 집합으로부터 블록 1810에서 벡터 코드북 1815를 선택한다.
도 19는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따라 다해상도 벡터 코드북에 기반한 VQ 적응을 위한 세부 단계 통신의 일 예를 나타낸다. 본 예에서, 도 19는 다해상도 코드북을 이용하여 도 15에 나타난 벡터 코드북 적응과 함께 벡터 양자화 및 재구성의 일 구현 예이다.
본 실시 예에서, UE 및 eNB는 다해상도 벡터 코드북을 이용하고, 상기 UE 또는 상기 eNB는 추정된 요구 해상도 수준에 기반하여 상기 다단계 코드북으로부터 벡터 코드북을 선택한다. 상기 eNB 또는 상기 UE는 블록 1905에서 채널 조건에 기반하여 VQ를 위한 요구 해상도를 결정하고 그룹화 방식 같은 다른 파라미터와 함께 상기 해상도의 신호를 보낼 수 있다. 예를 들면, 과부하 채널(예를 들면, 현재 추가적인 신호 간섭을 가지는 다수의 UE들)에서는, 추가적인 해상도가 채널 계수들의 양자화의 정확도를 향상시키기 위해 요구되는 반면, 부하가 작은 채널에서는 더 낮은 해상도 코드북이 신호 처리 효율성을 향상시키면서 비교할 만한 정확도를 제공할 수 있다. 상기 UE 및 eNB는 양자화 및 재구성에서 벡터 코드북 1915로 사용을 위한 다해상도 벡터 코드북 1910으로부터 적절한 벡터 코드북 수준을 결정할 수 있다.
도 20은 본 개시의 다양한 실시 예에 따라 추정된 스케일링 및 로그 압신기에 기반하여 VQ 적응을 위한 세부 단계 통신의 일 예를 나타낸다. 본 실시 예에서, 도 20은 추정된 스케일링 및 로그 압신기를 이용하여 도 15에서 나타난 벡터 코드북 적응과 함께 벡터 양자화 및 재구성의 일 구현 예이다.
본 실시 예에서, eNB 및/또는 UE는 블록 2005에서 채널 계수들의 프로파일에 기반하여 스케일링 추정을 수행하고 상대방에게 상기 추정된 스케일링의 신호를 보낼 수 있다. 상기 UE는 채널 계수들의 그룹화 후에 상기 추정된 스케일링을 적용하고, 예를 들면, 양자화 될 계수들의 다이나믹 레인지가 요구되는 범위 이내에 있는 것을 보장하기 위해 블록 2015에서 로그 압신기를 적용한다. 상기 eNB는 상기 eNB에서 재구성 후에 블록 2020에서 역 스케일링 및 역 로그 압신기를 적용한다. 상기 추정된 스케일링 및 로그 압신기의 사용은 큰 다이나믹 레인지의 경우에 대해 코드북과 함께 사용을 위해 유리하다.
도 21은 본 개시의 다양한 실시 예에 따라 현상 이득(shape-gain) 벡터 코드북에 기반한 VQ 적응을 위한 세부 단계 통신의 일 예를 나타낸다. 본 예에서, 도 21은 현상 이득 벡터 코드북을 이용하여 도 15에 나타난 벡터 코드북 적응과 함께 벡터 양자화 및 재구성의 일 구현 예를 나타낸다.
본 실시 예에서, 벡터 코드북은 그룹화된 채널 계수의 크기가 (스케일러(scaler)) 이득 코드북을 이용하여 양자화되고 대응되는 방향(단위 벡터)이 (벡터) 현상 코드북을 이용하여 양자화되는 현상 이득 벡터 코드북 2110이다. 현상 이득 벡터 코드북 2110의 사용은 그룹화된 계수들 간에 특히 매우 큰 다이나믹 레인지와 큰 상관 관계가 있는 실시 예에서 특히 유리하다.
도 22는 본 개시의 다양한 실시 예에 따라 서브샘플링 및 보간/필터링을 이용한 VQ 적응을 위한 세부 단계 통신의 일 예를 나타낸다. 본 예에서, 도 22는 서브샘플링 및 보간/필터링을 이용하여 도 15에서 나타난 벡터 코드북 적응과 함께 벡터 양자화 및 재구성의 일 구현 예이다.
본 실시 예에서, eNB 및/또는 UE는 블록 2205에서 채널 계수들의 프로파일에 기반하여 서브샘플링 추정을 수행하고 상대방에게 상기 추정된 서브샘플링의 신호를 보낼 수 있다. 추가적으로, 상기 UE 및 eNB 각각에서 변환 블록 2215 및 2220은 각각 채널 계수의 서브샘플링 및 보간/필터링을 포함한다.
