KR20140093497A - 복수 개의 안테나를 이용하여 단말과 통신하는 장치 및 방법 - Google Patents

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KR20140093497A
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Abstract

복수 개의 안테나를 이용하여 단말과 통신하는 통신 장치가 제공된다. 상기 통신 장치는, 상기 복수 개의 안테나를 미리 지정된 기준에 의해 정렬하는 정렬부와, 상기 정렬된 상기 복수 개의 안테나를 복수 개의 안테나 그룹으로 그룹핑한 복수 개의 윈도우 각각에 대해, 시스템 용량을 계산하는 계산부, 및 상기 복수 개의 윈도우 중 상기 시스템 용량이 최대인 제1 윈도우를 선택하는 선택부를 포함할 수 있다.

Description

복수 개의 안테나를 이용하여 단말과 통신하는 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR COMMUNICATION WITH TERMINAL USING A PLURALITY OF ANTENNAS}
복수 개의 안테나를 이용하여 단말과 통신하는 장치 및 방법에 연관되며, 보다 특정하게는 다중 사용자 다중 안테나(Multi-user Massive Multi-Input Multi-Output, MU-MIMO) 시스템에서 전체 안테나 중 일부 안테나를 선택하여 사용자 단말과 통신하는 장치 및 방법에 연관된다.
최근 Massive MIMO 네트워크 시스템에서 안테나를 선택하여 데이터 통신에 이용하는 기술들이 다양하게 연구되고 있다.
기존 연구들의 경우, 일반적으로 BS(Base Station)가 한번에 하나의 MS(Single Mobile Station)와 한번에 통신하는 Single-user MIMO 네트워크를 고려하고 있다. 그러나, 최근 네트워크를 통한 통신량이 많아지면서, 대량의 전송 안테나를 이용하여 여러 명의 사용자와 동시에 통신하는 다중 사용자 다중 안테나(Multi-user Massive Multi-Input Multi-Output, MU-MIMO) 네트워크 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 경우 사용자 간의 CCI(Co-Channel Interface)를 줄이기 위하여 BD(Block-Diagonalization)나 Zero-forcing Precoding 기술이 주로 활용된다.
또한, 이러한 선형 precoding 기반 다중 사용자 다중 안테나(MU-MIMO) 네트워크에서 BS의 전체 안테나 중 일부를 선택하여 통신에 이용하는 "안테나 선택 기술"도 제시되고 있다. 전체 안테나 중 일부의 안테나를 최적으로 선택하는 문제는 무수히 많은 반복적 계산을 필요로 하게 된다. 특히, 상기 선형 precoding 기술들의 경우에도 precoding 행렬들에 대한 행렬 Inversion을 처리하는 과정에서 안테나 선택 조합에 따른 복잡도가 발생할 수 있다. 따라서, 이러한 안테나 활용에 따른 장비의 크기나 가격, 복잡도 등의 문제점에 대한 보완이 요구된다.
일측에 따르면, 복수 개의 안테나를 이용하여 단말과 통신하는 통신 장치에 있어서, 상기 복수 개의 안테나를 미리 지정된 기준에 의해 정렬하는 정렬부와, 상기 정렬된 상기 복수 개의 안테나를 복수 개의 안테나 그룹으로 그룹핑한 복수 개의 윈도우 각각에 대해, 시스템 용량을 계산하는 계산부, 및 상기 복수 개의 윈도우 중 상기 시스템 용량이 최대인 제1 윈도우를 선택하는 선택부를 포함하는 통신 장치가 제공된다.
일실시예에 따르면, 상기 통신 장치는 상기 제1 윈도우에 포함되는 안테나들을 이용하여 상기 단말로 데이터를 전송할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 복수 개의 윈도우 각각은 상기 정렬의 순서 상 서로 이웃한 S 개 - 단, S는 자연수임 - 의 안테나들로 그룹핑 한 안테나 집합일 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 복수 개의 안테나는 상기 통신 장치에 연관되는 극 다중 안테나(Massive Multi-Input Multi-Output)의 적어도 일부일 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 통신 장치는 다중 사용자 다중 안테나(Multi-user Massive Multi-Input Multi-Output, MU-MIMO) 시스템에 연관되며, 상기 복수 개의 안테나는 상기 시스템에 포함된 다중 안테나의 적어도 일부일 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 미리 지정된 기준은 상기 통신 장치와 통신하는 다중 사용자 별 채널 이득에 기초하여 결정될 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 미리 지정된 기준은 상기 다중 사용자 별 채널 이득이 큰 안테나부터 내림차순으로 상기 복수 개의 안테나를 정렬하는 것일 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 선택부는 슬라이딩 윈도우 알고리즘을 이용하여 상기 제1 윈도우를 선택할 수 있다.
