KR20180135091A - 무선 시스템들의 코히어런스의 영역들을 이용하기 위한 시스템들 및 방법들 - Google Patents

Abstract

상이한 사용자들에 대한 복수의 비-간섭 데이터 스트림들을 생성하기 위해 무선 채널들의 코히어런스의 영역들을 이용하는 복수 사용자(MU)-복수 안테나 시스템(MAS). 일 실시예에서, 비-선형 프리코딩 또는 선형 프리코딩이 상이한 사용자들에 대한 코히어런스의 개별 영역들을 생성하기 위해 사용된다. 예로서, 비-선형 프리코딩은 더티 페이퍼 코딩(DPC) 또는 톰린슨-하라시마 프리코딩을 포함하고, 선형 프리코딩은 블록 다이어그놀리제이션(BD) 또는 제로-포싱 빔포밍(ZF-BF)을 포함한다. 제한 피드백 기법들이 또한 채널 상태 정보(CSI)를 복수의 사용자들에서 MU-MAS로 송신하기 위해 사용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 코드북이 송신 어레이의 방사 필드를 스팬하는 기저 함수들에 기반하여 형성된다. 게다가, 프리코딩은 도플러 효과에 기인하여 무선 채널이 변경됨에 따라 사용자들에 대한 코히어런스의 비-간섭 영역들을 생성하기 위해 지속적으로 업데이트될 수 있다. 게다가, 코히어런스의 영역들의 크기는 사용자들의 분포에 따라 동적으로 조정될 수 있다.

Description

무선 시스템들의 코히어런스의 영역들을 이용하기 위한 시스템들 및 방법들{SYSTEMS AND METHODS TO EXPLOIT AREAS OF COHERENCE IN WIRELESS SYSTEMS}

관련된 출원들

본 출원은 다음의 공동-계류중인 미국 특허 출원들의 일부-계속출원이다:

"Systems And Methods To Coordinate Transmissions In Distributed Wireless Systems Via User Clustering"이란 제목으로 2010년 11월 1일자로 출원된 미국 출원번호 제12/917,257호,

"Interference Management, Handoff, Power Control And Link Adaptation In Distributed-Input Distributed-Output (DIDO) Communication Systems"이란 제목으로 2010년 6월 16일자로 출원된 미국 출원번호 제12/802,988호,

"System And Method For Adjusting DIDO Interference Cancellation Based On Signal Strength Measurements"이란 제목으로 2010년 6월 16일자로 출원된 미국 출원번호 제12/802,976호,

"System And Method For Managing Inter-Cluster Handoff Of Clients Which Traverse Multiple DIDO Clusters"이란 제목으로 2010년 6월 16일자로 출원된 미국 출원번호 제12/802,974호,

"System And Method For Managing Handoff Of A Client Between Different Distributed-Input-Distributed-Output (DIDO) Networks Based On Detected Velocity Of The Client"이란 제목으로 2010년 6월 16일자로 출원된 미국 출원번호 제12/802,989호,

"System And Method For Power Control And Antenna Grouping In A Distributed-Input-Distributed-Output (DIDO) Network"이란 제목으로 2010년 6월 16일자로 출원된 미국 출원번호 제12/802,958호,

"System And Method For Link adaptation In DIDO Multicarrier Systems"이란 제목으로 2010년 6월 16일자로 출원된 미국 출원번호 제12/802,975호,

"System And Method For DIDO Precoding Interpolation In Multicarrier Systems"이란 제목으로 2010년 6월 16일자로 출원된 미국 출원번호 제12/802,938호,

"System and Method For Distributed Antenna Wireless Communications"이란 제목으로 2009년 12월 3일자로 출원된 미국 출원번호 제12/630,627호,

"System and Method For Distributed Input-Distributed Output Wireless Communications"이란 제목으로 2008년 6월 20일자로 출원된 미국 출원번호 제12/143,503호;

"System and Method for Distributed Input Distributed Output Wireless Communications"이란 제목으로 2007년 8월 20일자로 출원된 미국 출원번호 제11/894,394호;

"System and method for Distributed Input-Distributed Wireless Communications"이란 제목으로 2007년 8월 20일자로 출원된 미국 출원번호 제11/894,362호;

"System and Method For Distributed Input-Distributed Output Wireless Communications"이란 제목으로 2008년 8월 20일자로 출원된 미국 출원번호 제11/894,540호;

"System and Method For Spatial-Multiplexed Tropospheric Scatter Communications"이란 제목으로 2005년 10월 21일자로 출원된 미국 출원번호 제11/256,478호;

"System and Method For Enhancing Near Vertical Incidence Skywave ("NVIS") Communication Using Space-Time Coding"이란 제목으로 2004년 4월 2일자로 출원된 미국 출원번호 제10/817,731호.

종래 기술의 다중-사용자 무선 시스템들은 단지 단일 기지국 또는 몇몇 기지국들만을 포함할 수 있다.

다른 WiFi 액세스 포인트들(예를 들면, 시골 가정 내의 DSL에 부속된 WiFi 액세스 포인트)이 없는 영역의 광대역 무선 인터넷 연결에 부속된(attached) 단일 WiFi 기지국(예를 들면, 2.4㎓ 802.11b,g 또는 n 프로토콜들을 활용함)은 그 송신 범위 내인 하나 또는 둘 이상의 사용자들에 의해 공유되는 단일 기지국인 비교적 단순한 다중-사용자 무선 시스템의 예이다. 사용자가 무선 액세스 포인트와 같은 방에 있는 경우, 사용자는 전형적으로 송신 중단들이 거의 없는 고속 링크를 경험할 것이다(예를 들면, 마이크로파 오븐들과 같은 2.4㎓ 간섭기(interferer)로부터의 패킷 손실이 있을 수 있지만, 다른 WiFi 디바이스들과 공유하는 스펙트럼으로부터는 패킷 손실이 없음), 사용자가 중간 거리에 떨어져 있거나, 사용자와 WiFi 액세스 포인트 사이의 경로에 몇몇 장애물들이 있는 경우, 사용자는 아마도 중간-속도 링크를 경험할 것이다. 사용자가 WiFi 액세스 포인트의 범위의 가장자리(edge)에 도달하고 있는 경우, 사용자는 아마도 저속 링크를 경험할 것이고, 채널에 대한 변화들이 이용가능한 레벨들 아래로 떨어지는 신호 SNR을 초래하는 경우, 주기적인 드롭-아웃(drop-out)들이 이루어질 수 있다. 그리고, 최종적으로, 사용자가 WiFi 기지국의 범위를 넘어서는 경우, 사용자는 전혀 링크를 갖지 못할 것이다.

복수의 사용자들이 WiFi 기지국에 동시에 액세스하면, 이용가능한 데이터 스루풋(throughput)은 그들 사이에서 공유된다. 상이한 사용자들이 전형적으로 주어진 시간에 WiFi 기지국에 대한 상이한 스루풋 요구들을 주문할 것이지만, 때때로 총 스루풋 요구들이 WiFi 기지국에서 사용자들까지의 이용가능한 스루풋을 초과하면, 일부 또는 모든 사용자들은 그들이 시도하고 있는 것보다 작은 데이터 스루풋을 수신할 것이다. WiFi 액세스 포인트가 매우 많은 수의 사용자들 사이에서 공유되는 극단적인 상황에서, 각 사용자에 대한 스루풋은 크롤링(crawl) 및 더 나쁜 것으로 둔화될 수 있고, 각 사용자에 대한 데이터 스루풋은 다른 사용자들이 서빙되는 동안 데이터 스루풋이 전혀 없는 긴 주기들에 의해 분리된 짧은 버스트(burst)들에 도달할 수 있다. 이런 "고르지 못한" 데이터 전달은 미디어 스트리밍과 같은 특정 애플리케이션들을 악화시킬 수 있다.

많은 수의 사용자들이 있는 상황들의 추가 WiFi 기지국의 부가는 단지 어느 정도만 도움이 될 것이다. 미국의 2.4㎓ ISM 대역 내에서, WiFi용으로 사용될 수 있는 3개의 비-간섭 채널들이 있고, 동일 커버리지 영역의 3개의 WiFi 기지국들이 상이한 비-간섭 채널을 각각 사용하도록 구성되면, 복수의 사용자들 사이에서 커버리지 영역의 총 수루풋은 3배까지 증가할 것이다. 그러나, 그외에, 스펙트럼을 이용하여 "교대함"으로써 시간-분할 다중 액세스(TDMA)를 효과적으로 이용하여 WiFi 기지국들이 그들 사이에서 동일한 이용가능한 스펙트럼의 공유를 시작할 것이기 때문에, 동일 커버리지 영역의 추가 WiFi 기지국들의 부가는 총 스루풋을 증가시키지 않을 것이다. 이런 상황은 종종 공동 주택들 내와 같은 높은 인구 밀도를 갖는 커버리지 영역에서 볼 수 있다. 예를 들면, 사용자의 액세스 포인트가 기지국에 액세스하는 클라이언트 디바이스와 동일한 방에 있는 경우에도, WiFi 어댑터를 갖는 대규모 아파트의 사용자는 동일 커버리지 영역에 있는 다른 사용자들을 서빙하는 수십의 다른 간섭 WiFi 네트워크들(예를 들면, 다른 아파트들)에 기인하여 매우 불량한 수루풋을 풍부하게 경험할 수 있다. 링크 품질이 그 상황에서 우수할 것 같을지라도, 사용자는 사용자에 대한 유효한 스루풋을 감소시키는, 동일 주파수 대역에서 동작하는 이웃 WiFi 어댑터들로부터 간섭을 수신하고 있을 수 있다.

WiFi와 같은 무허가 스펙트럼, 및 허가 스펙트럼 양자를 포함하는 현재의 다중사용자 무선 시스템들은 몇몇 제한들을 겪는다. 이들은 커버리지 영역, 다운링크(DL) 데이터 레이트 및 업링크(UL) 데이터 레이트를 포함한다. WiMAX 및 LTE와 같은 다음 세대 무선 시스템들의 주요 목표들은 복수-입력 복수-출력(MIMO) 기술을 통하여 DL 및 UL 데이터 레이트 및 커버리지 영역을 개선하는 것이다. MIMO는 링크 품질(더 넓은 커버리지를 초래하는) 또는 데이터 레이트(모든 사용자에 대하여 다중 비-간섭 공간 채널들 생성함으로써)를 개선하기 위해 무선 링크들의 송신측 및 수신측에서 다중 안테나들을 사용한다. 충분한 데이터 레이트가 모든 사용자에 대하여 이용가능하면(용어 "사용자" 및 "클라이언트"가 본 명세서에서 교환가능하게 사용됨에 주의하라), 그러나, 복수의 사용자들(단일 사용자대신)에 대하여 비-간섭 채널들을 생성하기 위해 다중사용자 MIMO(MU-MIMO) 기법들에 따라 채널 공간 다이버시티(diversity)를 이용하는 것이 바람직할 수 있다. 예를 들면, 다음 참고문헌들을 참고하라:

G. Caire and S. Shamai, "On the achievable throughput of a multiantenna Gaussian broadcast channel," IEEE Trans. Info.Th., vol. 49, pp. 1691-1706, July 2003.

P. Viswanath and D. Tse, "Sum capacity of the vector Gaussian broadcast channel and uplink-downlink duality," IEEE Trans. Info. Th., vol. 49, pp. 1912-1921, Aug. 2003.

S. Vishwanath, N. Jindal, and A. Goldsmith, "Duality, achievable rates, and sum-rate capacity of Gaussian MIMO broadcast channels," IEEE Trans. Info. Th., vol. 49, pp. 2658-2668, Oct. 2003.

W. Yu and J. Cioffi, "Sum capacity of Gaussian vector broadcast channels," IEEE Trans. Info. Th., vol. 50, pp. 1875-1892, Sep. 2004.

M. Costa, "Writing on dirty paper," IEEE Transactions on Information Theory, vol. 29, pp. 439-441, May 1983.

M. Bengtsson, "A pragmatic approach to multi-user spatial multiplexing," Proc. of Sensor Array and Multichannel Sign.Proc. Workshop, pp. 130-134, Aug. 2002.

K.-K. Wong, R. D. Murch, and K. B. Letaief, "Performance enhancement of multiuser MIMO wireless communication systems," IEEE Trans. Comm., vol. 50, pp. 1960- 1970, Dec. 2002.

M. Sharif and B. Hassibi, "On the capacity of MIMO broadcast channel with partial side information," IEEE Trans. Info.Th., vol. 51, pp. 506-522, Feb. 2005.

예를 들면, 10㎒ 대역폭, 16-QAM 변조 및 3/4 레이트(3bps/㎐의 스펙트럼 효율을 산출하는)를 갖는 순방향 오류 정정(FEC) 코딩의 MIMO 4×4 시스템들(즉, 4개의 송신 및 4개의 수신 안테나들)에서, 모든 사용자에 대하여 물리 계층에서 달성 가능한 이상적 피크 데이터 레이트는 4×30Mbps = 120Mbps인데, 이는 고화질 비디오 콘텐츠(단지 ~10Mbps만을 요구할 수 있는)를 전달하기 위해 요구되는 것보다 훨씬 높다. 4개의 송신 안테나들, 4명의 사용자들 및 사용자당 단일 안테나를 갖는 MU-MIMO 시스템들에서, 이상적 시나리오들(즉, 독립적인 균등하게 분산된(i.i.d.) 채널들)에서, 다운링크 데이터 레이트는 4명의 사용자들에 걸쳐 공유될 수 있고, 채널 공간 다이버시티는 사용자들에 대하여 4개의 병렬 30Mbps 데이터 링크를 생성하기 위해 이용될 수 있다.

상이한 MU-MIMO 방식들은 예를 들면, 다음에서 설명된 바와 같이, LTE 표준의 일부로서 제안되어 왔다: 3GPP, "Multiple Input Multiple Output in UTRA", 3GPP TR 25.876 V7.0.0, Mar. 2007; 3GPP, "Base Physical channels and modulation", TS 36.211, V8.7.0, May 2009; 및 3GPP, "Multiplexing and channel coding", TS 36.212, V8.7.0, May 2009. 그러나, 이런 방식들은 DL 데이터 레이트의 단지 2X 개선까지만 4개의 송신 안테나들에 제공할 수 있다. ArrayComm와 같은 기업들에 의한 표준 및 등록 셀룰러 시스템들에서 MU-MIMO 기법들의 현실적인 구현들(예를 들면, ArrayComm의 "Field-proven results", http://www.arravcomm.com/serve.php?page=proof 참조)은 공간 분할 다중 액세스(SDMA)를 통하여 DL 데이터 레이트의 ~3X 증가까지(4개의 전송 안테나를 사용할 경우) 산출했다. 셀룰러 네트워크들의 MU-MIMO 방식들의 주요 제한사항은 송신 측의 공간 다이버시티의 부족이다. 공간 다이버시티는 안테나 간격 및 무선 링크들의 다중경로 각도 확산(angular spread)의 함수이다. MU-MIMO 기법들을 이용하는 셀룰러 시스템들에서, 기지국의 송신 안테나는 전형적으로 함께 클러스링(cluster)되고, 안테나 지지 구조체들(물리적으로 높든 아니든, 본 명세서에서 "타워(tower)"로서 지칭됨)에 관한 제한된 부지(real estate)에 기인하여 그리고 타워들이 위치될 수 있는 제한사항들에 기인하여 단지 하나 또는 둘의 파장들만이 떨어져 배치된다. 게다가, 셀 타워들이 전형적으로 더 높은 커버리지를 산출하기 위해 장애물들 위에(10미터 이상) 아주 높이 배치되기 때문에, 다중경로 각도 확산은 낮다.

셀룰러 시스템 전개(deployment)가 갖는 다른 현실적인 사안들은 셀룰러 안테나 위치들에 대한 과도한 비용 및 위치들의 제한된 이용가능성(예를 들면, 안테나 배치에 관한지방자치 규제들, 부지의 비용, 물리적 장애물들 등에 기인한), 및 송신기들에 대한 네트워크 접속성(connectivity)(본 명세서에서 "백홀(backhaul)"로 지칭됨)의 비용 및/또는 이용가능성을 포함한다. 게다가, 셀룰러 시스템들은 벽들, 천정들, 바닥들, 가구 및 다른 장애물들로부터의 손실들에 기인하여 종종 건물들에 깊이 위치한 클라이언트들에 도달하는 것이 곤란하다.

실제로, 광역 네트워크 무선용 셀룰러 구조의 전체 개념은 동일 주파수를 이용하고 있는 송신기들(기지국들 또는 사용자들) 가운데 간섭을 회피하기 위해 셀룰러 타워들의 훨씬 엄격한 배치, 인접 셀들 사이의 주파수들의 교체, 및 빈번한 섹터화(sectorization)를 전제로 한다. 결과적으로, 주어진 셀의 주어진 섹터는 셀 섹터에서 사용자들의 모두 사이에서 DL 및 UL 스펙트럼의 공유 블록이 되는데, 셀 섹터는 그 다음 주로 시간 도메인에서만 이들 사용자들 사이에서 공유된다. 예를 들면, 시간 분할 다중 액세스(TDMA) 및 코드 분할 다중 액세스(CDMA) 양자에 기반한 셀룰러 시스템들은 시간 도메인에서 사용자들 사이에서 스펙트럼을 공유한다. 이런 셀룰러 시스템들에 섹터화를 오버레이(overlay)함으로써, 아마 2-3X 공간-시간 도메인 이득이 달성될 수 있다. 그리고, 그 다음 이런 시스템들에 MU-MIMO 시스템을 오버레이함으로써, 이전에 설명된 바와 같이, 아마 다른 2-3X 공간-시간 도메인 이득이 달성될 수 있다. 그러나, 셀룰러 시스템의 셀들 및 섹터들이 전형적으로 고정된 위치들이고, 종종 타워들이 배치될 수 있는 곳에 좌우되는 것을 고려하면, 심지어 이런 제한된 이득들은, 주어진 시간의 사용자 밀도(또는 데이터 레이트 요구들)가 타워/섹터 배치와 잘 조화되지 않으면, 이용하기 곤란하다. 셀룰러 스마트 폰 사용자는 종종 사용자가 전혀 어떤 문제 없이 통화하고 있거나 웹 페이지에서 다운로딩하고 있을 수 있는 이런 오늘의 결과를 경험하고, 그 다음 새로운 위치로의 운전(또는 심지어 보행) 후, 갑자기 음성 품질 저하 또는 크롤링으로의 웹 페이지 둔화를 겪거나, 또는 심지어 완전하게 연결을 상실할 것이다. 그러나, 다른 날에, 사용자는 각 위치에서 정확히 반대로 발생할 수 있다. 아마도 사용자가 경험하고 있는 것은, 환경적 조건들이 동일하다고 가정하면, 사용자 밀도(또는 데이터 레이트 요구들)는 크게 가변적이지만, 주어진 위치의 사용자들 사이에서 공유될 이용가능한 전체 스펙트럼(및 그에 의해 종래 기술의 기법들을 이용한 전체 데이터 레이트)은 주로 고정된다는 사실이다.

게다가, 종래 기술의 셀룰러 시스템들은 상이한 인접 셀들에서 상이한 주파수, 전형적으로 3개의 상이한 주파수들의 이용에 의존한다. 주어진 양의 스펙트럼에 대하여, 이는 3X 만큼 이용가능한 데이터 레이트를 감소시킨다.

그래서, 요약하면, 종래 기술의 셀룰러 시스템들은 셀룰러화(cellularization)에 기인하여 스펙트럼 활용에 아마 3X를 상실할 수 있고, 섹터화를 통하여 아마 3X에 의해 그리고 MU-MIMO 기법들을 통하여 3X 이상에 의한 스펙트럼 활용을 개선할 수 있고, 넷(net) 3*3/3 = 3X 잠재적인 스펙트럼 이용을 초래할 수 있다. 그 다음, 그 대역폭은 전형적으로 사용자들이 주어진 시간에 어떤 셀의 어떤 섹터에 속하는지에 기반하여 시간 도메인에서 사용자들 사이에서 분할된다. 주어진 사용자의 데이터 레이트 요구들이 전형적으로 사용자의 위치와 무관하지만, 이용가능한 데이터 레이트가 사용자와 기지국 사이의 링크 품질에 따라 변한다는 사실에 기인하여 초래하는 훨씬 더 비효율이 있다. 예를 들면, 셀룰러 기지국으로부터 더 거리가 먼 사용자는 전형적으로 기지국에 근접한 사용자보다 작은 이용가능한 데이터 레이트를 가질 것이다. 데이터 레이트가 전형적으로 주어진 셀룰러 섹터의 사용자들의 모두 사이에서 공유되기 때문에, 이와 같은 결과는 모든 사용자들이 불량한 링크 품질을 갖는 멀리 떨어진 사용자들(예를 들면, 셀의 가장자리 상에 있음)로부터의 높은 데이터 레이트 요구들에 의해 영향을 받을 수 있다는 것인데, 이는 이런 사용자들이 여전히 동일한 양의 데이터 레이트를 요구하고, 게다가, 데이터 레이트를 얻기 위해 공유 스펙트럼 중 더 많은 것을 소비하고 있을 것이기 때문이다.

WiFi(예를 들면, 802.11b, g, 및 n)에 의해 사용되는 것 및 White Spaces Coalition에 의해 제안된 것과 같은 제안된 다른 스펙트럼 공유 시스템들은, 사용자 범위 내의 기지국들에 의한 동시 송신들이 간섭을 초래하고, 예를 들면, 시스템들이 충돌 방지 및 공유 프로토콜들(collision avoidance and sharing protocols)을 이용하기 때문에, 스펙트럼을 매우 비효율적으로 공유한다. 이들 스펙트럼 공유 프로토콜들은 시간 도메인 내에 있고, 그래서, 많은 수의 간섭 기지국들 및 사용자들이 있는 경우, 각 기지국 자체가 스펙트럼 이용에 얼마나 효율적인지에 상관없이, 총괄하여 기지국들은 서로들 사이의 스펙트럼의 시간 도메인 공유에 제한된다. 다른 종래 기술의 스펙트럼 공유 시스템들은 이와 유사하게 기지국들(그것들은 타워들 상에 안테나들을 갖는 셀룰러 기지국들 또는 WiFi 액세스 포인트들(AP들)과 같은 작은 크기의 기지국들임) 사이의 간섭을 완화하기 위해 유사한 방법들에 의존한다. 이러한 방법들은 간섭의 범위를 제한하기 위해 기지국으로부터 송신 전력의 제한, 간섭의 영역을 좁히기 위한 빔포밍(beamforming)(합성 또는 물리적 수단을 통하여), 스펙트럼의 시간-도메인 멀티플레싱 및/또는 사용자 디바이스, 기지국 또는 양자 상에서 복수의 클러스터링된 안테나들을 갖는 MU-MIMO 기법들을 포함한다. 그리고, 가동중인 또는 최근 계획된 고급 셀룰러 네트워크들의 경우에, 자주 이들 기법들의 대부분이 동시에 사용된다.

그러나, 고급 셀룰러 시스템들조차도 스펙트럼을 이용하는 단일 사용자에 비하여 스펙트럼 이용에서 단지 약 3X 증가를 달성할 수 있다는 사실에 의해 분명한 것은 이러한 기술들의 모두가 커버리지의 주어진 영역에 대하여 공유된 사용자들 사이의 총 데이터 레이트를 증가시키기 위해 거의 처리되지 않았다는 것이다. 특히, 사용자에 관하여 주어진 커버리지 영역 크기들과 같이, 사용자의 증가에 맞추기 위해 주어진 양의 스펙트럼 내에서 이용가능한 데이터 레이트의 크기를 조정하는 것은 점점 어려워진다. 예를 들면, 셀룰러 시스템들로, 주어진 영역 내에서 총 데이터 레이트를 증가시키기 위해, 전형적으로 셀들은 더 작은 셀들(종종 나노-셀들(nano-cells) 또는 펨토 셀들(femto-cells)로 지칭됨)로 세분화된다. 이와 같은 작은, 셀들이 커버리지에 최소의 "데드 존(dead zones)"을 제공하도록, 게다가 동일 주파수를 사용하는 근방의 셀들 사이의 간섭을 피하도록, 타워들이 배치될 수 있는 위치, 그리고 타워들이 완전한 구조화 패턴으로 배치되어야 하는 요구조건들에 대한 제한사항들을 고려하면, 매우 고가일 수 있다. 근본적으로, 커버리지 영역은 계획되어야 하고, 타워들 또는 기지국들을 배치하기 위한 이용가능한 위치들이 식별되어야 하고, 그 다음, 이들 제약들을 고려하면, 셀룰러 시스템의 설계자들은 그들이 할 수 있는 최선을 다해야 한다. 그리고, 물론, 사용자 데이터 레이트 요구들이 시간에 따라 증가하면, 셀룰러 시스템의 설계자들은 커버리지 영역을 또 다시 재맵핑하고, 타워들 또는 기지국들에 대한 위치들을 찾기 위해 시도하며, 한번 더 환경들의 제약들 내에서 작업해야 한다. 그리고 매우 종종, 양호한 해결책이 정말 없고, 커버리지 영역의 데드 존들, 또는 불충분한 총 데이터 레이트 용량을 초래한다. 다시 말하면, 동일 주파수를 이용하는 타워들 또는 기지국들 사이의 간섭을 방지하기 위한 셀룰러 시스템의 엄격한 물리적 배치 요구조건들은 셀룰러 시스템 설계의 상당한 어려움들 및 제약들을 초래하고, 종종 사용자 데이터 레이트 및 커버리지 요구조건들을 충족시킬 수 없다.

소위 종래 기술의 "협동적(cooperative)" 및 "인지식(cognitive)" 라디오 시스템(radio system)들은 그것들이 서로들 사이의 간섭을 최소화할 수 있도록, 및/또는 그것들이 채널이 결점이 없을 때까지 대기하기 위해 다른 스펙트럼 사용에 대하여 잠재적으로 "청취(listen)"할 수 있도록 라디오들 내의 지능적인 알고리즘을 사용함으로써, 주어진 영역의 스펙트럼 이용을 증가시키도록 시도한다. 이와 같은 시스템들은 이와 같은 스펙트럼의 스펙트럼 이용을 증가하려는 노력으로, 특히 무허가 스펙트럼의 사용에 대하여 제안된다.

