WO2018216989A1 - 무선통신 시스템에서 피드백 정보를 전송하는 방법 및 이를 위한 장치 - Google Patents

무선통신 시스템에서 피드백 정보를 전송하는 방법 및 이를 위한 장치 Download PDF

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WO2018216989A1
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elements
channel
terminal
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이상림
이웅희
이호재
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엘지전자 주식회사
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    • H04N19/176—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object the region being a block, e.g. a macroblock

Definitions

  • the present invention relates to wireless communication, and more particularly, to a method for transmitting feedback information and a terminal for the same.
  • next-generation radio access technology in consideration of enhanced mobile broadband communication (eMBB), massive MTC (mMTC), Ultra-Reliable and Low Latency Communication (URLLC), and the like, are described below. Is called New RAT.
  • eMBB enhanced mobile broadband communication
  • mMTC massive MTC
  • URLLC Ultra-Reliable and Low Latency Communication
  • An object of the present invention is to provide a method for the terminal to transmit feedback information.
  • Another object of the present invention is to provide a terminal for transmitting feedback information.
  • a method for transmitting feedback information by a terminal includes: calculating a first matrix by multiplying a conversion matrix by a left side and a right side of a matrix related to a channel measured by the terminal; In the elements of the first matrix, a first transform converting the elements to 0 except for a predetermined number of elements having a large size or a second transform converting the remaining elements to 0 except elements exceeding a threshold value Calculating a second matrix; Quantizing the second matrix to produce a third matrix; Selecting a specific part according to a predetermined pattern in the third matrix to construct a vector; Constructing outputs calculated by multiplying the constructed vector by a sensing matrix for compression sensing; And transmitting the output bits to a base station.
  • the selection of a specific part according to the predetermined pattern may be selecting all components of the third matrix.
  • the selection of a specific part according to the predetermined pattern may be to select only upper triangular elements from the third matrix when the matrix related to the channel of the terminal is a Hermitian matrix.
  • the calculating of the second matrix may include multiplying the first matrix by an identity matrix before performing the first transform and the second transform.
  • the transform matrix may include a Discrete Fourier Transform (DFT) matrix.
  • the matrix related to the channel of the terminal may include a channel matrix or a channel covariance matrix.
  • the sensing matrix may correspond to a matrix in which all matrix elements are 1 or -1. Information about the sensing matrix, the function for quantization, the rule of the first or second transform, or the transform matrix may be received from the base station through higher layer signaling.
  • a terminal for transmitting feedback information calculates a first matrix by multiplying a transformation matrix by a left side and a right side with respect to a matrix related to a channel of the terminal, and the elements of the first matrix.
  • a second matrix is calculated by performing a first transform that converts elements other than a predetermined number of elements having a large size to 0 or a second transform that converts other elements, except elements exceeding a threshold value, to 0.
  • the second matrix is quantized to calculate a third matrix, a specific part is selected according to a predetermined pattern in the third matrix to construct a vector, and the output calculated by multiplying the configured vector by a sensing matrix for compression sensing.
  • a processor consisting of bits; And a transmitter for transmitting the output bits to a base station.
  • the processor may select all components of the third matrix as the selection of a specific portion according to the predetermined pattern.
  • the processor may select only upper triangular elements in the third matrix as the selection of a specific part according to the predetermined pattern.
  • the processor may multiply an identity matrix by the first matrix before performing the first and second transforms to calculate the second matrix.
  • the matrix related to the channel of the terminal may include a channel matrix or a channel covariance matrix.
  • the sensing matrix may correspond to a matrix in which all matrix elements are 1 or -1.
  • the apparatus may further include a receiver configured to receive the sensing matrix, the function for quantization, the rule of the first or second transform, or the information about the transform matrix from the base station through higher layer signaling.
  • the feedback overhead may be considerably reduced by performing feedback with only the dominant elements using the channel sparsity property instead of feeding back all the elements of the matrix X related to the channel of the terminal.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a system for implementing the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a structure of a subframe in which a data channel and a control channel are TDM.
  • 3 is a block diagram for hybrid beamforming.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a beam mapped to BRS symbols in hybrid beamforming.
  • FIG. 5 illustrates an example of sparsity of each domain of a Tx channel covariance matrix when configured as 256 antennas in mmWave.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a method of quantizing a non-zero value of V2.
  • a terminal collectively refers to a mobile or fixed user terminal device such as a user equipment (UE), a mobile station (MS), an advanced mobile station (AMS), and the like.
  • the base station collectively refers to any node of the network side that communicates with the terminal, such as a Node B, an eNode B, a base station, an access point (AP), and a gNode B (gNB).
  • a user equipment may receive information from a base station through downlink, and the terminal may also transmit information through uplink.
  • the information transmitted or received by the terminal includes data and various control information, and various physical channels exist according to the type and purpose of the information transmitted or received by the terminal.
  • CDMA code division multiple access
  • FDMA frequency division multiple access
  • TDMA time division multiple access
  • OFDMA orthogonal frequency division multiple access
  • SC-FDMA single carrier frequency division multiple access
  • CDMA may be implemented with a radio technology such as Universal Terrestrial Radio Access (UTRA) or CDMA2000.
  • TDMA may be implemented with wireless technologies such as Global System for Mobile communications (GSM) / General Packet Radio Service (GPRS) / Enhanced Data Rates for GSM Evolution (EDGE).
  • GSM Global System for Mobile communications
  • GPRS General Packet Radio Service
  • EDGE Enhanced Data Rates for GSM Evolution
  • OFDMA may be implemented in a wireless technology such as IEEE 802.11 (Wi-Fi), IEEE 802.16 (WiMAX), IEEE 802-20, Evolved UTRA (E-UTRA).
  • UTRA is part of the Universal Mobile Telecommunications System (UMTS).
  • 3rd Generation Partnership Project (3GPP) long term evolution (LTE) employs OFDMA in downlink and SC-FDMA in uplink as part of Evolved UMTS (E-UMTS) using E-UTRA.
  • LTE-A Advanced is an evolution of 3GPP LTE.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a system for implementing the present invention.
  • a wireless communication system includes a base station (BS) 10 and one or more terminals (UE) 20.
  • the transmitter may be part of BS 10 and the receiver may be part of UE 20.
  • BS 10 may include a processor 11, a memory 12, and a radio frequency (RF) unit 13 (transmitter and receiver).
  • Processor 11 may be configured to implement the proposed procedures and / or methods described in UE 20 herein.
  • the memory 12 is coupled with the processor 11 to store various information for operating the processor 11.
  • the RF unit 13 is combined with the processor 11 to transmit and / or receive a radio signal.
  • the UE 20 may include a processor 21, a memory 22, and an RF unit 23 (transmitter and receiver).
  • Processor 21 may be configured to implement the proposed procedures and / or methods described in this application.
  • the memory 22 is coupled with the processor 21 to store various information for operating the processor 21.
  • the RF unit 23 is combined with the processor 21 to transmit and / or receive a radio signal.
  • BS 10 and / or UE 20 may have a single antenna and multiple antennas. If at least one of the BS 10 and the UE 20 has multiple antennas, the wireless communication system may be referred to as a multiple input multiple output (MIMO) system.
  • MIMO multiple input multiple output
  • the processor 21 of the terminal and the processor 11 of the base station process signals and data except for a function of receiving or transmitting a signal and a storage function of the terminal 20 and the base station 10, respectively.
  • the following description does not specifically refer to the processors 11 and 21.
  • the processors 11 and 21 it may be said that a series of operations such as data processing is performed rather than a function of receiving or transmitting a signal.
  • the structure of TDM of the following control channel and data channel can be considered as one of the frame structures.
  • the present invention proposes a new and various frame structure for the fifth generation (5G) communication system.
  • Next-generation 5G systems can be categorized into Enhanced Mobile BroadBand (eMBB) / Ultra-reliable Machine-Type Communications (uMTC) / Massive Machine-Type Communications (mMTC).
  • eMBB is a next generation mobile communication scenario with characteristics such as High Spectrum Efficiency, High User Experienced Data Rate, High Peak Data Rate, and
  • uMTC is a next generation mobile communication scenario with characteristics such as Ultra Reliable, Ultra Low Latency, Ultra High Availability, etc.
  • mMTC are next generation mobile communication scenarios having low cost, low energy, short packet, and mass connectivity (eg IoT).
  • TDM time division multiplexing
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a structure of a subframe in which a data channel and a control channel are TDM.
  • the hatched region indicates a transmission region of a physical downlink control channel (eg, a physical downlink control channel (PDCCH)) for transmitting downlink control information (DCI), and the last symbol conveys uplink control information (UCI).
