KR20220100662A - 빔 추적 방법 및 장치, 기지국, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체 - Google Patents

빔 추적 방법 및 장치, 기지국, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체 Download PDF

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KR20220100662A
KR20220100662A KR1020227020037A KR20227020037A KR20220100662A KR 20220100662 A KR20220100662 A KR 20220100662A KR 1020227020037 A KR1020227020037 A KR 1020227020037A KR 20227020037 A KR20227020037 A KR 20227020037A KR 20220100662 A KR20220100662 A KR 20220100662A
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Abstract

본 출원은 빔 추적 방법 및 장치, 기지국, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체를 개시하며, 빔 추적 방법은 각 빔(beam) 사이의 초기 연관성에 의해 인접 테이블을 생성하는 단계; 인접 테이블에 따라 현재 최적 빔과의 연관성이 제1 임계치보다 큰 제1 타입 연관 빔을 결정하는 단계; 현재 최적 빔 및 제1 타입 연관 빔을 스캔하는 단계; 제1 타입 연관 빔에서부터 시작하여 인접 테이블 중의 빔을 순환적으로 스캔하는 단계; 수신측으로부터 피드백되는 스캔된 빔의 수신 신호 품질에 따라 임의 두 개의 스캔된 빔의 연관성을 결정하고 인접 테이블을 갱신하는 단계; 갱신된 인접 테이블에 따라 빔 편이가 존재하는지 여부를 판단하고 현재 최적 빔을 재결정하는 단계를 포함한다.

Description

빔 추적 방법 및 장치, 기지국, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체
관련 출원의 상호 인용
본 출원은 2019년 11월 15일자로 중국에 출원한 출원번호가 제2 01911118516.5호인 중국특허출원에 대한 우선권을 주장하고, 그 모든 내용은 참조로 본 출원에 포함된다.
본 출원은 통신분야에 관한 것으로, 특히 빔 추적 방법 및 장치, 기지국, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 관한 것이다.
5G 통신분야에서, 네트워크 성능에 대해 날로 증가하는 사용자 수요를 충족시키기 위해, 밀미미터 주파수 대역이 갈수록 업계의 주목을 받고 있다. 그러나, 고주파 신호는 자유 공간 내에서 경로 손실이 크고, 항-페이딩(anti-fading) 능력이 약하고, 강우 페이딩(rain fading)의 영향을 많이 받으므로 고주파 통신 시스템의 커버리지 성능을 제한한다. 협소 빔에 의한 빔포밍(beamforming)은 현재 사용되는 고주파 시스템의 커버리지 성능을 향상하는 주된 방법으로서, 상기 방법은 송출단에서 송출된 에너지를 일 방향에 집중시킴으로써 상기 방향의 시스템 커버리지 성능을 향상시킨다.
일 방향에서 최적화된 수신 성능에 도달하기 위해, 송수신단 사이에는 빔 매칭을 통해 빔의 정열을 구현해야 한다. 관련된 기술은 모든 협소 빔을 스캔하여 송출할 최적 성능의 협소 빔을 찾아낸다. 각각의 협소 빔의 커버리지 각도가 매주 작기 때문에 전방위적으로 커버하기 위해, 송출단은 대량의 협소 빔을 송출해야 하는데, 이는 빔 매칭 과정이 상대적으로 긴 시간의 과정임을 의미한다. 그러나 이동 통신 과정에 단말의 회전 및 이동 등으로 인해 최적 송출 빔이 변경될 수 있으므로 최적 송출 빔을 실시간으로 추적하지 못하면 시스템의 통신 품질에 심각한 영향을 미치게 된다.
본 출원의 실시예는 빔 추적 방법 및 장치, 기지국, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체를 제공한다.
본 출원의 실시예는 각 빔(beam) 사이의 초기 연관성에 의해 인접 테이블을 생성하는 단계; 상기 인접 테이블에 따라 현재 최적 빔과의 연관성이 제1 임계치보다 큰 제1 타입 연관 빔을 결정하는 단계; 상기 현재 최적 빔 및 상기 제1 타입 연관 빔을 스캔하는 단계; 상기 제1 타입 연관 빔에서부터 시작하여 상기 인접 테이블 중의 빔을 순환적으로 스캔하는 단계; 수신측으로부터 피드백된 상기 스캔된 빔의 수신 신호 품질에 따라 임의 두 개의 상기 스캔된 빔의 연관성을 결정하고 상기 인접 테이블을 갱신하는 단계; 갱신된 상기 인접 테이블에 따라 빔 편이가 존재하는지 여부를 판단하고 현재 최적 빔을 재결정하는 단계를 포함하는 빔 추적 방법을 제공한다.
본 출원의 실시예는, 각 빔 사이의 초기 연관성에 의해 인접 테이블을 생성하도록 구성되는 인접 테이블 구축 유닛; 인접 테이블에 따라 현재 최적 빔과의 연관성이 제1 임계치보다 큰 제1 타입 연관 빔을 결정하고, 상기 현재 최적 빔 및 상기 제1 타입 연관 빔을 스캔하고, 상기 제1 타입 연관 빔에서부터 시작하여 상기 인접 테이블 중의 빔을 순환적으로 스캔하도록 구성되는 스캔 유닛; 수신측으로부터 피드백된 상기 스캔된 빔의 수신 신호 품질에 따라, 임의 두 개의 상기 스캔된 빔의 연관성을 결정하고 상기 인접 테이블을 갱신하도록 구성되는 인접 테이블 갱신 유닛; 갱신된 상기 인접 테이블에 따라 빔 편이가 존재하는지 여부를 판단하고 현재 최적 빔을 재결정하도록 구성되는 분석 계산 유닛을 포함하는 빔 추적 장치를 더 제공한다.
본 출원의 실시예는 메모리, 프로세서 및 상기 메모리에 저장되되, 상기 프로세서에서 실행 가능한 컴퓨터 프로그램을 포함하며, 상기 컴퓨터 프로그램이 상기 프로세서에 의해 실행될 때 상기 빔 추적 방법의 단계를 구현하는 기지국을 더 제공한다.
본 출원의 실시예는 정보 전달을 구현하는 프로그램이 저장되며, 상기 프로그램이 프로세서에 의해 실행될 때 상기 빔 추적 방법의 단계를 구현하는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체를 더 제공한다.
이상 설명은 본 출원의 기술적 방안을 개략적으로 설명하기 위한 것이며, 본 출원의 기술적 방안을 더 정확하게 이해하고, 명세서의 내용에 의해 실시되도록, 또한 본 출원의 상기 목적 및 기타 목적, 특징 및 장점이 더 쉽게 이해되도록, 이하에서는 본 출원의 구체적 구현 방식을 예로 든다.
이하 바람직한 실시형태의 상세한 설명을 통하여 당업자라면 각종 기타 장점 및 유익한 효과를 파악할 수 있다. 도면은 바람직한 실시형태를 나타내는 것을 그 목적으로 하며 본 출원을 한정하는 것은 아니다. 도면에 있어서 동일한 참조 부호는 동일한 구성요소를 의미한다.
