KR20210100981A

KR20210100981A - 다차원 성상도 설계 및 운용을 위한 방법 및 장치

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Publication number: KR20210100981A
Application number: KR1020200015031A
Authority: KR
Inventors: 이권종; 이효진; 이형제; 이충용; 엄차현; 이상근
Original assignee: 삼성전자주식회사; 연세대학교 산학협력단
Priority date: 2020-02-07
Filing date: 2020-02-07
Publication date: 2021-08-18
Also published as: US20210250143A1; US11595170B2

Abstract

본 개시는 4G 시스템 이후 보다 높은 데이터 전송률을 지원하기 위한 5G 통신 시스템을 IoT 기술과 융합하는 통신 기법 및 그 시스템에 관한 것이다. 본 개시는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스 (예를 들어, 스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티, 스마트 카 혹은 커넥티드 카, 헬스 케어, 디지털 교육, 소매업, 보안 및 안전 관련 서비스 등)에 적용될 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 단말의 방법은, 기지국으로부터 수신한 하나 이상의 제1 기준 신호를 기반으로 채널 측정을 수행하는 단계; 상기 측정된 채널을 기반으로 상기 제1 단말 및 기지국 사이의 채널 분포 정보를 확인하는 단계; 상기 확인된 채널 분포 정보를 기반으로 하나 이상의 대표 채널 벡터를 선택하는 단계; 상기 선택된 하나 이상의 RCV에 대응하는 하나 이상의 성상도(constellation)를 생성하는 단계; 상기 생성된 하나 이상의 성상도를 포함하는 성상도 집합 정보를 기지국으로 송신하는 단계; 및 상기 생성된 하나 이상의 성상도를 기반으로 상기 기지국과 통신을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

다차원 성상도 설계 및 운용을 위한 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR DESIGNING AND OPERATING MULTIDIMENSIONAL CONTELLATION}

본 개시는 다차원 성상도 설계 및 운용을 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.

4G 통신 시스템 상용화 이후 증가 추세에 있는 무선 데이터 트래픽 수요를 충족시키기 위해, 개선된 5G 통신 시스템 또는 pre-5G 통신 시스템을 개발하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 이러한 이유로, 5G 통신 시스템 또는 pre-5G 통신 시스템은 4G 네트워크 이후 (Beyond 4G Network) 통신 시스템 또는 LTE 시스템 이후 (Post LTE) 시스템이라 불리어지고 있다. 높은 데이터 전송률을 달성하기 위해, 5G 통신 시스템은 초고주파(mmWave) 대역 (예를 들어, 60기가(60GHz) 대역과 같은)에서의 구현이 고려되고 있다. 초고주파 대역에서의 전파의 경로손실 완화 및 전파의 전달 거리를 증가시키기 위해, 5G 통신 시스템에서는 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO), 전차원 다중입출력(Full Dimensional MIMO: FD-MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 및 대규모 안테나 (large scale antenna) 기술들이 논의되고 있다. 또한 시스템의 네트워크 개선을 위해, 5G 통신 시스템에서는 진화된 소형 셀, 개선된 소형 셀 (advanced small cell), 클라우드 무선 액세스 네트워크 (cloud radio access network: cloud RAN), 초고밀도 네트워크 (ultra-dense network), 기기 간 통신 (Device to Device communication: D2D), 무선 백홀 (wireless backhaul), 이동 네트워크 (moving network), 협력 통신 (cooperative communication), CoMP (Coordinated Multi-Points), 및 수신 간섭제거 (interference cancellation) 등의 기술 개발이 이루어지고 있다. 이 밖에도, 5G 시스템에서는 진보된 코딩 변조(Advanced Coding Modulation: ACM) 방식인 FQAM (Hybrid FSK and QAM Modulation) 및 SWSC (Sliding Window Superposition Coding)과, 진보된 접속 기술인 FBMC(Filter Bank Multi Carrier), NOMA(non orthogonal multiple access), 및SCMA(sparse code multiple access) 등이 개발되고 있다.

한편, 인터넷은 인간이 정보를 생성하고 소비하는 인간 중심의 연결 망에서, 사물 등 분산된 구성 요소들 간에 정보를 주고 받아 처리하는 IoT(Internet of Things, 사물인터넷) 망으로 진화하고 있다. 클라우드 서버 등과의 연결을 통한 빅데이터(Big data) 처리 기술 등이 IoT 기술에 결합된 IoE (Internet of Everything) 기술도 대두되고 있다. IoT를 구현하기 위해서, 센싱 기술, 유무선 통신 및 네트워크 인프라, 서비스 인터페이스 기술, 및 보안 기술과 같은 기술 요소 들이 요구되어, 최근에는 사물간의 연결을 위한 센서 네트워크(sensor network), 사물 통신(Machine to Machine, M2M), MTC(Machine Type Communication)등의 기술이 연구되고 있다. IoT 환경에서는 연결된 사물들에서 생성된 데이터를 수집, 분석하여 인간의 삶에 새로운 가치를 창출하는 지능형 IT(Internet Technology) 서비스가 제공될 수 있다. IoT는 기존의 IT(information technology)기술과 다양한 산업 간의 융합 및 복합을 통하여 스마트홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티, 스마트 카 혹은 커넥티드 카, 스마트 그리드, 헬스 케어, 스마트 가전, 첨단의료서비스 등의 분야에 응용될 수 있다.

이에, 5G 통신 시스템을 IoT 망에 적용하기 위한 다양한 시도들이 이루어지고 있다. 예를 들어, 센서 네트워크(sensor network), 사물 통신(Machine to Machine, M2M), MTC(Machine Type Communication)등의 기술이 5G 통신 기술이 빔 포밍, MIMO, 및 어레이 안테나 등의 기법에 의해 구현되고 있는 것이다. 앞서 설명한 빅데이터 처리 기술로써 클라우드 무선 액세스 네트워크(cloud RAN)가 적용되는 것도 5G 기술과 IoT 기술 융합의 일 예라고 할 수 있을 것이다.

한편, 다양한 변조 스킴(modulation scheme)에 대응하는 송수신 신호를 기하학적으로 표현한 성상도(constellation)가 활용되고 있으나, 성상도를 설계함에 있어서 송신기 및 수신기 간 채널 환경이 고려되지 않아 이를 개선하기 위한 기술이 필요하다.

본 발명은 deep neural network (DNN)의 한 종류인 autoencoder를 활용하여 특정 채널에 최적화된 다 차원 성상도(multi-dimensional constellation) set을 설계하며, 이를 운용하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 학습된 성상도를 기반으로 user feature를 정의하고 및 활용함으로써 제안하는 성상도의 능동적인 운용을 가능하도록 하는 알고리즘을 제안한다.