  • a physical downlink control channel eg, Physical Uplink Control CHannel (PUCCH)
  • the DCI which is control information transmitted by the eNB to the UE, may include information about cell configuration that the UE needs to know, DL specific information such as DL scheduling, and UL specific information such as UL grant.
  • the UCI which is control information transmitted from the UE to the base station, may include an ACK / NACK report of HARQ for DL data, a CSI report for DL channel state, and a scheduling request (SR).
  • SR scheduling request
  • a DL or UL section may be flexibly set in a region without a hatching indication for DL / UL flexibility.
  • the data channel for DL data transmission eg, a physical downlink shared channel
  • the data channel for UL data transmission eg, a physical uplink shared channel.
  • Physical Uplink Shared CHannel, PUSCH Physical Uplink Shared CHannel, PUSCH
  • the feature of this structure is that the DL transmission and the UL transmission proceeds sequentially in one subframe, so that the eNB can send DL data in the subframe and receive a HARQ ACK / NACK signal for the DL data from the UE.
  • the time required for data retransmission is reduced, thereby minimizing latency of final data transmission.
  • a time gap is required for a base station and a UE to switch from a transmission mode to a reception mode or a process of switching from a reception mode to a transmission mode.
  • some OFDM symbols at the time of switching from DL to UL in the self-contained subframe structure are set to the guard period (GP).
  • mmW millimeter wave
  • the wavelength is shortened, and multiple antenna elements can be installed in the same area. That is, in the 30GHz band, the wavelength is 1cm, and 64 (8x8) antenna elements can be installed in a 2-dimension array in 0.5 lambda (wavelength) intervals on 4 by 4 cm panels. Therefore, in mmW, multiple antenna elements can be used to increase the beamforming (BF) gain to increase coverage or to increase throughput.
  • BF beamforming
  • TXRU Transceiver Unit
  • hybrid beamforming having B TXRUs having a smaller number than Q antenna elements in an intermediate form between digital beamforming and analog beamforming may be considered.
  • hybrid BF hybrid beamforming
  • Hybrid Beamforming Hybrid Beamforming
  • 3 is a block diagram for hybrid beamforming.
  • analog beamforming refers to an operation of performing precoding (or combining) at an RF terminal.
  • the baseband and RF stages use precoding (or combining), respectively, to reduce the number of RF chains and the number of D / A (or A / D) converters, while reducing the number of digital beams. It has the advantage of being close to forming.
  • the hybrid beamforming structure may be represented by N transceiver units (TXRUs) and M physical antennas.
  • TXRUs transceiver units
  • M physical antennas.
  • the digital beamforming for the L data layers to be transmitted at the transmitter may be represented by an N by L matrix, and then the converted N digital signals are converted into analog signals via TXRU and then represented by an M by N matrix. Analog beamforming is applied.
  • FIG. 3 schematically illustrates a hybrid beamforming structure in terms of the TXRU and physical antenna.
  • the number of digital beams is L and the number of analog beams is N.
  • the base station is designed to change the analog beamforming in units of symbols, thereby considering a direction for supporting more efficient beamforming for a terminal located in a specific region.
  • a method of introducing a plurality of antenna panels to which hybrid beamforming independent of each other is applicable may be introduced. Considering.
  • the analog beams advantageous for signal reception may be different for each terminal, and thus, the base station needs at least a specific subframe (Synchronization signal, System information, Paging, etc.) In SF), a beam sweeping operation may be considered in which a plurality of analog beams to be applied by a base station are changed for each symbol so that all terminals have a reception opportunity.
  • a specific subframe Synchronization signal, System information, Paging, etc.
  • a beam sweeping operation may be considered in which a plurality of analog beams to be applied by a base station are changed for each symbol so that all terminals have a reception opportunity.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a beam mapped to BRS symbols in hybrid beamforming.
  • FIG. 4 schematically illustrates the beam sweeping operation for a synchronization signal and system information during downlink (DL) transmission.
  • a physical resource or physical channel
  • xPBCH physical broadcast channel
  • analog beams belonging to different antenna panels in one symbol may be transmitted simultaneously, and a single analog beam (corresponding to a specific antenna panel) is applied to measure channels for analog beams as shown in FIG. 4.
  • a method of introducing a beam RS (BRS) which is a transmitted reference signal (RS) may be considered.
  • the BRS may be defined for a plurality of antenna ports, and each antenna port of the BRS may correspond to a single analog beam.
  • RS transmitted reference signal
  • the RS used as a reference signal (RS) for measuring a beam is referred to as a BRS, but may be referred to as another name.
  • the synchronization signal or the xPBCH may be transmitted by applying all the analog beams in the analog beam group so that any terminal can receive it well.
  • Compression sensing based transmission and reception techniques can be considered as a candidate technology for achieving low complexity compared to massive connectivity and its connectivity.
  • the UE performs CSI feedback (eg, CQI, PMI) by using an implicit feedback method, and the UE operates in the closed-loop MIMO mode through the CSI feedback.
  • the NR considers that the number of antennas in the base station gNB and the terminal increases.
  • Method to allow the terminal to transmit explicit feedback eg, pure channel or channel covariance matrix or eigenvalue / eigenvector
  • explicit feedback increases feedback overhead, it is desirable to deliver accurate information while reducing feedback bits as much as possible.
  • the explicit feedback method may be applied to the case where the UE operates in a band below 6 GHz as well as a band above 6 GHz in NR.
  • FIG. 5 illustrates an example of sparsity of each domain of a Tx channel covariance matrix when configured as 256 antennas in mmWave.
  • Channel sparsity can be used for efficient mmWave channel estimation due to the characteristics of millimeter channels with very few valid paths.
  • the mmWave channel is characterized by having a very small number of effective paths, and thus, it is effective to use a compression sensing technique that detects a rare signal from a small number of observations. Is expected to be.
  • a compression sensing technique for mmWave channel estimation is applied.
  • the feedback channel e.g., PUCCH in LTE
  • payload payload
  • sensing matrix e.g., Gaussian random matrix or Bernoulli random matrix
  • y feedback information vector (UE and gNB)
  • H channel matrix (or vector) measured by the UE from the DL reference signal
  • DFT Discrete Fourier Transform
  • vec_sel vectorization of matrix with selection.
  • the terminal measures a DL channel using an RS (eg, CSI-RS) transmitted from a base station.
  • the terminal may perform digital feedback to the base station through the following steps based on the measured DL channel estimation value.
  • Step 1 The terminal expresses the measured channel matrix as X.
  • X may be a covariance matrix of a channel or a channel matrix itself. Also, for the sake of explanation, assume that the size of matrix X is M by K.
  • X is regarded and described as a covariance matrix, but it has been described above that it may be the channel matrix itself.
  • Step 2 The UE obtains the matrix V1 by multiplying the left and right sides of X by the transformation matrices T1 and T2 (T1 and T2 may be different or the same).
  • the size of the transformation matrix eg, the DFT matrix
  • the matrix on the left side may be a transformation matrix T1 (e.g., DFT matrix) of M by M size
  • the matrix on the right side may be a transformation matrix T2 (e.g., DFT matrix) of size K by K.
  • channel sparsity operation can be considered in two ways.
  • Step 5 The UE may construct a vector having R elements from V3 to vec_sel (V3), that is, a predetermined pattern from elements of the matrix.
  • R may include all matrix elements of V3 as M x K, or when X is a Hermitian matrix, R may include only upper triangular elements.
  • the terminal may configure a vector by selecting only a predetermined specific part associated with the channel sparsity part.
  • the element multiplication may be performed on the masking matrix, that is, only the desired elements are 1 and the rest are 0 before giving channel sparsity.
  • the UE can multiply the identity matrix in the form of an element product by limiting only to diagonal elements. Then, the terminal may configure a vector corresponding to the size of only the diagonal in the process of step 5.
  • A size P by R
  • y may also be obtained in the form of an integer or a natural number. Accordingly, the terminal may be transmitted to the base station by configuring a bit. Where P is the observation size (the size of y), and the total amount of feedback is P x (quantized bit per element).
  • the M, K, R, A, and Q functions may be determined or set according to the system environment, and are values previously known to the terminal and the base station.
  • Step 1 The base station may obtain a y value from the feedback (for example, PUCCH payload) transmitted by the terminal. Thereafter, the base station calculates an estimated value of V3 based on the y value and the sensing matrix A, and obtains hat_V3 by performing a reverse process of vec_sel ⁇ ( ⁇ 1), that is, vec_sel.
  • Step 2 The base station obtains hat_V2 from hat_V3 through M ⁇ (-1) (the reverse process of quantization).
