KR20220139187A - 무선 통신 시스템에서 트래픽 예측에 기반하여 이종의 시스템 간 스펙트럼을 공유하기 위한 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 개시(disclosure)는 일반적으로 무선 통신 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로 무선 통신 시스템에서 트래픽 예측에 기반하여 이종의 시스템 간 스펙트럼을 공유하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 무선 통신 시스템에서 기지국의 동작 방법이 제공된다. 상기 방법은, TTI(transmission time interval) 단위의 조정 대상 시간인 제1 시간에서 상기 기지국의 커버리지 내 제1 RAT(radio access technology)의 트래픽 정보 및 제2 RAT의 트래픽 정보를 획득하는 단계; 상기 제1 시간이 트래픽 예측을 위하여 미리 결정된 주기의 정수 배에 해당하는지 여부를 판단하는 단계; 상기 제1 시간이 상기 미리 결정된 주기의 정수 배에 해당하는 경우, 상기 제1 RAT과 상기 제2 RAT의 트래픽을 예측하는 단계; 상기 제1 RAT과 상기 제2 RAT 간 공유 대역에서 RAT 별 RB(resource block)의 비율을 TTI 단위로 결정함으로써 상기 제1 RAT과 상기 제2 RAT 간 조정을 수행하는 단계; 및 상기 제1 시간으로부터 지연 시간 후에 해당하는 제2 시간에 대하여 상기 제1 RAT 및 상기 제2 RAT에 대한 스케줄링을 수행하는 단계를 포함한다.

Description

무선 통신 시스템에서 트래픽 예측에 기반하여 이종의 시스템 간 스펙트럼을 공유하기 위한 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR SHARING SPECTRUM BETWEEN HETEROGENEOUS SYSTEMS BASED ON TRAFFIC PREDICTION IN WIRELESS COMMUNICATION SYSTEM}
본 개시(disclosure)는 일반적으로 무선 통신 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로 무선 통신 시스템에서 트래픽 예측에 기반하여 이종의 시스템 간 스펙트럼을 공유하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
4G(4th generation) 통신 시스템 상용화 이후 증가 추세에 있는 무선 데이터 트래픽 수요를 충족시키기 위해, 개선된 5G(5th generation) 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(Long Term Evolution) 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 Frequency Shift Keying and Quadrature Amplitude Modulation) 및 SWSC(Sliding Window Superposition Coding)과, 진보된 접속 기술인 FBMC(Filter Bank Multi Carrier), NOMA(Non Orthogonal Multiple Access), 및 SCMA(Sparse Code Multiple Access) 등이 개발되고 있다.
상술한 바와 같은 논의를 바탕으로, 본 개시(disclosure)는, 무선 통신 시스템에서 트래픽 예측에 기반하여 이종의 시스템 간 스펙트럼을 공유하기 위한 장치 및 방법을 제공한다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 무선 통신 시스템에서 기지국의 동작 방법이 제공된다. 상기 방법은, TTI(transmission time interval) 단위의 조정 대상 시간인 제1 시간에서 상기 기지국의 커버리지 내 제1 RAT(radio access technology)의 트래픽 정보 및 제2 RAT의 트래픽 정보를 획득하는 단계; 상기 제1 시간이 트래픽 예측을 위하여 미리 결정된 주기의 정수 배에 해당하는지 여부를 판단하는 단계; 상기 제1 시간이 상기 미리 결정된 주기의 정수 배에 해당하는 경우, 상기 제1 RAT과 상기 제2 RAT의 트래픽을 예측하는 단계; 상기 제1 RAT과 상기 제2 RAT 간 공유 대역에서 RAT 별 RB(resource block)의 비율을 TTI 단위로 결정함으로써 상기 제1 RAT과 상기 제2 RAT 간 조정을 수행하는 단계; 및 상기 제1 시간으로부터 지연 시간 후에 해당하는 제2 시간에 대하여 상기 제1 RAT 및 상기 제2 RAT에 대한 스케줄링을 수행하는 단계를 포함한다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 무선 통신 시스템에서 기지국이 제공된다. 상기 기지국은, 송수신부; 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하며, 상기 적어도 하나의 프로세서는, TTI(transmission time interval) 단위의 조정 대상 시간인 제1 시간에서 상기 기지국의 커버리지 내 제1 RAT(radio access technology)의 트래픽 정보 및 제2 RAT의 트래픽 정보를 획득하고, 상기 제1 시간이 트래픽 예측을 위하여 미리 결정된 주기의 정수 배에 해당하는지 여부를 판단하고, 상기 제1 시간이 상기 미리 결정된 주기의 정수 배에 해당하는 경우, 상기 제1 RAT과 상기 제2 RAT의 트래픽을 예측하고, 상기 제1 RAT과 상기 제2 RAT 간 공유 대역에서 RAT 별 RB(resource block)의 비율을 TTI 단위로 결정함으로써 상기 제1 RAT과 상기 제2 RAT 간 조정을 수행하고, 상기 제1 시간으로부터 지연 시간 후에 해당하는 제2 시간에 대하여 상기 제1 RAT 및 상기 제2 RAT에 대한 스케줄링을 수행하도록 구성된다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 장치 및 방법은, 무선 통신 시스템에서 트래픽 예측에 기반하여 이종의 시스템 간 스펙트럼을 공유하기 위한 장치 및 방법을 제공한다.
본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템을 도시한다.
도 2는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 기지국의 구성을 도시한다.
도 3은 트래픽 부하에 따라 주파수 대역을 재설정하는 방법의 일 예를 도시한다.
도 4는 스펙트럼 공유 환경에서 각 시스템 별 메트릭을 최적화하여 공유 대역을 설정하는 방법의 일 예를 도시한다.
도 5는 LTE 기지국과 NR 기지국이 같은 곳에 위치한 코-사이트(co-site) 기지국 시나리오의 일 예를 도시한다.
도 6은 코-사이트(co-site) 기지국 환경에서 실시예에 따른 LTE/NR 스케줄링 및 자원 할당 방법의 일 예를 도시한다.
도 7은 평균 전송 지연 시간에 따른 FTP, VoIP 트래픽의 유틸리티 함수 디자인의 일 예를 도시한다.
도 8은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 유틸리티 비례 공평 스케줄링 기반 LTE와 NR 간 스펙트럼 스케줄링 방법을 도시한다.
도 9는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 LTE와 NR 시스템 간 동적 스펙트럼 공유를 위하여 코-사이트(co-site) 기지국의 동작 방법의 일 예를 도시한다.
도 10은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 LTE 기지국과 NR 기지국이 다른 곳에 위치한 인터-사이트(inter-site) 기지국 환경의 일 예를 도시한다.
도 11은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 인터-사이트(inter-site) 기지국 환경에서 시스템 간 협력 및 정보교환의 일 예를 도시한다.
도 12는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 인터-사이트(inter-site) 기지국 환경에서 LTE/NR 스케줄링 및 자원 할당의 일 예를 도시한다.
도 13은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 인터-사이트(inter-site) 기지국 환경에서 LTE와 NR 시스템 간 동적 스펙트럼 공유를 위한 기지국의 동작 방법의 일 예를 도시한다.
도 14는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 LTE와 NR 시스템 간 스케줄링 패턴의 일 예를 도시한다.
도 15는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 성능 분석을 위한 시뮬레이션 환경의 일 예를 도시한다.
도 16은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 전체 시스템의 평균 처리율(throughput) 시뮬레이션 결과의 일 예를 도시한다.
도 17은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 전체 시스템의 평균 굿풋(goodput) 시뮬레이션 결과의 일 예를 도시한다.
도 18은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 LTE 단말들의 평균 패킷 전송 지연 시간 누적 분포 함수 시뮬레이션 결과의 일 예를 도시한다.
도 19는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 NR 단말들의 평균 패킷 전송 지연 시간 누적 분포 함수 시뮬레이션 결과의 일 예를 도시한다.
도 20은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 LTE FTP 단말들의 95-퍼센타일(95-percentile) 지연 시간 시뮬레이션 결과의 일 예를 도시한다.
도 21은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 LTE VoIP 단말들의 95-퍼센타일(95-percentile) 지연 시간 시뮬레이션 결과의 일 예를 도시한다.
도 22는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 NR FTP 단말들의 95-퍼센타일(95-percentile) 지연 시간 시뮬레이션 결과의 일 예를 도시한다.
도 23은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 NR VoIP 단말들의 95-퍼센타일(95-percentile) 지연 시간 시뮬레이션 결과의 일 예를 도시한다.
도 24는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 LTE/NR 공유 대역 스케줄링에 대한 시뮬레이션 결과의 일 예를 도시한다.
본 개시에서 사용되는 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시 예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 개시에 기재된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 개시에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 개시에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 개시에서 정의된 용어일지라도 본 개시의 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
이하에서 설명되는 본 개시의 다양한 실시 예들에서는 하드웨어적인 접근 방법을 예시로서 설명한다. 하지만, 본 개시의 다양한 실시 예들에서는 하드웨어와 소프트웨어를 모두 사용하는 기술을 포함하고 있으므로, 본 개시의 다양한 실시 예들이 소프트웨어 기반의 접근 방법을 제외하는 것은 아니다.
이하 본 개시는 무선 통신 시스템에서 무선 통신 시스템에서 트래픽 예측에 기반하여 이종의 시스템 간 스펙트럼을 공유하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다. 구체적으로, 본 개시는 LTE와 NR시스템 간 스펙트럼 공유 환경에서 트래픽 예측 및 유틸리티 비례 공평 스케줄러 기반의 LTE와 NR시스템 간 스펙트럼을 공유하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
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 등은 설명의 편의를 위해 예시된 것이다. 따라서, 본 개시가 후술되는 용어들에 한정되는 것은 아니며, 동등한 기술적 의미를 가지는 다른 용어가 사용될 수 있다.
