KR20230086617A

KR20230086617A - 밀리미터파 대역 셀-탈피 대규모 안테나 시스템에서 스케일러블 하이브리드 빔형성 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20230086617A
Application number: KR1020220169815A
Authority: KR
Inventors: 최인경; 홍승은
Original assignee: 한국전자통신연구원
Priority date: 2021-12-08
Filing date: 2022-12-07
Publication date: 2023-06-15

Abstract

셀-탈피 대규모 안테나 시스템에서 액세스 포인트(access point, AP)의 데이터 전송 방법 및 장치가 개시된다. 액세스 포인트의 데이터 전송 방법은, 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU)와 공유된 클러스터링 정보에 기초하여, 단말들을 적어도 두개의 그룹으로 그룹화하는 단계; 제1 그룹의 구성 정보 및 그룹 내의 단말(들)의 채널 정보를 포함하는 클러스터 그룹 보고 메시지를 상기 CPU로 전송하는 단계; 상기 CPU로부터 상기 제1 그룹 내의 단말(들)에게 전송할 데이터의 1차 프리코딩(precoding)된 신호 수신 시 상기 1차 프리코딩된 신호를 미리 결정된 2차 프리코딩 방식으로 프리코딩하는 단계; 상기 제1 그룹에 속하지 않는 단말(들)의 데이터 수신 시, 상기 수신된 데이터의 1차 프리코딩, 2차 프리코딩을 하는 단계; 및 상기 2차 프리코딩된 신호를 대응하는 단말(들)에게 빔포밍하여 전송하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

밀리미터파 대역 셀-탈피 대규모 안테나 시스템에서 스케일러블 하이브리드 빔형성 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR SCALABLE HYBRID BEAMFORMING IN CELL-FREE MILLIMETER-WAVE MASSIVE MIMO SYSTEM}

본 발명은 간섭 제어 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 셀-탈피 대규모 안테나 시스템에서 트래픽 용량 향상을 위한 간섭 제어 및 협력 전송 기술에 관한 것이다.

정보통신 기술의 발전과 더불어 다양한 무선 통신 기술이 개발되고 있다. 대표적인 무선 통신 기술로 3GPP(3rd generation partnership project) 표준에서 규정된 LTE(long term evolution), NR(new radio) 등이 있다. LTE는 4G(4th Generation) 무선 통신 기술들 중에서 하나의 무선 통신 기술일 수 있고, NR은 5G(5th Generation) 무선 통신 기술들 중에서 하나의 무선 통신 기술일 수 있다.

4G 통신 시스템(예를 들어, LTE를 지원하는 통신 시스템)의 상용화 이후에 급증하는 무선 데이터의 처리를 위해, 4G 통신 시스템의 주파수 대역(예를 들어, 6GHz 이하의 주파수 대역)뿐만 아니라 4G 통신 시스템의 주파수 대역보다 높은 주파수 대역(예를 들어, 6GHz 이상의 주파수 대역)을 사용하는 5G 통신 시스템(예를 들어, NR을 지원하는 통신 시스템)이 고려되고 있다. 5G 통신 시스템은 eMBB(enhanced Mobile BroadBand), URLLC(Ultra-Reliable and Low Latency Communication) 및 mMTC(massive Machine Type Communication)을 지원할 수 있다. 5G 통신 시스템 이후의 6G 통신 시스템에 대한 논의가 진행되고 있다.

한편, 5G 이후에도 폭발적으로 증가하는 모바일 트래픽을 수용하기 위한 셀의 소형화와 밀집도의 증가로 단말 (User Equipment, UE)의 근접 위치에 수많은 전송 노드 (Access Point, AP)가 존재하는 셀의 고밀도화는 계속될 것으로 예상된다. 이러한 무선 커버리지 환경인 초고밀집 네트워크 (Ultra-dense Network, UDN)는 AP와 UE 간의 평균거리가 매우 가까워지므로 링크 성능이 개선되어 네트워크 용량을 더욱 증대시키는 반면에 근접한 셀간 심각한 간섭이 야기되는 제한 요소를 갖고 있다. 이로 인해 통신 시스템의 성능은 저하될 수 있다.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 밀리미터파 대역에서 클러스터 기반 하이브리드 빔형성 기반 셀-탈피 대규모 안테나 시스템에서의 빔형성 방법에 관한 것으로 사용자 단말에게 효율적인 고용량 서비스를 제공하는 장치 및 방법을 제공하는 데 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제1 실시예에 따른 액세스 포인트(access point, AP)의 데이터 전송 방법은 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU)와 공유된 클러스터링 정보에 기초하여, 단말들을 적어도 두개의 그룹으로 그룹화하는 단계; 제1 그룹의 구성 정보 및 그룹 내의 단말(들)의 채널 정보를 포함하는 클러스터 그룹 보고 메시지를 상기 CPU로 전송하는 단계; 상기 CPU로부터 상기 제1 그룹 내의 단말(들)에게 전송할 데이터의 1차 프리코딩(precoding)된 신호 수신 시 상기 1차 프리코딩된 신호를 미리 결정된 2차 프리코딩 방식으로 프리코딩하는 단계; 상기 제1 그룹에 속하지 않는 단말(들)의 데이터 수신 시, 상기 수신된 데이터의 1차 프리코딩, 2차 프리코딩을 하는 단계; 및 상기 2차 프리코딩된 신호를 대응하는 단말(들)에게 빔포밍하여 전송하는 단계를 포함할 수 있다.

본 출원에 의하면, 기존의 클러스터 기반 셀-탈피 대규모 안테나 시스템의 프론트홀 용량 한계 문제를 해결할 수 있고, 규모가변성(scalability)을 지원할 수 있다. CPU(central processing unit)는 각 단말의 채널 정보를 수집하여 중앙 집중식 부분 최소 평균 제곱 오차(minimum mean square error, MMSE)(centralized partial MMSE, CP-MMSE), 분산 부분 MMSE(distributed partial MMSE, DP-MMSE)를 적용하여 간섭을 제어할 수 있고, 통신 시스템의 성능은 향상될 수 있다.