도 23은 본 개시의 실시 예에 따른 UE에서의 벡터 양자화를 위한 흐름도(flow chart)를 나타낸다. 상기 흐름도가 벡터 양자화를 위한 과정을 일련의 순차적인 단계로 묘사하고 있지만, 명시적으로 언급이 없다면, 구체적인 작업 수행 순서에 변화가 있을 수 있다.
도 23을 참고하면, UE는 2305단계에서 채널을 측정함으로써, 채널 계수들을 결정한다.
이어, 2310단계에서, UE는 상기 채널 계수들을 그룹화 한다. 예를 들어, 주파수(부반송파) 도메인에서 미리 정의된 개수의 계수들이 하나의 그룹에 포함될 수 있다. 추가적으로, 주파수 도메인에서 서브 샘플링이 수행될 수 있다. 또한, 계수의 실수 성분 및 허수 성분은 별도의 그룹에 포함되거나, 또는 동일한 그룹에 포함될 수 있다. 실수 성분 및 허수 성분이 동일한 그룹에 포함되는 경우, 실수 성분 및 허수 성분은 혼합되거나 또는 혼합되지 아니할 수 있다. 구체적으로, 도 7 내지 11에 나타나는 그룹화 방식들 중 적어도 하나가 적용될 수 있다.
단계 2315에서, UE는 상기 그룹화된 채널 계수들, 즉, 계수 벡터를 벡터 양자화 한다. 상기 양자화는, 예를 들면, 채널 계수들을 하나의 벡터로 연접(concatenating)하고, 코드북 내에서 적어도 하나의 코드를 선택하는 것을 포함할 수 있다. 즉, 상기 벡터 양자화는 양자화 코드북들의 집합으로부터 선택된 코드북에 의해 수행될 수 있다. 다른 실시 예에 따라, UE는 서로 다른 유형의 양자화 절차들을 수행할 수 있다.
단계 2320에서, UE는 상기 양자화된 벡터에 대한 정보를 포함하는 피드백 신호를 eNB에 송신한다. 상기 피드백 신호에는 상기 그룹화 방식 및 벡터 코드북의 선택을 지시하는 양자화 파라미터에 대한 추가적인 피드백 정보를 포함할 수 있다.
도 24는 본 개시의 실시 예에 따른 eNB에서의 재구성 및 그룹화 해제를 위한 흐름도를 나타낸다. 상기 흐름도가 재구성 및 그룹화 해제를 위한 과정을 일련의 순차적인 단계로 묘사하고 있지만, 명시적으로 언급이 없다면, 구체적인 작업 수행 순서에 변화가 있을 수 있다.
도 24를 참고하면, eNB는 2405단계에서 UE로부터 피드백 신호를 수신한다. 상기 피드백 신호는 그룹화된 채널 계수들을 양자화함으로써 얻어지는 벡터들에 대한 정보가 포함한다.
이어, eNB는 2410단계에서 양자화된 채널 계수들을 재구성한다. 상기 재구성 절차는 양자화 절차의 역과정이다. 상기 양자화된 채널 계수들의 재구성은 벡터 양자화를 위해 사용된 것과 동일한 벡터 코드북을 이용한다.
eNB는 2415단계에서 상기 재구성된 채널 계수들을 그룹화 해제한다. 그룹화 해제는 UE에서 채널 계수들을 그룹화 하는데 사용된 그룹화 방식의 역과정으로서 수행된다.
도 23 및 24에서 그룹화 방식 및 벡터 양자화 코드북의 선택은 채널 계수들의 프로파일에 기반한 파라미터에 따라 선택될 수 있다. 상기 채널 계수들의 프로파일은 eNB 또는 UE에서 추정될 수 있다. eNB는 UE로부터의 피드백에 기반하여 상기 파라미터들을 추정할 수 있고, UE는 추정한 파라미터에 대한 정보를 추가적인 피드백 요소로서 eNB에 알려줄 수 있다.
본 개시의 실시 예들은 FD-MIMO 시스템에 대한 효율적인 벡터 양자화기를 제공한다. 간단한 또는 스칼라 채널 양자화와 비교하여 그리고 주어진 정확도에 대해, 본 개시의 실시 예들은 주파수 및/또는 "계수"도메인에서 내재하는 상관 관계를 이용하여 오버헤드 감소를 제공한다.