또한, 본 개시는, 일부 통신 규격(예: 3GPP(3rd Generation Partnership Project))에서 사용되는 용어들을 이용하여 다양한 실시 예들을 설명하지만, 이는 설명을 위한 예시일 뿐이다. 본 개시의 다양한 실시 예들은, 다른 통신 시스템에서도, 용이하게 변형되어 적용될 수 있다.
도 1은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템을 도시한다. 도 1은 무선 통신 시스템에서 무선 채널을 이용하는 노드(node)들의 일부로서, 기지국(110), 단말(120), 단말(130)을 예시한다. 도 1은 하나의 기지국만을 도시하나, 기지국(110)과 동일 또는 유사한 다른 기지국이 더 포함될 수 있다.
기지국(110)은 단말들(120, 130)에게 무선 접속을 제공하는 네트워크 인프라스트럭쳐(infrastructure)이다. 기지국(110)은 신호를 송신할 수 있는 거리에 기초하여 일정한 지리적 영역으로 정의되는 커버리지(coverage)를 가진다. 기지국(110)은 기지국(base station) 외에 '액세스 포인트(access point, AP)', '이노드비(eNodeB, eNB)', '5G 노드(5th generation node)', '지노드비(next generation nodeB, gNB)', '무선 포인트(wireless point)', '송수신 포인트(transmission/reception point, TRP)' 또는 이와 동등한 기술적 의미를 가지는 다른 용어로 지칭될 수 있다.
단말(120) 및 단말(130) 각각은 사용자에 의해 사용되는 장치로서, 기지국(110)과 무선 채널을 통해 통신을 수행한다. 단말(120) 및 단말(130) 각각은 단말(terminal) 외 '사용자 장비(user equipment, UE)', '이동국(mobile station)', '가입자국(subscriber station)', '원격 단말(remote terminal)', '무선 단말(wireless terminal)', 또는 '사용자 장치(user device)' 또는 이와 동등한 기술적 의미를 가지는 다른 용어로 지칭될 수 있다.
도 2는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 기지국의 구성을 도시한다. 도 2에 예시된 구성은 기지국(110)의 구성으로서 이해될 수 있다. 이하 사용되는 '~부', '~기' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어, 또는, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도 2를 참고하면, 기지국은 무선통신부(210), 백홀통신부(220), 저장부(230), 제어부(240)를 포함한다.
무선통신부(210)는 무선 채널을 통해 신호를 송수신하기 위한 기능들을 수행한다. 예를 들어, 무선통신부(210)는 시스템의 물리 계층 규격에 따라 기저대역 신호 및 비트열 간 변환 기능을 수행한다. 예를 들어, 데이터 송신 시, 무선통신부(210)는 송신 비트열을 부호화 및 변조함으로써 복소 심벌들을 생성한다. 또한, 데이터 수신 시, 무선통신부(210)는 기저대역 신호를 복조 및 복호화를 통해 수신 비트열을 복원한다.
또한, 무선통신부(210)는 기저대역 신호를 RF(radio frequency) 대역 신호로 상향변환한 후 안테나를 통해 송신하고, 안테나를 통해 수신되는 RF 대역 신호를 기저대역 신호로 하향변환한다. 이를 위해, 무선통신부(210)는 송신 필터, 수신 필터, 증폭기, 믹서(mixer), 오실레이터(oscillator), DAC(digital to analog convertor), ADC(analog to digital convertor) 등을 포함할 수 있다. 또한, 무선통신부(210)는 다수의 송수신 경로(path)들을 포함할 수 있다. 나아가, 무선통신부(210)는 다수의 안테나 요소들(antenna elements)로 구성된 적어도 하나의 안테나 어레이(antenna array)를 포함할 수 있다.
하드웨어의 측면에서, 무선통신부(210)는 디지털 유닛(digital unit) 및 아날로그 유닛(analog unit)으로 구성될 수 있으며, 아날로그 유닛은 동작 전력, 동작 주파수 등에 따라 다수의 서브 유닛(sub-unit)들로 구성될 수 있다. 디지털 유닛은 적어도 하나의 프로세서(예: DSP(digital signal processor))로 구현될 수 있다.
무선통신부(210)는 상술한 바와 같이 신호를 송신 및 수신한다. 이에 따라, 무선통신부(210)의 전부 또는 일부는 '송신부(transmitter)', '수신부(receiver)' 또는 '송수신부(transceiver)'로 지칭될 수 있다. 또한, 이하 설명에서, 무선 채널을 통해 수행되는 송신 및 수신은 무선통신부(210)에 의해 상술한 바와 같은 처리가 수행되는 것을 포함하는 의미로 사용된다.
백홀통신부(220)는 네트워크 내 다른 노드들과 통신을 수행하기 위한 인터페이스를 제공한다. 즉, 백홀통신부(220)는 기지국에서 다른 노드, 예를 들어, 다른 접속 노드, 다른 기지국, 상위 노드, 코어망 등으로 송신되는 비트열을 물리적 신호로 변환하고, 다른 노드로부터 수신되는 물리적 신호를 비트열로 변환한다.
저장부(230)는 기지국의 동작을 위한 기본 프로그램, 응용 프로그램, 설정 정보 등의 데이터를 저장한다. 저장부(230)는 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리 또는 휘발성 메모리와 비휘발성 메모리의 조합으로 구성될 수 있다. 그리고, 저장부(230)는 제어부(240)의 요청에 따라 저장된 데이터를 제공한다.
제어부(240)는 기지국의 전반적인 동작들을 제어한다. 예를 들어, 제어부(240)는 무선통신부(210)를 통해 또는 백홀통신부(220)을 통해 신호를 송신 및 수신한다. 또한, 제어부(240)는 저장부(230)에 데이터를 기록하고, 읽는다. 그리고, 제어부(240)는 통신 규격에서 요구하는 프로토콜 스택(protocol stack)의 기능들을 수행할 수 있다. 다른 구현 예에 따라, 프로토콜 스텍은 무선통신부(210)에 포함될 수 있다. 이를 위해, 제어부(240)는 적어도 하나의 프로세서(processor)를 포함할 수 있다.
도 3은 트래픽 부하에 따라 주파수 대역을 재설정하는 방법의 일 예를 도시한다.
도 3을 참고하면, S301 단계에서, 기지국은 트래픽 부하에 대하여 모니터링 및 분석을 수행한다.
S302 단계에서, 기지국은 트래픽 부하가 임계 값보다 큰지 여부를 판단하고, 트래픽 부하가 임계 값보다 큰 경우 S303 단계로 진행하지만, 트래픽 부하가 임계 값보다 작거나 같은 경우 S301 단계를 다시 수행한다.
S303 단계에서, 기지국은 스펙트럼을 재할당한다.
도 4는 스펙트럼 공유 환경에서 각 시스템 별 메트릭을 최적화하여 공유 대역을 설정하는 방법의 일 예를 도시한다.
S401 단계에서, 기지국은 제1 RAT(radio access technology)에 대한 메트릭의 최적화를 수행한다.
S402 단계에서, 기지국은 제1 RAT의 공유 스펙트럼을 결정한다.
S401 단계에서, 기지국은 제2 RAT에 대한 메트릭의 최적화를 수행한다.
S401 단계에서, 기지국은 제2 RAT의 공유 스펙트럼을 결정한다.
S401 단계에서, 기지국은 제1 RAT과 제2 RAT 간 스펙트럼 공유 정보의 교환을 수행한다.
S401 단계에서, 기지국은 제1 RAT과 제2 RAT 간 스펙트럼의 공유를 수행한다.
종래기술의 설명
신규 5G NR(new radio) 시스템은 6GHz 이하와 6GHz 이상의 스펙트럼 자원을 모두 지원하여 서비스한다. 하지만 사용가능한 스펙트럼 자원이 한정되어 있기 때문에, 이 중 6GHz 이하 대역은 기존 4G LTE(long term evolution) 시스템의 사용 대역과 중복될 수 있다. 기존 LTE 대역 일부를 NR 시스템에 고정적으로 리-파밍(re-farming)하는 것은 기존 LTE 사용자들의 일방적인 성능저하를 유발할 수 있다. 따라서, LTE와 NR 시스템 간 동일한 스펙트럼을 공유하는 환경에서 각 시스템의 트래픽과 공정성을 고려한 동적 스펙트럼 스케줄링 및 자원 할당 기술에 대한 연구가 필요하다.
종래의 RAT 간 주파수 공유 기술들은 트래픽 부하가 단순히 임계 값(threshold)을 넘었는지를 판단해 대역을 재할당하는 도 3과 같은 방법이거나, 각 시스템 별로 자체 메트릭(metric)을 기준으로 시스템에 할당된 대역 일부를 공유 대역으로 제공하는 도 4와 같은 기술들이 주를 이루었다. 또한, 각 시스템 별 선호도를 고려한 라운드 로빈(round robin) 혹은 경쟁 (listen before talk) 기반 스펙트럼 공유 방식도 연구된 바 있으며, LTE와 NR 간 스펙트럼 공유 환경에서 스펙트럼 할당을 LTE와 NR 각 시스템 단말(user equipment, UE)의 수(population)에 따라 하거나, LTE 시스템에서 일시적으로 공유 가능한 주파수를 NR 시스템에 공유해 NR 시스템의 성능을 높이는 방법도 제안되었다. 트래픽 예측을 통해 다수의 서비스 공급자(provider)가 있는 환경에서 특정 서비스 공급자에게 과도하게 스펙트럼 자원이 공급되는 것을 방지하기 위한 기술도 개발된 바 있다.
