WO2020022748A1 - 채널 상태 정보를 보고하는 방법 및 이를 위한 장치 - Google Patents

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WO2020022748A1
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차현수
박종현
강지원
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엘지전자 주식회사
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    • H04L5/003—Arrangements for allocating sub-channels of the transmission path
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    • H04L5/003—Arrangements for allocating sub-channels of the transmission path
    • H04L5/0032—Distributed allocation, i.e. involving a plurality of allocating devices, each making partial allocation
    • H04L5/0035—Resource allocation in a cooperative multipoint environment

Definitions

  • the present invention relates to a method for reporting channel state information and an apparatus therefor, and more particularly, to a CSI-RS group including at least one CSI-RS resource and an integrated CSI-RS grouped again by grouping the CSI-RS groups.
  • next generation 5G system which is an improved wireless broadband communication than the existing LTE system, is required.
  • eMBB enhanced mobile broadband
  • URLLC ultra-reliability and low-latency communication
  • mMTC massive machine-type communications
  • eMBB is a next generation mobile communication scenario having characteristics such as High Spectrum Efficiency, High User Experienced Data Rate, High Peak Data Rate, and URLLC is a next generation mobile communication scenario having characteristics such as Ultra Reliable, Ultra Low Latency, Ultra High Availability, etc.
  • mMTC is a next generation mobile communication scenario with low cost, low energy, short packet, and massive connectivity. (e.g., IoT).
  • the present invention provides a method for reporting channel state information and an apparatus therefor.
  • an integrated CSI-RS including a plurality of channel state information-reference signal (CSI-RS) resource groups Receive information related to an integrated CSI-RS resource set, receive information related to a CSI reporting setting associated with the integrated CSI-RS resource set, and receive the integrated CSI based on the CSI reporting setting.
  • the plurality of CSI-RS resource groups are respectively associated with at least one or more CSI-RS report settings, and CSI for the plurality of CSI-RS resource groups is CSI- associated with each of the plurality of CSI-RS resource groups. It may be reported based on RS reporting settings.
  • each of the plurality of CSI-RS resource groups may be associated with different base stations.
  • CSI-RS resource groups related to a base station for which Coordinated Multiple Point (CoMP) transmission is not scheduled may include a CSI-RS resource indicator (CRI) value and a reference signal received power (RSRP). ) Can be used to measure values.
  • CRI CSI-RS resource indicator
  • RSRP reference signal received power
  • CSI-RS resource groups related to a base station scheduled for CoMP transmission may be used to determine a CRI value, an RSRP value, and a PMI (Precoding Matrix Indicator).
  • CSI-RS resource groups associated with the same CSI reporting setting may constitute one unified CSI-RS resource set.
  • the terminal may be capable of communicating with at least one of a terminal, a network, a base station, and an autonomous vehicle other than the terminal.
  • An apparatus for reporting channel state information in a wireless communication system comprising: at least one processor; And at least one memory operatively coupled to the at least one processor and storing instructions that, when executed, cause the at least one processor to perform a particular operation.
  • CSI-RS channel state information-reference signal
  • the plurality of CSI-RS resource groups are respectively associated with at least one or more CSI-RS report settings, and CSI for the plurality of CSI-RS resource groups is CSI- associated with each of the plurality of CSI-RS resource groups. It may be reported based on RS reporting settings.
  • each of the plurality of CSI-RS resource groups may be associated with different base stations.
  • CSI-RS resource groups related to a base station for which Coordinated Multiple Point (CoMP) transmission is not scheduled may include a CSI-RS resource indicator (CRI) value and a reference signal received power (RSRP). ) Can be used to measure values.
  • CRI CSI-RS resource indicator
  • RSRP reference signal received power
  • CSI-RS resource groups related to a base station scheduled for CoMP transmission may be used to determine a CRI value, an RSRP value, and a PMI (Precoding Matrix Indicator).
  • CSI-RS resource groups associated with the same CSI reporting setting may constitute one unified CSI-RS resource set.
  • the device may be capable of communicating with at least one of a terminal, a network, a base station, and an autonomous vehicle other than the device.
  • a terminal for reporting channel state information in a wireless communication system comprising: at least one transceiver; At least one processor; And at least one memory operatively coupled to the at least one processor and storing instructions that, when executed, cause the at least one processor to perform a particular operation.
  • the CSI may be reported, and each of the plurality of CSI-RS resource groups may include a plurality of CSI-RS resources. .
  • CoMP Coordinatd Multiple Point
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a control plane and a user plane structure of a radio interface protocol between a terminal and an E-UTRAN based on a 3GPP radio access network standard.
  • FIG. 2 is a view for explaining a physical channel used in the 3GPP system and a general signal transmission method using the same.
  • 3 to 5 are diagrams for explaining the structure of a radio frame and slot used in the NR system.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of downlink operation using a Coordinated Multiple Point (CoMP) technique.
  • CoMP Coordinated Multiple Point
  • FIG. 7 is a diagram for describing analog beamforming in an NR system.
  • 8 to 12 are diagrams for explaining beam management in the NR system.
  • 13 is a diagram for explaining an example of reporting channel state information.
  • 14 to 16 are diagrams for describing an operation implementation example of a terminal, a base station, and a network according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • 17 to 18 are diagrams for explaining an example in which CSI report settings are associated with a CSI-RS resource group and an integrated CSI-RS resource set according to an embodiment of the present invention to report CSI.
  • 19 is a block diagram illustrating components of a wireless device that performs an embodiment of the present invention.
  • 20 to 22 are diagrams illustrating examples of an artificial intelligence (AI) system and apparatus for implementing embodiments of the present invention.
  • AI artificial intelligence
  • the present specification describes an embodiment of the present invention using an LTE system, an LTE-A system, and an NR system, the embodiment of the present invention as an example may be applied to any communication system corresponding to the above definition.
  • the specification of the base station may be used as a generic term including a remote radio head (RRH), an eNB, a transmission point (TP), a reception point (RP), a relay, and the like.
  • RRH remote radio head
  • TP transmission point
  • RP reception point
  • relay and the like.
  • the 3GPP based communication standard provides downlink physical channels corresponding to resource elements carrying information originating from an upper layer and downlink corresponding to resource elements used by the physical layer but not carrying information originating from an upper layer.
  • Physical signals are defined.
  • a physical downlink shared channel (PDSCH), a physical broadcast channel (PBCH), a physical multicast channel (PMCH), a physical control format indicator channel (physical control) format indicator channel (PCFICH), physical downlink control channel (PDCCH) and physical hybrid ARQ indicator channel (PHICH) are defined as downlink physical channels, reference signal and synchronization signal Is defined as downlink physical signals.
  • a reference signal also referred to as a pilot, refers to a signal of a predetermined special waveform that the gNB and the UE know each other.
  • a cell specific RS, UE- UE-specific RS, positioning RS (PRS), and channel state information RS (CSI-RS) are defined as downlink reference signals.
  • the 3GPP LTE / LTE-A standard corresponds to uplink physical channels corresponding to resource elements carrying information originating from an upper layer and resource elements used by the physical layer but not carrying information originating from an upper layer.
  • Uplink physical signals are defined. For example, a physical uplink shared channel (PUSCH), a physical uplink control channel (PUCCH), and a physical random access channel (PRACH) are used as uplink physical channels.
  • a demodulation reference signal (DMRS) for uplink control / data signals and a sounding reference signal (SRS) used for uplink channel measurement are defined.
  • Physical Downlink Control CHannel / Physical Control Format Indicator CHannel (PCFICH) / PHICH (Physical Hybrid automatic retransmit request Indicator CHannel) / PDSCH (Physical Downlink Shared CHannel) are respectively DCI (Downlink Control Information) / CFI ( Control Format Indicator) / Downlink ACK / NACK (ACKnowlegement / Negative ACK) / Downlink Means a set of time-frequency resources or a set of resource elements, and also includes PUCCH (Physical Uplink Control CHannel) / PUSCH (Physical) Uplink Shared CHannel / PACH (Physical Random Access CHannel) means a set of time-frequency resources or a set of resource elements that carry Uplink Control Information (UCI) / Uplink Data / Random Access signals, respectively.
  • UCI Uplink Control Information
  • UCI Uplink Data / Random Access signals
  • the PDCCH / PCFICH / PHICH / PDSCH / PUCCH / PUSCH / PRACH resource is referred to below:
  • the expression that the user equipment transmits the PUCCH / PUSCH / PRACH is hereinafter referred to as uplink control information / uplink on or through PUSCH / PUCCH / PRACH, respectively.
  • the gNB transmits PDCCH / PCFICH / PHICH / PDSCH is used for downlink data / control information on or through PDCCH / PCFICH / PHICH / PDSCH, respectively. It is used in the same sense as sending it.
  • an OFDM symbol / subcarrier / RE to which CRS / DMRS / CSI-RS / SRS / UE-RS is assigned or configured is configured as CRS / DMRS / CSI-RS / SRS / UE-RS symbol / carrier. It is called / subcarrier / RE.
  • an OFDM symbol assigned or configured with a tracking RS (TRS) is referred to as a TRS symbol
  • a subcarrier assigned or configured with a TRS is called a TRS subcarrier and is assigned a TRS.
  • the configured RE is called a TRS RE.
  • a subframe configured for TRS transmission is called a TRS subframe.
  • a subframe in which a broadcast signal is transmitted is called a broadcast subframe or a PBCH subframe
  • a subframe in which a sync signal (for example, PSS and / or SSS) is transmitted is a sync signal subframe or a PSS / SSS subframe. It is called.
  • OFDM symbols / subcarriers / RE to which PSS / SSS is assigned or configured are referred to as PSS / SSS symbols / subcarriers / RE, respectively.
  • the CRS port, the UE-RS port, the CSI-RS port, and the TRS port are each an antenna port configured to transmit CRS, an antenna port configured to transmit UE-RS, An antenna port configured to transmit CSI-RS and an antenna port configured to transmit TRS.
  • Antenna ports configured to transmit CRSs can be distinguished from each other by the location of REs occupied by the CRS according to the CRS ports, and antenna ports configured to transmit UE-RSs
  • the antenna ports configured to transmit the CSI-RSs may be distinguished from each other by the positions of the REs occupied by the UE-RS according to the -RS ports, and the CSI-RSs occupy the CSI-RS ports according to the CSI-RS ports.
  • CRS / UE-RS / CSI-RS / TRS port may be used as a term for a pattern of REs occupied by CRS / UE-RS / CSI-RS / TRS in a certain resource region.
  • Machine learning refers to the field of researching methodologies to define and solve various problems dealt with in the field of artificial intelligence. do.
  • Machine learning is defined as an algorithm that improves the performance of a task through a consistent experience with a task.
  • ANN Artificial Neural Network
  • the artificial neural network may be defined by a connection pattern between neurons of different layers, a learning process of updating model parameters, and an activation function generating an output value.
  • the artificial neural network may include an input layer, an output layer, and optionally one or more hidden layers. Each layer contains one or more neurons, and the artificial neural network may include synapses that connect neurons to neurons. In an artificial neural network, each neuron may output a function value of an active function for input signals, weights, and deflections input through a synapse.
  • the model parameter refers to a parameter determined through learning and includes weights of synaptic connections and deflection of neurons.
  • the hyperparameter means a parameter to be set before learning in the machine learning algorithm, and includes a learning rate, the number of iterations, a mini batch size, an initialization function, and the like.
  • the purpose of learning artificial neural networks can be seen as determining model parameters that minimize the loss function.
  • the loss function can be used as an index for determining an optimal model parameter in the learning process of an artificial neural network.
  • Machine learning can be categorized into supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.
  • Supervised learning refers to a method of learning artificial neural networks with a given label for training data, and a label indicates a correct answer (or result value) that the artificial neural network must infer when the training data is input to the artificial neural network.
  • Unsupervised learning may refer to a method of training artificial neural networks in a state where a label for training data is not given.
  • Reinforcement learning can mean a learning method that allows an agent defined in an environment to learn to choose an action or sequence of actions that maximizes cumulative reward in each state.
  • Machine learning which is implemented as a deep neural network (DNN) including a plurality of hidden layers among artificial neural networks, is called deep learning (Deep Learning), which is part of machine learning.
  • DNN deep neural network
  • Deep Learning Deep Learning
  • machine learning is used to mean deep learning.
  • a robot can mean a machine that automatically handles or operates a given task by its own ability.
  • a robot having a function of recognizing the environment, judging itself, and performing an operation may be referred to as an intelligent robot.
  • Robots can be classified into industrial, medical, household, military, etc. according to the purpose or field of use.
  • the robot may include a driving unit including an actuator or a motor to perform various physical operations such as moving a robot joint.
  • the movable robot includes a wheel, a brake, a propeller, and the like in the driving unit, and can travel on the ground or fly in the air through the driving unit.
  • Autonomous driving means a technology that drives by itself, and an autonomous vehicle means a vehicle that runs without a user's manipulation or with minimal manipulation of a user.
  • the technology of maintaining a driving lane the technology of automatically adjusting speed such as adaptive cruise control, the technology of automatically driving along a predetermined route, the technology of automatically setting a route when a destination is set, etc. All of these may be included.
  • the vehicle includes a vehicle having only an internal combustion engine, a hybrid vehicle having both an internal combustion engine and an electric motor together, and an electric vehicle having only an electric motor, and may include not only automobiles but also trains and motorcycles.
  • the autonomous vehicle may be viewed as a robot having an autonomous driving function.
  • Extended reality collectively refers to virtual reality (VR), augmented reality (AR), and mixed reality (MR).
  • VR technology provides real world objects and backgrounds only in CG images
  • AR technology provides virtual CG images on real objects images
  • MR technology mixes and combines virtual objects in the real world.
  • Graphic technology
  • MR technology is similar to AR technology in that it shows both real and virtual objects.
  • virtual objects are used as complementary objects to real objects, whereas in MR technology, virtual objects and real objects are used in an equivalent nature.
  • HMD Head-Mount Display
  • HUD Head-Up Display
  • mobile phone tablet PC, laptop, desktop, TV, digital signage, etc. It can be called.
  • the three key requirements areas for 5G are: (1) Enhanced Mobile Broadband (eMBB) area, (2) massive Machine Type Communication (mMTC) area, and (3) ultra-reliability and It includes the area of Ultra-reliable and Low Latency Communications (URLLC).
  • eMBB Enhanced Mobile Broadband
  • mMTC massive Machine Type Communication
  • URLLC Ultra-reliable and Low Latency Communications
  • KPI key performance indicator
  • eMBB goes far beyond basic mobile Internet access and covers media and entertainment applications in rich interactive work, cloud or augmented reality.
  • Data is one of the key drivers of 5G and may not see dedicated voice services for the first time in the 5G era.
  • voice is expected to be treated as an application simply using the data connection provided by the communication system.
  • the main reasons for the increased traffic volume are the increase in content size and the increase in the number of applications requiring high data rates.
  • Streaming services audio and video
  • interactive video and mobile Internet connections will become more popular as more devices connect to the Internet. Many of these applications require always-on connectivity to push real-time information and notifications to the user.
  • Cloud storage and applications are growing rapidly in mobile communication platforms, which can be applied to both work and entertainment.
  • cloud storage is a special use case that drives the growth of uplink data rates.
  • 5G is also used for remote work in the cloud and requires much lower end-to-end delays to maintain a good user experience when tactile interfaces are used.
  • Entertainment For example, cloud gaming and video streaming are another key factor in increasing the need for mobile broadband capabilities. Entertainment is essential in smartphones and tablets anywhere, including in high mobility environments such as trains, cars and airplanes.
  • Another use case is augmented reality and information retrieval for entertainment.
  • augmented reality requires very low latency and instantaneous amount of data.
  • one of the most anticipated 5G use cases relates to the ability to seamlessly connect embedded sensors in all applications, namely mMTC.
  • potential IoT devices are expected to reach 20 billion.
  • Industrial IoT is one of the areas where 5G plays a major role in enabling smart cities, asset tracking, smart utilities, agriculture and security infrastructure.
  • URLLC includes new services that will transform the industry through ultra-reliable / low latency available links such as remote control of key infrastructure and self-driving vehicles.
  • the level of reliability and latency is essential for smart grid control, industrial automation, robotics, drone control and coordination.
  • 5G can complement fiber-to-the-home (FTTH) and cable-based broadband (or DOCSIS) as a means of providing streams that are rated at hundreds of megabits per second to gigabits per second. This high speed is required to deliver TVs in 4K and higher resolutions (6K, 8K and higher) as well as virtual and augmented reality.
  • Virtual Reality (AVR) and Augmented Reality (AR) applications include nearly immersive sporting events. Certain applications may require special network settings. For example, for VR games, game companies may need to integrate core servers with network operator's edge network servers to minimize latency.
  • Automotive is expected to be an important new driver for 5G, with many use cases for mobile communications to vehicles. For example, entertainment for passengers requires simultaneous high capacity and high mobility mobile broadband. This is because future users continue to expect high quality connections regardless of their location and speed.
  • Another use case in the automotive sector is augmented reality dashboards. It identifies objects in the dark above what the driver sees through the front window and overlays information that tells the driver about the distance and movement of the object.
  • wireless modules enable communication between vehicles, information exchange between the vehicle and the supporting infrastructure, and information exchange between the vehicle and other connected devices (eg, devices carried by pedestrians).
  • the safety system guides alternative courses of action to help drivers drive safer, reducing the risk of an accident.
  • the next step will be a remotely controlled or self-driven vehicle.
  • Smart cities and smart homes will be embedded in high-density wireless sensor networks.
  • the distributed network of intelligent sensors will identify the conditions for cost and energy-efficient maintenance of the city or home. Similar settings can be made for each hypothesis.
  • Temperature sensors, window and heating controllers, burglar alarms and appliances are all connected wirelessly. Many of these sensors are typically low data rates, low power and low cost. However, for example, real time HD video may be required in certain types of devices for surveillance.
  • Smart grids interconnect these sensors using digital information and communication technologies to collect information and act accordingly. This information can include the behavior of suppliers and consumers, allowing smart grids to improve the distribution of fuels such as electricity in efficiency, reliability, economics, sustainability of production and in an automated manner. Smart Grid can be viewed as another sensor network with low latency.
  • the health sector has many applications that can benefit from mobile communications.
  • the communication system can support telemedicine, providing clinical care at a distance. This can help reduce barriers to distance and improve access to healthcare services that are not consistently available in remote rural areas. It is also used to save lives in critical care and emergencies.
  • a mobile communication based wireless sensor network can provide remote monitoring and sensors for parameters such as heart rate and blood pressure.
  • Wireless and mobile communications are becoming increasingly important in industrial applications. Wiring is expensive to install and maintain. Thus, the possibility of replacing the cables with reconfigurable wireless links is an attractive opportunity in many industries. However, achieving this requires that the wireless connection operate with cable-like delay, reliability, and capacity, and that management is simplified. Low latency and very low error probability are new requirements that need to be connected in 5G.
  • Logistics and freight tracking are important examples of mobile communications that enable the tracking of inventory and packages from anywhere using a location-based information system.
  • the use of logistics and freight tracking typically requires low data rates but requires wide range and reliable location information.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a control plane and a user plane structure of a radio interface protocol between a terminal and an E-UTRAN based on a 3GPP radio access network standard.
  • the control plane refers to a path through which control messages used by a user equipment (UE) and a network to manage a call are transmitted.
  • the user plane refers to a path through which data generated at an application layer, for example, voice data or Internet packet data, is transmitted.
  • the physical layer which is the first layer, provides an information transfer service to an upper layer by using a physical channel.
  • the physical layer is connected to the upper layer of the medium access control layer through a transport channel. Data moves between the medium access control layer and the physical layer through the transmission channel. Data moves between the physical layer between the transmitting side and the receiving side through the physical channel.
  • the physical channel utilizes time and frequency as radio resources.
  • the physical channel is modulated in an Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA) scheme in downlink, and modulated in a Single Carrier Frequency Division Multiple Access (SC-FDMA) scheme in uplink.
  • OFDMA Orthogonal Frequency Division Multiple Access
  • SC-FDMA Single Carrier Frequency Division Multiple Access
  • the medium access control (MAC) layer of the second layer provides a service to a radio link control (RLC) layer, which is a higher layer, through a logical channel.
  • RLC radio link control
  • the RLC layer of the second layer supports reliable data transmission.
  • the function of the RLC layer may be implemented as a functional block inside the MAC.
  • the Packet Data Convergence Protocol (PDCP) layer of the second layer performs a header compression function to reduce unnecessary control information in order to efficiently transmit IP packets such as IPv4 or IPv6 in a narrow bandwidth wireless interface.
  • PDCP Packet Data Convergence Protocol
  • the radio resource control (RRC) layer located at the bottom of the third layer is defined only in the control plane.
  • the RRC layer is responsible for controlling logical channels, transmission channels, and physical channels in connection with configuration, reconfiguration, and release of radio bearers.
  • the radio bearer refers to a service provided by the second layer for data transmission between the terminal and the network.
  • the RRC layers of the UE and the network exchange RRC messages with each other. If there is an RRC connection (RRC Connected) between the UE and the RRC layer of the network, the UE is in an RRC connected mode, otherwise it is in an RRC idle mode.
  • the non-access stratum (NAS) layer above the RRC layer performs functions such as session management and mobility management.
  • the downlink transmission channel for transmitting data from the network to the UE includes a broadcast channel (BCH) for transmitting system information, a paging channel (PCH) for transmitting a paging message, and a shared channel (SCH) for transmitting user traffic or a control message.
  • BCH broadcast channel
  • PCH paging channel
  • SCH shared channel
  • Traffic or control messages of a downlink multicast or broadcast service may be transmitted through a downlink SCH or may be transmitted through a separate downlink multicast channel (MCH).
  • the uplink transmission channel for transmitting data from the terminal to the network includes a random access channel (RAC) for transmitting an initial control message and an uplink shared channel (SCH) for transmitting user traffic or a control message.
  • RAC random access channel
  • SCH uplink shared channel
  • the logical channel mapped to the transmission channel includes a broadcast control channel (BCCH), a paging control channel (PCCH), a common control channel (CCCH), a multicast control channel (MCCH), and an MTCH (multicast). Traffic Channel).
  • BCCH broadcast control channel
  • PCCH paging control channel
  • CCCH common control channel
  • MCCH multicast control channel
  • MTCH multicast. Traffic Channel
  • FIG. 2 is a diagram for explaining physical channels used in a 3GPP system and a general signal transmission method using the same.
  • the terminal When the terminal is powered on or enters a new cell, the terminal performs an initial cell search operation such as synchronizing with the base station (S201). To this end, the UE receives a Primary Synchronization Channel (P-SCH) and a Secondary Synchronization Channel (S-SCH) from the base station, synchronizes with the base station, and obtains information such as a cell ID. have. Thereafter, the terminal may receive a physical broadcast channel from the base station to obtain broadcast information in a cell. Meanwhile, the terminal may check a downlink channel state by receiving a downlink reference signal (DL RS) in an initial cell search step.
  • P-SCH Primary Synchronization Channel
  • S-SCH Secondary Synchronization Channel
  • the terminal may receive a physical broadcast channel from the base station to obtain broadcast information in a cell. Meanwhile, the terminal may check a downlink channel state by receiving a downlink reference signal (DL RS) in an initial cell search step.
  • DL RS downlink reference signal
  • the UE After completing the initial cell search, the UE obtains more specific system information by receiving a physical downlink control channel (PDSCH) according to a physical downlink control channel (PDCCH) and information on the PDCCH. It may be (S202).
  • PDSCH physical downlink control channel
  • PDCCH physical downlink control channel
  • the terminal may perform a random access procedure (RACH) for the base station (steps S203 to S206).
  • RACH random access procedure
  • the UE may transmit a specific sequence as a preamble through a physical random access channel (PRACH) (S203 and S205), and receive a response message for the preamble through the PDCCH and the corresponding PDSCH ( S204 and S206).
  • PRACH physical random access channel
  • a contention resolution procedure may be additionally performed.
  • the UE After performing the procedure described above, the UE performs a PDCCH / PDSCH reception (S207) and a physical uplink shared channel (PUSCH) / physical uplink control channel (Physical Uplink) as a general uplink / downlink signal transmission procedure.
  • Control Channel (PUCCH) transmission S208 may be performed.
  • the UE receives downlink control information (DCI) through the PDCCH.
  • the DCI includes control information such as resource allocation information for the terminal, and the format is different according to the purpose of use.
  • the control information transmitted by the terminal to the base station through the uplink or received by the terminal from the base station includes a downlink / uplink ACK / NACK signal, a channel quality indicator (CQI), a precoding matrix index (PMI), and a rank indicator (RI). ), And the like.
  • the terminal may transmit the above-described control information such as CQI / PMI / RI through the PUSCH and / or PUCCH.
  • the NR system considers using a high frequency band, that is, a millimeter frequency band of 6 GHz or more to transmit data while maintaining a high data rate to a large number of users using a wide frequency band.
  • 3GPP uses this as the name NR, which is referred to as NR system in the present invention.
  • 3 illustrates the structure of a radio frame used in NR.
  • uplink and downlink transmission are composed of frames.
  • the radio frame has a length of 10 ms and is defined as two 5 ms half-frames (HFs).
  • the half-frame is defined by five 1 ms subframes (SFs).
  • the subframe is divided into one or more slots, and the number of slots in the subframe depends on the subcarrier spacing (SCS).
  • SCS subcarrier spacing
  • Each slot includes 12 or 14 OFDM (A) symbols according to a cyclic prefix (CP). Usually when CP is used, each slot contains 14 symbols. If extended CP is used, each slot includes 12 symbols.
  • the symbol may include an OFDM symbol (or CP-OFDM symbol), an SC-FDMA symbol (or DFT-s-OFDM symbol).
  • Table 1 exemplarily shows that when CP is used, the number of symbols per slot, the number of slots per frame, and the number of slots per subframe vary according to SCS.
  • N slot symb Number of symbols in slot
  • Table 2 illustrates that when the extended CP is used, the number of symbols per slot, the number of slots per frame, and the number of slots per subframe vary according to SCS.
  • OFDM (A) numerology eg, SCS, CP length, etc.
  • a numerology eg, SCS, CP length, etc.
  • the (absolute time) section of a time resource eg, SF, slot, or TTI
  • a time unit TU
  • 4 illustrates a slot structure of an NR frame.
  • the slot includes a plurality of symbols in the time domain. For example, one slot includes seven symbols in the case of a normal CP, but one slot includes six symbols in the case of an extended CP.
  • the carrier includes a plurality of subcarriers in the frequency domain.
  • Resource block is defined as a plurality of consecutive subcarriers (eg, 12) in the frequency domain.
  • a bandwidth part (BWP) is defined as a plurality of consecutive (P) RBs in the frequency domain and may correspond to one numerology (eg, SCS, CP length, etc.).
  • the carrier may include up to N (eg, 4) BWPs. Data communication is performed through an activated BWP, and only one BWP may be activated by one UE.
  • Each element in the resource grid is referred to as a resource element (RE), one complex symbol may be mapped.
  • RE resource element
  • a frame is characterized by a self-complete structure in which all of DL control channels, DL or UL data, UL control channels, etc. may be included in one slot.
  • the first N symbols in a slot may be used to transmit a DL control channel (hereinafter DL control region), and the last M symbols in the slot may be used to transmit a UL control channel (hereinafter UL control region).
  • N and M are each an integer of 0 or more.
  • a resource region (hereinafter, referred to as a data region) between the DL control region and the UL control region may be used for DL data transmission, or may be used for UL data transmission.
  • a data region hereinafter, referred to as a data region
  • Each interval is listed in chronological order.
  • DL area (i) DL data area, (ii) DL control area + DL data area
  • UL region (i) UL data region, (ii) UL data region + UL control region
  • the PDCCH may be transmitted in the DL control region, and the PDSCH may be transmitted in the DL data region.
  • PUCCH may be transmitted in the UL control region, and PUSCH may be transmitted in the UL data region.
  • Downlink Control Information (DCI), for example, DL data scheduling information, UL data scheduling information, and the like may be transmitted in the PDCCH.
  • DCI Downlink Control Information
  • uplink control information for example, positive acknowledgment / negative acknowledgment (ACK / NACK) information, channel state information (CSI) information, and scheduling request (SR) for DL data may be transmitted.
  • the GP provides a time gap in the process of the base station and the terminal switching from the transmission mode to the reception mode or from the reception mode to the transmission mode. Some symbols at the time of switching from DL to UL in the subframe may be set to GP.
  • CoMP Coordinated Multiple Point
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a downlink CoMP operation.
  • a UE is located between eNB1 and eNB2, and two eNBs are configured to solve a problem of interference to the corresponding UE by using Joint Transmission (JT), Dynamic Cell Selection (DCS), Dynamic Point Blanking (DPB), CS / CB Perform appropriate CoMP operations such as coordinated scheduling / beamforming.
  • JT Joint Transmission
  • DCS Dynamic Cell Selection
  • DVB Dynamic Point Blanking
  • CS / CB Perform appropriate CoMP operations such as coordinated scheduling / beamforming.
  • the UE performs appropriate CSI feedback to assist in CoMP operation, which includes RI information, PMI information, and CQI information for each eNB, and additionally, channel information between two eNBs for JT (eg, phase offset information between a channel from eNB1 to a UE and a channel from eNB2 to a UE).
  • the UE reports CSI feedback to eNB1, which is its serving cell, but reports CSI feedback to eNB2 depending on the situation, or both eNBs may receive CSI feedback.
  • the UE may feed back DL CSI information of neighbor eNB / TP participating in CoMP as well as DL (SI) information of the serving eNB / TP. To this end, the UE may generate and feed back CSIs for a plurality of CSI processes reflecting various data transmission eNB / TPs and various interference environments.
  • SI DL
  • an interference resource is used to measure interference.
  • the UE may be configured with one or more IMRs, and each IMR has an independent configuration. That is, the frequency of occurrence of each IMR, subframe offset, and resource configuration (i.e., RE mapping location) are independently given, and this information may be signaled to the UE from the network through a higher layer (eg, an RRC layer). have.
  • the CSI-RS is used for the measurement of the desired channel or signal in CoMP CSI calculation.
  • the UE may be configured with one or more CSI-RSs, and each CSI-RS has an independent configuration. That is, the transmission periods, subframe offsets, resource settings (ie, RE mapping positions), assumptions about transmission power (ie, parameter Pc), and number of antenna ports of each CSI-RS are independently given.
  • the information may be signaled to the UE from the network via a higher layer (eg, RRC layer). This may be referred to as a signal measurement resource (SMR).
  • SMR signal measurement resource
  • one CSI process is defined as an association (or combination) of one CSI-RS resource for signal measurement and one IMR for interference measurement.
  • CSI information calculated or derived for different CSI processes may be fed back from the UE to the network according to independent periods and subframe offsets. That is, each CSI process may have an independent CSI feedback setting.
  • the information on the association (or combination) of the CSI-RS resource and the IMR and the CSI feedback configuration information may be provided to the UE from the network through higher layer signaling for each CSI process.
  • three CSI processes as shown in Table 3 below may be configured for a UE.
  • CSI-RS 0 and CSI-RS 1 indicate CSI-RS received from eNB2, which is a neighbor eNB participating in cooperation with CSI-RS received from eNB1, which is a serving eNB of a UE, respectively.
