KR20200061808A - 인공신경망 기반의 수신 빔 선택 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 다양한 실시 예들은 서로 다른 방향을 가진 복수의 수신 빔들을 형성하도록 구성된 안테나 모듈, 및 상기 안테나 모듈과 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 복수의 수신 빔들 중에서 일부 수신 빔을 선택하고, 상기 선택된 수신 빔의 수신 전력을 측정하고, 상기 측정된 수신 전력에 기반하여 인공신경망을 통해 송신 상황을 결정하고, 상기 송신 상황에 대응하는 인공신경망을 이용하여 통신 연결을 위한 수신 빔을 결정하도록 설정된 방법 및 장치에 관하여 개시한다. 다양한 실시 예들이 가능하다.

Description

인공신경망 기반의 수신 빔 선택 방법 및 장치{APPARATUS AND METHOD FOR SELECTING RECEIVE BEAM BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETWORK}
본 발명의 다양한 실시예들은 인공신경망 기반의 수신 빔 선택 방법 및 장치에 관하여 개시한다.
5G 통신 시스템은 서로 다른 요구사항을 가진 다양한 서비스를 하나의 시스템에서 동작할 수 있도록 하는 유연한 시스템 구조와 기능들을 제공할 수 있다. 5G 통신 시스템에서는 넓은 대역폭을 확보하기 위해 mmWave 주파수(예: 28 ~ 86GHz) 대역을 사용할 수 있다. 이러한 주파수의 특성으로 인하여 5G 통신 시스템에서는 음영 지역에서 경로 감쇄(path loss)가 두드러지게 나타날 수 있다. 왜냐하면, 신호의 세기는 파장(wavelength)의 제곱에 비례하며, 파장이 짧을수록 회절성이 약해지고 장애물 투과가 어려울 수 있기 때문이다. 통신에서 신호는 기지국의 커버리지 내에 위치하는 모든 전자 장치에 안정적으로 전송되어야 하기 때문에, 전자 장치에서 높은 신호 감쇠를 극복하기 위하여 빔포밍 기술이 사용될 수 있다.
안테나 어레이의 위상 변화로 다양한 빔을 만들 수가 있으며, NR(new radio)에서는 기지국에서의 송수신뿐만 아니라 전자 장치에서의 송수신에도 빔포밍을 사용할 수 있다. 고주파의 효율적인 전송을 위해 좁은 빔 폭으로 도달 거리를 늘리게 되는데, 빔 폭이 좁기 때문에 기지국 측 송신 빔과 전자 장치 측 수신 빔을 모두 조정하여 최적의 송수신 빔 쌍을 찾아야 효율적인 통신이 가능하다.
한편, 지향성 안테나를 이용하여 빔포밍하는 경우, 송수신 신호의 세기가 향상되는 동시에 빔 폭이 좁아질 수 있다. 예를 들어, 지향성 안테나는 특정 위치를 향해 전파를 집중해서 송신해 줄 수 있으며, 특정 위치에서 오는 신호를 집중해서 수신할 수 있다. 빔 폭이 좁기 때문에 어떠한 위치를 향해 신호를 송신하는지, 또는 어떠한 위치에서 오는 신호를 수신하는지에 따라 무선 통신 성능이 크게 달라질 수 있다. 그러므로 무선 통신 성능 향상을 위해 기지국과 전자 장치 간에 최적의 송수신 빔 쌍을 찾아야 할 수 있다.
송수신 빔 쌍을 찾기 위해, NR에서는 SS/PBCH BLOCK(synchronization sequences/physical broadcast channel block)(SSB)을 기지국에서 주기적으로 전송하도록 규정되어 있다. 전자 장치에서는 각 SSB(synchronization signal block)를 수신하고, 수신된 SSB를 이용하여 수신 빔을 결정할 수 있다. 일반적으로 기지국에서는 생성 가능한 송신 빔의 수만큼의 SSB를 하나의 set으로 하여 주기적으로 전송할 수 있다. 전자 장치는 각 SSB set에 대하여 생성 가능한 수신 빔을 하나씩 이용하여 수신 세기(또는 수신 전력)를 측정하고, 그에 따라 해당 SSB에 대응하는 송신 빔에 대한 최적의 수신 빔을 찾아낼 수 있다.
전자 장치의 자세가 변경되거나, 전자 장치와 기지국 사이의 각도가 변경되는 경우, 기존에 설정된 최적의 송수신 빔 쌍은 더 이상 최적이 아닐 수 있다. 전자 장치는 최적의 수신 빔을 찾는 프로세스를 수행해야 한다. 예를 들어, 송신 빔의 수를 'NT'라 하고, 수신 빔의 수를 'NR'라 하면, 전자 장치는 각 송신빔에 대응하는 'SSB NT'개로 구성된 SSB set을 NR회 수신하여 최적의 송수신빔 쌍을 찾아낼 수 있다. SSB set의 전송 주기는 5~160 ms 이며, 일반적으로 20 ms로 설정될 수 있다. SSB set의 전송 주기를 'TSSB'라 하면, 수신 빔 탐색 시간은 NR × TSSB만큼 소요될 수 있다. 따라서, 전자 장치에서 모든 수신 빔을 이용하여 신호 세기를 검색하는 것이 최적이지만, 시간이 오래 걸리고, 소모전류가 많이 발생할 수 있다.
다양한 실시예들에서는, 전체 수신 빔 대비 적은 수의 수신 빔의 수신 전력을 측정하고, 측정된 수신 전력을 이용하여 송신 상황 정보를 판단하고, 판단 결과를 인공신경망에 적용하여 최적의 수신 빔을 선택하는 방법 및 장치에 관하여 개시할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 서로 다른 방향을 가진 복수의 수신 빔들을 형성하도록 구성된 안테나 모듈, 및 상기 안테나 모듈과 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 복수의 수신 빔들 중에서 일부 수신 빔을 선택하고, 상기 선택된 수신 빔의 수신 전력을 측정하고, 상기 측정된 수신 전력에 기반하여 인공신경망을 통해 송신 상황을 결정하고, 상기 송신 상황에 대응하는 인공신경망을 이용하여 통신 연결을 위한 수신 빔을 결정하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법은 서로 다른 방향을 가진 복수의 수신 빔들 중에서 일부 수신 빔을 선택하는 동작, 상기 선택된 수신 빔의 수신 전력을 측정하는 동작, 상기 측정된 수신 전력에 기반하여 인공신경망을 통해 송신 상황을 결정하는 동작, 및 상기 송신 상황에 대응하는 인공신경망을 이용하여 통신 연결을 위한 수신 빔을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 전체 수신 빔 대비 적은 수의 수신 빔의 수신 전력을 측정하고, 측정된 수신 전력을 이용하여 송신 상황 정보를 판단하고, 판단 결과를 인공신경망에 적용하여 최적의 수신 빔을 선택할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 인공신경망을 이용하여 전체 수신 빔 중에서 일부 수신 빔의 수신 전력으로 최적의 수신 빔을 선택함으로써, 수신 빔 탐색에 소요되는 시간 및 전류를 줄일 수 있다.
도 1은 다양한 실시예들에 따른 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다.
도 2는 다양한 실시예들에 따른, 레거시 네트워크 통신 및 5G 네트워크 통신을 지원하기 위한 전자 장치(101)의 블록도(200)이다.
도 3는 도 2의 제3 안테나 모듈(246)의 구조의 일실시예를 도시한 것이다.
도 4는 무선 연결을 위하여 방향성 빔을 사용하는, 도 2의 제 2 네트워크(294)(예를 들어, 5G 네트워크)에서, 기지국(420)과 전자 장치(101) 간의 무선 통신 연결을 위한 동작의 일 실시예를 도시한 것이다.
도 5는 일 실시예에 따른 5G 네트워크 통신을 위한 전자 장치(101)의 블록도이다.
도 6a 및 도 6b는 다양한 실시예들에 따른 송수신 빔 쌍을 찾기 위한 동작의 일 실시예를 도시한 것이다.
도 7은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 기능 처리 모듈의 예를 도시한 도면이다.
도 8은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법을 도시한 흐름도이다.
도 9a 내지 도 9c는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 송신 상황에 따라 측정된 수신 전력의 일례를 도시한 도면이다.
도 10a 및 도 10b는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 수신 빔을 선택하는 일례를 도시한 도면이다.
도 11은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 인공신경망 기반의 수신 빔 선택 방법을 도시한 흐름도이다.
도 12는 다양한 실시예들에 따른 서로 다른 인공신경망을 이용하는 일례를 도시한 도면이다.
도 13은 다양한 실시예들에 따른 인공신경망 알고리즘을 도시한 도면이다.
도 14는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 인공신경망 기반의 수신 빔 예측 방법을 도시한 흐름도이다.
도 15는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 인공신경망 기반의 수신 빔 결정 방법을 도시한 상세 흐름도이다.
도 16은 다양한 실시예들에 따른 인공신경망 동작 방법을 도시한 흐름도이다.
도 17 및 도 18은 다양한 실시예들에 따른 인공신경망을 이용하여 최적의 수신 빔을 선택하는 시뮬레이션 일례를 도시한 도면이다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치 (예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나","A 또는 B 중 적어도 하나," "A, B 또는 C," "A, B 및 C 중 적어도 하나," 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제1", "제2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체 는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.
도 1은 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블럭도이다.
도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 장치(150), 음향 출력 장치(155), 표시 장치(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 표시 장치(160) 또는 카메라 모듈(180))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성 요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들은 하나의 통합된 회로로 구현될 수 있다. 예를 들면, 센서 모듈(176)(예: 지문 센서, 홍채 센서, 또는 조도 센서)은 표시 장치(160)(예: 디스플레이)에 임베디드된 채 구현될 수 있다
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)을 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 로드하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서), 및 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 보조 프로세서(123)은 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 또는 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 표시 장치(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성 요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 장치(150)는, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 장치(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 장치(155)는 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 장치(155)는, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있고, 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
표시 장치(160)는 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 표시 장치(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 표시 장치(160)는 터치를 감지하도록 설정된 터치 회로(touch circuitry), 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 센서 회로(예: 압력 센서)를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 장치(150)를 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 장치(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102)) (예: 스피커 또는 헤드폰))를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)를 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결하기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)은, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(388)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108))간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi direct 또는 IrDA(infrared data association) 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제2 네트워크(199)(예: 셀룰러 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부 전자 장치와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성 요소(예: 단일 칩)으로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성 요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제1 네트워크(198) 또는 제2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 및 인증할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 하나의 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제1 네트워크(198) 또는 제2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC)이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))를 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 전자 장치(102, 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부 전자 장치들(102, 104, or 108) 중 하나 이상의 외부 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다.. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.
도 2는 다양한 실시예들에 따른, 레거시 네트워크 통신 및 5G 네트워크 통신을 지원하기 위한 전자 장치(101)의 블록도(200)이다.
도 2를 참조하면, 전자 장치(101)는 제1 커뮤니케이션 프로세서(212), 제2 커뮤니케이션 프로세서(214), 제1 radio frequency integrated circuit(RFIC)(222), 제2 RFIC(224), 제3 RFIC(226), 제4 RFIC(228), 제1 radio frequency front end(RFFE)(232), 제2 RFFE(234), 제1 안테나 모듈(242), 제2 안테나 모듈(244), 및 안테나(248)을 포함할 수 있다. 전자 장치(101)는 프로세서(120) 및 메모리(130)를 더 포함할 수 있다.
네트워크(199)는 제1 네트워크(292)와 제2 네트워크(294)를 포함할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 도 1에 기재된 부품들 중 적어도 하나의 부품을 더 포함할 수 있고, 네트워크(199)는 적어도 하나의 다른 네트워크를 더 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 제1 커뮤니케이션 프로세서(212), 제2 커뮤니케이션 프로세서(214), 제1 RFIC(222), 제2 RFIC(224), 제4 RFIC(228), 제1 RFFE(232), 및 제2 RFFE(234)는 무선 통신 모듈(192)의 적어도 일부를 형성할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 제4 RFIC(228)는 생략되거나, 제3 RFIC(226)의 일부로서 포함될 수 있다.
제1 커뮤니케이션 프로세서(212)는 제1 네트워크(292)와의 무선 통신에 사용될 대역의 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 레거시 네트워크 통신을 지원할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 제1 네트워크는 2세대(2G), 3G, 4G, 또는 long term evolution(LTE) 네트워크를 포함하는 레거시 네트워크일 수 있다. 제2 커뮤니케이션 프로세서(214)는 제2 네트워크(294)와의 무선 통신에 사용될 대역 중 지정된 대역(예: 약 6GHz ~ 약 60GHz)에 대응하는 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 5G 네트워크 통신을 지원할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 제2 네트워크(294)는 3GPP(third generation partnership project)에서 정의하는 5G 네트워크일 수 있다. 추가적으로, 일실시예에 따르면, 제1 커뮤니케이션 프로세서(212) 또는 제2 커뮤니케이션 프로세서(214)는 제2 네트워크(294)와의 무선 통신에 사용될 대역 중 다른 지정된 대역(예: 약 6GHz 이하)에 대응하는 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 5G 네트워크 통신을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 제1 커뮤니케이션 프로세서(212)와 제2 커뮤니케이션 프로세서(214)는 단일(single) 칩 또는 단일 패키지 내에 구현될 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 제1 커뮤니케이션 프로세서(212) 또는 제2 커뮤니케이션 프로세서(214)는 프로세서(120), 보조 프로세서(123), 또는 통신 모듈(190)과 단일 칩 또는 단일 패키지 내에 형성될 수 있다.
