WO2020032617A1 - 무선 통신 시스템에서 채널 상태 정보를 송수신하는 방법 및 이를 위한 장치 - Google Patents

무선 통신 시스템에서 채널 상태 정보를 송수신하는 방법 및 이를 위한 장치 Download PDF

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WO2020032617A1
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박해욱
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    • H04W72/20—Control channels or signalling for resource management
    • H04W72/21—Control channels or signalling for resource management in the uplink direction of a wireless link, i.e. towards the network

Definitions

  • the present invention generally relates to wireless communication systems, and more particularly, to the transmission and reception of channel state information.
  • Mobile communication systems have been developed to provide voice services while ensuring user activity.
  • the mobile communication system has expanded not only voice but also data service.As a result of the explosive increase in traffic, shortage of resources and users demand faster services, a more advanced mobile communication system is required. .
  • Embodiments of the present specification make it possible to transmit and receive channel state information (CSI).
  • CSI channel state information
  • a terminal transmits channel state information (CSI) through a plurality of physical uplink control channels (PUCCHs).
  • CSI channel state information
  • PUCCHs physical uplink control channels
  • Receiving configuration information related to CSI reporting from a base station Transmitting first CSI information to the base station through a first PUCCH resource; And transmitting second CSI information to the base station through a second PUCCH resource.
  • the terminal supports a plurality of beams, wherein the first CSI information is CSI information associated with a first beam set of the plurality of beams, and the second CSI information is the first of the plurality of beams. It may be CSI information related to the second set except the set.
  • the first CSI information is based on a type 1 codebook and the second CSI information. May be based on a type 2 codebook.
  • the first CSI information and the second CSI information may be based on a linear combination codebook.
  • the second CSI information may be calculated by applying a CSI parameter included in the first CSI information.
  • the CSI parameter may include a CSI-RS resource indicator (CSI), a rank indicator (RI), and / or a free signal. It may be at least one of a coding matrix indicator (PMI).
  • CSI CSI-RS resource indicator
  • RI rank indicator
  • PMI coding matrix indicator
  • the CSI parameter may not be applied to the calculation of the second CSI information.
  • the method may further include information indicating whether the second CSI information is calculated by applying a CSI parameter included in the first CSI information through the second PUCCH resource.
  • the method may further include transmitting.
  • the first PUCCH resource may be allocated for wideband CSI information
  • the second PUCCH resource may be allocated for subband CSI information.
  • the subband CSI information includes subband linear coupling coefficients for the first beam set and subband linear coupling coefficients for the second beam set. It may include.
  • the number of OFDM symbols of the first PUCCH resource may be smaller than the number of OFDM symbols of the second PUCCH resource.
  • the method may further include transmitting a specific beam index for each of the first PUCCH resource and the second PUCCH resource to the base station.
  • the terminal is RF ( Radio Frequency) unit, at least one processor, and at least one memory functionally connected with the at least one processor.
  • the memory when performed by the at least one processor, uses the RF unit to receive configuration information related to a CSI report from a base station; Send first CSI information to the base station via a first PUCCH resource using the RF unit;
  • the RF unit may store instructions for performing operations for transmitting second CSI information to the base station through a second PUCCH resource.
  • the terminal supports a plurality of beams
  • the first CSI information is CSI information associated with a first beam set of the plurality of beams
  • the second CSI information is the first set of the plurality of beams. It may be CSI information related to the second set except for.
  • the first CSI information is based on a type 1 codebook and the second CSI information. May be based on a type 2 codebook.
  • the first CSI information and the second CSI information may be based on a linear combination codebook.
  • the second CSI information may be calculated by applying a CSI parameter included in the first CSI information.
  • CSI channel state information
  • FIG. 1 illustrates an example of an overall system structure of an NR according to some embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 2 illustrates an example of a relationship between an uplink frame and a downlink frame in a wireless communication system according to some embodiments of the present disclosure.
  • FIG 3 shows an example of a frame structure in an NR system.
  • FIG. 4 illustrates an example of a resource grid supported by a wireless communication system according to some embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 5 illustrates examples of an antenna port and a resource grid for each numerology according to some embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 6 illustrates an example of a self-contained structure in accordance with some embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 7 illustrates an operation flowchart of a terminal transmitting channel state information (CSI) through a plurality of physical uplink control channels (PUCCHs) in a wireless communication system proposed herein.
  • CSI channel state information
  • PUCCHs physical uplink control channels
  • FIG. 8 illustrates an operation flowchart of a base station receiving channel state information (CSI) through a plurality of physical uplink control channels (PUCCHs) in a wireless communication system proposed herein.
  • CSI channel state information
  • PUCCHs physical uplink control channels
  • FIG 9 illustrates a wireless communication device according to some embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 10 is another example of a block diagram of a wireless communication device according to some embodiments of the present disclosure.
  • FIG 11 illustrates an AI device 100 according to an embodiment of the present invention.
  • FIG 12 illustrates an AI server 200 according to an embodiment of the present invention.
  • FIG 13 shows an AI system 1 according to an embodiment of the present invention.
  • Embodiments of the present disclosure generally enable transmitting and receiving channel state information (CSI) in a wireless communication system.
  • CSI channel state information
  • downlink means communication from a base station to a terminal
  • uplink means communication from a terminal to a base station.
  • a transmitter may be part of a base station, and a receiver may be part of a terminal.
  • a transmitter may be part of a terminal, and a receiver may be part of a base station.
  • the base station may be represented by the first communication device and the terminal by the second communication device.
  • a base station (BS) is a fixed station, a Node B, an evolved-NodeB (eNB), a Next Generation NodeB (gNB), a base transceiver system (BTS), an access point (AP), a network (5G).
  • eNB evolved-NodeB
  • gNB Next Generation NodeB
  • BTS base transceiver system
  • AP access point
  • 5G 5G
  • a terminal may be fixed or mobile, and may include a user equipment (UE), a mobile station (MS), a user terminal (UT), a mobile subscriber station (MSS), a subscriber station (SS), and an advanced mobile AMS.
  • MTC machine-type communication
  • M2M machine-to-machine
  • D2D device-to-device
  • CDMA may be implemented with a radio technology such as Universal Terrestrial Radio Access (UTRA) or CDMA2000.
  • TDMA may be implemented with wireless technologies such as Global System for Mobile communications (GSM) / General Packet Radio Service (GPRS) / Enhanced Data Rates for GSM Evolution (EDGE).
  • GSM Global System for Mobile communications
  • GPRS General Packet Radio Service
  • EDGE Enhanced Data Rates for GSM Evolution
  • OFDMA may be implemented in a wireless technology such as IEEE 802.11 (Wi-Fi), IEEE 802.16 (WiMAX), IEEE 802-20, Evolved UTRA (E-UTRA), or the like.
  • UTRA is part of the Universal Mobile Telecommunications System (UMTS).
  • 3rd Generation Partnership Project (3GPP) Long Term Evolution (LTE) is part of Evolved UMTS (E-UMTS) using E-UTRA and LTE-A (Advanced) / LTE-A pro is an evolution of 3GPP LTE.
  • 3GPP NR New Radio or New Radio Access Technology is an evolution of 3GPP LTE / LTE-A / LTE-A pro.
  • LTE refers to technology after 3GPP TS 36.xxx Release 8.
  • LTE technology after 3GPP TS 36.xxx Release 10 is referred to as LTE-A
  • LTE technology after 3GPP TS 36.xxx Release 13 is referred to as LTE-A pro
  • 3GPP NR means technology after TS 38.xxx Release 15.
  • LTE / NR may be referred to as a 3GPP system.
  • "xxx" means standard document detail number.
  • LTE / NR may be collectively referred to as 3GPP system. Background, terminology, abbreviations, and the like used in the description of the present invention may refer to the matters described in the standard documents published prior to the present invention. For example, see the following document:
  • RRC Radio Resource Control
  • NR is an expression showing an example of 5G radio access technology (RAT).
  • RAT 5G radio access technology
  • the new RAT system including the NR uses an OFDM transmission scheme or a similar transmission scheme.
  • the new RAT system may follow different OFDM parameters than the OFDM parameters of LTE.
  • the new RAT system can follow the existing numeric / numerology of LTE / LTE-A but have a larger system bandwidth (eg, 100 MHz).
  • one cell may support a plurality of neurology. That is, terminals operating with different neurology may coexist in one cell.
  • Numerology corresponds to one subcarrier spacing in the frequency domain.
  • different numerology can be defined.
  • 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.
  • eLTE eNB An eLTE eNB is an evolution of an eNB that supports connectivity to EPC and NGC.
  • gNB Node that supports NR as well as connection with NGC.
  • New RAN A radio access network that supports NR or E-UTRA or interacts with NGC.
  • Network slice A network slice defined by the operator to provide an optimized solution for specific market scenarios that require specific requirements with end-to-end coverage.
  • Network function is a logical node within a network infrastructure with well-defined external interfaces and well-defined functional behavior.
  • NG-C Control plane interface used for the NG2 reference point between the new RAN and NGC.
  • NG-U User plane interface used for the NG3 reference point between the new RAN and NGC.
  • Non-standalone NR A deployment configuration where a gNB requires an LTE eNB as an anchor for control plane connection to EPC or an eLTE eNB as an anchor for control plane connection to NGC.
  • Non-Standalone E-UTRA Deployment configuration in which the eLTE eNB requires gNB as an anchor for control plane connection to NGC.
  • User plane gateway The endpoint of the NG-U interface.
  • FIG. 1 illustrates an example of an overall system structure of an NR according to some embodiments of the present disclosure.
  • the NG-RAN consists of gNBs that provide control plane (RRC) protocol termination for the NG-RA user plane (new AS sublayer / PDCP / RLC / MAC / PHY) and user equipment (UE). do.
  • RRC control plane
  • the gNBs are interconnected via an X n interface.
  • the gNB is also connected to the NGC via an NG interface.
  • the gNB is connected to an Access and Mobility Management Function (AMF) through an N2 interface and to a User Plane Function (UPF) through an N3 interface.
  • AMF Access and Mobility Management Function
  • UPF User Plane Function
  • the numerology may be defined by subcarrier spacing and cyclic prefix overhead.
  • a plurality of subcarrier intervals can be derived by scaling the basic subcarrier interval to an integer N (or ⁇ ). Further, even if it is assumed that very low subcarrier spacing is not used at very high carrier frequencies, the used numerology may be selected independently of the frequency band.
  • OFDM Orthogonal Frequency Division Multiplexing
  • OFDM numerologies supported in the NR system may be defined as shown in Table 1.
  • the size of the various fields in the time domain Is expressed as a multiple of the time unit. From here, ego, to be.
  • Downlink and uplink transmissions It consists of a radio frame having a section of (radio frame).
  • each radio frame is It consists of 10 subframes having a section of.
  • FIG. 2 illustrates a relationship between an uplink frame and a downlink frame in a wireless communication system according to some embodiments of the present disclosure.
  • transmission of an uplink frame number i from a user equipment (UE) is greater than the start of the corresponding downlink frame at the corresponding terminal. You must start before.
  • Slot in subframe Start of OFDM symbol in the same subframe Is aligned with the beginning of time.
  • Not all terminals can transmit and receive at the same time, which means that not all OFDM symbols of a downlink slot or an uplink slot can be used.
  • Table 2 shows the number of OFDM symbols per slot in a normal CP. ), The number of slots per radio frame ( ), The number of slots per subframe ( Table 3 shows the number of OFDM symbols per slot, the number of slots per radio frame, and the number of slots per subframe in the extended CP.
  • 3 shows an example of a frame structure in an NR system. 3 is merely for convenience of description and does not limit the scope of the present specification.
  • mini-slot may consist of two, four or seven symbols, and may consist of more or fewer symbols.
  • an antenna port In relation to physical resources in the NR system, an antenna port, a resource grid, a resource element, a resource block, a carrier part, etc. Can be considered.
  • the antenna port is defined so that the channel on which the symbol on the antenna port is carried can be inferred from the channel on which another symbol on the same antenna port is carried. If the large-scale property of a channel carrying a symbol on one antenna port can be deduced from the channel carrying the symbol on another antenna port, the two antenna ports are quasi co-located or QC / QCL. quasi co-location relationship.
  • the wide range characteristics include one or more of delay spread, Doppler spread, frequency shift, average received power, and received timing.
  • FIG. 4 illustrates an example of a resource grid supported by a wireless communication system according to some embodiments of the present disclosure.
  • the resource grid is in the frequency domain
  • one subframe includes 14 x 2 ⁇ u OFDM symbols, but is not limited thereto.
  • the transmitted signal is One or more resource grids composed of subcarriers, and It is described by the OFDM symbols of. From here, to be. remind Denotes the maximum transmission bandwidth, which may vary between uplink and downlink as well as numerologies.
  • the numerology And one resource grid for each antenna port p.
  • FIG. 5 illustrates examples of an antenna port and a resource grid for each numerology according to some embodiments of the present disclosure.
  • each element of the resource grid for antenna port p is referred to as a resource element and is an index pair Uniquely identified by From here, Is the index on the frequency domain, Refers to the position of a symbol within a subframe. Index pair when referring to a resource element in a slot This is used. From here, to be.
  • Numerology Resource elements for antenna and antenna port p Is a complex value Corresponds to If there is no risk of confusion, or if a particular antenna port or numerology is not specified, the indices p and Can be dropped, so the complex value is or This can be
  • the physical resource block is in the frequency domain It is defined as consecutive subcarriers.
  • Point A serves as a common reference point of the resource block grid and can be obtained as follows.
  • OffsetToPointA for the PCell downlink represents the frequency offset between the lowest subcarrier of the lowest resource block and point A overlapping with the SS / PBCH block used by the UE for initial cell selection, and a 15 kHz subcarrier spacing for FR1 and Represented in resource block units assuming a 60 kHz subcarrier spacing for FR2;
  • absoluteFrequencyPointA indicates the frequency-location of point A expressed as in absolute radio-frequency channel number (ARFCN).
  • Common resource blocks set subcarrier spacing It is numbered upwards from zero in the frequency domain for.
  • Is It may be defined relative to point A to correspond to the subcarrier centered on this point A.
  • Physical resource blocks are zero-based within the bandwidth part (BWP). Numbered until, Is the number of the BWP. Physical resource blocks on BWP i And common resource blocks Can be given by Equation 2 below.
  • the TDD (Time Division Duplexing) structure considered in the NR system is a structure for processing both uplink (UL) and downlink (DL) in one slot (or subframe). This is to minimize latency of data transmission in a TDD system, and the structure may be referred to as a self-contained structure or a self-contained slot.
  • 6 illustrates an example of a self-contained structure in accordance with some embodiments of the present disclosure. 6 is merely for convenience of description and does not limit the scope of the present specification.
  • one transmission unit eg, a slot or a subframe
  • one transmission unit is composed of 14 orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) symbols.
  • an area 602 means a downlink control region
  • an area 604 means an uplink control region.
  • an area other than the area 602 and the area 604 may be used for transmission of downlink data or uplink data.
  • uplink control information and downlink control information may be transmitted in one self-contained slot.
  • uplink data or downlink data may be transmitted in one self-contained slot.
  • downlink transmission and uplink transmission may proceed sequentially, and transmission of downlink data and reception of uplink ACK / NACK may be performed.
  • a process of switching from a transmission mode to a reception mode by a base station (eNodeB, eNB, gNB) and / or terminal (UE) a time gap for switching from a reception mode to a transmission mode is required.
  • some OFDM symbol (s) may be set to a guard period (GP).
  • type 2 codebooks as well as type 1 codebooks may be additionally supported for sophisticated CSI feedback.
  • the type 1 codebook may be for general CSI feedback
  • the type 2 codebook may be for high level CSI feedback (eg, CSI feedback targeting MU-MIMO). That is, the type 2 codebook is larger and more sophisticated than the type 1 codebook. Therefore, for the type 2 codebook, the feedback payload is large, and as a result, more PUSCH resources may be needed for CSI feedback based on the type 2 codebook.
  • the base station considers a tradeoff between the PUSCH resource and the performance (ie, elaboration) of the codebook to determine how much sophisticated codebook the CSI feedback (ie, CSI reporting) is performed to the UE. Learn how to instruct.
  • the present embodiment proposes a method of indicating a codebook to be used (or applied) to the CSI feedback of the terminal through an explicit scheme.
  • the base station may trigger a specific reporting setting (ie, CSI report setting), that is, CSI reporting, for the terminal through downlink control information (DCI).
  • CSI report setting ie, CSI report setting
  • the target triggered by the DCI may be aperiodic CSI reporting (AP CSI reporting) or semi-persistent CSI reporting (SP CSI reporting).
  • the UE may perform the aperiodic CSI report by using a resource (that is, resource allocation information) allocated through the DCI.
  • a resource that is, resource allocation information
  • the terminal may perform the semi-persistent CSI report through the semi-persistently allocated resources.
  • the base station may indicate not only the CSI report setting using the DCI, but also the granularity and / or the degree of elaboration of the codebook to be reported by the terminal.
  • the terminal may calculate the CSI using the codebook indicated by the base station, and report the calculated CSI to the base station.
  • the granularity of the codebook may mean selecting either a type 1 codebook or a type 2 codebook.
  • the granularity of the codebook may mean the selection of various parameter values that determine the granularity of the type 2 codebook within the type 2 codebook.
  • the type 2 codebook may determine the size and / or granularity of the codebook by various values such as the following.
  • Codebook mode (e.g., Mode 1 or Mode 2 depending on whether SB amplitude can be reported)
  • the base station may indicate and / or configure information on the size and / or granularity of the codebook based on the parameter value (s) to the terminal through signaling of a hierarchical structure.
  • the base station sets Specific parameter value (s) among (or specified) candidate values may be indicated to the UE through DCI.
  • the base station may instruct the terminal with information about the size and / or granularity of the codebook through MAC layer signaling.
  • the terminal may report to the base station periodically or aperiodically information on the size and / or granularity of the preferred codebook.
  • the reporting may be performed through an uplink channel such as PUCCH and / or PUSCH.