모바일 애드 혹 네트워크(mobile ad hoc network; MANET)( http://en.wikipedia.org/wiki/Mobile_ad_hoc_network 참조)는 피어-투-피어(peer-to-peer) 통신을 제공하도록 의도된 협동적 자가-구성(self-configuring) 네트워크의 예이고, 셀룰러 인프라 없이 라디오들 사이의 통신을 구축하기 위해 사용될 수 있으며, 충분한 저-전력 통신으로, 서로의 범위를 벗어나는 동시 송신들 사이의 간섭을 잠재적으로 완화할 수 있다. 방대한 수의 라우팅 프로토콜은 MANET 시스템들에 대해 제안되고 구현되어 왔지만(넓은 범위의 분류에서 수십의 라우팅 프로토콜들의 목록에 대하여 http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_ad-hoc_routing_protocols 참조), 그것들 사이의 공통 주제는 그것들이 특정 효율 또는 신뢰성이 있는 패러다임의 목적을 추구하기 위해, 이용 가능한 스펙트럼 내에서 송신기 간섭을 줄이기 위한 방식으로, 라우팅(예를 들면, 반복) 송신에 대한 모든 기술들이 있다는 점이다.

종래 기술의 다중-사용자 무선 시스템들의 모두는 기지국들과 다중사용자들 사이의 동시의 스펙트럼 이용을 가능하게 하기 위한 기법들을 사용함으로써, 주어진 커버리지 영역 내의 스펙트럼 이용을 개선하도록 시도한다. 특히, 이러한 경우들의 모두에서, 기지국들과 다중사용자들 사이의 동시의 스펙트럼 이용을 위해 이용된 기법들은 다중사용자들에 대한 파형들 사이의 간섭을 완화시킴으로써, 다중사용자들에 의해 동시의 스펙트럼 사용을 달성할 수 있다. 예를 들면, 3명의 사용자 중 한 명에게 송신하기 위해 상이한 주파수를 사용하는 3개의 기지국들 각각의 경우, 3개의 송신들이 3개의 상이한 주파수들이기 때문에 간섭은 완화된다. 기지국으로부터 각각은 기지국에 대해 180도 떨어져 있는 3명의 상이한 사용자들까지의 섹터화의 경우, 간섭은, 빔포밍이 3개의 송신들이 임의의 사용자에서 중첩되는 것을 방지하기 때문에 완화된다. 이와 같은 기법들이 MU-MIMO와 함께 증가하는 경우, 예를 들면, 각각의 기지국이 4개의 안테나들을 가지면, 이는 주어진 커버리지 영역에서 사용자들에 대하여 4개의 비-간섭 공간 채널들을 생성함으로써 4배만큼 다운링크 스루풋을 증가시키는 잠재력을 갖는다. 그러나, 일부 기법이 상이한 커버리지 영역들에서 복수의 사용자들로의 복수의 동시 송신들 중에서 간섭을 완화하기 위해 사용되어야 하는 경우가 여전히 있다.

그리고, 이전에 논의된 바와 같이, 이와 같은 종래 기술의 기법들(예를 들면, 셀룰러화, 섹터화)은 전형적으로 다중사용자 무선 시스템의 비용 및 전개의 유연성을 증가를 겪을 뿐만 아니라, 그것들은 전형적으로 주어진 커버리지 영역의 총 스루풋의 물리적 또는 현실적인 제한들에 이른다. 예를 들면, 셀룰러 시스템에서, 더 작은 셀들을 생성하기 위해 더 많은 기지국들을 설치하는데 충분한 이용가능한 위치들이 없을 수 있다. 그리고, MU-MIMO 시스템에서, 각 기지국 위치에서 클러스터링된 안테나 간격을 고려하면, 제한된 공간 다이버시티는 더 많은 안테나들이 기지국에 부가됨에 따라 스루풋의 이윤(returns)의 점근적인 감소를 초래한다.

그리고 추가로, 사용자 위치 및 밀도가 예측할 수 없는 다중-사용자 무선 시스템들의 경우에, 이는 예측할 수 없는(빈번하게 급작스런 변화들로) 스루풋을 초래하는데, 이는 사용자들에게 불편하고 일부 애플리케이션들(예를 들면, 예측가능한 스루풋을 요구하는 서빙들의 전달)을 비현실적이거나 낮은 품질로 만든다. 따라서, 종래 기술의 다중-사용자 무선 시스템들은 여전히 예측가능한 및/또는 고-품질의 서빙들을 사용자들에게 제공하기 위한 그들의 능력면에서 훨씬 바람직하게 한다.

시간의 경과에 따라 종래 기술의 다중-사용자 무선 시스템들에 대하여 개선되어 왔던 놀라운 정교성 및 복잡성에도 불구하고, 공통 주제들이 존재한다: 송신들은 상이한 기지국들(또는 애드 혹 송수신기들) 사이에 분포되고, 상이한 기지국들 및/또는 상이한 애드 혹 송수신기들로부터의 RF 파형 송신들이 주어진 사용자의 수신기에서 서로 간섭하는 것을 회피하도록 구성 및/또는 제어된다.

또한, 환언하면, 사용자가 하나의 기지국 또는 애드 혹 송수신기보다 많은 것으로부터 동시에 송신들을 수신하는 일이 발생하면, 복수의 동시 송신들로부터의 간섭은, 충분히 극심하면, 그렇지 않으면 사용자에 의해 수신되었던 잠재적 데이터(또는 아날로그 정보)의 모두 또는 일부의 손실을 초래할 사용자에 대한 신호의 SNR 및/또는 대역폭의 감소를 초래할 것이라는 것은 기정사실로 간주된다.

따라서, 다중-사용자 무선 시스템에서, 하나 또는 둘 이상의 스펙트럼 공유접근법들, 또는 동일 주파수로 동일 시간에 송신하는 복수의 기지국들 또는 애드 혹 송수신기들로부터 사용자들로의 이와 같은 간섭을 방지 또는 완화하기 위한 다른 접근법을 이용하는 것이 필요하다. 기지국들의 물리적 위치의 제어(예를 들면, 셀룰러화), 기지국들 및/또는 애드 혹 송수신기들의 전력 출력의 제약(예를 들면, 송신 범위 제약), 빔포밍/섹터화, 및 시간 도메인 멀티플렉싱을 포함하는, 이와 같은 간섭의 방지에 대한 많은 수의 종래 기술의 접근법들이 있다. 요약하면, 이들 스펙트럼 공유 시스템들의 모두는, 동일 주파수에서 동시에 송신하는 복수의 기지국들 및/또는 애드 혹 송수신기들이 동일 사용자에 의해 수신되는 경우, 결과적인 간섭은 영향을 받은 사용자에 대한 데이터 스루풋을 감소하거나 없애 버리는 다중-사용자 무선 시스템들의 제약을 다루도록 시도한다. 다중-사용자 무선 시스템의 사용자들 중 대부분, 또는 모두가 복수의 기지국들 및/또는 애드 혹 송수신기들로부터의 간섭이 이루어지면(예를 들면, 다중-사용자 무선 시스템의 컴포넌트들의 고장시), 그것은 다중-사용자 무선 시스템의 총 스루풋이 극적으로 감소하거나, 심지어 비-기능(non-functional)적이 되는 상황을 초래할 수 있다.

종래 기술의 다중-사용자 무선 시스템들은 복잡성을 부가하고 무선 네트워크들에 대한 제약들을 도입하며, 정해진 사용자들의 경험(예를 들면, 이용가능한 대역폭, 레이턴시(latency), 예측가능성, 신뢰성)이 영역의 다른 사용자들에 의한 스펙트럼의 이용에 의해 영향을 받는 상황을 빈번하게 초래한다. 복수의 사용자들에 의해 공유된 무선 스펙트럼 내의 총 대역폭에 대한 증가한 요구들, 및 정해진 사용자에 대한 다중-사용자 무선 네트워크 신뢰성, 예측가능성 및 낮은 레이턴시에 의지할 수 있는 애플리케이션들의 증가하는 성장을 고려하면, 종래 기술의 다중-사용자 무선 기술은 많은 제약들을 겪는다는 것은 명백하다. 실제로, 특정 유형들의 무선 통신들에 적합한 스펙트럼의 제한된 이용가능성에 의해(예를 들면, 빌딩 벽들을 관통하는데 효율적인 파장들에서), 그것은 종래 기술의 무선 기법들이 신뢰성 있고, 예측가능하며 낮은-레이턴시인 대역폭에 대한 증가하는 요구들을 충족하기에 불충분할 경우일 수 있다.

본 발명과 관련된 종래 기술은 다중-사용자 시나리오들의 널 스티어링(null-steering)을 위한 빔포밍 시스템들 및 방법들을 설명한다. 빔포밍은 본래 어레이의 안테나들에 공급된 신호들의 위상 및/또는 진폭(즉, 빔포밍 가중치들)을 동적으로 조정하고, 그에 의해 에너지를 사용자의 방향으로 집중함으로써 수신된 신호-대-잡음비(SNR)를 극대화하기 위해 창안되었다. 다중-사용자 시나리오들에서, 빔포밍은 간섭 소스들을 억제하고 신호-대-간섭-플러스-잡음비(SINR)를 극대화하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들면, 빔포밍이 무선 링크의 수신기에서 사용되는 경우, 가중치들은 간섭 소스들의 방향에서 널들(nulls)을 생성하도록 연산된다. 빔포밍이 다중-사용자 다운링크 시나리오들의 송신기에서 사용되는 경우, 가중치들은 사용자 사이의 간섭을 사전-삭제하고 모든 사용자에 대한 SINR을 극대화하도록 연산된다. BD 프리코딩과 같은 다중-사용자 시스템들에 대한 대안적인 기법들은 다운링크 방송 채널의 스루풋을 극대화하도록 프리코딩 가중치들을 연산한다. 참조로서 본 명세서에 통합되는 공동-계류 중인 출원들은 상술한 기법들을 설명한다(특정 인용들에 대하여 공동-계류중인 출원들을 참조).

본 발명의 더 나은 이해는 도면들과 함께 다음의 상세한 설명으로부터 획득될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예의 이웃하는 DIDO 클러스터들에 의해 둘러싸인 주 DIDO 클러스터를 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에서 사용된 주파수 분할 다중 액세스(FDMA) 기법을 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에서 사용된 시분할 다중 액세스(TDMA) 기법들을 도시한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예의 다루어진 상이한 유형의 간섭 구역들을 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에서 사용된 프레임워크(framework)를 도시한다.
도 6은 간섭 구역에서 타겟(target) 클라이언트에 대하여 SIR=10dB이라고 가정한, SNR의 함수로서 SER을 나타내는 그래프를 도시한다.
도 7은 2개의 IDCI-프리코딩 기법들로부터 유도된 SER를 나타내는 그래프를 도시한다.
도 8은 타겟 클라이언트가 주 DIDO 클러스터로부터 간섭 클러스터로 이동하는 예시적인 시나리오를 도시한다.
도 9는 거리(D)의 함수로서 신호-대-간섭-플러스-잡음비(SINR)를 도시한다.
도 10은 플랫-페이딩(flat-fading) 협대역 채널들에서 4-QAM 변조에 대한 3개의 시나리오들의 심볼 에러율(SER) 성능을 도시한다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 IDCI 프리코딩하기 위한 방법을 도시한다.
도 12는 주 DIDO 클러스터들의 중심으로부터 클라이언트의 거리의 함수로서 일 실시예의 SINR 변화를 도시한다.
도 13은 SER이 4-QAM 변조에 대해 유도되는 일 실시예를 도시한다.
도 14는 유한 상태 머신(finite state machine)이 핸드오프 알고리즘을 구현하는 본 발명의 일 실시예를 도시한다.
도 15는 쉐도잉(shadowing)의 존재하의 핸드오프 전략(hand-off strategy)의 일 실시예를 도시한다.
도 16은 도 93의 임의의 2개 상태들 사이에서 스위칭하는 경우의 히스테리시스 루프 메커니즘을 도시한다.
도 17은 전력 제어를 갖는 DIDO 시스템의 일 실시예를 도시한다.
도 18은 상이한 시나리오들에서 4개의 DIDO 송신 안테나들 및 4개의 클라이언트들을 가정한 SER 대 SNR를 도시한다.
도 19는 본 발명의 일 실시예에 따른 송신 전력의 상이한 값들에 대하여 RF 방사의 소스로부터의 거리의 함수로서 MPE 전력 밀도를 도시한다.
도 20a 및 도 20b는 저-전력 및 고-전력 DIDO 분산 안테나들의 상이한 분포들을 도시한다.
도 21a 및 도 21b는 도 20a 및 20b 구성에 각각 대응하는 2개의 전력 분포들을 도시한다.
도 22a 및 도 22b는 도 99a 및 도 99b에 각각 도시된 2개의 시나리오들에 대한 비율 분포를 도시한다.
도 23은 전력 제어를 갖는 DIDO 시스템의 일 실시예를 도시한다.
도 24는 데이터를 송신하는 라운드-로빈(Round-Robin) 스케줄링 정책에 따라 모든 안테나 그룹들에 걸쳐 반복되는 방법의 일 실시예를 도시한다.
도 25는 미국 특허 제7,636,381호의 종래의 고유모드(eigenmode) 선택에 대한 안테나 그룹화와 전력 제어의 코딩되지 않은 SER 성능과의 비교를 도시한다.
도 26a 내지 도 26c는 DIDO 안테나들과 클라이언트들 사이의 무선 링크에 걸친 상이한 전력 레벨들을 설명하기 위해 BD 프리코딩이 프리코딩 가중치들을 동적으로 조정하는 3개의 시나리오들을 도시한다.
도 27은 DIDO 2x2 시스템들에 대한 지연 도메인 또는 순시 PDP(상부 플롯) 및 주파수 도메인(하부 플롯)에 관한 저주파 선택 채널들(β=1이라 가정함)의 진폭을 도시한다.
도 28은 클라이언트당 단일 안테나를 갖는, DIDO 2x2에 대한 채널 행렬 주파수 응답의 일 실시예를 도시한다.
도 29는 고주파 선택도(예를 들면, β=0.1)를 특징으로 하는 채널들에 대한 클라이언트당 단일 안테나를 갖는, DIDO 2x2에 대한 채널 행렬 주파수 응답의 일 실시예를 도시한다.
도 30은 상이한 QAM 방식들(즉, 4-QAM, 16-QAM, 64-QAM)에 대한 예시적인 SER을 도시한다.
도 31은 링크 적응(link adaptation, LA) 기법들을 구현하는 방법의 일 실시예를 도시한다.
도 32는 링크 적응(LA) 기법들의 일 실시예의 SER 성능을 도시한다.
도 33은 N_FFT=64 및 L₀=8을 갖는 DIDO 2x2 시스템들에 대한 OFDM 톤 인덱스(tone index)의 함수로서 식(28)의 행렬의 엔트리들(entries)을 도시한다.
도 34는 L₀=8, M=N_t=2 송신 안테나들 및 가변 수 P에 대한 SER 대 SNR를 도시한다.
도 35는 상이한 DIDO 차수 및 L₀=16에 대한 보간 방법의 일 실시예의 SER 성능을 도시한다.
도 36은 슈퍼-클러스터들, DIDO-클러스터들 및 사용자-클러스터들을 사용하는 시스템의 일 실시예를 도시한다.
도 37은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 클러스터들을 가진 시스템을 도시한다.
도 38a 및 도 38b는 본 발명의 일 실시예에서 사용된 링크 품질 메트릭 임계들(metric thresholds)을 도시한다.
도 39 내지 도 41은 사용자 클러스터들을 구축하기 위한 링크 품질 행렬들의 예들을 도시한다.
도 42는 클라이언트가 상이한 DIDO 클러스터들에 걸쳐 이동하는 실시예를 도시한다.
도 43 내지 도 46은 본 발명의 일 실시예의 구 어레이들의 분해능과 그 면적 A 사이의 관계들을 도시한다.
도 47은 실제적인 실내 및 실외 확산 시나리오들의 예시적인 MIMO 시스템의 자유도를 도시한다.
도 48은 어레이 직경의 함수로서 예시적인 DIDO 시스템의 자유도를 도시한다.
도 49는 복수의 중앙 집중(centralized) 프로세서들 및 분산 노드들을 도시한다.
도 50은 무허가 노드들 및 허가 노드들 양자를 갖는 구성을 도시한다.
도 51은 구식의 무허가 노드들이 교차로 커버되는 실시예를 도시한다.
도 52는 상이한 노드들이 상이한 중앙 집중 프로세서들과 통신하는 클라우드 무선 시스템의 일 실시예를 도시한다.

위의 종래 기술의 제약들의 대부분을 극복하기 위한 하나의 해결책은 분산-입력 분산-출력(DIDO) 기술의 실시예이다. DIDO 기술은 다음의 특허들 및 특허 출원들에 설명되는데, 이들 모두는 본 특허의 양수인에게 양도되고 참조로서 통합된다. 이들 특허들 및 출원들은 종종 본 명세서에서 총괄적으로 "관련된 특허들 및 출원들"로 지칭된다:

"Systems And Methods To Coordinate Transmissions In Distributed Wireless Systems Via User Clustering"라는 제목으로 2010년 11월 1일자로 출원된 미국 출원번호 제12/917,257호,

"Interference Management, Handoff, Power Control And Link Adaptation In Distributed- Input Distributed-Output (DIDO) Communication Systems"라는 제목으로 2010년 6월 16일자로 출원된 미국 출원번호 제12/802,988호,

"System And Method For Adjusting DIDO Interference Cancellation Based On Signal Strength Measurements"라는 제목으로 2010년 6월 16일자로 출원된 미국 출원번호 제12/802,976호,

"System And Method For Managing Inter-Cluster Handoff Of Clients Which Traverse Multiple DIDO Clusters"라는 제목으로 2010년 6월 16일자로 출원된 미국 출원번호 제12/802,974호,

"System And Method For Managing Handoff Of A Client Between Different Distributed- Input- Distributed-Output (DIDO) Networks Based On Detected Velocity Of The Client"라는 제목으로 2010년 6월 16일자로 출원된 미국 출원번호 제12/802,989호,

"System And Method For Power Control And Antenna Grouping In A Distributed- Input-Distributed- Output (DIDO) Network"라는 제목으로 2010년 6월 16일자로 출원된 미국 출원번호 제12/802,958호,

"System And Method For Link adaptation In DIDO Multicarrier Systems"라는 제목으로 2010년 6월 16일자로 출원된 미국 출원번호 제12/802,975호,

"System And Method For DIDO Precoding Interpolation In Multicarrier Systems"이라는 제목으로 2010년 6월 16일자로 출원된 미국 출원번호 제12/802,938호,

"System and Method For Distributed Antenna Wireless Communications"라는 제목으로 2009년 12월 2일자로 출원된 미국 출원번호 제12/630,627호,

"System and Method for Distributed Input Distributed Output Wireless Communication"라는 제목으로 2007년 8월 20일자에 출원되고 2009년 10월 6일에 등록된 미국 특허 제7,599,420호;

"System and Method for Distributed Input Distributed Output Wireless Communication"라는 제목으로 2007년 8월 20일에 출원되고 2009년 12월 15일자로 등록된 미국 특허 제7,633,994호;

"System and Method for Distributed Input Distributed Output Wireless Communication"라는 제목으로 2007년 8월 20일자로 출원되고 2009년 12월 22자로 등록된 미국 특허 제7,636,381호;

"System and Method For Distributed Input-Distributed Output Wireless Communications"라는 제목으로 2008년 6월 20일자로 출원된 미국 출원번호 제12/143,503호;

"System and Method For Spatial-Multiplexed Tropospheric Scatter Communications"라는 제목으로 2005년 10월 21일자로 출원된 미국 출원번호 제11/256,478호;

"System and Method for Distributed Input Distributed Output Wireless Communication"라는 제목으로 2004년 7월 30일자로 출원되고 2008년 8월 26일자로 등록된 미국 특허 제7,418,053호;

"System and Method For Enhancing Near Vertical Incidence Skywave ("NVIS") Communication Using Space-Time Coding"라는 제목으로 2004년 4월 2일자로 출원된 미국 출원번호 제10/817,731호.

본 특허 출원의 크기 및 복잡성을 감소시키기 위해, 관련된 특허들 및 출원들의 일부의 개시는 아래에 명백하게 개시되지 않는다. 본 발명의 완전한 상세한 설명에 대해서는 관련 특허들 및 출원들은 참조 바란다.

아래의 섹션 Ⅰ(관련 출원번호 제12/802,988호로부터 개시)은 종래 기술의 인용문헌들 및 본 출원의 양수인에게 양도된 이전의 출원들을 지칭하는 후미 주석 자체를 이용함에 주목하라. 후미 주석의 참고문헌들은 섹션 Ⅰ의 후미에(섹션 Ⅱ에 대한 제목 직전에) 열거된다. 섹션 Ⅱ의 참고문헌들 사용은 이들 숫자 명칭들이 상이한 인용문헌들(섹션 Ⅱ의 후미에 열거됨)을 식별할지라도, 섹션 Ⅰ에 사용되는 것과 겹치는 그의 인용문헌들에 대하여 숫자 명칭들을 가질 수 있다. 따라서, 특성 숫자 명칭들에 의해 식별된 인용문헌들은 숫자 명칭들이 사용되는 섹션 내에서 식별될 수 있다.

Ⅰ. 관련 출원번호 제12/802,998호로부터의 개시

1. 인터 -클러스터(inter-cluster) 간섭을 제거하기 위한 방법들 제로 RF 에너지를 갖는 공간의 위치들을 생성하기 위해 복수의 분산 송신 안테나들을 이용하는 무선 라디오 주파수(RF) 통신 시스템들 및 방법들이 아래에 설명된다. M개의 송신 안테나들이 사용되는 경우, 미리정의된 위치들에서 제로 RF 에너지의 (M-1)개까지의 점들을 생성하는 것은 가능하다. 본 발명의 일 실시예에서, 제로 RF 에너지의 점들은 무선 디바이스들이고, 송신 안테나들은 송신기들과 수신기들 사이의 채널 상태 정보(CSI)를 알고 있다. 일 실시예에서, CSI는 수신기들에서 연산되고 송신기들로 다시 공급된다. 다른 실시예에서, 채널 상호관계(reciprocity)가 이용된다고 가정하면, CSI는 수신기들로부터의 트레이닝(training)을 통하여 송신기에서 연산된다. 송신기들은 동시에 송신될 간섭 신호들을 결정하기 위해 CSI를 이용할 수 있다. 일 실시예에서, 블록 다이어그놀리제이션(block diagnolization; BD) 프리코딩이 제로 RF 에너지의 점들을 생성하기 위해 송신기 안테나들에서 이용된다.

본 명세서에서 설명된 시스템 및 방법들은 위에서 설명된 종래의 수신/송신 빔포밍 기법들과 상이하다. 사실, 수신 빔포밍은 수신 측(널-스티어링(null-steering)을 통하여)에서 간섭을 억제하기 위한 가중치들을 연산하는 반면, 본 명세서에서 설명된 본 발명의 일부 실시예들은 "제로 RF 에너지"를 갖는 공간의 하나 또는 복수의 위치들을 초래하는 간섭 패턴들(patters)을 생성하기 위해 송신 측의 가중치들을 적용한다. 모든 사용자 또는 다운 링크 수루풋에 대하여 신호 품질(또는 SINR)을 각각 극대화하도록 설계된 종래의 송신 빔포밍 또는 BD 프리코딩과 달리, 본 명세서에서 설명된 시스템들 및 방법들은 특정 조건들 하에서 및/또는 특정 송신기들로부터의 신호 품질을 최소화하고, 그에 의해, 클라이언트 디바이스들(종종 "사용자들"로서 본 명세서에서 지칭됨)에서 제로 RF 에너지의 점들을 생성한다. 게다가, 분산-입력 분산-출력(DIDO) 시스템들(출원인의 관련된 특허들 및 출원들에 설명됨)의 환경에서, 공간에 분산된 송신 안테나들이 제로 RF 에너지의 복수의 점들을 생성하기 위해 및/또는 상이한 사용자들에 대한 SINR을 극대화하기 위해 이용될 수 있는 더 높은 자유도(즉, 더 높은 채널 공간 다이버시티)를 제공한다. 예를 들면, M개의 송신 안테나들에 의해, RF 에너지의 (M-1)개까지의 점들을 생성하는 것이 가능하다. 반대로, 실제적인 빔포밍 또는 BD 다중-사용자 시스템들은 전형적으로 송신 안테나들의 임의의 수 M에 대하여 무선 링크를 통하여 서빙될 수 있는 동시 사용자들의 수를 제한하는 송신 측에서 근접하게 간격을 갖는 안테나들로 설계된다.

M개의 송신 안테나들 및 K명의 사용자들(K<M)을 갖는 시스템을 고려하라. 송신기는 M개의 송신 안테나들 및 K명의 사용자들 사이의 CSI(H ∈ C^KxM)을 알고 있다고 가정한다. 간략화를 위해, 모든 사용자는 단일 안테나로 구비된다고 가정되지만, 동일 방법이 사용자당 복수의 수신 안테나들로 연장될 수 있다. K명의 사용자들의 위치들에서 제로 RF 에너지를 생성하는 프리코딩 가중치들(w ∈ C^Kx1)은 다음 조건을 충족하도록 연산되고,

Hw = O ^Kx1

여기서, O ^Kx1은 모든 제로 엔트리들을 갖는 벡터이고, H는 M개의 송신 안테나들로부터의 채널 벡터들(h _k ∈ C^1xM)을 K명의 사용자들에 결합함으로써 획득되는 다음과 같은 채널 행렬이다.