본 개시의 청구항 또는 명세서에 기재된 실시 예들에 따른 방법들은 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합의 형태로 구현될(implemented) 수 있다.
그러한 소프트웨어는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는, 적어도 하나의 프로그램(소프트웨어 모듈), 전자 장치에서 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때 전자 장치가 본 개시의 방법을 실시하게 하는 명령어들(instructions)을 포함하는 적어도 하나의 프로그램을 저장한다.
이러한 소프트웨어는, 휘발성(volatile) 또는 (ROM: Read Only Memory)과 같은 불휘발성(non-volatile) 저장장치의 형태로, 또는 램(RAM: random access memory), 메모리 칩(memory chips), 장치 또는 집적 회로(integrated circuits)와 같은 메모리의 형태로, 또는 컴팩트 디스크 롬(CD-ROM: Compact Disc-ROM), 디지털 다목적 디스크(DVDs: Digital Versatile Discs), 자기 디스크(magnetic disk) 또는 자기 테이프(magnetic tape) 등과 같은 광학 또는 자기적 판독 가능 매체에, 저장될 수 있다.
저장 장치 및 저장 미디어는, 실행될 때 일 실시 예들을 구현하는 명령어들을 포함하는 프로그램 또는 프로그램들을 저장하기에 적절한 기계-판독 가능 저장 수단의 실시 예들이다. 실시 예들은 본 명세서의 청구항들 중 어느 하나에 청구된 바와 같은 장치 또는 방법을 구현하기 위한 코드를 포함하는 프로그램, 및 그러한 프로그램을 저장하는 기계-판독 가능 저장 매체를 제공한다. 나아가, 그러한 프로그램들은 유선 또는 무선 연결을 통해 전달되는 통신 신호와 같은 어떠한 매체에 의해 전자적으로 전달될 수 있으며, 실시 예들은 동등한 것을 적절히 포함한다.
상술한 구체적인 실시 예들에서, 발명에 포함되는 구성 요소는 제시된 구체적인 실시 예에 따라 단수 또는 복수로 표현되었다. 그러나, 단수 또는 복수의 표현은 설명의 편의를 위해 제시한 상황에 적합하게 선택된 것으로서, 상술한 실시 에들이 단수 또는 복수의 구성 요소에 제한되는 것은 아니며, 복수로 표현된 구성 요소라 하더라도 단수로 구성되거나, 단수로 표현된 구성 요소라 하더라도 복수로 구성될 수 있다.
한편 발명의 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 다양한 실시 예들이 내포하는 기술적 사상의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니되며 후술하는 청구범위뿐만 아니라 이 청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (20)

  1. 피드백 요소의 벡터 양자화를 위한 단말의 동작 방법에 있어서,
    기지국으로부터 수신된 하나 이상의 제어 신호에 기초하여, 벡터 양자화를 위해 채널 계수들을 벡터로 그룹화하는 그룹화 방식을 식별하고, 그룹화된 채널 계수들의 벡터 양자화를 위한 벡터 양자화 코드북을 식별하는 과정과,
    적어도 하나의 채널 측정에 기반하여 채널 계수들을 계산하는 과정과,
    벡터의 집합을 형성하기 위해 상기 식별된 그룹화 방식에 따라 상기 채널 계수들을 그룹화하는 과정과, 각각의 벡터는 채널 계수들의 그룹이고,
    상기 식별된 벡터 양자화 코드북을 사용하여 채널 내 상관의 상이한 레벨에 기초하여 상기 그룹화된 채널 계수들을 위해 적어도 2개의 상이한 유형의 벡터 양자화를 수행하는 과정과, 상기 적어도 2개의 상이한 유형의 벡터 양자화는 순차적으로 또는 독립적으로 수행되고,
    상기 양자화된 채널 계수들을 하나 이상의 피드백 신호로 처리하는 과정과,
    상기 하나 이상의 피드백 신호를 상기 기지국에 송신하는 과정을 포함하는 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 기지국으로부터 수신된 상기 하나 이상의 제어 신호에 기초하여, 벡터 양자화를 위해 채널 계수들을 벡터로 그룹화하는 상기 그룹화 방식을 식별하고, 그룹화된 채널 계수들의 벡터 양자화를 위한 상기 벡터 양자화 코드북을 식별하는 과정은,
    상기 하나 이상의 제어 신호에 기초하여, 미리 결정된 그룹화 방식의 집합으로부터 선택된 그룹화 방식의 표시를 식별하고, 벡터 양자화 코드북의 미리 결정된 집합으로부터 선택된 벡터 양자화 코드북을 식별하는 과정을 포함하는,
    방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 채널 측정에 기반하여 상기 채널 계수들의 적어도 하나의 프로파일을 추정하는 과정을 더 포함하고,
    상기 하나 이상의 피드백 신호를 상기 기지국에 송신하는 과정은,
    상기 단말에 의한 상기 채널 계수들의 벡터 양자화를 위한 양자화 파라미터들을 결정하기 위해 상기 기지국에 대한 상기 적어도 하나의 추정된 프로파일과 연관된 피드백을 전송하는 과정을 포함하는,
    방법.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 양자화 파라미터들은, 그룹화 방식의 집합에서 적어도 하나의 그룹화 방식의 선택, 및 벡터 양자화 코드북의 집합으로부터의 적어도 하나의 벡터 양자화 코드북을 포함하는,
    방법.
