WO2020032507A1 - 비면허 대역에서 무선 링크 모니터링을 위한 참조 신호를 송수신하는 방법 및 이를 위한 장치 - Google Patents

비면허 대역에서 무선 링크 모니터링을 위한 참조 신호를 송수신하는 방법 및 이를 위한 장치 Download PDF

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WO2020032507A1
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김선욱
안준기
김기준
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엘지전자 주식회사
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    • H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
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Definitions

  • the present invention relates to a method and apparatus for transmitting and receiving a reference signal for wireless link monitoring in an unlicensed band, and more particularly, to a bandwidth of a radio link monitoring-reference signal (RLM-RS) into a plurality of subbands.
  • RLM-RS radio link monitoring-reference signal
  • the present invention relates to a method for transmitting RLM-RS for each of a plurality of subs, and an apparatus therefor.
  • 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 and apparatus for transmitting and receiving a reference signal for monitoring a radio link in an unlicensed band.
  • the frequency band for the RLM-RS is divided into a plurality of subbands, and the plurality of subbands are used.
  • Channel Clearance Assessment may be performed on each of the subbands of the subbands, and the RLM-RS may be transmitted through each of the plurality of subbands based on the result of the CCA.
  • the RLM-RS may be transmitted through a subband determined to be in an idle state among the plurality of subbands, and may not be transmitted in a subband determined to be occupied.
  • the RLM-RS may be transmitted at a second candidate time position after a first candidate time position for RLM-RS transmission in which the CCA is performed.
  • the RLM-RS is transmitted and occupied at a first candidate time position for the RLM-RS transmission in which the CCA is performed in a subband determined to be in an idle state.
  • the determined subband may be transmitted at a second candidate time position after the first candidate time position.
  • the RLM-RS is next to a first candidate time position for RLM-RS transmission in which the CCA is performed.
  • the RLM-RS may not be transmitted if it is transmitted at a second candidate time position of and it is determined that subbands other than the reference subband are occupied.
  • each of the plurality of subbands may be allocated an RLM-RS resource set grouping a plurality of RLM-RS resources corresponding to one beam.
  • a base station for transmitting Radio Link Monitoring-Reference Signal (RLM-RS) in an unlicensed band 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.
  • a frequency band for RLM-RS is divided into a plurality of subbands, a channel clearance assessment (CCA) is performed for each of the plurality of subbands, and each of the plurality of subbands is based on a result of performing the CCA. It may be characterized in that for transmitting the RLM-RS.
  • the RLM-RS may be transmitted through a subband determined to be in an idle state among the plurality of subbands, and may not be transmitted in a subband determined to be occupied.
  • the RLM-RS may be transmitted at a second candidate time position after a first candidate time position for RLM-RS transmission in which the CCA is performed.
  • the RLM-RS is transmitted and occupied at a first candidate time position for the RLM-RS transmission in which the CCA is performed in a subband determined to be in an idle state.
  • the determined subband may be transmitted at a second candidate time position after the first candidate time position.
  • the RLM-RS is next to a first candidate time position for RLM-RS transmission in which the CCA is performed.
  • the RLM-RS may not be transmitted if it is transmitted at a second candidate time position of and it is determined that subbands other than the reference subband are occupied.
  • each of the plurality of subbands may be allocated an RLM-RS resource set grouping a plurality of RLM-RS resources corresponding to one beam.
  • An apparatus for receiving a Radio Link Monitoring-Reference Signal (RLM-RS) in an unlicensed band 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.
  • the RLM-RS is received through each of a plurality of subbands included in a frequency band for the RLM-RS, and the frequency band for the RLM-RS is based on each of the plurality of subbands in which the RLM-RS is received.
  • the channel quality of can be measured.
  • 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.
  • RLM-RS radio link monitoring-reference signal
  • CCA Channel Clearance Assessment
  • 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 for explaining analog beamforming in an NR system.
  • FIG. 7 illustrates a beam sweeping operation for a synchronization signal and system information during downlink transmission.
  • compositions 10 to 11 are views for explaining the composition (composition) and transmission method of the SS / PBCH block.
  • 12 is a diagram for explaining an example of reporting channel state information.
  • FIG. 13 is a view for explaining an operation implementation example of a base station and a terminal according to the present invention.
  • FIG. 14 is a block diagram illustrating components of a wireless device for implementing the present invention.
  • 15 to 17 are diagrams illustrating examples of an AI (Artificial Intelligence) 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 a higher 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 (UE-RS), positioning RS (PRS) and channel state information RS (CSI-RS) are defined as the downlink reference signal.
  • 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.
  • PUSCH physical uplink shared channel
  • PUCCH physical uplink control channel
  • PRACH physical random access channel
  • DMRS demodulation reference signal
  • SRS sounding reference signal
  • 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.
  • PCFICH Physical Control Format Indicator CHannel
  • PHICH Physical Hybrid automatic retransmit request Indicator CHannel
  • 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 the 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 CSI-RSs may be distinguished from each other by the positions of REs occupied by the UE-RSs according to the -RS ports, and the CSI-RSs occupy The location of the REs can be distinguished from each other.
  • 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 health care 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 operates with similar cable 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 trans port 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 terminal receives downlink control information (DCI) through the PDCCH.
  • DCI downlink control information
  • 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 a method using a high ultra-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 plurality 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.
  • 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 a DL control channel, DL or UL data, UL control channel, 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
  • the DL control region may be used for DL data transmission, or may be used for UL data transmission.
  • the following configuration may be considered.
  • 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.
  • FIG. 6 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 only in 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 schemes include digital beamforming that creates a phase difference in a digital baseband signal, analog beamforming that creates a phase difference using a time delay (ie, cyclic shift) in a modulated analog signal, 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 rapid propagation attenuation, and digital beamforming is equivalent to the number of antennas. Since an amplifier (power amplifier, linear amplifier, etc.) is required, the implementation of digital beamforming in the millimeter frequency band has a problem of increasing 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.
  • the analog beamforming method maps a plurality of antenna elements to one TXRU and adjusts the beam direction with an analog phase shifter.
  • 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.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a beam sweeping operation for a synchronization signal and system information in downlink transmission.
  • a physical resource or a physical channel through which system information of the New RAT system is broadcasted is referred to as a physical broadcast channel (xPBCH).
  • xPBCH physical broadcast channel
  • analog beams belonging to different antenna panels may be simultaneously transmitted in one symbol, and in order to measure a channel for each analog beam, as shown in FIG.
  • a method of introducing Beam RS (BRS), which is a reference signal (RS) transmitted for a single analog beam has been discussed.
  • the BRS may be defined for a plurality of antenna ports, and each antenna port of the BRS may correspond to a single analog beam.
  • a synchronization signal or a xPBCH may be transmitted for all the analog beams included in the analog beam group so that any UE can receive them well.
  • the network refers to a measurement reference signal (MRS), a beam reference to which each beam is applied, in order to allow the UE to perform measurements on beams used in a corresponding cell or available to an eNB.
  • MRS measurement reference signal
  • a known signal such as a beam reference signal (BRS) and a beamformed channel state information reference signal (CSI-RS) may be configured.
  • BRS beam reference signal
  • CSI-RS beamformed channel state information reference signal
  • the base station may transmit the BRS aperiodically / periodically, and the UE may select an eNB Tx beam suitable for the UE through the measurement of the BRS.
  • the UE may perform measurement using different Rx beams and select beam combinations considering the Tx beam of the eNB and the Rx beam of the UE. After performing this process, the Tx-Rx beam association between the eNB and the UE may be determined explicitly or implicitly.
  • the network may instruct the UE to report the top X Tx-Rx beam combinations as a result of the measurement.
  • the number of beam combinations to report may be previously defined, transmitted by a network through higher layer signaling, or the like, or all beam combinations whose measurement results exceed a specific threshold may be reported.
  • a specific threshold may be predefined or signaled by the network. If decoding performance is different for each UE, a category considering the decoding performance of the UE is defined, and a threshold for each category is defined. It may be.
  • reporting on beam combinations may be performed at the direction of the network either periodically or aperiodically.
  • event-triggered reporting may be performed when the previous reporting result and the current measurement result change more than a certain level.
  • a certain level may be predefined or the network may signal through an upper layer.
  • the UE may report one or more beam associations determined by the above-described scheme.
  • priority may be given for each beam. For example, it may be reported to be interpreted in the form of 1 st preferred beam, 2 nd preferred beam, ⁇ .
  • Preferred beam reporting of the UE in beam association based UE determination may be performed in the same manner as the explicit beam association proposed above.
  • the UE may receive a list containing up to M TCI-status settings for decoding the PDSCH according to the detected PDCCH having the DCI intended 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 a 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 received beam used to receive the QCL-TypeD SSB to the corresponding NZP CSI-RS reception. can do.
  • the serving cell may request the RRM measurement information, which is a measurement value for performing the RRM operation, from the UE.
  • the UE may measure and report information such as cell search information, reference signal received power (RSRP), and reference signal received quality (RSRQ) for each cell.
  • RSRP reference signal received power
  • RSSI reference signal received quality
  • RSRP the cell specific reference signal transmitted in the measurement bandwidth is defined as the linear average of the power contribution ([W]) of;; (RE Resource Element) resource elements of (Cell specific reference signal CRS) .
  • CRS R0 according to TS 36.211 is used for RSRP determination.
  • CRS R1 may be further used to increase reliability.
  • the reference point for RSRP should be the antenna connector of the UE, and when receive diversity is used, the reported RSRP value should not be lower than the RSRP of any of the individual diversity.
  • RSRQ is defined as N * RSRP / (RSSI of E-UTRA carrier).
  • N is the number of RBs of the E-UTRA carrier RSSI measurement bandwidth.
  • measurement of 'N * RSRP' and measurement of 'RSI of an E-UTRA carrier' are performed through the same resource block set (RB set).
  • the E-UTRA carrier RSSI collects reference symbols for antenna port 0 on N resource blocks derived from all sources, including co-channel, adjacent channel interference, thermal noise, etc., of the serving and non-serving cells. It is obtained as a linear average value of the total received power measured only in the containing OFDM symbol.
  • the reference point for the RSRQ should be the antenna connector of the UE, and if the reception diversity is used, the reported RSRQ value should not be lower than the RSRQ of any one of the individual diversity.
  • RSSI Received wide band power including noise and thermal noise generated within a bandwidth defined by a receiver pulse shaping filter. Even then, the reference point for the RSSI should be the antenna connector of the UE, and if receive diversity is used, the reported RSSI value should not be lower than the RSSI of any of the individual diversity.
  • a UE operating in the LTE system may use 6, 15, 25, 50 through an information element (IE) related to allowed measurement bandwidth transmitted in a system information block type 3 (SIB3). It is allowed to measure RSRP at a bandwidth corresponding to one of 75, 100, and 100 resource blocks (RBs).
  • IE information element
  • RSRP is allowed to be measured in a bandwidth corresponding to one of 6, 15, 25, 50, 75, and 100 RB (resource block) through the allowed measurement bandwidth transmitted from SIB5. If there is no IE, RSRP can be measured in the frequency band of the entire downlink system by default. In this case, when the UE receives the allowed measurement bandwidth, the UE considers the value as the maximum measurement bandwidth and can freely measure the value of RSRP within the value.
  • the UE should calculate the RSRP value for the entire allowed measurement bandwidth. Meanwhile, in the case of RSSI, the RSSI is measured in the frequency band of the receiver of the UE according to the definition of the RSSI bandwidth.
  • NR communication systems are required to support significantly better performance than existing fourth generation (4G) systems in terms of data rate, capacity, latency, energy consumption and cost.
  • 4G fourth generation
  • NR systems need to make significant advances in the area of bandwidth, spectral, energy, signaling efficiency, and cost per bit.
  • FIG 8 shows an example of a wireless communication system supporting an unlicensed band applicable to the present invention.
  • a cell operating in a licensed band (hereinafter referred to as L-band) is defined as an L-cell, and a carrier of the L-cell is defined as (DL / UL) LCC.
  • a cell operating in an unlicensed band (hereinafter, referred to as a U-band) is defined as a U-cell, and a carrier of the U-cell is defined as (DL / UL) UCC.
  • the carrier / carrier-frequency of the cell may mean the operating frequency (eg, center frequency) of the cell.
  • a cell / carrier (e.g., CC) is commonly referred to as a cell.
  • the terminal and the base station may transmit and receive signals through one UCC or a plurality of carrier-coupled UCCs. That is, the terminal and the base station can transmit and receive signals only through the UCC (s) without the LCC.
  • the signal transmission / reception operation in the unlicensed band detailed in the present invention may be performed based on all the deployment scenarios described above (unless otherwise noted).
  • the NR frame structure of FIG. 3 may be used for operation in the unlicensed band.
  • the configuration of OFDM symbols occupied for uplink / downlink signal transmission in the frame structure for the unlicensed band may be set by the base station.
  • the OFDM symbol may be replaced with an SC-FDM (A) symbol.
  • the base station can inform the terminal of the configuration of OFDM symbols used in subframe #n through signaling.
  • the subframe may be replaced with a slot or a time unit (TU).
  • the UE transmits the subframe # through a specific field (eg, the Subframe configuration for LAA field) in the DCI received from the base station in subframe # n-1 or subframe #n.
  • a specific field eg, the Subframe configuration for LAA field
  • the configuration of the occupied OFDM symbol in n may be assumed (or identified).
  • Table 3 shows the configuration of OFDM symbols in which the Subframe configuration for LAA field is used for transmission of a downlink physical channel and / or a physical signal in a current subframe and / or next subframe. The method to show is illustrated.
  • the base station may inform the terminal of information about an uplink transmission interval through signaling.