  • the base station receiving the report may refer to a value reported by the terminal to indicate a codebook to be used by the terminal for CSI feedback (ie, CSI reporting).
  • the base station may determine and / or indicate information on the size and / or granularity of the codebook to be used by the terminal, based on the information on the preferred codebook of the terminal reported from the terminal.
  • the present embodiment proposes a method in which the base station indicates a codebook to be used (or applied) to the CSI feedback of the terminal through an implicit method.
  • the base station may trigger a specific reporting setting (ie, CSI reporting setting), that is, CSI reporting, for the terminal through the DCI.
  • the base station may indicate information on the PUSCH resource allocation for the CSI report.
  • the UE may determine the size and / or granularity of the codebook (on its own), and the largest size and / or within a range not exceeding the allocated PUSCH resource. The highest granularity can be reported with the Precoding Matrix Indicator (PMI).
  • PMI Precoding Matrix Indicator
  • the terminal may determine the size and / or granularity of the codebook to be used for the CSI reporting based on the size of the resource allocated by the base station in relation to the CSI reporting. That is, information about the size and / or granularity of the codebook to be used for the CSI report of the UE may be implicitly indicated or set based on the size of the resource allocated to the corresponding CSI report.
  • the UE when the PUSCH resource allocated for CSI reporting is a 100 RB (Resource Block), the UE generates (or determines) a PMI using a codebook having a high granularity and reports the generated PMI to the base station (or determined). can do.
  • the UE when the PUSCH resource allocated for CSI reporting is 20 RB, the UE may generate (or determine) a PMI using a codebook having a low granularity and report the generated (or determined) PMI to the base station.
  • the base station may transmit information about a codebook having a high granularity and a codebook parameter value for determining the codebook having a low granularity to the terminal through higher layer signaling (eg, RRC signaling, MAC layer signaling, etc.). Or, without separate signaling, the terminal may use a value (predefined) defined in relation to the information about the codebook parameter value.
  • higher layer signaling eg, RRC signaling, MAC layer signaling, etc.
  • the terminal may use a value (predefined) defined in relation to the information about the codebook parameter value.
  • the UE determines the granularity that can be transmitted in the PUSCH resource by adjusting the codebook parameters (eg, L, K, set of amplitude components, set of phase components, codebook mode, etc.), and thereby CSI reporting (eg, PMI reporting).
  • codebook parameters eg, L, K, set of amplitude components, set of phase components, codebook mode, etc.
  • CSI reporting eg, PMI reporting
  • the terminal may adjust the value of the corresponding parameter in the order of L, K, set of evolution components, set of phase components, codebook mode, type 1 codebook. That is, if the overhead is large even when the parameter values of the type 2 codebook are adjusted, the terminal may perform CSI reporting (eg, PMI report) using the type 1 codebook. While adjusting the parameter values, the terminal may determine a codebook that can be transmitted through a PUSCH resource allocated by the base station, generates (or determines) a PMI using the codebook, and reports the generated (or determined) PMI to the base station. can do.
  • CSI reporting eg, PMI report
  • the CSI may be multiplexed and reported together with other uplink data (eg, UL-SCH) and / or other uplink control information (eg, HARQ-ACK information).
  • the terminal may need to determine a codebook that can be transmitted through the remaining resources, except for the resources used for the other uplink data and / or the other control information.
  • the UE may subtract and transmit (or report) the smallest amount of CSI and / or type of codebook. Can be selected.
  • one PUCCH resource may mean a specific PUCCH resource unit allocated to the UE.
  • the payload of the CSI feedback can be increased, and the corresponding CSI feedback is one It may be difficult to transmit through the PUCCH resource.
  • a method of dividing and transmitting CSI through a plurality of PUCCH resources is proposed.
  • a plurality of PUCCH resources may be located and transmitted in one slot, or may be divided into a plurality of slots and transmitted with a specific period.
  • LC coefficients e.g., amplitude component coefficients and phase component coefficients
  • a first PUCCH first transmitted on the first PUCCH, 1 st PUCCH
  • a method of transferring LC coefficients of the remaining two beams LM via the PUCCH 2 second PUCCH, 2 nd PUCCH
  • the remaining CSI information that can be achieved when using the PMI as well as the PMI (for example, CSI-RS Resource Indicator (CRI), Rank Indicator (RI), Layer Indicator (LI), NZBI) non-zero beam indicator, CQI, etc.) and other parameters (eg, beam group and beam selection information within the group) in which LC codebook generation is used may be transmitted together.
  • CRI and / or RI of the first PUCCH is applied as well as information on the LC coefficients of the remaining beam (s), and the remaining beam (s) is added to the PMI of the first PUCCH.
  • Information on the attainable CQI may be conveyed when linearly coupled.
  • the UE may transmit CSI having low precision (that is, low resolution) through the first PUCCH and transmit CSI to refine the CSI in the first PUCCH through the second PUCCH.
  • the base station may perform scheduling using less sophisticated CSI based on CSI on the first PUCCH until receiving the first PUCCH and receiving the second PUCCH. After receiving the second PUCCH, the base station may perform scheduling using sophisticated CSI.
  • M may be set to one. That is, the UE may report CSI for one beam through the first PUCCH and CSI for the remaining beam (s) except for the one beam through the second PUCCH.
  • the terminal since information on the remaining LC beams and coefficients is transmitted in the second PUCCH, the terminal may transmit (or feedback) a codebook for performing linear combining on the second PUCCH. This may be interpreted as a hybrid codebook transmission scheme in which the UE feeds back a type 1 codebook on the first PUCCH and a type 2 codebook on the second PUCCH.
  • the RI (Rank Indicator) value transmitted (or reported) by the UE on the first PUCCH may be different from the RI value transmitted by the second PUCCH. That is, a case where a rank value transmitted on the first PUCCH and a rank value transmitted on the second PUCCH may be different.
  • the CSI in the second PUCCH may be set to not be calculated and / or used for the purpose of detailing the CSI in the first PUCCH. have. In this case, the CSI in the second PUCCH may be calculated and / or interpreted as the CSI in the new first PUCCH. Conversely, if the RI value transmitted in the second PUCCH is the same as the RI value transmitted in the first PUCCH, the CSI in the second PUCCH may be calculated and / or used for the purpose of detailing the CSI in the first PUCCH. have.
  • the CSI in the second PUCCH may be calculated and / or used for the purpose of detailing the CSI in the first PUCCH.
  • the UE may follow the RI value of the first PUCCH.
  • the UE may transmit information (eg, flag information) on whether the CSI in the second PUCCH is calculated and / or used for the purpose of specifying the CSI in the second PUCCH to the base station together with the second PUCCH.
  • the UE may report to the base station whether to detail the CSI through the divided PUCCH (PUCCH) or to treat it as an independent PUCCH CSI.
  • PUCCH divided PUCCH
  • the first PUCCH is used for reporting only wideband (WB) CSI information
  • WB wideband
  • subband CSI information calculated by referring to the wideband CSI in the first PUCCH. It may be considered how to enable it for reporting purposes.
  • some subband CSI information may be divided and transmitted (or transmitted) through N second PUCCHs.
  • the N second PUCCHs may be transmitted at the same time or may have a specific period at different times.
  • the entire subband may be divided into N comb structures, and the UE may transmit subband CSI corresponding to each comb structure through each second PUCCH.
  • the subband CSI information may include information on subband LC coefficients corresponding to M beams reported on the first PUCCH and information on subband LC coefficients corresponding to L-M beams.
  • the subband CSI information may include a subband CQI.
  • the first PUCCH for reporting the wideband CSI information is transmitted through a short (and / or long) PUCCH because the payload is not large, and the second PUCCH for reporting the subband CSI information is large because the payload is large. It may be transmitted over a long PUCCH.
  • some subband CSI information may be transmitted together with the wide band CSI in the first PUCCH.
  • the UE transmits subband CSI information corresponding to a specific comb (eg, the first comb) together in the first PUCCH, and transmits the remaining combs to the other combs.
  • the corresponding subband CSI information may be transmitted on the second PUCCH.
  • the UE reports subband CSI information and wideband CSI information corresponding to a specific comb by using the first PUCCH, and all subband CSI information (that is, subband CSI transmitted on the first PUCCH) in the second PUCCH. Information may be included).
  • the UE may report the strongest beam index, that is, the index of the beam having the best performance among the reported beams, in each PUCCH to the base station.
  • the strongest beam index (ie, the index of the best performing beam among the reported beams) in the second PUCCH may be reported, and the strongest beam index in the second PUCCH may correspond to the strongest beam index transmitted in the first PUCCH.
  • the strongest beam index transmitted on the first PUCCH is meaningless, and the strongest beam index transmitted on the second PUCCH may have meaning. That is, the strongest beam index reported through the PUCCH transmitted later may be interpreted as valid information.
  • the method will be described in detail.
  • the UE may report the strongest beam index for each of the r layers. If the RI value is 2, the UE may report the strongest beam index of each of the first layer and the second layer as (1, 2).
  • (x, y) represents the strongest beam index x in the first layer and the strongest beam index y in the second layer.
  • the UE when the UE reports the strongest beam index in the second PUCCH as (1, 3), the UE has the first beam (that is, beam index 1 since the strongest beam index is the same as 1 for the first layer). ) May be generated (or determined) assuming the strongest beam.
  • the corresponding UE since the strongest beam index is changed from 2 to 3 with respect to the second layer, the corresponding UE generates a codebook assuming the third beam that is linearly coupled (ie, beam index 3) as the strongest beam ( Or determined). In this case, the second beam (ie beam index 2) no longer corresponds to the strongest beam, and the LC coefficients to be applied to the second beam must be reported together in the second PUCCH.
  • the UE may report the strongest beam index reported in the second PUCCH.
  • the codebook may be generated (or determined) by applying the LC coefficient corresponding to the oldest strongest beam index (ie, outdated strongest beam index) (eg, beam index 2) before the change.
  • the UE may determine the strongest beam index (ie, before the change). In addition, it is necessary to additionally report the LC coefficient to be applied to the outdated strongest beam index (eg, beam index 2) in the second PUCCH. In order to prevent such additional reporting, the LC coefficients of the oldest strongest beam index (ie, the oldest strongest beam index) reported in the first PUCCH are exchanged with the LC coefficients of the updated strongest beam index. You can also make an appointment in advance.
  • FIG. 7 illustrates an operation flowchart of a terminal transmitting channel state information (CSI) through a plurality of physical uplink control channels (PUCCHs) in a wireless communication system proposed herein. 7 is merely for convenience of description and does not limit the scope of the invention.
  • CSI channel state information
  • PUCCHs physical uplink control channels
  • the terminal and / or the base station may transmit and receive CSI based on the above-described embodiments and methods.
  • the terminal may transmit the divided CSI information to the base station through a plurality of PUCCH resources.
  • the terminal supports a plurality of beams.
  • the terminal may receive configuration information related to the CSI report from the base station (S705).
  • the configuration information may include information on parameter (s) for determining (or generating) a codebook related to transmission and reception of CSI information.
  • the information on the parameter (s) includes information about the number of beams (L) linearly coupled (LC), the number of beams (K) to which the sophisticated LC coefficients used in subband CSI reporting are applied, and the amplitude component of the LC coefficients. And a set of phase components among LC coefficients, a codebook mode, and the like (eg, candidate values).
  • 9 to 13 may be implemented by the apparatus of FIG.
  • one or more processors 921 may control one or more transceivers 923 and / or one or more memories 922 to receive the configuration information, and the one or more transceivers 923 may receive the configuration information from a base station. Can be received.
  • the terminal may transmit first CSI information to the base station through a first PUCCH resource (S710).
  • the terminal may transmit the second CSI information to the base station through the second PUCCH resource (S715).
  • the terminal may transmit (or report) to the base station by dividing the CSI information through a plurality of PUCCH resources.
  • the first CSI information and the second CSI information may be determined (or calculated) based on the received configuration information.
  • the terminal may support a plurality of beams (for example, L beams) (for transmission and reception of signals and / or channels with the base station).
  • the first CSI information is CSI information related to a first beam set (eg M beams) among the plurality of beams
  • the second CSI information is a second beam set (eg LM) among the plurality of beams.
  • CSI information is CSI information related to a first beam set (eg M beams) among the plurality of beams
  • a second CSI information is a second beam set (eg LM) among the plurality of beams.
  • CSI information for example, L beams
  • the above-described terminal of steps S710 and S715 is a base station (eg, 910 of FIG. 9 and 1010 of FIG. 10) to the first CSI information and the second.
  • the operation of transmitting the CSI information may be implemented by the apparatus of FIGS. 9 to 13 to be described below.
  • one or more processors 921 may control one or more transceivers 923 and / or one or more memories 922 to transmit the first CSI information and the second CSI information, and may include one or more transceivers.
  • the 923 may transmit the first CSI information and the second CSI information to a base station.
  • the first CSI information is based on a type 1 codebook
  • the second CSI information is a type 2 codebook. codebook
  • the first CSI information and the second CSI information may be based on a linear combination codebook.
  • the second CSI information may be calculated by applying a CSI parameter included in the first CSI information. That is, as an example, the second CSI information may be for detailing the first CSI information.
  • the CSI parameter may be at least one of a CSI-RS Resource Indicator (CSI-RS Resource Indicator, CRI), a Rank Indicator (RI), and / or a Precoding Matrix Indicator (PMI). Can be.
  • CRI CSI-RS Resource Indicator
  • RI Rank Indicator
  • PMI Precoding Matrix Indicator
  • the CSI parameter is the second CSI. It may not apply to the calculation of information.
  • the terminal receives information indicating whether the second CSI information is calculated by applying a CSI parameter included in the first CSI information through the second PUCCH resource. Can also be sent to.
  • the first PUCCH resource may be allocated for wideband CSI information
  • the second PUCCH resource may be allocated for subband CSI information
  • the subband CSI information may include a subband linear coupling coefficient for the first beam set and a subband linear coupling coefficient for the second beam set.
  • the number of OFDM symbols of the first PUCCH resource may be smaller than the number of OFDM symbols of the second PUCCH resource.
  • the first PUCCH resource may be based on a short PUCCH format
  • the second PUCCH resource may be based on a long PUCCH format.
  • the UE may transmit a specific beam index (eg, the strongest beam index) for each of the first PUCCH resource and the second PUCCH resource to the base station.
  • a specific beam index eg, the strongest beam index
  • FIG. 8 illustrates an operation flowchart of a base station receiving channel state information (CSI) through a plurality of physical uplink control channels (PUCCHs) in a wireless communication system proposed herein. 8 is merely for convenience of description and does not limit the scope of the present invention.
  • CSI channel state information
  • PUCCHs physical uplink control channels
  • the terminal and / or the base station may transmit and receive CSI based on the above-described embodiments and methods.
  • the base station may receive the divided CSI information from the terminal through a plurality of PUCCH resources. Also, it is assumed that the terminal supports a plurality of beams.
  • the base station may transmit configuration information related to the CSI report to the terminal (S805).
  • the configuration information may include information on parameter (s) for determining (or generating) a codebook related to transmission and reception of CSI information.
  • the information on the parameter (s) includes information about the number of beams (L) linearly coupled (LC), the number of beams (K) to which the sophisticated LC coefficients used in subband CSI reporting are applied, and the amplitude component of the LC coefficients. And a set of phase components among LC coefficients, a codebook mode, and the like (eg, candidate values).
  • 9 to 13 may be implemented by the apparatus of FIG.
  • one or more processors 911 may control one or more transceivers 913 and / or one or more memories 912 to transmit the configuration information, and one or more transceivers 913 may transmit the configuration information to a terminal.
  • the base station may receive first CSI information from the terminal through a first PUCCH resource (S810).
  • the base station may receive second CSI information from the terminal through a second PUCCH resource (S815).
  • the base station may receive (or report) the divided CSI information from the terminal through a plurality of PUCCH resources.
  • the first CSI information and the second CSI information may be determined (or calculated) based on the received configuration information.
  • the terminal may support a plurality of beams (for example, L beams) (for transmission and reception of signals and / or channels with the base station).
  • the first CSI information is CSI information related to a first beam set (eg M beams) among the plurality of beams
  • the second CSI information is a second beam set (eg LM) among the plurality of beams.
  • CSI information is CSI information related to a first beam set (eg M beams) among the plurality of beams
  • a second CSI information is a second beam set (eg LM) among the plurality of beams.
  • CSI information for example, L beams
  • the above-described base station (eg, 910 of FIG. 9 and 1010 of FIG. 10) of the above-described steps S810 and S815 may be transmitted from the terminal (eg, 920 of FIG. 9 and 1020 of FIG. 10).
  • Receiving the CSI information may be implemented by the apparatus of FIGS. 9 to 13 to be described below.
  • one or more processors 911 may control one or more transceivers 913 and / or one or more memories 912 to receive the first CSI information and the second CSI information.
  • 913 may receive the first CSI information and the second CSI information from a terminal.
  • the first CSI information is based on a type 1 codebook
  • the second CSI information is a type 2 codebook. codebook
  • the first CSI information and the second CSI information may be based on a linear combination codebook.
  • the second CSI information may be calculated by applying a CSI parameter included in the first CSI information. That is, as an example, the second CSI information may be for detailing the first CSI information.
  • the CSI parameter may be at least one of a CSI-RS Resource Indicator (CSI-RS Resource Indicator, CRI), a Rank Indicator (RI), and / or a Precoding Matrix Indicator (PMI). Can be.
  • CRI CSI-RS Resource Indicator
  • RI Rank Indicator
  • PMI Precoding Matrix Indicator
  • the CSI parameter may include the second CSI. It may not apply to the calculation of information.
  • the base station provides information indicating whether the second CSI information is calculated by applying a CSI parameter included in the first CSI information through the second PUCCH resource. It can also be received from.
  • the first PUCCH resource may be allocated for wideband CSI information
  • the second PUCCH resource may be allocated for subband CSI information
  • the subband CSI information may include a subband linear coupling coefficient for the first beam set and a subband linear coupling coefficient for the second beam set.
