KR102558094B1 - Adaptive beamforming design method for channel hardening with channel estimation error and the system thereof - Google Patents
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Abstract
채널 추정 오류에 따른 적응형 채널 보상 빔 형성 방법 및 그 시스템이 제시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 장치에 의해 수행되는 채널 추정 오류에 따른 적응형 채널 보상 빔 형성 방법은, 다중 안테나를 갖는 송신부가 단일 안테나를 사용하는 수신부에게 정보 전송을 하는 하향 링크(Downlink) 네트워크에서 송신부가 수신부의 유효 채널 이득의 변화율을 최소화하는 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공하는 단계를 포함하고, 상기 유효 채널 이득의 변화율을 최소화하는 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공하는 단계는, 무선 통신에서 채널의 경화 정도를 측정하는 척도를 사용하여 상기 수신부의 입장에서 수신 채널의 경화 정도를 최대화하는 상기 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공할 수 있다. A method and system for forming an adaptive channel compensation beam according to a channel estimation error are presented. A method for forming an adaptive channel compensation beam according to a channel estimation error performed by a computer device according to an embodiment of the present invention includes providing an adaptive beamforming algorithm for a transmitter to minimize a rate of change of an effective channel gain of a receiver in a downlink network in which a transmitter having multiple antennas transmits information to a receiver using a single antenna, wherein the step of providing the adaptive beamforming algorithm for minimizing the rate of change of the effective channel gain comprises using a scale for measuring a degree of hardening of a channel in wireless communication from the receiver's point of view. The adaptive beamforming algorithm maximizing the degree of hardening of the receiving channel may be provided.
Description
아래의 본 발명의 실시예들은 채널 추정 오류에 따른 적응형 채널 보상 빔 형성 방법 및 그 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 채널 이득의 변화율을 감소시키기 위한 채널 추정 오류에 따른 적응형 채널 보상 빔 형성 방법 및 그 시스템에 관한 것이다. Embodiments of the present invention below relate to a method and system for forming an adaptive channel compensation beam according to a channel estimation error, and more particularly, to a method and system for forming an adaptive channel compensation beam according to a channel estimation error for reducing a change rate of a channel gain.
현재 다중 안테나 무선통신 네트워크에서 통신 용량을 증가시키기 위한 다양한 빔 형성 방식이 연구되어 왔다. 특히 Maximum Ratio Transmission(MRT) 방식과 채널 반전 빔 형성(Channel Inversion, CI) 방식은 가장 많이 사용되는 빔 형성 방식이다. 채널 반전 빔 형성 방식은 주로 느린 페이딩(Slow fading) 통신 환경에서 수신부의 유효채널 이득의 변화율을 없애 통신 정전 확률을 없애기 위한 목적으로, 하향링크(Downlink) 파일럿을 사용하지 않아 적법 사용자가 순간 채널 이득을 모를 때 채널을 보상하여 정보를 전송함으로써 적법 사용자만이 채널의 변화를 겪지 않게 만들어 보안통신 용량을 증가시키기 위한 목적으로, 그리고 채널의 변화를 줄여 지연시간에 강인한 통신을 제공하기 위한 목적으로 사용되는 빔 형성 방식이다. 즉, 채널 반전 빔 형성 방식은 채널 이득의 변화율을 감소시키기 위한 빔 형성 방식이다.Currently, various beam forming methods for increasing communication capacity in a multi-antenna wireless communication network have been studied. In particular, the Maximum Ratio Transmission (MRT) method and the Channel Inversion (CI) method are the most widely used beam forming methods. The channel reversal beamforming method is mainly used for the purpose of eliminating the probability of communication outage by eliminating the rate of change in the effective channel gain of the receiver in a slow fading communication environment, and for the purpose of increasing the capacity of secure communication by compensating for the channel when a legitimate user does not know the instantaneous channel gain because a downlink pilot is not used, so that only a legitimate user does not undergo a channel change, and for providing robust communication at a delay time by reducing channel change. That is, the channel inversion beamforming method is a beamforming method for reducing a change rate of a channel gain.
다가올 6G 환경에서는 다중 안테나를 효과적으로 사용하기 위해 각 안테나의 채널을 추정하는 것이 필수이다. 하지만 파일럿 구조, 송신 전력, 페이딩(Fading) 등으로 인해 채널 추정의 오류는 불가피하게 발생한다. 현재, 채널 반전 빔 형성 방식이 채널 추정의 오류를 고려하지 않은 상황에서 통신 정전 확률을 줄이며, 지연시간에 강인한 통신을 제공할 수 있음이 증명되었다. 하지만, 채널 반전 빔 형성의 특성상 채널 추정 오류에 민감하게 반응하기 때문에, 채널 추정 오류를 고려한 채널 반전 빔 형성 연구가 필수적이다.In the upcoming 6G environment, it is essential to estimate the channel of each antenna to effectively use multiple antennas. However, errors in channel estimation inevitably occur due to a pilot structure, transmit power, fading, and the like. Currently, it has been proven that the channel inversion beamforming method can reduce the probability of communication outage and provide robust communication in a delay time in a situation where errors in channel estimation are not considered. However, since channel reversal beamforming reacts sensitively to channel estimation errors due to the nature of channel reversal beamforming, research on channel reversal beamforming considering channel estimation errors is essential.
본 발명의 실시예들은 채널 추정 오류에 따른 적응형 채널 보상 빔 형성 방법 및 그 시스템에 관하여 기술하며, 보다 구체적으로 하향 링크의 다중 입력 단일 출력(Multiple Input Single Output, MISO) 네트워크에서 채널 이득의 변화율을 감소시키기 위한 채널 추정 오류에 따른 적응형 빔 형성 설계 방법 및 그 시스템에 관한 기술을 제공한다. Embodiments of the present invention describe a method and system for adaptive channel compensation beamforming according to a channel estimation error, and more specifically, a method for designing an adaptive beamforming according to a channel estimation error for reducing a rate of change of channel gain in a multiple input single output (MIO) network of a downlink and technology related to the system.
본 발명의 실시예들은 다중 안테나를 갖는 송신부가 단일 안테나를 사용하는 수신부에게 정보 전송을 하는 하향 링크(Downlink) 네트워크에서 송신부가 수신부의 유효 채널 이득의 변화율을 최소화하는 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공하는, 채널 추정 오류에 따른 적응형 채널 보상 빔 형성 방법 및 그 시스템을 제공하는데 있다. Embodiments of the present invention provide an adaptive beamforming algorithm for minimizing a change rate of an effective channel gain of a receiver in a downlink network in which a transmitter having multiple antennas transmits information to a receiver using a single antenna, and a method and system for forming an adaptive channel compensation beam according to a channel estimation error.
본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 장치에 의해 수행되는 채널 추정 오류에 따른 적응형 채널 보상 빔 형성 방법은, 다중 안테나를 갖는 송신부가 단일 안테나를 사용하는 수신부에게 정보 전송을 하는 하향 링크(Downlink) 네트워크에서 송신부가 수신부의 유효 채널 이득의 변화율을 최소화하는 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공하는 단계를 포함하고, 상기 유효 채널 이득의 변화율을 최소화하는 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공하는 단계는, 무선 통신에서 채널의 경화 정도를 측정하는 척도를 사용하여 상기 수신부의 입장에서 수신 채널의 경화 정도를 최대화하는 상기 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공할 수 있다. A method for forming an adaptive channel compensation beam according to a channel estimation error performed by a computer device according to an embodiment of the present invention includes providing an adaptive beamforming algorithm for a transmitter to minimize a rate of change of an effective channel gain of a receiver in a downlink network in which a transmitter having multiple antennas transmits information to a receiver using a single antenna, wherein the step of providing the adaptive beamforming algorithm for minimizing the rate of change of the effective channel gain comprises using a scale for measuring a degree of hardening of a channel in wireless communication from the receiver's point of view. The adaptive beamforming algorithm maximizing the degree of hardening of the receiving channel may be provided.
