KR102632602B1 - 채널 추정 방법 및 기지국 - Google Patents

Abstract

본 실시예들은 대용량 사물 통신(MMTC)에서 기지국과 통신하는 공동 활성 단말을 감지하여 채널을 추정하는 채널 추정 방법 및 기지국을 제공할 수 있다. 특히, 다른 수신 안테나로부터 전달되는 외재적 정보를 통해 선험적 파라미터를 결정함으로써, 1-비트 아날로그-디지털 변환기(ADC)를 사용하는 대규모 MIMO 시스템에서 활성 단말을 추정하는 채널 추정 방법 및 기지국을 제공할 수 있다.

Description

채널 추정 방법 및 기지국{METHODS AND BASE STATION FOR CHANNEL ESTIMATIONN}

본 실시예들은 대용량 사물 통신(MMTC)에서 기지국과 통신하는 공동 활성 단말을 감지하여 채널을 추정하는 채널 추정 방법 및 기지국에 관한 것이다.

차세대 무선통신에서 요구되는 높은 주파수 효율을 지원할 수 있는 기술인 거대 다중 안테나(Massive multiple-input multiple-output) 시스템은 송수신기에 다수의 안테나를 설치하는 시스템을 기본으로 넓은 광대역을 사용하기 위해 밀리미터 웨이브 대역을 사용할 수 있다. 현재의 거대 다중 안테나 시스템은 송수신기에 많은 수의 안테나를 포함함에 따라 큰 소비전력 및 가격의 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 최근 단일 비트 아날로그-디지털 변환기(1-bit ADC) 또는 저 분해능 아날로그-디지털 변환기를 사용하는 시스템이 주목 받고 있다.

특히, 대용량 사물통신 (Massive Machine Type Communication)시스템에서 같은 서포트를 가진 일련의 희소 신호가 해당 측정으로부터 동시에 복구되는 다중 측정 벡터(Multiple Measurement Vector)를 가진 압축 감지(CS) 문제로 인해 대규모 연결, 통신 효율 연합 학습 등에 대한 능동적인 사용자 탐지 등과 같은 실용적 문제가 발생할 수 있다. 최근, 중앙 서버가 무선 장치에서 전송된 희소한 로컬 구배 벡터를 효율적으로 재구성하는 대규모 MIMO시스템을 통해 CS 알고리즘을 사용하고 있다. 이러한 응용 분야에서는 통신 효율을 더욱 높이기 위해 양자화된 CS를 조사할 필요가 있다. 하지만, 측정 모델의 비선형성 때문에 선형성을 이용하여 구축된 기존 방법(예:M-OMP, M-ORMP, M-FOCUSS)은 새로운 양자화된 대응 모델에 적용될 수 없다. 이에 따라, 다중 측정 벡터를 이용한 양자화된 CS문제를 위한 효율적인 알고리즘이 필요할 수 있다.

따라서, 본 발명은 1-비트 아날로그-디지털 변환기를 사용하는 대용량 사물통신 시스템에서 활성 단말을 감지하여 채널을 추정하는 기술을 필요로 하고 있다.

본 실시예들은 대용량 사물 통신(MMTC)에서 기지국과 통신하는 공동 활성 단말을 감지하여 채널을 추정하는 채널 추정 방법 및 기지국을 제공하는데 있다.

일 측면에서, 본 실시예들은 기지국이 채널을 추정하는 방법에 있어서, 기지국에 포함된 복수의 안테나 각각에 대한 외재적 정보를 산출하는 외재적 정보 산출 단계, 복수의 안테나 각각에 대한 선험적 파라미터를 결정함에 있어서 복수의 안테나 중 선험적 파라미터를 결정하는 안테나를 제외한 나머지 안테나 각각에 대한 외재적 정보를 이용하여 선험적 파라미터를 결정하는 파라미터 결정 단계 및 복수의 안테나 각각에 대한 선험적 파라미터에 기초하여 산출된 선험적 정보와 우도 정보를 기반으로 복수의 안테나 각각에 대한 희소 벡터를 계산하고, 희소 벡터에 기초하여 활성 단말을 추정하는 활성 단말 추정 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법을 제공할 수 있다.

다른 측면에서, 본 실시예들은 채널을 추정하는 기지국에 있어서, 기지국에 포함된 복수의 안테나 각각에 대한 외재적 정보를 산출하고, 복수의 안테나 각각에 대한 선험적 파라미터를 결정함에 있어서 복수의 안테나 중 선험적 파라미터를 결정하는 안테나를 제외한 나머지 안테나 각각에 대한 외재적 정보를 이용하여 선험적 파라미터를 결정하고, 복수의 안테나 각각에 대한 선험적 파라미터에 기초하여 산출된 선험적 정보와 우도 정보를 기반으로 복수의 안테나 각각에 대한 희소 벡터를 계산하고, 희소 벡터에 기초하여 활성 단말을 추정하는 제어부 및 활성 단말의 추정으로부터 산출되는 채널 추정 정보에 기초하여 단말과 데이터를 송수신하는 송수신부를 포함하는 것을 특징으로 하는 기지국을 제공할 수 있다.

본 실시예들에 의하면, 대용량 사물 통신(MMTC)에서 기지국과 통신하는 공동 활성 단말을 감지하여 채널을 추정하는 채널 추정 방법 및 기지국을 제공할 수 있다.

도 1은 본 실시예가 적용될 수 있는 NR 무선 통신 시스템에 대한 구조를 간략하게 도시한 도면이다.
도 2는 본 실시예가 적용될 수 있는 NR 시스템에서의 프레임 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 실시예가 적용될 수 있는 무선 접속 기술이 지원하는 자원 그리드를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 실시예가 적용될 수 있는 무선 접속 기술이 지원하는 대역폭 파트를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 실시예가 적용될 수 있는 무선 접속 기술에서의 동기 신호 블록을 예시적으로 도시한 도면이다.
도 6는 본 실시예가 적용될 수 있는 무선 접속 기술에서의 랜덤 액세스 절차를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 CORESET에 대해서 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 실시예에 의한 기지국이 채널을 추정하는 방법의 절차를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 실시예가 적용될 수 있는 대용량 사물 통신 시스템을 예시적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 실시예에 의한 외재적 정보를 이용하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 실시예에 의한 희소 벡터를 계산하는 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 본 실시예에 의한 기지국의 구성을 설명하기 위한 도면이다

이하, 본 개시의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성 요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가질 수 있다. 또한, 본 실시예들을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 기술 사상의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략할 수 있다. 본 명세서 상에서 언급된 "포함한다", "갖는다", "이루어진다" 등이 사용되는 경우 "~만"이 사용되지 않는 이상 다른 부분이 추가될 수 있다. 구성 요소를 단수로 표현한 경우에 특별한 명시적인 기재 사항이 없는 한 복수를 포함하는 경우를 포함할 수 있다.

또한, 본 개시의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질, 차례, 순서 또는 개수 등이 한정되지 않는다.

구성 요소들의 위치 관계에 대한 설명에 있어서, 둘 이상의 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속" 등이 된다고 기재된 경우, 둘 이상의 구성 요소가 직접적으로 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수 있지만, 둘 이상의 구성 요소와 다른 구성 요소가 더 "개재"되어 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 여기서, 다른 구성 요소는 서로 "연결", "결합" 또는 "접속"되는 둘 이상의 구성 요소 중 하나 이상에 포함될 수도 있다.

구성 요소들이나, 동작 방법이나 제작 방법 등과 관련한 시간적 흐름 관계에 대한 설명에 있어서, 예를 들어, "~후에", "~에 이어서", "~다음에", "~전에" 등으로 시간적 선후 관계 또는 흐름적 선후 관계가 설명되는 경우, "바로" 또는 "직접"이 사용되지 않는 이상 연속적이지 않은 경우도 포함할 수 있다.

