KR20230148095A - 채널 상태 정보의 보고 방법 - Google Patents

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KR20230148095A
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predicted
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호다 샤모함마디안
배정현
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삼성전자주식회사
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Abstract

채널 상태 정보를 보고하는 시스템 및 방법이 제공된다. 채널 상태 정보를 보고하는 방법은 UE에 의해, 제1 채널 상태 정보 참조 신호(CSI-RS)를 수신하는 단계, UE에 의해, 제2 CSI-RS를 수신하는 단계, UE에 의해, 제1 CSI-RS 및 제2 CSI-RS에 기초하여 제1 예측 채널 상태 정보를 계산하는 단계, 및 제1 예측 채널 상태 정보에 대응하는 제1 프리코딩 행렬을, 네트워크 노드(gNB)에 전송하는 단계를 포함한다.

Description

채널 상태 정보의 보고 방법{METHOD FOR REPORTING OF CHANNEL STATE INFORMATION}
본 개시는 일반적으로 무선 통신에 관한 것이다. 특히, 본 명세서에서 개시된 주제는 채널 상태 정보의 보고의 개선에 관한 것이다.
무선 통신 시스템에 있어서, 채널 상태 정보(CSI; Channel State Information) 측정 및 보고율은 채널 시간 변동을 공정하게 추적하기 위해 채널 코히어런스 시간을 기반으로 정의될 수 있다. 그러나 높거나 중간 정도의 UE 이동성 시나리오에서, 도플러 확산은 빠른 페이딩 채널을 의미하며 코히어런스 시간은 매우 작아진다. 이러한 시나리오에서, CSI 측정이 채널 변화율에 대해 충분히 빈번하지 않은 경우, CSI 노화로 인해 성능이 저하될 수 있다.
이 문제를 해결하고 이러한 시나리오에서 CSI 변화를 추적할 수 있고 CSI 열화를 방지하기 위해, 네트워크는 더 자주 CSI 측정을 트리거할 수 있다. 위 접근 방식의 한 가지 문제는 더 높은 자원 오버헤드, UE 복잡성 및 전력 소비이다. 이러한 문제를 극복하기 위해, CSI를 예측하기 위한 시스템 및 방법이 본 명세서에서설명된다. 위의 접근 방식은 허용할 수 없는 복잡성과 전력 소비를 초래하지 않고 허용 가능한 CSI를 제공할 수 있기 때문에 이전 방법을 개선한다.
일부 실시 예에 따르면, UE에 의해, 제1 채널 상태 정보 참조 신호(CSI-RS)를 수신하는 단계; 상기 UE에 의해, 제2 CSI-RS를 수신하는 단계; 상기 UE에 의해, 상기 제1 CSI-RS 및 상기 제2 CSI-RS에 기초하여 제1 예측 채널 상태 정보를 계산하는 단계; 및 상기 제1 예측 채널 상태 정보에 대응하는 제1 프리코딩 행렬을, 네트워크 노드(gNB)에 전송하는 단계를 포함하는, 방법을 제공하고 있다.
일부 실시 예에서, 상기 방법은 상기 UE에 의해, 채널 상태 정보를 예측하는 능력을 보고하는 단계를 더 포함한다.
일부 실시 예에서, 상기 보고하는 단계는 상기 UE가 상기 채널 상태 정보를 예측할 수 있는 향후 최대 시간을 보고하는 단계를 포함한다.
일부 실시 예에서, 상기 제1 예측 채널 상태 정보는 제1 시점에 대해 예측되고, 상기 제1 시점은 레거시 채널 상태 정보 전송 후에 설정된 시간 간격이다.
일부 실시 예에서, 상기 제1 예측 채널 상태 정보는 제1 시점에 대해 예측되고, 상기 제1 시점은 상기 UE에 의해 가장 최근의 CSI-RS를 수신한 후 설정된 시간 간격이다.
일부 실시 예에서, 상기 제1 프리코딩 행렬을 전송하는 단계는 계수 어레이를 전송하는 단계를 포함하고, 상기 제1 프리코딩 행렬은 상기 계수 어레이와 복수의 기저와의 어레이 곱의 일부이다.
일부 실시 예에서, 상기 제1 예측 채널 상태 정보는 제1 시점에 대해 예측되고; 상기 방법은: 상기 UE에 의해, 상기 제1 CSI-RS 및 상기 제2 CSI-RS에 기반하여, 상기 제1 시점과 다른 제2 시점에 대해 제2 예측 채널 상태 정보를 계산하는 단계; 상기 제2 예측 채널 상태 정보에 대응하는 제2 프리코딩 행렬을 상기 네트워크 노드에 전송하는 단계를 포함하고, 상기 제2 프리코딩 행렬 및 제1 프리코딩 행렬은 하나의 CSI 보고에서 전송된다.
일부 실시 예에서, 상기 제2 프리코딩 행렬은 상기 계수 어레이와 상기 복수의 기저와의 상기 어레이 곱의 일부이고; 상기 복수의 기저는 계층당 모든 공간 영역 기저 및 모든 주파수 영역 기저에 대해 공통으로 선택되는 단일 세트의 도플러 영역 기저를 포함한다.
일부 실시 예에서, 상기 도플러 영역 기저 세트는 Q 도플러 영역 기저 세트이고; 상기 방법은 무선 자원 제어(RRC) 전송을 수신하는 단계를 더 포함하고, 상기 RRC 전송은 Q를 지정한다.
일부 실시 예에서, 상기 방법은 상기 UE에 의해, 복수의 후보 도플러 영역 기저를 수신하는 단계; 및 상기 UE에 의해, 상기 Q 도플러 영역 기저 세트를 식별하는 식별자 세트를 전송하는 단계를 더 포함하고, 상기 Q 도플러 영역 기저 세트의 각각의 기저는 상기 복수의 후보 도플러 영역 기저의 각각이다.
일부 실시 예에 따르면, 하나 이상의 프로세서; 및 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 수행될 때, 상기 UE에 의해, 제1 채널 상태 정보 참조 신호(CSI-RS)를 수신하고; 상기 UE에 의해, 제2 CSI-RS를 수신하고; 상기 UE에 의해, 상기 제1 CSI-RS 및 상기 제2 CSI-RS에 기초하여 제1 예측 채널 상태 정보를 계산하는 성능을 가능하게 하는 명령어를 저장하는 메모리를 포함하는, 사용자 단말(UE)을 제공하고 있다.
일부 실시 예에서, 상기 명령어는 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 수행될 때, 상기 UE에 의해, 채널 상태 정보를 예측하는 능력을 보고하는 성능을 더욱 가능하게 한다.
일부 실시 예에서, 상기 보고하는 단계는 상기 UE가 상기 채널 상태 정보를 예측할 수 있는 향후 최대 시간을 보고하는 단계를 포함한다.
일부 실시 예에서, 상기 명령어는 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 제1 예측 채널 상태 정보에 대응하는 제1 프리코딩 행렬을 네트워크 노드(gNB)로 전송하는 성능을 더욱 가능하게 한다.
일부 실시 예에서, 상기 제1 예측 채널 상태 정보는 제1 시점에 대해 예측되고, 상기 제1 시점은 레거시 채널 상태 정보 전송 후에 설정된 시간 간격이다.
일부 실시 예에서, 상기 제1 예측 채널 상태 정보는 제1 시점에 대해 예측되고, 상기 제1 시점은 상기 UE에 의해 가장 최근의 CSI-RS를 수신한 후 설정된 시간 간격이다.
일부 실시 예에서, 상기 제1 프리코딩 행렬을 전송하는 단계는 계수 어레이를 전송하는 단계를 포함하고, 상기 제1 프리코딩 행렬은 상기 계수 어레이와 복수의 기저와의 어레이 곱의 일부이다.
일부 실시 예에서, 상기 제1 예측 채널 상태 정보는 제1 시점에 대해 예측되고; 상기 명령어는 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때: 상기 UE에 의해, 상기 제1 CSI-RS 및 상기 제2 CSI-RS에 기반하여, 상기 제1 시점과 다른 제2 시점에 대해 제2 예측 채널 상태 정보를 계산하고; 상기 제2 예측 채널 상태 정보에 대응하는 제2 프리코딩 행렬을 상기 네트워크 노드에 전송하는 성능을 더욱 가능하게 하고, 상기 제2 프리코딩 행렬 및 제1 프리코딩 행렬은 하나의 CSI 보고에서 전송된다.
일부 실시 예에서, 상기 제2 프리코딩 행렬은 상기 계수 어레이와 상기 복수의 기저와의 상기 어레이 곱의 일부이고; 상기 복수의 기저는 계층당 모든 공간 영역 기저 및 모든 주파수 영역 기저에 대해 공통으로 선택되는 단일 세트의 도플러 영역 기저를 포함한다.
일부 실시 예에 따르면, 처리를 위한 수단; 및 상기 처리를 위한 수단에 의해 수행될 때, 상기 UE에 의해, 제1 채널 상태 정보 참조 신호(CSI-RS)를 수신하고; 상기 UE에 의해, 제2 CSI-RS를 수신하고; 상기 UE에 의해, 상기 제1 CSI-RS 및 상기 제2 CSI-RS에 기초하여 제1 예측 채널 상태 정보를 계산하는 성능을 가능하게 하는 명령어를 저장하는 메모리를 포함하는, 사용자 단말(UE)을 제공하고 있다.
이하 섹션에서, 본 명세서에 개시된 주제의 측면은 도면에 예시된 예시적인 실시 예를 참조하여 설명될 것이다:
도 1a는 일부 실시 예에 따른, 프리코딩 벡터의 연결을 나타내는 매트릭스 다이어그램이다.
도 1b는 일부 실시 예에 따른, 프리코딩 행렬의 도면이다.
도 2a는 일부 실시 예에 따른, 행렬 곱셈도이다.
도 2b는 일부 실시 예에 따른, 행렬 곱셈도이다.
도 3은 일부 실시 예에 따른, 매개변수 조합의 표이다.
도 4a는 일부 실시 예에 따른, 압축 프리코딩 행렬의 도면이다.
도 4b는 일부 실시 예에 따른, 압축 프리코딩 행렬의 도면이다.
도 4c는 일부 실시 예에 따른, 압축 프리코딩 행렬의 도면이다.
도 5a는 일부 실시 예에 따른, 도플러 영역 기저의 예시도이다.
도 5b는 일부 실시 예에 따른, 압축 프리코딩 행렬의 도면이다.
도 5c는 일부 실시 예에 따른, 압축 프리코딩 행렬의 도면이다.
도 6은 일부 실시 예에 따른, 스펙트럼의 그래프이다.
도 7a는 일부 실시 예에 따른, 무선 시스템의 일부의 도면이다.