  • Step 3 The base station can obtain the final hat_X (ie, an estimate of X) by multiplying the matrix matrix hat_V2 by the left and right sides of the matrix, and T1 ⁇ H and T2 ⁇ H.
  • A, the quantization method M, the channel sparsity operation Q, and the method of vec_sel () may be a method previously promised by the base station and the terminal or may be adaptively changed through signaling.
  • the sensing matrix A may generate the same A for every feedback by sharing the seed number.
  • the seed number may be transmitted by the base station to the terminal as an RRC signal or a higher layer signal.
  • the P value may be transmitted through RRC signaling or system information broadcasting.
  • a terminal wants to transmit a Tx covariance matrix of a channel to a base station.
  • the channel is represented by the matrix H, and it is assumed that the size is (the number of Rx ports of the terminal and the number of Tx ports of the base station), that is, 4 x 256.
  • the size is (the number of Rx ports of the terminal and the number of Tx ports of the base station), that is, 4 x 256.
  • the maximum size of the element of X may be limited through CQI or the like.
  • Step 5 Since only the diagonal elements are limited, vec_sel (V3) from V3 is composed of a vector having a total of 256 elements. As a result, in a 256-length vector, four elements with values of [63, 19, 8, 3] are at the element position, or index, of the particular vector, and the rest are all zeros.
  • the base station receiving the feedback performs the following procedure.
  • Step 1 The base station obtains y from the payload and obtains an estimate of vec_sel (V3) through A used by the terminal (the same A is known by an appointment). That is, since the channel sparsity is sufficient, the base station can obtain a value of [63, 19, 8, 3] at four indexes from 256 sized vectors. After that, the base station obtains the hat_V3 from the vector through the reverse process of vec_sel ().
  • Step 2 The base station acquires hat_V2 using hat_V3.
  • the value since the value has already been quantized from natural to natural, there is no additional performance. However, for example, if the technique of quantizing complex values using the PSK method has to be reversed.
  • Step 3 Use F x hat_V2 x F ⁇ H to find the final hat_X of the final X.
  • Method 1 The sparsity operation converts all elements of the V1 matrix to 0 except for the larger L elements.
  • Method 2 The channel sparsity operation converts the remaining elements to zero except for elements exceeding a certain threshold value in each element size value of the V1 matrix.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a method of quantizing a non-zero value of V2.
  • the magnitude and angle of the complex value can be obtained, and then the magnitude and angle can be obtained through the quantization bits.
  • the size is 3.2 and the angle is (1.2) / 4 * 2pi
  • the size is quantized to 2 bits, that is, the angle is 4 bits with one of the values 1,2,3,4 in 16 steps.
  • the base station can be interpreted as 52 and has a size of 3 and 1 ⁇ 4 * 2pi.
  • Method 3 If an element has only a real value, the maximum element size can be quantized only with a real value.
  • the diagonal element has only a real value and the off-diagonal value is a complex value
  • the real value may give a quantization error if the elements are quantized with the same bit.
  • the quantization technique can be applied to have the same resolution as the diagonal element by doubling the quantization size of the off-diagonal term.
  • the base station may inform the terminal of P and each element quantization level through RRC signaling or higher layer signals or system information block (SIB) information.
  • the base station may inform the terminal of the sparsity L through the RRC signaling.
  • the UE may report the L detected after performing the Q ( ⁇ ) to the base station. Receive performance can be improved by accurately recognizing L at the receiving side.
  • the embodiment of the present invention described above can significantly reduce the feedback overhead by performing feedback with only the dominant elements using the channel sparsity property rather than feeding back all the elements of X.
  • each component or feature is to be considered optional unless stated otherwise.
  • Each component or feature may be embodied in a form that is not combined with other components or features. It is also possible to combine some of the components and / or features to form an embodiment of the invention.
  • the order of the operations described in the embodiments of the present invention may be changed. Some components or features of one embodiment may be included in another embodiment or may be replaced with corresponding components or features of another embodiment. It is obvious that the claims may be combined to form an embodiment by combining claims that do not have an explicit citation relationship in the claims or as new claims by post-application correction.
  • the method and apparatus for transmitting feedback information in a wireless communication system can be applied industrially in a 5G communication system.

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  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

단말이 피드백 정보를 전송하는 방법은 상기 단말이 측정한 채널과 관련된 행렬에 대해 좌변 및 우변 각각에 변환 행렬을 곱하여 제 1 행렬을 산출하는 단계; 상기 제 1 행렬의 요소들에서 크기가 큰 소정 개수의 요소를 제외한 나머지 요소들에 대해서는 0으로 변환하는 제 1 변환 또는 임계 값을 넘는 요소를 제외한 나머지 요소들을 0으로 변환하는 제 2 변환을 수행하여 제 2 행렬을 산출하는 단계; 상기 제 2 행렬을 양자화하여 제 3 행렬을 산출하는 단계; 상기 제 3 행렬에서 미리 정해진 패턴에 따라 특정 부분을 선택하여 벡터를 구성하는 단계; 상기 구성된 벡터에 압축 센싱을 위한 센싱 행렬을 곱하여 산출된 출력을 비트들로 구성하는 단계; 및 상기 출력된 비트들을 기지국으로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

무선통신 시스템에서 피드백 정보를 전송하는 방법 및 이를 위한 장치
본 발명은 무선통신에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 피드백 정보를 전송하는 방법 및 이를 위한 단말에 관한 것이다.
더욱 많은 통신 기기들이 더욱 큰 통신 용량을 요구하게 됨에 따라 기존의 radio access technology (RAT)에 비해 향상된 mobile broadband 통신에 대한 필요성이 대두되고 있다. 또한 다수의 기기 및 사물들을 연결하여 언제 어디서나 다양한 서비스를 제공하는 massive MTC (Machine Type Communications) 역시 차세대 통신에서 고려될 주요 이슈 중 하나이다.
뿐만 아니라 reliability 및 latency 에 민감한 서비스/UE 를 고려한 통신 시스템 디자인이 논의되고 있다. 이와 같이 enhanced mobile broadband communication (eMBB), massive MTC (mMTC), URLLC (Ultra-Reliable and Low Latency Communication) 등을 고려한 차세대 radio access technology (RAT)의 도입이 논의되고 있으며, 이하 본 발명에서는 편의상 해당 technology 를 New RAT 이라고 부른다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제는 단말이 피드백 정보를 전송하는 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명에서 이루고자 하는 다른 기술적 과제는 피드백 정보를 전송하는 단말을 제공하는 데 있다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 상기 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기의 기술적 과제를 달성하기 위한, 단말이 피드백 정보를 전송하는 방법은, 상기 단말의 측정한 채널에 관련된 행렬에 대해 좌변 및 우변 각각에 변환 행렬을 곱하여 제 1 행렬을 산출하는 단계; 상기 제 1 행렬의 요소들에서 크기가 큰 소정 개수의 요소를 제외한 나머지 요소들에 대해서는 0으로 변환하는 제 1 변환 또는 임계 값을 넘는 요소를 제외한 나머지 요소들을 0으로 변환하는 제 2 변환을 수행하여 제 2 행렬을 산출하는 단계; 상기 제 2 행렬을 양자화하여 제 3 행렬을 산출하는 단계; 상기 제 3 행렬에서 미리 정해진 패턴에 따라 특정 부분을 선택하여 벡터를 구성하는 단계; 상기 구성된 벡터에 압축 센싱을 위한 센싱 행렬을 곱하여 산출된 출력을 비트들로 구성하는 단계; 및 상기 출력된 비트들을 기지국으로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 미리 정해진 패턴에 따른 특정 부분의 선택은 상기 제 3 행렬의 모든 구성 요소를 선택하는 것일 수 있다. 상기 미리 정해진 패턴에 따른 특정 부분의 선택은 상기 단말의 채널에 관련된 행렬이 허미션(Hermitian) 행렬일 경우에는 상기 제 3 행렬에서 upper triangular 요소들만 선택하는 것일 수 있다. 상기 제 2 행렬의 산출하는 단계는 상기 제 1 변환 및 상기 제 2 변환의 수행 전에 상기 제 1 행렬에 단위 행렬(identity matrix)을 곱하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 변환 행렬은 Discrete Fourier Transform (DFT) 행렬을 포함할 수 있다. 상기 단말의 채널에 관련된 행렬은 채널 행렬 또는 채널 공분산 행렬을 포함할 수 있다. 상기 센싱 행렬은 모든 행렬 요소들이 1 또는 -1로 구성된 행렬에 해당할 수 있다. 상기 센싱 행렬, 상기 양자화를 위한 함수, 상기 제 1 또는 제 2 변환의 규칙, 또는 상기 변환 행렬에 대한 정보를 상위 계층 시그널링을 통해 상기 기지국으로부터 수신할 수 있다.