본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

전술한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 무선 통신 시스템에서 제1 단말의 방법은, 기지국으로부터 수신한 하나 이상의 제1 기준 신호를 기반으로 채널 측정을 수행하는 단계; 상기 측정된 채널을 기반으로 상기 제1 단말 및 기지국 사이의 채널 분포 정보를 확인하는 단계; 상기 확인된 채널 분포 정보를 기반으로 하나 이상의 대표 채널 벡터(RCV: representative channel vector)를 선택하는 단계; 상기 선택된 하나 이상의 RCV에 대응하는 하나 이상의 성상도(constellation)를 생성하는 단계; 상기 생성된 하나 이상의 성상도를 포함하는 성상도 집합 정보를 기지국으로 송신하는 단계; 및 상기 생성된 하나 이상의 성상도를 기반으로 상기 기지국과 통신을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 일 실시 예에 따른 무선 통신 시스템에서 제2 단말의 방법은, 기지국으로부터 수신한 하나 이상의 제1 기준 신호를 기반으로 채널 측정을 수행하는 단계; 상기 측정된 채널을 기반으로 상기 제2 단말 및 기지국 사이의 채널 분포 정보를 확인하는 단계; 상기 채널 분포 정보와 관련한 사용자 특성(user feature) 정보를 상기 기지국으로 송신하는 단계; 상기 기지국으로부터, 상기 사용자 특성 정보를 기반으로 결정된 하나 이상의 성상도를 수신하는 단계; 및 상기 수신한 하나 이상의 성상도를 기반으로 기지국과 통신을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 일 실시 예에 따른 무선 통신 시스템에서 기지국의 방법은, 제1 단말로부터 하나 이상의 성상도를 포함하는 성상도 집합 정보를 수신하는 단계; 상기 제1 단말로 채널 측정을 위한 기준 신호를 송신하는 단계; 상기 제1 단말로부터 통신에 이용할 성상도를 지시하는 CI(constellation index)를 수신하는 단계; 상기 하나 이상의 성상도 중 상기 CI에 대응되는 성상도를 선택하는 단계; 및 상기 선택된 성상도를 기반으로 상기 제1 단말과 통신을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.

본 개시에 따르면, 특정 채널에 최적화된 성상도를 설계 및 운용할 수 있으며, 통신 시스템의 reliability를 향상시킬 수 있다. 또한, 본 개시에 따르면 성상도를 학습한 단말의 user feature를 이용해 채널 환경에 따른 성상도를 학습하지 않은 단말에게도 학습된 성상도를 기반으로 한 통신이 수행되도록 할 수 있다.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해 될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 채널 환경을 고려한 성상도의 설계 및 이를 기반으로 한 단말 및 기지국 간 통신을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 learning phase에서의 단말 동작을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 채널 분포(channel distribution)을 활용한 대표 채널 벡터(RCV: representative channel vector) 설정 및 그를 기반으로 한 성상도(constellation)의 설계를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 learning phase에서의 단말 및 기지국 동작을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 data transmission phase에서의 단말 동작을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 data transmission phase에서의 기지국 동작을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 data transmission phase에서의 단말 및 기지국 동작을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 기지국에 의한 constellation set 보정 시 기지국의 동작을 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 기지국에 의한 constellation set 보정 시 단말 및 기지국의 동작을 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 learning phase가 수행되지 않은 단말과 기지국 간 data transmission phase를 수행하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 learning phase가 수행되지 않은 단말에 data transmission phase를 지원하기 위한 기지국 동작을 나타낸 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 learning phase가 수행되지 않은 단말에 data transmission phase를 지원하기 위한 단말 및 기지국 동작을 나타낸 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 단말의 구조를 도시한 도면이다.
도 14는 본 발명의 일 실시 예에 따른 기지국의 구조를 도시한 도면이다.

이하 본 개시의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 실시 예를 설명함에 있어서 본 개시가 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고 본 개시와 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 개시의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.

마찬가지 이유로 첨부된 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다. 또한, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. 각 도면에서 동일한 또는 대응하는 구성 요소에는 동일한 참조 번호를 부여하였다.

본 개시의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 개시는 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 개시의 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 개시는 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

이때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.

또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.

이때, 본 실시 예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(Field Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다. 또한 실시 예에서 '~부'는 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다.

이하 설명에서 사용되는 신호를 지칭하는 용어, 채널을 지칭하는 용어, 제어 정보를 지칭하는 용어, 네트워크 객체(network entity)들을 지칭하는 용어, 장치의 구성 요소를 지칭하는 용어, 접속 노드(node)를 식별하기 위한 용어, 메시지들을 지칭하는 용어, 망 객체들 간 인터페이스를 지칭하는 용어, 다양한 식별 정보들을 지칭하는 용어 등은 설명의 편의를 위해 예시된 것이다. 따라서, 본 개시가 후술되는 용어들에 한정되는 것은 아니며, 동등한 기술적 의미를 가지는 대상을 지칭하는 다른 용어가 사용될 수 있다.

무선 통신 시스템에서 신호는 다양한 변조(modulation) 방식에 따라 디지털 신호로 변조되어 송수신되며, 상기와 같이 변조된 각 디지털 신호들의 집합은 기하학적 신호 공간 상에 매핑되어 표현될 수 있다. 이하 본 명세서에서 이를 성상도(constellation)라고 한다. 일 예시로, BPSK(binary phase shift key), QPSK(quadrature phase shift key), 16-QAM(quadrature amplitude modulation) 등의 방식에 따라 변조된 디지털 신호들은 I(In-phase) 성분 및 Q(quadrature) 성분을 축으로 갖는 I-Q 2 차원 복소 평면 상에 매핑되어 표현될 수 있다. 다만 전술한 변조 방식은 예시를 위한 것일 뿐 본 발명의 범위를 제한하지 않으며, 이하 본 명세서를 통해 설명할 성상도(constellation)의 설계 및 운용 방법은 BPSK, QPSK, 16-QAM, 64-QAM, 256-QAM, 1024-QAM, 4096-QAM 등을 포함한 무선 통신 시스템에서 사용되는 임의의 변조 방식에 대하여 적용될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 채널 환경을 고려한 성상도의 설계 및 이를 기반으로 한 단말 및 기지국 간 통신을 개략적으로 나타낸 도면이다.

본 발명은 채널 환경에 최적화된 다차원 성상도(multi-dimensional constellation)의 설계 및 운용을 통해 무선 통신의 신뢰도(reliability)를 높이는 방법을 제안한다. 이를 위해 이하 본 명세서에서는 성상도(constellation)의 학습 또는 설계 단계 (learning phase), 상기 학습 또는 설계된 성상도를 운용하는 단계 (data transmission phase)를 제안한다. 또한, 본 명세서에서는 단말에 의해 학습 또는 설계된 성상도에 대응되는 user feature를 이용하여 성상도를 학습하지 않은 단말에게 다차원 성상도를 활용한 통신을 지원하는 방법을 설명한다.

<제1 실시 예>

본 발명의 제1 실시 예에서는 채널 환경에 따른 성상도(constellation)의 학습 및 설계를 위한 learning phase를 개시한다. 본 발명에 있어서 Learning phase는 다차원 성상도(multi-dimensional constellation)을 운용하기에 앞서 단말이 이를 학습 및 설계한 후, 기지국과 상기 설계한 성상도를 공유하는 과정을 포함할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 learning phase에서의 단말 동작을 나타낸 도면이다.