  • the number of OFDM symbols of the first PUCCH resource may be smaller than the number of OFDM symbols of the second PUCCH resource.
  • the first PUCCH resource may be based on a short PUCCH format
  • the second PUCCH resource may be based on a long PUCCH format.
  • the base station may receive a specific beam index (eg, the strongest beam index) for each of the first PUCCH resource and the second PUCCH resource from the terminal.
  • a specific beam index eg, the strongest beam index
  • FIG 9 illustrates a wireless communication device according to some embodiments of the present disclosure.
  • a wireless communication system may include a first device 910 and a second device 920.
  • the first device 910 includes a base station, a network node, a transmitting terminal, a receiving terminal, a wireless device, a wireless communication device, a vehicle, a vehicle equipped with an autonomous driving function, a connected car, a drone (Unmanned Aerial Vehicle, UAV (Artificial Intelligence) Modules, Robots, Augmented Reality Devices, Virtual Reality Devices, Mixed Reality Devices, Hologram Devices, Public Safety Devices, MTC Devices, IoT Devices, Medical Devices, Pins It may be a tech device (or financial device), a security device, a climate / environment device, a device related to 5G service, or another device related to the fourth industrial revolution field.
  • UAV Artificial Intelligence
  • the second device 920 includes a base station, a network node, a transmitting terminal, a receiving terminal, a wireless device, a wireless communication device, a vehicle, a vehicle equipped with an autonomous driving function, a connected car, a drone (Unmanned Aerial Vehicle, UAV (Artificial Intelligence) Modules, Robots, Augmented Reality Devices, Virtual Reality Devices, Mixed Reality Devices, Hologram Devices, Public Safety Devices, MTC Devices, IoT Devices, Medical Devices, Pins It may be a tech device (or financial device), a security device, a climate / environment device, a device related to 5G service, or another device related to the fourth industrial revolution field.
  • UAV Artificial Intelligence
  • the terminal may be a mobile phone, a smart phone, a laptop computer, a digital broadcasting terminal, a personal digital assistant (PDA), a portable multimedia player (PMP), navigation, a slate PC, a tablet. It may include a tablet PC, an ultrabook, a wearable device (eg, a smartwatch, a glass glass, a head mounted display), and the like.
  • the HMD may be a display device worn on the head.
  • the HMD can be used to implement VR, AR or MR.
  • a drone may be a vehicle in which humans fly by radio control signals.
  • the VR device may include a device that implements an object or a background of a virtual world.
  • the AR device may include a device that connects and implements an object or a background of the virtual world to an object or a background of the real world.
  • the MR device may include a device that fuses and implements an object or a background of the virtual world to an object or a background of the real world.
  • the hologram device may include a device that records and reproduces stereoscopic information to realize a 360 degree stereoscopic image by utilizing interference of light generated by two laser lights, called holography, to meet each other.
  • the public safety device may include an image relay device or an image device wearable on a human body of a user.
  • the MTC device and the IoT device may be devices that do not require direct human intervention or manipulation.
  • the MTC device and the IoT device may include a smart meter, a bending machine, a thermometer, a smart bulb, a door lock or various sensors.
  • the medical device may be a device used for the purpose of diagnosing, treating, alleviating, treating or preventing a disease.
  • a medical device may be a device used for the purpose of diagnosing, treating, alleviating or correcting an injury or disorder.
  • a medical device may be a device used for the purpose of inspecting, replacing, or modifying a structure or function.
  • the medical device may be a device used for controlling pregnancy.
  • the medical device may include a medical device, a surgical device, an (in vitro) diagnostic device, a hearing aid or a surgical device, and the like.
  • the security device may be a device installed to prevent a risk that may occur and to maintain safety.
  • the security device may be a camera, a CCTV, a recorder or a black box.
  • the fintech device may be a device capable of providing financial services such as mobile payment.
  • the fintech device may include a payment device or a point of sales (POS).
  • the climate / environmental device may include a device for monitoring or predicting the climate / environment.
  • the first device 910 may include at least one or more processors, such as a processor 911, at least one or more memories, such as a memory 912, and at least one or more transceivers, such as a transceiver 913.
  • the processor 911 may perform the functions, procedures, and / or methods described above.
  • the processor 911 may perform one or more protocols. For example, the processor 911 may perform one or more layers of the air interface protocol.
  • the memory 912 is connected to the processor 911 and may store various types of information and / or instructions.
  • the transceiver 913 is connected to the processor 911 and may be controlled to transmit and receive a wireless signal.
  • the second device 920 may include at least one processor, such as a processor 921, at least one memory device, such as a memory 922, and at least one transceiver, such as a transceiver 923.
  • the processor 921 may perform the functions, procedures, and / or methods described above.
  • the processor 921 may implement one or more protocols.
  • the processor 921 may implement one or more layers of a radio interface protocol.
  • the memory 922 may be connected to the processor 921 and store various types of information and / or instructions.
  • the transceiver 923 may be connected to the processor 921 and controlled to transmit and receive a wireless signal.
  • the memory 912 and / or the memory 922 may be respectively connected inside or outside the processor 911 and / or the processor 921, and may be connected to other processors through various technologies such as a wired or wireless connection. It may also be connected to.
  • the first device 910 and / or the second device 920 may have one or more antennas.
  • antenna 914 and / or antenna 924 may be configured to transmit and receive wireless signals.
  • FIG. 10 is another example of a block diagram of a wireless communication device according to some embodiments of the present disclosure.
  • a wireless communication system includes a base station 1010 and a plurality of terminals 1020 located within a base station area.
  • the base station may be represented by a transmitting device, the terminal may be represented by a receiving device, and vice versa.
  • the base station and the terminal are a processor (processor, 1011, 1021), memory (memory, 1014, 1024), one or more Tx / Rx RF module (radio frequency module, 1015, 1025), Tx processor (1012, 1022), Rx processor ( 1013 and 1023, and antennas 1016 and 1026.
  • the processor implements the salping functions, processes and / or methods above.
  • the processor 1011 implements the functionality of the L2 layer.
  • the processor provides the terminal 1020 with multiplexing and radio resource allocation between the logical channel and the transport channel and is responsible for signaling to the terminal.
  • the transmit (TX) processor 1012 implements various signal processing functions for the L1 layer (ie, the physical layer).
  • the signal processing function facilitates forward error correction (FEC) in the terminal and includes coding and interleaving.
  • FEC forward error correction
  • the encoded and modulated symbols are divided into parallel streams, each stream mapped to an OFDM subcarrier, multiplexed with a reference signal (RS) in the time and / or frequency domain, and using an Inverse Fast Fourier Transform (IFFT).
  • RS reference signal
  • IFFT Inverse Fast Fourier Transform
  • the OFDM stream is spatially precoded to produce multiple spatial streams.
  • Each spatial stream may be provided to different antennas 1016 through separate Tx / Rx modules (or transceivers 1015).
  • Each Tx / Rx module can modulate an RF carrier with each spatial stream for transmission.
  • each Tx / Rx module (or transceiver 1025) receives a signal through each antenna 1026 of each Tx / Rx module.
  • Each Tx / Rx module recovers information modulated onto an RF carrier and provides it to a receive (RX) processor 1023.
  • the RX processor implements the various signal processing functions of layer 1.
  • the RX processor may perform spatial processing on the information to recover any spatial stream destined for the terminal. If multiple spatial streams are directed to the terminal, it may be combined into a single OFDMA symbol stream by multiple RX processors.
  • the RX processor uses fast Fourier transform (FFT) to convert the OFDMA symbol stream from the time domain to the frequency domain.
  • the frequency domain signal includes a separate OFDMA symbol stream for each subcarrier of the OFDM signal.
  • the symbols and reference signal on each subcarrier are recovered and demodulated by determining the most likely signal placement points sent by the base station. Such soft decisions may be based on channel estimate values. Soft decisions are decoded and deinterleaved to recover the data and control signals originally sent by the base station on the physical channel. Corresponding data and control signals are provided to the processor 1021.
  • the UL (communication from terminal to base station) is processed at base station 1010 in a manner similar to that described with respect to receiver functionality at terminal 1020.
  • Each Tx / Rx module 1025 receives a signal through each antenna 1026.
  • Each Tx / Rx module provides an RF carrier and information to the RX processor 1023.
  • the processor 1021 may be associated with a memory 1024 that stores program code and data.
  • the memory may be referred to as a computer readable medium.
  • FIG 11 illustrates an AI device 100 according to an embodiment 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 includes 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 TM, Radio Frequency Identification (RFID), Infrared Data Association (IrDA), ZigBee, and Near Field Communication (NFC).
  • 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 TM Radio Frequency Identification
  • 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 12 illustrates an AI server 200 according to an embodiment 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 13 shows an AI system 1 according to an embodiment of the present invention.
  • 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. 13 may be viewed as specific embodiments of the AI device 100 illustrated in FIG. 26.
  • 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.
  • the wireless device includes a base station, a network node, a transmitting terminal, a receiving terminal, a wireless device, a wireless communication device, a vehicle, a vehicle equipped with an autonomous driving function, an unmanned aerial vehicle (UAV), an artificial intelligence (AI) module, Robots, Augmented Reality (AR) devices, Virtual Reality (VR) devices, MTC devices, IoT devices, medical devices, fintech devices (or financial devices), security devices, climate / environmental devices, or other areas of the fourth industrial revolution, or Device associated with 5G service.
  • 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. In vitro) diagnostic devices, hearing aids, surgical devices, and the like.
  • 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.
  • a terminal is a mobile phone, a smart phone, a laptop computer, a digital broadcasting terminal, a personal digital assistant, a portable multimedia player, a navigation, a slate PC, a tablet PC.
  • table PC tablet PC
  • wearable device e.g., smartwatch, glass glass, head mounted display
  • foldable device etc.
  • the HMD is a display device of a head type, and may be used to implement VR or AR.
  • 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), and 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
  • 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 memory and driven by the processor.
  • the memory may be located inside or outside the processor, and may exchange data with the processor by various known means.
  • the method of transmitting and receiving channel state information in the wireless communication system of the present invention has been described with reference to examples applied to 3GPP LTE / LTE-A system and 5G system (New RAT system), but can be applied to various wireless communication systems. Do.

Landscapes

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Abstract

무선 통신 시스템에서 채널 상태 정보(channel state information)를 송수신하는 방법. 무선 통신 시스템에서 단말이 다수의 물리 상향링크 제어 채널(physical uplink control channel, PUCCH)들을 통해 채널 상태 정보(channel state information, CSI)를 전송하는 방법은 기지국으로부터 CSI 보고와 관련된 설정 정보를 수신하는 단계; 제1 PUCCH 자원을 통해, 상기 기지국으로 제1 CSI 정보를 전송하는 단계; 및 제2 PUCCH 자원을 통해, 상기 기지국으로 제2 CSI 정보를 전송하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

무선 통신 시스템에서 채널 상태 정보를 송수신하는 방법 및 이를 위한 장치
본 발명은 일반적으로 무선 통신 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게 채널 상태 정보(channel state information)의 송수신에 관한 것이다.
이동 통신 시스템은 사용자의 활동성을 보장하면서 음성 서비스를 제공하기 위해 개발되었다. 그러나 이동통신 시스템은 음성뿐 아니라 데이터 서비스까지 영역을 확장하였으며, 현재에는 폭발적인 트래픽의 증가로 인하여 자원의 부족 현상이 야기되고 사용자들이 보다 고속의 서비스를 요구하므로, 보다 발전된 이동 통신 시스템이 요구되고 있다.
차세대 이동 통신 시스템의 요구 조건은 크게 폭발적인 데이터 트래픽의 수용, 사용자 당 전송률의 획기적인 증가, 대폭 증가된 연결 디바이스 개수의 수용, 매우 낮은 단대단 지연(End-to-End Latency), 고에너지 효율을 지원할 수 있어야 한다. 이를 위하여 이중 연결성(Dual Connectivity), 대규모 다중 입출력(Massive MIMO: Massive Multiple Input Multiple Output), 전이중(In-band Full Duplex), 비직교 다중접속(NOMA: Non-Orthogonal Multiple Access), 초광대역(Super wideband) 지원, 단말 네트워킹(Device Networking) 등 다양한 기술들이 연구되고 있다.
본 명세서의 실시 예들은 채널 상태 정보(Channel State Information, CSI)를 송수신하는 것을 가능하게 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 무선 통신 시스템에서 단말이 다수의 물리 상향링크 제어 채널(physical uplink control channel, PUCCH)들을 통해 채널 상태 정보(channel state information, CSI)를 전송하는 방법에 있어서, 상기 방법은 기지국으로부터 CSI 보고와 관련된 설정 정보를 수신하는 단계; 제1 PUCCH 자원을 통해, 상기 기지국으로 제1 CSI 정보를 전송하는 단계; 및 제2 PUCCH 자원을 통해, 상기 기지국으로 제2 CSI 정보를 전송하는 단계를 포함할 수 있다. 여기에서, 상기 단말은 다수의 빔(beam)들을 지원하며, 상기 제1 CSI 정보는 상기 다수의 빔들 중 제1 빔 집합과 관련된 CSI 정보이며, 상기 제2 CSI 정보는 상기 다수의 빔들 중 상기 제1 집합을 제외한 제2 집합과 관련된 CSI 정보일 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 상기 방법에 있어서, 상기 제1 빔 집합의 빔의 수가 1인 경우, 상기 제1 CSI 정보는 유형 1 코드북(type 1 codebook)에 기반하며, 상기 제2 CSI 정보는 유형 2 코드북(type 2 codebook)에 기반할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 상기 방법에 있어서, 상기 제1 CSI 정보 및 상기 제2 CSI 정보는 선형 결합 코드북(Linear Combination codebook)에 기반할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 상기 방법에 있어서, 상기 제2 CSI 정보는 상기 제1 CSI 정보에 포함된 CSI 파라미터(CSI parameter)를 적용하여 산출될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 상기 방법에 있어서, 상기 CSI 파라미터는 CSI-RS(Reference Signal) 자원 지시자(CSI-RS Resource Indicator, CRI), 랭크 지시자(Rank Indicator, RI), 및/또는 프리코딩 행렬 지시자(Precoding Matrix Indicator, PMI) 중 적어도 하나일 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 상기 방법에 있어서, 상기 제1 CSI 정보에 포함된 랭크 지시자(Rank Indicator, RI)의 값이 상기 제2 CSI 정보에 포함된 랭크 지시자의 값과 다른 경우, 상기 CSI 파라미터는 상기 제2 CSI 정보의 산출에 적용되지 않을 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 상기 방법은, 상기 제2 PUCCH 자원을 통해, 상기 제2 CSI 정보가 상기 제1 CSI 정보에 포함된 CSI 파라미터(CSI parameter)를 적용하여 산출되는지 여부를 나타내는 정보를 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 상기 방법에 있어서, 상기 제1 PUCCH 자원은 와이드밴드(wideband) CSI 정보를 위해 할당되고, 상기 제2 PUCCH 자원은 서브밴드(subband) CSI 정보를 위해 할당될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 상기 방법에 있어서, 상기 서브밴드 CSI 정보는 상기 제1 빔 집합에 대한 서브밴드 선형 결합 계수(subband LC coefficient) 및 상기 제2 빔 집합에 대한 서브밴드 선형 결합 계수를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 상기 방법에 있어서, 상기 제1 PUCCH 자원의 OFDM 심볼 수는 상기 제2 PUCCH 자원의 OFDM 심볼 수보다 작을 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 상기 방법은, 상기 제1 PUCCH 자원 및 상기 제2 PUCCH 자원 각각에 대한 특정 빔 인덱스를 상기 기지국으로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 무선 통신 시스템에서 다수의 물리 상향링크 제어 채널(physical uplink control channel, PUCCH)들을 통해 채널 상태 정보(channel state information, CSI)를 전송하는 단말에 있어서, 상기 단말은 RF(Radio Frequency) 유닛, 적어도 하나의 프로세서, 및 상기 적어도 하나의 프로세서와 기능적으로 연결되어 있는 적어도 하나의 메모리를 포함할 수 있다. 여기에서, 상기 메모리는, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행될 때, 상기 RF 유닛을 이용하여, 기지국으로부터 CSI 보고와 관련된 설정 정보를 수신하고; 상기 RF 유닛을 이용하여, 제1 PUCCH 자원을 통해 상기 기지국으로 제1 CSI 정보를 전송하고; 상기 RF 유닛을 이용하여, 제2 PUCCH 자원을 통해 상기 기지국으로 제2 CSI 정보를 전송하는 동작들을 수행하는 명령들을 저장할 수 있다. 또한, 상기 단말은 다수의 빔(beam)들을 지원하고, 상기 제1 CSI 정보는 상기 다수의 빔들 중 제1 빔 집합과 관련된 CSI 정보이며, 상기 제2 CSI 정보는 상기 다수의 빔들 중 상기 제1 집합을 제외한 제2 집합과 관련된 CSI 정보일 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 상기 단말에 있어서, 상기 제1 빔 집합의 빔의 수가 1인 경우, 상기 제1 CSI 정보는 유형 1 코드북(type 1 codebook)에 기반하며, 상기 제2 CSI 정보는 유형 2 코드북(type 2 codebook)에 기반할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 상기 단말에 있어서, 상기 제1 CSI 정보 및 상기 제2 CSI 정보는 선형 결합 코드북(Linear Combination codebook)에 기반할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 상기 단말에 있어서, 상기 제2 CSI 정보는 상기 제1 CSI 정보에 포함된 CSI 파라미터(CSI parameter)를 적용하여 산출될 수 있다.
본 명세서의 실시 예에 따르면, 채널 상태 정보(Channel State Information, CSI) 보고에 있어서, 코드북의 크기 및/또는 세분성이 높은 경우에도 CSI 정보를 효율적으로 송수신할 수 있는 효과가 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부 도면은 본 발명에 대한 실시 예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 특징을 설명한다.
도 1은 본 명세서의 일부 실시 예에 따른 NR의 전체적인 시스템 구조의 일례를 나타낸다.