  • IMR 0 is set to a resource where eNB1 performs muting (or null signal transmission) and eNB2 performs a data transmission, and UE measures interference from other eNBs except eNB1 from IMR 0.
  • IMR 1 is set to a resource that eNB2 performs muting and eNB1 performs data transmission, and the UE measures interference from other eNBs except for eNB2 from IMR 1.
  • IMR 2 is set as a resource for performing muting for both eNB1 and eNB2, and the UE measures interference from other eNBs except for eNB1 and eNB2 from IMR 2.
  • IMR eNB1 eNB2 IMR 0 Muting Data transfer IMR 1 Data transfer Muting IMR 2 Muting Muting
  • CSI information of CSI process 0 represents optimal RI, PMI, and CQI information for the case of receiving data from eNB1.
  • CSI information of CSI process 1 represents optimal RI, PMI, and CQI information for the case of receiving data from eNB2.
  • CSI information of CSI process 2 represents optimal RI, PMI, and CQI information for the case of receiving data from eNB1 and no interference from eNB2.
  • a massive multiple input multiple output (MIMO) environment in which a transmit / receive antenna is greatly increased may be considered. That is, as the large MIMO environment is considered, the number of transmit / receive antennas may increase to tens or hundreds or more.
  • the NR system supports communication in the above 6GHz band, that is, the millimeter frequency band.
  • the millimeter frequency band has a frequency characteristic that the signal attenuation with the distance is very rapid due to the use of a frequency band too high. Therefore, NR systems using bands of at least 6 GHz or more use a beamforming technique that collects and transmits energy in a specific direction instead of omnidirectionally to compensate for a sudden propagation attenuation characteristic.
  • beamforming weight vectors / precoding vectors are used to reduce the complexity of hardware implementation, increase performance using multiple antennas, flexibility in resource allocation, and ease of frequency-specific beam control. According to the application position, a hybrid beamforming technique requiring an analog beamforming technique and a digital beamforming technique is required.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a block diagram of a transmitter and a receiver for hybrid beamforming.
  • a beamforming method of increasing energy in only a specific direction by transmitting the same signal using a phase difference appropriate to a large number of antennas in a BS or a UE is mainly considered.
  • Such beamforming methods include digital beamforming that creates a phase difference in a digital baseband signal, analog beamforming that uses a time delay (ie, cyclic shift) in a modulated analog signal to create a phase difference, digital beamforming, and an analog beam.
  • TXRU transceiver unit
  • the millimeter frequency band should be used by a large number of antennas to compensate for the rapid attenuation characteristics, and the digital beamforming is equivalent to the number of antennas, so that RF components (eg, digital-to-analog converters (DACs), mixers, power Since an amplifier (power amplifier, linear amplifier, etc.) is required, the implementation of digital beamforming in the millimeter frequency band increases the cost of communication equipment. Therefore, when a large number of antennas are required, such as the millimeter frequency band, the use of analog beamforming or hybrid beamforming is considered.
  • DACs digital-to-analog converters
  • the analog beamforming method maps a plurality of antenna elements to one TXRU and adjusts the beam direction with an analog phase shifter.
  • Such an analog beamforming method has a disadvantage in that only one beam direction can be made in the entire band so that frequency selective beamforming (BF) cannot be performed.
  • BF frequency selective beamforming
  • Hybrid BF is an intermediate form between digital BF and analog BF, with fewer B RF units than Q antenna elements. In the case of the hybrid BF, although there are differences depending on the connection method of the B RF units and the Q antenna elements, the direction of beams that can be simultaneously transmitted is limited to B or less.
  • DL BM Downlink Beam Management
  • the BM process consists of a BS (or a transmission and reception point (TRP)) and / or a set of UE beams that can be used for downlink (DL) and uplink (UL) transmission / reception.
  • TRP transmission and reception point
  • DL downlink
  • UL uplink
  • a process for acquiring and maintaining c the following process and terminology may be included.
  • Beam measurement an operation in which a BS or UE measures a characteristic of a received beamforming signal.
  • Beam determination an operation in which the BS or the UE selects its Tx beam / Rx beam.
  • Beam sweeping an operation of covering the spatial domain using transmit and / or receive beams for a predetermined time interval in a predetermined manner.
  • Beam report an operation in which a UE reports information of a beamformed signal based on beam measurement.
  • the BM process may be divided into (1) DL BM process using SSB or CSI-RS, and (2) UL BM process using SRS (sounding reference signal).
  • each BM process may include a Tx beam sweeping for determining the Tx beam and an Rx beam sweeping for determining the Rx beam.
  • the DL BM process may include (1) transmission of beamformed DL RSs (eg, CSI-RS or SSB) by the BS, and (2) beam reporting by the UE.
  • beamformed DL RSs eg, CSI-RS or SSB
  • the beam report may include a preferred DL RS ID (s) and a reference signal received power (RSRP) corresponding thereto.
  • the DL RS ID may be an SSBRI (SSB Resource Indicator) or a CSI-RS Resource Indicator (CRI).
  • FIG 8 shows an example of beamforming using SSB and CSI-RS.
  • the SSB beam and the CSI-RS beam may be used for beam measurement.
  • the measurement metric is a resource / block RSRP.
  • SSB is used for coarse beam measurement and CSI-RS can be used for fine beam measurement.
  • SSB can be used for both Tx beam sweeping and Rx beam sweeping.
  • Rx beam sweeping using the SSB may be performed by attempting to receive the SSB while the UE changes the Rx beam for the same SSBRI across multiple SSB bursts.
  • one SS burst includes one or more SSBs
  • one SS burst set includes one or more SSB bursts.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of a DL BM process using an SSB.
  • the beam report setting using the SSB is performed when channel state information (CSI) / beam setting is performed in RRC_CONNECTED.
  • CSI channel state information
  • the UE receives the CSI-ResourceConfig IE from the BS including the CSI-SSB-ResourceSetList for the SSB resources used for the BM (S910).
  • the RRC parameter csi-SSB-ResourceSetList represents a list of SSB resources used for beam management and reporting in one resource set.
  • the SSB resource set may be set to ⁇ SSBx1, SSBx2, SSBx3, SSBx4, ⁇ .
  • SSB index may be defined from 0 to 63.
  • the UE receives signals on SSB resources from the BS based on the CSI-SSB-ResourceSetList (S920).
  • the UE reports the best SSBRI and its corresponding RSRP to the BS (S930). For example, when reportQuantity of the CSI-RS reportConfig IE is set to 'ssb-Index-RSRP', the UE reports the best SSBRI and the corresponding RSRP to the BS.
  • the UE When the CSI-RS resource is configured in the same OFDM symbol (s) as the SSB, and the 'QCL-TypeD' is applicable, the UE is similarly co-located in terms of the 'QCL-TypeD' with the CSI-RS and the SSB ( quasi co-located (QCL).
  • QCL-TypeD may mean that QCLs are interposed between antenna ports in terms of spatial Rx parameters.
  • CSI-RS is used for beam management when a repetition parameter is set for a specific CSI-RS resource set and TRS_info is not set. ii) If the repeating parameter is not set and TRS_info is set, the CSI-RS is used for a tracking reference signal (TRS). iii) If the repetition parameter is not set and TRS_info is not set, the CSI-RS is used for CSI acquisition.
  • TRS tracking reference signal
  • RRC parameter When repetition is set to 'ON', it is associated with the Rx beam sweeping process of the UE.
  • the repetition is set to 'ON', when the UE receives the NZP-CSI-RS-ResourceSet, the UE receives signals of at least one CSI-RS resource in the NZP-CSI-RS-ResourceSet with the same downlink spatial domain filter. Can be assumed to be transmitted. That is, at least one CSI-RS resource in the NZP-CSI-RS-ResourceSet is transmitted through the same Tx beam.
  • signals of at least one CSI-RS resource in the NZP-CSI-RS-ResourceSet may be transmitted in different OFDM symbols.
  • the repetition is set to 'OFF' is related to the Tx beam sweeping process of the BS.
  • the UE does not assume that signals of at least one CSI-RS resource in the NZP-CSI-RS-ResourceSet are transmitted to the same downlink spatial domain transport filter. That is, signals of at least one CSI-RS resource in the NZP-CSI-RS-ResourceSet are transmitted through different Tx beams.
  • 12 shows another example of a DL BM process using CSI-RS.
  • FIG. 10 (a) shows the Rx beam determination (or refinement) process of the UE
  • FIG. 10 (b) shows the Tx beam sweeping process of the BS.
  • FIG. 10 (a) shows a case where the repetition parameter is set to 'ON'
  • FIG. 10 (b) shows a case where the repetition parameter is set to 'OFF'.
  • FIG. 11 (a) is a flowchart illustrating an example of a reception beam determination process of a UE.
  • the UE receives an NZP CSI-RS resource set IE including an RRC parameter related to 'repetition' from the BS through RRC signaling (S1110).
  • the RRC parameter 'repetition' is set to 'ON'.
  • the UE repeats the signals on the resource (s) in the CSI-RS resource set in which the RRC parameter 'repetition' is set to 'ON' in different OFDM symbols via the same Tx beam (or DL spatial domain transport filter) of the BS Receive (S1120).
  • the UE determines its Rx beam (S1130).
  • the UE skips CSI reporting (S1140). That is, the UE may omit CSI reporting when the mall RRC parameter 'repetition' is set to 'ON'.
  • 11 (b) is a flowchart illustrating an example of a transmission beam determination process of a BS.
  • the UE receives an NZP CSI-RS resource set IE including an RRC parameter related to 'repetition' from the BS through RRC signaling (S1150).
  • the RRC parameter 'repetition' is set to 'OFF', and is related to the Tx beam sweeping process of the BS.
  • the UE receives signals on resources in the CSI-RS resource set in which the RRC parameter 'repetition' is set to 'OFF' through different Tx beams (DL spatial domain transmission filter) of the BS (S1160).
  • the UE selects (or determines) the best beam (S1170).
  • the UE reports an ID (eg, CRI) and related quality information (eg, RSRP) for the selected beam to the BS (S1180). That is, the UE reports the CRI and its RSRP to the BS when the CSI-RS is transmitted for the BM.
  • ID eg, CRI
  • RSRP related quality information
  • FIG. 12 illustrates an example of resource allocation in the time and frequency domain associated with the operation of FIG. 10.
  • repetition 'ON' is set in the CSI-RS resource set
  • a plurality of CSI-RS resources are repeatedly used by applying the same transmission beam
  • repetition 'OFF' is set in the CSI-RS resource set
  • different CSI-RSs are used. Resources may be transmitted in different transmission beams.
  • the UE may receive, via RRC signaling, a list of at least M candidate transmission configuration indication (TCI) states for at least a quasi co-location (QCL) indication.
  • TCI transmission configuration indication
  • QCL quasi co-location
  • M depends on UE (capability) and may be 64.
  • Each TCI state may be set with one reference signal (RS) set.
  • Table 5 shows an example of the TCI-State IE.
  • the TCI-State IE is associated with one or two DL reference signal (RS) corresponding quasi co-location (QCL) types.
  • 'bwp-Id' indicates the DL BWP where the RS is located
  • 'cell' indicates the carrier on which the RS is located
  • 'referencesignal' indicates the source of pseudo co-location for the target antenna port (s) ( Reference antenna port (s) to be a source or a reference signal including the same.
  • the target antenna port (s) may be CSI-RS, PDCCH DMRS, or PDSCH DMRS.
  • the UE may receive a list containing up to M TCI-status settings for decoding the PDSCH according to the detected PDCCH having an intended DCI for the UE and a given cell.
  • M depends on UE capability.
  • each TCI-State includes a parameter for establishing a QCL relationship between one or two DL RSs and a DM-RS port of PDSCH.
  • the QCL relationship is established with the RRC parameters qcl-Type1 for the first DL RS and qcl-Type2 (if set) for the second DL RS.
  • the QCL type corresponding to each DL RS is given by the parameter 'qcl-Type' in QCL-Info, and can take one of the following values:
  • 'QCL-TypeA' ⁇ Doppler shift, Doppler spread, average delay, delay spread ⁇
  • the corresponding NZP CSI-RS antenna ports may be indicated / set as a specific TRS in QCL-Type A view and a specific SSB and QCL in QCL-Type D view. have.
  • the UE receiving this indication / setting receives the corresponding NZP CSI-RS using the Doppler and delay values measured in the QCL-TypeA TRS, and applies the reception beam used to receive the QCL-TypeD SSB to the corresponding NZP CSI-RS reception. can do.
  • CSI-RS channel state information-reference signal
  • RSRP reference signal received power
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating an example of a CSI related process.
  • the UE receives configuration information related to the CSI from the BS through RRC signaling (S1301).
  • the configuration information related to the CSI includes information related to CSI-IM (interference management) resources, information related to CSI measurement configuration, information related to CSI resource configuration, and information related to CSI-RS resource. Or CSI report configuration related information.
  • CSI-IM interference management
  • CSI-IM resource related information may include CSI-IM resource information, CSI-IM resource set information, and the like.
  • the CSI-IM resource set is identified by a CSI-IM resource set ID, and one resource set includes at least one CSI-IM resource.
  • Each CSI-IM resource is identified by a CSI-IM resource ID.
  • CSI resource configuration related information may be represented by CSI-ResourceConfig IE.
  • the CSI resource configuration related information defines a group including at least one of a non zero power (NZP) CSI-RS resource set, a CSI-IM resource set, or a CSI-SSB resource set. That is, the CSI resource setting related information includes a CSI-RS resource set list, and the CSI-RS resource set list includes at least one of an NZP CSI-RS resource set list, a CSI-IM resource set list, or a CSI-SSB resource set list. It may include one.
  • the CSI-RS resource set is identified by a CSI-RS resource set ID, and one resource set includes at least one CSI-RS resource. Each CSI-RS resource is identified by a CSI-RS resource ID.
  • RRC parameters (eg, BM related 'repetition' parameter and tracking related 'trs-Info' parameter) may be set for each NZP CSI-RS resource set.
  • the CSI report configuration related information includes a report configuration type parameter indicating a time domain behavior and a reportQuantity parameter indicating a CSI related quantity to report.
  • the time domain behavior can be periodic, aperiodic or semi-persistent.
  • the UE measures the CSI based on the configuration information related to the CSI (S1303).
  • the CSI measurement may include (1) a process of receiving a CSI-RS of a UE (S1305) and (2) a process of computing a CSI through a received CSI-RS (S1307).
  • CSI-RS resource element (RE) mapping of CSI-RS resources is set in time and frequency domain by RRC parameter CSI-RS-ResourceMapping.
  • the NR system supports more flexible and dynamic CSI measurement and reporting.
  • the CSI measurement may include a process of receiving a CSI-RS and measuring the received CSI-RS to obtain a CSI.
  • CM channel measurement
  • IM interference measurement
  • the CSI-IM based IM resource (IMR) of NR has a design similar to that of CSI-IM of LTE and is set independently of zero power (ZP) CSI-RS resources for PDSCH rate matching.
  • the BS transmits the NZP CSI-RS to the UE on each port of the configured NZP CSI-RS based IMR.
  • a channel For a channel, if there is no PMI and RI feedback, multiple resources are set in the set and the BS or the network indicates via DCI a subset of NZP CSI-RS resources for channel measurement and / or interference measurement.
  • Each CSI resource setting 'CSI-ResourceConfig' includes a setting for S ⁇ 1 CSI resource set (given by the RRC parameter csi-RS-ResourceSetList).
  • the CSI resource setting corresponds to the CSI-RS-resourcesetlist.
  • S represents the number of configured CSI-RS resource set.
  • the configuration for the S ⁇ 1 CSI resource set includes each CSI resource set including CSI-RS resources (configured as NZP CSI-RS or CSI-IM) and SSB resources used for RSRP calculation.
  • Each CSI resource setting is located in the DL bandwidth part (BWP) identified by the RRC parameter bwp-id. And, all the CSI resource settings linked to the CSI reporting setting have the same DL BWP.
  • BWP DL bandwidth part
  • the time domain behavior of the CSI-RS resource in the CSI resource setting included in the CSI-ResourceConfig IE is indicated by the RRC parameter resourceType and may be set to be periodic, aperiodic, or semi-persistent.
  • Channel Measurement Resource may be NZP CSI-RS for CSI acquisition
  • Interference Measurement Resource may be NZP CSI-RS for CSI-IM and IM.
  • CSI-IM or ZP CSI-RS for IM
  • ZP CSI-RS for IM is mainly used for inter-cell interference measurement
  • NZP CSI-RS for IM is mainly used for intra-cell interference measurement from multi-user.
  • the UE may assume that the CSI-RS resource (s) for channel measurement and the CSI-IM / NZP CSI-RS resource (s) for interference measurement configured for one CSI reporting are 'QCL-TypeD' for each resource. .
  • the resource setting may mean a list of resource sets.
  • One reporting setting can be linked to up to three resource settings.
  • the resource setting (given by the RRC parameter resourcesForChannelMeasurement) is for channel measurement for RSRP calculation.
  • the first resource setting (given by the RRC parameter resourcesForChannelMeasurement) is for channel measurement and the second resource setting (given by csi-IM-ResourcesForInterference or nzp-CSI-RS -ResourcesForInterference). Is for the interference measurement performed on the CSI-IM or NZP CSI-RS.
  • the first resource setting (given by resourcesForChannelMeasurement) is for channel measurement and the second resource setting (given by csi-IM-ResourcesForInterference) is for CSI-IM based interference measurement.
  • the third resource setting (given by nzp-CSI-RS-ResourcesForInterference) is for NZP CSI-RS based interference measurement.
  • the resource setting is for channel measurement for RSRP calculation.
  • the first resource setting (given by resourcesForChannelMeasurement) is for channel measurement
  • the second resource setting (given by RRC parameter csi-IM-ResourcesForInterference) is the interference performed on the CSI-IM. Used for measurement.
  • each CSI-RS resource for channel measurement is associated with the CSI-IM resource and resource by resource in the order of the CSI-RS resources and the CSI-IM resources in the corresponding resource set. .
  • the number of CSI-RS resources for channel measurement is equal to the number of CSI-IM resources.
  • the UE assumes the following.
  • Each NZP CSI-RS port configured for interference measurement corresponds to an interference transport layer.
  • All interference transport layers of the NZP CSI-RS port for interference measurement take into account the energy per resource element (EPRE) ratio.
  • EPRE energy per resource element
  • the time and frequency the UE can use is controlled by the BS.
  • the UE For CQI, PMI, CRI, SSBRI, LI, RI, RSRP, the UE is responsible for N ⁇ 1 CSI-ReportConfig report settings, M ⁇ 1 CSI-ResourceConfig resource settings, and a list of one or two trigger states (aperiodicTriggerStateList and semiPersistentOnPUSCH-TriggerStateList). Receive RRC signaling) (provided by).
  • Each trigger state in the aperiodicTriggerStateList includes an associated CSI-ReportConfigs list indicating the channel and optionally resource set IDs for interference.
  • each trigger state contains one associated CSI-ReportConfig.
  • the UE transmits the CSI report indicated by the CSI-ReportConfigs associated with each CSI-RS resource setting to the BS. For example, as indicated by CSI-ReportConfigs associated with the corresponding CSI-RS resource setting, at least one of CQI, PMI, CRI, SSBRI, LI, RI, and RSRP may be reported. However, if the CSI-ReportConfigs associated with the CSI-RS resource setting indicates 'none', the UE may not report CSI or RSRP associated with the CSI-RS resource setting. Meanwhile, the CSI-RS resource setting may include resources for SS / PBCH block.
  • the time-domain behavior of CSI-RS is periodic, semi-persistent (SP), and non-periodic according to CSI-RS resource settings. It may be defined as one of an aperiodic (AP) behavior.
  • certain CSI reporting setting settings that are established in conjunction with CSI-RS resource settings may include CSI-RS resource sets and / or CSI-RSs having the same single time-domain behavior.
  • the terminal may be configured to derive and report CSI contents such as PMI / CQI / RI with respect to resource settings.
  • RS resources for example, CSI-RS resources
  • RS resource groups for example, CSI-RS resource set and / or CSI-RS resource settings
  • the present invention proposes a method for reducing signaling overhead and computational complexity in CSI reporting that may occur due to the deployment of a large number of cells or base stations.
  • the CSI-RS resource set may refer to a group of CSI-RS resources grouping a plurality of CSI-RS resources
  • the CSI-RS resource setting refers to a CSI-RS resource grouping a plurality of CSI-RS resource sets. It can mean a group of sets.
  • grouping the CSI-RS resources may be a CSI-RS resource set
  • grouping the CSI-RS resource sets again may be a CSI-RS resource setting.
  • both the CSI-RS resource set and the CSI-RS resource setting include a plurality of CSI-RS resources
  • the name may be collectively used as a CSI-RS resource group. That is, although described in the present invention as a CSI-RS resource set, it is obvious that the embodiment of the present invention is not limited to the CSI-RS resource set and can be interpreted by being replaced with the CSI-RS resource setting.
  • 14 to 16 are diagrams for describing an operation implementation example of a terminal, a base station, and a network according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • a terminal includes a CSI-RS resource group and a plurality of CSI-RSs corresponding to a CSI-RS resource set and / or a CSI-RS resource setting.
  • An integrated CSI-RS resource set in which the RS resource groups are regrouped may be configured (S1401).
  • a specific configuration method for the CSI-RS resource group and the integrated CSI-RS resource set may be based on the first embodiment described below.
  • the UE may configure CSI reporting settings associated with the CSI-RS resource group and CSI reporting settings associated with an integrated CSI-RS resource set (S1403).
  • a method of setting CSI report settings associated with each of the CSI-RS resource group and the integrated CSI-RS resource set may be based on the second embodiment described below.
  • the UE receives the CSI-RS based on the configuration of the CSI-RS resource group and the configuration of the integrated CSI-RS resource set (S1405), and the CSI-RS resource group and the integrated CSI.
  • the CSI may be reported based on the CSI reporting settings associated with each of the -RS resource sets (S1407).
  • the method for reporting CSI and the reported CSI content based on the CSI reporting settings associated with each of the CSI-RS resource group and the integrated CSI-RS resource set may be based on the second embodiment described below.
  • the base station may transmit information for configuring a CSI-RS resource group and information for configuring an integrated CSI-RS resource set to the terminal (S1501).
  • the information for configuring the CSI-RS resource group and the information for configuring the integrated CSI-RS resource set may be determined based on the first embodiment described below.
  • the base station may transmit the information on the CSI reporting setting associated with the CSI-RS resource group and the information about the CSI reporting setting associated with the integrated CSI-RS resource set to the terminal (S1503).
  • the information on the CSI reporting setting associated with the CSI-RS resource group and the information about the CSI reporting setting associated with the integrated CSI-RS resource set may be determined based on the second embodiment.
  • the base station transmits a CSI-RS corresponding to the CSI-RS resource group and the integrated CSI-RS resource set to the terminal (S1505), and the CSI and the integrated CSI-RS resource set for the CSI-RS resource group measured from the terminal.
  • the CSI may be received at step S1507.
  • the method for receiving a reported CSI and the reported CSI content based on the CSI report settings associated with each of the CSI-RS resource group and the integrated CSI-RS resource set may be based on the second embodiment described below.
  • the base station may transmit information for configuring a CSI-RS resource group and information for configuring an integrated CSI-RS resource set to the terminal (S1601).
  • the information for configuring the CSI-RS resource group and the information for configuring the integrated CSI-RS resource set may be determined based on the first embodiment described below.
  • the base station may transmit the information on the CSI reporting setting associated with the CSI-RS resource group and the information about the CSI reporting setting associated with the integrated CSI-RS resource set to the terminal (S1603).
  • the information on the CSI reporting setting associated with the CSI-RS resource group and the information about the CSI reporting setting associated with the integrated CSI-RS resource set may be determined based on the second embodiment.
  • the base station transmits a CSI-RS corresponding to the CSI-RS resource group and the integrated CSI-RS resource set to the terminal (S1605), and the terminal reports the CSI associated with each of the CSI-RS resource group and the integrated CSI-RS resource set.
  • the CSI may be reported based on the setting (S1607).
  • the method for reporting CSI and the reported CSI content based on the CSI reporting settings associated with each of the CSI-RS resource group and the integrated CSI-RS resource set may be based on the second embodiment described below.
  • Example 1 Integrated CSI- RS Resource set (Integrated CSI- RS resource set)
  • some or all elements included in one or more CSI-RS resource groups such as CSI-RS resource sets and / or CSI-RS resource settings.
  • CSI-RS resource set, CSI-RS resource setting, etc. may be defined a separate CSI-RS set / group.
  • a CSI-RS set / group or a similar or identical idea or concept configured as described above may be named or defined as an "integrated CSI-RS resource set" for convenience.
  • time-domain behavior of each unit / group eg, CSI-RS resource, CSI-RS resource set, CSI-RS resource setting
  • constituting one unified CSI-RS resource set constituting one unified CSI-RS resource set.
  • periodic / aperiodic / semi-permanent setting parameters may be set differently from the base station, respectively.
  • all or part of the CSI-RS resource or CSI-RS resource group for example, CSI-RS resource set and / or CSI-RS resource setting, etc.
  • the UE may be selected as one specific integrated CSI-RS resource set (In order to configure or recognize an integrated CSI-RS resource set, it may be indicated or set through a higher layer such as RRC (Radio Resource Control) or dynamic signaling such as MAC-CE / DCI.
  • RRC Radio Resource Control
  • dynamic signaling such as MAC-CE / DCI.
  • the UE may be configured or instructed by the base station to additionally group preset CSI-RS resources or CSI-RS resource groups (eg, CSI-RS resource set, CSI-RS resource setting).
  • the base station may indicate or set CSI-RS resource IDs and / or CSI-RS resource set IDs, which should be configured as an integrated CSI-RS resource set.
  • the base station may be set at a time through signaling such as RRC in units of an "integrated CSI-RS resource set", or may be "integrated CSI-RS resource set”. It is also possible to explicitly configure sub-resources or resource group units that constitute "" through hierarchical additional configuration.
  • the configuration of the integrated CSI-RS resource set may be useful in a heterogeneous network environment as described above. For example, taking into account all CSI-RS resources included in different CSI-RS resource sets together, a particular best CSI content, such as a CSI-RS Resource Indicator (CRI), and / or K A configuration and / or structure, such as an integrated CSI-RS resource set, may be required for the base station to instruct or configure the terminal to calculate and report (> 1) K best CSI contents.
  • CRI CSI-RS Resource Indicator
  • N periodic CSI-RS resource sets corresponding to N macro base stations and M small base stations corresponding to M small base stations that can be dynamically turned on / off are available.
  • Aperiodic CSI-RS resource sets Considering all of these N + M base stations as Coordinated Multiple Points (CoMP) candidates for DPS (Dynamic Point Selection) or Joint Transmission (JT), the best CRI or K best CRIs for a particular UE.
  • CoMP Coordinated Multiple Points
  • JT Joint Transmission
  • the CSI reporting settings set in each of the plurality of CSI-RS resource sets may be different, when the UE reports the best CRI or K best CRIs, It may also report to the base station whether the CSI reporting setting corresponding to the CRI is periodic, aperiodic or semipermanent.
  • different CSI-RS transmission periodicity may be determined by different channel fading environments between N UEs and TPs including a small cell such as a macro cell or an RRH.
  • N periodic or semi-permanent CSI-RS resource sets may be configured.
  • the N CSI-RS resource sets are composed of one integrated CSI-RS resource set. can do. Also, based on the integrated CSI-RS resource set, K-best CSI contents such as K-best CRIs or K-best CRI contents or K-best CRI contents. The terminal may be instructed or set to report the back and the like.
  • all CSI-RS resources or CSI-RS resource sets constituting the integrated CSI-RS resource set are the same PDSCH power ( It may be limited or set to have a CSI-RS Power (Power) ratio. That is, considering the largest CSI-RS resource sets as one unified CSI-RS resource set, when searching for the largest Reference Signal Received Power (RSRP) and the corresponding CRI, different CSI-RSs are found. The same power allocation may be required for each CSI-RS resource for a fair comparison of RSRP values of resources.
  • RSRP Reference Signal Received Power
  • the UE may calculate the RSRP. After correcting the RSRP values by reflecting the difference in the ratio of CSI-RS power to the different PDSCH power between the CSI-RS resources, select CRI and / or CSI-RS resource set indicator (CRSI) You can report it.
  • CRI and / or CSI-RS resource set indicator CRSI
  • the aperiodic CSI-RS resources and the periodic / semi-permanent CSI-RS resources are set together as an integrated CSI-RS resource set, CSI measurement obtained through the aperiodic CSI-RS resource
  • the periodic / semi-permanent to the terminal through higher layer signaling and / or lower layer signaling.
  • the measurement restriction on the CSI-RS resources may be set or indicated as "on".
  • the measurement limitation may be, for example, to perform CSI measurement limitedly in one or a specific number of slots in the time domain.
  • the UE may automatically recognize that the CSI measurement is performed only in a specific slot for the periodic / semi-permanent CSI-RS resources. Or, the UE can automatically recognize that the measurement restriction is set to "on” for the periodic / semi-permanent CSI-RS resource.
  • the UE restricts only one CSI-RS resource sets having the same " repetition " configuration, which is a higher layer parameter, from the base station to an integrated CSI-RS resource set.
  • RS resource set or can be set.
  • the CSI-RS resource sets having the same " repetition " setting are the same as CSI-RS resource set without setting by the higher layer signal " repetition ", or the setting of " repetition " is on or off. It may mean a CSI-RS resource set configured to be set.
  • Embodiment 2 CSI reporting method related to integrated CSI-RS resource set
  • the terminal may select the best CSI content (only for the CSI-RS resource group indicated by the base station). For example, one may report the highest CRI) or K highest CSIs (eg, K-best CRIs).
  • the UE when the value of the best measurement content or K-best measurement contents is smaller than a specific threshold value, the UE is instructed or configured by a specific integrated CSI-RS resource set (integrated)
  • the best CSI content eg, best CRI
  • K best CSIs eg, K-best CRIs
  • the highest measurement content may be the largest Reference Signal Received Power (RSRP), the largest Signal to Noise Ratio (SNR) and / or the largest Signal to Interference plus Noise Ratio (SINR).
  • RSRP Reference Signal Received Power
  • SNR Signal to Noise Ratio
  • SINR Signal to Interference plus Noise Ratio
  • K highest measurement content may be K largest RSRP, K largest SNR, and / or K largest SINR.
  • the specific threshold may be determined offline, or may be set or indicated from a base station through higher layer signaling such as RRC and / or dynamic signaling such as DCI / MAC-CE.
  • a CoMP scheduling unit of a heterogeneous network may be set in consideration of a data traffic load of a macro cell.
  • data may be transmitted to the UE by making the most of a small base station such as a femto / pico-cell temporarily turned on.
  • a periodic CSI-RS resource set composed of N CSI-RS resources corresponding to N macro base stations and an aperiodic CSI composed of M CSI-RS resources corresponding to M small base stations.
  • -RS Assume resource sets.
  • the UE may perform joint transmission (JT) using K small base stations when the values of K-best RSRPs in the aperiodic CSI-RS resource set are greater than a specific threshold value.
  • K-best RSRPs K-best RSRPs
  • both the macro base station and the small base station are considered to be CoMP candidates and thus K best RSRPs Joint transmission (JT) may be performed to K base stations corresponding to K-best RSRPs.