한편, 구성 요소에 대한 수치 또는 그 대응 정보(예: 레벨 등)가 언급된 경우, 별도의 명시적 기재가 없더라도, 수치 또는 그 대응 정보는 각종 요인(예: 공정상의 요인, 내부 또는 외부 충격, 노이즈 등)에 의해 발생할 수 있는 오차 범위를 포함하는 것으로 해석될 수 있다.

본 명세서에서의 무선 통신 시스템은 음성, 데이터 패킷 등과 같은 다양한 통신 서비스를 무선자원을 이용하여 제공하기 위한 시스템을 의미하며, 단말과 기지국 또는 코어 네트워크 등을 포함할 수 있다.

이하에서 개시하는 본 실시예들은 다양한 무선 접속 기술을 사용하는 무선 통신 시스템에 적용될 수 있다. 예를 들어, 본 실시예들은 CDMA(code division multiple access), FDMA(frequency division multiple access), TDMA(timedivision multiple access), OFDMA(orthogonal frequency division multiple access), SC-FDMA(singlecarrier frequency division multiple access) 또는 NOMA(non-orthogonal multiple access) 등과 같은 다양한 무선 접속 기술에 적용될 수 있다. 또한, 무선 접속 기술은 특정 접속 기술을 의미하는 것뿐만 아니라 3GPP, 3GPP2, WiFi, Bluetooth, IEEE, ITU 등 다양한 통신 협의기구에서 제정하는 각 세대별 통신 기술을 의미할 수 있다. 예를 들어, CDMA는 UTRA(universal terrestrial radio access)나 CDMA2000과 같은 무선 기술로 구현될 수 있다. TDMA는 GSM(global system for mobile communications)/GPRS(general packet radio service)/EDGE(enhanced datarates for GSM evolution)와 같은 무선 기술로 구현될 수 있다. OFDMA는 IEEE(institute of electrical andelectronics engineers) 802.11(Wi-Fi), IEEE 802.16(WiMAX), IEEE 802-20, E-UTRA(evolved UTRA) 등과 같은 무선 기술로 구현될 수 있다. IEEE 802.16m은 IEEE 802.16e의 진화로, IEEE 802.16e에 기반한 시스템과의 하위 호환성(backward compatibility)를 제공한다. UTRA는 UMTS(universal mobile telecommunications system)의 일부이다. 3GPP(3rd generation partnership project) LTE(long term evolution)은 E-UTRA(evolved-UMTSterrestrial radio access)를 사용하는 E-UMTS(evolved UMTS)의 일부로써, 하향링크에서 OFDMA를 채용하고 상향링크에서 SC-FDMA를 채용한다. 이와 같이 본 실시예들은 현재 개시되거나 상용화된 무선 접속 기술에 적용될 수 있고, 현재 개발 중이거나 향후 개발될 무선 접속 기술에 적용될 수도 있다.

한편, 본 명세서에서의 단말은 무선 통신 시스템에서 기지국과 통신을 수행하는 무선 통신 모듈을 포함하는 장치를 의미하는 포괄적 개념으로서, WCDMA, LTE, NR, HSPA 및 IMT-2020(5G 또는 New Radio) 등에서의 UE(User Equipment)는 물론, GSM에서의 MS(Mobile Station), UT(User Terminal), SS(Subscriber Station), 무선 기기(wireless device) 등을 모두 포함하는 개념으로 해석되어야 할 것이다. 또한, 단말은 사용 형태에 따라 스마트 폰과 같은 사용자 휴대 기기가 될 수도 있고, V2X 통신 시스템에서는 차량, 차량 내의 무선 통신 모듈을 포함하는 장치 등을 의미할 수도 있다. 또한, 기계 형태 통신(Machine Type Communication) 시스템의 경우에 기계 형태 통신이 수행되도록 통신 모듈을 탑재한 MTC 단말, M2M 단말, URLLC 단말 등을 의미할 수도 있다.

본 명세서의 기지국 또는 셀은 네트워크 측면에서 단말과 통신하는 종단을 지칭하며, 노드-B(Node-B), eNB(evolved Node-B), gNB(gNode-B), LPN(Low Power Node), 섹터(Sector), 싸이트(Site), 다양한 형태의 안테나, BTS(Base Transceiver System), 액세스 포인트(Access Point), 포인트(예를 들어, 송신포인트, 수신포인트, 송수신포인트), 릴레이 노드(Relay Node), 메가 셀, 매크로 셀, 마이크로 셀, 피코 셀, 펨토 셀, RRH(Remote Radio Head), RU(Radio Unit), 스몰 셀(small cell) 등 다양한 커버리지 영역을 모두 포괄하는 의미이다. 또한, 셀은 주파수 도메인에서의 BWP(Bandwidth Part)를 포함하는 의미일 수 있다. 예를 들어, 서빙 셀은 단말의 Activation BWP를 의미할 수 있다.

앞서 나열된 다양한 셀은 하나 이상의 셀을 제어하는 기지국이 존재하므로 기지국은 두 가지 의미로 해석될 수 있다. 1) 무선 영역과 관련하여 메가 셀, 매크로 셀, 마이크로 셀, 피코 셀, 펨토 셀, 스몰 셀(small cell)을 제공하는 장치 그 자체이거나, 2) 무선 영역 그 자체를 지시할 수 있다. 1)에서 소정의 무선 영역을 제공하는 장치들이 동일한 개체에 의해 제어되거나 무선 영역을 협업으로 구성하도록 상호 작용하는 모든 장치들을 모두 기지국으로 지시한다. 무선 영역의 구성 방식에 따라 포인트, 송수신 포인트, 송신 포인트, 수신 포인트 등은 기지국의 일 실시예가 된다. 2)에서 사용자 단말의 관점 또는 이웃하는 기지국의 입장에서 신호를 수신하거나 송신하게 되는 무선 영역 그 자체를 기지국으로 지시할 수도 있다.

본 명세서에서 셀(Cell)은 송수신 포인트로부터 전송되는 신호의 커버리지 또는 송수신 포인트(transmission point 또는 transmission/reception point)로부터 전송되는 신호의 커버리지를 가지는 요소 반송파(component carrier), 그 송수신 포인트 자체를 의미할 수 있다.

상향링크(Uplink, UL, 또는 업링크)는 단말에 의해 기지국으로 데이터를 송수신하는 방식을 의미하며, 하향링크(Downlink, DL, 또는 다운링크)는 기지국에 의해 단말로 데이터를 송수신하는 방식을 의미한다. 하향링크(downlink)는 다중 송수신 포인트에서 단말로의 통신 또는 통신 경로를 의미할 수 있으며, 상향링크(uplink)는 단말에서 다중 송수신 포인트로의 통신 또는 통신 경로를 의미할 수 있다. 이때, 하향링크에서 송신기는 다중 송수신 포인트의 일부분일 수 있고, 수신기는 단말의 일부분일 수 있다. 또한, 상향링크에서 송신기는 단말의 일부분일 수 있고, 수신기는 다중 송수신 포인트의 일부분일 수 있다.

상향링크와 하향링크는, PDCCH(Physical Downlink Control CHannel), PUCCH(Physical Uplink Control CHannel) 등과 같은 제어 채널을 통하여 제어 정보를 송수신하고, PDSCH(Physical Downlink Shared CHannel), PUSCH(Physical Uplink Shared CHannel) 등과 같은 데이터 채널을 구성하여 데이터를 송수신한다. 이하에서는 PUCCH, PUSCH, PDCCH 및 PDSCH 등과 같은 채널을 통해 신호가 송수신되는 상황을 'PUCCH, PUSCH, PDCCH 및 PDSCH를 전송, 수신한다'는 형태로 표기하기도 한다.

설명을 명확하게 하기 위해, 이하에서는 본 기술 사상을 3GPP LTE/LTE-A/NR(New RAT) 통신 시스템을 위주로 기술하지만 본 기술적 특징이 해당 통신 시스템에 제한되는 것은 아니다.