다른 일측에 따르면, 복수 개의 안테나를 이용하여 단말과 통신하는 통신 장치의 통신 방법에 있어서, 상기 복수 개의 안테나를 미리 지정된 기준에 의해 정렬하는 단계와, 상기 정렬된 상기 복수 개의 안테나를 복수 개의 안테나 그룹으로 그룹핑한 복수 개의 윈도우 각각에 대해, 시스템 용량을 계산하는 단계, 및 상기 복수 개의 윈도우 중 상기 시스템 용량이 최대인 제1 윈도우를 선택하는 단계를 포함하는 통신 방법이 제공된다.
일실시예에 따르면, 상기 복수 개의 윈도우 각각은 상기 정렬의 순서 상 서로 이웃한 S 개 - 단, S는 자연수임 - 의 안테나들로 그룹핑 한 안테나 집합일 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 미리 지정된 기준은 상기 통신 장치와 통신하는 다중 사용자 별 채널 이득에 기초하여 결정될 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 미리 지정된 기준은 상기 다중 사용자 별 채널 이득이 큰 안테나부터 내림차순으로 상기 복수 개의 안테나를 정렬하는 것일 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 제1 윈도우는 슬라이딩 윈도우 알고리즘을 이용하여 선택될 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 제1 윈도우에 포함되는 안테나들을 이용하여 상기 단말로 데이터를 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
도 1은 일실시예에 따른 통신 장치를 도시하는 블록도이다.
도 2는 일실시예에 따라 복수 개의 안테나를 이용하여 단말과 통신하는 장치의 개념도이다.
도 3은 다른 실시예에 따라 복수 개의 안테나를 이용하여 단말과 통신하는 장치의 개념도이다.
도 4는 일실시예에 따른 슬라이딩 윈도우 알고리즘 기반의 제1 윈도우 선택 과정을 설명하는 도면이다.
도 5는 일실시예에 따른 통신 장치의 효율을 나타내는 도면이다.
도 6은 다른 실시예에 따른 통신 장치의 효율을 나타내는 도면이다.
도 7은 일실시예에 따라 복수 개의 안테나를 이용하여 단말과 통신하는 방법을 도시하는 흐름도이다.
이하에서, 일부 실시예들을, 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
아래 설명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어를 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 관례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다.
또한 특정한 경우는 이해를 돕거나 및/또는 설명의 편의를 위해 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 설명 부분에서 상세한 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 아래 설명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌 그 용어가 가지는 의미와 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 이해되어야 한다.
명세서 전체에서, 제1 윈도우는 네트워크 시스템에 존재하는 복수 개의 안테나 중 사용자 단말과의 통신에 이용되는 안테나 그룹을 의미하며, 상기 네트워크 시스템의 시스템 용량이 최대화되도록 선택될 수 있다.
도 1은 일실시예에 따라 복수 개의 안테나를 이용하여 단말과 통신하는 통신 장치(100)를 도시하는 블록도이다.
상기 통신 장치(100)는 복수의 사용자에게 대량의 전송 안테나를 이용하여 동시에 데이터를 전송하는 다중 사용자 다중 안테나(Multi-user Massive Multi-Input Multi-Output, MU-MIMO) 시스템에서 안테나를 선택하는 기술에 연관된다.
Massive MIMO 시스템에서는 대량의 안테나를 활용함으로써, 시스템 성능을 획기적으로 개선할 수 있으나, 그로 인하여 안테나 개수만큼의 baseband와 RF 부분이 필요하여 장비의 사이즈, 복잡도, 장비 가격 등에서 많은 문제점이 발생할 수 있다.
이러한 문제점들은 전체 N(N은 자연수임)개의 안테나 중 일부의 안테나만을 적응적으로 선택하여 전송하는 방식을 통해 상당 부분 해결될 수 있다.