  • the base station may instruct the terminal to report back the CSI content for the integrated CSI-RS resource set.
  • the base station may instruct the terminal to report back the CSI content for the integrated CSI-RS resource set.
  • overhead and latency for CSI feedback and / or CSI reporting may increase.
  • CSI-RS resource sets constituting an integrated CSI-RS resource set are linked to a CSI reporting setting to provide time-domain reporting.
  • the behavior and / or the report quantity are set in advance, the time-domain reporting behavior and / or the report quantity for the integrated CSI-RS resource set are displayed.
  • the terminal may be separately instructed or configured.
  • the CSI-RS resource set # 0 and # 1 and the integrated CSI-RS resource set may be set as independent CSI reporting settings. have. Or, if you do not independently set CSI reporting settings for an integrated CSI-RS resource set, for example, if you do not link the integrated CSI-RS resource set to a specific CSI reporting setting,
  • the reporting behavior and / or report quantity in the time domain for the integrated CSI-RS resource set is a specific component of the integrated CSI-RS resource set. It may be instructed or configured to comply with CSI reporting settings set in association with a CSI-RS resource set.
  • the reporting behavior in the time domain included in the CSI reporting settings is whether CSI reporting is performed periodically, aperiodically or semipermanently.
  • the report quantity included in the CSI report setting may mean content included in the CSI when reporting the CSI.
  • the content included in the CSI may include at least one of RI / PMI / CQI / CRI / RSRP / none.
  • the integrated CSI-RS resource set may be configured as shown in FIG. 17B.
  • a CSI-RS resource group such as a CSI-RS resource set or a CSI resource setting, may be connected to one CSI reporting setting.
  • the base station calculates the CSI contents by considering the CSI-RS resource groups linked together in one CSI reporting setting as one integrated CSI-RS resource set. This terminal may be set or instructed.
  • CSI-RS resource set # 0 and CSI-RS resource set # 1 are CSI reporting setting # 0 and CSI reporting setting, respectively. ) Is independently connected to # 1, and CSI reporting setting # 2 may be configured to be connected together.
  • the CSI content set # 0 and # 1, which are linked to the CSI reporting setting # 2, are considered as one integrated CSI-RS resource set.
  • the highest CRI or K highest CRIs, etc. are considered as one integrated CSI-RS resource set.
  • FIG. 17 (b) it can be seen that CSI-RS resource sets are grouped into an integrated CSI-RS resource set by setting “integrated CRI” in CSI report setting # 2.
  • the terminal may set the same configured reporting behavior for the integrated CSI-RS resource set. This can be recognized automatically by the reporting behavior for.
  • an index / ID of a reception panel / beam / filter, etc. of the terminal corresponding to the integrated CRI reporting is determined. Can be set or instructed together.
  • the CSI reporting setting for the integrated CSI-RS resource set is instructed to be identical to the CSI reporting setting preset for a specific CSI-RS resource set constituting the integrated CSI-RS resource set. Or can be set. In such a case, CSI reporting on the CSI-RS resource set included in the integrated CSI-RS resource set is omitted or excluded, and the CSI-RS resource set is included in the integrated CSI-RS resource set. Only CSI reporting can be performed.
  • an aperiodic CSI-RS resource set in which aperiodic CSI reporting is set and a periodic CSI-RS resource set in which periodic CSI reporting is set are integrated CSI-RS resource sets. resource set), and it is assumed that aperiodic CSI report setting is configured in the CSI report setting of the integrated CSI-RS resource set.
  • the UE may report the CSI (eg, the highest CRI or K highest CRIs) for the integrated CSI-RS resource set to the base station.
  • the UE may report only the CSI (for example, the highest CRI or K highest CRIs) for the periodic CSI-RS resource set to the base station.
  • the above operation may be instructed or set by the base station to the terminal.
  • the CoMP scheduling base station performs Joint Transmission (JT) using a total of M beams in M TRPs or a plurality of TRPs, and NM beams do not directly participate in JT at the present time but are considered as CoMP candidates. Can be.
  • JT Joint Transmission
  • the UE expects an indication or configuration for reporting only CRI / RSRP values for NM CSI-RS resources and reporting RI / PMI / CQI values together with CRI / RSRP values for M CSI-RS resources. Or can assume.
  • the terminal is set to report a set of N ⁇ CRI / RSRP ⁇ s, and is set to report a set of M ( ⁇ N) ⁇ PMI ⁇ or ⁇ RI / PMI ⁇ or ⁇ RI / PMI / CQI ⁇ , M CSI-RS resources to report RI / PMI / CQI when reporting ⁇ PMI ⁇ or ⁇ RI / PMI ⁇ or ⁇ RI / PMI / CQI ⁇ M-best CRIs
  • the base station may not directly instruct the terminal of the index or the ID of these.
  • the UE may select and report CSI-RS resources corresponding to M best CRIs among N CSI-RS resources.
  • the base station may perform JT with M TRP / beams, N-M TRP / beams can be instructed or set to the terminal to report only the CRI / RSRP information as a CoMP candidate.
  • FIG. 19 illustrates an embodiment of a wireless communication device according to an embodiment of the present invention.
  • the wireless communication device described with reference to FIG. 19 may represent a terminal and / or a base station according to an embodiment of the present invention.
  • the wireless communication device of FIG. 19 is not necessarily limited to a terminal and / or a base station according to the present embodiment, and may be replaced with various devices such as a vehicle communication system or device, a wearable device, a laptop, a smart phone, and the like.
  • the apparatus includes a base station, a network node, a transmission terminal, a reception terminal, a wireless device, a wireless communication device, a vehicle, a vehicle equipped with an autonomous driving function, an unmanned aerial vehicle (UAV), and artificial intelligence (AI).
  • UAV unmanned aerial vehicle
  • AI artificial intelligence
  • a drone may be a vehicle in which humans fly by radio control signals.
  • the MTC device and the IoT device are devices that do not require human intervention or manipulation, and may be smart meters, bending machines, thermometers, smart bulbs, door locks, various sensors, and the like.
  • a medical device is a device used for the purpose of inspecting, replacing, or modifying a device, structure, or function used for diagnosing, treating, alleviating, treating, or preventing a disease.
  • the security device is a device installed to prevent a risk that may occur and maintain safety, and may be a camera, a CCTV, a black box, or the like.
  • the fintech device is a device that can provide financial services such as mobile payment, and may be a payment device or a point of sales (POS).
  • the climate / environmental device may mean a device for monitoring and predicting the climate / environment.
  • the transmitting terminal and the receiving terminal are mobile phones, smart phones, laptop computers, digital broadcasting terminals, personal digital assistants, portable multimedia players, navigation, slate PCs. , Tablet PCs, ultrabooks, wearable devices (eg, smartwatches, glass glasses, head mounted displays), foldables foldable) devices and the like.
  • the HMD is a display device of a head type, and may be used to implement VR or AR.
  • a terminal and / or a base station may include at least one processor 10, a transceiver 35, such as a digital signal processor (DSP) or a microprocessor, Power management module 5, antenna 40, battery 55, display 15, keypad 20, memory 30, subscriber identity module (SIM) card 25, speaker 45 and microphone ( 50) and the like.
  • the terminal and / or base station may include a single antenna or multiple antennas.
  • the transceiver 35 may also be referred to as an RF module.
  • the processor 10 may be configured to implement the functions, procedures, and / or methods described in FIGS. 1-18. In at least some of the embodiments described in FIGS. 1-18, the processor 10 may implement one or more protocols, such as layers of a radio interface protocol (eg, functional layers).
  • layers of a radio interface protocol eg, functional layers
  • the memory 30 is connected to the processor 10 and stores information related to the operation of the processor 10.
  • the memory 30 may be located inside or outside the processor 10 and may be connected to the processor through various technologies such as wired or wireless communication.
  • the user may enter various types of information (eg, indication information such as phone number) by pressing a button on the keypad 20 or by various techniques such as voice activation using the microphone 50.
  • the processor 10 performs appropriate functions such as receiving and / or processing the user's information and dialing the telephone number.
  • the processor 10 may receive and process GPS information from a GPS chip to obtain location information of a terminal and / or a base station such as a vehicle navigation and a map service, or perform a function related to the location information.
  • the processor 10 may display these various types of information and data on the display 15 for the user's reference and convenience.
  • the transceiver 35 is connected to the processor 10 to transmit and / or receive a radio signal such as a radio frequency (RF) signal.
  • the processor 10 may control the transceiver 35 to initiate communication and transmit a radio signal including various types of information or data such as voice communication data.
  • Transceiver 35 may include a receiver for receiving wireless signals and a transmitter for transmitting.
  • Antenna 40 facilitates the transmission and reception of wireless signals.
  • the transceiver 35 may forward and convert the signal to a baseband frequency for processing by the processor 10.
  • the processed signal may be processed according to various techniques, such as being converted into audible or readable information, and such a signal may be output through the speaker 45.
  • the senor may also be connected to the processor 10.
  • the sensor may include one or more sensing devices configured to detect various types of information including speed, acceleration, light, vibration, and the like.
  • the processor 10 receives and processes sensor information obtained from the sensor such as proximity, position, and image, thereby performing various functions such as collision avoidance and autonomous driving.
  • a camera and a USB port may be additionally included in the terminal and / or the base station.
  • a camera may be further connected to the processor 10, and such a camera may be used for various services such as autonomous driving, vehicle safety service, and the like.
  • FIG. 19 is only an embodiment of devices configuring a terminal and / or a base station, but is not limited thereto.
  • some components such as keypad 20, Global Positioning System (GPS) chip, sensor, speaker 45 and / or microphone 50 may be excluded for terminal and / or base station implementation in some embodiments. It may be.
  • GPS Global Positioning System
  • the operation of the wireless communication apparatus illustrated in FIG. 19 is a terminal according to an embodiment of the present disclosure.
  • the processor 10 may include a CSI-RS resource group and a plurality of CSI-RS resources corresponding to the CSI-RS resource set and / or the CSI-RS resource setting.
  • An integrated CSI-RS resource set may be configured by regrouping groups. In this case, a specific configuration method for the CSI-RS resource group and the integrated CSI-RS resource set may be based on the first embodiment described above.
  • the processor 10 may configure CSI reporting settings associated with the CSI-RS resource group and CSI reporting settings associated with an integrated CSI-RS resource set.
  • the method of setting the CSI reporting settings associated with each of the CSI-RS resource group and the integrated CSI-RS resource set may be based on the second embodiment.
  • the processor 10 controls the transceiver 35 to receive the CSI-RS based on the configuration of the CSI-RS resource group and the configuration of the integrated CSI-RS resource set, and the CSI
  • the transceiver 35 may be controlled to report CSI based on the CSI reporting settings associated with each of the -RS resource group and the integrated CSI-RS resource set.
  • the method for reporting CSI and the reported CSI content based on the CSI reporting settings associated with each of the CSI-RS resource group and the integrated CSI-RS resource set may be based on the second embodiment described above.
  • the processor 10 configures a CSI-RS resource group in a terminal.
  • the transceiver 35 may be controlled to transmit information for configuring information and information for configuring an integrated CSI-RS resource set.
  • the information for configuring the CSI-RS resource group and the information for configuring the integrated CSI-RS resource set may be determined based on the first embodiment described above.
  • the processor 10 may control the transceiver 35 to transmit information on CSI reporting settings associated with the CSI-RS resource group and information on CSI reporting settings associated with the integrated CSI-RS resource set to the UE. Can be.
  • the information on the CSI reporting setting associated with the CSI-RS resource group and the information about the CSI reporting setting associated with the integrated CSI-RS resource set may be determined based on the second embodiment.
  • the processor 10 controls the transceiver 35 to transmit the CSI-RS corresponding to the CSI-RS resource group and the integrated CSI-RS resource set to the terminal, and the CSI for the CSI-RS resource group measured from the terminal. And control the transceiver 35 to receive CSI for the integrated CSI-RS resource set. Meanwhile, the method for receiving a reported CSI and the reported CSI content based on the CSI reporting settings associated with each of the CSI-RS resource group and the integrated CSI-RS resource set may be based on the second embodiment.
  • FIG 20 illustrates an AI device 100 that may implement embodiments of the present invention.
  • the AI device 100 is a TV, a projector, a mobile phone, a smartphone, a desktop computer, a notebook, a digital broadcasting terminal, a personal digital assistant (PDA), a portable multimedia player (PMP), a navigation device, a tablet PC, a wearable device, and a set-top box (STB). ), A DMB receiver, a radio, a washing machine, a refrigerator, a desktop computer, a digital signage, a robot, a vehicle, and the like, or a fixed device or a mobile device.
  • PDA personal digital assistant
  • PMP portable multimedia player
  • STB set-top box
  • the terminal 100 uses the communication unit 110, the input unit 120, the running processor 130, the sensing unit 140, the output unit 150, the memory 170, the processor 180, and the like. It may include.
  • the communicator 110 may transmit / receive data to / from external devices such as the other AI devices 100a to 100e or the AI server 200 using wired or wireless communication technology.
  • the communicator 110 may transmit / receive sensor information, a user input, a learning model, a control signal, and the like with external devices.
  • the communication technology used by the communication unit 110 includes Global System for Mobile communication (GSM), Code Division Multi Access (CDMA), Long Term Evolution (LTE), 5G, Wireless LAN (WLAN), and Wireless-Fidelity (Wi-Fi). ), Bluetooth (Bluetooth®), Radio Frequency Identification (RFID), Infrared Data Association (IrDA), ZigBee, Near Field Communication (NFC), and the like.
  • GSM Global System for Mobile communication
  • CDMA Code Division Multi Access
  • LTE Long Term Evolution
  • 5G Fifth Generation
  • Wi-Fi Wireless-Fidelity
  • Bluetooth Bluetooth
  • RFID Radio Frequency Identification
  • IrDA Infrared Data Association
  • ZigBee ZigBee
  • NFC Near Field Communication
  • the input unit 120 may acquire various types of data.
  • the input unit 120 may include a camera for inputting an image signal, a microphone for receiving an audio signal, a user input unit for receiving information from a user, and the like.
  • a signal obtained from the camera or microphone may be referred to as sensing data or sensor information by treating the camera or microphone as a sensor.
  • the input unit 120 may acquire input data to be used when acquiring an output using training data and a training model for model training.
  • the input unit 120 may obtain raw input data, and in this case, the processor 180 or the running processor 130 may extract input feature points as preprocessing on the input data.
  • the learning processor 130 may train a model composed of artificial neural networks using the training data.
  • the learned artificial neural network may be referred to as a learning model.
  • the learning model may be used to infer result values for new input data other than the training data, and the inferred values may be used as a basis for judgment to perform an operation.
  • the running processor 130 may perform AI processing together with the running processor 240 of the AI server 200.
  • the running processor 130 may include a memory integrated with or implemented in the AI device 100.
  • the running processor 130 may be implemented using the memory 170, an external memory directly coupled to the AI device 100, or a memory held in the external device.
  • the sensing unit 140 may acquire at least one of internal information of the AI device 100, surrounding environment information of the AI device 100, and user information using various sensors.
  • the sensors included in the sensing unit 140 include a proximity sensor, an illumination sensor, an acceleration sensor, a magnetic sensor, a gyro sensor, an inertial sensor, an RGB sensor, an IR sensor, a fingerprint sensor, an ultrasonic sensor, an optical sensor, a microphone, and a li. , Radar and so on.
  • the output unit 150 may generate an output related to visual, auditory, or tactile.
  • the output unit 150 may include a display unit for outputting visual information, a speaker for outputting auditory information, and a haptic module for outputting tactile information.
  • the memory 170 may store data supporting various functions of the AI device 100.
  • the memory 170 may store input data, training data, training model, training history, and the like acquired by the input unit 120.
  • the processor 180 may determine at least one executable operation of the AI device 100 based on the information determined or generated using the data analysis algorithm or the machine learning algorithm. In addition, the processor 180 may control the components of the AI device 100 to perform a determined operation.
  • the processor 180 may request, search for, receive, or utilize data of the running processor 130 or the memory 170, and may perform an operation predicted or determined to be preferable among the at least one executable operation.
  • the components of the AI device 100 may be controlled to execute.
  • the processor 180 may generate a control signal for controlling the corresponding external device and transmit the generated control signal to the corresponding external device.
  • the processor 180 may obtain intention information about the user input, and determine the user's requirements based on the obtained intention information.
  • the processor 180 uses at least one of a speech to text (STT) engine for converting a voice input into a string or a natural language processing (NLP) engine for obtaining intention information of a natural language. Intent information corresponding to the input can be obtained.
  • STT speech to text
  • NLP natural language processing
  • At least one or more of the STT engine or the NLP engine may be configured as an artificial neural network, at least partly learned according to a machine learning algorithm. At least one of the STT engine or the NLP engine may be learned by the running processor 130, learned by the running processor 240 of the AI server 200, or may be learned by distributed processing thereof. It may be.
  • the processor 180 collects history information including operation contents of the AI device 100 or feedback of a user about the operation, and stores the information in the memory 170 or the running processor 130, or the AI server 200. Can transmit to external device. The collected historical information can be used to update the learning model.
  • the processor 180 may control at least some of the components of the AI device 100 to drive an application program stored in the memory 170. In addition, the processor 180 may operate by combining two or more of the components included in the AI device 100 to drive the application program.
  • 21 shows an AI server 200 that can implement embodiments of the present invention.
  • the AI server 200 may refer to an apparatus for learning an artificial neural network using a machine learning algorithm or using an learned artificial neural network.
  • the AI server 200 may be composed of a plurality of servers to perform distributed processing, or may be defined as a 5G network.
  • the AI server 200 may be included as a part of the AI device 100 to perform at least some of the AI processing together.
  • the AI server 200 may include a communication unit 210, a memory 230, a running processor 240, a processor 260, and the like.
  • the communication unit 210 may transmit / receive data with an external device such as the AI device 100.
  • the memory 230 may include a model storage unit 231.
  • the model storage unit 231 may store a trained model or a trained model (or artificial neural network 231a) through the running processor 240.
  • the running processor 240 may train the artificial neural network 231a using the training data.
  • the learning model may be used while mounted in the AI server 200 of the artificial neural network, or may be mounted and used in an external device such as the AI device 100.
  • the learning model can be implemented in hardware, software or a combination of hardware and software. When some or all of the learning model is implemented in software, one or more instructions constituting the learning model may be stored in the memory 230.
  • the processor 260 may infer a result value with respect to the new input data using the learning model, and generate a response or control command based on the inferred result value.
  • FIG 22 shows an AI system 1 according to which embodiments of the present invention can be implemented.
  • the AI system 1 may include at least one of an AI server 200, a robot 100a, an autonomous vehicle 100b, an XR device 100c, a smartphone 100d, or a home appliance 100e.
  • This cloud network 10 is connected.
  • the robot 100a to which the AI technology is applied, the autonomous vehicle 100b, the XR device 100c, the smartphone 100d or the home appliance 100e may be referred to as the AI devices 100a to 100e.
  • the cloud network 10 may refer to a network that forms part of the cloud computing infrastructure or exists in the cloud computing infrastructure.
  • the cloud network 10 may be configured using a 3G network, 4G or Long Term Evolution (LTE) network or a 5G network.
  • LTE Long Term Evolution
  • the devices 100a to 100e and 200 constituting the AI system 1 may be connected to each other through the cloud network 10.
  • the devices 100a to 100e and 200 may communicate with each other through the base station, but may communicate with each other directly without passing through the base station.
  • the AI server 200 may include a server that performs AI processing and a server that performs operations on big data.
  • the AI server 200 includes at least one or more of the AI devices constituting the AI system 1, such as a robot 100a, an autonomous vehicle 100b, an XR device 100c, a smartphone 100d, or a home appliance 100e. Connected via the cloud network 10, the AI processing of the connected AI devices 100a to 100e may help at least a part.
  • the AI devices constituting the AI system 1 such as a robot 100a, an autonomous vehicle 100b, an XR device 100c, a smartphone 100d, or a home appliance 100e.
  • the AI processing of the connected AI devices 100a to 100e may help at least a part.
  • the AI server 200 may train the artificial neural network according to the machine learning algorithm on behalf of the AI devices 100a to 100e and directly store the learning model or transmit the training model to the AI devices 100a to 100e.
  • the AI server 200 receives input data from the AI devices 100a to 100e, infers a result value with respect to the received input data using a learning model, and generates a response or control command based on the inferred result value. Can be generated and transmitted to the AI device (100a to 100e).
  • the AI devices 100a to 100e may infer a result value from input data using a direct learning model and generate a response or control command based on the inferred result value.
  • the AI devices 100a to 100e to which the above-described technology is applied will be described.
  • the AI devices 100a to 100e illustrated in FIG. 22 may be viewed as specific embodiments of the AI device 100 illustrated in FIG. 20.
  • the robot 100a may be applied to an AI technology, and may be implemented as a guide robot, a transport robot, a cleaning robot, a wearable robot, an entertainment robot, a pet robot, an unmanned flying robot, or the like.
  • the robot 100a may include a robot control module for controlling an operation, and the robot control module may refer to a software module or a chip implemented in hardware.
  • the robot 100a acquires state information of the robot 100a by using sensor information obtained from various kinds of sensors, detects (recognizes) the surrounding environment and an object, generates map data, moves paths and travels. You can decide on a plan, determine a response to a user interaction, or determine an action.
  • the robot 100a may use sensor information obtained from at least one sensor among a rider, a radar, and a camera to determine a movement route and a travel plan.
  • the robot 100a may perform the above operations by using a learning model composed of at least one artificial neural network.
  • the robot 100a may recognize the surrounding environment and the object using the learning model, and determine the operation using the recognized surrounding environment information or the object information.
  • the learning model may be directly learned by the robot 100a or may be learned by an external device such as the AI server 200.
  • the robot 100a may perform an operation by generating a result using a direct learning model, but transmits sensor information to an external device such as the AI server 200 and receives the result generated accordingly to perform an operation. You may.
  • the robot 100a determines a movement route and a travel plan by using at least one of map data, object information detected from sensor information, or object information obtained from an external device, and controls the driving unit to determine the movement path and the travel plan. Accordingly, the robot 100a may be driven.
  • the map data may include object identification information for various objects arranged in a space in which the robot 100a moves.
  • the map data may include object identification information about fixed objects such as walls and doors and movable objects such as flower pots and desks.
  • the object identification information may include a name, type, distance, location, and the like.
  • the robot 100a may control the driving unit based on the control / interaction of the user, thereby performing an operation or driving.
  • the robot 100a may acquire the intention information of the interaction according to the user's motion or voice utterance, and determine the response based on the obtained intention information to perform the operation.
  • the autonomous vehicle 100b may be implemented by an AI technology and implemented as a mobile robot, a vehicle, an unmanned aerial vehicle, or the like.
  • the autonomous vehicle 100b may include an autonomous driving control module for controlling the autonomous driving function, and the autonomous driving control module may refer to a software module or a chip implemented in hardware.
  • the autonomous driving control module may be included inside as a configuration of the autonomous driving vehicle 100b, but may be configured as a separate hardware and connected to the outside of the autonomous driving vehicle 100b.
  • the autonomous vehicle 100b obtains state information of the autonomous vehicle 100b by using sensor information obtained from various types of sensors, detects (recognizes) an environment and an object, generates map data, A travel route and a travel plan can be determined, or an action can be determined.
  • the autonomous vehicle 100b may use sensor information acquired from at least one sensor among a lidar, a radar, and a camera, similarly to the robot 100a, to determine a movement route and a travel plan.
  • the autonomous vehicle 100b may receive or recognize sensor information from external devices or receive information directly recognized from external devices. .
  • the autonomous vehicle 100b may perform the above operations by using a learning model composed of at least one artificial neural network.
  • the autonomous vehicle 100b may recognize a surrounding environment and an object using a learning model, and determine a driving line using the recognized surrounding environment information or object information.
  • the learning model may be learned directly from the autonomous vehicle 100b or may be learned from an external device such as the AI server 200.
  • the autonomous vehicle 100b may perform an operation by generating a result using a direct learning model, but transmits sensor information to an external device such as the AI server 200 and receives the result generated accordingly. You can also do
  • the autonomous vehicle 100b determines a moving route and a driving plan by using at least one of map data, object information detected from sensor information, or object information obtained from an external device, and controls the driving unit to determine the moving route and the driving plan. According to the plan, the autonomous vehicle 100b can be driven.
  • the map data may include object identification information for various objects arranged in a space (eg, a road) on which the autonomous vehicle 100b travels.
  • the map data may include object identification information about fixed objects such as street lights, rocks, buildings, and movable objects such as vehicles and pedestrians.
  • the object identification information may include a name, type, distance, location, and the like.
  • the autonomous vehicle 100b may perform an operation or drive by controlling the driving unit based on the user's control / interaction.
  • the autonomous vehicle 100b may acquire the intention information of the interaction according to the user's motion or voice utterance, and determine the response based on the obtained intention information to perform the operation.
  • AI technology is applied to the XR device 100c, and a head-mount display (HMD), a head-up display (HUD) provided in a vehicle, a television, a mobile phone, a smartphone, a computer, a wearable device, a home appliance, a digital signage It may be implemented as a vehicle, a fixed robot or a mobile robot.
  • HMD head-mount display
  • HUD head-up display
  • the XR apparatus 100c analyzes three-dimensional point cloud data or image data acquired through various sensors or from an external device to generate location data and attribute data for three-dimensional points, thereby providing information on the surrounding space or reality object. It can obtain and render XR object to output. For example, the XR apparatus 100c may output an XR object including additional information about the recognized object in correspondence with the recognized object.
  • the XR apparatus 100c may perform the above-described operations using a learning model composed of at least one artificial neural network.
  • the XR apparatus 100c may recognize a reality object in 3D point cloud data or image data using a learning model, and may provide information corresponding to the recognized reality object.
  • the learning model may be learned directly from the XR device 100c or learned from an external device such as the AI server 200.
  • the XR apparatus 100c may perform an operation by generating a result using a direct learning model, but transmits sensor information to an external device such as the AI server 200 and receives the result generated accordingly. It can also be done.
  • the robot 100a may be applied to an AI technology and an autonomous driving technology, and may be implemented as a guide robot, a transport robot, a cleaning robot, a wearable robot, an entertainment robot, a pet robot, an unmanned flying robot, or the like.
  • the robot 100a to which the AI technology and the autonomous driving technology are applied may mean a robot itself having an autonomous driving function, a robot 100a interacting with the autonomous vehicle 100b, and the like.
  • the robot 100a having an autonomous driving function may collectively move devices according to a given copper line or determine a copper line by itself without controlling the user.
  • the robot 100a and the autonomous vehicle 100b having the autonomous driving function may use a common sensing method to determine one or more of a movement route or a driving plan.
  • the robot 100a and the autonomous vehicle 100b having the autonomous driving function may determine one or more of the movement route or the driving plan by using information sensed through the lidar, the radar, and the camera.
  • the robot 100a which interacts with the autonomous vehicle 100b, is present separately from the autonomous vehicle 100b and is linked to the autonomous driving function inside or outside the autonomous vehicle 100b, or the autonomous vehicle 100b. ) May perform an operation associated with the user who boarded.
  • the robot 100a interacting with the autonomous vehicle 100b acquires sensor information on behalf of the autonomous vehicle 100b and provides the sensor information to the autonomous vehicle 100b or obtains sensor information, By generating object information and providing the object information to the autonomous vehicle 100b, the autonomous vehicle function of the autonomous vehicle 100b can be controlled or assisted.
  • the robot 100a interacting with the autonomous vehicle 100b may monitor a user in the autonomous vehicle 100b or control a function of the autonomous vehicle 100b through interaction with the user. .
  • the robot 100a may activate the autonomous driving function of the autonomous vehicle 100b or assist control of the driving unit of the autonomous vehicle 100b.
  • the function of the autonomous vehicle 100b controlled by the robot 100a may include not only an autonomous vehicle function but also a function provided by a navigation system or an audio system provided in the autonomous vehicle 100b.
  • the robot 100a interacting with the autonomous vehicle 100b may provide information or assist a function to the autonomous vehicle 100b outside the autonomous vehicle 100b.
  • the robot 100a may provide traffic information including signal information to the autonomous vehicle 100b, such as a smart signal light, or may interact with the autonomous vehicle 100b, such as an automatic electric charger of an electric vehicle. You can also automatically connect an electric charger to the charging port.
  • the robot 100a may be applied to an AI technology and an XR technology, and may be implemented as a guide robot, a transport robot, a cleaning robot, a wearable robot, an entertainment robot, a pet robot, an unmanned flying robot, a drone, or the like.
  • the robot 100a to which the XR technology is applied may mean a robot that is the object of control / interaction in the XR image.
  • the robot 100a may be distinguished from the XR apparatus 100c and interlocked with each other.
  • the robot 100a When the robot 100a that is the object of control / interaction in the XR image acquires sensor information from sensors including a camera, the robot 100a or the XR apparatus 100c generates an XR image based on the sensor information. In addition, the XR apparatus 100c may output the generated XR image. The robot 100a may operate based on a control signal input through the XR apparatus 100c or user interaction.
  • the user may check an XR image corresponding to the viewpoint of the robot 100a that is remotely linked through an external device such as the XR device 100c, and may adjust the autonomous driving path of the robot 100a through interaction. You can control the movement or driving, or check the information of the surrounding objects.
  • the autonomous vehicle 100b may be implemented by an AI technology and an XR technology, such as a mobile robot, a vehicle, an unmanned aerial vehicle, and the like.
  • the autonomous vehicle 100b to which the XR technology is applied may mean an autonomous vehicle having a means for providing an XR image, or an autonomous vehicle that is the object of control / interaction in the XR image.
  • the autonomous vehicle 100b, which is the object of control / interaction in the XR image is distinguished from the XR apparatus 100c and may be linked with each other.
  • the autonomous vehicle 100b having means for providing an XR image may acquire sensor information from sensors including a camera and output an XR image generated based on the obtained sensor information.
  • the autonomous vehicle 100b may provide a passenger with an XR object corresponding to a real object or an object in a screen by outputting an XR image with a HUD.
  • the XR object when the XR object is output to the HUD, at least a part of the XR object may be output to overlap the actual object to which the occupant's eyes are directed.
  • the XR object when the XR object is output on the display provided inside the autonomous vehicle 100b, at least a portion of the XR object may be output to overlap the object in the screen.
  • the autonomous vehicle 100b may output XR objects corresponding to objects such as a road, another vehicle, a traffic light, a traffic sign, a motorcycle, a pedestrian, a building, and the like.
  • the autonomous vehicle 100b that is the object of control / interaction in the XR image acquires sensor information from sensors including a camera
  • the autonomous vehicle 100b or the XR apparatus 100c may be based on the sensor information.
  • the XR image may be generated, and the XR apparatus 100c may output the generated XR image.
  • the autonomous vehicle 100b may operate based on a user's interaction or a control signal input through an external device such as the XR apparatus 100c.
  • Certain operations described in this document as being performed by a base station may be performed by an upper node in some cases. That is, it is apparent that various operations performed for communication with the terminal in a network including a plurality of network nodes including a base station may be performed by the base station or other network nodes other than the base station.
  • a base station may be replaced by terms such as a fixed station, a Node B, an eNode B (eNB), an access point, and the like.