도 7b는 일부 실시 예에 따른, 방법의 흐름도이다.
도 8은 다양한 실시 예에 따른, 네트워크 환경의 전자 장치의 블록도이다.
이하 상세한 설명에서, 본 개시 내용의 완전한 이해를 제공하기 위해 다수의 특정 세부 사항이 설명된다. 그러나, 당업자라면 개시된 측면은 이러한 특정 세부 사항 없이 실시될 수 있다는 것이 이해될 것이다. 다른 예에서, 잘 알려진 방법, 절차, 구성 요소 및 회로는 본 명세서에 개시된 본 발명을 모호하게 하지 않기 위해 상세하게 설명되지 않았다.
본 명세서 전반에 걸쳐 "일 실시 예" 또는 "실시 예"에 대한 언급은 실시 예와 관련하여 설명된 특정 특징, 구조 또는 특성이 본 명세서에 개시된 적어도 하나의 실시 예에 포함될 수 있음을 의미한다. 따라서, 본 명세서 전반에 걸쳐 다양한 곳에서 "일 실시 예에서" 또는 "실시 예에서" 또는 "일 실시 예에 따른" (또는 유사한 의미를 갖는 다른 어구)의 언급은 반드시 모두 동일한 실시 예를 지칭하는 것은 아닐 수 있다. 또한, 특정 특징, 구조 또는 특성은 하나 이상의 실시 예에서 임의의 적절한 방식으로 결합될 수 있다. 이와 관련하여, 본 명세서에서 사용된 바와 같이, "예시적인"이라는 단어는 "예시, 실례 또는 예시로서의 역할을 한다"를 의미한다. 본 명세서에서 "예시적인" 것으로 설명된 임의의 실시 예는 다른 실시 예에 비해 반드시 바람직하거나 유리한 것으로 해석되어서는 안된다. 추가로, 특정 특징, 구조 또는 특성은 하나 이상의 실시 예에서 임의의 적절한 방식으로 결합될 수 있다. 또한, 본 명세서에서 논의한 내용에 따라, 단수형 용어는 대응하는 복수형을 포함할 수 있고 복수형 용어는 대응하는 단수형을 포함할 수 있다. 유사하게, 하이픈으로 연결된 용어(예를 들어, "2-차원", "미리-결정된", "픽셀-특정" 등)는 때때로 해당하는 하이픈 없는 버전(예를 들어 "2차원", "미리 결정된", "픽셀 특정" 등)과 상호 교환적으로 사용될 수 있으며, 대문자 항목(예를 들어, "Counter Clock", "Row Select", "PIXOUT" 등)은 해당하는 비 대문자 버전(예를 들어, "counter clock", "row select", "pixout" 등)과 상호 교환적으로 사용될 수 있다. 이러한 상호 교환하여 사용하는 것을 서로 불일치하다고 간주해서 안된다.
또한, 본 명세서에서 논의되는 맥락에 따라, 단수형의 용어는 대응하는 복수 형을 포함할 수 있고, 복수형의 용어는 대응하는 단수형을 포함할 수 있다. 본 명세서에 도시되고 논의된 다양한 도면(구성 요소도 포함함)은 단지 예시를 위한 것으로, 비율대로 그련진 것이 아니라는 것에 유의한다. 예를 들어, 일부 요소의 치수는 명확하게 하기 위해 다른 요소에 비해 과장될 수 있다. 또한, 적절하다고 간주되는 경우, 도면간에 참조 번호가 반복되어 대응 및/또는 유사한 요소를 표시한다.
본 명세서에서 사용된 용어는 일부 예시적인 실시 예를 설명하기 위한 것이며 청구된 본 발명의 요지를 제한하려는 것은 아니다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이, 단수 형태는 문맥 상 명백하게 달리 나타내지 않는 한 복수 형태도 포함하는 것이다. 본 명세서에서 사용될 때 "포함하다" 및/또는 "포함하는" 이라는 용어는 언급된 특징, 정수, 단계, 연산, 요소 및/또는 구성 요소의 존재를 명시하지만, 하나 이상의 다른 특징, 정수, 단계, 연산, 요소, 구성 요소 및/또는 그 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다는 것이 이해될 것이다.
하나의 요소 또는 층이 다른 요소 또는 층에 "연결되거나" "결합되는" 것으로 언급될 때, 다른 요소 또는 층에 대해 바로 위에 있거나, 연결되거나 결합될 수 있거나, 중간 요소 또는 층이 존재할 수도 있다. 대조적으로, 하나의 요소가 다른 요소 또는 층의 "바로 위에 있거나", "직접 연결되거나", "직접 결합되는" 것으로 언급될 때, 중간 요소 또는 층이 존재하지 않는다. 동일한 숫자는 전체에 걸쳐 동일한 요소를 나타낸다. 본 명세서에서 사용되는 용어 "및/또는"은 하나 이상의 연관된 열거된 항목의 임의의 및 모든 조합을 포함한다.
본 명세서에서 사용되는 용어 "제 1", "제 2" 등은 선행하는 명사의 라벨로 사용되며, 명시적으로 정의하지 않는 한, 어떤 유형의 순서(예를 들어, 공간적, 시간적, 논리적 등)도 암시하지 않는다. 또한, 동일하거나 유사한 기능을 갖는 부품, 구성 요소, 블록, 회로, 유닛 또는 모듈을 지칭하기 위해 동일한 참조 번호가 둘 이상의 도면에 걸쳐 사용될 수 있다. 그러나 이러한 사용법은 설명의 단순성과 논의의 용이성을 위한 것이고; 그러한 구성 요소 또는 유닛의 구조 또는 구조적 세부 사항이 모든 실시 예에 걸쳐 동일하거나 일반적으로 참조되는 부품/모듈이 본 명세서에 개시된 예시적인 실시 예의 일부를 구현하는 유일한 방법이라는 것을 의미하지는 않는다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함하여 본 명세서에서 사용되는 모든 용어는 이 주제가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의된 것과 같은 용어는 관련 기술의 맥락에서 그 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며 본 명세서에서 명확하게 정의되지 않는 한 이상화되거나 지나치게 형식적인 의미로 해석되지 않는다는 것이 이해될 것이다.
본 명세서에서 사용되는 용어 "모듈"은 모듈과 관련하여 본 명세서에 설명된 기능을 제공하도록 구성된 소프트웨어, 펌웨어 및/또는 하드웨어의 임의의 조합을 지칭한다. 예를 들어, 소프트웨어는 소프트웨어 패키지, 코드 및/또는 명령어 세트 또는 명령어로 구현될 수 있으며, 본 명세서에 설명된 임의의 구현에서 사용되는 용어 "하드웨어"는 예를 들어, 단일 또는 임의의 조합으로, 어셈블리, 하드 와이어드 회로, 프로그래밍 가능 회로, 상태 기계 회로 및/또는 프로그래밍 가능 회로에 의해 실행되는 명령어를 저장하는 펌웨어를 포함할 수 있다. 모듈은 세트적으로 또는 개별적으로, 예를 들어, 집적 회로(IC), 시스템 온어칩(SoC), 어셈블리 등과 같은 더 큰 시스템의 일부를 형성하는 회로로 구현될 수 있다.
본 명세서에서 사용되는 어떤 것의 “일부”는 그것의 “최소한 일부”를 의미하며, 따라서 그것의 전부 또는 전부보다 적은 것을 의미할 수 있다. 이와 같이, 사물의 '일부'는 사물 전체를 특수한 경우로 포함하며, 즉 전체의 것은 그것의 일부의 예시가 된다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이, 제2 수량이 제1 수량 X의 "Y 내에" 있을 때, 이것은 제2 수량이 적어도 X-Y이고 제2 수량은 적어도 X+Y인 것을 의미한다. 본 명세서 사용된 바와 같이, 제2 숫자가 제1 숫자의 "Y% 이내"일 때, 이것은 제2 숫자가 제1 숫자의 적어도 (1-Y/100)배이고 제2 숫자가 제1 숫자의 최대 (1+Y/100)배임을 의미한다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이, "또는"이라는 용어는 "및/또는"으로 해석되어야 하므로, 예를 들어 "A 또는 B"는 "A" 또는 "B" 또는 "A 및 B" 중 어느 하나를 의미한다.
"처리 회로" 및 "처리 수단"이라는 각각의 용어는 데이터 또는 디지털 신호를 처리하는 데 사용되는 하드웨어, 펌웨어 및 소프트웨어의 조합을 의미하는 데 사용된다. 처리 회로 하드웨어는 예를 들어 주문형 집적 회로(ASIC), 범용 또는 특수 목적 중앙 처리 장치(CPU), 디지털 신호 프로세서(DSP), 그래픽 처리 장치(GPU), 및 필드 프로그래머블 게이트 어레이와 같은 프로그래머블 로직 디바이스(FPGA)를 포함한다. 사용되는 처리 회로에서, 각 기능은 해당 기능을 수행하기 위해 구성된, 즉 하드와이어드된 하드웨어로, 또는 비일시적 저장 매체에 저장된 명령을 실행하도록 구성된 CPU와 같은 범용 하드웨어에 의해 수행된다. 처리 회로는 단일 인쇄 회로 기판(PCB)에서 제조되거나 여러 상호 연결된 PCB에 분산될 수 있다. 처리 회로는 다른 처리 회로를 포함할 수 있다; 예를 들어, 처리 회로는 PCB에 상호 연결된 두 개의 처리 회로인 FPGA와 CPU를 포함할 수 있다.
본 명세서에서 사용된 바와 같이, 방법(예: 조정) 또는 제1 수량(예: 제1 변수)이 제2 수량(예: 제2 변수)을 "기반"으로 하는 경우, 이것은 제2 수량이 방법에 대한 입력이거나 제1 수량에 영향을 미친다는 것을 의미하고, 예를 들어, 제2 수량은 제1 수량을 계산하는 함수에 대한 입력(예: 유일한 입력 또는 여러 입력 중 하나)일 수 있거나, 제1 수량은 제2 수량과 같을 수 있거나, 제1 수량은 제2 수량과 동일할 수 있다(예를 들어, 메모리의 동일한 위치 또는 위치들에 저장됨).
3세대 파트너십 프로젝트(3GPP)에서 공개한 5세대(5G) 표준 릴리스 15(Rel. 15)의 유형 II CSI 피드백 프레임워크는 다운링크(DL) 채널의 우세한 단일 벡터를 나타내기 위해 부대역별 CSI 피드백을 기반으로 작동한다. 공간-주파수 행렬은 도 1a에 도시된 바와 같이, 특정 전송 계층에 대해 사용자 단말(UE)이 보고해야 하는 서로 다른 부대역의 프리코딩 벡터를 연결함으로써 획득될 수 있다.
