KR20230112455A

KR20230112455A - 무선 통신 시스템에서 송신단의 비선형성을 보상하기 위한 비선형성 상태 정보 전송 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20230112455A
Application number: KR1020220008729A
Authority: KR
Inventors: 이상호; 김서욱; 박승일; 박요섭; 서봉성; 장현덕
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2022-01-20
Filing date: 2022-01-20
Publication date: 2023-07-27
Also published as: WO2023140641A1; US20230268943A1

Abstract

본 개시는 LTE와 같은 4G 통신 시스템 이후 보다 높은 데이터 전송률을 지원하기 위한 5G 또는 6G 통신 시스템에 관련된 것이다. 무선 통신 시스템에서 데이터를 전송하는 송신단에 의해 수행되는 방법이 제공된다. 상기 방법은 상기 송신단에서 전송되는 신호의 전송 전력의 비선형성이 변경됨을 감지하는 단계; 상기 변경된 비선형성에 상응하는 비선형성 상태 지시자를 수신단으로 전송하는 단계; 및 상기 비선형성 상태 지시자에 따라 상기 수신단으로 데이터를 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

무선 통신 시스템에서 송신단의 비선형성을 보상하기 위한 비선형성 상태 정보 전송 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR TRANSMITTING NON-LINEAR STATE INFORMATION FOR COMPENSATING NON-LINEARITY OF TRANSMITTER IN WIRELESS COMMUNICATION SYSTEM}

본 발명은 무선 통신 시스템에 대한 것으로, 보다 구체적으로 6세대 이동통신 (6G) 시스템에서 기지국 및 단말의 효율적인 데이터 전송을 위한 하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

무선 통신 세대를 거듭하면서 발전한 과정을 돌아보면 음성, 멀티미디어, 데이터 등 주로 인간 대상의 서비스를 위한 기술이 개발되어 왔다. 5G (5th-generation) 통신 시스템 상용화 이후 폭발적인 증가 추세에 있는 커넥티드 기기들이 통신 네트워크에 연결될 것으로 전망되고 있다. 네트워크에 연결된 사물의 예로는 차량, 로봇, 드론, 가전제품, 디스플레이, 각종 인프라에 설치된 스마트 센서, 건설기계, 공장 장비 등이 있을 수 있다. 모바일 기기는 증강현실 안경, 가상현실 헤드셋, 홀로그램 기기 등 다양한 폼팩터로 진화할 것으로 예상된다. 6G (6th-generation) 시대에는 수천억 개의 기기 및 사물을 연결하여 다양한 서비스를 제공하기 위해, 개선된 6G 통신 시스템을 개발하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 이러한 이유로, 6G 통신 시스템은 5G 통신 이후 (Beyond 5G) 시스템이라 불리어지고 있다.

2030년쯤 실현될 것으로 예측되는 6G 통신 시스템에서 최대 전송 속도는 테라 (즉, 1,000기가) bps, 무선 지연시간은 100마이크로초(μsec) 이다. 즉, 5G 통신 시스템대비 6G 통신 시스템에서의 전송 속도는 50배 빨라지고 무선 지연시간은 10분의 1로 줄어든다.

이러한 높은 데이터 전송 속도 및 초저(ultra low) 지연시간을 달성하기 위해, 6G 통신 시스템은 테라헤르츠(terahertz) 대역 (예를 들어, 95기가헤르츠(95GHz)에서 3테라헤르츠(3THz)대역과 같은)에서의 구현이 고려되고 있다. 테라헤르츠 대역에서는 5G에서 도입된 밀리미터파(mmWave) 대역에 비해 더 심각한 경로손실 및 대기흡수 현상으로 인해서 신호 도달거리, 즉 커버리지를 보장할 수 있는 기술의 중요성이 더 커질 것으로 예상된다. 커버리지를 보장하기 위한 주요 기술로서 RF(radio frequency) 소자, 안테나, OFDM (orthogonal frequency division multiplexing)보다 커버리지 측면에서 더 우수한 신규 파형(waveform), 빔포밍(beamforming) 및 거대 배열 다중 입출력(massive multiple-input and multiple-output (MIMO)), 전차원 다중입출력(full dimensional MIMO: FD-MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 다중 안테나 전송 기술 등이 개발되어야 한다. 이 외에도 테라헤르츠 대역 신호의 커버리지를 개선하기 위해 메타물질(metamaterial) 기반 렌즈 및 안테나, OAM(orbital angular momentum)을 이용한 고차원 공간 다중화 기술, RIS(reconfigurable intelligent surface) 등 새로운 기술들이 논의되고 있다.

또한 주파수 효율 향상 및 시스템 네트워크 개선을 위해, 6G 통신 시스템에서는 상향링크(uplink)와 하향링크(downlink)가 동일 시간에 동일 주파수 자원을 동시에 활용하는 전이중화(full duplex) 기술, 위성(satellite) 및 HAPS(high-altitude platform stations)등을 통합적으로 활용하는 네트워크 기술, 이동 기지국 등을 지원하고 네트워크 운영 최적화 및 자동화 등을 가능하게 하는 네트워크 구조 혁신 기술, 스펙트럼 사용 예측에 기초한 충돌 회피를 통한 동적 주파수 공유 (dynamic spectrum sharing) 기술, AI (artificial intelligence)를 설계 단계에서부터 활용하고 종단간(end-to-end) AI 지원 기능을 내재화하여 시스템 최적화를 실현하는 AI 기반 통신 기술, 단말 연산 능력의 한계를 넘어서는 복잡도의 서비스를 초고성능 통신과 컴퓨팅 자원(mobile edge computing (MEC), 클라우드 등)을 활용하여 실현하는 차세대 분산 컴퓨팅 기술 등의 개발이 이루어지고 있다. 뿐만 아니라 6G 통신 시스템에서 이용될 새로운 프로토콜의 설계, 하드웨어 기반의 보안 환경의 구현 및 데이터의 안전 활용을 위한 메커니즘 개발 및 프라이버시 유지 방법에 관한 기술 개발을 통해 디바이스 간의 연결성을 더 강화하고, 네트워크를 더 최적화하고, 네트워크 엔티티의 소프트웨어화를 촉진하며, 무선 통신의 개방성을 높이려는 시도가 계속되고 있다.

이러한 6G 통신 시스템의 연구 및 개발로 인해, 사물 간의 연결뿐만 아니라 사람과사물 간의 연결까지 모두 포함하는 6G 통신 시스템의 초연결성(hyper-connectivity)을 통해 새로운 차원의 초연결 경험(the next hyper-connected experience)이 가능해질 것으로 기대된다. 구체적으로 6G 통신 시스템을 통해 초실감 확장 현실(truly immersive extended reality (XR)), 고정밀 모바일 홀로그램(high-fidelity mobile hologram), 디지털 복제(digital replica) 등의 서비스 제공이 가능할 것으로 전망된다. 또한 보안 및 신뢰도 증진을 통한 원격 수술(remote surgery), 산업 자동화(industrial automation) 및 비상 응답(emergency response)과 같은 서비스가 6G 통신 시스템을 통해 제공됨으로써 산업, 의료, 자동차, 가전 등 다양한 분야에서 응용될 것이다.

6G 시스템에서는 높은 데이터 속도를 더 넓은 커버리지에서 지원해야 할 뿐 아니라, 단말과 기지국의 원활한 협력이 수행되어야 한다. 일반적인 네트워크 상황에서는 다수의 단말과 다수의 기지국이 존재하기 때문에, 신호들이 서로 간섭을 일으킬 수 있다. 본 발명은 6G 시스템에서 단말 및 기지국이 송수신 동작을 수행할 때, 보다 효율적으로 송신단의 비선형성을 보상하는 방법 및 장치를 제안한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 무선 통신 시스템에서 데이터를 전송하는 송신단에 의해 수행되는 방법이 제공된다. 상기 방법은 상기 송신단에서 전송되는 신호의 전송 전력의 비선형성이 변경됨을 감지하는 단계; 상기 변경된 비선형성에 상응하는 비선형성 상태 지시자를 수신단으로 전송하는 단계; 및 상기 비선형성 상태 지시자에 따라 상기 수신단으로 데이터를 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 무선 통신 시스템에서 데이터를 수신하는 수신단에 의해 수행되는 방법이 제공된다. 상기 방법은 송신단으로부터 비선형성 상태 지시자를 수신하는 단계; 상기 비선형성 상태 지시자에 기반하여, 상기 송신단에서 전송되는 신호의 전송 전력의 비선형성을 보상하기 위한 비선형성 보상 모델을 확인하는 단계; 및 상기 비선형성 상태 지시자에 상응하는 상기 비선형성 보상 모델에 기반하여, 상기 송신단으로부터 데이터를 수신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 무선 통신 시스템에서 데이터를 전송하는 송신단이 제공된다. 상기 송신단은 통신부; 및 상기 송신단에서 전송되는 신호의 전송 전력의 비선형성이 변경됨을 감지하고, 상기 변경된 비선형성에 상응하는 비선형성 상태 지시자를 수신단으로 전송하도록 상기 통신부를 제어하고, 상기 비선형성 상태 지시자에 따라 상기 수신단으로 데이터를 전송하도록 상기 통신부를 제어하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 무선 통신 시스템에서 데이터를 수신하는 수신단이 제공된다. 상기 수신단은 통신부; 및 송신단으로부터 비선형성 상태 지시자를 수신하도록 상기 통신부를 제어하고, 상기 비선형성 상태 지시자에 기반하여, 상기 송신단에서 전송되는 신호의 전송 전력의 비선형성을 보상하기 위한 비선형성 보상 모델을 확인하고, 상기 비선형성 상태 지시자에 상응하는 상기 비선형성 보상 모델에 기반하여, 상기 송신단으로부터 데이터를 수신하도록 상기 통신부를 제어하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 송신단과 수신단이 비선형성 보상 모델을 사용하는 경우, 송신단은 보다 큰 전력을 사용하여 신호를 전송할 수 있으므로 커버리지 (coverage) 증대 효과를 기대할 수 있다.

또한 본 발명의 일 실시예에 따르면, 비선형성 보상 모델을 사용함에 있어서, 송신단의 내부적인 상황을 고려하여 모델을 선택함으로써, 수신단에서는 수신 신호의 비선형성을 효율적으로 보상할 수 있다. 이를 통해 신호의 평가 지표인 EVM, ACLR, SNR 등이 개선될 수 있다.

또한 본 발명의 일 실시예에 따르면, 매번 수신단이 비선형성 보상 모델을 재학습할 필요 없이 효율적으로 비선형성 보상 모델을 선택하여 사용함으로써 처리 부하(processing load)를 감소시킬 수 있다.

도 1은 무선 통신 시스템에서 대역외 방사(out-of-band emission)의 발생과 간섭을 도시한 도면이다.
도 2는 비선형성으로 인해 생성되는 고주파 신호를 도시한 도면이다.
도 3은 전력 증폭기의 비선형성의 예시를 도시한 도면이다.
도 4는 송신단의 비선형성의 원인을 도시한 도면이다.
도 5는 송신단의 전치왜곡기(pre-distorter) 및 수신단의 후치왜곡기(post-distorter)를 도시한 도면이다.
도 6은 이론적인 DPD의 동작 개념과 실제적인 한계를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 DAC에서 비선형성이 생성되는 원인을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 송신단에서 DPD를 이용하여 데이터를 전송하고 수신단에서 NC를 이용하여 데이터를 수신하는 과정을 도시한 도면이다.
도 9는 여러 단말이 스케쥴링 되었을 때, NC 모델을 학습하는 방법을 도시한 도면이다.
도 10은 FR2 주파수 대역을 사용하는 단말에서 안테나 모듈이 배치되는 예시를 도시한 도면이다.
도 11은 송신단의 안테나 선택에 따른 송신 경로를 도시한 도면이다.
도 12는 MIMO 또는 CA 시나리오에서 사용되는 복수의 PA들을 도시한 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따라 수신단이 사용 가능한 NC 모델의 개수를 송신단에게 제공하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따라 상향링크 전송의 경우 NC 모델 학습에 필요한 데이터를 이용하여 기지국이 NC 모델을 수립하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따라 하향링크 전송의 경우 NC 모델 학습에 필요한 데이터를 이용하여 단말이 NC 모델을 수립하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따라 단말에서 일부 또는 전부 학습된 결과 값을 기지국으로 전송하여 NC 모델을 수립하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따라 상향링크 전송의 경우 기지국이 NC 모델을 학습한 이후 단말이 NSI를 전송하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따라 하향링크 전송의 경우 단말이 NC 모델을 학습한 이후 기지국이 NSI를 전송하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.
도 19는 본 발명의 일 실시예에 따라 상향링크 전송의 경우 NC 모델 학습에 필요한 기준 신호를 이용하여 기지국이 NC 모델을 수립하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.
도 20은 본 발명의 일 실시예에 따라 하향링크 전송의 경우 NC 모델 학습에 필요한 기준 신호를 이용하여 단말이 NC 모델을 수립하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.
도 21은 본 발명의 일 실시예에 따라 하향링크 전송의 경우 기지국이 RRC 메시지를 통해 NSI를 전송하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.
도 22는 본 발명의 일 실시예에 따라 하향링크 전송의 경우 기지국이 MAC CE를 통해 NSI를 전송하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.
도 23은 본 발명의 일 실시예에 따라 하향링크 전송의 경우 기지국이 DCI를 통해 NSI를 전송하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.
도 24는 본 발명의 일 실시예에 따라 상향링크 전송의 경우 단말이 RRC 메시지를 통해 NSI를 전송하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.
도 25는 본 발명의 일 실시예에 따라 상향링크 전송의 경우 단말이 MAC CE를 통해 NSI를 전송하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.
도 26은 본 발명의 일 실시예에 따라 상향링크 전송의 경우 단말이 UCI를 통해 NSI를 전송하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.
도 27은 본 발명의 일 실시예에 따라 반복되는 설정에 의해 NSI를 예상하여 적용하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.
도 28은 본 발명의 일 실시예에 따른 송신단의 동작을 도시한 순서도이다.
도 29는 본 발명의 일 실시예에 따른 수신단의 동작을 도시한 순서도이다.
도 30은 본 발명의 일 실시예에 따른 송신단의 구조를 도시한 도면이다.
도 31은 본 발명의 일 실시예에 따른 수신단의 구조를 도시한 도면이다.