상기 유효 채널 이득의 변화율을 최소화하는 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공하는 단계는, 채널 추정 오류가 존재할 때 통신 환경에 따라 상기 척도를 사용하여 유효 채널 이득의 경화 정도를 평가하는 단계; 및 상기 수신부의 입장에서 수신하는 상기 유효 채널 이득의 경화 정도를 최대화하는 상기 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다. The providing of the adaptive beamforming algorithm for minimizing the rate of change of the effective channel gain may include: evaluating a degree of hardening of the effective channel gain using the scale according to a communication environment when a channel estimation error exists; and providing the adaptive beamforming algorithm that maximizes the degree of hardening of the effective channel gain received from the receiving unit's point of view.
상기 척도를 사용하여 유효 채널 이득의 경화 정도를 평가하는 단계는, 상기 유효 채널 이득의 평균을 계산하는 단계; 상기 유효 채널 이득의 분산을 계산하는 단계; 및 상기 유효 채널 이득의 평균 및 분산을 사용하여 상기 유효 채널 이득의 경화 정도를 계산하는 단계를 포함할 수 있다. Evaluating the degree of hardening of the effective channel gain using the metric may include: calculating an average of the effective channel gains; calculating the variance of the effective channel gain; and calculating a hardening degree of the effective channel gain using the mean and variance of the effective channel gain.
상기 척도를 사용하여 유효 채널 이득의 경화 정도를 평가하는 단계는, 상기 유효 채널 이득의 분산을 평균의 제곱으로 나눈 값을 상기 척도로 사용하여 채널 이득의 변화율의 정도를 평가할 수 있다. In the step of evaluating the degree of hardening of the effective channel gain using the scale, the degree of change rate of the channel gain may be evaluated using a value obtained by dividing the variance of the effective channel gain by the square of the mean as the scale.
상기 척도를 사용하여 유효 채널 이득의 경화 정도를 평가하는 단계는, 최대 전송 비율(Maximum Ratio Transmission, MRT) 방식 및 채널 반전 빔 형성(Channel Inversion Beamforming, CI) 방식에 대해 각각 유효 채널 이득의 평균 및 분산을 사용하여 유효 채널 이득의 경화 정도를 계산할 수 있다. In the step of evaluating the degree of hardening of the effective channel gain using the scale, the degree of hardening of the effective channel gain may be calculated using the average and variance of the effective channel gain for the maximum ratio transmission (MRT) method and the channel inversion beamforming (CI) method, respectively.
상기 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공하는 단계는, 상기 최대 전송 비율 방식 및 상기 채널 반전 빔 형성 방식 중 상기 유효 채널 이득의 경화 정도를 최대화하는 방식을 선택하는 상기 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공할 수 있다. The providing of the adaptive beamforming algorithm may include providing the adaptive beamforming algorithm for selecting a method maximizing a degree of hardening of the effective channel gain from among the maximum transmission ratio method and the channel reversal beamforming method.
수신부가 파일럿을 통해 송신부에게 채널 정보를 전송함에 따라, 상기 송신부는 상기 수신부의 수신 신호를 기반으로 채널을 추정하는 단계를 더 포함하고, 상기 수신부의 입장에서 추정된 상기 채널의 경화 정도를 최대화하는 상기 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공할 수 있다. As the receiving unit transmits channel information to the transmitting unit through a pilot, the transmitting unit may further include estimating a channel based on a signal received by the receiving unit, and may provide the adaptive beamforming algorithm that maximizes the hardening degree of the channel estimated from the viewpoint of the receiving unit.
상기 송신부가 추정한 채널을 기반으로 상기 적응형 빔 형성 알고리즘에 따라 빔을 형성하고 상기 수신부에게 정보를 전송하는 정보 전송 단계를 더 포함할 수 있다. The method may further include forming a beam according to the adaptive beamforming algorithm based on the channel estimated by the transmitter and transmitting information to the receiver.
본 발명의 다른 실시예에 따른 채널 추정 오류에 따른 적응형 채널 보상 빔 형성 시스템은, 다중 안테나를 갖는 송신부가 단일 안테나를 사용하는 수신부에게 정보 전송을 하는 하향 링크(Downlink) 네트워크에서 송신부가 수신부의 유효 채널 이득의 변화율을 최소화하는 빔 형성 알고리즘을 포함하고, 상기 빔 형성 알고리즘은, 무선 통신에서 채널의 경화 정도를 측정하는 척도를 사용하여 상기 수신부의 입장에서 수신 채널의 경화 정도를 최대화하는 상기 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공할 수 있다. An adaptive channel compensation beamforming system according to a channel estimation error according to another embodiment of the present invention includes a beamforming algorithm in which a transmitter minimizes a rate of change in an effective channel gain of a receiver in a downlink network in which a transmitter having multiple antennas transmits information to a receiver using a single antenna.
상기 빔 형성 알고리즘은, 채널 추정 오류가 존재할 때 통신 환경에 따라 상기 척도를 사용하여 유효 채널 이득의 경화 정도를 평가하고, 상기 수신부의 입장에서 수신하는 상기 유효 채널 이득의 경화 정도를 최대화하는 상기 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공할 수 있다. The beamforming algorithm evaluates the degree of hardening of the effective channel gain using the scale according to the communication environment when a channel estimation error exists, and maximizes the hardening degree of the effective channel gain received from the standpoint of the receiver. The adaptive beamforming algorithm may be provided.
상기 빔 형성 알고리즘은, 상기 유효 채널 이득의 평균을 계산하고, 상기 유효 채널 이득의 분산을 계산하며, 상기 유효 채널 이득의 평균 및 분산을 사용하여 상기 유효 채널 이득의 경화 정도를 계산할 수 있다. The beamforming algorithm may calculate an average of the effective channel gains, calculate a variance of the effective channel gains, and calculate a degree of hardening of the effective channel gains using the average and the variance of the effective channel gains.
상기 빔 형성 알고리즘은, 상기 유효 채널 이득의 분산을 평균의 제곱으로 나눈 값을 상기 척도로 사용하여 채널 이득의 변화율의 정도를 평가할 수 있다. The beamforming algorithm may evaluate the degree of change rate of the channel gain by using a value obtained by dividing the variance of the effective channel gain by the square of the mean as the criterion.
상기 빔 형성 알고리즘은, 최대 전송 비율(Maximum Ratio Transmission, MRT) 방식 및 채널 반전 빔 형성(Channel Inversion Beamforming, CI) 방식에 대해 각각 유효 채널 이득의 평균 및 분산을 사용하여 유효 채널 이득의 경화 정도를 계산하고, 상기 최대 전송 비율 방식 및 상기 채널 반전 빔 형성 방식 중 상기 유효 채널 이득의 경화 정도를 최대화하는 방식을 선택하는 상기 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공할 수 있다. The beamforming algorithm calculates the degree of hardening of the effective channel gain using the mean and variance of the effective channel gain for each of the maximum ratio transmission (MRT) method and the channel inversion beamforming (CI) method, and selects a method that maximizes the degree of hardening of the effective channel gain from among the maximum transmission ratio method and the channel inversion beamforming method.
수신부가 파일럿을 통해 송신부에게 채널 정보를 전송함에 따라, 상기 송신부는 상기 수신부의 수신 신호를 기반으로 채널을 추정하는 채널 추정부를 더 포함하고, 상기 수신부의 입장에서 추정된 상기 채널의 경화 정도를 최대화하는 상기 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공할 수 있다. As the receiving unit transmits channel information to the transmitting unit through pilot, the transmitting unit may further include a channel estimating unit for estimating a channel based on a signal received by the receiving unit, and may provide the adaptive beamforming algorithm that maximizes the hardening degree of the channel estimated from the viewpoint of the receiving unit.
상기 송신부가 추정한 채널을 기반으로 상기 적응형 빔 형성 알고리즘에 따라 빔을 형성하고 상기 수신부에게 정보를 전송하는 빔 선택부를 더 포함할 수 있다. A beam selector configured to form a beam according to the adaptive beamforming algorithm based on the channel estimated by the transmitter and transmit information to the receiver may be further included.