도 1은 셀-탈피 대규모 안테나 시스템의 제1 실시예를 도시한 개념도이다.
도 2는 셀-탈피 대규모 안테나 시스템을 구성하는 통신 노드의 제1 실시예를 도시한 블록도이다.
도 3은 셀-탈피 대규모 안테나 시스템에서 중앙화 및 분산화의 결합 (combination of centralized and distributed, CCD) 컴바이닝/프리코딩 방법의 제1 실시예를 도시한 순서도이다.
도 4는 셀-탈피 대규모 안테나 시스템에서 분산화 결합(distributed joint, DJ) 컴바이닝/프리코딩 방법의 제1 실시예를 도시한 순서도이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는" 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

본 출원의 실시예들에서, "A 및 B 중에서 적어도 하나"는 "A 또는 B 중에서 적어도 하나" 또는 "A 및 B 중 하나 이상의 조합들 중에서 적어도 하나"를 의미할 수 있다. 또한, 본 출원의 실시예들에서, "A 및 B 중에서 하나 이상"은 "A 또는 B 중에서 하나 이상" 또는 "A 및 B 중 하나 이상의 조합들 중에서 하나 이상"을 의미할 수 있다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.

본 발명에 따른 실시예들이 적용되는 통신 시스템(communication system)이 설명될 것이다. 본 발명에 따른 실시예들이 적용되는 통신 시스템은 아래 설명된 내용에 한정되지 않으며, 본 발명에 따른 실시예들은 다양한 통신 시스템에 적용될 수 있다. 여기서, 통신 시스템은 통신 네트워크(network)와 동일한 의미로 사용될 수 있다.

실시예에서 "동작(예를 들어, 전송 동작)이 설정되는 것"은 "해당 동작을 위한 설정 정보(예를 들어, 정보 요소(information element), 파라미터)" 및/또는 "해당 동작의 수행을 지시하는 정보"가 시그널링 되는 것을 의미할 수 있다. "정보 요소(예를 들어, 파라미터)가 설정되는 것"은 해당 정보 요소가 시그널링 되는 것을 의미할 수 있다. 시그널링은 SI(system information) 시그널링(예를 들어, SIB(system information block) 및/또는 MIB(master information block)의 전송), RRC 시그널링(예를 들어, RRC 메시지, RRC 파라미터, 및/또는 상위계층 파라미터의 전송), MAC CE(control element) 시그널링(예를 들어, MAC 메시지 및/또는 MAC CE의 전송), 또는 PHY 시그널링(예를 들어, DCI(downlink control information), UCI(uplink control information), 및/또는 SCI(sidelink control information)의 전송) 중에서 적어도 하나일 수 있다.

도 1은 셀-탈피 대규모 안테나 시스템의 제1 실시예를 도시한 개념도이다.

도 1을 참조하면, 셀-탈피 대규모 안테나(cell-free massive antenna) 기술은 통신 시스템 내의 모든 사용자들에게 우수한 서비스를 균일하게 제공하기 위해 사용될 수 있다. 셀-탈피 대규모 안테나 기술은 셀-탈피 대규모 MIMO(multiple input multiple output) 기술을 의미할 수 있다. 통신 시스템은 5G 통신 시스템 및/또는 6G 통신 시스템을 의미할 수 있다. 셀-탈피 대규모 안테나 기술이 적용된 통신 시스템은 셀-탈피 대규모 안테나 시스템으로 지칭될 수 있다. 셀-탈피 대규모 안테나 시스템은 네트워크로 지칭될 수 있다. 셀-탈피 대규모 안테나 시스템에서 밀리미터파는 사용될 수 있다.

셀-탈피 대규모 안테나 시스템에서 복수의 액세스 포인트(access point, AP)들은 분산되어 배치될 수 있다. 복수의 AP들은 협력하여 데이터를 단말(들)에 전송할 수 있다. 상술한 동작에 의하면, 동일한 시간-주파수 자원을 사용하여 서비스가 제공되는 단말들 간의 간섭은 감소될 수 있고, 셀 경계에서 통신 성능이 저하되는 문제는 해소될 수 있다. 단말은 UE(user equipment)를 의미할 수 있다. AP는 TRP(transmission and reception point)를 의미할 수 있다. 복수의 AP들은 프론트홀(fronthaul)을 통해 CPU(central processing unit)에 연결될 수 있다. CPU는 복수의 AP들의 동작을 제어할 수 있다.

셀-탈피 대규모 안테나 시스템에서 RF(radio frequency) 대역의 아날로그 빔포밍과 기저대역의 디지털 프리코딩으로 구성된 하이브리드 빔포밍은 사용될 수 있다. 하이브리드 빔포밍이 사용되는 경우, 높은 경로 손실 문제는 해소될 수 있다. 셀-탈피 대규모 안테나 시스템의 성능은 주로 아날로그 빔포밍의 설계에 영향을 받을 수 있다. 이 경우, 아날로그 빔포밍을 적절하게 설계하는 것은 중요할 수 있다.

도 2는 셀-탈피 대규모 안테나 시스템을 구성하는 통신 노드의 제1 실시예를 도시한 블록도이다.

도 2를 참조하면, CPU, AP, 및 단말 각각은 통신 노드(200)로 지칭될 수 있다. 통신 노드(200)는 적어도 하나의 프로세서(210), 메모리(220) 및 네트워크와 연결되어 통신을 수행하는 송수신 장치(230)를 포함할 수 있다. 또한, 통신 노드(200)는 입력 인터페이스 장치(240), 출력 인터페이스 장치(250), 저장 장치(260) 등을 더 포함할 수 있다. 통신 노드(200)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus)(270)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.

다만, 통신 노드(200)에 포함된 각각의 구성요소들은 공통 버스(270)가 아니라, 프로세서(210)를 중심으로 개별 인터페이스 또는 개별 버스를 통하여 연결될 수도 있다. 예를 들어, 프로세서(210)는 메모리(220), 송수신 장치(230), 입력 인터페이스 장치(240), 출력 인터페이스 장치(250) 및 저장 장치(260) 중에서 적어도 하나와 전용 인터페이스를 통하여 연결될 수도 있다.