본 명세서에서 실시 예를 설명함에 있어서 본 발명이 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고 본 발명과 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.

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

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

이 때, 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.

이 때, 본 실시 예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA또는 ASIC과 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.

도 1은 무선 통신 시스템에서 대역외 방사(out-of-band emission)의 발생과 간섭을 도시한 도면이다.

6G 시스템에서는 높은 데이터 속도(data rate)를 더 넓은 커버리지(coverage) 에서 지원해야 할 뿐 아니라, 단말(terminal 또는 user equipment, UE)과 기지국의 원활한 협력이 수행되어야 한다. 일반적인 네트워크 상황에서는 다수의 단말과 다수의 기지국이 존재하기 때문에, 신호들이 서로 간섭을 일으킬 수 있다. 신호의 간섭은 주파수 및 시간 자원을 동일하게 할당 받은 경우가 아니더라도 발생할 수 있는데, 대표적인 원인이 대역외 방사(out-of-band (OOB) emission)이다. 이러한 대역외 방사에 의하여, 주파수 및 시간 자원이 다르다고 하더라도 신호를 송신하는 과정에서 인접 채널에 간섭 신호가 발생될 수 있다.

도 2는 비선형성으로 인해 생성되는 고주파 신호를 도시한 도면이다.

간섭 신호가 발생하는 이유는, 송신단에서 데이터를 완전하게 선형적인(linear) 증폭을 통해 만들어내지 못했기 때문인데, 다시 말해 일련의 신호 증폭 과정에서 신호에 비선형성이 더해져 고주파 및 그 조합들이 새로운 신호를 만들어 냈기 때문이다. 도 2를 참조하면, 1차 (1^st order) 신호 (fundamental 신호)들이 증폭되면서 2차 (2^nd order) 신호, 3차 (3^rd order) 신호들이 생성되고, 그 중에는 fundamental 신호 근방에 생성되는 것들이 존재하기 때문에 결국 비선형성이 OOB emission을 만들어 내는 것이다.

도 3은 전력 증폭기의 비선형성의 예시를 도시한 도면이다.

송신단에서 비선형성이 더해지는 지점은 여러 부분이 존재할 수 있다, 이 중 대표적인 것은 전력 증폭기(Power Amplifier, 이하 PA와 혼용하기로 한다)이다. PA는 송신단의 송신 경로의 가장 마지막에 존재하는 능동 RF 회로(active RF circuits)로서, 증폭기 중에 가장 전력이 큰 신호를 만들어내는 부분이다. PA는 전력이 큰 신호를 만들어 내기 위해 많은 양의 DC 배터리를 사용하기 때문에, 일반적으로 PA는 고효율을 위한 설계가 필요하다. 일반적으로 고효율의 PA를 얻기 위해서는 여러 가지 기법들이 사용되는데, 이 방법들이 비선형성을 이용하는 것이기 때문에 PA가 만들어 내는 신호는 비선형성이 추가될 수 밖에 없다. 도 3을 참조하면, PA의 비선형성이 도시되어 있다. 그래프가 normalized 되어 있기 때문에, x 축과 y 축의 값이 같다면 선형적으로 증폭된 것이다. 하지만 실제적으로는 PA의 input 의 세기가 커질수록 그 증폭되는 비율(Gain) 이 떨어지는 이득 억압(Gain compression) 현상이 발생하며, 전반적인 영역에서 모두 하나의 선이 아니라 흩어져 있는 점으로 표시되는 메모리 효과(memory effect) 현상이 발생한다. Memory effect는 시간적으로 과거의 비선형성으로 발생된 신호가 현재의 비선형성에 영향을 줌으로써 본래의 비선형 성분의 크기나 위상을 변화시키는 현상을 의미한다. 이 때문에 SNR이나 EVM 등의 대역내 신호의 품질이 저하되는 현상이 발생할 수 있다. Memory effect는 PA에서의 bias line 과 thermal effect 가 그 주된 원인으로 밝혀져 있다.

도 4는 송신단의 비선형성의 원인을 도시한 도면이다.

송신단에서 전송되는 신호의 전력의 비선형성은 본 개시에서는 간단히 '송신단의 비선형성'으로 지칭될 수 있다. 비선형성을 단순히 PA만 만들어 내는 것은 아닌데, 도 4에 도시된 바와 같이, Digital to analog converter (DAC)에서 만들어내는 I/Q(in-phase/quadrature-phase) 신호의 불균형 및 LO(local oscillator) mixer 를 통해 주파수를 upconversion 시키는 과정에서 발생하는 DC offset 문제 또한 대표적인 것으로 밝혀져 있다.

도 5는 송신단의 전치왜곡기(pre-distorter) 및 수신단의 후치왜곡기(post-distorter)를 도시한 도면이다.

도 5에는 상향링크 시나리오에서 단말이 송신단이고 기지국이 수신단인 경우를 도시하였으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 하향링크 시나리오에서는 기지국이 송신단이고 단말이 수신단일 수 있다.

송신단에서는 PA의 효율을 유지하면서도 선형성을 확보하기 위해서 디지털 전치왜곡 (digital pre-distortion, 이하 DPD) 기법을 사용하는 것이 일반적이다. DPD 기법을 사용하는 전치왜곡기 (pre-distorter)는 송신단에서 더해질 비선형성을 예측하여, 미리 이를 상쇄하는 비선형 성분을 갖는 input signal을 생성할 수 있다. 또는 PA 동작의 역함수 동작을 수행하는 것으로 이해될 수 있다.

DPD를 위해 구체적으로 여러 pre-distorter 모델이 사용될 수 있다. 예를 들어, Volterra series 계열의 알고리즘이 사용될 수 있으며, PA의 memory effect를 보상해주기 위해 memory model이 사용될 수 있다. 대표적인 예시로 memory polynomial, generalized memory polynomial model 등이 pre-distorter 모델로 사용될 수 있다.

한편 전술한 DPD 방식에 대응하도록, 수신단에서 수신한 신호의 남은 비선형성을 사후적으로 제거하는 방식 (post-distortion 방식) 또한 고려할 수 있다. DPD는 일반적으로 널리 사용되고 있으나, post-distortion 방식은 위성 채널 등의 경우 외에는 사용되기 어렵다. 송신단의 PA 이후 단에는 최소한의 구성으로 송신 신호의 손실을 줄여야 하기 때문에, 안테나나 스위치 등 수동 소자만이 위치할 필요가 있다. 따라서 송신 신호가 채널을 겪고 난 이후 수신단에서 post-distortion 방식이 이용되는데, 이 경우 채널 추정이 선행되어야 하므로, 기존에는 채널이 단순한 위성 등의 경우를 제외하고는 수신단에서 직접적으로 PA의 동작을 보상하는 post-distortion 방식을 사용하는 것은 제약이 있었다.

도 5를 참조하면 수신단에서 post-distortion 동작을 수행하는 후치왜곡기(post-distorter)가 도시되어 있으며, 본 개시에서는 post-distorter를 nonlinear compensator (NC)와 혼용하여 지칭하기로 한다.

한편, NC 모델은 수식 기반이나 인공지능 (artificial intelligence, AI) 기반으로 설계될 수 있다. 최근 통신 시스템에서의 복잡한 문제를 해결하기 위한 방안으로, AI 기술을 활용하는 방안에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 예를 들어, DMRS(Demodulation Reference Signal), CSI(Channel State Information) 맵, 또는 단말에 의해 기지국으로 보고되는 CQI(channel quality indicator) 정보를 AI 모델에 학습시키고, 학습된 AI 모델로 채널 추정과 같이 복잡한 문제를 해결하는 연구가 진행되고 있다. 또는, 학습된 AI 모델에 기반하여, LDPC (low-density parity-check), Polar Coding 등 채널 코딩과 같이 복잡한 문제를 빠르게 처리하는 방안에 대한 논의가 진행되고 있다. 기존의 복잡한 수식을 도출하고 적용하는 방법 또는 특정 규칙에 기반한 방법과 달리, AI 기술을 적용하는 방법은 AI 모델을 학습시킬 수 있는 데이터 셋을 확보할 수만 있다면, 학습된 AI 모델에 기반하여 복잡한 문제를 해결할 수 있다는 장점이 있다. 한편, 본 발명이 적용될 수 있는 5G 통신 시스템 또는 6G와 같은 차세대 통신 시스템에서는 송신단과 수신단 간의 신호 송수신에 대한 동작이 규격화되어 있으며, 송신단 및 수신단은 서로 알고 있는 정보(예를 들어, 시간/주파수 자원 등)에 따라 신호를 송수신한다. 따라서, 송신단 및 수신단 사이에서 송수신되는 신호로부터 AI 모델을 학습시킬 수 있는 데이터 셋을 용이하게 수집할 수 있다.

특히, 본 발명이 적용될 수 있는 5G 통신 시스템 또는 6G와 같은 차세대 통신 시스템에서, 기준 신호(Reference signal)는 송신단과 수신단이 동시에 알고 있는, 즉 미리 정의되거나 또는 미리 설정된 패턴(예를 들어, 시간 및/또는 주파수 자원 등)에 따라 송수신될 수 있다. 여기에서, 기준 신호는 DMRS(Demodulation-reference signal), CSI-RS(Channel state information-reference signal), SRS(Sounding reference signal), 또는 PT-RS(Phase tracking-reference signal) 등이 포함될 수 있다. DMRS은 수신된 신호 내 데이터 부분을 복조(Demodulate)하는데 필요한 채널 값을 추정하기 위한 기준 신호로써, 상향링크 DMRS 및 하향링크 DMRS가 있으며, 전력 할당에도 사용될 수 있다. 예를 들어, 송신단에서 기준 전력(Reference power)로 DMRS를 전송하고, 수신단에 송신 전력을 알려주면, 수신단은 두 전력 값을 비교하여 송신단과 수신단 사이의 채널에서의 전력 감쇠 정도(Attenuation)을 계산할 수 있다. CSI-RS는 하향링크 채널의 상태를 파악하기 위해, 기지국이 단말에 전송하는 기준 신호이다. 기지국이 CSI-RS를 생성하여 단말에 전송하면, 단말은 CSI-RS를 측정하고, 채널 상태와 연관된 CSI-RS 측정 결과를 기지국에 보고(CSI 보고)한다. 한편, CSI-RS는 미리 정의된 알고리즘으로 만들어진 유사 랜덤 시퀀스(Pseudo random sequence)에 미리 설계된 가중치 시퀀스(Weighting sequence)를 곱함으로써 생성될 수 있다. SRS는 상향링크 채널의 상태를 파악하기 위해, 단말이 기지국에 전송하는 기준 신호이다. 단말이 SRS를 기지국에 전송하면, 기지국은 SRS를 측정하여 측정 결과를 단말에 보고하고, 단말은 이를 향후 상향링크 신호 송신에 반영한다. 또한, PT-RS는 위상 추적에 사용된다. 상술한 바와 같이, 기준 신호는 미리 정의 또는 설정된 패턴에 따라 송신단 및 수신단 사이에서 송수신되고, 주로 채널의 상태를 추정하는데 사용된다. 기존 통신 시스템에서의 수신단은 기준 신호가 전송되는 패턴과 실제 수신한 신호를 비교하여, 채널을 추정하며, 추정된 값은 스케줄링, 빔 관리, 또는 이퀄라이저(equalizer) 등에 활용된다. 한편, 기준 신호가 미리 정의된 또는 설정된 패턴에 따라 송수신된다는 특성은 AI 모델을 학습시키는 데이터 셋을 수집함에 있어 장점으로 적용될 수 있다. 구체적으로, 기준 신호가 전송되는 패턴은 송수신단 간에 미리 정의 또는 설정된 것으로, 일종의 Ground-Truth 값으로 볼 수 있다. 따라서, 지도 학습 기반(supervised learning) AI 모델의 학습에 있어서, 기준 신호 전송 패턴을 라벨링 값으로 활용할 수 있으므로, AI 모델을 학습시키기 위한 라벨링된 데이터 셋을 쉽게 수집할 수 있다. 이러한 점에서, 본 발명에서는, 수신단에서 PA 입출력 관계를 파악하기 위해 AI 모델을 사용하고, 특히 기준 신호에 기반하여 AI 모델을 학습할 수 있다.

이하, 본 개시에서 설명하는 AI 모델의 학습은, 초기에 잘 학습된 모델(Well-Trained Model)을 생성하는 오프라인 학습(offline-training), 또는 계속하여 변화하는 환경을 반영하기 위하여 특정 주기 마다 또는 특정 이벤트(event) 또는 조건 충족 시 AI 모델을 실시간으로 업데이트하는 온라인 학습(online-training)으로 구현될 수 있다. 여기서, 오프라인 학습은 데이터 셋(set)으로 AI 모델을 미리 학습시키는 방법이다. 예를 들어, 본 발명의 일 실시예에 따르면 송신단이 수신단에게 NC 모델을 학습하기 위한 데이터 (예를 들어 송신단의 time domain input-output I/Q 데이터 set, 이하 간단하 'time domain I/Q 데이터'로 지칭될 수 있다)을 제공하고 수신단은 NC 모델을 학습하기 위한 데이터에 기반하여 오프라인 학습을 통해 NC 모델을 생성할 수 있다. 한편, 주변 환경이 지속적으로 변화하는 통신 시스템에서는 AI 모델이 지속적으로 업데이트될 수 있는 온라인 학습이 고려될 필요도 있다. 예를 들어 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 송신단이 수신단에게 NC 모델을 학습하기 위한 기준 신호 (예를 들어 SRS 또는 DMRS 등)을 제공하고 수신단은 기준 신호에 기반하여 온라인 학습을 통해 NC 모델을 생성할 수 있다. 기준 신호가 전송되는 패턴은 송수신단 간에 미리 정의 또는 설정되므로, 수신단은 기준 신호가 전송되는 패턴과 실제 수신한 신호를 비교하여 NC 모델을 학습할 수 있다.

본 발명은 하향링크 (downlink, DL) 및/또는 상향링크 (uplink, UL) 시나리오에서 수신단이 사용하는 NC의 동작 및 그 운영에 관한 것으로서, 단말과 기지국의 정보 및 데이터의 송수신 및 NC 동작을 위한 설정 방법에 관한 것이다.