일 실시예에서, 채널 행렬 H의 특이값 분해(singular value decomposition; SVD)가 연산되고, 프리코딩 가중치 w는 H의 널 부분공간(subspace)(제로 특이값에 의해 식별됨)에 대응하는 우 특이 벡터(right singular vector)로서 정의된다.

송신 안테나들은 RF 에너지를 송신하기 위해 위에서 정의된 가중치 벡터를 이용하는 한편, k번째 사용자에서 수신된 신호가 다음과 같이 주어지도록 K명의 사용자들의 위치들에서 제로 RF 에너지의 K개의 점들을 생성하고,

r_k = h _k ws_k + n_k = 0 + n_k

여기서, n_k ∈ C^1x1는 k번째 사용자에서의 부가 백색 가우스 잡음(AWGN)이다.

일 실시예에서, 채널 행렬 H의 특이값 분해(SVD)가 연산되고, 프리코딩 가중치 w는 H의 널 부분공간(제로 특이값에 의해 식별됨)에 대응하는 우 특이 벡터로서 정의된다.

다른 실시예에서, 무선 시스템은 DIDO 시스템이고, 제로 RF 에너지의 점들은 상이한 DIDO 커버리지 영역들 사이의 클라이언트들에 대한 간섭을 사전-제거하도록 생성된다. 미국 출원번호 제12/630,627호에서, 다음을 포함하는 DIDO 시스템이 설명된다:

● DIDO 클라이언트들

● DIDO 분산 안테나들

● DIDO 기지국 송수신기(BTS)

● DIDO 기지국 네트워크(BSN).

모든 BTS는 BSN을 통하여 주어진 커버리지 영역 소위 DIDO 클러스터에 서비스를 제공하는 복수의 분산 안테나들에 연결된다. 본 특허 출원에서, 인접 DIDO 클러스터들 사이의 간섭을 제거하기 위한 시스템 및 방법을 설명한다. 도 1에 도시된 바와 같은, 주 DIDO 클러스터가 이웃 클러스터들로부터의 간섭(또는 타겟 클라이언트)에 의해 영향을 받는 클라이언트(즉, 다중-사용자 DIDO 시스템에 의해 서빙되는 사용자 디바이스)를 호스팅(host)한다고 가정한다.

일 실시예에서, 이웃하는 클러스터들은 종래의 셀룰러 시스템들과 유사한 주파수 분할 다중 액세스(FDMA) 기법들에 따라 상이한 주파수들에서 동작한다. 예를 들면, 3배의 재사용 주파수로, 동일 캐리어 주파수가, 도 2에 도시된 바와 같이, DIDO 클러스터를 3번째 마다 재사용된다. 도 2에서, 상이한 캐리어 주파수들은 F₁, F₂, 및 F₃으로 식별된다. 이런 실시예들이 일부 구현예들에서 사용될 수 있지만, 이용가능한 스펙트럼이 복수의 부대역들(subband)로 분할되고 DIDO 클러스터들의 서브셋트만이 동일 부대역에서 동작하기 때문에, 이런 해결책은 스펙트럼 효율의 손실을 초래한다. 게다가, 상이한 DIDO 클러스터들을 상이한 주파수들로 연관시키고 그에 의해 간섭을 방지하는 것은 복잡한 셀 계획을 필요로 한다. 종래 기술의 셀룰러 시스템들과 유사하게, 이런 셀룰러 계획은 동일 주파수를 사용하는 클러스터들 사이의 간섭을 방지하도록 안테나들의 특정 배치 및 송신 전력의 제한을 필요로 한다.

다른 실시예에서, 이웃 클러스터들은 동일 주파수 대역에서 동작하지만, 시간 분할 다중 액세스(TDMA) 기법들에 따라 상이한 시간 슬롯들에서 동작한다. 예를 들면, 도 3에 도시된 바와 같이, DIDO 송신은 특정 클러스터들에 대하여, 도시된 바와 같이, 시간 슬롯들 T₁, T₂, 및 T₃에서만 허용된다. 시간 슬롯들은 상이한 클러스터들에 균등하게 할당될 수 있고, 그래서 상이한 클러스터들이 라운드-로빈(Round-Robin) 정책에 따라 스케줄링된다. 상이한 클러스터들이 상이한 데이터 레이트 요구조건들(즉, 커버리지의 영역당 수 명의 클라이언트를 갖는 시골들의 클러스터들에 대조적으로 혼잡한 도시 환경들의 클러스터들)을 특징으로 하는 경우, 상이한 우선권들이 더 많은 시간 슬롯들이 더 큰 데이터 레이트 요구조건들을 갖는 클러스터들에 할당되도록 상이한 클러스터들에 할당된다. 위에서 설명된 바와 같은 TDMA는 본 발명의 일 실시예에서 사용될 수 있지만, TDMA 접근법은 상이한 클러스터들에 걸쳐 시간 동기화를 필요로 할 수 있고, 간섭 클러스터들이 동시에 동일 주파수를 사용할 수 없기 때문에 더 낮은 스펙트럼 효율을 초래할 수 있다.

일 실시예에서, 모든 이웃하는 클러스터들이 동시에 동일 주파수 대역으로 송신하고, 간섭을 방지하기 위해 클러스터들에 걸쳐 공간 처리를 사용한다. 이런 실시예에서, 다중-사용자 DIDO 시스템은: (ⅰ) 동일 주파수 대역 내의 동시 비-간섭 데이터 스트림들을 복수의 클라이언트들로 송신하기 위해 주 클러스터 내에서 종래의 DIDO 프리코딩을 사용하고(제7,599,420호; 제7,633,994호; 제7,636,381호; 및 출원번호 제12/143,503호를 포함하는 관련 특허들 및 출원들에 설명된 바와 같은); (ⅱ) 타겟 클라이언트들의 위치들에서 제로 라디오 주파수(RF) 에너지의 점들을 생성함으로써 도 4의 간섭 구역들(8010)에 놓인 클러스터들에 대한 간섭을 방지하기 위해 이웃 클러스터들의 간섭 소거를 갖는 DIDO 프리코딩을 사용한다. 타겟 클라이언트가 간섭 구역(410) 내에 있는 경우, 그것은 주 클러스터(411)로부터의 데이터 스트림을 포함하는 RF와 간섭 클러스터들(412-413)로부터의 제로 RF 에너지의 합을 수신할 것인데, 합은 단순히 주 클러스터로부터의 데이터 스트림을 포함하는 RF일 것이다. 따라서, 간섭 구역의 타겟 클러스터들이 간섭을 겪지 않고도, 인접 클러스터들은 동일 주파수를 동시에 이용할 수 있다.

실제적인 시스템들에서, DIDO 프리코딩의 성능은 채널 추정 에러 또는 도플러 효과들(DIDO 분산 안테나들에서 쓸모없는 채널 상태 정보를 초래함); 멀티캐리어 DIDO 시스템들의 상호 변조 왜곡(IMD); 시간 또는 주파수 오프셋들과 같은 상이한 요소들에 의해 영향을 받을 수 있다. 이러한 효과들의 결과로서, 제로 RF 에너지의 점들을 달성하는 것은 비현실적일 수 있다. 그러나, 간섭 클러스터들로부터의 타겟 클라이언트의 RF 에너지가 주 클러스터로부터의 RF 에너지에 비교하여 무시할 수 있는 한, 타겟 클라이언트의 링크 성능은 간섭에 영향을 받지 않는다. 예를 들면, 클라이언트가 10-6의 타겟 비트 에러 레이트(BER)를 달성하기 위해 순방향 오류 정정(FEC) 코딩을 이용하여 4-QAM 성상도들(constellations)을 복조하는데 20dB 신호-대-잡음비(SNR)를 필요로 하다고 가정하자. 간섭 클러스터로부터 수신된 타겟 클라이언트의 RF 에너지가 주 클러스터로부터 수신된 RF 에너지의 20dB 이하이면, 간섭은 무시할 수 있고, 클라이언트는 미리정의된 BER 타겟 내에서 데이터를 성공적으로 복조할 수 있다. 따라서, 본 명세서에서 사용된 바와 같은 용어 "제로 RF 에너지"는 반드시 간섭 RF 신호들로부터의 RF 에너지가 제로임을 의미하지 않는다. 대신, 그것은 원하는 RF 신호가 수신기에서 수신될 수 있도록 RF 에너지가 원하는 RF 신호들의 RF 에너지에 대하여 충분히 낮다는 것을 의미한다. 게다가, 원하는 RF 에너지에 관한 간섭 RF 에너지에 대한 특정 바람직한 임계들이 설명되지만, 본 발명의 근본적인 원리들은 임의의 특정 임계 값들에 한정되지 않는다.

도 4에 도시된 바와 같이, 상이한 유형들의 간섭 구역들(8010)이 있다. 예를 들면, "유형 A" 구역들(도 80에서 문자 "A"로 지시된 바와 같은)은 단지 하나의 이웃 클러스터로부터의 간섭에 영향을 받는 반면, "유형 B" 구역들(문자 "B"로 지시된 바와 같은)은 2개 또는 복수의 이웃 클러스터들로부터의 간섭을 설명한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에서 사용된 프레임워크를 도시한다. 점들은 DIDO 분산 안테나들을 나타내고, X표는 DIDO 클라이언트들을 지칭하며, 화살표는 RF 에너지의 확산의 방향들을 나타낸다. 주 클러스터의 DIDO 안테나들은 프리코딩된 데이터 신호들을 그 클러스터의 클라이언트들(MC 501)로 송신한다. 유사하게, 간섭 클러스터들의 DIDO 안테나는 종래의 DIDO 프리코딩을 통하여 그 클러스터 내의 클라이언트(IC 502)를 서빙한다. 녹색 X표(503)는 간섭 구역의 타겟 클라이언트(TC 503)를 지시한다. 주 클러스터(511)의 DIDO 안테나들은 종래의 DIDO 프리코딩을 통하여 프리코딩된 데이터 신호들을 타겟 클라이언트(검정 화살표들)로 송신한다. 간섭 클러스터들(512)의 DIDO 안테나들은 타겟 클라이언트(503)(녹색 화살표들)의 방향들로 제로 RF 에너지를 생성하기 위해 프리코딩을 사용한다.

임의의 간섭 구역들(도 4의 410A, B)의 타겟 클라이언트에서 수신된 신호 k는 다음과 같이 주어지고,

(1)

여기서, k=1,..., K, K는 간섭 구역(8010A,B)의 클라이언트들의 수이고, U는 주 DIDO 클러스터의 클라이언트들의 수이며, C는 간섭 DIDO 클라이언트들(412-413)의 수이고, I_c는 간섭 클러스터들(c)의 클라이언트들의 수이다. 게다가, 클라이언트 디바이스들에서 M개의 송신 DIDO 안테나들 및 N개의 수신 안테나들을 가정하면, r _k ∈ C^NxM은 클라언트(k)에서의 수신 데이터 스트림들을 포함하는 벡터이고; s _k ∈ C^Nx1은 주 DIDO 클러스터의 클라이언트(k)로의 송신 데이터 스트림들의 벡터이며; s _u ∈ C^Nx1은 주 DIDO 클러스터들의 클라이언트(u)로의 송신 데이터 스트림들의 벡터이며; s _c,i ∈ C^Nx1은 c번째 간섭 DIDO 클러스터의 클라이언트(i)로의 송신 데이터 스트림들의 벡터이고; n _k ∈ C^Nx1은 클라이언트(k)의 N개의 수신 안테나들에서 부가 백색 가우스 잡음(AWGN)의 벡터이며; H _k ∈ C^NxM은 주 DIDO 클러스터들의 클라이언트(k)에서 M개의 송신 DIDO 안테나들에서 N개의 수신 안테나들로의 DIDO 채널 행렬이고; H _c,k ∈ C^NxM은 c번째 간섭 DIDO 클러스터들의 클라이언트(k)에서 M개의 송신 DIDO 안테나들에서 N개의 수신 안테나들(t)로의 DIDO 채널 형렬이며; W _k ∈ C^NxM은 주 DIDO 클러스터의 클라이언트(k)에 대한 DIDO 프리코딩 가중치들의 행렬이고; W _k ∈ C^NxM은 주 DIDO 클러스터의 클라이언트(u)에 대한 DIDO 프리코딩 가중치들의 행렬이며; W _c,i ∈ C^NxM은 c번째 간섭 DIDO 클러스터의 클라이언트(i)에 대한 DIDO 프리코딩 가중치들의 행렬이다.

일반성을 잃지 않고 표기를 단순화하기 위해, 모든 클라이언트들은 N개의 수신 안테나들이 구비되고, 모든 DIDO 클러스터에 M개의 DIDO 분산 안테나들이 있으며, M ≥ (N·U) 및 M ≥ (N·I_c), ∀c = 1,..., C라고 가정한다. M이 클러스터의 수신 안테나들의 수보다 큰 경우, 제7,599,420호; 제7,633,994호; 제7,636,381호; 및 출원번호 제12/143,503호를 포함하는 관련된 특허들 및 출원들에서 설명된 다이버시티 방식들을 통하여 간섭 구역의 타겟 클라이언트들에 대한 간섭을 사전-소거하기 위해 또는 동일 클러스터들 내의 클라이언트들에 대한 링크 견고성을 개선하기 위해 추가 송신 안테나들이 사용된다.

DIDO 프리코딩 가중치들은 동일 DIDO 클러스터 내의 인터-클라이언트(inter-client) 간섭을 사전-소거하기 위해 연산된다. 예를 들면, 제7,599,420호; 제7,633,994호; 제7,636,381호 ; 및 출원번호 제12/143,503호 및 [7]을 포함하는 관련된 특허들 및 출원들에서 설명된 블록 다이어그놀리제이션(BD) 프리코딩이 인터-클라이언트 간섭을 제거하기 위해 사용될 수 있으며, 그래서 다음 조건이 주 클러스터에서 충족된다.

H _k W _u = O ^NxN; ∀u = 1,..., U; u≠k (2)

이웃 DIDO 클러스터들의 프리코딩 가중치 행렬들은 다음 조건이 충족되도록 설계된다.

H _c,k W _c,i = O ^NxN; ∀c = 1,..., C 및 ∀i = 1,..., I_c (3)

프리코딩 행렬들 W _c,i를 연산하기 위해, M개의 송신 안테나들로부터 간섭 클러스터의 I_c개의 클라이언트들뿐만 아니라, 간섭 구역의 클라이언트(k)로의 다운링크 채널이 추정되고, 프리코딩 행렬은 간섭 클러스터의 DIDO BTS에 의해 연산된다. BD 방법이 간섭 클러스터들의 프리코딩 행렬들을 연산하기 위해 사용되는 경우, 다음의 유효한 채널 행렬은 이웃 클러스터들의 i번째 클라이언트에 대한 가중치들을 연산하도록 구성되고,

(4)

여기서,

는 간섭 클러스터(c)에 대하여 채널 행렬 H _c ∈ C^(N·Ic)xM로부터 획득된 행렬이고, 여기서, i번째 클라이언트에 대응하는 행들은 제거된다.

조건들 (2) 및 (3)을 (1)에 대입하면, 타겟 클라이언트(k)에 대하여 수신된 데이터 스트림들을 획득하고, 여기서 인트라-클러스터(intra-cluster) 및 인터-클러스터 간섭이 제거된다.

r _k = H _k W _u s _k + n _k (5)

이웃 클러스터들에서 연산된 (1)의 프리코딩 가중치들 W _c,i은 간섭 구역의 타겟 클라이언트에 대한 간섭을 사전-소거하는 동안, 프리코딩된 데이터 스트림들을 이들 클러스터들의 모든 클라이언트들로 송신하도록 설계된다. 타겟 클라이언트는 그의 주 클러스터들로부터만 프리코딩된 데이터를 수신한다. 상이한 실시예에서, 동일 데이터 스트림은 다이버시티 게인을 획득하기 위해 주 및 이웃 클러스터들 양자로부터 타겟 클라이언트로 송신된다. 이런 경우에, (5)의 신호 모델은 다음과 같이 표현되고,

(6)

여기서, W _c,k는 c번째 클러스터의 DIDO 송신기들로부터 간섭 구역의 타겟 클라이언트(k)로의 DIDO 프리코딩 행렬이다. (6)의 방법은 이웃하는 클러스터들에 걸친 시간 동기화를 필요로 하는데, 이는 대형 시스템들에서 달성하기 위해 복잡할 수 있지만, 그럼에도 불구하고, 다이버시티 게인 이득이 구현의 비용을 정당화하는 경우, 상당히 실현가능하다는 것을 주의하라.

신호-대-잡음비(SNR)의 함수로서 심볼 에러 레이트(SER)에 관하여 제안된 방법의 성능을 평가함으로써 시작한다. 일반성을 잃지 않도록, 클라이언트당 단일 안테나를 가정하여 다음 신호 모델을 정의하고, (1)을 다음과 같이 재공식화하며,

(7)

여기서, INR은 INR = SNR/SIR로서 정의되는 간섭-대-잡음비이고, SIR은 신호-대-간섭비이다.

도 6은 간섭 구역의 타겟 클라이언트에 대하여 SIR=10dB를 가정하여, SNR의 함수로서 SER을 도시한다. 일반성을 잃지 않도록, 순방향 오류 정정(FEC) 코딩 없이 4-QAM 및 16-QAM에 대한 SER을 측정했다. 타겟 SER을 코딩되지 않은 시스템들에 대하여 1%로 고정한다. 이런 타겟은 변조 차수에 따른 SNR의 상이한 값들(즉, 4-QAM에 대하여 SNR=20dB, 16-QAM에 대하여 SNR=28dB)에 대응한다. 코딩 게인에 기인하여 FEC 코딩을 이용하는 경우, 더 낮은 SER 타겟들이 SNR의 동일 값들에 대하여 충족될 수 있다. 클러스터당, 2개의 DIDO 안테나들을 갖는 2개의 클러스터들(하나의 주 클러스터들 및 하나의 간섭 클러스터) 및 2개의 클라이언트들(각각 단일 안테나가 구비됨)의 시나리오를 고려한다. 주 클러스터의 클라이언트들 중 하나가 간섭 구역에 놓인다. 플랫-페이딩 협대역 채널들을 가정하지만, 다음 결과들은 선택적인 멀티캐리어(OFDM) 시스템들의 주파수로 연장될 수 있고, 여기서 각 서브캐리어는 플랫-페이딩이 이루어진다. 2개의 시나리오들을 고려한다: (ⅰ) 프리코딩 가중치들 w _c,i이 간섭 구역의 타겟 클라이언트에 대한 설명 없이 연산되는 인터-DIDO-클러스터 간섭(IDCI)을 갖는 것; 및 (ⅱ)타겟 클라이언트에 대한 IDCI를 소거하도록 가중치들 w _c,i을 연산함으로써 IDCI가 소거되는 다른 것. IDCI의 존재하에서, SER은 높고 미리정의된 타겟 이상임을 볼 수 있다. 이웃 클러스터에서 IDCI-프리코딩에 의해, 타겟 클라이언트에 대한 간섭은 제거되고, SER 타겟들은 SNR>20dB에 도달된다.

도 6의 결과들은 (5)에서와 같은 IDCI-프리코딩을 가정한다. 이웃 클러스터들의 IDCI-프리코딩이 또한 (6)에서와 같은 간섭 구역의 타겟 클라이언트에 대한 데이터 스트림들을 프리코딩하기 위해 사용되는 경우, 추가 다이버시티 게인이 획득된다. 도 7은 2개의 기법들로부터 유도된 SER을 비교한다: (ⅰ) (5)의 IDCI-프리코딩을 이용한 "방법 1"; (ⅱ) (6)의 IDCI-프리코딩을 이용한 "방법 2", 여기서, 이웃 클러스터들은 또한 프리코딩된 데이터 스트림을 타겟 클라이언트로 송신한다. 방법 2는 프리코딩된 데이터 스트림을 타겟 클라이언트로 송신하도록 사용된 이웃 클러스터의 DIDO 안테나들에 의해 제공되는 추가 어레이 게인에 기인하여 종래의 IDCI-프리코딩과 비교하여 ~3dB 게인을 산출한다. 더 일반적으로, 방법 1에 비하여 방법 2의 어레이 게인은 10*log10(C+1)에 비례하고, 여기서 C는 이웃 클러스터들의 수이고, 인자 "1"은 주 클러스터를 지칭한다.

다음으로, 간섭 구역에 대하여 타겟 클라이언트의 위치의 함수로서 위의 방법의 성능을 평가한다. 도 8에 도시된 바와 같이, 타겟 클라이언트( 8401 )가 주 DIDO 클러스터(802)에서 간섭 클러스터(803)로 이동하는 하나의 간단한 시나리오를 고려한다. 주 클러스터(802) 내의 모든 DIDO 안테나들(812)은 조건 (2)를 충족하도록 인트라-클러스터들 간섭을 소거하기 위해 BD 프리코딩들 이용한다고 가정한다. 단일 간섭 DIDO 클러스터, 클라이언트 디바이스(801)의 단일 수신기 안테나 및 주 또는 간섭 클러스터들의 모든 DIDO 안테나들(즉, 클라이언트 두레의 원에 배치되는 DIDO 안테나들)로부터 클라이언트로의 동일한 경로손실을 가정한다. 경로손실 지수 4(전형적인 도시 환경들에서와 같은)를 갖는 하나의 간략화된 경로손실모델을 이용한다[11].

이후 분석은 경로손실을 설명하기 위해 (7)을 확장하는 다음의 간략화된 신호 모델에 기반하고,

(8)

여기서, 신호-대-간섭(SIR)은 SIR=((1-D)/D)⁴로 유도된다. IDCI를 모델링시, 3개의 시나리오들을 고려한다: ⅰ) IDCI가 없는 이상적인 경우; ⅱ) 조건 (3)을 충족하기 위해 간섭 클러스터의 BD 프리코딩을 통하여 사전-소거된 IDCI; ⅲ) 이웃 클러스터에 의해 사전-소거되지 않은 IDCI을 가짐.

도 9는 D의 함수로서(즉, 타겟 클라이언트가 주 클러스터(802)에서 간섭 클러스터( 8403 )의 DIDO 안테나들(813)로 이동함에 따라) 신호-대-간섭-플러스-잡음비(SINR)를 도시한다. SINR은 (8)의 신호 모델을 이용하여 신호 전력과 간섭 플러스 잡음 전력의 비로서 유도된다. D₀=0.1 및 D=D₀대하여 SNR=50dB를 가정한다. IDCI의 부재시, 무선 링크 성능은 잡음에 의해서만 영향을 받고, SINR은 경로손실에 기인하여 감소한다. IDCI의 존재하에서(즉, IDCI-프리코딩 없이) 이웃 클러스터의 DIDO 안테나들로부터의 간섭은 SINR을 감소시키는데 기여한다.

도 10은 플랫-페이딩 협대역 채널들의 4-QAM 변조에 대한 위의 3개의 시나리오들의 심볼 에러 레이트(SER) 성능을 도시한다. 이런 SER 결과들은 도 9의 SINR에 대응한다. 도 9의 SINR 임계 SINR_T=20dB에 대응하는 코딩되지 않은 시스템들(즉, FEC 없이)에 대한 1%의 SER 임계를 가정한다. SINR 임계는 데이터 송신에 사용된 변조 차수에 의존한다. 더 높은 변조 차수들은 전형적으로 동일 타겟 에러 레이트를 달성하기 위해 더 높은 SINR_T를 특징으로 한다. FEC에 의해, 더 낮은 타겟 SER은 코딩 게인에 기인하여 동일 SINR 값에 대하여 달성될 수 있다. 프리코딩이 없는 IDCI의 경우, 타겟 SER은 단지 D<0.25의 범위 내에서만 달성된다. 이웃 클러스터의 IDCI-프리코딩에 의해, 타겟 SER을 충족하는 범위는 D<0.6까지로 확장된다. 그 범위를 넘으면, SINR은 경로손실에 기인하여 증가하고, SER 타겟은 충족되지 않는다.

IDCI 프리코딩을 위한 방법의 일 실시예가 도 11에 도시되며, 다음 단계들로 구성된다:

● SIR 추정(1101) : 클라이언트들은 주 DIDO 클러스터로부터의 신호 전력(즉, 수신된 프리코딩된 데이터에 기반하여) 및 이웃 DIDO 클러스터들로부터의 간섭-플러스-잡음 신호 전력을 추정한다. 단일-캐리어 DIDO 시스템들에서, 프레임 구조는 짧은 주기의 침묵(silence)으로 설계될 수 있다. 예를 들면, 침묵의 주기는 채널 추정을 위한 트레이닝과 채널 상태 정보(CSI) 피드백 동안의 프리코딩된 데이터 송신 사이로 정의될 수 있다. 일 실시예에서, 이웃 클러스터들로부터의 간섭-플러스-잡음 신호 전력은 주 클러스터의 DIDO 안테나들로부터의 침묵의 주기 동안 측정된다. 실제적인 DIDO 멀티캐리어(OFDM) 시스템들에서, 널 톤들은 전형적으로 직류(DC) 오프셋 및 송신 및 수신 측들에서의 필터링에 기인한 대역의 에지의 감쇄를 방지하기 위해 사용된다. 멀티캐리어 시스템들을 이용하는 다른 실시예에서, 간섭-플러스-잡음 신호 전력은 널 톤들로부터 추정된다. 정정 인자들은 대역의 에지의 송신/수신 필터 감쇄에 대한 보상을 위해 사용될 수 있다. 주 클러스터로부터의 신호-플러스-간섭-플러스-잡음 전력(Ps) 및 이웃 클러스터들로부터의 간섭-플러스-잡음 전력(P_IN)이 추정되면, 클라이언트는 다음과 같이 SINR을 연산한다.

(9)

대안적으로, SINR 추정은 라디오 신호 전력을 측정하기 위해 전형적인 무선 통신 시스템들에서 사용되는 수신된 신호 강도 표시(RSSI)로부터 유도된다.