  • Embodiments according to the present invention may be implemented by various means, for example, hardware, firmware, software, or a combination thereof.
  • an embodiment of the present invention may include one or more application specific integrated circuits (ASICs), digital signal processors (DSPs), digital signal processing devices (DSPDs), programmable logic devices (PLDs), FPGAs ( field programmable gate arrays), processors, controllers, microcontrollers, microprocessors, and the like.
  • ASICs application specific integrated circuits
  • DSPs digital signal processors
  • DSPDs digital signal processing devices
  • PLDs programmable logic devices
  • FPGAs field programmable gate arrays
  • processors controllers, microcontrollers, microprocessors, and the like.
  • an embodiment of the present invention may be implemented in the form of a module, procedure, function, etc. that performs the functions or operations described above.
  • the software code may be stored in a memory unit and driven by a processor.
  • the memory unit may be located inside or outside the processor, and may exchange data with the processor by various known means.

Landscapes

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Abstract

본 발명은 무선 통신 시스템에서 단말이 채널 상태 정보(Channel State Information)을 보고하는 방법을 개시한다. 특히, 상기 방법은, 복수의 CSI-RS (Channel State Information-Reference Signal)자원 그룹들을 포함하는 통합 CSI-RS 자원 집합(Integrated CSI-RS resource set)에 관련된 정보를 수신하고, 상기 통합 CSI-RS 자원 집합에 연관된 CSI 보고 셋팅(Reporting Setting)에 관련된 정보를 수신하고, 상기 CSI 보고 셋팅을 기반으로 상기 통합 CSI-RS 자원 집합에 대한 CSI를 보고하는 것을 특징으로 하고, 상기 복수의 CSI-RS 자원 그룹들 각각은, 복수의 CSI-RS 자원들을 포함할 수 있다.

Description

채널 상태 정보를 보고하는 방법 및 이를 위한 장치
본 발명은 채널 상태 정보를 보고하는 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 하나 이상의 CSI-RS 자원을 포함하는 CSI-RS 그룹 및 상기 CSI-RS 그룹들을 다시 그룹핑한 통합 CSI-RS 자원 집합(Integrated CSI-RS resource set) 각각에 CSI 보고 셋팅(channel state information report setting)을 설정하여, CSI-RS 그룹 및 통합 CSI-RS 자원 집합 각각에 대한 CSI를 보고 하는 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다.
시대의 흐름에 따라 더욱 많은 통신 기기들이 더욱 큰 통신 트래픽을 요구하게 되면서, 기존 LTE 시스템보다 향상된 무선 광대역 통신인 차세대 5G 시스템이 요구되고 있다. NewRAT이라고 명칭되는, 이러한 차세대 5G 시스템에서는 Enhanced Mobile BroadBand (eMBB)/ Ultra-reliability and low-latency communication (URLLC)/Massive Machine-Type Communications (mMTC) 등으로 통신 시나리오가 구분된다.
여기서, eMBB는 High Spectrum Efficiency, High User Experienced Data Rate, High Peak Data Rate 등의 특성을 갖는 차세대 이동통신 시나리오이고, URLLC는 Ultra Reliable, Ultra Low Latency, Ultra High Availability 등의 특성을 갖는 차세대 이동통신 시나리오이며 (e.g., V2X, Emergency Service, Remote Control), mMTC는 Low Cost, Low Energy, Short Packet, Massive Connectivity 특성을 갖는 차세대 이동통신 시나리오이다. (e.g., IoT).
본 발명은 채널 상태 정보를 보고하는 방법 및 이를 위한 장치를 제공하고자 한다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 실시 예에 따른 무선 통신 시스템에서 단말이 채널 상태 정보(Channel State Information)을 보고하는 방법에 있어서, 복수의 CSI-RS (Channel State Information-Reference Signal) 자원 그룹들을 포함하는 통합 CSI-RS 자원 집합(Integrated CSI-RS resource set)에 관련된 정보를 수신하고, 상기 통합 CSI-RS 자원 집합에 연관된 CSI 보고 셋팅(Reporting Setting)에 관련된 정보를 수신하고, 상기 CSI 보고 셋팅을 기반으로 상기 통합 CSI-RS 자원 집합에 대한 CSI를 보고하는 것을 특징으로 하고, 상기 복수의 CSI-RS 자원 그룹들 각각은, 복수의 CSI-RS 자원들을 포함할 수 있다.
이 때, 상기 복수의 CSI-RS 자원 그룹들은 적어도 하나 이상의 CSI-RS 보고 셋팅에 각각 연관되며, 상기 복수의 CSI-RS 자원 그룹들을 위한 CSI는 복수의 CSI-RS 자원 그룹들 각각에 연관된 CSI-RS 보고 셋팅을 기반으로 보고될 수 있다.
또한, 상기 복수의 CSI-RS 자원 그룹들 각각은 서로 상이한 기지국에 관련될 수 있다.
또한, 상기 복수의 CSI-RS 자원 그룹들 중, CoMP (Coordinated Multiple Point) 전송이 스케줄링되지 않은 기지국에 관련된 CSI-RS 자원 그룹들은, CRI(CSI-RS resource indicator) 값 및 RSRP (Reference Signal Received Power) 값을 측정하는데 사용될 수 있다.
또한, 상기 복수의 CSI-RS 자원 그룹들 중, CoMP 전송이 스케줄링된 기지국에 관련된 CSI-RS 자원 그룹들은, CRI 값, RSRP 값 및 PMI (Precoding Matrix Indicator)를 결정하는데 사용될 수 있다.
또한, 동일한 CSI 보고 셋팅에 연관된 CSI-RS 자원 그룹들은, 하나의 통합 CSI-RS 자원 집합을 구성할 수 있다.
또한, 상기 단말은, 상기 단말 이외의 단말, 네트워크, 기지국 및 자율 주행 차량 중 적어도 하나와 통신 가능할 수 있다.
본 발명에 따른 무선 통신 시스템에서 채널 상태 정보(Channel State Information)을 보고하기 위한 장치에 있어서, 적어도 하나의 프로세서; 및 상기 적어도 하나의 프로세서에 동작 가능하도록 연결되고, 실행될 경우 상기 적어도 하나의 프로세서가 특정 동작을 수행하도록 하는 명령들(instructions)을 저장하는 적어도 하나의 메모리;를 포함하고, 상기 특정 동작은, 복수의 CSI-RS (Channel State Information-Reference Signal) 자원 그룹들을 포함하는 통합 CSI-RS 자원 집합(Integrated CSI-RS resource set)에 관련된 정보를 수신하고, 상기 통합 CSI-RS 자원 집합에 연관된 CSI 보고 셋팅(Reporting Setting)에 관련된 정보를 수신하고, 상기 CSI 보고 셋팅을 기반으로 상기 통합 CSI-RS 자원 집합에 대한 CSI를 보고하는 것을 특징으로 하고, 상기 복수의 CSI-RS 자원 그룹들 각각은, 복수의 CSI-RS 자원들을 포함할 수 있다,.
이 때, 상기 복수의 CSI-RS 자원 그룹들은 적어도 하나 이상의 CSI-RS 보고 셋팅에 각각 연관되며, 상기 복수의 CSI-RS 자원 그룹들을 위한 CSI는 복수의 CSI-RS 자원 그룹들 각각에 연관된 CSI-RS 보고 셋팅을 기반으로 보고될 수 있다.
또한, 상기 복수의 CSI-RS 자원 그룹들 각각은 서로 상이한 기지국에 관련될 수 있다.
또한, 상기 복수의 CSI-RS 자원 그룹들 중, CoMP (Coordinated Multiple Point) 전송이 스케줄링되지 않은 기지국에 관련된 CSI-RS 자원 그룹들은, CRI(CSI-RS resource indicator) 값 및 RSRP (Reference Signal Received Power) 값을 측정하는데 사용될 수 있다.
또한, 상기 복수의 CSI-RS 자원 그룹들 중, CoMP 전송이 스케줄링된 기지국에 관련된 CSI-RS 자원 그룹들은, CRI 값, RSRP 값 및 PMI (Precoding Matrix Indicator)를 결정하는데 사용될 수 있다.
또한, 동일한 CSI 보고 셋팅에 연관된 CSI-RS 자원 그룹들은, 하나의 통합 CSI-RS 자원 집합을 구성할 수 있다.
또한, 상기 장치는, 단말, 네트워크, 기지국 및 상기 장치 이외의 자율 주행 차량 중 적어도 하나와 통신 가능할 수 있다.
본 발명에 따른 무선 통신 시스템에서 채널 상태 정보(Channel State Information)을 보고하기 위한 단말에 있어서, 적어도 하나의 트랜시버; 적어도 하나의 프로세서; 및 상기 적어도 하나의 프로세서에 동작 가능하도록 연결되고, 실행될 경우 상기 적어도 하나의 프로세서가 특정 동작을 수행하도록 하는 명령들(instructions)을 저장하는 적어도 하나의 메모리;를 포함하고, 상기 특정 동작은, 상기 적어도 하나의 트랜시버를 통해, 복수의 CSI-RS (Channel State Information-Reference Signal) 자원 그룹들을 포함하는 통합 CSI-RS 자원 집합(Integrated CSI-RS resource set)에 관련된 정보를 수신하고, 상기 적어도 하나의 트랜시버를 통해, 상기 통합 CSI-RS 자원 집합에 연관된 CSI 보고 셋팅(Reporting Setting)에 관련된 정보를 수신하고, 상기 적어도 하나의 트랜시버를 통해, 상기 CSI 보고 셋팅을 기반으로 상기 통합 CSI-RS 자원 집합에 대한 CSI를 보고하는 것을 특징으로 하고, 상기 복수의 CSI-RS 자원 그룹들 각각은, 복수의 CSI-RS 자원들을 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 다양한 이기종(heterogeneous) 네트워크가 운영되는 상황에서도 효율적으로 CoMP (Coordinated Multiple Point)기법을 수행할 수 있다.
본 발명에서 얻을 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.
도 1은 3GPP 무선 접속망 규격을 기반으로 한 단말과 E-UTRAN 사이의 무선 인터페이스 프로토콜(Radio Interface Protocol)의 제어평면(Control Plane) 및 사용자평면(User Plane) 구조를 나타내는 도면.
도 2는 3GPP 시스템에 이용되는 물리 채널들 및 이들을 이용한 일반적인 신호 송신 방법을 설명하기 위한 도면.
도 3 내지 도 5은 NR 시스템에서 사용되는 무선 프레임 및 슬롯의 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 CoMP (Coordinated Multiple Point) 기법을 활용한 하향링크 동작의 예시를 나타내는 도면이다.
도 7은 NR 시스템에서의 아날로그 빔포밍(Analog Beamforming)을 설명하기 위한 도면이다.
도 8 내지 도 12는 NR 시스템에서의 빔 관리(Beam Management)를 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 채널 상태 정보를 보고하는 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 14 내지 도 16은 본 발명의 실시 예에 따른 단말, 기지국 및 네트워크의 동작 구현 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 17 내지 도 18은 본 발명의 실시 예에 따른 CSI-RS 자원 그룹 및 통합 CSI-RS 자원 집합에 CSI 보고 셋팅(report setting)이 연관되어 CSI를 보고하는 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 19는 본 발명의 실시 예를 수행하는 무선 장치의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 20 내지 도 22는 본 발명의 실시 예들을 구현하기 위한 AI (Artificial Intelligence) 시스템 및 장치의 예시를 나타내는 도면이다.
이하에서 첨부된 도면을 참조하여 설명된 본 발명의 실시예들에 의해 본 발명의 구성, 작용 및 다른 특징들이 용이하게 이해될 수 있을 것이다. 이하에서 설명되는 실시예들은 본 발명의 기술적 특징들이 3GPP 시스템에 적용된 예들이다.
본 명세서는 LTE 시스템, LTE-A 시스템 및 NR 시스템을 사용하여 본 발명의 실시예를 설명하지만, 이는 예시로서 본 발명의 실시예는 상기 정의에 해당되는 어떤 통신 시스템에도 적용될 수 있다.
또한, 본 명세서는 기지국의 명칭은 RRH(remote radio head), eNB, TP(transmission point), RP(reception point), 중계기(relay) 등을 포함하는 포괄적인 용어로 사용될 수 있다.
3GPP 기반 통신 표준은 상위 계층으로부터 기원한 정보를 나르는 자원 요소들에 대응하는 하향링크 물리 채널들과, 물리 계층에 의해 사용되나 상위 계층으로부터 기원하는 정보를 나르지 않는 자원 요소들에 대응하는 하향링크 물리 신호들을 정의된다. 예를 들어, 물리 하향링크 공유 채널(physical downlink shared channel, PDSCH), 물리 브로드캐스트 채널(physical broadcast channel, PBCH), 물리 멀티캐스트 채널(physical multicast channel, PMCH), 물리 제어 포맷 지시자 채널(physical control format indicator channel, PCFICH), 물리 하향링크 제어 채널(physical downlink control channel, PDCCH) 및 물리 하이브리드 ARQ 지시자 채널(physical hybrid ARQ indicator channel, PHICH)들이 하향링크 물리 채널들로서 정의되어 있으며, 참조 신호와 동기 신호가 하향링크 물리 신호들로서 정의되어 있다. 파일럿(pilot)이라고도 지칭되는 참조 신호(reference signal, RS)는 gNB와 UE가 서로 알고 있는 기정의된 특별한 파형의 신호를 의미하는데, 예를 들어, 셀 특정적 RS(cell specific RS), UE-특정적 RS(UE-specific RS, UE-RS), 포지셔닝 RS(positioning RS, PRS) 및 채널 상태 정보 RS(channel state information RS, CSI-RS)가 하향링크 참조 신호로서 정의된다. 3GPP LTE/LTE-A 표준은 상위 계층으로부터 기원한 정보를 나르는 자원 요소들에 대응하는 상향링크 물리 채널들과, 물리 계층에 의해 사용되나 상위 계층으로부터 기원하는 정보를 나르지 않는 자원 요소들에 대응하는 상향링크 물리 신호들을 정의하고 있다. 예를 들어, 물리 상향링크 공유 채널(physical uplink shared channel, PUSCH), 물리 상향링크 제어 채널(physical uplink control channel, PUCCH), 물리 임의 접속 채널(physical random access channel, PRACH)가 상향링크 물리 채널로서 정의되며, 상향링크 제어/데이터 신호를 위한 복조 참조 신호(demodulation reference signal, DMRS)와 상향링크 채널 측정에 사용되는 사운딩 참조 신호(sounding reference signal, SRS)가 정의된다.
본 발명에서 PDCCH(Physical Downlink Control CHannel)/PCFICH(Physical Control Format Indicator CHannel)/PHICH((Physical Hybrid automatic retransmit request Indicator CHannel)/PDSCH(Physical Downlink Shared CHannel)은 각각 DCI(Downlink Control Information)/CFI(Control Format Indicator)/하향링크 ACK/NACK(ACKnowlegement/Negative ACK)/하향링크 데이터를 나르는 시간-주파수 자원의 집합 혹은 자원요소의 집합을 의미한다. 또한, PUCCH(Physical Uplink Control CHannel)/PUSCH(Physical Uplink Shared CHannel)/PRACH(Physical Random Access CHannel)는 각각 UCI(Uplink Control Information)/상향링크 데이터/랜덤 엑세스 신호를 나르는 시간-주파수 자원의 집합 혹은 자원요소의 집합을 의미한다. 본 발명에서는, 특히, PDCCH/PCFICH/PHICH/PDSCH/PUCCH/PUSCH/PRACH에 할당되거나 이에 속한 시간-주파수 자원 혹은 자원요소(Resource Element, RE)를 각각 PDCCH/PCFICH/PHICH/PDSCH/PUCCH/PUSCH/PRACH RE 또는 PDCCH/PCFICH/PHICH/PDSCH/PUCCH/PUSCH/PRACH 자원이라고 칭한다. 이하에서 사용자기기가 PUCCH/PUSCH/PRACH를 전송한다는 표현은, 각각, PUSCH/PUCCH/PRACH 상에서 혹은 통해서 상향링크 제어정보/상향링크 데이터/랜덤 엑세스 신호를 전송한다는 것과 동일한 의미로 사용된다. 또한, gNB가 PDCCH/PCFICH/PHICH/PDSCH를 전송한다는 표현은, 각각, PDCCH/PCFICH/PHICH/PDSCH 상에서 혹은 통해서 하향링크 데이터/제어정보를 전송한다는 것과 동일한 의미로 사용된다.
이하에서는 CRS/DMRS/CSI-RS/SRS/UE-RS가 할당된 혹은 설정(Configuration)된(configured) OFDM 심볼/부반송파/RE를 CRS/DMRS/CSI-RS/SRS/UE-RS 심볼/반송파/부반송파/RE라고 칭한다. 예를 들어, 트랙킹 RS(tracking RS, TRS)가 할당된 혹은 설정(Configuration)된 OFDM 심볼은 TRS 심볼이라고 칭하며, TRS가 할당된 혹은 설정(Configuration)된 부반송파는 TRS 부반송파라 칭하며, TRS가 할당된 혹은 설정(Configuration)된 RE 는 TRS RE라고 칭한다. 또한, TRS 전송을 위해 설정(Configuration)된(configured) 서브프레임을 TRS 서브프레임이라 칭한다. 또한 브로드캐스트 신호가 전송되는 서브프레임을 브로드캐스트 서브프레임 혹은 PBCH 서브프레임이라 칭하며, 동기 신호(예를 들어, PSS 및/또는 SSS)가 전송되는 서브프레임을 동기 신호 서브프레임 혹은 PSS/SSS 서브프레임이라고 칭한다. PSS/SSS가 할당된 혹은 설정(Configuration)된(configured) OFDM 심볼/부반송파/RE를 각각 PSS/SSS 심볼/부반송파/RE라 칭한다.
본 발명에서 CRS 포트, UE-RS 포트, CSI-RS 포트, TRS 포트라 함은 각각 CRS를 전송하도록 설정(Configuration)된(configured) 안테나 포트, UE-RS를 전송하도록 설정(Configuration)된 안테나 포트, CSI-RS를 전송하도록 설정(Configuration)된 안테나 포트, TRS를 전송하도록 설정(Configuration)된 안테나 포트를 의미한다. CRS들을 전송하도록 설정(Configuration)된 안테나 포트들은 CRS 포트들에 따라 CRS가 점유하는 RE들의 위치에 의해 상호 구분될 수 있으며, UE-RS들을 전송하도록 설정(Configuration)된(configured) 안테나 포트들은 UE-RS 포트들에 따라 UE-RS가 점유하는 RE들의 위치에 의해 상호 구분될 수 있으며, CSI-RS들을 전송하도록 설정(Configuration)된 안테나 포트들은 CSI-RS 포트들에 따라 CSI-RS가 점유하는 RE들의 위치에 의해 상호 구분될 수 있다. 따라서 CRS/UE-RS/CSI-RS/TRS 포트라는 용어가 일정 자원 영역 내에서 CRS/UE-RS/CSI-RS/TRS가 점유하는 RE들의 패턴을 의미하는 용어로서 사용되기도 한다.
<인공 지능(AI: Artificial Intelligence)>
인공 지능은 인공적인 지능 또는 이를 만들 수 있는 방법론을 연구하는 분야를 의미하며, 머신 러닝(기계 학습, Machine Learning)은 인공 지능 분야에서 다루는 다양한 문제를 정의하고 그것을 해결하는 방법론을 연구하는 분야를 의미한다. 머신 러닝은 어떠한 작업에 대하여 꾸준한 경험을 통해 그 작업에 대한 성능을 높이는 알고리즘으로 정의하기도 한다.
인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network)은 머신 러닝에서 사용되는 모델로써, 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)들로 구성되는, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 의미할 수 있다. 인공 신경망은 다른 레이어의 뉴런들 사이의 연결 패턴, 모델 파라미터를 갱신하는 학습 과정, 출력값을 생성하는 활성화 함수(Activation Function)에 의해 정의될 수 있다.
인공 신경망은 입력층(Input Layer), 출력층(Output Layer), 그리고 선택적으로 하나 이상의 은닉층(Hidden Layer)를 포함할 수 있다. 각 층은 하나 이상의 뉴런을 포함하고, 인공 신경망은 뉴런과 뉴런을 연결하는 시냅스를 포함할 수 있다. 인공 신경망에서 각 뉴런은 시냅스를 통해 입력되는 입력 신호들, 가중치, 편향에 대한 활성 함수의 함숫값을 출력할 수 있다.
모델 파라미터는 학습을 통해 결정되는 파라미터를 의미하며, 시냅스 연결의 가중치와 뉴런의 편향 등이 포함된다. 그리고, 하이퍼파라미터는 머신 러닝 알고리즘에서 학습 전에 설정되어야 하는 파라미터를 의미하며, 학습률(Learning Rate), 반복 횟수, 미니 배치 크기, 초기화 함수 등이 포함된다.
인공 신경망의 학습의 목적은 손실 함수를 최소화하는 모델 파라미터를 결정하는 것으로 볼 수 있다. 손실 함수는 인공 신경망의 학습 과정에서 최적의 모델 파라미터를 결정하기 위한 지표로 이용될 수 있다.
머신 러닝은 학습 방식에 따라 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 분류할 수 있다.
지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블(label)이 주어진 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미하며, 레이블이란 학습 데이터가 인공 신경망에 입력되는 경우 인공 신경망이 추론해 내야 하는 정답(또는 결과 값)을 의미할 수 있다. 비지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블이 주어지지 않는 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미할 수 있다. 강화 학습은 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 각 상태에서 누적 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하도록 학습시키는 학습 방법을 의미할 수 있다.
인공 신경망 중에서 복수의 은닉층을 포함하는 심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)으로 구현되는 머신 러닝을 딥 러닝(심층 학습, Deep Learning)이라 부르기도 하며, 딥 러닝은 머신 러닝의 일부이다. 이하에서, 머신 러닝은 딥 러닝을 포함하는 의미로 사용된다.
<로봇(Robot)>
로봇은 스스로 보유한 능력에 의해 주어진 일을 자동으로 처리하거나 작동하는 기계를 의미할 수 있다. 특히, 환경을 인식하고 스스로 판단하여 동작을 수행하는 기능을 갖는 로봇을 지능형 로봇이라 칭할 수 있다.
로봇은 사용 목적이나 분야에 따라 산업용, 의료용, 가정용, 군사용 등으로 분류할 수 있다.
로봇은 액츄에이터 또는 모터를 포함하는 구동부를 구비하여 로봇 관절을 움직이는 등의 다양한 물리적 동작을 수행할 수 있다. 또한, 이동 가능한 로봇은 구동부에 휠, 브레이크, 프로펠러 등이 포함되어, 구동부를 통해 지상에서 주행하거나 공중에서 비행할 수 있다.
<자율 주행(Self-Driving, Autonomous-Driving)>
자율 주행은 스스로 주행하는 기술을 의미하며, 자율 주행 차량은 사용자의 조작 없이 또는 사용자의 최소한의 조작으로 주행하는 차량(Vehicle)을 의미한다.
예컨대, 자율 주행에는 주행중인 차선을 유지하는 기술, 어댑티브 크루즈 컨트롤과 같이 속도를 자동으로 조절하는 기술, 정해진 경로를 따라 자동으로 주행하는 기술, 목적지가 설정되면 자동으로 경로를 설정하여 주행하는 기술 등이 모두 포함될 수 있다.
차량은 내연 기관만을 구비하는 차량, 내연 기관과 전기 모터를 함께 구비하는 하이브리드 차량, 그리고 전기 모터만을 구비하는 전기 차량을 모두 포괄하며, 자동차뿐만 아니라 기차, 오토바이 등을 포함할 수 있다.
이때, 자율 주행 차량은 자율 주행 기능을 가진 로봇으로 볼 수 있다.
<확장 현실(XR: eXtended Reality)>
확장 현실은 가상 현실(VR: Virtual Reality), 증강 현실(AR: Augmented Reality), 혼합 현실(MR: Mixed Reality)을 총칭한다. VR 기술은 현실 세계의 객체나 배경 등을 CG 영상으로만 제공하고, AR 기술은 실제 사물 영상 위에 가상으로 만들어진 CG 영상을 함께 제공하며, MR 기술은 현실 세계에 가상 객체들을 섞고 결합시켜서 제공하는 컴퓨터 그래픽 기술이다.
MR 기술은 현실 객체와 가상 객체를 함께 보여준다는 점에서 AR 기술과 유사하다. 그러나, AR 기술에서는 가상 객체가 현실 객체를 보완하는 형태로 사용되는 반면, MR 기술에서는 가상 객체와 현실 객체가 동등한 성격으로 사용된다는 점에서 차이점이 있다.
XR 기술은 HMD(Head-Mount Display), HUD(Head-Up Display), 휴대폰, 태블릿 PC, 랩탑, 데스크탑, TV, 디지털 사이니지 등에 적용될 수 있고, XR 기술이 적용된 장치를 XR 장치(XR Device)라 칭할 수 있다.
이제, NR 시스템을 포함한 5G 통신에 대해서 살펴보도록 한다.
5G의 세 가지 주요 요구 사항 영역은 (1) 개선된 모바일 광대역 (Enhanced Mobile Broadband, eMBB) 영역, (2) 다량의 머신 타입 통신 (massive Machine Type Communication, mMTC) 영역 및 (3) 초-신뢰 및 저 지연 통신 (Ultra-reliable and Low Latency Communications, URLLC) 영역을 포함한다.
일부 사용 예(Use Case)는 최적화를 위해 다수의 영역들이 요구될 수 있고, 다른 사용 예는 단지 하나의 핵심 성능 지표 (Key Performance Indicator, KPI)에만 포커싱될 수 있다. 5G는 이러한 다양한 사용 예들을 유연하고 신뢰할 수 있는 방법으로 지원하는 것이다.
eMBB는 기본적인 모바일 인터넷 액세스를 훨씬 능가하게 하며, 풍부한 양방향 작업, 클라우드 또는 증강 현실에서 미디어 및 엔터테인먼트 애플리케이션을 커버한다. 데이터는 5G의 핵심 동력 중 하나이며, 5G 시대에서 처음으로 전용 음성 서비스를 볼 수 없을 수 있다. 5G에서, 음성은 단순히 통신 시스템에 의해 제공되는 데이터 연결을 사용하여 응용 프로그램으로서 처리될 것이 기대된다. 증가된 트래픽 양(volume)을 위한 주요 원인들은 콘텐츠 크기의 증가 및 높은 데이터 전송률을 요구하는 애플리케이션 수의 증가이다. 스트리밍 서비스 (오디오 및 비디오), 대화형 비디오 및 모바일 인터넷 연결은 더 많은 장치가 인터넷에 연결될수록 더 널리 사용될 것이다. 이러한 많은 응용 프로그램들은 사용자에게 실시간 정보 및 알림을 푸쉬하기 위해 항상 켜져 있는 연결성이 필요하다. 클라우드 스토리지 및 애플리케이션은 모바일 통신 플랫폼에서 급속히 증가하고 있으며, 이것은 업무 및 엔터테인먼트 모두에 적용될 수 있다. 그리고, 클라우드 스토리지는 상향링크 데이터 전송률의 성장을 견인하는 특별한 사용 예이다. 5G는 또한 클라우드의 원격 업무에도 사용되며, 촉각 인터페이스가 사용될 때 우수한 사용자 경험을 유지하도록 훨씬 더 낮은 단-대-단(end-to-end) 지연을 요구한다. 엔터테인먼트 예를 들어, 클라우드 게임 및 비디오 스트리밍은 모바일 광대역 능력에 대한 요구를 증가시키는 또 다른 핵심 요소이다. 엔터테인먼트는 기차, 차 및 비행기와 같은 높은 이동성 환경을 포함하는 어떤 곳에서든지 스마트폰 및 태블릿에서 필수적이다. 또 다른 사용 예는 엔터테인먼트를 위한 증강 현실 및 정보 검색이다. 여기서, 증강 현실은 매우 낮은 지연과 순간적인 데이터 양을 필요로 한다.
또한, 가장 많이 예상되는 5G 사용 예 중 하나는 모든 분야에서 임베디드 센서를 원활하게 연결할 수 있는 기능 즉, mMTC에 관한 것이다. 2020년까지 잠재적인 IoT 장치들은 204 억 개에 이를 것으로 예측된다. 산업 IoT는 5G가 스마트 도시, 자산 추적(asset tracking), 스마트 유틸리티, 농업 및 보안 인프라를 가능하게 하는 주요 역할을 수행하는 영역 중 하나이다.
URLLC는 주요 인프라의 원격 제어 및 자체-구동 차량(self-driving vehicle)과 같은 초 신뢰 / 이용 가능한 지연이 적은 링크를 통해 산업을 변화시킬 새로운 서비스를 포함한다. 신뢰성과 지연의 수준은 스마트 그리드 제어, 산업 자동화, 로봇 공학, 드론 제어 및 조정에 필수적이다.
다음으로, NR 시스템을 포함한 5G 통신 시스템에서의 다수의 사용 예들에 대해 보다 구체적으로 살펴본다.
5G는 초당 수백 메가 비트에서 초당 기가 비트로 평가되는 스트림을 제공하는 수단으로 FTTH (fiber-to-the-home) 및 케이블 기반 광대역 (또는 DOCSIS)을 보완할 수 있다. 이러한 빠른 속도는 가상 현실과 증강 현실뿐 아니라 4K 이상(6K, 8K 및 그 이상)의 해상도로 TV를 전달하는데 요구된다. VR(Virtual Reality) 및 AR(Augmented Reality) 애플리케이션들은 거의 몰입형(immersive) 스포츠 경기를 포함한다. 특정 응용 프로그램은 특별한 네트워크 설정이 요구될 수 있다. 예를 들어, VR 게임의 경우, 게임 회사들이 지연을 최소화하기 위해 코어 서버를 네트워크 오퍼레이터의 에지 네트워크 서버와 통합해야 할 수 있다.
자동차(Automotive)는 차량에 대한 이동 통신을 위한 많은 사용 예들과 함께 5G에 있어 중요한 새로운 동력이 될 것으로 예상된다. 예를 들어, 승객을 위한 엔터테인먼트는 동시의 높은 용량과 높은 이동성 모바일 광대역을 요구한다. 그 이유는 미래의 사용자는 그들의 위치 및 속도와 관계 없이 고품질의 연결을 계속해서 기대하기 때문이다. 자동차 분야의 다른 활용 예는 증강 현실 대시보드이다. 이는 운전자가 앞면 창을 통해 보고 있는 것 위에 어둠 속에서 물체를 식별하고, 물체의 거리와 움직임에 대해 운전자에게 말해주는 정보를 겹쳐서 디스플레이 한다. 미래에, 무선 모듈은 차량들 간의 통신, 차량과 지원하는 인프라구조 사이에서 정보 교환 및 자동차와 다른 연결된 디바이스들(예를 들어, 보행자에 의해 수반되는 디바이스들) 사이에서 정보 교환을 가능하게 한다. 안전 시스템은 운전자가 보다 안전한 운전을 할 수 있도록 행동의 대체 코스들을 안내하여 사고의 위험을 낮출 수 있게 한다. 다음 단계는 원격 조종되거나 자체 운전 차량(self-driven vehicle)이 될 것이다. 이는 서로 다른 자체 운전 차량들 사이 및 자동차와 인프라 사이에서 매우 신뢰성이 있고, 매우 빠른 통신을 요구한다. 미래에, 자체 운전 차량이 모든 운전 활동을 수행하고, 운전자는 차량 자체가 식별할 수 없는 교통 이상에만 집중하도록 할 것이다. 자체 운전 차량의 기술적 요구 사항은 트래픽 안전을 사람이 달성할 수 없을 정도의 수준까지 증가하도록 초 저 지연과 초고속 신뢰성을 요구한다.