  5. 삭제
  6. 벡터 양자화된 피드백을 처리하기 위한 기지국의 동작 방법에 있어서,
    채널 계수들을 벡터 양자화를 위한 벡터로 그룹화하는 그룹화 방식 및 그룹화된 채널 계수들의 벡터 양자화를 위한 벡터 양자화 코드북을 표시하는 하나 이상의 제어 신호를 단말로 전송하는 과정과,
    상기 단말로부터 하나 이상의 피드백 신호를 수신하는 과정과,
    상기 표시된 코드북을 이용하여 상기 하나 이상의 피드백 신호로부터 식별된 양자화된 채널 계수들의 재구성(reconstruction)을 수행하는 과정과, 상기 채널 계수들은 적어도 하나의 채널 측정에 기초하고,
    상기 표시된 그룹화 방식에 기반하여 상기 재구성된 채널 계수들을 그룹화 해제(ungrouping)하는 과정과,
    채널 내 서로 다른 수준의 상관 관계를 기반으로, 상기 단말에 의해 피드백 된 상기 그룹화된 채널 계수들의 양자화를 위해 상기 단말에 대하여 적어도 2개의 상이한 유형의 벡터 양자화를 사용하도록 지시하는 정보를 상기 단말에게 전송하는 과정을 포함하고,
    상기 적어도 2개의 상이한 유형의 벡터 양자화는 순차적으로 또는 독립적으로 수행되는,
    방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 하나 이상의 피드백 신호로부터 식별된 상기 양자화된 채널 계수들의 적어도 하나의 프로파일을 추정하는 과정과,
    상기 적어도 하나의 추정된 프로파일에 기반하여 미리 결정된 그룹화 방식의 집합으로부터 상기 단말에 의한 피드백의 벡터 양자화를 위한 채널 계수들의 그룹화를 위한 그룹화 방식을 선택하는 과정과,
    상기 적어도 하나의 추정된 프로파일에 기반하여 미리 결정된 코드북의 집합으로부터 상기 단말에 의해 그룹화된 벡터의 벡터 양자화를 위한 코드북을 선택하는 과정을 더 포함하는,
    방법.
  8. 제 6항에 있어서,
    상기 양자화된 채널 계수들의 분포를 측정하는 과정과,
    상기 단말에 의해 피드백 된 그룹화된 채널 계수들로부터 양자화 파라미터들을 결정하는 과정과,
    상기 단말의 피드백을 위한 그룹화된 채널 계수들의 벡터 양자화를 위해 상기 양자화된 파라미터들을 나타내는 적어도 하나의 제어 신호를 상기 단말에 전송하는 과정을 더 포함하는,
    방법.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 양자화 파라미터들은, 그룹화 방식의 집합에서 적어도 하나의 그룹화 방식의 선택, 및 벡터 양자화 코드북의 집합으로부터의 적어도 하나의 벡터 양자화 코드북을 포함하는,
    방법.