그러나, 안테나 선택에 있어, 조합의 문제로 NCS에 해당하는 복잡도가 발생되며, 전체 안테나의 개수 N이 커질수록 그 복잡도는 더욱 증가한다.
또한, 선택된 안테나에 적용하는 빔포밍(beam forming) 방식에 따라, 기지국에서의 계산량이 기하급수적으로 증가할 수 있어, 실제 시스템에서의 구현에 어려움이 따른다.
이를 보완하기 위해, 상기 통신 장치(100)는 대량의 안테나를 이용하는 경우에도 복잡도와 비용 증가 문제를 개선할 수 있는 안테나 선택 및 통신 기술을 제시하고자 한다.
상기 통신 장치(100)는 정렬부(110), 계산부(120), 및 선택부(130)로 구성될 수 있다.
상기 정렬부(110)는 상기 복수 개의 안테나를 미리 지정된 기준에 의해 정렬할 수 있다.
상기 미리 지정된 기준은 상기 통신 장치(100)와 통신하는 다중 사용자 별 채널 이득에 기초하여 결정될 수 있다.
또한, 상기 미리 지정된 기준은 상기 다중 사용자 별 채널 이득이 큰 안테나부터 내림차순으로 상기 복수 개의 안테나를 정렬하는 것일 수 있다.
상기 계산부(120)는 상기 정렬된 상기 복수 개의 안테나를 복수 개의 안테나 그룹으로 그룹핑한 복수 개의 윈도우 각각에 대해, 시스템 용량을 계산할 수 있다.
상기 복수 개의 윈도우 각각은 상기 정렬의 순서 상 서로 이웃한 S 개(단, S는 자연수임)의 안테나들로 그룹핑한 안테나 집합일 수 있다.
상기 선택부(130)는 상기 복수 개의 윈도우 중 상기 시스템 용량이 최대인 제1 윈도우를 선택할 수 있다.
상기 통신 장치(100)는 상기 선택부(130)에 의해 선택된 상기 제1 윈도우에 포함되는 안테나들을 이용하여 상기 단말로 데이터를 전송할 수 있다.
이 경우, 상기 선택부(130)는 슬라이딩 윈도우 알고리즘을 이용하여 상기 제1 윈도우를 선택할 수 있다.
슬라이딩 윈도우 알고리즘을 이용하여 상기 선택부(130)가 상기 제1 윈도우를 선택하는 과정은 도 4에서 후술한다.
상기 복수 개의 안테나는 상기 통신 장치(100)에 연관되는 극 다중 안테나(Massive Multi-Input Multi-Output)의 적어도 일부일 수 있다.
또한, 상기 통신 장치(100)는 다중 사용자 다중 안테나(MU-MIMO) 시스템에 연관되며, 이 경우 상기 복수 개의 안테나는 상기 시스템에 포함된 다중 안테나의 적어도 일부일 수 있다.
도 2는 일실시예에 따라 복수 개의 안테나를 이용하여 단말과 통신하는 장치의 개념도이다.
도 2를 참조하면, 다중 사용자 다중 안테나(MU-MIMO) 시스템에서 N개의 송신 안테나를 갖는 하나의 기지국이 K명의 사용자와 동시에 통신할 수 있다.
이 경우, 상기 K명의 사용자는 각각 복수 개의 안테나를 가질 수 있으나, 도 2의 실시예에서는 하나의 수신 안테나를 가정한다.
도 2에서, Si는 i번째 사용자에 전송되는 신호를 나타내며, vi는 N×1의 빔포밍(beamforming) 벡터를 나타낸다.
이 때, 전체적인 송신 신호 X는 수학식 1 및 수학식 2와 같이 N×1의 벡터로 표현될 수 있다.
Figure pat00001
Figure pat00002
그러나, 다중 사용자 빔포밍 방식(Multi-user Beamforming scheme)에서는 전체적인 채널은 K×N의 행렬로 모델링될 수 있으며, 이는 수학식 3으로 표현될 수 있다.
Figure pat00003
수학식 3에서,
Figure pat00004
는 j번째 베이스 스테이션(Base Station)과 i번째 사용자의 수신 안테나 간의 채널 계수(Channel Coefficient)를 의미한다.