종래기술 문제점 및 본 개시의 목적
종래기술의 문제점
종래의 LTE와 NR과 같은 RAT 간 스펙트럼 공유 기술에서는 RAT 간 공유 대역 설정을 위한 협력 시점의 트래픽 정보를 바탕으로, 공유 대역을 스케줄링 하였다. 그러나, RAT 간 스펙트럼 공유 시 협력 지연 시간(공유 대역 결정을 위한 계산에 필요한 시간, 협력 정보를 각 RAT의 스케줄러에 전송하는 시간 등)이 발생할 수 있으며, 이를 고려해 협력 지연 시간 후의 공유 대역 스케줄링을 해야 한다. 종래 기술들은 이러한 협력 지연 시간을 고려하지 않았다는 한계를 가지며, 이로 인해 공유 대역 스케줄링 정보를 활용해 실제 UE들에게 자원 할당 시 각 시스템 사용자들의 서비스 품질이 낮아질 수 있다. 또한, 트래픽은 시간에 따라 변화하기 때문에, 협력 시점이 아닌 협력 결과인 스펙트럼 공유 대역 스케줄링 정보가 사용되는 시점에서의 트래픽 양을 예측해 주파수 자원을 스케줄링 해야 한다. 하지만, 종래 기술들은 주로 단일 RAT 네트워크 디자인 및 플래닝(planning)을 위한 트래픽 측에 초점을 맞추었으며, 스펙트럼 공유 환경에서 적용된 트래픽 예측은 RAT들의 트래픽 정보 시점 간 차이가 발생할 수 있는 상황을 고려하지 못했거나 시스템 간 협력을 고려하지 못했다는 문제점이 있다.
다음으로, 종래 기술들은 스펙트럼 공유 시스템 간 협력을 통해 자유롭게 주파수 공유 비율을 정할 수 있는 완전한 동적 스펙트럼 공유 방법이 아니라는 한계가 존재한다. 또한, 종래 기술들은 대부분 각 시스템 별 메트릭(metric) 혹은 트래픽 부하의 임계 값을 정의하여 각 시스템 별로 공유 대역을 결정하는 방법이며, 시스템 별로 정해진 메트릭(metric)에 따라 공유 대역을 결정하게 되면 시스템 간 공정성을 보장할 수 없다. 추가적으로, 종래 기술들은 전체 네트워크 관점에서의 메트릭(metric), 예를 들어, 전체 시스템의 처리율(throughput) 또는 굿풋(goodput) 등을 기준으로 스펙트럼 공유가 진행되지 못했다는 점에서 최적의 스펙트럼 공유 방법이 아닐 수 있다.
LTE/NR 시스템은 다양한 트래픽 타입을 서비스하기 때문에, 트래픽 타입마다 다르게 요구되는 서비스 품질(quality of service, QoS) 요구사항을 복합적으로 고려해줘야 한다. 예를 들어, FTP(file transfer protocol)와 같은 유연한 트래픽의 경우 사용자의 QoS를 만족시키기 위한 패킷 전송 지연 시간, 처리율(throughput) 등의 요구사항이 유연하고, VoIP(voice over internet protocol)와 비디오 스트리밍과 같은 실시간(real time) 트래픽의 경우, UE의 QoS를 만족시키기 위해 엄격한 패킷 전송 지연 시간 및 처리율이 요구된다. 따라서, 다양한 트래픽 타입의 QoS 제약(constraint)을 반영한 스케줄링 방법이 필요하다. 하지만, 기존의 스케줄링 방법들은 이러한 트래픽 타입별로 다른 QoS 제약을 반영하지 못한다는 큰 단점이 존재한다. 또한, 기존 스케줄러들에 트래픽 타입 별로 서로 다른 QoS 제약을 반영하면 최적 해를 찾기 위한 계산 복잡도가 높아질 수 있고, 해가 존재하지 않을 수 있다. 트래픽 타입 별 QoS 제약을 반영해 유틸리티 함수를 디자인한 방법들도 존재하나, 주로 처리율에 관한 유틸리티 함수를 디자인하였고, 이는 트래픽 타입마다 상이한 패킷 사이즈를 고려했을 때 적절하지 못한 디자인 방법이다.
도 5는 LTE 기지국과 NR 기지국이 같은 곳에 위치한 코-사이트(co-site) 기지국 시나리오의 일 예를 도시한다.
본 개시의 목적
본 개시는 앞서 서술한 기존 스펙트럼 공유 기술들에 존재하는 문제들을 해결하여 LTE와 NR 시스템 간 동일한 스펙트럼을 공유하는 환경에서 각 시스템의 트래픽과 공정성을 고려한 동적 스펙트럼 스케줄링 및 자원 할당 기술 개발을 목적으로 한다. 구체적으로, 본 개시는 트래픽 예측 및 유틸리티 비례 공평 스케줄러를 활용한 효율적인 LTE와 NR 시스템 간 스펙트럼 공유 기술을 제공한다.
본 개시의 구성
본 개시는 LTE와 NR 시스템 간 스펙트럼 공유 방법을 제공한다. 본 개시에서 제공하는 스펙트럼 공유 방법은 먼저 LTE와 NR 기지국이 각자의 트래픽을 관측하고 분석하는 단계를 포함한다. 다음으로, LTE와 NR 시스템 간 협력을 통한 스펙트럼 공유를 할 때, 협력 지연 시간, 기지국 간 정보 교환 지연 시간이 발생할 수 있으며 이러한 지연 시간 문제를 해결하기위해 분석한 트래픽을 기반으로 일정 TTI(transmission time interval)마다 트래픽을 예측한다. 본 개시에서의 트래픽 예측은 LTE와 NR 기지국 간 트래픽 정보 시점이 같을 경우와 다를 경우의 트래픽 예측을 모두 포함하며, 이동 평균(moving average), 칼만 필터(Kalman filter), 기계 학습(machine learning) 등의 트래픽 예측 기술들을 사용할 수 있다. 트래픽 예측을 바탕으로 LTE와 NR 기지국이 매 TTI 마다 협력을 하여 유틸리티 비례 공평 스케줄러를 활용해 전체 시스템의 메트릭(metric)을 최적화하기 위한 공유 대역 스케줄링 방법을 결정한다.
발명의 동작 설명
본 개시의 동작 설명을 위해, 먼저 도 5와 같이 LTE와 NR 기지국이 같은 곳에 위치한 코-사이트(co-site) 기지국 환경을 고려한다. 이 때, 각 시스템의 스케줄러는 비례 공평(proportional fair) 스케줄러이고, 각 스케줄러에서는 해당 시스템 UE들의 개별 대기열(queue)을 관리한다고 가정한다. 또한, 개별 UE들은 파일 전송 프로토콜(file transmission protocol, FTP)과 음성 인터넷 프로토콜(voice over internet protocol, VoIP)의 2가지 트래픽 타입 중 한 가지를 요구하는 모델을 예시로 고려할 수 있다.
본 개시에서 고려하는 소규모 페이딩(small-scale fading) 하향링크 무선 채널 모델은 각 TTI 내에서는 일정하지만, TTI 마다 이전 TTI의 채널과 상관관계를 가지고 변화하는 1차 가우스-마코프(First-order Gauss-Markov) 페이딩 채널 모델이다. 개별 UE들의 경로 손실(path loss)은 개루프 전력 제어(open loop power control)를 통해 보상되었다고 가정하며, 각 TTI에서 개별 UE들의 무선 채널은 전 대역에서 동일하다고 가정한다. 이러한 1차 가우스-마코프(First-order Gauss-Markov) 페이딩 채널 모델은 t번째 TTI에서 UE k의 소규모 페이딩 채널 이득을 hk,t라고 하였을 때, 다음의 [수학식 1]과 같이 표현이 가능하다.
[수학식 1]
Figure pat00001
여기서, ρ는 채널 상관계수를 의미하고, gk,t~CN(0,1)이고, hk,0=gk,0이다.
도 6은 코-사이트(co-site) 기지국 환경에서 실시예에 따른 LTE/NR 스케줄링 및 자원 할당 방법의 일 예를 도시한다.
본 개시에서 고려하는 코-사이트(co-site) 기지국 환경에서 LTE/NR 간 스케줄링 예시는 도 6과 같다. 본 개시에서의 LTE/NR 간 스케줄링은 LTE/NR 시스템 간 조정(coordination)을 통해 LTE와 NR 시스템에 할당할 공유 대역의 RB(resource block) 비율을 정하는 것을 의미하며, 이는 1 TTI 단위로 진행한다. LTE/NR 시스템 간 조정시 조정을 수행할 때 지연 시간 δ TTI가 존재한다고 가정하고, 이를 고려해 조정을 수행할 때 δ TTI 후의 LTE/NR 스케줄링을 정하게 된다. LTE/NR 시스템의 트래픽 종합 및 예측은 계산 오버헤드를 고려해 θTTI마다 진행한다. 도 6을 참고하면, t TTI에서 트래픽 종합 및 예측을 하게 될 경우, t+1 TTI로부터 t+θ+δ-1 TTI까지의 LTE/NR 트래픽 정보를 예측하고, 예측한 정보를 이용하여 t TTI로부터 t+θ-1 TTI까지 두 시스템 간 조정을 진행하여, t+δ TTI로부터 t+θ+δ-1 TTI까지의 스펙트럼 스케줄링을 정한다. LTE/NR 간 조정을 통해 정해진 LTE/NR 스케줄링에 따라 각 시스템에 분배된 RB들을 실제 UE들에게 할당하게 되며, 본 개시에서는 이를 자원 할당(resource allocation)이라고 정의한다.