제1 RFIC(222)는, 송신 시에, 제1 커뮤니케이션 프로세서(212)에 의해 생성된 기저대역(baseband) 신호를 제1 네트워크(292)(예: 레거시 네트워크)에 사용되는 약 700MHz 내지 약 3GHz의 라디오 주파수(RF) 신호로 변환할 수 있다. 수신 시에는, RF 신호가 안테나(예: 제1 안테나 모듈(242))를 통해 제1 네트워크(292)(예: 레거시 네트워크)로부터 획득되고, RFFE(예: 제1 RFFE(232))를 통해 전처리(preprocess)될 수 있다. 제1 RFIC(222)는 전처리된 RF 신호를 제1 커뮤니케이션 프로세서(212)에 의해 처리될 수 있도록 기저대역 신호로 변환할 수 있다.
제2 RFIC(224)는, 송신 시에, 제1 커뮤니케이션 프로세서(212) 또는 제2 커뮤니케이션 프로세서(214)에 의해 생성된 기저대역 신호를 제2 네트워크(294)(예: 5G 네트워크)에 사용되는 Sub6 대역(예: 약 6GHz 이하)의 RF 신호(이하, 5G Sub6 RF 신호)로 변환할 수 있다. 수신 시에는, 5G Sub6 RF 신호가 안테나(예: 제2 안테나 모듈(244))를 통해 제2 네트워크(294)(예: 5G 네트워크)로부터 획득되고, RFFE(예: 제2 RFFE(234))를 통해 전처리될 수 있다. 제2 RFIC(224)는 전처리된 5G Sub6 RF 신호를 제1 커뮤니케이션 프로세서(212) 또는 제2 커뮤니케이션 프로세서(214) 중 대응하는 커뮤니케이션 프로세서에 의해 처리될 수 있도록 기저대역 신호로 변환할 수 있다.
제3 RFIC(226)는 제2 커뮤니케이션 프로세서(214)에 의해 생성된 기저대역 신호를 제2 네트워크(294)(예: 5G 네트워크)에서 사용될 5G Above6 대역(예: 약 6GHz ~ 약 60GHz)의 RF 신호(이하, 5G Above6 RF 신호)로 변환할 수 있다. 수신 시에는, 5G Above6 RF 신호가 안테나(예: 안테나(248))를 통해 제2 네트워크(294)(예: 5G 네트워크)로부터 획득되고 제3 RFFE(236)를 통해 전처리될 수 있다. 제3 RFIC(226)는 전처리된 5G Above6 RF 신호를 제2 커뮤니케이션 프로세서(214)에 의해 처리될 수 있도록 기저대역 신호로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 제3 RFFE(236)는 제3 RFIC(226)의 일부로서 형성될 수 있다.
전자 장치(101)는, 일실시예에 따르면, 제3 RFIC(226)와 별개로 또는 적어도 그 일부로서, 제4 RFIC(228)를 포함할 수 있다. 이런 경우, 제4 RFIC(228)는 제2 커뮤니케이션 프로세서(214)에 의해 생성된 기저대역 신호를 중간(intermediate) 주파수 대역(예: 약 9GHz ~ 약 11GHz)의 RF 신호(이하, IF 신호)로 변환한 뒤, 상기 IF 신호를 제3 RFIC(226)로 전달할 수 있다. 제3 RFIC(226)는 IF 신호를 5G Above6 RF 신호로 변환할 수 있다. 수신 시에, 5G Above6 RF 신호가 안테나(예: 안테나(248))를 통해 제2 네트워크(294)(예: 5G 네트워크)로부터 수신되고 제3 RFIC(226)에 의해 IF 신호로 변환될 수 있다. 제4 RFIC(228)는 IF 신호를 제2 커뮤니케이션 프로세서(214)가 처리할 수 있도록 기저대역 신호로 변환할 수 있다.
일시예에 따르면, 제1 RFIC(222)와 제2 RFIC(224)는 단일 칩 또는 단일 패키지의 적어도 일부로 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 제1 RFFE(232)와 제2 RFFE(234)는 단일 칩 또는 단일 패키지의 적어도 일부로 구현될 수 있다. 일시예에 따르면, 제1 안테나 모듈(242) 또는 제2 안테나 모듈(244)중 적어도 하나의 안테나 모듈은 생략되거나 다른 안테나 모듈과 결합되어 대응하는 복수의 대역들의 RF 신호들을 처리할 수 있다.
일실시예에 따르면, 제3 RFIC(226)와 안테나(248)는 동일한 서브스트레이트에 배치되어 제3 안테나 모듈(246)을 형성할 수 있다. 예를 들어, 무선 통신 모듈(192) 또는 프로세서(120)가 제1 서브스트레이트(예: main PCB)에 배치될 수 있다. 이런 경우, 제1 서브스트레이트와 별도의 제2 서브스트레이트(예: sub PCB)의 일부 영역(예: 하면)에 제3 RFIC(226)가, 다른 일부 영역(예: 상면)에 안테나(248)가 배치되어, 제3 안테나 모듈(246)이 형성될 수 있다. 제3 RFIC(226)와 안테나(248)를 동일한 서브스트레이트에 배치함으로써 그 사이의 전송 선로의 길이를 줄이는 것이 가능하다. 이는, 예를 들면, 5G 네트워크 통신에 사용되는 고주파 대역(예: 약 6GHz ~ 약 60GHz)의 신호가 전송 선로에 의해 손실(예: 감쇄)되는 것을 줄일 수 있다. 이로 인해, 전자 장치(101)는 제2 네트워크(294)(예: 5G 네트워크)와의 통신의 품질 또는 속도를 향상시킬 수 있다.
일시예에 따르면, 안테나(248)는 빔포밍에 사용될 수 있는 복수개의 안테나 엘레멘트들을 포함하는 안테나 어레이로 형성될 수 있다. 이런 경우, 제3 RFIC(226)는, 예를 들면, 제3 RFFE(236)의 일부로서, 복수개의 안테나 엘레멘트들에 대응하는 복수개의 위상 변환기(phase shifter)(238)들을 포함할 수 있다. 송신 시에, 복수개의 위상 변환기(238)들 각각은 대응하는 안테나 엘레멘트를 통해 전자 장치(101)의 외부(예: 5G 네트워크의 베이스 스테이션)로 송신될 5G Above6 RF 신호의 위상을 변환할 수 있다. 수신 시에, 복수개의 위상 변환기(238)들 각각은 대응하는 안테나 엘레멘트를 통해 상기 외부로부터 수신된 5G Above6 RF 신호의 위상을 동일한 또는 실질적으로 동일한 위상으로 변환할 수 있다. 이것은 전자 장치(101)와 상기 외부 간의 빔포밍을 통한 송신 또는 수신을 가능하게 한다.
제2 네트워크(294)(예: 5G 네트워크)는 제1 네트워크(292)(예: 레거시 네트워크)와 독립적으로 운영되거나(예: Stand-Alone (SA)), 연결되어 운영될 수 있다(예: Non-Stand Alone (NSA)). 예를 들면, 5G 네트워크에는 액세스 네트워크(예: 5G radio access network(RAN) 또는 next generation RAN(NG RAN))만 있고, 코어 네트워크(예: next generation core(NGC))는 없을 수 있다. 이런 경우, 전자 장치(101)는 5G 네트워크의 액세스 네트워크에 액세스한 후, 레거시 네트워크의 코어 네트워크(예: evolved packed core(EPC))의 제어 하에 외부 네트워크(예: 인터넷)에 액세스할 수 있다. 레거시 네트워크와 통신을 위한 프로토콜 정보(예: LTE 프로토콜 정보) 또는 5G 네트워크와 통신을 위한 프로토콜 정보(예: New Radio(NR) 프로토콜 정보)는 메모리(230)에 저장되어, 다른 부품(예: 프로세서(120), 제1 커뮤니케이션 프로세서(212), 또는 제2 커뮤니케이션 프로세서(214))에 의해 액세스될 수 있다.
도 3는 도 2의 제3 안테나 모듈(246)의 구조의 일실시예를 도시한 것이다. 참고로, 도 3a는 제3 안테나 모듈(246)을 일측에서 바라본 사시도이고, 도 3b는 제3 안테나 모듈(246)을 다른 측에서 바라본 사시도이며, 도 3c는 제3 안테나 모듈(246)의 A-A’에 대한 단면도이다.
도 3을 참조하면, 일실시예에서, 제3 안테나 모듈(246)은 인쇄회로기판(310), 안테나 어레이(330), RFIC(radio frequency integrate circuit)(352), PMIC(power manage integrate circuit)(354), 모듈 인터페이스(370)를 포함할 수 있다. 선택적으로, 제3 안테나 모듈(246)은 차폐 부재(390)를 더 포함할 수 있다. 다른 실시예들에서는, 상기 언급된 부품들 중 적어도 하나가 생략되거나, 상기 부품들 중 적어도 두 개가 일체로 형성될 수도 있다.
인쇄회로기판(310)은 복수의 도전성 레이어들, 및 상기 도전성 레이어들과 교번하여 적층된 복수의 비도전성 레이어들을 포함할 수 있다. 인쇄회로기판(310)은 상기 도전성 레이어에 형성된 배선들 및 도전성 비아들을 이용하여 인쇄회로기판(310) 및/또는 외부에 배치된 다양한 전자 부품들 간 전기적 연결을 제공할 수 있다.
안테나 어레이(330)(예를 들어, 도 2의 248)는, 방향성 빔을 형성하도록 배치된 복수의 안테나 엘리먼트들(332, 334, 336, 또는 338)을 포함할 수 있다. 상기 안테나 엘리먼트들은, 도시된 바와 같이 인쇄회로기판(310)의 제1 면에 형성될 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 안테나 어레이(330)는 인쇄회로기판(310)의 내부에 형성될 수 있다. 실시예들에 따르면, 안테나 어레이(330)는, 동일 또는 상이한 형상 또는 종류의 복수의 안테나 어레이들(예: 다이폴 안테나 어레이, 및/또는 패치 안테나 어레이)을 포함할 수 있다.
RFIC(352)(예를 들어, 도 2의 226)는, 상기 안테나 어레이와 이격된, 인쇄회로기판(310)의 다른 영역(예: 상기 제 1 면의 반대쪽인 제 2 면)에 배치될 수 있다. RFIC(352)는, 안테나 어레이(330)를 통해 송/수신되는, 선택된 주파수 대역의 신호를 처리할 수 있도록 구성된다. 일실시예에 따르면, RFIC(352)는, 송신 시에, 통신 프로세서(미도시)로부터 획득된 기저대역 신호를 지정된 대역의 RF 신호로 변환할 수 있다. RFIC(352)는, 수신 시에, 안테나 어레이(352)를 통해 수신된 RF 신호를, 기저대역 신호로 변환하여 통신 프로세서에 전달할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, RFIC(352)는, 송신 시에, IFIC(intermediate frequency integrate circuit)(예를 들어, 도 2의 228)로부터 획득된 IF 신호(예: 약 9GHz ~ 약 11GHz)를 선택된 대역의 RF 신호로 업 컨버트 할 수 있다. RFIC(352)는, 수신 시에, 안테나 어레이(352)를 통해 획득된 RF 신호를 다운 컨버트하여 IF 신호로 변환하여 상기 IFIC에 전달할 수 있다.
PMIC(354)는, 상기 안테나 어레이와 이격된, 인쇄회로기판(310)의 다른 일부 영역(예: 상기 제2 면)에 배치될 수 있다. PMIC는 메인 PCB(미도시)로부터 전압을 공급받아서, 안테나 모듈 상의 다양한 부품(예를 들어, RFIC(352))에 필요한 전원을 제공할 수 있다.
차폐 부재(390)는 RFIC(352) 또는 PMIC(354) 중 적어도 하나를 전자기적으로 차폐하도록 상기 인쇄회로기판(310)의 일부(예를 들어, 상기 제 2 면)에 배치될 수 있다. 일실시예에 따르면, 차폐 부재(390)는 쉴드캔을 포함할 수 있다.
도시되지 않았으나, 다양한 실시예들에서, 제3 안테나 모듈(246)은, 모듈 인터페이스를 통해 다른 인쇄회로기판(예: 주 회로기판)과 전기적으로 연결될 수 있다. 상기 모듈 인터페이스는, 연결 부재, 예를 들어, 동축 케이블 커넥터, board to board 커넥터, 인터포저, 또는 FPCB(flexible printed circuit board)를 포함할 수 있다. 상기 연결 부재를 통하여, 상기 안테나 모듈의 RFIC(352) 및/또는 PMIC(354)가 상기 인쇄회로기판과 전기적으로 연결될 수 있다.
도 4는 무선 연결을 위하여 방향성 빔을 사용하는, 도 2의 제2 네트워크(294)(예를 들어, 5G 네트워크)에서, 기지국(420)과 전자 장치(101) 간의 무선 통신 연결을 위한 동작의 일 실시예를 도시한 것이다.
먼저, 기지국(gNB(gNodeB), TRP(transmission reception point))(420)은, 상기 무선 통신 연결을 위하여, 전자 장치(101)와 빔 디텍션(beam detection) 동작을 수행할 수 있다. 도시된 실시예에서, 빔 디텍션을 위하여, 기지국(420)은, 복수의 송신 빔들, 예를 들어, 방향이 상이한 제1 내지 제5 송신 빔들(431-1 내지 431-5)을 순차적으로 송신함으로써, 적어도 한번의 송신 빔 스위핑(430)을 수행할 수 있다.