도 1은 본 출원의 실시예에 따른 빔 추적 방법의 개략적 흐름도이다.
도 2는 본 출원의 실시예에 따른 빔 추적 방법의 개략적 흐름도이다.
도 3은 본 출원의 실시예에 따른 빔 추적 방법의 개략적 흐름도이다.
도 4는 본 출원의 실시예에 따른 빔 추적 방법의 개략적 흐름도이다.
도 5는 본 출원의 실시예에 따른 빔 공간 커버리지 각도의 개략도이다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 개시의 예시적 실시예를 더 구체적으로 설명한다. 첨부된 도면에 본 개시의 예시적 실시예를 나타냈으나, 본 개시는 다양한 형식으로 구현될 수 있으며, 여기에 기재된 실시예에 의해 제한되는 것은 아니다. 반대로, 이러한 실시예는 본 개시를 더욱 명확하게 이해하도록 제공되며, 본 개시의 범위를 본 기술분야의 기술자에게 완벽하게 전달하기 위한 것이다.
본 출원의 실시예는 빔 추적 방법 및 장치, 기지국, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체를 제공하며, 종래 기술에서 최적 송출 빔을 실시간으로 추적할 수 없는 문제를 해결한다.
도 1은 본 출원의 실시예에 따른 빔 추적 방법의 개략적 흐름도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 출원의 실시예는 하기 단계를 포함하는 빔 추적 방법을 제공한다.
S101: 각 빔 사이의 초기 연관성에 의해 인접 테이블을 생성한다.
예를 들어, 임의 하나의 빔을 정점으로 하고, 임의 두 개의 빔의 초기 연관성에 의해 정점이 되는 정점 빔과 연관되는 빔을 상기 정점 빔의 이웃으로 하고, 정점 빔과 그 이웃을 변으로 연결하면, 이들 사이의 연관성은 변의 가중치로 나타낼 수 있다.
S102: 인접 테이블에 따라 현재 최적 빔과의 연관성이 제1 임계치보다 큰 제1 타입 연관 빔을 결정한다.
유의해야 할 것은, 제1 임계치 값의 크기는 사용자에 의해 설정되고 조정될 수 있다. 예를 들어, 제1 임계치는 0이 될 수 있다.
S103: 현재 최적 빔 및 제1 타입 연관 빔을 스캔한다.
여기서, "스캔"은 빔을 송출하는 과정으로 이해할 수 있음을 유의해야 한다.
S104: 제1 타입 연관 빔에서부터 시작하여 인접 테이블 중의 빔을 순환적으로 스캔한다.
여기서, "순환적으로 스캔"은 각 빔 사이의 연관성에 의해, 스캔하지 않은 나머지 빔에 대해 순차적으로 스캔하는 것으로 이해할 수 있음을 유의해야 한다.
S105: 수신측으로부터 피드백되는 스캔된 빔의 수신 신호 품질에 따라 임의 두 개의 스캔된 빔의 연관성을 결정하고 인접 테이블을 갱신한다.
수신측은 스캔된 빔을 수신하고 각 스캔된 빔과 대응되는 수신 신호 품질을 피드백할 수 있으며, 임의 두 개의 스캔된 빔과 대응되는 수신 신호 품질에 따라 이 두 개의 스캔된 빔 사이의 연관성을 결정할 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
S106: 갱신된 인접 테이블에 따라 빔 편이가 존재하는지 여부를 판단하고 현재 최적 빔을 재결정한다.
이 단계에서, 갱신된 인접 테이블을 분석함으로써 빔의 편이 여부를 판단하고 빔 편이 이후의 최적 빔을 결정할 수 있다.
상기 방법에서, 단계S102 내지 단계S104는 현재 최적 빔에 대해 폭 우선 스캔하는 과정이다.
본 출원의 실시예를 적용하여 최적 빔을 실시간으로 추적할 수 있으므로 이동통신 분야에서 최적 빔을 실시간으로 획득하는 문제를 해결할 수 있으며, 빔 사이의 연관성에 의해 빔을 스캔하므로 빔 추적 과정에 소모되는 주기를 줄일 수 있어 다중 빔 매칭 상황에서 매칭 주기가 지나치게 긴 문제를 해결할 수 있다.
상기 실시예에 기초하여, 여러 가지 변형된 실시예를 더 제공한다. 여기서 유의해야 할 것은, 설명의 편의를 위하여 각 변형된 실시예들은 상기 실시예와의 차이점에 대해서만 설명하기로 한다.
본 출원의 일부 실시예에서, 빔은 협소 빔, 밀리미터 빔 및 와이드 빔일 수 있다.
본 출원의 일부 실시예에 따르면, 빔 추적 방법은,
각 빔 사이의 초기 연관성에 의해 인접 테이블을 생성하기 전에, 각 빔의 공간 커버리지 각도에 따라 각 빔의 공간 위치를 결정하는 단계;
각 빔의 공간 위치에 따라 각 빔 사이의 초기 연관성을 결정하는 단계를 더 포함한다.
유의해야 할 것은, 일반적으로 빔은 원뿔 모양으로 송출된다. 여기서 언급된 "공간 커버리지 각도"는 빔이 수평 방향 및 수직 방향에서 커버 가능한 각도로 이해할 수 있다.
빔은 송출단에 설정된 채널 상태 정보 기준 신호(Channel State Information Reference Signal, CSI-RS) 자원 및/또는 포트를 통해 스캔하며, 각 CSI-RS 자원 및/또는 포트는 적어도 하나의 빔과 대응한다. 두 개의 빔 사이의 위치가 근접할 수록 두 개의 빔 사이의 연관성이 더욱 높다. 각 빔은 공간의 일부 영역을 커버할 수 있으며, 각 빔 사이의 공간 커버리지 각도를 통해 각 빔 사이의 공간 위치를 분석할 수 있다.
빔 사이의 위치 관계를 통해 빔 사이의 연관성을 결정하므로 인접 테이블 구축 과정을 간소화할 수 있다.
한편, 더 유의해야 할 것은, 각 빔 사이의 초기 연관성의 획득은 상기 공간 커버리지 각도의 제한을 받지 않은다. 예를 들어, 협소 빔의 형상, 통신환경의 다중 경로 영향, 또는 복수의 선험적 지식의 조합 등과 같은 기타 선험적 지식일 수도 있다.
본 출원의 일부 실시예에 따르면, 빔 추적 방법은,
각 빔 사이의 초기 연관성에 의해 인접 테이블을 생성하기 전에, 각 빔을 스캔하는 단계;
피드백된 각 빔의 수신 신호 품질에 따라 각 빔의 초기 연관성을 결정하는 단계를 더 포함한다.
모든 빔을 스캔하고, 각 빔의 수신 신호 품질에 따라 각 빔의 초기 연관성을 결정하므로 빔의 전방위적 커버를 구현할 수 있다. 이에 따라 인접 테이블을 생성하는 정확도를 향상시킬 수 있다.