상기의 다른 기술적 과제를 달성하기 위한, 피드백 정보를 전송하는 단말은, 상기 단말의 채널에 관련된 행렬에 대해 좌변 및 우변 각각에 변환 행렬을 곱하여 제 1 행렬을 산출하고, 상기 제 1 행렬의 요소들에서 크기가 큰 소정 개수의 요소를 제외한 나머지 요소들에 대해서는 0으로 변환하는 제 1 변환 또는 임계 값을 넘는 요소를 제외한 나머지 요소들을 0으로 변환하는 제 2 변환을 수행하여 제 2 행렬을 산출하며, 상기 제 2 행렬을 양자화하여 제 3 행렬을 산출하고, 상기 제 3 행렬에서 미리 정해진 패턴에 따라 특정 부분을 선택하여 벡터를 구성하며, 상기 구성된 벡터에 압축 센싱을 위한 센싱 행렬을 곱하여 산출된 출력을 비트들로 구성하는 프로세서; 및 상기 출력된 비트들을 기지국으로 전송하는 송신기를 포함할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 미리 정해진 패턴에 따른 특정 부분의 선택으로서 상기 제 3 행렬의 모든 구성 요소를 선택할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 단말의 채널에 관련된 행렬이 허미션(Hermitian) 행렬일 경우에는 상기 미리 정해진 패턴에 따른 특정 부분의 선택으로서 상기 제 3 행렬에서 upper triangular 요소들만 선택할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 제 2 행렬의 산출을 위해 상기 제 1 변환 및 상기 제 2 변환의 수행 전에 상기 제 1 행렬에 단위 행렬(identity matrix)을 곱할 수 있다. 상기 단말의 채널에 관련된 행렬은 채널 행렬 또는 채널 공분산 행렬을 포함할 수 있다. 상기 센싱 행렬은 모든 행렬 요소들이 1 또는 -1로 구성된 행렬에 해당할 수 있다. 상기 센싱 행렬, 상기 양자화를 위한 함수, 상기 제 1 또는 제 2 변환의 규칙, 또는 상기 변환 행렬에 대한 정보를 상위 계층 시그널링을 통해 상기 기지국으로부터 수신하는 수신기를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따라, 단말의 채널과 관련된 행렬 X의 요소들을 모두 피드백 하는 것이 아니라 channel sparsity 특성을 이용하여 dominant한 요소만을 가지고 피드백을 수행함으로써 피드백 오버헤드를 상당히 줄일 수 있다.
본 발명에서 얻은 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부 도면은 본 발명에 대한 실시예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 사상을 설명한다.
도 1은 본 발명을 구현하기 위한 시스템을 예시한 도면이다.
도 2는 데이터 채널과 제어 채널이 TDM된 서브프레임의 구조를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 3은 하이브리드 빔포밍을 위한 블록도를 나타낸 도면이다.
도 4는 하이브리드 빔포밍에서 BRS 심볼들에 맵핑된 빔의 예를 도시한 도면이다.
도 5는 mmWave에서 일 예로서 256안테나로 구성된 경우 Tx 채널 공분산 행렬(covariance matrix)의 각 도메인(angular domain)의 희소성(sparsity) 예를 도시한 도면이다.
도 6은 V2의 non-zero 값을 양자화하는 방법을 예시한 도면이다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 본 발명의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 본 발명이 실시될 수 있는 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다. 이하의 상세한 설명은 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위해서 구체적 세부사항을 포함한다. 그러나, 당업자는 본 발명이 이러한 구체적 세부사항 없이도 실시될 수 있음을 안다. 예를 들어, 이하의 상세한 설명은 이동통신 시스템이 3GPP LTE, LTE-A, 5G 시스템인 경우를 가정하여 구체적으로 설명하나, 3GPP LTE, LTE-A의 특유한 사항을 제외하고는 다른 임의의 이동통신 시스템에도 적용 가능하다.
몇몇 경우, 본 발명의 개념이 모호해지는 것을 피하기 위하여 공지의 구조 및 장치는 생략되거나, 각 구조 및 장치의 핵심기능을 중심으로 한 블록도 형식으로 도시될 수 있다. 또한, 본 명세서 전체에서 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 도면 부호를 사용하여 설명한다.
아울러, 이하의 설명에 있어서 단말은 UE(User Equipment), MS(Mobile Station), AMS(Advanced Mobile Station) 등 이동 또는 고정형의 사용자단 기기를 통칭하는 것을 가정한다. 또한, 기지국은 Node B, eNode B, Base Station, AP(Access Point), gNode B (gNB) 등 단말과 통신하는 네트워크 단의 임의의 노드를 통칭하는 것을 가정한다.
이동 통신 시스템에서 단말(User Equipment)은 기지국으로부터 하향링크(Downlink)를 통해 정보를 수신할 수 있으며, 단말은 또한 상향링크(Uplink)를 통해 정보를 전송할 수 있다. 단말이 전송 또는 수신하는 정보로는 데이터 및 다양한 제어 정보가 있으며, 단말이 전송 또는 수신하는 정보의 종류 용도에 따라 다양한 물리 채널이 존재한다.
이하의 기술은 CDMA(code division multiple access), FDMA(frequency division multiple access), TDMA(time division multiple access), OFDMA(orthogonal frequency division multiple access), SC-FDMA(single carrier frequency division multiple access) 등과 같은 다양한 무선 접속 시스템에 사용될 수 있다. CDMA는 UTRA(Universal Terrestrial Radio Access)나 CDMA2000과 같은 무선 기술(radio technology)로 구현될 수 있다. TDMA는 GSM(Global System for Mobile communications)/GPRS(General Packet Radio Service)/EDGE(Enhanced 데이터 Rates for GSM Evolution)와 같은 무선 기술로 구현될 수 있다. OFDMA는 IEEE 802.11 (Wi-Fi), IEEE 802.16 (WiMAX), IEEE 802-20, E-UTRA(Evolved UTRA) 등과 같은 무선 기술로 구현될 수 있다. UTRA는 UMTS(Universal Mobile Telecommunications System)의 일부이다. 3GPP(3rd Generation Partnership Project) LTE(long term evolution)는 E-UTRA를 사용하는 E-UMTS(Evolved UMTS)의 일부로서 하향링크에서 OFDMA를 채용하고 상향링크에서 SC-FDMA를 채용한다. LTE-A(Advanced)는 3GPP LTE의 진화된 버전이다.
또한, 이하의 설명에서 사용되는 특정(特定) 용어들은 본 발명의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다.
도 1은 본 발명을 구현하기 위한 시스템을 예시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 무선 통신 시스템은 기지국(BS) (10) 및 하나 이상의 단말(UE) (20)를 포함한다. 하향링크에서, 송신기는 BS (10)의 일부일 수 있고, 수신기는 UE (20)의 일부일 수 있다. 상향링크에서, BS (10)는 프로세서 (11), 메모리 (12), 및 무선 주파수 (RF) 유닛 (13)(송신기 및 수신기)을 포함 할 수 있다. 프로세서 (11)는 UE (20) 본 출원에 기재된 제안된 절차들 및/또는 방법들을 구현하도록 구성될 수 있다. 메모리 (12)는 프로세서 (11)와 결합되어 프로세서 (11)를 동작시키기 위한 다양한 정보를 저장한다. RF 유닛 (13)은 프로세서 (11)와 결합되어 무선 신호를 송신 및/또는 수신한다. UE (20)는 프로세서 (21), 메모리 (22) 및 RF 유닛 (23)(송신기 및 수신기)을 포함 할 수 있다. 프로세서 (21)는 본 출원에서 설명된 제안된 절차 및/또는 방법을 구현하도록 구성 될 수 있다. 메모리 (22)는 프로세서 (21)와 결합되어 프로세서 (21)를 동작시키기 위한 다양한 정보를 저장한다. RF 유닛 (23)은 프로세서 (21)와 결합되어 무선 신호를 송신 및/또는 수신한다. BS (10) 및/또는 UE (20)는 단일 안테나 및 다중 안테나를 가질 수 있다. BS (10) 및 UE (20) 중 적어도 하나가 다중 안테나를 갖는 경우, 무선 통신 시스템은 MIMO (multiple input multiple output) 시스템으로 불릴 수 있다.
본 명세서에서 단말의 프로세서(21)와 기지국의 프로세서(11)는 각각 단말(20) 및 기지국(10)이 신호를 수신하거나 송신하는 기능 및 저장 기능 등을 제외하고, 신호 및 데이터를 처리하는 동작을 수행하지만, 설명의 편의를 위하여 이하에서 특별히 프로세서(11, 21)를 언급하지 않는다. 특별히 프로세서(11, 21)의 언급이 없더라도 신호를 수신하거나 송신하는 기능이 아닌 데이터 처리 등의 일련의 동작들을 수행한다고 할 수 있다.