앞서 서술한 것처럼 두 시스템 간 조정을 수행할 때 발생하는 지연 시간으로 인해 스케줄링을 하는 시점(t TTI로부터 t+θ-1 TTI까지)과 자원 할당 시점(t+δ TTI로부터 t+θ+δ-1 TTI까지)의 차이가 발생하고, 이로 인해 스케줄링을 하는 시점과 자원 할당 시점의 트래픽 정보가 달라질 수 있다. 이러한 시점 차이는 시스템 처리율(throughput), 굿풋(goodput) 감소 등의 성능 저하를 야기하기 때문에 트래픽 예측을 통해 이러한 문제를 해결하여 시스템 성능을 높이는 것이 중요한 문제이다. 따라서 본 개시에서는 스케줄링 시점과 자원 할당 시점차이를 극복하기 위해, 트래픽 예측 방법을 제공한다.
트래픽 예측 방법은 다음과 같다. 현재 시점 t TTI에서 미래 시점 t+δ TTI의 LTE/NR 스케줄링을 하기 위해서는 t+δ TTI에서의 UE들의 대기열(queue) 상태를 예측해야 하고, 이를 예측하기 위해선 그 사이 빠져나가는 트래픽 양과 새로 들어오는 트래픽 양을 예측해야 한다. 빠져나가는 트래픽의 경우, t+δ-1 TTI까지의 LTE/NR 스케줄링이 결정되어 있기 때문에 이를 이용해 예측할 수 있다. 반면 새로 들어오는 트래픽의 경우, 현재까지의 트래픽 정보를 바탕으로 얼마나 들어올 지 예측해야 한다.
트래픽 타입의 예시로 FTP와 VoIP 트래픽을 고려할 수 있으며, FTP와 VoIP 트래픽 모델은 3GPP 모델을 기반으로 한다. 먼저 FTP 트래픽 모델의 경우, 평균 패킷 간 도착 시간 간격이 지수분포를 따르고, 패킷의 크기는 일정하다. VoIP 트래픽 모델은 활성(active) 상태와 비활성(침묵)(inactive(silent)) 상태로 구성된 단순한 2-상태 마코프(2-state Markov) 모델을 따른다. 두 상태 간 상태 전이 확률은 일정하며, 활성(active) 상태일 경우 20 ms 마다 일정한 크기의 패킷을 전송하고, 비활성(inactive) 상태일 경우 160 ms마다 SID(silence insertion descriptor) 패킷을 전송한다.
특정한 시간대에 각 트래픽 타입을 요구하는 UE들의 도착율(arrival rate)과 서비스 기간(service duration)을 나타내는 일일 트래픽 패턴(daily traffic pattern)은 매일 비슷하게 반복되므로, 기지국에서 다수의 일일 트래픽 패턴(daily traffic pattern) 데이터를 이용해 미리 높은 정확도로 예측하여 알고 있을 수 있다. 하지만, 트래픽 타입 별 트래픽 모델의 매개변수(parameter)는 TTI마다 상관관계를 가지고 실시간으로 변화할 수 있으며, 실시간으로 변화하는 트래픽 타입 별 매개변수를 예측해야만 자원 할당 시점의 트래픽 양을 계산할 수 있다. 트래픽 타입 별 매개변수의 예로, FTP 트래픽은 패킷 간 도착 시간 간격, VoIP 트래픽은 상태 전이 확률을 매개변수로 갖는다. 트래픽 모델 매개변수는 트래픽을 종합할 때까지의 트래픽 히스토리(history)를 반영하여 예측하여야 하며, 매개변수는 시간에 따라 고정된 값이 아닌 변화할 수 있기 때문에 일정시간 경과 후 변동성을 다시 예측해야만 한다. 시간에 따른 매개변수 변화를 파악하여 매개변수를 예측할 수 있는 방법의 예시로는 이동 평균(moving average), 칼만 필터(Kalman filter), 기계 학습(machine learning)등의 방법을 포함할 수 있으며, 이러한 방법들을 사용하여 트래픽 매개변수 예측을 할 수 있다.
다음으로, 이동 평균, 칼만 필터, 기계학습 등의 트래픽 예측 방법을 이용해 구한 LTE/NR 시스템의 트래픽 타입 별 매개변수 예측 값을 통해 트래픽 예측 시점인 t+1 TTI에서 t+δ+θ-1 TTI까지의 가상 트래픽을 생성(generation)한다. 생성된 가상 트래픽 및 이전 t-1 TTI 시점에 이미 정해진 t+δ-1 TTI까지의 LTE/NR 스케줄링 정보를 활용해 t+δ TTI의 가상 대기열(queue)을 생성한다. 자원 할당 시점의 UE별 대기열(queue) 상태를 예측한 가상 대기열(queue)을 통해 t+δ TTI의 LTE/NR 스케줄링을 결정하며, 스케줄링은 후술할 유틸리티 비례 공평 스케줄러를 활용해 진행한다. 위의 과정을 반복해 t TTI에서 예측한 트래픽 정보를 바탕으로 t+δ+θ-1 TTI까지의 LTE와 NR 시스템 간 공유 대역 스케줄링을 결정한다.
앞선 과정들을 통해 예측한 가상 트래픽 및 가상 queue 상태 정보를 바탕으로 본 개시에서는 유틸리티 비례 공평 스케줄러를 사용해 LTE/NR 스케줄링을 진행한다.
도 7은 평균 전송 지연 시간에 따른 FTP, VoIP 트래픽의 유틸리티 함수 디자인의 일 예를 도시한다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 유틸리티 비례 공평 스케줄링 방법은 트래픽 타입 별 QoS 요구사항을 반영하여 UE들의 서비스 만족도를 나타내는 유틸리티 함수를 디자인하고, 개별 UE의 트래픽을 유틸리티 함수에 맵핑(mapping)하여 비례 공평 스케줄링 하는 스케줄러를 의미한다. 도 7은 유틸리티 함수의 예시를 도시한다. 이러한 유틸리티 비례 공평 스케줄러는 트래픽 타입마다 서로 다른 QoS 요구사항을 유틸리티 함수에 반영하였기 때문에, QoS 요구사항 및 현재 서비스 품질(처리율, 지연 시간)을 고려하여 트래픽 타입 별 우선순위를 다르게 둘 수 있으며 QoS관점에서 UE들의 공평성을 보장한다는 특징을 가진다.
유틸리티 비례 공평 스케줄러는 각 시스템 별 유틸리티 비례 공평 메트릭(metric)이 큰 UE에게 RB를 할당하며, 이 때 UE k의 유틸리티 비례 공평 메트릭(metric)을 다음의 [수학식 2]와 같이 정의한다.
[수학식 2]
Figure pat00002
[수학식 2]의 유틸리티 비례 공평 메트릭은 기존 비례 공평 스케줄러의 입력 값인 UE별 순간 전송률(instantaneous rate)을 적용하며, 또한, 처리율 대신 유틸리티 함수를 통해 맵핑(mapping)된 순간 전송률(xk × |U'k|)과 맵핑(mapping)된 처리율(Uk)을 적용하기 때문에, 기존 LTE/NR 시스템의 비례 공평 스케줄러를 그대로 사용할 수 있다는 큰 장점이 존재한다.
도 8은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 유틸리티 비례 공평 스케줄링 기반 LTE와 NR 간 스펙트럼 스케줄링 방법을 도시한다.
본 개시에서는 LTE/NR 시스템 간 조정을 통해 시스템의 총 처리율을 최대화하는 LTE/NR 간 RB 스케줄링 비율을 유틸리티 비례 공평 스케줄러를 기반으로 결정하게 된다. 도 8을 참고하여, 구체적인 유틸리티 비례 공평 기반 LTE/NR 스케줄링 방법을 다음과 같이 설명할 수 있다. 먼저 t TTI에서 조정을 수행할 때, 상술한 트래픽 예측 방법을 통해 구한 t+δ TTI에서 UE들의 가상 대기열(queue)을 유틸리티 함수에 맵핑(mapping) 한다. 다음으로 유틸리티 함수를 통해 맵핑(mapping)된 UE들의 순간 전송률 및 처리율을 각 시스템의 비례 공평 스케줄러에 넣어준다. 이를 기반으로 t+δ TTI에서 전체 시스템의 처리율을 최대화하기 위한 다음의 [수학식 3]을 이용하여 LTE/NR 스케줄링 비율을 결정할 수 있다. [수학식 3]은 최적화 문제를 나타낸다. [수학식 3]의 최적화 문제는 전역 탐색(exhaustive search), 기계 학습 등의 방법으로 해결할 수 있다.
[수학식 3]
Figure pat00003
여기서, B(t+δ)={B1(t+δ), B2(t+δ)}는 t+δ TTI에서 LTE/NR 시스템에 각각 스케줄링 된 RB 수를 나타내며,
Figure pat00004
는 t+δ TTI에서 시스템 i의 총 RB당 전송률(bits/sec/RB)의 추정 값을 의미한다. 본 개시에서는 δ TTI 동안에는 채널 일관성 시간(coherence time)이라고 가정하고, 이에 따라
Figure pat00005
로 계산하여 LTE/NR 스케줄링 비율을 결정할 수 있다.
도 9는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 LTE와 NR 시스템 간 동적 스펙트럼 공유를 위하여 코-사이트(co-site) 기지국의 동작 방법의 일 예를 도시한다. 구체적으로, 도 9는 LTE와 NR 기지국이 같은 곳에 위치한 코-사이트(co-site) 기지국 시나리오에서 제안하는 LTE/NR 간 동적 스펙트럼 공유 방법을 도시한다.
도 9를 참고하면, S901 단계에서 기지국은 t TTI에서 LTE/NR 트래픽을 모니터링 및 분석한다.