도 2는 본 출원의 실시예에 따른 빔 추적 방법의 개략적 흐름도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 제1 타입 연관 빔에서부터 시작하여 인접 테이블 중의 빔을 순환적으로 스캔하는 단계는 구체적으로 하기 단계를 포함한다.
S1: N을 1로 설정한다.
S2: 인접 테이블에 따라 임의 하나의 제N 타입 연관 빔과의 연관성이 제2 임계치보다 큰 제N+1 타입 연관 빔을 결정한다.
S3: 제N+1 타입 연관 빔에서 현재 최적 빔과의 연관성이 가장 큰 선호 빔을 결정한다.
S4: 인접 테이블에 따라 선호 빔과의 연관성이 제3 임계치보다 큰 제N+2 타입 연관 빔을 결정한다.
S5: 선호 빔 및 제N+2 타입 연관 빔을 스캔한다.
S6: N에 2를 더한 후 단계S2로 진입한다.
유의해야 할 것은, 제1 임계치, 제2 임계치 및 제3 임계치 사이에는 명확한 크기 관계가 존재하지 않으며, 이들의 설정은 서로 영향을 미치지 않는다.
본 출원의 일부 실시예에 따르면, 수신측으로부터 피드백되는 스캔된 빔의 수신 신호 품질에 따라 임의 두 개의 스캔된 빔의 연관성을 결정하여 인접 테이블을 갱신하는 단계는,
수신측으로부터 피드백되는 스캔된 빔의 수신 신호 품질을 정규화하는 단계;
정규화된 수신 신호 품질에 따라 임의 두 개의 스캔된 빔의 연관성을 결정하는 단계;
임의 두 개의 스캔된 빔의 연관성에 의해 인접 테이블을 갱신하는 단계를 포함한다.
더 나아가, 임의 두 개의 스캔된 빔의 연관성에 의해 인접 테이블을 갱신하는 단계는,
임의 두 개의 스캔된 빔의 연관성을 공식1에 대입하여 최적화된 연관성Ai을 계산하는 단계,
Figure pct00001
공식1;
여기서, Ai(k)는 k시각, 빔i의 연관 빔과 빔i의 연관성을 표시하고, Ai(k - 1)는 Ai가 k-1시각의 히스토리 값을 표시하고,
Figure pct00002
는 L2노름을 표시하고,
Figure pct00003
는 L1노름을 표시하고, β 및 λ는 모두 미리 설정된 가중치 항(weighting terms)을 표시하되,
Figure pct00004
이며,
Figure pct00005
는 후방 평균 제곱 오차(posterior mean square error)이고,
Figure pct00006
는 최소 교란 항(minimum disturbance term)이고,
Figure pct00007
는 희소성 페널티 항(sparsity penalty terms)이며;
계산된 Ai에 의해 인접 테이블을 갱신하는 단계를 포함한다.
유의해야 할 것은, 공식1에서 "min"는 그 뒤에 따른 식에 대해 0에 무한 접근하도록 수행하는 것으로 이해할 수 있으며,
Figure pct00008
을 계산하는 것은
Figure pct00009
가 0에 무한 접근 시의 최적 값
Figure pct00010
으로 이해할 수 있으며,
Figure pct00011
는 최적화된 연관성Ai이다. 여기서,
Figure pct00012
의 제j번째 요소
Figure pct00013
는 공식2로 표시될 수 있다.
Figure pct00014
공식2;
희소성 페널티 항
Figure pct00015
은 최적 해를 희소하게 하는 특성이 있으므로
Figure pct00016
에는 더 많은 0값을 갖는 경향이 있으며, 이는 빔i과 실제 연관된 빔이 인접 테이블에 기재된 빔i과 연관된 빔보다 더 적음을 의미한다. 다시 말해, 인접 테이블에 빔i과 연관된 빔은 M개이고, 0≤M≤N, N는 송출단 빔의 총 개수이고, 실제 측정 과정에서 빔i과 연관성이 0보다 더 큰 빔의 개수는
Figure pct00017
이고,
Figure pct00018
＜M이다. 이에 따라, 빔 스캔 과정에 소모되는 주기를 줄일 수 있으며, 또한, 임의 하나의 빔에 대하여, 송출단은 상기 빔과 대량의 빔 사이의 연관성을 동시에 유지보수할 수 있으므로 빔 추적의 정확도를 보장할 수 있다. 이는 다중 경로 효과가 상대적으로 강한 환경, 심지어 다중 경로가 급변하는 환경 등에 적용될 수 있다.
본 출원의 일부 실시예에서, 수신 신호 품질은 기준 신호의 수신 파워, 신호 대 잡음비 및 신호 대 간섭 잡음비 중 적어도 하나 이상을 포함한다.
본 출원의 일부 실시예에 따르면, 갱신된 인접 테이블에 따라 빔 편이가 존재하는지 여부를 판단하고 현재 최적 빔을 재결정하는 단계는,
갱신된 인접 테이블에 따라 현재 최적 빔과의 연관성이 가장 큰 이웃 빔을 결정하되, 이웃 빔과 현재 최적 빔의 연관성이 제4 임계치보다 큰 경우, 빔 편이로 판단하고, 이웃 빔을 새로 결정된 현재 최적 빔으로 하는 단계를 포함한다.
본 출원의 일부 실시예에 따르면, 상기 방법은,
스캔된 빔의 개수가 미리 설정된 값과 동일한지 여부를 판단하되, "예"이면, 스캔을 중단하는 단계를 더 포함한다.
유의해야 할 것은, 상기 단계는 단계S104의 수행 과정에서 스캔된 빔의 개수가 미리 설정된 값과 같을 때가지 매번 스캔한 후에 한번씩 판단하는데, 스캔된 빔의 개수가 미리 설정된 값과 같으면, 스캔을 중단한다. 예를 들어, 빔을 스캔한 후에 해당 빔을 "스캔됨"으로 표기하고, 표기된 빔을 통계하여 스캔된 빔의 개수를 결정한다.
이하, 도 3을 참조하여 일 구체적 실시예를 통해 본 출원의 실시예에 따른 빔 추적 방법을 상세히 설명한다. 이해해야 할 것은, 이하 서술은 예시적 설명에 불과하며, 본 출원에 대한 구체적 제한에 해당되지 않는다. 본 출원의 유사한 구조 및 그 변형은 것은 모두 본 출원의 보호 범위에 속해야 한다.
도 3은 본 출원의 실시예에 따른 빔 추적 방법의 개략적 흐름도이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 본 출원의 실시예에 따른 빔 추적 방법은 하기 단계를 포함한다.
S201: 각 빔의 공간 커버리지 각도에 따라 각 빔의 공간 위치를 결정한다.