  • the UE may acquire 'UL duration' and 'UL offset' information for the subframe #n through the 'UL duration and offset' field in the detected DCI.
  • Table 4 illustrates how a UL duration and offset field indicates a UL offset and a UL duration configuration in an LTE system.
  • the base station may perform one of the following unlicensed band access procedures (eg, Channel Access Procedure, CAP) for downlink signal transmission in the unlicensed band.
  • CAP Channel Access Procedure
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a CAP operation for downlink signal transmission through an unlicensed band of a base station.
  • the base station may initiate a channel access procedure (CAP) for downlink signal transmission (eg, signal transmission including PDSCH / PDCCH / EPDCCH) over an unlicensed band (S910).
  • CAP channel access procedure
  • the base station may arbitrarily select the backoff counter N in the contention window CW according to step 1.
  • the N value is set to an initial value N init (S920).
  • N init is selected as a random value among values between 0 and CW p .
  • the base station terminates the CAP process (S932).
  • the base station may perform Tx burst transmission including PDSCH / PDCCH / EPDCCH (S934).
  • the base station decreases the backoff counter value by 1 according to step 2 (S940). Subsequently, the base station determines whether the channel of the U-cell (s) is in an idle state (S950), and if the channel is in an idle state (S950; Y), the base station determines whether the backoff counter value is 0 (S930). On the contrary, if the channel is not idle in step S950, that is, the channel is busy (S950; N), the base station according to step 5 has a delay duration T d longer than the slot time (e.g., 9usec) (at least 25usec).
  • T d delay duration
  • the base station may resume the CAP process again.
  • the delay period may include a 16usec interval and m p consecutive slot times immediately following (eg, 9usec).
  • the base station re-performs step S960 to check again whether the channel of the U-cell (s) is idle during the new delay period.
  • Table 5 illustrates the difference of m p , minimum CW, maximum CW, maximum channel occupancy time (MCOT) and allowed CW sizes applied to the CAP according to the channel access priority class. .
  • the contention window size applied to the first downlink CAP may be determined based on various methods. As an example, the contention window size may be adjusted based on the probability that HARQ-ACK values corresponding to PDSCH transmission (s) in a certain time interval (eg, reference TU) are determined to be NACK.
  • a certain time interval eg, reference TU
  • a reference subframe may be defined as a start subframe (or start slot) in which the most recent signal transmission on a corresponding carrier for which at least some HARQ-ACK feedback is available.
  • the base station may perform downlink signal transmission (eg, signal transmission including discovery signal transmission and not including PDSCH) on the unlicensed band based on the second downlink CAP method described below.
  • downlink signal transmission eg, signal transmission including discovery signal transmission and not including PDSCH
  • the base station may perform the following CAP for downlink signal transmission through multiple carriers in the unlicensed band.
  • Type A The base station performs CAP on the multiple carriers based on the counter N (counter N considered in the CAP) defined for each carrier, and performs downlink signal transmission based on this.
  • Type A1 Counter N for each carrier is determined independently, and downlink signal transmission through each carrier is performed based on counter N for each carrier.
  • Type A2 The counter N for each carrier is determined as an N value for a carrier having the largest contention window size, and the downlink signal transmission through the carrier is performed based on the counter N for each carrier.
  • Type B The base station performs a CAP based on the counter N only for a specific carrier among a plurality of carriers, and performs downlink signal transmission by determining whether the channel is idle for the remaining carriers before transmitting a signal on the specific carrier.
  • Type B1 A single contention window size is defined for a plurality of carriers, and the base station utilizes a single contention window size when performing a CAP based on counter N for a specific carrier.
  • Type B2 The contention window size is defined for each carrier, and the largest contention window size among the contention window sizes is used when determining the N init value for a specific carrier.
  • the UE may perform cell search, system information acquisition, beam alignment for initial access, DL measurement, etc. based on the SSB.
  • the SSB is mixed with a Synchronization Signal / Physical Broadcast Channel (SS / PBCH) block.
  • SS / PBCH Synchronization Signal / Physical Broadcast Channel
  • the SSB is composed of PSS, SSS, and PBCH.
  • the SSB is composed of four consecutive OFDM symbols, and PSS, PBCH, SSS / PBCH, and PBCH are transmitted for each OFDM symbol.
  • PSS and SSS consist of 1 OFDM symbol and 127 subcarriers, respectively, and PBCH consists of 3 OFDM symbols and 576 subcarriers.
  • Polar coding and quadrature phase shift keying (QPSK) are applied to the PBCH.
  • the PBCH consists of a data RE and a demodulation reference signal (DMRS) RE for each OFDM symbol.
  • DMRS demodulation reference signal
  • the cell search refers to a process in which the UE acquires time / frequency synchronization of a cell and detects a cell ID (eg, physical layer cell ID, PCID) of the cell.
  • PSS is used to detect a cell ID within a cell ID group
  • SSS is used to detect a cell ID group.
  • PBCH is used for SSB (time) index detection and half-frame detection.
  • the cell search process of the terminal can be summarized as shown in Table 6 below.
  • Type of signals Operations 1 st step PSS * SS / PBCH block (SSB) symbol timing acquisition * Cell ID detection within a cell ID group (3 hypothesis) 2 nd Step SSS Cell ID group detection (336 hypothesis) 3 rd Step PBCH DMRS * SSB index and Half frame (HF) index (Slot and frame boundary detection) 4 th Step PBCH * Time information (80 ms, System Frame Number (SFN), SSB index, HF) * Remaining Minimum System Information (RMSI) Control resource set (CORESET) / Search space configuration 5 th Step PDCCH and PDSCH * Cell access information * RACH configuration
  • SSB SS / PBCH block
  • 11 illustrates multi-beam transmission of the SSB.
  • Beam sweeping means that the Transmission Reception Point (TRP) (eg, base station / cell) varies the beam (direction) of the radio signal over time (hereinafter, the beam and beam direction may be mixed).
  • TRP Transmission Reception Point
  • the SSB may be periodically transmitted using beam sweeping.
  • the SSB index is implicitly linked with the SSB beam.
  • the SSB beam may be changed in units of SSB (index) or in units of SSB (index) group. In the latter case, the SSB beam remains the same within the SSB (index) group. That is, the transmission beam reflection of the SSB is repeated in a plurality of consecutive SSBs.
  • the maximum number of transmissions L of the SSB in the SSB burst set has a value of 4, 8 or 64 depending on the frequency band to which the carrier belongs. Accordingly, the maximum number of SSB beams in the SSB burst set may also be given as follows according to the frequency band of the carrier.
  • the number of SSB beams is one.
  • the terminal may align the beam with the base station based on the SSB. For example, the terminal identifies the best SSB after performing SSB detection. Thereafter, the terminal may transmit the RACH preamble to the base station using the PRACH resources linked / corresponding to the index (ie, beam) of the best SSB. SSB may be used to align the beam between the base station and the terminal even after the initial access.
  • a user equipment In the 3GPP LTE (-A) system, a user equipment (UE) has been defined to report channel state information (CSI) to a base station (BS).
  • the channel state information (CSI) refers to information that may indicate the quality of a radio channel (also called a link) formed between the UE and the antenna port.
  • CSI channel state information
  • RI rank indicator
  • PMI precoding matrix indicator
  • CQI channel quality indicator
  • RI represents rank information of a channel, which means the number of streams that a UE receives through the same time-frequency resource. Since this value is determined dependent on the long term fading of the channel, it is fed back from the UE to the BS with a period that is usually longer than PMI, CQI.
  • PMI is a value reflecting channel spatial characteristics and indicates a precoding index preferred by the UE based on a metric such as SINR.
  • CQI is a value indicating the strength of a channel and generally refers to a reception SINR obtained when a BS uses PMI.
  • the base station may configure a plurality of CSI processes to the UE, and receive and report the CSI for each process.
  • the CSI process consists of a CSI-RS for signal quality measurement from a base station and a CSI-interference measurement (CSI-IM) resource for interference measurement.
  • CSI-IM CSI-interference measurement
  • the channel state information-reference signal may be used for time and / or frequency tracking, CSI computation, and reference signal received power (RSRP) computation. And for mobility.
  • CSI-RS channel state information-reference signal
  • RSRP reference signal received power
  • the CSI calculation is related to CSI acquisition
  • the RSRP calculation is related to beam management (BM).
  • FIG. 12 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 (S1201).
  • 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 (S1203).
  • the CSI measurement may include (1) a process of receiving a CSI-RS of a UE (S1205) and (2) a process of calculating a CSI through a received CSI-RS (S1207).
  • CSI-RS resource element (RE) mapping of CSI-RS resources is set in time and frequency domain by RRC parameter CSI-RS-ResourceMapping.
  • -UE reports the measured CSI to BS (S1209).
  • BFR Beam failure recovery
  • Radio Link Failure can frequently occur due to rotation, movement, or beamforming blockage of the UE.
  • RLF Radio Link Failure
  • BFR is supported in the NR to prevent frequent RLF.
  • BFR is similar to the radio link failure recovery process and may be supported if the UE knows the new candidate beam (s).
  • the BS sets the beam failure detection reference signals to the UE, and the UE sets a number of beam failure indications from the physical layer of the UE within a period set by the RRC signaling of the BS.
  • a threshold set by RRC signaling is reached, a beam failure is declared.
  • the UE After beam failure is detected, the UE triggers beam failure recovery by initiating a random access procedure on the PCell; Select a suitable beam to perform beam failure recovery (when the BS provides dedicated random access resources for certain beams, they are prioritized by the UE). Upon completion of the random access procedure, beam failure recovery is considered complete.
  • a radio link monitoring-reference signal which refers to a reference signal for radio link monitoring
  • beam failure detection BFD
  • In-Sync / Out-of-Sync can be determined based on the channel quality for all potentially available beams.
  • a plurality of SS / PBCH blocks or a plurality of CSI-RS resources may be configured as RLM-RS resources for RLM.
  • the SS / PBCH block may be used for various purposes such as cell acquisition, time and frequency tracking, RRM management for mobility support, and the like.
  • the SS / PBCH block since the SS / PBCH block is always transmitted in the primary serving cell that manages call setup, it can be used for radio link monitoring without additional resource allocation.
  • the SS / PBCH block since the SS / PBCH block is transmitted in a narrow band even in a wideband system, the SS / PBCH block may not fully reflect the characteristics of the wideband channel. Transmission can be a big overhead.
  • the CSI-RS can transmit not only broadband but also one OFDM symbol according to resource configuration. Thus, depending on the configuration of the system, it may be advantageous to use CSI-RS for beam management and radio link monitoring.
  • radio link monitoring based on CSI-RS transmitted in a wide band will be described.
  • terms such as SS / PBCH block and CSI-RS are collectively described, and embodiments of the present invention will be described using the term RLM-RS.
  • radio link monitoring may be performed using a wideband RLM-RS.
  • the operation of performing the RLM using the wideband RLM-RS may be performed in an unlicensed band.
  • NR-U operating an NR system in an unlicensed band operated by one operator, unlike a license band, other systems such as Wi-Fi and licensed-assisted operated by other operators Access) system and / or NR-U system can be operated simultaneously in the same band.
  • a system operating in an unlicensed band performs a Channel Clearance Assessment (CCA) operation to determine whether a channel is occupied and used by another system before performing transmission for coexistence with other systems. . That is, the signal may be transmitted only when it is determined that the frequency band to be transmitted through the CCA is in an idle state.
  • CCA Channel Clearance Assessment
  • the frequency band that can be used in the NR-U system may be larger than the basic frequency band used by existing systems such as Wi-Fi.
  • the frequency band of an unlicensed band in which an NR-U system is operated is 80 MHz, and a system such as Wi-Fi or LAA is operating in units of 20 MHz, the channel is performed by CCA operation performed for 80 MHz.
  • the probability of this being occupied can be much higher.
  • the entire 80 MHz band may be determined to be occupied, and thus the channel is occupied. The probability can be much higher.
  • the periodic signal within the time interval allocated for the transmission of the periodic signal may be increased.
  • the probability of transmission failure can be increased.
  • a plurality of transmittable time positions may be set in advance for a specific time interval in order to increase the transmission probability of the periodic signal.
  • a periodic signal may be transmitted by delaying to a next transmittable candidate time position. In this case, if it is determined that the channel is occupied due to the CCA of the entire band of the periodic signal transmitted over the wideband, the terminal may not perform an operation for periodically measuring the channel quality, and thus the reliability of the channel quality may be reduced. have.
  • the base station may divide the entire frequency band to which the RLM-RS is allocated into a plurality of LBT subbands (S1301), and perform CCA in units of each LBT subband (S1303). Thereafter, the RLM-RS may be transmitted to the UE through each LBT subband based on the CCA performance result of each LBT subband unit (S1305).
  • a specific method of transmitting the RLM-RS by performing CCA in units of LBT subbands in S1303 to S1305 may be based on the first embodiment.
  • the terminal receiving the RLM-RS transmitted through each LBT subband measures the RLM-RS (S1307) and determines whether the radio link is in-sync based on the RLM-RS measurement result. It may be determined whether or not -of-sync (S1309).
  • the method of determining whether the terminal is in-sync / out-of-sync of the radio link in steps S1307 to S1309 may be based on the second embodiment described below.
  • Embodiment 1 Wideband RLM-RS Transmission and LBT Operation
  • One RLM-RS resource may be allocated to have any frequency band within the system frequency band for the terminal.
  • the frequency band for the RLM-RS resource is allocated to occupy all or most of the frequency band of the system frequency band.
  • the system frequency band is wideband and the entire frequency band is used as a frequency band for performing CCA (hereinafter, 'LBT sub-band')
  • the RLM- within the time interval for RLM-RS transmission is used. The probability of failure of periodic transmission of the RS can be increased.