S902 단계에서 기지국은 t=nθ인지 여부를 판단한다. 여기서, n은 정수이고, θ는 트래픽 예측 주기다. 즉, 기지국은 트래픽 예측 주기의 정수 배에 해당하는 시간인지 여부를 판단한다. t=nθ인 경우 S903 단계로 진행하여 트래픽의 예측을 수행하지만, t=nθ가 아닌 경우 트래픽의 예측 없이 S904 단계로 진행한다.
S903 단계에서 기지국은 트래픽의 예측을 수행한다. 기지국은 트래픽의 예측 후 S904 단계로 진행하여 LTE/NR 조정을 수행한다.
S904 단계에서 기지국은 LTE/NR 조정을 수행하여 유틸리티 기반 시스템 메트릭 최적화를 수행한다.
S905 단계에서 기지국은 t+δ TTI에 대한 LTE/NR 스케줄링을 수행한다. 여기서, δ은 조정 지연 시간이다.
도 10은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 LTE 기지국과 NR 기지국이 다른 곳에 위치한 인터-사이트(inter-site) 기지국 환경의 일 예를 도시한다.
도 10을 참고하면, 서로 떨어진 LTE 기지국과 NR 기지국이 백홀(backhaul)을 통해 서로 연결된 환경에서 중첩된 커버리지 내 단말들에 대한 스케줄링이 도시된다.
본 개시는 LTE 기지국과 NR 기지국이 떨어져 있는 도 10 같은 인터-사이트(inter-site) 기지국 환경에서도 적용 가능하다.
도 11은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 인터-사이트(inter-site) 기지국 환경에서 시스템 간 협력 및 정보교환의 일 예를 도시한다.
도 11의 실시 예에서는 상술한 도 10과 같은 인터-사이트 기지국 환경에서 LTE 기지국에서 시스템 간 조정(coordination)을 수행한다고 가정한다. 그러나, 본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 도 11의 실시 예와 달리 NR 기지국에서 시스템 간 조정(coordination)을 수행하는 환경도 포함할 수 있다.
인터-사이트(inter-site) 기지국 환경에서는 백홀(backhaul)을 통한 NR 기지국과 LTE 기지국 사이의 정보 교환이 필요하다. 정보 교환은 NR 기지국에서 LTE 기지국으로의 트래픽 정보 전송 및 LTE 기지국에서 NR 기지국으로의 스케줄링 정보 전송을 의미한다. 인터-사이트(Inter-site) 기지국 환경에서는 백홀을 통한 시스템 간 정보 교환 지연 시간이 발생할 수 있다.
도 11을 참고하면, NR 단말들이 NR 기지국에게 NR 트래픽의 정보를 전송한다. NR 기지국은 LTE 기지국에게 백홀을 통해 NR 트래픽의 정보를 전송한다. 또한, LTE 단말들이 LTE 기지국에게 LTE 트래픽의 정보를 전송한다. 이에 따라서, LTE 기지국은 NR 트래픽의 정보와 LTE 트래픽의 정보를 모두 획득한다.
LTE 기지국은 NR 트래픽의 정보와 LTE 트래픽의 정보에 기반하여 트래픽 예측 및 LTE/NR 조정을 수행한다.
LTE 기지국은 LTE 단말들에게 LTE 스케줄링 정보를 전송하여 LTE 단말들에 대한 자원 할당을 수행한다.
또한, LTE 기지국은 NR 기지국에게 NR 스케줄링 정보를 전송한다. NR 기지국은 수신한 NR 스케줄링 정보에 기반하여 NR 단말들에 대한 자원 할당을 수행한다.
도 12는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 인터-사이트(inter-site) 기지국 환경에서 LTE/NR 스케줄링 및 자원 할당의 일 예를 도시한다.
구체적으로, 도 12는 도 11의 실시 예인 인터-사이트(inter-site) 기지국 환경에서의 구체적인 스케줄링 예시를 도시한다.
스펙트럼 공유 대역 스케줄링을 위한 조정(coordination)은 매 TTI마다 진행된다. 조정 지연 시간(δ2 TTI), 백홀 전송 지연 시간(δ1 TTI)이 존재한다. 트래픽 종합은 θ TTI마다 LTE 기지국에서 진행하고, t TTI에서 트래픽 예측을 하게 될 경우 다음 트래픽 종합 전인 t+θ-1 TTI까지 해당 정보를 활용해 조정(coordination)을 진행한다.
트래픽 예측은 트래픽 모델의 매개변수 예측을 의미하며, 이동 평균, 칼만 필터, 기계 학습 등의 방법을 이용하여 수행된다. 시스템 간 백홀 전송 지연 시간이 존재하기 때문에 t TTI에서 트래픽 종합 시, LTE의 트래픽 정보 시점은 t TTI, NR의 트래픽 정보 시점은 t-δ1 TTI이다. 따라서, LTE의 경우 t+1 TTI부터 t+δ1+δ2+θ-1 TTI까지 트래픽 예측이 필요하고, NR의 경우 백홀 전송 지연 시간으로 인해 LTE 기지국에 지연된 트래픽 정보가 전송되므로, 이를 보완하기 위해 t+1-δ1 TTI부터 t+δ1+δ2+θ-1 TTI까지 트래픽 예측이 필요하다.
시스템 간 조정(coordination)을 수행할 때, 조정 지연 시간 및 백홀 전송 지연 시간을 고려해 δ1+δ2 TTI 후의 공유 대역 스케줄링 비율을 유틸리티 비례 공평 스케줄링을 통해 구할 수 있다. 시스템 간 조정(coordination)으로 정해진 LTE/NR 스케줄링에 따라 정해진 대역을 통해 개별 시스템에서 UE들에게 스펙트럼 자원을 할당하게 된다.
도 13은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 인터-사이트(inter-site) 기지국 환경에서 LTE와 NR 시스템 간 동적 스펙트럼 공유를 위한 기지국의 동작 방법의 일 예를 도시한다.
도 13을 참고하면, S1301 단계에서, LTE 기지국 및 NR 기지국은 t TTI에서 LTE/NR 트래픽을 모니터링 및 분석한다.
S1302 단계에서, LTE 기지국 및 NR 기지국은 t=nθ-δ1 인지 여부를 판단한다. 여기서, n은 정수이고, θ는 트래픽 예측 주기며, δ1 는 백홀 전송 지연 시간이다. 즉, LTE 기지국 및 NR 기지국은 백홀 전송 지연 시간을 고려하여 트래픽 예측 주기의 정수 배에 해당하는 시간인지 여부를 판단한다. t=nθ-δ1인 경우 S1303 단계로 진행하여 NR 기지국이 LTE 기지국에게 NR 트래픽 정보를 전송한다. 즉, t=nθ-δ1인 경우 S1303 단계로 진행하여 LTE 기지국이 NR 기지국으로부터 NR 트래픽 정보를 수신한다. t=nθ-δ1가 아닌 경우 LTE 기지국은 NR 트래픽 정보의 수신 없이 S1304 단계로 진행한다.
S1303 단계에서, LTE 기지국이 NR 기지국으로부터 NR 트래픽 정보를 수신하고, S1306 단계로 진행하여 LTE/NR 조정을 수행한다.
S1304 단계에서, LTE 기지국은 t=nθ인지 여부를 판단한다. 여기서, n은 정수이고, θ는 트래픽 예측 주기다. 즉, LTE 기지국은 트래픽 예측 주기의 정수 배에 해당하는 시간인지 여부를 판단한다. t=nθ인 경우 S1305 단계로 진행하여 트래픽의 예측을 수행하지만, t=nθ가 아닌 경우 트래픽의 예측 없이 S1306 단계로 진행하여 LTE/NR 조정을 수행한다.
S1305 단계에서, LTE 기지국은 트래픽의 예측을 수행한다. LTE 기지국은 트래픽의 예측 후 S1306 단계로 진행하여 LTE/NR 조정을 수행한다.
S1306 단계에서, LTE 기지국은 LTE/NR 조정을 수행하여 유틸리티 기반 시스템 메트릭 최적화를 수행한다.
S1307 단계에서, LTE 기지국은 t+δ1+δ2 TTI에 대한 LTE/NR 스케줄링을 수행한다. 여기서, δ2은 조정 지연 시간이다. 즉, LTE 기지국은 백홀 전송 지연 시간 및 조정 지연 시간을 고려하여 LTE/NR 스케줄링을 수행한다.
도 14는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 LTE와 NR 시스템 간 스케줄링 패턴의 일 예를 도시한다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, LTE/NR 간 스펙트럼 스케줄링 최적화의 복잡도를 줄이기 위해 미리 몇 가지의 스케줄링 패턴을 도 14와 같이 정해서 사용할 수 있다. 이 때, 시스템 간 스케줄링은 아래의 최적화 문제를 통해 구할 수 있으며, 이러한 패턴을 통한 스케줄링 진행 시 최적해를 찾기 위한 탐색 차원(search dimension)을 줄일 수 있어 복잡도를 줄일 수 있다는 장점이 존재한다.
[수학식 4]
Figure pat00006
여기서, δ는 코-사이트(co-site) 기지국 환경에서는 조정 지연 시간이다. 또한, δ는 인터-사이트(inter-site) 기지국 환경에서는 조정 지연 시간과 백홀 전송 지연 시간을 합친 시간이다. 또한,
Figure pat00007
이며, 미리 정해 놓은 패턴에 따른 스펙트럼 스케줄링을 의미한다. 도 14의 실시 예에서는 BQ가 패턴 1부터 패턴 5까지 5가지의 스케줄링 중 한 가지가 될 수 있다.
또한, 본 개시의 실시 예는 LTE 시스템과 NR 시스템 사이에 선호도(preference)가 존재하는 환경에서도 적용 가능하다. LTE 시스템과 NR 시스템 간 스펙트럼 공유를 할 경우, 각 시스템 별 선호도나 우선순위가 존재할 수 있으며 본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 이러한 환경에서도 다음의 [수학식 5]에 기초하여 최적화 문제를 해결해 스펙트럼 스케줄링을 할 수 있다.