도 2를 참조하면, 우선 단말은 기지국으로부터 기준 신호(RS: reference signal)를 수신하고, 이를 기반으로 채널 상태 측정을 수행할 수 있다. (S202) 일 실시 예에 따르면, 단말은 기지국으로부터 주기적 또는 비주기적으로 복수 개의 기준 신호(RS)를 수신하고, 이들 각각의 기준 신호를 기반으로 단말 및 기지국 간 복수 개의 채널 상태를 획득할 수 있다. 채널 상태 측정을 위해 기지국으로부터 수신하는 신호는 예를 들면 CRS(cell-specific reference signal), CSI-RS(channel state information reference signal) 또는 DMRS(demodulation reference signal)를 포함한 임의의 기준 신호를 포함할 수 있다.

단말은 S202 단계를 통해 채널 상태를 기반으로 채널 분포(channel distribution)를 파악할 수 있다. (S204) 일 실시 예에 따르면, 상기 채널 분포는 단말과 기지국 간에 존재할 수 있는 각 채널 상태들의 발생 빈도(또는 발생 확률)을 파악하기 위한 정보로서, 본 발명에 있어서 상기 채널 분포는 단말이 기지국으로부터 수신한 기준 신호를 이용해 획득한 하나, 또는 복수 개의 채널 상태들의 분포를 나타내는 임의의 형태의 나열 또는 표현을 의미할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 단말은 현재의 채널 상태와 상관 관계(correlation)가 높은 최근의 채널을 고려하여 채널 분포를 파악할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 채널 분포(channel distribution)을 활용한 대표 채널 벡터(RCV: representative channel vector) 설정 및 그를 기반으로 한 성상도(constellation)의 설계를 나타낸 도면이다.

전술한 바와 같이, 본 발명에 있어서 채널 분포는 단말이 기지국으로부터 수신한 기준 신호를 이용해 획득한 하나, 또는 복수 개의 채널 상태들의 분포를 나타내는 임의의 형태의 나열 또는 표현을 의미할 수 있으며, 도 3에서는 설명을 위해 도시된 바와 같이 각 채널 상태(가로 축)에 대응되는 채널 상태 획득 빈도, 즉 각 채널 상태의 발생 확률(세로 축)을 나타내는 그래프의 형태로 도시하였으나, 이는 예시를 위한 것일 뿐 본원 발명의 범위를 제한하지는 않는다. 도 3의 예시에서, 채널 분포 그래프의 값이 클수록(세로 축 상의 높이가 높을수록) 대응되는 채널 상태의 발생 확률이 높음을 의미할 수 있다.

이 후, 단말은 파악된 채널 분포를 활용하여 채널의 발생 확률에 기반한 대표 채널 벡터(RCV: representative channel vector) set을 선택할 수 있다. (S206)

일 실시 예에 따르면, 대표 채널 벡터(RCV)는 단말이 파악한 채널 분포를 대표할 수 있는, 즉 채널의 발생 확률이 높은 채널 상태에 대응되는 벡터를 의미할 수 있으며, 도 3의 예시에서는 H1 및 H2를 포함할 수 있다. RCV set은 이러한 RCV들의 집합을 의미할 수 있다. 단말이 RCV 또는 RCV set를 선택하기 위한 기준은 다양하게 설정될 수 있으며, 예를 들면 단말은 파악한 채널 분포를 기반으로 채널 발생 확률이 기 설정된 기준 이상인 채널을 선택하거나, 혹은 단말이 파악한 채널 분포 중 기 설정된 N 개의 채널을 채널 발생 확률이 높은 순으로 선택함으로써 RCV set을 선택할 수 있다.

단말은 선택한 RCV set을 기반으로, 상기 RCV set에 포함된 각 RCV에 최적화된 constellation set을 설계할 수 있다. (S208) 본 발명의 일 실시 예에 따른 constellation set 설계는 심층 신경망(DNN: deep neural network)의 일종인 autoencoder를 기반으로 수행될 수 있다. Autoencoder는 입력과 출력이 동일하도록 학습되는 neural network(NN)로, 입력 레이어(input layer 또는 encoder), 출력 레이어(output layer 또는 decoder) 및 하나 이상의 히든 레이어(hidden layer)로 구성될 수 있으며, 레이어(layer)의 수, 레이어 별 노드(node)의 수, 그리고 노드 간의 가중치 (weight)를 통해 하나의 autoencoder NN 구조가 정의될 수 있다. 이처럼, autoencoder의 입력과 출력이 동일한 특징을 이용하여 입력을 송신기(transmitter), 출력을 수신기(receiver)로 대응시켜 autoencoder의 학습을 수행할 경우, 송신기 및 수신기 간 joint optimization이 가능하다. 상기 송신기 및 수신기는 각각 기지국 또는 단말 중 어느 하나일 수 있으며, 예를 들어 하향링크 통신의 경우 송신기는 기지국, 수신기는 단말일 수 있고, 상향링크 통신의 경우 송신기는 단말, 수신기는 기지국일 수 있으며, 사이드링크 통신의 경우 송신기는 단말, 수신기는 다른 단말일 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 본 발명은 autoencoder의 학습 시 채널 상태(H)를 고려한 hidden layer를 반영하여 학습을 수행할 수 있다. 이를 통해 특정 채널 환경(H) 하에서 송신기의 송신 신호 및 수신기의 수신 신호가 동일하도록 하는 autoencoder 구조를 학습할 수 있다. 단말은 이처럼 채널 상태(H)가 반영되어 학습된 autoencoder의 hidden layer를 기반으로 채널 환경에 최적화된 성상도(constellation)을 획득할 수 있으며, 이 때 autoencoder의 학습을 위한 hidden layer의 dimension을 적절히 조절함으로써 다차원 성상도(multi-dimensional constellation)을 획득할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 본 발명은 통신 시스템을 모델링 한 autoencoder 학습을 위해 일반적으로 사용되는 cost function인 cross-entropy cost function 외에, 채널에 최적화된 constellation set 설계를 위해 noise-free received signal 간 minimum distance가 포함된 새로운 cost function을 제안한다.

우선, 심볼 Si, Sj에 대응되는 PEP(pairwise error probability)는 아래 [수학식 1]과 같이 정의될 수 있다.

[수학식 1]

상기 [수학식 1]에서,

는 채널 H 하에서 심볼 Si에 대응되는 신호가 Sj에 대응되는 신호로 잘못 인식될 확률(즉, 송신기가 송신한 Si에 대응되는 신호가 수신기 측에서 Sj에 대응되는 신호로 인식되어 수신될 확률)을 의미하며,

는 채널 H 에 따른 성상도 상 심볼 Si 및 Sj 간의 거리를 의미할 수 있다. 상기 [수학식 1]에서와 같이 성상도 상 기하학적 거리

가 클수록 잘못 인식될

은 작으며, 거리가 가까울수록 잘못 인식될 확률이 클 수 있다. 성상도(constellation)는 전체 심볼들 간 PEP의 평균을 나타내는 APEP(Average PEP)의 값이 최소가 되도록 설계되는 것이 바람직하며, 본 발명은 성상도 상에서 각 심볼들 간의 distance 중 minimum distance가 최대가 되도록 autoencoder의 hidden layer를 학습하는 방법을 제안한다. 이를 위해 본 발명에서 제안하는 autoencoder 학습을 위한 cost function을 수식으로 나타내면 아래 [수학식 2]와 같다.