프로세서(210)는 메모리(220) 및 저장 장치(260) 중에서 적어도 하나에 저장된 프로그램 명령(program command)을 실행할 수 있다. 프로세서(210)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 실시예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(220) 및 저장 장치(260) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(220)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다.

5G 통신 시스템 이후에도 폭발적으로 증가하는 모바일 트래픽을 수용하기 위한 셀의 소형화와 밀집도의 증가로 단말(user equipment, UE)의 근접 위치에 수많은 전송 노드(access point, AP)가 존재하는 셀의 고밀도화는 계속될 수 있다. 이러한 무선 커버리지 환경인 초고밀집 네트워크(ultra-dense network, UDN)는 AP와 UE 간의 평균거리가 매우 가까워지므로 링크 성능이 개선되어 네트워크 용량을 더욱 증대시킬수 있다. 반면, UDN은 근접한 셀간 심각한 간섭이 야기되는 제한 요소를 갖을 수 있다.

셀-탈피 대규모 안테나 시스템(Cell-free Massive MIMO, CFmMIMO)은 다수의 AP들은 동일 시간-주파수 자원을 통해 다수의 UE들을 동시에 서비스함으로 주파수 및 에너지 효율을 획기적으로 향상시킬 수 있다. 또한, CFmMIMO는 셀룰러 네트워크 MIMO 기술과 대규모 MIMO(massive MIMO, mMIMO) 기술의 이점을 다 획득할 수 있어, 간섭의 효율적인 관리를 위해 AP들간의 협력 전송이 필수적인 UDN에 적합한 기술일 수 있다.

한편, CFmMIMO 시스템의 각 AP는 프론트홀(fronthaul) 네트워크를 통해 중앙처리장치(central processing unit, CPU)로 연결될 수 있고, 프론트홀 용량 제한으로 인해 협력 전송을 위해 CPU와 AP간 교환되는 정보량도 주요 이슈일 수 있다. CFmMIMO에서 각 AP는 컨주게이트(conjugate) 빔형성(beamforming)을 통해 협력하는 분산화 프리코딩(distributed precoding)인 반면, CPU에서 각 AP로부터 수집한 글로벌 순시 채널정보(Channel State Information, CSI)를 이용한 제로-포싱 (Zero-forcing)과 같이 중앙화 프리코딩(centralized precoding)도 적용할 수 있다, 가능하다. 일반적으로 중앙화 프리코딩이 분산화 프리코딩에 비해 성능이 우수할 수 있다. 반면, 중앙화 프리코딩은 UE 수가 증가할수록 프론트홀을 통해 과도한 정보를 교환해야 하므로 시스템의 규모가변성 (scalability)을 지원하지 못할 수 있다.

밀리미터(millimeter-wave, mmWave) 대역의 넓은 대역폭을 활용하는 밀리미터파 대역 기술은 mMIMO와 결합하여 주파수 효율(spectral efficiency)을 향상시킬 수 있다. 특히 AP가 조밀하게 분산 배치되어 협력 통신이 가능한 CFmMIMO 시스템으로의 적용은 밀리미터파 대역의 제한적인 통신 범위를 고려할 때 매우 유용한 기술일 수 있다. 밀리미터파 대역 기술은 높은 전력 소비 레벨과 높은 생산 비용이 요구되므로 대규모 안테나 구조를 완전-디지털(fully-digital)로 구현하기에는 어려움이 있을 수 있다. 일반적으로 하이브리드 디지털-아날로그 신호처리 구조를 지향할 수 있다. 하이브리드 빔형성기(hybrid beamformer)는 많은 수의 안테나 어레이가 아날로그 빔형성기를 통해 제한된 수의 RF 체인에 연결되고, RF 체인 출력단에 낮은 차원의 기저대역 디지털 빔형성기를 사용하는 구조일 수 있다. 디지털 빔형성기는 아날로그 빔형성을 통해 생성되는 유효 채널 값을 활용하여 디지털 빔형성을 위한 기저대역 신호처리를 수행할 수 있다.

다음으로, 하이브리드 빔형성 CFmMIMO 시스템에 대해 설명이 될 것이다. 5G/B5G를 위한 주요 기술인 네트워크 고밀화, mMIMO와 밀리미터파 대역의 하이브리드 빔형성 기반 CFmMIMO 시스템 구조로 구현될 수 있다.

TDD 모드의 하이브리드 빔형성 CFmMIMO 시스템의 동작 단계는 먼저 아날로그 빔형성기를 설계, 클러스터링 등을 수행하는 large-scale training 구간과, 매 coherence interval에서 수행되는 상향링크 파일럿을 통한 훈련단계에서 유효채널을 추정하고 상향링크 데이터 전송 및 하향링크 디지털 빔형성을 수행하는 단계를 포함할 수 있다. 본 발명은 각기

개의 안테나와

개의 RF 체인을 장착한

개의 AP가 해당 지역에 분산 배치되어 CPU와 연결되어

명의 단일 안테나 UE와 협력 통신을 수행하는 하이브리드 빔형성 기반 셀-탈피 대규모 안테나 시스템을 가정한다.

먼저

는 AP

과 UE

간의 (순시) 채널 벡터이며 코히어런트 블록내에서 상관성을 갖는 Rayleigh 페이딩 분포의 독립적인 원소이며,

은 공간 상관 행렬이다. AP는 최대

개의 아날로그 빔을 생성할 수 있고, 각 빔은 적합한 User selection 알고리즘에 의해 선택된 UE에 맞추어 빔형성 하며, 동일 AP의 서로 다른 빔은 서로 다른 UE에 빔형성 하도록 한다. 아날로그 빔형성은 훈련단계 이전 large-scale training 구간 설계된다고 가정한다. 공간 공분산 행렬

의 주요 고유벡터(dominant eigen-vector)로부터 아날로그 빔을 도출한다. AP

의 아날로그 빔형성 행렬을

라 하고, 아날로그 빔형성에 의한 UE

의 유효채널 (effective channel)을

라 한다.