제1 내지 제5 송신 빔들(431-1 내지 431-5)은 적어도 하나의 SS/PBCH BLOCK(synchronization sequences(SS)/physical broadcast channel(PBCH) Block)을 포함할 수 있다. 상기 SS/PBCH Block 은, 주기적으로 전자 장치(101)의 채널, 또는 빔 세기를 측정하는데 이용될 수 있다.
또 다른 실시예에서, 제1 내지 제5 송신 빔들(431-1 내지 431-5)은 적어도 하나의 CSI-RS(channel state information-reference signal)을 포함할 수 있다. CSI-RS은 기지국(420)이 유동적(flexible)으로 설정할 수 있는 기준/참조 신호로서 주기적(periodic)/반주기적(semi-persistent) 또는 비주기적(aperiodic)으로 전송될 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 CSI-RS를 이용하여 채널, 빔 세기를 측정할 수 있다.
상기 송신 빔들은 선택된 빔 폭을 가지는 방사 패턴을 형성할 수 있다. 예를 들어, 상기 송신 빔들은 제1 빔 폭을 가지는 넓은(broad) 방사 패턴, 또는 상기 제1 빔 폭보다 좁은 제2 빔폭을 가지는 좁은(sharp) 방사 패턴을 가질 수 있다. 예를 들면, SS/PBCH Block을 포함하는 송신 빔들은 CSI-RS를 포함하는 송신 빔 보다 넓은 방사 패턴을 가질 수 있다.
전자 장치(101)는 기지국이(420)이 송신 빔 스위핑(430)을 하는 동안, 수신 빔 스위핑(440)을 할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)는 기지국(420)이 첫 번째 송신 빔 스위핑(430)을 수행하는 동안, 제1 수신 빔(445-1)을 제1 방향으로 고정하여 제1 내지 제5 송신 빔들(431-1 내지 431-5) 중 적어도 하나에서 전송되는 SS/PBCH Block의 신호를 수신할 수 있다. 전자 장치(101)는 기지국(420)이 두 번째 송신 빔 스위핑(430)을 수행하는 동안, 제2 수신 빔(445-2)을 제2 방향으로 고정하여 제1 내지 제5 송신 빔들(431-1 내지 431-5)에서 전송되는 SS/PBCH Block의 신호를 수신할 수 있다. 이와 같이, 전자 장치(101)는 수신 빔 스위핑(440)을 통한 신호 수신 동작 결과에 기반하여, 통신 가능한 수신 빔(예: 제2 수신 빔(445-2))과 송신 빔(예: 제3 송신 빔(431-3))을 선택할 수 있다.
위와 같이, 통신 가능한 송수신 빔들이 결정된 후, 기지국(420)과 전자 장치(101)는 셀 설정을 위한 기본적인 정보들을 송신 및/또는 수신하고, 이를 기반으로 추가적인 빔 운용을 위한 정보를 설정할 수 있다. 예를 들면, 상기 빔 운용 정보는, 설정된 빔에 대한 상세 정보, SS/PBCH Block, CSI-RS 또는 추가적인 기준 신호에 대한 설정 정보를 포함할 수 있다.
또한, 전자 장치(101)는 송신 빔에 포함된 SS/PBCH Block, CSI-RS 중 적어도 하나를 이용하여 채널 및 빔의 세기를 지속적으로 모니터링 할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 모니터링 동작을 이용하여 빔 퀄리티가 좋은 빔을 적응적으로 선택할 수 있다. 선택적으로, 전자 장치(101)의 이동 또는 빔의 차단이 발생하여 통신 연결이 해제되면, 위의 빔 스위핑 동작을 재수행하여 통신 가능한 빔을 결정할 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 5G 네트워크 통신을 위한 전자 장치(101)의 블록도이다. 전자 장치(101)는, 도 2에 도시된 다양한 부품을 포함할 수 있으나, 도 5에서는, 간략한 설명을 위하여, 프로세서(120), 제2 커뮤니케이션 프로세서(214), 제4 RFIC(228), 적어도 하나의 제3 안테나 모듈(246)을 포함하는 것으로 도시되었다.
도시된 실시예에서, 제3 안테나 모듈(246)은 제1 내지 제4 위상 변환기들(513-1내지 513-4)(예: 도2의 위상 변환기(238)) 및/또는 제1 내지 제 4 안테나 엘리먼트들(517-1 내지 517-4)(예: 도 2의 안테나(248))을 포함할 수 있다. 제1 내지 제4 안테나 엘리먼트들(517-1 내지 517-4)의 각 하나는 제1 내지 제4 위상 변환기들(513-1내지 513-4) 중 개별적인 하나에 전기적으로 연결될 수 있다. 제1 내지 제4 안테나 엘리먼트들(517-1 내지 517-4)은 적어도 하나의 안테나 어레이(515)를 형성할 수 있다.
제2 커뮤니케이션 프로세서(214)는 제1 내지 제4 위상 변환기들(513-1내지 513-4)을 제어함에 의하여, 제1 내지 제4 안테나 엘리먼트들(517-1 내지 517-4)을 통하여 송신 및/또는 수신된 신호들의 위상을 제어할 수 있고, 이에 따라 선택된 방향으로 송신 빔 및/또는 수신 빔을 생성 할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제3 안테나 모듈(246)은 사용되는 안테나 엘리먼트의 수에 따라 위에 언급된 넓은 방사 패턴의 빔(551)(이하 "넓은 빔") 또는 좁은 방사 패턴의 빔(552)(이하 "좁은 빔")을 형성할 수 있다. 예를 들어, 제3 안테나 모듈(246)은 제1 내지 제4 안테나 엘리먼트들(517-1 내지 517-4)을 모두 사용할 경우 좁은 빔(552)을 형성할 수 있고, 제1 안테나 엘리먼트(517-1)와 제2 안테나 엘리먼트(517-2) 만을 사용할 경우 넓은 빔(551)을 형성할 수 있다. 넓은 빔(551)은 좁은 빔(552) 보다 넓은 coverage를 가지나, 적은 안테나 이득(antenna gain)을 가지므로 빔 탐색 시 더 효과적일 수 있다. 반면에, 좁은 빔(552)은 넓은 빔(551) 보다 좁은 coverage를 가지나 안테나 이득이 더 높아서 통신 성능을 향상 시킬 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제2 커뮤니케이션 프로세서(214)는 센서 모듈(176)(예: 9축 센서, grip sensor, 또는 GPS)을 빔 탐색에 활용할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)는 센서 모듈(176)을 이용하여 전자 장치(101)의 위치 및/또는 움직임을 기반으로 빔의 탐색 위치 및/또는 빔 탐색 주기를 조절 할 수 있다. 또 다른 예로, 전자 장치(101)가 사용자에게 파지되는 경우, grip sensor를 이용하여, 사용자의 파지 부분을 파악함으로써, 복수의 제3 안테나 모듈(246)들 중 통신 성능이 보다 좋은 안테나 모듈을 선택할 수 있다.
도 6a 및 도 6b는 다양한 실시예들에 따른 송수신 빔 쌍을 찾기 위한 동작의 일 실시예를 도시한 것이다.
도 6a는 기지국(420)에서 송신 빔을 전송하는 동작의 일 실시예를 도시한 것이다.
도 6a을 참조하면, 다양한 실시예들에 따른 기지국(420)은 방향(또는 각도)이 상이한 4개의 서로 다른 송신 빔들(610내지 640)을 순차적으로 전송할 수 있다(예: 송신 빔 스위핑). 기지국(420)은 각 송신 빔들에 대응하는SS/PBCH BLOCK(synchronization sequences/physical broadcast channel block), 또는 CSI-RS(channel state information-reference signal)를 포함할 수 있다. SS/PBCH BLOCK은 동기 신호 블록(synchronization signal block; SSB)으로 명명할 수 있다. CSI-RS은 기지국(420)이 유동적(flexible)으로 설정할 수 있는 기준/참조 신호로서 주기적/반주기적 또는 비주기적으로 전송될 수 있다. 기지국(420)은 4개의 송신 빔들(610내지 640)을 이용하여 한 SSB set을 주기적으로 전송할 수 있다. 예를 들어, 기지국(420)은 제1 송신 빔(610), 제2 송신 빔(620), 제3 송신 빔(630), 및 제4 송신 빔(640)각각에 대응하는 SSB들을 포함하는 하나의 SSB set을 주기적으로 전송할 수 있다.
도 6b는 전자 장치(101)에서 수신 빔을 전송하는 동작의 일 실시예를 도시한 것이다.
도 6b를 참조하면, 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 방향(또는 각도)이 상이한 수신 빔들을 여러 개 생성할 수 있다. 도면에서는 4개의 수신 빔을 생성하는 것을 예로 들어 설명하지만, 4개보다 적거나 많을 수 있다. 전자 장치(101)에서 4개의 수신 빔을 생성하는 경우, 전자 장치(101)는 최적의 송수신 빔 쌍을 찾기 위해 수신 빔의 개수(예: 4회)만큼 제1 송신 빔(610) 내지 제4 송신 빔(640)각각에 대응하는 SSB들을 포함하는 SSB set을 수신할 수 있다. 전자 장치(101)는 제1 전송 주기(650) 동안 제1 수신 빔(691)을 이용하여 SSB set을 수신하고, 제2 전송 주기(660) 동안 제2 수신 빔(693)을 이용하여 SSB set을 수신하고, 제3 전송 주기(670) 동안 제3 수신 빔(695)을 이용하여 SSB set을 수신하며, 제4 전송 주기(680) 동안 제4 수신 빔(697)을 이용하여 SSB set을 수신할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)가 고속으로 이동하거나, 갑작스럽게 장애물이 출현하지 않는 한, 전자 장치(101)에서 선택한 기지국(420)의 송신 빔이 변화하는 상황은 많지 않을 수 있다. 그러므로, 전자 장치(101)에서 수신 빔을 재탐색하는 경우가 많이 발생할 수 있다. 본 발명에서는 송신 빔이 변하지 않는다는 가정 하에, 인공신경망을 이용하여 제1 수신 빔(691) 내지 제4 수신 빔(697) 중 일부의 수신 빔에 대해서만 SSB set을 수신함으로써, 최적의 송수신 빔 쌍(또는, 빔 페어(beam pair))을 찾을 수 있다.
도 7은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 기능 처리 모듈의 예를 도시한 도면이다.
도 7을 참조하면, 기능 처리 모듈(700)은 프로세싱 회로(processing circuitry)를 포함하는 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))에 하드웨어 모듈(hardware module)로 포함되거나, 또는 소프트웨어 모듈(software module)(예: 도 1의 프로그램(140))로 포함될 수 있다. 기능 처리 모듈(700)은 수신 빔 결정 모듈(710), 전력 측정 모듈(720), 상황 결정 모듈(730), 및 인공신경망 모듈(740)을 포함할 수 있다. 도 7에 도시된 기능 처리 모듈(700)은 예시적으로 도시한 것일 뿐, 본 발명이 이에 한정되지 않는다. 기능 처리 모듈(700)은 도 7에 도시한 것보다 적은 모듈을 포함할 수도 있고, 도 7에 도시한 것 이외에 다른 모듈을 더 포함할 수 있다. 일례로, 인공신경망 모듈(740)은 전자 장치(도 1의 전자 장치(101))에 포함될 수도 있고, 서버(예: 도 1의 서버(108))에 포함될 수도 있다. 프로세서(120)는 필요 시 서버(108)를 통해 인공신경망 모듈을 이용할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)는 인공신경망 모듈(740)을 서버(108)로부터 다운로드하여 사용할 수 있다. 예를 들어, 서버(108)는 이미 학습된 인공신경망 계수를 저장하고 있다가 해당 계수를 활용 가능한 전자 장치(101)로 인공신경망 모듈(740)을 전송할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 수신 빔 결정 모듈(710)은 서로 다른 방향을 가지는 복수의 수신 빔들(예: 전체 수신 빔들) 중에서 일부 수신 빔을 선택할 수 있다. 수신 빔 결정 모듈(710)은 수신 빔 탐색 시간 및 전력 사용을 줄이기 위해 전체 수신 빔들(예: NR)이 아닌 수신 전력을 측정할 일부 수신 빔(예: NS)을 선택할 수 있다. 예를 들어, 수신 빔 결정 모듈(710)은 전체 수신 빔들(예: NR)의 개수보다 적은 개수(예: NS ≤ NR)의 수신 빔(예: NS)을 선택할 수 있다. 수신 빔의 수신 전력을 측정해보면, 인접한 수신 빔 사이에는 수신 전력의 상관도(correlation)가 크고, 서로 멀리 떨어진 수신 빔 사이에는 상관도가 작을 수 있다. 이러한 점을 고려하여, 수신 빔 결정 모듈(710)은 서로 인접하지 않은 적어도 두 개의 수신 빔을 선택할 수 있다.
예를 들어, 도 6b을 참고하여 설명하면, 전체 수신 빔은 제1 수신 빔(691), 제2 수신 빔(693), 제3 수신 빔(695), 및 제4 수신 빔(697)을 포함할 수 있다. 제1 수신 빔(691)은 제2 수신 빔(693)에 인접하고, 제2 수신 빔(693)은 제3 수신 빔(695)과 인접하며, 제3 수신 빔(695)은 제4 수신 빔(697)과 인접할 수 있다. 이 경우, 수신 빔 결정 모듈(710)은 제2 수신 빔(693) 및 제4 수신 빔(697)을 선택하거나, 제1 수신 빔(691) 및 제4 수신 빔(697)을 선택할 수 있다. 수신 빔 결정 모듈(710)은 선택된 수신 빔(예: 제2 수신 빔(693) 및 제4 수신 빔(697))을 전력 측정 모듈(720)로 전달할 수 있다.