또한,
Figure pat00005
는 1×N의 행 행렬(row matrix)로서 N개의 송신 안테나와 i번째 사용자 간의 전체 채널 계수를,
Figure pat00006
는 K×1의 열 행렬(column matrix)로서 j번째 송신 안테나와 K명의 사용자 간의 전체 채널 계수를 각각 나타낸다.
송신 신호 X가 채널을 통해 송신되는 경우, i번째 사용자가 수신하는 신호는 수학식 4와 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00007
여기서, ni는 평균이 0이고, 분산이 1인 additive white Gaussian noise의 확률 변수이다.
그리고, i번째 사용자의 SINR(Single-to-Interface plus Noise Ratio)는 수학식 5와 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00008
이 때, 모든 채널 계수들은 평균이 0이고, 분산이 1인 Complex Gaussian random value이며, 각각의 채널 계수는 모두 독립적(independent)이고 동일 분산(identically distributed) 값을 가진다고 가정할 수 있다.
또한, 상기 채널 계수가 하나의 전송 구간 동안 시간에 대한 변화율이 매우 적은 물리량을 포함하며, 각각의 전송 구간에 대해 무작위적인 값이라 가정할 수 있다.
한편, 상기 통신 장치(100)는, 전체 N개의 안테나 중 신호를 전송하는 데 선택된 일부 S개의 안테나를 제외한 나머지 안테나는 사용하지 않는 방식의 다른 실시예를 구현 가능하며, 이는 도 3과 같이 수행될 수 있다.
상기 통신 장치(100)는 상기 정렬부(110)를 이용하여, N개의 안테나를 모든 사용자들에 대한 채널 이득에 따라 평가하고, 평가 결과에 기초하여
Figure pat00009
와 같이 정렬할 수 있다.
상기 정렬된 채널 벡터는
Figure pat00010
에 의해,
Figure pat00011
와 같이 지표화될 수 있다.
상기와 같이 지표화되어 정렬된 채널 벡터 중 상기 통신 장치(100)에 의해 통신에 이용될 안테나는, 일실시예에 따라 슬라이딩 윈도우 기반의 알고리즘을 통해 선택될 수 있다.
일실시예에 따른 슬라이딩 윈도우 알고리즘 기반의 제1 윈도우 선택 과정은 도 4와 같이 설명될 수 있다.
상기 정렬부(110)에 의해 정렬된 복수 개의 안테나는, 복수 개의 안테나 그룹으로 그룹핑되어 복수 개의 윈도우로 구성될 수 있다.
이를테면, 상기 복수 개의 윈도우 각각은 상기 정렬의 순서 상 서로 이웃한 S 개(단, S는 N보다 작거나 같은 자연수)의 안테나들로 그룹핑 한 안테나 집합일 수 있다.
상기 복수 개의 윈도우 각각에 대한 시스템 용량은 상기 계산부(120)를 통해 계산될 수 있으며, 상기 시스템 용량의 계산 결과에 기초하여 상기 통신 장치(100)에서 이용될 제1 윈도우가 선택될 수 있다.
상기 제1 윈도우는 네트워크 시스템에 존재하는 복수 개의 안테나 중 사용자 단말과의 통신에 이용되는 안테나 그룹을 의미하며, 상기 네트워크 시스템의 시스템 용량이 최대화되도록 선택될 수 있다.
도 3에서 지표화된 채널 벡터들에 대하여, 정렬 순서대로 S개씩 하나의 윈도우로 설정되면, 차례로 한 개의 안테나 요소씩 이동하면서 윈도우를 구성하여 복수 개의 윈도우가 생성될 수 있다.
이에 따라, 상기 복수 개의 윈도우는 N-S+1 개(여기서, N은 전체 안테나 개수를, S는 선택할 안테나의 개수 또는 각 윈도우를 구성하는 안테나의 개수를 의미한다) 생성될 수 있다.
상기 복수 개의 윈도우 중 w번째 윈도우에 대한 i번째 사용자의 SINR은 수학식 6과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00012
여기서,
Figure pat00013
는 S개의 안테나를 포함하고 있는 w번째 윈도우로부터 얻어진 i번째 사용자의 채널 계수를 의미하며, 이는 구체적으로 수학식 7과 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00014
또한, w번째 윈도우에 대한 전체 사용자 전송 속도의 합(sum-rate)인 cw는 수학식 8과 같이 계산될 수 있다.