본 발명의 실시예들에 따르면 채널 추정 오류가 존재할 때 통신 환경에 따라 채널 이득의 변화율을 최소화하는 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공하는, 채널 추정 오류에 따른 적응형 채널 보상 빔 형성 방법 및 그 시스템을 제공할 수 있다. According to embodiments of the present invention, a method and system for forming an adaptive channel compensation beam according to a channel estimation error, which provides an adaptive beam forming algorithm that minimizes a rate of change in channel gain according to a communication environment when a channel estimation error exists, and a system thereof can be provided.
본 발명의 실시예들에 따르면 기존에 채널 추정 오류를 고려하지 않은 비현실적인 상황에서 벗어나, 더욱 현실적인 무선통신 상황에서 향상된 Latency 성능을 획득할 수 있는, 채널 추정 오류에 따른 적응형 채널 보상 빔 형성 방법 및 그 시스템을 제공할 수 있다.According to the embodiments of the present invention, an adaptive channel compensation beamforming method according to a channel estimation error, which can obtain improved latency performance in a more realistic wireless communication situation, and a system thereof can be provided.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 입력 단일 출력 네트워크의 개념도를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 채널 추정 오류에 따른 적응형 채널 보상 빔 형성 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 채널 추정 오류에 따른 적응형 채널 보상 빔 형성 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 채널 추정 성능에 따른 채널 이득 변화 척도를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 안테나 개수에 따른 채널 이득 변화 척도를 나타내는 도면이다. 1 is a diagram showing a conceptual diagram of a multi-input single-output network according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram illustrating an adaptive channel compensation beamforming system according to a channel estimation error according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating a method of forming an adaptive channel compensation beam according to a channel estimation error according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating a channel gain change measure according to channel estimation performance according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram showing a channel gain variation scale according to the number of antennas according to an embodiment of the present invention.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명한다. 그러나, 기술되는 실시예들은 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 이하 설명되는 실시예들에 의하여 한정되는 것은 아니다. 또한, 여러 실시예들은 당해 기술분야에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 도면에서 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. However, the described embodiments may be modified in many different forms, and the scope of the present invention is not limited by the embodiments described below. In addition, several embodiments are provided to more completely explain the present invention to those skilled in the art. The shapes and sizes of elements in the drawings may be exaggerated for clarity.
본 발명의 실시예들은 다중 안테나를 갖는 기지국이 단일 안테나를 사용하는 수신부에게 정보 전송을 하는 하향 링크(Downlink) 네트워크에서 기지국이 수신부의 유효 채널 이득(Effective Channel Gain)의 변화율을 감소시키기 위한 빔 형성(Beamforming) 방식에 관한 것이다. Embodiments of the present invention relate to a beamforming method for a base station to reduce a rate of change of an effective channel gain of a receiver in a downlink network in which a base station having multiple antennas transmits information to a receiver using a single antenna.
기존 기술들은 모두 이상적인 통신 환경, 즉, 채널 추정 오류를 고려하지 않는 상황에서 유효 채널 이득의 변화율을 감소하는 빔 형성에 관한 연구가 진행되어 왔다. 하지만, 무선 통신 네트워크를 구현할 때 채널 추정 오류는 통신 성능에 큰 영향을 미치는 요소이므로, 기존에 연구되어 온 빔 형성 방식이 예상되는 성능을 성취할 수 있을지에 대한 분석이 필요하다. 그리고 해당 오류를 고려한 상황에서의 최적의 빔 형성 기법에 대한 연구가 필수적이다. In all existing technologies, research has been conducted on beamforming that reduces the change rate of effective channel gain in an ideal communication environment, that is, in a situation where channel estimation errors are not considered. However, since a channel estimation error is a factor that greatly affects communication performance when implementing a wireless communication network, it is necessary to analyze whether beamforming methods that have been studied in the past can achieve expected performance. In addition, it is essential to study the optimal beam forming technique in the situation in which the error is considered.
따라서, 본 발명의 실시예들은 채널 추정 오류를 고려하지 않은 상황에서 최적으로 알려진 빔 형성 방식과, 통신 성능 향상을 위해 대표적으로 많이 사용되는 빔 형성 방식, 2가지에 대해서 실질적인 채널 변화율을 안테나 개수 및 채널 추정의 정도에 따라 닫힌 형태로 표현 및 분석하였으며, 이를 기반으로 적법 사용자의 실질적인 채널의 변화율을 최소화하기 위한 적응형 빔 형성 알고리즘을 제안하였다. Therefore, the embodiments of the present invention expressed and analyzed the actual channel change rate in a closed form according to the number of antennas and the degree of channel estimation for two beamforming methods, a beamforming method that is known optimally in a situation where channel estimation error is not considered and a beamforming method that is commonly used for improving communication performance, and based on this, an adaptive beamforming algorithm for minimizing the actual channel change rate of a legitimate user was proposed.
본 발명의 실시예들에 따르면 채널 추정 오류를 고려한 경우, 특정 영역에서는 기존 기술에서 제안한 빔 형성 방식이 유효하게 작동하지 않음을 확인하였으며, 본 발명의 실시예에서 제안한 빔 형성 알고리즘을 사용하는 경우, 유효 채널 이득의 변화율을 감소시킴을 확인하였다. 본 발명의 실시예들은 채널의 변화율을 감소하는 빔 형성을 최적화하는 알고리즘을 제안함으로써, 다가올 6G 초저지연 무선통신을 가능하게 하는 효과적인 도구가 될 것이다.According to the embodiments of the present invention, it was confirmed that the beamforming method proposed in the prior art does not operate effectively in a specific area when the channel estimation error is taken into account, and when the beamforming algorithm proposed in the embodiment of the present invention is used, it was confirmed that the change rate of the effective channel gain is reduced. Embodiments of the present invention will be an effective tool for enabling the upcoming 6G ultra-low-latency wireless communication by proposing an algorithm for optimizing beamforming that reduces the change rate of a channel.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 입력 단일 출력 네트워크의 개념도를 나타내는 도면이다. 1 is a diagram showing a conceptual diagram of a multi-input single-output network according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 실시예에 따른 채널 이득 변화율을 최소화하기 위한 적응형 빔 형성 알고리즘을 제안한다.An adaptive beamforming algorithm for minimizing the channel gain change rate according to an embodiment of the present invention is proposed.
구체적으로, 다중 안테나를 사용하는 기지국(이하에서는 '송신부'라 칭함)에서 단일 안테나를 사용하는 사용자(이하에서는 '수신부'라 칭함)들에게 정보를 전송할 때, 지연에 강인한 통신을 위해 유효 채널의 변화를 줄이기 위한 적응형 빔을 사용하여 데이터 전송을 하는 상황을 가정한다. 본 발명은 이러한 시스템 모델에서 채널 이득의 변화율을 최소화하기 위한 최적의 빔 형성 알고리즘에 관한 것이다.Specifically, when transmitting information from a base station using multiple antennas (hereinafter referred to as a 'transmitter') to users using a single antenna (hereinafter referred to as a 'receiver'), it is assumed that data transmission is performed using an adaptive beam to reduce a change in an effective channel for delay robust communication. The present invention relates to an optimal beamforming algorithm for minimizing the rate of change of channel gain in such a system model.
일반적으로 다중 안테나를 사용하는 통신 네트워크 환경에서 크게 2가지의 빔 형성이 주로 사용된다. 첫째로, Maximum Ratio Transmission(MRT) 방식은 수신 신호의 크기를 최대화할 수 있어, 사용자가 순간 채널 이득(Channel State Information, CSI)을 알 수 있는 경우 통신 성능을 최대화할 수 있는 빔 형성 방식으로 알려져 있다. 둘째로, 채널 반전 빔 형성(Channel Inversion Beamforming, CI)은 일반적으로 유효 채널의 변화를 없애 지연에 강인한 통신 또는 통신 정전 확률을 줄이기 위해 사용된다. In general, two types of beamforming are mainly used in a communication network environment using multiple antennas. First, the Maximum Ratio Transmission (MRT) method is known as a beamforming method capable of maximizing communication performance when the user can know the instantaneous channel gain (Channel State Information, CSI) by maximizing the size of the received signal. Second, channel inversion beamforming (CI) is generally used to reduce the probability of delay-tolerant communication or communication outage by eliminating a change in an effective channel.