채널 추정

상향링크 파일럿 훈련단계에서 유효 채널에 대한 채널 추정을 수행한다. UE

에 할당된 길이

인 파일럿 시퀀스를

(

)라 하면, 상향링크 파일럿 매칭된 수신신호는 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다.

는 UE

와 동일한 파일럿 시퀀스를 사용하는 UE 인덱스 집합이고,

는 잡음으로, 평균 0, 분산

은 복소수 가우시안 분포(complex Gaussian distribution)

를 갖다. 잡음은

로 표기한다. 이하, 수학식에서 동일하게 적용된다.

의 MMSE 채널 추정치는 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.

여기서,

,

이다.

MMSE 채널 추정 벡터는

의 분포를 가지는데

는 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다.

채널 추정 오류를

라 하면 채널은

로 분할되며, 채널 오류는

와

에 통계적으로 독립적일 수 있다. 또한, 채널 오류 상관 행렬

은 수학식 4와 같이 표현될 수 있다.

채널 오류 상관 행렬

은 프리코딩 벡터에 반영되어 성능에 영향을 미칠 수 있다.

상향링크 데이터 전송

상향링크로 AP

에서 수신한 데이터 신호

는 수학식 5와 같이 나타낼 수 있다.

여기서,

는 전력

로 전송하는 UE

의 전송신호,

는 잡음이다.

수신된

를 적절히 컴바이닝(combining)하여

를 추정할 수 있다. AP

이 UE

에 할당된 컴바이닝 벡터를

하고,

의 추정치를

라 한다.

CFmM 시스템에서 AP간 협력 수준에 따라, 중앙화 컴바이닝(centralized combining)과 분산화 컴바이닝(distributed combining)으로 나눌 수 있다.

1) 중앙 컴바이닝

모든 AP

은 수신된 데이터 신호

를 CPU로 전달할 수 있고, CPU는 완전히 중앙화된 방식으로 채널 추정과 데이터 검출할 수 있다. AP에서 로컬하게(locally) 신호처리를 하지 않기 때문에, CPU에 수집된 데이터 신호는 수학식 6과 같이 표현할 수 있다.

여기서,

,

이다.

CPU에서 수집한 글로벌 채널 추정 값

에 기반하여, CPU는 UE

에 대해 적합한 컴바이닝 벡터

를 선택하여 UE

가 전송한 데이터를 수학식 7과 같이 추정할 수 있다.

MMSE 채널 추정을 사용할 경우, UE

의 달성 가능한 주파수 효율(achievable SE)은 수학식 8과 같이 나타낼 수 있다.

여기서, 순시 유효 신호대간섭잡음비(SINR)는 수학식 9와 같이 나타낼 수 있다.이,

이며,

는 수학식 4로부터 얻을 수 있다.

여기서, 만약 중앙화 최소 평균 제곱 오차(centralized minimum mean-squared error, C-MMSE) 컴바이닝을 적용한다면,

를 만족하는 C-MMSE 컴바이닝 벡터는 수학식 10과 같이 나타낼 수 있다.

2) 분산화 컴바이닝

각 AP

은 자신의 로컬 채널 추정 값 만을 사용하여 데이터의 로컬 컴바이닝 벡터

를 구한 후,

의 로컬 추정 값을 수학식 11과 같이 계산할 수 있다.

모든 AP의 로컬 추정 값

은 CPU에 전달되어, UE

데이터의 최종 추정치

를 수학식 12와 같이 구할 수 있다.

CPU는 채널 정보를 알 수 없고 UE

의 달성 가능한 상향링크 주파수 효율은 수학식 13과 같이 정의할 수 있다.

여기서,

은 수학식 14와 같이 나타낼 수 있다.

만약 각 AP 별로 분산되어 로컬 MMSE(local MMSE, L-MMSE) 컴바이닝을 적용한다면,

를 만족하는 AP

의 L-MMSE 컴바이닝 벡터는 수학식 15와 같이 나타낼 수 있다.

하향링크 데이터 전송

AP

로부터 UE

로 데이터 전송을 위한 프리코딩 벡터를

라 하면, UE

가 수신하는 신호를 수학식 16과 같이 나타낼 수 있다.

여기서,

는 잡음,

는 UE

에게 전송되는 독립적인 데이터 신호(즉,

),

은 통합 프리코딩 벡터이다.

일반적으로 통합 프리코딩 벡터

는 수학식 17과 같이 표현할 수 있다.

여기서,

는 전송 시의 공간 방향을 결정할 수 있고,

을 만족할 수 있고,

는 UE

에게 할당된 송신 전력이다.

UE

의 달성 가능한 상향링크 주파수 효율은 수학식 18과 같이 나타낼 수 있다.

여기서, UE

의 유효 SINR

은 수학식 19와 같이 나타낼 수 있다.

상하향 듀얼리티

상향링크 주파수 효율은 해당 UE의 컴바이닝 벡터만 영향을 미치지만, 하향링크 프리코딩은 상향링크와 달리 모든 UE의 프리코딩 벡터

를 고려한 공동 최적화 과정이 필요하여 매우 복잡할 수 있다. 대신에 CFmMIMO 시스템의 상하향 듀얼리티를 활용하여 휴리스틱 솔루션을 얻을 수 있다. 상향링크의 컴바이닝 벡터를

, 전력을

라 하면, 정규화된 프리코딩 벡터를 수학식 20과 나타낼 수 있다. 또한, 하향링크 SINR은 수학식 14로부터 수학식 21를 만족하는 하향링크 전력 제어 정책

이 존재할 수 있다.