스마트 사회(smart society)로서 언급되는 스마트 도시와 스마트 홈은 고밀도 무선 센서 네트워크로 임베디드될 것이다. 지능형 센서의 분산 네트워크는 도시 또는 집의 비용 및 에너지-효율적인 유지에 대한 조건을 식별할 것이다. 유사한 설정이 각 가정을 위해 수행될 수 있다. 온도 센서, 창 및 난방 컨트롤러, 도난 경보기 및 가전 제품들은 모두 무선으로 연결된다. 이러한 센서들 중 많은 것들이 전형적으로 낮은 데이터 전송 속도, 저전력 및 저비용이다. 하지만, 예를 들어, 실시간 HD 비디오는 감시를 위해 특정 타입의 장치에서 요구될 수 있다.
열 또는 가스를 포함한 에너지의 소비 및 분배는 고도로 분산화되고 있어, 분산 센서 네트워크의 자동화된 제어가 요구된다. 스마트 그리드는 정보를 수집하고 이에 따라 행동하도록 디지털 정보 및 통신 기술을 사용하여 이런 센서들을 상호 연결한다. 이 정보는 공급 업체와 소비자의 행동을 포함할 수 있으므로, 스마트 그리드가 효율성, 신뢰성, 경제성, 생산의 지속 가능성 및 자동화된 방식으로 전기와 같은 연료들의 분배를 개선하도록 할 수 있다. 스마트 그리드는 지연이 적은 다른 센서 네트워크로 볼 수도 있다.
건강 부문은 이동 통신의 혜택을 누릴 수 있는 많은 응용 프로그램을 보유하고 있다. 통신 시스템은 멀리 떨어진 곳에서 임상 진료를 제공하는 원격 진료를 지원할 수 있다. 이는 거리에 대한 장벽을 줄이는데 도움을 주고, 거리가 먼 농촌에서 지속적으로 이용하지 못하는 의료 서비스들로의 접근을 개선시킬 수 있다. 이는 또한 중요한 진료 및 응급 상황에서 생명을 구하기 위해 사용된다. 이동 통신 기반의 무선 센서 네트워크는 심박수 및 혈압과 같은 파라미터들에 대한 원격 모니터링 및 센서들을 제공할 수 있다.
무선 및 모바일 통신은 산업 응용 분야에서 점차 중요해지고 있다. 배선은 설치 및 유지 비용이 높다. 따라서, 케이블을 재구성할 수 있는 무선 링크들로의 교체 가능성은 많은 산업 분야에서 매력적인 기회이다. 그러나, 이를 달성하는 것은 무선 연결이 케이블과 비슷한 지연, 신뢰성 및 용량으로 동작하는 것과, 그 관리가 단순화될 것이 요구된다. 낮은 지연과 매우 낮은 오류 확률은 5G로 연결될 필요가 있는 새로운 요구 사항이다.
물류(logistics) 및 화물 추적(freight tracking)은 위치 기반 정보 시스템을 사용하여 어디에서든지 인벤토리(inventory) 및 패키지의 추적을 가능하게 하는 이동 통신에 대한 중요한 사용 예이다. 물류 및 화물 추적의 사용 예는 전형적으로 낮은 데이터 속도를 요구하지만 넓은 범위와 신뢰성 있는 위치 정보가 필요하다.
도 1은 3GPP 무선 접속망 규격을 기반으로 한 단말과 E-UTRAN 사이의 무선 인터페이스 프로토콜(Radio Interface Protocol)의 제어평면(Control Plane) 및 사용자평면(User Plane) 구조를 나타내는 도면이다. 제어평면은 단말(User Equipment; UE)과 네트워크가 호를 관리하기 위해서 이용하는 제어 메시지들이 송신되는 통로를 의미한다. 사용자평면은 애플리케이션 계층에서 생성된 데이터, 예를 들어, 음성 데이터 또는 인터넷 패킷 데이터 등이 송신되는 통로를 의미한다.
제1계층인 물리계층은 물리채널(Physical Channel)을 이용하여 상위 계층에게 정보 송신 서비스(Information Transfer Service)를 제공한다. 물리계층은 상위에 있는 매체접속제어(Medium Access Control) 계층과는 송신채널(Trans포트 Channel)을 통해 연결되어 있다. 상기 송신채널을 통해 매체접속제어 계층과 물리계층 사이에 데이터가 이동한다. 송신측과 수신측의 물리계층 사이는 물리채널을 통해 데이터가 이동한다. 상기 물리채널은 시간과 주파수를 무선 자원으로 활용한다. 구체적으로, 물리채널은 하향링크에서 OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 방식으로 변조되고, 상향링크에서 SC-FDMA(Single Carrier Frequency Division Multiple Access) 방식으로 변조된다.
제2계층의 매체접속제어(Medium Access Control; MAC) 계층은 논리채널(Logical Channel)을 통해 상위계층인 무선링크제어(Radio Link Control; RLC) 계층에 서비스를 제공한다. 제2계층의 RLC 계층은 신뢰성 있는 데이터 송신을 지원한다. RLC 계층의 기능은 MAC 내부의 기능 블록으로 구현될 수도 있다. 제2계층의 PDCP(Packet Data Convergence Protocol) 계층은 대역폭이 좁은 무선 인터페이스에서 IPv4나 IPv6와 같은 IP 패킷을 효율적으로 송신하기 위해 불필요한 제어정보를 줄여주는 헤더 압축(Header Compression) 기능을 수행한다.
제3계층의 최하부에 위치한 무선 자원제어(Radio Resource Control; RRC) 계층은 제어평면에서만 정의된다. RRC 계층은 무선베어러(Radio Bearer)들의 설정(Configuration), 재설정(Re-configuration) 및 해제(Release)와 관련되어 논리채널, 송신채널 및 물리채널들의 제어를 담당한다. 무선 베어러는 단말과 네트워크 간의 데이터 전달을 위해 제2계층에 의해 제공되는 서비스를 의미한다. 이를 위해, 단말과 네트워크의 RRC 계층은 서로 RRC 메시지를 교환한다. 단말과 네트워크의 RRC 계층 사이에 RRC 연결(RRC Connected)이 있을 경우, 단말은 RRC 연결 상태(Connected Mode)에 있게 되고, 그렇지 못할 경우 RRC 휴지 상태(Idle Mode)에 있게 된다. RRC 계층의 상위에 있는 NAS(Non-Access Stratum) 계층은 세션 관리(Session Management)와 이동성 관리(Mobility Management) 등의 기능을 수행한다.
네트워크에서 단말로 데이터를 송신하는 하향 송신채널은 시스템 정보를 송신하는 BCH(Broadcast Channel), 페이징 메시지를 송신하는 PCH(Paging Channel), 사용자 트래픽이나 제어 메시지를 송신하는 하향 SCH(Shared Channel) 등이 있다. 하향 멀티캐스트 또는 방송 서비스의 트래픽 또는 제어 메시지의 경우 하향 SCH를 통해 송신될 수도 있고, 또는 별도의 하향 MCH(Multicast Channel)을 통해 송신될 수도 있다. 한편, 단말에서 네트워크로 데이터를 송신하는 상향 송신채널로는 초기 제어 메시지를 송신하는 RACH(Random Access Channel), 사용자 트래픽이나 제어 메시지를 송신하는 상향 SCH(Shared Channel)가 있다. 송신채널의 상위에 있으며, 송신채널에 매핑되는 논리채널(Logical Channel)로는 BCCH(Broadcast Control Channel), PCCH(Paging Control Channel), CCCH(Common Control Channel), MCCH(Multicast Control Channel), MTCH(Multicast Traffic Channel) 등이 있다.
도 2는 3GPP 시스템에 이용되는 물리 채널들 및 이들을 이용한 일반적인 신호 송신 방법을 설명하기 위한 도면이다.
단말은 전원이 켜지거나 새로이 셀에 진입한 경우 기지국과 동기를 맞추는 등의 초기 셀 탐색(Initial cell search) 작업을 수행한다(S201). 이를 위해, 단말은 기지국으로부터 주 동기 채널(Primary Synchronization Channel; P-SCH) 및 부 동기 채널(Secondary Synchronization Channel; S-SCH)을 수신하여 기지국과 동기를 맞추고, 셀 ID 등의 정보를 획득할 수 있다. 그 후, 단말은 기지국으로부터 물리 방송 채널(Physical Broadcast Channel)를 수신하여 셀 내 방송 정보를 획득할 수 있다. 한편, 단말은 초기 셀 탐색 단계에서 하향링크 참조 신호(Downlink Reference Signal; DL RS)를 수신하여 하향링크 채널 상태를 확인할 수 있다.
초기 셀 탐색을 마친 단말은 물리 하향링크 제어 채널(Physical Downlink Control Channel; PDCCH) 및 상기 PDCCH에 실린 정보에 따라 물리 하향링크 공유 채널(Physical Downlink Control Channel; PDSCH)을 수신함으로써 좀더 구체적인 시스템 정보를 획득할 수 있다(S202).
한편, 기지국에 최초로 접속하거나 신호 송신을 위한 무선 자원이 없는 경우 단말은 기지국에 대해 임의 접속 과정(Random Access Procedure; RACH)을 수행할 수 있다(단계 S203 내지 단계 S206). 이를 위해, 단말은 물리 임의 접속 채널(Physical Random Access Channel; PRACH)을 통해 특정 시퀀스를 프리앰블로 송신하고(S203 및 S205), PDCCH 및 대응하는 PDSCH를 통해 프리앰블에 대한 응답 메시지를 수신할 수 있다(S204 및 S206). 경쟁 기반 RACH의 경우, 추가적으로 충돌 해결 절차(Contention Resolution Procedure)를 수행할 수 있다.
상술한 바와 같은 절차를 수행한 단말은 이후 일반적인 상/하향링크 신호 송신 절차로서 PDCCH/PDSCH 수신(S207) 및 물리 상향링크 공유 채널(Physical Uplink Shared Channel; PUSCH)/물리 상향링크 제어 채널(Physical Uplink Control Channel; PUCCH) 송신(S208)을 수행할 수 있다. 특히 단말은 PDCCH를 통하여 하향링크 제어 정보(Downlink Control Information; DCI)를 수신한다. 여기서 DCI는 단말에 대한 자원 할당 정보와 같은 제어 정보를 포함하며, 그 사용 목적에 따라 포맷이 서로 다르다.
한편, 단말이 상향링크를 통해 기지국에 송신하는 또는 단말이 기지국으로부터 수신하는 제어 정보는 하향링크/상향링크 ACK/NACK 신호, CQI(Channel Quality Indicator), PMI(Precoding Matrix 인덱스), RI(Rank Indicator) 등을 포함한다. 3GPP LTE 시스템의 경우, 단말은 상술한 CQI/PMI/RI 등의 제어 정보를 PUSCH 및/또는 PUCCH를 통해 송신할 수 있다.
한편, NR 시스템은 넓은 주파수 대역을 이용하여 다수의 사용자에게 높은 전송율을 유지하면서 데이터 전송을 하기 위해 높은 초고주파 대역, 즉, 6GHz 이상의 밀리미터 주파수 대역을 이용하는 방안을 고려하고 있다. 3GPP에서는 이를 NR이라는 이름으로 사용하고 있으며, 본 발명에서는 앞으로 NR 시스템으로 칭한다.
도 3은 NR에서 사용되는 무선 프레임의 구조를 예시한다.
NR에서 상향링크 및 하향링크 전송은 프레임으로 구성된다. 무선 프레임은 10ms의 길이를 가지며, 2개의 5ms 하프-프레임(Half-Frame, HF)으로 정의된다. 하프-프레임은 5개의 1ms 서브프레임(Subframe, SF)으로 정의된다. 서브프레임은 하나 이상의 슬롯으로 분할되며, 서브프레임 내 슬롯 개수는 SCS(Subcarrier Spacing)에 의존한다. 각 슬롯은 CP(cyclic prefix)에 따라 12개 또는 14개의 OFDM(A) 심볼을 포함한다. 보통 CP가 사용되는 경우, 각 슬롯은 14개의 심볼을 포함한다. 확장 CP가 사용되는 경우, 각 슬롯은 12개의 심볼을 포함한다. 여기서, 심볼은 OFDM 심볼 (혹은, CP-OFDM 심볼), SC-FDMA 심볼 (혹은, DFT-s-OFDM 심볼)을 포함할 수 있다.
표 1은 보통 CP가 사용되는 경우, SCS에 따라 슬롯 별 심볼의 개수, 프레임 별 슬롯의 개수와 서브프레임 별 슬롯의 개수가 달라지는 것을 예시한다.
SCS (15*2^u) N slot symb N frame,u slot N subframe,u slot
15KHz (u=0) 14 10 1
30KHz (u=1) 14 20 2
60KHz (u=2) 14 40 4
120KHz (u=3) 14 80 8
240KHz (u=4) 14 160 16
* N slot symb: 슬롯 내 심볼의 개수
* N frame,u slot: 프레임 내 슬롯의 개수
* N subframe,u slot: 서브프레임 내 슬롯의 개수
표 2는 확장 CP가 사용되는 경우, SCS에 따라 슬롯 별 심볼의 개수, 프레임 별 슬롯의 개수와 서브프레임 별 슬롯의 개수가 달라지는 것을 예시한다.
SCS (15*2^u) N slot symb N frame,u slot N subframe,u slot
60KHz (u=2) 12 40 4
NR 시스템에서는 하나의 단말에게 병합되는 복수의 셀들간에 OFDM(A) 뉴모놀로지(numerology)(예, SCS, CP 길이 등)가 상이하게 설정될 수 있다. 이에 따라, 동일한 개수의 심볼로 구성된 시간 자원(예, SF, 슬롯 또는 TTI)(편의상, TU(Time Unit)로 통칭)의 (절대 시간) 구간이 병합된 셀들간에 상이하게 설정될 수 있다. 도 4는 NR 프레임의 슬롯 구조를 예시한다. 슬롯은 시간 도메인에서 복수의 심볼을 포함한다. 예를 들어, 보통 CP의 경우 하나의 슬롯이 7개의 심볼을 포함하나, 확장 CP의 경우 하나의 슬롯이 6개의 심볼을 포함한다. 반송파는 주파수 도메인에서 복수의 부반송파를 포함한다. RB(Resource Block)는 주파수 도메인에서 복수(예, 12)의 연속한 부반송파로 정의된다. BWP(Bandwidth Part)는 주파수 도메인에서 복수의 연속한 (P)RB로 정의되며, 하나의 뉴모놀로지(numerology)(예, SCS, CP 길이 등)에 대응될 수 있다. 반송파는 최대 N개(예, 4개)의 BWP를 포함할 수 있다. 데이터 통신은 활성화된 BWP를 통해서 수행되며, 하나의 단말한테는 하나의 BWP만 활성화 될 수 있다. 자원 그리드에서 각각의 요소는 자원요소(Resource Element, RE)로 지칭되며, 하나의 복소 심볼이 매핑될 수 있다.
도 5는 자기-완비(self-contained) 슬롯의 구조를 예시한다. NR 시스템에서 프레임은 하나의 슬롯 내에 DL 제어 채널, DL 또는 UL 데이터, UL 제어 채널 등이 모두 포함될 수 있는 자기-완비 구조를 특징으로 한다. 예를 들어, 슬롯 내의 처음 N개의 심볼은 DL 제어 채널을 전송하는데 사용되고(이하, DL 제어 영역), 슬롯 내의 마지막 M개의 심볼은 UL 제어 채널을 전송하는데 사용될 수 있다(이하, UL 제어 영역). N과 M은 각각 0 이상의 정수이다. DL 제어 영역과 UL 제어 영역의 사이에 있는 자원 영역(이하, 데이터 영역)은 DL 데이터 전송을 위해 사용되거나, UL 데이터 전송을 위해 사용될 수 있다. 일 예로, 다음의 구성을 고려할 수 있다. 각 구간은 시간 순서대로 나열되었다.
1. DL only 구성
2. UL only 구성
3. Mixed UL-DL 구성
- DL 영역 + GP(Guard Period) + UL 제어 영역
- DL 제어 영역 + GP + UL 영역
* DL 영역: (i) DL 데이터 영역, (ii) DL 제어 영역 + DL 데이터 영역
* UL 영역: (i) UL 데이터 영역, (ii) UL 데이터 영역 + UL 제어 영역
DL 제어 영역에서는 PDCCH가 전송될 수 있고, DL 데이터 영역에서는 PDSCH가 전송될 수 있다. UL 제어 영역에서는 PUCCH가 전송될 수 있고, UL 데이터 영역에서는 PUSCH가 전송될 수 있다. PDCCH에서는 DCI(Downlink Control Information), 예를 들어 DL 데이터 스케줄링 정보, UL 데이터 스케줄링 정보 등이 전송될 수 있다. PUCCH에서는 UCI(Uplink Control Information), 예를 들어 DL 데이터에 대한 ACK/NACK(Positive Acknowledgement/Negative Acknowledgement) 정보, CSI(Channel State Information) 정보, SR(Scheduling Request) 등이 전송될 수 있다. GP는 기지국과 단말이 송신 모드에서 수신 모드로 전환하는 과정 또는 수신 모드에서 송신 모드로 전환하는 과정에서 시간 갭을 제공한다. 서브프레임 내에서 DL에서 UL로 전환되는 시점의 일부 심볼이 GP로 설정될 수 있다.
CoMP (Coordinated Multiple Point) 및 CSI 프로세스
도 6은 하향링크 CoMP 동작의 예시를 나타내는 도면이다.
도 6의 예시에서 UE는 eNB1과 eNB2사이에 위치하며, 두 eNB는 해당 UE로의 간섭 문제를 해결하기 위해서 JT(Joint Transmission), DCS(Dynamic Cell Selection), DPB(Dynamic Point Blanking), CS/CB(coordinated scheduling/beamforming)와 같은 적절한 CoMP 동작을 수행한다. UE는 이러한 CoMP 동작을 돕기 위하여 적절한 CSI 피드백을 수행하는데, 이 CSI 피드백에는 각 eNB에 대한 RI 정보, PMI 정보와 CQI 정보가 포함되어 있으며, 추가적으로 JT를 위한 두 eNB 사이의 채널 정보(예를 들어 eNB1으로부터 UE로의 채널과 eNB2로부터 UE로의 채널 사이의 위상 오프셋 정보)가 포함될 수 있다.
도 6에서 UE는 자신의 서빙 셀인 eNB1으로 CSI 피드백을 보고하는 것으로 도시하지만, 상황에 따라 eNB2로 CSI 피드백을 보고하거나, 두 eNB가 모두 CSI 피드백을 수신할 수도 있다.
네트워크에 의한 CoMP 스케줄링을 지원하기 위해서, UE는 서빙 eNB/TP의 DL(downlink) CSI 정보뿐만 아니라 CoMP에 참여하는 이웃 eNB/TP의 DL CSI 정보도 함께 피드백할 수 있다. 이를 위해 UE는 다양한 데이터 송신 eNB/TP와 다양한 간섭 환경을 반영하는 다수 개의 CSI 프로세스에 대한 CSI를 생성 및 피드백할 수 있다.
CoMP CSI 계산에 있어서 간섭의 측정을 위해 간섭자원(IMR)이 사용된다. UE는 하나 이상의 IMR을 설정 받을 수 있으며, IMR은 각각 독립적인 설정을 가진다. 즉, 각각의 IMR의 발생 주기, 서브프레임 오프셋, 자원 설정(즉, RE 매핑 위치)은 독립적으로 주어지며, 이 정보는 상위계층(예를 들어, RRC 계층)을 통해서 네트워크로부터 UE에게 시그널링될 수 있다.
CoMP CSI 계산에 있어서 원하는(desired) 채널 또는 신호의 측정을 위해 CSI-RS가 사용된다. UE는 하나 이상의 CSI-RS를 설정 받을 수 있으며, CSI-RS는 각각 독립적인 설정을 가진다. 즉, 각각의 CSI-RS의 전송 주기, 서브프레임 오프셋, 자원 설정(즉, RE 매핑 위치), 전송 전력에 대한 가정(즉, 파라미터 Pc), 안테나 포트 개수에 대한 설정은 독립적으로 주어지며, 이 정보는 상위계층(예를 들어, RRC 계층)을 통해서 네트워크로부터 UE에게 시그널링될 수 있다. 이를 신호 측정 자원(SMR)이라고 칭할 수도 있다.
UE에게 설정된 하나 이상의 CSI-RS와 하나 이상의 IMR 중에서, 신호 측정을 위한 하나의 CSI-RS 자원과, 간섭 측정을 위한 하나의 IMR의 연관(또는 조합)으로 하나의 CSI 프로세스가 정의된다. 서로 다른 CSI 프로세스에 대해서 계산 또는 유도된 CSI 정보는, 독립적인 주기 및 서브프레임 오프셋에 따라서 UE로부터 네트워크로 피드백될 수 있다. 즉, 각각의 CSI 프로세스는 독립적인 CSI 피드백 설정을 가질 수 있다. 이러한 CSI-RS 자원과 IMR의 연관(또는 조합)에 대한 정보 및 CSI 피드백 설정 정보 등은 CSI 프로세스 별로 상위 계층 시그널링을 통해서 네트워크로부터 UE에게 제공될 수 있다. 도 6의 예시에 있어서, 예를 들어, 아래의 표 3과 같은 3개의 CSI 프로세스가 UE에 대해서 설정될 수 있다.
CSI 프로세스 SMR IMR
CSI 프로세스 0 CSI-RS 0 IMR 0
CSI 프로세스 1 CSI-RS 1 IMR 1
CSI 프로세스 2 CSI-RS 0 IMR 2
상기 표 3에서 CSI-RS 0와 CSI-RS 1는 각각, UE의 서빙 eNB인 eNB1으로부터 수신하는 CSI-RS와 협력에 참여하는 이웃 eNB인 eNB2로부터 수신하는 CSI-RS를 나타낸다.
아래의 표 4는 상기 표 3의 3 개의 IMR 설정을 나타낸다. IMR 0은 eNB1은 뮤팅(muting) (또는 널(null) 신호 전송)을 수행하고 eNB2는 데이터 송신을 수행하는 자원으로 설정되고, UE는 IMR 0 로부터 eNB1을 제외한 다른 eNB들로부터의 간섭을 측정한다. IMR 1은 eNB2은 뮤팅을 수행하고 eNB1는 데이터 송신을 수행하는 자원으로 설정되며, UE는 IMR 1 로부터 eNB2을 제외한 다른 eNB들로부터의 간섭을 측정한다. IMR 2는 eNB1과 eNB2 모두 뮤팅을 수행하는 자원으로 설정되고, UE는 IMR 2 로부터 eNB1과 eNB2을 제외한 다른 eNB들로부터의 간섭을 측정한다.
IMR eNB1 eNB2
IMR 0 뮤팅 데이터 전송
IMR 1 데이터 전송 뮤팅
IMR 2 뮤팅 뮤팅
상기 표 3에서 CSI process 0의 CSI 정보는 eNB1으로부터 데이터를 수신하는 경우에 대한 최적의 RI, PMI, CQI 정보를 나타낸다. CSI process 1의 CSI 정보는 eNB2으로부터 데이터를 수신하는 경우에 대한 최적의 RI, PMI, CQI 정보를 나타낸다. CSI process 2의 CSI 정보는 eNB1으로부터 데이터를 수신하고 eNB2로부터 간섭을 전혀 받지 않는 경우에 대한 최적의 RI, PMI, CQI 정보를 나타낸다.
한편, NR 시스템의 경우, 전송/수신 안테나가 크게 증가하는 거대(massive) 다중 입력 다중 출력(multiple input multiple output, MIMO) 환경이 고려될 수 있다. 즉, 거대 MIMO 환경이 고려됨에 따라, 전송/수신 안테나의 수는 수십 또는 수백 개 이상으로 증가할 수 있다. 한편, NR 시스템에서는 above 6GHz 대역, 즉, 밀리미터 주파수 대역에서의 통신을 지원한다. 하지만 밀리미터 주파수 대역은 너무 높은 주파수 대역을 이용하는 것으로 인해 거리에 따른 신호 감쇄가 매우 급격하게 나타나는 주파수 특성을 갖는다. 따라서, 적어도 6GHz 이상의 대역을 사용하는 NR 시스템은 급격한 전파 감쇄 특성을 보상하기 위해 신호 전송을 전방향이 아닌 특정 방향으로 에너지를 모아서 전송하는 빔포밍 기법을 사용한다. 거대 MIMO 환경에서는 하드웨어 구현의 복잡도를 줄이고, 다수의 안테나들을 이용한 성능 증가, 자원 할당의 유연성, 주파수별 빔 제어의 용이를 위해, 빔 형성 가중치 벡터(weight vector)/프리코딩 벡터(precoding vector)를 적용하는 위치에 따라 아날로그 빔포밍(analog beamforming) 기법과 디지털 빔포밍(digital beamforming) 기법이 결합된 하이브리드(hybrid) 형태의 빔포밍 기법이 요구된다.
도 7은 하이브리드 빔포밍(hybrid beamforming)을 위한 전송단 및 수신단의 블록도의 일례를 나타낸 도이다.
밀리미터 주파수 대역에서 좁은 빔을 형성하기 위한 방법으로, BS나 UE에서 많은 수의 안테나에 적절한 위상차를 이용하여 동일한 신호를 전송함으로써 특정한 방향에서만 에너지가 높아지게 하는 빔포밍 방식이 주로 고려되고 있다. 이와 같은 빔포밍 방식에는 디지털 기저대역(baseband) 신호에 위상차를 만드는 디지털 빔포밍, 변조된 아날로그 신호에 시간 지연(즉, 순환 천이)을 이용하여 위상차를 만드는 아날로그 빔포밍, 디지털 빔포밍과 아날로그 빔포밍을 모두 이용하는 하이브리드 빔포밍 등이 있다. 안테나 요소별로 전송 파워 및 위상 조절이 가능하도록 RF 유닛(혹은 트랜시버 유닛(transceiver unit, TXRU))을 가지면 주파수 자원별로 독립적인 빔포밍이 가능하다. 그러나 100여 개의 안테나 요소 모두에 RF 유닛를 설치하기에는 가격 측면에서 실효성이 떨어지는 문제를 있다. 즉, 밀리미터 주파수 대역은 급격한 전파 감쇄 특성을 보상하기 위해 많은 수의 안테나가 사용해야 하고, 디지털 빔포밍은 안테나 수에 해당하는 만큼 RF 컴포넌트(예, 디지털 아날로그 컨버터(DAC), 믹서(mixer), 전력 증폭기(power amplifier), 선형 증폭기(linear amplifier) 등)를 필요로 하므로, 밀리미터 주파수 대역에서 디지털 빔포밍을 구현하려면 통신 기기의 가격이 증가하는 문제점이 있다. 그러므로 밀리미터 주파수 대역과 같이 안테나의 수가 많이 필요한 경우에는 아날로그 빔포밍 혹은 하이브리드 빔포밍 방식의 사용이 고려된다. 아날로그 빔포밍 방식은 하나의 TXRU에 다수 개의 안테나 요소를 매핑하고 아날로그 위상 천이기(analog phase shifter)로 빔(beam)의 방향을 조절한다. 이러한 아날로그 빔포밍 방식은 전체 대역에 있어서 하나의 빔 방향만을 만들 수 있어 주파수 선택적 빔포밍(beamforming, BF)을 해줄 수 없는 단점이 있다. 하이브리드 BF는 디지털 BF와 아날로그 BF의 중간 형태로 Q개의 안테나 요소보다 적은 개수인 B개의 RF 유닛을 갖는 방식이다. 하이브리드 BF의 경우, B개의 RF 유닛과 Q개의 안테나 요소의 연결 방식에 따라서 차이는 있지만, 동시에 전송할 수 있는 빔의 방향은 B개 이하로 제한되게 된다.
하향링크 빔 관리(Downlink Beam Management, DL BM)
BM 과정은 하향링크(downlink, DL) 및 상향링크(uplink, UL) 전송/수신에 사용될 수 있는 BS(혹은 전송 및 수신 포인트(transmission and reception point, TRP)) 및/또는 UE 빔들의 세트(set)를 획득하고 유지하기 위한 과정들로서, 아래와 같은 과정 및 용어를 포함할 수 있다.
- 빔 측정(beam measurement): BS 또는 UE가 수신된 빔포밍 신호의 특성을 측정하는 동작.
- 빔 결정(beam determination): BS 또는 UE가 자신의 전송 빔(Tx beam) / 수신 빔(Rx beam)을 선택하는 동작.
- 빔 스위핑(beam sweeping): 미리 결정된 방식으로 일정 시간 인터벌 동안 전송 및/또는 수신 빔을 이용하여 공간 도메인을 커버하는 동작.
- 빔 보고(beam report): UE가 빔 측정에 기반하여 빔포밍된 신호의 정보를 보고하는 동작.
BM 과정은 (1) SSB 또는 CSI-RS를 이용하는 DL BM 과정과, (2) SRS(sounding reference signal)을 이용하는 UL BM 과정으로 구분될 수 있다. 또한, 각 BM 과정은 Tx 빔을 결정하기 위한 Tx 빔 스위핑과 Rx 빔을 결정하기 위한 Rx 빔 스위핑을 포함할 수 있다.
이 때, DL BM 과정은 (1) BS에 의한 빔포밍된 DL RS들(예, CSI-RS 또는 SSB) 전송과, (2) UE에 의한 빔 보고(beam reporting)를 포함할 수 있다.
여기서, 빔 보고는 선호하는(preferred) DL RS ID(들) 및 이에 대응하는 참조 신호 수신 전력(reference signal received power, RSRP)를 포함할 수 있다. DL RS ID는 SSBRI(SSB Resource Indicator) 또는 CRI(CSI-RS Resource Indicator)일 수 있다.
도 8은 SSB와 CSI-RS를 이용한 빔포밍의 일례를 나타낸다.
도 8과 같이, SSB 빔과 CSI-RS 빔이 빔 측정(beam measurement)을 위해 사용될 수 있다. 측정 메트릭(measurement metric)은 자원(resource)/블록(block) 별 RSRP이다. SSB는 듬성한(coarse) 빔 측정을 위해 사용되며, CSI-RS는 미세한(fine) 빔 측정을 위해 사용될 수 있다. SSB는 Tx 빔 스위핑과 Rx 빔 스위핑 모두에 사용될 수 있다. SSB를 이용한 Rx 빔 스위핑은 다수의 SSB 버스트들에 걸쳐서(across) 동일 SSBRI에 대해 UE가 Rx 빔을 변경하면서 SSB의 수신을 시도함으로써 수행될 수 있다. 여기서, 하나의 SS 버스트는 하나 또는 그 이상의 SSB들을 포함하고, 하나의 SS 버스트 세트는 하나 또는 그 이상의 SSB 버스트들을 포함한다.