하지만, 앞서 언급한 채널 반전 빔 형성에 관한 분석은 채널 추정 오류가 없는 경우에만 분석이 되어 왔다. 따라서, 실제 통신 상황에서 반드시 고려해야 할 채널 추정의 오류를 고려한 상황에서 채널 반전 빔 형성 방식이 유효 채널의 변화율을 효과적으로 줄일 수 있는지에 관한 분석이 필요하며, 해당 분석을 기반으로 채널 추정 오류에 따라 유효 채널의 경화 정도를 최대화하는 적응형 빔 형성 알고리즘을 제안한다. However, the above-mentioned analysis of channel inversion beam formation has been analyzed only when there is no channel estimation error. Therefore, it is necessary to analyze whether the channel inversion beamforming method can effectively reduce the rate of change of the effective channel in a situation in which channel estimation errors, which must be considered in actual communication situations, are taken into account.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 안테나를 갖는 송신부와 단일 안테나를 갖는 수신부를 나타낸다. 현재 가정하고 있는 네트워크 환경은 시간 분할 이중화 방식(Time Division Duplexing, TDD)을 통해 통신이 이루어진다고 가정하며, 통신 채널은 상호주의(Reciprocity)를 만족한다고 가정한다. Referring to FIG. 1, it shows a transmitter with multiple antennas and a receiver with a single antenna according to an embodiment of the present invention. It is assumed that the network environment currently assumed is that communication is performed through Time Division Duplexing (TDD), and that the communication channel satisfies reciprocity.
본 발명의 일 실시예에서 가정하는 통신 프로세스는 크게 2단계, 채널 추정(Channel Estimation) 단계 그리고 정보 전송 단계로 구성된다. A communication process assumed in an embodiment of the present invention is largely composed of two steps, a channel estimation step and an information transmission step.
채널 추정 단계에서는 수신부가 파일럿(Pilot)을 통해 송신부에게 채널 정보를 전송하며, 송신부는 수신 신호를 기반으로 채널을 추정한다. 이 때 송신부는 채널 추정 기법에 따라, 수신 신호의 세기에 따라 채널 추정의 오류(Channel Estimation Error)가 발생한다. 송, 수신기 사이의 채널 은 하기의 [수학식 1]와 같이 나타낼 수 있다.In the channel estimation step, the receiver transmits channel information to the transmitter through a pilot, and the transmitter estimates the channel based on the received signal. At this time, the transmitter generates a channel estimation error (Channel Estimation Error) according to the strength of the received signal according to the channel estimation technique. Channel between sender and receiver Can be expressed as in [Equation 1] below.
[수학식 1][Equation 1]
여기서, 는 대규모 페이딩(Large-scale fading)을 나타내는 요소로, 은 송신부의 안테나 개수를 나타낸다. here, is an element representing large-scale fading, represents the number of antennas of the transmitter.
송신부가 추정한 채널 및 채널 추정 오류는 다음의 [수학식 2], [수학식 3]과 같이 나타낼 수 있다.Channel Estimated by Transmitter And the channel estimation error can be expressed as [Equation 2] and [Equation 3] below.
[수학식 2][Equation 2]
[수학식 3][Equation 3]
여기서, 는 채널 추정의 성능을 나타내는 지표로, 에 가까운 값을 가질수록 채널 추정의 성능이 좋음을 나타낸다.here, is an index representing the performance of channel estimation, The closer the value is to , the better the performance of channel estimation.
다음으로, 정보 전송 단계에서는 송신부가 추정한 채널을 기반으로 빔을 구성하고 이를 통해 수신부에게 정보를 전송한다. 송신부가 송신하는 신호는 하기의 [수학식 4]와 같이 나타낼 수 있다.Next, in the information transmission step, a beam is configured based on the channel estimated by the transmitter and information is transmitted to the receiver through the beam. The signal transmitted by the transmitter can be expressed as in [Equation 4] below.
[수학식 4][Equation 4]
이 때, 는 송신 신호의 송신 SNR로 송신 전력을 수신부의 열잡음으로 나눈 값을 의미하고, 은 빔 형성을 나타내는 벡터로, 전력은 1로 표준화되어 있다고 가정한다. 그리고, 은 수신부에게 전송하고자 하는 신호로 정보이론적 관점에서 통신 용량을 최대화할 수 있는 가우시안 확률 분포를 갖는 신호라고 가정한다.At this time, Is the transmission SNR of the transmission signal, which is the value obtained by dividing the transmission power by the thermal noise of the receiver, is a vector representing beamforming, and it is assumed that the power is standardized to 1 . and, It is assumed that is a signal to be transmitted to the receiver and has a Gaussian probability distribution capable of maximizing communication capacity from an information theory point of view.
일반적으로 많이 사용되는 빔 형성 방식은 크게 2가지로, MRT와 CI 방식이 있는데, 각각 전력이 1로 표준화된 빔 형성은 다음 [수학식 5]와 같다.There are two types of generally used beamforming methods, MRT and CI methods. The beamforming with each power standardized to 1 is as follows [Equation 5].
[수학식 5][Equation 5]
여기서, 는 Conjugate를 나타내는 연산자이다.here, is an operator representing a conjugate.
앞서 언급한 송신 방식을 통해 송신된 신호는 수신부에게 다음의 [수학식 6]과 같이 표현 가능하다. A signal transmitted through the aforementioned transmission method can be expressed to the receiver as in [Equation 6] below.
[수학식 6][Equation 6]
여기서, 은 열잡음을 나타낸다.here, represents thermal noise.
각 빔 형성에 따른 유효 채널은 하기의 [수학식 7]과 같이 나타낼 수 있다.An effective channel according to each beam formation can be expressed as in [Equation 7] below.
[수학식 7][Equation 7]
앞서 구한 유효 채널을 기반으로 하여 유효 채널의 변화 정도를 분석해야 한다. 이 때, 무선 통신에서 채널의 경화도를 측정하는 척도를 사용한다. 랜덤 변수의 경화도를 나타내는 척도는 다음 [수학식 8]과 같이 표현한다.Based on the previously obtained effective channel, the degree of change in the effective channel should be analyzed. At this time, a scale for measuring the hardness of the channel is used in wireless communication. A scale representing the degree of hardening of a random variable is expressed as in [Equation 8].
[수학식 8][Equation 8]
여기서, 는 랜덤 변수를 의미한다. 해당 척도는 값이 작을수록 랜덤 변수의 경화도가 높은 성능을 가짐을 의미하고, 값이 클수록 랜덤 변수의 변화 정도가 커짐을 의미한다.here, means a random variable. The smaller the value of the scale, the higher the degree of hardening of the random variable, and the higher the value, the greater the degree of change of the random variable.
[수학식 8]을 기반으로 각 빔 형성 기법의 채널 이득의 변화 정도 분석이 필요하다. 우선, MRT를 사용할 때의 유효 채널 이득의 평균 계산 과정은 다음 [수학식 9]와 같다.Based on [Equation 8], it is necessary to analyze the degree of change in the channel gain of each beamforming technique. First of all, the average calculation process of the effective channel gain when using the MRT is as follows [Equation 9].
[수학식 9][Equation 9]
이 때, 는 Gamma 분포를 따르는 것과, 가 Gaussian 분포를 따르는 것을 이용하였다. At this time, follows the Gamma distribution, was used following the Gaussian distribution.
MRT를 사용할 때의 유효 채널 이득의 분산 계산 과정은 다음 [수학식 10]과 같다.The variance calculation process of the effective channel gain when using the MRT is as follows [Equation 10].