[수학식 5]
Figure pat00008
여기서, wi는 시스템 i의 가중치(weight)를 의미한다.
도 15는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 성능 분석을 위한 시뮬레이션 환경의 일 예를 도시한다.
본 개시의 실시 예에 따른 LTE/NR 조정의 성능 분석은 매트랩(Matlab) 시뮬레이션을 통해 진행하였고, 전체적인 시뮬레이션 세팅은 도 15의 표를 통해 확인할 수 있다.
본 개시의 실시 예에서 고려하는 LTE와 NR 시스템 간 동적 스펙트럼 공유 방법의 시뮬레이션 모델은 다음과 같다. 먼저, LTE와 NR의 트래픽 타입은 FTP, VoIP 2가지를 고려하였다. 각 트래픽 타입 별 UE는 도착율(arrival rate)이 λk [UE/second] 인 푸아송(Poisson) 프로세스를 따른다고 가정하였다. 이 때, 각 UE의 서비스 기간(service duration)은 μ [seconds]로 일정하며 서비스 기간(service duration) 동안 패킷을 요구하는 패턴은 3GPP 트래픽 모델을 따른다. 트래픽은 매일 비슷한 패턴으로 반복되므로, 스케줄러에서 각 트래픽 타입 별 UE의 도착율(arrival rate) λk [UE/second] 및 서비스 기간(service duration) μ [seconds]을 사전에 알고 있는 상황을 가정하였다. 따라서, 스케줄러는 FTP/VoIP 트래픽의 매개변수를 각각 추정하며, 트래픽 매개변수는 시간에 따라 다음의 [수학식 6]과 같은 삼각파 형태로 변화한다고 가정하였다.
[수학식 6]
Figure pat00009
여기서, ηi,j(t), ηmax i,j, 그리고 ηmin i,j는 각각 t TTI에서의 시스템 i, 트래픽 타입 j의 매개변수, 매개변수의 최대 값, 최소 값을 의미한다.
시뮬레이션에 사용한 FTP 및 VoIP 트래픽의 유틸리티 함수는 다음과 같다. 먼저, 트래픽 타입 별로 패킷 크기가 상이하고, 실시간 트래픽의 경우 처리율보다는 지연 시간에 의해 UE의 서비스 품질이 결정되는 경우가 많기 때문에 유틸리티 함수는 평균 패킷 전송 지연 시간에 대한 함수로 디자인하였다. VoIP 트래픽의 경우 엄격한 지연 시간을 요구하기 때문에 지연 시간의 임계값에서 유틸리티가 급격히 감소하는 시그모이드 함수(sigmoidal function) 모양으로 디자인하였다. FTP 트래픽은 VoIP에 비해 지연 시간에 유연하기 때문에, 유틸리티가 서서히 감소하는 로그 함수(logarithmic function) 모양으로 디자인하였다. VoIP 트래픽과 FTP 트래픽의 유틸리티 함수는 각각 UVoIP, UFTP로 표현을 하였다. VoIP 트래픽의 유틸리티 함수는 다음의 [수학식 7]로 정의되며, FTP 트래픽의 유틸리티 함수는 다음의 [수학식 8]로 정의된다.
[수학식 7]
Figure pat00010
[수학식 8]
Figure pat00011
여기서, τk는 UE k의 평균 패킷 전송 지연 시간,
Figure pat00012
이다. 또한 ψ는 τk에 따른 FTP 유틸리티 함수의 변화량이고, τmax는 유틸리티 함수 상 최대 허용 지연 시간이다. 시뮬레이션에서는 a=5, b=0.01, ψ=0.01, τmax=700으로 세팅하였다.
다음으로, 제안 방법의 성능 분석을 위해 최대 가능도(maximum likelihood) 추정법을 기반으로, 예측을 하지 않는 방법(without prediction), 이동 평균(moving average, MA) 방법, 선형회귀 기반 변형 칼만 필터(modified Kalman Filter, MKF) 방법의 총 3가지 트래픽 예측 방법을 사용하였다. 본 개시의 실시 예에서는 성능 분석을 위한 트래픽 예측 방법으로 이동 평균 및 변형 칼만 필터를 사용하였지만, 기계학습과 같은 트래픽 예측 방법도 사용할 수 있다.
먼저, 성능 분석에 사용할 트래픽 예측을 위해 트래픽 매개변수를 추정하는 최대 가능도 추정방법은 다음과 같다. 기지국은 트래픽 타입 별 분포의 타입(FTP의 경우 지수 분포(exponential distribution), VoIP의 경우 베르누이 분포(Bernoulli distribution))을 알고 있고, 각 분포의 매개변수는 모른다고 가정한다. 이 때, FTP와 VoIP 트래픽의 매개변수는 각각 패킷 간 도착 시간 간격과 상태 전이 확률을 의미한다. 실제 트래픽 예측에 앞서, 각 시스템 별 스케줄러에서는 θ TTI마다 관측 값을 기반으로 주어진 분포에 대해 최대 가능도 추정법을 수행해 트래픽 타입 별 매개변수 추정을 진행한다.
최대 가능도 추정법은 다음의 [수학식 9]의 최적화 문제를 풀어 매개변수를 추정한다. 지수 분포와 베르누이 분포의 경우 최적화 문제의 해는 샘플 평균(sample mean)이라는 것이 알려져 있다.
[수학식 9]
Figure pat00013
여기서, ηi,j는 시스템 i의 트래픽 타입 j가 갖는 트래픽 모델의 매개변수를 의미하고, O(t)=(o1(t),o2(t), ..., oK(t))는 해당 트래픽 타입의 매개변수 관측 행렬이다. 또한 K는 해당 시스템, 트래픽 타입의 UE 수이며 ok(t)=(Φk(t), Φk(t-1), ..., Φk(t-θ+1))T는 UE k의 매개변수를 t-θ+1 TTI에서 t TTI까지 관측한 매개변수 관측 벡터이다. FTP 트래픽의 경우 t TTI에서의 관측 값 Φk(t)는 t TTI에 도착한 패킷과 그전에 도착한 패킷과의 시간 간격을 의미하며, VoIP 트래픽의 경우는 t TTI에서 상태 전이가 일어났는지 여부를 의미한다.
다음으로, 최대 가능도 추정을 통한 트래픽 예측 방법의 예시는 다음의 [수학식 10]과 같다. 트래픽 예측을 하지 않는 경우에는 조정 시점의 UE 대기열(queue) 상태로 δ TTI 이후의 LTE와 NR 간 스펙트럼 스케줄링을 수행하였다. 두 번째 비교기술인 이동 평균을 통한 트래픽 예측을 할 때에는 각 예측마다 W개의 매개변수 샘플을 사용하였으며, 각 샘플마다 지수 가중치(exponential weight) ρ를 주어 다음과같이 트래픽 매개변수 예측을 진행하였다.
[수학식 10]
Figure pat00014
마지막 예측 방법인 선형회귀 기반 칼만 필터의 경우, 기존 칼만 필터의 시스템 모델을 최대 가능도 추정법으로 추정한 트래픽 매개변수들의 선형 회귀를 통해 정의하였다. 이렇게 선형회귀로 구한 칼만 필터 시스템 모델을 바탕으로, 전통 칼만 필터 알고리즘을 사용해 트래픽 예측에 사용하였다.
본 개시의 다양한 실시 예들에서 제안하는 유틸리티 비례 공평 스케줄러의 성능 비교를 위해서 비교 기술로 유틸리티 함수를 사용하지 않고, 트래픽 타입에 대한 고려 없이 단순히 순간 데이터 전송률이 크고 평균 처리율이 낮은 UE에게 RB를 할당하는 비례 공평 스케줄러와 VoIP 트래픽을 무조건 1순위로 두고 스케줄링 하는 실용적 방법(VoIP first로 정의함)을 사용했을 경우의 성능 분석도 진행하였다.
도 16은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 전체 시스템의 평균 처리율(throughput) 시뮬레이션 결과의 일 예를 도시한다.
도 17은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 전체 시스템의 평균 굿풋(goodput) 시뮬레이션 결과의 일 예를 도시한다.
구체적으로, 도 16 및 도 17은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 방법의 처리율(throughput)과 굿풋(goodput)에 대한 시뮬레이션 결과를 도시한다.
본 개시의 다양한 실시 예들에서 제안한 유틸리티 비례 공평 스케줄러를 사용하였을 경우, 기존 비례 공평 스케줄러, VoIP 우선(VoIP first) 방법을 사용할 경우보다 처리율과 굿풋 모두 증가하는 것을 확인할 수 있다. 이를 통해, 순간 전송률과 처리율만 고려하거나 VoIP 패킷을 무조건 먼저 서비스하는 것 보다, 본 개시의 다양한 실시 예들과 같이 트래픽을 유틸리티 함수에 맵핑(mapping)하여 VoIP에 우선권을 주지만 패킷 사이즈가 큰 FTP 트래픽도 지연 시간이 길어질 경우 우선권을 보장해주면 VoIP 트래픽의 QoS도 보장하면서 전체 시스템 주파수 효율을 높일 수 있다는 것을 확인할 수 있다.
또한, 유틸리티 비례 공평 스케줄러를 사용할 경우, 트래픽 예측을 사용한다면 트래픽을 예측하지 않을 때와 비교하여 처리율 및 굿풋의 성능이 비슷하거나, 향상되는 것을 확인할 수 있다. 이러한 성능 향상은 트래픽 예측방법의 정확도에 따라 정도가 달라질 수 있으며, 단순한 트래픽 예측만으로도 성능이 향상될 수 있음을 보여준다.