  • the frequency band for the LBT subband may be smaller than the entire system band, not the entire system band.
  • the LBT subband used when transmitting the RLM-RS may also be set smaller than the frequency band set for the RLM-RS.
  • 'wide band' may mean a wider frequency band than the basic frequency band used by other systems that coexist with the NR-U system.
  • the RLM-RS when the transmission frequency band of the RLM-RS is larger than the sub-band for the LBT, the RLM-RS may be transmitted through smaller partial bands than the set frequency band.
  • the RLM-RS may be transmitted according to the following embodiments, and the channel quality measurement method of the UE may also be performed according to the following embodiments.
  • the M LBT subbands are determined.
  • RLM-RS may be transmitted only through (sub-band), and RLM-RS may not be transmitted for NM LBT subbands.
  • the UE measures the channel quality of at least one LBT subband (up to M LBT subbands) among the M LBT subbands, and derives the channel quality of the bandwidth of the entire wideband RLM-RS based on this. can do.
  • channel quality measurement may be attempted at the location of the LBT subband where the RLM-RS is expected to be transmitted. If it is determined that the RLM-RS has not been transmitted by the base station in any of the LBT subbands, an attempt is made to detect the RLM-RS at the candidate time position allocated after the candidate time position for the RLM-RS which currently measures the channel quality. can do. For example, the UE may repeat channel quality measurement until it is determined that the base station has successfully transmitted the RLM-RS through at least one LBT subband among the LBT subbands included in all candidate time positions. .
  • the M LBT subbands are determined. After transmitting the RLM-RS only through sub-bands and performing the CCA based on the LBT subbands at the next candidate time position configured for delay transmission of the RLM-RS for the NM LBT subbands, the channel is idle. If it is determined that the (idle) state, delay transmission of the RLM-RS may be performed. In this case, the UE can measure the channel quality for all candidate time positions expected to be delayed and use the channel quality of the entire band using all possible results. However, when deriving the final channel quality, how many LBT subbands to use the measurement results may be determined by the UE in consideration of the accuracy of at least one LBT subband channel quality.
  • the base station sets a reference LBT subband among the LBT subbands when the frequency band of the RLM-RS is larger than the LBT subband, and the reference LBT subband.
  • a plurality of candidate time positions that can transmit the RLM-RS for a reference LBT sub-band may be defined. If it is determined that the channel for the reference LBT subband is occupied, the base station may attempt delay transmission for the transmission of the RLM-RS on the reference LBT subband. However, if it is determined that the channel is occupied at the first RLM-RS transmission position for the other LBT subbands other than the reference LBT subband, additional attempts for RLM-RS transmission may not be performed.
  • the UE determines channel quality measurement and RLM-RS transmission for all LBT subbands only at the first RLM-RS transmission location, and measures channel quality only for reference LBT subbands for the remaining candidate time positions.
  • An operation for determining whether to transmit can be performed. In addition, this may reduce the complexity of the terminal.
  • the base station may set the operation of the embodiments 1-1 or 1-2 to the terminal without transmitting the entire RLM-RS.
  • the terminal may also measure the channel quality based on the embodiment 1-1 or the embodiment 1-2 according to the configuration of the base station. If there is no setting in Embodiments 1-1 or 1-2, the UE may determine whether to transmit the RLM-RS for the entire band and determine whether the channel quality measurement performed for the entire frequency band is valid. .
  • a plurality of beams for one beam are similarly allocated to allocating one RLM-RS resource and performing partial band transmission through CCA.
  • RLM-RS resources may be allocated in units of LBT subbands, and a plurality of allocated RLM-RS resources may be bundled to configure an RLM-RS resource set. Since each RLM-RS resource set corresponds to one beam, the UE may derive one measurement metric for one RLM-RS resource set.
  • the RLM-RS transmission operation of the base station and the operation of the terminal according to this may be performed in the same manner as in the embodiments 1-1 and 1-2.
  • partial band transmission is performed for each RBT subband for one RLM-RS resource.
  • the RLM-RS resource for each RLM-RS resource is used.
  • CCA and RLM-RS transmission may be performed in the included LBT subband units.
  • the UE when the UE measures channel quality, although a plurality of RLM-RS resources are allocated, the UE may derive one representative channel quality measurement result from RLM-RS resources in one RLM-RS resource set. Can be.
  • the LBT operation of the above-described RLM-RS is not only radio link monitoring, but also radio resource management (RMR-RS) for mobility support to perform operations similar to radio link monitoring.
  • RRM-RS radio resource management
  • the same can be applied to RRM measurement using a reference signal or beam tracking using a BM-RS (Beam Management-Reference Signal).
  • Embodiment 2 In-Sync / Out-of-Sync Decision Method According to Partial Band Transmission
  • the RLM-RS transmission method of the embodiments 1-1 to 1-4 enables partial band transmission of the wideband RLM-RS configured for the wideband system.
  • the terminal may receive an RLM-RS in units of LBT subbands.
  • the base station may determine whether to transmit the RLM-RS according to the LBT in units of LBT subbands.
  • Embodiment 2 after the base station determines whether to transmit the RLM-RS on a LBT sub-band basis, a method of how the terminal determines the channel quality for the entire system frequency band will be described.
  • the method for determining channel quality may mean a method of determining in-sync / out-of-sync for each beam with respect to radio link monitoring.
  • the method for determining channel quality may mean a method of determining in-sync / out-of-sync for each beam with respect to radio link monitoring.
  • the channel quality of each beam of every beam is out-of-sync, it can be determined as the final out-of-sync. . Therefore, unless otherwise mentioned in Examples 2-1 to 2-4 described later, whether In-sync / Out-of-sync or channel quality is In-sync / Out-of-sync per beam or channel quality per beam It may mean.
  • the result of the final channel quality may follow the In-sync / Out-of-sync definition in the NR system.
  • the UE determines whether to transmit the RLM-RS in units of an LBT subband, and represents one representative LBT subband among the LBT subbands in which the RLM-RS is transmitted. ) Can be selected.
  • the terminal may calculate a subcarrier signal to noise ratio (SNR) for the selected LBT subband, and may obtain an average SNR or a hypothetical PDCCH block error rate (BLER) based on this. Since the average SNR and / or the virtual PDCCH BLER represents channel quality for the entire frequency band, whether the in-sync / out-of-sync can be determined using the average SNR or the virtual PDCCH BLER and the Qin / Qout value. have. In other words, the base station transmits a wideband RLM-RS through a plurality of LBT subbands, but the terminal may perform final radio link monitoring using one LBT subband. .
  • Embodiment 2-2 a method of determining whether to in-sync / out-of-sync whether not only the periodic transmission possibility of the RLM-RS but also the channel quality for the wide frequency band is obtained will be described.
  • the subcarrier SNR and the average SNR are calculated in units of LBT subbands, and after determining whether the LBT is transmitted for each LBT subband, the LBT subband in which the RLM-RS is determined to be transmitted.
  • an average SNR and / or a hypothetical PDCCH BLER for an RLM-RS resource or an RLM-RS resource set may be obtained.
  • whether the in-sync / out-of-sync is performed using an average SNR and / or a hypothetical PDCCH BLER value and a Qin / Qout value for the obtained RLM-RS resource or RLM-RS resource set. Can be determined.
  • determining whether to transmit the RLM-RS according to the LBT may bring a high missing probability or a high false alarm probability. In this case, it may be determined that the RLM-RS is not transmitted even though the actual SNR is measured higher than Qout according to the decision metric used. Conversely, although the actual SNR is measured lower than Qout, it may be determined that the RLM-RS is transmitted.
  • the RLM-RS has been transmitted even in at least one LBT subband, and finally out-of-sync with respect to the corresponding RLM-RS resource. It can be determined as sync. That is, when it is determined that the RLM-RS is transmitted in any LBT subband, even if the SNRs of all the LBT subbands are lower than Qout, it may not be determined as out-of-sync.
  • In-Sync may also be defined as a remaining state other than Out-of-Sync.
  • the channel quality of the corresponding RLM-RS resource may be defined as In-Sync.
  • the average SNR and / or Hypothetical PDCCH BLER is measured in units of LBT subbands and in-sync based on the LBT subband with the highest average SNR and / or lowest BLER. Can determine whether / Out-of-sync. In addition, according to the determination, it may be determined whether the corresponding RLM-RS resource or the corresponding RLM-RS resource set is in-sync / out-of-sync.
  • FIG. 14 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. 14 may represent a terminal and / or a base station according to an embodiment of the present invention.
  • the wireless communication device of FIG. 14 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 examining, 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 PC, ultrabook, wearable device (e.g., smartwatch, glass glass, head mounted display), foldable ( 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 such as a digital signal processor (DSP) or a microprocessor, a transceiver 35, 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.
  • Processor 10 may be configured to implement the functions, procedures, and / or methods described in FIGS. In at least some of the embodiments described in FIGS. 1 through 13, the processor 10 may implement one or more protocols, such as layers of a wireless interface protocol (eg, functional layers).
  • layers of a wireless 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. 14 is only an embodiment of devices configuring the terminal and / or the 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. 14 is a terminal according to an embodiment of the present disclosure.
  • the processor 10 may receive the transmitted RLM-RS through the transceiver 35 based on the CCA execution result for each of the plurality of LBT subbands. Can be.
  • a specific method of receiving the RLM-RS for each of the plurality of LBT subbands may be based on the first embodiment described above.
  • the processor 10 may measure the received RLM-RS and determine whether the radio link is in-sync or out-of-sync based on the RLM-RS measurement result. In this case, the method of determining whether the processor 10 is in-sync / out-of-sync of the radio link may be based on the second embodiment.
  • the processor 10 may select a plurality of entire frequency bands to which the RLM-RS is allocated.
  • the LBT subbands may be divided and CCA may be performed in units of LBT subbands.
  • the processor 10 may control the transceiver 35 to transmit the RLM-RS to the terminal through each LBT subband based on the CCA performance result of each LBT subband.
  • a specific method of transmitting the RLM-RS by performing CCA in LBT subband units may be based on the first embodiment described above.
  • the processor 10 may report whether the in-sync / out-of-sync of the radio link determined by the terminal through the transceiver 35.
  • the method of determining whether the radio link is In-sync / Out-of-sync may be based on the second embodiment.
  • FIG 15 illustrates an AI device 100 that may implement embodiments of the present invention.
  • the AI device 100 includes a TV, a projector, a mobile phone, a smartphone, a desktop computer, a notebook computer, 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, or the like.
  • PDA personal digital assistant
  • PMP portable multimedia player
  • STB set-top box
  • the terminal 100 may include a communication unit 110, an input unit 120, a running processor 130, a sensing unit 140, an output unit 150, a memory 170, a 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 may include 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®), RFID (Radio Frequency Identification), 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 LAN
  • 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 running 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, 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, may be 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.
  • FIG 16 illustrates 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 17 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, and 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 implemented using an AI technology and an autonomous driving technology, such 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.
  • an autonomous driving technology such 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 the control of the driver 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 inside 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.

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Abstract

본 발명은 비면허 대역에서 기지국이 RLM-RS (Radio Link Monitoring - Reference Signal)을 전송하는 방법을 개시한다. 특히, 상기 방법은 상기 RLM-RS를 위한 주파수 대역을 복수의 서브 대역들로 구분하고, 상기 복수의 서브 대역들 각각에 대하여 CCA (Channel Clearance Assessment)를 수행하고, 상기 CCA 수행 결과를 기반으로 상기 복수의 서브 대역들 각각을 통해 상기 RLM-RS를 전송할 수 있다.

Description

비면허 대역에서 무선 링크 모니터링을 위한 참조 신호를 송수신하는 방법 및 이를 위한 장치
본 발명은 비면허 대역에서 무선 링크 모니터링을 위한 참조 신호를 송수신하는 방법 및 이를 위한 장치를 위한 것으로서, 더욱 상세하게는, RLM-RS(Radio Link Monitoring-Reference Signal)의 대역폭을 복수의 서브 대역들로 구분하고, 상기 복수의 서브 별로 RLM-RS를 전송하는 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 비면허 대역에서 무선 링크 모니터링을 위한 참조 신호를 송수신하는 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 비면허 대역에서 기지국이 RLM-RS (Radio Link Monitoring - Reference Signal)을 전송하는 방법에 있어서, 상기 RLM-RS를 위한 주파수 대역을 복수의 서브 대역들로 구분하고, 상기 복수의 서브 대역들 각각에 대하여 CCA (Channel Clearance Assessment)를 수행하고, 상기 CCA 수행 결과를 기반으로 상기 복수의 서브 대역들 각각을 통해 상기 RLM-RS를 전송할 수 있다.
이 때, 상기 RLM-RS는, 상기 복수의 서브 대역들 중, 휴지(idle) 상태인 것으로 판단되는 서브 대역을 통해 전송되고, 점유된 것으로 판단되는 서브 대역에서는 전송되지 않을 수 있다.
또한, 휴지 상태인 것으로 판단되는 서브 대역이 없는 경우, 상기 RLM-RS는, 상기 CCA가 수행된 RLM-RS 전송을 위한 제 1 후보 시간 위치 다음의 제 2 후보 시간 위치에서 전송될 수 있다.
또한, 상기 복수의 서브 대역들 중, 휴지(idle) 상태인 것으로 판단되는 서브 대역에서는 상기 CCA가 수행된 RLM-RS 전송을 위한 제 1 후보 시간 위치에서 상기 RLM-RS가 전송되고, 점유된 것으로 판단되는 서브 대역에서는 상기 제 1 후보 시간 위치 다음의 제 2 후보 시간 위치에서 전송될 수 있다.