3GPP에서는 4G(4th-Generation) 통신 기술에 대한 연구 이후에 ITU-R의 차세대 무선 접속 기술의 요구사항에 맞추기 위한 5G(5th-Generation)통신 기술을 개발한다. 구체적으로, 3GPP는 5G 통신 기술로 LTE-Advanced 기술을 ITU-R의 요구사항에 맞추어 향상시킨 LTE-A pro와 4G 통신 기술과는 별개의 새로운 NR 통신 기술을 개발한다. LTE-A pro와 NR은 모두 5G 통신 기술을 의미하는 것으로, 이하에서는 특정 통신 기술을 특정하는 경우가 아닌 경우에 NR을 중심으로 5G 통신 기술을 설명한다.

NR에서의 운영 시나리오는 기존 4G LTE의 시나리오에서 위성, 자동차, 그리고 새로운 버티컬 등에 대한 고려를 추가하여 다양한 동작 시나리오를 정의하였으며, 서비스 측면에서 eMBB(Enhanced Mobile Broadband) 시나리오, 높은 단말 밀도를 가지되 넓은 범위에 전개되어 낮은 데이터 레이트(data rate)와 비동기식 접속이 요구되는 mMTC(Massive Machine Communication) 시나리오, 높은 응답성과 신뢰성이 요구되고 고속 이동성을 지원할 수 있는 URLLC(Ultra Reliability and Low Latency) 시나리오를 지원한다.

이러한 시나리오를 만족하기 위해서 NR은 새로운 waveform 및 프레임 구조 기술, 낮은 지연속도(Low latency) 기술, 초고주파 대역(mmWave) 지원 기술, 순방향 호환성(Forward compatible) 제공 기술이 적용된 무선 통신 시스템을 개시한다. 특히, NR 시스템에서는 순방향(Forard) 호환성을 제공하기 위해서 유연성 측면에서 다양한 기술적 변화를 제시하고 있다. NR의 주요 기술적 특징은 아래에서 도면을 참조하여 설명한다.

<NR 시스템 일반>

도 1은 본 실시예가 적용될 수 있는 NR 시스템에 대한 구조를 간략하게 도시한 도면이다.

도 1을 참조하면, NR 시스템은 5GC(5G Core Network)와 NR-RAN파트로 구분되며, NG-RAN은 사용자 평면(SDAP/PDCP/RLC/MAC/PHY) 및 UE(User Equipment)에 대한 제어 평면(RRC) 프로토콜 종단을 제공하는 gNB와 ng-eNB들로 구성된다. gNB 상호 또는 gNB와 ng-eNB는 Xn 인터페이스를 통해 상호 연결된다. gNB와 ng-eNB는 각각 NG 인터페이스를 통해 5GC로 연결된다. 5GC는 단말 접속 및 이동성 제어 기능 등의 제어 평면을 담당하는 AMF (Access and Mobility Management Function)와 사용자 데이터에 제어 기능을 담당하는 UPF (User Plane Function)를 포함하여 구성될 수 있다. NR에서는 6GHz 이하 주파수 대역(FR1, Frequency Range 1)과 6GHz 이상 주파수 대역(FR2, Frequency Range 2)에 대한 지원을 모두 포함한다.

gNB는 단말로 NR 사용자 평면 및 제어 평면 프로토콜 종단을 제공하는 기지국을 의미하고, ng-eNB는 단말로 E-UTRA 사용자 평면 및 제어 평면 프로토콜 종단을 제공하는 기지국을 의미한다. 본 명세서에서 기재하는 기지국은 gNB 및 ng-eNB를 포괄하는 의미로 이해되어야 하며, 필요에 따라 gNB 또는 ng-eNB를 구분하여 지칭하는 의미로 사용될 수도 있다.

<NR 웨이브 폼, 뉴머롤러지 및 프레임 구조>

NR에서는 하향링크 전송을 위해서 Cyclic prefix를 사용하는 CP-OFDM 웨이브 폼을 사용하고, 상향링크 전송을 위해서 CP-OFDM 또는 DFT-s-OFDM을 사용한다. OFDM 기술은 MIMO(Multiple Input Multiple Output)와 결합이 용이하며, 높은 주파수 효율과 함께 저 복잡도의 수신기를 사용할 수 있다는 장점을 가지고 있다.

한편, NR에서는 전술한 3가지 시나리오별로 데이터 속도, 지연속도, 커버리지 등에 대한 요구가 서로 상이하기 때문에 임의의 NR 시스템을 구성하는 주파수 대역을 통해 각각의 시나리오별 요구사항을 효율적으로 만족시킬 필요가 있다. 이를 위해서, 서로 다른 복수의 뉴머롤러지(numerology) 기반의 무선 자원을 효율적으로 멀티플렉싱(multiplexing)하기 위한 기술이 제안되었다.

구체적으로, NR 전송 뉴머롤러지는 서브캐리어 간격(sub-carrier spacing)과 CP(Cyclic prefix)에 기초하여 결정되며, 아래 표 1과 같이 15 kHz를 기준으로 μ 값이 2의 지수 값으로 사용되어 지수적으로 변경된다.

μ	서브캐리어 간격	Cyclic prefix	Supported for data	Supported for synch
0	15	Normal	Yes	Yes
1	30	Normal	Yes	Yes
2	60	Normal, Extended	Yes	No
3	120	Normal	Yes	Yes
4	240	Normal	No	Yes

위 표 1과 같이 NR의 뉴머롤러지는 서브캐리어 간격에 따라 5가지로 구분될 수 있다. 이는 4G 통신 기술 중 하나인 LTE의 서브캐리어 간격이 15 kHz로 고정되는 것과는 차이가 있다. 구체적으로, NR에서 데이터 전송을 위해서 사용되는 서브캐리어 간격은 15, 30, 60, 120 kHz 이고, 동기 신호 전송을 위해서 사용되는 서브캐리어 간격은 15, 30, 120, 240 kHz 이다. 또한, 확장 CP는 60 kHz 서브캐리어 간격에만 적용된다. 한편, NR에서의 프레임 구조(frame structure)는 1ms의 동일한 길이를 가지는 10개의 서브프레임(subframe)으로 구성되는 10ms의 길이를 가지는 프레임(frame)이 정의된다. 하나의 프레임은 5ms의 하프 프레임으로 나뉠 수 있으며, 각 하프 프레임은 5개의 서브프레임을 포함한다. 15 kHz 서브캐리어 간격의 경우에 하나의 서브프레임은 1개의 슬롯(slot)으로 구성되고, 각 슬롯은 14개의 OFDM 심볼(symbol)로 구성된다.

도 2는 본 실시예가 적용될 수 있는 NR 시스템에서의 프레임 구조를 설명하기 위한 도면이다.

도 2를 참조하면, 슬롯은 노멀 CP의 경우에 고정적으로 14개의 OFDM 심볼로 구성되나, 슬롯의 시간 도메인에서 길이는 서브캐리어 간격에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 15 kHz 서브캐리어 간격을 가지는 뉴머롤러지의 경우에 슬롯은 1ms 길이로 서브프레임과 동일한 길이로 구성된다. 이와 달리, 30 kHz 서브캐리어 간격을 가지는 뉴머롤러지의 경우에 슬롯은 14개의 OFDM 심볼로 구성되나, 0.5ms의 길이로 하나의 서브프레임에 두 개의 슬롯이 포함될 수 있다. 즉, 서브프레임과 프레임은 고정된 시간 길이를 가지고 정의되며, 슬롯은 심볼의 개수로 정의되어 서브캐리어 간격에 따라 시간 길이가 달라질 수 있다.

한편, NR은 스케줄링의 기본 단위를 슬롯으로 정의하고, 무선 구간의 전송 지연을 감소시키기 위해서 미니 슬롯(또는 서브 슬롯 또는 non-slot based schedule)도 도입하였다. 넓은 서브캐리어 간격을 사용하면 하나의 슬롯의 길이가 반비례하여 짧아지기 때문에 무선 구간에서의 전송 지연을 줄일 수 있다. 미니 슬롯(또는 서브 슬롯)은 URLLC 시나리오에 대한 효율적인 지원을 위한 것으로 2, 4, 7개 심볼 단위로 스케줄링이 가능하다.