지정된 전송 계층 W에 대한 프리코딩 행렬은 Ntx×Nsb 행렬이고 여기서 Nsb는 부대역(SB)의 수이고, Ntx=2N1N2 는 네트워크 노드(gNB)에서의 안테나 포트의 수이다. W의 k번째 열은 도 1b에 도시된 바와 같이, SB k에 대한 채널 프리코딩 벡터에 대응한다.
이 채널 프리코딩 행렬은 피드백 오버헤드를 줄이기 위해 공간 영역(SD) 또는 주파수 영역(FD)에서 압축될 수 있다. Rel. 15 유형 II CSI 피드백은 L개의 이산 퓨리에 변환(DFT) 빔을 사용하여 선형 조합을 수행함으로써 공간 영역(즉, 안테나 포트 전체)에서 W를 압축하고, 주파수 영역(즉, 행 또는 SB 전체)에서는 압축이 없다.
W=W1 W2,
여기서 W1은 Ntx×2L의 차원을 갖는 광대역 공간 2차원 이산 푸리에 변환(2D-DFT) 빔으로 구성되고(도 2a에 도시된 바와 같음):
W2는 2L×1 차원의 결합 계수(W1 행렬의 열을 선형 결합하기 위한)의 벡터이다. W1의 열이 직교하므로, W2는 다음과 같이 도출된다:
유형 II 코드북의 경우, UE 측에서 프리코딩 행렬 지시자(PMI)를 계산하는 한 가지 방법은 빔과 해당 계수를 찾아 부대역별로 보고할 프리코딩 벡터를 근사화하는 것이다. 결과적으로 Type II 코드북의 오버헤드는 보고된 부대역의 수에 따라 대략 선형적으로 증가한다. 결과적으로 보고될 부대역의 수를 줄일 수 있는 더 큰 부대역 크기를 허용함으로써 CSI 오버헤드를 줄이는 것이 가능할 수 있다. 그러나 이러한 메커니즘을 사용하면 그에 따라 성능이 저하될 수 있다. 상이한 부대역의 채널은 특정 수준의 상관을 경험할 수 있지만, 주파수 영역에서 압축을 수행함으로써 피드백 오버헤드를 추가로 감소시키기 위해 이용될 수 있다. 일부 기본 패턴은 Rel. 15의 공간 영역 압축에 적용된 것과 유사한 접근 방식을 사용하여 보다 압축된 코드북을 용이하게 하기 위해 공간 주파수 행렬의 각 행에 대한 주파수 차원을 따라 존재할 수 있다.
3GPP 5G 표준의 릴리스 16(Rel. 16)에서 프리코딩 행렬 W는 다음과 같이 표현된다:
여기서 W1은 공간 영역 압축을 위한 것이고, Wfreq=[f0…fK-1]는 주파수 영역 압축을 위한 K×Nsb이고, 는 2L×K의 차원을 갖는 압축 조합 계수 행렬이다.
그러면 UE는 DFT 빔 W1={bi}, Wfreq={fk} 및 선형 조합 계수 ={ωi,k}를 보고해야 한다:
이것은 도 2b에 도시되어 있다.
대부분의 유형 II 피드백 오버헤드는 부대역 계수의 양자화로 인한 것이므로 이 방식은 보고되는 계수의 양을 크게 줄일 것이다. 주파수 영역 압축 CSI의 세분성은 새로운 기저의 수에 따라 달라진다. 예를 들어 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) 채널이 평탄한 경우, K 값은 1로 설정할 수 있으며 Wfreq는 올원(all-one) 벡터이다. 또는, 서로 다른 부대역 간에 채널 상관관계가 없을 때, K의 값은 Nsb로 설정되고 Wfreq는 항등 행렬이다(즉, 이 방식은 Rel-15 유형 II 코드북으로 대체됨).
압축 전 주파수 영역(FD) 유닛의 수 Nsb(PMI 부대역 크기)와 압축 후 FD 유닛 수 K 사이의 관계는 다음과 같이 주어진다:
여기서 및 는 채널 품질 지시자(CQI) 부대역 크기이다.
여기서 R∈{1,2}는 PMI와 CQI 부대역 크기 사이의 비율이다(R=1은 기본값, R=2는 옵션임). R과 p의 값은 K의 값을 나타내도록 구성된 상위 계층이다. "FD 기저"(즉, Nsb에서 K개의 DFT 벡터의 인덱스)의 선택을 위해, Rel. 16에서 논의된 두 가지 경우가 있다:
(i) Nsb≤19인 경우: 임의의 K 인덱스를 자유롭게 선택( 비트 지시자로 표시됨)
(ii) Nsb>19인 경우: 2단계 접근 방식이 사용된다:
1. UE가 매개변수 를 선택하여 보고하고, 여기서 이다.
2. UE는 중간 세트 에서, 중에서 K 인덱스를 선택한다.
행렬 는 L개의 선택된 빔의 선형 조합을 생성하는 진폭 및 위상 계수를 포함한다. 2LK 계수 중, 감소된 수 만이 각 계층 i에 대해 보고되고, 여기서 이다.
매개변수 는 상위 계층 구성된다. FD/SD 압축을 위한 일부 매개변수는 도 3의 표에 의해 주어진, 일부 미리 정의된 조합으로 제한된다.
상술된 바와 같이, Rel. 16에서, CSI 측정 및 보고율은 채널 시간 변동을 공정하게 추적하기 위해 채널 코히어런스 시간을 기반으로 정의된다. 그러나 높거나 중간 정도의 UE 이동성 시나리오에서 도플러 확산은 빠른 페이딩 채널을 의미하며 코히어런스 시간은 매우 작아진다. 이러한 시나리오에서 채널 변동률에 대해 CSI 측정이 충분히 빈번하지 않은 경우, CSI 노화로 인해 성능이 크게 저하된다. 이러한 빠른 페이딩 채널과 그에 따른 트랙 CSI 변동을 처리하기 위해, 한 가지 솔루션은 (지속적/반지속적(P/SP) CSI-RS 자원의 경우) 더 작은 주기의 구성을 통해 또는 비주기적 CSI-RS 자원의 전송을 통해 네트워크가 더 높은 CSI 참조 신호(CSI-RS) 전송 속도로 더 자주 CSI 측정을 트리거하는 것이다. 그러나 CSI 업데이트 속도가 높을 수록 자원 오버헤드와 UE 복잡성 및 전력 소비를 크게 증가시키므로 비용이 많이 들어가는 솔루션이 된다.
대안 솔루션은 도플러 영역 정보를 활용하여 gNB에서 채널 변동을 예측하고 보고 발생을 줄이는 것이다. 이는 자원 오버헤드와 UE 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 현재 뉴 라디오(NR) CSI 프레임워크에서는 gNB에서 서로 다른 순간 간의 시간 영역 상관 정보를 얻기가 어렵다. 이것은 레거시 PMI 피드백이 단일 채널 실현 관찰을 기반으로 하고 서로 다른 채널 실현 사이의 시간 영역 상관 정보가 해당 보고된 PMI에서 완전히 유지되지 않을 수 있다는 사실 때문이다. 또한 PMI 보고를 위한 양자화로 인해 시간 영역 상관 정보가 gNB에서 완전히 인식되지 않을 수 있다. 즉, 여러 순간에 대응하는 보고가 암시적으로 또는 명시적으로 시간 영역 채널 상관 정보를 포함하는 공동 CSI 프레임워크가 필요할 수 있다.
아래 단락은 고 또는 중간 UE 속도에 대한 CSI 보고 향상을 논의한다. 보고는 암시적 보고 또는 명시적 보고를 포함할 수 있다.
암시적 보고는 다음과 같이 수행될 수 있다. NR 시스템에서 CSI 프레임워크는 주파수 영역의 기호를 전송 안테나에 매핑하는 선형 코드북 설계를 기반으로 한다. 시간 영역 채널 변동은 반복되는 CSI 보고를 통해 개별적으로 추적된다. 각 CSI 보고 시점에서, gNB는 프리코딩 행렬 인덱스, 랭크 지시자 및 채널 품질 지시자에 대한 정보를 포함하는 CSI 피드백에 따라 프리코딩 행렬을 선택한다고 가정한다. 이러한 개별 CSI 보고 설계는 극심한 오버헤드로 인해 높은 또는 중간 UE 이동성 시나리오를 위한 실용적인 프레임워크가 아닐 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 시간 영역 채널 상관 정보를 gNB에 추가로 제공하도록 CSI 프레임워크를 개선할 수 있다. 상술된 바와 같이, gNB는 PMI의 개별 보고에서 서로 다른 채널 실현 사이의 시간 영역 상관 정보를 완전히 도출하지 못할 수 있다. 공동 CSI 보고 프레임워크는 문제를 완화하고 시간 영역 채널 상관 정보를 gNB에 제공할 수 있다. 이 시간 영역 채널 상관 정보는 gNB가 채널 변동을 예측할 수 있게 하여 결과적으로 필요한 CSI 보고 반복을 줄일 수 있게 할 수 있다. 따라서 결합 CSI 피드백은 송신 안테나에 대한 시간-주파수 영역의 매핑 정보를 포함할 수 있다.
n 번째 CSI 보고 시간 인스턴스의 프리코딩 행렬은 마지막 Ncsi CSI 보고 인스턴스의 프리코딩 행렬과 상관관계가 있다고 가정할 수 있다. 이 정보는 어느 정도의 정확도로 프리코더 변동을 예측하고 외삽하는 데 사용할 수 있으며 결과적으로 CSI 보고 발생을 줄일 수 있다. 일부 실시 예에서, 자동회귀 모델이 사용된다. 예를 들어, 프리코딩 행렬에 대한 p차 자기회귀 모델은 다음과 같다:
여기서, 는 시간 (n+1)Ts에서의 프리코더 행렬이고(Ts는 심볼 레이트임), 는 자기회귀(AR) 계수이고 N은 잡음이다(예를 들어, 가산 백색 가우스 잡음(AWGN). 각각의 AR 계수 a(i),i=1...,p는 일반적으로 요소별 곱셈 연산되는 차수 Ntx×Nsb의 행렬이거나 단순히 스칼라 값일 수 있음에 유의한다.