도 18은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 LTE 단말들의 평균 패킷 전송 지연 시간 누적 분포 함수 시뮬레이션 결과의 일 예를 도시한다.
도 19는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 NR 단말들의 평균 패킷 전송 지연 시간 누적 분포 함수 시뮬레이션 결과의 일 예를 도시한다.
구체적으로, 도 18 및 도 19는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 방법의 평균 패킷 전송 지연 시간에 대한 성능 분석 결과를 도시한다.
도 18 및 도 19를 참고하면, 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 유틸리티 비례 공평 스케줄러를 사용하는 경우, 기존 비례 공평 스케줄러를 사용하는 경우와 비교하여, 모든 트래픽 타입에서 최악의 케이스 UE(worst case UE)의 평균 딜레이가 감소함을 확인할 수 있다. 특히, VoIP 트래픽의 경우, 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 스케줄링 방법을 사용하였을 때 높은 우선 순위를 가지기 때문에, 최악의 케이스 UE(worst case UE)의 평균 지연 시간 성능이 기존 비례 공평 스케줄러를 사용하는 경우보다 확연히 향상된다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따라서 트래픽 예측을 적용하였을 경우의 FTP 트래픽은 트래픽 예측을 하지 않은 경우의 FTP 트래픽과 비교하여 성능이 비슷하다. 그러나, 지연 시간이 중요한 VoIP 트래픽의 경우, 본 개시의 다양한 실시 예들에 따라서 트래픽 예측을 적용하였을 때의 평균 지연 시간이 트래픽 예측을 하지 않았을 때의 평균 지연 시간보다 확연히 감소한다. 이러한 시뮬레이션 결과를 통해 단순 트래픽 예측 방법인 이동 평균과 변형 칼만 필터를 사용하였을 경우에도 성능이 향상되는 것을 알 수 있으며, 트래픽 예측의 중요성을 확인할 수 있다.
도 20은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 LTE FTP 단말들의 95-퍼센타일(95-percentile) 지연 시간 시뮬레이션 결과의 일 예를 도시한다.
도 21은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 LTE VoIP 단말들의 95-퍼센타일(95-percentile) 지연 시간 시뮬레이션 결과의 일 예를 도시한다.
도 22는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 NR FTP 단말들의 95-퍼센타일(95-percentile) 지연 시간 시뮬레이션 결과의 일 예를 도시한다.
도 23은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 NR VoIP 단말들의 95-퍼센타일(95-percentile) 지연 시간 시뮬레이션 결과의 일 예를 도시한다.
도 20 내지 도 23을 참고하면, 본 개시의 다양한 실시 예들에 따라서 트래픽 예측 기반 유틸리티 비례 공평 스케줄링을 할 경우, VoIP 트래픽의 95-퍼센타일(95-percentile) 지연 시간이 단순 비례 공평 스케줄링을 할 경우에 비해 확연히 향상된다. 또한, 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 방법은 VoIP 트래픽을 무조건 먼저 처리하는 VoIP 우선(VoIP first) 방법과 비교할 때, VoIP 패킷 전송 지연 시간 측면에서는 성능이 떨어지지만 FTP 트래픽의 지연 시간을 감소시킬 수 있다는 점에서 FTP 트래픽의 QoS를 향상시킬 수 있다.
도 24는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 LTE/NR 공유 대역 스케줄링에 대한 시뮬레이션 결과의 일 예를 도시한다.
도 24를 참고하면, 본 개시의 다양한 실시 예들에 따라서 LTE/NR 동적 스펙트럼 공유를 할 경우, LTE와 NR에 스펙트럼을 고르게 할당하기 때문에 시스템 간 공평성을 보장할 수 있음을 알 수 있다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 기지국의 동작 방법이 제공된다. 상기 방법은, TTI(transmission time interval) 단위의 조정 대상 시간인 제1 시간에서 상기 기지국의 커버리지 내 제1 RAT(radio access technology)의 트래픽 정보 및 제2 RAT의 트래픽 정보를 획득하는 단계; 상기 제1 시간이 트래픽 예측을 위하여 미리 결정된 주기의 정수 배에 해당하는지 여부를 판단하는 단계; 상기 제1 시간이 상기 미리 결정된 주기의 정수 배에 해당하는 경우, 상기 제1 RAT과 상기 제2 RAT의 트래픽을 예측하는 단계; 상기 제1 RAT과 상기 제2 RAT 간 공유 대역에서 RAT 별 RB(resource block)의 비율을 TTI 단위로 결정함으로써 상기 제1 RAT과 상기 제2 RAT 간 조정을 수행하는 단계; 및 상기 제1 시간으로부터 지연 시간 후에 해당하는 제2 시간에 대하여 상기 제1 RAT 및 상기 제2 RAT에 대한 스케줄링을 수행하는 단계를 포함한다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 트래픽 예측은 이동 평균(moving average), 칼만 필터(Kalman filter), 기계 학습(machine learning) 중 적어도 하나의 방법을 이용하여 수행된다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 트래픽 예측은 트래픽 타입 별 QoS 제약(quality of service constraint)를 반영하는 유틸리티 비례 공평 스케줄링에 기반하여 수행된다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 유틸리티 비례 공평 스케줄링은, 상기 트래픽 타입 별 QoS 제약을 반영한 유틸리티 함수에 개별 단말(user equipment, UE)의 트래픽 값을 맵핑하여 유틸리티 비례 공평 메트릭을 결정함으로써 수행되고, 상기 개별 단말의 트래픽 값은 상기 개별 단말의 순간 전송률(instantaneous rate) 및 처리율(throughput) 중 적어도 하나를 포함한다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 유틸리티 비례 공평 스케줄링은, 상기 제1 RAT 및 상기 제2 RAT의 RAT 별 유틸리티 비례 공평 메트릭, 상기 예측된 트래픽의 정보에 기반하여 상기 제1 RAT의 시스템 및 상기 제2 RAT의 시스템을 포함하는 전체 시스템의 처리율(through)을 최대화하는 스펙트럼 공유 비율을 결정함으로써 수행된다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 기지국은 상기 제1 RAT 및 상기 제2 RAT을 지원하며, 상기 기지국의 커버리지 내 상기 제1 RAT의 트래픽 정보 및 상기 제2 RAT의 트래픽 정보를 획득하는 단계는, 상기 기지국의 커버리지 내 상기 제1 RAT을 지원하는 제1 단말들로부터 상기 제1 RAT의 트래픽 정보를 수신하는 단계; 및 상기 기지국의 커버리지 내 상기 제2 RAT을 지원하는 제2 단말들로부터 상기 제2 RAT의 트래픽 정보를 수신하는 단계를 포함한다. 본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 지연 시간은 조정 지연 시간을 포함한다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 기지국은 상기 제1 RAT을 지원하며, 상기 기지국과 상기 커버리지 내 부분 커버리지를 공유하는 다른 기지국이 상기 제2 RAT을 지원하고, 상기 기지국의 커버리지 내 상기 제1 RAT의 트래픽 정보 및 상기 제2 RAT의 트래픽 정보를 획득하는 단계는, 상기 기지국의 상기 부분 커버리지 내 상기 제1 RAT을 지원하는 제1 단말들로부터 상기 제1 RAT의 트래픽 정보를 수신하는 단계; 및 상기 다른 기지국으로부터 백홀을 통해 상기 다른 기지국의 상기 부분 커버리지 내 상기 제2 RAT의 트래픽 정보를 수신하는 단계를 포함한다. 본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 지연 시간은 조정 지연 시간과 백홀 전송 지연 시간의 합을 포함한다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 제1 RAT 및 상기 제2 RAT에 대한 스케줄링을 수행하는 단계는, 상기 기지국의 상기 부분 커버리지 내 상기 제1 RAT을 지원하는 제1 단말들에게 상기 제1 RAT의 스케줄링 정보를 전송하는 단계; 및 상기 다른 기지국에게 상기 백홀을 통해 상기 다른 기지국의 상기 부분 커버리지 내 상기 제2 RAT의 스케줄링 정보를 전송하는 단계를 포함한다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 기지국이 제공된다. 상기 기지국은 송수신부; 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하며, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 기지국의 동작 방법을 수행하도록 구성된다.
발명의 효과
본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 트래픽 예측 및 유틸리티 비례 공평 스케줄러를 통한 LTE/NR 간 동적 스펙트럼 공유 방법은 전체 시스템의 평균 처리율을 높이고, 트래픽 타입 별 QoS를 보장할 수 있으며, LTE와 NR 시스템 간 공평한 공유 대역 분배가 가능하다. 따라서, 본 개시의 다양한 실시 예들을 통해 LTE 시스템과 NR 시스템 간 효율적인 스펙트럼 공유가 가능할 것이다.
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 매체가 제공될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 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(read only memory, ROM), 전기적 삭제가능 프로그램가능 롬(electrically erasable programmable read only memory, EEPROM), 자기 디스크 저장 장치(magnetic disc storage device), 컴팩트 디스크 롬(compact disc-ROM, CD-ROM), 디지털 다목적 디스크(digital versatile discs, DVDs) 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 다수 개 포함될 수도 있다.
또한, 프로그램은 인터넷(Internet), 인트라넷(Intranet), LAN(local area network), WAN(wide area network), 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 네트워크상의 별도의 저장장치가 본 개시의 실시 예를 수행하는 장치에 접속할 수도 있다.