예를 들어, 도 5는 본 출원의 실시예에 따른 빔 공간 커버리지 각도의 개략도이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 번호가 30인 빔을 예로 하면, 그와 공간 위치 상 인접한 빔은 각각 번호가 17, 18, 19, 29, 31, 41, 42, 43인 빔이다.
S202: 각 빔의 공간 위치에 따라 각 빔 사이의 초기 연관성을 결정한다.
예를 들어, 번호가 17, 18, 19, 29, 31, 41, 42, 43인 빔은 번호가 30인 빔과 인접하면, 번호가 17, 18, 19, 29, 31, 41, 42, 43인 빔을 번호가 30인 빔의 이웃으로 선택할 수 있다.
S203: 각 빔 사이의 초기 연관성에 의해 인접 테이블을 생성한다.
예를 들어, 각 빔은 모두 하나의 정점으로서, 그와 연관성이 큰 M개의 빔을 이웃으로 하며, 0< M < N, N은 빔의 총 개수이고, 정점이 되는 빔과 그 이웃을 변으로 연결하면, 정점 빔과 이웃 사이의 연관성은 변의 가중치로 나타낼 수 있다.
S204: 인접 테이블에 따라 현재 최적 빔과의 연관성이 제1 임계치보다 큰 제1 타입 연관 빔을 결정한다.
상기 단계에서, 제1 임계치는 사용자에 의해 설정 가능하며, 예를 들어, m개의 제1 타입 연관 빔을 선택할 수 있는데, 여기서,
Figure pct00019
이고, MNgb, n는 현재 최적 빔과의 연관성이 0보다 큰 협소 빔의 개수이고, MS는 미리 설정된 파라미터이다. MS는 빔 추적 반복(iteration)이 시작할 때 및/또는 M이 N에 접근할 때, 인접 테이블에서 연관성이 0보다 큰 협소 빔의 개수가 지나치게 많아서 스캔 과정이 늦어지는 것을 제한할 수 있다. 예를 들어, M << N 일 때, MS = M을 선택할 수 있다.
S205: 현재 최적 빔 및 제1 타입 연관 빔을 스캔한다.
S206: N을 1로 설정한다.
S207: 인접 테이블에 따라 임의 하나의 제N 타입 연관 빔과의 연관성이 제2 임계치보다 큰 제N+1 타입 연관 빔을 결정한다.
S208: 제N+1 타입 연관 빔에서 현재 최적 빔과의 연관성이 가장 큰 선호 빔을 결정한다.
S209: 인접 테이블에 따라 선호 빔과의 연관성이 제3 임계치보다 큰 제N+2 타입 연관 빔을 결정한다.
S210: 선호 빔 및 제N+2 타입 연관 빔을 스캔한다.
S211: N에 2를 더한다.
S212: 스캔된 빔의 개수가 미리 설정된 값과 동일한지 여부를 판단한다.
미리 설정된 값은 빔 추적 반복(iteration)의 일정기간 이후 및/또는 M << N일 때, 인접 테이블이 상대적으로 희소하여 여러 라운드 스캔하는 것을 제한하기 위해 사용되며, 현재 최적 빔과 직접적으로 이웃하지 않은 빔과 현재 최적 빔의 연관성이 신속하게 감쇠되므로 모든 빔을 전수(exhaustive) 스캔할 필요가 없다.
스캔된 빔의 개수가 미리 설정된 값과 같으면, 단계213를 수행하고; 스캔된 빔의 개수가 미리 설정된 값과 같지 않으면, 단계S207로 돌아간다.
S213: 스캔을 중단한다.
S214: 수신측으로부터 피드백되는 스캔된 빔의 수신 신호 품질을 정규화한다.
S215: 정규화된 수신 신호 품질에 따라 임의 두 개의 스캔된 빔의 연관성을 결정한다.
S216: 임의 두 개의 스캔된 빔의 연관성에 의해 인접 테이블을 갱신한다.
S217: 갱신된 인접 테이블에 따라 현재 최적 빔과의 연관성이 가장 큰 이웃 빔을 결정한다.
S218: 이웃 빔과 현재 최적 빔의 연관성이 제4 임계치보다 큰지 여부를 판단한다.
S219: "예"이면, 빔 편이로 판단하고, 이웃 빔을 새로 결정된 현재 최적 빔으로 한다.
S220: "아니요"이면, 빔 편이가 발생하지 않는다.
상기 방법에서, 단계S204 내지 단계S213은 현재 최적 빔에 대해 폭 우선 스캔하는 과정이다. 상기 과정에서, 제1 임계치, 제2 임계치 및 제3 임계치 등을 한정하여 빔 스캔의 주기를 줄일 수 있다.
대안적으로, 송출단은 인접 테이블 중 미 스캔된 빔의 상태 및/또는 빔 스캔 과정 중 수신단에서 피드백된 수신 신호 품질에 의해, 다른 미리 설정된 규칙을 추가하여 미리 설정된 값의 스캔 횟수 내에서 폭 우선 스캔 과정을 미리 종료할 수 있다. 구체적으로, 연관성이 미리 설정된 임계치를 초과하는 미 스캔된 이웃 빔이 존재하는지 않은 것; 미 스캔된 빔의 개수 또는 비율이 미리 설정된 임계치보다 작은 것; 최근 1회 스캔 과정 중 수신단으로부터 피드백된 수신 신호 품질이 모두 미리 설정된 임계치보다 작은 것 등을 포함한다.
이하에서는, 도 4를 참조하여 일 구체적 실시예를 통해 본 출원의 실시예에 따른 빔 추적 방법을 상세히 설명한다. 이해해야 할 것은, 이하 서술은 예시적 설명에 불과하며, 본 출원에 대한 구체적 제한에 해당되지 않는다. 본 출원의 유사한 구조 및 그 변형은, 모두 본 출원의 보호 범위에 속해야 한다.
도 4는 본 출원의 실시예에 따른 빔 추적 방법의 개략적 흐름도이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 본 출원의 실시예에 따른 빔 추적 방법은 하기 단계를 포함한다.
S301: 각 빔을 스캔한다.
S302: 피드백된 각 빔의 수신 신호 품질에 따라 각 빔의 초기 연관성을 결정한다.
S303: 각 빔 사이의 초기 연관성에 의해 인접 테이블을 생성한다.
S304: 인접 테이블에 따라 현재 최적 빔과의 연관성이 제1 임계치보다 큰 제1 타입 연관 빔을 결정한다.
S305: 현재 최적 빔 및 제1 타입 연관 빔을 스캔한다.
S306: N을 1로 설정한다.
S307: 인접 테이블에 따라 임의 하나의 제N 타입 연관 빔과의 연관성이 제2 임계치보다 큰 제N+1 타입 연관 빔을 결정한다.
S308: 제N+1 타입 연관 빔에서 현재 최적 빔과의 연관성이 가장 큰 선호 빔을 결정한다.
S309: 인접 테이블에 따라 선호 빔과의 연관성이 제3 임계치보다 큰 제N+2 타입 연관 빔을 결정한다.