수신 빔 결정 모듈(710)은 인공신경망 모듈(740)을 이용하여 최적의 수신 빔을 예측(또는 선택)할 수 있다. 예를 들어, 수신 빔 결정 모듈(710)은 상기 전체 수신 빔들 중에서 일부 수신 빔을 선택한 후, 인공신경망 모듈(740)로부터 예측된 수신 빔을 전달받을 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 수신 빔 결정 모듈(710)은 예측된 수신 빔(예: 제3 수신 빔(695))의 송수신 실패 여부(예: 통신 실패, 에러율)를 예측하고, 예측된 송수신 실패 여부에 기반하여 통신에 이용할 수신 빔을 결정할 수 있다. 예를 들어, 수신 빔 결정 모듈(710)은 예측된 수신 빔의 에러율(예: 하향링크 BLER(Block Error Rate))을 예측하고, 예측된 에러율이 임계치 미만인 경우, 예측된 수신 빔을 통신에 이용할 수신 빔으로 결정할 수 있다. 수신 빔 결정 모듈(710)은 예측된 수신 빔의 수신 전력(예: RSRP(Reference Signal Received Power)) 또는 예측된 에러율에 기반하여 통신에 이용할 수신 빔을 결정할 수 있다. 예를 들어, 수신 빔 결정 모듈(710)은 예측된 수신 빔의 수신 전력이 기준치 이상이고, 예측된 수신 빔의 예측된 에러율이 임계치 미만인 경우, 예측된 수신 빔을 통신에 이용할 수신 빔으로 결정할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 수신 빔 결정 모듈(710)은 예측된 수신 빔의 수신 전력이 기준치 미만인 경우, 선택된 수신 빔(또는 수신 전력이 측정된 수신 빔) 중 수신 전력이 가장 높은 수신 빔(예: 최고 수신 전력의 수신 빔)의 예측된 에러율에 기반하여 수신 빔을 결정할 수 있다. 수신 빔 결정 모듈(710)은 최고 수신 전력의 수신 빔의 예측된 에러율이 임계치 미만인 경우, 최고 수신 전력의 수신 빔을 통신에 이용할 수신 빔으로 결정할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 수신 빔 결정 모듈(710)은 예측된 수신 빔의 예측된 에러율이 임계치 이상인 경우, 수신 빔 재선택 프로세스를 수행할 수 있다. 수신 빔 재선택 프로세스는 이전에(예: 1차적으로) 수신 빔 예측을 위해 선택된 수신 빔을 제외하고, 선택되지 않은 수신 빔을 선택하는 것을 의미할 수 있다. 수신 빔 결정 모듈(710)은 선택되지 않은 수신 빔 중 일부 또는 전체 수신 빔들을 전력 측정 모듈(720)로 전달할 수 있다. 또는, 수신 빔 결정 모듈(710)은 예측된 수신 빔의 수신 전력이 기준치 미만이고, 예측된 수신 빔의 예측된 에러율이 임계치 이상인 경우, 수신 빔 재선택 프로세스를 수행할 수 있다. 수신 빔 결정 모듈(710)은 최고 수신 전력의 수신 빔의 예측된 에러율이 임계치 이상인 경우, 수신 빔 재선택 프로세스를 수행할 수 있다. 예를 들어, 수신 빔 결정 모듈(710)은 예측된 수신 빔 또는 최고 수신 전력의 수신 빔의 통신 상태가 정해진 조건에 해당되지 않으면, 처음부터 다시 수신 빔을 예측하고 결정하는 프로세스를 수행할 수 있다. 또는, 수신 빔 결정 모듈(710)은 인공신경망 모듈(740)로부터 송신 상황이 '송신 빔 없음'으로 전달받은 경우, 수신 빔 재선택 프로세스를 수행할 수 있다.
전력 측정 모듈(720)은 선택된 수신 빔에 대한 수신 전력(또는, 수신 세기)을 측정할 수 있다. 전자 장치(101)는 무선 통신 연결 시, 신호 세기 또는 신호 품질을 측정하고, 신호 세기 또는 신호 품질이 정해진 기준 이상인 경우에만 통신 연결을 수행할 수 있다. 최적의 수신 빔을 찾기 위해, 기지국(420)은 기지국(420)에서 운용하는 송신 빔 각각에 대응하는 SSB들을 포함하는 SSB set을 주기적으로 전송할 수 있다(예: 송신 빔 스위핑). 전력 측정 모듈(720)은 선택된 수신 빔을 이용하여 수신되는 SSB set을 이용하여 수신 전력을 측정할 수 있다. 예를 들어, 전력 측정 모듈(720)은 송신 빔 스위핑 시간 동안(예: SSB set을 수신하는 동안), 제1 수신 빔(예: 도 6b의 제1 수신 빔(691))을 제1 방향으로 고정하여 제1 내지 제4 송신 빔들(예: 610 내지 640) 중 적어도 하나에서 전송되는 SS/PBCH Block의 신호를 수신할 수 있다. 전력 측정 모듈(720)은 SS/PBCH Block의 신호를 이용하여 제1 수신 빔(691)의 수신 전력(예: RSRP(Reference Signal Received Power))을 측정할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 기지국(420)에서 운용하는 송신 빔은 적어도 하나의 CSI(channel state information), 또는 CSI-RS(channel state information-reference signal)를 포함할 수 있다. CSI 또는 CSI-RS은 기지국(420)이 유동적(flexible)으로 설정할 수 있는 기준/참조 신호로서 주기적/반주기적 또는 비주기적으로 전송될 수 있다. 전력 측정 모듈(720)은 상기 CSI-RS를 이용하여 수신 전력을 측정할 수 있다. 전력 측정 모듈(720)은 선택된 수신 빔의 수신 전력을 상황 결정 모듈(730) 또는 인공신경망 모듈(740)에 전달할 수 있다. 전력 측정 모듈(720)은 예측된 수신 빔의 수신 전력을 측정할 수 있다. 전력 측정 모듈(720)은 인공신경망 모듈(740)로부터 예측된 수신 빔을 전달받고, 예측된 수신 빔으로 방향을 고정하고, 수신되는 SS/PBCH Block의 신호를 이용하여 예측된 수신 빔의 수신 전력을 측정할 수 있다. 전력 측정 모듈(720)은 예측된 수신 빔의 수신 전력을 수신 빔 결정 모듈(710)에 전달할 수 있다.
상황 결정 모듈(730)은 상기 측정된 수신 전력에 기반하여 송신 상황을 결정할 수 있다. 송신 상황은 선택된 수신 빔에 대한 송신 빔의 상황을 의미할 수 있다. 예를 들어, 송신 상황은 송신 빔 없음(예: NULL), NLOS(non line of sight) 또는 LOS(line of sight) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상황 결정 모듈(730)은 선택된 수신 빔의 수신 전력이 최소 전력(예: -120dBm) 이하인 경우, 송신 상황을 '송신 빔 없음'으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 상황 결정 모듈(730)은 4개의 수신 빔 중에서 두 개의 수신 빔에서 측정된 수신 전력이 모두 최소 전력 이하인 경우, 송신 상황을 '송신 빔 없음'으로 판단할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상황 결정 모듈(730)은 선택된 수신 빔의 수신 전력이 최소 전력을 초과하는 경우, 송신 상황을 'NLOS' 또는 'LOS'로 판단할 수 있다. 예를 들어, 상황 결정 모듈(730)은 4개의 수신 빔 중에서 두 개의 수신 빔에서 측정된 수신 전력이 모두 최소 전력을 초과하는 경우, 송신 상황을 'NLOS' 또는 'LOS'로 판단할 수 있다. 구체적으로, 상황 결정 모듈(730)은 선택된 수신 빔 간의 수신 전력 차이가 작은 경우, 송신 상황을 'NLOS'로 판단할 수 있다. 예를 들어, 'NLOS'는 대부분의 수신 빔에서 측정된 수신 전력이 고르게 높은 경우로서, 선택된 수신 빔 간의 수신 전력 차이가 기준치(예: 5dBm, 10dBm) 이하인 경우를 의미할 수 있다. 상황 결정 모듈(730)은 선택된 수신 빔의 수신 전력 간의 차이가 큰 경우, 송신 상황을 'LOS'로 판단할 수 있다. 예를 들어, 'LOS'는 특정 수신 빔에서 최대 수신 전력이 관측되고, 최대 수신 전력의 수신 빔에서 멀어질수록 수신 전력이 낮아지는 경우로서, 선택된 수신 빔 간의 수신 전력 차이가 기준치 초과인 경우를 의미할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상황 결정 모듈(730)은 인공신경망 모듈(740)을 이용하여 송신 상황을 결정할 수 있다. 예를 들어, 상황 결정 모듈(730)은 인공신경망 모듈(740)로부터 송신 상황을 전달받을 수 있다.
인공신경망 모듈(740)은 상기 측정된 수신 전력에 기반하여 송신 상황을 결정할 수 있다. 인공신경망 모듈(740)은 송신 상황을 결정하기 위한 인공신경망(예: 제1 인공신경망)에 상기 측정된 수신 전력을 입력함으로써, 송신 상황을 결정할 수 있다. 예를 들어, 인공신경망 모듈(740)은 선택된 수신 빔에 대하여 측정된 수신 전력이 최소 전력 이하인 경우, 송신 상황을 '송신 빔 없음'으로 판단할 수 있다. 인공신경망 모듈(740)은 선택된 수신 빔의 수신 전력이 최소 전력을 초과하는 경우, 송신 상황을 'NLOS' 또는 'LOS'로 판단할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 인공신경망 모듈(740)은 송신 상황에 기초하여 통신에 이용할 수신 빔을 예측할 수 있다. 예를 들어, 인공신경망 모듈(740)은 송신 상황에 따라 각각 다른 인공신경망 알고리즘에 상기 제1 인공신경망의 출력값을 입력함으로써, 수신 빔을 예측할 수 있다. 인공신경망 모듈(740)은 송신 상황이 '송신 빔 없음'으로 판단된 경우, 수신 빔 재선택을 위해 수신 빔 결정 모듈(710)로 송신 상황을 전달할 수 있다. 인공신경망 모듈(740)은 송신 상황이 'NLOS'로 판단된 경우, 상기 제1 인공신경망의 출력값을 'NLOS'에 해당하는 인공신경망(예: 제2 인공신경망)에 입력함으로써, 수신 빔을 예측할 수 있다. 또한, 인공신경망 모듈(740)은 송신 상황이 'LOS'로 판단된 경우, 상기 제1 인공신경망의 출력값을 'LOS'에 해당하는 인공신경망(예: 제3 인공신경망)에 입력함으로써, 수신 빔을 예측할 수 있다. 인공신경망 모듈(740)은 예측된 수신 빔을 수신 빔 결정 모듈(710)로 전달할 수 있다. 상기 제1 인공신경망 내지 상기 제3 인공신경망은 서로 다른 통계적 특성으로 학습한 것으로서 입력값에 대응하는 출력값이 다를 수 있다. 인공신경망 모듈(740)은 상기 제1 인공신경망 내지 상기 제3 인공신경망으로 구성될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 서로 다른 방향을 가진 복수의 수신 빔들을 형성하도록 구성된 안테나 모듈(도 1의 안테나 모듈(197)), 및 상기 안테나 모듈과 작동적으로 연결된 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 복수의 수신 빔들 중에서 일부 수신 빔을 선택하고, 상기 선택된 수신 빔의 수신 전력을 측정하고, 상기 측정된 수신 전력에 기반하여 인공신경망을 통해 송신 상황을 결정하고, 상기 송신 상황에 대응하는 인공신경망을 이용하여 통신 연결을 위한 수신 빔을 결정하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 복수의 수신 빔들 중에서 인접하지 않은 적어도 두 개의 수신 빔을 선택하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 송신 상황 결정을 위한 인공신경망에 상기 측정된 수신 전력을 입력하여 상기 송신 상황을 결정하도록 설정될 수 있다.
상기 송신 상황은 송신 빔 없음, NLOS(non line of sight) 또는 LOS(line of sight) 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 송신 상황에 대응하는 인공신경망을 이용하여 수신 빔을 예측하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 송신 상황이 'NLOS'인 경우, 'NLOS'에 대응하는 인공신경망을 이용하여 수신 빔을 예측하고, 상기 송신 상황이 'LOS'인 경우, 'LOS'에 대응하는 인공신경망을 이용하여 수신 빔을 예측하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 송신 상황이 '송신 빔 없음'인 경우, 상기 복수의 수신 빔들 중에서 선택되지 않은 수신 빔에 대한 수신 빔 예측 프로세스를 수행하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 선택된 수신 빔의 수신 전력이 최소 전력 이하인 경우, 송신 상황을 '송신 빔 없음'으로 판단하고, 상기 선택된 수신 빔의 수신 전력이 최소 전력을 초과하는 경우, 송신 상황을 'NLOS' 또는 'LOS'로 판단하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 선택된 수신 빔 간의 수신 전력 차이가 기준치 이하인 경우, 송신 상황을 'NLOS'로 판단하고, 상기 선택된 수신 빔 간의 수신 전력 차이가 기준치를 초과하는 경우, 송신 상황을 'LOS'로 판단하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 송신 상황에 대응하는 인공신경망을 이용하여 수신 빔을 예측하고, 상기 예측된 수신 빔으로의 통신 실패 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 기반하여 통신 연결을 위한 수신 빔을 결정하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 예측된 수신 빔의 에러율을 예측하고, 상기 예측된 에러율이 임계치 미만인 경우, 상기 예측된 수신 빔을 통신 연결을 위한 수신 빔으로 결정하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 예측된 수신 빔의 에러율을 예측하고, 상기 예측된 에러율이 임계치 이상인 경우, 통신 실패로 판단하고, 상기 복수의 수신 빔들 중에서 선택되지 않은 수신 빔에 대한 수신 빔 예측 프로세스를 수행하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 송신 상황에 대응하는 인공신경망을 이용하여 수신 빔을 예측하고, 상기 예측된 수신 빔의 수신 전력을 측정하고, 상기 측정된 수신 전력에 기반하여 통신 연결을 위한 수신 빔을 결정하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 예측된 수신 빔의 수신 전력이 기준치 이상인 경우, 상기 예측된 수신 빔의 에러율을 예측하고, 상기 예측된 에러율이 임계치 미만인 경우, 상기 예측된 수신 빔을 통신 연결을 위한 수신 빔으로 결정하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 예측된 수신 빔의 수신 전력이 기준치 미만인 경우, 수신 전력이 측정된 수신 빔들 중에서 최고 수신 전력을 갖는 수신 빔의 에러율을 예측하고, 상기 예측된 에러율이 임계치 미만인 경우, 상기 최고 수신 전력을 갖는 수신 빔을 통신 연결을 위한 수신 빔으로 결정하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 예측된 수신 빔의 수신 전력이 기준치 이상인 경우, 상기 예측된 수신 빔의 에러율을 예측하고, 상기 예측된 에러율이 임계치 이상인 경우, 상기 복수의 수신 빔들 중에서 선택되지 않은 수신 빔에 대한 수신 빔 예측 프로세스를 수행하도록 설정될 수 있다.