도 6은 이론적인 DPD의 동작 개념과 실제적인 한계를 설명하기 위한 도면이다.

DPD는 대표적으로 PA의 비선형성을 보상하는 것이다. 도 6에는 이론적인 DPD의 동작 개념(601)이 도시되어 있다. PA의 input의 크기가 증가하면, PA의 output 이 일정 부분 이상 증가하지 못하면서 gain compression 현상을 보이는데, 이를 보상하기 위해 Pre-distorter 부분에서 증가된 비선형적인 PA 의 input signal 을 생성할 수 있다. 그 결과 PA의 output 크기가 saturation 되어 더 이상 출력 전력이 증가하지 않는 부분 이전까지는 선형적으로 신호가 증폭될 수 있다.

그러나 상술한 DPD 동작의 이론적인 개념과 달리, 실제 상황에서는 PA의 비선형성을 완벽하게 보상할 수 없다. 도 6에는 DPD의 실제적인 동작(602)이 도시되어 있다, PA의 동작을 선형으로 개선하려면, pre-distorter에서 무한대의 크기가 출력되어야 한다. 하지만 송신단에서 PA가 가장 큰 출력을 만들어 줄 수 있는데, PA 보다 더 큰 출력을 pre-distorter에서 내 주어야 한다는 모순적인 상황에 놓이게 된다. 때문에, 실제적으로는 PA 입력 전력의 한계에 따라 비선형성이 남게 되므로, 송신단에서는 선형성을 확보할 수 있는 부분까지 전력을 감소시켜야 하며 이를 power back-off라고 한다.

PA 외에도 다른 요소들 또한 비선형성 생성에 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어 도 7에는 DAC에서 비선형성이 생성되는 원인이 도시되어 있다. DAC는 송신단에서 PA 보다 전에 위치하여 신호를 생성해야 하는데, DAC도 마찬가지로 큰 신호를 만들려 하는 경우 추가적인 비선형성이 발생할 수 있다.

이 때문에, 실질적으로 송신단에서 비선형성을 완벽히 제거하기란 불가능하며, 이론 적으로 수신단에서 post-distorter 를 사용하면 남아있는 비선형성을 제거할 수 있게 된다.

표준에서는 비선형성을 제한하고 있으며, 이는 송신단에서의 error vector magnitude (EVM), adjacent channel leakage ratio (ACLR) 등에 대한 requirement로 규정되어 있다.

DPD는 그 성능으로 송신 신호의 EVM, ACLR 등의 선형성 requirement를 만족하도록 설계되며, 3GPP(3rd Generation Partnership Project)에서 선형성 requirement 값을 다음과 같이 정의하고 있다.

- 기지국 : ACLR -45dB, EVM 3% (256QAM)

- 단말 (FR1) : ACLR -30dB, EVM 3.5% (256QAM)

- 단말 (FR2) : ACLR -17dB, EVM 8% (64QAM)

위의 값 외에도, 동작 대역이나 modulation 등 세부 조건에 따라 다양한 requirement 값이 존재하지만, DPD는 상기의 선형성 requirement를 만족하도록 설계되는 것이 일반적이다.

송신단이 송신 전력을 증가시킬수록 비선형성이 증가하는 것이 일반적이므로, 기존에는 선형성을 확보하기 위하여 송신단은 송신 전력을 제한해야 하고, 그에 따라 전력 효율이 감소하게 된다. 본 발명에 따르면 NC를 통해 수신단에서 비선형성을 추가적으로 개선할 수 있기 때문에, 송신단에서 출력 전력을 크게 하여 신호를 전송할 수 있으며, 따라서 추가적인 커버리지 이득 및 송신단 효율이 증가하는 효과가 있다. 송신단에서 송신 전력을 줄여서 전송하던 것을 power back-off 동작을 수행한다고 이야기하며, power back-off 정도를 감소시켜 보다 큰 출력 전력으로 신호를 전송하는 것을 power boosting 이라고 한다.

본 발명에서는 6G 에서 기지국 및 단말이 수신 동작을 수행할 때, 송신단의 비선형성을 보상하기 위해 NC 동작을 사용하는 방법과, NC 기술을 사용하기 위해 단말과 기지국 사이에 정의되어야 하는 신호들에 관한 것이다. 본 발명을 통해 송신단의 내부 비선형성 정보를 수신단이 고려할 수 있으며, 수신단에서 여러 개의 NC 모델을 사용함으로써 보다 효율적인 비선형성 보상 동작을 수행할 수 있다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 송신단에서 DPD를 이용하여 데이터를 전송하고 수신단에서 NC를 이용하여 데이터를 수신하는 과정을 도시한 도면이다.

본 발명은 NC 동작을 사용하는 수신단과, 비선형성을 수신단에서 개선해 줄 것을 기대하며 송신 신호를 보다 큰 출력으로 전송하는 송신단, 그리고 송신단의 내부 구성에 따라 비선형성이 변하는 경우에 그 정보를 index로 구성하여 송신단과 수신단이 공유하여 관리하는 방법에 관한 것이다.

송신단은 비선형성을 보상하기 위해 일반적인 방법인 DPD를 사용할 수도, 사용하지 않을 수도 있지만 이는 수신단의 NC 동작에 영향을 주지 않을 수 있다. NC 동작을 수행하는 송신단은 송신단에서 수신한 신호의 남아있는 비선형성을 보상하는 모델을 구성하는데, 비선형성 보상 모델은 송신단(Tx) 의 Tx input data와 Tx output data 간의 차이를 토대로 설계될 수 있다. DPD가 송신단에서 사용되지 않았다면 NC는 PA 동작의 inverse function 으로 구성될 것이며, DPD 가 사용되었다면 NC는 남아있는 비선형성의 inverse function 으로 구성될 것이다.

본 발명에서 제안하는 방법을 통해, 송신단의 내부 비선형성 정보를 수신단이 고려할 수 있으며, 수신단에서 여러 개의 NC 모델을 사용함으로써 보다 효율적인 비선형성 보상 동작을 수행할 수 있다.

NC 모델은 송신단의 성능에 따라 구성될 수 있다. 예를 들어, 송신단이 사용하는 PA의 종류가 다르거나, 동작 주파수, 대역폭이 차이가 나게 되면 송신단의 비선형성 및 PA 동작은 다르다고 볼 수 있다. 뿐만 아니라, 동일한 모델명을 갖는 PA 혹은 동일한 RFIC(radio-frequency integrated circuit) 칩 내의 동일하게 설계된 PA라고 할지라도, 양산 시 발생하는 공정 variation 때문에 5% 내외의 성능차이가 발생할 수 있는데, 이 때문에 수신단은 다른 NC 모델을 사용해야만 송신단의 비선형성을 효과적으로 보상해 줄 수 있다. 또한, 비선형성이 변하는 대표적인 원인중 하나는 발열이며, 열이 증가함에 따라 일반적으로 RF 소자들의 성능이 감소하기 때문에 한번 생성된 NC 모델을 영구적으로 사용하지 않고 변경할 필요가 있다.

또한, 상향링크 전송이 스케쥴링된 단말이 복수일 경우, 기지국은 각각의 단말에 해당하는 NC 모델이 필요하기 때문에 각각 NC 모델 수립을 위한 데이터가 필요하게 된다. 도 9에는 여러 단말이 스케쥴링 되었을 때, NC 모델을 학습하는 방법을 도시되어 있다. 기지국이 4개의 단말 (901, 902, 903, 904)를 스케쥴링한 상황에서, 시간이 지나 UE 4 (904) 대신 UE 5 (905)로 변경되어 스케쥴링 된다면, 기지국은 초기에 수립한 4개의 단말 (901, 902, 903, 904)의 데이터로 학습한 NC 모델 중 UE 1 (901), UE 2 (902), UE 3 (903)에 대한 NC 모델은 재 사용하고, UE 5 (905)번에 대한 데이터를 수신하여 UE 5(905)에 대한 NC 모델을 추가로 생성할 필요가 있다.

한편 NC 방식은 수신단에서 송신단의 비선형성을 보상하는 것인데, 일반적으로 수신단에서는 송신단의 물리적인 구성을 알 수 없다. 6G 시스템은 그 복잡도로 인해 많은 주파수 대역과 대역폭을 이용하고 송신단은 다수의 안테나와 다수의 PA로 구성될 수 있다. 따라서 송신단에서 동일한 신호를 전송했다고 하더라도, 송신단에 구성된 다수의 PA 중 어떤 PA를 통해 신호가 전송되는지에 따라 다른 비선형성을 가질 수 있다. 일반적으로 송신단에서 수신단에게 알리지 않고 PA나 안테나를 변경하는 경우가 흔하기 때문에 수신단은 송신단이 물리적으로 어떤 PA나 어떤 안테나를 통해 신호가 전송되어 비선형성이 발생했는지는 알지 못한다.

도 10은 FR2 주파수 대역을 사용하는 단말에서 안테나 모듈이 배치되는 예시를 도시한 도면이다.

24~100GHz의 주파수 대역을 포함하는 FR2 (frequency range 2)에서는 beamforming system을 사용하고, 주파수가 증가함에 따라 RFIC 와 안테나의 크기가 작아져 하나의 모듈로 구성되었다. 모듈 여러 개가 휴대폰 단말에 각기 다른 방향으로 위치할 수 있으며, 해당 방향에서의 빔을 통해 통신할 수 있다. 각 모듈마다 다른 PA를 갖고 있는데, 동일한 신호를 전송해야 하는 시나리오라고 하더라도, 어느 모듈이 손으로 가려져 있는지에 따라, 혹은 어느 빔이 가장 최적의 성능을 나타내는지에 따라 모듈이 선택될 수 있다. 각 모듈은 모두 다른 NC 모델을 필요로 하기 때문에 모듈이 변경되는 경우 NC 모델의 변경이 필요할 수 있다.

도 11은 송신단의 안테나 선택에 따른 송신 경로를 도시한 도면이다.

도 11을 참조하면 sub-6GHz 주파수 대역을 포함하는 FR1 (frequency range 1)에서 신호 전송을 위한 안테나 경로(path)의 변경이 이루어지는 것이 도시되어 있다. 휴대폰 단말 사용자의 손으로 가려진 정도나, 신호 감도에 따라 안테나 경로가 다르게 선택될 수 있으며, PA가 동일할 지라도 각 안테나 경로의 신호 감쇄 정도가 다르기 때문에 다른 NC 모델을 적용할 필요가 있다.

도 12는 MIMO 또는 CA 시나리오에서 사용되는 복수의 PA들을 도시한 도면이다.

도 10 및 도 11에서 상술한 휴대폰 단말의 모듈의 변경 및 안테나 경로의 변경 외에, MIMO(multi input multi output) 시나리오나 반송파 결합 (carrier aggregation, CA) 시나리오의 경우에도 송신단의 비선형성의 변경될 수 있다. 이는 송신단의 물리 계층(physical layer) 수준의 빈도로 비선형성의 변경이 이루어지는 예시이다. MIMO시나리오에서 송신단의 PA가 복수 개 라는 것인데, 수신단은 각 PA에 대해 개별 NC 모델이 필요할 수 있다. 이후 SISO(single input single output)로 동작이 변경되는 경우, 수신단은 사용할 NC 모델을 알 필요가 있다. CA의 경우에도 각 CC(component carrier)에 상응하는 PA가 따로 존재할 수 있으므로 3CCs가 결합된 CA와 2CCs가 결합된 CA의 경우 PA 구성이 달라질 수 있으며, 수신단은 NC 모델을 구분할 필요가 있다.

또한, TDD (time division duplex)에서는 단말이 기준 신호 (예를 들어, sounding reference signal, SRS)를 전송할 때 단말은 다수의 안테나를 사용하는 SRS switching 기능을 사용할 수 있다. 이 경우 안테나 별로 기지국은 NC 모델이 다르게 필요할 수 있으며, SRS를 전송한 안테나의 PA가 이후 데이터 전송에 사용한 안테나의 PA와 같은 것인지를 지칭해 주어야 기지국에서 상응하는 NC모델을 선택할 수 있다.

상술한 송신단의 비선형성의 예시는 기술의 편의를 위해 PA에서 발생하는 비선형성을 중심으로 설명하였지만, 송신단의 비선형성은 네트워크상의 설정 및 송신단 자체의 개발 공정, 설계, 구현 등에 따라 다양한 이유로 발생할 수 있다. 따라서 수신단은 단순히 PA 번호나 안테나 경로의 번호로 송신단의 비선형성을 판단할 수 없다. 본 발명은 송신단에서 비선형성의 변화가 발생한 경우 송신단은 비선형성 상태 정보(nonlinear state information, NSI)를 수신단으로 전송하여 상기 NSI를 수신한 수신단으로 하여금 다른 NC 모델을 사용하도록 하는 방법을 제안한다. 또한 본 발명에서 상기 NSI는 비선형성 상태 지시자, 비선형성 상태 index 등으로 지칭될 수 있다.

상기 NSI는 아래 표 1과 같이 네트워크상의 설정 및 송신단 자체의 개발 공정, 설계, 구현 등에 따라 구분될 수 있다. 다만 표 1은 이해의 편의를 위한 예시에 불과하고 특정 NSI #과 비선형성 변경 사유가 표 1의 예시에 한정되는 것은 아니다.

비선형성 변경 사유	PA #	Path #	NSI #	Signaling
Tx power boosting 불가능	-	-	0	RRC
Tx module change	1	-	1	RRC
	2	-	2
	3	-	3
Tx Ant. change	1	1	1	RRC
Tx Ant. change	1	2	4	RRC
HPUE, Transparent Tx Diversity	1,2	-	5	DCI/UCI MAC CE
SISO	1	-	1	-
SISO	2	-	2	-
MIMO	1	-	1	DCI/UCI MAC CE
MIMO	2	-	2	DCI/UCI MAC CE
CA	1,2,3 (3CA)	-	6	DCI/UCI MAC CE
	1,3 (2CA)	-	7	DCI/UCI MAC CE
	2,3 (2CA)	-	8
Delay budget 요청	-	-	9	UCI MAC CE
Re-training 요청	-	-	15	DCI/UCI MAC CE

한편 송신단은 송신단의 내부적인 비선형성 변경 이유를 반드시 수신단으로 알려줄 필요는 없기 때문에, 송신단은 NSI를 수신단으로 전송하는 것으로 충분할 수 있다. 또한 NSI가 변경되는 경우는 비선형성의 변경 외에도, 일시적인 원인으로 인한 송신단의 power boosting이 불가능의 경우도 포함할 수 있다. 송신단 내부의 발열 등 어떤 사유로 인해 기존에 수신단에게 알렸던 NC 지원 능력(capability) (예를 들어, NC 지원 가능 여부, 지원 가능한 NC 모델 개수 등)이 달라진다면 NSI를 통해 수신단에게 이를 알려줄 수 있다. 또한 수신단에서 NC 동작을 수행하는 경우, 추가적인 데이터 처리로 인해 지연(delay)이 발생할 수 있으며, 송신단에서 NSI를 통해 delay budget 을 요청할 수 있다.