또한, 상기 복수의 서브 대역들 중, 참조 서브 대역(Reference Sub-band)이 점유된 것으로 판단된 경우, 상기 RLM-RS는, 상기 CCA가 수행된 RLM-RS 전송을 위한 제 1 후보 시간 위치 다음의 제 2 후보 시간 위치에서 전송되고, 상기 참조 서브 대역 이외의 서브 대역이 점유된 것으로 판단된 경우, 상기 RLM-RS는 전송되지 않을 수 있다.
또한, 상기 복수의 서브 대역 각각에는, 하나의 빔에 대응하는 복수의 RLM-RS 자원들을 그룹핑한 RLM-RS 자원 집합(resource set)이 할당될 수 있다.
본 발명에 따른 비면허 대역에서 RLM-RS (Radio Link Monitoring - Reference Signal)을 전송하기 위한 기지국에 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 RLM-RS를 위한 주파수 대역을 복수의 서브 대역들로 구분하고, 상기 복수의 서브 대역들 각각에 대하여 CCA (Channel Clearance Assessment)를 수행하고, 상기 CCA 수행 결과를 기반으로 상기 복수의 서브 대역들 각각을 통해 상기 RLM-RS를 전송하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이 때, 상기 RLM-RS는, 상기 복수의 서브 대역들 중, 휴지(idle) 상태인 것으로 판단되는 서브 대역을 통해 전송되고, 점유된 것으로 판단되는 서브 대역에서는 전송되지 않을 수 있다.
또한, 휴지 상태인 것으로 판단되는 서브 대역이 없는 경우, 상기 RLM-RS는, 상기 CCA가 수행된 RLM-RS 전송을 위한 제 1 후보 시간 위치 다음의 제 2 후보 시간 위치에서 전송될 수 있다.
또한, 상기 복수의 서브 대역들 중, 휴지(idle) 상태인 것으로 판단되는 서브 대역에서는 상기 CCA가 수행된 RLM-RS 전송을 위한 제 1 후보 시간 위치에서 상기 RLM-RS가 전송되고, 점유된 것으로 판단되는 서브 대역에서는 상기 제 1 후보 시간 위치 다음의 제 2 후보 시간 위치에서 전송될 수 있다.
또한, 상기 복수의 서브 대역들 중, 참조 서브 대역(Reference Sub-band)이 점유된 것으로 판단된 경우, 상기 RLM-RS는, 상기 CCA가 수행된 RLM-RS 전송을 위한 제 1 후보 시간 위치 다음의 제 2 후보 시간 위치에서 전송되고, 상기 참조 서브 대역 이외의 서브 대역이 점유된 것으로 판단된 경우, 상기 RLM-RS는 전송되지 않을 수 있다.
또한, 상기 복수의 서브 대역 각각에는, 하나의 빔에 대응하는 복수의 RLM-RS 자원들을 그룹핑한 RLM-RS 자원 집합(resource set)이 할당될 수 있다.
본 발명에 따른 비면허 대역에서 RLM-RS (Radio Link Monitoring - Reference Signal)을 수신하기 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, 상기 RLM-RS를 위한 주파수 대역에 포함되는 복수의 서브 대역들 각각을 통해 상기 RLM-RS를 수신하고, 상기 RLM-RS가 수신된 복수의 서브 대역들 각각을 기반으로 상기 RLM-RS를 위한 주파수 대역의 채널 품질을 측정할 수 있다.
이 때, 상기 장치는, 단말, 네트워크, 기지국 및 상기 장치 이외의 자율 주행 차량 중 적어도 하나와 통신 가능할 수 있다.
본 발명에 따르면, 넓은 대역이 할당되는 RLM-RS(Radio Link Monitoring-Reference Signal)를 전송하는 경우에도 서브 대역 별로 CCA(Channel Clearance Assessment)를 수행하여, 효율적으로 RLM-RS를 전송할 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 NR 시스템에서의 아날로그 빔포밍(Analog Beamforming)을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 하향링크 전송 과정에서 동기 신호와 시스템 정보에 대한 빔 스위핑(Beam Sweeping) 동작을 나타낸다.
도 8 내지 도 9는 비면허 대역에서의 하향링크 채널 전송을 설명하기 위한 도면이다.
도 10 내지 도 11은 SS/PBCH 블록의 구성(Composition) 및 전송 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 채널 상태 정보를 보고하는 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 본 발명에 따른 기지국 및 단말의 동작 구현 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 본 발명을 수행하는 무선 장치의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 15 내지 도 17은 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 복수의 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 복수의 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 복수의 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.
도 6은 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 복수 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.
도 7은 하향링크 전송 과정에서 동기 신호와 시스템 정보에 대한 빔 스위핑(Beam sweeping) 동작을 도식화 한 것이다. 도 7에서 New RAT 시스템의 시스템 정보가 방송(Broadcasting)되는 물리적 자원 또는 물리 채널을 xPBCH (physical broadcast channel)로 명명한다. 이때, 한 심볼 내에서 서로 다른 안테나 패널에 속하는 아날로그 빔(Analog beam)들이 동시에 전송될 수 있으며, 아날로그 빔(Analog beam) 별 채널을 측정하기 위해, 도 9에 나타나 있는 바와 같이, 특정 안테나 패널에 대응되는 단일 아날로그 빔(Analog beam)을 위해 전송되는 참조 신호(Reference signal; RS)인 Beam RS (BRS)를 도입하는 방안이 논의되고 있다. 상기 BRS는 복수의 안테나 포트에 대해 정의될 수 있으며, BRS의 각 안테나 포트는 단일 아날로그 빔(Analog beam)에 대응될 수 있다. 이때, BRS와는 달리, 동기 신호(Synchronization signal) 또는 xPBCH는 임의의 UE가 잘 수신할 수 있도록 아날로그 빔 그룹(Analog beam group)에 포함된 모든 아날로그 빔(Analog beam)을 위해 전송될 수 있다.
Tx-Rx 빔 연관(beam association)
네트워크는 해당 셀에서 사용하거나 eNB가 사용할 수 있는 빔(beam)들에 대한 측정(measurement)을 UE가 수행하도록 하기 위해 각 빔(beam)이 적용된 측정 참조 신호 (measurement reference signal; MRS), 빔 참조 신호 (beam reference signal; BRS) 및 빔포밍된 CSI-RS (channel state information reference signal) 등과 같은 알려진 신호(known signal) 등을 설정(Configuration)할 수 있다. 이하에서는 설명의 편의성의 위해 알려진 신호들을 BRS로 통칭한다.
기지국은 BRS를 비주기적/주기적으로 전송할 수 있으며, UE는 BRS의 측정(measurement)을 통해 UE에게 적합한 eNB Tx 빔을 선별할 수 있다. UE의 Rx 빔까지 고려할 경우, UE는 서로 다른 Rx 빔을 사용하여 측정(measurement)을 수행하고 eNB의 Tx 빔과 UE의 Rx 빔을 고려한 빔 조합들을 선택할 수 있다. 이와 같은 과정을 수행한 이후 eNB와 UE의 Tx-Rx 빔 연관(beam association)은 명시적(explicit) 혹은 묵시적(implicit)으로 결정될 수 있다.
1) 빔 연관 기반 네트워크 결정(Network decision based beam association)
네트워크는 UE에게 측정(measurement) 결과 상위 X개의 Tx-Rx 빔 조합을 보고하도록 지시할 수 있다. 이 때, 보고하는 빔 조합의 수는 사전에 정의되거나, 상위 계층 시그널링 등을 통하여 네트워크에 의해 전달되거나, 측정(measurement) 결과가 특정 임계치(threshold)를 초과하는 빔 조합을 모두 보고할 수 있다.
이 때, 특정 임계치는 사전에 정의되거나 네크워크에 의해 시그널링될 수 있으며, UE 별로 디코딩 성능이 다를 경우, UE의 디코딩 성능을 고려한 카테고리(category)가 정의되고, 카테고리(category) 별 임계치가 각각 정의될 수도 있다.
또한, 빔 조합에 대한 보고는 주기적 또는 비주기적으로 네트워크의 지시에 의해 수행될 수 있다. 아니면, 이전 보고 결과와 현재 측정(measurement) 결과가 일정 레벨 이상 변하면, 이벤트 트리거링 리포팅(event-triggered reporting)을 수행할 수도 있다. 이 때, 일정 레벨은 사전에 정의되거나 네트워크가 상위 계층을 통해 시그널링할 수 있다.
한편, UE는 상술한 방식에 의해 결정된 하나 이상의 빔 연관(beam association)을 보고할 수 있다. 복수의 빔 인덱스(beam index)가 보고될 경우, 빔 별 우선 순위(priority)가 부여될 수도 있다. 예를 들어, 1 st preferred beam, 2 nd preferred beam,쪋 과 같은 형태로 해석되도록 보고될 수 있다.
2) 빔 연관 기반 UE 결정 (UE decision based beam association)
빔 연관 기반 UE 결정에서 UE의 선호 빔 보고(preferred beam reporting)는 위에서 제안한 명시적 빔 연관(explicit beam association)과 같은 방식으로 수행될 수 있다.
QCL(Quasi-Co Location)
UE는 상기 UE 및 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.
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.
LTE에서의 RRM (Radio Resource Management) 측정 (Measurement)
LTE 시스템에서는 전력 제어(Power control), 스케줄링(Scheduling), 셀 탐색(Cell search), 셀 재선택(Cell reselection), 핸드오버(Handover), 무선 링크 또는 연결 모니터링(Radio link or Connection monitoring), 연결 획득/재획득 (Connection establish/re-establish)등을 포함하는 RRM 동작을 지원한다. 이 때, 서빙 셀(Serving Cell)은 UE에게 RRM 동작을 수행하기 위한 측정 값인 RRM 측정(measurement) 정보를 요청할 수 있다. 특히, LTE 시스템에서는 UE가 각 셀(Cell)에 대한 셀 탐색(Cell search) 정보, RSRP (reference signal received power), RSRQ (reference signal received quality) 등의 정보를 측정하여 보고할 수 있다. 구체적으로, LTE 시스템에서는 UE가 서빙 셀로부터 RRM 측정을 위한 상위 계층 신호로 'measConfig'를 수신한다. 그러면, UE는 상기 'measConfig'의 정보에 따라 RSRP 또는 RSRQ를 측정한다. 여기서 LTE 시스템의 TS 36.214 문서에 따른 RSRP, RSRQ 및 RSSI의 정의는 아래와 같다.
- RSRP: RSRP는 측정 주파수 대역폭 내에서 전송되는, 셀 특정 참조 신호들(Cell specific reference signal; CRS)의 자원 요소 (Resource Element; RE)의 전력 기여도([W])에 대한 선형 평균으로 정의된다. 또한, RSRP 결정을 위해 TS 36.211에 따른 CRS R0가 사용된다. 경우에 따라, 신뢰성을 높이기 위하여, CRS R1이 추가로 이용될 수도 있다. RSRP를 위한 기준 점은 UE의 안테나 커넥터가 되어야 하며, 수신 다이버시티가 사용되는 경우, 보고되는 RSRP값은 개별 다이버시티들 중 어느 하나의 RSRP보다 낮아서는 안된다.
- RSRQ: RSRQ는 N*RSRP/(E-UTRA 반송파의 RSSI)로 정의된다. 이 때, N은 E-UTRA 반송파 RSSI 측정 대역폭의 RB 수이다. 이 때, 'N*RSRP'의 측정과, 'E-UTRA 반송파의 RSSI'의 측정은 동일한 자원 블록 집합(RB set)을 통해 수행된다.
E-UTRA 반송파 RSSI는 서빙 셀과 넌 서빙 셀(non-serving cell)의 동일 채널, 인접 채널 간섭, 열 잡음 등을 포함하는 모든 소스로부터 얻어지는 N개의 자원 블록 상에서, 안테나 포트 0을 위한 참조 심볼들을 포함하는 OFDM 심볼에서만 측정된 총 수신 전력의 선형 평균값으로 획득되어진다.
만약, 상위 계층 시그널링이 RSRP 측정 수행을 위한 특정 서브 프레임을 지시한다면, RSSI는 지시된 모든 OFDM 심볼들 상에서 측정된다. 이 때에도, RSRQ를 위한 기준 점은 UE의 안테나 커넥터가 되어야 하며, 수신 다이버시티가 사용되는 경우, 보고되는 RSRQ값은 개별 다이버시티들 중 어느 하나의 RSRQ보다 낮아서는 안 된다.
- RSSI: 수신기 펄스 정형 필터(Receiver Pulse Shaping Filter)에 의해 정의되는 대역폭 내에서 생성되는 잡음 및 열잡음을 포함하는 광대역 수신 전력(received wide band power)을 의미한다. 이 때에도, RSSI를 위한 기준 점은 UE의 안테나 커넥터가 되어야 하며, 수신 다이버시티가 사용되는 경우, 보고되는 RSSI값은 개별 다이버시티들 중 어느 하나의 RSSI보다 낮아서는 안 된다.
상술한 정의에 따라, 상기 LTE 시스템에서 동작하는 UE는 Intra-frequency measurement인 경우에는 SIB3 (system information block type 3)에서 전송되는 Allowed measurement bandwidth 관련 IE (information element)를 통해 6, 15, 25, 50, 75, 100RB (resource block) 중 하나에 대응되는 대역폭에서 RSRP를 측정하도록 허용 받는다. 또한, Inter-frequency measurement인 경우에는 SIB5에서 전송되는 Allowed measurement bandwidth을 통해 6, 15, 25, 50, 75, 100RB (resource block) 중 하나에 대응되는 대역폭에서 RSRP를 측정하도록 허용 받는다. 만약, IE가 없을 경우, 기본적(Default)으로 전체 하향링크 시스템의 주파수 대역에서 RSRP를 측정할 수 있다. 이때, UE가 Allowed measurement bandwidth를 수신하는 경우, UE는 해당 값을 최대 측정 대역폭(maximum measurement bandwidth)으로 생각하고 해당 값 이내에서 자유롭게 RSRP의 값을 측정할 수 있다.