5세대 New RAT에서 latency를 최소화 하기 위한 목적으로 다음 2와 같은 제어 채널과 데이터 채널이 TDM 되는 구조를 프레임 구조의 한가지로서 고려할 수 있다.
본 발명에서는 5세대(5G) 통신 시스템을 위한 새롭고 다양한 프레임 구조를 제안한다. 차세대 5G 시스템에서는 Enhanced Mobile BroadBand (eMBB)/Ultra-reliable Machine-Type Communications (uMTC)/Massive Machine-Type Communications (mMTC) 등으로 시나리오를 구분할 수 있다. eMBB는 High Spectrum Efficiency, High User Experienced Data Rate, High Peak Data Rate 등의 특성을 갖는 차세대 이동통신 시나리오이고, uMTC는 Ultra Reliable, Ultra Low Latency, Ultra High Availability 등의 특성을 갖는 차세대 이동통신 시나리오이며 (예를 들어, V2X, Emergency Service, Remote Control), mMTC는 Low Cost, Low Energy, Short Packet, Massive Connectivity 특성을 갖는 차세대 이동통신 시나리오이다(예를 들어, IoT).
5G NR에서 지연(latency)를 최소화하기 위한 목적으로서 다음 도 2와 같은 제어 채널과 데이터 채널이 시간분할다중화(Time Division Multiplexing, TDM)되는 구조가 프레임 구조의 한 가지로서 고려될 수 있다.
도 2는 데이터 채널과 제어 채널이 TDM된 서브프레임의 구조를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 2에서 빗금 친 영역은 DCI(Downlink Control Information) 전달을 위한 물리 하향링크 제어 채널 (예를 들어, Physical Downlink Control Channel (PDCCH))의 전송 영역을 나타내고, 마지막 심볼은 UCI(Uplink Control Information) 전달을 위한 물리 상향링크 제어 채널 (예를 들어, Physical Uplink Control CHannel (PUCCH))의 전송 영역을 나타낸다. 여기서 eNB가 UE에게 전달하는 제어 정보인 DCI는 UE가 알아야 하는 cell configuration 에 관한 정보, DL scheduling 등의 DL specific한 정보, 그리고 UL grant 등과 같은 UL specific 정보 등을 포함할 수 있다. 또한 UE가 기지국에게 전달하는 제어 정보인 UCI는 DL data에 대한 HARQ의 ACK/NACK report, DL 채널 상태에 대한 CSI report, 그리고 SR(Scheduling Request) 등을 포함할 수 있다.
도 2에서 해칭 표시가 없는 영역은 DL/UL flexibility 를 위해 DL 또는 UL 구간이 flexible하게 설정될 수 있다. 일 예로서, DL 데이터 전송을 위한 데이터 채널(예를 들어, 물리 하향링크 공유 채널 (Physical Downlink Shared Channel))로 사용될 수도 있고, UL 데이터 전송을 위한 데이터 채널(예를 들어, 물리 상향링크 공유 채널(Physical Uplink Shared CHannel, PUSCH))가 사용될 수도 있다. 이러한 구조의 특징은 한 개의 subframe 내에서 DL 전송과 UL 전송의 순차적으로 진행되어, eNB가 subframe 내에서 DL data를 보내고, UE로부터 상기 DL data에 대한 HARQ ACK/NACK 신호를 수신할 수 있다. 결과적으로 데이터 전송 에러 발생시에 데이터 재전송까지 걸리는 시간을 줄이게 되며, 이로 인해 최종 데이터 전달의 latency를 최소화할 수 있다.
이러한 self-contained subframe 구조에서 기지국과 UE가 송신 모드에서 수신모드로 전환 과정 또는 수신모드에서 송신모드로 전환 과정을 위한 time gap이 필요하다. 이를 위하여 self-contained subframe 구조에서 DL에서 UL로 전환되는 시점의 일부 OFDM symbol이 guard period(GP)로 설정되게 된다.
아날로그 빔포밍 (Analog Beamforming )
Millimeter Wave(mmW)에서는 파장이 짧아져서 동일 면적에 다수개의 안테나 element의 설치가 가능하다. 즉 30GHz 대역에서 파장은 1cm로써 4 by 4 cm의 panel에 0.5 lambda(파장) 간격으로 2-dimension 배열 형태로 총 64(8x8)의 안테나 element 설치가 가능하다. 그러므로 mmW에서는 다수개의 안테나 element를 사용하여 빔포밍(BF) 이득을 높여 커버리지를 증가시키거나 쓰루풋(throughput)을 높일수 있다.
이 경우에 안테나 element 별로 전송 파워 및 위상 조절이 가능하도록 TXRU(Transceiver Unit)을 가지면 주파수 자원 별로 독립적인 빔포밍이 가능하다. 그러나, 100여개의 안테나 element 모두에 TXRU를 설치하기에는 비용 측면에서 실효적이지 못하다. 그러므로 하나의 TXRU에 다수개의 안테나 element를 맵핑(mapping)하고 아날로그 위상 쉬프터(analog phase shifter)로 빔의 방향을 조절하는 방식이 고려되고 있다. 이러한 아날로그 빔포밍 방식은 전 대역에 있어서 하나의 빔 방향만을 만들 수 있어 주파수 선택적 빔포밍을 해줄 수 없는 단점이 있다.
디지털 빔포밍(Digital BF)와 아날로그 빔포밍(analog BF)의 중간 형태로 Q개의 안테나 element보다 적은 개수인 B개의 TXRU를 갖는 하이브리드 빔포밍(하이브리드 BF)를 고려할 수 있다. 이 경우에 B개의 TXRU와 Q개의 안테나 element의 연결 방식에 따라서 차이는 있지만, 동시에 전송할 수 있는 빔의 방향은 B개 이하로 제한되게 된다.
하이브리드 빔포밍 (Hybrid Beamforming )
도 3은 하이브리드 빔포밍을 위한 블록도를 나타낸 도면이다.
NR에서는 다수의 안테나가 사용되는 경우, 디지털 빔포밍과 아날로그 빔포밍을 결합한 하이브리드 빔포밍 기법의 사용될 수 있다. 이때, 아날로그 빔포밍 (또는 RF 빔포밍)은 RF 단에서 프리코딩(Precoding) (또는 컴바이닝(Combining))을 수행하는 동작을 의미한다. 상기 하이브리드 빔포밍 기법은 Baseband 단과 RF 단은 각각 프리코딩(Precoding) (또는 컴바이닝(Combining))을 방식을 사용함으로써 RF chain 수와 D/A (또는 A/D) converter 수를 줄이면서도 Digital 빔포밍에 근접하는 성능을 낼 수 있다는 장점을 가진다. 설명의 편의상 도 4에 도시한 바와 같이 상기 하이브리드 빔포밍 구조는 N개 Transceiver unit (TXRU)와 M개의 물리적 안테나로 표현될 수 있다. 그러면, 송신 측에서 전송할 L개 Data layer에 대한 디지털 빔포밍은 N by L 행렬로 표현될 수 있고, 이후 변환된 N개 디지털 신호는 TXRU를 거쳐 아날로그 신호로 변환된 다음 M by N 행렬로 표현되는 아날로그 빔포밍이 적용된다.
도 3은 상기 TXRU 및 물리적 안테나 관점에서 하이브리드 빔포밍 구조를 추상적으로 도식화한 것이다. 이때, 도 3에서 디지털 빔의 개수는 L개 이며, 아날로그 빔의 개수는 N개이다. 더 나아가서 New RAT 시스템에서는 기지국이 아날로그 빔포밍을 심볼 단위로 변경할 수 있도록 설계하여 특정한 지역에 위치한 단말에게 보다 효율적인 빔포밍을 지원하는 방향을 고려하고 있다. 더 나아가, 도 3에서 특정 N개의 TXRU와 M개의 RF 안테나를 하나의 안테나 패널(panel)로 정의할 때, New RAT 시스템에서는 서로 독립적인 하이브리드 빔포밍이 적용 가능한 복수의 안테나 패널을 도입하는 방안까지 고려하고 있다.
기지국이 복수의 아날로그 빔을 활용하는 경우 단말 별로 신호 수신에 유리한 아날로그 빔이 다를 수 있으므로, 기지국은 적어도 동기 신호(Synchronization signal), 시스템 정보(System information), 페이징(Paging) 등에 대해서는 특정 서브프레임(SF)에서 기지국이 적용할 복수 아날로그 빔들을 심볼 별로 바꾸어 모든 단말이 수신 기회를 가질 수 있도록 하는 빔 스위핑 동작을 고려할 수 있다.