S310: 선호 빔 및 제N+2 타입 연관 빔을 스캔한다.
S311: N에 2를 더한다.
S312: 스캔된 빔의 개수가 미리 설정된 값과 동일한지 여부를 판단한다. 스캔된 빔의 개수가 미리 설정된 값과 같으면, 단계S313를 수행하고; 스캔된 빔의 개수가 미리 설정된 값과 같지 않으면, 단계S307로 돌아간다.
S313: "예"이면, 스캔을 중단한다.
S314: 수신측으로부터 피드백되는 스캔된 빔의 수신 신호 품질을 정규화한다.
S315: 정규화된 수신 신호 품질에 따라 임의 두 개의 스캔된 빔의 연관성을 결정한다.
S316: 임의 두 개의 스캔된 빔의 연관성에 의해 인접 테이블을 갱신한다.
S317: 갱신된 인접 테이블에 따라 현재 최적 빔과의 연관성이 가장 큰 이웃 빔을 결정한다.
S318: 이웃 빔과 현재 최적 빔의 연관성이 제4 임계치보다 큰지 여부를 판단한다.
S319: "예"이면, 빔 편이로 판단하고 이웃 빔을 현재 최적 빔으로 결정한다.
S320: "아니요"이면, 빔 편이가 발생하지 않는다.
유의해야 할 것은, 이상 내용은 본 출원의 바람직한 실시예에 불과하며, 본 출원을 한정하는 것은 아니다. 본 출원에 대해 다양한 수정 및 변경이 가능한 것을 본 기술분야의 기술자는 알 수 있다. 본 출원의 정신 및 원칙 내에서 진행된 그 어떠한 수정, 균등한 치환, 개선 등은 모두 본 출원의 보호 범위 내에 포함하게 된다.
본 출원의 실시예는 빔 추적 장치를 더 제공한다. 상기 빔 추적 장치는 인접 테이블 구축 유닛; 스캔 유닛; 인접 테이블 갱신 유닛; 및 분석 계산 유닛을 포함한다.
인접 테이블 구축 유닛은 각 빔 사이의 초기 연관성에 의해 인접 테이블을 생성하도록 구성된다.
예를 들어, 임의 하나의 빔을 정점으로 하고, 임의 두 개의 빔의 초기 연관성에 의해 정점이 되는 정점 빔과 연관되는 빔을 상기 정점 빔의 이웃으로 하고, 정점 빔과 그 이웃을 변으로 연결하면, 이들 사이의 연관성은 변의 가중치로 나타낼 수 있다.
스캔 유닛은 인접 테이블에 따라 현재 최적 빔과의 연관성이 제1 임계치보다 큰 제1 타입 연관 빔을 결정하고, 현재 최적 빔 및 제1 타입 연관 빔을 스캔하고, 제1 타입 연관 빔에서부터 시작하여 인접 테이블 중의 빔을 순환적으로 스캔하도록 구성되고;
유의해야 할 것은, 제1 임계치 값의 크기는 사용자에 의해 설정되고 조정될 수 있다. 예를 들어, 제1 임계치는 0이 될 수 있다. 한편, 여기서 "순환적으로 스캔"은 각 빔 사이의 연관성에 의해, 스캔하지 않은 나머지 빔을 순차적으로 스캔하는 것으로 이해할 수 있다.
인접 테이블 갱신 유닛은 수신측으로부터 피드백되는 스캔된 빔의 수신 신호 품질에 따라 임의 두 개의 스캔된 빔의 연관성을 결정하고 인접 테이블을 갱신하도록 구성되며;
수신측은 스캔된 빔을 수신하고 각 스캔된 빔과 대응되는 수신 신호 품질을 피드백할 수 있으며, 임의 두 개의 스캔된 빔과 대응되는 수신 신호 품질에 따라 이 두 개의 스캔된 빔 사이의 연관성을 결정할 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
분석 계산 유닛은 갱신된 인접 테이블에 따라 빔 편이가 존재하는지 여부를 판단하고 현재 최적 빔을 재결정하도록 구성된다.
이 단계에서, 갱신된 인접 테이블을 분석함으로써 빔의 편이 여부를 판단하고 빔 편이 이후의 최적 빔을 결정할 수 있다.
본 출원의 실시예를 적용하여 최적 빔을 실시간으로 추적할 수 있으므로 이동통신 분야에서 최적 빔을 실시간으로 획득하는 문제를 해결할 수 있으며, 빔 사이의 연관성에 의해 빔을 스캔하므로 빔 추적 과정에 소모되는 주기를 줄일 수 있어 다중 빔 매칭 상황에서 매칭 주기가 지나치게 긴 문제를 해결할 수 있다.
상기 실시예에 기초하여, 여러 가지 변형된 실시예를 더 제공한다. 여기서 유의해야 할 것은, 설명의 편의를 위하여 각 변형된 실시예들은 상기 실시예와의 차이점에 대해서만 설명하기로 한다.
본 출원의 일부 실시예에 따르면, 장치는 측정 유닛을 더 포함한다.
측정 유닛은 각 빔 사이의 초기 연관성에 의해 인접 테이블을 생성하기 전에, 각 빔의 공간 커버리지 각도에 따라 각 빔의 공간 위치를 결정하고, 각 빔의 공간 위치에 따라 각 빔 사이의 초기 연관성을 결정하도록 구성된다.
본 출원의 일부 실시예에 따르면, 스캔 유닛은, 각 빔 사이의 초기 연관성에 의해 인접 테이블을 생성하기 전에 각 빔을 스캔하고, 피드백된 각 빔의 수신 신호 품질에 따라 각 빔의 초기 연관성을 결정하도록 구성된다.
본 출원의 일부 실시예에 따르면, 스캔 유닛은 도 2에 도시된 바와 같은 하기 단계를 수행한다.
S1: N을 1로 설정한다.
S2: 인접 테이블에 따라 임의 하나의 제N 타입 연관 빔과의 연관성이 제2 임계치보다 큰 제N+1 타입 연관 빔을 결정한다.
S3: 제N+1 타입 연관 빔에서 현재 최적 빔과의 연관성이 가장 큰 선호 빔을 결정한다.
S4: 인접 테이블에 의해 선호 빔과의 연관성이 제3 임계치보다 큰 제N+2 타입 연관 빔을 결정한다.
S5: 선호 빔 및 제N+2 타입 연관 빔을 스캔한다.
S6: N에 2를 더한 후 단계S2로 진입한다.
본 출원의 일부 실시예에 따르면, 인접 테이블 갱신 유닛은,
수신측으로부터 피드백되는 스캔된 빔의 수신 신호 품질을 정규화하고,
정규화된 수신 신호 품질에 따라 임의 두 개의 스캔된 빔의 연관성을 결정하고,
임의 두 개의 스캔된 빔의 연관성에 의해 인접 테이블을 갱신하도록 구성된다.
