WO2020067669A1 - Aod 정보를 송수신하는 방법 및 이를 위한 장치 - Google Patents

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WO2020067669A1
WO2020067669A1 PCT/KR2019/011920 KR2019011920W WO2020067669A1 WO 2020067669 A1 WO2020067669 A1 WO 2020067669A1 KR 2019011920 W KR2019011920 W KR 2019011920W WO 2020067669 A1 WO2020067669 A1 WO 2020067669A1
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WO
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csi
aod
terminal
reference signals
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PCT/KR2019/011920
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김영섭
차현수
고현수
윤석현
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엘지전자 주식회사
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Publication date
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    • H04W64/00—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management
    • H04W64/003—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management locating network equipment

Definitions

  • the present invention is to provide a method and apparatus for transmitting and receiving AoD (Angle of departure) information.
  • AoD Angle of departure
  • the identification information of the K reference signals may be known in the form of a bitmap.
  • the terminal may be able to communicate with at least one of a terminal, a network, the base station, and an autonomous vehicle other than the terminal.
  • the AoD information is transmitted to a location server, and the plurality of reference signals includes a plurality of Synchronization Signal / Physical Broadcast Channel Blocks (SS / PBCH) or a plurality of CSI-RSs (Channel State Information-Reference). Signals).
  • SS / PBCH Synchronization Signal / Physical Broadcast Channel Blocks
  • CSI-RSs Channel State Information-Reference
  • AoD information including information related to a reference signal is received from the terminal, and the AoD information is reported to a location server through the at least one transceiver, and the plurality of reference signals includes a plurality of SS / PBCH blocks (Synchronization Signal / Physical Broadcast Channel Blocks) or a plurality of CSI-RSs (Channel State Information-Refere nce Signal).
  • SS / PBCH blocks Synchroms/ Physical Broadcast Channel Blocks
  • CSI-RSs Channel State Information-Refere nce Signal
  • 3 to 5 are diagrams for explaining the structure of a radio frame and slot used in the NR system.
  • 6 to 7 are diagrams for explaining the structure and transmission method of a Synchronization Signal Block (SSB).
  • SSB Synchronization Signal Block
  • FIG. 25 to 26 are views illustrating an example of an artificial intelligence (AI) system and apparatus for implementing embodiments of the present invention.
  • AI artificial intelligence
  • the present specification describes an embodiment of the present invention using an LTE system, an LTE-A system, and an NR system, as an example, the embodiment of the present invention can be applied to any communication system corresponding to the above definition.
  • the name of the base station may be used as a comprehensive term including a remote radio head (RRH), eNB, transmission point (TP), reception point (RP), relay, and the like.
  • RRH remote radio head
  • eNB transmission point
  • RP reception point
  • relay and the like.
  • a physical uplink shared channel PUSCH
  • a physical uplink control channel PUCCH
  • a physical random access channel PRACH
  • DMRS demodulation reference signal
  • SRS sounding reference signal
  • a subframe in which a broadcast signal is transmitted is called a broadcast subframe or a PBCH subframe
  • a subframe in which a synchronization signal (eg, PSS and / or SSS) is transmitted is a synchronization signal subframe or a PSS / SSS subframe. It is called.
  • the OFDM symbols / subcarriers / REs to which PSS / SSS is assigned or configured are called PSS / SSS symbols / subcarriers / RE, respectively.
  • CRS / UE-RS / CSI-RS / TRS port is also used as a term for a pattern of REs occupied by CRS / UE-RS / CSI-RS / TRS within a certain resource region.
  • Autonomous driving refers to the technology of driving on its own, and autonomous driving means a vehicle that operates without a user's manipulation or with a minimum manipulation of the user.
  • the three main requirements areas of 5G are: (1) Enhanced Mobile Broadband (eMBB) area, (2) Massive Machine Type Communication (mMTC) area, and (3) Super-reliability and Ultra-reliable and Low Latency Communications (URLLC) domain.