  10. 삭제
  11. 피드백 요소의 벡터 양자화를 위한 단말의 장치에 있어서,
    송수신기; 및
    상기 송수신기와 기능적으로 결합된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    기지국으로부터 수신된 하나 이상의 제어 신호에 기초하여, 벡터 양자화를 위해 채널 계수들을 벡터로 그룹화하는 그룹화 방식을 식별하고, 그룹화된 채널 계수들의 벡터 양자화를 위한 벡터 양자화 코드북을 식별하고,
    적어도 하나의 채널 측정에 기반하여 채널 계수들을 계산하고,
    벡터의 집합을 형성하기 위해 상기 식별된 그룹화 방식에 따라 상기 채널 계수들을 그룹화하고, 각각의 벡터는 채널 계수들의 그룹이고,
    상기 식별된 벡터 양자화 코드북을 사용하여 채널 내 상관의 상이한 레벨에 기초하여 상기 그룹화된 채널 계수들을 위해 적어도 2개의 상이한 유형의 벡터 양자화를 수행하고, 상기 적어도 2개의 상이한 유형의 벡터 양자화는 순차적으로 또는 독립적으로 수행되고,
    상기 양자화된 채널 계수들을 하나 이상의 피드백 신호로 처리하고,
    상기 하나 이상의 피드백 신호를 상기 기지국에 송신하도록 구성된,
    장치.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 하나 이상의 제어 신호에 기초하여, 미리 결정된 그룹화 방식의 집합으로부터 선택된 그룹화 방식의 표시를 식별하고, 벡터 양자화 코드북의 미리 결정된 집합으로부터 선택된 벡터 양자화 코드북을 식별하도록 더 구성된,
    장치.
  13. 제 11항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 적어도 하나의 채널 측정에 기반하여 상기 채널 계수들의 적어도 하나의 프로파일을 추정하고,
    상기 단말에 의한 상기 채널 계수들의 벡터 양자화를 위한 양자화 파라미터들을 결정하기 위해 상기 기지국에 대한 상기 적어도 하나의 추정된 프로파일과 연관된 피드백을 전송하도록 더 구성되는,
    장치.
  14. 제 13항에 있어서,
    상기 양자화 파라미터들은, 그룹화 방식의 집합에서 적어도 하나의 그룹화 방식의 선택, 및 벡터 양자화 코드북의 집합으로부터의 적어도 하나의 벡터 양자화 코드북을 포함하는,
    장치.
  15. 삭제
  16. 벡터 양자화된 피드백을 처리하기 위한 기지국의 장치에 있어서,
    송수신기; 및
    상기 송수신기와 기능적으로 결합된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    채널 계수들을 벡터 양자화를 위한 벡터로 그룹화하는 그룹화 방식 및 그룹화된 채널 계수들의 벡터 양자화를 위한 벡터 양자화 코드북을 표시하는 하나 이상의 제어 신호를 단말로 전송하고,
    상기 단말로부터 하나 이상의 피드백 신호를 수신하고,
    상기 표시된 코드북을 이용하여 상기 하나 이상의 피드백 신호로부터 식별된 양자화된 채널 계수들의 재구성(reconstruction)을 수행하고, 상기 채널 계수들은 적어도 하나의 채널 측정에 기초하고,
    상기 표시된 그룹화 방식에 기반하여 상기 재구성된 채널 계수들을 그룹화 해제(ungrouping)하고,
    채널 내 서로 다른 수준의 상관 관계를 기반으로, 상기 단말에 의해 피드백 된 상기 그룹화된 채널 계수들의 양자화를 위해 상기 단말에 대하여 적어도 2개의 상이한 유형의 벡터 양자화를 사용하도록 지시하는 정보를 상기 단말에게 전송하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 적어도 2개의 상이한 유형의 벡터 양자화는 순차적으로 또는 독립적으로 수행되는,
    장치.
  17. 제 16항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 하나 이상의 피드백 신호로부터 식별된 상기 양자화된 채널 계수들의 적어도 하나의 프로파일을 추정하고, 상기 적어도 하나의 추정된 프로파일에 기반하여 미리 결정된 그룹화 방식의 집합으로부터 상기 단말에 의한 피드백의 벡터 양자화를 위한 채널 계수들의 그룹화를 위한 그룹화 방식을 선택하고, 상기 적어도 하나의 추정된 프로파일에 기반하여 미리 결정된 코드북의 집합으로부터 상기 단말에 의해 그룹화된 벡터의 벡터 양자화를 위한 코드북을 선택하도록 더 구성된 장치.
  18. 제 16항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 양자화된 채널 계수들의 분포를 측정하고 상기 단말에 의해 피드백 된 그룹화된 채널 계수들로부터 양자화 파라미터들을 결정하고,
    상기 단말의 피드백을 위한 그룹화된 채널 계수들의 벡터 양자화를 위해 상기 양자화된 파라미터들을 나타내는 적어도 하나의 제어 신호를 상기 단말에 전송하도록 더 구성된,
    장치.
  19. 제 18항에 있어서,
    상기 양자화 파라미터들은, 그룹화 방식의 집합에서 적어도 하나의 그룹화 방식의 선택, 및 벡터 양자화 코드북의 집합으로부터의 적어도 하나의 벡터 양자화 코드북을 포함하는,
    장치.
  20. 삭제
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