[수학식 2]

상기 [수학식 2]에서와 같이, 본원 발명은 채널 H 에 대응하여 설계된 constellation의 심볼들 중 가장 거리가 가까운 두 심볼들 간의 거리를 최대로 하도록 cost function을 설계하여 autoencoder의 학습을 수행하며, 이를 통해 채널 환경에 최적화된 autoencoder 학습 및 그를 기반으로 한 constellation의 획득이 가능하다.

전술한 방법에 따른 성상도의 설계 및 획득은 S204 단계에서 단말이 선택한 RCV set 내 각각의 RCV에 대하여 수행될 수 있으며, 각각의 RCV 마다 다양한 modulation order에 대하여 constellation을 설계함으로써 신호 송수신 시 사용되는 modulation order에 따라 적절히 적용할 수 있다. 즉, 단말은 선택한 대표 채널 각각에 대응하는 성상도를 다양한 modulation order에 대하여 설계하여, 하나 이상의 성상도(constellation)를 포함하는 constellation set을 획득할 수 있다.

단말은 획득한 constellation set을 기지국으로 송신할 수 있다. (S210) 이 때, 단말은 획득한 constellation set 외에 상기 constellation 설계의 기반이 된 단말 사용자 특성(user feature)과 관련한 정보도 기지국으로 송신할 수 있다. (S210) 상기 user feature는 constellation 설계의 기반이 된 채널 또는 채널 분포에 영향을 미칠 수 있는 단말 특정 파라미터(user-specific parameter)이며, 예를 들면 단말의 위치, 이동성(mobility), line of sight (LOS) condition, RCV set 포함할 수 있다. 도 2에서는 constellation set 및 user feature가 S210 단계에서 함께 송신되는 것으로 도시하였으나, 이는 설명의 편의를 위한 것일 뿐 constellation set 및 user feature가 반드시 동시에 송신되어야 하는 것은 아니며 필요에 따라 각각 독립적으로 송신되거나, 어느 하나는 생략되어 송신될 수도 있음은 물론이다.

일 실시 예에 따르면, 단말에 의한 constellation set 및 user feature의 송신은 기지국의 요청에 의해 트리거링 되거나, 기 설정된 조건 하에서 단말의 판단에 의해 수행될 수 있으며, 이들의 조합에 의해 수행될 수도 있다. 기 설정된 조건은 예를 들면 학습한 autoencoder의 성능이 일정 조건을 만족한 경우, 또는 단말이 측정한 채널 분포에 일정 조건 이상의 변동이 발생하는 경우, 기지국 또는 단말에 의해 설정되는 소정의 주기가 경과한 경우, 또는 사용자의 입력에 의한 경우 등을 포함할 수 있으나, 이는 예시를 위한 것일 뿐 본 발명의 범위를 제한하지 않는다. 기지국은 단말로부터 수신한 constellation set 및 user feature를 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 기지국은 상기 단말로부터 수신한 constellation set을 user feature 와 대응시켜 저장할 수 있으며, 이를 constellation set의 학습이 수행되지 않은 다른 단말과의 통신에 활용할 수 있다. 이와 관련하여는 후술할 제3 실시 예를 설명함에 있어서 상술하도록 한다.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 learning phase에서의 단말 및 기지국 동작을 나타낸 도면이다.

도 4를 참조하면, 우선 기지국(BS: base station)은 단말(UE: user equipment)로 기준 신호(RS)를 송신하고(S402), 단말은 수신한 RS를 기반으로 채널 측정을 수행하여(S404) 채널 분포를 획득할 수 있다(S406). 단말은 획득한 채널 분포를 기반으로 발생 확률이 높은 채널을 선택하여 대표 채널 벡터(RCV) set을 선택하고(S408), 이를 기반으로 autoencoder의 학습을 수행하여 RCV set 내 각 RCV에 대응되는 constellation set을 설계할 수 있다(S410). 단말은 획득한 constellation set 및 user feature를 기지국으로 송신하고(S412), 기지국은 단말로부터 수신한 constellation set을 user feature와 함께 저장할 수 있다(S414).

제1 실시 예에 개시된 learning phase를 통해 단말 및 기지국 간 채널 환경에 최적화된 constellation set을 설계하고 이를 단말 및 기지국이 공유할 수 있으며, 이하 공유된 constellation set을 운용하여 단말 및 기지국 간 신호를 송수신 하는 방법을 설명한다.

<제2 실시 예>

본 발명의 제2 실시 예에서는 learning phase를 통해 설계된 constellation set을 운용하여 기지국 및 단말 간 신호를 송수신하는 data transmission phase를 개시한다. 본 발명에 따른 제2 실시 예는 직관적인 설명을 위하여 data transmission phase로 명명하였으나, 이하 본 제2 실시 예에 따른 신호 송수신 방법은 반드시 data를 송수신하는 것에 한정되어 적용되는 것은 아니고, 제어 신호(control signal)을 포함한 기지국 및 단말 간 임의의 신호 송수신에 적용될 수 있음은 물론이다.

도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 data transmission phase에서의 단말 동작을 나타낸 도면이다.

도 5를 참조하면, 우선 단말은 기지국으로부터 수신한 기준 신호(RS)를 기반으로, 채널 측정을 수행할 수 있다. (S502) 이후 단말은 측정된 현재 채널과 learning phase에서 constellation set 설계 시 이용했던 RCV set과의 매핑을 수행할 수 있다. (S504) learning phase에서 설명한 바와 같이, 단말에 의해 설계된 constellation은 각각의 대표 채널 벡터(RCV)에 대응하여 설계되었으므로, 단말은 적절한 constellation을 선택하기 위하여 이들 RCV 중 현재의 채널 상태와 가장 유사한 대표 채널 벡터(RCV)와의 매핑을 수행할 수 있다. 이러한 RCV set mapping 단계는 현재 측정된 채널과 RCV set에 포함된 각 RCV와의 distance를 계산하는 과정을 포함할 수 있다. 이 경우 Euclidian distance, chordal distance 등을 포함한 임의의 distance metric을 활용할 수 있다. 단말은 현재 측정된 채널과 RCV와의 distance를 소정의 기준치와 비교하여 RCV set mapping이 적합한지 여부를 판단할 수 있다. (S506)

RCV set 내에 현재 측정된 채널과 RCV와의 distance가 소정의 기준치 이하인 RCV가 존재하는 경우, 단말은 constellation set 설계를 위해 이용한 RCV 중 현재 채널 상태와 유사한 채널이 있는 것으로 판단하고 RCV set mapping이 적합하다고 판단할 수 있다. (S510) 이 경우, 단말은 현재 채널 상태와 가장 유사한 RCV(즉, distance가 가장 작은 RCV)를 선택하고, 해당 RCV를 기반으로 설계된 constellation set을 사용하여 통신을 수행하도록 판단할 수 있다.