(9)의 메트릭은 잡음과 간섭 전력 레벨 사이에서 구별할 수 없음을 알 수 있다. 예를 들면, 간섭-프리 환경들에서 쉐도잉(즉, 주 클러스터의 모든 DIDO 분산 안테나들로부터의 신호 전력을 감쇄하는 장애물들 뒤)에 의해 영향을 받는 클라이언트들은 그것들이 인터-클러스터 간섭에 의해 영향을 받지 않을지라도 낮은 SINR을 추정할 수 있다.

제안된 방법에 대한 더 신뢰성 있는 메트릭은 다음과 같이 연산된 SIR이고,

(10)

여기서, P_N은 잡음 전력이다. 실제적인 멀티캐리어 OFDM 시스템들에서, (10)의 잡음 전력 P_N은 동일 세트의 널 톤들을 사용하는 주 및 이웃 클러스터들로부터의 모든 DIDO 안테나들을 가정하여 널 톤들로부터 추정된다. 간섭-플러스-잡음 전력(P_IN)은 위에서 언급된 바와 같이, 침묵의 주기로부터 추정된다. 마지막으로, 신호-플러스-간섭-및-잡음 전력(P_S)은 데이터 톤들로부터 유도된다. 이런 추정들로부터, 클라이언트는 (10)의 SIR을 연산한다.

● 이웃 클러스터들의 채널 추정(1102-1103) : 도 11의 8702에서 결정된, (10)의 추정된 SIR이 미리정의된 임계(SIR_T) 이하인 경우, 클라이언트는 이웃 클러스터들로부터의 트레이닝 신호들의 청취를 개시한다. SIR_T는 데이터 송신을 위해 사용된 변조 및 FEC 코딩 방식(MCS)에 의존함에 주의하라. 상이한 SIR 타겟들은 클라이언트들의 MCS에 따라 정의된다. 상이한 클러스터들로부터의 DIDO 분산 안테나들이 시간-동기화되는 경우(즉, 동일 초-당-펄스, PPS, 시간 기준에 로킹됨(locked)), 클라이언트는 그의 채널 추정들을 이웃 클러스터들의 DIDO 안테나들로 전달하기 위해 8703에서 트레이닝 시퀀스를 이용한다. 이웃 클러스터들의 채널 추정을 위한 트레이닝 시퀀스는 주 클러스터로부터의 트레이닝에 직교하도록 설계된다. 대안적으로, 상이한 클러스터들의 DIDO 안테나들이 시간-동기화되지 않은 경우, 직교 시퀀스들(우수한 상호-상관관계 속성들을 가짐)이 상이한 DIDO 클러스터들의 시간 동기화를 위해 사용된다. 일단 클라이언트가 이웃 클러스터들의 시간/주파수 기준에 로킹되면, 채널 추정은 1103에서 수행된다.

● IDCI 프리코딩 (1104) : 일단 채널 추정이 이웃 클러스터들의 DIDO BTS에서 이용가능하면, IDCI-프리코딩은 (3)의 조건을 충족하도록 연산된다. 이웃 클러스터들의 DIDO 안테나들은, 도 4의 간섭 구역(410)의 클라이언트들에 대한 간섭을 사전-소거하는 동안, 프리코딩된 데이터 스트림들을 그것들의 클러스터들의 클라이언트들로만 송신한다. 클라이언트가 도 4의 유형 B 간섭 구역(410)에 놓이는 경우, 클라이언트에 대한 간섭은 복수의 사용자들에 의해 발생되고, IDCI-프리코딩은 동시에 모든 이웃 클러스터들에 의해 수행됨을 알 수 있다.

핸드오프를 위한 방법

이후로, 개별 영역들에 위치되는 분산 안테나들에 의해 점유되는 DIDO 클러스터들을 가로질러 이동하거나, 상이한 종류들의 서비스들(즉, 낮은- 또는 높은-이동도(mobility) 서비스들)을 제공하는 클라이언트들에 대한 상이한 핸드오프 방법들을 설명한다.

a. 인접 DIDO 클러스터들 사이의 핸드오프

일 실시예에서, 위에서 설명된 인터-클러스터 간섭을 제거하기 위한 IDCI-프리코더(precoder)가 DIDO 시스템들의 핸드오프 방법들에 대한 기준선으로서 사용된다. 셀룰러 시스템들의 종래의 핸드오프는 클라이언트들이 상이한 기지국들에 의해 서빙되는 셀들에 걸쳐 끊김 없이 전환하는 것으로 생각된다. DIDO 시스템들에서, 핸드오프는 클라이언트들이 연결의 손실 없이 하나의 클러스터에서 다른 클러스터로 이동할 수 있게 한다.

DIDO 시스템들에 대한 핸드오프 전략의 일 실시예를 설명하기 위해, 2개의 클러스터들(802 및 803) 만을 갖는 도 8의 예를 다시 고려한다. 클라이언트(801)가 주 클러스터(C1)(802)에서 이웃 클러스터(C2)(803)로 이동함에 따라, 핸드오프 방법의 일 실시예는 상이한 클러스터들의 신호 품질을 동적으로 연산하고, 가장 낮은 클라이언트에 대하여 에러 레이트 성능을 산출하는 클러스터를 선택한다.

도 12는 클러스터들(C1)의 중심으로부터 클라이언트의 거리의 함수로서 SINR의 편차를 도시한다. FEC 코딩이 없는 4-QAM 변조에 대하여, 타겟 SINR=20dB를 고려한다. 원들에 의해 식별된 선은 C1 및 C2 양자가 간섭 소거 없이 DIDO 프리코딩을 사용하는 경우, C1의 DIDO 안테나들에 의해 서빙되고 있는 타겟 클라이언트에 대한 SINR을 나타낸다. SINR은 이웃하는 클러스터로부터의 경로손실 및 간섭에 기인한 D의 함수로서 감소한다. IDCI-프리코딩이 이웃하는 클러스터에서 구현되는 경우, SINR 손실은 간섭이 완전히 제거되기 때문에 단지 경로손실에만 기인한다(삼각형들을 갖는 선에 의해 도시된 바와 같이). 클라이언트가 이웃하는 클러스터로부터 서빙되는 경우, 대칭적인 거동이 이루어진다. 핸드오프 전략의 일 실시예는 클라이언트가 C1에서 C2로 이동함에 따라, 알고리즘이 위에서 미리정의된 타겟 SINR을 유지하기 위해 상이한 DIDO 방식들 사이에서 전환하도록 정의된다.

도 12의 플롯들로부터, 도 13의 4-QAM 변조에 대한 SER을 유도한다. 상이한 프리코딩 전략들 사이를 전환함으로써, SER은 미리정의된 타겟 내에서 유지되는 것을 알 수 있다.

핸드오프 전략의 일 실시예는 다음과 같다.

● C1-DIDO 및 C2-DIDO 프리코딩 : 클라이언트가 간섭 구역으로부터 멀리 떨어져 C1 내에 놓인 경우, 클러스터들(C1 및 C2) 양자는 종래의 DIDO 프리코딩과 독립적으로 동작한다.

● C1-DIDO 및 C2- IDCI 프리코딩 : 클라이언트가 간섭 구역을 향하여 이동함에 따라, 그의 SIR 또는 SINR은 저하한다. 타겟 SINR_T1에 도달하면, 타겟 클라이언트는 C2의 모든 DIDO 안테나들로부터 채널의 추정을 개시하고, CSI를 C2의 BTS에 제공한다. C2의 BTS는 IDCI-프리코딩을 연산하고, 타겟 클라이언트에 대한 간섭을 방지하면서 C2의 모든 클라이언트들로 송신한다. 타겟 클라이언트가 간섭 구역 내에 있는 한, 그것의 CSI를 C1 및 C2 양자에 제공하는 것은 계속될 것이다.

● C1- IDCI 및 C2-DIDO 프리코딩 : 클라이언트가 C2로 이동함에 따라, 그의 SIR 또는 SINR은 그것이 다시 타겟에 도달할 때까지 계속 감소한다. 이 시점에서, 클라이언트는 이웃 클러스터로 전환하도록 결정한다. 이런 경우, C1은 IDCI-프리코딩으로 그의 방향을 향하여 제로 간섭을 생성하기 위해 타겟 클라이언트로부터의 CSI의 이용을 개시하는 반면, 이웃 클러스터는 종래의 DIDO-프리코딩을 위한 CSI를 이용한다. 일 실시예에서, SIR 추정이 타겟에 도달함에 따라, 클러스터들(C1 및 C2)은 클라이언트가 양자의 경우들에서 SIR를 추정할 수 있게 하기 위해 DIDO- 및 IDCI-프리코딩 방식 양자를 대안적으로 시도한다. 그 다음, 클라이언트는 특정 에러 레이트 성능 메트릭을 극대화하기 위해 최상의 방식을 선택한다. 이런 방법이 적용되는 경우, 핸드오프 전략의 크로스-오버 지점(cross-over point)은 도 12의 삼각형들 및 마름모들을 갖는 곡선들의 교차점에서 발생한다. 일 실시예는 (6)에 설명된 수정된 IDCI-프리코딩 방법을 사용하는데, 여기서, 이웃 클러스터가 어레이 게인을 제공하기 위해 또한 프리코딩된 데이터 스트림을 타겟 클라이언트로 송신한다. 이런 접근법에 의해, 클라이언트가 크로스-오버 지점에서 양자의 전략들에 대하여 SINR을 추정할 필요가 없기 때문에, 핸드오프 전략은 단순화된다.

● C1-DIDO 및 C2-DIDO 프리코딩 : 클라이언트가 간섭 구역을 벗어나 C2로 이동함에 따라, 주 클러스터(C1)는 IDCI-프리코딩을 통하여 그 타겟 클라이언트로의 간섭의 사전-소거를 중지하고, C1에 남아있는 모든 클라이언트들에 대하여 다시 종래의 DIDO-프리코딩으로 전환한다. 우리의 핸드오프 전략의 이런 최종 크로스-오버 지점은 타겟 클라이언트로부터 C1로의 불필요한 CSI 피드백을 방지하고, 그에 의해 피드백 채널에 걸친 오버헤드를 감소시키는데 유용한다. 일 실시예에서, 제 2 타겟 SINR_T2가 정의된다. SINR(또는 SIR)가 이런 타겟 위로 증가하는 경우, 상기 전략은 C1-DIDO 및 C2-DIDO로 전환된다. 일 실시예에서, 클러스터(C1)는 클라이언트가 SINR을 추정할 수 있게 하도록 DIDO-와 IDCI-프리코딩 사이의 교번을 계속한다. 그 다음, 클라이언트는 위로부터 타겟 SINR_T1에 더 근접하게 접근하는 C1에 대한 방법을 선택한다.

위에서 설명된 방법은 상이한 방식들에 대한 SINR 또는 SIR 추정들을 실시간으로 연산하고, 최적 방식을 선택하기 위해 그것들을 이용한다. 일 실시예에서, 핸드오프 알고리즘이 도 14에 도시된 유한-상태 머신(finite state machine)에 기반하여 설계된다. 클라이언트는 그의 현재 상태의 추적을 지속하고, SINR 또는 SIR가 도 12에 도시된 미리결정된 임계들 아래 또는 위로 떨어지는 경우, 다음 상태로 전환한다. 위에서 설명된 바와 같이, 상태(1201)에서, 양자의 클러스터들(C1 및 C2)은 독립적으로 종래의 DIDO 프리코딩으로 동작하고, 클라이언트는 클러스터(C1)에 의해 서빙되며; 상태(1202)에서, 클라이언트는 클러스터(C1)에 의해 서빙되고, C2의 BTS는 IDCI-프리코딩을 연산하며, 클러스터(C1)는 종래의 DIDO 프리코딩을 이용하여 동작하고; 상태(1203)에서, 클라이언트는 클러스터(C2)에 의해 서빙되며, C1의 BTS는 IDCI-프리코딩을 연산하고, 클러스터(C2)는 종래의 DIDO 프리코딩을 이용하여 동작하며; 상태(1204)에서, 클라이언트는 클러스터(C2)에 의해 서빙되고, 양 클러스터들(C1 및 C2)은 독립적으로 종래의 DIDO 프리코딩으로 동작한다.

쉐도잉 효과들의 존재하에서, 신호 품질 또는 SIR는 도 15에 도시된 바와 같이, 임계들 부근에서 오르내리며, 이는 도 14의 연속한 상태들 사이의 반복적인 전환을 야기한다. 상태들의 반복적인 변화는 그것이 송신 방식들 사이의 전환을 가능하게 하기 위해 클라이언트들과 BTS들 사이의 제어 채널들 상의 상당한 오버헤드를 초래하기 때문에 바람직하지 않은 효과이다. 도 15는 쉐도잉의 존재하에서 핸드오프 전략의 일 예를 도시한다. 일 실시예에서, 쉐도잉 계수는 편차 3을 갖는 로그-정규 분포에 따라 시뮬레이션된다[3]. 이후로, DIDO 핸드오프 동안 반복적인 전환 효과를 방지하기 위한 일부 방법들을 정의한다.

본 발명의 일 실시예는 상태 전환 효과들에 대처하기 위해 히스테리시스 루프(hysteresis loop)를 이용한다. 예를 들면, 도 14의 "C1-DIDO, C2-IDCI"(9302)와 "C1-IDCI, C2-DIDO"(9303) 상태들 사이의 전환시(또는 그 반대로), 임계 SINR_T1는 범위 A₁ 내에서 조정될 수 있다. 이런 방법은 신호 품질이 SINR_T1 부근에서 진동함에 따른 상태들 사이의 반복적인 전환을 방지한다. 예를 들면, 도 16은 도 14의 임의의 2개의 상태들 사이의 전환시 히스테리시스 루프 메커니즘을 도시한다. 상태 B에서 상태 A로 전환하기 위해, SIR는 (SIR_T1+A₁/2)보다 커야하지만, 다시 A에서 B로 전환하기 위해, SIR는 (SIR_T1-A₁/2) 미만으로 떨어져야 한다.

상이한 실시예들에서, 임계 SINR_T2는 도 14의 유한-상태 머신의 첫 번째와 두 번째(또는 세 번째와 네 번째) 상태들 사이의 반복적인 전환을 방지하도록 조정된다. 예를 들면, 값의 범위 A₂는 임계 SINR_T2가 채널 조건 및 쉐도잉 효과들에 따라 그 범위 내에서 선택되도록 정의될 수 있다.

일 실시예에서, 무선 링크에 걸쳐 기대된 쉐도잉의 분산(variance)에 따라, SINR 임계는 범위 [SINR_T2, SINR_T2+A₂] 내에서 동적으로 조정될 수 있다. 로그-정규 분포의 분산은 클라이언트가 그의 현재 클러스터에서 이웃 클러스터로 이동함에 따라 수신된 신호 강도(또는 RSSI)의 분산으로부터 추정될 수 있다.

위의 방법들은 클라이언트가 핸드오프 전략을 트리거하는 것을 가정한다. 일 실시예에서, 복수의 BTS들에 걸친 통신이 가능하다고 가정하면, 핸드오프 결정은 DIDO BTS들에 따른다.

단순화를 위해, 위의 방법들은 FEC 코딩이 없고 4-QAM을 가정하여 유도된다. 더 일반적으로, SINR 또는 SIR 임계들은 상이한 변조 코딩 방식들(MCS)에 대하여 유도되고, 핸드오프 전략은 링크 적응(예를 들면, 미국 특허 제7,636,381호 참조)과 결합하여 간섭 구역의 각 클라이언트에 대한 다운링크 데이터 레이트를 최적화하도록 설계된다.

b. 낮은- 및 높은-도플러 DIDO 네트워크들 사이의 핸드오프

DIDO 시스템들은 다운링크 채널을 통하여 데이터 스트림을 프리코딩하기 위해 폐쇄-루프 송신 방식들을 이용한다. 폐쇄-루프 방식들은 본질적으로 피드백 채널을 통한 레이턴시에 의해 제한된다. 실제적인 DIDO 시스템들에서, 연산 시간은 높은 처리 능력을 갖는 송수신기들에 의해 감소할 수 있고, CSI 및 기저대역 프리코딩된 데이터를 BTS에서 분산 안테나로 전달하는 경우, 레이턴시의 대부분이 DIDO BSN에 의해 시작되는 것이 기대된다. BSN은 디지털 가입자 회선(DSL), 케이블 모뎀들, 피버 링들(fiber rings), T1 라인들, 하이브리드 피버 동축(hybrid fiber coaxial, HFC) 네트워크들, 및/또는 고정 무선(예를 들면, WiFi)을 포함하지만, 이에 한정되지 않는 다양한 네트워크 기술들로 구성될 수 있다. 전용 피버는 전형적으로 매우 큰 대역폭 및 로컬(local) 지역에서 천분의 일초보다 잠재적으로 작은 낮은 레이턴시를 갖지만, 그것은 DLS 및 케이블 모뎀들보다 덜 폭넓게 전개된다. 현재, DSL 및 케이블 모뎀은 연결들은 전형적으로 미국에서 10-25㎳ 사이의 라스트 마일 레이턴시를 갖지만, 그것들은 매우 폭넓게 전개된다.

BSN에 걸친 최대 레이턴시는 DIDO 프리코딩의 성능 저하 없이 DIDO 무선 링크에 대하여 허용될 수 있는 최대 도플러 주파수를 결정한다. 예를 들면, [1]에서, 400㎒의 캐리어 주파수에서, 약 10㎳의 레이턴시를 갖는 네트워크들(즉, DSL)이 클라이언트들의 속도를 8mph(주행 속도)까지 허용할 수 있는 반면, 1㎳ 레이턴시를 갖는 네트워크들(즉, 피버 링)은 70mph까지의 속도(즉, 고속도로 차량)를 지원할 수 있음을 제시했다.

BSN에 대하여 허용될 수 있는 최대 도플러 주파수에 따라 2개 또는 복수의 DIDO 서브-네트워크들을 정의한다. 예를 들면, DIDO BTS와 분산 안테나들 사이의 높은-레이턴시 DSL 연결들을 갖는 BSN은 낮은 이동성 또는 고정-무선 서비스들만을 전달할 수 있는 반면(즉, 낮은-도플러 네트워크), 낮은-레이턴시 피버 링에 걸친 낮은-레이턴시 BSN은 높은 이동성을 허용할 수 있다(즉, 높은-도플러 네트워크). 광대역 사용자들의 대부분은 그들이 광대역을 사용하는 경우, 이동하고 있지 않고, 게다가, 대부분은, 이동하는 많은 고속 물체들을 갖는 영역들(예를 들면, 고속도로 바로 옆)이 전형적으로 거주하기 위해 또는 사무실을 운영하기 위해 덜 바람직한 장소들이기 때문에, 이런 위치에 위치될 것 같지 않음을 알 수 있다. 그러나, 고속으로 광대역을 이용하고 있을 것이거나(예를 들면, 고속도로 상에 주행하는 차 내에 있는 동안), 고속 물체들 부근에 있을(예를 들면, 고속도로 부근에 위치된 가게에서) 광대역 사용자들이 있다. 이들 2개의 상이한 사용자 도플러 시나리오들을 다루기 위해, 일 실시예에서, 낮은-도플러 DIDO 네트워크는 전형적으로 넓은 영역에 걸쳐 확산되는 비교적 저전력(즉, 실내 또는 옥상 설치를 위해 1W 내지 100W)을 갖는 더 많은 수의 DIDO 안테나들로 구성되는 반면, 높은-도플러 네트워크는 전형적으로 비교적 고전력 송신(즉, 옥상 또는 타워 설치를 위한 100W)을 갖는 더 적은 수의 DIDO 안테나들로 구성된다. 낮은-도플러 DIDO 네트워크는 전형적으로 더 많은 수의 낮은-도플러 사용자들을 서빙하고, DSL 및 케이블 모뎀들과 같은 저렴한 높은-레이턴시 광대역 연결들을 이용하여 전형적으로 더 낮은 연결 비용으로 이렇게 할 수 있다. 높은-도플러 DIDO 네트워크는 전형적으로 더 적은 수의 높은-도플러 사용자들을 서빙하고, 피버와 같은 더 비싼 낮은-레이턴시 광대역 연결들을 이용하여 전형적으로 더 높은 연결 비용으로 이렇게 할 수 있다.

상이한 유형들의 DIDO 네트워크들(예를 들면, 낮은-도플러 및 높은-도플러)에 걸친 간섭을 방지하기 위해, 다음과 같은 상이한 다중 액세스 기법들이 사용될 수 있다: 시간 분할 다중 액세스(TDMA), 주파수 분할 다중 액세스(FDMA), 또는 코드 분할 다중 액세스(CDMA).

이후에, 상이한 유형들의 DIDO 네트워크들을 클라이언트들에 할당하고 그들 사이에 핸드오프할 수 있게 하기 위한 방법들을 제안한다. 네트워크 선택은 각 클라이언트이 이동성의 유형에 기반한다. 클라이언트의 속도(v)는 다음 식에 따른 최대 도플러 시프트에 비례하고[6],

(11)

여기서, fd는 최대 도플러 시프트, λ는 캐리어 주파수에 대응하는 파장, θ는 송신기-클라이언트 방향을 나타내는 벡터와 속도 벡터 사이의 각도이다.

일 실시예에서, 모든 클라이언트의 도플러 시프트는 블라인드(blind) 추정 기법들을 통하여 연산된다. 예를 들면, 도플러 시프트는 도플러 레이더 시스템들과 유사하게, RF 에너지를 클라이언트로 송신하고, 반사된 신호를 분석함으로써 추정될 수 있다.

다른 실시예들에서, 하나 또는 복수의 DIDO 안테나들은 트레이닝 신호들을 클라이언트로 송신한다. 이들 트레이닝 신호들에 기반하여, 클라이언트는 채널 게인의 제로-크로싱(zero-crossing) 레이트의 계수, 또는 스펙트럼 분석의 수행과 같은 기법들을 이용하여 도플러 시프트를 추정한다. 고정된 속도(v) 및 클라이언트의 궤적에 대하여, (11)의 각속도(v sinθ)는 모든 DIDO 안테나로부터 클라이언트의 상대 거리에 의존할 수 있음을 알았다. 예를 들면, 이동하는 클라이언트의 부근의 DIDO 안테나들은 멀리 떨어진 안테나들보다 큰 각속도 및 도플러 시프트를 산출한다. 일 실시예에서, 도플러 속도는 클라이언트로부터 상이한 거리들의 복수의 DIDO 안테나들로부터 추정되고, 평균, 가중 평균 또는 표준 편차가 클라이언트의 이동성에 대한 지표로서 사용된다. 추정된 도플러 지표에 기반하여, DIDO BTS는 클라이언트를 낮은- 또는 높은-도플러 네트워크들에 할당할지의 여부를 결정한다.

도플러 지표는 모든 클라이언트들에 대하여 주기적으로 모니터링되고, 다시 BTS로 송신된다. 하나 또는 복수의 클라이언트들이 그들의 도플러 속도를 변경하면(즉, 버스에 타고 있는 클라이언트 대 걷고 있거나 앉아 있는 클라이언트), 이들 클라이언트들은 그들의 이동성의 레벨을 허용할 수 있는 상이한 DIDO 네트워크로 동적으로 재할당된다.

낮은-속도 클라이언트들이 도플러는 고속 물체들의 주변(예를 들면, 고속도로 부근)에 있음으로써 영향을 받을 수 있지만, 도플러는 전형적으로 클라이언트들 자신이 움직이는 클라이언트들의 도플러보다 훨씬 작다. 이와 같이, 일 실시예에서, 클라이언트의 속도는 추정되고(예를 들면, GPS를 이용한 클라이언트들 위치의 모니터링과 같은 수단들을 이용함으로써), 속도가 낮은 경우, 클라이언트는 낮은-도플러 네트워크에 할당되며, 속도가 높은 경우, 클라이언트는 높은-도플러 네트워크에 할당된다.

전력 제어 및 안테나 그룹화를 위한 방법

전력 제어를 갖는 DIDO 시스템들의 블록 다이어그램이 도 17에 도시된다. 모든 클라이언트(1,...,U)에 대한 하나 또는 복수의 데이터 스트림들(s_k)이 먼저 DIDO 프리코딩 유닛에 의해 생성된 가중치들로 곱셈된다. 프리코딩된 데이터 스트림들은 입력 채널 품질 정보(CQI)에 기반하여 전력 제어 유닛에 의해 연산된 전력 스케일링 인자로 곱셈된다. CQI는 클라이언트들로부터 DIDO BTS로 피드백되거나 업링크-다운링크 채널 상호관계를 가정하여 업링크 채널로부터 유도된다. 상이한 클라이언트들에 대한 U개의 프리코딩된 스트림들이 그 다음 결합되고, M개의 전송 안테나들 각각에 대하여 하나씩 M개의 데이터 스트림들(t_m)로 멀티플렉싱된다. 마지막으로, 스트림들(t_m)은 디지털-대-아날로그 컨버터(DAC) 유닛, 라디오 주파수(RF) 유닛, 전력 증폭기(PA) 유닛 및 최종적으로 안테나들로 송신된다.

전력 제어 유닛은 모든 클라이언트들에 대한 CQI를 측정한다. 일 실시예에서, CQI는 평균 SNR 또는 RSSI이다. CQI는 경로손실 또는 쉐도잉에 따라 상이한 클라이언트들에 대하여 변한다. 전력 제어 방법은 상이한 클라이언트들에 대한 송신 전력 스케일링 인자들(P_k)을 조정하고, 그것을 상이한 클라이언트들에 대하여 생성된 프리코딩된 데이터 스트림들로 곱셈한다. 하나 또는 복수의 데이터 스트림들은 클라이언트의 수신 안테나들의 수에 따라 모든 클라이언트에 대하여 생성될 수 있음에 주의하라.

제안된 방법의 성능을 평가하기 위해, (5)에 기반하여 경로손실 및 전력 제어 파라미터들을 포함하는 다음의 신호 모델을 정의하고,

(12)

여기서, k=1,...,U, U는 클라이언트들의 수이며, SNR=P₀/N₀, P₀는 평균 송신 전력이고, N₀는 잡음 전력이며, α_k는 경로손실/쉐도잉 계수이다. 경로손실/쉐도잉을 모델링하기 위해, 다음의 간단한 모델을 사용하며,

(13)

여기서, a=4는 경로손실 지수이고, 경로손실은 클라이언트의 인덱스로 증가한다고 가정한다(즉, 클라이언트들은 DIDO 안테나들로부터 증가하는 거리에 위치됨).