다만, 서빙 셀(Serving Cell)이 WB-RSRQ로 정의되는 IE을 전송하고, Allowed measurement bandwidth을 50RB 이상으로 설정하면, UE는 전체 Allowed measurement bandwidth에 대한 RSRP 값을 계산하여야 한다. 한편, RSSI의 경우에는, RSSI 대역폭의 정의에 따라 UE의 수신기가 갖는 주파수 대역에서 RSSI를 측정한다.
NR 통신 시스템은, 데이터 레이트, 용량(capacity), 지연(latency), 에너지 소비 및 비용 면에서, 기존 4세대(4G) 시스템보다 상당히 나은 성능을 지원할 것이 요구된다. 따라서, NR 시스템은 대역폭, 스펙트럴, 에너지, 시그널링 효율, 및 비트당 비용(cost)의 영역에서 상당한 진보를 이룰 필요가 있다
도 8은 본 발명에 적용 가능한 비면허 대역을 지원하는 무선 통신 시스템의 예시를 나타낸다.
이하 설명에 있어, 면허 대역(이하, L-band)에서 동작하는 셀을 L-cell로 정의하고, L-cell의 캐리어를 (DL/UL) LCC라고 정의한다. 또한, 비면허 대역 (이하, U-band)에서 동작하는 셀을 U-cell로 정의하고, U-cell의 캐리어를 (DL/UL) UCC라고 정의한다. 셀의 캐리어/캐리어-주파수는 셀의 동작 주파수(예, 중심 주파수)를 의미할 수 있다. 셀/캐리어(예, CC)는 셀로 통칭한다.
도 8(a)와 같이 단말과 기지국이 반송파 결합된 LCC 및 UCC를 통해 신호를 송수신하는 경우, LCC는 PCC (Primary CC)로 설정되고 UCC는 SCC (Secondary CC)로 설정될 수 있다. 도 8(b)와 같이, 단말과 기지국은 하나의 UCC 또는 반송파 결합된 복수의 UCC를 통해 신호를 송수신할 수 있다. 즉, 단말과 기지국은 LCC 없이 UCC(s)만을 통해 신호를 송수신할 수 있다.
이하, 본 발명에서 상술하는 비면허 대역에서의 신호 송수신 동작은 (별도의 언급이 없으면) 상술한 모든 배치 시나리오에 기초하여 수행될 수 있다.
한편, 비면허 대역에서의 동작을 위해 도 3의 NR 프레임 구조가 사용될 수 있다. 비면허 대역을 위한 프레임 구조 내 상향링크/하향링크 신호 전송을 위해 점유되는 OFDM 심볼들의 구성은 기지국에 의해 설정될 수 있다. 여기서, OFDM 심볼은 SC-FDM(A) 심볼로 대체될 수 있다.
비면허 대역을 통한 하향링크 신호 전송을 위해, 기지국은 시그널링을 통해 서브프레임 #n에서 사용되는 OFDM 심볼들의 구성을 단말에게 알려줄 수 있다. 여기서, 서브프레임은 슬롯 또는 TU(Time Unit)로 대체될 수 있다.
구체적으로, 비면허 대역을 지원하는 LTE 시스템의 경우, 단말은 서브프레임 #n-1 또는 서브프레임 #n에서 기지국으로부터 수신된 DCI 내 특정 필드(예, Subframe configuration for LAA 필드 등)를 통해 서브프레임 #n 내 점유된 OFDM 심볼의 구성을 가정 (또는 식별)할 수 있다.
표 3은 LTE 시스템에서 Subframe configuration for LAA 필드가 현재 서브프레임 및/또는 다음 서브프레임(current and/or next subframe) 내 하향링크 물리 채널 및/또는 물리 신호의 전송을 위해 사용되는 OFDM 심볼들의 구성을 나타내는 방법을 예시한다.
Value of ' Subframe configuration for LAA ' field in current subframe Configuration of occupied OFDM symbols (current subframe, next subframe)
0000 (-,14)
0001 (-,12)
0010 (-,11)
0011 (-,10)
0100 (-,9)
0101 (-,6)
0110 (-,3)
0111 (14,*)
1000 (12,-)
1001 (11,-)
1010 (10,-)
1011 (9,-)
1100 (6,-)
1101 (3,-)
1110 reserved
1111 reserved
NOTE:- (-, Y) means UE may assume the first Y symbols are occupied in next subframe and other symbols in the next subframe are not occupied.- (X, -) means UE may assume the first X symbols are occupied in current subframe and other symbols in the current subframe are not occupied.- (X, *) means UE may assume the first X symbols are occupied in current subframe, and at least the first OFDM symbol of the next subframe is not occupied.
비면허 대역을 통한 상향링크 신호 전송을 위해, 기지국은 시그널링을 통해 상향링크 전송 구간에 대한 정보를 단말에게 알려줄 수 있다.
구체적으로, 비면허 대역을 지원하는 LTE 시스템의 경우, 단말은 검출된 DCI 내 'UL duration and offset' 필드를 통해 서브프레임 #n에 대한 'UL duration' 및 'UL offset' 정보를 획득할 수 있다.
표 4는 LTE 시스템에서 UL duration and offset 필드가 UL offset 및 UL duration 구성을 나타내는 방법을 예시한다.
Value of 'UL duration and offset' field UL offset, l (in subframes) UL duration, d (in subframes)
00000 Not configured Not configured
00001 1 1
00010 1 2
00011 1 3
00100 1 4
00101 1 5
00110 1 6
00111 2 1
01000 2 2
01001 2 3
01010 2 4
01011 2 5
01100 2 6
01101 3 1
01110 3 2
01111 3 3
10000 3 4
10001 3 5
10010 3 6
10011 4 1
10100 4 2
10101 4 3
10110 4 4
10111 4 5
11000 4 6
11001 6 1
11010 6 2
11011 6 3
11100 6 4
11101 6 5
11110 6 6
11111 reserved reserved
일 예로, UL duration and offset 필드가 서브프레임 #n에 대해 UL offset l 및 UL duration d를 설정(또는 지시)하는 경우, 단말은 서브프레임 #n+l+i (i=0,1,쪋,d-1) 내에서 하향링크 물리 채널 및/또는 물리 신호를 수신할 필요가 없다.
기지국은 비면허 대역에서의 하향링크 신호 전송을 위해 다음 중 하나의 비면허 대역 접속 절차(예, Channel Access Procedure, CAP)를 수행할 수 있다.
(1) 제1 하향링크 CAP 방법
도 9는 기지국의 비면허 대역을 통한 하향링크 신호 전송을 위한 CAP 동작 흐름도이다.
기지국은 비면허 대역을 통한 하향링크 신호 전송(예, PDSCH/PDCCH/EPDCCH를 포함한 신호 전송)을 위해 채널 접속 과정(CAP)을 개시할 수 있다(S910). 기지국은 스텝 1에 따라 경쟁 윈도우(CW) 내에서 백오프 카운터 N을 임의로 선택할 수 있다. 이때, N 값은 초기 값 N init으로 설정된다(S920). N init 은 0 내지 CW p 사이의 값 중 랜덤 값으로 선택된다. 이어서, 스텝 4에 따라 백오프 카운터 값(N)이 0이라면(S930; Y), 기지국은 CAP 과정을 종료한다(S932). 이어, 기지국은 PDSCH/PDCCH/EPDCCH를 포함하는 Tx 버스트 전송을 수행할 수 있다(S934). 반면, 백오프 카운터 값이 0 이 아니라면(S930; N), 기지국은 스텝 2에 따라 백오프 카운터 값을 1만큼 줄인다(S940). 이어, 기지국은 U-cell(s)의 채널이 유휴 상태인지 여부를 확인하고(S950), 채널이 유휴 상태이면(S950; Y) 백오프 카운터 값이 0 인지 확인한다(S930). 반대로, S950 단계에서 채널이 유휴 상태가 아니면 즉, 채널이 비지 상태이면(S950; N), 기지국은 스텝 5에 따라 슬롯 시간(예, 9usec)보다 긴 지연 기간(defer duration T d; 25usec 이상) 동안 해당 채널이 유휴 상태인지 여부를 확인한다(S960). 지연 기간에 채널이 유휴 상태이면(S970; Y), 기지국은 다시 CAP 과정을 재개할 수 있다. 여기서, 지연 기간은 16usec 구간 및 바로 뒤따르는 m p 개의 연속하는 슬롯 시간(예, 9usec)으로 구성될 수 있다. 반면, 지연 기간 동안 채널이 비지 상태이면(S970; N), 기지국은 S960 단계를 재수행하여 새로운 지연 기간 동안 U-cell(s)의 채널이 유휴 상태인지 여부를 다시 확인한다.
표 5는 채널 접속 우선 순위 클래스에 따라 CAP에 적용되는 m p, 최소 CW, 최대 CW, 최대 채널 점유 시간(Maximum Channel Occupancy Time, MCOT) 및 허용된 CW 크기(allowed CW sizes)가 달라지는 것을 예시한다.
Channel Access Priority Class (p) m p CW min,p CW max,p T ultcot,p Allowed CW p sizes
1 1 3 7 2 ms {3,7}
2 1 7 15 3 ms {7,15}
3 3 15 63 8 or 10 ms {15,31,63}
4 7 15 1023 8 or 10 ms {15,31,63,127,255,511,1023}
제1 하향링크 CAP에 적용되는 경쟁 윈도우 크기는 다양한 방법에 기초하여 결정될 수 있다. 일 예로, 경쟁 윈도우 크기는 일정 시간 구간(예, 참조 TU) 내 PDSCH 전송(들)에 대응하는 HARQ-ACK 값들이 NACK으로 결정되는 확률에 기초하여 조정될 수 있다. 기지국이 반송파 상에서 채널 접속 우선순위 클래스 p와 관련된 PDSCH를 포함한 하향링크 신호 전송을 수행하는 경우, 참조 서브프레임 k (또는 참조 슬롯 k) 내 PDSCH 전송(들)에 대응하는 HARQ-ACK 값들이 NACK으로 결정되는 확률이 적어도 Z = 80% 인 경우, 기지국은 각 우선순위 클래스에 대해서 설정된 CW 값들을 각각 허용된 다음 윗순위로 증가시킨다. 또는, 기지국은 각 우선순위 클래스에 대하여 설정된 CW 값들을 초기 값으로 유지한다. 참조 서브프레임 (또는 참조 슬롯)은 적어도 일부의 HARQ-ACK 피드백이 이용 가능한 해당 반송파 상의 가장 최근 신호 전송이 수행된 시작 서브프레임 (또는 시작 슬롯)으로 정의될 수 있다.
(2) 제2 하향링크 CAP 방법
기지국은 후술하는 제2 하향링크 CAP 방법에 기초하여 비면허 대역을 통한 하향링크 신호 전송(예, 발견 신호 전송(discovery signal transmission)을 포함하고 PDSCH를 포함하지 않는 신호 전송)을 수행할 수 있다.
기지국의 신호 전송 구간의 길이가 1ms 이하인 경우, 기지국은 적어도 센싱 구간 T drs =25 us 동안 해당 채널이 아이들로 센싱된 이후 바로(immediately after) 비면허 대역을 통해 하향링크 신호(예, 발견 신호 전송을 포함하고 PDSCH를 포함하지 않는 신호)를 전송할 수 있다. 여기서, T drs는 하나의 슬롯 구간 T sl = 9us 바로 다음에 이어지는 구간 T f (=16us)로 구성된다.
(3) 제3 하향링크 CAP 방법
기지국은 비면허 대역 내 다중 반송파들을 통한 하향링크 신호 전송을 위해 다음과 같은 CAP를 수행할 수 있다.
1) Type A: 기지국은 각 반송파 별로 정의되는 카운터 N (CAP에서 고려되는 카운터 N)에 기초하여 다중 반송파들에 대해 CAP를 수행하고, 이에 기초하여 하향링크 신호 전송을 수행한다.
- Type A1: 각 반송파 별 카운터 N은 서로 독립적으로 결정되고, 각 반송파를 통한 하향링크 신호 전송은 각 반송파 별 카운터 N에 기초하여 수행된다.
- Type A2: 각 반송파 별 카운터 N은 경쟁 윈도우 크기가 가장 큰 반송파를 위한 N 값으로 결정되고, 반송파를 통한 하향링크 신호 전송은 각 반송파 별 카운터 N에 기초하여 수행된다.
2) Type B: 기지국은 복수의 반송파들 중 특정 반송파에 대해서만 카운터 N에 기반한 CAP를 수행하고, 특정 반송파 상에서의 신호 전송에 앞서 나머지 반송파에 대한 채널 아이들 여부를 판단하여 하향링크 신호 전송을 수행한다.
- Type B1: 복수의 반송파들에 대해 단일 경쟁 윈도우 크기가 정의되고, 기지국은 특정 반송파에 대한 카운터 N에 기반한 CAP 수행 시 단일 경쟁 윈도우 크기를 활용한다.
- Type B2: 반송파 별로 경쟁 윈도우 크기가 정의되고, 특정 반송파를 위한 N init 값을 결정 시 경쟁 윈도우 크기들 중 가장 큰 경쟁 윈도우 크기를 활용한다.