반면, RCV set 내에 현재 측정된 채널과 RCV와의 distance가 소정의 기준치 이하인 RCV가 존재하지 않는 경우(즉, 모든 RCV가 소정의 기준치 보다 큰 distance를 가지는 경우), 단말은 constellation set 설계를 위해 이용한 RCV 중 현재 채널 상태와 유사한 채널이 존재하지 않는 것으로 판단하고 RCV set mapping이 부적합하다고 판단할 수 있다. (S508) 이 경우, 단말은 종래의 일반적인 constellation을 사용하여 통신을 수행하도록 판단할 수 있다.

단말은 상기 RCV set mapping이 적합한지 여부, 그리고 적합하다면 어떤 RCV가 현재 채널과 가장 유사한지에 따라 어떤 constellation을 사용할지 판단하여 각각의 constellation에 대응되는 constellation index (CI)를 선택할 수 있다. (S512) CI는 아래 [표 1]과 같이 종래 사용되는 conventional constellation 및 단말이 학습하여 기지국에 송신한 constellation set 각각에 대응하여 저장될 수 있다. CI의 수는 단말이 선택한 RCV의 개수를 기반으로 결정될 수 있다. Conventional constellation은 예를 들면 변조 방식에 따라 QPSK constellation, QAM constellation 등을 포함할 수 있다.

Constellation index(CI)	Constellation
CI 0	Conventional constellation
CI 1	RCV #0를 기반으로 설계한 Constellation
CI 2	RCV #1를 기반으로 설계한 Constellation
…	…

단말은 상기 선택한 CI 및 단말을 특정하기 위한 user feature를 기지국으로 송신하여, 기지국이 단말이 선택한 constellation을 기반으로 단말과 통신을 수행하도록 할 수 있다. (S514) 도 5에서는 CI 및 user feature가 S514 단계에서 함께 송신되는 것으로 도시하였으나, 이는 설명의 편의를 위한 것일 뿐 CI 및 user feature가 반드시 동시에 송신되어야 하는 것은 아니며 필요에 따라 각각 독립적으로 송신되거나, 어느 하나는 생략되어 송신될 수도 있음은 물론이다. CI 및 user feature는 PUCCH, PUSCH 등 임의의 상향링크 채널을 통해 기지국에 송신될 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 data transmission phase에서의 기지국 동작을 나타낸 도면이다.

도 6을 참조하면, 기지국은 단말로부터 CI 및 user feature를 수신할 수 있다. (S602) 이후 기지국은 단말로부터 수신한 CI 및 user feature를 기반으로 상기 단말에 의해 학습된 constellation set을 사용할지 여부를 판단할 수 있다. (S604)

만약 단말로부터 수신한 CI가 conventional constellation을 사용할 것을 지시하는 경우, 기지국은 상기 단말에 의해 설계된 constellation set을 사용하지 않는 것으로 판단하고 기존의 constellation을 사용하도록 결정할 수 있다. (S606) 이와 달리 단말로부터 수신한 CI가 단말에 의해 설계된 constellation set 중 어느 하나를 사용하도록 지시하는 경우, 기지국은 상기 단말에 의해 설계된 constellation set을 사용하는 것으로 판단하고(S608), CI에 의해 지시된 constellation 을 선택할 수 있다. (S610)

기지국은 상기 선택한 constellation을 기반으로 하향링크 신호 송신을 수행하며(S614), 이 때 단말이 설계한 constellation의 사용 여부를 나타내는 constellation type index (CTI)를 단말에게 송신할 수 있다. (S612) 즉, 기지국은 단말이 CI를 통해 요청한 constellation을 실제로 사용하여 신호를 송신하는 것인지 여부를 단말에게 알려주기 위한 정보로서 CTI를 송신할 수 있으며, 예를 들면 1bit로 나타내어 PDCCH, PDSCH를 포함한 임의의 하향링크 채널, 바람직하게는 PDCCH를 통해 을 통해 송신될 수 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 data transmission phase에서의 단말 및 기지국 동작을 나타낸 도면이다.

도 7을 참조하면, 우선 기지국은 단말에게 기준 신호(RS)를 송신하고(S702), 단말은 기지국으로부터 수신한 기준 신호를 이용하여 현재 채널에 대한 채널 측정을 수행할 수 있다(S704). 단말은 채널 측정 결과를 기반으로 learning phase에서 선택했던 RCV set과의 mapping을 수행하고(S706), RCV set mapping이 적합한지 여부, 그리고 적합하다면 어떤 RCV가 현재 채널과 가장 유사한지에 따라 어떤 constellation을 사용할지 판단하여 CI를 선택할 수 있다. (S708) 단말은 선택한 CI 및 user feature를 기지국으로 송신하고(S710), 기지국은 단말로부터 수신한 CI 및 user feature를 기반으로 신호 송신에 이용할 constellation을 선택하고(S712), 단말이 설계한 constellation의 사용 여부를 나타내는 CTI를 설정할 수 있다. (S714) 이후, 기지국은 단말에 상기 설정한 CTI와 하향링크 데이터를 송신하며(S716, S718), 단말은 적절한 constellation을 기반으로 기지국으로부터 신호를 수신할 수 있다.

<제2-1 실시 예>

한편, 전술한 제2 실시 예에 따른 constellation 운용 과정에서 단말 및 기지국 간 채널 상태가 변동됨에 따라 단말이 설계하여 기지국과 공유하고 있는 constellation set이 더 이상 유효하지 않을 수 있다. 이 경우, 본 발명의 일 실시 예에 따른 기지국 또는 단말은 현재 공유하고 있는 constellation set에 대한 재설계 또는 보정을 수행할 수 있다. constellation set이 더 이상 유효하지 않는 것으로 판단하기 위한 조건은 예를 들면 단말이 연속적으로, 또는 소정의 간격 내에서 CI 0를 기 설정된 횟수(maximum QRN: maximum QAM requesting number) 이상 보고하는 조건일 수 있다. 이 때 CI 0는 표 1에서와 같이 단말이 설계한 constellation set이 아닌 기존 constellation을 사용할 것을 지시하는 CI를 의미한다. 즉, 소정 기간 이상 단말이 지속적으로 RCV mapping이 부적합한 것으로 판단하여 CI 0를 송신하는 경우, 기지국 및 단말은 constellation set을 설계할 당시 이용하였던 RCV set이 현재 채널에 적합하지 않는 것으로 판단하고, 재설계 또는 보정이 필요한 것으로 판단할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 기지국 또는 단말에 의해 현재의 constellation set이 유효하지 않은 것으로 판단된 경우, 단말은 다시 learning phase를 수행하여 현재 채널 상태 및 채널 분포를 기반으로 한 새로운 constellation set을 설계할 수 있다. 이를 위해, 단말은 constellation set 재설계를 수행할 것임을 상향링크 채널을 통해 기지국에 알리거나, 또는 기지국이 하향링크 채널을 통해 단말이 constellation set 재설계를 수행할 것을 요청할 수 있다. 이에 따라 단말이 새로운 constellation set 설계를 수행하는 기간 동안 단말 및 기지국은 CI 0에 대응하는 기존의 constellation을 사용하여 신호를 송수신 할 수 있다. 새로운 constellation set을 설계하는 구체적인 과정은 앞서 제1 실시 예를 참조하여 설명한 것과 유사하므로 여기서는 상세한 설명은 생략하도록 한다.