더 나아가, 인접 테이블 갱신 유닛은,
임의 두 개의 스캔된 빔의 연관성을 공식1에 대입하여 최적화된 연관성Ai을 계산하고,
Figure pct00020
공식1;
여기서, Ai(k)는 k시각, 빔i의 연관 빔과 빔i의 연관성을 표시하고, Ai(k - 1)는 Ai가 k-1시각의 히스토리 값을 표시하고,
Figure pct00021
는 L2노름을 표시하고,
Figure pct00022
는 L1노름을 표시하고, β 및 λ는 모두 미리 설정된 가중치 항(weighting terms)을 표시하되,
Figure pct00023
이며,
Figure pct00024
는 후방 평균 제곱 오차(posterior mean square error)이고,
Figure pct00025
는 최소 교란 항(minimum disturbance term)이고,
Figure pct00026
는 희소성 페널티 항(sparsity penalty terms)이며;
계산된 Ai에 의해 인접 테이블을 갱신하도록 더 구성된다.
본 출원의 일부 실시예에서, 수신 신호 품질은 기준 신호의 수신 파워, 신호 대 잡음비 및 신호 대 간섭 잡음비 중 적어도 하나 이상을 포함한다.
본 출원의 일부 실시예에 따르면, 분석 계산 유닛은,
갱신된 인접 테이블에 따라 현재 최적 빔과의 연관성이 가장 큰 이웃 빔을 결정하되, 이웃 빔과 현재 최적 빔의 연관성이 제4 임계치보다 큰 경우, 빔 편이로 판단하고 이웃 빔을 현재 최적 빔으로 결정하도록 구성된다.
본 출원의 일부 실시예에 따르면, 장치는 판단 유닛을 더 포함한다.
판단 유닛은 스캔된 빔의 개수가 미리 설정된 값과 동일한지 여부를 판단하되, "예"이면, 스캔을 중단하도록 구성된다.
예를 들어, 빔을 스캔한 후에 해당 빔을 "스캔됨"으로 표기하고, 표기된 빔을 통계하여 스캔된 빔의 개수를 결정한다.
본 출원의 실시예는 메모리, 프로세서 및 메모리에 저장되고 프로세서 상에 실행 가능한 컴퓨터 프로그램을 포함하는 기지국을 더 제공하며, 컴퓨터 프로그램은 프로세서에 의해 실행될 때 도 1에 도시된 단계를 구현하되, 구체적으로 하기 단계를 포함한다.
S101: 각 빔 사이의 초기 연관성에 의해 인접 테이블을 생성한다.
S102: 인접 테이블에 따라 현재 최적 빔과의 연관성이 제1 임계치보다 큰 제1 타입 연관 빔을 결정한다.
S103: 현재 최적 빔 및 제1 타입 연관 빔을 스캔한다.
S104: 제1 타입 연관 빔에서부터 시작하여 인접 테이블 중의 빔을 순환적으로 스캔한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 상기 단계에서 순환적 스캔은 구체적으로 하기 단계를 포함할 수 있다.
S1: N을 1로 설정한다.
S2: 인접 테이블에 따라 임의의 제N 타입 연관 빔과의 연관성이 제2 임계치보다 큰 제N+1 타입 연관 빔을 결정한다.
S3: 제N+1 타입 연관 빔에서 현재 최적 빔과의 연관성이 가장 큰 선호 빔을 결정한다.
S4: 인접 테이블에 따라 선호 빔과의 연관성이 제3 임계치보다 큰 제N+2 타입 연관 빔을 결정한다.
S5: 선호 빔 및 제N+2 타입 연관 빔을 스캔한다.
S6: N에 2를 더한 후 단계S2로 진입한다.
S105: 수신측으로부터 피드백되는 스캔된 빔의 수신 신호 품질에 따라, 임의 두 개의 스캔된 빔의 연관성을 결정하고 인접 테이블을 갱신한다.
예를 들어, 수신측으로부터 피드백되는 스캔된 빔의 수신 신호 품질을 정규화하되, 여기서, 수신 신호 품질은 기준 신호의 수신 파워, 신호 대 잡음비 및 신호 대 간섭 잡음비 중 적어도 하나 이상을 포함하고; 정규화된 수신 신호 품질에 따라 임의 두 개의 스캔된 빔의 연관성을 결정하고; 임의 두 개의 스캔된 빔의 연관성에 의해 인접 테이블을 갱신한다. 더 나아가, 임의 두 개의 스캔된 빔의 연관성에 의해 인접 테이블을 갱신하는 단계는,
임의 두 개의 스캔된 빔의 연관성을 공식1에 대입하여 최적화된 연관성Ai을 계산하는 단계,
Figure pct00027
공식1;
여기서, Ai(k)는 k시각, 빔i의 연관 빔과 빔i의 연관성을 표시하고, Ai(k - 1)는 Ai가 k-1시각의 히스토리 값을 표시하고,
Figure pct00028
는 L2노름을 표시하고,
Figure pct00029
는 L1노름을 표시하고, β 및 λ는 모두 미리 설정된 가중치 항(weighting terms)을 표시하되,
Figure pct00030
이며,
Figure pct00031
는 후방 평균 제곱 오차(posterior mean square error)이고,
Figure pct00032
는 최소 교란 항(minimum disturbance term)이고,
Figure pct00033
희소성 페널티 항(sparsity penalty terms)이며;
계산된 Ai에 의해 인접 테이블을 갱신하는 단계를 포함할 수 있다.
유의해야 할 것은, 공식1에서 "min"는 그 뒤에 따른 식에 대해 0에 무한 접근하도록 수행하는 것으로 이해할 수 있으며,
Figure pct00034
을 계산하는 것은
Figure pct00035
가 0에 무한 접근 시의 최적 값
Figure pct00036
으로 이해할 수 있으며,
Figure pct00037
는 최적화된 연관성Ai이다.
S106: 갱신된 인접 테이블에 따라 빔 편이가 존재하는지 여부를 판단하고 현재 최적 빔을 재결정한다.
예를 들어, 갱신된 인접 테이블에 따라 현재 최적 빔과의 연관성이 가장 큰 이웃 빔을 결정하되, 이웃 빔과 현재 최적 빔의 연관성이 제4 임계치보다 큰 경우, 빔 편이로 판단하고, 이웃 빔을 새로 결정된 현재 최적 빔으로 한다.
더 나아가, 각 빔 사이의 초기 연관성에 의해 인접 테이블을 생성하기 전에, 각 빔의 공간 커버리지 각도에 따라 각 상기 빔의 공간 위치를 결정하고, 각 빔의 공간 위치에 따라 각 빔 사이의 초기 연관성을 결정한다. 또는, 각 빔 사이의 초기 연관성에 의해 인접 테이블을 생성하기 전에, 각 빔을 스캔하고; 피드백된 각 빔의 수신 신호 품질에 따라 각 빔의 초기 연관성을 결정한다.