도 4는 하이브리드 빔포밍에서 BRS 심볼들에 맵핑된 빔의 예를 도시한 도면이다.
도 4는 하향링크(DL) 전송 과정에서 동기 신호와 시스템 정보에 대해 상기 빔 스위핑 동작을 도식화하여 도시하고 있다. 도 4에서 New RAT 시스템의 시스템 정보가 브로드캐스팅 방식으로 전송되는 물리 자원(또는 물리 채널)을 xPBCH(physical broadcast channel)으로 명명하였다. 이때, 한 심볼 내에서 서로 다른 안테나 패널에 속하는 아날로그 빔들은 동시 전송될 수 있으며, 아날로그 빔 별 채널을 측정하기 위해 도 4에 도시한 바와 같이 (특정 안테나 패널에 대응되는) 단일 아날로그 빔이 적용되어 전송되는 Reference signal (RS)인 Beam RS (BRS)를 도입하는 방안을 고려할 수 있다. 상기 BRS는 복수의 안테나 포트에 대해 정의될 수 있으며, BRS의 각 안테나 포트는 단일 아날로그 빔에 대응될 수 있다. 도 5에서는 빔을 측정하기 위한 RS(Reference Signal)로 사용되는 RS로 BRS로 명명하였으나 다른 호칭으로 명명될 수도 있다. 이때, BRS와는 달리 동기 신호 또는 xPBCH는 임의의 단말이 잘 수신할 수 있도록 아날로그 빔 그룹 내 모든 아날로그 빔이 적용되어 전송될 수 있다.
압축 센싱
이하, 본 발명의 피드백 전송을 위해 사용되는 압축 센싱 기법에 대해 간략히 설명한다.
Massive Connectivity와 그 Connectivity 대비 Low Complexity를 달성하는 후보기술로서 압축 센싱 기반 송수신 기법을 고려할 수 있다. 압축 센싱 기술은 하기와 같은 원리를 이용한다. 통상적으로, 어떤 선형 방정식(linear equation) Y=AX가 주어졌을 때 A의 column 개수가 row 개수보다 많다면, 그 문제는 단일해를 가지지 않는다. 그것은 A가 일반적으로 역행렬을 가지지 않기 때문에, (Y,A)가 주어졌을 때 하나 이상의 X가 해로 주어지는 under-determined 문제로 주어지기 때문이다. 여기서 A 행렬은 비직교 행렬이다. 그러나, X에 있어서 일정한 가정이 가해진다면, 이러한 경우에 대해서도 X가 단일하게 주어지므로, 문제를 해결할 수 있다. X의 non-zero row의 개수가 일정 이하일 때, 이 개수를 sparsity k라고 하자. 이때, 압축 센싱(Compressed Sensing) 이론은 k가 Y의 row 개수보다 작을 경우에, A의 column 개수가 아무리 많더라도 (Y, A)를 통해서 X를 찾아낼 수 있다는 이론적 배경을 제공한다.
통신 상황에서는, 각 사용자가 고유의 식별자(ID)를 가질 때, ID의 개수가 아무리 많더라도, 상황이 주어진다면 원하는 사용자의 ID를 찾아낼 수 있다는 것을 의미한다. 그러므로 각 사용자가 임의의 사용자 ID를 선택하는 상황에서, 어떤 사용자가 어떤 ID를 선택했는지 검출할 때 압축 센싱을 사용한다.
CSI 피드백(보고) 방법
기존 LTE에서는 단말은 암시적인 피드백(implicit feedback) 방법으로 CSI 피드백 (예를 들어, CQI, PMI)을 수행하였고, 이러한 CSI 피드백을 통해서 단말은 closed-loop MIMO 모드로 동작한다. 그러나, NR에서는 기지국(gNB) 및 단말에서의 안테나 수가 많아질 것을 고려하고 있다. Multi-User MIMO(MU-MIMO)의 이득을 더 얻기 위해서 단말이 암시적인 피드백 방법 외에 명시적인 피드백(explicit feedback) (예를 들어, pure channel or channel covariance matrix or eigenvalue/eigenvector)를 전송하도록 하는 방법도 고려될 수 있다. 그러나, explicit feedback은 피드백 오버헤드를 증가시키기 때문에 최대한 피드백 비트를 줄이면서 정확한 정보를 전달하는 것이 바람직하다. 그리고, 이러한 명시적인 피드백 방법은 NR에서 단말이 6GHz 이상의 대역뿐만 아니라 6GHz 아래 대역에서 동작하는 경우에도 적용될 수 있다.
한편, 밀리미터 웨이브(mmWave) 환경(above 6GHz)에서는 채널 희소성(channel sparsity) (in angular domain)가 커지는 경향이 있다.
도 5는 mmWave에서 일 예로서 256안테나로 구성된 경우 Tx 채널 공분산 행렬(covariance matrix)의 각 도메인(angular domain)의 희소성(sparsity) 예를 도시한 도면이다.
효율적인 mmWave 채널 추정을 위해 channel sparsity를 이용할 수 있는데, 이는 매우 적은 수의 유효 경로가 존재하는 밀리미터 채널의 특성에서 비롯된 것이다. 또한, 밀리미터 채널을 추정하는 데에 다양한 방법이 존재할 수 있으나, mmWave 채널은 매우 적은 수의 유효 경로가 존재하는 특징을 갖기에 적은 수의 관찰 값으로부터 희소 신호를 검출하는 압축 센싱 기법의 활용이 효과적일 것으로 기대된다. 본 발명에서는 mmWave 채널 추정을 위한 압축 센싱 기법을 적용한다.
본 발명에서는 explicit feedback을 위한 디지털 피드백을 고려한다. 즉, 피드백 채널(e.g., PUCCH in LTE)을 통해서 페이로드(payload) 형태로 전달되는 것을 가정한다. 그리고, 이하 본 발명에서 mmWave 채널 추정을 위한 과정에서 사용될 기호들에 대한 notation을 정의한다.
A : 센싱 행렬(sensing matrix) (e.g., Gaussian random matrix or Bernoulli random matrix)
y : feedback information vector (UE and gNB)
H : UE가 DL reference signal로부터 measured channel matrix (or vector)
F : Discrete Fourier Transform (DFT) matrix (or steering matrix),
Q(.) : sparsity operation
^H : Hermitian operation
M(.) : quantization operation
vec_sel(.) : vectorization of matrix with selection.
이하 channel sparsity를 이용한 디지털 피드백 오버헤드를 줄이는 방법을 제안한다. 구체적인 절차는 아래와 같다.
단말의 explicit 피드백 정보의 생성 방법 및 보고
먼저, 단말은 기지국으로부터 전송된 RS(예를 들어, CSI-RS)를 이용하여 DL 채널을 측정하였다고 가정한다. 단말은 측정된 DL 채널 추정 값에 기초하여 다음과 같은 단계들(steps)을 통해서 기지국에게 디지털 피드백을 수행할 수 있다.
Step 1: 단말은 상기 측정된 채널 행렬을 X라고 표현하자. 여기서 X는 채널의 공분산 행렬(covariance matrix)이거나 혹은 채널 행렬(channel matrix) 자체가 될 수 있다. 또한, 설명을 위해 행렬 X의 크기는 M by K라고 가정하자. 이하에서는 X를 공분산 행렬로 간주하고 설명하지만 채널 행렬 자체가 될 수도 있음을 앞서 설명한 바 있다.
Step 2: 단말은 X의 좌변과 우변에 변환 행렬 T1, T2(T1과 T2는 서로 다를 수도 같을 수도 있다)를 곱하여 V1 행렬을 구한다. 즉, 단말은 V1=T1 ㆍ X ㆍ T2를 산출한다. 이때, 양변에 곱하는 변환 행렬 (예를 들어, DFT matrix)의 크기는 X의 크기에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 좌변의 행렬은 M by M크기의 변환 행렬 T1(e.g., DFT matrix )이고 우변의 행렬은 K by K 크기의 변환 행렬 T2 (e.g., DFT matrix)가 될 수 있다.
Step 3: 단말은 상기 step 2에서 구한 행렬 V1 (크기 M x K)에서 sparsity (or channel sparsity)를 취하기 위해 sparsity operation (or channel sparsity operation)을 수행한다. 즉, 단말은 행렬 V1에 대해 channel sparsity 함수 Q를 이용하여 Q(V1)를 산출할 수 있다. V2 = Q(V1) 가 된다. 여기서, channel sparsity operation은 두 가지의 방법으로 고려할 수 있다.
o 방법 1: channel sparsity operation라 함은 V1 행렬의 각 요소 크기 값에서 크기가 큰 L개의 요소를 제외한 나머지 요소들은 0으로 변환한다.
o 방법 2: channel sparsity operation라 함은 V1 행렬의 각 요소 크기 값에서 특정 threshold value가 넘는 요소를 제외한 나머지 요소들은 0으로 변환한다.