1. SSB를 이용한 DL BM
도 9는 SSB를 이용한 DL BM 과정의 일례를 나타낸 흐름도이다.
SSB를 이용한 빔 보고(beam report)에 대한 설정은 RRC_CONNECTED에서 채널 상태 정보(channel state information, CSI)/빔 설정 시에 수행된다.
- UE는 BM을 위해 사용되는 SSB 자원들에 대한 CSI-SSB-ResourceSetList를 포함하는 CSI-ResourceConfig IE를 BS로부터 수신한다(S910). RRC 파라미터 csi-SSB-ResourceSetList는 하나의 자원 세트에서 빔 관리 및 보고를 위해 사용되는 SSB 자원들의 리스트를 나타낸다. 여기서, SSB 자원 세트는 {SSBx1, SSBx2, SSBx3, SSBx4, 쪋}으로 설정될 수 있다. SSB 인덱스는 0부터 63까지 정의될 수 있다.
- UE는 상기 CSI-SSB-ResourceSetList에 기초하여 SSB 자원들 상의 신호들을 상기 BS로부터 수신한다(S920).
- SSBRI 및 참조 신호 수신 전력(reference signal received power, RSRP)에 대한 보고와 관련된 CSI-RS reportConfig가 설정된 경우, 상기 UE는 최선(best) SSBRI 및 이에 대응하는 RSRP를 BS에게 보고한다(S930). 예를 들어, 상기 CSI-RS reportConfig IE의 reportQuantity가 'ssb-Index-RSRP'로 설정된 경우, UE는 BS으로 최선 SSBRI 및 이에 대응하는 RSRP를 보고한다.
UE는 SSB와 동일한 OFDM 심볼(들)에 CSI-RS 자원이 설정되고, 'QCL-TypeD'가 적용 가능한 경우, 상기 UE는 CSI-RS와 SSB가 'QCL-TypeD' 관점에서 유사 동일 위치된(quasi co-located, QCL) 것으로 가정할 수 있다. 여기서, QCL-TypeD는 공간(spatial) Rx 파라미터 관점에서 안테나 포트들 간에 QCL되어 있음을 의미할 수 있다. UE가 QCL-TypeD 관계에 있는 복수의 DL 안테나 포트들의 신호들을 수신 시에는 동일한 수신 빔을 적용해도 무방하다.
2. CSI-RS를 이용한 DL BM
CSI-RS 용도에 대해 살펴보면, i) 특정 CSI-RS 자원 세트에 대해 반복(repetition) 파라미터가 설정되고 TRS_info가 설정되지 않은 경우, CSI-RS는 빔 관리(beam management)를 위해 사용된다. ii) 반복 파라미터가 설정되지 않고 TRS_info가 설정된 경우, CSI-RS는 트랙킹 참조 신호(tracking reference signal, TRS)을 위해 사용된다. iii) 반복 파라미터가 설정되지 않고 TRS_info가 설정되지 않은 경우, CSI-RS는 CSI 획득(acquisition)을 위해 사용된다.
(RRC 파라미터) 반복이 'ON'으로 설정된 경우, UE의 Rx 빔 스위핑 과정과 관련된다. 반복이 'ON'으로 설정된 경우, UE가 NZP-CSI-RS-ResourceSet을 설정받으면, 상기 UE는 NZP-CSI-RS-ResourceSet 내 적어도 하나의 CSI-RS 자원의 신호들은 동일한 하향링크 공간 도메인 필터로 전송된다고 가정할 수 있다. 즉, NZP-CSI-RS-ResourceSet 내의 적어도 하나의 CSI-RS 자원은 동일한 Tx 빔을 통해 전송된다. 여기서, NZP-CSI-RS-ResourceSet 내 적어도 하나의 CSI-RS 자원의 신호들은 서로 다른 OFDM 심볼로 전송될 수 있다.
반면, 반복이 'OFF'로 설정된 경우는 BS의 Tx 빔 스위핑 과정과 관련된다. 반복이 'OFF'로 설정된 경우, UE는 NZP-CSI-RS-ResourceSet 내의 적어도 하나의 CSI-RS 자원의 신호들이 동일한 하향링크 공간 도메인 전송 필터로 전송된다고 가정하지 않는다. 즉, NZP-CSI-RS-ResourceSet 내의 적어도 하나의 CSI-RS 자원의 신호들은 서로 다른 Tx 빔을 통해 전송된다. 도 12는 CSI-RS를 이용한 DL BM 과정의 또 다른 일례를 나타낸다.
도 10(a)는 UE의 Rx 빔 결정(또는 정제(refinement)) 과정을 나타내며, 도 10(b)는 BS의 Tx 빔 스위핑 과정을 나타낸다. 또한, 도 10(a)는, 반복 파라미터가 'ON'으로 설정된 경우이고, 도 10(b)는, 반복 파라미터가 'OFF'로 설정된 경우이다.
도 10(a) 및 도 11(a)를 참고하여, UE의 Rx 빔 결정 과정에 대해 살펴본다.
도 11(a)는 UE의 수신 빔 결정 과정의 일례를 나타낸 흐름도이다.
- UE는 'repetition'에 관한 RRC 파라미터를 포함하는 NZP CSI-RS resource set IE를 RRC 시그널링을 통해 BS로부터 수신한다(S1110). 여기서, 상기 RRC 파라미터 'repetition'이 'ON'으로 세팅되어 있다.
- UE는 상기 RRC 파라미터 'repetition'이 'ON'으로 설정된 CSI-RS 자원 세트 내의 자원(들) 상에서의 신호들을 BS의 동일 Tx 빔(또는 DL 공간 도메인 전송 필터)을 통해 서로 다른 OFDM 심볼에서 반복 수신한다(S1120).
- UE는 자신의 Rx 빔을 결정한다(S1130).
- UE는 CSI 보고를 생략한다(S1140). 즉, UE는 상가 RRC 파라미터 'repetition'이 'ON'으로 설정된 경우, CSI 보고를 생략할 수 있다.
도 10(b) 및 도 11(b)를 참고하여, BS의 Tx 빔 결정 과정에 대해 살펴본다.
도 11(b)는 BS의 전송 빔 결정 과정의 일례를 나타낸 흐름도이다.
- UE는 'repetition'에 관한 RRC 파라미터를 포함하는 NZP CSI-RS resource set IE를 RRC 시그널링을 통해 BS로부터 수신한다(S1150). 여기서, 상기 RRC 파라미터 'repetition'이 'OFF'로 세팅되어 있으며, BS의 Tx 빔 스위핑 과정과 관련된다.
- UE는 상기 RRC 파라미터 'repetition'이 'OFF'로 설정된 CSI-RS 자원 세트 내의 자원들 상에서의 신호들을 BS의 서로 다른 Tx 빔(DL 공간 도메인 전송 필터)을 통해 수신한다(S1160).
- UE는 최상의(best) 빔을 선택(또는 결정)한다(S1170)
- UE는 선택된 빔에 대한 ID(예, CRI) 및 관련 품질 정보(예, RSRP)를 BS으로 보고한다(S1180). 즉, UE는 CSI-RS가 BM을 위해 전송되는 경우 CRI와 이에 대한 RSRP를 BS으로 보고한다.
도 12는 도 10의 동작과 관련된 시간 및 주파수 도메인에서의 자원 할당의 일례를 나타낸다.
CSI-RS 자원 세트에 repetition 'ON'이 설정된 경우, 복수의 CSI-RS resource들이 동일한 전송 빔을 적용하여 반복하여 사용되고, CSI-RS 자원 세트에 repetition 'OFF'가 설정된 경우, 서로 다른 CSI-RS resource들이 서로 다른 전송 빔으로 전송될 수 있다.
3. DL BM 관련 빔 지시(beam indication)
UE는 적어도 QCL(Quasi Co-location) 지시를 위한 최대 M 개의 후보(candidate) 전송 설정 지시 (Transmission Configuration Indication, TCI) 상태(state)들에 대한 리스트를 RRC 시그널링을 통해 수신할 수 있다. 여기서, M은 UE (capability)에 의존하며, 64일 수 있다.
각 TCI 상태는 하나의 참조 신호(reference signal, RS) 세트를 가지고 설정될 수 있다. 표 5는 TCI-State IE의 일례를 나타낸다. TCI-State IE는 하나 또는 두 개의 DL 참조 신호(reference signal, RS) 대응하는 유사 공동-위치(quasi co-location, QCL) 타입과 연관된다.
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표 5에서, 'bwp-Id'는 RS가 위치되는 DL BWP를 나타내며, 'cell'은 RS가 위치되는 반송파를 나타내며, 'referencesignal'은 타겟 안테나 포트(들)에 대해 유사 공동-위치의 소스(source)가 되는 참조 안테나 포트(들) 혹은 이를 포함하는 참조 신호를 나타낸다. 상기 타겟 안테나 포트(들)은 CSI-RS, PDCCH DMRS, 또는 PDSCH DMRS 일 수 있다.
4. QCL(Quasi-Co Location)
UE는 상기 UE 및 주어진 주어진 셀에 대해 의도된(intended) DCI를 가지는 검출된 PDCCH에 따라 PDSCH를 디코딩하기 위해, 최대 M개의 TCI-상태 설정들을 포함하는 리스트를 수신할 있다. 여기서, M은 UE 능력(capability)에 의존한다.
표 5에 예시된 바와 같이, 각각의 TCI-State는 하나 또는 두 개의 DL RS와 PDSCH의 DM-RS 포트 간에 QCL 관계를 설정하기 위한 파라미터를 포함한다. QCL 관계는 첫 번째 DL RS에 대한 RRC 파라미터 qcl-Type1과 두 번째 DL RS에 대한 qcl-Type2 (설정된 경우)를 가지고 설정된다.
각 DL RS에 대응하는 QCL 타입은 QCL-Info 내 파라미터 'qcl-Type'에 의해 주어지며, 다음 값 중 하나를 취할 수 있다:
- 'QCL-TypeA': {Doppler shift, Doppler spread, average delay, delay spread}
- 'QCL-TypeB': {Doppler shift, Doppler spread}
- 'QCL-TypeC': {Doppler shift, average delay}
- 'QCL-TypeD': {Spatial Rx parameter}
예를 들어, 타겟 안테나 포트가 특정 NZP CSI-RS 인 경우, 해당 NZP CSI-RS 안테나 포트들은 QCL-Type A관점에서는 특정 TRS와, QCL-Type D관점에서는 특정 SSB과 QCL되었다고 지시/설정될 수 있다. 이러한 지시/설정을 받은 UE는 QCL-TypeA TRS에서 측정된 도플러, 딜레이 값을 이용해서 해당 NZP CSI-RS를 수신하고, QCL-TypeD SSB 수신에 사용된 수신 빔을 해당 NZP CSI-RS 수신에 적용할 수 있다.
CSI 관련 동작
NR(New Radio) 시스템에서, CSI-RS(channel state information-reference signal)은 시간 및/또는 주파수 트래킹(time/frequency tracking), CSI 계산(computation), RSRP(reference signal received power) 계산(computation) 및 이동성(mobility)를 위해 사용된다. 여기서, CSI 계산은 CSI 획득(acquisition)과 관련되며, RSRP 계산은 빔 관리(beam management, BM)와 관련된다.
도 13은 CSI 관련 과정의 일례를 나타낸 흐름도이다.
- 상기와 같은 CSI-RS의 용도 중 하나를 수행하기 위해, UE은 CSI와 관련된 설정(configuration) 정보를 RRC 시그널링을 통해 BS로부터 수신한다(S1301).
상기 CSI와 관련된 설정 정보는 CSI-IM(interference management) 자원(resource) 관련 정보, CSI 측정 설정(measurement configuration) 관련 정보, CSI 자원 설정(resource configuration) 관련 정보, CSI-RS 자원(resource) 관련 정보 또는 CSI 보고 설정(report configuration) 관련 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
i) CSI-IM 자원 관련 정보는 CSI-IM 자원 정보(resource information), CSI-IM 자원 세트 정보(resource set information) 등을 포함할 수 있다. CSI-IM 자원 세트는 CSI-IM 자원 세트 ID에 의해 식별되며, 하나의 자원 세트는 적어도 하나의 CSI-IM 자원를 포함한다. 각각의 CSI-IM 자원은 CSI-IM 자원 ID에 의해 식별된다.
ii) CSI 자원 설정 관련 정보는 CSI-ResourceConfig IE로 표현될 수 있다. CSI 자원 설정 관련 정보는 NZP(non zero power) CSI-RS 자원 세트, CSI-IM 자원 세트 또는 CSI-SSB 자원 세트 중 적어도 하나를 포함하는 그룹을 정의한다. 즉, 상기 CSI 자원 설정 관련 정보는 CSI-RS 자원 세트 리스트를 포함하며, 상기 CSI-RS 자원 세트 리스트는 NZP CSI-RS 자원 세트 리스트, CSI-IM 자원 세트 리스트 또는 CSI-SSB 자원 세트 리스트 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. CSI-RS 자원 세트는 CSI-RS 자원 세트 ID에 의해 식별되고, 하나의 자원 세트는 적어도 하나의 CSI-RS 자원을 포함한다. 각각의 CSI-RS 자원은 CSI-RS 자원 ID에 의해 식별된다.
NZP CSI-RS 자원 세트 별로 CSI-RS의 용도를 나타내는 RRC 파라미터들(예, BM 관련 'repetition' 파라미터, 트랙킹 관련 'trs-Info' 파라미터)이 설정될 수 있다.
iii) CSI 보고 설정(report configuration) 관련 정보는 시간 도메인 행동(time domain behavior)을 나타내는 보고 설정 타입(reportConfigType) 파라미터 및 보고하기 위한 CSI 관련 양(quantity)를 나타내는 보고량(reportQuantity) 파라미터를 포함한다. 상기 시간 도메인 행동(time domain behavior)은 주기적, 비주기적 또는 준-지속적(semi-persistent)일 수 있다.
- UE는 상기 CSI와 관련된 설정 정보에 기초하여 CSI를 측정(measurement)한다(S1303). 상기 CSI 측정은 (1) UE의 CSI-RS 수신 과정(S1305)과, (2) 수신된 CSI-RS를 통해 CSI를 계산(computation)하는 과정(S1307)을 포함할 수 있다. CSI-RS는 RRC 파라미터 CSI-RS-ResourceMapping에 의해 시간(time) 및 주파수(frequency) 도메인에서 CSI-RS 자원의 RE(resource element) 매핑이 설정된다.
- UE는 상기 측정된 CSI를 BS으로 보고(report)한다(S1309).
1. CSI 측정
NR 시스템은 보다 유연하고 동적인 CSI 측정 및 보고를 지원한다. 여기서, 상기 CSI 측정은 CSI-RS를 수신하고, 수신된 CSI-RS를 측정하여 CSI를 획득하는 과정을 포함할 수 있다.
CSI 측정 및 보고의 시간 도메인 행동으로서, CM(channel measurement) 및 IM(interference measurement)이 지원된다.
NR의 CSI-IM 기반 IM 자원(IMR)은 LTE의 CSI-IM과 유사한 디자인을 가지며, PDSCH 레이트 매칭을 위한 제로 전력(zero power, ZP) CSI-RS 자원들과는 독립적으로 설정된다.
BS는 설정된 NZP CSI-RS 기반 IMR의 각 포트 상에서 NZP CSI-RS를 UE로 전송한다.
채널에 대해, 어떤 PMI 및 RI 피드백도 없는 경우, 다수의 자원들이 세트에서 설정되며, BS 또는 네트워크는 채널 측정 및/또는 간섭 측정에 대해 NZP CSI-RS 자원들의 서브셋을 DCI를 통해 지시한다.
자원 세팅 및 자원 세팅 설정에 대해 보다 구체적으로 살펴본다.
1. 1. 자원 세팅(resource setting)
각각의 CSI 자원 세팅 'CSI-ResourceConfig'는 (RRC 파라미터 csi-RS-ResourceSetList에 의해 주어진) S≥1 CSI 자원 세트에 대한 설정을 포함한다. CSI 자원 세팅은 CSI-RS- resourcesetlist에 대응한다. 여기서, S는 설정된 CSI-RS 자원 세트의 수를 나타낸다. 여기서, S≥1 CSI 자원 세트에 대한 configuration은 (NZP CSI-RS 또는 CSI-IM으로 구성된) CSI-RS 자원들을 포함하는 각각의 CSI 자원 세트와 RSRP 계산에 사용되는 SSB 자원을 포함한다.
각 CSI 자원 세팅은 RRC 파라미터 bwp-id로 식별되는 DL BWP(bandwidth part)에 위치된다. 그리고, CSI 보고 세팅(CSI reporting setting)에 링크된 모든 CSI 자원 세팅들은 동일한 DL BWP를 갖는다.
CSI-ResourceConfig IE에 포함되는 CSI 자원 세팅 내에서 CSI-RS 자원의 시간 도메인 행동은 RRC 파라미터 resourceType에 의해 지시되며, 주기적, 비주기적 또는 준-지속적(semi-persistent)인 것으로 설정될 수 있다.
채널 측정(channel measurement, CM) 및 간섭 측정(interference measurement, IM)을 위한 하나 또는 그 이상의 CSI 자원 세팅들은 RRC 시그널링을 통해 설정된다. CMR(Channel Measurement Resource)는 CSI 획득을 위한 NZP CSI-RS일 수 있으며, IMR(Interference Measurement Resource)는 CSI-IM과 IM을 위한 NZP CSI-RS일 수 있다. 여기서, CSI-IM(또는 IM을 위한 ZP CSI-RS)는 주로 인터-셀 간섭 측정에 대해 사용된다. IM을 위한 NZP CSI-RS는 주로 다중-사용자(multi-user)로부터의 인트라-셀 간섭 측정을 위해 사용된다.
UE는 채널 측정을 위한 CSI-RS 자원(들) 및 하나의 CSI 보고를 위해 설정된 간섭 측정을 위한 CSI-IM / NZP CSI-RS 자원(들)이 자원별로 'QCL-TypeD'라고 가정할 수 있다.
1. 2. 자원 세팅 설정(resource setting configuration)
자원 세팅은 자원 세트 목록을 의미할 수 있다. 하나의 보고 세팅은 최대 3개까지의 자원 세팅과 연결될 수 있다.
- 하나의 자원 세팅이 설정되면, (RRC 파라미터 resourcesForChannelMeasurement에 의해 주어지는) 자원 세팅은 RSRP 계산을 위한 채널 측정에 대한 것이다.
- 두 개의 자원 세팅들이 설정되면, (RRC 파라미터 resourcesForChannelMeasurement에 의해 주어지는) 첫 번째 자원 세팅은 채널 측정을 위한 것이고, (csi-IM-ResourcesForInterference 또는 nzp-CSI-RS -ResourcesForInterference에 의해 주어지는) 두 번째 자원 세팅은 CSI-IM 또는 NZP CSI-RS 상에서 수행되는 간섭 측정을 위한 것이다.
- 세 개의 자원 세팅들이 설정되면, (resourcesForChannelMeasurement에 의해 주어지는) 첫 번째 자원 세팅은 채널 측정을 위한 것이고, (csi-IM-ResourcesForInterference에 의해 주어지는) 두 번째 자원 세팅은 CSI-IM 기반 간섭 측정을 위한 것이고, (nzp-CSI-RS-ResourcesForInterference에 의해 주어지는) 세 번째 자원 세팅은 NZP CSI-RS 기반 간섭 측정을 위한 것이다.
- (resourcesForChannelMeasurement에 의해 주어지는) 하나의 자원 세팅 이 설정되면, 상기 자원 세팅은 RSRP 계산을 위한 채널 측정에 대한 것이다.
- 두 개의 자원 세팅들이 설정되면, (resourcesForChannelMeasurement에 의해 주어지는) 첫 번째 자원 세팅은 채널 측정을 위한 것이며, (RRC 파라미터 csi-IM-ResourcesForInterference에 의해 주어지는) 두 번째 자원 세팅은 CSI-IM 상에서 수행되는 간섭 측정을 위해 사용된다.
1. 3. CSI 계산(computation)
간섭 측정이 CSI-IM 상에서 수행되면, 채널 측정을 위한 각각의 CSI-RS 자원은 대응하는 자원 세트 내에서 CSI-RS 자원들 및 CSI-IM 자원들의 순서에 의해 CSI-IM 자원과 자원별로 연관된다. 채널 측정을 위한 CSI-RS 자원의 수는 CSI-IM 자원의 수와 동일하다.
CSI 측정을 위해, UE는 아래 사항을 가정한다.
- 간섭 측정을 위해 설정된 각각의 NZP CSI-RS 포트는 간섭 전송 레이어에 해당한다.
- 간섭 측정을 위한 NZP CSI-RS 포트의 모든 간섭 전송 레이어는 EPRE(energy per resource element) 비율을 고려한다.
- 채널 측정을 위한 NZP CSI-RS 자원, 간섭 측정을 위한 NZP CSI-RS 자원 또는 간섭 측정을 위한 CSI-IM 자원의 RE(들) 상에서 다른 간섭 신호를 가정한다.
2. CSI 보고
CSI 보고를 위해, UE가 사용할 수 있는 시간 및 주파수은 BS에 의해 제어된다.
CQI, PMI, CRI, SSBRI, LI, RI, RSRP에 대해, UE는 N≥1 CSI-ReportConfig 보고 세팅, M≥1 CSI-ResourceConfig 자원 세팅 및 하나 또는 두 개의 트리거 상태들의 리스트(aperiodicTriggerStateList 및 semiPersistentOnPUSCH-TriggerStateList에 의해 제공되는)를 포함하는 RRC 시그널링을 수신한다. aperiodicTriggerStateList에서 각 트리거 상태는 채널 및 선택적으로 간섭에 대한 자원 세트 ID들을 지시하는 연관된 CSI-ReportConfigs 리스트를 포함한다. semiPersistentOnPUSCH-TriggerStateList에서 각 트리거 상태는 하나의 연관된 CSI-ReportConfig를 포함된다.
즉, 단말은 각각의 CSI-RS 자원 셋팅은 해당 CSI-RS 자원 셋팅과 연관된 CSI-ReportConfigs에의해 지시되는 CSI 보고를 BS에 전송한다. 예를 들어, 해당 CSI-RS 자원 셋팅과 연관된 CSI-ReportConfigs가 지시하는 바에 따라, CQI, PMI, CRI, SSBRI, LI, RI, RSRP 중 적어도 하나를 보고 할 수 있다. 다만, 해당 CSI-RS 자원 셋팅과 연관된 CSI-ReportConfigs가 'none'을 지시하면, 단말은 해당 CSI-RS 자원 셋팅과 연관된 CSI 또는 RSRP 등을 보고하지 않을 수 있다. 한편, 상기 CSI-RS 자원 셋팅에는 SS/PBCH 블록을 위한 자원이 포함될 수 있다.
현재 New RAT(NR) 시스템에서는 CSI-RS의 시간 도메인 행동(time-domain behavior)은 CSI-RS 자원 셋팅(resource setting) 별로 주기적(periodic; P), 반 영구적(semi-persistent; SP) 및 비주기적(aperiodic; AP) 행동(behavior) 중 하나로 정의될 수 있다. 또한, CSI-RS 자원 셋팅에 연동되어 설정되는 특정 CSI 보고 셋팅(reporting setting) 설정은 동일한 단일 시간 도메인 행동(time-domain behavior)을 갖는 CSI-RS 자원 집합(resource set) 및/또는 CSI-RS 자원 셋팅(resource setting)에 대하여 PMI/CQI/RI 등과 같은 CSI 컨텐츠(contents)를 도출(derive)하여 보고(reporting)하도록 단말에 설정할 수 있다.
그러나, 매크로 셀/스몰 셀/피코 셀/RRH(Radio Remote Head) 등과 같은 다양한 무선 네트워크(wireless network) 운영 시나리오가 혼재한 이기종 (heterogeneous) 네트워크 환경에서는 상이한 시간 도메인 행동(time-domain behavior)을 갖는 CSI 측정(measure)용 RS 자원(예를 들어, CSI-RS 자원) 또는 RS 자원 그룹(예를 들어, CSI-RS 자원 집합 및/또는 CSI-RS 자원 셋팅)을 단말에 설정하고, 이에 대응하는 CSI 피드백 및/또는 CSI 보고를 수행할 필요가 있다.
왜냐하면, 기지국이 단말 주변의 많은 TP(Transmission Point)/기지국의 송신 빔 가운데 상기 단말에 CoMP 방식으로 데이터를 효과적으로 전송하기 위한 상위 몇 개의 TP/기지국 및 TP/기지국의 송신 빔들을 선택하기 위해서, 전체 CSI-RS 자원 집합 또는 전체 CSI-RS 자원 셋팅 가운데 상위 N (N≥1)개의 최적 CSI-RS 자원을 선택할 필요가 있는데, 이 때, 각 CSI-RS 자원 집합 또는 각 CSI-RS 자원 셋팅에 대해서 각각 CSI를 보고할 수 있지만, 이러한 방법은 단말이 기지국에 전송해야 되는 시그널링 오버헤드 관점에서 불리할 수 있기 때문이다.
따라서, 본 발명에서는 수많은 셀 혹은 기지국들이 배치됨으로써 발생할 수 있는 CSI 보고에 있어서의 시그널링 오버헤드 및 연산 복잡도를 줄이기 위한 방안을 제안하고자 한다.
한편, 여기서 CSI-RS 자원 집합은 복수의 CSI-RS 자원들을 그룹핑한 CSI-RS 자원들의 그룹을 의미할 수 있고, CSI-RS 자원 셋팅은 복수의 CSI-RS 자원 집합들을 그룹핑한 CSI-RS 자원 집합들의 그룹을 의미할 수 있다. 다시 말해, CSI-RS 자원들을 그룹핑하면 CSI-RS 자원 집합이 되고, 이러한 CSI-RS 자원 집합들을 다시 그룹핑하면 CSI-RS 자원 셋팅이 될 수 있다.
다만, 본 발명에서는 CSI-RS 자원 집합과 CSI-RS 자원 셋팅이 모두 복수의 CSI-RS 자원들을 포함하므로, CSI-RS 자원 그룹으로 통칭하여 명칭을 사용할 수도 있다. 즉, 본 발명에서 CSI-RS 자원 집합으로 설명되어 있더라도, 본 발명의 실시 예가 CSI-RS 자원 집합에 한정되어 해석되는 것은 아니며, CSI-RS 자원 셋팅으로 대체되어 해석될 수 있음은 자명하다.
도 14 내지 도 16은 본 발명의 실시 예에 따른 단말, 기지국 및 네트워크의 동작 구현 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 14를 참조하여, 본 발명의 실시 예에 따른 단말의 동작 구현 예에 대해서 살펴보면, 단말은 CSI-RS 자원 집합 및/또는 CSI-RS 자원 셋팅에 대응하는 CSI-RS 자원 그룹과 복수의 CSI-RS 자원 그룹들을 다시 그룹핑한 통합 CSI-RS 자원 집합(integrated CSI-RS resource set)을 설정(Configuration)할 수 있다(S1401).
이 때, CSI-RS 자원 그룹 및 통합 CSI-RS 자원 집합에 대한 구체적인 설정 방법은 후술하는 실시 예 1을 기반으로 할 수 있다.
단말은 상기 CSI-RS 자원 그룹에 연관된 CSI 보고 셋팅(CSI reporting setting) 및 통합 CSI-RS 자원 집합에 연관된 CSI 보고 셋팅을 설정(Configuration)할 수 있다(S1403). 이 때, CSI-RS 자원 그룹 및 통합 CSI-RS 자원 집합 각각에 연관된 CSI 보고 셋팅을 설정하는 방법은 후술하는 실시 예 2를 기반으로 할 수 있다.
그 후, 단말은 CSI-RS 자원 그룹에 대한 설정(Configuration)과 통합 CSI-RS 자원 집합에 대한 설정(Configuration)을 기반으로 CSI-RS를 수신하고(S1405), CSI-RS 자원 그룹 및 통합 CSI-RS 자원 집합 각각에 연관된 CSI 보고 셋팅을 기반으로 CSI를 보고할 수 있다(S1407). 한편, CSI-RS 자원 그룹 및 통합 CSI-RS 자원 집합 각각에 연관된 CSI 보고 셋팅을 기반으로 CSI를 보고하는 방법 및 보고되는 CSI 컨텐츠는 후술하는 실시 예 2를 기반으로 할 수 있다.
도 15는 본 발명의 실시 예에 따른 기지국의 동작 구현 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 15를 참조하면, 기지국은 단말에게 CSI-RS 자원 그룹을 설정(Configuration)하기 위한 정보 및 통합 CSI-RS 자원 집합을 설정(Configuration)하기 위한 정보를 전송할 수 있다(S1501). 이 때, CSI-RS 자원 그룹을 설정(Configuration)하기 위한 정보 및 통합 CSI-RS 자원 집합을 설정(Configuration)하기 위한 정보는 후술하는 실시 예 1을 기반으로 결정될 수 있다.
또한, 기지국은 CSI-RS 자원 그룹과 연관된 CSI 보고 셋팅(reporting setting)에 대한 정보와 통합 CSI-RS 자원 집합과 연관된 CSI 보고 셋팅에 대한 정보를 단말에게 전송할 수 있다(S1503). 이 때, CSI-RS 자원 그룹과 연관된 CSI 보고 셋팅(reporting setting)에 대한 정보와 통합 CSI-RS 자원 집합과 연관된 CSI 보고 셋팅에 대한 정보는 후술하는 실시 예 2를 기반으로 결정될 수 있다.
그리고 기지국은 단말에게 상기 CSI-RS 자원 그룹 및 통합 CSI-RS 자원 집합에 대응하는 CSI-RS를 전송하고(S1505), 단말로부터 측정된 CSI-RS 자원 그룹에 관한 CSI 및 통합 CSI-RS 자원 집합에 관한 CSI를 수신할 수 있다(S1507). 한편, CSI-RS 자원 그룹 및 통합 CSI-RS 자원 집합 각각에 연관된 CSI 보고 셋팅을 기반으로 보고되는 CSI를 수신하는 방법 및 보고되는 CSI 컨텐츠는 후술하는 실시 예 2를 기반으로 할 수 있다.
도 16은 본 발명의 실시 예에 따른 네트워크의 동작 구현 예를 나타낸다. 도 16을 참조하면, 기지국은 단말에게 CSI-RS 자원 그룹을 설정(Configuration)하기 위한 정보 및 통합 CSI-RS 자원 집합을 설정(Configuration)하기 위한 정보를 전송할 수 있다(S1601). 이 때, CSI-RS 자원 그룹을 설정(Configuration)하기 위한 정보 및 통합 CSI-RS 자원 집합을 설정(Configuration)하기 위한 정보는 후술하는 실시 예 1을 기반으로 결정될 수 있다.
또한, 기지국은 CSI-RS 자원 그룹과 연관된 CSI 보고 셋팅(reporting setting)에 대한 정보와 통합 CSI-RS 자원 집합과 연관된 CSI 보고 셋팅에 대한 정보를 단말에게 전송할 수 있다(S1603). 이 때, CSI-RS 자원 그룹과 연관된 CSI 보고 셋팅(reporting setting)에 대한 정보와 통합 CSI-RS 자원 집합과 연관된 CSI 보고 셋팅에 대한 정보는 후술하는 실시 예 2를 기반으로 결정될 수 있다.