위 방정식의 양변에 를 곱하고 기대값을 취하면 결과는 다음과 같다:
상기 절차를 로 반복하고, 넓은 의미의 정지(WSS) 프로세스를 가정하면, 다음과 같이 Yule-Walker 방정식이 결과된다:
계수는 다음과 같이 예측될 수 있다:
즉 프리코더 자기상관 행렬 Rw에 대한 완전한 지식이 있으면, 계수가 유도되고, 이 의 마지막 p 관찰에 기초하여 추정될 수 있다. 레거시 CSI 프레임워크에서, gNB는 이산 CSI 보고에 대한 프리코더 행렬의 양자화된 버전 관찰을 기반으로 시간 영역 상관 관계 Rw를 계산해야 한다. 양자화로 인해 gNB는 해당 상관 정보를 완전히 복구하지 못할 수 있다. 이 문제를 해결하려면, 시간 영역 채널 상관 정보는 프리코더 행렬의 시간 영역 상관이 UE에서 계산된 다음 양자화되어 gNB에 보고되는 CSI 보고에서 별도의 행렬로 보고될 수 있다. 이는 일반적으로 상관 정보의 전달 손실을 줄이고 따라서 gNB에서 W(n+1) 추정의 정확성을 높일 수 있다. 예를 들어, n번째 CSI 보고 시점에서의 CSI 보고는 각 계층에 대한 프리코더 상관 행렬 뿐만 아니라 프리코딩 행렬 W(n)을 포함하고 여기서 프리코딩 행렬은 레거시 CSI 보고 프레임워크에서와 같이 정의된다:
, 광대역 공간 2D-DFT 빔을 포함하는 Ntx×2L 행렬은 다음과 같이 주어진다:
, 선형 조합 계수 행렬은 다음과 같이 주어진다:
여기서 는 2L×K의 차수를 갖는 주파수 영역 압축된 계수 행렬이고 는 주파수 영역 압축을 위한 기본 세트를 나타내는 K×Nsb의 차수를 갖는다.
CSI 보고의 프리코더 상관 행렬 에 대해, UE는 마지막 Ncsi-1 CSI 보고 인스턴스로부터 채널 상태 정보를 유지하고 행렬에 포함될 프리코더 요소별 시간 영역 상관 행렬을 계산한다:
및
이것은 도 4a에 도시된다.
Rel. 16에서와 동일한 논리를 따르는 광대역 2D-DFT 빔을 사용하여 공간 영역에서 행렬을 압축하면, 결과적으로 다음과 같이 된다:
여기서 이다.
그리고 Rel. 16에서와 동일한 논리로 주파수 영역에서 행렬을 더 압축하게 되면, 다음과 같이 결과된다:
여기서 시간 영역 상관 정보는 아래와 같이 기저로 보고될 수 있다:
를 의 요소별 시간 영역 상관 행렬로 사용됨(즉, Rel. 16에서 정의된 바와 같은 주파수 영역 압축 프리코더 행렬):
따라서, 행렬은 다음과 같이 표현된다:
여기서 는 프리코더 상관 행렬 의 요소이다. 이것은 도 4b에 도시된다.
위의 방식은 아래와 같이 압축 프리코딩 행렬 (W 대신에)에 대한 p차 자기회귀 모델의 가정을 기반으로 한다:
여기에서 는 압축된 AR 계수이고 각 는 일반적으로 2L×K 행렬(요소별 곱셈에 사용됨) 또는 단순히 스칼라 값일 수 있다.
또 다른 대체 접근 방식은 UE가 계수를 자체적으로 추정한 다음에 CSI 보고 내부에 시간 영역 상관 관계 정보 대신 이러한 추정 값을 포함한다는 것이다. 예를 들어, n번째 CSI 보고 시간 인스턴스에서의 CSI 보고는 프리코딩 행렬 W(n) 뿐만 아니라 각 계층에 대한 상관 계수 행렬 A(n)를 포함할 수 있고, 여기서 프리코딩 행렬은 레거시 CSI 보고 프레임워크에서와 같이 정의되고:
상관 계수 행렬 는 일반적으로 Ntx×Nsb×p 행렬이거나(즉, W에 해당) 압축된 형태의 2L×K×p(즉, 에 대응함)이다. p는 자기회귀 모델의 차수이다. 따라서 상관 계수 행렬은 다음과 같이 표현된다.
이것은 도 4c에 도시되어 있다.
이런 경우, (추가로 UE에 의해 보고되는) 에 대한 지식뿐만 아니라 이전 CSI 인스턴스에서의 프리코더 행렬 관찰로, gNB는 프리코딩 행렬 W(n+1)의 초기 추정치를 생성하기 위해 아래와 같이 자동회귀 모델을 가정할 수 있다:
여기서 AWGN 잡음 N의 존재로 인해, gNB는 시간 (n+1)Ts에서 프리코더 행렬 W(n+1)을 예측하기 위해 최대 우도, 최소 제곱, 최소 평균 제곱 오차(MMSE), 칼만 필터링 또는 Wiener 필터링과 같은 추정 기술을 적용할 수 있다.
다른 대안적인 해결책은 UE가 칼만 필터링 방법, 위너 필터링 방법 또는 다른 비선형 기술을 사용하여 계수 행렬 또는 상태 전이 행렬을 계산할 수 있도록 UE에서 다른 선형 예측 기술에 의존할 수 있다. 이런 계획에서, UE는 채널 프리코더 W에 대한 계수 행렬 또는 상태 전이 행렬을 포함하는 A(n) 행렬을 주기적으로 보고할 수 있으며, gNB는 프리코딩 행렬을 예측하기 위해 이전 CSI 보고 인스턴스의 관찰뿐만 아니라 해당 정보를 사용할 수 있다.
시간 영역에서 프리코더 행렬을 더 압축함으로써 CSI 보고 오버헤드를 줄일 수 있다. 이것은 레거시 CSI 보고 프레임워크에서 공간 및 주파수 영역 압축에 적용된 것과 유사한 접근 방식을 사용하여 시간 차원을 따라 기본 패턴이 존재할 수 있다고 가정하고 일련의 시간 영역 기저를 사용하여 WR(n) 행렬을 압축하여 달성될 수 있다.
여기서 는 2L×K×M의 차수를 갖는 시간 영역 압축 프리코더 상관 행렬이고 은 시간 영역 압축을 위한 M×Ncsi 기저이다. 행렬은 다음과 같이 유도된다:
.유사하게,
여기에서 은 상관 계수 행렬 의 요소이다.
또한, 상기 모든 방식에서, 모든 송신기 포트(또는 대안적으로 2D-DFT 빔) 및 모든 부반송파(또는 대안적으로 주파수 영역 압축 기저)에 대해 시간 영역 채널 상관 정보가 보고된다고 가정한다. 즉, 각 는 일반적으로 Ntx×Nsb(또는 대안적으로 2L×K)의 행렬인 것으로 가정된다. 그러나 이것은 채널 상관 정보가 주파수 또는 광대역 빔에서 항상 변경되지 않을 수 있으므로 필요하지 않을 수 있다. 이러한 경우, 각 a(i),i=1…,p가 벡터(예: Ntx×1(또는 대안적으로 2L×1) 또는 1×Nsb(또는 대안적으로 1×K))이거나 단순히 스칼라 값인 것을 가정하여 단순화된다. 예를 들어, 프리코더 상관 행렬 또는 상관 계수 행렬 는 오직 하나의 주파수 부대역(또는 대안적으로 주파수 영역 기저)에 걸쳐 정의될 수 있지만 그럼에도 불구하고 모든 부대역(또는 대안적으로 주파수 영역 기저)에 적용 가능한다. 주파수 범위 1(FR1) 애플리케이션에서, 중간 또는 고 UE 이동성 시나리오에서도 광대역 공간 2D-DFT 빔(즉, )이 복수의 CSI 보고 시간 인스턴스에 걸쳐 동일하게 유지될 수 있다. 즉, 도플러 확산에 따른 빠른 페이딩 효과는 선형 조합 계수 행렬(즉, )에서만 명확해질 수 있다. 이는 프리코더 상관 행렬 또는 상관 계수 행렬 가 오직 하나의 전송 포트(또는 2D-DFT 빔)에 대해서만 정의될 수 있지만 모든 포트(또는 빔)에 적용 가능하도록 상기 방식을 단순화한다.
이러한 CSI 보고 프레임워크의 시그널링은 다음과 같이 수행될 수 있다. 상기 방식에서 Ncsi 및 p의 값은 UE에 설정된 무선 자원 제어(RRC)일 수 있다. 선택된 시간 영역 기저 서브세트는 계층별로 표시되고(즉, 또는 pl, l=0,1,…,RI-1), 여기서 또는 비트는 l번째 계층에 대해 선택한 시간 영역 기저 서브세트를 나타내는 데 필요할 수 있다.
상기 모든 방식에서, 시간에 따른 채널 상관 정보가 도출되어 시간 영역의 CSI 보고에 포함된다. 이로 인해 CSI 보고 오버헤드가 크게 증가할 수 있다. 이를 해결하기 위해, 한 가지 해결책은 채널 상관 정보를 시간 영역이 아닌 도플러 영역에서 gNB에 보고할 수 있다는 것이다. 도플러 영역은 도 5a에 도시되어 있다.
시간 영역 채널 상관 정보는 희소 행렬을 갖는 도플러 영역에서 전달될 수 있다. 이는 CSI 보고 오버헤드를 크게 줄일 수 있다. 이는 채널 행렬의 각 요소가 도플러 영역 기저의 세트의 선형 조합을 사용하여 표현될 수 있는 여러 도플러 구성요소를 내부에 가지고 있기 때문에 볼 수 있다.
및 유사하게
여기서 는 M×1 도플러 영역 기저이다. M의 값은 UE에게 설정된 RRC이다. 선택된 도플러 영역 기저 서브세트는 계층별로 표시되고(즉, M1, l=0,1,…,RI-1) 여기서 비트는 l번째 계층에 대해 선택된 도플러 영역 기저 서브세트를 나타내기 위해 필요할 수 있다.
위에서 논의된 모든 CSI 보고 프레임워크에서, 모든 CSI-RS 전송 인스턴스는 현재 사양(예: Rel. 16)에서와 같이 해당 보고 인스턴스를 동반한다. 이것은 채널의 시간 영역 상관 정보가 CSI 보고에 포함될 수 있고, 이 정보가 보고 발생 및 오버헤드를 줄일 수 있기 때문에 필요하지 않을 수 있다. 상술한 모든 방식에 적용 가능하므로, CSI 보고는 CSI-RS 전송 주기보다 L배 큰 주기로 이루어지도록 설계될 수 있다. 이 방식으로 UE는 모든 CSI-RS 전송 인스턴스의 수신을 관찰할 수 있고 이러한 인스턴스 각각에 대한 레거시 CSI를 도출할 수 있다. CSI 보고는 L번째 CSI-RS 수신마다 발생할 수 있으며 이 때 UE는 압축된 CSI(계산된 모든 CSI 포함)를 gNB에 보고할 수 있다. 이 정보는 gNB에서 학습 데이터로 사용되어 시간 경과에 따른 프리코더 행렬 변화를 예측하고 추적한다.