도 18은 상이한 시나리오들에서 4개의 DIDO 송신 안테나들 및 4개의 클라이언트들을 가정한 SER 대 SNR을 도시한다. 이상적인 경우는 모든 클라이언트들이 동일 경로손실을 갖고(즉, a=0), 모든 클라이언트들에 대하여 P_k=1을 산출한다고 가정한다. 정사각형들을 갖는 플롯은 클라이언트들이 상이한 경로손실 계수들을 갖고 전력 제어가 없는 경우를 지칭한다. 점들을 갖는 곡선은 전력 제어 계수가 P_k=1/α_k가 되도록 선택되는 동일 시나리오(경로손실을 가짐)로부터 유도된다. 전력 제어 방법에 의해, 더 많은 전력이 더 높은 경로손실/쉐도잉을 겪는 클라이언트들에 의도된 데이터 스트림들에 할당되고, 전력 제어가 없는 경우에 비하여 9dB SNR 게인(이런 특정 시나리오에 대하여)을 초래한다.

연방 통신 위원회(FCC)(및 다른 국제 관리 기관들)는 인체의 전자기(EM) 방사로의 노출을 제한하기 위해 무선 디바이스들로부터 송신될 수 있는 최대 전력에 관한 제약을 정의한다. 2종류의 제한들이 있다[2]: ⅰ) 사람이 펜스(fence)들, 경고들 또는 라벨들을 통하여 라디오 주파수(RF) 소스를 완전히 인식하는 "점유/제어" 제한; ⅱ) 노출에 대한 제어가 없는 "일반 대중/비제어" 제한.

상이한 방출 레벨들이 상이한 유형들의 무선 디바이스들에 대하여 정의된다. 일반적으로, 실내/실외 애플리케이션들에 대하여 사용된 DIDO 분산 안테나들은 [2]에 정의된 바와 같이, "모바일" 디바이스들의 FCC 카테고리의 자격을 갖는다: "보통 사용자의 몸체로부터 20㎝ 또는 그 이상 유지거나 사람들 인근의 방사 구조체들과 함께 사용될 수 있는 고정 위치들 외에서 사용되도록 설계된 송신 디바이스들".

"모바일" 디바이스의 EM 방사는 ㎽/㎠으로 표현되는 최대 허용 노출(MPE)에 관하여 측정된다. 도 19는 700㎒ 캐리어 주파수에서 송신 전력의 상이한 값들에 대한 RF 방사의 소스로부터 거리의 함수로서 MPE 전력 밀도를 도시한다. 전형적으로 인체로부터 20㎝를 넘어서 동작하는 디바이스들에 대한 FCC "비제어" 한계를 충족하기 위한 최대 허용된 송신 전력은 1W이다.

더 작은 제한 전력 방사 제약은 "일반적인 대중"으로부터 떨어진 옥상들 또는 빌딩들 상에 설치된 송신기들에 대하여 정의된다. 이런 "옥상 송신기들"에 대하여, FCC는 유효 방사 전력(ERP)에 대하여 측정된, 1000W의 더 느슨한 방사 한계를 정의한다.

위의 FCC 제약에 기반하여, 일 실시예에서, 실제적인 시스템들에 대한 2종류의 DIDO 분산 안테나를 정의한다:

● 저-전력(LP) 송신기들 : 1W의 최대 송신 전력 및 5Mbps 소비자-등급(consumer-grade) 광대역(예를 들면, DSL, 케이블 모뎀, 피버-투-더-홈(Fibe To The Home; FTTH)) 백홀 연결성을 갖고, 임의의 높이로 어디엔가 위치됨(즉, 실내 또는 실외).

● 고-전력(HP) 송신기들 : 100W의 송신 전력 및 상용-등급(commercial-grade) 광대역(예를 들면, 광 피버 링) 백홀(DIDO무선 링크들에 걸쳐 이용가능한 스루풋과 비교하여 유효하게 "제한되지 않은" 데이터 레이트를 갖는)을 갖고, 대략 10 미터의 높이로 옥상 또는 빌딩 장착된 안테나들.

DSL 또는 케이블 모델 연결성을 갖는 LP 송신기들은 그들의 클라이언트들이 대부분 고정되거나 낮은 이동성을 갖기 때문에, 낮은-도플러 DIDO 네트워크들에 대한 우수한 후보들(이전 섹션에서 설명된 바와 같이)이라는 것에 주의하라. 상용 피버 연결성을 갖는 HP 송신기들은 더 높은 클라이언트의 이동성을 허용하고, 높은-도플러 DIDO 네트워크들에서 사용될 수 있다.

상이한 유형들의 LP/HP 송신기들을 갖는 DIDO 시스템들의 성능에 대한 실제적 직관을 획득하기 위해, 캘리포니아주, 팔로 알토(Palo Alto)시에 DIDO 안테나 설치의 실질적인 경우를 고려한다. 도 20a는 팔로 알토의 N_LP=100 저-전력 DIDO 분산 안테나들의 랜덤 분포를 도시한다. 도 20b에서, 50개의 LP 안테나들은 N_HP=50 고-전력 송신기들로 대체된다.

도 20a 및 도 20b의 DIDO 안테나 분포들에 기반하여, DIDO 기술을 이용한 시스템들에 대한 팔로 알토의 커버리지 맵들을 유도한다. 도 21a 및 도 21b는 도 20a 및 도 20b의 구성들에 각각 대응하는 2개의 전력 분포들을 도시한다. 수신된 전력 분포(dBm로 표현됨)는 700㎒의 캐리어 주파수에서 3GPP 표준[3]에 의해 정의된 도심 환경들에 대한 경로손실/쉐도잉 모델을 가정하여 유도된다. HP 송신기들의 50%의 이용은 선택된 영역에 걸쳐 더 우수한 커버리지를 산출하는 것을 알 수 있다.

도 22a 및 도 22b는 위의 2개의 시나리오들에 대한 레이트 분포를 도시한다. 스루풋(Mbps로 표현됨)은 [4,5]의 3GPP LTE(long-term evolution) 표준에 정의된 상이한 변조 코딩 방식들에 대한 전력 임계들에 기반하여 유도된다. 총 이용가능한 대역폭은 700㎒ 캐리어 주파수에서 10㎒로 고정된다. 2개의 상이한 주파수 할당 계획들이 고려된다: ⅰ) LP 스테이션들에만 할당된 5㎒ 스펙트럼; ⅱ) HP 송신기들에 대한 9㎒ 및 LP 송신기들에 대한 1㎒. 더 낮은 대역폭이 전형적으로 제한된 스루풋을 갖는 그들의 DSL 백홀 연결성에 기인하여 LP 스테이션들에 할당됨에 주의하라. 도 22a 및 도 22b는 HP 송신기들의 50%를 이용하는 경우, 레이트 분포를 상당히 증가시키고, 평균 클라이언트당 데이터 레이트를 도 22a의 2.4Mbps에서 도 22b의 38Mbps로 증가시키는 것이 가능하다.

다음으로, 더 높은 전력이 임의의 주어진 시간에 허용되도록, 그에 의해 도 22b의 DIDO 시스템들의 다운링크 채널에 걸친 스루풋을 증가시키도록 LP 스테이션들의 전력 송신을 제어하기 위한 알고리즘들을 정의한다. 전력 밀도에 대한 FCC 제약은 [2]와 같이, 시간에 걸친 평균에 기반하여 정의됨이 관찰되고,

(14)

여기서,

은 MPE 평균 시간(averaging time)이고, t_n은 전력 밀도 S_n을 갖는 방사에 노출의 기간이다. "제어된" 노출에 대하여, 평균 시간은 6분인 반면, "제어되지 않은" 노출에 대하여 평균 시간은 30분까지 증가한다. 그 다음, (14)의 평균 전력 밀도가 "제어되지 않은" 노출에 대한 30분 평균 동안 FCC 한계들을 충족하는 한, 임의의 전력 소스가 MPE 한계들보다 큰 전력 레벨들을 송신하도록 허용된다.

이런 분석에 기반하여, DIDO 안테나당 평균 전력을 MPE 한계들 아래로 유지하면서 안테나당 순시 송신 전력을 증가시키기 위한 적응적 전력 제어 방법들을 정의한다. 활성 클라이언트들보다 많은 송신 안테나들을 갖는 DIDO 시스템들을 고려한다. 이는 DIDO 안테나들이 저렴한 무선 디바이스들(WiFi 액세스 포인트들과 유사한)로 생각될 수 있고, DSL, 케이블 모델, 광 피버, 또는 다른 인터넷 연결성이 있는 어디든 설치될 수 있음을 고려하면, 합리적인 가정이다.

적응적 안테나당 전력 제어를 갖는 DIDO 시스템들의 프레임워크가 도 23에 도시된다. 멀티플렉서(234)에서 나오는 디지털 신호의 진폭은 DAC 유닛들(235)로 송신되기 이전에 전력 스케일링 인자들 S₁,...,S_M로 동적으로 조정된다. 전력 스케일링 인자들은 CQI(233)에 기반하여 전력 제어 유닛(232)에 의해 연산된다.

일 실시예에서, N_g개의 DIDO 안테나 그룹들이 정의된다. 모든 그룹은 적어도 활성 클라이언트들의 수(K)만큼 많은 DIDO 안테나들을 포함한다. 임의의 주어진 시간에, 하나의 그룹만이 MPE 한계(

)보다 큰 전력 레벨(S₀)로 클라이언트들로 송신하는 N_a > K개의 활성 DIDO 안테나들을 갖는다. 하나의 방법은 도 24의 라운드-로빈 스케줄링 정책에 따라 모든 안테나 그룹들에 걸쳐 반복된다. 다른 실시예에서, 상이한 스케줄링 기법들(즉, 비례-페어(fair) 스케줄링[8])이 에러 레이트 또는 스루풋 성능을 최적화하기 위한 클러스터 선택에 대하여 이용된다.

라운드-로빈 전력 할당을 가정하면, (14)로부터 모든 DIDO 안테나에 대한 평균 송신 전력을 다음과 같이 유도하고,

(15)

여기서, t₀는 안테나 그룹이 활성화되는 기간이고, T_MPE =30분은 FCC 가이드라인에 의해 정의된 평균 시간이다[2]. (15)의 비는 모든 DIDO 안테나로부터의 평균 송신 전력이 MPE 한계(

)를 충족하도록 정의된, 그룹들의 듀티 팩터(duty factor; DF)이다. 듀티 팩터는 다음의 정의에 따른 활성 클라이언트들의 수, 그룹들 및 그룹당 활성 안테나들의 수에 의존한다.

(16)

전력 제어 및 안테나 그룹핑을 갖는 DIDO 시스템들에서 획득된 SNR 게인(dB로)은 다음과 같은 듀티 팩터들의 함수로서 표현된다.

(17)

(17)의 게인은 모든 DIDO 안테나들에 걸친 G_dB 추가 송신 전력을 희생하면서 달성됨을 알 수 있다.

일반적으로, 모든 N_g개의 그룹들의 모든 N_a로부터의 총 송신 전력은 다음과 같이 정의되고,

(18)

여기서, P_ij는 다음과 같이 주어지는 평균 안테나당 송신 전력이며,

(19)

S_ij(t)는 j번째 그룹 내의 i번째 송신 안테나에 대한 전력 스펙트럼 밀도이다. 일 실시예에서, (19)의 전력 스펙트럼 밀도는 모든 안테나에 대하여 에러 레이트 또는 스루풋 성능을 최적화하도록 설계된다.

제안된 방법의 성능에 관한 일부 직관을 획득하기 위해, 주어진 커버리지 영역의 400개의 DIDO 분산 안테나들 및 DIDO 시스템들에 걸쳐 제공된 무선 인터넷 서비스에 가입한 400개의 클라이언트들을 고려한다. 모든 인터넷 연결이 모든 시간에 완전히 이용될 가능성이 없다. 클라이언트들 중 10%가 임의의 주어진 시간에 무선 인터넷 연결을 이용하여 활성될 것이라고 가정한다. 그러면, 400개의 DIDO 안테나들은 N_a=40개의 안테나들 각각의 N_g=10개의 그룹들로 분할될 수 있고, 매 그룹은 임의의 주어진 시간에 듀티 팩터 DF=0.1을 갖는 K=40개의 활성 클라이언트들을 서빙한다. 이런 송신 방식으로부터 비롯된 SNR 게인은 모든 DIDO 안테나들로부터의 10dB 추가 송신 전력에 의해 제공된 G_dB=10log10(1/DF)=10dB이다. 그러나, 평균 안테나당 송신 전력은 상수이고, MPE 한계 이내라는 것을 알 수 있다.

도 25는 안테나 그룹핑을 갖는 위의 전력 제어의 (코딩되지 않은) SER 성능을 미국 특허 제7,636,381호의 종래의 고유모드 선택과 비교한다. 모든 방식들은 4개의 클라이언트들을 갖는 BD 프리코딩을 이용하고, 각 클라이언트는 단일 안테나를 구비한다. SNR은 잡음 전력에 대한 송신 안테나당 전력의 비(즉, 안테나당 송신 SNR)를 지칭한다. DIDO 4x4로 표시된 곡선은 4개의 송신 안테나 및 BD 프리코딩을 가정한다. 사각형을 갖는 곡선은 2개의 추가 송신 안테나 SER 성능 및 고유모드 선택을 갖는 BD를 표시하고, 종래의 BD 프리코딩에 비하여 10dB SNR 게인(1% SER 타겟에서)을 산출한다. 안테나 그룹핑 및 DF=1/10을 갖는 전력 제어는 또한 동일 SER 타겟에서 10dB 게인을 산출한다. 고유모드 선택이 다이버시티 게인에 기인하여 SER곡선의 기울기를 변화시키는 반면, 본 전력 제어 방법들은 증가한 평균 송신 전력에 기인하여 SER 곡선을 좌측으로(동일 기울기를 유지하면서) 이동시키는 것을 알 수 있다. 비교를 위해, 더 큰 듀티 팩터 DF=1/50를 갖는 SER은 DF=1/10과 비교하여 추가의 7dB 이득을 제공하는 것이 도시된다.

본 전력 제어는 종래의 고유모드 선택 방법들보다 낮은 복잡성을 가질 수 있음에 주의하라. 사실상, 그룹마다의 안테나(ID)는 사전-연산될 수 있고, 룩업 테이블들을 통하여 DIDO 안테나들 및 클라이언트 중에서 공유될 수 있으므로, 단지 K개의 채널 추정들만이 임의의 주어진 시간에 필요로 한다. 고유모드 선택에 대하여, (K+2)개의 채널 추정들이 연산되고, 추가 연산 처리는 모든 클라이언트들에 대하여 임의의 주어진 시간에 SER을 최소화하는 고유모드를 선택하도록 요구된다.

다음으로, 일부 특정 시나리오들의 CSI 피드백 오버헤드를 감소시키기 위해 DIDO 안테나 그룹핑을 수반하는 다른 방법을 설명한다. 도 26a는 클라이언트(점들)가 복수의 DIDO 분산 안테나들(X표들)에 의해 커버되는 하나의 영역에서 랜덤하게 펼쳐진 하나의 시나리오를 도시한다. 매 송신-수신 무선 링크에 걸친 평균 전력은 다음과 같이 연산된다.

A = {|H|²} (20)

여기서, H는 DIDO BTS에서 이용가능한 채널 추정 행렬이다.

도 26a 내지 도 26c의 행렬 A는 1000개의 인스턴스들(instances)에 걸친 채널 행렬들을 평균함으로써 수치적으로 획득된다. 2개의 대안적인 시나리오들이 도 26b 및 도 26c에 각각 도시되는데, 여기서 클라이언트들은 DIDO 안테나들의 서브세트 주위에서 함께 그룹화되고, 멀리 떨어져 위치된 DIDO 안테나들로부터 무시할 만한 전력을 수신한다. 예를 들면, 도 26b는 블록 대각 행렬(block diagonal matrix) A을 산출하는 안테나들의 2개의 그룹들을 도시한다. 하나의 극단적인 시나리오는 클라이언트마다 단지 하나의 송신기에만 매우 근접하고, 송신기들은 서로 멀리 떨어지므로, 모든 다른 DIDO 안테나들로부터의 전력은 무시할 수 있는 정도이다. 이런 경우에, DIDO 링크는 복수의 SISO 링크들에서 악화되고, A는 도 26c에서와 같은 대각 행렬이다.

위의 모든 3개의 시나리오들에서, BD 프리코딩은 DIDO 안테나들과 클라이언트들 사이의 무선 링크들에 걸친 상이한 전력 레벨들을 처리하기 위해 프리코딩 가중치들을 동적으로 조정한다. 그러나, DIDO 클러스터 내의 복수의 그룹들을 식별하고, 각 그룹 내에서만 DIDO 프리코딩을 동작하는 것은 편리하다. 본 제안된 그룹핑 방법은 다음의 이점들을 산출한다:

● 연산 게인 : DIDO 프리코딩은 클러스터의 매 그룹 내에서만 연산된다. 예를 들면, BD 프리코딩이 사용되는 경우, 특이값 분해(SVD)는 복잡도 O(n³)를 갖는데, 여기서 n은 채널 행렬 H의 최소 크기이다. H가 블록 대각 행렬로 감소될 수 있는 경우, SVD는 감소된 복잡도를 갖는 매 블록에 대하여 연산된다. 사실상, 채널 행렬이 n=n₁+n₂이 되도록 크기 n₁ 및 n₂를 갖는 2개의 블록 행렬들로 분할되는 경우, SVD의 복잡도는 단지 O(n₁ ³)+O(n₂ ³)<O(n³)이다. 극단적인 경우에, H가 대각 행렬이면, DIDO 링크는 복수의 SISO 링크들로 감소하고, SVD 연산은 필요하지 않다.

● 감소된 CSI 피드백 오버헤드 : DIDO 안테나 및 클라이언트들이 그룹들로 분할되는 경우, 일 실시예에서, CSI는 단지 동일 그룹 내에서만 클라이언트들로부터 안테나들로 연산된다. TDD 시스템들에서, 채널 상호관계를 가정하면, 안테나 그룹핑은 채널 행렬 H를 연산하기 위해 채널 추정들의 수를 감소시킨다. CSI가 무선 링크를 통하여 피드백되는 FDD 시스템들에서, 안테나 그룹핑은 또한 DIDO 안테나들과 클라이언트들 사이의 무선 링크들에 걸친 CSI 피드백 오버헤드의 감소를 산출한다.

DIDO 업링크 채널에 대한 복수의 액세스 기법들

본 발명의 일 실시예에서, 상이한 복수의 액세스 기법들은 DIDO 업링크 채널에 대하여 정의된다. 이런 기법들은 CSI 또는 송신 데이터 스트림들을 클라이언트들로부터 DIDO 안테나들로 업링크를 통하여 피드백하기 위해 사용될 수 있다. 이후에, 피드백 CSI 및 데이터 스트림은 업링크 스트림들로서 지칭된다.

● 복수-입력 복수-출력( MIMO ) : 업링크 스트림들은 클라이언트에서 DIDO 안테나들로 개방-루프 MIMO 멀티플렉싱 방식들을 통하여 송신된다. 이런 방법은 모든 클라이언트가 시간/주파수 동기화된다고 가정한다. 일 실시예에서, 클라이언트들 사이의 동기화는 다운링크로부터의 트레이닝을 통하여 달성되고, 모든 DIDO 안테나들은 동일 시간/주파수 기준 클록으로 로킹된다고 가정한다. 상이한 클라이언트들의 지연 확산의 편차들은 MIMO 업링크 방식의 성능에 영향을 줄 수 있는 상이한 클라이언트들의 클록들 사이의 지터(jitter)를 발생할 수 있음에 주의하라. 클라이언트들이 업링크 스트림들을 MIMO 멀티플렉싱 방식들을 통하여 송신한 후, 수신 DIDO 안테나들은 동일-채널(co-channel) 간섭을 소거하고 업링크 스트림들을 개별적으로 복조하기 위해 비-선형(즉, 최대 공산(maximum likelihood), ML) 또는 선형(즉, 제로-포싱(zero forcing), 최소 평균 제곱 에러) 수신기들을 이용할 수 있다.

● 시간 분할 다중 액세스(TDMA) : 상이한 클라이언트들은 상이한 시간 슬롯들에 할당된다. 매 클라이언트는 그의 타임 슬롯이 이용가능한 경우 그의 업링크 스트림을 송신한다.

● 주파수 분할 다중 액세스( FDMA ) : 상이한 클라이언트들은 상이한 캐리어 주파수들에 할당된다. 멀티캐리어 (OFDM) 시스템들에서, 톤들의 서브세트들은 업링크 스트림들을 동시에 송신하고, 그에 의해 레이턴시를 감소시키는 상이한 클라이언트들에 할당된다.

● 코드 분할 다중 액세스(CDMA) : 매 클라이언트는 상이한 의사-랜덤 시퀀스에 할당되고, 클라이언들에 걸친 직교성은 코드 도메인에서 달성된다.

본 발명의 일 실시예에서, 클라이언트들은 DIDO 안테나들보다 훨씬 낮은 전력을 송신하는 무선 디바이스들이다. 이런 경우에, DIDO BTS는 업링크 SNR 정보에 기반하여 클라이언트 서브-그룹들을 정의하므로, 서브-그룹들에 걸친 간섭은 최소화된다. 매 서브-그룹 내에서, 위의 다중 액세스 기법들은 시간, 주파수, 공간 또는 코드 도메인들에서 에서 직교 채널들을 생성하고, 그에 의해 상이한 클라이언트들에 걸친 업링크 간섭을 방지하기 위해 사용된다.

다른 실시예들에서, 위에서 설명된 업링크 다중 액세스 기법들은 DIDO 클러스터 내의 상이한 클라이언트 그룹들을 정의하기 위해 이전 섹션들에서 제시된 안테나 그룹핑 방법들과 조합하여 사용된다.

DIDO 멀티캐리어 시스템들의 링크 적응을 위한 시스템 및 방법

무선 채널들의 시간, 주파수, 및 공간 선택도를 이용하는 DIDO 시스템들에 대한 링크 적응 방법들은 미국 특허 제7,636,381호에 정의되었다. 무선 채널들의 시간/주파수 선택도를 이용하는 멀티캐리어 (OFDM) DIDO 시스템들의 링크 적응에 대한 본 발명의 실시예들이 아래에 설명된다.

기하급수적으로 감쇄하는 전력 지연 프로파일(PDP) 또는 [9]의 Sale-Valenzuela 모델에 따른 레일리 페이딩(Rayleigh fading) 채널을 시뮬레이션한다. 간략화를 위해, 다중경로 PDP 내의 단일-클러스터 채널을 다음과 같이 정의하고,

Pn = e^{- βn} (21)

여기서, n=0,...,L-1,은 채널 탭(tap)의 인덱스이고, L은 채널 탭들의 수이며, β=1/σ_DS는 채널 지연 확산(σ_DS)에 반비례하는, 채널 코히어런스(coherence) 대역폭의 지표인 PDP 지수이다. β의 낮은 값들은 주파수-플랫(flat) 채널들을 산출하는 반면, β의 높은 값들은 주파수 선택 채널들을 생성한다. (21)의 PDP는 모든 L개의 채널 탭들에 대한 총 평균 전력이 단일화도록 정규화된다.

(22)

도 27은 지연 도메인 또는 순시 PDP에 대한 저주파 선택 채널들의 진폭(β=0.1을 가정함)(상부 플롯) 및 DIDO 2x2 시스템들에 대한 주파수 도메인 (하부 플롯)을 도시한다. 첫 번째 첨자는 클라이언트를 나타내고, 두 번째 첨자는 송신 안테나를 나타낸다. 고주파수 선택 채널들(β=0.1을 가짐)은 도 28에 도시된다.

다음으로, 주파수 선택 채널들이 DIDO 프리코딩의 성능을 관찰한다. (2)의 조건을 충족하는 (1)의 신호 모델을 가정하여, BD를 통해 DIDO 프로코딩 가중치를 연산한다. (5)의 DIDO 수신 신호 모델을 (2)의 조건으로 다음과 같이 재공식화한다.

(23)

여기서,

는 사용자 k에 대한 유효 채널 행렬이다. 클라이언트당 단일 안테나를 갖는 DIDO 2x2에 대하여, 유효 채널 행렬은 도 29에 도시된 주파수 응답을 갖고, 도 28의 고주파수 선택도(예를 들면, β=0.1을 가짐)를 특징으로 하는 채널들에 대하여 하나의 값으로 감소한다. 도 29의 연속 선은 클라이언트 1로 지칭하는 반면, 점들을 갖는 선은 클라이언트 2로 지칭한다. 도 29의 채널 품질 메트릭에 기반하여, 변동하는 채널 조건들에 따라 MCS들을 동적으로 조정하는 시간/주파수 도메인 링크 적응(LA) 방법들을 정의한다.

AWGN의 상이한 MCS들 및 레일리 페이딩 SISO 채널들의 성능을 평가함으로써 시작한다. 간략화를 위해, FEC 코딩이 없다고 가정하지만, 다음의 LA 방법들은 FEC를 포함하는 시스템들로 확장될 수 있다.