Figure pat00015
한편, 상기 선택부(130)는 상기 복수 개의 윈도우 중 시스템 용량이 최대인 윈도우를 선택해야 한다.
이에 따라, sum-rate가 가장 높은 S개의 연속되는 안테나를 가지는 제1 윈도우는 수학식 9와 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00016
마지막으로, H에 관한 전체 평균 sum-rate는, 수학식 10과 같이
Figure pat00017
를 평균함으로써 구할 수 있다.
Figure pat00018
도 5 및 도 6은 일실시예에 따른 통신 장치의 효율을 나타내는 도면으로, 도 5는 송신 안테나가 N=100이고, SNR이 0dB일 때의 sum-rate를, 도 6은 송신 안테나가 N=200일 때의 sum-rate를 각각 나타낸다.
noise를 unit-variance로 가정하였으므로, 베이스 스테이션(BS)에서 이용할 수 있는 전체 전송 파워 P는 SNR로 설명할 수 있다.
도 5에서 (a)는 사용자의 수가 10인 경우(K=10)를, (b)는 사용자의 수가 20인 경우(K=20)를 각각 나타낸다.
도 5에서 510의 그래프를 보면, 송신에 사용되는 안테나의 개수 S가 줄어들수록 sum-rate 또한 감소하며, 이는 베이스 스테이션(BS)의 array gain이 감소하기 때문이다.
사용자의 수(K)가 증가하는 경우, 도 5(b)의 510 및 520의 그래프는 도 5(a)의 530 및 540의 그래프보다 가파른 감소를 보여주는데, 이는 각각의 유저가 충분한 이득을 달성할 수 없기 때문이다.
이는, 사용자의 증가에 따라 Array의 부족이 발생한 것으로 이해될 수 있으나, 일방적 방식(530)에 비해 상기 통신 장치(100)에 의한 방식(540)에서 여전히 더 좋은 성능을 나타냄을 확인할 수 있다.
송신 안테나의 개수 N이 증가하는 경우에 대한 sum-rate는 도 6과 같이 나타난다.
도 6(a)를 참조하면, 선택되는 안테나의 개수 S=195인 경우, 상기 통신 장치(100)에 의한 방식(620)의 sum-rate가 S=N=200인 경우보다 높아짐을 확인할 수 있다.
다시 말해, 상기 통신 장치(100)에 의한 안테나 선택 방식에서 sum-rate가, 안테나 선택이 없는 방식(610)보다 더 높음을 알 수 있다.
이는, 낮은 채널 이득을 갖는 안테나들에 균등하게 할당되던 전송 전력을, 높은 채널 이득을 갖는 안테나에 할당함으로써 보다 효율적으로 활용될 수 있기 때문이다.
도 7은 일실시예에 따라 복수 개의 안테나를 이용하여 단말과 통신하는 통신 장치(100)의 통신 방법을 도시하는 흐름도이다.
단계 710에서는, 상기 정렬부(110)가 상기 복수 개의 안테나를 미리 지정된 기준에 의해 정렬할 수 있다.
상기 미리 지정된 기준은 상기 통신 장치(100)와 통신하는 다중 사용자 별 채널 이득에 기초하여 결정될 수 있으며, 상기 다중 사용자 별 채널 이득이 큰 안테나부터 내림차순으로 상기 복수 개의 안테나를 정렬하는 방식일 수 있다.
단계 720에서는, 상기 정렬부(110)가 상기 정렬된 상기 복수 개의 안테나를 복수 개의 안테나 그룹으로 그룹핑하여, 복수 개의 윈도우로 구성할 수 있다.
상기 복수 개의 윈도우 각각은 상기 정렬의 순서 상 서로 이웃한 S 개(단, S는 자연수임)의 안테나들로 그룹핑한 안테나 집합일 수 있다.
단계 730에서는, 상기 계산부(120)가 상기 복수 개의 윈도우 각각에 대해, 시스템 용량을 계산할 수 있다.
단계 740에서는, 상기 선택부(130)가 상기 복수 개의 윈도우 중 상기 시스템 용량이 최대인 제1 윈도우를 선택할 수 있다.