규모가변성(scalability)

CFmMIMO 시스템은 원래 모든 AP가 동시에 모든 UE를 서비스하는 기술이므로 시스템의 규모가변성을 지원하지 않을 수 있다. 또한 상기의 C-MMSE 컴바이닝은 CPU가 모든 AP로부터 모든 UE의 채널 정보를 수집해야 한다. 상하향 듀얼리티에 의해 프리코딩을 할 때도 CPU는 모든 UE의 신호를 모든 AP에 전달해야 하므로,

의 증가에 따른 복잡도는 규모가변성을 지원하지 못할 수 있다. 한편, 하나의 UE를 서비스하는데 20% 이하의 AP만이 참여할 수 있다. 실제 해당 UE에 영향을 미치는 간섭은 시스템의 모든 UE가 아니라 단지 일부 UE들에 의해 생성된다고 간주할 수 있다. 또한. CPU에서 실제 서비스할 수 없는 UE 데이터를 포함한 모든 UE 데이터를 AP에 전달하는 것은 용량 한계를 갖는 프론트홀에 더욱 심각한 부하를 발생시킬 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 AP, UE를 여러 개의 클러스터로 나누어 클러스터 별로 CFmM이 적용될 수 있다. 예를 들면, k-means 클러스터링 알고리즘 기반의 비-중첩(non-overlapping) 클러스터링 방법, dynamic cooperation clustering (DCC) 기반의 중첩(overlapping) 클러스터링 방법이 적용될 수 있다. 이때, k-means 클러스터링 알고리즘 기반의 비-중첩(non-overlapping) 클러스터링 방법이 이용되면, AP와 UE를 비-중첩 클러스터로 분할할 수 있다. CFmMIMO 시스템의 프론트홀 용량 한계 문제를 해결하고 규모가변성을 지원하기 위하여, 클러스터 기반 CFmMIMO 시스템이 고려될 수 있다.

다음으로, 하이브리드 빔형성 기반 CFmMIMO 시스템의 규모가변성을 지원하는 중앙화 및 분산화 컴바이닝/프리코딩을 조합한 기법과 분산화 컴바이닝/프리코딩 방법이 설명될 것이다. 이때, CFmMIMO 시스템의 실제 구현 가능성을 높이기 위해 규모가변성이 보장될 수 있다.

네트워크 내의

개 활성화된 UE 중에서, AP

이 서비스하는 UE 인덱스 집합을

라 하면,

은

로 표현될 수 있다. 여기서,

의

-번째 대각선 원소는 AP

의

-번째 아날로그 빔을 통해 UE

의 신호가 송수신될 경우

, 그렇지 않은 경우

이 될 수 있다. AP

이 서비스하는 UE 개수

은

의 증가와 상관없이 미리 정해진 유한한 값(예를 들어,

) 일 수 있다. 이러한 클러스터 정보

은 AP

과 CPU가 공유할 수 있다. 클러스터 기반 하이브리드 빔형성 CFmMIMO 시스템에서 UE

의 글로벌 채널은

로 표현할 수 있다. 여기서,

는 블록 대각선 행렬일 수 있고, 이를 적용하면, UE

의 신호 검출은 수학식 7과 다르게 수학식 22로 표현할 수 있고,

를 만족하는 AP들은 신호 검출에 참여할 수 있다. 이때의 클러스터 기반 중앙화 MMSE 컴바이닝 벡터

는 수학식 10과 다르게 수학식 23과 같이 나타낼 수 있다.

채널 상태가 좋다면 중앙화 MMSE 컴바이닝 대신에 중앙화 ZF 컴바이닝을 고려할 수도 있다. 그러나 이러한 중앙화 방식은 컴바이닝을 위한 글로벌 채널 정보를 수집하고 계산해야 하므로 복잡도와 프론트홀 용량 부담이 심각할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 완전히 분산화하여 협력적으로 간섭을 억제할 수 있는 로컬 ZF 컴바이닝 방식인 부분-파일럿 제로-포싱(partial-pilot ZF, PP-ZF)이 사용될 수 있다. PP-ZF 컴바이닝은 각 AP가 전체

개의 UE들을 채널이득에 따라 두 그룹으로 나누어, 채널 이득이 강한 UE 그룹의 UE들에게 완전-파일럿 제로-포싱 (full-pilot ZF) 컴바이닝을 사용하여 간섭을 억제하고 채널 상태가 좋지 않은 UE 그룹은 MR 컴바이닝을 할 수 있다. PP-ZF 컴바이닝은 오직 강한 UE들만의 부분적인 간섭을 억제하는 비용으로 더 높은 배열 이득(array gain)을 얻을 수 있다. 그러나 AP간에 정보를 공유하지 않고 각 AP에서 획득한 정보만으로 빔형성을 하므로 간섭 억제에 한계가 있을 수 있다. 또한, 각 AP가 전체

개의 UE들을 서비스해야 하므로

의 증가에 따라 복잡도가 증가할 수 있고, 프론트홀의 부담이 가중될 수 있고, 규모가변성이 보장되지 않을 수 있다.

상기의 클러스터 기반 CFmMIMO 시스템의 프론트홀 용량 한계 문제가 해결될 수 있고, 규모가변성이 지원되는 방법이 필요할 수 있다. 이를 위해, AP가 서비스하는 클러스터 내의 UE가 두 그룹으로 구분되고, 각 그룹에 적합한 컴바이닝/프리코딩을 통해 결합적으로 협력 통신을 가능하게 하는 두 가지 디지털 빔형성 방법이 고려될 수 있다.

클러스터 내 그룹화

먼저, 클러스터의 UE 그룹화가 설명이 될 것이다.

각 AP

의 클러스터

내의 UE들은 두 개의 서로소 부분집합(disjoint subsets)

과

으로 분할될 수 있다.

는 유효채널이득이 강한 UE 집합일 수 있고,

은 유효채널이득이 약한 UE 집합일 수 있다. 즉,

,

일 수 있다. 그룹화 실시예를 살펴보면, AP

에서 측정하는 UE

의 유효채널이득은

로 나타낼 수 있다. 강한 UE 그룹

은 AP의 아날로그 빔에 할당된

개의 UE들로 구성될 수 있고, 약한 UE 그룹

는

로 구성될 수 있다. 또한, 강한 UE 그룹은

또는

로 표현할 수 있고, 약한 UE 그룹은

또는

로 표현할 수 있다. 여기서,

은 블록 대각선 행렬을 표현할 수 있다. 각 AP의 그룹화 정보는 CPU와 공유할 수 있다.