또는, 송신단에서 표 1과 같이 복수의 NSI 를 운영하지 않고, NC 모델의 변경 필요성을 지시하는 1 bit의 정보를 수신단으로 전송하며, 수신단은 NC 모델의 변경 필요성을 지시하는 정보를 수신할 때마다 NC 모델을 학습할 수도 있다.. 이를 통해 무선 자원을 절약할 수 있다는 장점이 있다.

송신단의 내부 개발 사정으로 인해, 다양한 사유로 송신단의 비선형성이 변경될 수 있다. 예를 들어, HPUE (high power user equipment), Transparent Tx diversity 의 경우에는 하나의 신호를 여러 개의 PA 및 안테나를 사용하여 전송하는 다른 예시이다. 표 1에는 4개의 비트를 이용하여 NSI 0번부터 15번까지 지시하는 것을 예로 들었지만, NSI의 범위(수신단이 송신단에 대해 지원 가능한 NC 모델의 개수 또는 NSI의 개수)는 수신단의 성능 또는 네트워크 상황 등에 따라 다양하게 결정될 수 있으며, 수신단에서 운영 가능한 NSI의 범위를 송신단에게 알려줄 수 있다. 또는, NSI의 범위는 네트워크 상에서 특정 값이 미리 정의될 수도 있고, 송신단 및 수신단은 기정의된 기본 값(default)의 NSI의 범위를 사용하다가 수신단에서 지원가능한 NSI의 범위가 변경되는 경우에 NSI의 범위를 송신단에게 알리는 것도 가능하다. NSI의 범위와 개발 성능에 따라 송신단에서 기대하는 NC 모델 별로 NSI를 구분하여 전송함으로써, 수신단은 수신 신호의 비선형성을 효과적으로 보상할 수 있다.

NC 모델 생성은 데이터를 통해 계산적으로 도출될 수도 있으며, AI 기술을 통해 학습으로 생성될 수가 있기 때문에, 본 발명에서는 모델의 생성 또는 모델의 학습을 구분하지 않고 지칭한다. NC 모델 생성 또는 학습에 필요한 데이터는 구체적으로 송신단의 Tx input data 와 Tx output data가 시간 상(time domain)에서 IQ data format으로 표현될 수 있다. 사용된 FFT(fast Fourier transform) size 에 따라 시간 상에서 샘플(time sample) 별로 I (in-phase), Q(quadrature phase) 값으로 표현되며, 한 개의 슬롯(slot)을 구성하는 14개의 심볼(symbol) 들이 각각 FFT size 개에 해당하는 time domain I/Q 값을 가질 수 있다. 예를 들어, 하나의 NSI #에 대한 IQ data가 하기의 표 2와 같이 구성될 수 있다.

Sample #	Tx input Data - I	Tx input Data - Q	Tx Output Data - I	Tx Output Data - Q
1	0.009344	-0.04715	-0.12114	-0.07337
2	-0.04967	0.06479	0.002204	0.11799
3	0.114221	-0.01281	0.072064	-0.04304
…	-0.09803	-0.09916	-0.03287	-0.02682
1024 (ex. FFT size)	-0.02485	0.150545	-0.02211	-0.00533

DPD의 경우에는 송신단의 비선형성을 송신단에서 자체적으로 보상하는 것이기 때문에, 비선형성 모델 생성을 위한 데이터를 송신단 자신이 알고 있는 것과 달리, NC 동작의 경우 수신단은 송신단으로부터 비선형성 모델 생성을 위한 신호를 수신할 필요가 있다.

본 발명에서 제안하는 NC 동작은 아래와 같은 시나리오를 고려할 수 있다.

1. 비선형성 모델 생성(학습)을 위한 신호 유형

A. 송신단의 time domain I/Q data를 수신단으로 전송

B. 송신단에서 기준 신호(reference signal, RS)를 전송하고, 수신단은 설정된 RS 패턴(pattern)을 통해 추측

2. NC 모델이 학습되는 빈도

A. 수신단은 항상 스케쥴링 단위로 매 슬롯 (slot)마다 NC 모델의 학습을 수행

B. 수신단은 초기에만 NC 모델을 학습하고 비선형성 변화가 발생하는 경우 NC 모델을 재학습을 수행

도 13은 본 발명의 일 실시예에 따라 수신단이 사용 가능한 NC 모델의 개수를 송신단에게 제공하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.

수신단에서 운영 가능한 NC 모델 (또는 NSI의 범위, 이하 혼용하기로 한다)에는 그 수가 제한되어 있을 것이 일반적이므로, 송신단이 보고할 NSI의 범위에 대한 정보를 전송하게 할 수 있다. 또는, NSI의 범위는 네트워크 상에서 특정 값이 미리 정의될 수도 있고, 송신단 및 수신단은 기정의된 기본 값(default)의 NSI의 범위를 사용하다가 수신단에서 지원가능한 NSI의 범위가 변경되는 경우에 NSI의 범위를 송신단에게 알리는 것도 가능하다.

S1305 단계에서, 수신단은 송신단에 대해 지원 가능한 NC 모델 개수를 확인할 수 있다.

S1310 단계에서, 수신단은 NSI의 범위 정보를 전송할 수 있다. 상향링크의 경우에는 기지국이 비선형성 모델 생성을 위한 데이터를 요청할 때 NSI의 범위 정보를 전송할 수 있다. 하향링크의 경우에는 단말의 단말 능력(UE capability)메시지에 NSI의 범위 정보를 포함하여 전송할 수 있다. NSI 범위 정보의 경우에는 자주 변경되는 것이 아닐 것으로 예상되기 때문에, RRC (radio resource control) 시그널링을 통한 전송이 효율적일 수 있다.

S1315 단계에서, 송신단은 Tx 설정에 따른 비선형성 변화를 NSI의 범위에 따라 구분할 수 있다. 예를 들어, 수신단이 운영 가능한 NC 모델의 수가 4개라고 송신단에게 알려주는 경우, 송신단은 네트워크 또는 송신단 내부의 상황 변화에 따라 전송 신호의 비선형성이 변하는 정도를 4가지 이내로 구분하고, 데이터 전송에 사용하는 설정에 따라 가장 유사한 NSI를 선택할 수 있다. 송신단은 할당 받은 (또는 할당한) 자원을 통해 power boosting 동작 없이 일반적인 신호 송신 과정을 통해 NC 모델 학습에 필요한 데이터를 전송하고, 이를 통해 수신단에서는 PD training (post-distortion model training) 또는 NC 모델 학습을 수행할 수 있다.

S1320 단계에서, 송신단은 비선형성 변화에 따라 선택한 NSI를 수신단으로 전송할 수 있다.

S1325 단계에서, 수신단은 송신단으로부터 수신한 NSI에 상응하는 NC 모델을 변경하고 적용할 수 있다. 이후 송신단 및 수신단은 상기 NSI에 따라 데이터를 송수신할 수 있다. 예를 들어 송신단은 수신단에서 상기 NSI에 상응하는 NC 모델을 적용하여 송신단의 비선형성을 보상해줄 것을 예상하고 보다 큰 전력을 사용하여 데이터를 전송할 수 있다. 수신단은 송신단으로부터 수신한 NSI에 상응하는 NC 모델을 적용하여 송신단의 비선형성을 보상하고 데이터를 수신할 수 있다.

상술한 실시예들 및 방법들 간에는 각 구성 또는 단계들이 선택적으로 결합/조합되어 적용될 수 있다. 또한, 시스템 상에서의 설정 및/또는 정의 등에 따라 상기에서 설명한 단계가 반드시 모두 포함되어야 하는 것은 아니며, 일부 단계는 생략될 수도 있다.

이하에서는 NC 모델 학습에 필요한 데이터를 이용하여 NC 모델을 수립(학습)하는 방법을 설명한다. NC 동작은 수신단이 수행하는 것이기 때문에, 상향링크인지 또는 하향링크인지에 따라 그 절차에 차이가 있을 수 있다. 또한 송신단이 NC 모델 학습에 필요한 직접적인 데이터를 수신단에게 전달해주는 방식으로 NC 모델이 수립될 수 있다.

예를 들어 송신단은 NC 모델 학습에 필요한 데이터를 PUSCH(송신단이 단말인 경우) 혹은 PDSCH(송신단의 기지국인 경우)을 통해 전송할 수 있다. NC 모델 학습에 필요한 데이터는 송신단의 time domain I/Q 데이터를 information bit 로 변환한 데이터를 의미할 수 있다. 예를 들어 NC 모델 학습을 위해 필요한 데이터는 앞서 언급한 대로, FFT 기능에 따라 적용되는 sampling rate에 의해 time sample 단위로 나타나는 real, imaginary 값을 의미할 수 있다. 이 값들이 Tx input data / Tx output data 로 쌍이 필요하기 때문에, 각 time sample 당 4개로 구분된 값들로 구성될 수 있다. 예를 들어 1024의 FFT size가 사용된다면 하나의 NSI에 대한 time domain I/Q 데이터는 1024(FFT size) x 4 (Tx input I, Tx input Q, Tx output I, Tx output Q) = 4096개의 값으로 구성될 수 있다. 상술한 표 2에 하나의 NSI에 대한 time domain I/Q 데이터의 예시를 나타내었다. 또한 NSI 별로 time domain I/Q 데이터가 필요할 것이기 때문에, 송신단이 모든 NSI에 대한 time domain I/Q 데이터를 한 번에 전송하는 경우, 지원 가능한 NSI 범위가 4개라고 가정하면, 전체 NSI에 대한 time domain I/Q 데이터는 4 (NSI 범위 or NC 모델의 수) x 1024(FFT size) x 4 (Tx input I, Tx input Q, Tx output I, Tx output Q) = 16384개의 값으로 구성될 수 있다.

도 14는 본 발명의 일 실시예에 따라 상향링크 전송의 경우 NC 모델 학습에 필요한 데이터를 이용하여 기지국이 NC 모델을 수립하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.

S1405 단계에서, 단말은 단말 능력(UE capability) 정보를 포함하는 RRC 메시지를 기지국으로 전송할 수 있다. 상기 단말 능력 정보는 NC 동작에 기반한 전송을 지원하는지 여부를 지시할 수 있다.

S1410 단계에서, 기지국은 NC 모델 학습에 필요한 데이터를 단말에게 요청할 수 있다. 이때 기지국은 지원 가능한 NSI의 범위에 대한 정보를 함께 전송할 수 있다. 데이터 요청 및 NSI 범위 정보는 동일한 메시지에 함께 포함되어 전송될 수도 있고 별도로 전송될 수도 있다.

S1415 단계에서, 단말은 기지국의 NC 모델 학습에 필요한 데이터 요청에 대한 응답 (또는 요청 확인) 메시지를 전송할 수 있다.

S1420 단계에서, 기지국은 NC 모델 학습에 필요한 데이터를 단말이 전송하기 위한 상향링크 자원 할당 정보(예를 들어, UL grant)를 단말에게 전송할 수 있다. 상기 상향링크 자원 할당 정보는 DCI를 통해 전송될 수 있다. 이때 상향링크 자원의 양은 기지국이 지원 가능한 NSI의 범위에 따라 결정될 수 있다.

S1425 단계에서, 단말은 할당된 상향링크 자원을 이용하여 NC 모델 학습에 필요한 데이터를 기지국으로 전송할 수 있다. 상기 NC 모델 학습에 필요한 데이터는 PUSCH (physical uplink share channel)을 통해 전송될 수 있다. 이때 상기 NC 모델 학습에 필요한 데이터는, 기지국이 지원 가능한 NSI 범위 전체에 대한 단말의 time domain I/Q 데이터를 포함할 수 있다.

S1430 단계에서, 기지국은 NC 모델 학습에 필요한 데이터를 기반으로 NC 모델을 학습(또는 생성)하고 적용할 수 있다. NC 모델은 수식 기반이나 AI 기반으로 생성될 수 있다. 이후 생성된 NC 모델에 따라 단말 및 기지국은 상향링크 데이터를 송수신할 수 있다.

S1435 단계에서 단말은 비선형성의 오류를 감지할 수 있다. 예를 들어, NC 모델 초기 생성 이후 단말에서의 발열 등 단말 내부적인 이유로 단말의 비선형성에 오차가 발생하면 NC 모델의 업데이트가 필요할 수 있다. 이를 위해 단말에서 비선형성을 확인하여 ACLR(adjacent channel leakage ratio) 또는 ACPR(adjacent channel power ratio) 등의 값이 특정 임계 값을 초과하는 경우, 단말은 비선형성의 오류를 감지하고 NC 모델이 업데이트될 필요성이 있음을 판단할 수 있다.

S1440 단계에서, 단말은 기지국에게 NC 모델 업데이트를 요청할 수 있다. 이때 단순히 NC 모델 업데이트를 요청하는 1bit의 정보가 전송될 수도 있고, NC 모델 업데이트가 필요한 NSI(예를 들어 NSI #1, 3) 또는 그 개수(예를 들어, 2개)를 지시하는 정보가 함께 전송될 수도 있다.

S1445 단계에서, 기지국은 NC 모델 업데이트 요청을 확인하고, NC 모델 업데이트에 필요한 데이터를 단말이 전송하기 위한 상향링크 자원 할당 정보(예를 들어, UL grant)를 전송할 수 있다. 상기 상향링크 자원 할당 정보는 DCI를 통해 전송될 수 있다. 이때 상향링크 자원의 양은 기지국이 지원 가능한 NSI의 범위에 따라 결정될 수 있다. 또는 단말이 전송한 NC 모델 업데이트 필요한 NSI의 개수에 따라 결정될 수도 있다.