[수학식 10][Equation 10]
[수학식 9]과 [수학식 10]을 사용하여 MRT를 사용할 때의 유효 채널 이득의 경화도는 다음 [수학식 11]과 같이 표현 가능하다.Using [Equation 9] and [Equation 10], the degree of hardening of the effective channel gain when using MRT can be expressed as [Equation 11] below.
[수학식 11][Equation 11]
다음으로, CI를 사용할 때의 평균, 분산 그리고 유효 채널 이득의 경화도는 다음 [수학식 12], [수학식 13] 그리고 [수학식 14]와 같이 나타낼 수 있다.Next, the mean, variance, and hardness of the effective channel gain when using CI can be expressed as [Equation 12], [Equation 13], and [Equation 14].
[수학식 12][Equation 12]
[수학식 13][Equation 13]
[수학식 14][Equation 14]
MRT 빔 형성을 사용할 때의 채널의 경화도를 채널 추정의 성능을 나타내는 지표인 에 대해서 분석하면 다음 [수학식 15], [수학식 16] 그리고 [수학식 17]과 같은 결과를 알 수 있다.The stiffness of the channel when using MRT beamforming is an indicator of the performance of channel estimation. By analyzing the following [Equation 15], [Equation 16] and [Equation 17] can be obtained.
[수학식 15][Equation 15]
[수학식 16][Equation 16]
[수학식 17][Equation 17]
같은 분석을 CI 빔 형성에 관해 진행하면 다음 [수학식 18], [수학식 19] 그리고 [수학식 20]과 같이 표현할 수 있다.[Equation 18], [Equation 19], and [Equation 20] can be expressed in the same analysis for CI beam formation.
[수학식 18][Equation 18]
[수학식 19][Equation 19]
[수학식 20][Equation 20]
이 때, [수학식 15]-[수학식 20]을 통해, 채널 추정 성능의 정도에 따라 최적의 빔 형성 방식이 바뀌는 것을 확인할 수 있으며, 그 기준은 하기의 [수학식 21]을 통해 얻을 수 있음을 알 수 있다.At this time, through [Equation 15]-[Equation 20], it can be confirmed that the optimal beamforming method changes according to the degree of channel estimation performance, and the criterion It can be seen that can be obtained through [Equation 21] below.
[수학식 21][Equation 21]
이 때, 만약 채널 추정 성능의 정도가 보다 좋은 경우에, CI를 사용하는 것이 낮은 수준의 유효 채널 이득 변화율을 얻을 수 있고, 반대의 경우 MRT를 사용하는 것이 낮은 수준의 유효 채널 이득 변화율을 얻을 수 있다.At this time, if the degree of channel estimation performance In a better case, a low level of effective channel gain change rate can be obtained by using CI, and in the opposite case, a low level of effective channel gain change rate can be obtained by using MRT.
위의 [수학식 21]에서 언급한 를 얻기 위해 하기의 [수학식 22]를 계산하여야 한다.mentioned in [Equation 21] above In order to obtain, the following [Equation 22] should be calculated.
[수학식 22][Equation 22]
해당 문제는 4차 방정식을 푸는 문제로, 4차 방정식의 근은 Ferrari's Method를 사용하여 해를 구할 수 있다. This problem is a problem of solving a 4th degree equation, and the root of the 4th degree equation can be solved using Ferrari's Method.
이상을 통해 본 발명의 일 실시예에 따른 채널 추정 오류에 따른 적응형 채널 보상 빔 형성 방법 및 그 시스템을 설명한다.Through the foregoing, a method and system for forming an adaptive channel compensation beam according to a channel estimation error according to an embodiment of the present invention will be described.
본 발명의 실시예들은 전통적으로 많이 사용되는 빔 형성 기법에 대해 채널 추정 오류를 고려한 채널 이득의 변화율을 분석하고자 한다. 기존 기술은 채널 추정 오류를 고려하지 않은 분석이었다. 하지만, 현실적인 통신 상황에서는 채널 추정 오류가 필수적이므로, 이를 고려한 채널 이득의 변화율 분석은 필수불가결하다. 이에 따라 본 발명의 실시예들은 채널 추정 오류에 따라 채널 이득의 변화율을 최소화하기 위한 적응형 빔 형성 알고리즘을 제안한다.Embodiments of the present invention attempt to analyze a rate of change in channel gain considering a channel estimation error for a beamforming technique that is traditionally widely used. The existing technology was an analysis that did not consider the channel estimation error. However, since a channel estimation error is essential in a realistic communication situation, it is indispensable to analyze a change rate of channel gain in consideration of this error. Accordingly, embodiments of the present invention propose an adaptive beamforming algorithm for minimizing a change rate of channel gain according to a channel estimation error.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 채널 추정 오류에 따른 적응형 채널 보상 빔 형성 시스템을 나타내는 블록도이다.2 is a block diagram illustrating an adaptive channel compensation beamforming system according to a channel estimation error according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 채널 추정 오류에 따른 적응형 채널 보상 빔 형성 시스템(200)은 빔 형성 알고리즘(220)을 포함할 수 있다. 실시예에 따라 채널 추정 오류에 따른 적응형 채널 보상 빔 형성 시스템(200)은 채널 추정부(210) 및 빔 선택부(230)를 더 포함할 수 있다. Referring to FIG. 2 , an adaptive channel
채널 추정부(210)는 수신부가 파일럿을 통해 송신부에게 채널 정보를 전송함에 따라, 송신부는 수신부의 수신 신호를 기반으로 채널을 추정할 수 있다. As the
빔 형성 알고리즘(220)은 다중 안테나를 갖는 송신부가 단일 안테나를 사용하는 수신부에게 정보 전송을 하는 하향 링크(Downlink) 네트워크에서 송신부가 수신부의 유효 채널 이득의 변화율을 최소화할 수 있다. The
빔 선택부(230)는 송신부가 추정한 채널을 기반으로 적응형 빔 형성 알고리즘에 따라 빔을 형성하고 수신부에게 정보를 전송할 수 있다. The
본 발명의 실시예들은 채널 이득의 변화율 정도를 평가하는 척도로 실질적인 채널의 분산을 평균의 제곱으로 나눈 값을 사용한다. 이는 랜덤 변수의 변화하는 정도를 나타내는 척도로 많이 사용된다. 이러한 척도를 기반으로 적법 수신자(적법 사용자)의 입장에서 수신 채널의 경화 정도를 최대화하는 적응형 빔 형성 알고리즘을 제안하고, 채널 추정 오류를 고려하지 않은 빔 형성과 성능을 비교한다.Embodiments of the present invention use a value obtained by dividing the actual channel variance by the square of the mean as a criterion for evaluating the change rate of the channel gain. It is often used as a measure of how much a random variable changes. Based on these criteria, we propose an adaptive beamforming algorithm that maximizes the hardening degree of the received channel from the point of view of a legitimate receiver (legal user), and compare its performance with beamforming that does not consider channel estimation error.
아래에서 본 발명의 일 실시예에 따른 채널 추정 오류에 따른 적응형 채널 보상 빔 형성 시스템(200)을 보다 구체적으로 설명한다.Below, an adaptive channel
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 채널 추정 오류에 따른 적응형 채널 보상 빔 형성 방법을 나타내는 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating a method of forming an adaptive channel compensation beam according to a channel estimation error according to an embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 장치에 의해 수행되는 채널 추정 오류에 따른 적응형 채널 보상 빔 형성 방법은, 다중 안테나를 갖는 송신부가 단일 안테나를 사용하는 수신부에게 정보 전송을 하는 하향 링크(Downlink) 네트워크에서 송신부가 수신부의 유효 채널 이득의 변화율을 최소화하는 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공하는 단계(S120)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 3 , a method for forming an adaptive channel compensation beam according to a channel estimation error performed by a computer device according to an embodiment of the present invention may include providing an adaptive beamforming algorithm for minimizing a rate of change of an effective channel gain of a receiver by a transmitter in a downlink network in which a transmitter having multiple antennas transmits information to a receiver using a single antenna (S120).