다른 실시 예에 따르면, 기지국 또는 단말에 의해 현재의 constellation set이 유효하지 않은 것으로 판단된 경우, 기지국이 constellation set의 보정을 수행하여 이를 단말에게 알려줄 수 있다.

도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 기지국에 의한 constellation set 보정 시 기지국의 동작을 나타낸 도면이고, 도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 기지국에 의한 constellation set 보정 시 단말 및 기지국의 동작을 나타낸 도면이다.

도 8 및 도 9를 참조하면, 기지국은 단말로부터 연속적으로, 또는 소정의 간격 내에서 maximum QRN 이상의 CI 0를 수신하는 경우(S802, S902~S906), constellation set의 보정이 필요한 것으로 판단할 수 있다. (S804, S908) 기지국은 constellation set의 보정이 필요한 것으로 판단하면, 하향링크 채널을 통해 단말에게 constellation index stop flag (CSIF)를 송신하여, 기지국이 constellation set의 보정을 수행할 것임을 알릴 수 있다. (S806, S910) 이후, 기지국은 상기 단말이 보고한 user feature와 유사한 user feature를 갖는 다른 단말을 탐색하고(S808, S912), 탐색된 다른 단말의 constellation set을 활용하여 constellation set의 보정을 수행할 수 있다. (S810, S914) 보정된 constellation set은 하향링크 채널을 통해 단말에게 송신되며(S916), 기지국 및 단말은 보정된 constellation set을 기반으로 제2 실시 예를 참조하여 설명한 data transmission phase를 수행할 수 있다.

<제3 실시 예>

본 발명의 제3 실시 예에서는 다른 단말에 의해 설계된 constellation set을 활용하여, learning phase가 수행되지 않은 단말에 전술한 제2 실시 예에 따른 data transmission phase를 지원하는 방법을 개시한다.

도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 learning phase가 수행되지 않은 단말과 기지국 간 data transmission phase를 수행하는 방법을 나타낸 도면이다.

도 10을 참조하면, 기지국은 제1 실시 예에서 설명한 learning phase가 수행된 단말들(1004)로부터 user feature 및 constellation set을 수신하여 저장할 수 있으며, 이를 활용하여 learning phase가 수행되지 않은 단말(1002)의 user feature에 적합한 constellation set을 선택함으로써 learning phase가 수행되지 않은 단말(1002)에도 본 발명의 실시 예에 따른 data transmission phase를 지원할 수 있다.

도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 learning phase가 수행되지 않은 단말에 data transmission phase를 지원하기 위한 기지국 동작을 나타낸 도면이다.

우선, 기지국은 learning phase가 수행되지 않은 단말로부터 단말의 user feature를 수신할 수 있다. (S1102) User feature는 constellation 설계의 기반이 된 채널 또는 채널 분포에 영향을 미칠 수 있는 단말 특정 파라미터(user-specific parameter)이며, 예를 들면 단말의 위치, 이동성(mobility), line of sight (LOS) condition, RCV set 포함할 수 있다. 이 때, 기지국은 learning phase가 수행된 하나 이상의 다른 단말로부터 user feature 및 constellation set를 수신하여 저장하고 있음을 가정하며, 기지국은 이들 learning phase가 수행된 단말들로부터 수신한 user feature 중 상기 learning phase가 수행되지 않은 단말로부터 수신한 user feature와 가장 유사한 user feature를 탐색할 수 있다. (S1104) 탐색이 완료되면, 단말은 상기 탐색된 user feature에 대응하는 constellation set을 선택하고(S1106), 이를 learning phase가 수행되지 않은 단말로 송신할 수 있다. (S1108) 이후, 단말과 기지국은 제2 실시 예에서 설명한 data transmission phase를 기반으로 통신을 수행할 수 있다.

도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 learning phase가 수행되지 않은 단말에 data transmission phase를 지원하기 위한 단말 및 기지국 동작을 나타낸 도면이다.

도 12를 참조하면, 기지국(BS)은 우선 learning phase가 수행된 제1 단말(UE1) 및 제2 단말(UE2)으로부터 user feature 및 constellation set을 수신하여 이를 저장할 수 있다. (S1202, S1204) 도 12는 예시를 위해 두 개의 learning phase가 수행된 단말(UE1, UE2)로부터 user feature, constellation set을 수신하는 것으로 도시하였으나, 이는 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니고 learning phase가 수행된 하나 또는 셋 이상의 단말로부터 이를 수신할 수 있음은 물론이다. 한편, learning phase가 수행되지 않은 제3 단말(UE3)은 자신의 user feature를 기지국으로 송신하고, 기지국은 이를 수신할 수 있다. (S1206, S1208) 제3 단말(UE3)로부터 user feature를 수신한 기지국은 제1 단말(UE1), 제2 단말(UE2)을 포함한 learning phase가 수행된 단말들로부터 수신한 user feature를 탐색하고, 탐색 결과를 기반으로 제3 단말(UE3)와 가장 유사한 user feature에 대응되는 constellation set을 선택할 수 있다. (S1210) 기지국은 상기 선택한 constellation set을 제3 단말(UE3)로 송신하며(S1212), 이후 제3 단말(UE3)과 기지국은 제2 실시 예에서 설명한 data transmission phase를 기반으로 통신을 수행할 수 있다.

도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 단말의 구조를 도시한 도면이다.

도 13을 참조하면, 단말은 송수신부(1302), 메모리(1306), 및 프로세서(제어부)(1304)를 포함할 수 있다. 다만, 단말의 구성 요소가 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 예를 들면, 단말은 전술한 구성 요소보다 더 많은 구성 요소를 포함하거나 더 적은 구성 요소를 포함할 수 있다. 뿐만 아니라, 송수신부(1302), 메모리(1306), 및 프로세서(1304) 중 적어도 일부 또는 전부가 하나의 칩(Chip) 형태로 구현될 수도 있다.

일 실시 예에서, 송수신부(1302)는 기지국 또는 다른 단말과 신호를 송수신할 수 있다. 상술된 신호는 제어 정보와, 데이터를 포함할 수 있다. 이를 위해, 송수신부(1302)는 송신되는 신호의 주파수를 상승 변환 및 증폭하는 RF 송신기와, 수신되는 신호를 저 잡음 증폭하고 주파수를 하강 변환하는 RF 수신기 등으로 구성될 수 있다. 또한, 송수신부(1302)는 무선 채널을 통해 신호를 수신하여 프로세서(1304)로 출력하고, 프로세서(1304)로부터 출력된 신호를 무선 채널을 통해 전송할 수 있다.

일 실시 예에서, 메모리(1306)는 단말의 동작에 필요한 프로그램 및 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 메모리(1306)는 단말이 송수신하는 신호에 포함된 제어 정보 또는 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(1306)는 롬(ROM), 램(RAM), 하드디스크, CD-ROM 및 DVD 등과 같은 저장 매체 또는 저장 매체들의 조합으로 구성될 수 있다. 또한, 메모리(1306)는 복수 개의 메모리로 구성될 수도 있다.