또한, NR은 LTE와 달리 상향링크 및 하향링크 자원 할당을 하나의 슬롯 내에서 심볼 레벨로 정의하였다. HARQ 지연을 줄이기 위해 전송 슬롯 내에서 바로 HARQ ACK/NACK을 송신할 수 있는 슬롯 구조가 정의되었으며, 이러한 슬롯 구조를 자기 포함(self-contained) 구조로 명명하여 설명한다.

NR에서는 총 256개의 슬롯 포맷을 지원할 수 있도록 설계되었으며, 이중 62개의 슬롯 포맷이 3GPP Rel-15에서 사용된다. 또한, 다양한 슬롯의 조합을 통해서 FDD 또는 TDD 프레임을 구성하는 공통 프레임 구조를 지원한다. 예를 들어, 슬롯의 심볼이 모두 하향링크로 설정되는 슬롯 구조와 심볼이 모두 상향링크로 설정되는 슬롯 구조 및 하향링크 심볼과 상향링크 심볼이 결합된 슬롯 구조를 지원한다. 또한, NR은 데이터 전송이 하나 이상의 슬롯에 분산되어 스케줄링됨을 지원한다. 따라서, 기지국은 슬롯 포맷 지시자(SFI, Slot Format Indicator)를 이용하여 단말에 슬롯이 하향링크 슬롯인지, 상향링크 슬롯인지 또는 플렉시블 슬롯인지를 알려줄 수 있다. 기지국은 단말 특정하게(UE-specific) RRC 시그널링을 통해서 구성된 테이블의 인덱스를 SFI를 이용하여 지시함으로써 슬롯 포맷을 지시할 수 있으며, DCI(Downlink Control Information)를 통해서 동적으로 지시하거나 RRC를 통해서 정적 또는 준정적으로 지시할 수도 있다.

<NR 물리 자원 >

NR에서의 물리 자원(physical resource)과 관련하여, 안테나 포트(antenna port), 자원 그리드(resource grid), 자원 요소(resource element), 자원 블록(resource block), 대역폭 파트(bandwidth part) 등이 고려된다.

안테나 포트는 안테나 포트 상의 심볼이 운반되는 채널이 동일한 안테나 포트 상의 다른 심볼이 운반되는 채널로부터 추론될 수 있도록 정의된다. 하나의 안테나 포트 상의 심볼이 운반되는 채널의 광범위 특성(large-scale property)이 다른 안테나 포트 상의 심볼이 운반되는 채널로부터 추론될 수 있는 경우, 2 개의 안테나 포트는 QC/QCL(quasi co-located 혹은 quasi co-location) 관계에 있다고 할 수 있다. 여기에서, 광범위 특성은 지연 확산(Delay spread), 도플러 확산(Doppler spread), 주파수 시프트(Frequency shift), 평균 수신 파워(Average received power) 및 수신 타이밍(Received Timing) 중 하나 이상을 포함한다.

도 3은 본 실시예가 적용될 수 있는 무선 접속 기술이 지원하는 자원 그리드를 설명하기 위한 도면이다.

도 3을 참조하면, 자원 그리드(Resource Grid)는 NR이 동일 캐리어에서 복수의 뉴머롤러지를 지원하기 때문에 각 뉴머롤러지에 따라 자원 그리드가 존재할 수 있다. 또한, 자원 그리드는 안테나 포트, 서브캐리어 간격, 전송 방향에 따라 존재할 수 있다.

자원 블록(resource block)은 12개의 서브캐리어로 구성되며, 주파수 도메인 상에서만 정의된다. 또한, 자원 요소(resource element)는 1개의 OFDM 심볼과 1개의 서브캐리어로 구성된다. 따라서, 도 3에서와 같이 하나의 자원 블록은 서브캐리어 간격에 따라 그 크기가 달라질 수 있다. 또한, NR에서는 자원 블록 그리드를 위한 공통 참조점 역할을 수행하는 "Point A"와 공통 자원 블록, 가상 자원 블록 등을 정의한다.

도 4는 본 실시예가 적용될 수 있는 무선 접속 기술이 지원하는 대역폭 파트를 설명하기 위한 도면이다.

NR에서는 캐리어 대역폭이 20Mhz로 고정된 LTE와 달리 서브캐리어 간격별로 최대 캐리어 대역폭이 50Mhz에서 400Mhz로 설정된다. 따라서, 모든 단말이 이러한 캐리어 대역폭을 모두 사용하는 것을 가정하지 않는다. 이에 따라서 NR에서는 도 4에 도시된 바와 같이 캐리어 대역폭 내에서 대역폭 파트(BWP)를 지정하여 단말이 사용할 수 있다. 또한, 대역폭 파트는 하나의 뉴머롤러지와 연계되며 연속적인 공통 자원 블록의 서브 셋으로 구성되고, 시간에 따라 동적으로 활성화될 수 있다. 단말에는 상향링크 및 하향링크 각각 최대 4개의 대역폭 파트가 구성되고, 주어진 시간에 활성화된 대역폭 파트를 이용하여 데이터가 송수신된다.

페어드 스펙트럼(paired spectrum)의 경우 상향링크 및 하향링크 대역폭 파트가 독립적으로 설정되며, 언페어드 스펙트럼(unpaired spectrum)의 경우 하향링크와 상향링크 동작 간에 불필요한 주파수 리튜닝(re-tunning)을 방지하기 위해서 하향링크와 상향링크의 대역폭 파트가 중심 주파수를 공유할 수 있도록 쌍을 이루어 설정된다.

<NR 초기 접속>

NR에서 단말은 기지국에 접속하여 통신을 수행하기 위해서 셀 검색 및 랜덤 액세스 절차를 수행한다.

셀 검색은 기지국이 전송하는 동기 신호 블록(SSB, Synchronization Signal Block)를 이용하여 단말이 해당 기지국의 셀에 동기를 맞추고, 물리계층 셀 ID를 획득하며, 시스템 정보를 획득하는 절차이다.

도 5는 본 실시예가 적용될 수 있는 무선 접속 기술에서의 동기 신호 블록을 예시적으로 도시한 도면이다.

도 5를 참조하면, SSB는 각각 1개 심볼 및 127개 서브캐리어를 점유하는 PSS(primarysynchronization signal) 및 SSS(secondary synchronization signal) 및 3개의 OFDM 심볼 및 240 개의 서브캐리어에 걸쳐있는 PBCH로 구성된다.

단말은 시간 및 주파수 도메인에서 SSB를 모니터링하여 SSB를 수신한다.

SSB는 5ms 동안 최대 64번 전송될 수 있다. 다수의 SSB는 5ms 시간 내에서 서로 다른 전송 빔으로 전송되며, 단말은 전송에 사용되는 특정 하나의 빔을 기준으로 볼 때에는 20ms의 주기마다 SSB가 전송된다고 가정하고 검출을 수행한다. 5ms 시간 내에서 SSB 전송에 사용할 수 있는 빔의 개수는 주파수 대역이 높을수록 증가할 수 있다. 예를 들어, 3GHz 이하에서는 최대 4개의 SSB 빔 전송이 가능하며, 3~6GHz까지의 주파수 대역에서는 최대 8개, 6GHz 이상의 주파수 대역에서는 최대 64개의 서로 다른 빔을 사용하여 SSB를 전송할 수 있다.

SSB는 하나의 슬롯에 두 개가 포함되며, 서브캐리어 간격에 따라 아래와 같이 슬롯 내에서의 시작 심볼과 반복 횟수가 결정된다.