S1450 단계에서, 단말은 할당된 상향링크 자원을 이용하여 NC 모델 업데이트에 필요한 데이터를 기지국으로 전송할 수 있다. 상기 NC 모델 업데이트에 필요한 데이터는 PUSCH를 통해 전송될 수 있다. 이때 상기 NC 모델 업데이트에 필요한 데이터는, 기지국이 지원 가능한 NSI 범위 전체에 대한 단말의 time domain I/Q 데이터를 포함할 수도 있고, NC 모델 업데이트가 필요한 NSI에 대한 단말의 time domain I/Q 데이터만 포함할 수도 있다.

S1455 단계에서, 기지국은 NC 모델 업데이트에 필요한 데이터를 기반으로 NC 모델을 업데이트하고 적용할 수 있다. NC 모델을 업데이트 한다는 것은 전술한 수식 기반이나 AI 기반 방법을 통해 NC 모델을 새로 학습하는 것을 의미할 수 있다. 이후 업데이트된 NC 모델에 따라 단말 및 기지국은 상향링크 데이터를 송수신할 수 있다.

도 15는 본 발명의 일 실시예에 따라 하향링크 전송의 경우 NC 모델 학습에 필요한 데이터를 이용하여 단말이 NC 모델을 수립하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.

S1505 단계에서, 단말은 단말 능력(UE capability) 정보를 포함하는 RRC 메시지를 기지국으로 전송할 수 있다. 상기 단말 능력 정보는 NC 동작에 기반한 전송을 지원하는지 여부를 지시할 수 있다. 또한 상기 단말 능력 정보는 지원 가능한 NSI의 범위를 지시할 수 있다. 지원 가능한 NSI의 범위에 대한 정보는 상기 단말 능력 정보에 포함될 수도 있고 별도의 정보로 구성될 수도 있다.

S1510 단계에서, 기지국은 NC 모델 학습에 필요한 데이터를 단말로 전송할 수 있다. 상기 NC 모델 학습에 필요한 데이터는 PDSCH (physical downlink share channel)을 통해 전송될 수 있다. 이때 상기 NC 모델 학습에 필요한 데이터는, 단말이 지원 가능한 NSI 범위 전체에 대한 기지국의 time domain I/Q 데이터를 포함할 수 있다.

S1515 단계에서, 단말은 NC 모델 학습에 필요한 데이터를 기반으로 NC 모델을 학습(또는 생성)하고 적용할 수 있다. NC 모델은 수식 기반이나 AI 기반으로 생성될 수 있다. 이후 생성된 NC 모델에 따라 단말 및 기지국은 하향링크 데이터를 송수신할 수 있다.

S1520 단계에서 기지국은 비선형성의 오류를 감지할 수 있다. 예를 들어, NC 모델 초기 생성 이후 기지국에서의 발열 등 단말 내부적인 이유로 기지국의 비선형성에 오차가 발생하면 NC 모델의 업데이트가 필요할 수 있다. 이를 위해 기지국에서 비선형성을 확인하여 ACLR 또는 ACPR 등의 값이 특정 임계 값을 초과하는 경우, 기지국은 비선형성의 오류를 감지하고 NC 모델이 업데이트될 필요성이 있음을 판단할 수 있다.

S1525 단계에서, 기지국은 단말에게 NC 모델 업데이트를 요청할 수 있다. 이때 단순히 NC 모델 업데이트를 요청하는 1bit의 정보가 전송될 수도 있고, NC 모델 업데이트가 필요한 NSI(예를 들어 NSI #1, 3) 또는 그 개수(예를 들어 2개)를 지시하는 정보가 함께 전송될 수도 있다. 또한 기지국은 NC 모델 업데이트에 필요한 데이터를 단말에게 전송하기 위한 하향링크 자원 할당 정보(예를 들어, DL assignment)를 전송할 수 있다. 상기 하향링크 자원 할당 정보는 DCI를 통해 전송될 수 있다. NC 모델 업데이트를 요청하는 지시자는 하향링크 자원 할당 정보와 같은 DCI format을 통해 전송될 수도 있고 별도의 정보를 통해 전송될 수도 있다. 이때 하향링크 자원의 양은 단말이 지원 가능한 NSI의 범위에 따라 결정될 수 있다. 또는 NC 모델 업데이트 필요한 NSI의 개수에 따라 결정될 수도 있다.

S1530 단계에서, 기지국은 할당한 하향링크 자원을 이용하여 NC 모델 업데이트에 필요한 데이터를 단말에게 전송할 수 있다. 상기 NC 모델 업데이트에 필요한 데이터는 PDSCH를 통해 전송될 수 있다. 이때 상기 NC 모델 업데이트에 필요한 데이터는, 단말이 지원 하는 NSI 범위 전체에 대한 기지국의 time domain I/Q 데이터를 포함할 수도 있고, NC 모델 업데이트가 필요한 NSI에 대한 단말의 time domain I/Q 데이터만 포함할 수도 있다.

S1535 단계에서, 단말은 NC 모델 업데이트에 필요한 데이터를 기반으로 NC 모델을 업데이트하고 적용할 수 있다. NC 모델을 업데이트 한다는 것은 전술한 수식 기반이나 AI 기반 방법을 통해 NC 모델을 새로 학습하는 것을 의미할 수 있다. 이후 업데이트된 NC 모델에 따라 단말 및 기지국은 하향링크 데이터를 송수신할 수 있다.

도 16은 본 발명의 일 실시예에 따라 단말에서 일부 또는 전부 학습된 결과 값을 기지국으로 전송하여 NC 모델을 수립하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.

NC 보상 모델 학습을 위해 필요한 데이터는 일반적으로 time domain I/Q 데이터가 필요하다. 하지만 송신단 및 수신단이 일반적이고 공통된 알고리즘을 사용하거나, neural net (NN)기반의 인공지능 학습을 사용하는 경우, 학습의 부담을 나누기 위해 송신단에서 일부의 학습을 진행하고 그 결과를 수신단에게 전달해주는 방법도 가능하다. 이와 같이 특정 태스크(task)에서 학습된 모델을 이용하여 다른 태스크에 재사용하는 기법을 전이 학습(transfer learning)이라고 하며, 학습의 속도를 높이고 부담을 줄일 수 있다는 효과가 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 송신단은 직접적인 time domain I/Q data가 아니라 송신단이 일부 또는 전부 학습한 결과 값(또는 파라미터)을 수신단으로 전송할 수 있다. . 예를 들어 Volterra series 같은 알고리즘을 사용한다면 모델을 구성하는 수식의 계수들, 혹은 파라미터를 전달해 줄 수 있다. 또는 예를 들어 NN 기반의 학습이라면 가중치 값이나 구성에 필요한 노드 숫자, 구조 등을 전달해 줄 수 있다. 수신단은 송신단으로부터 수신한 일부 학습된 결과 값(또는 파라미터)를 취합하여 나머지를 학습하거나 또는 전부 학습된 결과 값(또는 파라미터)를 기반으로 NC 모델을 생성할 수 있다.

S1605 단계에서, 단말은 단말 능력(UE capability) 정보를 포함하는 RRC 메시지를 기지국으로 전송할 수 있다. 상기 단말 능력 정보는 NC 동작에 기반한 전송을 지원하는지 여부를 지시할 수 있다. 또한, 상기 단말 능력 정보는 단말이 NC 모델의 일부 또는 전부 학습을 수행할 수 있는 지 여부를 추가적으로 지시할 수 있다. 또한 본 도면에서는 도시하지 않았으나 기지국은 지원 가능한 NSI의 범위에 대한 정보를 단말에게 전송할 수 있다.

S1610 단계에서, 단말은 단말 내부적으로 NC 모델의 일부 또는 전부 학습을 수행할 수 있다.

S1615 단계에서, 기지국은 단말이 NC 모델을 학습한 결과를 요청할 수 있다. 또는, 단말이 NC 모델을 일부 학습한 결과와 나머지 NC 모델 학습에 필요한 데이터를 요청할 수 있다. 예를 들어 Volterra series 같은 알고리즘을 사용한다면 단말이 NC 모델을 일부 또는 전부 학습한 결과는 NC 모델을 구성하는 수식의 계수들, 혹은 파라미터를 포함할 수 있다. 또는 예를 들어 NN 기반의 학습이라면 단말이 NC 모델을 일부 또는 전부 학습한 결과는 NC 모델의 가중치 값이나 구성에 필요한 노드 숫자, 구조 등을 포함할 줄 수 있다. 또는 예를 들어, 단말이 NC 모델의 일부 학습을 지원하는 경우 기지국은 나머지 NC 모델 학습에 필요한 데이터를 단말에게 추가적으로 요청할 수 있다.

S1620 단계에서, 단말은 기지국의 요청에 대한 응답 (또는 요청 확인) 메시지를 기지국으로 전송할 수 있다.

S1625 단계에서, 기지국은 단말이 NC 모델을 학습한 결과를 단말이 전송하기 위한 상향링크 자원 할당 정보(예를 들어, UL grant)를 단말에게 전송할 수 있다. 또는, 단말이 NC 모델을 일부 학습한 결과와 나머지 NC 모델 학습에 필요한 데이터를 단말이 전송하기 위한 상향링크 자원 할당 정보를 단말에게 전송할 수 있다. 상기 상향링크 자원 할당 정보는 DCI를 통해 전송될 수 있다. 이때 상향링크 자원의 양은 단말이 기지국이 지원 가능한 NSI의 범위에 따라 결정될 수 있다.

S1630 단계에서, 단말은 할당된 상향링크 자원을 이용하여 단말이 NC 모델을 학습한 결과를 요청할 수 있다. 또는, 단말은 할당된 상향링크 자원을 이용하여 단말이 NC 모델을 일부 학습한 결과와 나머지 NC 모델 학습에 필요한 데이터를 전송할 수 있다. 상기 단말이 NC 모델을 학습한 결과 또는 단말이 NC 모델을 일부 학습한 결과와 나머지 NC 모델 학습에 필요한 데이터는 PUSCH을 통해 전송될 수 있다. 이때 상기 NC 모델 학습에 필요한 데이터는, 기지국이 지원 가능한 NSI 범위 전체에 대한 단말의 time domain I/Q 데이터를 포함할 수 있다.

S1635 단계에서, 기지국은 단말이 NC 모델을 학습한 결과를 기반으로 NC 모델을 생성하고 적용할 수 있다. 또는, 기지국은 NC 모델을 일부 학습한 결과와 나머지 NC 모델 학습에 필요한 데이터를 기반으로 NC 모델을 학습(또는 생성)하고 적용할 수 있다. 이후 생성된 NC 모델에 따라 단말 및 기지국은 상향링크 데이터를 송수신할 수 있다.

상술한 실시예들 및 방법들 간에는 각 구성 또는 단계들이 선택적으로 결합/조합되어 적용될 수 있다. 또한, 시스템 상에서의 설정 및/또는 정의 등에 따라 상기에서 설명한 단계가 반드시 모두 포함되어야 하는 것은 아니며, 일부 단계는 생략될 수도 있다. 도 16에서는 상향링크의 경우만 도시하였으나 하향링크의 경우에도 대응되는 유사한 실시예가 적용될 수 있음은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가신 자로부터 자명하게 도출될 수 있다. 또한, 단말이 NC 모델을 일부 또는 전부 학습하는 시점을 S1610 단계로 도시하였으나 이는 기술의 편의를 위한 예시에 불과하고, 단말은 어느 시점에 미리 학습을 수행하거나 또는 기지국으로부터 요청을 수신한 이후에 학습을 수행할 수도 있다.

도 17은 본 발명의 일 실시예에 따라 상향링크 전송의 경우 기지국이 NC 모델을 학습한 이후 단말이 NSI를 전송하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.

도 14 또는 도 16에서 상술한 방법에 따라 NC 모델 학습에 필요한 데이터(단말의 time domain I/Q 데이터)를 이용하여 기지국에서 NC 모델을 학습한 이후에 단말의 비선형성의 변경이 발생하는 경우, 단말은 변경된 비선형성에 상응하는 NSI를 기지국으로 제공함으로써 기지국으로 하여금 NSI에 기반하여 NC 모델을 변경하도록 할 수 있다..

S1705 단계에서, 단말은 단말에서 전송되는 신호의 전송 전력의 비선형성이 변경됨을 감지할 수 있다. 상기 비선형성의 변경이 감지되는 요인은 네트워크상의 설정 및 단말 자체의 개발 공정, 설계, 구현 등에 따라 다양할 수 있으며 이는 상술한 바와 같다.

S1710 단계에서, 단말은 변경된 비선형성에 상응하는 NSI(예: NSI #X)를 기지국으로 전송할 수 있다. 한편, NSI는 해당하는 비선형성이 변경되는 성격(예를 들어 비선형성이 변경되는 빈도 또는 주기)에 따라 NSI를 전송하기 위한 시그널링 방법이 달라질 수 있다. 예를 들어, 비선형성이 빠르게 변경되는 경우에는 물리 계층 제어 정보 (예를 들어, UCI (uplink control information)), 또는 MAC (medium access control) CE (control element)를 통해 NSI가 전송되고, 비선형성의 변경이 수 초 이상 단위의 변경 빈도를 갖는 경우에는 RRC 시그널링을 통해 NSI가 전송됨으로써 무선 자원을 효율적으로 사용할 수 있다. 비선형성의 변경 빈도에 따른 시그널링 방법의 예시는 상술한 표 1에 기술되어 있으나 이에 국한되는 것은 아니다.

S1715 단계에서, 기지국은 S1710 단계에서 수신한 NSI에 따라 상응하는 NC 모델을 변경하고 적용할 수 있다. 이후 단말 및 기지국은 상기 NSI에 따라 상향링크 데이터를 송수신할 수 있다. 예를 들어 단말은 기지국에서 상기 NSI에 상응하는 NC 모델을 적용하여 단말에서 전송되는 신호의 비선형성을 보상해줄 것을 예상하고 보다 큰 전력을 사용하여 상향링크 데이터를 전송할 수 있다. 기지국은 단말로부터 수신한 NSI에 상응하는 NC 모델을 적용하여 단말의 비선형성을 보상하고 상향링크 데이터를 수신할 수 있다.