도 30은 상이한 QAM 방식들(즉, 4-QAM, 16-QAM, 64-QAM)에 대한 SER을 도시한다. 일반성을 잃지 않도록, 코딩되지 않은 시스템들에 대하여 1%의 타겟 SER을 가정한다. AWGN 채널들의 그 타겟 SER을 충족하는 SNR임계들은 3개의 변조 방식들에 대하여 각각 8dB, 15.5dB 및 22dB이다. 레일리 페이딩 채널들에서, 위의 변조 방식들의 SER 성능이 AWGN보다 나쁘고[13], SNR 임계는 각각 18.6dB, 27.3dB 및 34.1dB인 것은 잘 알려져 있다. DIDO 프리코딩은 다중-사용자 다운링크 채널을 병렬 SISO 링크들의 세트로 변환하는 것을 알 수 있다. 따라서, SISO 시스템들에 대하여 도 30에서와 같은 동일 SNR 임계들은 클라이언트-바이-클라이언트(client-by-client) 기저 상의 DIDO 시스템들에 대하여 유지한다. 게다가, 순시 LA가 수행되는 경우, AWGN 채널들의 임계들이 사용된다.

DIDO 시스템들에 대한 제안된 LA 방법이 주요 사상은 채널이 링크-견고성을 제공하기 위해 시간 도메인 또는 주파수 도메인의 깊은 페이딩(도 28에 도시됨)을 겪는 경우, 낮은 MCS 차수들을 이용하는 것이다. 반대로, 채널이 큰 게인을 특징으로 하는 경우, LA 방법들은 스펙트럼 효율을 증가시키기 위해 더 높은 MCS 차수들로 전환된다. 미국 특허 제7,636,381호에 비하여, 본 출원의 하나의 기여는 적응을 가능하게 하기 위한 메트릭으로서 (23) 및 도 29의 유효 채널 행렬을 사용하는 것이다.

LA 방법들의 일반적인 프레임워크가 도 31에 도시되고 다음과 같이 정의된다:

● CSI 추정 : 3171에서, DIDO BTS는 모든 사용자들로부터의 CIS를 연산한다. 사용자들은 단일 또는 복수의 수신 안테나들이 구비될 수 있다.

● DIDO 프리코딩 : 3172에서, BTS는 모든 사용자들에 대한 DIDO 프리코딩 가중치들을 연산한다. 일 실시예에서, BD가 이들 가중치들의 연산을 위해 사용된다. 프리코딩 가중치들은 톤-바이-톤(tone-by-tone) 기저 상에서 연산된다.

● 링크-품질 메트릭 연산 : 3173에서, BTS는 주파수-도메인 링크 품질 메트릭들을 연산한다. OFDM 시스템들에서, 메트릭들은 CSI 및 매 톤에 대한 DIDO 프리코딩 가중치들로부터 연산된다. 본 발명의 일 실시예에서, 링크-품질 메트릭은 모든 OFDM 톤들에 대한 평균 SNR이다. 이런 방법들을 LA1(평균 SNR 성능에 기반함)로 정의한다. 다른 실시예에서, 링크 품질 메트릭은 (23)의 유효 채널의 주파수 응답이다. 이런 방법은 LA2(주파수 다이버시티를 이용하기 위한 톤-바이-톤 성능에 기반함)로 정의한다. 매 클라이언트가 단일 안테나를 갖는 경우, 주파수-도메인 유효 채널은 도 29에 도시된다. 클라이언트가 복수의 수신 안테나들을 갖는 경우, 링크-품질 메트릭은 매 톤에 대한 유효 채널 행렬의 프로베니우스 놈(Frobenius norm)으로 정의된다. 대안적으로, 복수의 링크-품질 메트릭들은 매 클라이언트에 대하여 (23)의 유효 채널 행렬의 특이값들로 정의된다.

● 비트-로딩 알고리즘 : 3174에서, 링크-품질 메트릭들에 기반하여, BTS는 상이한 클라이언트들 및 상이한 OFDM 톤들에 대하여 MCS들을 결정한다. LA1 방법에 대하여, 동일 MCS가 모든 클라이언트들 및 모든 OFDM 톤들에 대하여 도 30의 레일리 페이딩 채널들에 대한 SNR 임계들에 기반하여 사용된다. LA2에 대하여, 상이한 MCS들이 채널 주파수 다이버시티를 이용하기 위해 상이한 OFDM 톤들에 할당된다.

● 프리코딩 데이터 송신 : 3175에서, BTS는 비트-로딩 알고리즘으로부터 유도된 MCS들을 이용하여 프리코딩된 데이터 스트림들을 DIDO 분산 안테나들로부터 클라이언트들로 송신한다. 하나의 헤더가 상이한 톤들에 대한 MCS들을 클라이언트들로 통신하기 위해 프리코딩된 데이터에 부착된다. 예를 들면, 8개의 MCS들이 이용가능하고, N=64 톤을 갖는 OFDM 심볼들이 정의되는 경우, log₂(8)*N=192개의 비트들이 현재의 MCS를 매 클라이언트로 통신하기 위해 필요하다. 4-QAM(2비트들/심볼 스펙트럼 효율)이 이들 비트들을 심볼들로 매핑하기 위해 사용된다고 가정하면, 단지 192/2N=1.5 OFDM 심볼들만이 MCS 정보를 매핑하는데 필요하다. 다른 실시예에서, 복수의 서브캐리어들(또는 OFDM 톤들)이 부대역들로 그룹화되고, 동일 MCS가 제어 정보에 기인하여 오버헤드를 감소시키기 위해 동일 부대역에서 모든 톤들에 할당된다. 게다가, MCS는 채널 게인의 시간 편차들(코히어런스 시간에 비례하는)에 기반하여 조정된다. 고정된-무선 채널(낮은 도플러 효과를 특징으로 함)에서, MCS는 채널 간섭 시간의 매 부분마다 재연산되고, 그에 의해 제어 정보에 대하여 필요한 오버헤드를 감소시킨다.

도 32는 위에서 설명된 LA 방법들의 SER 성능을 도시한다. 비교를 위해, 레일리 페이딩 채널들의 SER 성능이 사용된 3개의 QAM 방식들의 각각에 대하여 플롯된다. LA2 방법은 MCS들을 주파수 도메인에서 유효 채널의 변동에 적응시키고, 그에 의해, LA1과 비교하여 낮은 SNR(즉, NSR=20dB)에 대한 스펙트럼 효율의 1.8bps/㎐ 게인 및 SNR(SNR>35dB에 대하여)의 15dB 게인을 제공한다.

멀티캐리어 시스템들의 DIDO 프리코딩 보간에 대한 시스템 및 방법들

DIDO 시스템들의 연산 복잡도는 대부분 중앙 집중 프로세서 또는 BTS에 국한된다. 가장 연산적으로 비싼 동작은 모든 클라이언트들에 대한 그들의 CSI로부터의 프리코딩 가중치들의 연산이다. BD 프리코딩이 이용되는 경우, BTS는 시스템의 클라이언트들의 수만큼 많은 특이값 분해(SVD) 동작들을 수행해야한다. 복잡도를 감소하키기 위한 하나의 방법은 병렬화된 처리에 의한 것인데, 여기서, SVD는 매 클라이언트에 대하여 개별 프로세서 상에서 연산된다.

멀티캐리어 DIDO 시스템들에서, 각 가입자는 플랫-페이딩 채널을 겪고, SVD는 매 서브캐리어에 대하여 매 클라이언트에 대하여 수행된다. 분명히, 시스템의 복잡도는 서브캐리어들의 수에 선형적으로 증가한다. 예를 들면, 1㎒ 신호 대역폭을 갖는 OFDM 시스템들에서, 사이클릭 프리픽스(cyclic prefix)(L₀)는 큰 지연 확산을 갖는 실외 도심의 매크로셀 환경들에서 인터심볼(intersymbol) 간섭을 방지하기 위해 적어도 8개의 채널 탭들(즉, 8마이크로초 동안)을 가져야 한다[3]. OFDM 심볼들을 발생하기 위해 사용된 FFT(fast Fourier transfrom)의 크기(N_FFT)는 전형적으로 데이터 레이트의 손실을 감소시키기 위해 L₀의 배수로 설정된다. N_FFT=64이면, 시스템의 유효 스펙트럼 효율은 인자 N_FFT/(N_FFT+L₀)=89%에 의해 제한된다. N_FFT의 더 큰 값들은 DIDO 프리코더에서의 더 높은 연산 복잡도의 희생으로 더 높은 스펙트럼 효율을 산출한다.

DIDO 프리코더에서의 연산 복잡도를 감소시키기 위한 하나의 방법은 톤들의 서브세트들(파일럿 톤(pilot tone)들이라고 지칭함)에 대하여 SVD 동작을 수행하고, 잔여 톤들에 대한 프리코딩 가중치들을 보간을 통하여 유도하는 것이다. 가중치 보간은 인터-클라이언트 간섭을 초래하는 에러의 하나의 소스이다. 일 실시예에서, 최적 가중치 보간 기법들은 인터-클라이언트 간섭을 감소시키기 위해 사용되고, 멀티캐리어 시스템들의 개선된 에러 레이트 성능 및 더 낮은 연산 복잡도를 산출한다. M개의 송신 안테나들, U개의 클라이언트들 및 클라이언트당 N개의 수신 안테나들을 갖는 DIDO 시스템들에서, 다른 클라이언트들(u)에 대한 제로 간섭을 보장하는 k번째 클라이언트의 프리코딩 가중치들(W _k)에 대한 조건은 다음과 같이 (2)로부터 유도되고,

(24)

여기서, H _u는 시스템의 다른 DIDO 클라이언트들에 대응하는 채널 행렬들이다.

본 발명의 일 실시예에서, 가중치 보간 방법의 목적 함수는 다음과 같이 정의되고,

(25)

여기서, θ _k는 사용자 k에 대하여 최적화될 파라미터들의 세트이고,

는 가중치 보간 행렬이며, ∥·∥_F는 행렬의 프로베니우스 놈들을 표시한다. 최적화 문제는 다음과 같이 공식화되고,

(26)

여기서, Θ_k는 최적화 문제의 실현가능한 세트이고, θ _k,opt는 최적 해답이다.

(25)의 목적 함수는 하나의 OFDM 톤에 대하여 정의된다. 본 발명의 다른 실시예에서, 목적 함수는 보간될 모든 OFDM 톤들에 대한 행렬들의 (25)의 프로베니우스 놈의 선형 조합으로서 정의된다. 다른 실시예에서, OFDM 스펙트럼은 톤들의 서브세트들로 분할되고, 최적 해답은 다음과 같이 주어지며,

(27)

*여기서, n은 OFDM 톤 인덱스이고, A는 톤들의 서브세트이다.

(25)의 가중치 보간 행렬 W _k(θ _k)는 파라미터들의 세트 θ _k의 함수로 표현된다. 일단 최적 세트가 (26) 또는 (27)에 따라 결정되면, 최적 가중치 행렬이 연산된다. 본 발명의 일 실시예에서, 주어진 OFDM 톤 n의 가중치 보간 행렬은 파일럿 톤들의 가중치 행렬들의 선형 조합으로 정의된다. 단일 클라이언트를 갖는 빔포밍 시스템들에 대한 가중치 보간 함수의 하나의 예는 [11]에 정의되었다. DIDO 멀티-클라이언트 시스템들에서, 가중치 보간 행렬을 다음과 같이 표현하며,

(28)

여기서, 0≤l≤(L₀-1), L₀는 파일럿 톤들의 수이고, c_n=(n-1)/N₀, N₀=N_FFT/L₀이다. (28)의 가중치 행렬은 그 다음 매 안테나로부터의 단일화된 전력 송신을 보장하기 위해

이 되도록 정규화된다. N=1(클라이언트당 단일 수신 안테나)인 경우, (28)의 행렬은 그의 놈에 대하여 정규화된 벡터가 된다. 본 발명의 일 실시예에서, 파일럿 톤들은 OFDM 톤들의 범위 내에서 균일하게 선택된다. 다른 실시예에서, 파일럿 톤들은 보간 에러를 최소화하기 위해 CSI에 기반하여 적응적으로 선택된다.

본 특허출원에서 제안된 것에 대하여 [11]의 시스템 및 방법의 하나의 중요한 차이는 목적 함수라는 것을 알 수 있다. 특히, [11]의 시스템들은 복수의 송신 안테나들 및 단일 클라이언트를 가정하고, 그래서, 관련된 방법은 클라이언트에 대한 수신 SNR을 극대화하기 위해 채널에 프리코딩 가중치의 곱을 극대화하도록 설계된다. 이런 방법은, 그러나, 그것이 보간 에러에 기인하여 인터-클라이언트 간섭을 산출하기 때문에, 멀티-클라이언트 시나리오들에서 작용하지 않는다. 그에 반하여, 본 방법은 인터-클라이언트 간섭을 최소화하고 그에 의해 모든 클라이언트들에 대한 에러 레이트 성능을 개선하도록 설계된다.

도 33은 N_FFT=64 및 L₀=8을 갖는 DIDO 2x2 시스템들에 대한 OFDM 톤 인덱스의 함수로서 (28)의 행렬의 엔트리들을 도시한다. 채널 PDP는 β=1을 갖는 (21)의 모델에 따라 생성되고, 채널은 단지 8개 채널 탭들만으로 구성된다. L₀는 채널 탭들의 수보다 크도록 선택되어야 함을 알 수 있다. 도 33의 실선들은 이상적 함수들을 나타내는 반면, 점선들은 보간된 함수들이다. 보간된 가중치들은 (28)의 정의에 따라 이상적인 함수들을 파일럿 톤들에 일치시킨다. 잔여 톤들에 대하여 연산된 가중치들은 추정 에러에 기인하여 이상적 경우에만 근사화한다.

가중치 보간 방법들을 구현하기 위한 하나의 방법은 (26)의 실현가능한 세트 Θ_k에 대한 완전한 탐색을 통하는 것이다. 탐색의 복잡도를 감소시키기 위해, 범위 [0, 2π]에서 실현가능한 세트를 P 값들로 균일하게 양자화한다. 도 34는 L₀=8, M=N_t=2개의 송신 안테나들 및 P의 가변 수에 대한 SER 대 SNR을 도시한다. 양자화 레벨들의 수가 증가함에 따라, SER 성능은 개선된다. P=10 경우는 탐색들의 감소된 수에 기인하여 훨씬 낮은 연산 복잡도를 위해 P=100의 성능에 근접함을 관찰하였다.

도 35는 상이한 DIDO 차수들 및 L₀=16에 대한 보간 방법의 SER 성능을 도시한다. 클라이언트들의 수가 송신 안테나들의 수와 동일하고, 매 클라이언트는 단일 안테나가 구비된다고 가정한다. 클라이언트들의 수가 증가함에 따라, SER 성능은 가중치 보간 에러들에 의해 생성된 인터-클라이언트 간섭의 증가에 기인하여 저하된다.

본 발명의 다른 실시예에서, (28)의 것들과 다른 가중치 보간 함수들이 사용된다. 예를 들면, 선형 예측 자동회귀(autoregressive) 모델들[12]이 채널 주파수 상관의 추정들에 기반하여 상이한 OFDM 톤들에 걸친 가중치들을 보간하기 위해 사용될 수 있다.

참고문헌들

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Ⅱ. 관련 출원번호 제12/917,257호로부터 개시

다른 사용자들에 대한 간섭을 억제하면서 주어진 사용자들에 대한 무선 링크들을 생성하기 위해 협력하여 동작하는 복수의 분산 송신 안테나를 이용하는 무선 라디오 주파수(RF) 통신 시스템들 및 방법들이 아래에 설명된다. 상이한 송신 안테나들에 걸친 조정(coordination)이 사용자-클러스터링을 통하여 가능하게 된다. 사용자 클러스터는 그의 신호가 주어진 사용자에 의해 신뢰성있게 검출될 수 있는(즉, 잡음 또는 간섭 레벨 위의 수신된 신호 강도) 송신 안테나들의 서브세트이다. 시스템 내의 매 사용자는 그 자신의 사용자 클러스터를 정의한다. 동일 사용자-클러스터 내의 송신 안테나들에 의해 송신된 파형들은 타겟 사용자들의 위치에서의 RF 에너지 및 이들 안테나들에 의해 도달가능한 임의의 다른 사용자의 위치에서의 제로 RF 간섭의 점들을 생성하기 위해 코히어런스로 결합한다.

하나의 사용자-클러스터 내에 M개의 송신 안테나들을 갖는 시스템, 및 이들 M개의 안테나들에 의해 도달가능한 K명의 사용자들(K≤M)을 고려한다. 송신기들은 M개의 송신 안테나들과 K명의 사용자들 사이의 CSI(H∈C^KxM)을 안다고 가정한다. 간략화를 위해, 매 사용자는 단일 안테나가 구비된다고 가정하지만, 동일 방법은 사용자당 복수의 수신 안테나들로 확장될 수 있다. M개의 송신 안테나들로부터 K명의 사용자들까지의 채널 벡터들(h _k∈C^1xM)을 결합함으로써 획득된 채널 행렬 H을 다음으로 고려한다.

사용자 k에 대한 RF 에너지 및 모든 다른 K-1명의 사용자들에 대한 제로 RF 에너지를 생성하는 프리코딩 가중치들(w _k∈C^Mx1)은 다음 조건을 충족하도록 연산되고,

여기서,

는 행렬 H의 k번째 행을 제거함으로써 획득된 사용자 k의 유효 채널 행렬이고, O^Kx1은 모든 제로 엔트리들을 갖는 벡터이다.

일 실시예에서, 무선 시스템은 DIDO 시스템이고, 사용자 클러스터링은 사용자-클러스터 내에 놓인 안테나들에 의해 도달가능한 임의의 다른 사용자들에 대한 간섭을 사전-소거하면서 타겟 사용자들에 대한 무선 통신 링크를 생성하기 위해 사용된다. 미국 출원번호 제12/630,627호에서, 다음을 포함하는 DIDO 시스템이 설명된다:

● DIDO 클라이언트들 : 하나 또는 복수의 안테나들이 구비된 사용자 단말들;

● DIDO 분산 안테나들 : 프리코딩 데이터 스트림들을 복수의 사용자들로 송신하고, 그에 의해 인터-사용자(inter-user) 간섭을 억제하기 위해 협조적으로 동작하는 송수신기 스테이션들;

● DIDO 기지국 송수신기들( BST ) : DIDO 분산 안테나들에 대한 프리코딩된 파형들을 생성하는 중앙 집중 프로세서;

● DIDO 기지국 네트워크( BSN ) : BTS들을 DIDO 분산 안테나들 또는 다른 BTS들로 연결하는 유선 백홀.

DIDO 분산 안테나들은 BTS들 또는 DIDO 클라이언트들의 위치에 대한 그들의 공간 분포에 따라 상이한 서브세트들로 그룹화된다. 도 36에 도시된 바와 같이, 3 종류의 클라이언트들을 정의한다;

● 슈퍼-클러스터 3640 :은 모든 BTS들과 각각의 사용자들 사이의 왕복(round-trip) 레이턴시가 DIDO 프리코딩 루프의 제약 내 이도록 하나 또는 복수의 BTS들에 연결된 DIDO 분산 안테나들의 세트이고;

● DIDO-클러스터 3641 :은 동일 BTS에 연결된 DIDO 분산 안테나들의 세트이다. 슈퍼-클러스터가 단지 하나의 BTS를 포함하는 경우, 이의 정의는 DIDO-클러스터와 일치한다;

● 사용자-클러스터 3642 :은 프리코딩된 데이터를 주어진 사용자에게 협력적으로 송신하는 DIDO 분산 안테나들의 세트이다.

예를 들면, BTS들은 BSN을 통하여 다른 BTS들에 그리고 DIDO 분산 안테나들에 연결된 로컬 허브들이다. BSN은 디지털 가입자 회선(DSL), ADSL, VDSL[6], 케이블 모뎀들, 피버 링들, T1 회선들, 하이브리드 피버 동축(HFC) 네트워크들, 및/또는 고정된 무선(예를 들면, WiFi)을 포함하지만 이에 한정되지 않는 다양한 네트워크 기술들로 구성될 수 있다. 동일 슈퍼-클러스터 내의 모든 BTS들은 왕복 레이턴시가 DIDO 프리코딩 루프 내에 있도록 BSN을 통하여 DIDO 프리코딩에 관한 정보를 공유한다.

도 37에서, 점들은 DIDO 분산 안테나들을 표시하고, X표들은 사용자이고, 파선들은 사용자들(U1 및 U8)에 대한 사용자-클러스터들을 각각 나타낸다. 이후 설명된 방법은 사용자-클러스터 내부 또는 외부의 임의의 다른 사용자(U2-U8)에 대한 제로 RF 에너지의 점들을 생성하면서, 타겟 사용자(U1)에 대한 통신 링크를 생성하도록 설계된다.

[5]에서 유사한 방법을 제안했는데, 여기서, 제로 RF 에너지의 점들은 DIDO 클러스터들 사이의 중첩 구역들의 간섭을 제거하도록 생성되었다. 추가 안테나들은 인터-클러스터 간섭을 억제하면서 DIDO 클러스터 내의 클라이언트들로 신호를 송신하기 위해 필요로 하였다. 본 출원에 제안된 방법의 하나의 실시예는 인터-DIDO-클러스터 간섭을 제거하도록 시도하지 않는다; 대신, 그것은 클러스터가 클라이언트에 구속된다(즉, 사용자-클러스터)고 가정하고, 그 이웃의 임의의 다른 클라이언트에 대한 간섭이 발생되지 않음(또는 무시할 만한 간섭)을 보장한다.

제안된 방법과 관련된 하나의 방안은 사용자-클러스터로부터 충분히 떨어진 사용자들이 큰 경로 손실에 기인하여 송신 안테나들로부터의 방사에 의해 영향을 받지 않는다 것이다. 사용자-클러스터에 근접하거나 그 내의 사용자들은 프리코딩에 기인하여 간섭-프리(interference-free) 신호를 수신한다. 게다가, 추가의 송신 안테나들은 조건 K≤M이 충족되도록 사용자-클러스터에 부가될 수 있다(도 37에 도시된 바와 같이).

사용자 클러스터링을 사용하는 방법의 일 실시예는 다음의 단계들로 구성된다:

a. 링크-품질 측정들 : 매 DIDO 분산 안테나들과 매 사용자 사이의 링크 품질은 BTS로 보고된다. 링크-품질 메트릭은 신호-대-잡음비(SNR) 또는 신호-대-간섭-플러스-잡음비(SINR)로 구성된다.

일 실시예에서, DIDO 분산 안테나들은 트레이닝 신호들을 송신하고, 사용자들은 수신된 신호 품질을 그 트레이닝에 기반하여 추정한다. 트레이닝 신호들은 사용자들이 상이한 송신기들에 걸쳐 구별할 수 있도록 시간, 주파수, 또는 코드 도메인에서 직교하도록 설계된다. 대안적으로, DIDO 안테나들은 협대역 신호들(즉, 단일 톤)을 하나의 특정 주파수에서(즉, 비콘 채널) 송신하고, 사용자들은 링크-품질을 그 비콘 신호에 기반하여 추정한다. 하나의 임계는 도 38a에 도시된 바와 같이, 데이터를 연속적으로 복조하기 위해 잡음 레벨 위의 최소 신호 진폭(또는 전력)으로 정의된다. 이들 임계 아래의 임의의 링크-품질 메트릭 값은 제로로 가정된다. 링크-품질 메트릭은 유한 수의 비트들에 대하여 양자화되고, 송신기로 피드백된다.

상이한 실시예에서, 트레이닝 신호들 또는 비콘들은 사용자들로부터 송신되고, 링크 품질은 업링크(UL)와 다운링크(DL) 경로손실들 사이의 상호관계를 가정하여, DIDO 송신 안테나들에서 추정된다(도 38b에 도시된 바와 같이). 경로손실 상호관계는 시간 분할 듀플렉싱(TDD) 시스템들(동일 주파수에서 UL 및 DL 채널들을 갖는) 및 UD 및 DL 주파수 대역이 비교적 근접한 경우, 주파수 분할 듀플렉싱(FDD) 시스템들에서 현실적인 가정임에 주의하라.

링크-품질 메트릭들에 관한 정보는 모든 BTS들이 상이한 DIDO 클러스터들에 걸친 매 안테나/사용자 쌍 사이의 링크-품질을 알도록 도 37에 도시된 바와 같은 BSN 을 통하여 상이한 BTS들에 걸쳐 공유된다.

b. 사용자-클러스터들의 정의 : DIDO 클러스터들의 모든 무선 링크들의 링크-품질 메트릭들은 BSN을 통하여 모든 BTS들에 걸쳐 공유된 링크-품질 행렬에 대한 엔트리들이다. 도 37의 시나리오에 대한 링크-품질 행렬의 하나의 예가 도 39에 도시된다.

링크-품질 행렬은 사용자 클러스터들을 정의하기 위해 사용된다. 예를 들면, 도 39는 사용자 U8에 대한 사용자 클러스터의 선택을 도시한다. 사용자 U8에 대한 비-제로 링크-품질 메트릭들을 갖는 송신기들의 서브세트(즉, 활성 송신기들)가 먼저 식별된다. 이들 송신기들은 사용자 U8에 대한 사용자-클러스터에 위치한다. 그 다음, 사용자-클러스터 내의 송신기들로부터 다른 사용자들로의 비-제로 엔트리들을 포함하는 부분-행렬이 선택된다. 링크-품질 메트릭들이 사용자 클러스터를 선택하기 위해서만 사용되기 때문에, 그것들은 단지 2개의 비트들로 양자화될 수 있고(즉, 도 38의 임계들 위 또는 아래의 상태를 식별하기 위해), 그에 의해 피드백 오버헤드를 감소시킬 수 있음에 주의하라.

다른 예가 사용자 U1에 대하여 도 40에 도시된다. 이런 경우에서, 활성 송신기들의 수는 부분-행렬의 사용자들의 수보다 작고, 그에 의해 조건 K≤M을 위반한다. 따라서, 하나 또는 둘 이상의 열들이 그 조건을 충족시키기 위해 부분-행렬에 부가된다. 송신기들의 수가 사용자들의 수를 초과하는 경우, 추가 안테나들이 다이버시티 방식들(즉, 안테나 또는 고유모드 선택)을 위해 사용될 수 있다.