한편, SSB는 종래 LTE의 SS와 달리 캐리어 대역폭의 센터 주파수에서 전송되지 않는다. 즉, SSB는 시스템 대역의 중심이 아닌 곳에서도 전송될 수 있고, 광대역 운영을 지원하는 경우 주파수 도메인 상에서 복수의 SSB가 전송될 수 있다. 이에 따라서, 단말은 SSB를 모니터링하는 후보 주파수 위치인 동기 래스터(synchronization raster)를 이용하여 SSB를 모니터링한다. 초기 접속을 위한 채널의 중심 주파수 위치 정보인 캐리어래스터(carrier raster)와 동기 래스터는 NR에서 새롭게 정의되었으며, 동기 래스터는 캐리어래스터에 비해서, 주파수 간격이 넓게 설정되어 있어서, 단말의 빠른 SSB 검색을 지원할 수 있다.

단말은 SSB의 PBCH를 통해서 MIB를 획득할 수 있다. MIB(Master Information Block)는 단말이 네트워크가 브로드캐스팅하는 나머지 시스템 정보(RMSI, Remaining Minimum System Information)를 수신하기 위한 최소 정보를 포함한다. 또한, PBCH는 시간 도메인 상에서의 첫 번째 DM-RS 심볼의 위치에 대한 정보, SIB1을 단말이 모니터링하기 위한 정보(예를 들어, SIB1 뉴머롤러지 정보, SIB1 CORESET에 관련된 정보, 검색 공간 정보, PDCCH 관련 파라미터 정보 등), 공통 자원 블록과 SSB 사이의 오프셋 정보(캐리어 내에서의 절대 SSB의 위치는 SIB1을 통해서 전송) 등을 포함할 수 있다. 여기서, SIB1 뉴머롤러지 정보는 단말이 셀 검색 절차를 완료한 이후에 기지국에 접속하기 위한 랜덤 액세스 절차에서 사용되는 일부 메시지에서도 동일하게 적용된다. 예를 들어, 랜덤 액세스 절차를 위한 메시지 1 내지 4 중 적어도 하나에 SIB1의 뉴머롤러지 정보가 적용될 수 있다.

전술한 RMSI는 SIB1(System Information Block 1)을 의미할 수 있으며, SIB1은 셀에서 주기적으로(ex, 160ms) 브로드캐스팅 된다. SIB1은 단말이 초기 랜덤 액세스 절차를 수행하는데 필요한 정보를 포함하며, PDSCH를 통해서 주기적으로 전송된다. 단말이 SIB1을 수신하기 위해서는 PBCH를 통해서 SIB1 전송에 사용되는 뉴머롤러지 정보, SIB1의 스케줄링에 사용되는 CORESET(Control Resource Set) 정보를 수신해야 한다. 단말은 CORESET 내에서 SI-RNTI를 이용하여 SIB1에 대한 스케줄링 정보를 확인하고, 스케줄링 정보에 따라 SIB1을 PDSCH 상에서 획득한다. SIB1을 제외한 나머지 SIB들은 주기적으로 전송될 수도 있고, 단말의 요구에 따라 전송될 수도 있다.

도 6는 본 실시예가 적용될 수 있는 무선 접속 기술에서의 랜덤 액세스 절차를 설명하기 위한 도면이다.

도 6을 참조하면, 셀 검색이 완료되면 단말은 기지국으로 랜덤 액세스를 위한 랜덤 액세스 프리앰블을 전송한다. 랜덤 액세스 프리앰블은 PRACH를 통해서 전송된다. 구체적으로, 랜덤 액세스 프리앰블은 주기적으로 반복되는 특정 슬롯에서 연속된 무선 자원으로 구성되는 PRACH를 통해서 기지국으로 전송된다. 일반적으로, 단말이 셀에 초기 접속하는 경우에 경쟁 기반 랜덤 액세스 절차를 수행되며, 빔 실패 복구(BFR, Beam Failure Recovery)를 위해서 랜덤 액세스를 수행하는 경우에는 비경쟁 기반 랜덤 액세스 절차가 수행된다.

단말은 전송한 랜덤 액세스 프리앰블에 대한 랜덤 액세스 응답을 수신한다. 랜덤 액세스 응답에는 랜덤 액세스 프리앰블식별자(ID), UL Grant (상향링크 무선자원), 임시 C-RNTI(Temporary Cell - Radio Network Temporary Identifier) 그리고 TAC(Time Alignment Command) 이 포함될 수 있다. 하나의 랜덤 액세스 응답에는 하나 이상의 단말들을 위한 랜덤 액세스 응답 정보가 포함될 수 있기 때문에, 랜덤 액세스 프리앰블식별자는 포함된 UL Grant, 임시 C-RNTI 그리고 TAC가 어느 단말에게 유효한지를 알려주기 위하여 포함될 수 있다. 랜덤 액세스 프리앰블식별자는 기지국이 수신한 랜덤 액세스 프리앰블에 대한식별자일 수 있다. TAC는 단말이 상향 링크 동기를 조정하기 위한 정보로서 포함될 수 있다. 랜덤 액세스 응답은 PDCCH상의 랜덤 액세스 식별자, 즉 RA-RNTI(Random Access - Radio Network Temporary Identifier)에 의해지시될 수 있다.

유효한 랜덤 액세스 응답을 수신한 단말은 랜덤 액세스 응답에 포함된 정보를 처리하고, 기지국으로 스케줄링된 전송을 수행한다. 예를 들어, 단말은 TAC을 적용시키고, 임시 C-RNTI를 저장한다. 또한, UL Grant를 이용하여, 단말의 버퍼에 저장된 데이터 또는 새롭게 생성된 데이터를 기지국으로 전송한다. 이 경우 단말을 식별할 수 있는 정보가 포함되어야 한다.

마지막으로 단말은 경쟁 해소를 위한 하향링크 메시지를 수신한다.

<NR CORESET>

NR에서의 하향링크 제어채널은 1~3 심볼의 길이를 가지는 CORESET(Control Resource Set)에서 전송되며, 상/하향 스케줄링 정보와 SFI(Slot format Index), TPC(Transmit Power Control) 정보 등을 전송한다.

이와 같이 NR에서는 시스템의 유연성을 확보하기 위해서, CORESET 개념을 도입하였다. CORESET(Control Resource Set)은 하향링크 제어 신호를 위한 시간-주파수 자원을 의미한다. 단말은 CORESET 시간-주파수 자원에서 하나 이상의 검색 공간을 사용하여 제어 채널 후보를 디코딩할 수 있다. CORESET 별 QCL(Quasi CoLocation) 가정을 설정하였으며, 이는 종래 QCL에 의해서 가정되는 특성인 지연 스프레드, 도플러 스프레드, 도플러 쉬프트, 평균 지연 외에 아날로그 빔 방향에 대한 특성을 알리기 위한 목적으로 사용된다.

도 7은 CORESET에 대해서 설명하기 위한 도면이다.

도 7을 참조하면, CORESET은 하나의 슬롯 내에서 캐리어 대역폭 내에서 다양한 형태로 존재할 수 있으며, 시간 도메인 상에서 CORESET은 최대 3개의 OFDM 심볼로 구성될 수 있다. 또한, CORESET은 주파수 도메인 상에서 캐리어 대역폭까지 6개의 자원 블록의 배수로 정의된다.

첫 번째 CORESET은 네트워크로부터 추가 구성 정보 및 시스템 정보를 수신할 수 있도록 초기 대역폭 파트 구성의 일부로 MIB를 통해서 지시된다. 기지국과의 연결 설정 후에 단말은 RRC 시그널링을 통해서 하나 이상의 CORESET 정보를 수신하여 구성할 수 있다.

본 명세서에서 NR(New Radio)과 관련한 주파수, 프레임, 서브프레임, 자원, 자원블록, 영역(region), 밴드, 서브밴드, 제어채널, 데이터채널, 동기신호, 각종 참조신호, 각종 신호 또는 각종 메시지는 과거 또는 현재 사용되는 의미 또는 장래 사용되는 다양한 의미로 해석될 수 있다.