도 8은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법을 도시한 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 동작(801)에서, 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 수신 빔을 선택할 수 있다. 프로세서(120)(예: 수신 빔 결정 모듈(710))는 서로 다른 방향을 가진 복수의 수신 빔들에서 서로 인접하지 않은 수신 빔을 적어도 두 개 선택할 수 있다. 예를 들어, 도 6b을 참고하여 설명하면, 프로세서(120)는 전제 수신 빔(예: 제1 수신 빔(691), 제2 수신 빔(693), 제3 수신 빔(695), 및 제4 수신 빔(697)) 중에서 일부 수신 빔(예: 제1 수신 빔(691) 및 제4 수신 빔(697))을 선택할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 수신 빔 선택에 있어서 빅 데이터 또는 인공신경망을 이용할 수 있다. 프로세서(120)는 서버(예: 도 1의 서버(108))로부터 상기 빅 데이터 또는 상기 인공신경망을 다운로드하여 이용할 수 있다. 예를 들어, 서버(108)는 이미 학습된 인공신경망 계수를 저장하고 있다가 해당 계수를 활용 가능한 전자 장치(101)로 인공신경망을 전송할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 동작(803)에서, 프로세서(120)(예: 전력 측정 모듈(720))는 선택된 수신 빔의 수신 전력을 측정할 수 있다. 예를 들어, 선택된 수신 빔이 제1 수신 빔(예: 도 6b의 제2 수신 빔(691))인 경우, 프로세서(120)는 제1 수신 빔(691)의 제2 방향으로 고정하고, 기지국(예: 도 4의 기지국(420))으로부터 수신되는 SS/PBCH Block의 신호를 이용하여 제1 수신 빔(691)의 수신 전력을 측정할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 기지국(420)으로부터 수신되는 CSI 또는 CSI-RS를 이용하여 제1 수신 빔(691)의 수신 전력을 측정할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 SS/PBCH Block의 신호를 이용하여 제4 수신 빔(697)의 수신 전력을 측정할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 동작(805)에서, 프로세서(120)(예: 상황 결정 모듈(730) 또는 인공신경망 모듈(740)))는 측정된 수신 전력에 기반하여 송신 상황을 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 송신 상황을 결정하는 인공신경망(예: 제1 인공신경망)에 측정된 수신 전력을 입력할 수 있다. 제1 인공신경망은 입력된 수신 전력을 이용하여 송신 상황을 결정할 수 있다. 송신 상황은 송신 빔 없음, NLOS 또는 LOS 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 인공신경망은 수신 전력이 최소 전력(예: -120dBm) 이하인 경우, 송신 상황을 '송신 빔 없음'으로 판단하고, 수신 전력이 최소 전력을 초과하는 경우, 송신 상황을 'NLOS' 또는 'LOS'로 판단할 수 있다. 구체적으로, 제1 인공신경망은 수신 전력 간의 차이가 기준치(예: 5dBm, 10dBm) 이하인 경우, 송신 상황을 'NLOS'로 판단하고, 수신 전력 간의 차이가 기준치(예: 5dBm, 10dBm)를 초과하는 경우, 송신 상황을 'LOS'로 판단할 수 있다.
동작(807)에서, 프로세서(120)(예: 수신 빔 결정 모듈(710) 또는 인공신경망 모듈(740)))는 송신 상황에 기반하여 수신 빔을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 송신 상황에 대응하는 인공신경망에 상기 제1 인공신경망의 출력값을 입력할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 송신 상황이 '송신 빔 없음'인 경우, 수신 빔 재선택을 위해 동작(801)으로 리턴할 수 있다. 프로세서(120)는 동작(801)으로 리턴하면, 선택되지 않은 수신 빔을 선택할 수 있다.
프로세서(120)는 송신 상황이 'NLOS'인 경우, 'NLOS'에 해당하는 인공신경망(예: 제2 인공신경망)에 상기 제1 인공신경망의 출력값을 입력할 수 있다. 상기 제2 인공신경망은 상기 제1 인공신경망의 출력값을 이용하여 최적의 수신 빔을 예측할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 선택된 수신 빔(예: 제1 수신 빔(691) 및 제4 수신 빔(697))을 이용하여 최적의 수신 빔으로 제2 수신 빔(693)을 예측할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제2 인공신경망에 의해 예측된 수신 빔을 통신에 이용할 수 있다. 프로세서(120)는 송신 상황이 'LOS'인 경우, 'LOS'에 해당하는 인공신경망(예: 제3 인공신경망)에 상기 제1 인공신경망의 출력값을 입력할 수 있다. 상기 제3 인공신경망은 상기 제1 인공신경망의 출력값을 이용하여 최적의 수신 빔을 예측할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제3 인공신경망에 의해 예측된 수신 빔을 통신에 이용할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 상기 예측된 수신 빔의 송수신 실패 여부 예측(예: 통신 실패)에 기반하여 상기 제2 인공신경망 또는 상기 제3 인공신경망에 의해 예측된 수신 빔을 통신에 이용할 지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 예측된 수신 빔의 에러율을 예측하고, 상기 예측된 에러율이 임계치 미만인 경우, 예측된 수신 빔을 통신에 이용할 수신 빔으로 결정할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 예측된 수신 빔의 수신 전력 또는 에러율에 기반하여 통신에 이용할 수신 빔을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 예측된 수신 빔의 수신 전력이 기준치 이상이고, 예측된 수신 빔의 예측된 에러율이 임계치 미만인 경우, 예측된 수신 빔을 통신에 이용할 수신 빔으로 결정할 수 있다.
도 9a 내지 도 9c는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 송신 상황에 따라 측정된 수신 전력의 일례를 도시한 도면이다. 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 방향(또는 각도)이 서로 상이한 여러 개의 수신 빔을 탐색할 수 있다. 예를 들어, 도 9a 내지 도 9c에서는 [-60°, +60°] 구간에서 각 수신 빔이 형성하는 각도를 표시하는 일례를 설명한다.
도 9a는 송신 빔이 없는 경우에 측정되는 수신 전력의 일례를 도시한 것이다.
도 9a를 참조하면, 제1 수신 빔(910)의 수신 전력은 -141dBm, 제2 수신 빔(920)의 수신 전력은 -153dBm, 제3 수신 빔(930)의 수신 전력은 -138dBm, 제4 수신 빔(940)의 수신 전력은 -140dBm, 제5 수신 빔(950)의 수신 전력은 -144dBm, 제6 수신 빔(960)의 수신 전력은 -143dBm으로 측정될 수 있다. 무선 통신을 수행하기 위해서는 수신 전력이 최소 전력(예: -120dBm) 이상으로 측정되어야 하지만, 모든 수신 빔의 수신 전력이 최소 전력보다 낮게 측정될 수 있다. 이 경우, 전자 장치(101)의 프로세서(120) 또는 제1 인공신경망은 송신 상황을 '송신 빔 없음'으로 판단할 수 있다.
도 9b는 NLOS인 경우 측정되는 수신 전력의 일례를 도시한 것이다.
도 9b를 참조하면, 제1 수신 빔(910)의 수신 전력은 -93dBm, 제2 수신 빔(920)의 수신 전력은 -94dBm, 제3 수신 빔(930)의 수신 전력은 -96dBm, 제4 수신 빔(940)의 수신 전력은 -95dBm, 제5 수신 빔(950)의 수신 전력은 -94dBm, 제6 수신 빔(960)의 수신 전력은 -93dBm으로 측정될 수 있다. NLOS에서는 거의 대부분의 수신 빔의 수신 전력이 최소 전력보다 높게 측정될 수 있다. 이 경우, 전자 장치(101)의 프로세서(120) 또는 제1 인공신경망은 송신 상황을 'NLOS'로 판단할 수 있다.
도 9c는 LOS인 경우 측정되는 수신 전력의 일례를 도시한 것이다.
도 9c를 참조하면, 제1 수신 빔(910)의 수신 전력은 -87dBm, 제2 수신 빔(920)의 수신 전력은 -80dBm, 제3 수신 빔(930)의 수신 전력은 -75dBm, 제4 수신 빔(940)의 수신 전력은 -70dBm, 제5 수신 빔(950)의 수신 전력은 -76dBm, 제6 수신 빔(960)의 수신 전력은 -77dBm으로 측정될 수 있다. LOS에서는 거의 대부분의 수신 빔의 수신 전력이 최소 전력보다 높게 측정되고, 특정 수신 빔에서 최대값이 관측되고, 최대값을 갖는 수신 빔에서 멀어질수록 낮은 수신 전력이 측정될 수 있다. 이 경우, 전자 장치(101)의 프로세서(120) 또는 제1 인공신경망은 송신 상황을 'LOS'로 판단할 수 있다.
도 9a 내지 도 9c의 수신 전력을 참조하면, 서로 인접한 수신 빔 사이에는 수신 전력의 상관도가 크고, 서로 멀리 떨어진 수신 빔 사이에는 상관도가 작은 것을 알 수 있다. 수신 빔은 단위 크기를 갖는 방향 벡터로 나타낼 수 있는데, 두 개의 수신 빔 간의 인접한 정도는 방향 벡터 사이 각도의 절대값의 대소에 따라 결정될 수 있다. 따라서, 프로세서(120)는 전체 수신 빔들(예: NR)의 개수보다 적은 개수(예: NS ≤ NR)의 수신 빔(예: NS)만을 샘플링하여 전체 수신 빔에 대한 정보를 얻기 위해서 최대한 서로 상관도가 낮은 수신 빔을 선택할 수 있다.
도 10a 및 도 10b는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 수신 빔을 선택하는 일례를 도시한 도면이다.
도 10a는 하나의 안테나 모듈이 장착된 전자 장치에서 수신 빔을 선택하는 일례를 도시한 도면이다.
도 10a을 참조하면, 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 6개의 수신 빔을 생성 가능한 안테나 모듈(예: 도 1의 안테나 모듈(197), 도 2의 제1 안테나 모듈(242), 제2 안테나 모듈(244))이 전자 장치(101)의 우 측면에 장착되어, 총 6개의 수신 빔을 생성할 수 있다. 제1 수신 빔(0)은 제2 수신 빔(1)에 인접하고, 제2 수신 빔(1)은 제3 수신 빔(2)에 인접하고, 제3 수신 빔(2)은 제4 수신 빔(3)에 인접하고, 제4 수신 빔(3)은 제5 수신 빔(4)에 인접하고, 제5 수신 빔(4)은 제6 수신 빔(5)에 인접할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 전체 수신 빔들(예: NR)의 개수(예: NR = 6)보다 적은(예: 2 ≤ 6) 수신 빔(예: NS = 2)을 선택하되, 서로 최대한 멀리 떨어진 제1 수신 빔(0) 및 제6 수신 빔(5)을 선택할 수 있다.
도 10b는 여러 개의 안테나 모듈이 장착된 전자 장치에서 수신 빔을 선택하는 일례를 도시한 도면이다.
도 10b를 참조하면, 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 6개의 수신 빔을 생성 가능한 안테나 모듈(예: 도 1의 안테나 모듈(197), 도 2의 제1 안테나 모듈(242), 제2 안테나 모듈(244))이 전자 장치(101)의 상, 좌, 우에 장착되어, 총 18개의 수신 빔을 생성할 수 있다. 프로세서(120)는 전체 수신 빔들(예: NR)의 개수(예: NR = 18)보다 적은(예: 6 ≤ 18) 수신 빔(예: NS = 6)을 선택하되, 서로 최대한 멀리 떨어진 수신 빔을 선택할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 상측에 장착된 안테나 모듈로부터 생성되는 수신 빔들(0-5) 중에서 제2 수신 빔(1) 및 제5 수신 빔(4)을 선택할 수 있다. 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 우측에 장착된 안테나 모듈로부터 생성되는 수신 빔들(6-11) 중에서 제8 수신 빔(7) 및 제11 수신 빔(10)을 선택할 수 있다. 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 좌측에 장착된 안테나 모듈로부터 생성되는 수신 빔들(12-17) 중에서 제14 수신 빔(13) 및 제17 수신 빔(16)을 선택할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 선택되는 수신 빔(예: NS)의 개수가 많을수록 최적의 수신 빔을 예측하는 정확도가 높아지지만, 최적의 수신 빔을 탐색하는데 소요되는 시간 및 전류도 증가할 수 있다. 따라서, 프로세서(120)는 총 수신 빔의 개수 및 각 수신 빔이 커버하는 영역에 기반하여 선택하는 수신 빔의 개수를 조절할 수 있다. 도면에서는 6개의 수신 빔들 중에서 2개의 수신 빔을 선택하거나, 18개의 수신 빔들 중에서 6개의 수신 빔을 선택하는 일례를 설명하였지만, 선택하는 수신 빔의 수는 그보다 많거나, 적을 수 있다.