또 다른 예가 사용자 U4에 대하여 도 41에 도시된다. 부분-행렬이 2개의 부분-행렬들의 조합으로 획득될 수 있음을 알 수 있다.

c. BTS들로의 CSI 보고 : 일단 사용자 클러스터들이 선택되면, 사용자-클러스터 내의 모든 송신기들로부터 이들 송신기들에 의해 도달되는 매 사용자로의 CSI가 모든 BTS들에 대하여 이용가능하게 된다. CSI 정보는 BSN을 통하여 모든 BTS들에 걸쳐 공유된다. TDD 시스템들에서, UL/DL 채널 상호관계는 UL 채널을 통한 트레이닝으로부터 CSI를 유도하기 위해 사용될 수 있다. FDD 시스템들에서, 모든 사용자들에서 BTS들로의 피드백 채널들이 요구된다. 피드백의 양을 감소시키기 위해, 단지 링크-품질 행렬의 비-제로 엔트리들에 대응하는 CSI만이 피드백된다.

d. DIDO 프리코딩 : 마지막으로, DIDO 프리코딩이 상이한 사용자 클러스터들에 대응하는 매 CSI 부분-행렬에 적용된다(예를 들면, 관련된 미국 특허 출원들에 설명된 바와 같이).

일 실시예에서, 유효 채널 행렬의 특이값 분해(SVD)가 연산되고, 사용자 k에 대한 프리코딩 가중치 w _k가

의 널 부분공간에 대응하는 우 특이 벡터로 정의된다. 대안적으로, M>K이고, SVD가 유효 채널 행렬을

로 분해하면, 사용자 k에 대한 DIDO 프리코딩 가중치는 다음에 의해 주어지고,

여기서, U _O는 열들이

의 널 부분공간의 특이 벡터들인 행렬이다.

기본 선형 대수학 고려사항들로부터, 행렬

의 널 부분공간의 우 특이 벡터가 제로 고유값(eigenvalue)에 대응하는 C의 고유벡터(eigenvector)와 동일함을 알 수 있고,

여기서, 유효 채널 행렬은 SVD에 따라

로 분해된다. 그 다음,

의 SVD의 연산에 대한 하나의 대안은 C의 고유값 분해를 연산하는 것이다. 누승법(power method)과 같은 고유값 분해를 연산하기 위한 몇몇 방법들이 있다. C의 널 부분공간에 대응하는 고유벡터에 관심만 있기 때문에, 반복에 의해 설명되는 역 제곱 방법(inverse power method)을 사용하고,

여기서, 첫 번째 반복의 벡터(u _i)는 랜덤 벡터이다.

널 부분공간의 고유값(λ)이 알려지면(즉, 제로), 역 제곱 방법은 수렴하고, 그에 의해 연산 복잡도를 감소시키기 위해 단지 한번의 반복만을 필요로 한다. 그 다음 프리코딩 가중치 벡터는 다음과 같이 표현되고,

여기서, u ₁은 1과 동일한 실수 엔트리들을 갖는 벡터이다(즉, 프리코딩 가중치 벡터가 C ^-1의 열들의 합이다).

DIDO 프리코딩 연산은 하나의 역행렬을 필요로 한다. Strassen의 알고리즘[1] 또는 Coppersmith-Winograd의 알고리즘[2,3]과 같은 역행렬들의 복잡도를 감소시키기 위한 몇몇 수치 해법들이 있다. C가 정의에 의한 에르미트 행렬(Hermitian matrix)이기 때문에, 대안적인 해답은 그의 실수 및 복소수 성분들에서 C를 분해하고, [4, 섹션 11.4]의 방법에 따라 실수 행렬의 역행렬을 연산하는 것이다.

제안된 방법 및 시스템의 다른 특징은 그의 재구성능력(reconfigurability)이다. 클라이언트가 도 42에 도시된 바와 같이, 상이한 DIDO 클러스터들에 걸쳐 이동함에 따라, 사용자-클러스터는 그의 움직임들을 따른다. 다시 말하면, 송신 안테나들의 서브세트는 클라이언트가 그의 위치를 변경함에 따라 끊임없이 업데이트되고, 유효 채널 행렬(및 대응하는 프리코딩 가중치들)이 재연산된다.

본 명세서에서 제안된 방법은 BSN을 통한 BTS들 사이의 링크들이 낮은-레이턴시이어야 하기 때문에, 도 36의 슈퍼-클러스터 내에서 작동한다. 상이한 슈퍼-클러스터들의 중첩 구역들의 간섭을 억제하기 위해, DIDO 클러스터들 사이의 간섭 구역들의 제로 RF 에너지의 점들을 생성하기 위해 추가 안테나들을 사용하는 [5]의 방법을 사용하는 것이 가능하다.

용어들 "사용자" 및 "클라이언트"는 본 명세서에서 교환가능하게 사용됨에 주의해야 한다.

참고문헌들

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Ⅲ. 무선 시스템들의 코히어런스의 영역들을 이용하는 시스템들 및 방법들

실질적인 전파 환경들의 복수의 안테나 시스템들(MAS)의 용량은 무선 링크를 통하여 이용가능한 공간 다이버시티의 함수이다. 공간 다이버시티는 무선 채널의 산란 물체들의 분포뿐만 아니라 송신 및 수신 안테나 어레이들의 기하형상에 의해 결정된다.

MAS 채널들에 대한 하나의 대중적인 모델은 산란체들(scatterer)의 그룹들을 송신기들 및 수신기들 주변에 위치된 클러스터들로 정의하는, 소위 클러스터링된 채널 모델이다. 일반적으로, 클러스터들이 많을수록 그리고 그의 각도 확산이 클수록, 무선 링크들을 통하여 달성가능한 공간 다이버시티 및 용량이 높아진다. 클러스터링된 채널 모델들은 실제적인 측정들을 통하여 입증되었고[1-2], 이들 모델들의 변형예들이 상이한 실내(즉, WLAN에 대한 IEEE 802.11n Techical Group[3]) 및 실외(3G 셀룰러 시스템들에 대한 3GPP Technical Specification Group[4]) 무선 표준들에 의해 채택되었다.

무선 채널들의 공간 다이버시티를 결정하는 다른 요인들은 다음을 포함하는 안테나 어레이들의 특성들이다: 안테나 엘리먼트 간격[5-7], 안테나들의 수[8-9], 어레이 애퍼쳐(aperture)[10-11], 어레이 기하형상[5, 12, 13], 성극(polarization) 및 안테나 패턴[14-28].

안테나 어레이 설계의 효과들뿐만 아니라 무선 링크들의 공간 다이버시티(또는 자유도들)에 관한 전파 채널의 특성들을 설명하는 통합 모델이 [29]에 제시되었다. [29]의 수신된 신호 모델은 다음에 의해 주어지고,

여기서,

는 송신 신호를 설명하는 성극화(polarized) 벡터이고,

는 송신 및 수신 어레이들을 각각 설명하는 성극화 벡터 위치들이며,

는 다음에 의해 주어진 송신 및 수신 벡터 위치들 사이의 시스템 응답을 설명하는 행렬이고,

여기서,

는 각각 송신 및 수신 어레이 응답들이며,

는 엔트리들이 송신 방향

과 수신 방향

사이의 복소 게인(complex gain)들인 채널 응답 행렬이다. DIDO 시스템들에서, 사용자 디바이스들은 단일 또는 복수의 안테나들을 가질 수 있다. 간략화를 위해, 이상적인 등방성 패턴들을 갖는 단일 안테나 수신기들을 가정하고, 시스템 응답 행렬을 다음과 같이 다시 쓰며,

여기서, 단지 송신 안테나 패턴

만이 고려된다.

맥스웰(Maxwell) 방정식들 및 그린 함수(Green function)의 원거리장(far-field) 항으로부터, 어레이 응답은 [29]로 근사화될 수 있고, p∈P에 대하여,

이고, P는 안테나 어레이를 정의하는 공간이며, 여기서,

에 대하여,

이다. 비성극화 안테나들에 대하여, 어레이 응답의 검토는 위의 적분 커넬(kernel)을 검토하는 것이다. 이후에, 상이한 유형들의 어레이들에 대한 적분 커넬들의 표현들에 대하여 닫힘을 볼 수 있다.

비성극화 선형 어레이들

z-축을 따라 지향되고 원점에 중심이 있는 안테나 엘리먼트들 및 (파장에 의해 정규화된) 길이 L의 비성극화 선형 어레이들에 대하여, 적분 커넬은 [29]에 의해 주어진다.

위의 식을 일련의 시프트된 두 부분들로 확장하면, 싱크(sinc) 함수가 1/L의 분해능 및 제한된-어레이의 크기를 갖고, 대략 파수벡터-제한된 부분공간(즉, 자유도들)은

이며, 여기서, Ω_θ = {cosθ:θ∈Θ}임을 획득한다. 가로형 어레이(broadside array)에 대하여 |Ω_θ| = |Θ|인 반면, 종형(endfire)에 대하여

임을 알 수 있다.

비성극화 구 어레이들

반경 R의 구 어레이(파장에 의해 정규화됨)에 대한 적분 커넬은 [29]에 의해 주어진다.

구 어레이들의 분해능을 획득하는 첫 번째 종류의 구 베셀(Bessel) 함수들의 합을 갖는 위의 함수의 분해는 1/(πR²)이고, 자유도들은 다음에 의해 주어지며,

D_F = A|Ω| = πR²|Ω|

여기서, A는 구 어레이의 면적이고, |Ω| ⊂ [0,π) × [0,2π)이다.

무선 채널들의 코히어런스의 면적들

구 어레이들의 분해능과 그의 면적 A사이의 관계는 도 43에 도시된다. 중간의 구는 면적 A의 구 어레이이다. 단위 구 상의 채널 클러스터들의 투영은 클러스터들의 각 확산에 비례하는 크기의 상이한 산란 구역들을 정의한다. "코히어런스의 면적"이라고 부르는 각 클러스터 내의 크기 1/A의 면적은 어레이의 방사 영역(radiated field)의 기저 함수들의 투영을 나타내고, 파형벡터 도메인의 어레이의 분해능을 정의한다.

도 43을 도 44와 비교하면, 코히어런스의 면적의 크기는 어레이의 크기의 역으로 감소함을 알 수 있다. 실제로, 더 큰 어레이들이 에너지를 더 작은 면적들로 포커싱(focus)할 수 있고, 더 큰 수의 자유도들 D_F을 산출할 수 있다. 자유도들의 총수는 또한 위의 정의에서 나타낸 바와 같이, 클러스터의 각 확산에 의존함에 주의하라.

도 45는 어레이 크기가 도 44보다 훨씬 큰 면적을 커버하고 추가의 자유도들을 산출하는 다른 예를 도시한다. DIDO 시스템들에서, 어레이 애퍼쳐는 모든 DIDO 송신기들에 의해 커버되는 총 면적으로 근사화될 수 있다(안테나들이 파장의 일부들만큼 떨어져 배치된다고 가정함). 그 다음, 도 45는 DIDO 시스템들이 공간에 안테나들을 분산시키고, 그에 의해 코히어런스의 면적들의 크기를 감소시킴으로써, 자유도들의 수들의 증가를 달성할 수 있음을 도시한다. 이들 도면들은 이상적인 구 어레이들을 가정하여 생성된 것임에 주의하라. 실제적인 시나리오들에서, DIDO 안테나들은 광역들에 걸쳐 랜덤 확산하고, 코히어런스의 면적들의 결과적인 형상은 도면들에서와 같이 규칙적이지 않을 수 있다.

도 46은 어레이 크기가 증가함에 따라, 라디오 파형들이 DIDO 송신기들 사이에 물체들의 수의 증가에 의해 산란되기 때문에, 더 많은 클러스터들이 무선 채널들 내에 포함되는 것을 도시한다. 따라서, 위의 정의에 따라서 추가 자유도를 산출하는, 기저 함수들(방사 영역을 스팬하는(span))의 수의 증가를 활성화하는(excite) 것이 가능하다.

본 특허 출원에서 설명된 다중-사용자(MU) 복수의 안테나 시스템(MAS)은 상이한 사용자들에 대한 복수의 동시 독립적인 비-간섭 데이터 스트림을 생성하기 위해 무선 채널들의 코히어런스의 면적을 이용한다. 주어진 채널 조건들 및 사용자 분포에 대하여, 방사 영역의 기저 함수들은 매 사용자가 간섭-프리 링크들을 경험하는 바와 같은 방법으로 상이한 사용자들에 대하여 독립적이고 동시의 무선 링크들을 생성하도록 선택된다. MU-MAS가 매 송신기와 매 사용자 사이의 채널을 알기 때문에, 프리코딩 송신은 상이한 사용자들에 대하여 코히어런스의 개별 면적들을 생성하기 위해 그 정보에 기반하여 조정된다.

본 발명의 일 실시예에서, MU-MAS는 더티 페이퍼 코딩(dirty-paper coding; DPC)[30-31] 또는 톰린슨-하라시마(Tomlinson-Harashima; TH)[32-33] 프리코딩과 같은 비-선형 프리코딩을 이용한다. 본 발명의 다른 실시예에서, MU-MAS는 이전의 특허 출원들[0003-0009]에서와 같은 블록 다이어그놀리제이션(block diagnolization; BD) 또는 제로-포싱 빔포밍(zero-forcing beamforming; ZF-BF)[34]와 같은 비선형 프리코딩을 이용한다.

프리코딩을 가능하게 위해, MU-MAS는 채널 상태 정보(CSI)의 알고 있음을 필요로 한다. CIS는 피드백 채널을 통하여 MU-MAS에 대하여 이용가능하게 되거나, 업링크/다운링크 채널 상호관계가 시간 분할 듀플렉싱(TDD) 시스템들에서 가능하다고 가정하여 업링크 채널을 통하여 추정된다. CSI에 대하여 필요한 피드백의 양을 감소시키는 하나의 방법은 제한 피드백 기법들[35-37]을 이용하는 것이다. 일 실시예에서, MU-MAS는 제어 채널의 CSI 오버헤드를 감소시키기 위한 제한 피드백 기법들을 이용한다. 코드북(codebook) 설계는 제한 피드백 기법들에 매우 중요하다. 일 실시예는 송신 어레이의 방사 영역을 스팬하는 기저 함수들로부터의 코드북을 정의한다.

사용자들이 공간에서 이동하거나 이동하는 물체들(사람 또는 차들과 같은)에 기인하여 전파 환경이 시간의 경과에 따라 변하기 때문에, 코히어런스의 면적들은 그의 위치들 및 형상을 변화시킨다. 이는 잘 알려진 무선 통신의 도플러 효과에 기인한다. 본 특허 출원에서 설명된 MU-MAS은 환경이 도플러 효과들에 기인하여 변하기 때문에, 매 사용자에 대하여 코히어런스의 면적들을 일정하게 적응하도록 프리코딩을 조정한다. 코히어런스의 면적들의 이런 적응은 상이한 사용자들에 대한 비-간섭 채널들을 동시에 생성하기 위한 그런 것이다.

본 발명의 다른 실시예는 상이한 크기들의 코히어런스의 면적들을 생성하기 위해 MU-MAS 시스템들의 안테나들의 서브세트를 적응적으로 선택한다. 예를 들면, 사용자들이 공간에서 드문드문 분포되는 경우(즉, 시골 또는 무선 자원들의 낮은 사용을 갖는 하루 중 시간대), 단지 안테나들의 작은 서브세트만이 선택되고, 코히어런스의 면적의 크기는 도 43에서와 같은 어레이 크기에 비하여 크다. 대안적으로, 밀집된 거주 지역들에서(즉, 시가지 또는 무선 서비스들의 피크 사용을 갖는 하루 중 시간대), 더 많은 안테나들이 서로의 바로 주변에서 사용자들에 대한 코히어런스의 작은 면적들을 생성하도록 선택된다.

본 발명의 일 실시예에서, MU-MAS은 이전의 특허 출원들[0003-0009]에서 설명된 바와 같은 DIDO 시스템이다. DIDO 시스템은 상이한 사용자들에 대하여 코히어런스의 면적을 생성하기 위해 선형 또는 비-선형 프리코딩 및/또는 제한 피드백 기법들을 사용한다.

수치 결과들

종래의 복수-입력 복수-출력(MIMO) 시스템들에서 자유도들의 수를 어레이 크기의 함수로서 연산함으로써 시작한다. 비성극화된 선형 어레이들 및 2종류의 채널 모델들을 고려한다: WiFi 시스템들에 대한 IEEE 802.11n 표준에서와 같은 실내 및 셀룰러 시스템들에 대한 3GPP-LTE 표준에서와 같은 실외. [3]의 실내 채널 모델은 범위[2, 6]의 클러스터들의 수 및 범위 [15°, 40°]의 각 확산을 정의한다. 도심 마이크로에 대한 실외 채널 모델은 약 6개의 클러스터들 및 약 20°의 기지국에서의 각 확산을 정의한다.

도 47은 실제 실내 및 실외 전파 시나리오들에서 MIMO 시스템들의 자유도들을 도시한다. 예를 들면, 하나의 파장만큼 떨어진 10개의 안테나들을 갖는 선형 어레이들을 고려하면, 무선 링크를 통하여 이용가능한 최대 자유도(또는 공간 채널들의 수)는 실외 시나리오들에 대하여 약 3으로 제한되고, 실내 시나리오들에 대하여 약 7로 제한된다. 물론, 실내 채널들은 더 큰 각 확산에 기인하여 더 많은 자유도들을 제공한다.

다음으로, DIDO 시스템들에서 자유도들을 연산한다. DIDO 액세스 포인트들이 인접 빌딩의 상이한 층들 상에 분포될 수 있는 도시의 시내 시나리오들과 같은 3D 공간에 걸쳐 안타나들이 분포된 경우를 고려한다. 이와 같이, DIDO 송신 안테나들(모두는 서로 피버 또는 DSL 백본을 통하여 연결됨)을 구 어레이로서 모델화한다. 또한, 클러스터들은 입체각(solid angle)에 걸쳐 균일하게 분포된다고 가정한다.

도 48은 어레이 직경의 함수로서 DIDO 시스템들의 자유도들을 도시한다. 10개의 파장들과 동일한 직경에 대하여, 약 1000개의 자유도들이 DIDO 시스템에서 이용가능함을 알 수 있다. 이론적으로, 사용자들에 대하여 1000개까지의 비-간섭 채널들을 생성하는 것이 가능하다. 공간에서 분포된 안테나들에 기인하여 증가한 공간 다이버시티는 종래의 MIMO 시스템들에 비하여 DIDO에 의해 제공되는 멀티플렉싱 게인에 대하여 중요하다.

비교로서, DIDO 시스템들로 교외 환경에서 달성할 수 있는 자유도들을 볼 수 있다. 클러스터들이 앙각들(elevation angle)[α, π-α] 내에 분포된다고 가정하고, 클러스터들에 대한 입체각을 |Ω|=4πcosα로 정의한다. 예를 들면, 2층 건물들을 갖는 교외 시나리오들에서, 산란체들의 앙각은 α=60° 일 수 있다. 그 경우에, 파장의 함수로서 자유도들의 수는 도 48에 도시된다.

Ⅳ. 다중사용자 스펙트럼의 계획적 진화(evolution) 및 구식화(obsolescence)를 위한 시스템 및 방법들

고속 무선 서비스들에 대한 성장하는 요구 및 휴대 전화 가입자들의 수의 증가는 초기 아날로그 음성 서비스들(AMPS[1-2])에서 디지털 음성(GSM [3-4], IS-95 CDMA [5]), 데이터 트래픽(EDGE [6], EV-DO [7]) 및 인터넷 브라우징(WiFi [8-9], WiMAX [10-11], 3G [12-13], 4G [14-15])을 지원하는 표준들까지 지난 삼십년 동안 무선 산업에서 급진적인 기술 혁명을 초래해왔다. 수년에 걸친 이런 무선 기술 성장은 2가지 주요 노력들에 의해 가능하게 되어왔다:

ⅰ) 연방 통신 위원회(FCC)[16]은 새로운 최근 생겨난 표준들을 지원하기 위해 새로운 스펙트럼을 할당하고 있다. 예를 들면, 제 1 세대 AMPS 시스템들에서, FCC에 의해 할당된 채널들의 수는 셀룰러 클라이언트들의 수의 증가를 지원하기 위해 1983년 초기 333에서 1980년 말에 416으로 증가했다. 더 최근에, Wi-Fi, 블루투스 및 지그비 같은 기술들의 상용화는 1985년에 FCC에 의해 다시 할당된 무허가 ISM 대역의 사용을 가능하게 했다[17].

ⅱ) 무선 산업은 더 높은 데이터 레이트 링크들 및 증가된 수들의 가입자들을 더 효율적으로 지원하기 위해 제한된 이용가능한 스펙트럼을 이용하는 새로운 기술들을 초래하고 있다. 무선계(wireless world)의 하나의 큰 혁명은 아날로그 AMPS 시스템들에서 1990년대 디지털 D-AMPS 및 GSM로의 이동이었는데, 이는 개선된 스펙트럼 효율에 기인하여 주어진 주파수 대역에 대하여 훨씬 높은 통화량을 가능하게 했다. 다른 급진적인 시프트는 이전의 무선 네트워크들에 비하여 데이터 레이트에서 4x 개선을 산출하고, 상이한 표준들(즉, Wi-Fi에 대한 IEEE 802.11n, WiMAX에 대한 IEEE 802.16, 4G-LTE에 대한 3GPP)에 의해 채용된 복수-입력 복수-출력(MIMO)과 같은 공간 처리 기법들에 의해 2000년대 초기에 초래되었다.

고속 무선 연결에 대한 해결책들을 제공하기 위한 노력들에도 불구하고, 무선 산업은 새로운 어려움에 직면하고 있다: 게임 같은 서비스들에 대한 성장하는 요구를 충족하기 위해 고화질(HD) 비디오 스트리밍을 제공하는 것 및 모든 곳(와이어라인(wireline) 백본의 구축은 비용이 많이 들고 비현실적인 시골을 포함함)의 무선 커버리지를 제공하는 것. 현재, 가장 진보한 무선표준 시스템들(즉, 4G-LTE)은 HD 스트리밍 서비스들을 지원하기 위해, 특히, 네트워크가 동시 링크들의 고용량으로 과부하되는 경우, 데이터 레이트 요구조건들 및 레이턴시 제약들을 제공할 수 없다. 또 다시, 주요 문제점들은 제한된 스펙트럼 가용성(availability) 및 데이터 레이트를 정말로 향상시키고 완전한 커버리지를 제공할 수 있는 스펙트럼으로 효율적인 기술들의 부족이었다.

분산-입력 분산-출력(DIDO)[18-21]으로 지칭되고 이전의 특허 출원들[0002-0009]에 설명된 새로운 기술은 최근에 등장하였다. DIDO 기술은 HD 무선 스트리밍 서비스들을 과부하 네트워크들에서 가능하게 하는, 스펙트럼 효율에서 수십 배 증가의 가능성이 있다.

그와 함께, 미국 정부는 다음 10년 동안, 500㎒의 스펙트럼을 자유롭게 할 계획을 착수함으로써 스펙트럼 부족의 쟁점을 다루고 있다. 이러한 계획은 새로운 주파수 대역들에서 동작하기 위한 새롭게 생겨난 무선 기술들을 허용하고, 도시 및 시골에서 고속 무선 커버리지를 제공하는 목적으로 2010년 6월 28일에 발표되었다[22]. 이런 계획의 일부로서, 2010년 9월 23일에, FCC는 "화이트 스페이스(white space)"라 지칭되는 무허가 사용을 위해 VHF 및 UHF 스펙트럼의 약 200㎒까지 개방했다[23]. 이런 주파수 대역들에서 동작하기 위한 하나의 규제는 동일 대역에서 동작하는 공존하는 무선 마이크로폰 디바이스들과의 유해한 간섭이 생성되지 않아야한다는 것이다. 이와 같이, 2011년 7월 22일에, IEEE 802.22 워킹 그룹은 스펙트럼을 동적으로 모니터링하고 이용가능한 대역들에서 동작하며, 그에 의해 기존 무선 디바이스들과의 유해한 간섭을 방지하는 주요 특징을 갖는 인지(cognitive) 라디오 기술(또는 스펙트럼 감지)을 이용하는 새로운 무선 시스템에 대한 표준을 완결했다[24]. 단지 최근에, 화이트 스페이스들의 일부를 허가 사용에 할당하고, 그것을 스펙트럼 경매(auction)까지 개방하도록 논의되어 왔다[25].

동일 주파수 대역들 내에서 무허가 디바이스들의 공존 및 무허가 사용 대 허가 사용에 대한 스펙트럼 논쟁은 수년에 걸쳐 FCC 스펙트럼 할당 계획들에 대하여 2가지 주요 쟁점들을 갖고 있었다. 예를 들면, 화이트 스페이스들에서, 무선 마이크로폰들과 무선 통신 디바이스들 사이의 공존은 인지 라디오 기술을 통하여 가능하게 되어왔다. 인지 라디오는, 그러나, 단지 DIDO와 같은 공간 처리를 이용하는 다른 기술들의 스펙트럼 효율의 일부만을 제공할 수 있다. 유사하게, Wi-Fi 시스템들의 성능은 액세스 포인트들의 수의 증가 및 동일 무허가 ISM 대역에서 동작하고 비제어 간섭을 발생시키는 블루투스/지그비 디바이스들의 사용에 기인하여 지난 십년 동안 상당히 저하되고 있었다. 무허가 스펙트럼의 하나의 결점은 다가올 수년 동안 계속해서 스펙트럼을 오염시킬 RF 디바이스들의 비규제 사용이다. RF 공해는 또한 무허가 스펙트럼이 미래의 허가 동작들에 대하여 사용되는 것을 방해하고, 그에 의해 무선 광대역 상용 서비스들에 대한 중요한 시장 기회들 및 스펙트럼 경매들을 제한한다.