도 8은 본 실시예에 의한 기지국이 채널을 추정하는 방법의 절차를 설명하기 위한 도면이다.

도 8을 참조하면, 일 실시예에 따른 기지국이 채널을 추정하는 방법은 외재적 정보를 산출하는 외재적 정보 산출 단계를 포함할 수 있다(S810). 일 예로, 기지국은 기지국에 포함된 복수의 안테나 각각에 대한 외재적 정보를 산출할 수 있다. 예를 들어, 기지국은 희소 벡터의 초기 값 또는 이전 값에 경사하강법(gradient descent method)을 적용하여 그래디언트 정보를 업데이트할 수 있다. 그리고, 기지국은 업데이트된 그래디언트 정보에 기초하여 외재적 정보를 산출할 수 있다. 구체적으로, 기지국은 희소 벡터의 초기 값 또는 이전 값을 라고 하면 희소 벡터의 다음 값인 를 산출할 수 있다. 우선, 기지국은 희소 벡터의 초기 값 또는 이전 값에 기초하여 수학식 1과 같이 그래디언트 정보를 업데이트할 수 있다.

여기서, η은 그래디언트 정보의 크기일 수 있다. 그리고, 그래디언트 정보에 기초하여 다른 안테나 블록으로 전송할 외재적 정보 ε_l를 계산할 수 있다.외재적 정보는 수학식 2와 같이 계산할 수 있다.

일 실시예에 따른 기지국이 채널을 추정하는 방법은 복수의 안테나 각각에 대한 선험적 파라미터를 결정하는 파라미터 결정 단계를 포함할 수 있다(S820). 일 예로, 기지국은 복수의 안테나 중 선험적 파라미터를 결정하는 안테나를 제외한 나머지 안테나 각각에 대한 외재적 정보를 이용하여 선험적 파라미터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 기지국은 외재적 정보의 총합과 선험적 파라미터의 임계값에 기초하여 선험적 파라미터를 업데이트할 수 있다. 구체적으로, 기지국은 외재적 정보로부터 {

, 선험적 파라미터 λ_i,j를 수학식 3과 같이 업데이트할 수 있다.

여기서, j∈[N}의 경우,

와 λ는 임계값을 의미할 수 있다.

일 실시예에 따른 기지국이 채널을 추정하는 방법은 복수의 안테나 각각에 대한 희소 벡터에 기초하여 활성 단말을 추정하는 활성 단말 추정 단계를 포함할 수 있다(S830). 일 예로, 기지국은 복수의 안테나 각각에 대한 선험적 파라미터에 기초하여 산출된 선험적 정보와 우도 정보를 기반으로 복수의 안테나 각각에 대한 희소 벡터를 계산할 수 있다. 그리고, 기지국은 계산된 희소 벡터에 기초하여 활성 단말을 추정할 수 있다. 여기서, 선험적 정보는 선험적 파라미터를 변수로 하여 라플라스 사전 확률에 의해 산출될 수 있다. 그리고, 우도 정보는 표준 가우스 분포의 누적 분포 함수를 사용하여 산출될 수 있다. 예를 들어, 기지국은 업데이트된 선험적 파라미터에 소프트 임계값 연산(soft thresholding operation)을 수행하여 복수의 안테나 각각에 대한 희소 벡터를 계산할 수 있다. 구체적으로, 기지국은 선험적 파라미터 λ_i= (λ_i,j,...,λ_i,n)을 이용하여 소프트 임계값 연산을 수행할 수 있다. 이에 따라, 희소 벡터의 다음 값 는 수학식 4와 같이 나타낼 수 있다.

여기서, 의 n 번째 요소는 수학식 5와 같이 나타낼 수 있다.

그리고, 기지국은 미리 설정된 반복 횟수만큼 외재적 정보, 선험적 파라미터 및 희소 벡터의 업데이트를 반복하여 최종적으로 희소 벡터를 계산할 수 있다. 또한, 각각의 블록에서 이러한 동작이 동일하게 수행될 수 있다.

또한, 예를 들어, 기지국은 복수의 안테나 각각에 대한 선험적 파라미터에 기초하여 측정 모델의 선험적 정보와 우도 정보를 산출할 수 있다. 구체적으로, 우도 정보는 수학식 6과 같이 나타낼 수 있다.

여기서, a^T _m는 A의 m 번째 행을 의미하고, Φ(z)는 표준 가우스 분포의 누적 분포 함수일 수 있다. 그리고 선험정 정보는 희소성을 포작하기 위해 수학식 7과 같이 정의된 라플라스 사전 확률을 사용할 수 있다.

여기서, 선험적 파라미터 λ_i,j는 로 정의될 수 있다. 즉, 선험적 파라미터는 다른 블록에 의해 산출된 외재적 정보 ε_l에 의해 결정될 수 있다. 또한, 우도 정보와 선험적 정보를 통합하면 최대 사후 확률(Maximum a posterior, MAP)을 추정할 수 있다. 최대 사후 확률의 추정은 수학식 8과 같이 나타낼 수 있다.

여기서, x_i에 대한 선험적 확률이 고려된다는 점에서 유명한 라소 기준의 일반화로 볼 수 있다. 즉,에 대해 λ_i,j=λ_i 일 때 라소 기준(l₁-정규화된 최소 제곱)을 줄일 수 있다. 선험적 파라미터 λ_i,j가 더 높은 값으로 할당 되면 해당 희소벡터 x_i,j는 0이 될 수 있다. 따라서 선험적 정보는 다른 블록에서 얻은 선험적 확률을 이용하여 산출될 수 있다. 그리고, 희소 벡터 는 미리 설정된 반복 횟수인 I_max 만큼 반복 후 각 블록 i의 출력일 수 있다. 공통 서포트 는 에 따라 의 K 최대 항목에 해당하는 지수를 취함으로써 획득할 수 있다. 구체적인 알고리즘에 관한 내용은 도11을 참조하여 후술한다.

도 9는 본 실시예가 적용될 수 있는 대용량 사물 통신 시스템을 예시적으로 설명하기 위한 도면이다.

도 9를 참조하면, 복수의 안테나를 포함하는 기지국이 대용량 사물 통신에서 대규모 연결을 지원하는 예시를 설명할 수 있다. 각각의 안테나는 하드웨어 비용과 전력 소비로 인해, 1-비트 아날로그-디지털 변환기(ADC)가 장착될 수 있다. 일 예로, 본 실시예가 적용될 수 있는 대용량 사물 통신 시스템은 N 개의 단말이 L개의 다중 안테나를 포함하는 기지국과 통신하고, 각 안테나에 1-비트 ADC 가 장착된 시스템 모델일 수 있다. 이 때, 1-비트 양자화된 다중 측정 벡터를 사용함에 따라 발생되는 새로운 압축 감지(CS) 문제는 L 개의 1-비트 양자화 측정에서 동일한 서포트를 통해 L 개의 희소 벡터를 복구하여 해결할 수 있다. 예를 들어, 단일 안테나를 가진 N 개의 단말이 L 개의 다중 안테나를 포함하는 기지국과 통신하는 업링크 단일 셀 다중 입력 다중 출력(MIMO) 시스템에서 k<<N 단말만 활성화될 수 있다. 여기서, h_l,n ∈ C는 기지국의 l 번째 수신기 안테나, n 번째 단말 사이의 채널 정보를 의미할 수 있다. 또한, S⊂{1,2,...,N}가 인 K 활성 단말의 인덱스 하위 집합을 의미할 수 있다. 모든 단말 n은 길이 M의 자체 파일럿 시퀀스 를 가지고, i 번째 열이 기지국에 알려진 와 같은 행렬 로 정의할 수 있다. 또한, 각 활성 단말 n ∈ S는 M 시간 간격 동안 파일럿 시퀀스 을 전송할 수 있다. 그 후, 기지국의 l 번째 수신기 안테나에서의 측정은 수학식 9와 같이 나타낼 수 있다.

l=1,2,...,L 의 경우, 여기서 1-비트 ADC 사용으로 인한 M={1+j,1-j,-1+j,-1-j} 및 는 추가 노이즈 벡터를 의미하며, 각 구성요소는 평균이 0이고 분산이 σ²인 가우스 분포일 수 있다.의 n 번째 성분은 수학식 10과 같이 나타낼 수 있다.