도 11은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 인공신경망 기반의 수신 빔 선택 방법을 도시한 흐름도이다.
도 11을 참조하면, 동작(1101)에서, 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 전체 수신 빔 중에서 일부 수신 빔을 선택할 수 있다. 프로세서(120)(예: 수신 빔 결정 모듈(710))는 생성 가능한 전체 수신 빔에서 서로 인접하지 않은 수신 빔을 적어도 두 개 선택할 수 있다. 예를 들어, 도 10a를 참고하여 설명하면, 프로세서(120)는 총 6개의 수신 빔들(0-5)이 생성되는 경우, 제1 수신 빔(0) 및 제6 수신 빔(5)을 선택할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 총 18개의 수신 빔들(0-17)이 생성되는 경우, 제1 수신 빔(0), 제6 수신 빔(5), 제7 수신 빔(6), 제12 수신 빔(11), 제13 수신 빔(12), 및 제18 수신 빔(17)을 선택할 수 있다.
동작(1103)에서, 프로세서(120)(예: 전력 측정 모듈(720))는 선택된 수신 빔의 수신 전력을 측정할 수 있다. 예를 들어, 선택된 수신 빔이 제1 수신 빔(예: 도 10a의 제1 수신 빔(0)인 경우, 프로세서(120)는 제1 수신 빔(0)의 제1 방향으로 고정하고, 기지국(예: 도 4의 기지국(420))으로부터 수신되는 SS/PBCH Block의 신호를 이용하여 제1 수신 빔(0)의 수신 전력을 측정할 수 있다. 프로세서(120)는 기지국(420)으로부터 수신되는 CSI-RS를 이용하여 수신 전력을 측정할 수 있다.
동작(1105)에서, 프로세서(120)(예: 인공신경망 모듈(740)))는 제1 인공신경망을 이용하여 송신 상황을 결정할 수 있다. 제1 인공신경망은 송신 상황을 결정하는 인공신경망일 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제1 인공신경망에 상기 측정된 수신 전력을 입력할 수 있다. 제1 인공신경망은 입력된 수신 전력을 이용하여 송신 상황을 송신 빔 없음, NLOS 또는 LOS 중 적어도 하나로 결정할 수 있다. 예를 들어, 상기 제1 인공신경망은 수신 전력이 최소 전력(예: -120dBm) 이하인 경우, 송신 상황을 '송신 빔 없음'으로 판단하고, 수신 전력이 최소 전력을 초과하는 경우, 송신 상황을 'NLOS' 또는 'LOS'로 판단할 수 있다. 예를 들어, 상기 제1 인공신경망은 수신 전력 간의 차이가 기준치(예: 5dBm, 10dBm) 이하인 경우, 송신 상황을 'NLOS'로 판단하고, 수신 전력 간의 차이가 기준치(예: 5dBm, 10dBm)를 초과하는 경우, 송신 상황을 'LOS'로 판단할 수 있다.
동작(1107)에서, 프로세서(120)(예: 인공신경망 모듈(740)))는 송신 상황에 대응하는 인공신경망을 이용하여 수신 빔을 예측할 수 있다. 프로세서(120)는 송신 상황에 따라 각각 다른 인공신경망 알고리즘에 상기 제1 인공신경망의 출력값을 입력함으로써, 수신 빔을 예측할 수 있다. 도 10a를 참조하여 설명하면, 프로세서(120)는 선택된 수신 빔(예: 제1 수신 빔(0) 및 제6 수신 빔(5))을 이용하여 최적의 수신 빔으로 제3 수신 빔(2)을 예측할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 송신 상황이 'NLOS'로 판단된 경우, 상기 제1 인공신경망의 출력값을 'NLOS'에 해당하는 인공신경망(예: 제2 인공신경망)에 입력함으로써, 수신 빔을 예측할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 송신 상황이 'LOS'로 판단된 경우, 상기 제1 인공신경망의 출력값을 'LOS'에 해당하는 인공신경망(예: 제3 인공신경망)에 입력함으로써, 수신 빔을 예측할 수 있다. 그러나, 프로세서(120)는 송신 상황이 '송신 빔 없음'으로 판단된 경우, 수신 빔 재선택 프로세스를 수행할 수 있다. 상기 수신 빔 재선택 프로세스는 이전에(예: 1차적으로) 수신 빔 예측을 위해 선택된 수신 빔을 제외하고, 선택되지 않은 수신 빔을 선택하여 수신 빔을 예측하는 것을 의미할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 송신 상황이 '송신 빔 없음'으로 판단된 경우, 선택되지 않은 수신 빔에 대하여 동작(1101) 내지 동작(1107)을 수행할 수 있다.
동작(1109)에서, 프로세서(120)(예: 수신 빔 결정 모듈(710))는 예측된 수신 빔으로의 송수신이 실패(예: 통신 실패)할 지 여부를 판단(또는 예측)할 수 있다. 전자 장치(101)는 무선 통신 연결 시, 신호 세기 또는 신호 품질이 정해진 기준 이상인 경우에만 통신 연결을 수행할 수 있다. 이를 위해, 프로세서(120)는 인공신경망에 의해 예측된 수신 빔으로 통신 연결이 가능한지 여부를 예측할 수 있다. 프로세서(120)는 예측된 수신 빔으로의 송수신이 실패할 것으로 판단되는 경우, 동작(1113)을 수행하고, 예측된 수신 빔으로의 송수신이 실패할 것으로 판단되지 않는 경우 동작(1111)을 수행할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 송수신 실패를 판단(또는 예측)하는 방법은 예측된 수신 빔의 에러율(예: 하향링크 BLER)을 예측하거나, 예측된 수신 빔의 수신 전력(예: RSRP)을 판단하는 것일 수 있다. 도 11에서는 예측된 수신 빔의 에러율에 따라 송수신 실패 여부를 판단하는 일례를 설명하기로 한다. 프로세서(120)는 예측된 수신 빔의 에러율이 임계치 이상인 경우(예: 송수신 실패 YES), 동작(1113)을 수행하고, 예측된 수신 빔의 에러율이 임계치 미만인 경우(예: 송수신 실패 NO), 동작(1111)을 수행할 수 있다.
송수신이 실패할 것으로 판단되지 않는 경우(예: 송수신 실패 NO), 동작(1111)에서, 프로세서(120)(예: 수신 빔 결정 모듈(710))는 예측된 수신 빔으로 통신을 수행할 수 있다. 프로세서(120)는 예측된 수신 빔의 방향(또는 각도)으로 안테나 모듈(예: 도 1의 안테나 모듈(197), 도 2의 제1 안테나 모듈(242), 제2 안테나 모듈(244))을 고정하고, 기지국(예: 도 4의 기지국(420))과 통신할 수 있다.
송수신이 실패할 것으로 판단되는 경우(예: 송수신 실패 YES), 동작(1113)에서, 프로세서(120)(예: 수신 빔 결정 모듈(710))는 선택되지 않은 다른 수신 빔을 선택할 수 있다. 도 10a를 참고하여 설명하면, 프로세서(120)는 동작(1101) 수행 시, 6개의 수신 빔들 중에서, 제1 수신 빔(0) 및 제6 수신 빔(5)을 선택한 경우, 동작(1113) 수행 시, 제2 수신 빔(1) 및 제5 수신 빔(4)을 선택할 수 있다. 프로세서(120)는 동작(1113)을 수행한 후, 동작(1103)으로 리턴할 수 있다. 프로세서(120)는 선택되지 않은 수신 빔에 대한 수신 빔 예측 프로세스를 수행할 수 있다. 상기 수신 빔 예측 프로세스는 동작(1103) 내지 동작(1107)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 수신 빔 예측 프로세스는 수신 빔의 수신 전력을 측정하여 최적의 수신 빔을 예측하는 것일 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 송수신이 실패할 것으로 판단되는 경우 종료할 수 있다. 프로세서(120)는 송신 상황에 대응하는 인공신경망을 이용하여 수신 빔을 예측하였지만, 예측된 수신 빔으로의 송수신이 실패할 것으로 판단(또는 예측)되는 경우, 인공신경망 변경을 위해 동작(1113)을 수행하지 않고, 종료할 수 있다. 프로세서(120)는 인공신경망을 변경하여 동작(1101) 내지 동작(1107)을 다시 수행할 수 있다. 이는, 구현 상의 문제일 뿐, 도 11에 의해 본 발명이 제한되지 않는다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 송수신이 실패할 것으로 판단되는 경우 선택된 수신 빔 중에서 예측된 에러율이 낮은 또는 수신 전력이 가장 좋은 수신 빔으로 송수신이 실패할지 여부를 예측(또는 판단)할 수 있다. 프로세서(120)는 예측된 에러율이 낮은 또는 수신 전력이 가장 좋은 수신 빔으로 송수신이 실패할 것으로 판단되는 경우 선택되지 않은 수신 빔에 대해서 수신 빔 예측 프로세스를 수행할 수 있다. 프로세서(120)는 선택되지 않은 모든 수신 빔에 대하여 동작(1103) 내지 동작(1107)을 수행할 수 있다.
도 12는 다양한 실시예들에 따른 서로 다른 인공신경망을 이용하는 일례를 도시한 도면이다.
도 12를 참조하면, 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 제1 인공신경망(1210), 제2 인공신경망(1220) 및 제3 인공신경망(1230)을 이용하여 최적의 수신 빔을 예측할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 선택된 수신 빔의 수신 전력(예: 입력 0 내지 입력 Ns ? 1)을 제1 인공신경망(1210)에 입력할 수 있다. 프로세서(120)는 제1 인공신경망(1210)을 이용하여 송신 상황을 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 송신 상황에 따라 제2 인공신경망(1220) 또는 제3 인공신경망(1230)을 이용하여 최적의 수신 빔을 예측할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 송신 상황이 'NLOS'인 경우, 제1 인공신경망(1210)의 출력값(예: 입력 0 내지 입력 Ns ? 1)을 제2 인공신경망(1220)에 입력할 수 있다. 프로세서(120)는 송신 상황이 'LOS'인 경우, 제1 인공신경망(1210)의 출력값(예: 입력 0 내지 입력 Ns ? 1)을 제3 인공신경망(1230)에 입력할 수 있다.
제1 인공신경망(1210), 제2 인공신경망(1220), 또는 제3 인공신경망(1230)은 서로 다른 통계적 특성으로 학습한 것으로서 입력값에 대응하는 출력값이 다를 수 있다. 따라서, 프로세서(120)는 송신 상황에 따라 서로 다른 인공신경망을 이용하여 최적의 수신 빔을 예측할 수 있다.
도 13은 다양한 실시예들에 따른 인공신경망 알고리즘을 도시한 도면이다.
도 13을 참조하면, 인공신경망은 생물학의 신경망에서 영감을 얻은 학습 알고리즘일 수 있다. 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜 문제해결능력을 가지는 비선형 모델이라고 할 수 있다. 일반적으로 사용하는 기본적인 인공신경망 알고리즘은 다층인공신경망(multi-layer neural network)로서, 입력층(input layer), 히든층(hidden layer) 및 출력층(output layer)로 구성될 수 있다. 각 층들은 노드들로 구성될 수 있다.
본 발명에서는 1개의 입력층(1310)과 2개의 히든층(1320-1330) 및 1개의 출력층(1340)으로 인공신경망이 구성된 것으로 설명하고 있지만, 본 발명이 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 입력층(1310)은 2개의 노드, 제1 히든층(1320) 및 제2 히든층(1340)은 4개의 노드, 출력층(1340)은 3개의 노드를 가질 수 있다. 입력층(1310)은 예측값(예: 최적의 수신 빔)을 도출하기 위한 예측 변수(예: 입력 변수)의 값을 입력하는 것일 수 있다. 만약, n개의 입력값들이 있다면 입력층(1310)은 n개의 노드를 가질 수 있다. 제1 히든층(1320) 및 제2 히든층(1340)은 모든 입력 노드부터 입력값을 받아 가중치를 계산하고, 가중치를 평가함수에 적용하여 출력층(1340)에 전달할 수 있다. 각 입력 노드와 히든 노드들은 모두 가중치를 가지는 망으로 연결되어 있으며, 히든 노드와 출력 노드도 마찬가지로 연결되어 있을 수 있다. 제1 히든층(1320) 및 제2 히든층(1340)에 포함된 노드는 학습을 통해 그 수가 많거나 적어질 수 있다.
도 14는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 인공신경망 기반의 수신 빔 예측 방법을 도시한 흐름도이다.
도 14를 참조하면, 동작(1401)에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 수신 전력을 측정할 수 있다. 프로세서(120)(예: 전력 측정 모듈(720))는 선택된 수신 빔의 수신 전력을 측정할 수 있다. 동작(1401)은 도 8의 동작(803) 및 도 11의 동작(1103)과 동일 또는 유사하므로, 자세한 설명을 생략하기로 한다.