도 10은 SSB 구조를 예시한다. 단말은 SSB에 기반하여 셀 탐색(search), 시스템 정보 획득, 초기 접속을 위한 빔 정렬, DL 측정 등을 수행할 수 있다. SSB는 SS/PBCH(Synchronization Signal/Physical Broadcast channel) 블록과 혼용된다.
도 10을 참조하면, SSB는 PSS, SSS와 PBCH로 구성된다. SSB는 4개의 연속된 OFDM 심볼에 구성되며, OFDM 심볼 별로 PSS, PBCH, SSS/PBCH 및 PBCH가 전송된다. PSS와 SSS는 각각 1개의 OFDM 심볼과 127개의 부반송파로 구성되고, PBCH는 3개의 OFDM 심볼과 576개의 부반송파로 구성된다. PBCH에는 폴라 코딩 및 QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)이 적용된다. PBCH는 OFDM 심볼마다 데이터 RE와 DMRS(Demodulation Reference Signal) RE로 구성된다. RB 별로 3개의 DMRS RE가 존재하며, DMRS RE 사이에는 3개의 데이터 RE가 존재한다.
셀 탐색은 단말이 셀의 시간/주파수 동기를 획득하고, 상기 셀의 셀 ID(Identifier)(예, Physical layer Cell ID, PCID)를 검출하는 과정을 의미한다. PSS는 셀 ID 그룹 내에서 셀 ID를 검출하는데 사용되고, SSS는 셀 ID 그룹을 검출하는데 사용된다. PBCH는 SSB (시간) 인덱스 검출 및 하프-프레임 검출에 사용된다.
단말의 셀 탐색 과정은 하기 표 6과 같이 정리될 수 있다.
Type of Signals Operations
1 st step PSS * SS/PBCH block (SSB) symbol timing acquisition* Cell ID detection within a cell ID group(3 hypothesis)
2 nd Step SSS * Cell ID group detection (336 hypothesis)
3 rd Step PBCH DMRS * SSB index and Half frame (HF) index(Slot and frame boundary detection)
4 th Step PBCH * Time information (80 ms, System Frame Number (SFN), SSB index, HF)* Remaining Minimum System Information (RMSI) Control resource set (CORESET)/Search space configuration
5 th Step PDCCH and PDSCH * Cell access information* RACH configuration
336개의 셀 ID 그룹이 존재하고, 셀 ID 그룹 별로 3개의 셀 ID가 존재한다. 총 1008개의 셀 ID가 존재한다. 셀의 셀 ID가 속한 셀 ID 그룹에 관한 정보는 상기 셀의 SSS를 통해 제공/획득되며, 상기 셀 ID 내 336개 셀들 중 상기 셀 ID에 관한 정보는 PSS를 통해 제공/획득된다
도 11은 SSB의 멀티-빔 전송을 예시한다.
빔 스위핑은 TRP(Transmission Reception Point)(예, 기지국/셀)가 무선 신호의 빔 (방향)을 시간에 따라 다르게 하는 것을 의미한다 (이하에서, 빔과 빔 방향은 혼용될 수 있다). 도 8을 참조하면, SSB는 빔 스위핑을 이용하여 주기적으로 전송될 수 있다. 이 경우, SSB 인덱스는 SSB 빔과 묵시적(implicitly)으로 링크된다. SSB 빔은 SSB (인덱스) 단위로 변경되거나, SSB (인덱스) 그룹 단위로 변경될 수 있다. 후자의 경우, SSB 빔은 SSB (인덱스) 그룹 내에서 동일하게 유지된다. 즉, SSB의 전송 빔 반향이 복수의 연속된 SSB에서 반복된다. SSB 버스트 세트 내에서 SSB의 최대 전송 횟수 L은 캐리어가 속하는 주파수 대역에 따라 4, 8 또는 64의 값을 가진다. 따라서, SSB 버스트 세트 내에서 SSB 빔의 최대 개수도 캐리어의 주파수 대역에 따라 다음과 같이 주어질 수 있다.
- For frequency range up to 3 GHz, Max number of beams = 4
- For frequency range from 3GHz to 6 GHz, Max number of beams = 8
- For frequency range from 6 GHz to 52.6 GHz, Max number of beams = 64
다만, 멀티-빔 전송이 적용되지 않는 경우, SSB 빔의 개수는 1개이다.
단말이 기지국에 초기 접속을 시도하는 경우, 단말은 SSB에 기반하여 기지국과 빔을 정렬할 수 있다. 예를 들어, 단말은 SSB 검출을 수행한 뒤, 베스트 SSB를 식별한다. 이후, 단말은 베스트 SSB의 인덱스(즉, 빔)에 링크된/대응되는 PRACH 자원을 이용하여 RACH 프리앰블을 기지국에게 전송할 수 있다. SSB는 초기 접속 이후에도 기지국과 단말간에 빔을 정렬하는데 사용될 수 있다.
CSI 피드백(Feedback)
3GPP LTE(-A) 시스템에서는, 사용자 기기(UE)가 채널상태정보(CSI)를 기지국(BS)으로 보고하도록 정의되었다. 채널상태정보(CSI)라 함은 UE와 안테나 포트 사이에 형성되는 무선 채널(혹은 링크라고도 함)의 품질을 나타낼 수 있는 정보를 통칭한다. 예를 들어, 랭크 지시자(rank indicator, RI), 프리코딩행렬 지시자(precoding matrix indicator, PMI), 채널품질지시자(channel quality indicator, CQI) 등이 이에 해당할 수 있다. 여기서, RI는 채널의 랭크(rank) 정보를 나타내며, 이는 UE가 동일 시간-주파수 자원을 통해 수신하는 스트림의 개수를 의미한다. 이 값은 채널의 롱 텀 페이딩(fading)에 의해 종속되어 결정되므로, PMI, CQI보다 보통 더 긴 주기를 가지고 UE에서 BS로 피드백된다. PMI는 채널 공간 특성을 반영한 값으로 SINR 등의 메트릭(metric)을 기준으로 UE가 선호하는 프리코딩 인덱스를 나타낸다. CQI는 채널의 세기를 나타내는 값으로 일반적으로 BS가 PMI를 이용했을 때 얻을 수 있는 수신 SINR을 의미한다.
3GPP LTE(-A) 시스템에서 기지국은 복수개의 CSI 프로세스를 UE에게 설정해 주고, 각 프로세스에 대한 CSI를 보고 받을 수 있다. 여기서 CSI 프로세스는 기지국으로부터의 신호 품질 측정을 위한 CSI-RS와 간섭 측정을 위한 CSI-interference measurement (CSI-IM) 자원으로 구성된다.
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 12는 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(S1201).
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(S1203). 상기 CSI 측정은 (1) UE의 CSI-RS 수신 과정(S1205)과, (2) 수신된 CSI-RS를 통해 CSI를 계산(computation)하는 과정(S1207)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(S1209).
빔 실패 복구(beam failure recovery, BFR) 과정
빔포밍된 시스템에서, RLF(Radio Link Failure)는 UE의 회전(rotation), 이동(movement) 또는 빔포밍 블로키지(blockage)로 인해 자주 발생할 수 있다. 따라서, 잦은 RLF가 발생하는 것을 방지하기 위해 BFR이 NR에서 지원된다. BFR은 무선 링크 실패 복구 과정과 유사하고, UE가 새로운 후보 빔(들)을 아는 경우에 지원될 수 있다.
빔 실패 검출을 위해, BS는 UE에게 빔 실패 검출 참조 신호들을 설정하고, 상기 UE는 상기 UE의 물리 계층으로부터의 빔 실패 지시(indication)들의 횟수가 BS의 RRC 시그널링에 의해 설정된 기간(period) 내에 RRC 시그널링에 의해 설정된 임계치(threshold)에 이르면(reach), 빔 실패를 선언(declare)한다.
빔 실패가 검출된 후, 상기 UE는 PCell 상의 임의 접속 과정을 개시(initiate)함으로써 빔 실패 복구를 트리거하고; 적절한(suitable) 빔을 선택하여 빔 실패 복구를 수행한다(BS가 어떤(certain) 빔들에 대해 전용 임의 접속 자원들을 제공한 경우, 이들이 상기 UE에 의해 우선화된다). 상기 임의 접속 절차의 완료(completion) 시, 빔 실패 복구가 완료된 것으로 간주된다.
NR 시스템에서는 무선 링크 모니터링(radio link monitoring)을 위한 참조 신호(reference signal)를 의미하는 RLM-RS(Radio Link Monitoring-Reference Signal)로 주기적인 전송 특성을 갖는 SS/PBCH 블록 및 CSI-RS를 사용할 수 있다. 특히, 다중 빔을 사용하는 경우, BFD(beam failure detection)는 서빙 빔에 대한 채널 품질에 기반해서 판단되지만, 무선 링크 모니터링(radio link monitoring)은 서빙 빔에 대한 채널 품질뿐만 아니라 기지국이 해당 단말에게 잠재적으로 사용할 가능성이 있는 모든 빔에 대한 채널 품질에 기반해서 In-Sync/Out-of-Sync 여부를 판단할 수 있다. 또한, 이를 위해 복수의 SS/PBCH 블록들 또는 복수의 CSI-RS 자원들을 RLM을 위한 RLM-RS 자원들로 설정할 수 있다.
여기에서, SS/PBCH 블록은 셀 획득(cell acquisition), 시간 및 주파수 추적(time & frequency tracking), 이동성(mobility) 지원을 위한 RRM 관리(measurement)등과 같은 다양한 목적으로 사용할 수 있다. 또한, 호 설정을 관장하는 주 서빙 셀(primary serving cell)에서는 항상 SS/PBCH 블록이 전송되기 때문에, 별도의 추가적인 자원 할당 없이 무선 링크 모니터링(radio link monitoring)을 위해 사용할 수 있다.
다만, SS/PBCH 블록은 광대역 시스템에서도 협대역으로 전송되므로, 광대역 채널의 특성을 완전히 반영할 수 없을 뿐만 아니라, 다수개의 OFDM 심볼로 구성되기 때문에 매우 많은 빔으로 구성되는 시스템에서는 SS/PBCH 블록의 전송이 큰 오버헤드로 작용할 수 있다. 반면, CSI-RS는 자원의 설정에 따라서는 광대역 전송이 가능할 뿐만 아니라 하나의 OFDM 심볼로 전송할 수 있다. 따라서, 시스템의 구성에 따라서는, 빔 관리(beam management) 및 무선 링크 모니터링(radio link monitoring)을 위해서는 CSI-RS를 사용하는 것이 유리할 수도 있다. 본 발명에서는 이와 같이 광대역으로 전송되는 CSI-RS에 기반한 무선 링크 모니터링(radio link monitoring)에 대해서 설명한다. 다만, 설명의 편의상, 본 발명에서는 상기와 같은 SS/PBCH 블록 및 CSI-RS를 통칭하는 용어로서, RLM-RS라는 용어를 사용하여 본 발명의 실시 예들을 설명하도록 한다.
NR 시스템에서 광대역 RLM-RS를 이용하여 무선 링크 모니터링(radio link monitoring; RLM)을 수행할 수 있다. 또한, 광대역 RLM-RS를 이용하여 RLM을 수행하는 동작은 비면허 대역(unlicensed band)에서도 수행될 수 있다. 하지만, 하나의 사업자가 운용하는 비면허 대역(unlicensed band)에서 NR 시스템을 운용하는 NR-U의 경우, 면허 대역(license band)과 달리 와이파이와 같은 다른 시스템, 다른 사업자들이 운용하는 LAA(Licensed-Assisted Access) 시스템 및/또는 NR-U 시스템과 동일 대역에서 동시에 운용될 수 있다.
이를 위해서 비면허 대역(unlicensed band)에서 운용되는 시스템은 다른 시스템들과의 공존을 위해 전송을 수행하기 전에 다른 시스템에 의해 채널이 점유되어 사용되는지 여부를 판단하는 CCA(Channel Clearance Assessment) 동작을 수행한다. 즉, CCA를 통해 전송하고자 하는 주파수 대역이 휴지(idle) 상태라고 판단되는 경우에만 신호를 전송할 수 있다.
한편, 기본적으로 광대역의 RLM-RS에 대한 CCA의 경우에도 단말이 사용하는 시스템 대역 전체에 대해서 채널이 점유되었는지 여부를 판단할 수 있다. 하지만, 일반적으로 NR-U 시스템에서 사용될 수 있는 주파수 대역은 와이파이와 같은 기존 시스템이 사용하는 기본 주파수 대역보다 클 수 있다. 예를 들어, NR-U 시스템이 운용되는 비면허 대역(unlicensed band)의 주파수 대역이 80MHz인 반면에, 와이파이 또는 LAA와 같은 시스템이 20MHz 단위로 동작하고 있다면, 80MHz에 대해서 수행하는 CCA 동작에 의해 채널이 점유되어 있는 것으로 판단될 확률은 훨씬 높아질 수 있다. 다시 말해, 80MHz 대역 내에 포함된 4개의 20MHz 단위의 대역들 중, 하나의 20MHz 대역만이 다른 시스템에 의해 점유되어 있더라도, 80MHz 대역 전체가 점유된 것으로 판단될 수 있어, 채널이 점유된 것으로 판단될 확률이 훨씬 높아 질 수 있다.