프리코더 행렬의 CSI 보고는 시간을 나타내는 추가적인 차수를 가질 수 있다. 즉, UE는 L 시간 인스턴스뿐만 아니라 주파수 부반송파를 통한 프리코딩 계수에 대해 gNB에 알려야 할 수도 있다. 따라서 전송의 각 계층에 대해, 는 n=1,..,L의 CSI 시간 인스턴스에서 프리코딩 행렬 W(n)의 연결로 유도될 수 있다.
여기서 각 W(n)은 레거시 CSI 보고 프레임워크에서와 같이 정의된다:
이것은 도 5b에 도시되어 있다.
CSI 보고 오버헤드는 다음과 같은 시간 영역 기저 세트를 사용하여 시간 영역에서 를 더 압축함으로써 감소될 수 있다.
여기서 Wtime=[τ0…τM-1]은 시간 영역 압축을 위한 M×L 기저이며 각각은 압축 계수 행렬의 요소이다. 이들 [τ0…τM-1] 기저의 또 다른 해석은 가 희소 행렬을 갖는 도플러 영역에서 전달되는 압축 프리코딩 행렬이라는 것이다(시간 영역에서 전달되는 압축 프리코딩 행렬인 와는 반대). 이것은 채널 행렬의 각 요소가 도플러 영역 기저 세트의 선형 조합을 사용하여 표현될 여러 도플러 구성요소를 내부에 가지고 있기 때문에 볼 수 있다.
여기서 는 M×1 도플러 영역 기저이다. 위의 두 방식 모두에서 M의 값은 UE에게 설정된 RRC이다. 선택된 기본 서브세트는 계층별로 표시되고(즉, M1, l=0,1,…,RI-1) 여기서 비트는 l번째 계층에 대해 선택된 시간 영역 기저 서브세트를 나타내기 위해 필요할 수 있다.
위에서 언급한 바와 같이, CSI 보고 양자화로 인해, gNB는 또한 채널 또는 프리코더 행렬의 시간 영역 상관 정보를 요구할 수 있다. 현재 사양과 더 호환되는 대체 접근 방식은 레거시 형태의 CSI 보고가 모든 CSI 전송 인스턴스 후에 수행되지만 새로운 시간 영역 상관 정보 WR은 L번째 CSI 보고 인스턴스마다 CSI 보고 내에만 포함된다는 것이다. UE는 모든 CSI-RS 전송 인스턴스의 수신을 관찰하고 이러한 인스턴스 각각에 대한 해당 시간 영역 상관 관계를 도출할 수 있지만 매 L번째 CSI-RS 수신 후에만 CSI(시간 영역 상관 정보 포함)를 gNB에 보고한다. 이것은 도 5c에 도시되어 있다.
명시적 보고는 다음과 같이 수행될 수 있다. 대체 해결책은 UE가 시간 상관 정보를 보고하는 대신 명시적으로 도플러 편이 값을 gNB에 보고하는 것이다. 이 정보는 gNB에서 TDL(탭 지연 라인) 또는 CDL(클러스터 지연 라인) 채널 모델링과 함께 사용되어 시간 경과에 따른 채널 변동을 예측할 수 있다. 그러나 이는 UE에서 도플러 편이의 정확한 추정과 채널 상호성 가정을 요구할 수 있다. 그러기 위해서는, 한 가지 접근 방식은 여러 CSI-RS 자원이 그 결과 (또는 합리적으로 적은 시간 간격을 두고) 각 CSI 획득 시간 인스턴스에서 번들 형태로 전송되고 이러한 모든 자원은 보다 정확한 도플러 편이 추정을 위해 UE에 의해 공동으로 사용되는 것이다. 그러나 이 접근 방식은 자원 오버헤드가 크다는 것을 의미할 수 있다. 또 다른 대체 해결책은 UE에 의한 도플러 편이 추정이 CSI 보고 내부에 포함될 수 있도록 각 CSI 획득이 합리적인 시간 간격(예: CSI 에이징 미만)으로 타이밍 참조 신호(TRS) 신호 전송과 쌍을 이루는 것이다. TRS 신호는 UE가 주파수 오프셋을 추적하는 것을 도도록 설계되고 TRS 신호의 더 높은 시간 및 주파수 영역 밀도로 인해 UE는 도플러 편이의 정확한 추정치를 제공하고 이를 해당 CSI 보고 내의 gNB에 피드백할 수 있다.
TDL 채널 모델링에서, 채널 임펄스 응답은 다음과 같이 표시된다:
여기서 ak,t 및 τk는 탭 지연 라인 모델에서 k번째 탭의 진폭 및 지연을 나타내고 L은 총 탭 수이다. 각 채널 탭 ak,t는 원 주위에 균일하게 분포된 산란자로 인한 무한 무작위 전파 경로의 합을 나타낸다. 즉, 중심 극한 정리에 따르면, ak,t는 복소 확률 변수이고 이 때 그 실수부와 허수부는 각 시간 t에서 독립적이고 동일하게 분포된 가우스 확률 변수이다.
TDL 채널의 2차 통계는 와 동일한 것으로 나타내고 여기서 J0은 제1 유형의 0차 베셀 함수이고 fD는 최대 도플러 편이이다. 도플러 전력 스펙트럼 밀도를 유도하기 위해 채널 자기상관 함수가 사용될 수 있다. 푸리에 변환을 수행하면, 최대 도플러 주파수의 양수 및 음수에 두 개의 피크가 있는 고전적인 U자형 Jakes 스펙트럼인 도플러 스펙트럼은 아래와 같이 도출된다:
Jake 프로세스는 일반적으로 자기회귀 프로세스의 전력 스펙트럼 밀도(PSD)가 합리적인 형식을 갖기 때문에 자기회귀 모델을 사용하여 모델링된다. 자동 회귀 모델은 Jake 프로세스의 도플러 스펙트럼과 일치하도록 비상관 가우시안 프로세스의 스펙트럼을 형성하기 위해 극점 무한 임펄스 응답 필터링을 사용한다. 예를 들어, 차수가 p인 채널에 대한 자동 회귀 모델을 가정하면, 시간 (n+1)Ts(Ts는 심볼 속도)의 채널은 다음과 같이 정의된다:
여기서 a(1),…,a(p)는 AR 계수이고 N은 AWGN 잡음이다. 이 AR(p) 모델의 해당 PSD는 다음과 같이 도출된다:
여기서 는 AWGN 잡음 N의 분산이다. 2차 자기회귀 모델은 [-π,π] 사이에, U자형 Jakes 스펙트럼에서 최대 도플러 주파수의 양수 및 음수로 볼 수 있는, 스펙트럼의 두 개의 피크가 있다. 이러한 피크의 위치와 선명도는 여러 AR 모델의 고급 캐스케이딩 기술을 통해 p 차수로 조정할 수 있다. 이것은 도 6에 도시되어 있다.
따라서 p를 올바르게 선택하면 자동 회귀 모델을 사용하여 U자형 도플러 스펙트럼에 근접할 수 있다. Markov chain, ESPRIT를 사용하는 부분 공간 기반의 접근 방식, Root-MUSIC 알고리즘, 신경망, 칼만 필터링 등과 같은 많은 접근 방식이 이 모두가 상관된 Rayleigh 프로세스를 생성하는 데 적합할 수 있기 때문에 채널 프로파일을 예측하는 데에 사용될 수 있다는 것에 유의한다. 이러한 접근 방식 중에서, 자동회귀 모델링은 단순성과 선형 예측과 밀접하게 연결되어 있기 때문에 채널 프로파일을 예측하는 효과적인 방법일 수 있다.
UE 명시적 보고에 의해 제공되는 도플러 편이에 대한 지식으로, gNB는 시간 경과에 따른 채널 변화를 예측할 수 있다. gNB에서의 구현 방법 중 하나는 시간 영역에서 채널 계수의 자기상관을 도출하기 위해 gNB가 UE에 의해 보고된 도플러 시프트 값을 사용하는 것이며, 위에서 나타낸 바와 같이, 다음이기 때문이다:
다음에 Yule-Walker 방정식을 사용하여, gNB는 아래와 같이 채널에 대한 AR(p) 모델의 계수를 추정할 수 있다:
따라서 gNB는 최대 우도 추정, 최소 제곱 추정, 최소 평균 제곱 오차(MMSE) 추정, 칼만 필터링 또는 Wiener 필터링과 같은 추정 기법에 대한 입력으로 이들 추정된 AR 계수 및 의 관찰을 사용하여 시간 채널 행렬을 예측할 수 있다.
그러나 CDL 채널 모델링에서, 도플러 시프트 값의 명시적 보고는 탭 방식일 수 있다. 설명을 위해 CDL 채널 임펄스 응답은 주로 다음과 같이 표시된다:
여기서 는 아래와 같이 클러스터 n의 광선 m에 대한 채널 계수이다:
여기서 및 는 송신 안테나 요소 s의 필드 패턴이고 및 는 수신 안테나 요소 u의 필드 패턴이다. 및 는 각 클러스터 n의 각 광선 m과 4개의 서로 다른 편파 조합(즉, 및 )에 대한 임의의 초기 위상이다. 는 선형 스케일의 교차 편파 전력 비율이다. 및 는
에 의해 주어지는 각각 출발 각도 및 도착 각도 를 갖는 구형 단위 벡터이고, 및 는 각각 송신 안테나 요소 s와 수신 안테나 요소 u의 위치 벡터이고, 는 속도 v, 이동 각도 θv 및 φv를 포함하는 UE 속도 벡터이며
에 의해 주어진다
채널 임펄스 응답의 시간 변화 특성은 주로 도착 각도(도착 방위각(AOA)), 천정 도달각(ZOA), UE 속도 및 이동 각도(즉, )에 따라 달라지는 도플러 주파수 구성요소에서 비롯된다는 것에 유의한다. 따라서 는 다음과 같이 다시 쓸 수 있다:
여기서
이고,
는 클러스터 n의 광선 m에 해당하는 도플러 편이이다. 따라서 채널 탭 cu,s,n,m, 탭 위치 τn 및 도플러 편이 fD,n,m의 값을 명시적으로 보고하면, gNB는 시간 경과에 따른 채널 변화를 예측할 수 있다. 그러나 이러한 유형의 명시적 보고는 큰 오버헤드를 갖는다. 이를 해결하기 위해서, 또 다른 대안으로 UE의 명시적 보고가 탭 방식인 것이 있다. 즉,
이고
여기서 이고, UE는 cu,s,n, τn 및 도플러 시프트 fD,n의 탭별 값을 gNB에 보고할 수 있다.
또한, CDL 채널의 2차 통계는 다음과 같이 도출된다:
따라서, UE 명시적 보고에 의해 제공되는 도플러 시프트 및 채널 탭 전력에 대한 지식으로, 위에서 설명한 것처럼 gNB는 시간 영역에서 채널 계수의 자기상관을 유도하고 그에 따라 채널 행렬을 예측할 수 있다.