일 실시 예에서, 프로세서(1304)는 상술된 본 개시의 실시 예들에 따라 단말이 동작할 수 있는 일련의 과정을 제어할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(1304)는 메모리(1306)에 저장된 프로그램을 실행함으로써, learning phase 및 data transmission phase를 포함한 전술한 실시 예들에 따른 단말의 동작을 수행하도록 단말을 제어할 수 있다.

도 14는 본 발명의 일 실시 예에 따른 기지국의 구조를 도시한 도면이다.

도 14을 참조하면, 기지국은 송수신부(1402), 메모리(1406), 및 프로세서(제어부)(1404)를 포함할 수 있다. 다만, 기지국의 구성 요소가 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 예를 들면, 기지국은 전술한 구성 요소보다 더 많은 구성 요소를 포함하거나 더 적은 구성 요소를 포함할 수 있다. 뿐만 아니라, 송수신부(1402), 메모리(1406), 및 프로세서(1404) 중 적어도 일부 또는 전부가 하나의 칩(Chip) 형태로 구현될 수도 있다.

일 실시 예에서, 송수신부(1402)는 단말과 신호를 송수신할 수 있다. 상술된 신호는 제어 정보와, 데이터를 포함할 수 있다. 이를 위해, 송수신부(1402)는 송신되는 신호의 주파수를 상승 변환 및 증폭하는 RF 송신기와, 수신되는 신호를 저 잡음 증폭하고 주파수를 하강 변환하는 RF 수신기 등으로 구성될 수 있다. 또한, 송수신부(1402)는 무선 채널을 통해 신호를 수신하여 프로세서(1404)로 출력하고, 프로세서(1404)로부터 출력된 신호를 무선 채널을 통해 전송할 수 있다.

일 실시 예에서, 메모리(1406)는 기지국의 동작에 필요한 프로그램 및 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 메모리(1406)는 기지국이 송수신하는 신호에 포함된 제어 정보 또는 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(1406)는 롬(ROM), 램(RAM), 하드디스크, CD-ROM 및 DVD 등과 같은 저장 매체 또는 저장 매체들의 조합으로 구성될 수 있다. 또한, 메모리(1406)는 복수 개의 메모리로 구성될 수도 있다.

일 실시 예에서, 프로세서(1404)는 상술된 본 개시의 실시 예들에 따라 기지국이 동작할 수 있는 일련의 과정을 제어할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(1404)는 메모리(1406)에 저장된 프로그램을 실행함으로써, learning phase 및 data transmission phase를 포함한 전술한 실시 예들에 따른 기지국의 동작을 수행하도록 기지국을 제어할 수 있다.

본 개시의 청구항 또는 명세서에 기재된 실시 예들에 따른 방법들은 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합의 형태로 구현될(implemented) 수 있다.

소프트웨어로 구현하는 경우, 하나 이상의 프로그램(소프트웨어 모듈)을 저장하는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체 또는 컴퓨터 프로그램 제품이 제공될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체 또는 컴퓨터 프로그램 제품에 저장되는 하나 이상의 프로그램은, 전자 장치(device) 내의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능하도록 구성된다(configured for execution). 하나 이상의 프로그램은, 전자 장치로 하여금 본 개시의 청구항 또는 명세서에 기재된 실시 예들에 따른 방법들을 실행하게 하는 명령어(instructions)를 포함한다.

이러한 프로그램(소프트웨어 모듈, 소프트웨어)은 랜덤 액세스 메모리 (random access memory), 플래시(flash) 메모리를 포함하는 불휘발성(non-volatile) 메모리, 롬(ROM: Read Only Memory), 전기적 삭제가능 프로그램가능 롬(EEPROM: Electrically Erasable Programmable Read Only Memory), 자기 디스크 저장 장치(magnetic disc storage device), 컴팩트 디스크 롬(CD-ROM: Compact Disc-ROM), 디지털 다목적 디스크(DVDs: Digital Versatile Discs) 또는 다른 형태의 광학 저장 장치, 마그네틱 카세트(magnetic cassette)에 저장될 수 있다. 또는, 이들의 일부 또는 전부의 조합으로 구성된 메모리에 저장될 수 있다. 또한, 각각의 구성 메모리는 복수 개 포함될 수도 있다.

또한, 프로그램은 인터넷(Internet), 인트라넷(Intranet), LAN(Local Area Network), WLAN(Wide LAN), 또는 SAN(Storage Area Network)과 같은 통신 네트워크, 또는 이들의 조합으로 구성된 통신 네트워크를 통하여 접근(access)할 수 있는 부착 가능한(attachable) 저장 장치(storage device)에 저장될 수 있다. 이러한 저장 장치는 외부 포트를 통하여 본 개시의 실시 예를 수행하는 장치에 접속할 수 있다. 또한, 통신 네트워크 상의 별도의 저장 장치가 본 개시의 실시 예를 수행하는 장치에 접속할 수도 있다.

상술한 본 개시의 구체적인 실시 예들에서, 본 개시에 포함되는 구성 요소는 제시된 구체적인 실시 예에 따라 단수 또는 복수로 표현되었다. 그러나, 단수 또는 복수의 표현은 설명의 편의를 위해 제시한 상황에 적합하게 선택된 것으로서, 본 개시가 단수 또는 복수의 구성 요소에 제한되는 것은 아니며, 복수로 표현된 구성 요소라 하더라도 단수로 구성되거나, 단수로 표현된 구성 요소라 하더라도 복수로 구성될 수 있다.

한편, 본 명세서와 도면에 개시된 본 개시의 실시 예들은 본 개시의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 개시의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 개시의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 즉 본 개시의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 개시의 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다. 또한 상기 각각의 실시 예는 필요에 따라 서로 조합되어 운용할 수 있다. 예를 들면, 본 개시의 일 실시 예와 다른 일 실시 예의 일부분들이 서로 조합되어 기지국과 단말이 운용될 수 있다. 또한, 본 개시의 실시 예들은 다른 통신 시스템에서도 적용 가능하며, 실시 예의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형예들 또한 실시 가능할 것이다. 예를 들면, 실시 예들은 LTE 시스템, 5G 또는 NR 시스템 등에도 적용될 수 있다.