방식 1. 중앙화 및 분산화의 결합(Combination of centralized and distributed, CCD) 컴바이닝/프리코딩 기법

CCD 컴바이닝/프리코딩 기법은 강한 UE 그룹

에 속하는 UE(들)과 약한 UE 그룹

에 속한 UE(들)에 대해 각 그룹에 적합한 서로 다른 빔형성 방식을 적용할 수 있다.

먼저, 강한 UE 그룹

이 설명이 될 것이다.

강한 UE에 미치는 간섭은 그 UE를 서비스하는 AP들에 의해 부분적으로 서비스 받는 강한 UE들이다. 다시 말하면, UE

를 서비스하는 AP가 동시에 다른 UE

를 서비스하는 경우 UE

신호는 UE

에게 간섭일 수 있다. 이러한 간섭은 시스템 성능의 열화를 초래할 수 있으므로, CPU는 강한 UE의 채널 정보를 수집하여 AP 간 협력을 통해 간섭을 억제할 수 있다. 강한 UE

를 서비스하는 AP들에 의해 부분적으로 서비스 받는 다른 강한 UE 들의 집합은 수학식 24와 같이 표현할 수 있다.

AP

이 UE

를 서비스하는지 여부는

의해 표현될 수 있고,

이면

이므로 AP

은 UE

를 서비스하지 않게 될 수 있다. CPU는 채널 추정치

를 계산할 필요가 없을 수 있다. 따라서, CPU는 UE

에 간섭으로 영향을 미치는

의 UE들만 활용하여 CP-MMSE 컴바이닝을 수학식 25을 적용하여 수행할 수 있다.

UE

의 데이터 신호는 CPU에서

로 복호할 수 있다. 반면, 약한 UE 그룹

에 속한 UE는 MR 컴바이닝이 적용될 수 있다. AP

은 UE

의 컴바이닝 벡터

를 적용하여 데이터의 로컬 추정치

를 구할 수 있다. 구해진 데이터 추정치 {

}는 CPU로 전송될 수 있고, CPU는 모든 AP에서 받은 로컬 데이터 추정치로부터 최종 데이터 복호

를 수행할 수 있다.

AP

은 수학식 20의 상하향 듀얼리티를 적용하여 정규화된 프리코딩 벡터를 사용하여 하향링크 프리코딩을 수행할 수 있다. CPU는 수학식 24의 UE

를 위한 상향링크 CP-MMSE 컴바이닝 벡터

를 사용하여 하향링크 CP-MMSE 프리코딩 벡터를 수학식 26과 같이 구할 수 있다.

프리코딩된 UE

의

신호는 내의 UE 신호와 합성되어 수학식 27과 같이 합성된 신호를 생성할 수 있다. 생성된 합성 신호는 프론트홀을 통하여 AP

으로 전송될 수 있다.

반면, 약한 UE

의 MR 프리코딩 벡터는 상기 MR 컴바이닝 벡터

로부터 수학식 28과 같이 구성할 수 있다.

UE

의 데이터 신호는 그대로 AP

에 전달되어 상기 MR 컴바이닝 벡터

에 의해 프리코딩되고,

의 모든 구성원의 합성된 신호

는 수학식 27과 합하여 AP

의 하향링크 전송 신호는 수학식 29와 같이 구성되어 송신될 수 있다.

상기 CCD 컴바이닝/프리코딩 방법은 강한 간섭을 초래할 수 있는 UE 신호를 CPU에서 협력 전송을 통해 간섭을 제어할 수 있고, 약한 UE 신호를 로컬 AP에서 협력 전송할 수 있다. 따라서, 상기 CCD 컴바이닝/프리코딩 방법은 성능을 향상시키고 프론트 부담을 경감시킬 수 있다. 또한,

에 의해 AP

에서 서비스하는 UE 개수는 전체 UE 개수(

)의 증가에 상관없이 유한하므로, 상기 CCD 컴바이닝/프리코딩 방법은 시스템의 규모가변성(scalability)을 지원할 수 있다.

다음으로, 디지털 컴바이닝 및 프리코딩에 대해 중앙화 및 분산화의 결합 방법의 동작이 설명될 것이다.

도 3은 셀-탈피 대규모 안테나 시스템에서 중앙화 및 분산화의 결합 (combination of centralized and distributed, CCD) 컴바이닝/프리코딩 방법의 제1 실시예를 도시한 순서도이다.

도 3을 참조하면, 셀-탈피 대규모 안테나 시스템에서 CCD 컴바이닝/프리코딩 방법은 강한 UE 그룹에 속한 단말(들)과 약한 그룹에 속한 단말(들)에 대해서 각 그룹에 적합한 서로 다른 빔형성 방식을 적용할 수 있다. 셀-탈피 대규모 안테나 시스템은 CPU(310), AP(320), 및 UE(330)을 포함할 수 있다. 상기 CPU(310)는 도 1에 도시된 CPU일 수 있고, 상기 AP는 도 1에 도시된 AP일 수 있고, 상기 UE(330)은 도 1에 도시된 단말일 수 있다.

단계 S300에서, 상기 CPU(310) 및 상기 AP(320)은 클러스터링 정보를 공유할 수 있다. 또한, 상기 CPU(310)는 상기 AP의 클러스터 내의 UE들을 그룹화하는 그룹 설정 정보를 상기 AP(320)에게 전송할 수 있다. 상기 그룹 설정 정보는 UE 그룹의 개수, 그룹을 구분하기 위한 조건, 보고할 그룹 정보 등을 포함할 수 있다.

단계 S310에서, 상기 AP(320)는 그룹 설정 정보에 기초하여, 상기 AP(320)의 클러스터 내의 UE들을 적어도 두개의 그룹으로 그룹화할 수 있다. 여기서, 그룹 설정 정보는 상기 CPU(310)에 의해 설정 또는 사전에 정의될 수 있다. 상기 그룹 설정 정보가 상기 CPU(310)에 의해 설정되지 않은 경우, 상기 AP(320)의 클러스터 내의 UE들은 유효채널이득을 기반으로 상위 몇 개 또는 상위 몇 %를 강한 UE 그룹으로, 나머지 UE들을 약한 UE 그룹으로 그룹화할 수 있다.