그리고 기지국은 단말에게 상기 CSI-RS 자원 그룹 및 통합 CSI-RS 자원 집합에 대응하는 CSI-RS를 전송하고(S1605), 단말은 CSI-RS 자원 그룹 및 통합 CSI-RS 자원 집합 각각에 연관된 CSI 보고 셋팅을 기반으로 CSI를 보고할 수 있다(S1607). 한편, CSI-RS 자원 그룹 및 통합 CSI-RS 자원 집합 각각에 연관된 CSI 보고 셋팅을 기반으로 CSI를 보고하는 방법 및 보고되는 CSI 컨텐츠는 후술하는 실시 예 2를 기반으로 할 수 있다.
1. 실시 예 1: 통합 CSI- RS 자원 집합 (Integrated CSI- RS resource set) 설정 방법
본 발명에서는 CSI-RS 자원 집합(resource set) 및/또는 CSI-RS 자원 셋팅(resource setting)과 같은 하나 이상의 CSI-RS 자원 그룹에 포함된 일부 또는 모든 원소들(예를 들어, CSI-RS 자원, CSI-RS 자원 집합, CSI-RS 자원 셋팅 등)로 구성되는 별도의 CSI-RS 집합/그룹을 정의할 수 있다. 또한, 상술한 바와 같이 구성한 CSI-RS 집합/그룹(set/group) 또는 유사하거나 동일한 사상 또는 개념을 편의상 "통합 CSI-RS 자원 집합(integrated CSI-RS resource set)"으로 명명하거나 정의할 수 있다. 이 때, 하나의 통합 CSI-RS 자원 집합을 구성하는 각 단위/그룹(예를 들어, CSI-RS 자원, CSI-RS 자원 집합, CSI-RS 자원 셋팅)의 시간 도메인 행동(time-domain behavior) (예를 들어, 주기적/비주기적/반영구적) 등의 설정 파라미터들은 기지국으로부터 각각 상이하게 설정될 수 있다.
이 때, 단말이 설정된 모든 또는 일부 CSI-RS 자원 또는 CSI-RS 자원 그룹(예를 들어, CSI-RS 자원 집합 및/또는 CSI-RS 자원 셋팅 등)을 하나의 특정 통합 CSI-RS 자원 집합(integrated CSI-RS resource set)으로 구성하거나 인식하도록 RRC (Radio Resource Control) 등의 상위 계층(higher layer) 또는 MAC-CE/DCI 등의 동적 시그널링(dynamic signaling)을 통하여 지시받거나 설정 받을 수 있다. 다시 말해, 단말은 기 설정된 CSI-RS 자원 또는 CSI-RS 자원 그룹들(예를 들어, CSI-RS 자원 집합, CSI-RS 자원 셋팅)을 추가적으로 그룹핑하도록 기지국으로부터 설정 받거나 지시 받을 수도 있다.
예를 들어, 기지국은 통합 CSI-RS 자원 집합(integrated CSI-RS resource set)으로 구성해야 되는 CSI-RS 자원 ID들 및/또는 CSI-RS 자원 집합 ID 등이 단말에게 지시하거나 설정할 수 있다. 또는, 기지국이 "통합 CSI-RS 자원 집합(integrated CSI-RS resource set)" 단위로 RRC 등의 시그널링을 통하여 한 번에 설정할 수도 있고, "통합 CSI-RS 자원 집합(integrated CSI-RS resource set)"을 구성하는 하위 자원 또는 자원그룹 단위를 계층적인 추가 설정을 통해 명시적으로(explicitly) 설정(Configuration)할 수도 있다.
이러한 통합 CSI-RS 자원 집합의 설정은 상술한 바와 같이, 이기종 네트워크 환경에서 유용할 수 있다. 예를 들어, 서로 다른 CSI-RS 자원 집합(resource set)에 포함된 모든 CSI-RS 자원들을 함께 고려하여 CRI(CSI-RS Resource Indicator)와 같은 특정 최고 CSI 컨텐츠(best CSI content) 및/또는 K(>1)개의 최고 CSI 컨텐츠들(K best CSI contents)를 계산 및 보고(reporting) 하도록 기지국이 단말에 지시하거나 설정하기 위해서 통합 CSI-RS 자원 집합과 같은 설정 및/또는 구조가 필요할 수도 있다.
보다 구체적인 예시로서, N개의 매크로(macro) 기지국에 상응하는 N개의 주기적 CSI-RS 자원 집합들(Periodic CSI-RS resource sets)과 동적으로 turn on/off가 가능한 M 개의 소형 기지국에 상응하는 M개의 비주기적 CSI-RS 자원 집합들(Aperiodic CSI-RS resource sets)을 가정하자. 이러한 N+M개의 모든 기지국을 DPS (Dynamic Point Selection) 또는 JT (Joint Transmission) 등을 위한 CoMP(Coordinated Multiple Points) 후보들로 고려하면, 특정 단말 입장에서는 최고 CRI(best CRI) 혹은 K개의 최고 CRI들(K-best CRIs)을 계산하여 기지국에 보고할 때, 복수의 CSI-RS 자원 집합들(resource sets)을 하나의 통합 CSI-RS 자원 집합으로 구성하여 최고 CRI(best CRI) 혹은 K개의 최고 CRI들(K-best CRIs)을 보고하는 것이 필요하다. 한편, 상기 복수의 CSI-RS 자원 집합들 각각에 설정된 CSI 보고 셋팅이 상이할 수 있으므로, 단말이 최고 CRI(best CRI) 혹은 K개의 최고 CRI들(K-best CRIs)을 보고할 때, 각각의 CRI에 대응하는 CSI 보고 셋팅(reporting setting)이 주기적, 비주기적 또는 반 영구적인지 여부를 함께 기지국에 보고할 수도 있다.
또 다른 예시로, 매트로 셀 또는 RRH 등과 같은 소형 셀을 포함하는 N개의 TP(Transmission Point)들과 단말 간의 채널 페이딩(fading) 환경 등이 상이하여 서로 다른 CSI-RS 전송 주기(transmission periodicity)를 갖는 N개의 주기적 또는 반영구적 CSI-RS 자원 집합(resource sets)들이 설정(Configuration)될 수 있다.
이 때, 상술한 N개의 TP들이 모두 CoMP 후보들(candidates)로 고려된다면, N개의 CSI-RS 자원 집합들(resource sets)을 하나의 통합 CSI-RS 자원 집합(integrated CSI-RS resource set)으로 구성할 수 있다. 또한, 상기 통합 CSI-RS 자원 집합을 기반으로 최고 CRI와 같은 최고 CSI 컨텐츠(best CSI content) 또는 K개의 최고 CRI들(K-best CRIs)등과 같은 K개의 최고 CRI 컨텐츠(K-best CSI contents) 등을 보고하도록 단말에 지시하거나 설정할 수 있다.
한편, 통합 CSI-RS 자원 집합(integrated CSI-RS resource set)을 구성하는 모든 CSI-RS 자원들(CSI-RS resources) 또는 CSI-RS 자원 집합들(CSI-RS resource sets)은 동일한 PDSCH 전력(Power) 대비 CSI-RS 전력(Power) 비율을 갖도록 제한적으로 설정되거나 지시될 수 있다. 즉, 서로 다른 CSI-RS 자원 집합(resource sets)을 하나의 통합 CSI-RS 자원 집합으로 고려하여 가장 큰 RSRP(the largest Reference Signal Received Power) 및 이에 해당되는 CRI를 찾을 때, 서로 다른 CSI-RS 자원들의 RSRP 값들에 대한 공정한 비교를 위해서 CSI-RS 자원 별로 동일한 전력 할당이 필요할 수 있다.
만약, 통합 CSI-RS 자원 집합(Integrated CSI-RS resource set)에 포함된 CSI-RS 자원들에 서로 상이한 PDSCH 전력(Power) 대비 CSI-RS 전력(Power) 비율이 설정된다면, 단말은 RSRP 계산 시 CSI-RS 자원들 간의 서로 다른 PDSCH 전력(Power) 대비 CSI-RS 전력(Power) 비율의 차이를 반영하여 RSRP 값들을 보정한 이후에 CRI 및/또는 CRSI(CSI-RS resource Set Indicator)를 선택하여 보고할 수 있다.
한편, 비주기적 CSI-RS 자원들과 주기적/반영구적 CSI-RS 자원들이 함께 통합 CSI-RS 자원 집합(integrated CSI-RS resource set)으로 설정되는 경우, 비주기적 CSI-RS 자원을 통해 획득되는 CSI 측정 정확도(measurement accuracy)의 레벨과 주기적/반영구적 CSI-RS 자원을 통해 획득되는 CSI 측정 정확도(measurement accuracy)의 레벨을 유사하도록 설정하기 위해서 상위 계층 시그널링 및/또는 하위 계층 시그널링을 통하여 단말에게 주기적/반영구적 CSI-RS 자원들에 대한 측정 제한(measurement restriction)이 "on"으로 설정되거나 지시될 수 있다. 여기서, 측정 제한이라 함은, 예를 들어, 시간 도메인에서 하나 또는 특정 개수의 슬롯(slot)에서만 제한적으로 CSI 측정을 수행하도록 하는 것일 수 있다. 또는, 주기적/반영구적 CSI-RS 자원들에 대한 측정 제한 "on" 설정 또는 지시가 없더라도 단말은 주기적/반영구적 CSI-RS 자원에 대해서는 특정 슬롯에서만 CSI 측정을 수행하는 것으로 자동 인지할 수 있다. 또는, 단말이 주기적/반영구적 CSI-RS 자원에 대해서는 측정 제한(measurement restriction)이 "on"으로 설정되어 있음을 자동으로 인지할 수 있다.
한편, 실시 예 1에서 단말은 기지국으로부터 상위 계층 파라미터(higher layer parameter)인 " repetition" 설정이 동일한 CSI-RS 자원 집합들(resource sets)만 제한적으로 하나의 통합 CSI-RS 자원 집합(integrated CSI-RS resource set)으로 지시 받거나 설정 받을 수 있다. 여기서, " repetition" 설정이 동일한 CSI-RS 자원 집합들이란, 상위 계층 신호인 " repetition"에 의한 설정이 없는 CSI-RS 자원 집합(resource set), 또는 " repetition"의 설정이 on 또는 off로 동일하게 설정된 CSI-RS 자원 집합(resource set)을 의미할 수 있다.
2. 실시 예 2: 통합 CSI-RS 자원 집합과 관련한 CSI 보고 방법
기지국이 암묵적(implicitly) 및/또는 명시적(explicitly)으로 지시하거나 지정한 특정 CSI-RS 자원 그룹(예를 들어, CSI-RS 자원 집합, CSI-RS 자원 셋팅, 통합 CSI-RS 자원 집합)에 대한 최고 측정 컨텐츠(best measurement content) 또는 K개의 최고 측정 컨텐츠들(K-best measurement contents)의 값이 특정 임계 값보다 큰 경우, 단말은 기지국으로부터 지시된 상기 CSI-RS 자원 그룹에 대해서만 최고 CSI 컨텐츠 (예를 들어, 최고 CRI) 또는 K개의 최고 CSI들(예를 들어, K-최고 CRIs)을 보고할 수 있다. 반면, 최고 측정 컨텐츠(best measurement content) 또는 K개의 최고 측정 컨텐츠들(K-best measurement contents)의 값이 특정 임계 값 보다 작은 경우, 단말은 기지국으로부터 지시되거나 설정된 특정 통합 CSI-RS 자원 집합(integrated CSI-RS resource set)에 대한 최고 CSI 컨텐츠 (예를 들어, 최고 CRI) 또는 K개의 최고 CSI들(예를 들어, K-최고 CRIs)을 보고할 수 있다.
여기서, 최고 측정 컨텐츠는 가장 큰 RSRP(Reference Signal Received Power), 가장 큰 SNR (Signal to Noise Ratio) 및/또는 가장 큰 SINR (Signal to Interference plus Noise Ratio)일 수 있다. 유사하게, K개의 최고 측정 컨텐츠는 K개의 가장 큰 RSRP, K개의 가장 큰 SNR 및/또는 K개의 가장 큰 SINR일 수 있다.
또한, 상기 특정 임계값은 오프라인으로 결정되거나, 기지국으로부터 RRC 등의 상위 계층 시그널링 및/또는 DCI/MAC-CE 등의 동적 시그널링을 통해 설정되거나 지시될 수 있다.
상술한 방법을 통해, 이기종 네트워크(heterogeneous network)의 CoMP 스케줄링 단위(scheduling unit)를 매크로 셀의 데이터 트래픽 부하(data traffic load)를 감안하여 설정할 수 있다. 또한, 가능하면 일시적으로 turn "on"된 펨토/피코 셀(femto/pico-cell) 등의 소형 기지국을 최대한 활용하여 단말에 데이터를 전송할 수도 있다.
예를 들어, N개의 매크로 기지국에 대응하는 N개의 CSI-RS 자원들로 구성된 주기적 CSI-RS 자원 집합(resource set)과 M개의 소형 기지국에 대응하는 M개의 CSI-RS 자원들로 구성된 비주기적 CSI-RS 자원 집합(resource sets)을 가정하도록 한다. 단말은 비주기적 CSI-RS 자원 집합에서 K개의 최고 RSRP 값들(K-best RSRPs)의 값이 특정 임계 값 보다 크면, 소형 기지국 K개를 활용하여 JT(Joint Transmission)을 수행할 수 있다. 반면, 비주기적 CSI-RS 자원 집합에서 K개의 최고 RSRP 값들(K-best RSRPs)의 값이 특정 임계 값 보다 작은 경우, 매크로 기지국과 소형 기지국을 모두 CoMP 후보들(candidates)로 고려하여 K개의 최고 RSRP 값들(K-best RSRPs)값에 대응하는 K개의 기지국으로 JT(Joint Transmission)을 수행할 수도 있다.
더불어, 보고된 하나 이상의 RSRP 값이 특정 임계 값보다 낮은 경우, 기지국은 통합 CSI-RS 자원 집합(integrated CSI-RS resource set)에 대한 CSI 컨텐츠를 다시 보고하도록 단말에 지시할 수 있다. 다만, 이러한 경우 CSI 피드백 및/또는 CSI 보고를 위한 오버헤드 및 지연(latency)이 증가할 수 있다.
한편, 통합 CSI-RS 자원 집합(integrated CSI-RS resource set)을 구성하는 CSI-RS 자원 집합(resource sets)이 CSI 보고 셋팅(reporting setting)에 연결되어 시간 도메인에서의 보고 동작(time-domain reporting behavior) 및/또는 보고량(report quantity) 등이 기 설정되어 있더라도, 통합 CSI-RS 자원 집합에 대한 시간 도메인에서의 보고 동작(time-domain reporting behavior) 및/또는 보고량(report quantity) 등을 별도로 단말에 지시하거나 설정(Configuration)할 수 있다.
예를 들어, 도 17(a)와 같이 CSI-RS 자원 집합 #0, #1 및 통합 CSI-RS 자원 집합(integrated CSI-RS resource set)을 각각 독립적인 CSI 보고 셋팅(reporting setting)으로 설정할 수 있다. 또는, 통합 CSI-RS 자원 집합(integrated CSI-RS resource set)에 대한 CSI 보고 셋팅을 독립적으로 설정하지 않는 경우, 예를 들어, 통합 CSI-RS 자원 집합을 특정 CSI 보고 셋팅에 연결하지 않는 경우, 통합 CSI-RS 자원 집합(integrated CSI-RS resource set)에 대한 시간 도메인에서의 보고 행동 및/또는 보고량(report quantity)을 통합 CSI-RS 자원 집합(integrated CSI-RS resource set)을 구성하는 특정 CSI-RS 자원 집합(resource set)에 연동되어 설정된 CSI 보고 셋팅에 따르도록 지시하거나 설정할 수 있다.
여기서, CSI 보고 셋팅에 포함되는 시간 도메인에서의 보고 행동은, CSI 보고가 주기적/비주기적/반영구적으로 수행되는지에 대한 것이다. 또한, CSI 보고 셋팅에 포함되는 보고량(ReportQuantity)은 CSI 보고 시, CSI에 포함되는 컨텐츠를 의미할 수 있다. 예를 들어, CSI에 포함되는 컨텐츠는 RI/PMI/CQI/CRI/RSRP/none 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 17(a)의 예시와는 다르게 통합 CSI-RS 자원 집합은 도 17(b)와 같이 설정될 수 있다. CSI-RS 자원 집합 또는 CSI 자원 셋팅과 같은 CSI-RS resource 그룹을 하나의 CSI 보고 셋팅으로 연결할 수 있다. 이 때, 하나의 CSI 보고 셋팅(reporting setting)에 함께 연결된 CSI-RS 자원 그룹들을 하나의 통합 CSI-RS 자원 집합(integrated CSI-RS resource set)으로 고려하여 CSI 컨텐츠들(contents)을 계산하도록 기지국이 단말에게 설정하거나 지시할 수 있다.
예를 들어, 도 17(b)를 참조하면, CSI-RS 자원 집합(resource set) #0와 CSI-RS 자원 집합 #1은 각각 CSI 보고 셋팅(reporting setting) #0와 CSI 보고 셋팅(reporting setting) #1에 독립적으로 연결되어 있고, CSI 보고 셋팅(reporting setting) #2에는 함께 연결되도록 설정될 수 있다.
이 때, CSI 보고 셋팅(reporting setting) #2에 함께 연결된 CSI 자원 집합(resource set) #0, #1을 하나의 통합 CSI-RS 자원 집합(integrated CSI-RS resource set)으로 고려하여 CSI 컨텐츠(예를 들어, 최고 CRI 또는 K개의 최고 CRI들 등)를 보고하도록 설정할 수 있다. 또한, 도 17(b)를 참조하면, CSI 보고 셋팅 #2에 "integrated CRI"를 설정함으로써, 통합 CSI-RS 자원 집합으로 CSI-RS 자원 집합들이 그룹핑되었음을 알 수 있다.
만약, 통합 CSI-RS 자원 집합(Integrated CSI-RS resource set)을 구성하는 CSI-RS 자원 또는 그룹 단위들(예를 들어, CSI-RS 자원, CSI-RS 자원 집합, CSI-RS 자원 셋팅)에 대한 시간 도메인에서의 보고 행동에 관한 설정이 모두 동일한 경우, 통합 CSI-RS 자원 집합에 대한 시간 도메인에서의 보고 행동에 관한 설정이 별도로 없더라도, 단말은 동일하게 설정된 보고 행동을 통합 CSI-RS 자원집합에 대한 보고 행동으로 자동 인지할 수 있다. 또한, 시간 도메인에서의 보고 행동뿐만 아니라, CSI 보고량(report quantity) 등의 CSI 보고 설정과 관련된 다른 설정 파라미터들에 대해서도 동일하게 확장 및 적용될 수 있고, 따라서, 이러한 경우에도 본 발명의 사상이 확장될 수 있다. 추가적으로, CSI 보고 셋팅으로 도 17(b)와 같이 통합 CRI 보고(integrated CRI reporting)가 지시되거나 설정될 때, 상기 통합 CRI 보고에 대응하는 단말의 수신 패널/빔/필터 등의 인덱스/ID등을 함께 설정하거나 지시할 수 있다.
또한, 통합 CSI-RS 자원 집합(Integrated CSI-RS resource set)에 대한 CSI 보고 셋팅을 상기 통합 CSI-RS 자원 집합을 구성하는 특정 CSI-RS 자원 집합에 기 설정된 CSI 보고 셋팅과 동일하게 따르도록 지시하거나 설정될 수 있다. 이러한 경우, 통합 CSI-RS 자원 집합(integrated CSI-RS resource set)에 포함된 CSI-RS 자원 집합에 대한 CSI 보고는 생략되거나 배제되고, 통합 CSI-RS 자원 집합(integrated CSI-RS resource set)에 대한 CSI 보고만을 수행할 수 있다.
예를 들어, 도 18에서 볼 수 있는 것과 같이, 비주기적 CSI 보고가 설정된 설정된 비주기적 CSI-RS 자원 집합과 주기적 CSI 보고가 설정된 주기적 CSI-RS 자원 집합이 통합 CSI-RS 자원 집합(integrated CSI-RS resource set)을 구성하고 있고, 통합 CSI-RS 자원 집합의 CSI 보고 셋팅에는 비주기적 CSI 보고 셋팅이 설정된 것을 가정한다.
이러한 경우, 도 18에서 (a)로 표시된 비주기적 CSI 보고 시점에는 통합 CSI-RS 자원 집합에 대한 CSI(예를 들어, 최고 CRI 또는 K개의 최고 CRI들)를 단말이 기지국에 보고할 수 있다. 반면, (b)로 표시된 주기적 CSI 보고 시점에는 주기적 CSI-RS 자원 집합에 대한 CSI(예를 들어, 최고 CRI 또는 K개의 최고 CRI들)만을 단말이 기지국에 보고할 수 있다. 또한, 상기와 같은 동작은 기지국이 단말에게 지시하거나 설정할 수 있다.
한편, 단말이 N(>=1)개의 {CRI/RSRP} 집합을 보고하도록 설정되고, M(<=N)개의 {PMI} 또는 {RI/PMI} 또는 {RI/PMI/CQI} 집합을 보고하도록 설정된 경우, CoMP 스케줄링 기지국이 M개의 TRP 또는 복수의 TRP들에서 총 M개의 빔들을 사용하여 JT(Joint Transmission)을 수행하고, N-M개의 빔들은 현재 시점에 JT에 직접 참여하지 않지만 CoMP 후보들로써 고려될 수 있다. 이를 위해, 단말은 N-M개의 CSI-RS 자원들에 대해서는 CRI/RSRP 값만 보고하고 M개의 CSI-RS 자원들에 대해서는 CRI/RSRP 값과 함께 RI/PMI/CQI 값 등을 보고하는 지시 혹은 설정을 기대하거나 가정할 수 있다.
반면, 단말이 N개의 {CRI/RSRP}s 집합을 보고하도록 설정되고, M(<N)개의 {PMI} 또는 {RI/PMI} 또는 {RI/PMI/CQI} 집합을 보고하도록 설정되며, 상기 {PMI} 또는 {RI/PMI} 또는 {RI/PMI/CQI} M개의 최고 CRI들(M-best CRIs)을 보고하기 위한 것일 때, RI/PMI/CQI를 보고하기 위한 M개의 CSI-RS 자원들의 인덱스 또는 ID등을 기지국이 직접 단말에게 지시하지 않을 수 있다. 이러한 경우, 단말이 N개의 CSI-RS 자원들 중에서 M개의 최고 CRI들(M-best CRIs)에 해당되는 CSI-RS 자원들을 선택하여 보고할 수 있다. 이 때, 기지국은 M개의 TRP/빔들로 JT를 수행하고, N-M개의 TRP/빔들은 CoMP 후보로써 CRI/RSRP 정보만 보고하도록 단말에게 지시하거나 설정할 수 있다.
도 19는 본 발명의 실시 예에 따른 무선 통신 장치의 일 실시 예를 도시한다.
도 19에서 설명하는 무선 통신 장치는 본 발명의 실시 예에 따른 단말 및/또는 기지국을 나타낼 수 있다. 그러나, 도 19의 무선 통신 장치는, 본 실시 예에 따른 단말 및/또는 기지국에 반드시 한정되는 것은 아니며, 차량 통신 시스템 또는 장치, 웨어러블(wearable) 장치, 랩톱, 스마트 폰 등과 같은 다양한 장치로 대체될 수 있다. 좀 더 구체적으로, 상기 장치는 기지국, 네트워크 노드, 전송 단말, 수신 단말, 무선 장치, 무선 통신 장치, 차량, 자율주행 기능을 탑재한 차량, 드론(Unmanned Aerial Vehicle, UAV), AI(Artificial Intelligence) 모듈, 로봇, AR(Augmented Reality) 장치, VR(Virtual Reality) 장치, MTC 장치, IoT 장치, 의료 장치, 핀테크 장치(또는 금융 장치), 보안 장치, 기후/환경 장치 또는 그 이외 4차 산업 혁명 분야 또는 5G 서비스와 관련된 장치 등일 수 있다. 예를 들어, 드론은 사람이 타지 않고 무선 컨트롤 신호에 의해 비행하는 비행체일 수 있다.　예를 들어, MTC 장치 및 IoT 장치는 사람의 직접적인 개입이나 또는 조작이 필요하지 않는 장치로서, 스마트 미터, 벤딩 머신, 온도계, 스마트 전구, 도어락, 각종 센서 등일 수 있다. 예를 들어, 의료 장치는 질병을 진단, 치료, 경감, 처치 또는 예방할 목적으로 사용되는 장치, 구조 또는 기능을 검사, 대체 또는 변형할 목적으로 사용되는 장치로서, 진료용 장비, 수술용 장치, (체외) 진단용 장치, 보청기, 시술용 장치 등일 수 있다. 예를 들어, 보안 장치는 발생할 우려가 있는 위험을 방지하고, 안전을 유지하기 위하여 설치한 장치로서, 카메라, CCTV, 블랙박스 등일 수 있다. 예를 들어, 핀테크 장치는 모바일 결제 등 금융 서비스를 제공할 수 있는 장치로서, 결제 장치, POS(Point of Sales) 등일 수 있다. 예를 들어, 기후/환경 장치는 기후/환경을 모니터링, 예측하는 장치를 의미할 수 있다.
또한, 전송 단말 및 수신 단말은 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털 방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기 (smartwatch), 글래스형 단말기 (smart glass), HMD(head mounted display)), 폴더블(foldable) 디바이스 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, HMD는 머리에 착용하는 형태의 디스플레이 장치로서, VR 또는 AR을 구현하기 위해 사용될 수 있다.　
도 19를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 단말 및/또는 기지국은 디지털 신호 프로세서(Digital Signal Processor; DSP) 또는 마이크로 프로세서와 같은 적어도 하나의 프로세서(10), 트랜시버(Transceiver)(35), 전력 관리 모듈(5), 안테나(40), 배터리(55), 디스플레이(15), 키패드(20), 메모리(30), 가입자 식별 모듈(SIM)카드 (25), 스피커(45) 및 마이크로폰(50)등을 포함할 수 있다. 또한, 상기 단말 및/또는 기지국은 단일 안테나 또는 다중 안테나를 포함할 수 있다. 한편, 상기 트랜시버(Transceiver)(35)는 RF 모듈(Radio Frequency Module)로도 명칭될 수 있다.
프로세서(10)는 도 1 내지 18에 설명된 기능, 절차 및/또는 방법을 구현하도록 구성될 수 있다. 도 1 내지 도 18에서 설명한 실시 예들 중 적어도 일부에 있어서, 프로세서(10)는 무선 인터페이스 프로토콜의 계층들 (예를 들어, 기능 계층들(functional layers))과 같은 하나 이상의 프로토콜들을 구현할 수 있다.
메모리(30)는 프로세서(10)에 연결되어 프로세서(10)의 동작과 관련된 정보를 저장한다. 메모리(30)는 프로세서(10)의 내부 또는 외부에 위치 할 수 있으며, 유선 또는 무선 통신과 같은 다양한 기술을 통해 프로세서에 연결될 수 있다.
사용자는 키패드(20)의 버튼을 누름으로써 또는 마이크로폰(50)을 이용한 음성 활성화와 같은 다양한 기술에 의한 다양한 유형의 정보 (예를 들어, 전화 번호와 같은 지시 정보)를 입력 할 수 있다. 프로세서(10) 는 사용자의 정보를 수신 및/또는 처리하고 전화 번호를 다이얼하는 것과 같은 적절한 기능을 수행한다.
또한, 상기 적절한 기능들을 수행하기 위해 SIM 카드(25) 또는 메모리 (30)로부터 데이터(예를 들어, 조작 데이터)를 검색할 수도 있다. 또한, 프로세서 (10)는 GPS 칩으로부터 GPS 정보를 수신 및 처리하여 차량 네비게이션, 지도 서비스 등과 같은 단말 및/또는 기지국의 위치 정보를 획득하거나 위치 정보와 관련된 기능을 수행 할 수 있다. 또한, 프로세서(10)는 사용자의 참조 및 편의를 위해 이러한 다양한 유형의 정보 및 데이터를 디스플레이(15) 상에 표시할 수 있다.
트랜시버(Transceiver)(35)는 프로세서(10)에 연결되어 RF (Radio Frequency) 신호와 같은 무선 신호를 송신 및/또는 수신한다. 이 때, 프로세서(10)는 통신을 개시하고 음성 통신 데이터와 같은 다양한 유형의 정보 또는 데이터를 포함하는 무선 신호를 송신하도록 트랜시버(Transceiver)(35)를 제어 할 수 있다. 트랜시버(Transceiver) (35)는 무선 신호를 수신하는 수신기 및 송신하는 송신기를 포함할 수 있다. 안테나(40)는 무선 신호의 송신 및 수신을 용이하게 한다. 일부 실시 예에서, 무선 신호를 수신되면, 트랜시버(Transceiver)(35)는 프로세서(10)에 의한 처리를 위해 기저 대역 주파수로 신호를 포워딩하고 변환할 수 있다. 처리된 신호는 가청 또는 판독 가능한 정보로 변환되는 등, 다양한 기술에 따라 처리 될 수 있으며, 이러한 신호는 스피커 (45)를 통해 출력될 수 있다.
일부 실시 예에서, 센서 또한 프로세서(10)에 연결될 수 있다. 센서는 속도, 가속도, 광, 진동 등을 포함하는 다양한 유형의 정보를 검출하도록 구성된 하나 이상의 감지 장치를 포함 할 수 있다. 근접, 위치, 이미지 등과 같이 센서로부터 얻어진 센서 정보를 프로세서(10)가 수신하여 처리함으로써, 충돌 회피, 자율 주행 등의 각종 기능을 수행 할 수 있다.
한편, 카메라, USB 포트 등과 같은 다양한 구성 요소가 단말 및/또는 기지국에 추가로 포함될 수 있다. 예를 들어, 카메라가 프로세서(10)에 추가로 연결될 수 있으며, 이러한 카메라는 자율 주행, 차량 안전 서비스 등과 같은 다양한 서비스에 사용될 수 있다.
이와 같이, 도 19는 단말 및/또는 기지국을 구성하는 장치들의 일 실시 예에 불과하면, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 키패드(20), GPS (Global Positioning System) 칩, 센서, 스피커(45) 및/또는 마이크로폰(50)과 같은 일부 구성 요소는 일부 실시 예들에서 단말 및/또는 기지국 구현을 위해 제외될 수도 있다.
구체적으로, 본 발명의 실시 예들을 구현하기 위해, 도 19에서 표현된 무선 통신 장치가 본 발명의 실시 예에 따른 단말인 경우의 동작을 살펴보도록 한다. 상기 무선 통신 장치가 본 발명의 실시 예에 따른 단말인 경우, 상기 프로세서(10)는 CSI-RS 자원 집합 및/또는 CSI-RS 자원 셋팅에 대응하는 CSI-RS 자원 그룹과 복수의 CSI-RS 자원 그룹들을 다시 그룹핑한 통합 CSI-RS 자원 집합(integrated CSI-RS resource set)을 설정(Configuration)할 수 있다. 이 때, CSI-RS 자원 그룹 및 통합 CSI-RS 자원 집합에 대한 구체적인 설정 방법은 상술한 실시 예 1을 기반으로 할 수 있다.