본 출원의 실시예를 적용하여 최적 빔을 실시간으로 추적할 수 있으므로 이동통신 분야에서 최적 빔을 실시간으로 획득하는 문제를 해결할 수 있으며, 빔 사이의 연관성에 의해 빔을 스캔하므로 빔 추적 과정에 소모되는 주기를 줄일 수 있어 다중 빔 매칭 상황에서 매칭 주기가 지나치게 긴 문제를 해결할 수 있다.
본 출원의 실시예는 정보 전달을 구현하는 프로그램이 저장되며, 상기 프로그램이 프로세서에 의해 실행될 때 도 1에 도시된 단계를 구현하는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체를 더 제공하며, 구체적으로 하기 단계를 포함한다.
S101: 각 빔 사이의 초기 연관성에 의해 인접 테이블을 생성한다.
S102: 인접 테이블에 따라 현재 최적 빔과의 연관성이 제1 임계치보다 큰 제1 타입 연관 빔을 결정한다.
S103: 현재 최적 빔 및 제1 타입 연관 빔을 스캔한다.
S104: 제1 타입 연관 빔에서부터 시작하여 인접 테이블 중의 빔을 순환적으로 스캔한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 상기 단계에서 순환적 스캔은 구체적으로 하기 단계를 포함할 수 있다.
S1: N을 1로 설정한다.
S2: 인접 테이블에 따라 임의의 제N 타입 연관 빔과의 연관성이 제2 임계치보다 큰 제N+1 타입 연관 빔을 결정한다.
S3: 제N+1 타입 연관 빔에서 현재 최적 빔과의 연관성이 가장 큰 선호 빔을 결정한다.
S4: 인접 테이블에 따라 선호 빔과의 연관성이 제3 임계치보다 큰 제N+2 타입 연관 빔을 결정한다.
S5: 선호 빔 및 제N+2 타입 연관 빔을 스캔한다.
S6: N에 2를 더한 후 단계S2로 진입한다.
S105: 수신측으로부터 피드백되는 스캔된 빔의 수신 신호 품질에 따라, 임의 두 개의 스캔된 빔의 연관성을 결정하고 인접 테이블을 갱신한다.
예를 들어, 수신측으로부터 피드백되는 스캔된 빔의 수신 신호 품질을 정규화하되, 여기서, 수신 신호 품질은 기준 신호의 수신 파워, 신호 대 잡음비 및 신호 대 간섭 잡음비 중 적어도 하나 이상을 포함하고; 정규화된 수신 신호 품질에 따라 임의 두 개의 스캔된 빔의 연관성을 결정하고; 임의 두 개의 스캔된 빔의 연관성에 의해 인접 테이블을 갱신한다. 더 나아가, 임의 두 개의 스캔된 빔의 연관성에 의해 인접 테이블을 갱신하는 단계는,
임의 두 개의 스캔된 빔의 연관성을 공식1에 대입하여 최적화된 연관성Ai을 계산하는 단계,
Figure pct00038
공식1;
여기서, Ai(k)는 k시각, 빔i의 연관 빔과 빔i의 연관성을 표시하고, Ai(k - 1)는 Ai가 k-1시각의 히스토리 값을 표시하고,
Figure pct00039
는 L2노름을 표시하고,
Figure pct00040
는 L1노름을 표시하고, β 및 λ는 모두 미리 설정된 가중치 항(weighting terms)을 표시하되,
Figure pct00041
이며,
Figure pct00042
는 후방 평균 제곱 오차(posterior mean square error)이고,
Figure pct00043
는 최소 교란 항(minimum disturbance term)이고,
Figure pct00044
는 희소성 페널티 항(sparsity penalty terms)이고;
계산된 Ai에 의해 인접 테이블을 갱신하는 단계를 포함할 수 있다.
유의해야 할 것은, 공식1에서 "min"는 그 뒤에 따른 식에 대해 0에 무한 접근하도록 수행하는 것으로 이해할 수 있으며,
Figure pct00045
을 계산하는 것은
Figure pct00046
가 0에 무한 접근 시의 최적 값
Figure pct00047
으로 이해할 수 있으며,
Figure pct00048
는 최적화된 연관성Ai이다.
S106: 갱신된 인접 테이블에 따라 빔 편이가 존재하는지 여부를 판단하고 현재 최적 빔을 재결정한다.
예를 들어, 갱신된 인접 테이블에 따라 현재 최적 빔과의 연관성이 가장 큰 이웃 빔을 결정하되, 이웃 빔과 현재 최적 빔의 연관성이 제4 임계치보다 큰 경우, 빔 편이로 판단하고, 이웃 빔을 새로 결정된 현재 최적 빔으로 한다.
더 나아가, 각 빔 사이의 초기 연관성에 의해 인접 테이블을 생성하기 전에, 각 빔의 공간 커버리지 각도에 따라 각 상기 빔의 공간 위치를 결정하고, 각 빔의 공간 위치에 따라 각 빔 사이의 초기 연관성을 결정한다. 또는, 각 빔 사이의 초기 연관성에 의해 인접 테이블을 생성하기 전에, 각 빔을 스캔하고; 피드백된 각 빔의 수신 신호 품질에 따라 각 빔의 초기 연관성을 결정한다.
본 출원의 실시예를 적용하여 최적 빔을 실시간으로 추적할 수 있으므로 이동통신 분야에서 최적 빔을 실시간으로 획득하는 문제를 해결할 수 있으며, 빔 사이의 연관성에 의해 빔을 스캔하므로 빔 추적 과정에 소모되는 주기를 줄일 수 있어 다중 빔 매칭 상황에서 매칭 주기가 지나치게 긴 문제를 해결할 수 있다.
유의해야 할 것은, 본 명세서의 기재에서, 참조 용어인 "일 실시예", "일부 실시예", "예시적 실시예", "예시", "구체적 예시", 또는 "일부 예시" 등의 기재는 상기 실시예 또는 예시를 결합하여 기술된 구체적 특성, 구조, 재료 또는 특징이 본 출원의 적어도 하나의 실시예 또는 예시에 포함되는 것을 의미한다. 본 명세서에서, 상기 용어의 개략적 표현은 동일한 실시예 또는 예시를 의미하는 것은 아니다. 또한, 기술된 구체적 특성, 구조, 재료 또는 특징은 임의의 하나 또는 복수의 실시예 또는 예시에서 적절한 방식으로 결합될 수 있다.
한편, 본 출원의 실시예들이 도시되고 설명되었지만, 해당 기술분야의 통상의 기술자는, 본 출원의 원리들 및 사상으로부터 벗어나지 않으면서 실시예들에 대해 다양한 변화, 수정, 대체 및 변형이 이루어질 수 있고, 본 출원의 범위는 첨부된 청구항들 및 그들의 등가물들에 의해 정의되는 바와 같다는 것을 이해해야 한다.