동작(1403)에서, 프로세서(120)(예: 인공신경망 모듈(740))는 제1 인공신경망을 이용하여 송신 상황을 결정할 수 있다. 제1 인공신경망은 송신 상황을 결정하는 인공신경망일 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제1 인공신경망에 상기 측정된 수신 전력을 입력할 수 있다. 제1 인공신경망은 입력된 수신 전력을 이용하여 송신 상황을 송신 빔 없음, NLOS 또는 LOS 중 적어도 하나로 결정할 수 있다. 동작(1403)은 도 8의 동작(805) 및 도 11의 동작(1105)과 동일 또는 유사하므로, 자세한 설명을 생략하기로 한다.
프로세서(120)는 송신 상황이 '송신 빔 없음'인 경우, 동작(1405)을 수행하고, 송신 상황이 'NLOS'인 경우, 동작(1407)을 수행하며, 송신 상황이 'LOS'인 경우, 동작(1409)을 수행할 수 있다.
송신 상황이 '송신 빔 없음'인 경우, 동작(1405)인 경우, 프로세서(120)(예: 전력 측정 모듈(720))는 수신 빔을 재선택할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 수신 빔 예측을 위해 선택된 수신 빔을 제외하고, 선택되지 않은 수신 빔을 선택할 수 있다. 프로세서(120)는 동작(1405)을 수행한 후, 동작(1401)으로 리턴할 수 있다. 프로세서(120)는 선택되지 않은 수신 빔에 대하여 수신 전력을 측정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 동작(1401)에서 동작(1405)에 의해 선택한 수신 빔의 수신 전력을 측정할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 동작(1415)을 수행한 후, 동작(1405)으로 리턴할 수 있다.
송신 상황이 'NLOS'인 경우, 동작(1407)에서, 프로세서(120)(예: 인공신경망 모듈(740))는 제2 인공신경망을 이용하여 수신 빔을 예측할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 송신 상황이 'NLOS'로 판단된 경우, 상기 제1 인공신경망의 출력값을 제2 인공신경망에 입력함으로써, 수신 빔을 예측할 수 있다. 프로세서(120)는 동작(1407)을 수행한 후 동작(1411)을 수행할 수 있다.
송신 상황이 'LOS'인 경우, 동작(1409)에서, 프로세서(120)(예: 인공신경망 모듈(740)))는 제3 인공신경망을 이용하여 수신 빔을 예측할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 송신 상황이 'LOS'로 판단된 경우, 상기 제1 인공신경망의 출력값을 제3 인공신경망에 입력함으로써, 수신 빔을 예측할 수 있다. 프로세서(120)는 동작(1409)을 수행한 후 동작(1411)을 수행할 수 있다.
동작(1411)에서, 프로세서(120)(예: 수신 빔 결정 모듈(710))는 예측된 수신 빔을 이용하여 송신 빔을 수신할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 예측된 수신 빔으로 통신 연결이 가능한지 여부를 판단하기 위해, 상기 예측된 수신 빔의 방향으로 고정한 후, 송신 빔(예: SSB set)을 수신할 수 있다.
동작(1413)에서, 프로세서(120)(예: 수신 빔 결정 모듈(710))는 에러율을 예측할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 송신 빔에 포함된 신호(예: SS/PBCH Block, CSI, CSI-RS)를 이용하여 하향링크 BLER(또는 수신 전력(예: RSRP))를 측정할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 측정된 수신 전력에 기반하여 에러율을 예측할 수 있다.
동작(1415)에서, 프로세서(120)(예: 수신 빔 결정 모듈(710))는 상기 예측된 에러율이 임계치 미만인지 여부를 판단할 수 있다. 상기 예측된 에러율이 임계치 이상인 경우, 데이터 송수신이 실패할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 예측된 에러율이 임계치 미만인 경우(YES) 동작(1417)을 수행하고, 상기 예측된 에러율이 임계치 이상인 경우(NO) 동작(1405)으로 리턴할 수 있다.
상기 예측된 에러율이 임계치 미만인 경우 동작(1417)에서, 프로세서(120)(예: 수신 빔 결정 모듈(710))는 수신 빔 결정을 완료할 수 있다. 프로세서(120)는 인공신경망을 이용하여 최적의 수신 빔 결정을 완료할 수 있다. 프로세서(120)는 송신 빔이 변경되지 않거나, 또는 전자 장치(101)의 자세가 변경되지 않는 동안 결정된 수신 빔으로 통신을 수행할 수 있다. 그러나, 프로세서(120)는 송신 빔이 변경되거나, 또는 전자 장치(101)의 자세가 변경되는 경우, 최적의 수신 빔 예측 프로세스를 수행할 수 있다. 최적의 수신 빔 예측 프로세스는 도 8, 도 11, 도 15에 포함된 동작들을 수행하는 것일 수 있다.
도 15는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 인공신경망 기반의 수신 빔 결정 방법을 도시한 상세 흐름도이다.
도 15를 참조하면, 동작(1501)에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 예측된 수신 빔에 대응하는 수신 전력(또는 신호 세기)을 측정할 수 있다. 프로세서(120)(예: 전력 측정 모듈(720))는 상기 예측된 수신 빔을 통해 수신되는 송신 빔에 포함된 SS/PBCH Block의 신호를 이용하여 예측된 수신 빔의 수신 전력(예: RSRP)을 측정할 수 있다.
동작(1503)에서, 프로세서(120)(예: 수신 빔 결정 모듈(710))는 수신 전력이 기준치 이상인지 여부를 판단할 수 있다. 전자 장치(101)는 무선 통신 연결 시, 신호 세기 또는 신호 품질을 측정하고, 신호 세기 또는 신호 품질이 정해진 기준 이상인 경우에만 통신 연결을 수행할 수 있다. 이를 위해, 프로세서(120)는 예측된 수신 빔의 수신 전력이 통신 연결에 적합한 신호 세기를 갖는지 여부를 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 예측된 수신 빔의 수신 전력이 기준치 이상인 경우(YES) 동작(1505)을 수행하고, 예측된 수신 빔의 수신 전력이 기준치 미만인 경우(NO) 동작(1507)을 수행할 수 있다.
예측된 수신 빔의 수신 전력이 기준치 이상인 경우(YES), 동작(1505)에서, 프로세서(120)(예: 수신 빔 결정 모듈(710))는 예측된 수신 빔에 대응하는 에러율을 예측할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 예측된 수신 빔으로 수신되는 송신 빔에 포함된 신호(예: SS/PBCH Block, CSI, CSI-RS)를 이용하여 하향링크 BLER를 상기 에러율로서 예측할 수 있다. 프로세서(120)는 동작(1505) 수행 후, 동작(1509)을 수행할 수 있다.
예측된 수신 빔의 수신 전력이 기준치 미만인 경우(NO), 동작(1507)에서, 프로세서(120)(예: 수신 빔 결정 모듈(710))는 최고 수신 전력의 수신 빔에 대응하는 에러율을 예측할 수 있다. 프로세서(120)는 예측된 수신 빔의 수신 전력이 기준치 미만인 경우, 수신 전력이 측정된 수신 빔 중에서 수신 전력이 가장 높은 수신 빔에 대응하는 에러율을 예측할 수 있다. 도 10a를 참고하여 설명하면, 프로세서(120)는 제1 수신 빔(0) 및 제6 수신 빔(5)을 이용하여 제3 수신 빔(2)을 최적의 수신 빔으로 예측하였으나, 제3 수신 빔의 수신 전력이 기준치 미만인 경우, 제1 수신 빔(0) 및 제6 수신 빔(5) 중에서 수신 전력이 높은 수신 빔의 에러율을 예측할 수 있다. 예를 들어, 제1 수신 빔(0) 및 제6 수신 빔(5) 중에서 수신 전력이 높은 수신 빔이 제1 수신 빔(0)인 경우, 프로세서(120)는 제1 수신 빔(0)에 대응하는 에러율을 예측할 수 있다. 프로세서(120)는 제1 수신 빔(0)으로 수신되는 송신 빔에 포함된 신호를 이용하여 하향링크 BLER를 상기 에러율로서 예측할 수 있다. 프로세서(120)는 동작(1507) 수행 후, 동작(1509)을 수행할 수 있다.
동작(1509)에서, 프로세서(120)(예: 수신 빔 결정 모듈(710))는 상기 예측된 에러율이 임계치 미만인지 여부를 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 동작(1505)에 의해 예측된 수신 빔에 대응하는 에러율이 예측된 경우, 예측된 수신 빔의 예측된 에러율이 임계치 미만인지 판단할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 동작(1507)에 의해 최고 수신 전력의 수신 빔에 대응하는 에러율이 예측된 경우, 최고 수신 전력을 가지는 수신 빔의 예측 에러율이 임계치 미만인지 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 예측된 에러율이 임계치 미만인 경우(YES) 동작(1511)을 수행하고, 예측된 에러율이 임계치 이상인 경우(NO) 동작(1513)을 수행할 수 있다.
상기 예측된 에러율이 임계치 미만인 경우(YES), 동작(1511)에서, 프로세서(120)(예: 수신 빔 결정 모듈(710))는 임계치 미만인 수신 빔으로 통신을 수행할 수 있다. 프로세서(120)는 예측된 수신 빔의 에러율이 임계치 미만인 경우, 예측된 수신 빔으로 통신을 수행할 수 있다. 프로세서(120)는 최고 수신 전력을 가지는 수신 빔의 에러율이 임계치 미만인 경우, 최고 수신 전력을 가지는 수신 빔으로 통신을 수행할 수 있다.
상기 예측된 에러율이 임계치 이상인 경우(NO), 동작(1513)에서, 프로세서(120)(예: 수신 빔 결정 모듈(710))는 수신 빔 예측 프로세스를 수행할 수 있다. 상기 수신 빔 예측 프로세스는 수신 빔의 수신 전력을 측정하여 최적의 수신 빔을 예측하는 것일 수 있다. 프로세서(120)는 동작(1501)에서 사용되는 "예측된 수신 빔"을 획득하는데 사용된 수신 빔을 제외한 나머지 수신 빔을 이용하여 최적의 수신 빔을 예측할 수 있다.
도 16은 다양한 실시예들에 따른 인공신경망 동작 방법을 도시한 흐름도이다.
도 16을 참조하면, 동작(1601)에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 전체 수신 빔에 대한 수신 전력을 측정할 수 있다. 인공신경망은 사전에 모든 수신 빔을 관측하여 학습되어 한다. 이를 위해, 프로세서(120)는 전자 장치(101)에서 생성 가능한 모든 수신 빔에 대해서 수신 전력을 측정할 수 있다.
동작(1603)에서, 프로세서(120)(예: 인공신경망 모듈(740))는 인공신경망에 적용하여 평가 함수를 계산할 수 있다. 프로세서(120)는 측정된 수신 전력을 인공신경망에 적용하여 평가 함수를 계산할 수 있다. 상기 평가 함수는 예측된 수신 빔 벡터와 전체 수신 빔 탐색을 통해 얻은 실제 최적 수신 빔 벡터 간의 차이를 이용하여 계산될 수 있다. 상기 인공신경망은 송신 상황을 결정하는 제1 인공신경망, 'NLOS'에 대응하는 제2 인공신경망, 'LOS'에 대응하는 제3 인공신경망 중 적어도 하나일 수 있다. 프로세서(120)는 각각의 인공신경망에 대하여 동작(1601) 내지 동작(1609)을 수행할 수 있다.
동작(1605)에서, 프로세서(120)(예: 인공신경망 모듈(740))는 상기 평가 함수 변화량에 기반하여 인공신경망을 업데이트(예: 학습)할 수 있다. 상기 인공신경망은 입력층(예: 도 13의 입력층(1310)), 히든층(도 13의 제1 히든층(1320), 제2 히든층(1330)), 출력층(예: 도 13의 출력층(1340))으로 구성되는데, 히든층은 모든 입력 노드부터 입력값을 받아 가중합을 계산하고, 이 값을 평가함수에 적용하여 출력층(1340)에 전달할 수 있다. 이때, 가중치는 연결 강도로 표현되며, 초기에는 랜덤하게 주어졌다가 예측값을 가장 잘 맞추는 값으로 조정될 수 있다. 상기 평가 함수는 비선형 함수를 사용하게 되며, 평가 함수를 통해 출력층에 예측값이 전달되기 때문에 가장 최적의 예측값을 도출하도록 평가 함수를 변경시켜 인공신경망을 학습할 수 있다.
상기 평가 함수는 예측된 수신 빔 벡터와 전체 수신 빔 탐색을 통해 얻은 실제 최적 수신 빔 벡터 간의 차이를 이용하여 계산될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 평가 함수가 특정 기준치 이하로 수렴할 때까지 평가 함수를 계산할 수 있다.
동작(1607)에서, 프로세서(120)(예: 인공신경망 모듈(740))는 평가 함수가 수렴하는지 여부를 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 평가 함수가 특정 기준치 이하로 수렴할 때까지 평가 함수를 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 가장 최적의 예측값(예: 최적의 수신 빔 예측)을 도출하도록 평가 함수를 변경시켜 인공신경망을 학습할 수 있다. 인공신경망은 빔 분포의 통계적 특성을 기반으로 학습할 수 있다. 예를 들어, 송수신 빔의 통계적 특성이 이전에 학습했던 빔 분포와 같다면 사전에 학습된 인공신경망을 재활용할 수 있으며, 통계적 특성이 달라진다면 다시 학습되어야 한다. 프로세서(120)는 평가 함수가 수렴하는 경우(YES) 동작(1609)을 수행하고, 평가 함수가 수렴하지 않는 경우(NO) 동작(1603)으로 리턴할 수 있다.