한편, 프로세서(10)는 상기 CSI-RS 자원 그룹에 연관된 CSI 보고 셋팅(CSI reporting setting) 및 통합 CSI-RS 자원 집합에 연관된 CSI 보고 셋팅을 설정(Configuration)할 수 있다. 이 때, CSI-RS 자원 그룹 및 통합 CSI-RS 자원 집합 각각에 연관된 CSI 보고 셋팅을 설정하는 방법은 상술한 실시 예 2를 기반으로 할 수 있다.
그 후, 프로세서(10)는 CSI-RS 자원 그룹에 대한 설정(Configuration)과 통합 CSI-RS 자원 집합에 대한 설정(Configuration)을 기반으로 CSI-RS를 수신하도록 트랜시버(35)를 제어하고, CSI-RS 자원 그룹 및 통합 CSI-RS 자원 집합 각각에 연관된 CSI 보고 셋팅을 기반으로 CSI를 보고하도록 트랜시버(35)를 제어할 수 있다. 한편, CSI-RS 자원 그룹 및 통합 CSI-RS 자원 집합 각각에 연관된 CSI 보고 셋팅을 기반으로 CSI를 보고하는 방법 및 보고되는 CSI 컨텐츠는 상술한 실시 예 2를 기반으로 할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시 예들을 구현하기 위해, 도 19에서 표현된 무선 통신 장치가 본 발명의 실시 예에 따른 기지국인 경우, 상기 프로세서 (10)는 단말에게 CSI-RS 자원 그룹을 설정(Configuration)하기 위한 정보 및 통합 CSI-RS 자원 집합을 설정(Configuration)하기 위한 정보를 전송하도록 트랜시버(35)를 제어할 수 있다. 이 때, CSI-RS 자원 그룹을 설정(Configuration)하기 위한 정보 및 통합 CSI-RS 자원 집합을 설정(Configuration)하기 위한 정보는 상술한 실시 예 1을 기반으로 결정될 수 있다.
또한, 프로세서(10)는 CSI-RS 자원 그룹과 연관된 CSI 보고 셋팅(reporting setting)에 대한 정보와 통합 CSI-RS 자원 집합과 연관된 CSI 보고 셋팅에 대한 정보를 단말에게 전송하도록 트랜시버(35)를 제어할 수 있다. 이 때, CSI-RS 자원 그룹과 연관된 CSI 보고 셋팅(reporting setting)에 대한 정보와 통합 CSI-RS 자원 집합과 연관된 CSI 보고 셋팅에 대한 정보는 상술한 실시 예 2를 기반으로 결정될 수 있다.
그리고 프로세서(10)는 단말에게 상기 CSI-RS 자원 그룹 및 통합 CSI-RS 자원 집합에 대응하는 CSI-RS를 전송하도록 트랜시버(35)를 제어하고, 단말로부터 측정된 CSI-RS 자원 그룹에 관한 CSI 및 통합 CSI-RS 자원 집합에 관한 CSI를 수신하도록 트랜시버(35)를 제어할 수 있다. 한편, CSI-RS 자원 그룹 및 통합 CSI-RS 자원 집합 각각에 연관된 CSI 보고 셋팅을 기반으로 보고되는 CSI를 수신하는 방법 및 보고되는 CSI 컨텐츠는 상술한 실시 예 2를 기반으로 할 수 있다.
도 20은 본 발명의 실시 예들을 구현할 수 있는 AI 장치(100)를 나타낸다.
AI 장치(100)는 TV, 프로젝터, 휴대폰, 스마트폰, 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 태블릿 PC, 웨어러블 장치, 셋톱박스(STB), DMB 수신기, 라디오, 세탁기, 냉장고, 데스크탑 컴퓨터, 디지털 사이니지, 로봇, 차량 등과 같은, 고정형 기기 또는 이동 가능한 기기 등으로 구현될 수 있다.
도 20을 참조하면, 단말기(100)는 통신부(110), 입력부(120), 러닝 프로세서(130), 센싱부(140), 출력부(150), 메모리(170) 및 프로세서(180) 등을 포함할 수 있다.
통신부(110)는 유무선 통신 기술을 이용하여 다른 AI 장치(100a 내지 100e)나 AI 서버(200) 등의 외부 장치들과 데이터를 송수신할 수 있다. 예컨대, 통신부(110)는 외부 장치들과 센서 정보, 사용자 입력, 학습 모델, 제어 신호 등을 송수신할 수 있다.
이때, 통신부(110)가 이용하는 통신 기술에는 GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), LTE(Long Term Evolution), 5G, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), 블루투스(Bluetooth쪠), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), ZigBee, NFC(Near Field Communication) 등이 있다.
입력부(120)는 다양한 종류의 데이터를 획득할 수 있다.
이때, 입력부(120)는 영상 신호 입력을 위한 카메라, 오디오 신호를 수신하기 위한 마이크로폰, 사용자로부터 정보를 입력 받기 위한 사용자 입력부 등을 포함할 수 있다. 여기서, 카메라나 마이크로폰을 센서로 취급하여, 카메라나 마이크로폰으로부터 획득한 신호를 센싱 데이터 또는 센서 정보라고 할 수도 있다.
입력부(120)는 모델 학습을 위한 학습 데이터 및 학습 모델을 이용하여 출력을 획득할 때 사용될 입력 데이터 등을 획득할 수 있다. 입력부(120)는 가공되지 않은 입력 데이터를 획득할 수도 있으며, 이 경우 프로세서(180) 또는 러닝 프로세서(130)는 입력 데이터에 대하여 전처리로써 입력 특징점(input feature)을 추출할 수 있다.
러닝 프로세서(130)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망으로 구성된 모델을 학습시킬 수 있다. 여기서, 학습된 인공 신경망을 학습 모델이라 칭할 수 있다. 학습 모델은 학습 데이터가 아닌 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론해 내는데 사용될 수 있고, 추론된 값은 어떠한 동작을 수행하기 위한 판단의 기초로 이용될 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 서버(200)의 러닝 프로세서(240)과 함께 AI 프로세싱을 수행할 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 장치(100)에 통합되거나 구현된 메모리를 포함할 수 있다. 또는, 러닝 프로세서(130)는 메모리(170), AI 장치(100)에 직접 결합된 외부 메모리 또는 외부 장치에서 유지되는 메모리를 사용하여 구현될 수도 있다.
센싱부(140)는 다양한 센서들을 이용하여 AI 장치(100) 내부 정보, AI 장치(100)의 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다.
이때, 센싱부(140)에 포함되는 센서에는 근접 센서, 조도 센서, 가속도 센서, 자기 센서, 자이로 센서, 관성 센서, RGB 센서, IR 센서, 지문 인식 센서, 초음파 센서, 광 센서, 마이크로폰, 라이다, 레이더 등이 있다.
출력부(150)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시킬 수 있다.
이때, 출력부(150)에는 시각 정보를 출력하는 디스플레이부, 청각 정보를 출력하는 스피커, 촉각 정보를 출력하는 햅틱 모듈 등이 포함될 수 있다.
메모리(170)는 AI 장치(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다. 예컨대, 메모리(170)는 입력부(120)에서 획득한 입력 데이터, 학습 데이터, 학습 모델, 학습 히스토리 등을 저장할 수 있다.
프로세서(180)는 데이터 분석 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 결정되거나 생성된 정보에 기초하여, AI 장치(100)의 적어도 하나의 실행 가능한 동작을 결정할 수 있다. 그리고, 프로세서(180)는 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어하여 결정된 동작을 수행할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(180)는 러닝 프로세서(130) 또는 메모리(170)의 데이터를 요청, 검색, 수신 또는 활용할 수 있고, 상기 적어도 하나의 실행 가능한 동작 중 예측되는 동작이나, 바람직한 것으로 판단되는 동작을 실행하도록 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 결정된 동작을 수행하기 위하여 외부 장치의 연계가 필요한 경우, 해당 외부 장치를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하고, 생성한 제어 신호를 해당 외부 장치에 전송할 수 있다.
프로세서(180)는 사용자 입력에 대하여 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 사용자의 요구 사항을 결정할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 음성 입력을 문자열로 변환하기 위한 STT(Speech To Text) 엔진 또는 자연어의 의도 정보를 획득하기 위한 자연어 처리(NLP: Natural Language Processing) 엔진 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여, 사용자 입력에 상응하는 의도 정보를 획득할 수 있다.
이때, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 적어도 일부가 머신 러닝 알고리즘에 따라 학습된 인공 신경망으로 구성될 수 있다. 그리고, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 러닝 프로세서(130)에 의해 학습된 것이나, AI 서버(200)의 러닝 프로세서(240)에 의해 학습된 것이거나, 또는 이들의 분산 처리에 의해 학습된 것일 수 있다.
프로세서(180)는 AI 장치(100)의 동작 내용이나 동작에 대한 사용자의 피드백 등을 포함하는 이력 정보를 수집하여 메모리(170) 또는 러닝 프로세서(130)에 저장하거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 전송할 수 있다. 수집된 이력 정보는 학습 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.
프로세서(180)는 메모리(170)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, AI 장치(100)의 구성 요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 프로세서(180)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, AI 장치(100)에 포함된 구성 요소들 중 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.
도 21은 본 발명의 실시 예들을 구현할 수 있는 AI 서버(200)를 나타낸다.
도 21을 참조하면, AI 서버(200)는 머신 러닝 알고리즘을 이용하여 인공 신경망을 학습시키거나 학습된 인공 신경망을 이용하는 장치를 의미할 수 있다. 여기서, AI 서버(200)는 복수의 서버들로 구성되어 분산 처리를 수행할 수도 있고, 5G 네트워크로 정의될 수 있다. 이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100)의 일부의 구성으로 포함되어, AI 프로세싱 중 적어도 일부를 함께 수행할 수도 있다.
AI 서버(200)는 통신부(210), 메모리(230), 러닝 프로세서(240) 및 프로세서(260) 등을 포함할 수 있다.
통신부(210)는 AI 장치(100) 등의 외부 장치와 데이터를 송수신할 수 있다.
메모리(230)는 모델 저장부(231)를 포함할 수 있다. 모델 저장부(231)는 러닝 프로세서(240)을 통하여 학습 중인 또는 학습된 모델(또는 인공 신경망, 231a)을 저장할 수 있다.
러닝 프로세서(240)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망(231a)을 학습시킬 수 있다. 학습 모델은 인공 신경망의 AI 서버(200)에 탑재된 상태에서 이용되거나, AI 장치(100) 등의 외부 장치에 탑재되어 이용될 수도 있다.
학습 모델은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있다. 학습 모델의 일부 또는 전부가 소프트웨어로 구현되는 경우 학습 모델을 구성하는 하나 이상의 명령어(instruction)는 메모리(230)에 저장될 수 있다.
프로세서(260)는 학습 모델을 이용하여 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수 있다.
도 22는 본 발명의 실시 예들을 구현할 수 있는 따른 AI 시스템(1)을 나타낸다.
도 22를 참조하면, AI 시스템(1)은 AI 서버(200), 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(10)와 연결된다. 여기서, AI 기술이 적용된 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 등을 AI 장치(100a 내지 100e)라 칭할 수 있다.
클라우드 네트워크(10)는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크(10)는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.
즉, AI 시스템(1)을 구성하는 각 장치들(100a 내지 100e, 200)은 클라우드 네트워크(10)를 통해 서로 연결될 수 있다. 특히, 각 장치들(100a 내지 100e, 200)은 기지국을 통해서 서로 통신할 수도 있지만, 기지국을 통하지 않고 직접 서로 통신할 수도 있다.
AI 서버(200)는 AI 프로세싱을 수행하는 서버와 빅 데이터에 대한 연산을 수행하는 서버를 포함할 수 있다.
AI 서버(200)는 AI 시스템(1)을 구성하는 AI 장치들인 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(10)을 통하여 연결되고, 연결된 AI 장치들(100a 내지 100e)의 AI 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.
이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100a 내지 100e)를 대신하여 머신 러닝 알고리즘에 따라 인공 신경망을 학습시킬 수 있고, 학습 모델을 직접 저장하거나 AI 장치(100a 내지 100e)에 전송할 수 있다.
이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100a 내지 100e)로부터 입력 데이터를 수신하고, 학습 모델을 이용하여 수신한 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성하여 AI 장치(100a 내지 100e)로 전송할 수 있다.
또는, AI 장치(100a 내지 100e)는 직접 학습 모델을 이용하여 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수도 있다.
이하에서는, 상술한 기술이 적용되는 AI 장치(100a 내지 100e)의 다양한 실시 예들을 설명한다. 여기서, 도 22에 도시된 AI 장치(100a 내지 100e)는 도 20에 도시된 AI 장치(100)의 구체적인 실시 예로 볼 수 있다.
<AI+로봇>
로봇(100a)은 AI 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.
로봇(100a)은 동작을 제어하기 위한 로봇 제어 모듈을 포함할 수 있고, 로봇 제어 모듈은 소프트웨어 모듈 또는 이를 하드웨어로 구현한 칩을 의미할 수 있다.
로봇(100a)은 다양한 종류의 센서들로부터 획득한 센서 정보를 이용하여 로봇(100a)의 상태 정보를 획득하거나, 주변 환경 및 객체를 검출(인식)하거나, 맵 데이터를 생성하거나, 이동 경로 및 주행 계획을 결정하거나, 사용자 상호작용에 대한 응답을 결정하거나, 동작을 결정할 수 있다.
여기서, 로봇(100a)은 이동 경로 및 주행 계획을 결정하기 위하여, 라이다, 레이더, 카메라 중에서 적어도 하나 이상의 센서에서 획득한 센서 정보를 이용할 수 있다.
로봇(100a)은 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 학습 모델을 이용하여 주변 환경 및 객체를 인식할 수 있고, 인식된 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 이용하여 동작을 결정할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 로봇(100a)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, 로봇(100a)은 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
로봇(100a)은 맵 데이터, 센서 정보로부터 검출한 객체 정보 또는 외부 장치로부터 획득한 객체 정보 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여 이동 경로와 주행 계획을 결정하고, 구동부를 제어하여 결정된 이동 경로와 주행 계획에 따라 로봇(100a)을 주행시킬 수 있다.
맵 데이터에는 로봇(100a)이 이동하는 공간에 배치된 다양한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 예컨대, 맵 데이터에는 벽, 문 등의 고정 객체들과 화분, 책상 등의 이동 가능한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 그리고, 객체 식별 정보에는 명칭, 종류, 거리, 위치 등이 포함될 수 있다.
또한, 로봇(100a)은 사용자의 제어/상호작용에 기초하여 구동부를 제어함으로써, 동작을 수행하거나 주행할 수 있다. 이때, 로봇(100a)은 사용자의 동작이나 음성 발화에 따른 상호작용의 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 응답을 결정하여 동작을 수행할 수 있다.
<AI+자율주행>
자율 주행 차량(100b)은 AI 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
자율 주행 차량(100b)은 자율 주행 기능을 제어하기 위한 자율 주행 제어 모듈을 포함할 수 있고, 자율 주행 제어 모듈은 소프트웨어 모듈 또는 이를 하드웨어로 구현한 칩을 의미할 수 있다. 자율 주행 제어 모듈은 자율 주행 차량(100b)의 구성으로써 내부에 포함될 수도 있지만, 자율 주행 차량(100b)의 외부에 별도의 하드웨어로 구성되어 연결될 수도 있다.
자율 주행 차량(100b)은 다양한 종류의 센서들로부터 획득한 센서 정보를 이용하여 자율 주행 차량(100b)의 상태 정보를 획득하거나, 주변 환경 및 객체를 검출(인식)하거나, 맵 데이터를 생성하거나, 이동 경로 및 주행 계획을 결정하거나, 동작을 결정할 수 있다.
여기서, 자율 주행 차량(100b)은 이동 경로 및 주행 계획을 결정하기 위하여, 로봇(100a)과 마찬가지로, 라이다, 레이더, 카메라 중에서 적어도 하나 이상의 센서에서 획득한 센서 정보를 이용할 수 있다.
특히, 자율 주행 차량(100b)은 시야가 가려지는 영역이나 일정 거리 이상의 영역에 대한 환경이나 객체는 외부 장치들로부터 센서 정보를 수신하여 인식하거나, 외부 장치들로부터 직접 인식된 정보를 수신할 수 있다.
자율 주행 차량(100b)은 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(100b)은 학습 모델을 이용하여 주변 환경 및 객체를 인식할 수 있고, 인식된 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 이용하여 주행 동선을 결정할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 자율 주행 차량(100b)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, 자율 주행 차량(100b)은 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
자율 주행 차량(100b)은 맵 데이터, 센서 정보로부터 검출한 객체 정보 또는 외부 장치로부터 획득한 객체 정보 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여 이동 경로와 주행 계획을 결정하고, 구동부를 제어하여 결정된 이동 경로와 주행 계획에 따라 자율 주행 차량(100b)을 주행시킬 수 있다.
맵 데이터에는 자율 주행 차량(100b)이 주행하는 공간(예컨대, 도로)에 배치된 다양한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 예컨대, 맵 데이터에는 가로등, 바위, 건물 등의 고정 객체들과 차량, 보행자 등의 이동 가능한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 그리고, 객체 식별 정보에는 명칭, 종류, 거리, 위치 등이 포함될 수 있다.
또한, 자율 주행 차량(100b)은 사용자의 제어/상호작용에 기초하여 구동부를 제어함으로써, 동작을 수행하거나 주행할 수 있다. 이때, 자율 주행 차량(100b)은 사용자의 동작이나 음성 발화에 따른 상호작용의 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 응답을 결정하여 동작을 수행할 수 있다.
<AI+XR>
XR 장치(100c)는 AI 기술이 적용되어, HMD(Head-Mount Display), 차량에 구비된 HUD(Head-Up Display), 텔레비전, 휴대폰, 스마트 폰, 컴퓨터, 웨어러블 디바이스, 가전 기기, 디지털 사이니지, 차량, 고정형 로봇이나 이동형 로봇 등으로 구현될 수 있다.
XR 장치(100c)는 다양한 센서들을 통해 또는 외부 장치로부터 획득한 3차원 포인트 클라우드 데이터 또는 이미지 데이터를 분석하여 3차원 포인트들에 대한 위치 데이터 및 속성 데이터를 생성함으로써 주변 공간 또는 현실 객체에 대한 정보를 획득하고, 출력할 XR 객체를 렌더링하여 출력할 수 있다. 예컨대, XR 장치(100c)는 인식된 물체에 대한 추가 정보를 포함하는 XR 객체를 해당 인식된 물체에 대응시켜 출력할 수 있다.
XR 장치(100c)는 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, XR 장치(100c)는 학습 모델을 이용하여 3차원 포인트 클라우드 데이터 또는 이미지 데이터에서 현실 객체를 인식할 수 있고, 인식한 현실 객체에 상응하는 정보를 제공할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 XR 장치(100c)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, XR 장치(100c)는 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
<AI+로봇+자율주행>
로봇(100a)은 AI 기술 및 자율 주행 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.
AI 기술과 자율 주행 기술이 적용된 로봇(100a)은 자율 주행 기능을 가진 로봇 자체나, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a) 등을 의미할 수 있다.
자율 주행 기능을 가진 로봇(100a)은 사용자의 제어 없이도 주어진 동선에 따라 스스로 움직이거나, 동선을 스스로 결정하여 움직이는 장치들을 통칭할 수 있다.
자율 주행 기능을 가진 로봇(100a) 및 자율 주행 차량(100b)은 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정하기 위해 공통적인 센싱 방법을 사용할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 기능을 가진 로봇(100a) 및 자율 주행 차량(100b)은 라이다, 레이더, 카메라를 통해 센싱된 정보를 이용하여, 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정할 수 있다.
자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)과 별개로 존재하면서, 자율 주행 차량(100b)의 내부 또는 외부에서 자율 주행 기능에 연계되거나, 자율 주행 차량(100b)에 탑승한 사용자와 연계된 동작을 수행할 수 있다.
이때, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)을 대신하여 센서 정보를 획득하여 자율 주행 차량(100b)에 제공하거나, 센서 정보를 획득하고 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 생성하여 자율 주행 차량(100b)에 제공함으로써, 자율 주행 차량(100b)의 자율 주행 기능을 제어하거나 보조할 수 있다.
또는, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)에 탑승한 사용자를 모니터링하거나 사용자와의 상호작용을 통해 자율 주행 차량(100b)의 기능을 제어할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 운전자가 졸음 상태인 경우로 판단되는 경우, 자율 주행 차량(100b)의 자율 주행 기능을 활성화하거나 자율 주행 차량(100b)의 구동부의 제어를 보조할 수 있다. 여기서, 로봇(100a)이 제어하는 자율 주행 차량(100b)의 기능에는 단순히 자율 주행 기능뿐만 아니라, 자율 주행 차량(100b)의 내부에 구비된 네비게이션 시스템이나 오디오 시스템에서 제공하는 기능도 포함될 수 있다.
또는, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)의 외부에서 자율 주행 차량(100b)에 정보를 제공하거나 기능을 보조할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 스마트 신호등과 같이 자율 주행 차량(100b)에 신호 정보 등을 포함하는 교통 정보를 제공할 수도 있고, 전기 차량의 자동 전기 충전기와 같이 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하여 충전구에 전기 충전기를 자동으로 연결할 수도 있다.
<AI+로봇+XR>
로봇(100a)은 AI 기술 및 XR 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇, 드론 등으로 구현될 수 있다.
XR 기술이 적용된 로봇(100a)은 XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 로봇을 의미할 수 있다. 이 경우, 로봇(100a)은 XR 장치(100c)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 로봇(100a)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하면, 로봇(100a) 또는 XR 장치(100c)는 센서 정보에 기초한 XR 영상을 생성하고, XR 장치(100c)는 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 그리고, 이러한 로봇(100a)은 XR 장치(100c)를 통해 입력되는 제어 신호 또는 사용자의 상호작용에 기초하여 동작할 수 있다.
예컨대, 사용자는 XR 장치(100c) 등의 외부 장치를 통해 원격으로 연동된 로봇(100a)의 시점에 상응하는 XR 영상을 확인할 수 있고, 상호작용을 통하여 로봇(100a)의 자율 주행 경로를 조정하거나, 동작 또는 주행을 제어하거나, 주변 객체의 정보를 확인할 수 있다.
<AI+자율주행+XR>
자율 주행 차량(100b)은 AI 기술 및 XR 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
XR 기술이 적용된 자율 주행 차량(100b)은 XR 영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량이나, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량 등을 의미할 수 있다. 특히, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량(100b)은 XR 장치(100c)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR 영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량(100b)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하고, 획득한 센서 정보에 기초하여 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(100b)은 HUD를 구비하여 XR 영상을 출력함으로써, 탑승자에게 현실 객체 또는 화면 속의 객체에 대응되는 XR 객체를 제공할 수 있다.
이때, XR 객체가 HUD에 출력되는 경우에는 XR 객체의 적어도 일부가 탑승자의 시선이 향하는 실제 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 반면, XR 객체가 자율 주행 차량(100b)의 내부에 구비되는 디스플레이에 출력되는 경우에는 XR 객체의 적어도 일부가 화면 속의 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(100b)은 차로, 타 차량, 신호등, 교통 표지판, 이륜차, 보행자, 건물 등과 같은 객체와 대응되는 XR 객체들을 출력할 수 있다.
XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량(100b)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하면, 자율 주행 차량(100b) 또는 XR 장치(100c)는 센서 정보에 기초한 XR 영상을 생성하고, XR 장치(100c)는 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 그리고, 이러한 자율 주행 차량(100b)은 XR 장치(100c) 등의 외부 장치를 통해 입력되는 제어 신호 또는 사용자의 상호작용에 기초하여 동작할 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 문서에서 기지국에 의해 수행된다고 설명된 특정 동작은 경우에 따라서는 그 상위 노드(upper node)에 의해 수행될 수 있다. 즉, 기지국을 포함하는 복수의 네트워크 노드들(network nodes)로 이루어지는 네트워크에서 단말과의 통신을 위해 수행되는 다양한 동작들은 기지국 또는 기지국 이외의 다른 네트워크 노드들에 의해 수행될 수 있음은 자명하다. 기지국은 고정국(fixed station), Node B, eNode B(eNB), 억세스 포인트(access point) 등의 용어에 의해 대체될 수 있다.
본 발명에 따른 실시예는 다양한 수단, 예를 들어, 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시예는 하나 또는 그 이상의 ASICs(application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서, 콘트롤러, 마이크로 콘트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.
펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시예는 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차, 함수 등의 형태로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드는 메모리 유닛에 저장되어 프로세서에 의해 구동될 수 있다. 상기 메모리 유닛은 상기 프로세서 내부 또는 외부에 위치하여, 이미 공지된 다양한 수단에 의해 상기 프로세서와 데이터를 주고 받을 수 있다.
본 발명은 본 발명의 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.
상술한 바와 같은 채널 상태 정보를 보고하는 방법 및 이를 위한 장치는 5세대 NewRAT 시스템에 적용되는 예를 중심으로 설명하였으나, 5세대 NewRAT 시스템 이외에도 다양한 무선 통신 시스템에 적용하는 것이 가능하다.

Claims (15)

  1. 무선 통신 시스템에서 단말이 채널 상태 정보(Channel State Information)을 보고하는 방법에 있어서,
    복수의 CSI-RS (Channel State Information-Reference Signal) 자원 그룹들을 포함하는 통합 CSI-RS 자원 집합(Integrated CSI-RS resource set)에 관련된 정보를 수신하고,
    상기 통합 CSI-RS 자원 집합에 연관된 CSI 보고 셋팅(Reporting Setting)에 관련된 정보를 수신하고,
    상기 CSI 보고 셋팅을 기반으로 상기 통합 CSI-RS 자원 집합에 대한 CSI를 보고하는 것을 특징으로 하고,
    상기 복수의 CSI-RS 자원 그룹들 각각은, 복수의 CSI-RS 자원들을 포함하는,
    CSI 보고 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 CSI-RS 자원 그룹들은 적어도 하나 이상의 CSI-RS 보고 셋팅에 각각 연관되며,
    상기 복수의 CSI-RS 자원 그룹들을 위한 CSI는 복수의 CSI-RS 자원 그룹들 각각에 연관된 CSI-RS 보고 셋팅을 기반으로 보고되는,
    CSI 보고 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 CSI-RS 자원 그룹들 각각은 서로 상이한 기지국에 관련된,
    CSI 보고 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 복수의 CSI-RS 자원 그룹들 중, CoMP (Coordinated Multiple Point) 전송이 스케줄링되지 않은 기지국에 관련된 CSI-RS 자원 그룹들은, CRI(CSI-RS resource indicator) 값 및 RSRP (Reference Signal Received Power) 값을 측정하는데 사용되는,
    CSI 보고 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 복수의 CSI-RS 자원 그룹들 중, CoMP 전송이 스케줄링된 기지국에 관련된 CSI-RS 자원 그룹들은, CRI 값, RSRP 값 및 PMI (Precoding Matrix Indicator)를 결정하는데 사용되는,
    CSI 보고 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    동일한 CSI 보고 셋팅에 연관된 CSI-RS 자원 그룹들은, 하나의 통합 CSI-RS 자원 집합을 구성하는,
    CSI 보고 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 단말은, 상기 단말 이외의 단말, 네트워크, 기지국 및 자율 주행 차량 중 적어도 하나와 통신 가능한,
    CSI 보고 방법.
  8. 무선 통신 시스템에서 채널 상태 정보(Channel State Information)을 보고하기 위한 장치에 있어서,
    적어도 하나의 프로세서; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서에 동작 가능하도록 연결되고, 실행될 경우 상기 적어도 하나의 프로세서가 특정 동작을 수행하도록 하는 명령들(instructions)을 저장하는 적어도 하나의 메모리;를 포함하고,
    상기 특정 동작은,
    복수의 CSI-RS (Channel State Information-Reference Signal) 자원 그룹들을 포함하는 통합 CSI-RS 자원 집합(Integrated CSI-RS resource set)에 관련된 정보를 수신하고,
    상기 통합 CSI-RS 자원 집합에 연관된 CSI 보고 셋팅(Reporting Setting)에 관련된 정보를 수신하고,
    상기 CSI 보고 셋팅을 기반으로 상기 통합 CSI-RS 자원 집합에 대한 CSI를 보고하는 것을 특징으로 하고,
    상기 복수의 CSI-RS 자원 그룹들 각각은, 복수의 CSI-RS 자원들을 포함하는,
    장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 복수의 CSI-RS 자원 그룹들은 적어도 하나 이상의 CSI-RS 보고 셋팅에 각각 연관되며,
    상기 복수의 CSI-RS 자원 그룹들을 위한 CSI는 복수의 CSI-RS 자원 그룹들 각각에 연관된 CSI-RS 보고 셋팅을 기반으로 보고되는,
    장치.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 복수의 CSI-RS 자원 그룹들 각각은 서로 상이한 기지국에 관련된,
    장치.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 복수의 CSI-RS 자원 그룹들 중, CoMP (Coordinated Multiple Point) 전송이 스케줄링되지 않은 기지국에 관련된 CSI-RS 자원 그룹들은, CRI(CSI-RS resource indicator) 값 및 RSRP (Reference Signal Received Power) 값을 측정하는데 사용되는,
    장치.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 복수의 CSI-RS 자원 그룹들 중, CoMP 전송이 스케줄링된 기지국에 관련된 CSI-RS 자원 그룹들은, CRI 값, RSRP 값 및 PMI (Precoding Matrix Indicator)를 결정하는데 사용되는,
    장치.
  13. 제 8 항에 있어서,
    동일한 CSI 보고 셋팅에 연관된 CSI-RS 자원 그룹들은, 하나의 통합 CSI-RS 자원 집합을 구성하는,
    장치.
  14. 제 8 항에 있어서,
    상기 장치는, 단말, 네트워크, 기지국 및 상기 장치 이외의 자율 주행 차량 중 적어도 하나와 통신 가능한,
    장치.
  15. 무선 통신 시스템에서 채널 상태 정보(Channel State Information)을 보고하기 위한 단말에 있어서,
    적어도 하나의 트랜시버;
    적어도 하나의 프로세서; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서에 동작 가능하도록 연결되고, 실행될 경우 상기 적어도 하나의 프로세서가 특정 동작을 수행하도록 하는 명령들(instructions)을 저장하는 적어도 하나의 메모리;를 포함하고,
    상기 특정 동작은,
    상기 적어도 하나의 트랜시버를 통해, 복수의 CSI-RS (Channel State Information-Reference Signal) 자원 그룹들을 포함하는 통합 CSI-RS 자원 집합(Integrated CSI-RS resource set)에 관련된 정보를 수신하고,
    상기 적어도 하나의 트랜시버를 통해, 상기 통합 CSI-RS 자원 집합에 연관된 CSI 보고 셋팅(Reporting Setting)에 관련된 정보를 수신하고,
    상기 적어도 하나의 트랜시버를 통해, 상기 CSI 보고 셋팅을 기반으로 상기 통합 CSI-RS 자원 집합에 대한 CSI를 보고하는 것을 특징으로 하고,
    상기 복수의 CSI-RS 자원 그룹들 각각은, 복수의 CSI-RS 자원들을 포함하는,
    단말.
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