무선 스펙트럼의 동적인 할당이 상이한 서비스들 및 표준들의 공존 및 진화를 가능하도록 허용하는 새로운 시스템 및 방법들을 제안한다. 본 방법의 하나의 실시예는 스펙트럼의 특정 부분들에서 동작하기 위해 자격들을 RF 송수신기들에 동적으로 할당하고, 다음을 제공하기 위해 동일 RF디바이스들의 구식화를 가능하게 한다:

*ⅰ) 새로운 유형들의 무선 동작들(즉, 허가 대 무허가)을 가능하게 하고, 및/또는 새로운 RF 전력 방출 제약들을 충족하게 하기 위한 스펙트럼 재구성능력. 이런 특징은 허가 스펙트럼 대 무허가 스펙트럼의 사용에 대하여 사전에 계획할 필요 없이, 필요하면 언제든지 스펙트럼 경매들을 허용한다. 그것은 또한 송신 전력 레벨들이 FCC에 의해 시행되는 새로운 전력 방출 레벨들을 충족하도록 조정되도록 할 수 있다.

ⅱ) 새로운 기술들이 생성됨에 따라 기존 기술들과의 간섭을 방지하면서, 대역들이 동적으로 재할당될 수 있도록 동일 대역에서 동작하는 상이한 기술들(즉, 화이트 스페이스들 및 무선 마이크로폰들, WiFi 및 블루투스/지그비)의 공존.

ⅲ) 더 높은 QoS를 요구하는 새로운 유형의 서비스들(즉, HD 비디오 스트리밍)을 지원하기 위해 더 높은 스펙트럼 효율, 더 우수한 커버리지 및 개선된 성능을 제공할 수 있는 더 진보된 기술들로 시스템들이 이동함에 따른 무선 인프라의 끊김 없는 진화.

이하에, 다중사용자 스펙트럼의 계획된 진화 및 구식화를 위한 시스템 및 방법을 설명한다. 시스템의 하나의 실시예는 하나 또는 복수의 중앙 집중 프로세서(CP)(4901-4904) 및 도 49에 도시된 바와 같이, 와이어라인 또는 무선 연결들을 통하여 통신하는 하나 또는 복수의 분산 노드들(DN)(4911-4913)로 구성된다. 예를 들면, 4G-LTE 네트워크들[26]의 환경에서, 중앙 집중 프로세서는 몇몇 노드 B 송수신기들에 연결된 액세스 코어 게이트웨이(access core gateway; ACCGW)이다. Wi-Fi의 환경에서, 중앙 집중 프로세서는 인터넷 서비스 제공자(ISP)이고, 분산 노드들은 모뎀들 또는 케이블 또는 DSL로의 직접 연결을 통하여 ISP에 연결된 Wi-Fi 액세스 포인트들이다. 본 발명의 다른 실시예에서, 시스템은 하나의 중앙 집중 프로세서(또는 BTS) 및 DIDO 액세스 포인트들(또는 BSN을 통하여 BTS에 연결된 DIDO 분산 안테나들)인 분산 노드들을 갖는 분산-입력 분산-출력(DIDO) 시스템[0002-0009]이다.

DN들(4911-4913)은 CP들(4901-4904)과 통신한다. DN들에서 CP로 교환되는 정보는 네트워크 아키텍처의 진화 설계에 대하여 노드들의 구성을 동적으로 조정하기 위해 사용된다. 일 실시예에서, DN들(4911-4913)은 그들의 식별 번호를 CP와 공유한다. CP는 네트워크를 통하여 룩업 테이블들 또는 공유 데이터베이스에 연결된 모든 DN들의 식별 번호들을 저장한다. 이들 룩업 테이블들 또는 데이터베이스는 다른 CP들과 공유될 수 있고, 그 정보는 모든 CP들이 네트워크 상의 모든 DN들에 관한 가장 최근 정보에 항상 액세스하도록 동기화된다.

예를 들면, FCC는 스펙트럼의 특정 부분을 무허가 사용에 할당하도록 결정할 수 있고, 제안된 시스템은 그 스펙트럼 내에서 동작하도록 설계될 수 있다. 스펙트럼의 부족에 기인하여, FCC는 그 후에 그 스펙트럼의 일부를 상용 회사들(즉, AT&T, Verizon, 또는 Sprint), 방어 시설(defense), 또는 공중 안전에 대한 허가 사용에 할당할 필요가 있을 수 있다. 종래의 무선 시스템들에서, 무허가 대역에서 동작하는 기존 무선 디바이스들이 허가 RF 송수신기들에 대한 유해한 간섭을 생성할 수 있었기 때문에, 이런 공존은 가능하지 않았을 것이다. 본 제안된 시스템에서, 분산 노드들은 그들의 RF 송신을 진화 대역 계획에 적응하기 위해 제어 정보를 CP들(4901-4903)과 교환한다. 일 실시예에서, DN들(4911-4913)은 원래 이용가능한 스펙트럼 내의 상이한 주파수 대역들에 걸쳐 동작하도록 설계되었다. FCC가 그 스펙트럼의 하나 또는 복수의 부분들을 허가 동작에 할당하기 때문에, CP들은 제어 정보를 무허가 DN들과 교환하고, 허가 사용들에 대한 주파수 대역들을 폐쇄하도록 그것들을 재구성하므로, 무허가 DN들은 허가 DN들과 간섭하지 않는다. 이런 시나리오는 도 50에 도시되는데, 여기서, 무허가 노드들(예를 들면, 5002)이 속이 꽉 찬 원들로 표시되고, 허가 노드들이 빈 원들(예를 들면, 5001)로 표시된다. 다른 실시예에서, 전체 스펙트럼은 새로운 허가 서비스에 할당될 수 있고, 제어 정보는 허가 DN들과의 간섭을 방지하도록 모든 무허가 DN들을 폐쇄하기 위해 CP들에 의해 사용된다. 이런 시나리오는 도 51에 도시되는데, 여기서, 구식의 무허가 노드들은 X표로 덮여진다.

다른 예들을 통하여, FCC 노출 규제들[27]을 충족하기 위해 주어진 주파수 대역에서 동작하는 특정 디바이스들에 대한 전력 방사들을 제한하는 것이 필요할 수 있다. 예를 들면, 무선 시스템은 원래 실외 옥상 송수신기 안테나들에 연결된 DN들(4911-4913)을 갖는 고정된 무선 링크들에 대하여 설계될 수 있다. 그 후에, 동일 시스템들은 더 우수한 실내 커버리지를 제공하기 위해 실내 휴대 안테나들을 갖는 DN들을 지원하기 위해 업데이트될 수 있다. 휴대 디바이스들의 FCC 노출 규제들은 인체에 더 근접할 가능성에 기인하여 옥상 송신기들보다 제한적이다. 이런 경우에, 실외 애플리케이션들을 위해 설계된 오래된 DN들은 송신 전력 설정이 조정되는 한, 실내 애플리케이션들에 대하여 재사용될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서, DN들은 미리결정된 세트들의 송신 전력 레벨들로 설계되고, CP들(4901-4903)은 시스템이 업그레이드됨에 따라 새로운 전력 레벨들을 선택하고, 그에 의해 FCC 노출 규제들을 충족하기 위해 제어 정보를 DN들(4911-4913)에 송신한다. 다른 실시예에서, DN들은 단지 하나의 전력 방사 설정들로 제조되고, 새로운 전력 방사 레벨들을 초과하는 DN들은 CP에 의해 원격으로 폐쇄된다.

일 실시예에서, CP들(4901-4903)은 특정 표준에 따라 RF 송수신기들로 동작하도록 그들의 자격을 정의하기 위해 네트워크의 모든 DN들(4911-4913)을 주기적으로 모니터링한다. 최신식이 아닌 이들 DN들은 구식으로서 표시될 수 있고 네트워크로부터 제거될 수 있다. 예를 들면, 현재 전력 규제 및 주파수 대역 내에서 동작하는 DN들은 네트워크에서 활성을 유지하고, 모든 다른 것들은 폐쇄된다. CP에 의해 제어되는 DN 파라미터들은 전력 방출 및 주파수 대역에 한정되지 않음에 주의하라; 그것은 ND과 클라이언트 디바이스들 사이의 무선 링크를 정의하는 임의의 파라미터일 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에서, DN들(4911-4913)은 동일 스펙트럼 내에 상이한 표준 시스템들의 공존을 가능하게 하도록 재구성될 수 있다. 예를 들면, WLAN의 환경에서 동작하는 전력 방출, 주파수 대역 또는 다른 구성 파라미터들은 유해한 간섭을 방지하면서 WPAN 애플리케이션들에 대하여 설계된 새로운 DN들의 채택을 수용하도록 조정될 수 있다.

새로운 무선 표준들은 무선 네트워크의 데이터 레이트 및 커버리지를 향상시키도록 개발되고, DN들(4911-4913)은 이들 표준들을 지원하도록 업데이트될 수 있다. 일 실시예에서, DN들은 기저대역 신호 처리를 위한 알고리즘들을 실행하는 FPGA, DSP, CPU, GPU 및/또는 GPGPU와 같은 프로그램가능한 연산 능력이 구비된 소프트웨어 정의 라디오들(software defined radios; SDR)이다. 표준이 업그레이드되는 경우, 새로운 기저대역 알고리즘들은 새로운 표준을 반영하기 위해 CP에서 DN들로 원격으로 업로드될 수 있다. 예를 들면, 일 실시예에서, 첫 번째 표준은 CDMA-기반이고, 그 후에 그것은 상이한 유형들의 시스템들을 지원하기 위해 OFDM 기술에 의해 대체된다. 유사하게, 샘플 레이트, 전력 및 다른 파라미터들은 DN들로 원격으로 업데이트될 수 있다. DN들의 이런 SDR 특징은 새로운 기술들이 전반적인 시스템 성능을 개선하도록 개발되기 때문에, 네트워크의 연속적인 업그레이드들을 허용한다.

다른 실시예에서, 본 명세서에서 설명된 시스템은 복수의 CP들, 분산 노드들 및 CP들을 DN들에 상호연결하는 네트워크들로 구성된 클라우드 무선 시스템이다. 도 52는 클라우드 무선시스템의 일 예를 도시하는데, 여기서, 속이 꽉 찬 원들(예를 들면, 5203)로 식별되는 노드들은 CP(5206)과 통신하고, 빈 원들로 식별되는 노드들은 CP(5205)와 통신하며, CP들(5205-5206)은 네트워크(5201)를 통하여 모두 서로 통신한다. 본 발명의 일 실시예에서, 클라우드 무선 시스템은 DIDO 시스템이고, DN들은 CP에 연결되며, 주기적으로 또는 즉시 시스템 파라미터들을 재구성하고, 무선 아키텍처의 변경 조건으로 동적으로 조정하기 위해 정보를 교환한다. DIDO 시스템에서, 이전의 특허 출원들[0002-0009]에 설명된 바와 같이, CP는 DIDO BTS이고, 분산 노드들은 DIDO 분산 안테나들이며, 네트워크는 BSN이고, 복수의 BTS들은 DIDO 중앙 집중 프로세서를 통하여 서로 상호연결된다.

클라우드 무선 시스템 내의 모든 DN들(5202-5203)은 상이한 세트들로 그룹화될 수 있다. DN들의 이들 세트들은 각각의 세트가 상이한 다중 액세스 기법들(예를 들면, TDMA, FDMA, CDMA, OFDMA 및/또는 SDMA), 및 상이한 변조들(예를 들면, QAM, OFDM) 및/또는 코딩 방식들(예를 들면, 컨벌루션 코딩, LDPC, 터보 코딩들)을 지원하면서, 다수의 클라이언트 디바이스들에 대한 비-간섭 무선 링크들을 동시에 생성할 수 있다. 유사하게, 매 클라이언트는 상이한 다중 액세스 기법들 및/또는 상이한 변조/코딩 방식들로 서빙될 수 있다. 시스템의 활성 클라이언트들 및 그것들이 그들의 무선 링크들을 위해 채용하는 표준에 기반하여, CP들(5205-5206)은 이들 표준들을 지원할 수 있고, 클라이언트 디바이스들의 범위 내에 있는 DN들의 서브세트를 동적으로 선택한다.

참고문헌들

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[22] The White House, "Presidential Memorandum: Unleashing the Wireless Broadband Revolution", June 28, 2010

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[26] H. Ekstrom, A. Furuskar, J. Karlsson, M. Meyer, S. Parkvall, J. Torsner, and M. Wahlqvist "Technical Solutions for the 3G Long-Term Evolution", IEEE Communications Magazine, pp.38-45, Mar. 2006

[27] FCC, "Evaluating compliance with FCC guidelines for human exposure to radiofrequency electromagnetic fields," OET Bulletin 65, Edition 97-01, Aug. 1997

본 발명의 실시예들은 위에서 개시된 바와 같은 다양한 단계들을 포함할 수 있다. 상기 단계들은 범용 또는 특수-목적 프로세서가 특정 단계들을 수행하게 하는 머신-실행가능한 지시들로 구현될 수 있다. 예를 들면, 위에서 설명된 기지국들/AP들 및 클라이언트 디바이스들 내의 다양한 컴포넌트들은 범용 또는 특수 목적 프로세서 상에서 실행되는 소프트웨어로서 구현될 수 있다. 본 발명의 적절한 양상들을 모호하게 하는 것을 방지하기 위해, 컴퓨터 메모리, 하드 드라이브, 입력 디바이스들 등과 같은 다양한 잘 알려진 개인 컴퓨터 컴포넌트들은 도면에서 제외하였다.

대안적으로, 일 실시예에서, 본 명세서에서 도시된 다양한 기능 모듈들은 및 관련된 단계들은 주문형 반도체("ASIC")와 같은, 상기 단계들을 수행하기 위한 하드와이어드 로직(hard wired logic)을 수반하는 특정 하드웨어 컴포넌트들에 의해 또는 프로그램밍된 컴퓨터 컴포넌트들과 맞춤 하드웨어 컴포넌트들의 임의의 조합에 의해 수행될 수 있다.

일 실시예에서, 위에서 설명된 코딩, 변조 및 신호 처리 로직(903)과 같은 특정 모듈들은 Texas Instruments의 TMS320x 아키텍처(예를 들면, TMS320C6000, TMS320C5000,.... 등)를 이용하는 DSP와 같은 프로그래밍 가능한 디지털 신호 프로세서("DSP")(또는 DSP들의 그룹) 상에서 구현될 수 있다. 본 실시예의 DSP는 예를들어 PCI 카드와 같은 퍼스널 컴퓨터에 대한 애드-온(add-on) 카드 내에 내장될 수 있다. 물론, 다양한 상이한 DSP 아키텍처들이 여전히 본 발명의 기본 원리들을 순응하면서 사용될 수 있다.

본 발명의 엘리먼트들은 또한 머신-실행가능한 지시들을 저장하기 위한 머신-판독가능한 매체로서 제공될 수 있다. 머신-판독가능한 매체들은 플래시 메모리, 광학 디스크들, CD-ROM들, DVD ROM들, RAM들, EPROM들, EEPROM들, 자기 또는 광학 카드들, 전파 매체들 또는 전자 지시들을 저장하는데 적합한 다른 종류의 머신-판독가능한 매체들을 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다. 예를 들면, 본 발명은 반송파에서 구현된 데이터 신호들을 통하여 원격 컴퓨터(예를 들면, 서버)에서 요청 컴퓨터(예를 들면, 클라이언트)로 전달될 수 있는 컴퓨터 프로그램으로서 또는 통신 링크들(예를 들면, 모뎀 또는 네트워크 연결)을 통한 다른 전파 매체로서 다운로드될 수 있다.

상술한 설명들 전반에 걸쳐, 설명을 목적으로, 다양한 특정 세부사항들이 본 시스템 및 방법의 완전한 이해를 제공하기 위해 개시되었다. 그러나, 상기 시스템 및 방법이 이들 특정 세부사항들의 일부 없이도 실현될 수 있음은 당업자에게 명백할 것이다. 따라서, 본 발명의 범위 및 사상은 다음의 청구범위들에 대하여 판단되어야 한다.

게다가, 상술한 설명의 전반에 걸쳐, 다양한 간행물들이 본 발명의 더 완전한 이해를 제공하기 위해 인용되었다. 이들 인용된 참고문헌들 모두는 본 출원에 참조로서 통합된다.

참고문헌들

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Claims (34)

1. 복수 사용자(MU)-복수 안테나 시스템(MAS)에 있어서,
   복수의 사용자 디바이스들; 및
   복수의 무선 링크들을 통해 상기 사용자 디바이스들과 통신적으로 결합된 복수의 분산된 무선 송수신기들을 포함하고,
   복수의 파형들은 상기 무선 링크들을 통해 송신되고, 상기 복수의 사용자 디바이스들 각각의 주변 공간 내에 복수의 형상(shape)들을 생성하기 위해 코히어런트(coherent)하게 결합되고,
   각 형상은 상기 사용자 디바이스에 대한 독립적이고 동시적인 비-간섭 데이터 스트림을 캐리(carry)하는, 복수 사용자(MU)-복수 안테나 시스템(MAS).
2. 제 1 항에 있어서,
   프리코딩(precoding)이 상기 복수의 사용자들에 대한 코히어런트 신호들의 공간 내 개별 형상들을 생성하기 위해 사용되는, 복수 사용자(MU)-복수 안테나 시스템(MAS).
3. 제 2 항에 있어서,
   비-선형 프리코딩 또는 선형 프리코딩이 상기 복수의 사용자들에 대한 상기 비-간섭 데이터 스트림들을 생성하기 위해 사용되는, 복수 사용자(MU)-복수 안테나 시스템(MAS).
4. 제 3 항에 있어서,
   상기 비-선형 프리코딩은 더티 페이퍼 코딩(dirty-paper coding; DPC) 또는 톰린슨-하라시마(Tomlinson-Harashima) 프리코딩을 포함하고, 상기 선형 프리코딩은 블록 다이어그놀리제이션(block diagonalization; BD) 또는 제로-포싱 빔포밍(zero-forcing beamforming; ZF-BF)을 포함하는, 복수 사용자(MU)-복수 안테나 시스템(MAS).
5. 제 2 항에 있어서,
   프리코딩은 상기 사용자들과 상기 MU-MAS 사이의 채널 상태 정보(channel state information; CSI)로부터 연산되는, 복수 사용자(MU)-복수 안테나 시스템(MAS).
6. 제 2 항에 있어서,
   프리코딩은 제한 피드백 기법(limited feedback technique)들을 사용하는, 복수 사용자(MU)-복수 안테나 시스템(MAS).
7. 제 2 항에 있어서,
   상기 프리코딩은 도플러 효과에 기인하여 상기 무선 채널이 변경됨에 따라 상기 사용자들에 대한 코히어런트 신호들의 공간 내 비-간섭 형상들을 생성하기 위해 지속적으로 업데이트되는, 복수 사용자(MU)-복수 안테나 시스템(MAS).
8. 제 2 항에 있어서,
   상기 코히어런트 신호들의 공간 내 형상들의 크기는 사용자들의 분포에 따라 동적으로 조정되는, 복수 사용자(MU)-복수 안테나 시스템(MAS).
9. 제 1 항에 있어서,
   상기 시스템은 분산 입력, 분산 출력(DIDO) 시스템인, 복수 사용자(MU)-복수 안테나 시스템(MAS).
10. 복수 사용자(MU)-복수 안테나 시스템(MAS) 내에서 구현되는 방법으로서,
    복수의 사용자 디바이스들을 제공하는 단계;
    복수의 무선 링크들을 통해 상기 사용자 디바이스들과 통신적으로 결합된 복수의 분산된 무선 송수신기들을 제공하는 단계;
    상기 무선 링크들을 통해 복수의 파형들을 송신하는 단계; 및
    상기 복수의 사용자 디바이스들 각각의 주변 공간 내에 복수의 형상들을 생성하기 위해, 상기 복수의 파형들을 코히어런트하게 결합하는 단계를 포함하고,
    각 형상은 상기 사용자 디바이스에 대한 독립적이고 동시적인 비-간섭 데이터 스트림을 캐리하는, 방법.
11. 제 10 항에 있어서,
    상기 복수의 사용자들에 대한 코히어런트 신호들의 공간 내 개별 형상들을 생성하기 위해 송신 이전에 데이터 스트림들을 프리코딩하는 단계를 더 포함하는, 방법.
12. 제 11 항에 있어서,
    비-선형 프리코딩 또는 선형 프리코딩이 상기 복수의 사용자들에 대한 상기 비-간섭 데이터 스트림들을 생성하기 위해 사용되는, 방법.
13. 제 12 항에 있어서,
    상기 비-선형 프리코딩은 더티 페이퍼 코딩(DPC) 또는 톰린슨-하라시마 프리코딩을 포함하고, 상기 선형 프리코딩은 블록 다이어그놀리제이션(BD) 또는 제로-포싱 빔포밍(ZF-BF)을 포함하는, 방법.
14. 제 11 항에 있어서,
    프리코딩은 상기 사용자들과 상기 MU-MAS 사이의 채널 상태 정보(CSI)로부터 연산되는, 방법.
15. 제 11 항에 있어서,
    프리코딩은 제한 피드백 기법들을 사용하는, 방법.
16. 제 13 항에 있어서,
    도플러 효과에 기인하여 상기 무선 채널이 변경됨에 따라 상기 사용자들에 대한 코히어런트 신호들의 공간 내 비-간섭 형상들을 생성하기 위해 프리코딩을 지속적으로 업데이트하는 단계를 더 포함하는, 방법.
17. 제 11 항에 있어서,
    사용자들의 분포에 따라 상기 코히어런트 신호들의 공간 내 형상들의 크기를 동적으로 조정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
18. 제 10 항에 있어서,
    상기 MU-MAS 시스템은 분산 입력, 분산 출력(DIDO) 시스템인, 방법.
19. 다중사용자 무선 스펙트럼의 계획적 진화(evolution) 및 구식화(obsolescence)를 가능하게 하는 시스템으로서,
    서로 통신가능하게 결합된 하나 또는 복수의 중앙 집중(centralized) 프로세서(CP)들;
    유선 또는 무선 연결들을 통하여 상기 중앙 집중 프로세서(CP)들에 통신가능하게 결합된 하나 또는 복수의 분산 노드들; 및
    동일한 주파수 대역 내에서 복수의 동시적인 비-간섭 데이터 링크들을 통해 상기 분산 노드들에 통신가능하게 결합된 하나 또는 복수의 사용자 디바이스들을 포함하고,
    상기 중앙 집중 프로세서(CP)들은 네트워크 아키텍처 설계들의 진화에 따라 상기 분산 노드들의 구성을 동적으로 조정하는, 시스템.
20. 제 19 항에 있어서,
    상기 분산 노드들은 그들의 식별 번호들 및 다른 재구성가능한 시스템 파라미터들을 상기 중앙 집중 프로세서(CP)와 공유하는, 시스템.
21. 제 20 항에 있어서,
    상기 분산 노드들 각각에 관한 정보는 상기 중앙 집중 프로세서(CP)들에 의해 공유되는 데이터베이스에 저장되는, 시스템.
22. 제 20 항에 있어서,
    상기 재구성가능한 시스템 파라미터들은 전력 방출, 주파수 대역, 변조/코딩 방식을 포함하는, 시스템.
23. 제 19 항에 있어서,
    상기 분산 노드들은 소프트웨어 정의 라디오들(software-defined radio)인, 시스템.
24. 제 23 항에 있어서,
    상기 소프트웨어 정의 라디오들은 기저대역 신호 처리를 위한 알고리즘들을 실행하는 FPGA, DSP, GPU 또는 GPCPU 중 하나를 포함하는, 시스템.
25. 제 24 항에 있어서,
    상기 소프트웨어 정의 라디오들은 상기 중앙 집중 프로세서(CP)들에 의해 원격으로 재구성되는, 시스템.
26. 제 19 항에 있어서,
    상기 분산 노드들은 무선 아키텍처들의 진화로 조정하기 위해 클라우드 무선 시스템으로서 주기적으로 또는 즉시 재구성되는, 시스템.
27. 다중사용자 무선 스펙트럼의 계획적 진화 및 구식화를 가능하게 하는 방법으로서,
    하나 또는 복수의 중앙 집중 프로세서(CP)들을 서로 통신가능하게 결합하는 단계;
    유선 또는 무선 연결들을 통하여 하나 또는 복수의 분산 노드들을 상기 중앙 집중 프로세서(CP)들에 통신가능하게 결합하는 단계; 및
    동일한 주파수 대역 내에서 복수의 동시적인 비-간섭 데이터 링크들을 통해 상기 분산 노드들에 하나 또는 복수의 사용자 디바이스들 통신가능하게 결합하는 단계를 포함하고,
    상기 중앙 집중 프로세서(CP)들은 네트워크 아키텍처 설계들의 진화에 따라 상기 분산 노드들의 구성을 동적으로 조정하는, 방법.
28. 제 27 항에 있어서,
    상기 분산 노드들은 그들의 식별 번호들 및 다른 재구성가능한 시스템 파라미터들을 상기 중앙 집중 프로세서(CP)와 공유하는, 방법.
29. 제 28 항에 있어서,
    모든 분산 노드들에 관한 정보는 모든 중앙 집중 프로세서(CP)들에 의해 공유되는 데이터베이스에 저장되는, 방법.
30. 제 28 항에 있어서,
    상기 재구성가능한 시스템 파라미터들은 전력 방출, 주파수 대역, 변조/코딩 방식을 포함하는, 방법.
31. 제 27 항에 있어서,
    상기 분산 노드들은 소프트웨어 정의 라디오들인, 방법.
32. 제 31 항에 있어서,
    상기 소프트웨어 정의 라디오들은 기저대역 신호 처리를 위한 알고리즘들을 실행하는 FPGA, DSP, GPU 및/또는 GPCPU를 포함하는, 방법.
33. 제 32 항에 있어서,
    상기 소프트웨어 정의 라디오들은 상기 중앙 집중 프로세서(CP)에 의해 원격으로 재구성되는, 방법.
34. 제 27 항에 있어서,
    상기 분산 노드들은 무선 아키텍처들의 진화로 조정하기 위해 클라우드 무선 시스템으로서 주기적으로 또는 즉시 재구성되는, 방법.

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