도 2는 본 명세서의 일부 실시 예에 따른 무선 통신 시스템에서 상향링크 프레임과 하향링크 프레임 간의 관계의 일례를 나타낸다.
도 3은 NR 시스템에서의 프레임 구조의 일례를 나타낸다.
도 4는 본 명세서의 일부 실시 예에 따른 무선 통신 시스템에서 지원하는 자원 그리드(resource grid)의 일례를 나타낸다.
도 5는 본 명세서의 일부 실시 예에 따른 안테나 포트 및 뉴머롤로지 별 자원 그리드의 예들을 나타낸다.
도 6은 본 명세서의 일부 실시 예에 따른 self-contained 구조의 일례를 나타낸다.
도 7은 본 명세서에서 제안하는 무선 통신 시스템에서 다수의 물리 상향링크 제어 채널(physical uplink control channel, PUCCH)들을 통해 채널 상태 정보(channel state information, CSI)를 전송하는 단말의 동작 순서도를 나타낸다.
도 8은 본 명세서에서 제안하는 무선 통신 시스템에서 다수의 물리 상향링크 제어 채널(physical uplink control channel, PUCCH)들을 통해 채널 상태 정보(channel state information, CSI)를 수신하는 기지국의 동작 순서도를 나타낸다.
도 9는 본 명세서의 일부 실시 예에 따른 무선 통신 장치를 나타낸다.
도 10은 본 명세서의 일부 실시 예에 따른 무선 통신 장치의 블록 구성도의 또 다른 예시이다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 장치(100)를 나타낸다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 서버(200)를 나타낸다.
도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 시스템(1)을 나타낸다.
본 명세서의 실시 예들은 일반적으로 무선 통신 시스템에서 채널 상태 정보(CSI)를 송수신하는 것을 가능하게 한다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 본 발명의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 본 발명이 실시될 수 있는 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다. 이하의 상세한 설명은 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위해서 구체적 세부사항을 포함한다. 그러나, 당업자는 본 발명이 이러한 구체적 세부사항 없이도 실시될 수 있음을 안다.
몇몇 경우, 본 발명의 개념이 모호해지는 것을 피하기 위하여 공지의 구조 및 장치는 생략되거나, 각 구조 및 장치의 핵심기능을 중심으로 한 블록도 형식으로 도시될 수 있다.
이하에서, 하향링크(DL: downlink)는 기지국에서 단말로의 통신을 의미하며, 상향링크(UL: uplink)는 단말에서 기지국으로의 통신을 의미한다. 하향링크에서 송신기는 기지국의 일부이고, 수신기는 단말의 일부일 수 있다. 상향링크에서 송신기는 단말의 일부이고, 수신기는 기지국의 일부일 수 있다. 기지국은 제 1 통신 장치로, 단말은 제 2 통신 장치로 표현될 수도 있다. 기지국(BS: Base Station)은 고정국(fixed station), Node B, eNB(evolved-NodeB), gNB(Next Generation NodeB), BTS(base transceiver system), 액세스 포인트(AP: Access Point), 네트워크(5G 네트워크), AI 시스템, RSU(road side unit), 로봇 등의 용어에 의해 대체될 수 있다. 또한, 단말(Terminal)은 고정되거나 이동성을 가질 수 있으며, UE(User Equipment), MS(Mobile Station), UT(user terminal), MSS(Mobile Subscriber Station), SS(Subscriber Station), AMS(Advanced Mobile Station), WT(Wireless terminal), MTC(Machine-Type Communication) 장치, M2M(Machine-to-Machine) 장치, D2D(Device-to-Device) 장치, 차량(vehicle), 로봇(robot), AI 모듈 등의 용어로 대체될 수 있다.
이하의 기술은 CDMA, FDMA, TDMA, OFDMA, SC-FDMA 등과 같은 다양한 무선 접속 시스템에 사용될 수 있다. CDMA는 UTRA(Universal Terrestrial Radio Access)나 CDMA2000과 같은 무선 기술로 구현될 수 있다. TDMA는 GSM(Global System for Mobile communications)/GPRS(General Packet Radio Service)/EDGE(Enhanced Data Rates for GSM Evolution)와 같은 무선 기술로 구현될 수 있다. OFDMA는 IEEE 802.11 (Wi-Fi), IEEE 802.16 (WiMAX), IEEE 802-20, E-UTRA(Evolved UTRA) 등과 같은 무선 기술로 구현될 수 있다. UTRA는 UMTS(Universal Mobile Telecommunications System)의 일부이다. 3GPP(3rd Generation Partnership Project) LTE(Long Term Evolution)은 E-UTRA를 사용하는 E-UMTS(Evolved UMTS)의 일부이고 LTE-A(Advanced)/LTE-A pro는 3GPP LTE의 진화된 버전이다. 3GPP NR(New Radio or New Radio Access Technology)는 3GPP LTE/LTE-A/LTE-A pro의 진화된 버전이다.
설명을 명확하게 하기 위해, 3GPP 통신 시스템(예, LTE-A, NR)을 기반으로 설명하지만 본 발명의 기술적 사상이 이에 제한되는 것은 아니다. LTE는 3GPP TS 36.xxx Release 8 이후의 기술을 의미한다. 세부적으로, 3GPP TS 36.xxx Release 10 이후의 LTE 기술은 LTE-A로 지칭되고, 3GPP TS 36.xxx Release 13 이후의 LTE 기술은 LTE-A pro로 지칭된다. 3GPP NR은 TS 38.xxx Release 15 이후의 기술을 의미한다. LTE/NR은 3GPP 시스템으로 지칭될 수 있다. "xxx"는 표준 문서 세부 번호를 의미한다. LTE/NR은 3GPP 시스템으로 통칭될 수 있다. 본 발명의 설명에 사용된 배경기술, 용어, 약어 등에 관해서는 본 발명 이전에 공개된 표준 문서에 기재된 사항을 참조할 수 있다. 예를 들어, 다음 문서를 참조할 수 있다.
3GPP LTE
- 36.211: Physical channels and modulation
- 36.212: Multiplexing and channel coding
- 36.213: Physical layer procedures
- 36.300: Overall description
- 36.331: Radio Resource Control (RRC)
3GPP NR
- 38.211: Physical channels and modulation
- 38.212: Multiplexing and channel coding
- 38.213: Physical layer procedures for control
- 38.214: Physical layer procedures for data
- 38.300: NR and NG-RAN Overall Description
- 36.331: Radio Resource Control (RRC) protocol specification
더욱 많은 통신 기기들이 더욱 큰 통신 용량을 요구하게 됨에 따라 기존의 radio access technology 에 비해 향상된 mobile broadband 통신에 대한 필요성이 대두되고 있다. 또한 다수의 기기 및 사물들을 연결하여 언제 어디서나 다양한 서비스를 제공하는 massive MTC (Machine Type Communications) 역시 차세대 통신에서 고려될 주요 이슈 중 하나이다. 뿐만 아니라 reliability 및 latency 에 민감한 서비스/단말을 고려한 통신 시스템 디자인이 논의되고 있다. 이와 같이 eMBB(enhanced mobile broadband communication), Mmtc(massive MTC), URLLC (Ultra-Reliable and Low Latency Communication) 등을 고려한 차세대 radio access technology 의 도입이 논의되고 있으며, 본 명세서에서는 편의상 해당 technology 를 NR 이라고 부른다. NR은 5G 무선 접속 기술(radio access technology, RAT)의 일례를 나타낸 표현이다.
NR을 포함하는 새로운 RAT 시스템은 OFDM 전송 방식 또는 이와 유사한 전송 방식을 사용한다. 새로운 RAT 시스템은 LTE의 OFDM 파라미터들과는 다른 OFDM 파라미터들을 따를 수 있다. 또는 새로운 RAT 시스템은 기존의 LTE/LTE-A의 뉴머롤로지(numerology)를 그대로 따르나 더 큰 시스템 대역폭(예, 100MHz)를 지닐 수 있다. 또는 하나의 셀이 복수 개의 뉴머롤로지들을 지원할 수도 있다. 즉, 서로 다른 뉴머롤로지로 동작하는 하는 단말들이 하나의 셀 안에서 공존할 수 있다.
뉴머로러지(numerology)는 주파수 영역에서 하나의 subcarrier spacing에 대응한다. Reference subcarrier spacing을 정수 N으로 scaling함으로써, 상이한 numerology가 정의될 수 있다.
5G의 세 가지 주요 요구 사항 영역은 (1) 개선된 모바일 광대역 (Enhanced Mobile Broadband, eMBB) 영역, (2) 다량의 머신 타입 통신 (massive Machine Type Communication, mMTC) 영역 및 (3) 초-신뢰 및 저 지연 통신 (Ultra-reliable and Low Latency Communications, URLLC) 영역을 포함한다.
일부 사용 예(Use Case)는 최적화를 위해 다수의 영역들이 요구될 수 있고, 다른 사용 예는 단지 하나의 핵심 성능 지표 (Key Performance Indicator, KPI)에만 포커싱될 수 있다. 5G는 이러한 다양한 사용 예들을 유연하고 신뢰할 수 있는 방법으로 지원하는 것이다.
eMBB는 기본적인 모바일 인터넷 액세스를 훨씬 능가하게 하며, 풍부한 양방향 작업, 클라우드 또는 증강 현실에서 미디어 및 엔터테인먼트 애플리케이션을 커버한다. 데이터는 5G의 핵심 동력 중 하나이며, 5G 시대에서 처음으로 전용 음성 서비스를 볼 수 없을 수 있다. 5G에서, 음성은 단순히 통신 시스템에 의해 제공되는 데이터 연결을 사용하여 응용 프로그램으로서 처리될 것이 기대된다. 증가된 트래픽 양(volume)을 위한 주요 원인들은 콘텐츠 크기의 증가 및 높은 데이터 전송률을 요구하는 애플리케이션 수의 증가이다. 스트리밍 서비스 (오디오 및 비디오), 대화형 비디오 및 모바일 인터넷 연결은 더 많은 장치가 인터넷에 연결될수록 더 널리 사용될 것이다. 이러한 많은 응용 프로그램들은 사용자에게 실시간 정보 및 알림을 푸쉬하기 위해 항상 켜져 있는 연결성이 필요하다. 클라우드 스토리지 및 애플리케이션은 모바일 통신 플랫폼에서 급속히 증가하고 있으며, 이것은 업무 및 엔터테인먼트 모두에 적용될 수 있다. 그리고, 클라우드 스토리지는 상향링크 데이터 전송률의 성장을 견인하는 특별한 사용 예이다. 5G는 또한 클라우드의 원격 업무에도 사용되며, 촉각 인터페이스가 사용될 때 우수한 사용자 경험을 유지하도록 훨씬 더 낮은 단-대-단(end-to-end) 지연을 요구한다. 엔터테인먼트 예를 들어, 클라우드 게임 및 비디오 스트리밍은 모바일 광대역 능력에 대한 요구를 증가시키는 또 다른 핵심 요소이다. 엔터테인먼트는 기차, 차 및 비행기와 같은 높은 이동성 환경을 포함하는 어떤 곳에서든지 스마트폰 및 태블릿에서 필수적이다. 또 다른 사용 예는 엔터테인먼트를 위한 증강 현실 및 정보 검색이다. 여기서, 증강 현실은 매우 낮은 지연과 순간적인 데이터 양을 필요로 한다.
또한, 가장 많이 예상되는 5G 사용 예 중 하나는 모든 분야에서 임베디드 센서를 원활하게 연결할 수 있는 기능 즉, mMTC에 관한 것이다. 2020년까지 잠재적인 IoT 장치들은 204 억 개에 이를 것으로 예측된다. 산업 IoT는 5G가 스마트 도시, 자산 추적(asset tracking), 스마트 유틸리티, 농업 및 보안 인프라를 가능하게 하는 주요 역할을 수행하는 영역 중 하나이다.
URLLC는 주요 인프라의 원격 제어 및 자체-구동 차량(self-driving vehicle)과 같은 초 신뢰 / 이용 가능한 지연이 적은 링크를 통해 산업을 변화시킬 새로운 서비스를 포함한다. 신뢰성과 지연의 수준은 스마트 그리드 제어, 산업 자동화, 로봇 공학, 드론 제어 및 조정에 필수적이다.
다음으로, 다수의 사용 예들에 대해 보다 구체적으로 살펴본다.
5G는 초당 수백 메가 비트에서 초당 기가 비트로 평가되는 스트림을 제공하는 수단으로 FTTH (fiber-to-the-home) 및 케이블 기반 광대역 (또는 DOCSIS)을 보완할 수 있다. 이러한 빠른 속도는 가상 현실과 증강 현실뿐 아니라 4K 이상(6K, 8K 및 그 이상)의 해상도로 TV를 전달하는데 요구된다. VR(Virtual Reality) 및 AR(Augmented Reality) 애플리케이션들은 거의 몰입형(immersive) 스포츠 경기를 포함한다. 특정 응용 프로그램은 특별한 네트워크 설정이 요구될 수 있다. 예를 들어, VR 게임의 경우, 게임 회사들이 지연을 최소화하기 위해 코어 서버를 네트워크 오퍼레이터의 에지 네트워크 서버와 통합해야 할 수 있다.
자동차(Automotive)는 차량에 대한 이동 통신을 위한 많은 사용 예들과 함께 5G에 있어 중요한 새로운 동력이 될 것으로 예상된다. 예를 들어, 승객을 위한 엔터테인먼트는 동시의 높은 용량과 높은 이동성 모바일 광대역을 요구한다. 그 이유는 미래의 사용자는 그들의 위치 및 속도와 관계 없이 고품질의 연결을 계속해서 기대하기 때문이다. 자동차 분야의 다른 활용 예는 증강 현실 대시보드이다. 이는 운전자가 앞면 창을 통해 보고 있는 것 위에 어둠 속에서 물체를 식별하고, 물체의 거리와 움직임에 대해 운전자에게 말해주는 정보를 겹쳐서 디스플레이 한다. 미래에, 무선 모듈은 차량들 간의 통신, 차량과 지원하는 인프라구조 사이에서 정보 교환 및 자동차와 다른 연결된 디바이스들(예를 들어, 보행자에 의해 수반되는 디바이스들) 사이에서 정보 교환을 가능하게 한다. 안전 시스템은 운전자가 보다 안전한 운전을 할 수 있도록 행동의 대체 코스들을 안내하여 사고의 위험을 낮출 수 있게 한다. 다음 단계는 원격 조종되거나 자체 운전 차량(self-driven vehicle)이 될 것이다. 이는 서로 다른 자체 운전 차량들 사이 및 자동차와 인프라 사이에서 매우 신뢰성이 있고, 매우 빠른 통신을 요구한다. 미래에, 자체 운전 차량이 모든 운전 활동을 수행하고, 운전자는 차량 자체가 식별할 수 없는 교통 이상에만 집중하도록 할 것이다. 자체 운전 차량의 기술적 요구 사항은 트래픽 안전을 사람이 달성할 수 없을 정도의 수준까지 증가하도록 초 저 지연과 초고속 신뢰성을 요구한다.
스마트 사회(smart society)로서 언급되는 스마트 도시와 스마트 홈은 고밀도 무선 센서 네트워크로 임베디드될 것이다. 지능형 센서의 분산 네트워크는 도시 또는 집의 비용 및 에너지-효율적인 유지에 대한 조건을 식별할 것이다. 유사한 설정이 각 가정을 위해 수행될 수 있다. 온도 센서, 창 및 난방 컨트롤러, 도난 경보기 및 가전 제품들은 모두 무선으로 연결된다. 이러한 센서들 중 많은 것들이 전형적으로 낮은 데이터 전송 속도, 저전력 및 저비용이다. 하지만, 예를 들어, 실시간 HD 비디오는 감시를 위해 특정 타입의 장치에서 요구될 수 있다.
열 또는 가스를 포함한 에너지의 소비 및 분배는 고도로 분산화되고 있어, 분산 센서 네트워크의 자동화된 제어가 요구된다. 스마트 그리드는 정보를 수집하고 이에 따라 행동하도록 디지털 정보 및 통신 기술을 사용하여 이런 센서들을 상호 연결한다. 이 정보는 공급 업체와 소비자의 행동을 포함할 수 있으므로, 스마트 그리드가 효율성, 신뢰성, 경제성, 생산의 지속 가능성 및 자동화된 방식으로 전기와 같은 연료들의 분배를 개선하도록 할 수 있다. 스마트 그리드는 지연이 적은 다른 센서 네트워크로 볼 수도 있다.
건강 부문은 이동 통신의 혜택을 누릴 수 있는 많은 응용 프로그램을 보유하고 있다. 통신 시스템은 멀리 떨어진 곳에서 임상 진료를 제공하는 원격 진료를 지원할 수 있다. 이는 거리에 대한 장벽을 줄이는데 도움을 주고, 거리가 먼 농촌에서 지속적으로 이용하지 못하는 의료 서비스들로의 접근을 개선시킬 수 있다. 이는 또한 중요한 진료 및 응급 상황에서 생명을 구하기 위해 사용된다. 이동 통신 기반의 무선 센서 네트워크는 심박수 및 혈압과 같은 파라미터들에 대한 원격 모니터링 및 센서들을 제공할 수 있다.
무선 및 모바일 통신은 산업 응용 분야에서 점차 중요해지고 있다. 배선은 설치 및 유지 비용이 높다. 따라서, 케이블을 재구성할 수 있는 무선 링크들로의 교체 가능성은 많은 산업 분야에서 매력적인 기회이다. 그러나, 이를 달성하는 것은 무선 연결이 케이블과 비슷한 지연, 신뢰성 및 용량으로 동작하는 것과, 그 관리가 단순화될 것이 요구된다. 낮은 지연과 매우 낮은 오류 확률은 5G로 연결될 필요가 있는 새로운 요구 사항이다.
물류(logistics) 및 화물 추적(freight tracking)은 위치 기반 정보 시스템을 사용하여 어디에서든지 인벤토리(inventory) 및 패키지의 추적을 가능하게 하는 이동 통신에 대한 중요한 사용 예이다. 물류 및 화물 추적의 사용 예는 전형적으로 낮은 데이터 속도를 요구하지만 넓은 범위와 신뢰성 있는 위치 정보가 필요하다.