도 18은 본 발명의 일 실시예에 따라 하향링크 전송의 경우 단말이 NC 모델을 학습한 이후 기지국이 NSI를 전송하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.

도 15 또는 도 16에서 상술한 방법에 따라 NC 모델 학습에 필요한 데이터(단말의 time domain I/Q 데이터)를 이용하여 단말에서 NC 모델을 학습한 이후에 기지국의 비선형성의 변경이 발생하는 경우, 기지국은 변경된 비선형성에 상응하는 NSI를 단말로 제공함으로써 단말로 하여금 NSI에 기반하여 NC 모델을 변경하도록 할 수 있다.

S1805 단계에서, 기지국은 기지국에서 전송되는 신호의 전송 전력의 비선형성이 변경됨을 감지할 수 있다. 상기 비선형성의 변경이 감지되는 요인은 네트워크상의 설정 및 기지국 자체의 개발 공정, 설계, 구현 등에 따라 다양할 수 있으며 이는 상술한 바와 같다.

S1810 단계에서, 기지국은 변경된 비선형성에 상응하는 NSI(예: NSI #X)를 단말로 전송할 수 있다. 한편, NSI는 해당하는 비선형성이 변경되는 성격(예를 들어 비선형성이 변경되는 빈도 또는 주기)에 따라 시그널링 방법이 달라질 수 있다. 예를 들어, 비선형성이 빠르게 변경되는 경우에는 물리 계층 제어 정보 (예를 들어, DCI (downlink control information)), 또는 MAC CE를 통해 NSI가 전송되고, 비선형성의 변경이 수 초 이상 단위의 변경빈도를 갖는 경우에는 RRC 시그널링을 통해 NSI가 전송됨으로써 무선 자원을 효율적으로 사용할 수 있다. 비선형성의 변경 빈도에 따른 시그널링 방법의 예시는 상술한 표 1에 기술되어 있으나 이에 국한되는 것은 아니다.

S1815 단계에서, 단말은 S1810 단계에서 수신한 NSI에 따라 상응하는 NC 모델을 변경하고 적용할 수 있다. 이후 단말 및 기지국은 상기 NSI에 따라 하향링크 데이터를 송수신할 수 있다. 예를 들어 기지국은 단말에서 상기 NSI에 상응하는 NC 모델을 적용하여 기지국에서 전송되는 신호의 비선형성을 보상해줄 것을 예상하고 보다 큰 전력을 사용하여 하향링크 데이터를 전송할 수 있다. 단말은 기지국으로부터 수신한 NSI에 상응하는 NC 모델을 적용하여 기지국의 비선형성을 보상하고 하향링크 데이터를 수신할 수 있다.

한편 본 발명의 일 실시예에 따르면, 수신단은 송신단이 전송한 기준 신호 (reference signal, RS)를 통해 NC 모델을 학습할 수 있다. 상기 RS는 예를 들어 DMRS, CSI-RS, SRS, 또는 PT-RS 등이 포함될 수 있다. RS의 경우에는 송신단과 수신단이 미리 알고 있는 RS 설정(configuration) 정보에 기초하여 전송되므로 수신단은 송신단의 Tx input data를 알 수 있고, 수신한 RS로부터 채널 이퀄라이저(channel equalizer)를 통해 채널 영향을 제거하고 IQ data를 만들어 내면 송신단의 Tx output data 를 알 수 있다. 송신단은 RS와 함께 상기 RS와 연관된 NSI를 전송할 수 있으며, 이는 RS를 전송했을 때의 송신단의 비선형성과 이후 다른 신호를 전송할 때의 비선형성이 다른 경우, 수신단이 RS를 통해 학습한 NC 모델을 그대로 사용하여 오차가 발생하는 상황을 방지하기 위함이다. RS와 NSI를 받은 수신단은 NC 모델을 학습하고, 송신단은 비선형성의 변경이 발생하는 경우, 변경된 비선형성에 따른 NSI 및 RS를 수신단으로 전송함으로써 수신단으로 하여금 NC 모델의 변경을 유도할 수 있다.

비선형성의 변경이 발생함에 따라 NSI를 송신단에서 전송하는 시점과 RS 를 전송하는 시점에는 차이가 있을 수 있다. 이 차이로 인해 발생하는 오차를 최소화하기 위해 적절한 시그널링 방법을 선택할 필요성이 있다. 일반적인 환경에서의 가정은 NSI가 전송되는 프레임(frame), 서브프레임(subframe) 혹은 슬롯(slot) 부터는 변경된 NC 모델을 학습 또는 적용해야 함이 자연스럽지만, RS를 먼저 수신한 수신단이 RS에 기초하여 NC 모델을 학습한 이후에 NSI를 수신하고 해당 NSI에 학습된 NC 모델을 적용하는 것도 가능하다.. 본 발명의 일 실시예에 따르면, NSI는 해당하는 비선형성이 변경되는 성격(예를 들어 비선형성이 변경되는 빈도 또는 주기)에 따라 NSI를 전송하기 위한 시그널링 방법이 달라질 수 있다. 예를 들어 비선형성이 빠르게 변경되는 경우에는 물리 계층 제어 정보 (예를 들어 DCI 또는 UCI) 혹은 MAC CE를 통해 NSI가 전송되고, 비선형성의 변경이 수 초 이상 단위의 변경 빈도를 갖는 경우에는 RRC 시그널링을 통해 NSI가 전송됨으로써 무선 자원을 효율적으로 사용하기로 한다. 비선형성의 변경 빈도에 따른 시그널링 방법의 예시는 상술한 표 1에 기술되어 있으나 이에 국한되는 것은 아니다.

이하에서는 NC 모델 학습에 필요한 기준 신호를 이용하여 NC 모델을 수립하는 구체적인 방법에 대해 서술한다.

도 19는 본 발명의 일 실시예에 따라 상향링크 전송의 경우 NC 모델 학습에 필요한 기준 신호를 이용하여 기지국이 NC 모델을 수립하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.

S1905 단계에서, 단말은 단말 능력(UE capability) 정보를 포함하는 RRC 메시지를 기지국으로 전송할 수 있다. 상기 단말 능력 정보는 NC 동작에 기반한 전송을 지원하는지 여부를 지시할 수 있다.

S1910 단계에서, 기지국은 NC 모델 학습에 필요한 RS를 단말에게 요청할 수 있다. 또는 기지국은 상기 RS에 대한 설정 정보를 기지국에 전송할 수 있다. 이때 기지국은 지원 가능한 NSI의 범위에 대한 정보를 함께 전송할 수 있다. RS 요청 (또는 RS 설정 정보) 및 NSI 범위 정보는 동일한 메시지에 함께 포함되어 전송될 수도 있고 별도로 전송될 수도 있다.

S1915 단계에서, 단말은 RS와 함께 상기 RS와 연관되는 NSI (예: NSI #X)를 전송할 수 있다. 상기 NSI는 비선형성이 변경되는 빈도 또는 주기)에 따라 UCI, MAC CE, RRC 메시지 혹은 이들의 조합을 통해 전송될 수 있다. 이때 NSI가 전송되는 메시지 또는 정보에는 연관되는 RS를 지시하는 정보(예를 들어 RS 자원 index 등)가 포함될 수 있다.

S1920 단계에서, 기지국은 수신한 RS를 기반으로 해당 NSI (예: NSI #X)에 상응하는 NC 모델을 학습(또는 생성)하고 적용할 수 있다. NC 모델은 수식 기반이나 AI 기반으로 생성될 수 있다. 이후 생성된 NC 모델에 따라 단말 및 기지국은 상향링크 데이터를 송수신할 수 있다.

S1925 단계에서, 단말은 단말에서 전송되는 신호의 전송 전력의 비선형성이 변경됨을 감지할 수 있다. 상기 비선형성의 변경이 감지되는 요인은 네트워크상의 설정 및 단말 자체의 개발 공정, 설계, 구현 등에 따라 다양할 수 있으며 이는 상술한 바와 같다.

S1930 단계에서, 단말은 변경된 비선형성에 상응하는 NSI(예: NSI #Y)를 기지국으로 전송할 수 있다. 이때 마찬가지로 단말은 변경될 NC 모델 학습에 필요한 RS를 함께 전송할 수 있으며 해당 NSI(예: NSI #Y)는 상기 RS와 연관될 수 있다. 상기 NSI는 비선형성이 변경되는 빈도 또는 주기)에 따라 UCI, MAC CE, RRC 메시지 혹은 이들의 조합을 통해 전송될 수 있다. 이때 NSI가 전송되는 메시지 또는 정보에는 연관되는 RS를 지시하는 정보(예를 들어 RS 자원 index 등)가 포함될 수 있다.

S1935 단계에서, 기지국은 수신한 RS를 기반으로 해당 NSI (예: NSI #Y)에 상응하는 NC 모델을 학습(또는 생성)하고 적용할 수 있다. NC 모델은 수식 기반이나 AI 기반으로 생성될 수 있다. 이후 생성된 NC 모델에 따라 단말 및 기지국은 상향링크 데이터를 송수신할 수 있다.

도 20은 본 발명의 일 실시예에 따라 하향링크 전송의 경우 NC 모델 학습에 필요한 기준 신호를 이용하여 단말이 NC 모델을 수립하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.

S2005 단계에서, 단말은 단말 능력(UE capability) 정보를 포함하는 RRC 메시지를 기지국으로 전송할 수 있다. 상기 단말 능력 정보는 NC 동작에 기반한 전송을 지원하는지 여부를 지시할 수 있다. 또한 상기 단말 능력 정보는 지원 가능한 NSI의 범위를 지시할 수 있다. 지원 가능한 NSI의 범위에 대한 정보는 상기 단말 능력 정보에 포함될 수도 있고 별도의 정보로 구성될 수도 있다.

S2010 단계에서, 기지국은 NC 모델 학습에 필요한 RS와 함께 상기 RS와 연관되는 NSI (예: NSI #X)를 전송할 수 있다. 상기 NSI는 비선형성이 변경되는 빈도 또는 주기)에 따라 DCI, MAC CE, RRC 메시지 혹은 이들의 조합을 통해 전송될 수 있다. 이때 NSI가 전송되는 메시지 또는 정보에는 연관되는 RS를 지시하는 정보(예를 들어 RS 자원 index 등)가 포함될 수 있다.

S2015 단계에서, 단말은 수신한 RS를 기반으로 해당 NSI (예: NSI #X)에 상응하는 NC 모델을 학습(또는 생성)하고 적용할 수 있다. NC 모델은 수식 기반이나 AI 기반으로 생성될 수 있다. 이후 생성된 NC 모델에 따라 단말 및 기지국은하향링크 데이터를 송수신할 수 있다.

S2020 단계에서, 기지국은 기지국에서 전송되는 신호의 전송 전력의 비선형성이 변경됨을 감지할 수 있다. 상기 비선형성의 변경이 감지되는 요인은 네트워크상의 설정 및 기지국 자체의 개발 공정, 설계, 구현 등에 따라 다양할 수 있으며 이는 상술한 바와 같다.

S2025 단계에서, 기지국은 변경된 비선형성에 상응하는 NSI(예: NSI #Y)를 단말로 전송할 수 있다. 이때 마찬가지로 기지국은 변경될 NC 모델 학습에 필요한 RS를 함께 전송할 수 있으며 해당 NSI(예: NSI #Y)는 상기 RS와 연관될 수 있다. 상기 NSI는 비선형성이 변경되는 빈도 또는 주기)에 따라 DCI, MAC CE, RRC 메시지 혹은 이들의 조합을 통해 전송될 수 있다. 이때 NSI가 전송되는 메시지 또는 정보에는 연관되는 RS를 지시하는 정보(예를 들어 RS 자원 index 등)가 포함될 수 있다.

S2030 단계에서, 단말은 수신한 RS를 기반으로 해당 NSI (예: NSI #Y)에 상응하는 NC 모델을 학습(또는 생성)하고 적용할 수 있다. NC 모델은 수식 기반이나 AI 기반으로 생성될 수 있다. 이후 생성된 NC 모델에 따라 단말 및 기지국은 하향링크 데이터를 송수신할 수 있다.

이하에서는 송신단이 수신단으로 NSI를 전송하기 위한 시그널링 방법에 따른 각각의 세부 절차를 설명한다.

도 21은 본 발명의 일 실시예에 따라 하향링크 전송의 경우 기지국이 RRC 메시지를 통해 NSI를 전송하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.

S2105 단계에서, 기지국은 기지국에서 전송되는 신호의 전송 전력의 비선형성이 변경됨을 감지할 수 있다. 상기 비선형성의 변경이 감지되는 요인은 네트워크상의 설정 및 기지국 자체의 개발 공정, 설계, 구현 등에 따라 다양할 수 있으며 이는 상술한 바와 같다.

S2110 단계에서, 기지국은 변경된 비선형성에 상응하는 NSI(예: NSI #X)에 대한 정보를 포함하는 RRC 메시지를 단말로 전송할 수 있다.

S2115 단계에서, 단말은 수신한 RRC 메시지에 포함된 NSI (예: NSI #X)에 상응하는 NC 모델로 변경하고 이를 적용할 수 있다. 이후 변경된 NC 모델에 따라 단말 및 기지국은 하향링크 데이터를 송수신할 수 있다.

도 22는 본 발명의 일 실시예에 따라 하향링크 전송의 경우 기지국이 MAC CE를 통해 NSI를 전송하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.

S2205 단계에서, 기지국은 NSI에 대한 정보를 포함하는 RRC 메시지를 단말로 전송할 수 있다. 예를 들어 상기 RRC 메시지에는, 단말이 지원 가능한 NSI의 범위에서 추후 기지국이 MAC CE를 통해 특정 NSI의 활성화(activation) 또는 비활성화(deactivation)를 지시할 수 있도록 하는 매핑 정보가 포함될 수 있다.

S2210 단계에서, 기지국은 기지국에서 전송되는 신호의 전송 전력의 비선형성이 변경됨을 감지할 수 있다. 상기 비선형성의 변경이 감지되는 요인은 네트워크상의 설정 및 기지국 자체의 개발 공정, 설계, 구현 등에 따라 다양할 수 있으며 이는 상술한 바와 같다.