실시예에 따라 수신부가 파일럿을 통해 송신부에게 채널 정보를 전송함에 따라, 송신부는 수신부의 수신 신호를 기반으로 채널을 추정하는 단계(S110)를 더 포함할 수 있다. According to an embodiment, as the receiver transmits channel information to the transmitter through a pilot, the transmitter may further include estimating a channel based on the signal received by the receiver (S110).
또한, 실시예에 따라 송신부가 추정한 채널을 기반으로 적응형 빔 형성 알고리즘에 따라 빔을 형성하고 수신부에게 정보를 전송하는 정보 전송 단계(S130)를 더 포함할 수 있다.Further, according to an embodiment, an information transmission step ( S130 ) of forming a beam according to an adaptive beamforming algorithm based on the channel estimated by the transmitter and transmitting the information to the receiver may be further included.
본 발명의 일 실시예에 따른 채널 추정 오류에 따른 적응형 채널 보상 빔 형성 방법은 도 2에서 설명한 본 발명의 일 실시예에 따른 채널 추정 오류에 따른 적응형 채널 보상 빔 형성 시스템(200)을 예를 들어 설명할 수 있다. A method of forming an adaptive channel compensation beam according to a channel estimation error according to an embodiment of the present invention can be described by taking the adaptive channel compensation
단계(S110)에서, 채널 추정부(210)는 수신부가 파일럿을 통해 송신부에게 채널 정보를 전송함에 따라, 송신부는 수신부의 수신 신호를 기반으로 채널을 추정할 수 있다. In step S110, the
이에 따라 수신부의 입장에서 추정된 채널의 경화 정도를 최대화하는 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공할 수 있다. Accordingly, it is possible to provide an adaptive beamforming algorithm that maximizes the degree of hardening of the estimated channel from the receiver's point of view.
단계(S120)에서, 빔 형성 알고리즘(220)은 다중 안테나를 갖는 송신부가 단일 안테나를 사용하는 수신부에게 정보 전송을 하는 하향 링크(Downlink) 네트워크에서 송신부가 수신부의 유효 채널 이득의 변화율을 최소화할 수 있다. 즉, 빔 형성 알고리즘(220)은 무선 통신에서 채널의 경화 정도를 측정하는 척도를 사용하여 수신부의 입장에서 수신 채널의 경화 정도를 최대화하는 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공할 수 있다.In step S120, the
빔 형성 알고리즘(220)은 채널 추정 오류가 존재할 때 통신 환경에 따라 척도를 사용하여 유효 채널 이득의 경화 정도를 평가하고, 수신부의 입장에서 수신하는 유효 채널 이득의 경화 정도를 최대화하는 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공할 수 있다. The
여기서, 빔 형성 알고리즘(220)은 유효 채널 이득의 평균을 계산하고, 유효 채널 이득의 분산을 계산하며, 유효 채널 이득의 평균 및 분산을 사용하여 유효 채널 이득의 경화 정도를 계산할 수 있다. 구체적으로, 빔 형성 알고리즘(220)은 유효 채널 이득의 분산을 평균의 제곱으로 나눈 값을 척도로 사용하여 채널 이득의 변화율의 정도를 평가할 수 있다. Here, the
빔 형성 알고리즘(220)은 최대 전송 비율(Maximum Ratio Transmission, MRT) 방식 및 채널 반전 빔 형성(Channel Inversion Beamforming, CI) 방식에 대해 각각 유효 채널 이득의 평균 및 분산을 사용하여 유효 채널 이득의 경화 정도를 계산하고, 최대 전송 비율 방식 및 채널 반전 빔 형성 방식 중 유효 채널 이득의 경화 정도를 최대화하는 방식을 선택하는 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공할 수 있다. The
단계(S130)에서, 빔 선택부(230)는 송신부가 추정한 채널을 기반으로 적응형 빔 형성 알고리즘에 따라 빔을 형성하고 수신부에게 정보를 전송할 수 있다. In step S130, the
본 발명의 실시예들에 따르면 채널 추정 오류가 존재할 때 통신 환경에 따라 채널 이득의 변화율을 최소화하는 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공할 수 있다. 본 발명의 실시예들에 따르면 기존에 채널 추정 오류를 고려하지 않은 비현실적인 상황에서 벗어나, 더욱 현실적인 무선통신 상황에서 향상된 Latency 성능을 획득할 수 있다. 더욱이, 본 발명의 실시예들에 따르면 무선 통신 이론에만 국한된 것이 아닌 현실적인 면을 고려한 설계라는 점과 6G 통신 표준에서 중요한 요소 중 한가지인 Latency에 관한 점에서 무선 통신 표준화 및 사업화에 큰 기여를 할 것이다. According to embodiments of the present invention, it is possible to provide an adaptive beamforming algorithm that minimizes a change rate of channel gain according to a communication environment when a channel estimation error exists. According to the embodiments of the present invention, it is possible to obtain improved latency performance in a more realistic wireless communication situation, away from an unrealistic situation in which a channel estimation error was not considered in the past. Moreover, according to the embodiments of the present invention, it will make a great contribution to wireless communication standardization and commercialization in terms of design considering practical aspects, not limited to wireless communication theory, and latency, which is one of the important factors in 6G communication standards.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 채널 추정 성능에 따른 채널 이득 변화 척도를 나타내는 도면이다.4 is a diagram illustrating a channel gain change measure according to channel estimation performance according to an embodiment of the present invention.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에서 고려한 2가지 빔 형성 방식의 채널 변화 정도를 채널 추정 성능을 나타낸다. 이 때 는 로 설정하였다. 여기서 세로 점선은 본 발명의 일 실시예에서 제안한 적응형 빔 형성 알고리즘을 위해 닫힌 형태의 식(Closed form)으로 계산한 을 나타낸다. Referring to FIG. 4 , channel estimation performance is represented by the degree of channel variation of the two beamforming methods considered in an embodiment of the present invention. At this time Is was set to Here, the vertical dotted line is calculated in a closed form for the adaptive beamforming algorithm proposed in one embodiment of the present invention. indicates
이를 통해 채널 추정의 성능이 좋아질수록 채널의 경화도는 좋아지는 것 확인할 수 있으며, 안테나의 개수가 많아질수록 채널의 경화도가 좋아지는 것을 확인할 수 있다. 그리고 본 발명의 일 실시예에서 제안한 기준점이 잘 맞는 것을 확인할 수 있다.Through this, it can be confirmed that as the performance of channel estimation improves, the degree of hardening of the channel improves, and as the number of antennas increases, the degree of hardening of the channel improves. In addition, it can be confirmed that the reference points proposed in one embodiment of the present invention are well matched.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 안테나 개수에 따른 채널 이득 변화 척도를 나타내는 도면이다.5 is a diagram showing a channel gain variation scale according to the number of antennas according to an embodiment of the present invention.
도 5를 참조하면, 안테나 개수에 따른 각 빔 형성 방식당 채널 변화 정도를 나타낸다. 이를 통해 안테나의 개수가 증가함에 따라 채널의 경화도는 좋아지는 것을 확인할 수 있으며, 안테나의 개수가 증가함에 따라 CI가 채널 이득 변화도 성능 기준 더 좋은 빔 형성 방식임을 확인할 수 있다. Referring to FIG. 5, the degree of channel change for each beamforming method according to the number of antennas is shown. Through this, it can be confirmed that the stiffness of the channel improves as the number of antennas increases, and as the number of antennas increases, it can be confirmed that CI is a better beamforming method based on channel gain gradient performance.
도 4 및 도 5의 결과를 통해, 채널 추정 성능에 따른 적응형 빔 형성 알고리즘을 사용하는 것이 채널의 경화도를 증가시킬 수 있음을 확인하였다. Through the results of FIGS. 4 and 5 , it was confirmed that the use of the adaptive beamforming algorithm according to the channel estimation performance can increase the stiffness of the channel.