용어 정의
eLTE eNB: eLTE eNB는 EPC 및 NGC에 대한 연결을 지원하는 eNB의 진화(evolution)이다.
gNB: NGC와의 연결뿐만 아니라 NR을 지원하는 노드.
새로운 RAN: NR 또는 E-UTRA를 지원하거나 NGC와 상호 작용하는 무선 액세스 네트워크.
네트워크 슬라이스(network slice): 네트워크 슬라이스는 종단 간 범위와 함께 특정 요구 사항을 요구하는 특정 시장 시나리오에 대해 최적화된 솔루션을 제공하도록 operator에 의해 정의된 네트워크.
네트워크 기능(network function): 네트워크 기능은 잘 정의된 외부 인터페이스와 잘 정의된 기능적 동작을 가진 네트워크 인프라 내에서의 논리적 노드.
NG-C: 새로운 RAN과 NGC 사이의 NG2 레퍼런스 포인트(reference point)에 사용되는 제어 평면 인터페이스.
NG-U: 새로운 RAN과 NGC 사이의 NG3 레퍼런스 포인트(reference point)에 사용되는 사용자 평면 인터페이스.
비 독립형(Non-standalone) NR: gNB가 LTE eNB를 EPC로 제어 플레인 연결을 위한 앵커로 요구하거나 또는 eLTE eNB를 NGC로 제어 플레인 연결을 위한 앵커로 요구하는 배치 구성.
비 독립형 E-UTRA: eLTE eNB가 NGC로 제어 플레인 연결을 위한 앵커로 gNB를 요구하는 배치 구성.
사용자 평면 게이트웨이: NG-U 인터페이스의 종단점.
시스템 일반
도 1은 본 명세서의 일부 실시 예에 따른 NR의 전체적인 시스템 구조의 일례를 나타낸다.
도 1을 참조하면, NG-RAN은 NG-RA 사용자 평면(새로운 AS sublayer/PDCP/RLC/MAC/PHY) 및 UE(User Equipment)에 대한 제어 평면(RRC) 프로토콜 종단을 제공하는 gNB들로 구성된다.
상기 gNB는 X n 인터페이스를 통해 상호 연결된다.
상기 gNB는 또한, NG 인터페이스를 통해 NGC로 연결된다.
보다 구체적으로는, 상기 gNB는 N2 인터페이스를 통해 AMF(Access and Mobility Management Function)로, N3 인터페이스를 통해 UPF(User Plane Function)로 연결된다.
NR(New Rat) 뉴머롤로지(Numerology) 및 프레임(frame) 구조
NR 시스템에서는 다수의 뉴머롤로지(numerology)들이 지원될 수 있다. 여기에서, 뉴머롤로지는 서브캐리어 간격(subcarrier spacing)과 CP(Cyclic Prefix) 오버헤드에 의해 정의될 수 있다. 이 때, 다수의 서브캐리어 간격은 기본 서브캐리어 간격을 정수 N(또는, μ)으로 스케일링(scaling) 함으로써 유도될 수 있다. 또한, 매우 높은 반송파 주파수에서 매우 낮은 서브캐리어 간격을 이용하지 않는다고 가정될지라도, 이용되는 뉴머롤로지는 주파수 대역과 독립적으로 선택될 수 있다.
또한, NR 시스템에서는 다수의 뉴머롤로지에 따른 다양한 프레임 구조들이 지원될 수 있다.
이하, NR 시스템에서 고려될 수 있는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 뉴머롤로지 및 프레임 구조를 살펴본다.
NR 시스템에서 지원되는 다수의 OFDM 뉴머롤로지들은 표 1과 같이 정의될 수 있다.
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000001
NR 시스템에서의 프레임 구조(frame structure)와 관련하여, 시간 영역의 다양한 필드의 크기는
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000002
의 시간 단위의 배수로 표현된다. 여기에서,
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000003
이고,
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000004
이다. 하향링크(downlink) 및 상향크(uplink) 전송은
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000005
의 구간을 가지는 무선 프레임(radio frame)으로 구성된다. 여기에서, 무선 프레임은 각각
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000006
의 구간을 가지는 10 개의 서브프레임(subframe)들로 구성된다. 이 경우, 상향링크에 대한 한 세트의 프레임들 및 하향링크에 대한 한 세트의 프레임들이 존재할 수 있다.
도 2는 본 명세서의 일부 실시 예에 따른 무선 통신 시스템에서 상향링크 프레임과 하향링크 프레임 간의 관계를 나타낸다.
도 2에 나타난 것과 같이, 단말(User Equipment, UE)로 부터의 상향링크 프레임 번호 i의 전송은 해당 단말에서의 해당 하향링크 프레임의 시작보다
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000007
이전에 시작해야 한다.
뉴머롤로지
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000008
에 대하여, 슬롯(slot)들은 서브프레임 내에서
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000009
의 증가하는 순서로 번호가 매겨지고, 무선 프레임 내에서
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000010
의 증가하는 순서로 번호가 매겨진다. 하나의 슬롯은
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000011
의 연속하는 OFDM 심볼들로 구성되고,
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000012
는, 이용되는 뉴머롤로지 및 슬롯 설정(slot configuration)에 따라 결정된다. 서브프레임에서 슬롯
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000013
의 시작은 동일 서브프레임에서 OFDM 심볼
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000014
의 시작과 시간적으로 정렬된다.
모든 단말이 동시에 송신 및 수신을 할 수 있는 것은 아니며, 이는 하향링크 슬롯(downlink slot) 또는 상향링크 슬롯(uplink slot)의 모든 OFDM 심볼들이 이용될 수는 없다는 것을 의미한다.
표 2는 일반(normal) CP에서 슬롯 별 OFDM 심볼의 개수(
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000015
), 무선 프레임 별 슬롯의 개수(
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000016
), 서브프레임 별 슬롯의 개수(
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000017
)를 나타내며, 표 3은 확장(extended) CP에서 슬롯 별 OFDM 심볼의 개수, 무선 프레임 별 슬롯의 개수, 서브프레임 별 슬롯의 개수를 나타낸다
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000018
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000019
도 3은 NR 시스템에서의 프레임 구조의 일례를 나타낸다. 도 3은 단지 설명의 편의를 위한 것일 뿐, 본 명세서의 범위를 제한하는 것이 아니다. 표 3의 경우, μ=2인 경우, 즉 서브캐리어 간격(subcarrier spacing, SCS)이 60kHz인 경우의 일례로서, 표 2를 참고하면 1 서브프레임(또는 프레임)은 4개의 슬롯들을 포함할 수 있으며, 도 3에 도시된 1 서브프레임={1,2,4} 슬롯들은 일례로서, 1 서브프레임에 포함될 수 있는 스롯(들)의 개수는 표 2와 같이 정의될 수 있다.
또한, 미니-슬롯(mini-slot)은 2, 4 또는 7 심볼(symbol)들로 구성될 수도 있고, 더 많거나 또는 더 적은 심볼들로 구성될 수도 있다.
NR 시스템에서의 물리 자원(physical resource)과 관련하여, 안테나 포트(antenna port), 자원 그리드(resource grid), 자원 요소(resource element), 자원 블록(resource block), 캐리어 파트(carrier part) 등이 고려될 수 있다.
이하, NR 시스템에서 고려될 수 있는 상기 물리 자원들에 대해 구체적으로 살펴본다.
먼저, 안테나 포트와 관련하여, 안테나 포트는 안테나 포트 상의 심볼이 운반되는 채널이 동일한 안테나 포트 상의 다른 심볼이 운반되는 채널로부터 추론될 수 있도록 정의된다. 하나의 안테나 포트 상의 심볼이 운반되는 채널의 광범위 특성(large-scale property)이 다른 안테나 포트 상의 심볼이 운반되는 채널로부터 유추될 수 있는 경우, 2 개의 안테나 포트는 QC/QCL(quasi co-located 혹은 quasi co-location) 관계에 있다고 할 수 있다. 여기에서, 상기 광범위 특성은 지연 확산(Delay spread), 도플러 확산(Doppler spread), 주파수 쉬프트(Frequency shift), 평균 수신 파워(Average received power), 수신 타이밍(Received Timing) 중 하나 이상을 포함한다.
도 4는 본 명세서의 일부 실시 예에 따른 무선 통신 시스템에서 지원하는 자원 그리드(resource grid)의 일례를 나타낸다.
도 4를 참고하면, 자원 그리드가 주파수 영역 상으로
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000020
서브캐리어들로 구성되고, 하나의 서브프레임이 14 x 2^u OFDM 심볼들로 구성되는 것을 예시적으로 기술하나, 이에 한정되는 것은 아니다.
NR 시스템에서, 전송되는 신호(transmitted signal)는
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000021
서브캐리어들로 구성되는 하나 또는 그 이상의 자원 그리드들 및
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000022
의 OFDM 심볼들에 의해 설명된다. 여기에서,
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000023
이다. 상기
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000024
는 최대 전송 대역폭을 나타내고, 이는, 뉴머롤로지들뿐만 아니라 상향링크와 하향링크 간에도 달라질 수 있다.
이 경우, 도 5와 같이, 뉴머롤로지
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000025
및 안테나 포트 p 별로 하나의 자원 그리드가 설정될 수 있다.
도 5는 본 명세서의 일부 실시 예에 따른 안테나 포트 및 뉴머롤로지 별 자원 그리드의 예들을 나타낸다.
뉴머롤로지
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000026
및 안테나 포트 p에 대한 자원 그리드의 각 요소는 자원 요소(resource element)로 지칭되며, 인덱스 쌍
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000027
에 의해 고유적으로 식별된다. 여기에서,
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000028
는 주파수 영역 상의 인덱스이고,
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000029
는 서브프레임 내에서 심볼의 위치를 지칭한다. 슬롯에서 자원 요소를 지칭할 때에는, 인덱스 쌍
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000030
이 이용된다. 여기에서,
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000031
이다.
뉴머롤로지
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000032
및 안테나 포트 p에 대한 자원 요소
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000033
는 복소 값(complex value)
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000034
에 해당한다. 혼동(confusion)될 위험이 없는 경우 혹은 특정 안테나 포트 또는 뉴머롤로지가 특정되지 않은 경우에는, 인덱스들 p 및
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000035
는 드롭(drop)될 수 있으며, 그 결과 복소 값은
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000036
또는
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000037
이 될 수 있다.
또한, 물리 자원 블록(physical resource block)은 주파수 영역 상의
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000038
연속적인 서브캐리어들로 정의된다.
Point A는 자원 블록 그리드의 공통 참조 지점(common reference point)으로서 역할을 하며 다음과 같이 획득될 수 있다.
- PCell 다운링크에 대한 offsetToPointA는 초기 셀 선택을 위해 UE에 의해 사용된 SS/PBCH 블록과 겹치는 가장 낮은 자원 블록의 가장 낮은 서브 캐리어와 point A 간의 주파수 오프셋을 나타내며, FR1에 대해 15kHz 서브캐리어 간격 및 FR2에 대해 60kHz 서브캐리어 간격을 가정한 리소스 블록 단위(unit)들로 표현되고;
- absoluteFrequencyPointA는 ARFCN(absolute radio-frequency channel number)에서와 같이 표현된 point A의 주파수-위치를 나타낸다.
공통 자원 블록(common resource block)들은 서브캐리어 간격 설정
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000039
에 대한 주파수 영역에서 0부터 위쪽으로 넘버링(numbering)된다.
서브캐리어 간격 설정
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000040
에 대한 공통 자원 블록 0의 subcarrier 0의 중심은 'point A'와 일치한다. 주파수 영역에서 공통 자원 블록 번호(number)
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000041
와 서브캐리어 간격 설정
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000042
에 대한 자원 요소(k,l)은 아래 수학식 1과 같이 주어질 수 있다.
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000043
여기에서,
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000044
는
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000045
이 point A를 중심으로 하는 subcarrier에 해당하도록 point A에 상대적으로 정의될 수 있다. 물리 자원 블록들은 대역폭 파트(bandwidth part, BWP) 내에서 0부터
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000046
까지 번호가 매겨지고,
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000047
는 BWP의 번호이다. BWP i에서 물리 자원 블록
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000048
와 공통 자원 블록
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000049
간의 관계는 아래 수학식 2에 의해 주어질 수 있다.
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000050
여기에서,
Figure PCTKR2019009965-appb-img-000051
는 BWP가 공통 자원 블록 0에 상대적으로 시작하는 공통 자원 블록일 수 있다.
Self-contained 구조
NR 시스템에서 고려되는 TDD(Time Division Duplexing) 구조는 상향링크(Uplink, UL)와 하향링크(Downlink, DL)를 하나의 슬롯(slot)(또는 서브프레임(subframe))에서 모두 처리하는 구조이다. 이는, TDD 시스템에서 데이터 전송의 지연(latency)을 최소화하기 위한 것이며, 상기 구조는 self-contained 구조 또는 self-contained 슬롯으로 지칭될 수 있다.
도 6은 본 명세서의 일부 실시 예에 따른 self-contained 구조의 일례를 나타낸다. 도 6은 단지 설명의 편의를 위한 것일 뿐, 본 명세서의 범위를 제한하는 것이 아니다.
도 6을 참고하면, legacy LTE의 경우와 같이, 하나의 전송 단위(예: 슬롯, 서브프레임)이 14개의 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 심볼(symbol)들로 구성되는 경우가 가정된다.
도 6에서, 영역 602는 하향링크 제어 영역(downlink control region)을 의미하고, 영역 604는 상향링크 제어 영역(uplink control region)을 의미한다. 또한, 영역 602 및 영역 604 이외의 영역(즉, 별도의 표시가 없는 영역)은 하향링크 데이터(downlink data) 또는 상향링크 데이터(uplink data)의 전송을 위해 이용될 수 있다.
즉, 상향링크 제어 정보(uplink control information) 및 하향링크 제어 정보(downlink control information)는 하나의 self-contained 슬롯에서 전송될 수 있다. 반면, 데이터(data)의 경우, 상향링크 데이터 또는 하향링크 데이터가 하나의 self-contained 슬롯에서 전송될 수 있다.
도 6에 나타난 구조를 이용하는 경우, 하나의 self-contained 슬롯 내에서, 하향링크 전송과 상향링크 전송이 순차적으로 진행되며, 하향링크 데이터의 전송 및 상향링크 ACK/NACK의 수신이 수행될 수 있다.
결과적으로, 데이터 전송의 에러가 발생하는 경우, 데이터의 재전송까지 소요되는 시간이 감소할 수 있다. 이를 통해, 데이터 전달과 관련된 지연이 최소화될 수 있다.
도 6과 같은 self-contained 슬롯 구조에서, 기지국(eNodeB, eNB, gNB) 및/또는 단말(terminal, UE(User Equipment))이 전송 모드(transmission mode)에서 수신 모드(reception mode)로 전환하는 과정 또는 수신 모드에서 전송 모드로 전환하는 과정을 위한 시간 갭(time gap)이 요구된다. 상기 시간 갭과 관련하여, 상기 self-contained 슬롯에서 하향링크 전송 이후에 상향링크 전송이 수행되는 경우, 일부 OFDM 심볼(들)이 보호 구간(Guard Period, GP)으로 설정될 수 있다.
본 명세서에서는, NR 시스템에서 채널 상태 정보(Channel State Information)를 송수신하는 방법을 제안한다.
NR 시스템의 경우, 정교한 CSI 피드백을 위하여 유형 1 코드북(type 1 codebook)뿐만 아니라, 유형 2 코드북(type 2 codebook)이 추가적으로 지원될 수 있다. 예를 들어, 유형 1 코드북은 일반적인 CSI 피드백을 위한 것이며, 유형 2 코드북은 높은 수준의 CSI 피드백(예: MU-MIMO를 타겟하는 CSI 피드백)을 위한 것일 수 있다. 즉, 유형 2 코드북은 유형 1 코드북에 비해 코드북 크기가 더 크고, 정교하다. 따라서, 유형 2 코드북의 경우, 피드백 페이로드가 크며, 그 결과 유형 2 코드북에 기반한 CSI 피드백을 위해서는 더 많은 PUSCH 자원이 필요할 수 있다.
이하, NR 시스템에서 적용될 수 있는 코드북(예: 유형 1 코드북, 유형 2 코드북 등)을 고려할 때, 기지국이 코드북의 유형 및/또는 특정 코드북에 포함되는 정보에 대해 지시(indication)하는 방법(이하, 제1 실시 예, 제2 실시 예) 및 CSI 피드백의 페이로드 등을 고려하여 다수의 PUCCH 자원들을 통해 CSI 피드백을 수행하는 방법(이하, 제3 실시 예)을 제안한다.
이하 설명되는 실시 예들은 설명의 편의를 위해 구분되는 것일 뿐, 어느 실시 예의 일부 구성이 다른 실시 예의 일부 구성으로 치환되거나, 상호 간에 결합되어 적용될 수 있음은 물론이다.
제1 실시 예
본 실시 예에서는, 기지국이 PUSCH 자원과 코드북의 성능(즉, 정교함) 간의 트레이드-오프(tradeoff)를 고려하여 단말에게 어느 정도의 정교한 코드북을 통해 CSI 피드백(즉, CSI 보고)을 수행할 것인지에 대해 지시하는 방법에 대해 살펴본다.
특히, 본 실시 예에서는 명시적인(explicit) 방식을 통해 기지국이 단말의 CSI 피드백에 이용(또는 적용)될 코드북을 지시하는 방법을 제안한다.
예를 들어, 기지국은 하향링크 제어 정보(downlink control information, DCI)를 통해, 단말에 대해 특정 보고 설정(reporting setting)(즉, CSI 보고 설정) 즉, CSI 보고를 트리거링할 수 있다. 상기 DCI에 의해 트리거링되는 대상은 비주기적 CSI 보고(aperiodic CSI reporting, AP CSI reporting) 또는 반-지속적 CSI 보고(semi-persistent CSI reporting, SP CSI reporting)일 수 있다.