Claims (12)

  1. 각 빔(beam) 사이의 초기 연관성에 의해 인접 테이블을 생성하는 단계;
    상기 인접 테이블에 따라 현재 최적 빔과의 연관성이 제1 임계치보다 큰 제1 타입 연관 빔을 결정하는 단계;
    상기 현재 최적 빔 및 상기 제1 타입 연관 빔을 스캔하는 단계;
    상기 제1 타입 연관 빔에서부터 시작하여 상기 인접 테이블 중의 빔을 순환적으로 스캔하는 단계;
    수신측으로부터 피드백된 상기 스캔된 빔의 수신 신호 품질에 따라 임의 두 개의 상기 스캔된 빔의 연관성을 결정하고 상기 인접 테이블을 갱신하는 단계;
    갱신된 상기 인접 테이블에 따라 빔 편이가 존재하는지 여부를 판단하고 현재 최적 빔을 재결정하는 단계를 포함하는 빔 추적 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    각 빔 사이의 초기 연관성에 의해 인접 테이블을 생성하기 전에, 각 빔의 공간 커버리지 각도에 따라 각 상기 빔의 공간 위치를 결정하는 단계;
    각 상기 빔의 공간 위치에 따라 각 빔 사이의 초기 연관성을 결정하는 단계를 더 포함하는 빔 추적 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    각 빔 사이의 초기 연관성에 의해 인접 테이블을 생성하기 전에, 각 빔을 스캔하는 단계;
    피드백된 각 상기 빔의 수신 신호 품질에 따라 각 상기 빔의 초기 연관성을 결정하는 단계를 더 포함하는 빔 추적 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 제1 타입 연관 빔에서부터 시작하여 상기 인접 테이블 중의 빔을 순환적으로 스캔하는 단계는,
    S1: N을 1로 설정하는 단계;
    S2: 상기 인접 테이블에 따라 임의 하나의 상기 제N 타입 연관 빔과의 연관성이 제2 임계치보다 큰 제N+1 타입 연관 빔을 결정하는 단계;
    S3: 상기 제N+1 타입 연관 빔에서 상기 현재 최적 빔과의 연관성이 가장 큰 선호 빔을 결정하는 단계;
    S4: 상기 인접 테이블에 따라 상기 선호 빔과의 연관성이 제3 임계치보다 큰 제N+2 타입 연관 빔을 결정하는 단계;
    S5: 상기 선호 빔 및 상기 제N+2 타입 연관 빔을 스캔하는 단계;
    S6: N에 2를 더한 후 단계S2로 진입하는 단계를 포함하는 빔 추적 방법.
  5. 청구항 1에 있어서,
    수신측으로부터 피드백된 상기 스캔된 빔의 수신 신호 품질에 따라 임의 두 개의 상기 스캔된 빔의 연관성을 결정하고 상기 인접 테이블을 갱신하는 단계는,
    수신측으로부터 피드백된 상기 스캔된 빔의 수신 신호 품질을 정규화하는 단계;
    정규화된 상기 수신 신호 품질에 따라 임의 두 개의 상기 스캔된 빔의 연관성을 결정하는 단계;
    임의 두 개의 상기 스캔된 빔의 연관성에 의해 상기 인접 테이블을 갱신하는 단계를 포함하는 빔 추적 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 임의 두 개의 상기 스캔된 빔의 연관성에 의해 상기 인접 테이블을 갱신하는 단계는,
    임의 두 개의 상기 스캔된 빔의 연관성을 공식1에 대입하여 최적화된 연관성A i 을 계산하는 단계,
    Figure pct00049
    공식1;
    여기서, A i (k)는 k시각, 빔i의 연관 빔과 빔i의 연관성을 표시하고, A i (k - 1)는 A i 가 k-1시각의 히스토리 값을 표시하고,
    Figure pct00050
    는 L2노름을 표시하고,
    Figure pct00051
    는 L1노름을 표시하고, β 및 λ는 모두 미리 설정된 가중치 항(weighting terms)을 표시하되,
    Figure pct00052
    이며,
    Figure pct00053
    는 후방 평균 제곱 오차(posterior mean square error)이고,
    Figure pct00054
    는 최소 교란 항(minimum disturbance term)이고,
    Figure pct00055
    는 희소성 페널티 항(sparsity penalty term)이며;
    계산된 A i 에 의해 상기 인접 테이블을 갱신하는 단계를 포함하는 빔 추적 방법.
  7. 청구항 5에 있어서,
    상기 수신 신호 품질은 기준 신호의 수신 파워, 신호 대 잡음비 및 신호 대 간섭 잡음비(signal interference noise ratio) 중 적어도 하나 이상을 포함하는 빔 추적 방법.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 갱신된 상기 인접 테이블에 따라 빔 편이가 존재하는지 여부를 판단하고 현재 최적 빔을 재결정하는 단계는,
    갱신된 인접 테이블에 따라 상기 현재 최적 빔과의 연관성이 가장 큰 이웃 빔을 결정하되, 상기 이웃 빔과 상기 현재 최적 빔의 연관성이 제4 임계치보다 큰 경우, 빔 편이로 판단하고, 상기 이웃 빔을 새로 결정된 현재 최적 빔으로 하는 것을 포함하는 빔 추적 방법.
  9. 청구항 1에 있어서,
    스캔된 빔의 개수가 미리 설정된 값과 동일한지 여부를 판단하되, "예"이면 스캔을 중단하는 것을 더 포함하는 빔 추적 방법.
  10. 각 빔 사이의 초기 연관성에 의해 인접 테이블을 생성하도록 구성되는 인접 테이블 구축 유닛;
    인접 테이블에 따라 현재 최적 빔과의 연관성이 제1 임계치보다 큰 제1 타입 연관 빔을 결정하고, 상기 현재 최적 빔 및 상기 제1 타입 연관 빔을 스캔하고, 상기 제1 타입 연관 빔에서부터 시작하여 상기 인접 테이블 중의 빔을 순환적으로 스캔하도록 구성되는 스캔 유닛;
    수신측으로부터 피드백된 상기 스캔된 빔의 수신 신호 품질에 따라, 임의 두 개의 상기 스캔된 빔의 연관성을 결정하고 상기 인접 테이블을 갱신하도록 구성되는 인접 테이블 갱신 유닛;
    갱신된 상기 인접 테이블에 따라 빔 편이가 존재하는지 여부를 판단하고 현재 최적 빔을 재결정하도록 구성되는 분석 계산 유닛을 포함하는 빔 추적 장치.
  11. 메모리, 프로세서 및 상기 메모리에 저장되되, 상기 프로세서에서 실행 가능한 컴퓨터 프로그램을 포함하며, 상기 컴퓨터 프로그램은 상기 프로세서에 의해 실행될 때 청구항 1 내지 청구항 9 중 어느 한 항에 따른 빔 추적 방법의 단계를 구현하는 기지국.
  12. 정보 전달을 구현하는 프로그램이 저장되며, 상기 프로그램은 프로세서에 의해 실행될 때 청구항 1 내지 청구항 9 중 어느 한 항에 따른 빔 추적 방법의 단계를 구현하는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.
















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