이상과 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면 유효 채널의 변화율을 감소시켜 6G 통신 시스템에 중요한 요소인 Latency 경감시킬 수 있다. As described above, according to embodiments of the present invention, latency, which is an important factor in a 6G communication system, can be reduced by reducing the change rate of an effective channel.
본 발명의 실시예들은 현실적인 통신 환경을 고려하기 위해 채널 추정 오류에 따른 유효 채널의 변화율을 감소시키는 빔 형성에 관한 것으로, 기존의 채널 추정 오류를 고려하지 않은 빔 형성 관련 연구에서 얻을 수 없는 관점을 포함하여, 유효 채널의 변화율을 최소화하는 빔 형성을 제공할 수 있다. Embodiments of the present invention relate to beamforming that reduces the rate of change of an effective channel due to a channel estimation error in order to consider a realistic communication environment, and provides beamforming that minimizes the rate of change of an effective channel, including viewpoints that cannot be obtained in conventional beamforming-related studies that do not consider channel estimation errors.
본 발명의 실시예들에 따르면 채널 추정 오류를 고려한 경우와 그렇지 못한 경우, 유효 채널의 변화율이 획기적으로 다른 것을 확인할 수 있다. 즉, 기존의 연구를 이용한 경우에 얻지 못하는 시각을 제안하였으며, 본 발명에서 제안한 빔 형성 알고리즘을 사용하는 경우 유효 채널의 변화율이 기존의 발명 대비 감소하는 것을 확인할 수 있다.According to embodiments of the present invention, it can be confirmed that the rate of change of an effective channel is remarkably different between a case where a channel estimation error is considered and a case where it is not. That is, a view that could not be obtained in the case of using the existing research was proposed, and when using the beamforming algorithm proposed in the present invention, it can be confirmed that the change rate of the effective channel is reduced compared to the existing invention.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 컨트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The devices described above may be implemented as hardware components, software components, and/or a combination of hardware components and software components. For example, the devices and components described in the embodiments may be implemented using one or more general purpose or special purpose computers, such as, for example, a processor, controller, arithmetic logic unit (ALU), digital signal processor, microcomputer, field programmable array (FPA), programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. A processing device may run an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. A processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of software. For convenience of understanding, there are cases in which one processing device is used, but those skilled in the art will recognize that the processing device may include a plurality of processing elements and/or multiple types of processing elements. For example, a processing device may include a plurality of processors or a processor and a controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.Software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of these, and may configure a processing device to operate as desired, or may independently or collectively direct a processing device. The software and/or data may be embodied in any tangible machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device to be interpreted by, or to provide instructions or data to, a processing device. The software may be distributed on networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on one or more computer readable media.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program commands recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment or may be known and usable to those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, magneto-optical media such as floptical disks, and hardware devices specially configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, and flash memory. Examples of program instructions include high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter, as well as machine language codes such as those produced by a compiler.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described with limited examples and drawings, those skilled in the art can make various modifications and variations from the above description. For example, even if the described techniques are performed in a different order than the described method, and/or components of the described system, structure, device, circuit, etc. are combined or combined in a different form from the described method, or replaced or substituted by other components or equivalents, appropriate results can be achieved.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents of the claims are within the scope of the following claims.
Claims (15)
다중 안테나를 갖는 송신부가 단일 안테나를 사용하는 수신부에게 정보 전송을 하는 하향 링크(Downlink) 네트워크에서 송신부가 수신부의 유효 채널 이득의 변화율을 최소화하는 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공하는 단계
를 포함하고,
상기 유효 채널 이득의 변화율을 최소화하는 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공하는 단계는,
무선 통신에서 채널의 경화 정도를 측정하는 척도를 사용하여 상기 수신부의 입장에서 수신 채널의 경화 정도를 최대화하는 상기 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공하되,
채널 추정 오류가 존재할 때 통신 환경에 따라 상기 척도를 사용하여 유효 채널 이득의 경화 정도를 평가하는 단계; 및
상기 수신부의 입장에서 수신하는 상기 유효 채널 이득의 경화 정도를 최대화하는 상기 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공하는 단계
를 포함하며,
상기 척도를 사용하여 유효 채널 이득의 경화 정도를 평가하는 단계는,
최대 전송 비율(Maximum Ratio Transmission, MRT) 방식 및 채널 반전 빔 형성(Channel Inversion Beamforming, CI) 방식에 대해 각각 유효 채널 이득의 평균 및 분산을 사용하여 유효 채널 이득의 경화 정도를 계산하며,
상기 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공하는 단계는,
상기 최대 전송 비율 방식 및 상기 채널 반전 빔 형성 방식 중 상기 유효 채널 이득의 경화 정도를 최대화하는 방식을 선택함에 따라 유효 채널 이득 변화율을 최소화하는 상기 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공하는 것
을 특징으로 하는, 적응형 채널 보상 빔 형성 방법.A method for forming an adaptive channel compensation beam according to a channel estimation error performed by a computer device,
In a downlink network in which a transmitter having multiple antennas transmits information to a receiver using a single antenna, the transmitter provides an adaptive beamforming algorithm for minimizing a rate of change of an effective channel gain of the receiver.
including,
Providing an adaptive beamforming algorithm that minimizes the rate of change of the effective channel gain,
Providing the adaptive beamforming algorithm for maximizing the hardening degree of the receiving channel from the point of view of the receiving unit using a scale for measuring the hardening degree of the channel in wireless communication;
estimating the hardening degree of the effective channel gain using the scale according to the communication environment when a channel estimation error exists; and
Providing the adaptive beamforming algorithm that maximizes the degree of hardening of the effective channel gain received from the receiver's point of view
Including,
Evaluating the degree of hardening of the effective channel gain using the scale,
Calculate the degree of hardening of the effective channel gain using the average and variance of the effective channel gain for the Maximum Ratio Transmission (MRT) method and the Channel Inversion Beamforming (CI) method, respectively,
Providing the adaptive beamforming algorithm includes:
Providing the adaptive beamforming algorithm that minimizes the effective channel gain change rate by selecting a method maximizing the degree of hardening of the effective channel gain from among the maximum transmission ratio method and the channel inversion beamforming method
Characterized by, adaptive channel compensation beamforming method.
상기 척도를 사용하여 유효 채널 이득의 경화 정도를 평가하는 단계는,
상기 유효 채널 이득의 평균을 계산하는 단계;
상기 유효 채널 이득의 분산을 계산하는 단계; 및
상기 유효 채널 이득의 평균 및 분산을 사용하여 상기 유효 채널 이득의 경화 정도를 계산하는 단계
를 포함하는, 적응형 채널 보상 빔 형성 방법.According to claim 1,
Evaluating the degree of hardening of the effective channel gain using the scale,
calculating an average of the effective channel gains;
calculating the variance of the effective channel gain; and
Calculating a degree of hardening of the effective channel gain using the average and variance of the effective channel gain
Including, adaptive channel compensation beamforming method.
상기 척도를 사용하여 유효 채널 이득의 경화 정도를 평가하는 단계는,
상기 유효 채널 이득의 분산을 평균의 제곱으로 나눈 값을 상기 척도로 사용하여 채널 이득의 변화율의 정도를 평가하는 것
을 특징으로 하는, 적응형 채널 보상 빔 형성 방법.According to claim 1,
Evaluating the degree of hardening of the effective channel gain using the scale,
Evaluating the degree of change rate of the channel gain using a value obtained by dividing the variance of the effective channel gain by the square of the mean as the scale
Characterized by, adaptive channel compensation beamforming method.