특히, RLM-RS와 같이 주기적으로 전송되는 신호의 경우에는 상술한 문제에 의해서 채널이 점유된 것으로 판단될 확률이 높아질 수 있고, 따라서, 주기적 신호의 전송을 위해 할당된 시간 구간 내에서 주기적 신호의 전송이 실패할 확률이 높아질 수 있다. 예를 들어, 주기적 신호에 대해서는 CCA에 의해 채널이 점유 상태로 판단된 경우, 주기적 신호의 전송확률을 높이기 위해서 특정한 시간 구간 동안 복수의 전송 가능한 후보 시간 위치(time position)들을 미리 설정할 수 있다. 그리고 어느 하나의 후보 시간 위치에서 LBT(Listen Before Talk)에 실패한 경우, 전송 가능한 다음 후보 시간 위치로 지연하여 주기적 신호를 전송할 수 있다. 이러한 경우, 광대역으로 전송되는 주기적 신호의 전체 대역에 대한 CCA로 인해, 채널이 점유된 것으로 판단되면, 단말이 주기적으로 채널 품질 등을 측정하는 동작을 수행하지 못하여, 채널 품질의 신뢰도가 감소할 수 있다.
그러므로, 본 발명에서는 LBT를 고려하여, 광대역(wideband) RLM-RS를 주기적으로 전송하는 방법 및 이를 위한 자원 할당 방법을 제안하도록 한다. 또한, 본 발명의 실시 예에 따른 전송 방법 및 자원할당 방법을 기반으로 무선 링크 모니터링(radio link monitoring)의 측정 결과를 도출하는 방법에 대해서도 살펴보도록 한다.
우선, 도 13을 참조하여, 본 발명의 실시 예에 따른 네트워크의 동작 구현 예를 살펴보도록 한다.
도 13을 참조하면, 기지국은 RLM-RS가 할당된 전체 주파수 대역을 복수의 LBT 서브 대역들로 구분하고(S1301), 각각의 LBT 서브 대역 단위로 CCA를 수행할 수 있다(S1303). 그 후, 각각의 LBT 서브 대역 단위의 CCA 수행 결과를 기반으로 각각의 LBT 서브 대역을 통해 RLM-RS를 단말에 전송할 수 있다(S1305). 이 때, S1303~S1305에서 LBT 서브 대역 단위로 CCA를 수행하여, RLM-RS를 전송하는 구체적인 방법은 실시 예 1을 기반으로 할 수 있다.
한편, 각각의 LBT 서브 대역들을 통해 전송된 RLM-RS를 수신한 단말은 RLM-RS를 측정하고(S1307), 상기 RLM-RS 측정 결과를 기반으로 무선 링크(Radio Link)가 In-sync인지 Out-of-sync인지를 판단할 수 있다(S1309). 이때, S1307~S1309 단계에서 단말이 무선 링크(Radio Link)의 In-sync/Out-of-sync인지를 판단하는 방법은 후술하는 실시 예 2를 기반으로 할 수 있다.
실시 예 1. 광대역(Wideband) RLM-RS 전송 및 LBT 동작(operation)
하나의 RLM-RS 자원은 단말을 위한 시스템 주파수 대역 내에서 임의의 주파수 대역을 갖도록 할당될 수 있다. 하지만, 일반적으로는 상술한 바와 같이 RLM-RS 자원을 위한 주파수 대역은 시스템 주파수 대역의 전체 또는 대부분의 주파수 대역을 차지하도록 할당된다. 이러한 경우, 시스템 주파수 대역이 광대역이고, 전체 주파수 대역을 CCA를 수행하는 주파수 대역 (이하, 'LBT 서브 대역(sub-band))으로 사용하는 경우, RLM-RS 전송을 위한 시간 구간 내에서 RLM-RS의 주기적 전송이 실패할 확률이 높아질 수 있다.
그러므로 광대역 시스템의 경우, LBT 서브 대역을 위한 주파수 대역을 전체 시스템 대역이 아닌, 전체 시스템 대역보다 작게 설정하는 것이 바람직할 수 있다. 또한, RLM-RS를 전송할 때 사용되는 LBT 서브 대역(sub-band) 또한 RLM-RS에 대해서 설정된 주파수 대역보다 작게 설정할 수 있다. 한편, 본 발명에서 '광대역'은 일반적으로 NR-U 시스템과 공존하는 다른 시스템들이 사용하는 기본 주파수 대역에 비해서 넓은 주파수 대역을 의미할 수 있다.
다시 말해, RLM-RS의 전송 주파수 대역이 LBT를 위한 서브 대역(sub-band) 보다 큰 경우, RLM-RS는 설정된 주파수 대역에 비해 작은 부분 대역(partial band)들을 통해 전송될 수 있다. 구체적으로 아래의 실시 예들에 따라 RLM-RS를 전송할 수 있으며, 단말의 채널 품질 측정 방법도 아래의 실시 예들에 따라 수행될 수 있다.
(1) 실시 예 1-1
광대역 RLM-RS의 대역폭(bandwidth)이 N개의 LBT 서브 대역(sub-band) 정도의 크기인 상태에서 M개의 LBT 서브 대역(sub-band)이 휴지(idle) 상태라고 판단되면 M개의 LBT 서브 대역(sub-band)을 통해서만 RLM-RS를 전송하고 N-M개의 LBT 서브 대역에 대해서는 RLM-RS를 전송하지 않을 수 있다. 이 경우, 단말은 M개의 LBT 서브 대역 중, 적어도 하나의 LBT 서브 대역(최대 M개의 LBT 서브 대역들)에 대하여 채널 품질을 측정하고, 이를 기반으로 전체 광대역 RLM-RS의 대역폭의 채널 품질을 도출할 수 있다.
이러한 경우, RLM-RS가 전송될 것으로 예상되는 LBT 서브 대역의 위치에서 채널 품질 측정을 시도할 수 있다. 만약, RLM-RS가 어느 LBT 서브 대역에서도 기지국에 의해 전송되지 않았다고 판단되면, 현재 채널 품질 측정을 도하는 RLM-RS를 위한 후보 시간 위치 다음에 할당되는 후보 시간 위치에서 RLM-RS의 검출을 시도할 수 있다. 예를 들어, 단말은 모든 후보 시간 위치들에 포함된 LBT 서브 대역들 중에서, 적어도 하나의 LBT 서브 대역을 통해 기지국이 RLM-RS의 전송을 성공했다고 판단될 때까지 채널 품질 측정을 반복할 수 있다.
(2) 실시 예 1-2
광대역 RLM-RS의 대역폭(bandwidth)이 N개의 LBT 서브 대역(sub-band) 정도의 크기인 상태에서 M개의 LBT 서브 대역(sub-band)이 휴지(idle) 상태라고 판단되면, M개의 LBT 서브 대역(sub-band)을 통해서만 RLM-RS를 전송하고 N-M개의 LBT 서브 대역에 대해서는 RLM-RS의 지연 전송을 위해 설정된 다음 후보 시간 위치에서 상기 LBT 서브 대역에 기반한 CCA를 수행한 후, 채널이 휴지(idle) 상태라고 판단되면 RLM-RS의 지연 전송을 수행할 수 있다. 이러한 경우, 단말은 지연 전송될 것으로 예상되는 모든 후보 시간 위치(candidate time position)에 대해서 채널 품질을 측정하고 가능한 모든 결과를 이용해서 전체 대역의 채널 품질로 사용할 수 있다. 다만, 최종 채널 품질을 도출할 때, 몇 개의 LBT 서브 대역에 대한 측정 결과를 사용할 것인지는 단말이 적어도 하나의 LBT 서브 대역 별 채널 품질의 정확도를 고려해서 판단할 수 있다.
(3) 실시 예 1-3
실시 예 1-1 또는 실시 예 1-2 에 대해서 단말은 전체 주파수 대역을 항상 측정해야 할 수 있기 때문에 채널이 자주 점유되었다고 판단되면, 불필요한 채널품질 측정을 수행할 수 있다.
이로 인한, 단말의 복잡도를 완화하기 위해서 기지국은 RLM-RS의 주파수 대역이 LBT 서브 대역 보다 큰 경우, 상기 LBT 서브 대역들 중에서 참조 LBT 서브 대역(reference LBT sub-band)를 설정하고, 참조 LBT 서브 대역(reference LBT sub-band)에 대하여 RLM-RS를 전송할 수 있는 복수의 후보 시간 위치들을 정의할 수 있다. 그리고, 참조 LBT 서브 대역에 대한 채널이 점유된 것으로 판단되는 경우, 기지국은 참조 LBT 서브 대역을 통한 RLM-RS의 전송에 대해서는 지연 전송을 시도할 수 있다. 다만, 참조 LBT 서브 대역 이외의 다른 LBT 서브 대역에 대해서는 최초의 RLM-RS 전송 위치에서 채널이 점유되었다고 판단되면 RLM-RS 전송에 대한 추가시도를 수행하지 않을 수 있다. 이러한 경우, 단말은 최초의 RLM-RS 전송 위치에서만 모든 LBT 서브 대역들에 대해서 채널 품질 측정 및 RLM-RS 전송 여부를 판단하고, 나머지 후보 시간 위치들에 대해서는 참조 LBT 서브 대역에 대해서만 채널 품질 측정 및 전송 여부 판단에 대한 동작을 수행할 수 있다. 또한, 이를 통해 단말의 복잡도를 완화할 수 있다.
(4) 실시 예 1-4
LBT 서브 대역들 중, 하나의 LBT 서브 대역이라도 채널이 점유되었다고 판단되면, RLM-RS 전체를 전송하지 않고, 실시 예 1-1 또는 실시 예 1-2의 동작을 기지국이 단말에게 설정할 수 있다. 이러한 경우, 단말도 기지국의 설정에 따라서 실시 예 1-1 또는 실시 예 1-2를 기반으로 채널 품질을 측정할 수 있다. 만약, 실시 예 1-1 또는 실시 예 1-2 의 설정이 없으면 단말은 RLM-RS의 전송 여부를 전체 대역에 대해 판단하고, 전체 주파수 대역에 대해 수행한 채널 품질 측정이 유효한지를 판단할 수 있다.
한편, 상술한 실시 예 1-1 내지 실시 예 1-4에서처럼, 하나의 RLM-RS 자원을 할당하고 CCA를 통한 부분 대역(partial band) 전송을 수행하는 것과 유사하게, 하나의 빔에 대한 복수의 RLM-RS 자원들을 LBT 서브 대역 단위로 할당하고, 할당된 복수의 RLM-RS 자원들을 묶어서 RLM-RS 자원 집합(resource set)을 구성할 수 있다. 이러한 RLM-RS 자원 집합(resource set)은 각각 하나의 빔에 대응하므로, 단말은 하나의 RLM-RS 자원 집합(resource set)에 대해서 하나의 측정 메트릭(measurement metric)을 도출할 수 있다.
이 때, 기지국의 RLM-RS 전송 동작과 이에 따른 단말의 동작은 실시 예 1-1 및 실시 예 1-2와 동일하게 수행될 수 있다. 다만, 실시 예 1-1에서는 하나의 RLM-RS 자원에 대해서 LBT 서브 대역(sub-band) 별로 부분 대역(partial band) 전송을 수행하지만, 상술한 경우에는 RLM-RS 자원 별로 상기 RLM-RS 자원이 포함된 LBT 서브 대역 단위로 CCA 및 RLM-RS 전송을 수행할 수 있다.
다시 말해, 단말은 채널 품질을 측정할 때, 복수의 RLM-RS 자원들이 할당되었지만, 하나의 RLM-RS 자원 집합(resource set) 내의 RLM-RS 자원들로부터 하나의 대표 채널 품질 측정 결과를 도출할 수 있다.
한편, 상술한 RLM-RS의 LBT 동작은 단지 무선 링크 모니터링(radio link monitoring) 뿐만 아니라 무선 링크 모니터링(radio link monitoring)과 유사한 동작을 수행하는 이동성(mobility) 지원을 위한 RRM-RS (Radio Resource Management-Reference Signal)를 이용한 RRM 측정(measurement) 또는 BM-RS (Beam Management-Reference Signal)을 이용한 빔 트래킹(beam tracking)에 대해서도 동일하게 적용될 수 있다.
실시 예 2: 부분 대역 전송(Partial Band Transmission)에 따른 In-Sync/Out-of-Sync 판단 방법
실시 예 1-1 내지 실시 예 1-4의 RLM-RS 전송 방법은 광대역 시스템에 대해서 설정된 광대역 RLM-RS의 부분 대역(partial band) 전송을 가능하게 한다. 이와 같은 광대역 신호의 부분 대역(partial band) 전송에 대해서 단말은 LBT 서브 대역(sub-band) 단위로 RLM-RS를 수신할 수 있다. 또한, 기지국은 LBT 서브 대역(sub-band) 단위로 LBT에 따른 RLM-RS 전송여부를 판단할 수 있다.
실시 예 2에서는 기지국이 LBT 서브 대역(sub-band) 단위로 RLM-RS 전송 여부를 판단한 후, 이를 기반으로 단말이 전체 시스템 주파수 대역에 대한 채널 품질을 어떻게 판단할 것인지에 대한 방법을 설명하도록 한다.
여기서, 채널 품질에 대한 판단 방법이란, 무선 링크 모니터링(Radio link monitoring)에 대하여, 빔 별 In-sync/Out-of-sync를 결정하는 방법을 의미할 수 있다. NR 시스템에서는 셀에 대한 최종 In-sync/Out-of-sync 여부 판단 결과로서, 설정된 모든 빔의 빔 별 채널품질이 Out-of-sync 일 때 이를 최종적인 Out-of-sync 로 판단할 수 있다. 그러므로, 후술하는 실시 예 2-1 내지 실시 예 2-4에서 특별한 언급이 없으면 In-sync/Out-of-sync 여부 또는 채널 품질은 빔 별 In-sync/Out-of-sync 또는 빔 별 채널품질을 의미할 수 있다. 또한, 최종적인 채널 품질에 대한 결과는 NR 시스템에서의 In-sync/Out-of-sync 정의를 따를 수 있다.