상술한 본 개시의 구체적인 실시 예들에서, 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 개시의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 개시의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 개시의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (20)

  1. 무선 통신 시스템에서 기지국의 동작 방법에 있어서,
    TTI(transmission time interval) 단위의 조정 대상 시간인 제1 시간에서 상기 기지국의 커버리지 내 제1 RAT(radio access technology)의 트래픽 정보 및 제2 RAT의 트래픽 정보를 획득하는 단계;
    상기 제1 시간이 트래픽 예측을 위하여 미리 결정된 주기의 정수 배에 해당하는지 여부를 판단하는 단계;
    상기 제1 시간이 상기 미리 결정된 주기의 정수 배에 해당하는 경우, 상기 제1 RAT과 상기 제2 RAT의 트래픽을 예측하는 단계;
    상기 제1 RAT과 상기 제2 RAT 간 공유 대역에서 RAT 별 RB(resource block)의 비율을 TTI 단위로 결정함으로써 상기 제1 RAT과 상기 제2 RAT 간 조정을 수행하는 단계; 및
    상기 제1 시간으로부터 지연 시간 후에 해당하는 제2 시간에 대하여 상기 제1 RAT 및 상기 제2 RAT에 대한 스케줄링을 수행하는 단계를 포함하는,
    방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 트래픽 예측은 이동 평균(moving average), 칼만 필터(Kalman filter), 기계 학습(machine learning) 중 적어도 하나의 방법을 이용하여 수행되는,
    방법.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 트래픽 예측은 트래픽 타입 별 QoS 제약(quality of service constraint)를 반영하는 유틸리티 비례 공평 스케줄링에 기반하여 수행되는,
    방법.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 유틸리티 비례 공평 스케줄링은,
    상기 트래픽 타입 별 QoS 제약을 반영한 유틸리티 함수에 개별 단말(user equipment, UE)의 트래픽 값을 맵핑하여 유틸리티 비례 공평 메트릭을 결정함으로써 수행되고,
    상기 개별 단말의 트래픽 값은 상기 개별 단말의 순간 전송률(instantaneous rate) 및 처리율(throughput) 중 적어도 하나를 포함하는,
    방법.
  5. 제3 항에 있어서,
    상기 유틸리티 비례 공평 스케줄링은,
    상기 제1 RAT 및 상기 제2 RAT의 RAT 별 유틸리티 비례 공평 메트릭, 상기 예측된 트래픽의 정보에 기반하여 상기 제1 RAT의 시스템 및 상기 제2 RAT의 시스템을 포함하는 전체 시스템의 처리율(through)을 최대화하는 스펙트럼 공유 비율을 결정함으로써 수행되는,
    방법.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 기지국은 상기 제1 RAT 및 상기 제2 RAT을 지원하며,
    상기 기지국의 커버리지 내 상기 제1 RAT의 트래픽 정보 및 상기 제2 RAT의 트래픽 정보를 획득하는 단계는,
    상기 기지국의 커버리지 내 상기 제1 RAT을 지원하는 제1 단말들로부터 상기 제1 RAT의 트래픽 정보를 수신하는 단계; 및
    상기 기지국의 커버리지 내 상기 제2 RAT을 지원하는 제2 단말들로부터 상기 제2 RAT의 트래픽 정보를 수신하는 단계를 포함하는,
    방법.
  7. 제6 항에 있어서,
    상기 지연 시간은 조정 지연 시간을 포함하는,
    방법.
  8. 제1 항에 있어서,
    상기 기지국은 상기 제1 RAT을 지원하며, 상기 기지국과 상기 커버리지 내 부분 커버리지를 공유하는 다른 기지국이 상기 제2 RAT을 지원하고,
    상기 기지국의 커버리지 내 상기 제1 RAT의 트래픽 정보 및 상기 제2 RAT의 트래픽 정보를 획득하는 단계는,
    상기 기지국의 상기 부분 커버리지 내 상기 제1 RAT을 지원하는 제1 단말들로부터 상기 제1 RAT의 트래픽 정보를 수신하는 단계; 및
    상기 다른 기지국으로부터 백홀을 통해 상기 다른 기지국의 상기 부분 커버리지 내 상기 제2 RAT의 트래픽 정보를 수신하는 단계를 포함하는,
    방법.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 제1 RAT 및 상기 제2 RAT에 대한 스케줄링을 수행하는 단계는,
    상기 기지국의 상기 부분 커버리지 내 상기 제1 RAT을 지원하는 제1 단말들에게 상기 제1 RAT의 스케줄링 정보를 전송하는 단계; 및
    상기 다른 기지국에게 상기 백홀을 통해 상기 다른 기지국의 상기 부분 커버리지 내 상기 제2 RAT의 스케줄링 정보를 전송하는 단계를 포함하는,
    방법.
  10. 제8 항에 있어서,
    상기 지연 시간은 조정 지연 시간과 백홀 전송 지연 시간의 합을 포함하는,
    방법.
  11. 무선 통신 시스템에서 기지국에 있어서,
    송수신부; 및
    적어도 하나의 프로세서를 포함하며,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    TTI(transmission time interval) 단위의 조정 대상 시간인 제1 시간에서 상기 기지국의 커버리지 내 제1 RAT(radio access technology)의 트래픽 정보 및 제2 RAT의 트래픽 정보를 획득하고,
    상기 제1 시간이 트래픽 예측을 위하여 미리 결정된 주기의 정수 배에 해당하는지 여부를 판단하고,
    상기 제1 시간이 상기 미리 결정된 주기의 정수 배에 해당하는 경우, 상기 제1 RAT과 상기 제2 RAT의 트래픽을 예측하고,
    상기 제1 RAT과 상기 제2 RAT 간 공유 대역에서 RAT 별 RB(resource block)의 비율을 TTI 단위로 결정함으로써 상기 제1 RAT과 상기 제2 RAT 간 조정을 수행하고,
    상기 제1 시간으로부터 지연 시간 후에 해당하는 제2 시간에 대하여 상기 제1 RAT 및 상기 제2 RAT에 대한 스케줄링을 수행하도록 구성된,
    기지국.
  12. 제11 항에 있어서,
    상기 트래픽 예측은 이동 평균(moving average), 칼만 필터(Kalman filter), 기계 학습(machine learning) 중 적어도 하나의 방법을 이용하여 수행되는,
    기지국.
  13. 제11 항에 있어서,
    상기 트래픽 예측은 트래픽 타입 별 QoS 제약(quality of service constraint)를 반영하는 유틸리티 비례 공평 스케줄링에 기반하여 수행되는,
    기지국.
  14. 제13 항에 있어서,
    상기 유틸리티 비례 공평 스케줄링은,
    상기 트래픽 타입 별 QoS 제약을 반영한 유틸리티 함수에 개별 단말(user equipment, UE)의 트래픽 값을 맵핑하여 유틸리티 비례 공평 메트릭을 결정함으로써 수행되고,
    상기 개별 단말의 트래픽 값은 상기 개별 단말의 순간 전송률(instantaneous rate) 및 처리율(throughput) 중 적어도 하나를 포함하는,
    기지국.
  15. 제13 항에 있어서,
    상기 유틸리티 비례 공평 스케줄링은,
    상기 제1 RAT 및 상기 제2 RAT의 RAT 별 유틸리티 비례 공평 메트릭, 상기 예측된 트래픽의 정보에 기반하여 상기 제1 RAT의 시스템 및 상기 제2 RAT의 시스템을 포함하는 전체 시스템의 처리율(through)을 최대화하는 스펙트럼 공유 비율을 결정함으로써 수행되는,
    기지국.
  16. 제11 항에 있어서,
    상기 기지국은 상기 제1 RAT 및 상기 제2 RAT을 지원하며,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 기지국의 커버리지 내 상기 제1 RAT을 지원하는 제1 단말들로부터 상기 제1 RAT의 트래픽 정보를 수신하고,
    상기 기지국의 커버리지 내 상기 제2 RAT을 지원하는 제2 단말들로부터 상기 제2 RAT의 트래픽 정보를 수신하도록 더 구성된,
    기지국.
  17. 제16 항에 있어서,
    상기 지연 시간은 조정 지연 시간을 포함하는,
    기지국.
  18. 제11 항에 있어서,
    상기 기지국은 상기 제1 RAT을 지원하며, 상기 기지국과 상기 커버리지 내 부분 커버리지를 공유하는 다른 기지국이 상기 제2 RAT을 지원하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 기지국의 상기 부분 커버리지 내 상기 제1 RAT을 지원하는 제1 단말들로부터 상기 제1 RAT의 트래픽 정보를 수신하고,
    상기 다른 기지국으로부터 백홀을 통해 상기 다른 기지국의 상기 부분 커버리지 내 상기 제2 RAT의 트래픽 정보를 수신하도록 더 구성된,
    기지국.
  19. 제18 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 기지국의 상기 부분 커버리지 내 상기 제1 RAT을 지원하는 제1 단말들에게 상기 제1 RAT의 스케줄링 정보를 전송하고,
    상기 다른 기지국에게 상기 백홀을 통해 상기 다른 기지국의 상기 부분 커버리지 내 상기 제2 RAT의 스케줄링 정보를 전송하도록 더 구성된,
    기지국.
  20. 제18 항에 있어서,
    상기 지연 시간은 조정 지연 시간과 백홀 전송 지연 시간의 합을 포함하는,
    기지국.
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JP6172144B2 (ja) * 2012-04-27 2017-08-02 日本電気株式会社 制御装置、無線局、無線端末、及び共用周波数の使用制御方法
US10462675B2 (en) * 2016-03-06 2019-10-29 At&T Intellectual Property I, L.P. Dynamic spectrum partitioning between LTE and 5G systems
US10848978B2 (en) * 2018-04-30 2020-11-24 Qualcomm Incorporated Radio (NR) for spectrum sharing
US10849180B2 (en) * 2018-12-04 2020-11-24 T-Mobile Usa, Inc. Dynamic spectrum sharing in 4G and 5G
CN114073032A (zh) * 2019-05-08 2022-02-18 诺基亚通信公司 多载波动态频谱共享下的无线电接入技术间负载均衡

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