수신부가 파일럿을 통해 송신부에게 채널 정보를 전송함에 따라, 상기 송신부는 상기 수신부의 수신 신호를 기반으로 채널을 추정하는 단계
를 더 포함하고,
상기 수신부의 입장에서 추정된 상기 채널의 경화 정도를 최대화하는 상기 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공하는 것
을 특징으로 하는, 적응형 채널 보상 빔 형성 방법.According to claim 1,
As the receiver transmits channel information to the transmitter through a pilot, the transmitter estimating a channel based on the received signal of the receiver
Including more,
Providing the adaptive beamforming algorithm that maximizes the degree of hardening of the channel estimated from the receiver's point of view
Characterized by, adaptive channel compensation beamforming method.
상기 송신부가 추정한 채널을 기반으로 상기 적응형 빔 형성 알고리즘에 따라 빔을 형성하고 상기 수신부에게 정보를 전송하는 정보 전송 단계
를 더 포함하는, 적응형 채널 보상 빔 형성 방법.According to claim 1,
An information transmission step of forming a beam according to the adaptive beamforming algorithm based on the channel estimated by the transmitter and transmitting information to the receiver.
Further comprising, adaptive channel compensation beamforming method.
다중 안테나를 갖는 송신부가 단일 안테나를 사용하는 수신부에게 정보 전송을 하는 하향 링크(Downlink) 네트워크에서 송신부가 수신부의 유효 채널 이득의 변화율을 최소화하는 빔 형성 알고리즘
을 포함하고,
상기 빔 형성 알고리즘은,
무선 통신에서 채널의 경화 정도를 측정하는 척도를 사용하여 상기 수신부의 입장에서 수신 채널의 경화 정도를 최대화하는 상기 빔 형성 알고리즘을 제공하되, 채널 추정 오류가 존재할 때 통신 환경에 따라 상기 척도를 사용하여 유효 채널 이득의 경화 정도를 평가하고, 상기 수신부의 입장에서 수신하는 상기 유효 채널 이득의 경화 정도를 최대화하는 상기 빔 형성 알고리즘을 제공하며,
최대 전송 비율(Maximum Ratio Transmission, MRT) 방식 및 채널 반전 빔 형성(Channel Inversion Beamforming, CI) 방식에 대해 각각 유효 채널 이득의 평균 및 분산을 사용하여 유효 채널 이득의 경화 정도를 계산하고, 상기 최대 전송 비율 방식 및 상기 채널 반전 빔 형성 방식 중 상기 유효 채널 이득의 경화 정도를 최대화하는 방식을 선택함에 따라 유효 채널 이득 변화율을 최소화하는 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공하는 것
을 특징으로 하는, 적응형 채널 보상 빔 형성 시스템.In the adaptive channel compensation beamforming system according to the channel estimation error,
Beam forming algorithm in which the transmitter minimizes the change rate of the effective channel gain of the receiver in a downlink network in which a transmitter having multiple antennas transmits information to a receiver using a single antenna.
including,
The beam forming algorithm,
Provides the beamforming algorithm for maximizing the hardening degree of the receiving channel by using a scale for measuring the hardening degree of a channel in wireless communication, but using the scale according to the communication environment when a channel estimation error exists, the beamforming algorithm for evaluating the hardening degree of the effective channel gain and maximizing the hardening degree of the effective channel gain received from the receiver's point of view;
Providing an adaptive beamforming algorithm that calculates the degree of hardening of the effective channel gain using the average and variance of the effective channel gain for the maximum ratio transmission (MRT) method and the channel inversion beamforming (CI) method, respectively, and minimizes the effective channel gain change rate by selecting a method that maximizes the degree of hardening of the effective channel gain among the maximum transmission ratio method and the channel inversion beamforming method
Characterized by, adaptive channel compensation beamforming system.
상기 빔 형성 알고리즘은,
상기 유효 채널 이득의 평균을 계산하고, 상기 유효 채널 이득의 분산을 계산하며, 상기 유효 채널 이득의 평균 및 분산을 사용하여 상기 유효 채널 이득의 경화 정도를 계산하는 것
을 특징으로 하는, 적응형 채널 보상 빔 형성 시스템.According to claim 9,
The beam forming algorithm,
Calculating an average of the effective channel gain, calculating a variance of the effective channel gain, and calculating a degree of hardening of the effective channel gain using the average and the variance of the effective channel gain.
Characterized by, adaptive channel compensation beamforming system.
상기 빔 형성 알고리즘은,
상기 유효 채널 이득의 분산을 평균의 제곱으로 나눈 값을 상기 척도로 사용하여 채널 이득의 변화율의 정도를 평가하는 것
을 특징으로 하는, 적응형 채널 보상 빔 형성 시스템.According to claim 9,
The beam forming algorithm,
Evaluating the degree of change rate of the channel gain using a value obtained by dividing the variance of the effective channel gain by the square of the mean as the scale
Characterized by, adaptive channel compensation beamforming system.
수신부가 파일럿을 통해 송신부에게 채널 정보를 전송함에 따라, 상기 송신부는 상기 수신부의 수신 신호를 기반으로 채널을 추정하는 채널 추정부
를 더 포함하고,
상기 수신부의 입장에서 추정된 상기 채널의 경화 정도를 최대화하는 상기 적응형 빔 형성 알고리즘을 제공하는 것
을 특징으로 하는, 적응형 채널 보상 빔 형성 시스템.According to claim 9,
As the receiver transmits channel information to the transmitter through pilot, the transmitter estimates a channel based on the signal received by the receiver.
Including more,
Providing the adaptive beamforming algorithm that maximizes the degree of hardening of the channel estimated from the receiver's point of view
Characterized by, adaptive channel compensation beamforming system.
상기 송신부가 추정한 채널을 기반으로 상기 적응형 빔 형성 알고리즘에 따라 빔을 형성하고 상기 수신부에게 정보를 전송하는 빔 선택부
를 더 포함하는, 적응형 채널 보상 빔 형성 시스템.According to claim 9,
A beam selector configured to form a beam according to the adaptive beamforming algorithm based on the channel estimated by the transmitter and transmit information to the receiver.
Further comprising, adaptive channel compensation beamforming system.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210180999A KR102558094B1 (en) | 2021-12-16 | 2021-12-16 | Adaptive beamforming design method for channel hardening with channel estimation error and the system thereof |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210180999A KR102558094B1 (en) | 2021-12-16 | 2021-12-16 | Adaptive beamforming design method for channel hardening with channel estimation error and the system thereof |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20230091665A KR20230091665A (en) | 2023-06-23 |
| KR102558094B1 true KR102558094B1 (en) | 2023-07-24 |
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Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210180999A KR102558094B1 (en) | 2021-12-16 | 2021-12-16 | Adaptive beamforming design method for channel hardening with channel estimation error and the system thereof |
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|---|---|
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Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2020517137A (en) | 2017-03-27 | 2020-06-11 | アイディーエーシー ホールディングス インコーポレイテッド | Construction of Adaptive Digital Precoder Codebook for Millimeter-Wave Communication Based on Hybrid Beamforming |
| KR102215523B1 (en) | 2014-03-27 | 2021-02-15 | 삼성전자주식회사 | Apparatus and method for channel information feedback in wireless communication system |
-
2021
- 2021-12-16 KR KR1020210180999A patent/KR102558094B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102215523B1 (en) | 2014-03-27 | 2021-02-15 | 삼성전자주식회사 | Apparatus and method for channel information feedback in wireless communication system |
| JP2020517137A (en) | 2017-03-27 | 2020-06-11 | アイディーエーシー ホールディングス インコーポレイテッド | Construction of Adaptive Digital Precoder Codebook for Millimeter-Wave Communication Based on Hybrid Beamforming |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Fatemeh Rezaei 외, "Rate Analysis of Cell-Free Massive MIMO-NOMA With Three Linear Precoders", IEEE Transactions on Communications (Vol. 68, Issue. 6, June 2020), (2020.03.04.) 1부.* |
| Young-Seok Lee 외, "Beamforming Techniques for Over-the-Air Computation in MIMO IoT Networks", Sensors 2020, https://doi.org/10.3390/s20226464, MDPI, (2020.11.12.) 1부.* |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20230091665A (en) | 2023-06-23 |
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