평가 함수가 수렴하는 경우(YES), 동작(1609)에서, 프로세서(120)(예: 인공신경망 모듈(740))는 인공신경망 구성을 완료할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 송수신 빔의 통계적 특성을 이용하여 인공신경망이 가장 최적의 수신 빔을 예측한다면 인공신경망 학습을 종료할 수 있다. 프로세서(120)는 가장 최적의 수신 빔을 예측할 때까지 인공신경망을 학습시킬 수 있다.
도 16에서는 인공신경망의 학습을 전자 장치(101)에서 수행되는 것으로 도시하고 있지만, 인공신경망의 학습은 외부 장치(예: 서버(108))에서 수행하고, 전자 장치(101)는 학습된 인공신경망을 다운로드할 수 있다. 또는, 전자 장치(101)는 최적의 수신 빔 예측 시마다 서버(108)를 통해 인공신경망을 이용할 수도 있다.
도 17 및 도 18은 다양한 실시예들에 따른 인공신경망을 이용하여 최적의 수신 빔을 선택하는 시뮬레이션 일례를 도시한 도면이다.
도 17을 참조하면, 수신 전력 측정 시뮬레이션(1710)은 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))가 25개의 수신 빔 생성이 가능한 경우, 25개의 수신 빔의 수신 전력을 나타낸 것이다. 수신 전력 측정 시뮬레이션(1710)은 전체 수신 빔에서 고르게 높은 수신 전력이 측정된 것을 알 수 있다. 수신 빔 예측 시뮬레이션(1720)은 25개의 수신 빔 중에서 4개의 수신 빔(예: 1701, 1703, 1705, 1707)을 이용하여 최적의 수신 빔(예: 제7 수신 빔(1709))을 예측한 일례를 나타낸 것이다. 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 인공신경망을 이용하여 서로 멀리 떨어진 제1 수신 빔(1701), 제5 수신 빔(1703), 제21 수신 빔(1705), 제25 수신 빔(1707)을 선택할 수 있다. 인공신경망은 제1 수신 빔(1701), 제5 수신 빔(1703), 제21 수신 빔(1705), 제25 수신 빔(1707) 각각의 수신 전력을 이용하여 송신 상황을 결정하고, 결정된 송신 상황에 따른 인공신경망을 이용하여 최적의 수신 빔으로 제7 수신 빔(1709)을 예측할 수 있다.
도 18을 참조하면, 수신 전력 측정 시뮬레이션(1810)은 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))가 121개의 수신 빔 생성이 가능한 경우, 121개의 수신 빔의 수신 전력을 나타낸 것이다. 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 121개의 수신 빔 중에서 9개의 수신 빔들(1801 ~ 1809)을 선택할 수 있다. 인공신경망은 프로세서(120)에 의해 선택된 수신 빔의 수신 전력을 이용하여 최적의 수신 빔을 예측할 수 있다. 수신 전력 측정 시뮬레이션(1810)에서는 폐곡선의 형태가 작으면 작을수록 수신 전력이 좋은 상태를 의미할 수 있다. 예를 들어, 9개의 수신 빔들(1801 ~ 1809)을 오름차순으로 각각 제1 수신 빔부터 제9 수신 빔으로 명명한다면, 제5 수신 빔(1805)에서 수신 전력이 가장 좋을 수 있다. 제2 수신 빔(1802) 및 제4 수신 빔(1804)은 제5 수신 빔(1805) 다음으로 수신 전력이 좋고, 제1 수신 빔(1801)은 제2 수신 빔(1802) 및 제4 수신 빔(1804)보다 수신 전력이 좋지 않고, 제3 수신 빔(1803), 제6 수신 빔(1806), 제7 수신 빔(1807), 제8 수신 빔(1808), 제9 수신 빔(1809)은 수신 전력이 좋지 않은 것일 수 있다.
오차 범위 시뮬레이션(1820)은 전체 수신 빔 중에서 일부 수신 빔을 선택하여 최적의 수신 빔을 예측하는 프로세스를 일정한 횟수이상 시뮬레이션한 경우 오차 범위를 나타내는 것이다. 예를 들어, 오차 범위 시뮬레이션(1820)은 수신 빔 예측 프로세스를 1000회 시뮬레이션한 경우, 정확한 최적 수신빔을 612회 검출되고, 수신 빔 좌표 상의 오차 1로 323회 검출되며, x축, y축 각각 오차 1인 대각선 방향 오차
Figure pat00001
가 56회 검출되는 것을 나타낸다. 오차 범위가 작을수록 일부 수신 빔을 이용하여 최적의 수신 빔을 예측한 것이므로, 전체 수신 빔이 아닌 일부 수신 빔을 이용하여 충분히 최적의 수신 빔을 예측할 수 있음을 알 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법은 서로 다른 방향을 가진 복수의 수신 빔들 중에서 일부 수신 빔을 선택하는 동작, 상기 선택된 수신 빔의 수신 전력을 측정하는 동작, 상기 측정된 수신 전력에 기반하여 인공신경망을 통해 송신 상황을 결정하는 동작, 및 상기 송신 상황에 대응하는 인공신경망을 이용하여 통신 연결을 위한 수신 빔을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 송신 상황은 NLOS 또는 LOS 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 수신 빔을 결정하는 동작은, 상기 송신 상황에 대응하는 인공신경망을 이용하여 수신 빔을 예측하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 예측하는 동작은, 상기 송신 상황이 'NLOS'인 경우, 'NLOS'에 대응하는 인공신경망을 이용하여 수신 빔을 예측하는 동작, 또는 상기 송신 상황이 'LOS'인 경우, 'LOS'에 대응하는 인공신경망을 이용하여 수신 빔을 예측하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 수신 빔을 결정하는 동작은, 상기 송신 상황에 대응하는 인공신경망을 이용하여 수신 빔을 예측하는 동작, 상기 예측된 수신 빔의 수신 전력을 측정하는 동작, 상기 측정된 수신 전력이 기준치 이상인 경우, 상기 예측된 수신 빔의 에러율을 예측하는 동작, 및 상기 예측된 에러율이 임계치 미만인 경우, 상기 예측된 수신 빔을 통신 연결을 위한 수신 빔으로 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 방법은 상기 측정된 수신 전력이 기준치 미만인 경우, 수신 전력이 측정된 수신 빔들 중에서 최고 수신 전력을 갖는 수신 빔의 에러율을 예측하는 동작, 및 상기 예측된 에러율이 임계치 미만인 경우, 상기 최고 수신 전력을 갖는 수신 빔을 통신 연결을 위한 수신 빔으로 결정하는 동작을 더 포함할 수 있다.
본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 다양한 실시 예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 따라서 본 발명의 범위는 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
101: 전자 장치
120: 프로세서
197: 안테나 모듈
700: 기능 처리 모듈

Claims (20)

  1. 전자 장치에 있어서,
    서로 다른 방향을 가진 복수의 수신 빔들을 형성하도록 구성된 안테나 모듈; 및
    상기 안테나 모듈과 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,
    상기 복수의 수신 빔들 중에서 일부 수신 빔을 선택하고,
    상기 선택된 수신 빔의 수신 전력을 측정하고,
    상기 측정된 수신 전력에 기반하여 인공신경망을 통해 송신 상황을 결정하고,
    상기 송신 상황에 대응하는 인공신경망을 이용하여 통신 연결을 위한 수신 빔을 결정하도록 설정된 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 복수의 수신 빔들 중에서 인접하지 않은 적어도 두 개의 수신 빔을 선택하도록 설정된 전자 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 송신 상황 결정을 위한 인공신경망에 상기 측정된 수신 전력을 입력하여 상기 송신 상황을 결정하도록 설정된 전자 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 송신 상황은 송신 빔 없음, NLOS(non line of sight) 또는 LOS(line of sight) 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 송신 상황에 대응하는 인공신경망을 이용하여 수신 빔을 예측하도록 설정된 전자 장치.
  5. 제4항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 송신 상황이 'NLOS'인 경우, 'NLOS'에 대응하는 인공신경망을 이용하여 수신 빔을 예측하고,
    상기 송신 상황이 'LOS'인 경우, 'LOS'에 대응하는 인공신경망을 이용하여 수신 빔을 예측하도록 설정된 전자 장치.
  6. 제4항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 송신 상황이 '송신 빔 없음'인 경우, 상기 복수의 수신 빔들 중에서 선택되지 않은 수신 빔에 대한 수신 빔 예측 프로세스를 수행하도록 설정된 전자 장치.
  7. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 선택된 수신 빔의 수신 전력이 최소 전력 이하인 경우, 송신 상황을 '송신 빔 없음'으로 판단하고,
    상기 선택된 수신 빔의 수신 전력이 최소 전력을 초과하는 경우, 송신 상황을 'NLOS' 또는 'LOS'로 판단하도록 설정된 전자 장치.
  8. 제7항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 선택된 수신 빔 간의 수신 전력 차이가 기준치 이하인 경우, 송신 상황을 'NLOS'로 판단하고,
    상기 선택된 수신 빔 간의 수신 전력 차이가 기준치를 초과하는 경우, 송신 상황을 'LOS'로 판단하도록 설정된 전자 장치.
  9. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 송신 상황에 대응하는 인공신경망을 이용하여 수신 빔을 예측하고,
    상기 예측된 수신 빔으로의 통신 실패 여부를 판단하고,
    상기 판단 결과에 기반하여 통신 연결을 위한 수신 빔을 결정하도록 설정된 전자 장치.
  10. 제9항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 예측된 수신 빔의 에러율을 예측하고,
    상기 예측된 에러율이 임계치 미만인 경우, 상기 예측된 수신 빔을 통신 연결을 위한 수신 빔으로 결정하도록 설정된 전자 장치.
  11. 제9항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 예측된 수신 빔의 에러율을 예측하고,
    상기 예측된 에러율이 임계치 이상인 경우, 통신 실패로 판단하고,
    상기 복수의 수신 빔들 중에서 선택되지 않은 수신 빔에 대한 수신 빔 예측 프로세스를 수행하도록 설정된 전자 장치.
  12. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 송신 상황에 대응하는 인공신경망을 이용하여 수신 빔을 예측하고,
    상기 예측된 수신 빔의 수신 전력을 측정하고,
    상기 측정된 수신 전력에 기반하여 통신 연결을 위한 수신 빔을 결정하도록 설정된 전자 장치.
  13. 제12항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 예측된 수신 빔의 수신 전력이 기준치 이상인 경우, 상기 예측된 수신 빔의 에러율을 예측하고,
    상기 예측된 에러율이 임계치 미만인 경우, 상기 예측된 수신 빔을 통신 연결을 위한 수신 빔으로 결정하도록 설정된 전자 장치.
  14. 제12항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 예측된 수신 빔의 수신 전력이 기준치 미만인 경우, 수신 전력이 측정된 수신 빔 중에서 최고 수신 전력을 갖는 수신 빔의 에러율을 예측하고,
    상기 예측된 에러율이 임계치 미만인 경우, 상기 최고 수신 전력을 갖는 수신 빔을 통신 연결을 위한 수신 빔으로 결정하도록 설정된 전자 장치.
  15. 제12항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 예측된 수신 빔의 수신 전력이 기준치 이상인 경우, 상기 예측된 수신 빔의 에러율을 예측하고,
    상기 예측된 에러율이 임계치 이상인 경우, 상기 복수의 수신 빔들 중에서 선택되지 않은 수신 빔에 대한 수신 빔 예측 프로세스를 수행하도록 설정된 전자 장치.
  16. 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
    서로 다른 방향을 가진 복수의 수신 빔들 중에서 일부 수신 빔을 선택하는 동작;
    상기 선택된 수신 빔의 수신 전력을 측정하는 동작;
    상기 측정된 수신 전력에 기반하여 인공신경망을 통해 송신 상황을 결정하는 동작; 및
    상기 송신 상황에 대응하는 인공신경망을 이용하여 통신 연결을 위한 수신 빔을 결정하는 동작을 포함하는 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 송신 상황은 NLOS 또는 LOS 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 수신 빔을 결정하는 동작은,
    상기 송신 상황에 대응하는 인공신경망을 이용하여 수신 빔을 예측하는 동작을 포함하는 방법.
  18. 제17항에 있어서, 상기 예측하는 동작은,
    상기 송신 상황이 'NLOS'인 경우, 'NLOS'에 대응하는 인공신경망을 이용하여 수신 빔을 예측하는 동작; 또는
    상기 송신 상황이 'LOS'인 경우, 'LOS'에 대응하는 인공신경망을 이용하여 수신 빔을 예측하는 동작을 포함하는 방법.
  19. 제16항에 있어서, 상기 수신 빔을 결정하는 동작은,
    상기 송신 상황에 대응하는 인공신경망을 이용하여 수신 빔을 예측하는 동작;
    상기 예측된 수신 빔의 수신 전력을 측정하는 동작;
    상기 측정된 수신 전력이 기준치 이상인 경우, 상기 예측된 수신 빔의 에러율을 예측하는 동작; 및
    상기 예측된 에러율이 임계치 미만인 경우, 상기 예측된 수신 빔을 통신 연결을 위한 수신 빔으로 결정하는 동작을 포함하는 방법.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 측정된 수신 전력이 기준치 미만인 경우, 수신 전력이 측정된 수신 빔들 중에서 최고 수신 전력을 갖는 수신 빔의 에러율을 예측하는 동작; 및
    상기 예측된 에러율이 임계치 미만인 경우, 상기 최고 수신 전력을 갖는 수신 빔을 통신 연결을 위한 수신 빔으로 결정하는 동작을 더 포함하는 방법.
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