상기 DCI에 의해 트리거링되는 대상이 비주기적 CSI 보고인 경우, 단말은 상기 DCI를 통해 할당되는 자원(즉, 자원 할당 정보)을 이용하여 비주기적 CSI 보고를 수행할 수 있다. 반면, 상기 DCI에 의해 트리거링되는 대상이 반-지속적 CSI 보고인 경우, 단말은 반-지속적으로 할당된 자원을 통해 반-지속적 CSI 보고를 수행할 수 있다.
이 때, 기지국은 DCI를 이용하여 CSI 보고 설정뿐만 아니라, 단말이 보고할 코드북의 세분성(granularity) 및/또는 정교한 정도를 지시할 수도 있다. 해당 단말은 기지국에 의해 지시된 코드북을 이용하여 CSI를 산출하며, 산출된 CSI를 기지국으로 보고할 수 있다.
상기 코드북의 세분성은 유형 1 코드북 또는 유형 2 코드북 중 어느 하나를 선택하는 것을 의미할 수 있다. 또는, 상기 코드북의 세분성은 유형 2 코드북 내에서 유형 2 코드북의 세분성을 결정하는 다양한 파라미터 값의 선택을 의미할 수도 있다.
일례로, 유형 2 코드북은 다음과 같은 다양한 값들에 의해 코드북의 크기(size) 및/또는 세분성이 결정될 수 있다.
- 선형 결합(linear combination, LC)되는 빔의 개수 (L)
- 서브밴드(subband, SB) CSI 보고에서 이용되는 정교한 LC 계수를 적용할 빔의 개수 (K)
- LC 계수(LC coefficient) 중 진폭(amplitude) 성분의 집합 (예: 제1 집합 = {1, 0.5, 0}, 제2 집합 = {1, 0.5, 0.25, 쪋, 0})
- LC 계수 중 위상 성분의 집합 (예: 제1 집합 = QPSK(Quadrature Phase-Shift Keying), 제2 집합 = 8PSK)
- 코드북 모드 (예: SB 진폭 보고 가능 여부에 따른 모드 1 또는 모드 2)
기지국은 상술한 파라미터 값(들)에 기반한 코드북의 크기 및/또는 세분성에 대한 정보를 계층 구조(hierarchical structure)의 시그널링(signaling)을 통해 단말에게 지시 및/또는 설정할 수 있다.
예를 들어, 상술한 파라미터 값에 대한 후보 값들이 상위 계층 시그널링(예: RRC(Radio Resource Control) 시그널링, MAC(Medium Access Control) 계층 시그널링 등)을 통해 설정(또는 지정)된 경우, 기지국은 설정(또는 지정)된 후보 값들 중에서 특정 파라미터 값(들)을 DCI를 통해 단말에게 지시할 수 있다. 또는, DCI 오버헤드(overhead)를 고려하여, 기지국은 MAC 계층 시그널링을 통해 코드북의 크기 및/또는 세분성에 대한 정보를 단말에게 지시할 수도 있다.
또한, 단말은 자신이 선호하는 코드북의 크기 및/또는 세분성에 대한 정보를 주기적 또는 비주기적으로 기지국에게 보고할 수도 있다. 이 경우, 상기 보고는 PUCCH 및/또는 PUSCH와 같은 상향링크 채널을 통해 수행될 수 있다. 상기 보고를 수신한 기지국은, 단말에 의해 보고된 값을 참고하여 해당 단말이 CSI 피드백(즉, CSI 보고)에 이용할 코드북을 지시할 수도 있다. 다시 말해, 기지국은 단말로부터 보고된 해당 단말의 선호 코드북에 대한 정보에 기반하여, 해당 단말이 이용할 코드북의 크기 및/또는 세분성에 대한 정보를 결정 및/또는 지시할 수 있다.
제2 실시 예
상술한 제1 실시 예와 달리, 본 실시 예에서는, 암시적인(implicit) 방식을 통해 기지국이 단말의 CSI 피드백에 이용(또는 적용)될 코드북을 지시하는 방법을 제안한다.
예를 들어, 기지국은 DCI를 통해 단말에 대해 특정 보고 설정(reporting setting)(즉, CSI 보고 설정) 즉, CSI 보고를 트리거링할 수 있다. 이와 동시에, 기지국은 상기 CSI 보고가 수행될 PUSCH 자원 할당에 대한 정보를 지시할 수 있다. 이 때, CSI 보고를 위해 할당된 PUSCH 자원의 크기에 따라, 단말은 코드북의 크기 및/또는 세분성을 (스스로) 결정할 수 있으며, 할당된 PUSCH 자원을 초과하지 않는 범위 내에서 가장 큰 크기 및/또는 가장 높은 세분성으로 PMI(Precoding Matrix Indicator)를 보고할 수 있다.
다시 말해, 단말은 CSI 보고와 관련하여 기지국에 의해 할당된 자원의 크기에 기반하여, CSI 보고에 이용할 코드북의 크기 및/또는 세분성을 결정할 수 있다. 즉, 단말의 CSI 보고에 이용될 코드북의 크기 및/또는 세분성에 대한 정보는, 해당 CSI 보고에 할당된 자원의 크기에 기반하여 암시적으로 지시 또는 설정될 수 있다.
구체적인 예로, CSI 보고를 위해 할당된 PUSCH 자원이 100RB(Resource Block)인 경우, 단말은 높은 세분성을 갖는 코드북을 이용하여 PMI를 생성(또는 결정)하며, 기지국으로 생성된(또는 결정된) PMI를 보고할 수 있다. 반면, CSI 보고를 위해 할당된 PUSCH 자원이 20RB인 경우, 단말은 낮은 세분성을 갖는 코드북을 이용하여 PMI를 생성(또는 결정)하며, 기지국으로 생성된(또는 결정된) PMI를 보고할 수 있다.
기지국은, 높은 세분성을 갖는 코드북과 상기 낮은 세분성을 갖는 코드북을 결정하는 코드북 파라미터 값에 대한 정보를 상위 계층 시그널링(예: RRC 시그널링, MAC 계층 시그널링 등)을 통해 단말에게 전송할 수 있다. 또는, 별도의 시그널링 없이, 단말은 상기 코드북 파라미터 값에 대한 정보와 관련하여 미리 약속된(또는 정의된) 값을 이용할 수도 있다.
단말이 상기 코드북 파라미터(예: L, K, 진폭 성분의 집합, 위상 성분의 집합, 코드북 모드 등)를 조절하여 PUSCH 자원에서 전송 가능한 세분성을 스스로 결정하고, 이를 통해 CSI 보고(예: PMI 보고)를 수행하는 경우, 어떤 파라미터에 대한 값부터 순차적으로 감소시킬 지에 대한 순서(order)가 결정될 필요가 있을 수 있다. 즉, 기지국에 의해 한정된 PUSCH 자원이 CSI 보고에 할당된 경우, 상기 한정된 PUSCH 자원을 통해 보고될 파라미터들에 대한 우선 순위가 설정될 수 있다. 상기 우선 순위가 낮은 파라미터 순서대로, 상기 한정된 PUSCH 자원을 통해 전송될 CSI 보고에서 제외될 수 있다.
일례로, 단말은 L, K, 진복 성분의 집합, 위상 성분의 집합, 코드북 모드, 유형 1 코드북의 순서대로 해당 파라미터의 값을 조정할 수 있다. 즉, 단말은 유형 2 코드북의 파라미터 값들을 조정해도 오버헤드가 큰 경우, 유형 1 코드북을 이용하여 CSI 보고(예: PMI 보고)를 수행할 수도 있다. 단말은 파라미터 값들을 조정하면서, 기지국에 의해 할당된 PUSCH 자원을 통해 전송 가능한 코드북을 결정할 수 있고, 해당 코드북을 이용하여 PMI를 생성(또는 결정)하고, 생성된(또는 결정된) PMI를 기지국으로 보고할 수 있다.
또한, CSI는 다른 상향링크 데이터(예: UL-SCH 등) 및/또는 다른 상향링크 제어 정보(예: HARQ-ACK 정보 등)와 함께 다중화되어 보고될 수도 있다. 이 경우, 단말은 상기 다른 상향링크 데이터 및/또는 상기 다른 제어 정보에 이용되는 자원을 제외하고, 나머지 자원을 통해 전송할 수 있는 코드북을 결정할 필요가 있을 수 있다.
또한, CSI 보고를 위해 할당된 PUSCH 자원의 크기가 미리 설정된 모든 코드북 후보들보다 작은 경우, 단말은 가장 적은 양의 CSI를 제거(omission)하여 전송(또는 보고)할 수 있는 코드북의 세분성 및/또는 유형을 선택할 수 있다.
제3 실시 예
코드북의 크기(size)가 증가함에 따라, 비교적 작은 용량을 가진 PUCCH 자원을 통해 CSI를 피드백할 경우 하나의 PUCCH 자원을 통해 모든 CSI를 보고하는 것은 어려울 수 있다. 일례로, 하나의 PUCCH 자원은 단말에게 할당되는 특정 PUCCH 자원 단위를 의미할 수 있다.
특히, 서브밴드(subband, SB) CSI 피드백(즉, 서브밴드 CSI 보고)의 경우, 각 서브밴드 별 PMI 및 CQI가 보고되어야 하므로 CSI 피드백의 페이로드가 증가될 수 있으며, 해당 CSI 피드백은 하나의 PUCCH 자원을 통해 전송되기 어려울 수 있다.
이러한 점을 고려하여, 본 실시 예에서는 코드북 크기가 큰 경우(예: 유형 2 코드북, 서브밴드 CSI 피드백 등), 다수의 PUCCH 자원들을 통해 CSI를 나누어 전송하는 방법을 제안한다. 다수의 PUCCH 자원들은 하나의 슬롯(slot) 내에 위치하여 전송되거나, 다수의 슬롯들에 나누어져서 특정 주기를 가지고 전송될 수도 있다.
NR 시스템에서는, LC(Linear Combination) 코드북 이용 시, 선형 결합되는 L개 빔(beam) 중에서 일부 M개 빔의 LC 계수(LC coefficient)(예: 진폭 성분 계수, 위상 성분 계수)를 제1 PUCCH(first PUCCH, 1 st PUCCH)를 통해 먼저 전송하고, 나머지 L-M개 빔의 LC 계수를 제2 PUCCH(second PUCCH, 2 nd PUCCH)를 통해 전송하는 방식이 고려될 수 있다.
상기 제1 PUCCH를 통해, 상기 PMI뿐만 아니라 해당 PMI를 이용했을 때 달성할 수 있는 나머지 CSI 정보(예: CRI(CSI-RS Resource Indicator), RI(Rank Indicator), LI(Layer Indicator), NZBI(non-zero beam indicator), CQI 등) 및 LC 코드북 생성이 이용되는 다른 파라미터들(예: 빔 그룹 및 그룹 내에서의 빔 선택 정보 등)이 함께 전송될 수 있다. 또한, 상기 제2 PUCCH를 통해, 나머지 빔(들)의 LC 계수에 대한 정보뿐만 아니라, 상기 제1 PUCCH의 CRI 및/또는 RI를 적용하고 상기 제1 PUCCH의 PMI에 나머지 빔(들)이 추가적으로 선형 결합되는 경우에 달성 가능한 CQI에 대한 정보가 전달될 수 있다.
즉, 단말은 제1 PUCCH를 통해 정교함이 낮은(즉, low resolution) CSI를 전송하고, 제2 PUCCH를 통해 제1 PUCCH에서의 CSI를 상세화(refinement)하는 CSI를 전송할 수 있다. 기지국은 제1 PUCCH를 수신하고 제2 PUCCH를 수신하기 전까지, 제1 PUCCH에서의 CSI에 기반하는 덜 정교한 CSI를 이용하여 스케줄링을 수행할 수 있다. 기지국은 제2 PUCCH를 수신한 후에 정교한 CSI를 이용하여 스케줄링을 수행할 수 있다.
또한, 상술한 동작에서, M은 1로 설정될 수도 있다. 즉, 단말은 제1 PUCCH를 통해 1개의 빔에 대한 CSI를 보고하고, 제2 PUCCH를 통해서는 상기 1개의 빔을 제외한 나머지 빔(들)에 대한 CSI를 보고할 수 있다. 다시 말해, M=1이므로, 단말은 선형 결합(LC)을 수행하지 않는 코드북을 제1 PUCCH에서 전송(또는 피드백)할 수 있다. 또한, 제2 PUCCH에서 나머지 LC 빔 및 계수에 대한 정보가 전달되므로, 단말은 선형 결합을 수행하는 코드북을 제2 PUCCH에서 전송(또는 피드백)할 수 있다. 이는, 단말이 제1 PUCCH에서는 유형 1 코드북을 피드백하고, 제2 PUCCH에서는 유형 2 코드북을 피드백하는 하이브리드 코드북 전송 방식(hybrid codebook transmission scheme)으로 해석될 수도 있다.
이하, 상술한 바와 같이 다수의 PUCCH 자원을 통해 CSI 보고를 나누어 수행하는 경우에 추가적으로 적용될 수 있는 방법들에 대해 살펴본다. 이하 설명되는 방법들은 설명의 편의를 위해 구분되는 것일 뿐, 어느 방법의 일부 구성이 다른 방법의 구성과 치환되거나, 상호 간에 결합되어 적용될 수 있음은 물론이다.
방법 3-1)
단말이 제1 PUCCH에서 전송하는(또는 보고하는) RI(Rank Indicator) 값과 제2 PUCCH에서 전송하는 RI 값이 다를 수 있다. 즉, 제1 PUCCH에서 전송되는 랭크 값과 제2 PUCCH에서 전송되는 랭크 값이 다른 경우가 발생될 수 있다.
제2 PUCCH에서 전송되는 RI 값이 제1 PUCCH에서 전송되는 RI 값과 다른 경우, 상기 제2 PUCCH에서의 CSI는 상기 제1 PUCCH에서의 CSI를 상세화하는 용도로 산출 및/또는 이용되지 않도록 설정할 수 있다. 이 경우, 상기 제2 PUCCH에서의 CSI는 새로운 제1 PUCCH에서의 CSI로 산출 및/또는 해석될 수 있다. 반대로, 제2 PUCCH에서 전송되는 RI 값이 제1 PUCCH에서 전송되는 RI 값이 동일한 경우, 상기 제2 PUCCH에서의 CSI는 상기 제1 PUCCH에서의 CSI를 상세화하는 용도로 산출 및/또는 이용될 수 있다.
또한, 제2 PUCCH에서 전송되는 RI 값이 0인 경우, 해당 제2 PUCCH에서의 CSI는 제1 PUCCH에서의 CSI를 상세화하는 용도로 산출 및/또는 이용될 수 있다. 이 경우, 단말은 제1 PUCCH의 RI 값을 따를 수 있다.
또는, 단말은, 제2 PUCCH에서의 CSI가 제2 PUCCH에서의 CSI를 상세화하는 용도로 산출 및/또는 이용되는지에 대한 정보(예: 플래그 정보)를 제2 PUCCH에 함께 기지국으로 전송할 수도 있다. 이를 통해, 단말은 나누어진 PUCCH(fragment PUCCH)를 통해 CSI를 상세화할지 아니면 독립적인 PUCCH CSI로 취급할 지에 대해 기지국으로 보고할 수 있다.
방법 3-2)
또한, 제1 PUCCH에는 와이드밴드(wideband, WB) CSI 정보만을 보고하는 용도로 사용하며, 제2 PUCCH에는 상기 제1 PUCCH에서의 와이드밴드 CSI를 참조하여 산출된 서브밴드(subband, SB) CSI 정보를 보고하는 용도로 사용하도록 설정하는 방법이 고려될 수 있다. 상기 서브밴드 CSI 정보가 제2 PUCCH에 한번에 전송될 수 없는 경우, N개의 제2 PUCCH를 통해 일부 서브밴드 CSI 정보가 분할되어 전송(또는 전달)될 수도 있다. 또한, 상기 N개의 제2 PUCCH는 동일 시간에 한번에 전송되거나, 서로 다른 시간에 특정 주기를 가지고 전송될 수도 있다.
예를 들어, 전체 서브밴드가 N개의 콤브(comb) 구조로 분할될 수 있으며, 단말은 각 콤브 구조에 해당하는 서브밴드 CSI를 각각의 제2 PUCCH를 통해 전송할 수 있다. 서브밴드 CSI 정보는 제1 PUCCH에서 보고되었던 M개 빔에 대응하는 서브밴드 LC 계수에 대한 정보 및 L-M개 빔에 대응하는 서브밴드 LC 계수에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 서브밴드 CSI 정보는 서브밴드 CQI를 포함할 수도 있다.
상기 와이드밴드 CSI 정보 보고 용도의 제1 PUCCH는 페이로드의 크기가 크지 않으므로 짧은(및/또는 긴) PUCCH를 통해 전송되며, 서브밴드 CSI 정보 보고 용도의 제2 PUCCH는 페이로드의 크기가 크기 때문에 긴 PUCCH를 통해 전송될 수 있다.
또는, 제1 PUCCH에도 와이드 밴드 CSI와 함께 일부 서브밴드 CSI 정보가 함께 전송될 수도 있다. 예를 들어, 상기 N개의 콤브 구조(즉, N개의 콤브 서브밴드 구조)에서, 단말은 특정 콤브(예: 첫번째 콤브)에 해당하는 서브밴드 CSI 정보를 제1 PUCCH에서 함께 전송하며, 나머지 콤브에 해당하는 서브밴드 CSI 정보는 제2 PUCCH에서 전송할 수 있다. 또는, 단말은, 제1 PUCCH를 이용하여 특정 콤브에 해당하는 서브밴드 CSI 정보와 와이드밴드 CSI 정보를 보고하고, 제2 PUCCH에서는 모든 서브밴드 CSI 정보(즉, 제1 PUCCH에서 전송했던 서브밴드 CSI 정보도 포함됨)를 보고할 수도 있다.