S2215 단계에서, 기지국은 변경된 비선형성에 상응하는 NSI(예: NSI #X)의 활성화 또는 비활성화를 지시하는 필드를 포함하는 MAC CE를 단말로 전송할 수 있다.

S2220 단계에서, 만약 MAC CE가 NSI(예: NSI #X)의 활성화를 지시하는 경우, 단말은 NSI(예: NSI #X)에 상응하는 NC 모델로 변경하고 이를 적용할 수 있다. 이후 변경된 NC 모델에 따라 단말 및 기지국은 하향링크 데이터를 송수신할 수 있다.

도 23은 본 발명의 일 실시예에 따라 하향링크 전송의 경우 기지국이 DCI를 통해 NSI를 전송하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.

S2305 단계에서, 기지국은 기지국에서 전송되는 신호의 전송 전력의 비선형성이 변경됨을 감지할 수 있다. 상기 비선형성의 변경이 감지되는 요인은 네트워크상의 설정 및 기지국 자체의 개발 공정, 설계, 구현 등에 따라 다양할 수 있으며 이는 상술한 바와 같다.

S2310 단계에서, 단말은 기지국으로부터 전송될 DCI를 디코딩하기 위해 PDCCH (physical downlink control channel)를 모니터링할 수 있다.

S2315 단계에서, 기지국은 변경된 비선형성에 상응하는 NSI(예: NSI #X)에 대한 필드를 포함하는 DCI 메시지를 PDCCH를 통해 단말로 전송할 수 있다.

S2320 단계에서, 단말은 수신한 DCI에 포함된 NSI (예: NSI #X)에 상응하는 NC 모델로 변경하고 이를 적용할 수 있다. 이후 변경된 NC 모델에 따라 단말 및 기지국은 하향링크 데이터를 송수신할 수 있다.

도 24는 본 발명의 일 실시예에 따라 상향링크 전송의 경우 단말이 RRC 메시지를 통해 NSI를 전송하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.

S2405 단계에서, 단말은 단말에서 전송되는 신호의 전송 전력의 비선형성이 변경됨을 감지할 수 있다. 상기 비선형성의 변경이 감지되는 요인은 네트워크상의 설정 및 단말 자체의 개발 공정, 설계, 구현 등에 따라 다양할 수 있으며 이는 상술한 바와 같다.

S2410 단계에서, 단말은 변경된 비선형성에 상응하는 NSI(예: NSI #X)에 대한 정보를 포함하는 RRC 메시지를 기지국으로 전송할 수 있다.

S2415 단계에서, 기지국은 수신한 RRC 메시지에 포함된 NSI (예: NSI #X)에 상응하는 NC 모델로 변경하고 이를 적용할 수 있다. 이후 변경된 NC 모델에 따라 단말 및 기지국은 상향링크 데이터를 송수신할 수 있다.

도 25는 본 발명의 일 실시예에 따라 상향링크 전송의 경우 단말이 MAC CE를 통해 NSI를 전송하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.

S2505 단계에서, 단말은 NSI에 대한 정보를 포함하는 RRC 메시지를 기지국으로 전송할 수 있다. 예를 들어 상기 RRC 메시지에는, 기지국이 지원 가능한 NSI의 범위에서 추후 단말이 MAC CE를 통해 특정 NSI의 활성화(activation) 또는 비활성화(deactivation)를 지시할 수 있도록 하는 매핑 정보가 포함될 수 있다.

S2510 단계에서, 단말은 단말에서 전송되는 신호의 전송 전력의 비선형성이 변경됨을 감지할 수 있다. 상기 비선형성의 변경이 감지되는 요인은 네트워크상의 설정 및 단말 자체의 개발 공정, 설계, 구현 등에 따라 다양할 수 있으며 이는 상술한 바와 같다.

S2515 단계에서, 단말은 변경된 비선형성에 상응하는 NSI(예: NSI #X)의 활성화 또는 비활성화를 지시하는 필드를 포함하는 MAC CE를 기지국으로 전송할 수 있다.

S2220 단계에서, 만약 MAC CE가 NSI(예: NSI #X)의 활성화를 지시하는 경우, 기지국은 NSI(예: NSI #X)에 상응하는 NC 모델로 변경하고 이를 적용할 수 있다. 이후 변경된 NC 모델에 따라 단말 및 기지국은 상향링크 데이터를 송수신할 수 있다.

도 26은 본 발명의 일 실시예에 따라 상향링크 전송의 경우 단말이 UCI를 통해 NSI를 전송하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.

S2605 단계에서, 단말은 단말에서 전송되는 신호의 전송 전력의 비선형성이 변경됨을 감지할 수 있다. 상기 비선형성의 변경이 감지되는 요인은 네트워크상의 설정 및 단말 자체의 개발 공정, 설계, 구현 등에 따라 다양할 수 있으며 이는 상술한 바와 같다.

S2610 단계에서, 단말은 변경된 비선형성에 상응하는 NSI(예: NSI #X)에 대한 필드를 포함하는 UCI 메시지를 PUCCH (physical uplink control channel)를 통해 기지국으로 전송할 수 있다.

S2615 단계에서, 기지국은 수신한 UCI에 포함된 NSI (예: NSI #X)에 상응하는 NC 모델로 변경하고 이를 적용할 수 있다. 이후 변경된 NC 모델에 따라 단말 및 기지국은 상향링크 데이터를 송수신할 수 있다.

한편 NSI는 송신단의 내부 사정을 간접적으로 알려 주는 것이기 때문에, 이는 내부 설정 및 알고리즘을 통해 결정될 것이다. 그런데, 기지국이 수신단인 경우(즉, 상향링크의 경우)에는 기지국이 통신 설정을 직접 결정하여 단말에게 전송하기 때문에 이전 설정과 동일한 설정에 따라 단말로부터 동일한 NSI가 반복되어 수신된다면, 기지국은 상기 설정에 따라 비선형성이 변경되어 단말로부터 수신될 NSI를 예상하는 것이 가능할 수 있다. 또한, 단말이 수신단인 경우(즉, 하향링크의 경우)에도, 이전 설정과 동일한 설정에 따라 동일한 기지국으로부터 동일한 NSI가 반복되어 수신된다면 단말은 상기 설정에 따라 비선형성이 변경되어 기지국으로부터 수신될 NSI를 예상하는 것이 가능할 수 있다. 따라서 본 발명에서는 특정한 타이머 (예를 들어 NSI timer)를 운영하여 상기 타이머 구동될 동안 동일 설정이 반복되는 경우에는 수신단은 송신단으로부터 NSI를 수신하지 않고도 NC 모델의 변경 및 적용을 수행하고, 상기 타이머가 만료된 이후에는 수신단은 다시 송신단으로부터 NSI를 수신하는 방법을 제안한다. 이를 통해, 불필요하게 반복되는 NSI 전송을 위한 무선 자원을 아낄 수 있다는 효과가 있다.

도 27은 본 발명의 일 실시예에 따라 반복되는 설정에 의해 NSI를 예상하여 적용하는 절차를 도시한 시퀀스도이다.

S2705 단계에서, 수신단은 NC 모델을 학습하고, 학습된 NC 모델을 이용하여 송신단과 데이터를 송수신할 수 있다.

S2710 단계에서, 송신단 및 수신단은 네트워크 설정을 변경할 수 있다. 예를 들어, 기지국은 상기 설정 정보를 포함하는 RRC 메시지(예: RRC reconfiguration)를 단말로 전송할 수 있으며, 단말은 상기 RRC 메시지에 대한 응답메시지(예: RRC reconfiguration complete)를 기지국으로 전송할 수 있다. 이를 통해 MIMO 전송에 있어서 랭크(rank) 값이 변경되거나 CA 설정이 변경될 수 있다.

S2715 내지 S2720 단계에서, 수신단은 NSI 타이머를 구동할 수 있다. 또한 송신단은 변경된 네트워크 설정을 적용함에 따라, 송신단에서 전송되는 신호의 전력의 비선형성이 변경됨을 감지하고 동일한 NSI 타이머를 구동할 수 있다. NSI 타이머 값은 미리 설정되거나 네트워크 상에 고정된 값으로 결정되어 있을 수 있다.

예를 들어, 기지국이 수신단이고 단말이 송신단인 경우 (즉, 상향링크의 경우), 기지국은 RRC 메시지를 전송한 이후 (또는 단말로부터 응답메시지를 수신한 이후) NSI 타이머를 구동시킬 수 있다. 한편 단말은 S2710 단계에서 수신한 RRC 메시지에 포함된 설정 정보를 적용하고 단말의 비선형성이 변경됨을 감지할 수 있다. 또한 비선형성의 변경을 감지한 단말은 NSI 타이머를 구동할 수 있다. 다른 예를 들어, 단말이 수신단이고 기지국이 송신단인 경우 (즉, 하향링크의 경우), 기지국은 자신이 결정한 네트워크 설정을 적용함에 따라 기지국의 비선형성이 변경됨을 감지할 수 있다. 또한 비선형성의 변경을 감지한 기지국은 NSI 타이머 값을 구동시킬 수 있다. 한편 단말은 기지국으로부터 RRC 메시지를 수신한 이후 (또는 기지국으로 응답메시지를 전송한 이후) NSI 타이머를 구동할 수 있다.

S2725 단계에서, 송신단은 변경된 비선형성에 상응하는 NSI(예: NSI #X)를 수신단으로 전송할 수 있다. 예를 들어, 기지국이 수신단이고 단말이 송신단인 경우 (즉, 상향링크의 경우), 단말은 비선형성이 변경되는 빈도에 따라 UCI, MAC CE 또는 RRC 시그널링을 통해 NSI를 기지국으로 전송할 수 있다. 다른 예를 들어, 단말이 수신단이고 기지국이 송신단인 경우 (즉, 하향링크의 경우), 기지국은 비선형성이 변경되는 빈도에 따라 DCI, MAC CE 또는 RRC 시그널링을 통해 NSI를 단말로 전송할 수 있다.

S2730 단계에서, 수신단은 NSI (예: NSI #X)에 상응하는 NC 모델로 변경하고 이를 적용할 수 있다. 예를 들어, 기지국이 수신단이고 단말이 송신단인 경우 (즉, 상향링크의 경우), 기지국은 단말로부터 수신한 NSI에 상응하는 NC 모델로 변경하고, 단말과 기지국은 변경된 NC 모델에 따라 상향링크 데이터를 송수신할 수 있다. 다른 예를 들어, 단말이 수신단이고 기지국이 송신단인 경우 (즉, 하향링크의 경우), 단말은 기지국으로부터 수신한 NSI에 상응하는 NC 모델로 변경하고 단말과 기지국은 변경된 NC 모델에 따라 하향링크 데이터를 송수신할 수 있다.

S2735 단계에서, 송신단 및 수신단은 네트워크 설정을 변경할 수 있으며, 이는 S2710 단계에서 서술한 방법이 동일하게 적용될 수 있다.

S2740 내지 S2745 단계에서, 만약 NSI 타이머가 구동 중이고S2735 단계의 네트워크 설정이 S2710 단계의 네트워크 설정과 동일하며, 네트워크 설정에 따른 송신단의 내부 비선형성 변화가 없어 이전에 전송한 NSI (예: NSI #X)와 동일하다면, 송신단은 해당 NSI를 전송하지 않고 데이터 전송을 수행할 수 있다. 또한, 수신단은 S2735 단계의 네트워크 설정이 S2710 단계의 네트워크 설정과 동일하고 NSI 타이머가 구동 중이라면, 송신단으로부터 NSI를 수신하지 않고도 S2725 단계에서 수신한 NSI와 동일한 NSI(예: NSI #X) 가 적용될 수 있음을 예상할 수 있다. 따라서 수신단은 송신단으로부터 NSI를 수신하지 않고 S2725 단계에서 수신했던 NSI와 동일한 NSI (예: NSI #X)에 상응하는 NC 모델로 변경하고 이를 적용할 수 있다. 한편, 상기 NSI 타이머가 구동 중이고 아직 만료되지 않았다고 하더라도, 송신단의 내부 비선형성 변화가 발생함에 따라 이전에 전송한 NSI와 다른 경우에는, 송신단은 수신단에게 해당 NSI(예: NSI #Y)를 전송할 수 있다.

S2750 내지 S2755 단계에서, 송신단 및 수신단에서 NSI 타이머가 만료될 수 있다. 이후 S2760 내지 S2770 단계에서는 S2710 내지 S2730에서 서술한 방법이 동일하게 적용될 수 있다. 이때, S2760 단계의 네트워크 설정이 S2710 단계의 네트워크 설정과 동일하더라도 NSI 타이머가 만료되었으므로, 송신단은 네트워크 설정에 따라 송신단의 비선형성이 변경되는 경우 변경된 비선형성에 상응하는 NSI(예: NSI #X)를 전송할 수 있다. 또한 수신단은 NSI(예: NSI #X)를 새로 수신한 이후 해당 NSI에 상응하는 NC 모델로 변경하고 이를 적용할 수 있다.

도 28은 본 발명의 일 실시예에 따른 송신단의 동작을 도시한 순서도이다.

이하에서 하향링크의 경우 송신단은 기지국이고 수신단은 단말을 의미할 수 있고, 상향링크의 경우 송신단은 단말이고 수신단은 기지국을 의미할 수 있다. 도 28에서는 본 발명에서 제안하는 실시예에 따른 송신단의 전반적인 동작이 적용될 수 있다.

S2810 단계에서, 송신단은 송신단에서 전송하는 신호의 전송 전력의 비선형성이 변경됨을 감지할 수 있다.

S2820 단계에서, 송신단은 변경된 비선형성에 상응하는 비선형성 상태 지시자(예를 들어, NSI)를 수신단으로 전송할 수 있다.

S2830 단계에서, 송신단은 상기 비선형성 상태 지시자에 따라 수신단으로 데이터를 전송할 수 있다.

도 29는 본 발명의 일 실시예에 따른 수신단의 동작을 도시한 순서도이다.

이하에서 하향링크의 경우 송신단은 기지국이고 수신단은 단말을 의미할 수 있고, 상향링크의 경우 송신단은 단말이고 수신단은 기지국을 의미할 수 있다. 도 29에서는 본 발명에서 제안하는 실시예에 따른 수신단의 전반적인 동작이 적용될 수 있다.

S2910 단계에서, 수신단은 송신단으로부터 비선형성 상태 지시자(예를 들어, NSI)를 수신할 수 있다.