Claims

무선 통신 시스템에서 제1 단말의 방법에 있어서,
기지국으로부터 수신한 하나 이상의 제1 기준 신호를 기반으로 채널 측정을 수행하는 단계;
상기 측정된 채널을 기반으로 상기 제1 단말 및 기지국 사이의 채널 분포 정보를 확인하는 단계;
상기 확인된 채널 분포 정보를 기반으로 하나 이상의 대표 채널 벡터(RCV: representative channel vector)를 선택하는 단계;
상기 선택된 하나 이상의 RCV에 대응하는 하나 이상의 성상도(constellation)를 생성하는 단계;
상기 생성된 하나 이상의 성상도를 포함하는 성상도 집합 정보를 기지국으로 송신하는 단계; 및
상기 생성된 하나 이상의 성상도를 기반으로 상기 기지국과 통신을 수행하는 단계를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 성상도를 생성하는 단계는,
상기 성상도에 포함되는 두 심볼의 거리의 최소값이 최대가 되도록 상기 성상도를 생성하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 채널 분포 정보와 관련한 사용자 특성(user feature) 정보를 상기 기지국으로 송신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제3항에 있어서,
상기 사용자 특성 정보는 단말의 위치, 이동성, line of sight (LOS) condition, RCV set 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 성상도를 기반으로 상기 기지국과 통신을 수행하는 단계는,
상기 기지국으로부터 수신한 제2 기준 신호를 기반으로 채널 측정을 수행하는 단계;
상기 제2 기준 신호를 기반으로 측정된 채널을 상기 하나 이상의 RCV에 매핑하는 단계;
상기 매핑 결과를 기반으로 통신에 이용할 성상도를 지시하는 CI(constellation index)를 선택하는 단계;
상기 선택된 CI를 기지국으로 송신하는 단계;
상기 선택된 CI 에 대응되는 성상도를 기반으로 상기 기지국과 통신을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제5항에 있어서,
상기 상기 하나 이상의 RCV에 매핑하는 단계는,
상기 제2 기준 신호를 기반으로 측정된 채널 벡터와 상기 하나 이상의 RCV와의 거리를 계산하는 단계;
상기 거리가 기 설정된 값 이하인 RCV가 존재하는지 여부를 기반으로, RCV 매핑이 적합한지 여부 판단하는 단계;
상기 RCV 매핑이 적합한 것으로 판단되는 경우, 거리가 가장 작은 RCV에 상기 제2 기준 신호를 기반으로 측정된 채널을 매핑하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 성상도 집합 정보가 유효한지 여부를 판단하는 단계를 더 포함하되,
상기 성상도 집합 정보가 유효하지 않은 것으로 판단되는 경우,
상기 기지국으로부터 수신한 하나 이상의 제3 기준 신호를 기반으로 하나 이상의 성상도를 재생성 하는 단계;
상기 재 생성된 하나 이상의 성상도를 포함하는 성상도 집합 정보를 상기 기지국으로 송신하는 단계;
상기 재 생성된 하나 이상의 성상도를 기반으로 상기 기지국과 통신을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 성상도 집합 정보가 유효한지 여부를 판단하는 단계를 더 포함하되,
상기 성상도 집합 정보가 유효하지 않은 것으로 판단되는 경우,
상기 기지국으로부터 보정된 성상도 집합 정보를 수신하는 단계; 및
상기 보정된 성상도 집합 정보를 기반으로 상기 기지국과 통신을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
무선 통신 시스템에서 제2 단말의 방법에 있어서,
기지국으로부터 수신한 하나 이상의 제1 기준 신호를 기반으로 채널 측정을 수행하는 단계;
상기 측정된 채널을 기반으로 상기 제2 단말 및 기지국 사이의 채널 분포 정보를 확인하는 단계;
상기 채널 분포 정보와 관련한 사용자 특성(user feature) 정보를 상기 기지국으로 송신하는 단계;
상기 기지국으로부터, 상기 사용자 특성 정보를 기반으로 결정된 하나 이상의 성상도를 수신하는 단계; 및
상기 수신한 하나 이상의 성상도를 기반으로 기지국과 통신을 수행하는 단계를 포함하는 방법.
제9항에 있어서,
상기 사용자 특성 정보는 단말의 위치, 이동성, line of sight (LOS) condition, RCV set 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제9항에 있어서,
상기 하나 이상의 성상도는, 상기 제2 단말의 사용자 특성 정보와의 유사도가 기 설정된 조건을 만족하는 사용자 특성 정보를 가지는 제1 단말에 의해 생성된 성상도인 것을 특징으로 하는 방법.
무선 통신 시스템에서 기지국의 방법에 있어서,
제1 단말로부터 하나 이상의 성상도를 포함하는 성상도 집합 정보를 수신하는 단계;
상기 제1 단말로 채널 측정을 위한 기준 신호를 송신하는 단계;
상기 제1 단말로부터 통신에 이용할 성상도를 지시하는 CI(constellation index)를 수신하는 단계;
상기 하나 이상의 성상도 중 상기 CI에 대응되는 성상도를 선택하는 단계; 및
상기 선택된 성상도를 기반으로 상기 제1 단말과 통신을 수행하는 단계를 포함하는 방법.
제12항에 있어서
상기 제1 단말로부터 수신하는 하나 이상의 성상도는,
상기 성상도에 포함되는 두 심볼의 거리의 최소값이 최대가 되도록 생성되는 것을 특징으로 하는 방법.
제12항에 있어서,
상기 제1 단말로부터 제1 사용자 특성(user feature) 정보를 수신하는 단계;
제2 단말로부터 제2 사용자 특성(user feature) 정보를 수신하는 단계;
상기 제1 사용자 특성 정보 및 제2 사용자 특성 정보의 유사도가 기 설정된 조건을 만족하는 경우, 상기 제1 단말로부터 수신한 성상도 집합 정보를 상기 제2 단말로 송신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제14항에 있어서,
상기 제1 사용자 특성 정보 및 제2 사용자 특성 정보는 단말의 위치, 이동성, line of sight (LOS) condition, RCV set 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
무선 통신 시스템의 제1 단말에 있어서,
송수신부; 및
기지국으로부터 수신한 하나 이상의 제1 기준 신호를 기반으로 채널 측정을 수행하고, 상기 측정된 채널을 기반으로 상기 제1 단말 및 기지국 사이의 채널 분포 정보를 확인하고, 상기 확인된 채널 분포 정보를 기반으로 하나 이상의 대표 채널 벡터(RCV: representative channel vector)를 선택하고, 상기 선택된 하나 이상의 RCV에 대응하는 하나 이상의 성상도(constellation)를 생성하고, 상기 생성된 하나 이상의 성상도를 포함하는 성상도 집합 정보를 기지국으로 송신하고, 상기 생성된 하나 이상의 성상도를 기반으로 상기 기지국과 통신을 수행하도록 구성되는 제어부를 포함하는 제1 단말.
무선 통신 시스템의 제2 단말에 있어서,
송수신부; 및
기지국으로부터 수신한 하나 이상의 제1 기준 신호를 기반으로 채널 측정을 수행하고, 상기 측정된 채널을 기반으로 상기 제2 단말 및 기지국 사이의 채널 분포 정보를 확인하고, 상기 채널 분포 정보와 관련한 사용자 특성(user feature) 정보를 상기 기지국으로 송신하고, 상기 기지국으로부터, 상기 사용자 특성 정보를 기반으로 결정된 하나 이상의 성상도를 수신하고, 상기 수신한 하나 이상의 성상도를 기반으로 기지국과 통신을 수행하도록 구성되는 제어부를 포함하는 제2 단말.
무선 통신 시스템의 기지국에 있어서,
송수신부; 및
제1 단말로부터 하나 이상의 성상도를 포함하는 성상도 집합 정보를 수신하고, 상기 제1 단말로 채널 측정을 위한 기준 신호를 송신하고, 상기 제1 단말로부터 통신에 이용할 성상도를 지시하는 CI(constellation index)를 수신하고, 상기 하나 이상의 성상도 중 상기 CI에 대응되는 성상도를 선택하고, 상기 선택된 성상도를 기반으로 상기 제1 단말과 통신을 수행하도록 구성되는 제어부를 포함하는 기지국.