(1) 실시 예 2-1
단말은 LBT 서브 대역(sub-band) 단위로 RLM-RS 전송 여부를 판단하고, RLM-RS가 전송된 것으로 판단된 LBT 서브 대역(sub-band)들 중에서 하나의 대표 LBT 서브 대역(sub-band)을 선택할 수 있다. 단말은 선택된 LBT 서브 대역(sub-band)에 대해서 부반송파 SNR(Signal to Noise Ratio) 를 산출하고, 이에 기반하여 평균 SNR 또는 가상(Hypothetical) PDCCH BLER (Block Error Rate)을 획득할 수 있다. 상기 평균 SNR 및/또는 가상 PDCCH BLER은 전체 주파수 대역에 대한 채널 품질을 대표하므로, 상기 평균 SNR 또는 가상 PDCCH BLER 및 Qin/Qout 값을 이용하여 In-sync/Out-of-sync 여부를 판단할 수 있다. 다시 말해, 기지국은 복수의 LBT 서브 대역들을 통해 광대역 RLM-RS를 전송하지만, 단말은 하나의 LBT 서브 대역(sub-band)을 이용하여 최종적인 무선 링크 모니터링(radio link monitoring)을 수행할 수 있다.
(2) 실시 예 2-2
실시 예 2-1에 따르면, 광대역 RLM-RS 전송에 따른 광대역에 전체에 대한 채널 품질을 획득할 수 없으며, RLM-RS의 주기적인 전송 가능성만을 높일 수 있는 효과가 있다. 따라서, 실시 예 2-2에서는 RLM-RS의 주기적인 전송 가능성뿐만 아니라 가능한 넓은 주파수 대역에 대한 채널 품질을 얻을 수 있도록 In-sync/Out-of-sync 여부 판단 방법을 설명하도록 한다.
이를 위해, LBT 서브 대역(sub-band) 단위로 부반송파 SNR과 평균 SNR을 산출하고, 각각의 LBT 서브 대역(sub-band)에 대해서 LBT 여부 판단 후, RLM-RS가 전송되었다고 판단되는 LBT 서브 대역(sub-band)의 부반송파 SNR과 평균 SNR를 이용하여, RLM-RS 자원 또는 RLM-RS 자원 집합에 대한 평균(average) SNR 및/또는 가상(Hypothetical) PDCCH BLER을 획득할 수 있다. 또한, 상기 획득한 RLM-RS 자원 또는 RLM-RS 자원 집합에 대한 평균(average) SNR 및/또는 가상(Hypothetical) PDCCH BLER 값과 Qin/Qout 값을 이용하여 In-sync/Out-of-sync 여부를 판단할 수 있다.
(3) 실시 예 2-3
한편, 낮은 SNR 환경에서 LBT에 따른 RLM-RS 전송 여부를 판단하는 것은 높은 누락(missing) 확률 또는 높은 거짓 경보(false alarm) 확률을 가져올 수 있다. 이러한 경우, 사용되는 결정 메트릭(decision metric)에 따라서 실제 SNR이 Qout에 비해 높게 측정되었음에도 불구하고 RLM-RS가 전송되지 않은 것으로 판단될 수 있다. 반대로, 실제 SNR은 Qout에 비해 낮게 측정되었음에도 RLM-RS가 전송된 것으로 판단될 수도 있다.
이와 같이 LBT 성공 여부에 대한 판단의 오류가 존재하는 경우, LBT에 따른 RLM-RS 전송 여부에 대한 판단의 정확성에 따라서, RLM-RS 자원 또는 RLM-RS 자원 집합에 대한 평균(average) SNR 및/또는 가상(Hypothetical) PDCCH BLER 은 많은 영향을 받을 수 있다. 이러한 영향을 줄이기 위해서 LBT 서브 대역(sub-band) 별로 In-sync/Out-of-sync 여부를 판단하고, 모든 LBT 서브 대역(sub-band)들에서 Out-of-sync 라고 판단된 경우, 해당 RLM-RS 자원 또는 RLM-RS 자원 집합에 대한 채널 품질을 Out-of-sync 라고 판단할 수 있다. 다만, 모든 LBT 서브 대역들이 Out-of-sync라고 판단된 경우, 적어도 하나의 LBT 서브 대역(sub-band)에서라도 RLM-RS가 전송되었다고 판단되어야 최종적으로 해당 RLM-RS 자원 에 대하여 Out-of-sync라고 판단할 수 있다. 즉, 어떠한 LBT 서브 대역에서도 RLM-RS가 전송된 것으로 판단되지 않은 경우에는 모든 LBT 서브 대역들의 SNR이 Qout보다 낮더라도, Out-of-sync라고 판단할 수 없을 수 있다.
또한, In-Sync는 Out-of-Sync외의 나머지 상태로 정의할 수 있다. 다시 말해, 하나의 LBT 서브 대역이더라도 In-Sync라고 판단되면, 해당 RLM-RS 자원에 대한 채널 품질을 In-Sync라고 정의할 수 있다.
(4) 실시 예 2-4
실시 예 2-3과 유사하게, LBT 서브 대역 단위로 평균 SNR 및/또는 가상(Hypothetical) PDCCH BLER를 측정하고, 가장 높은 평균 SNR 및/또는 가장 낮은 BLER을 갖는 LBT 서브 대역을 기준으로 In-sync/Out-of-sync 여부를 판단할 수 있다. 또한, 이러한 판단 여부에 따라, 해당 RLM-RS 자원 또는 해당 RLM-RS 자원 집합의 In-sync/Out-of-sync 여부를 결정할 수 있다.
도 14는 본 발명의 실시 예에 따른 무선 통신 장치의 일 실시 예를 도시한다.
도 14에서 설명하는 무선 통신 장치는 본 발명의 실시 예에 따른 단말 및/또는 기지국을 나타낼 수 있다. 그러나, 도 14의 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 14를 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 13에 설명된 기능, 절차 및/또는 방법을 구현하도록 구성될 수 있다. 도 1 내지 도 13에서 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 14는 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 14에서 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 복수의 LBT 서브 대역 각각에 대한 CCA 수행 결과를 기반으로 전송된 RLM-RS를 트랜시버(35)를 통해 수신할 수 있다. 이 때, 복수의 LBT 서브 대역 별로 RLM-RS를 수신하는 구체적인 방법은 상술한 실시 예 1에 기반할 수 있다.
프로세서(10)는 수신된 RLM-RS를 측정하고, 상기 RLM-RS 측정 결과를 기반으로 무선 링크(Radio Link)가 In-sync인지 Out-of-sync인지를 판단할 수 있다. 이때, 프로세서(10)가 무선 링크(Radio Link)의 In-sync/Out-of-sync인지를 판단하는 방법은 상술한 실시 예 2를 기반으로 할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시 예들을 구현하기 위해, 도 14에서 표현된 무선 통신 장치가 본 발명의 실시 예에 따른 기지국인 경우, 상기 프로세서 (10)는 RLM-RS가 할당된 전체 주파수 대역을 복수의 LBT 서브 대역들로 구분하고, 각각의 LBT 서브 대역 단위로 CCA를 수행할 수 있다. 그 후, 프로세서(10)는 각각의 LBT 서브 대역 단위의 CCA 수행 결과를 기반으로 각각의 LBT 서브 대역을 통해 RLM-RS를 단말에 전송하도록 트랜시버(35)를 제어할 수 있다. 이 때, LBT 서브 대역 단위로 CCA를 수행하여, RLM-RS를 전송하는 구체적인 방법은 상술한 실시 예 1을 기반으로 할 수 있다.
또한, 프로세서(10)는 단말이 판단한 무선 링크(Radio Link)의 In-sync/Out-of-sync 여부를 트랜시버(35)를 통해 보고 받을 수 있다. 이 때, 무선 링크(Radio Link)의 In-sync/Out-of-sync 여부를 판단하는 방법은 상술한 실시 예 2에 기반할 수 있다.
도 15는 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 15를 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 16은 본 발명의 실시 예들을 구현할 수 있는 AI 서버(200)를 나타낸다.
도 16을 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 17은 본 발명의 실시 예들을 구현할 수 있는 따른 AI 시스템(1)을 나타낸다.
도 17을 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 비면허 대역에서 무선 링크 모니터링을 위한 참조 신호를 송수신하는 방법 및 이를 위한 장치는 5세대 NewRAT 시스템에 적용되는 예를 중심으로 설명하였으나, 5세대 NewRAT 시스템 이외에도 다양한 무선 통신 시스템에 적용하는 것이 가능하다.

Claims (14)

  1. 비면허 대역에서 기지국이 RLM-RS (Radio Link Monitoring - Reference Signal)을 전송하는 방법에 있어서,
    상기 RLM-RS를 위한 주파수 대역을 복수의 서브 대역들로 구분하고,
    상기 복수의 서브 대역들 각각에 대하여 CCA (Channel Clearance Assessment)를 수행하고,
    상기 CCA 수행 결과를 기반으로 상기 복수의 서브 대역들 각각을 통해 상기 RLM-RS를 전송하는,
    RLM-RS 전송 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 RLM-RS는, 상기 복수의 서브 대역들 중, 휴지(idle) 상태인 것으로 판단되는 서브 대역을 통해 전송되고, 점유된 것으로 판단되는 서브 대역에서는 전송되지 않는,
    RLM-RS 전송 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    휴지 상태인 것으로 판단되는 서브 대역이 없는 경우, 상기 RLM-RS는, 상기 CCA가 수행된 RLM-RS 전송을 위한 제 1 후보 시간 위치 다음의 제 2 후보 시간 위치에서 전송되는,
    RLM-RS 전송 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 서브 대역들 중, 휴지(idle) 상태인 것으로 판단되는 서브 대역에서는 상기 CCA가 수행된 RLM-RS 전송을 위한 제 1 후보 시간 위치에서 상기 RLM-RS가 전송되고,
    점유된 것으로 판단되는 서브 대역에서는 상기 제 1 후보 시간 위치 다음의 제 2 후보 시간 위치에서 전송되는,
    RLM-RS 전송 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 서브 대역들 중, 참조 서브 대역(Reference Sub-band)이 점유된 것으로 판단된 경우, 상기 RLM-RS는, 상기 CCA가 수행된 RLM-RS 전송을 위한 제 1 후보 시간 위치 다음의 제 2 후보 시간 위치에서 전송되고,
    상기 참조 서브 대역 이외의 서브 대역이 점유된 것으로 판단된 경우, 상기 RLM-RS는 전송되지 않는,
    RLM-RS 전송 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 서브 대역 각각에는, 하나의 빔에 대응하는 복수의 RLM-RS 자원들을 그룹핑한 RLM-RS 자원 집합(resource set)이 할당되는,
    RLM-RS 전송 방법.
  7. 비면허 대역에서 RLM-RS (Radio Link Monitoring - Reference Signal)을 전송하기 위한 기지국에 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 RLM-RS를 위한 주파수 대역을 복수의 서브 대역들로 구분하고,
    상기 복수의 서브 대역들 각각에 대하여 CCA (Channel Clearance Assessment)를 수행하고,
    상기 CCA 수행 결과를 기반으로 상기 복수의 서브 대역들 각각을 통해 상기 RLM-RS를 전송하는 것을 특징으로 하는,
    기지국.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 RLM-RS는, 상기 복수의 서브 대역들 중, 휴지(idle) 상태인 것으로 판단되는 서브 대역을 통해 전송되고, 점유된 것으로 판단되는 서브 대역에서는 전송되지 않는,
    기지국.
  9. 제 8 항에 있어서,
    휴지 상태인 것으로 판단되는 서브 대역이 없는 경우, 상기 RLM-RS는, 상기 CCA가 수행된 RLM-RS 전송을 위한 제 1 후보 시간 위치 다음의 제 2 후보 시간 위치에서 전송되는,
    기지국.
  10. 제 7 항에 있어서,
    상기 복수의 서브 대역들 중, 휴지(idle) 상태인 것으로 판단되는 서브 대역에서는 상기 CCA가 수행된 RLM-RS 전송을 위한 제 1 후보 시간 위치에서 상기 RLM-RS가 전송되고,
    점유된 것으로 판단되는 서브 대역에서는 상기 제 1 후보 시간 위치 다음의 제 2 후보 시간 위치에서 전송되는,
    기지국.
  11. 제 7 항에 있어서,
    상기 복수의 서브 대역들 중, 참조 서브 대역(Reference Sub-band)이 점유된 것으로 판단된 경우, 상기 RLM-RS는, 상기 CCA가 수행된 RLM-RS 전송을 위한 제 1 후보 시간 위치 다음의 제 2 후보 시간 위치에서 전송되고,
    상기 참조 서브 대역 이외의 서브 대역이 점유된 것으로 판단된 경우, 상기 RLM-RS는 전송되지 않는,
    기지국.
  12. 제 7 항에 있어서,
    상기 복수의 서브 대역 각각에는, 하나의 빔에 대응하는 복수의 RLM-RS 자원들을 그룹핑한 RLM-RS 자원 집합(resource set)이 할당되는,
    기지국.
  13. 비면허 대역에서 RLM-RS (Radio Link Monitoring - Reference Signal)을 수신하기 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,
    상기 RLM-RS를 위한 주파수 대역에 포함되는 복수의 서브 대역들 각각을 통해 상기 RLM-RS를 수신하고,
    상기 RLM-RS가 수신된 복수의 서브 대역들 각각을 기반으로 상기 RLM-RS를 위한 주파수 대역의 채널 품질을 측정하는,
    장치.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 장치는, 단말, 네트워크, 기지국 및 상기 장치 이외의 자율 주행 차량 중 적어도 하나와 통신 가능한,
    장치.
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