S2920 단계에서, 수신단은 상기 비선형성 상태 지시자에 기반하여 송신단에서 전송되는 신호의 전송 전력의 비선형성을 보상하기 위한 비선형성 보상 보델을 확인할 수 있다.

S2930 단계에서, 수신단은 상기 비선형성 상태 지시자에 상응하는 비선형성 보상 모델에 기반하여 송신단으로부터 데이터를 수신할 수 있다.

도 30은 본 발명의 일 실시예에 따른 송신단의 구조를 도시한 도면이다.

이하에서 하향링크의 경우 송신단은 기지국이고 수신단은 단말을 의미할 수 있고, 상향링크의 경우 송신단은 단말이고 수신단은 기지국을 의미할 수 있다. 도 30를 참고하면, 송신단은 통신부 (3010), 제어부 (3020), 저장부 (3030)을 포함할 수 있다. 본 발명에서 제어부는, 회로 또는 어플리케이션 특정 통합 회로 또는 적어도 하나의 프로세서라고 정의될 수 있다.

통신부 (3010)는 다른 네트워크 엔티티와 신호를 송수신할 수 있다. 통신부(3010)는 예를 들어, 수신단과 데이터, 제어 신호, 기준 신호 등을 송수신할 수 있다.

제어부 (3020)은 본 발명에서 제안하는 실시예에 따른 송신단의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 제어부 (3020)는 상기에서 기술한 순서도에 따른 동작을 수행하도록 각 블록 간 신호 흐름을 제어할 수 있다. 구체적으로, 제어부(3020)는 송신단에서 전송되는 신호의 전송 전력의 비선형성이 변경됨을 감지하고, 상기 변경된 비선형성에 상응하는 비선형성 상태 지시자를 수신단으로 전송하도록 상기 통신부를 제어하고, 상기 비선형성 상태 지시자에 따라 상기 수신단으로 데이터를 전송하도록 상기 통신부를 제어할 수 있다.

저장부(3030)는 상기 통신부 (3010)를 통해 송수신되는 정보 및 제어부 (3020)을 통해 생성되는 정보 중 적어도 하나를 저장할 수 있다.

도 31은 본 발명의 일 실시예에 따른 수신단의 구조를 도시한 도면이다.

이하에서 하향링크의 경우 송신단은 기지국이고 수신단은 단말을 의미할 수 있고, 상향링크의 경우 송신단은 단말이고 수신단은 기지국을 의미할 수 있다. 도 31를 참고하면, 수신단은 통신부 (3110), 제어부 (3120), 저장부 (3130)을 포함할 수 있다. 본 발명에서 제어부는, 회로 또는 어플리케이션 특정 통합 회로 또는 적어도 하나의 프로세서라고 정의될 수 있다.

통신부 (3110)는 다른 네트워크 엔티티와 신호를 송수신할 수 있다. 통신부(3110)는 예를 들어, 송신단과 데이터, 제어 신호, 기준 신호 등을 송수신할 수 있다.

제어부 (3120)은 본 발명에서 제안하는 실시예에 따른 수신단의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 제어부 (3120)는 상기에서 기술한 순서도에 따른 동작을 수행하도록 각 블록 간 신호 흐름을 제어할 수 있다. 구체적으로, 제어부(3120)는 송신단으로부터 비선형성 상태 지시자를 수신하도록 상기 통신부를 제어하고, 상기 비선형성 상태 지시자에 기반하여, 상기 송신단에서 전송되는 신호의 전송 전력의 비선형성을 보상하기 위한 비선형성 보상 모델을 확인하고, 상기 비선형성 상태 지시자에 상응하는 상기 비선형성 보상 모델에 기반하여, 상기 송신단으로부터 데이터를 수신하도록 상기 통신부를 제어할 수 있다.

저장부(3130)는 상기 통신부 (3110)를 통해 송수신되는 정보 및 제어부 (3120)을 통해 생성되는 정보 중 적어도 하나를 저장할 수 있다.

본 발명을 통해 송신단과 수신단이 NC 모델을 사용하는 경우, 송신단은 보다 큰 전력을 사용하여 신호를 전송할 수 있어 커버리지 증대 효과를 기대할 수 있다. 또한 NC 모델을 사용함에 있어서, 송신단의 여러 상황을 고려하여 NC 모델을 선택함으로써, 수신 신호의 비선형성을 효과적으로 보상할 수 있다. 이를 통해 EVM, ACLR, SNR 등과 같은 신호의 평가 지표측면에서 통신 성능이 개선될 수 있다. 뿐만 아니라, 매번 수신단이 NC 모델의 재학습을 할 필요 없이 효율적으로 모델을 선택하여 사용함으로써 처리 부하(processing load)를 감소 시킬 수 있다.

한편 본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다. 또한 상기 각각의 실시예는 필요에 따라 서로 조합되어 운용할 수 있다.

Claims

무선 통신 시스템에서 데이터를 전송하는 송신단에 의해 수행되는 방법에 있어서,
상기 송신단에서 전송되는 신호의 전송 전력의 비선형성이 변경됨을 감지하는 단계;
상기 변경된 비선형성에 상응하는 비선형성 상태 지시자를 수신단으로 전송하는 단계; 및
상기 비선형성 상태 지시자에 따라 상기 수신단으로 데이터를 전송하는 단계를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 수신단으로부터, 상기 수신단에서 상기 송신단에 대해 지원 가능한 비선형성 보상 모델의 개수에 대한 정보를 수신하는 단계를 더 포함하고,
상기 비선형성 상태 지시자는 상기 수신단에서 상기 송신단에 대해 지원 가능한 비선형성 보상 모델의 개수에 기반하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,
비선형성 보상 모델을 학습하기 위한 데이터 및 상기 비선형성 상태 지시자를 포함하는 복수의 비선형성 상태 지시자에 대한 정보를 상기 수신단으로 전송하는 단계를 더 포함하고,
상기 비선형성 보상 모델을 학습하기 위한 데이터에 기반하여, 상기 복수의 비선형성 상태 지시자 각각에 상응하는 복수의 비선형성 보상 모델이 상기 수신단에서 학습되는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,
비선형성 보상 모델을 학습하기 위한 기준 신호를 상기 수신단으로 전송하는 단계를 더 포함하고,
상기 비선형성 보상 모델을 학습하기 위한 기준 신호에 기반하여, 상기 비선형성 상태 지시자에 상응하는 비선형성 보상 모델이 상기 수신단에서 학습되며, 상기 비선형성 상태 지시자는 상기 비선형성 보상 모델을 학습하기 위한 기준 신호와 연관되는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 비선형성 상태 지시자는, 상기 송신단에서 전송되는 신호의 전송 전력의 비선형성이 변경되는 빈도에 따라 RRC (radio resource control) 메시지, MAC (medium access control) CE (control element), 또는 물리 계층 제어 정보 중 어느 하나를 통해 전송되는 것을 특징으로 하는 방법.
무선 통신 시스템에서 데이터를 수신하는 수신단에 의해 수행되는 방법에 있어서,
송신단으로부터 비선형성 상태 지시자를 수신하는 단계;
상기 비선형성 상태 지시자에 기반하여, 상기 송신단에서 전송되는 신호의 전송 전력의 비선형성을 보상하기 위한 비선형성 보상 모델을 확인하는 단계; 및
상기 비선형성 상태 지시자에 상응하는 상기 비선형성 보상 모델에 기반하여, 상기 송신단으로부터 데이터를 수신하는 단계를 포함하는 방법.
제6항에 있어서,
상기 수신단에서 상기 송신단에 대해 지원 가능한 비선형성 보상 모델의 개수에 대한 정보를 상기 송시단으로 전송하는 단계를 더 포함하고,
상기 비선형성 상태 지시자는 상기 수신단에서 상기 송신단에 대해 지원 가능한 비선형성 보상 모델의 개수에 기반하는 것을 특징으로 하는 방법.
제6항에 있어서,
상기 송신단으로부터, 비선형성 보상 모델을 학습하기 위한 데이터 및 상기 비선형성 상태 지시자를 포함하는 복수의 비선형성 상태 지시자에 대한 정보를 수신하는 단계; 및
상기 비선형성 보상 모델을 학습하기 위한 데이터에 기반하여, 상기 복수의 비선형성 상태 지시자 각각에 상응하는 복수의 비선형성 보상 모델을 학습하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제6항에 있어서,
상기 송신단으로부터, 비선형성 보상 모델을 학습하기 위한 기준 신호를 수신하는 단계; 및
상기 비선형성 보상 모델을 학습하기 위한 기준 신호에 기반하여, 상기 비선형성 상태 지시자에 상응하는 비선형성 보상 모델을 학습하는 단계를 더 포함하고,
상기 비선형성 상태 지시자는 상기 비선형성 보상 모델을 학습하기 위한 기준 신호와 연관되는 것을 특징으로 하는 방법.
제6항에 있어서,
상기 비선형성 상태 지시자는, 상기 송신단에서 전송되는 신호의 전송 전력의 비선형성이 변경되는 빈도에 따라 RRC (radio resource control) 메시지, MAC (medium access control) CE (control element), 또는 물리 계층 제어 정보 중 어느 하나를 통해 수신되는 것을 특징으로 하는 방법.
무선 통신 시스템에서 데이터를 전송하는 송신단에 있어서,
통신부; 및
상기 송신단에서 전송되는 신호의 전송 전력의 비선형성이 변경됨을 감지하고, 상기 변경된 비선형성에 상응하는 비선형성 상태 지시자를 수신단으로 전송하도록 상기 통신부를 제어하고, 상기 비선형성 상태 지시자에 따라 상기 수신단으로 데이터를 전송하도록 상기 통신부를 제어하는 제어부를 포함하는 송신단.
제11항에 있어서, 상기 제어부는,
상기 수신단으로부터, 상기 수신단에서 상기 송신단에 대해 지원 가능한 비선형성 보상 모델의 개수에 대한 정보를 수신하도록 상기 통신부를 제어하는 것을 특징으로 하고,
상기 비선형성 상태 지시자는 상기 수신단에서 상기 송신단에 대해 지원 가능한 비선형성 보상 모델의 개수에 기반하는 것을 특징으로 하는 송신단.
제11항에 있어서, 상기 제어부는,
비선형성 보상 모델을 학습하기 위한 데이터 및 상기 비선형성 상태 지시자를 포함하는 복수의 비선형성 상태 지시자에 대한 정보를 상기 수신단으로 전송하도록 상기 통신부를 제어하는 것을 특징으로 하고,
상기 비선형성 보상 모델을 학습하기 위한 데이터에 기반하여, 상기 복수의 비선형성 상태 지시자 각각에 상응하는 복수의 비선형성 보상 모델이 상기 수신단에서 학습되는 것을 특징으로 하는 송신단.
제11항에 있어서, 상기 제어부는,
비선형성 보상 모델을 학습하기 위한 기준 신호를 상기 수신단으로 전송하도록 상기 통신부를 제어하는 것을 특징으로 하고,
상기 비선형성 보상 모델을 학습하기 위한 기준 신호에 기반하여, 상기 비선형성 상태 지시자에 상응하는 비선형성 보상 모델이 상기 수신단에서 학습되며, 상기 비선형성 상태 지시자는 상기 비선형성 보상 모델을 학습하기 위한 기준 신호와 연관되는 것을 특징으로 하는 송신단.
제11항에 있어서,
상기 비선형성 상태 지시자는, 상기 송신단에서 전송되는 신호의 전송 전력의 비선형성이 변경되는 빈도에 따라 RRC (radio resource control) 메시지, MAC (medium access control) CE (control element), 또는 물리 계층 제어 정보 중 어느 하나를 통해 전송되는 것을 특징으로 하는 송신단.
무선 통신 시스템에서 데이터를 수신하는 수신단에 있어서,
통신부; 및
송신단으로부터 비선형성 상태 지시자를 수신하도록 상기 통신부를 제어하고, 상기 비선형성 상태 지시자에 기반하여, 상기 송신단에서 전송되는 신호의 전송 전력의 비선형성을 보상하기 위한 비선형성 보상 모델을 확인하고, 상기 비선형성 상태 지시자에 상응하는 상기 비선형성 보상 모델에 기반하여, 상기 송신단으로부터 데이터를 수신하도록 상기 통신부를 제어하는 제어부를 포함하는 수신단.
제16항에 있어서, 상기 제어부는.
상기 수신단에서 상기 송신단에 대해 지원 가능한 비선형성 보상 모델의 개수에 대한 정보를 상기 송시단으로 전송하도록 상기 통신부를 제어하는 것을 특징으로 하고,
상기 비선형성 상태 지시자는 상기 수신단에서 상기 송신단에 대해 지원 가능한 비선형성 보상 모델의 개수에 기반하는 것을 특징으로 하는 수신단.
제16항에 있어서, 상기 제어부는,
상기 송신단으로부터, 비선형성 보상 모델을 학습하기 위한 데이터 및 상기 비선형성 상태 지시자를 포함하는 복수의 비선형성 상태 지시자에 대한 정보를 수신하도록 상기 통신부를 제어하고,
상기 비선형성 보상 모델을 학습하기 위한 데이터에 기반하여, 상기 복수의 비선형성 상태 지시자 각각에 상응하는 복수의 비선형성 보상 모델을 학습하는 것을 특징으로 하는 수신단.
제16항에 있어서, 상기 제어부는,
상기 송신단으로부터, 비선형성 보상 모델을 학습하기 위한 기준 신호를 수신하도록 상기 통신부를 제어하고,
상기 비선형성 보상 모델을 학습하기 위한 기준 신호에 기반하여, 상기 비선형성 상태 지시자에 상응하는 비선형성 보상 모델을 학습하는 것을 특징으로 하고,
상기 비선형성 상태 지시자는 상기 비선형성 보상 모델을 학습하기 위한 기준 신호와 연관되는 것을 특징으로 하는 수신단.
제16항에 있어서,
상기 비선형성 상태 지시자는, 상기 송신단에서 전송되는 신호의 전송 전력의 비선형성이 변경되는 빈도에 따라 RRC (radio resource control) 메시지, MAC (medium access control) CE (control element), 또는 물리 계층 제어 정보 중 어느 하나를 통해 수신되는 것을 특징으로 하는 수신단.