새로운 UE 기능 도입
상술된 바와 같이, gNB는 이 정보가 보고된 PMI에 완전히 보관되지 않을 수 있다는 사실로 인해 서로 다른 채널 실현에 해당하는 다중 CSI 보고로부터 시간 영역 상관 정보를 완전히 도출하지 못할 수 있다.
UE 측 예측을 가정하는 고/중 속도에 대한 Rel-18 Type-II 코드북 개선을 위한 CSI 보고 및 측정에 대해, UE 측 예측의 정의에 대해, 다음 대안 중 하나가 사용될 수 있다:
대안 1. UE가 참조 자원이 있는 슬롯 이후의 채널/CSI를 "예측함"
대안 2. UE가 슬롯 n (CSI가 보고됨) 이후 UE 채널/CSI를 "예측함"
이 방식으로, UE는 다수의 CSI-RS 자원(예를 들어, 버스트 형식)의 수신을 관찰한 다음 다수의 CSI-RS 전송 인스턴스에 대한 레거시 CSI의 관찰 및 계산을 기반으로 향후 PMI를 도출할 수 있다. 미래의 정의는 참조 자원 슬롯(즉, 상기 대안1) 또는 보고 슬롯(즉, 상기 대안 2)을 참조 슬롯으로 고려한 것일 수 있다. 예측된 PMI는 시간/도플러 영역 기저를 사용하여 압축되지 않은 구조 또는 압축된 구조에서 다수의 계산된 PMI를 포함하는 CSI 보고 내부에 포함될 수 있다.
위에서 논의된 방식은 UE가 미래 CSI를 예측할 수 있는 시간 영역을 나타내는 새로운 UE 능력의 도입을 포함할 수 있다. 예시를 위해, 이 UE 능력은 예측 포인트와 참조 포인트 사이의 시간 거리의 형태로 정의될 수 있다 (상기 정의된 바와 같음). 이 UE 능력은 단순히 슬롯의 특정 수 또는 직교 주파수 분할 다중화(OFDM) 심볼의 수 또는 CSI-RS 기간의 수를 기반으로 할 수 있다.
이러한 UE 능력을 위해, CSI-RS 자원의 타이밍과 예측 지점 사이의 시간 거리는 중요한 역할을 한다는 것에 유의한다. (상기 대안 1 및 대안 2에 부가하여) 또 다른 대안은 UE 능력이 CSI-RS 자원의 타이밍과 기준점 사이의 시간 거리에 대해 정의된다는 것이다. 하나 이상의 대안을 결합하여 UE 기능을 실현할 수도 있다. 예를 들어, 예측점과 기준점 사이의 시간 거리에 대한 능력 뿐만 아니라 CSI-RS 자원의 타이밍과 기준점 사이의 시간 거리에 대한 능력은 예측 포인트와 CSI-RS 전송 타이밍 사이의 시간 거리에 대한 능력을 효과적으로 구현하기 위해 함께 활용될 수 있다.
일부 실시 예에서, 프리코더 행렬의 CSI 보고는 UE가 여러 시간 인스턴스에 걸쳐 프리코딩 계수에 대해 gNB에 알리는 시간을 나타내는 추가 차원을 가질 수 있다. 전송의 각 계층에 대해, 프리코더는 여러 CSI 시간 인스턴스에서 프리코딩 행렬의 연결로 도출될 수 있다. 뿐만 아니라, UE는 모든 SD/FD 기저에 공통인 시간/도플러 영역 기저 세트를 사용하여 시간 영역에서 프리코더를 압축함으로써 CSI 보고 오버헤드를 줄일 수 있다:
일부 실시 예에서, 도플러 영역(DD) 기저의 총 수(즉, M 또는 N4, 본 명세서에서 상호교환적으로 사용됨)는 UE에 구성된 RRC이고 선택된 기본 서브세트(즉, 본 명세서에서 상호교환적으로 사용되는 M1 또는 Q)은 계층별로 표시된다.
고/중 속도에 대한 Rel-18 Type-II 코드북 개선을 위해, 일부 실시 예는 다음 코드북 구조를 지원하며 이 때 N4는 상위 계층 시그널링을 통해 gNB 구성된다.
N4=1의 경우, 도플러 영역 기저는 레거시 W1, 및 Wf를 재사용하는 아이덴티티, 예를 들어, 이다(도플러 영역 압축 없음).
N4>1의 경우, 레거시 W1 및 Wf를 재사용하여 모든 SD/FD 기저에 대해 도플러 일반적으로 선택되는 영역 직교 DFT 기저는, 이다.
이 표현식은 하나 이상의 시점에 해당하는 프리코딩 행렬 세트를 생성한다(예: 향후 하나 이상의 시점). 각각의 프리코딩 행렬은 결과의 일부이며, 이는 계수 어레이()와 복수의 기저(예를 들어, Wf 및 Wd)와의 어레이 곱이다. 본 명세서에서 사용되는 "어레이 곱"은 행렬 곱 또는 행렬 외부 곱을 포함하는 어레이의 곱을 말한다. 본원에 사용된 바와 같이, "어레이"이라는 용어는 저장 방법에 관계없이(예: 연속 메모리 위치에 저장되든 연결 목록에 저장되든) n차원(예: 1차원, 2차원 또는 3차원) 순서가 지정된 숫자 세트를 나타낸다.
후자의 경우, (i) Q(선택된 DD 기저 벡터의 수를 나타냄)>1만이 허용되고, (ii) Q는 (일부 실시 예에서) (일부 실시 예에서) RRC-구성되거나 (일부 실시 예에서) UE에 의해 보고될 수 있다.
관련 업링크 제어 정보(UCI) 매개변수를 포함하는 SD/FD 기저에 대한 상세한 설계는 레거시 사양을 따를 수 있다.
고속 또는 중속에 대한 Type-II 코드북 개선을 위해, DD 기저 벡터의 선택은 계층에 따라 다를 수 있다. 선택된 DD 기저 벡터(Q로 표시됨)의 수는 계층 공통일 수 있다.
도 7a는 무선 시스템의 일부를 도시한다.
사용자 단말(UE)(705)은 네트워크 노드(gNB)(710)로 전송을 보내고 gNB(710)로부터 전송을 수신한다. UE는 라디오(715) 및 처리 회로(또는 "프로세서")(720)를 포함한다. 운영 중, 처리 회로는 본 명세서에서 설명된 다양한 방법을 수행할 수 있으며, 예를 들어, gNB(710)로부터 정보를 수신할 수 있고(라디오를 통해, gNB(710)로부터 수신된 전송의 일부로서), (라디오를 통해, gNB(710)로 전송되는 전송의 일부로서) 정보를 gNB(710)로 보낼 수 있다.
작동시, UE(705)는 CSI를 예측하는 능력을 gNB(710)에 보고할 수 있고, UE가 CSI를 예측할 수 있는 향후 최대 시간을 gNB(710)에 보고할 수도 있다. gNB(710)가 예측된 CSI를 활용할 수 있도록 하기 위해, UE(705)는 하나 이상의 프리코딩 행렬을 gNB(710)에 전송할 수 있다. 예측된 CSI는 레거시 CSI 전송 후 설정된 시간 간격인 미래 시간에 대해 예측될 수 있다. 본원에 사용된 바와 같이, "레거시 CSI"는 현재 CSI의 추정치인 CSI(즉, 예측되지 않은 CSI)이다. 일부 실시 예에서, 예측된 CSI는 미래 시간에 대해 예측되며, 미래 시간은 UE(705)가 가장 최근의 CSI-RS를 수신한 시간 이후에 설정된 시간 간격이 된다.
도 7b는 일부 실시 예에서 방법의 흐름도이다.
이 방법은 730에서 UE에 의해 제1 채널 상태 정보 참조 신호(CSI-RS)를 수신하는 단계; 732에서 UE에 의해 제2 CSI-RS를 수신하고; 및 734에서, UE에 의해, 제1 CSI-RS 및 제2 CSI-RS에 기초하여 제1 예측된 채널 상태 정보를 계산하는 단계를 포함한다.
방법은 736에서 UE에 의해 채널 상태 정보를 예측하는 능력을 보고하는 단계; 738에서, 제1 예측된 채널 상태 정보에 대응하는 제1 프리코딩 행렬을 네트워크 노드(gNB)로 전송하는 단계; 740에서, UE에 의해, 제1 CSI-RS 및 제2 CSI-RS에 기초하여, 제1 시점과 다른 제2 시점에 대한 제2 예측 채널 상태 정보를 계산하는 단계; 및 742에서, 제2 예측된 채널 상태 정보에 대응하는 제2 프리코딩 행렬을 네트워크 노드로 전송하는 단계를 포함한다.
상기 방법은 744에서, UE에 의해, 후보 도플러 영역 기저 벡터 세트를 수신하고; 및 746에서 UE에 의해 Q 도플러 영역 기저 벡터의 세트를 식별하는 식별자 세트를 전송하는 단계로서, 상기 Q 도플러 영역 기저 벡터 세트의 각 기저 벡터는 후보 도플러 영역 기저 벡터 세트의 각각이 된다.
도 8은 다양한 실시 예에 따른, 네트워크 환경(800)에서의 전자 장치(예를 들어, UE(705))의 블록도이다.
도 8을 참조하면, 네트워크 환경(800) 내의 전자 장치(801)는 제 1 네트워크(898)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통해 전자 장치(802)와, 또는 제2 네트워크(899)(예: 장거리 무선 통신 네트워크)를 통해 전자 장치(804) 또는 서버(808)와 통신할 수 있다. 전자 장치(801)는 서버(808)를 통하여 전자 장치(804)와 통신할 수 있다.
전자 장치(801)는 프로세서(820), 메모리(830), 입력 장치(860), 음향 출력 장치(855), 디스플레이 장치(860), 오디오 모듈(870), 센서 모듈(876), 인터페이스(877), 햅틱 모듈(879), 카메라 모듈(880), 전력 관리 모듈(888), 배터리(889), 통신 모듈(890), 가입자 식별 모듈(SIM) 카드(896) 또는 안테나 모듈(894)를 포함한다. 일 실시 예에서, 구성 요소 중 적어도 하나(예를 들어, 디스플레이 장치(860) 또는 카메라 모듈(880))는 전자 장치(801)에서 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성 요소는 전자 장치(801)에 추가될 수 있다. 구성 요소 중 일부는 단일 집적 회로(IC)로 구현될 수 있다. 예를 들어, 센서 모듈(876)(예를 들어, 지문 센서, 홍채 센서 또는 조도 센서)은 디스플레이 장치(860)(예를 들어, 디스플레이)에 내장될 수 있다.