Step 4: 단말은 V2 = Q(V1) 행렬을 기반으로 양자화를 하여 V3 = M(V2)를 구한다(M은 양자화 함수). 즉, V3의 값은 정수 혹은 자연수 일 수 있다.
Step 5: 단말은 V3로부터 vec_sel(V3), 즉 행렬의 요소들로부터 정해진 패턴으로 R만큼의 요소를 가진 vector를 구성할 수 있다. 이 때, R은 M x K로 V3의 모든 행렬 요소를 포함할 수도 있고, 혹은 X가 Hermitian 행렬일 경우는 R은 upper triangular 요소들만 포함할 수 있다. 또한, 단말은 channel sparsity 부분과 연관되어 있는 미리 정해진 특정 부분만을 선택하여 vector를 구성할 수도 있다.
또한, step 3 과정에서 channel sparsity를 주기 전에 masking matrix 즉 원하는 요소들만 1이고 나머지들은 0인 행렬을 element 곱을 수행할 수도 있다. 예를 들어, 단말은 diagonal 요소들에만 한정시키는 방법으로 identity matrix를 element 곱의 형태로 곱할 수 있다. 그러면, 단말은 step 5의 과정에서는 해당 diagonal만의 크기에 해당하는 vector로 구성할 수 있다.
Step 6: 단말은 vec_sel(V3)에 대해 센싱 행렬 A를 곱하여 y를 산출한다(y = A x vec_sel(V3)). 이후 단말은 피드백 채널 (예를 들어, 디지털 피드백 채널 등)을 통해서 y를 기지국에 전달한다. 이때, 보고되는 y는 y 벡터의 크기일 수 있다. 이 때, A (크기는 P by R) 는 Bernoulli random matrix 즉 요소가 +1,-1로 구성된 행렬일 수 있다. 또한, y 역시 정수 혹은 자연수의 형태로 구할 수 있고 따라서, bit으로 구성하여 단말이 기지국으로 전달할 수 있다. 여기서, P는 observation 크기(y의 크기)이고, feedback의 총량은 P x (양자화 bit per 요소)가 된다.
상기에서 M, K, R, A, Q함수 등은 시스템 환경에 의해 결정 또는 설정될 수 있고, 단말과 기지국이 사전에 알고 있는 값이다.
기지국의 수신된 explicit 피드백 정보의 복원
이하에서, explicit 피드백을 받은 기지국이 원래 단말이 전달하고자 한 X를 복원하는 방법을 설명한다.
Step 1: 기지국은 단말이 전송한 피드백(예를 들어, PUCCH payload)로부터 y값을 획득할 수 있다. 이후, 기지국은 y값과 센싱 행렬(A)에 기초하여 V3의 추정 값을 계산하고 vec_sel^(-1), 즉 vec_sel의 반대 과정을 수행하여 hat_V3를 구한다.
Step 2: 기지국은 hat_V3로부터 M^(-1) (양자화의 반대 과정)을 통해서 hat_V2를 구한다.
Step 3: 기지국은 hat_V2에 해당 행렬에 좌변과 우변에 T1^H과 T2^H를 곱함으로써 최종적인 hat_X (즉 X의 추정치)를 구할 수 있다.
상기 과정에서 A와 양자화 방법 M과 channel sparsity operation Q과 vec_sel()의 방법은 기지국과 단말이 미리 약속된 방법이거나 또는 시그널링을 통해서 적응적으로 변경될 수도 있다. 또한, 센싱 행렬(A)는 seed number를 공유함으로써 매 피드백 마다 다른 A를 동일하게 생성할 수도 있다. 해당 seed number는 기지국이 단말에게 RRC 신호 혹은 상위 계층 신호로 전달할 수 있다. 또한 예를 들어, P 값은 RRC signaling 혹은 system information broadcasting으로 전달할 수도 있다.
실시 예 #1)
단말이 채널의 송신 공분산 행렬(Tx covariance matrix)를 기지국에게 전달하고자 하는 경우를 가정한다. 그리고, 채널은 행렬 H로 표현하고, 크기는 (단말의 Rx port 수, 기지국의 Tx port 수), 즉 4 x 256이라고 가정하자. 아래는 각 step마다의 실시 예를 설명한다.
먼저, 단말의 수행 절차는 아래와 같다.
Step 1: X는 송신 공분산 행렬(Tx covariance matrix)로 E[H^H x H]를 통해서 구할 수 있고, 크기는 256 x256이 된다. 즉, M=K가 모두 256인 경우이다.
Step 2: 단말은 변환 행렬 T1과 T2를 256크기의 DFT 행렬로 적용하자. 256 크기의 DFT matrix를 F라고 하면 다음과 같은 곱하기를 수행하여 구할 수 있다. V1 = F^H x X x F.
Step 3: mmWave와 같은 고주파 환경에서는 경로(path)가 줄어드는 현상으로부터 channel sparsity가 발생하고 따라서 dominant한 path는 제한적이다. 또한, diagonal 요소에만 제한한다고 가정하자. 따라서, 미리 off-diagonal term은 모두 0으로 만들고, 이후 channel sparsity operation, Q(ㆍ)에서 L =4인 4개의 크기가 큰 요소 값을 제외한 나머지 값을 모두 0으로 만든다.
Step 4: step 3로부터 구한 V2로부터 L=4 요소 값을 linear 양자화 6bit으로 한다고 가정하고, covariance diagonal 요소의 경우는 real 값이므로 L개의 요소 값의 최대값이 64라고 가정하자. 예를 들어, 4개의 값이 [63.01, 19.45, 8.34, 3.22]라고 하면 양자화를 통해 [63, 19, 8, 3]으로 양자화 한다. 여기서, 64를 최대 크기로 하기 위해서 CQI 등을 통해 X의 요소의 최대 크기를 한정할 수 있다.
Step 5: diagonal element만에 한정하였으므로, V3로부터 vec_sel(V3)는 총 256개의 요소를 가지는 vector로 구성된다. 결과적으로 256 길이의 vector에서 [63, 19, 8, 3]의 값을 가지는 4개의 요소들이 특정 vector의 요소 위치 즉 index에 있고 나머지는 모두 0인 vector를 얻는다.
Step 6: 마지막으로, P를 16이라고 가정하면, 센싱 행렬 A는 16 x 256의 크기로 각 요소가 +1 혹은 -1로 생성하여, 단말은 y = A x vec_sel(V3)를 획득는다. 이 후, 해당 y의 각 요소는 최대 +64 에서 최소 -64까지로 구성된다. 따라서, 요소 별로 양자화 비트를 7 비트로 만들어, 단말은 y값을 기지국에게 피드백 할 수 있다. 이때, 총 피드백 양은 7 x 16 bit이 된다.
피드백을 받은 기지국은 아래의 절차를 수행한다.
Step 1: 기지국은 페이로드(payload)로부터 y를 구하고, 단말이 사용한 A (미리 약속에 의해 동일한 A를 알고 있음)를 통해서 vec_sel(V3)의 추정치를 구한다. 즉, channel sparsity가 충분하기 때문에 기지국은 256개의 크기의 vector에서 4개의 index에 [63, 19, 8, 3]의 값을 획득할 수 있다. 이 후, 기지국은 해당 vector를 vec_sel()의 반대과정을 통해서 hat_V3를 얻는다.
Step 2: 기지국은 hat_V3를 이용하여 hat_V2를 획득한다. 해당 예제에서는 이미 값이 자연수에서 자연수로 양자화를 수행했기 때문에 추가적인 수행은 없다. 하지만 예를 들어, complex 값을 PSK 방법으로 양자화 하는 기법을 사용하였을 경우는 반대과정을 거쳐야 한다.
Step 3: F x hat_V2 x F^H으로 최종 X의 추정치 hat_X를 구할 수 있다.
단말의 step3의 channel sparsity operation (Q(ㆍ))기법의 구체적 사항
방법 1: sparsity operation라 함은 V1 행렬의 각 요소 크기 값에서 크기가 큰 L개의 요소를 제외한 나머지 요소들은 0으로 변환한다.
방법 2: channel sparsity operation라 함은 V1 행렬의 각 요소 크기 값에서 특정 threshold value가 넘는 요소를 제외한 나머지 요소들은 0으로 변환한다.
단말의 step4의 양자화 operation (M(ㆍ))기법
도 6은 V2의 non-zero 값을 양자화하는 방법을 예시한 도면이다.