은 수학식 11과 같이 공통적인 서포트를 받을 수 있다.

여기서, 일 수 있다. 에 따른 실수 모델은 수학식 12와 같이 나타낼 수 있다.

여기서,

및

일 수 있다. 이에 따라, L 측정값 과 사전 정보(ex, 희소성 수준 K)로부터 S(활성 단말의 인덱스 하위 집합)과 n ∈ S에 대한 h_l,n 을 추정할 수 있다.

도 10은 본 실시예에 의한 외재적 정보를 이용하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 10을 참조하면, 본 실시예에 따른 기지국이 채널을 추정하는 방법이 외재적 정보를 이용하여 복수의 안테나 각각에 대한 희소 벡터를 추정하는 동작을 설명할 수 있다. 일 예로, 기지국은 L 측정 {y_i,i∈[L]} 및 사전 정보(ex, 희소성, 공통 지원 등)을 사용하여 {x_i,i∈[L]}에 대한 최적의 최대 사후 확률(Maximum a posterior, MAP)을 추정할 수 있다. 최대 사후 확률의 추정은 수학식 13과 같이 나타낼 수 있다.

여기서, K는 사전 정보, 즉, K={A, S(x₁)=...=S(x_L)=K}를 의미할 수 있다.

일 예로, 기지국은 기지국에 포함된 복수의 안테나 각각에 대한 외재적 정보를 산출하여 이용할 수 있다. 예를 들어, 기지국은 각각의 안테나 i∈[L]에 대한 희소 벡터(Sparse vector) x_i를 추정하기 위해 L 블록을 정의할 수 있다. 외재적 정보는 L 블록 사이에서 교환되는 정보일 수 있다. 따라서, 블록 i을 기준으로 하는 최대 사후 확률의 추정은 수학식 14와 같이 나타낼 수 있다.

여기서, 사전 정보 K_i는 를 의미할 수 있다. 즉, 선험적 정보의 확률 은 다른 블록의 외재적 정보의 함수로부터 산출될 수 있다. 선험적 정보의 확률은 수학식 15와 같이 나타낼 수 있다.

여기서, j∈[N]에 대해, ε_l은 블록 l에 의해 제공되는 외재적 정보를 의미할 수 있다.

도 11은 본 실시예에 의한 희소 벡터를 계산하는 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.

도 11을 참조하면, 본 실시예에 따른 기지국이 채널을 추정하는 방법에 적용되는 Turbo-QUISTA 알고리즘을 설명할 수 있다. 일 예로, Turbo-QISTA(Turbo-Quantized Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm) 알고리즘은 L 양자화된 측정 벡터로부터 동일한 서포트를 가진 L 개의 희소 벡터를 산출할 수 있다. 이를 위해 Turbo-QUISTA 알고리즘은 터보(Turbo) 원리와 양자화 반복 수축 임계값 알고리즘(QISTA)을 결합한 알고리즘일 수 있다. 예를 들어, Turbo-QUISTA 알고리즘은 미리 설정된 반복 횟수 I_max만큼 반복하여 희소 벡터를 산출할 수 있다. 구체적으로, Turbo-QUISTA 알고리즘은 그래디언트 정보에 기초하여 외재적 정보를 산출하고 다른 안테나의 외재적 정보를 공유할 수 있다. 그리고, 외재적 정보에 기초하여 선험적 파라미터를 업데이트할 수 있다. 업데이트된 선험적 파라미터에 소프트 임계값 연산을 수행하여 희소 벡터를 업데이트할 수 있다. 이러한 동작들이 미리 설정된 반복 횟수만큼 반복하여 최종적으로 희소 벡터가 계산될 수 있다. 그리고, 공통 서포트는 의 K 최대 항목에 해당하는 지수를 취함으로써 획득할 수 있다. 여기서, 는 이며, 일 수 있다.

또한, 예를 들어, Turbo-QUISTA 알고리즘은 활성 단말의 인덱스를 식별할 수 있다. 기지국은 알고리즘에 의해 활성 단말의 인덱스가 식별되면, 활성 단말과 ADC 1-비트 시스템의 기존 채널 추정 방법을 적용하여 활성 단말과 기지국 사이의 채널 상태를 추정할 수 있다. 구체적으로, 기존 채널 추정 방법은 Bussgang의 정리를 통해 등가 선형 채널을 활용하여 선형 최소 평균 제곱 오차(LMMSE) 추정치를 사용하는 방법일 수 있다.

또한, Turbo-QUISTA 알고리즘은 NR (Signal to Noise Ratio) 대비 BER(Bit Error Rate) 및 FER(Frame Error Rate) 성능이 높게 나타날 수 있다. 다만, Turbo-QUISTA 알고리즘은 외재적 정보 등을 산출하기 위해 추가 계산이 필요하여 CPU 실행 시간에는 약간의 손실이 발생할 수 있으나 기존의 알고리즘 대비 파일럿 오버헤드가 감소하는 효과를 제공할 수 있다.

도 12는 본 실시예에 의한 기지국의 구성을 설명하기 위한 도면이다.

도 12를 참조하면, 본 실시예에 의한 채널을 추정하는 기지국(1000)은 제어부(1210) 및 송수신부(1220)를 포함할 수 있다. 일 예로, 채널을 추정하는 기지국(1000)의 제어부(1210)는 기지국에 포함된 복수의 안테나 각각에 대한 외재적 정보를 산출할 수 있다. 예를 들어, 제어부(1210)는 기지국은 희소 벡터의 초기 값 또는 이전 값에 경사하강법(gradient descent method)을 적용하여 그래디언트 정보를 업데이트할 수 있다. 그리고, 제어부(1210)는 기지국은 업데이트된 그래디언트 정보에 기초하여 외재적 정보를 산출할 수 있다.

다른 일 예로, 채널을 추정하는 기지국(1000)의 제어부(1210)는 복수의 안테나 중 선험적 파라미터를 결정하는 안테나를 제외한 나머지 안테나 각각에 대한 외재적 정보를 이용하여 선험적 파라미터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제어부(1210)는 외재적 정보의 총합과 선험적 파라미터의 임계값에 기초하여 선험적 파라미터를 업데이트할 수 있다.

또 다른 일 예로, 채널을 추정하는 기지국(1000)의 제어부(1210)는 기지국(1000)에 포함된 복수의 안테나 각각에 대한 희소 벡터에 기초하여 활성 단말을 추정할 수 있다. 예를 들어, 제어부(1210)는 복수의 안테나 각각에 대한 선험적 파라미터에 기초하여 산출된 선험적 정보와 우도 정보를 기반으로 복수의 안테나 각각에 대한 희소 벡터를 계산할 수 있다. 그리고, 제어부(1210)는 계산된 희소 벡터에 기초하여 활성 단말을 추정할 수 있다. 여기서, 선험적 정보는 선험적 파라미터를 변수로 하여 라플라스 사전 확률에 의해 산출될 수 있다. 그리고, 우도 정보는 표준 가우스 분포의 누적 분포 함수를 사용하여 산출될 수 있다. 다른 예를 들어, 제어부(1210)는 업데이트된 선험적 파라미터에 소프트 임계값 연산(soft thresholding operation)을 수행하여 복수의 안테나 각각에 대한 희소 벡터를 계산할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 제어부(1210)는 미리 설정된 반복 횟수만큼 외재적 정보, 선험적 파라미터 및 희소 벡터의 업데이트를 반복하여 최종적으로 희소 벡터를 계산할 수 있다. 그리고, 제어부(1210)는 희소 벡터에 기초하여 활성 단말의 인덱스를 식별함에 따라 ADC 1-비트 시스템의 기존 채널 추정 방법을 통해 활성 단말과 기지국 사이의 채널 상태를 추정할 수 있다.