단계 S320에서, 상기 AP(320)는 생성된 상기 강한 UE 그룹의 구성 정보 및 그룹 내의 단말(들)의 채널 정보를 포함하는 클러스터 그룹 보고 메시지를 상기 CPU(310)에게 전송할 수 있다. 상기 채널 정보는 상기 단말(330)로부터 수신된 참조 신호(reference signal)을 이용하여 생성될 수 있다. 여기서, 참조 신호는 복조 참조 신호(demodulation reference signal, DMRS), 위상 추적 참조 신호(phase tracking reference signal, PTRS), 사운딩 참조 신호(sounding reference signal, SRS) 등을 포함할 수 있다.

단계 S330 내지 단계 S340에서, 상기 CPU(310)는 상기 AP(320)로부터 수신한 강한 UE 그룹에 대해 CP-MMSE 컴바이닝 벡터를 도출할 수 있고, 상기 강한 UE 그룹에 속한 UE 들 각각에 대해 CP-MMSE 프리코딩을 수행할 수 있다.

단계 S350 내지 단계 S360에서, 상기 CPU(310)는 상기 강한 UE 그룹에 속한 UE 들 각각의 프리코딩된 신호를 상기 AP(320)에게 전송할 수 있고, 약한 그룹에 속한 UE 들 각각의 데이터 신호를 전송할 수 있다.

단계 S370에서, 상기 AP(들)(320)는 약한 그룹에 속한 각각의 UE에 대해 최대 비율(maximum ratio, MR) 프리코딩을 수행할 수 있다.

단계 S380에서, 상기 UE(330)는 상기 단계 350에서 수신된 상기 강한 UE 그룹에 속한 UE 들 각각의 프리코딩된 신호와 상기 단계 370에서 약한 그룹에 속한 각각의 UE에 대해 최대 비율(maximum ratio, MR) 프리코딩된 신호에 대해 아날로그 프리코딩된 신호를 대응하는 상기 단말(330)에게 빔포밍하여 전송할 수 있다. 상기 아날로그 프리코딩은 미리 결정된 프리코딩일 수 있다.

단계 S390에서, 상기 UE(330)는 수신된 프리코딩된 신호를 복호할 수 있다.

방식 2. 분산화 결합(Distributed joint, DJ) 컴바이닝/프리코딩 기법

DJ 컴바이닝/프리코딩은 분산된 로컬 AP에서 디지털 빔형성을 수행할 수 있다. 상기 방식 1과 같이 상기 UE 그룹화를 적용할 수 있고, 강한 UE 그룹

에 속한 UE는 분산화 MMSE 컴바이닝/프리코딩이 적용될 수 있고, 약한 UE 그룹

에 속한 UE는 MR 컴바이닝/프리코딩을 적용할 수 있다.

클러스터 기반 분산화 컴바이닝 경우, AP

은 다른 AP에서 구한 채널 추정치를 사용하지 않고 로컬 채널 추정치

만을 활용하여 로컬 MMSE 컴바이닝 벡터를 계산할 수 있다. 강한 UE 그룹

에 속한 UE

를 위해 로컬 채널 추정치

} 만을 이용하여 MMSE 컴바이닝 벡터

를 수학식 30과 같이 계산할 수 있다. AP

의 강한 그룹

에 속한 UE만이 고려될 수 있으므로, 분산화 부분적 MMSE(distributed partial MMSE, DP-MMSE) 컴바이닝으로 지칭될 수 있다.

AP

에서 UE

의 로컬 데이터 추정치는

로 나타낼 수 있다. AP

은 약한 UE 그룹

에 속한 UE에 MR 컴바이닝을 적용할 수 있고, 상기 방식 1과 동일하게 MR 컴바이닝 벡터

를 적용하여 데이터의 로컬 추정치

를 구할 수 있다. AP

는 두 그룹의 로컬 데이터 추정치 {

}를 CPU로 전송할 수 있다. CPU는 모든 AP로부터 수신된 로컬 데이터 추정치를 이용하여 최종 데이터 복호

를 수행할 수 있다.

AP

의 하향링크 프리코딩은 수학식 20의 상하향 듀얼리티를 적용하여 정규화된 프리코딩 벡터를 사용하는데 UE

신호는 수학식 30의 DP-MMSE 컴바이닝 벡터

로부터 DP-MMSE 프리코딩 벡터

를 적용할 수 있다. DP-MMSE 프리코딩 벡터

는 수학식 31과 같이 표현될 수 있다.

약한 UE

의 MR 프리코딩 벡터는 MR 컴바이닝 벡터

로부터 수학식 32와 같이 구성될 수 있다.

AP

의 하향링크 전송 신호는 합성 신호

으로 수학식 33과 같이 나타낼 수 있다.

DJ 컴바이닝/프리코딩은 PP-ZF 방식과 달리

에 DP-MMSE 컴바이닝/프리코딩이 적용될 수 있다. 또한, 클러스터

내의 UE들을 그룹화하여 AP

이 서비스하는 UE 개수가 보다 크지 않고 총 UE 개수

의 증가에 독립적이므로 규모가변성이 지원될 수 있다.

다음으로, 디지털 컴바이닝 및 프리코딩에 대해 분산화 결합 방법의 동작이 설명될 것이다.

도 4는 셀-탈피 대규모 안테나 시스템에서 분산화 결합(distributed joint, DJ) 컴바이닝/프리코딩 방법의 제1 실시예를 도시한 순서도이다.

도 4를 참조하면, 셀-탈피 대규모 안테나 시스템에서 DJ 컴바이닝/프리코딩 방법은 분산된 로컬 AP에서 디지털 빔형성을 수행하는 방법일 수 있다. 상기 AP(420) 클러스터 내의 UE들에 대해서 도 3에 도시한 바와 같이 UE 그룹화가 적용될 수 있다. 강한 UE 그룹에 속한 UE들에 대해 분산화 MMSE 컴바이닝/프리코딩이 적용될 수 있고, 약한 그룹에 속한 UE들에 대해 MR 컴바이닝/프리코딩이 적용이 적용될 수 있다. 셀-탈피 대규모 안테나 시스템은 CPU(410), AP(420), 및 UE(430)을 포함할 수 있다. CPU(410)는 도 1에 도시된 CPU일 수 있고, 상기 AP(들)은 도 1에 도시된 AP(들)일 수 있고, 상기 UE(들)(430)은 도 1에 도시된 단말일 수 있다.