프로세서(820)는 예를 들어, 소프트웨어(예를 들어, 프로그램(840))를 실행하여 프로세서(820)과 연결된 전자 장치(801)의 적어도 하나의 다른 구성 요소(예를 들어, 하드웨어 또는 소프트웨어 구성 요소)를 제어할 수 있으며, 다양한 데이터 처리 또는 계산을 수행할 수 있다.
데이터 처리 또는 계산의 적어도 일부로서, 프로세서(820)는 휘발성 메모리(832)의 다른 구성 요소(예를 들어, 센서 모듈(876) 또는 통신 모듈(890))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 로드할 수 있으며, 휘발성 메모리(832)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비 휘발성 메모리(834)에 저장한다. 프로세서(820)는 메인 프로세서(821)(예를 들어, 중앙 처리 장치(CPU) 또는 애플리케이션 프로세서(AP)), 및 메인 프로세서(821)와 독립적으로 또는 함께 동작할 수 있는 보조 프로세서(812)(예를 들어, 그래픽 처리 장치(GPU), 이미지 신호 프로세서(ISP)), 센서 허브 프로세서 또는 통신 프로세서(CP))를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 보조 프로세서(812)는 메인 프로세서(821)보다 적은 전력을 소비하거나 특정 기능을 실행하도록 구성될 수 있다. 보조 프로세서(823)는 메인 프로세서(821)와 별개로 구현될 수도 있고, 그 일부로 구현될 수도 있다.
보조 프로세서(823)는 메인 프로세서(2321)가 비활성(예를 들어, 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(2321) 대신에, 또는 메인 프로세서(821)가 활성 상태(예를 들어, 애플리케이션 실행중)에 있는 동안 메인 프로세서(821)와 함께, 전자 장치(801)의 구성 요소 중 적어도 하나의 구성 요소(예를 들어, 디스플레이 장치(860), 센서 모듈(876) 또는 통신 모듈(890))와 관련된 기능 또는 상태 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 보조 프로세서(812)(예를 들어, 이미지 신호 프로세서 또는 통신 프로세서)는 보조 프로세서(812)와 기능적으로 관련된 다른 구성 요소(예를 들어, 카메라 모듈(880) 또는 통신 모듈(890))의 일부로 구현될 수 있다.
메모리(830)는 전자 장치(801)의 적어도 하나의 구성 요소(예를 들어, 프로세서(820) 또는 센서 모듈(876))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 다양한 데이터는 예를 들어, 소프트웨어(예를 들어, 프로그램(840)) 및 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(830)는 휘발성 메모리(832) 또는 비휘발성 메모리(834)를 포함할 수 있다.
프로그램(840)은 소프트웨어로서 메모리(830)에 저장될 수 있으며, 예를 들어, 운영 체제(OS)(842), 미들웨어(844) 또는 애플리케이션(846)을 포함할 수 있다.
입력 장치(850)는 전자 장치(801)의 외부(예를 들어, 사용자)로부터 전자 장치(801)의 다른 구성 요소(예를 들어, 프로세서(820))에 의해 사용될 명령 또는 데이터를 수신할 수 있다. 입력 장치(850)는 예를 들어, 마이크, 마우스 또는 키보드를 포함할 수 있다.
음향 출력 장치(855)는 전자 장치(801)의 외부로 음향 신호를 출력할 수 있다. 음향 출력 장치(855)는 예를 들어, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음과 같은 일반적인 용도로 사용될 수 있으며, 수신기는 수신 전화를 수신하는 데 사용될 수 있다. 수신기는 스피커와 분리되거나 스피커의 일부로 구현될 수 있다.
디스플레이 장치(860)는 전자 장치(801)의 외부(예를 들어, 사용자)에게 시각적으로 정보를 제공할 수 있다. 디스플레이 장치(860)는, 예를 들어, 디스플레이, 홀로그램 장치 또는 프로젝터 및 제어 회로를 포함하여 디스플레이, 홀로그램 장치 및 프로젝터 중 대응하는 것을 제어할 수 있다. 디스플레이 장치(860)는 터치를 탐지하도록 구성된 터치 회로, 또는 터치에 의해 발생하는 힘의 강도를 측정하도록 구성된 센서 회로(예를 들어, 압력 센서)를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(870)은 소리를 전기적 신호로 변환하거나 그 반대로 변환할 수 있다. 오디오 모듈(870)은 입력 장치(850)을 통해 사운드를 획득하거나, 사운드를 음향 출력 장치(855) 또는 외부 전자 장치(802)의 헤드폰을 통해 전자 장치(801)와 직접(예를 들어, 유선으로) 또는 무선으로 출력한다.
센서 모듈(876)은 전자 장치(801)의 동작 상태(예를 들어, 전원 또는 온도) 또는 전자 장치(801) 외부의 환경 상태(예를 들어, 사용자의 상태)를 탐지하고, 다음에 탐지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성한다. 센서 모듈(876)은, 예를 들어 제스처 센서, 자이로 센서, 대기압 센서, 자기 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, 적외선(IR) 센서, 생체 인식 센서, 온도 센서, 습도 센서 또는 조도 센서일 수 있다.
인터페이스(877)는 전자 장치(801)가 외부 전자 장치(802)와 직접(예를 들어, 유선으로) 또는 무선으로 연결되는 데 사용될 하나 이상의 지정된 프로토콜을 지원할 수 있다. 인터페이스(877)는 예를 들어, 고 해상도 멀티미디어 인터페이스(HDMI), 범용 직렬 버스(USB) 인터페이스, 시큐어 디지털(SD) 카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(878)는 전자 장치(801)가 외부 전자 장치(802)와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 연결 단자(878)는 예를 들어, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터 또는 오디오 커넥터(예를 들어, 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(879)은 전기적 신호를 기계적 자극(예를 들어, 진동 또는 움직임) 또는 촉감 또는 운동 감각을 통해 사용자가 인식할 수 있는 전기적 자극으로 변환할 수 있다. 햅틱 모듈(879)은 예를 들어, 모터, 압전 소자 또는 전기 자극기를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(880)은 정지 영상 또는 동영상을 촬영할 수 있다. 카메라 모듈(880)은 하나 이상의 렌즈, 이미지 센서, ISP 또는 플래시를 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(888)은 전자 장치(801)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 전력 관리 모듈(888)은 예를 들어, 전력 관리 집적 회로(PMIC)의 적어도 일부로 구현될 수 있다.
배터리(889)는 전자 장치(801)의 적어도 하나의 구성 요소에 전원을 공급할 수 있다. 배터리(889)는 예를 들어, 충전이 불가능한 1 차 전지, 충전 가능한 2 차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(890)은 전자 장치(801)과 외부 전자 장치(예를 들어, 전자 장치(802), 전자 장치(804) 또는 서버(808)) 간의 직접적인(예를 들어, 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널 설정을 지원하고, 설정된 통신 채널을 통해 통신을 수행하는 것을 지원할 수 있다. 통신 모듈(890)은 프로세서(820)(예를 들어, AP)와 독립적으로 동작할 수 있는 하나 이상의 CP를 포함할 수 있으며, 직접(예를 들어, 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원한다. 통신 모듈(890)은 무선 통신 모듈(892)(예를 들어, 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈 또는 글로벌 위성 항법 시스템(GNSS) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(894)(예를 들어, 근거리 통신망(LAN) 통신 모듈 또는 전력선 통신(PLC) 모듈)를 포함할 수 있다. 이러한 통신 모듈 중 해당하는 모듈은 제1 네트워크(898)(예를 들어, Bluetooth®, 무선 피델리티(Wi-Fi) 다이렉트, 또는 적외선 데이터 협회(IrDA) 표준과 같은 단거리 통신 네트워크) 또는 제2 네트워크(899)(예를 들어, 셀룰러 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예를 들어, LAN 또는 광역 네트워크(WAN))와 같은 장거리 통신 네트워크)를 통해 외부 전자 장치와 통신할 수 있다. Bluetooth®는 워싱턴 커클랜드 소재의 Bluetooth SIG, Inc.의 등록 상표이다. 이러한 다양한 유형의 통신 모듈은 단일 구성 요소(예를 들어, 단일 IC)로 구현될 수 있으며, 서로 분리된 여러 구성 요소(예를 들어, 다수의 IC)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(892)는 가입자 식별 모듈(896)에 저장된 가입자 정보(예를 들어, 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 사용하여, 제1 네트워크(898) 또는 제2 네트워크(899)와 같은 통신 네트워크에서 전자 장치(801)를 식별하고 인증할 수 있다.
안테나 모듈(897)은 전자 장치(801)의 외부(예를 들어, 외부 전자 장치)와 신호 또는 전원을 송수신할 수 있다. 안테나 모듈(897)은 하나 이상의 안테나를 포함할 수 있으며, 이중에서, 제1 네트워크(898) 또는 제2 네트워크(899)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나를 통신 모듈(890)(예를 들어, 무선 통신 모듈(892))에 의해 선택할 수 있다. 그러면 선택된 적어도 하나의 안테나를 통해 통신 모듈(890)과 외부 전자 장치간에 신호 또는 전력이 송수신될 수 있다.
명령 또는 데이터는 제2 네트워크(899)와 결합된 서버(808)를 통해 전자 장치(801)와 외부 전자 장치(804) 사이에서 송수신될 수 있다. 각각의 전자 장치(802, 804)는 전자 장치(801)와 동일한 유형 또는 이와 다른 유형의 장치일 수 있다. 전자 장치(801)에서 실행될 동작의 전부 또는 일부는 외부 전자 장치(802, 804, 808) 중 하나 이상에서 실행될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(801)가 자동으로 또는 사용자 또는 다른 장치의 요청에 따라, 기능 또는 서비스를 수행해야 하는 경우, 전자 장치(801)는 기능 또는 서비스를 실행하는 대신에, 또는 그에 추가하여, 하나 이상의 외부 전자 장치에 기능 또는 서비스의 적어도 일부를 수행하도록 요청할 수 있다. 요청을 수신한 하나 이상의 외부 전자 장치는 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 요청과 관련된 추가 기능 또는 추가 서비스를 수행할 수 있으며, 수행의 결과를 전자 장치(801)로 전달한다. 전자 장치(801)는 결과를, 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서, 결과의 추가 처리를 포함하거나 포함하지 않고 제공할 수 있다. 이를 위해, 예를 들어 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 사용될 수 있다.