  • eMBB Enhanced Mobile Broadband
  • mMTC Massive Machine Type Communication
  • URLLC Ultra-reliable and Low Latency Communications
  • KPI key performance indicator
  • URLLC includes new services that will transform the industry through ultra-reliable / low-latency links, such as remote control of the main infrastructure and self-driving vehicles. Reliability and level of delay are essential for smart grid control, industrial automation, robotics, drone control and coordination.
  • Automotive is expected to be an important new driver for 5G, along 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 example of application in the automotive field is the augmented reality dashboard. It identifies objects in the dark over what the driver sees through the front window, and superimposes and displays information telling the driver about the distance and movement of the object.
  • wireless modules will enable communication between vehicles, exchange of information between the vehicle and the supporting infrastructure and exchange of information between the vehicle and other connected devices (eg, devices carried by pedestrians).
  • the safety system helps the driver to reduce the risk of accidents by guiding alternative courses of action to make driving safer.
  • the next step will be remote control or a self-driven vehicle.
  • This requires very reliable and very fast communication between different self-driving vehicles and between the vehicle and the infrastructure.
  • self-driving vehicles will perform all driving activities, and drivers will focus only on traffic beyond which the vehicle itself cannot identify.
  • the technical requirements of self-driving vehicles require ultra-low delays and ultra-high-speed reliability to increase traffic safety to levels beyond human reach.
  • 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 assumption.
  • Temperature sensors, window and heating controllers, burglar alarms and consumer electronics 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.
  • Wireless and mobile communications are becoming increasingly important in industrial applications. Wiring is expensive to install and maintain. Thus, the possibility of replacing cables with wireless links that can be reconfigured is an attractive opportunity in many industries. However, achieving this requires that the wireless connection operates with cable-like delay, reliability and capacity, and that management is simplified. Low latency and very low error probability are new requirements that need to be connected to 5G.
  • Logistics and freight tracking are important use cases for mobile communications that enable the tracking of inventory and packages from anywhere using location-based information systems.
  • Logistics and freight tracking use cases typically require low data rates, but require wide range and reliable location information.
  • the control plane refers to a path through which control messages used by a user equipment (UE) and a network to manage a call are transmitted.
  • the user plane means a path through which data generated at the application layer, for example, voice data or Internet packet data, is transmitted.
  • the physical layer which is the first layer, provides an information transfer service to an upper layer using a physical channel.
  • the physical layer is connected to the upper medium access control layer through a transmission channel. Data is moved between the medium access control layer and the physical layer through the transmission channel. Data is moved between the physical layer of the transmitting side and the receiving side through a physical channel.
  • the physical channel uses time and frequency as radio resources. Specifically, the physical channel is modulated by OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access) in the downlink, and modulated by Single Carrier Frequency Division Multiple Access (SC-FDMA) in the uplink.
  • OFDMA Orthogonal Frequency Division Multiple Access
  • SC-FDMA Single Carrier Frequency Division Multiple Access
  • the medium access control (MAC) layer of the second layer provides a service to a radio link control (RLC) layer, which is an upper layer, through a logical channel.
  • RLC radio link control
  • the RLC layer of the second layer supports reliable data transmission.
  • the function of the RLC layer may be implemented as a function block inside the MAC.
  • the Packet Data Convergence Protocol (PDCP) layer of the second layer performs a header compression function that reduces unnecessary control information in order to efficiently transmit IP packets such as IPv4 or IPv6 in a narrow bandwidth wireless interface.
  • PDCP Packet Data Convergence Protocol
  • the radio resource control (RRC) layer located at the bottom of the third layer is defined only in the control plane.
  • the RRC layer is responsible for control of logical channels, transmission channels, and physical channels in connection with configuration, re-configuration, and release of radio bearers.
  • the radio bearer means a service provided by the second layer for data transmission between the terminal and the network.
  • the RRC layer of the terminal and the network exchanges RRC messages with each other. If there is an RRC connection (RRC Connected) between the terminal and the RRC layer of the network, the terminal is in the RRC connected state (Connected Mode), otherwise it is in the RRC idle state (Idle Mode).
  • the NAS (Non-Access Stratum) layer above the RRC layer performs functions such as session management and mobility management.