단계 S400에서, 상기 CPU(410) 및 상기 AP(420)은 클러스터링 정보를 공유할 수 있다. 또한, 상기 CPU(410)는 상기 AP(420) 클러스터 내의 UE들을 그룹화하는 그룹 설정 정보를 상기 AP(420)에게 전송할 수 있다. 상기 그룹 설정 정보는 UE 그룹의 개수, 그룹을 구분하기 위한 조건, 보고할 그룹 정보 등을 포함할 수 있다.

단계 410에서, 상기 AP(420)는 그룹 설정 정보에 기초하여, 상기 AP(420)의 클러스터 내의 UE들을 적어도 두개의 그룹으로 그룹화할 수 있다. 여기서, 그룹 설정 정보는 상기 CPU(410)에 의해 설정 또는 사전에 정의될 수 있다. 상기 그룹 설정 정보가 상기 CPU(410)에 의해 설정되지 않은 경우, 상기 AP(420)의 클러스터 내의 UE들은 유효채널이득을 기반으로 상위 몇 개 또는 상위 몇 %를 강한 UE 그룹으로, 나머지 UE들을 약한 UE 그룹으로 그룹화할 수 있다.

단계 S420에서, 상기 AP(420)은 상기 강한 UE 그룹에 속한 UE들에 대해서 DP-MMSE 컴바이닝 벡터 및 상기 약한 UE 그룹에 속한 UE들에 대해서 MR 컴바이닝 벡터를 도출할 수 있다. 상기(420)은 다른 AP에서 구한 채널 추정치를 사용하지 않고, 로컬 채널 추정치만을 이용하여 로컬 컴바이닝 벡터를 계산할 수 있다. 이때, 상기(420)은 상기 단말(330)로부터 수신된 참조 신호(reference signal)을 이용하여 채널 추정치를 계산할 수 있다. 상기 참조 신호는 복조 참조 신호(demodulation reference signal, DMRS), 위상 추적 참조 신호(phase tracking reference signal, PTRS), 사운딩 참조 신호(sounding reference signal, SRS) 등을 포함할 수 있다.

단계 S430에서, 상기 CP(410)는 모든 데이터 신호를 상기 AP(들)(420)에게 전송할 수 있다.

단계 S440에서, 상기 AP(420)는 상기 강한 UE 그룹에 속한 UE들에 대해서 DP-MMSE 프리코딩을 수행할 수 있고, 상기 약한 UE 그룹에 속한 UE들에 대해서 MR 프리코딩을 수행할 수 있다.

단계 S450에서, 상기 AP(420)은 아날로그 프리코딩을 통해 프리코딩된 합성 신호를 대응하는 상기 단말(430)에게 빔포밍하여 전송할 수 있다. 상기 아날로그 프리코딩은 미리 결정된 프리코딩일 수 있다.

단계 S460에서, 수신된 합성 신호에 기초하여, 상기 UE(430)는 수신된 신호를 복호할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 방법의 동작은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드로서 구현하는 것이 가능하다.　컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의해 읽혀질 수 있는 정보가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다.　또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산 방식으로 컴퓨터로 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.

또한,　컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 롬(rom),　램(ram),　플래시 메모리(flash memory)　등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다.　프로그램 명령은 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter)　등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다.

본 발명의 일부 측면들은 장치의 문맥에서 설명되었으나,　그것은 상응하는 방법에 따른 설명 또한 나타낼 수 있고,　여기서 블록 또는 장치는 방법 단계 또는 방법 단계의 특징에 상응한다.　유사하게,　방법의 문맥에서 설명된 측면들은 또한 상응하는 블록 또는 아이템 또는 상응하는 장치의 특징으로 나타낼 수 있다.　방법 단계들의 몇몇 또는 전부는 예를 들어,　마이크로프로세서,　프로그램 가능한 컴퓨터 또는 전자 회로와 같은 하드웨어 장치에 의해(또는 이용하여)　수행될 수 있다.　몇몇의 실시 예에서,　가장 중요한 방법 단계들의 적어도 하나 이상은 이와 같은 장치에 의해 수행될 수 있다.

실시 예들에서,　프로그램 가능한 로직 장치(예를 들어,　필드 프로그래머블 게이트 어레이)가 여기서 설명된 방법들의 기능의 일부 또는 전부를 수행하기 위해 사용될 수 있다.　실시 예들에서,　필드 프로그래머블 게이트 어레이(field-programmable gate array)는 여기서 설명된 방법들 중 하나를 수행하기 위한 마이크로프로세서(microprocessor)와 함께 작동할 수 있다.　일반적으로,　방법들은 어떤 하드웨어 장치에 의해 수행되는 것이 바람직하다.

이상 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만,　해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims

액세스 포인트(access point, AP)에서 데이터 전송 방법에 있어서,
중앙 처리 장치(central processing unit, CPU)와 공유된 클러스터링 정보에 기초하여, 단말들을 적어도 두개의 그룹으로 그룹화하는 단계;
제1 그룹의 구성 정보 및 그룹 내의 단말(들)의 채널 정보를 포함하는 클러스터 그룹 보고 메시지를 상기 CPU로 전송하는 단계;
상기 CPU로부터 상기 제1 그룹 내의 단말(들)에게 전송할 데이터의 1차 프리코딩(precoding)된 신호 수신 시 상기 1차 프리코딩된 신호를 미리 결정된 2차 프리코딩 방식으로 프리코딩하는 단계;
상기 제1 그룹에 속하지 않는 단말(들)의 데이터 수신 시, 상기 수신된 데이터의 1차 프리코딩, 2차 프리코딩을 하는 단계; 및
상기 2차 프리코딩된 신호를 대응하는 단말(들)에게 빔포밍하여 전송하는 단계를 포함하는,
액세스 포인트의 데이터 전송 방법.