상기 통신 장치(100)는 상기 선택부(130)에 의해 선택된 상기 제1 윈도우에 포함되는 안테나들을 이용하여 상기 단말로 데이터를 전송할 수 있다.
이 경우, 상기 선택부(130)는 슬라이딩 윈도우 알고리즘을 이용하여 상기 제1 윈도우를 선택할 수 있다.
상기 복수 개의 안테나는 상기 통신 장치(100)에 연관되는 극 다중 안테나(Massive Multi-Input Multi-Output)의 적어도 일부일 수 있다.
또한, 상기 통신 장치(100)는 다중 사용자 다중 안테나(MU-MIMO) 시스템에 연관되며, 이 경우 상기 복수 개의 안테나는 상기 시스템에 포함된 다중 안테나의 적어도 일부일 수 있다.
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, 콘트롤러, 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 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
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 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 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.
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. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
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.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (15)

  1. 복수 개의 안테나를 이용하여 단말과 통신하는 통신 장치에 있어서,
    상기 복수 개의 안테나를 미리 지정된 기준에 의해 정렬하는 정렬부;
    상기 정렬된 상기 복수 개의 안테나를 복수 개의 안테나 그룹으로 그룹핑한 복수 개의 윈도우 각각에 대해, 시스템 용량을 계산하는 계산부; 및
    상기 복수 개의 윈도우 중 상기 시스템 용량이 최대인 제1 윈도우를 선택하는 선택부
    를 포함하는 통신 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 윈도우에 포함되는 안테나들을 이용하여 상기 단말로 데이터를 전송하는 통신 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 복수 개의 윈도우 각각은 상기 정렬의 순서 상 서로 이웃한 S 개 - 단, S는 자연수임 - 의 안테나들로 그룹핑 한 안테나 집합인 통신 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 복수 개의 안테나는 상기 통신 장치에 연관되는 극 다중 안테나(Massive Multi-Input Multi-Output)의 적어도 일부인 통신 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 통신 장치는 다중 사용자 다중 안테나(Multi-user Massive Multi-Input Multi-Output, MU-MIMO) 시스템에 연관되며, 상기 복수 개의 안테나는 상기 시스템에 포함된 다중 안테나의 적어도 일부인 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 미리 지정된 기준은 상기 통신 장치와 통신하는 다중 사용자 별 채널 이득에 기초하여 결정되는 통신 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 미리 지정된 기준은 상기 다중 사용자 별 채널 이득이 큰 안테나부터 내림차순으로 상기 복수 개의 안테나를 정렬하는 것인 통신 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 선택부는 슬라이딩 윈도우 알고리즘을 이용하여 상기 제1 윈도우를 선택하는 통신 장치.
  9. 복수 개의 안테나를 이용하여 단말과 통신하는 통신 장치의 통신 방법에 있어서,
    상기 복수 개의 안테나를 미리 지정된 기준에 의해 정렬하는 단계;
    상기 정렬된 상기 복수 개의 안테나를 복수 개의 안테나 그룹으로 그룹핑한 복수 개의 윈도우 각각에 대해, 시스템 용량을 계산하는 단계; 및
    상기 복수 개의 윈도우 중 상기 시스템 용량이 최대인 제1 윈도우를 선택하는 단계
    를 포함하는 통신 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 복수 개의 윈도우 각각은 상기 정렬의 순서 상 서로 이웃한 S 개 - 단, S는 자연수임 - 의 안테나들로 그룹핑 한 안테나 집합인 통신 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 미리 지정된 기준은 상기 통신 장치와 통신하는 다중 사용자 별 채널 이득에 기초하여 결정되는 통신 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 미리 지정된 기준은 상기 다중 사용자 별 채널 이득이 큰 안테나부터 내림차순으로 상기 복수 개의 안테나를 정렬하는 것인 통신 방법.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 제1 윈도우는 슬라이딩 윈도우 알고리즘을 이용하여 선택되는 통신 방법.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 제1 윈도우에 포함되는 안테나들을 이용하여 상기 단말로 데이터를 전송하는 단계
    를 더 포함하는 통신 방법.
  15. 제9항 내지 제14항 중 어느 한 항의 안테나 선택 방법을 수행하는 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
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