본 명세서에 기술된 주제 및 동작의 실시 예는 본 명세서에서 개시된 구조 및 이들의 구조적 등가물, 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함하여, 디지털 전자 회로, 또는 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있다. 본 명세서에서 설명하는 주제의 실시 예는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램, 즉, 데이터 처리 장치에 의해 실행되거나 데이터 처리 장치의 작동을 제어하기 위해 컴퓨터 저장 매체에 인코딩된 컴퓨터 프로그램 명령어의 하나 이상의 모듈로서 구현될 수 있다. 대안으로 또는 추가적으로, 프로그램 명령어는 인위적으로 생성된 전파 신호, 예를 들어 기계 생성 전기, 광학 또는 전자기 신호에 인코딩될 수 있으며, 이는 데이터 처리 장치에 의한 실행을 위해 적절한 수신기 장치로 전송하기 위한 정보를 인코딩하도록 생성된다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독 가능 저장 장치, 컴퓨터 판독 가능 저장 기판, 랜덤 또는 직렬 액세스 메모리 어레이 또는 장치, 또는 이들의 조합일 수 있거나 이에 포함될 수 있다. 또한, 컴퓨터 저장 매체는 전파 신호가 아니지만, 컴퓨터 저장 매체는 인위적으로 생성된 전파 신호로 인코딩된 컴퓨터 프로그램 명령어의 소스 또는 목적지일 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 하나 이상의 별도의 물리적 구성 요소 또는 매체(예를 들어, 여러 CD, 디스크 또는 기타 저장 장치)이거나 이에 포함될 수 있다. 또한, 본 명세서에서 설명하는 동작은 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 저장 장치에 저장되거나 다른 소스로부터 수신된 데이터에 대해 데이터 처리 장치에 의해 수행되는 동작으로 구현될 수 있다.
이 명세서는 많은 특정 구현 세부사항을 포함할 수 있지만, 구현 세부 사항은 청구된 주제의 범위에 대한 제한으로 해석되어서는 안 되며, 오히려 특정 실시 예에 특정한 특징에 대한 설명으로 해석되어야 한다. 별도의 실시 예의 맥락에서 본 명세서에 설명된 특정 특징은 또한 단일 실시 예에서 조합하여 구현될 수 있다. 역으로, 단일 실시 예의 맥락에서 설명된 다양한 특징이 또한 다수의 실시 예에서 개별적으로 또는 임의의 적합한 하위 조합으로 구현될 수 있다. 더구나, 기능이 특정 조합으로 작용하는 것으로 설명되고 초기에 이와 같이 청구될 수 있지만, 청구된 조합으로부터의 하나 이상의 특징은 경우에 따라 이 조합에서 배제될 수 있고, 청구된 조합은 하위 조합 또는 하위 조합의 변형에 관한 것일 수 있다.
유사하게, 동작이 특정 순서로 도면에 도시되어 있지만, 이것은 이러한 동작이 바람직한 결과를 달성하기 위해서 도시된 특정 순서로 또는 순차적인 순서로 수행되거나, 예시된 모든 동작이이 수행되는 것을 요구하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정 상황에서, 멀티태스킹 및 병렬 처리가 유리할 수 있다. 또한, 상술된 실시 예에서 다양한 시스템 구성요소의 분리는 모든 실시 예에서 그러한 분리를 요구하는 것으로 이해되어서는 안되며, 설명된 프로그램 구성 요소 및 시스템은 일반적으로 단일 소프트웨어 제품에 함께 통합되거나 여러 소프트웨어 제품으로 패키지화될 수 있음을 이해해야 한다.
따라서, 본 주제의 특정 실시 예가 본 명세서에 기술되었다. 다른 실시 예는 다음 청구 범위 내에 있다. 경우에 따라, 청구범위에 명시된 조치가 다른 순서로 수행되어도 원하는 결과를 얻을 수 있다. 추가적으로, 첨부된 도면에 도시된 프로세스는 원하는 결과를 얻기 위해서, 표시된 특정 순서 또는 순차적인 순서를 반드시 요구하지 않는다. 특정 구현에서, 멀티태스킹 및 병렬 처리가 바람직할 수 있다.
당업자가 인식하는 바와 같이, 본 명세서에서 설명된 혁신적인 개념은 광범위한 애플리케이션에 걸쳐 수정 및 변경될 수 있다. 따라서, 청구된 주제의 범위는 상술된 특정한 예시적인 교시에 제한되어서는 안되고, 대신 다음 청구범위에 의해 정의되어야 한다.

Claims (20)

  1. 채널 상태 정보를 보고하는 방법으로,
    UE에 의해, 제1 채널 상태 정보 참조 신호(CSI-RS)를 수신하는 단계;
    상기 UE에 의해, 제2 CSI-RS를 수신하는 단계;
    상기 UE에 의해, 상기 제1 CSI-RS 및 상기 제2 CSI-RS에 기초하여 제1 예측 채널 상태 정보를 계산하는 단계; 및
    상기 제1 예측 채널 상태 정보에 대응하는 제1 프리코딩 행렬을, 네트워크 노드(gNB)에 전송하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 UE에 의해, 채널 상태 정보를 예측하는 능력을 보고하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 보고하는 단계는 상기 UE가 상기 채널 상태 정보를 예측할 수 있는 향후 최대 시간을 보고하는 단계를 포함하는, 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제1 예측 채널 상태 정보는 제1 시점에 대해 예측되고,
    상기 제1 시점은 레거시 채널 상태 정보 전송 후에 설정된 시간 간격인, 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제1 예측 채널 상태 정보는 제1 시점에 대해 예측되고,
    상기 제1 시점은 상기 UE에 의해 가장 최근의 CSI-RS를 수신한 후 설정된 시간 간격인, 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제1 프리코딩 행렬을 전송하는 단계는 계수 어레이를 전송하는 단계를 포함하고,
    상기 제1 프리코딩 행렬은 복수의 기저(base)의 계수들 어레이의 어레이 곱의 일부인, 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 제1 예측 채널 상태 정보는 제1 시점에 대해 예측되고,
    상기 방법은,
    상기 UE에 의해, 상기 제1 CSI-RS 및 상기 제2 CSI-RS에 기반하여, 상기 제1 시점과 다른 제2 시점에 대해 제2 예측 채널 상태 정보를 계산하는 단계;
    상기 제2 예측 채널 상태 정보에 대응하는 제2 프리코딩 행렬을 상기 네트워크 노드에 전송하는 단계를 포함하고,
    상기 제2 프리코딩 행렬 및 제1 프리코딩 행렬은 하나의 CSI 보고에서 전송되는, 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 제2 프리코딩 행렬은 상기 복수의 기저의 계수들 어레이의 어레이 곱의 일부이고,
    상기 복수의 기저는 계층당 모든 공간 영역 기저 및 모든 주파수 영역 기저에 대해 공통으로 선택되는 단일 세트의 도플러 영역 기저를 포함하는, 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 도플러 영역 기저 세트는 Q 도플러 영역 기저 세트이고,
    상기 방법은 무선 자원 제어(RRC) 전송을 수신하는 단계를 더 포함하고,
    상기 RRC 전송은 Q를 지정하는, 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 UE에 의해, 복수의 후보 도플러 영역 기저를 수신하는 단계; 및
    상기 UE에 의해, 상기 Q 도플러 영역 기저 세트를 식별하는 식별자 세트를 전송하는 단계로, 상기 Q 도플러 영역 기저 세트의 각각의 기저는 상기 복수의 후보 도플러 영역 기저의 각각인 단계를 더 포함하는, 방법.
  11. 사용자 단말(UE)로서,
    하나 이상의 프로세서; 및
    상기 하나 이상의 프로세서에 의해 수행될 때,
    상기 UE에 의해, 제1 채널 상태 정보 참조 신호(CSI-RS)를 수신하는 단계;
    상기 UE에 의해, 제2 CSI-RS를 수신하는 단계;
    상기 UE에 의해, 상기 제1 CSI-RS 및 상기 제2 CSI-RS에 기초하여 제1 예측 채널 상태 정보를 계산하는 단계를 수행하도록 하는 명령어를 저장하는 메모리를 포함하는, UE.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 명령어는 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 수행될 때, 상기 UE에 의해, 채널 상태 정보를 예측하는 능력을 보고하는 단계를 더욱 수행하도록 하는, UE.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 보고하는 단계는 상기 UE가 상기 채널 상태 정보를 예측할 수 있는 향후 최대 시간을 보고하는 단계를 포함하는, UE.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 명령어는 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 제1 예측 채널 상태 정보에 대응하는 제1 프리코딩 행렬을 네트워크 노드(gNB)로 전송하는 단계를 더욱 수행하도록 하는, UE.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 제1 예측 채널 상태 정보는 제1 시점에 대해 예측되고, 상기 제1 시점은 레거시 채널 상태 정보 전송 후에 설정된 시간 간격인, UE.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 제1 예측 채널 상태 정보는 제1 시점에 대해 예측되고, 상기 제1 시점은 상기 UE에 의해 가장 최근의 CSI-RS를 수신한 후 설정된 시간 간격인, UE.
  17. 제14항에 있어서,
    상기 제1 프리코딩 행렬을 전송하는 단계는 계수 어레이를 전송하는 단계를 포함하고,
    상기 제1 프리코딩 행렬은 복수의 기저의 계수들 어레이의 어레이 곱의 일부인, UE.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 제1 예측 채널 상태 정보는 제1 시점에 대해 예측되고,
    상기 명령어는 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때,
    상기 UE에 의해, 상기 제1 CSI-RS 및 상기 제2 CSI-RS에 기반하여, 상기 제1 시점과 다른 제2 시점에 대해 제2 예측 채널 상태 정보를 계산하는 단계;
    상기 제2 예측 채널 상태 정보에 대응하는 제2 프리코딩 행렬을 상기 네트워크 노드에 전송하는 단계를 더욱 수행하도록 하고,
    상기 제2 프리코딩 행렬 및 제1 프리코딩 행렬은 하나의 CSI 보고에서 전송되는, UE.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 제2 프리코딩 행렬은 복수의 기저의 계수들 어레이의 어레이 곱의 일부이고,
    상기 복수의 기저는 계층당 모든 공간 영역 기저 및 모든 주파수 영역 기저에 대해 공통으로 선택되는 단일 세트의 도플러 영역 기저를 포함하는, UE.
  20. 사용자 단말(UE)로서,
    처리를 위한 수단; 및
    상기 처리를 위한 수단에 의해 수행될 때,
    상기 UE에 의해, 제1 채널 상태 정보 참조 신호(CSI-RS)를 수신하는 단계;
    상기 UE에 의해, 제2 CSI-RS를 수신하는 단계;
    상기 UE에 의해, 상기 제1 CSI-RS 및 상기 제2 CSI-RS에 기초하여 제1 예측 채널 상태 정보를 계산하는 단계를 수행하도록 하는 명령어를 저장하는 메모리를 포함하는, UE.
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US63/410,944 2022-09-28
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