방법 1: 2D complex 값의 양자화 방법
도 6에서 64개의 양자화를 할 경우 6bit로 표현할 수 있다. 따라서, 총 L개의 non-zero값을 각각의 가장 가까운 양자화 값에 mapping을 하고 그에 상응하는 index를 결과 값으로 얻는다. 예를 들어, 요소 값이 2.7 + 2.8j일 때는 3+3j로 양자화되고 해당 양자화 point의 index를 만약 11로 가정한다면 2.7+2.8j가 M(ㆍ) 후에 나오는 값은 11이 된다. 기지국에서도 동일한 mapping 규칙을 가지고 있어서 hat_V3의 한 요소 값이 11로 나오면 3+3j로 값을 해석할 수 있다. 여기서, non-zero element의 최대 크기를 CQI 등을 통해 한정하여, 상기 mapping 규칙 안에서 양자화 되도록 할 수도 있다.
방법 2: complex값의 polar 양자화 방법
방법 1과 다른 방법으로서, complex 값의 크기와 각도를 구한 다음에 크기와 각도를 각각 양자화 bit을 통해서 값을 구할 수 있다. 예를 들어, 크기가 3.2이고 각도가 (1.2)/4*2pi일 경우를 가정하면, 크기는 2bit으로 양자화하고 즉 1,2,3,4의 값 중 하나를 가지고 각도를 4bit으로 16단계로 양자화 한다고 가정하면, 해당 complex 값은 크기는 3이고 각도는 4를 가지게 되고 M(ㆍ) 이후의 값은 3x16+4 = 52의 값을 가질 수 있다. 기지국에서도 동일한 방식으로 52를 해석하여 크기는 3이고 ¼*2pi인 값으로 해석할 수 있다.
방법 3: 요소의 값이 real 값만 가지는 경우는 해당 요소 최대 크기를 real 값으로만 양자화 할 수 있다.
방법 4: real 값과 complex 값이 혼재하는 경우
예를 들어, diagonal 요소는 real 값만 가지고 off-diagonal 값은 complex 값이면 송신 측과 수신 측이 이미 해당 구조를 알기 때문에 요소마다 동일한 bit으로 양자화 할 경우 real 값이 양자화 오류가 줄 수 있다. 반대로, off-diagonal term의 양자화 크기를 2배로 하여 diagonal 요소와 동일한 resolution을 가지게 양자화 기법을 적용할 수도 있다.
단말과 기지국 간의 시그널링 기법
기지국은 단말에게 P와 각 요소 양자화 level을 RRC signaling 혹은 상위 계층 신호 혹은 SIB(System Information Block) 정보 등을 통해서 알려줄 수 있다. 기지국은 sparsity L을 단말에게 RRC 시그널링을 통해서 알려줄 수 있다. 혹은, 기법에 따라 단말이 Q(ㆍ) 수행 후에 검출된 L을 기지국에게 보고할 수 있다. L을 수신 측에서 정확하게 인지함으로써 수신 성능을 개선할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 X의 요소들을 모두 피드백 하는 것이 아니라 channel sparsity 특성을 이용하여 dominant한 요소만을 가지고 피드백을 수행함으로써 피드백 오버헤드를 상당히 줄일 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 본 발명의 구성요소들과 특징들이 소정 형태로 결합된 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려되어야 한다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 본 발명의 실시예를 구성하는 것도 가능하다. 본 발명의 실시예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다. 특허청구범위에서 명시적인 인용 관계가 있지 않은 청구항들을 결합하여 실시예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함시킬 수 있음은 자명하다.
본 발명은 본 발명의 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있음은 당업자에게 자명하다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.
무선통신 시스템에서 피드백 정보를 전송하는 방법 및 이를 위한 장치는 5G 통신 시스템 등에서 산업상으로 적용이 가능하다.

Claims (15)

  1. 단말이 피드백 정보를 전송하는 방법에 있어서,
    상기 단말이 측정한 채널과 관련된 행렬에 대해 좌변 및 우변 각각에 변환 행렬을 곱하여 제 1 행렬을 산출하는 단계;
    상기 제 1 행렬의 요소들에서 크기가 큰 소정 개수의 요소를 제외한 나머지 요소들에 대해서는 0으로 변환하는 제 1 변환 또는 임계 값을 넘는 요소를 제외한 나머지 요소들을 0으로 변환하는 제 2 변환을 수행하여 제 2 행렬을 산출하는 단계;
    상기 제 2 행렬을 양자화하여 제 3 행렬을 산출하는 단계;
    상기 제 3 행렬에서 미리 정해진 패턴에 따라 특정 부분을 선택하여 벡터를 구성하는 단계;
    상기 구성된 벡터에 압축 센싱을 위한 센싱 행렬을 곱하여 산출된 출력을 비트들로 구성하는 단계; 및
    상기 출력된 비트들을 기지국으로 전송하는 단계를 포함하는, 피드백 정보 전송 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 미리 정해진 패턴에 따른 특정 부분의 선택은 상기 제 3 행렬의 모든 구성 요소를 선택하는 것인, 피드백 정보 전송 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 미리 정해진 패턴에 따른 특정 부분의 선택은 상기 단말의 채널에 관련된 행렬이 허미션(Hermitian) 행렬일 경우에는 상기 제 3 행렬에서 upper triangular 요소들만 선택하는 것인, 피드백 정보 전송 방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 제 2 행렬의 산출하는 단계는 상기 제 1 변환 및 상기 제 2 변환의 수행 전에 상기 제 1 행렬에 단위 행렬(identity matrix)을 곱하는 단계를 포함하는, 피드백 정보 전송 방법.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 변환 행렬은 Discrete Fourier Transform (DFT) 행렬을 포함하는, 피드백 정보 전송 방법.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 단말의 채널에 관련된 행렬은 채널 행렬 또는 채널 공분산 행렬을 포함하는, 피드백 정보 전송 방법.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 센싱 행렬은 모든 행렬 요소들이 1 또는 -1로 구성된 행렬에 해당하는, 피드백 정보 전송 방법.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 센싱 행렬, 상기 양자화를 위한 함수, 상기 제 1 또는 제 2 변환의 규칙, 또는 상기 변환 행렬에 대한 정보를 상위 계층 시그널링을 통해 상기 기지국으로부터 수신하는, 피드백 정보 전송 방법.
  9. 피드백 정보를 전송하는 단말에 있어서,
    상기 단말이 측정한 채널과 관련된 행렬에 대해 좌변 및 우변 각각에 변환 행렬을 곱하여 제 1 행렬을 산출하고,
    상기 제 1 행렬의 요소들에서 크기가 큰 소정 개수의 요소를 제외한 나머지 요소들에 대해서는 0으로 변환하는 제 1 변환 또는 임계 값을 넘는 요소를 제외한 나머지 요소들을 0으로 변환하는 제 2 변환을 수행하여 제 2 행렬을 산출하며,
    상기 제 2 행렬을 양자화하여 제 3 행렬을 산출하고,
    상기 제 3 행렬에서 미리 정해진 패턴에 따라 특정 부분을 선택하여 벡터를 구성하며,
    상기 구성된 벡터에 압축 센싱을 위한 센싱 행렬을 곱하여 산출된 출력을 비트들로 구성하는 프로세서; 및
    상기 출력된 비트들을 기지국으로 전송하는 송신기를 포함하는, 단말.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 미리 정해진 패턴에 따른 특정 부분의 선택으로서 상기 제 3 행렬의 모든 구성 요소를 선택하는, 단말.
  11. 제 9항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 단말의 채널에 관련된 행렬이 허미션(Hermitian) 행렬일 경우에는 상기 미리 정해진 패턴에 따른 특정 부분의 선택으로서 상기 제 3 행렬에서 upper triangular 요소들만 선택하는, 단말.
  12. 제 9항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 제 2 행렬의 산출을 위해 상기 제 1 변환 및 상기 제 2 변환의 수행 전에 상기 제 1 행렬에 단위 행렬(identity matrix)을 곱하는, 단말.
  13. 제 9항에 있어서,
    상기 단말의 채널에 관련된 행렬은 채널 행렬 또는 채널 공분산 행렬을 포함하는, 단말.
  14. 제 9항에 있어서,
    상기 센싱 행렬은 모든 행렬 요소들이 1 또는 -1로 구성된 행렬에 해당하는, 단말.
  15. 제 9항에 있어서,
    상기 센싱 행렬, 상기 양자화를 위한 함수, 상기 제 1 또는 제 2 변환의 규칙, 또는 상기 변환 행렬에 대한 정보를 상위 계층 시그널링을 통해 상기 기지국으로부터 수신하는 수신기를 더 포함하는, 단말.
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