이상에서 설명한 바와 같이 본 개시에 의하면, 대용량 사물 통신(MMTC)에서 기지국과 통신하는 공동 활성 단말을 감지하여 채널을 추정하는 채널 추정 방법 및 기지국을 제공할 수 있다. 특히, 다른 수신 안테나로부터 전달되는 외재적 정보를 통해 선험적 파라미터를 결정함으로써, 1-비트 아날로그-디지털 변환기(ADC)를 사용하는 대규모 MIMO 시스템에서 활성 단말을 추정하는 채널 추정 방법 및 기지국을 제공할 수 있다.

전술한 실시예들은 무선 접속 시스템들인 IEEE 802, 3GPP 및 3GPP2 중 적어도 하나에 개시된 표준 문서들에 의해 뒷받침될 수 있다. 즉, 본 실시예들 중 본 기술적 사상을 명확히 드러내기 위해 설명하지 않은 단계, 구성, 부분들은 전술한 표준 문서들에 의해 뒷받침될 수 있다. 또한, 본 명세서에서 개시하고 있는 모든 용어들은 위에서 개시한 표준 문서들에 의해 설명될 수 있다.

상술한 본 실시예들은 다양한 수단을 통해 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 실시예들은 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다.

하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 실시예들에 따른 방법은 하나 또는 그 이상의 ASICs(Application Specific Integrated Circuits), DSPs(Digital Signal Processors), DSPDs(Digital Signal Processing Devices), PLDs(Programmable Logic Devices), FPGAs(Field Programmable Gate Arrays), 프로세서, 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러 또는 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.

펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 실시예들에 따른 방법은 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 장치, 절차 또는 함수 등의 형태로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드는 메모리 유닛에 저장되어 프로세서에 의해 구동될 수 있다. 상기 메모리 유닛은 상기 프로세서 내부 또는 외부에 위치하여, 이미 공지된 다양한 수단에 의해 상기 프로세서와 데이터를 주고 받을 수 있다.

또한, 위에서 설명한 "시스템", "프로세서", "컨트롤러", "컴포넌트", "모듈", "인터페이스", "모델", 또는 "유닛" 등의 용어는 일반적으로 컴퓨터 관련 엔티티 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어 또는 실행 중인 소프트웨어를 의미할 수 있다. 예를 들어, 전술한 구성요소는 프로세서에 의해서 구동되는 프로세스, 프로세서, 컨트롤러, 제어 프로세서, 개체, 실행 스레드, 프로그램 및/또는 컴퓨터일 수 있지만 이에 국한되지 않는다. 예를 들어, 컨트롤러 또는 프로세서에서 실행 중인 애플리케이션과 컨트롤러 또는 프로세서가 모두 구성 요소가 될 수 있다. 하나 이상의 구성 요소가 프로세스 및/또는 실행 스레드 내에 있을 수 있으며, 구성 요소들은 하나의 장치(예: 시스템, 컴퓨팅 디바이스 등)에 위치하거나 둘 이상의 장치에 분산되어 위치할 수 있다.

이상의 설명은 본 개시의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 기술 사상의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 또한, 본 실시예들은 본 개시의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이므로 이러한 실시예에 의하여 본 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 개시의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 개시의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (12)

1. 기지국이 채널을 추정하는 방법에 있어서,
   기지국에 포함된 복수의 안테나 각각에 대한 외재적 정보를 산출하는 외재적 정보 산출 단계;
   상기 복수의 안테나 각각에 대한 선험적 파라미터를 결정함에 있어서, 상기 복수의 안테나 중 선험적 파라미터를 결정하는 안테나를 제외한 나머지 안테나 각각에 대한 외재적 정보를 이용하여 상기 선험적 파라미터를 결정하는 파라미터 결정 단계; 및
   상기 복수의 안테나 각각에 대한 상기 선험적 파라미터에 기초하여 산출된 선험적 정보와 우도 정보를 기반으로 상기 복수의 안테나 각각에 대한 희소 벡터를 계산하고, 상기 희소 벡터에 기초하여 활성 단말을 추정하는 활성 단말 추정 단계;를 포함하고,
   상기 파라미터 결정 단계는,
   상기 외재적 정보의 총합과 상기 선험적 파라미터의 임계값에 기초하여 상기 선험적 파라미터를 업데이트하는 것을 특징으로 하는 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 외재적 정보 산출 단계는,
   상기 희소 벡터의 초기 값 또는 이전 값에 경사하강법(gradient descent method)을 적용하여 그래디언트 정보를 업데이트하고, 업데이트된 상기 그래디언트 정보에 기초하여 상기 외재적 정보를 산출하는 것을 특징으로 하는 방법.
3. 삭제
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 활성 단말 추정 단계는,
   업데이트된 상기 선험적 파라미터에 소프트 임계값 연산(soft thresholding operation)을 수행하여 상기 복수의 안테나 각각에 대한 희소 벡터를 계산하는 것을 특징으로 하는 방법.
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 활성 단말 추정 단계는,
   미리 설정된 반복 횟수만큼 상기 외재적 정보, 상기 선험적 파라미터 및 상기 희소 벡터의 업데이트를 반복하여 최종적으로 상기 희소 벡터를 계산하는 것을 특징으로 하는 방법.
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 선험적 정보는,
   상기 선험적 파라미터를 변수로 하여 라플라스 사전 확률에 의해 산출되고,
   상기 우도 정보는,
   표준 가우스 분포의 누적 분포 함수를 사용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 방법.
7. 채널을 추정하는 기지국에 있어서,
   기지국에 포함된 복수의 안테나 각각에 대한 외재적 정보를 산출하고, 상기 복수의 안테나 각각에 대한 선험적 파라미터를 결정함에 있어서, 상기 복수의 안테나 중 선험적 파라미터를 결정하는 안테나를 제외한 나머지 안테나 각각에 대한 외재적 정보를 이용하여 상기 선험적 파라미터를 결정하고, 상기 복수의 안테나 각각에 대한 상기 선험적 파라미터에 기초하여 산출된 선험적 정보와 우도 정보를 기반으로 상기 복수의 안테나 각각에 대한 희소 벡터를 계산하고, 상기 희소 벡터에 기초하여 활성 단말을 추정하는 제어부; 및
   상기 활성 단말의 추정으로부터 산출되는 채널 추정 정보에 기초하여 단말과 데이터를 송수신하는 송수신부; 를 포함하고,
   상기 제어부는,
   상기 외재적 정보의 총합과 상기 선험적 파라미터의 임계값에 기초하여 상기 선험적 파라미터를 업데이트하는 것을 특징으로 하는 기지국.
8. 제 7 항에 있어서,
   상기 제어부는,
   상기 희소 벡터의 초기 값 또는 이전 값에 경사하강법(gradient descent method)을 적용하여 그래디언트 정보를 업데이트하고, 업데이트된 상기 그래디언트 정보에 기초하여 상기 외재적 정보를 산출하는 것을 특징으로 하는 기지국.
9. 삭제
10. 제 7 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    업데이트된 상기 선험적 파라미터에 소프트 임계값 연산(soft thresholding operation)을 수행하여 상기 복수의 안테나 각각에 대한 희소 벡터를 계산하는 것을 특징으로 하는 기지국.
11. 제 7 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    미리 설정된 반복 횟수만큼 상기 외재적 정보, 상기 선험적 파라미터 및 상기 희소 벡터의 업데이트를 반복하여 최종적으로 상기 희소 벡터를 계산하는 것을 특징으로 하는 기지국
12. 제 7 항에 있어서,
    상기 선험적 정보는,
    상기 선험적 파라미터를 변수로 하여 라플라스 사전 확률에 의해 산출되고,
    상기 우도 정보는,
    표준 가우스 분포의 누적 분포 함수를 사용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 기지국
    

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