방법 3-3)
또한, 단말은 각 PUCCH에서 가장 강한 빔 인덱스(strongest beam index) 즉, 보고되는 빔들 중 성능이 가장 좋은 빔의 인덱스를 기지국으로 보고할 수 있다. 제2 PUCCH에서 가장 강한 빔 인덱스(즉, 보고되는 빔들 중 성능이 가장 좋은 빔의 인덱스)를 보고할 수 있으며, 상기 제2 PUCCH에서 가장 강한 빔 인덱스가 제1 PUCCH에서 전송된 가장 강한 빔 인덱스와 다를 수 있다. 이 경우, 제1 PUCCH에서 전송된 가장 강한 빔 인덱스는 무의미하며, 제2 PUCCH에서 전송된 가장 강한 빔 인덱스가 의미를 가질 수 있다. 즉, 이후에 전송되는 PUCCH를 통해 보고되는 가장 강한 빔 인덱스가 유효한 정보로 해석될 수 있다. 이하, 해당 방식에 대해 구체적으로 살펴본다.
예를 들어, 제1 PUCCH에서 보고되는 RI 값이 r인 경우, 단말은 r개의 레이어 각각에 대해 가장 강한 빔 인덱스를 보고할 수 있다. RI 값이 2인 경우, 단말은 제1 레이어와 제2 레이어 각각의 가장 강한 빔 인덱스를 (1, 2)로 보고할 수 있다. 여기에서, (x, y)는 제1 레이어에서 가장 강한 빔 인덱스 x 및 제2 레이어에서 가장 강한 빔 인덱스 y를 표현한 것이다. 이 때, 단말이 제2 PUCCH에서 가장 강한 빔 인덱스를 (1, 3)으로 보고한 경우, 해당 단말은 제1 레이어에 대해서는 가장 강한 빔 인덱스가 1로 동일하므로 첫 번째 빔(즉, 빔 인덱스 1)을 가장 강한 빔으로 가정하여 코드북을 생성(또는 결정)할 수 있다. 이와 달리, 제2 레이어에 대해서는 가장 강한 빔 인덱스가 2에서 3으로 변경되었으므로, 해당 단말은 선형 결합(LC)되는 세 번째 빔(즉, 빔 인덱스 3)을 가장 강한 빔으로 가정하여 코드북을 생성(또는 결정)할 수 있다. 이 경우, 두 번째 빔(즉, 빔 인덱스 2)은 더 이상 가장 강한 빔에 해당되지 않으며, 두 번째 빔에 적용될 LC 계수는 제2 PUCCH에서 함께 보고되어야 한다.
만일, 제2 PUCCH에서 보고된 (갱신된) 가장 강한 빔 인덱스(예: 빔 인덱스 3)가 제2 PUCCH에서 보고되는 L-M개 빔들 중 하나인 경우, 단말은 제2 PUCCH에서 보고된 가장 강한 빔 인덱스에 해당하는 LC 계수를 변경되기 이전의 가장 강한 빔 인덱스(즉, outdated strongest beam index)(예: 빔 인덱스 2)에 적용하여 코드북을 생성(또는 결정)할 수 있다.
만일, 제2 PUCCH에서 보고된 (갱신된) 가장 강한 빔 인덱스(예: 빔 인덱스 3)가 제1 PUCCH에서 보고되는 M개의 빔들 중 하나인 경우, 단말은 변경되기 이전의 가장 강한 빔 인덱스(즉, outdated strongest beam index)(예: 빔 인덱스 2)에 적용할 LC 계수를 제2 PUCCH에서 추가적으로 보고할 필요가 있다. 이와 같은 추가 보고를 방지하기 위해서는, 제1 PUCCH에서 보고되는 변경되기 이전의 가장 강한 빔 인덱스(즉, outdated strongest beam index)의 LC 계수와 갱신된 가장 강한 빔 인덱스의 LC 계수를 맞바꾸어 적용하는 것으로 미리 약속할 수도 있다.
도 7은 본 명세서에서 제안하는 무선 통신 시스템에서 다수의 물리 상향링크 제어 채널(physical uplink control channel, PUCCH)들을 통해 채널 상태 정보(channel state information, CSI)를 전송하는 단말의 동작 순서도를 나타낸다. 도 7은 단지 설명의 편의를 위한 것일 뿐, 본 발명의 범위를 제한하는 것이 아니다.
도 7을 참고하면, 단말 및/또는 기지국은 상술한 실시 예들 및 방법들에 기반하여 CSI를 송수신할 수 있다. 일례로, 상술한 제3 실시 예와 같이, 단말은 기지국으로 다수의 PUCCH 자원들을 통해 CSI 정보를 분할하여 전송할 수 있다. 또한, 단말은 다수의 빔(beam)들을 지원하는 경우가 가정된다.
단말은 기지국으로부터 CSI 보고와 관련된 설정 정보를 수신할 수 있다(S705). 예를 들어, 상술한 바와 같이, 상기 설정 정보는 CSI 정보의 송수신과 관련된 코드북의 결정(또는 생성)을 위한 파라미터(들)에 대한 정보를 포함할 수 있다. 일례로, 상기 파라미터(들)에 대한 정보는 선형 결합(LC)되는 빔의 개수(L), 서브밴드 CSI 보고에서 이용되는 정교한 LC 계수를 적용할 빔의 개수(K), LC 계수 중 진폭 성분의 집합, LC 계수 중 위상 성분의 집합, 코드북 모드 등에 대한 정보(예: 후보 값)를 포함할 수 있다.
예를 들어, 상술한 S705 단계의 단말(예: 도 9의 920, 도 10의 1020)이 기지국(예: 도 9의 910, 도 10의 1010)으로부터 상기 설정 정보를 수신하는 동작은 이하 설명될 도 9 내지 도 13의 장치에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 도 9를 참고하면, 하나 이상의 프로세서 921은 상기 설정 정보를 수신하도록 하나 이상의 송수신기 923 및/또는 하나 이상의 메모리 922 등을 제어할 수 있으며, 하나 이상의 송수신기 923은 기지국으로부터 상기 설정 정보를 수신할 수 있다.
단말은 제1 PUCCH 자원을 통해, 상기 기지국으로 제1 CSI 정보를 전송할 수 있다(S710). 또한, 단말은 제2 PUCCH 자원을 통해, 상기 기지국으로 제2 CSI 정보를 전송할 수 있다(S715). 예를 들어, 상술한 바와 같이, 단말은 다수의 PUCCH 자원들을 통해 CSI 정보를 분할하여 기지국으로 전송(또는 보고)할 수 있다. 이 경우, 상기 제1 CSI 정보 및 상기 제2 CSI 정보는 수신된 설정 정보에 기반하여 결정(또는 산출)될 수 있다.
또한, 상기 단말은 (기지국과의 신호 및/또는 채널의 송수신을 위한) 다수의 빔들(예: L개의 빔)을 지원할 수 있다. 이 경우, 상기 제1 CSI 정보는 상기 다수의 빔들 중 제1 빔 집합(예: M개의 빔)과 관련된 CSI 정보이며, 상기 제2 CSI 정보는 상기 다수의 빔들 중 제2 빔 집합(예: L-M개의 빔)과 관련된 CSI 정보일 수 있다.
예를 들어, 상술한 S710 및 S715 단계의 단말(예: 도 9의 920, 도 10의 1020)이 기지국(예: 도 9의 910, 도 10의 1010)으로 상기 제1 CSI 정보 및 상기 제2 CSI 정보를 전송하는 동작은 이하 설명될 도 9 내지 도 13의 장치에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 도 9를 참고하면, 하나 이상의 프로세서 921은 상기 제1 CSI 정보 및 상기 제2 CSI 정보를 전송하도록 하나 이상의 송수신기 923 및/또는 하나 이상의 메모리 922 등을 제어할 수 있으며, 하나 이상의 송수신기 923은 기지국으로 상기 제1 CSI 정보 및 상기 제2 CSI 정보를 전송할 수 있다.
또한, 상술한 바와 같이, 상기 제1 빔 집합의 빔의 수가 1인 경우, 상기 제1 CSI 정보는 유형 1 코드북(type 1 codebook)에 기반하며, 상기 제2 CSI 정보는 유형 2 코드북(type 2 codebook)에 기반할 수 있다.
또한, 상술한 바와 같이, 상기 제1 CSI 정보 및 상기 제2 CSI 정보는 선형 결합 코드북(Linear Combination codebook)에 기반하는 것일 수 있다.
이 경우, 상기 제2 CSI 정보는 상기 제1 CSI 정보에 포함된 CSI 파라미터(CSI parameter)를 적용하여 산출될 수 있다. 즉, 일례로, 상기 제2 CSI 정보는 상기 제1 CSI 정보를 상세화하기 위한 것일 수 있다. 상기 상기 CSI 파라미터는 CSI-RS(Reference Signal) 자원 지시자(CSI-RS Resource Indicator, CRI), 랭크 지시자(Rank Indicator, RI), 및/또는 프리코딩 행렬 지시자(Precoding Matrix Indicator, PMI) 중 적어도 하나일 수 있다.
또한, 상술한 바와 같이, 상기 제1 CSI 정보에 포함된 랭크 지시자(Rank Indicator, RI)의 값이 상기 제2 CSI 정보에 포함된 랭크 지시자의 값과 다른 경우, 상기 CSI 파라미터는 상기 제2 CSI 정보의 산출에 적용되지 않을 수 있다.
또한, 상술한 바와 같이, 상기 단말은 상기 제2 PUCCH 자원을 통해, 상기 제2 CSI 정보가 상기 제1 CSI 정보에 포함된 CSI 파라미터(CSI parameter)를 적용하여 산출되는지 여부를 나타내는 정보를 상기 기지국으로 전송할 수도 있다.
또한, 상술한 바와 같이, 상기 제1 PUCCH 자원은 와이드밴드(wideband) CSI 정보를 위해 할당되고, 상기 제2 PUCCH 자원은 서브밴드(subband) CSI 정보를 위해 할당될 수 있다. 여기에서, 상기 서브밴드 CSI 정보는 상기 제1 빔 집합에 대한 서브밴드 선형 결합 계수(subband LC coefficient) 및 상기 제2 빔 집합에 대한 서브밴드 선형 결합 계수를 포함할 수 있다. 또한, 상기 제1 PUCCH 자원의 OFDM 심볼 수는, 상기 제2 PUCCH 자원의 OFDM 심볼 수보다 작을 수 있다. 일례로, 제1 PUCCH 자원은 짧은 PUCCH 포맷(short PUCCH format)에 기반하고, 제2 PUCCH 자원은 긴 PUCCH 포맷(long PUCCH format)에 기반할 수 있다.
또한, 상술한 바와 같이, 단말은 상기 제1 PUCCH 자원 및 상기 제2 PUCCH 자원 각각에 대한 특정 빔 인덱스(예: 가장 강한 빔 인덱스(strongest beam index))를 상기 기지국으로 전송할 수 있다.
도 8은 본 명세서에서 제안하는 무선 통신 시스템에서 다수의 물리 상향링크 제어 채널(physical uplink control channel, PUCCH)들을 통해 채널 상태 정보(channel state information, CSI)를 수신하는 기지국의 동작 순서도를 나타낸다. 도 8은 단지 설명의 편의를 위한 것일 뿐, 본 발명의 범위를 제한하는 것이 아니다.
도 8을 참고하면, 단말 및/또는 기지국은 상술한 실시 예들 및 방법들에 기반하여 CSI를 송수신할 수 있다. 일례로, 상술한 제3 실시 예와 같이, 기지국은 단말로부터 분할된 CSI 정보를 다수의 PUCCH 자원들을 통해 수신할 수 있다. 또한, 단말은 다수의 빔(beam)들을 지원하는 경우가 가정된다.
기지국은 단말로 CSI 보고와 관련된 설정 정보를 전송할 수 있다(S805). 예를 들어, 상술한 바와 같이, 상기 설정 정보는 CSI 정보의 송수신과 관련된 코드북의 결정(또는 생성)을 위한 파라미터(들)에 대한 정보를 포함할 수 있다. 일례로, 상기 파라미터(들)에 대한 정보는 선형 결합(LC)되는 빔의 개수(L), 서브밴드 CSI 보고에서 이용되는 정교한 LC 계수를 적용할 빔의 개수(K), LC 계수 중 진폭 성분의 집합, LC 계수 중 위상 성분의 집합, 코드북 모드 등에 대한 정보(예: 후보 값)를 포함할 수 있다.
예를 들어, 상술한 S805 단계의 기지국(예: 도 9의 910, 도 10의 1010)이 단말(예: 도 9의 920, 도 10의 1020)로 상기 설정 정보를 전송하는 동작은 이하 설명될 도 9 내지 도 13의 장치에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 도 9를 참고하면, 하나 이상의 프로세서 911은 상기 설정 정보를 전송하도록 하나 이상의 송수신기 913 및/또는 하나 이상의 메모리 912 등을 제어할 수 있으며, 하나 이상의 송수신기 913은 단말로 상기 설정 정보를 전송할 수 있다.
기지국은 제1 PUCCH 자원을 통해, 상기 단말로부터 제1 CSI 정보를 수신할 수 있다(S810). 또한, 기지국은 제2 PUCCH 자원을 통해, 상기 단말로부터 제2 CSI 정보를 수신할 수 있다(S815). 예를 들어, 상술한 바와 같이, 기지국은 분할된 CSI 정보를 다수의 PUCCH 자원들을 통해 단말로부터 수신할 수(또는 보고 받을 수) 있다. 이 경우, 상기 제1 CSI 정보 및 상기 제2 CSI 정보는 수신된 설정 정보에 기반하여 결정(또는 산출)될 수 있다.
또한, 상기 단말은 (기지국과의 신호 및/또는 채널의 송수신을 위한) 다수의 빔들(예: L개의 빔)을 지원할 수 있다. 이 경우, 상기 제1 CSI 정보는 상기 다수의 빔들 중 제1 빔 집합(예: M개의 빔)과 관련된 CSI 정보이며, 상기 제2 CSI 정보는 상기 다수의 빔들 중 제2 빔 집합(예: L-M개의 빔)과 관련된 CSI 정보일 수 있다.
예를 들어, 상술한 S810 및 S815 단계의 기지국(예: 도 9의 910, 도 10의 1010)이 단말(예: 도 9의 920, 도 10의 1020)로부터 상기 제1 CSI 정보 및 상기 제2 CSI 정보를 수신하는 동작은 이하 설명될 도 9 내지 도 13의 장치에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 도 9를 참고하면, 하나 이상의 프로세서 911은 상기 제1 CSI 정보 및 상기 제2 CSI 정보를 수신하도록 하나 이상의 송수신기 913 및/또는 하나 이상의 메모리 912 등을 제어할 수 있으며, 하나 이상의 송수신기 913은 단말로부터 상기 제1 CSI 정보 및 상기 제2 CSI 정보를 수신할 수 있다.
또한, 상술한 바와 같이, 상기 제1 빔 집합의 빔의 수가 1인 경우, 상기 제1 CSI 정보는 유형 1 코드북(type 1 codebook)에 기반하며, 상기 제2 CSI 정보는 유형 2 코드북(type 2 codebook)에 기반할 수 있다.
또한, 상술한 바와 같이, 상기 제1 CSI 정보 및 상기 제2 CSI 정보는 선형 결합 코드북(Linear Combination codebook)에 기반하는 것일 수 있다.
이 경우, 상기 제2 CSI 정보는 상기 제1 CSI 정보에 포함된 CSI 파라미터(CSI parameter)를 적용하여 산출될 수 있다. 즉, 일례로, 상기 제2 CSI 정보는 상기 제1 CSI 정보를 상세화하기 위한 것일 수 있다. 상기 상기 CSI 파라미터는 CSI-RS(Reference Signal) 자원 지시자(CSI-RS Resource Indicator, CRI), 랭크 지시자(Rank Indicator, RI), 및/또는 프리코딩 행렬 지시자(Precoding Matrix Indicator, PMI) 중 적어도 하나일 수 있다.
또한, 상술한 바와 같이, 상기 제1 CSI 정보에 포함된 랭크 지시자(Rank Indicator, RI)의 값이 상기 제2 CSI 정보에 포함된 랭크 지시자의 값과 다른 경우, 상기 CSI 파라미터는 상기 제2 CSI 정보의 산출에 적용되지 않을 수 있다.
또한, 상술한 바와 같이, 상기 기지국은 상기 제2 PUCCH 자원을 통해, 상기 제2 CSI 정보가 상기 제1 CSI 정보에 포함된 CSI 파라미터(CSI parameter)를 적용하여 산출되는지 여부를 나타내는 정보를 상기 단말로부터 수신할 수도 있다.
또한, 상술한 바와 같이, 상기 제1 PUCCH 자원은 와이드밴드(wideband) CSI 정보를 위해 할당되고, 상기 제2 PUCCH 자원은 서브밴드(subband) CSI 정보를 위해 할당될 수 있다. 여기에서, 상기 서브밴드 CSI 정보는 상기 제1 빔 집합에 대한 서브밴드 선형 결합 계수(subband LC coefficient) 및 상기 제2 빔 집합에 대한 서브밴드 선형 결합 계수를 포함할 수 있다. 또한, 상기 제1 PUCCH 자원의 OFDM 심볼 수는, 상기 제2 PUCCH 자원의 OFDM 심볼 수보다 작을 수 있다. 일례로, 제1 PUCCH 자원은 짧은 PUCCH 포맷(short PUCCH format)에 기반하고, 제2 PUCCH 자원은 긴 PUCCH 포맷(long PUCCH format)에 기반할 수 있다.
또한, 상술한 바와 같이, 기지국은 상기 제1 PUCCH 자원 및 상기 제2 PUCCH 자원 각각에 대한 특정 빔 인덱스(예: 가장 강한 빔 인덱스(strongest beam index)를 상기 단말로부터 수신할 수 있다.
본 발명이 적용될 수 있는 장치 일반
도 9는 본 명세서의 일부 실시 예에 따른 무선 통신 장치를 나타낸다.
도 9를 참조하면, 무선 통신 시스템은 제 1 장치(910)와 제 2 장치(920)를 포함할 수 있다.
상기 제 1 장치(910)는 기지국, 네트워크 노드, 전송 단말, 수신 단말, 무선 장치, 무선 통신 장치, 차량, 자율주행 기능을 탑재한 차량, 커넥티드카(Connected Car), 드론(Unmanned Aerial Vehicle, UAV), AI(Artificial Intelligence) 모듈, 로봇, AR(Augmented Reality) 장치, VR(Virtual Reality) 장치, MR(Mixed Reality) 장치, 홀로그램 장치, 공공 안전 장치, MTC 장치, IoT 장치, 의료 장치, 핀테크 장치(또는 금융 장치), 보안 장치, 기후/환경 장치, 5G 서비스와 관련된 장치 또는 그 이외 4차 산업 혁명 분야와 관련된 장치일 수 있다.
상기 제 2 장치(920)는 기지국, 네트워크 노드, 전송 단말, 수신 단말, 무선 장치, 무선 통신 장치, 차량, 자율주행 기능을 탑재한 차량, 커넥티드카(Connected Car), 드론(Unmanned Aerial Vehicle, UAV), AI(Artificial Intelligence) 모듈, 로봇, AR(Augmented Reality) 장치, VR(Virtual Reality) 장치, MR(Mixed Reality) 장치, 홀로그램 장치, 공공 안전 장치, MTC 장치, IoT 장치, 의료 장치, 핀테크 장치(또는 금융 장치), 보안 장치, 기후/환경 장치, 5G 서비스와 관련된 장치 또는 그 이외 4차 산업 혁명 분야와 관련된 장치일 수 있다.
예를 들어, 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)) 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, HMD는 머리에 착용하는 형태의 디스플레이 장치일 수 있다. 예를 들어, HMD는 VR, AR 또는 MR을 구현하기 위해 사용될 수 있다.
예를 들어, 드론은 사람이 타지 않고 무선 컨트롤 신호에 의해 비행하는 비행체일 수 있다. 예를 들어, VR 장치는 가상 세계의 객체 또는 배경 등을 구현하는 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, AR 장치는 현실 세계의 객체 또는 배경 등에 가상 세계의 객체 또는 배경을 연결하여 구현하는 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, MR 장치는 현실 세계의 객체 또는 배경 등에 가상 세계의 객체 또는 배경을 융합하여 구현하는 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 홀로그램 장치는 홀로그래피라는 두 개의 레이저 광이 만나서 발생하는 빛의 간섭현상을 활용하여, 입체 정보를 기록 및 재생하여 360도 입체 영상을 구현하는 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 공공 안전 장치는 영상 중계 장치 또는 사용자의 인체에 착용 가능한 영상 장치 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, MTC 장치 및 IoT 장치는 사람의 직접적인 개입이나 또는 조작이 필요하지 않는 장치일 수 있다. 예를 들어, MTC 장치 및 IoT 장치는 스마트 미터, 벤딩 머신, 온도계, 스마트 전구, 도어락 또는 각종 센서 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 의료 장치는 질병을 진단, 치료, 경감, 처치 또는 예방할 목적으로 사용되는 장치일 수 있다. 예를 들어, 의료 장치는 상해 또는 장애를 진단, 치료, 경감 또는 보정할 목적으로 사용되는 장치일 수 있다. 예를 들어, 의료 장치는 구조 또는 기능을 검사, 대체 또는 변형할 목적으로 사용되는 장치일 수 있다. 예를 들어, 의료 장치는 임신을 조절할 목적으로 사용되는 장치일 수 있다. 예를 들어, 의료 장치는 진료용 장치, 수술용 장치, (체외) 진단용 장치, 보청기 또는 시술용 장치 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 보안 장치는 발생할 우려가 있는 위험을 방지하고, 안전을 유지하기 위하여 설치한 장치일 수 있다. 예를 들어, 보안 장치는 카메라, CCTV, 녹화기(recorder) 또는 블랙박스 등일 수 있다. 예를 들어, 핀테크 장치는 모바일 결제 등 금융 서비스를 제공할 수 있는 장치일 수 있다. 예를 들어, 핀테크 장치는 결제 장치 또는 POS(Point of Sales) 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 기후/환경 장치는 기후/환경을 모니터링 또는 예측하는 장치를 포함할 수 있다.
상기 제 1 장치(910)는 프로세서(911)와 같은 적어도 하나 이상의 프로세서와, 메모리(912)와 같은 적어도 하나 이상의 메모리와, 송수신기(913)과 같은 적어도 하나 이상의 송수신기를 포함할 수 있다. 상기 프로세서(911)는 전술한 기능, 절차, 및/또는 방법들을 수행할 수 있다. 상기 프로세서(911)는 하나 이상의 프로토콜을 수행할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서(911)는 무선 인터페이스 프로토콜의 하나 이상의 계층들을 수행할 수 있다. 상기 메모리(912)는 상기 프로세서(911)와 연결되고, 다양한 형태의 정보 및/또는 명령을 저장할 수 있다. 상기 송수신기(913)는 상기 프로세서(911)와 연결되고, 무선 시그널을 송수신하도록 제어될 수 있다.
상기 제 2 장치(920)는 프로세서(921)와 같은 적어도 하나의 프로세서와, 메모리(922)와 같은 적어도 하나 이상의 메모리 장치와, 송수신기(923)와 같은 적어도 하나의 송수신기를 포함할 수 있다. 상기 프로세서(921)는 전술한 기능, 절차, 및/또는 방법들을 수행할 수 있다. 상기 프로세서(921)는 하나 이상의 프로토콜을 구현할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서(921)는 무선 인터페이스 프로토콜의 하나 이상의 계층들을 구현할 수 있다. 상기 메모리(922)는 상기 프로세서(921)와 연결되고, 다양한 형태의 정보 및/또는 명령을 저장할 수 있다. 상기 송수신기(923)는 상기 프로세서(921)와 연결되고, 무선 시그널을 송수신하도록 제어될 수 있다.
상기 메모리(912) 및/또는 상기 메모리(922)는, 상기 프로세서(911) 및/또는 상기 프로세서(921)의 내부 또는 외부에서 각기 연결될 수도 있고, 유선 또는 무선 연결과 같이 다양한 기술을 통해 다른 프로세서에 연결될 수도 있다.
상기 제 1 장치(910) 및/또는 상기 제 2 장치(920)는 하나 이상의 안테나를 가질 수 있다. 예를 들어, 안테나(914) 및/또는 안테나(924)는 무선 신호를 송수신하도록 구성될 수 있다.
도 10은 본 명세서의 일부 실시 예에 따른 무선 통신 장치의 블록 구성도의 또 다른 예시이다.
도 10을 참조하면, 무선 통신 시스템은 기지국(1010)과 기지국 영역 내에 위치한 다수의 단말(1020)을 포함한다. 기지국은 송신 장치로, 단말은 수신 장치로 표현될 수 있으며, 그 반대도 가능하다. 기지국과 단말은 프로세서(processor, 1011,1021), 메모리(memory, 1014,1024), 하나 이상의 Tx/Rx RF 모듈(radio frequency module, 1015,1025), Tx 프로세서(1012,1022), Rx 프로세서(1013,1023), 안테나(1016,1026)를 포함한다. 프로세서는 앞서 살핀 기능, 과정 및/또는 방법을 구현한다. 보다 구체적으로, DL(기지국에서 단말로의 통신)에서, 코어 네트워크로부터의 상위 계층 패킷은 프로세서(1011)에 제공된다. 프로세서는 L2 계층의 기능을 구현한다. DL에서, 프로세서는 논리 채널과 전송 채널 간의 다중화(multiplexing), 무선 자원 할당을 단말(1020)에 제공하며, 단말로의 시그널링을 담당한다. 전송(TX) 프로세서(1012)는 L1 계층 (즉, 물리 계층)에 대한 다양한 신호 처리 기능을 구현한다. 신호 처리 기능은 단말에서 FEC(forward error correction)을 용이하게 하고, 코딩 및 인터리빙(coding and interleaving)을 포함한다. 부호화 및 변조된 심볼은 병렬 스트림으로 분할되고, 각각의 스트림은 OFDM 부반송파에 매핑되고, 시간 및/또는 주파수 영역에서 기준 신호(Reference Signal, RS)와 멀티플렉싱되며, IFFT (Inverse Fast Fourier Transform)를 사용하여 함께 결합되어 시간 영역 OFDMA 심볼 스트림을 운반하는 물리적 채널을 생성한다. OFDM 스트림은 다중 공간 스트림을 생성하기 위해 공간적으로 프리코딩된다. 각각의 공간 스트림은 개별 Tx/Rx 모듈(또는 송수신기,1015)를 통해 상이한 안테나(1016)에 제공될 수 있다. 각각의 Tx/Rx 모듈은 전송을 위해 각각의 공간 스트림으로 RF 반송파를 변조할 수 있다. 단말에서, 각각의 Tx/Rx 모듈(또는 송수신기,1025)는 각 Tx/Rx 모듈의 각 안테나(1026)을 통해 신호를 수신한다. 각각의 Tx/Rx 모듈은 RF 캐리어로 변조된 정보를 복원하여, 수신(RX) 프로세서(1023)에 제공한다. RX 프로세서는 layer 1의 다양한 신호 프로세싱 기능을 구현한다. RX 프로세서는 단말로 향하는 임의의 공간 스트림을 복구하기 위해 정보에 공간 프로세싱을 수행할 수 있다. 만약 다수의 공간 스트림들이 단말로 향하는 경우, 다수의 RX 프로세서들에 의해 단일 OFDMA 심볼 스트림으로 결합될 수 있다. RX 프로세서는 고속 푸리에 변환 (FFT)을 사용하여 OFDMA 심볼 스트림을 시간 영역에서 주파수 영역으로 변환한다. 주파수 영역 신호는 OFDM 신호의 각각의 서브 캐리어에 대한 개별적인 OFDMA 심볼 스트림을 포함한다. 각각의 서브캐리어 상의 심볼들 및 기준 신호는 기지국에 의해 전송된 가장 가능성 있는 신호 배치 포인트들을 결정함으로써 복원되고 복조된다. 이러한 연 판정(soft decision)들은 채널 추정 값들에 기초할 수 있다. 연 판정들은 물리 채널 상에서 기지국에 의해 원래 전송된 데이터 및 제어 신호를 복원하기 위해 디코딩 및 디인터리빙된다. 해당 데이터 및 제어 신호는 프로세서(1021)에 제공된다.
UL(단말에서 기지국으로의 통신)은 단말(1020)에서 수신기 기능과 관련하여 기술된 것과 유사한 방식으로 기지국(1010)에서 처리된다. 각각의 Tx/Rx 모듈(1025)는 각각의 안테나(1026)을 통해 신호를 수신한다. 각각의 Tx/Rx 모듈은 RF 반송파 및 정보를 RX 프로세서(1023)에 제공한다. 프로세서 (1021)는 프로그램 코드 및 데이터를 저장하는 메모리 (1024)와 관련될 수 있다. 메모리는 컴퓨터 판독 가능 매체로서 지칭될 수 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 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 11을 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(Bluetooth™), 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 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 서버(200)를 나타낸다.
도 12를 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 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 시스템(1)을 나타낸다.
도 13을 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 13에 도시된 AI 장치(100a 내지 100e)는 도 26에 도시된 AI 장치(100)의 구체적인 실시 예로 볼 수 있다.
본 발명이 적용될 수 있는 AI 및 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.
본 발명이 적용될 수 있는 AI 및 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.
본 발명이 적용될 수 있는 AI 및 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.
본 발명이 적용될 수 있는 AI, 로봇 및 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.
본 발명이 적용될 수 있는 AI, 로봇 및 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.
본 발명이 적용될 수 있는 AI, 자율주행 및 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.
본 명세서에서 무선 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.
본 명세서에서 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.
이상에서 설명된 실시 예들은 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 실시 예를 구성하는 것도 가능하다. 본 발명의 실시 예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시 예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다. 특허청구범위에서 명시적인 인용 관계가 있지 않은 청구항들을 결합하여 실시 예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함시킬 수 있음은 자명하다.
본 발명에 따른 실시 예는 다양한 수단, 예를 들어, 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시 예는 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 실시 예는 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차, 함수 등의 형태로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드는 메모리에 저장되어 프로세서에 의해 구동될 수 있다. 상기 메모리는 상기 프로세서 내부 또는 외부에 위치하여, 이미 공지된 다양한 수단에 의해 상기 프로세서와 데이터를 주고 받을 수 있다.
본 발명은 본 발명의 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있음은 통상의 기술자에게 자명하다. 따라서, 상술한 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니 되고 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.
본 발명의 무선 통신 시스템에서 채널 상태 정보를 송수신하는 방안은 3GPP LTE/LTE-A 시스템, 5G 시스템(New RAT 시스템)에 적용되는 예를 중심으로 설명하였으나, 이외에도 다양한 무선 통신 시스템에 적용하는 것이 가능하다.

Claims (15)

  1. 무선 통신 시스템에서 단말이 다수의 물리 상향링크 제어 채널(physical uplink control channel, PUCCH)들을 통해 채널 상태 정보(channel state information, CSI)를 전송하는 방법에 있어서,
    기지국으로부터 CSI 보고와 관련된 설정 정보를 수신하는 단계;
    제1 PUCCH 자원을 통해, 상기 기지국으로 제1 CSI 정보를 전송하는 단계; 및
    제2 PUCCH 자원을 통해, 상기 기지국으로 제2 CSI 정보를 전송하는 단계를 포함하되,
    상기 단말은 다수의 빔(beam)들을 지원하며,
    상기 제1 CSI 정보는 상기 다수의 빔들 중 제1 빔 집합과 관련된 CSI 정보이며,
    상기 제2 CSI 정보는 상기 다수의 빔들 중 상기 제1 집합을 제외한 제2 집합과 관련된 CSI 정보인 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 제1 빔 집합의 빔의 수가 1인 경우, 상기 제1 CSI 정보는 유형 1 코드북(type 1 codebook)에 기반하며, 상기 제2 CSI 정보는 유형 2 코드북(type 2 codebook)에 기반하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 제1 CSI 정보 및 상기 제2 CSI 정보는 선형 결합 코드북(Linear Combination codebook)에 기반하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 제2 CSI 정보는, 상기 제1 CSI 정보에 포함된 CSI 파라미터(CSI parameter)를 적용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 CSI 파라미터는 CSI-RS(Reference Signal) 자원 지시자(CSI-RS Resource Indicator, CRI), 랭크 지시자(Rank Indicator, RI), 및/또는 프리코딩 행렬 지시자(Precoding Matrix Indicator, PMI) 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제 4항에 있어서,
    상기 제1 CSI 정보에 포함된 랭크 지시자(Rank Indicator, RI)의 값이 상기 제2 CSI 정보에 포함된 랭크 지시자의 값과 다른 경우, 상기 CSI 파라미터는 상기 제2 CSI 정보의 산출에 적용되지 않는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제 4항에 있어서,
    상기 제2 PUCCH 자원을 통해, 상기 제2 CSI 정보가 상기 제1 CSI 정보에 포함된 CSI 파라미터(CSI parameter)를 적용하여 산출되는지 여부를 나타내는 정보를 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제 3항에 있어서,
    상기 제1 PUCCH 자원은 와이드밴드(wideband) CSI 정보를 위해 할당되고,
    상기 제2 PUCCH 자원은 서브밴드(subband) CSI 정보를 위해 할당되는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 서브밴드 CSI 정보는 상기 제1 빔 집합에 대한 서브밴드 선형 결합 계수(subband LC coefficient) 및 상기 제2 빔 집합에 대한 서브밴드 선형 결합 계수를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  10. 제 8항에 있어서,
    상기 제1 PUCCH 자원의 OFDM 심볼 수는, 상기 제2 PUCCH 자원의 OFDM 심볼 수보다 작은 것을 특징으로 하는 방법.
  11. 제 3항에 있어서,
    상기 제1 PUCCH 자원 및 상기 제2 PUCCH 자원 각각에 대한 특정 빔 인덱스를 상기 기지국으로 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  12. 무선 통신 시스템에서 다수의 물리 상향링크 제어 채널(physical uplink control channel, PUCCH)들을 통해 채널 상태 정보(channel state information, CSI)를 전송하는 단말에 있어서,
    RF(Radio Frequency) 유닛,
    적어도 하나의 프로세서, 및
    상기 적어도 하나의 프로세서와 기능적으로 연결되어 있는 적어도 하나의 메모리를 포함하고,
    상기 메모리는, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행될 때,
    상기 RF 유닛을 이용하여, 기지국으로부터 CSI 보고와 관련된 설정 정보를 수신하고;
    상기 RF 유닛을 이용하여, 제1 PUCCH 자원을 통해 상기 기지국으로 제1 CSI 정보를 전송하고;
    상기 RF 유닛을 이용하여, 제2 PUCCH 자원을 통해 상기 기지국으로 제2 CSI 정보를 전송하는 동작들을 수행하는 명령들을 저장하며,
    상기 단말은 다수의 빔(beam)들을 지원하고,
    상기 제1 CSI 정보는 상기 다수의 빔들 중 제1 빔 집합과 관련된 CSI 정보이며,
    상기 제2 CSI 정보는 상기 다수의 빔들 중 상기 제1 집합을 제외한 제2 집합과 관련된 CSI 정보인 것을 특징으로 하는 단말.
  13. 제 12항에 있어서,
    상기 제1 빔 집합의 빔의 수가 1인 경우, 상기 제1 CSI 정보는 유형 1 코드북(type 1 codebook)에 기반하며, 상기 제2 CSI 정보는 유형 2 코드북(type 2 codebook)에 기반하는 것을 특징으로 하는 단말.
  14. 제 12항에 있어서,
    상기 제1 CSI 정보 및 상기 제2 CSI 정보는 선형 결합 코드북(Linear Combination codebook)에 기반하는 것을 특징으로 하는 단말.
  15. 제 14항에 있어서,
    상기 제2 CSI 정보는, 상기 제1 CSI 정보에 포함된 CSI 파라미터(CSI parameter)를 적용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 단말.
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