  • the downlink transmission channel for transmitting data from the network to the terminal includes a broadcast channel (BCH) for transmitting system information, a PCH (Paging Channel) for transmitting paging messages, and a downlink shared channel (SCH) for transmitting user traffic or control messages.
  • BCH broadcast channel
  • PCH Policy Channel
  • SCH downlink shared channel
  • Traffic or control messages of a downlink multicast or broadcast service may be transmitted through a downlink SCH, or may be transmitted through a separate downlink multicast channel (MCH).
  • an uplink transmission channel for transmitting data from a terminal to a network includes a random access channel (RACH) for transmitting an initial control message and an uplink shared channel (SCH) for transmitting user traffic or a control message.
  • RACH random access channel
  • SCH uplink shared channel
  • FIG. 2 is a diagram for explaining physical channels used in a 3GPP system and a general signal transmission method using them.
  • the terminal performs an initial cell search operation such as synchronizing with the base station when the power is turned on or newly enters the cell (S201).
  • the terminal may receive a primary synchronization signal (Primary Synchronization Signal, PSS) and a secondary synchronization signal (Secondary Synchronization Signal, SSS) from the base station to synchronize with the base station and obtain information such as cell ID.
  • PSS Primary Synchronization Signal
  • SSS Secondary Synchronization Signal
  • the terminal may receive a physical broadcast channel (PBCH) from the base station to obtain intra-cell broadcast information.
  • PBCH physical broadcast channel
  • the UE may check a downlink channel state by receiving a downlink reference signal (DL RS) in an initial cell search step.
  • DL RS downlink reference signal
  • the UE After completing the initial cell search, the UE acquires more detailed system information by receiving a physical downlink control channel (PDCCH) and a physical downlink control channel (PDSCH) according to information carried on the PDCCH. It can be done (S202).
  • a physical downlink control channel (PDCCH)
  • a physical downlink control channel (PDSCH)
  • S202 the UE acquires more detailed system information by receiving a physical downlink control channel (PDCCH) and a physical downlink control channel (PDSCH) according to information carried on the PDCCH. It can be done (S202).
  • PDCCH physical downlink control channel
  • PDSCH physical downlink control channel
  • the terminal may perform a random access procedure (Random Access Procedure, RACH) to the base station (S203 to S206).
  • RACH Random Access Procedure
  • the UE transmits a specific sequence as a preamble through a physical random access channel (PRACH) (S203 and S205), and responds to a preamble through a PDCCH and a corresponding PDSCH (Random Access (RAR) Response) message)
  • PRACH physical random access channel
  • RAR Random Access
  • a contention resolution procedure may be additionally performed (S206).
  • the UE that has performed the above-described procedure is a general uplink / downlink signal transmission procedure, and then receives PDCCH / PDSCH (S207) and physical uplink shared channel (PUSCH) / physical uplink control channel (Physical Uplink). Control Channel (PUCCH) transmission (S208) may be performed.
  • the terminal may receive downlink control information (DCI) through the PDCCH.
  • DCI downlink control information
  • the DCI includes control information such as resource allocation information for the terminal, and formats may be differently applied according to purpose of use.
  • control information that the UE transmits to the base station through the uplink or that the UE receives from the base station includes a downlink / uplink ACK / NACK signal, a channel quality indicator (CQI), a precoding matrix index (PMI), and a rank indicator (RI). ) And the like.
  • the UE may transmit the control information such as CQI / PMI / RI described above through PUSCH and / or PUCCH.
  • the NR system uses an OFDM transmission scheme or a similar transmission scheme.
  • the NR system may follow OFDM parameters different from those of LTE.
  • the NR system follows the existing neurology of LTE / LTE-A, but may have a larger system bandwidth (eg, 100 MHz).
  • one cell may support a plurality of neurology. That is, UEs operating with different numerology may coexist in one cell.
  • 3 illustrates the structure of a radio frame used in NR.
  • uplink and downlink transmission are composed of frames.
  • the radio frame has a length of 10 ms, and is defined as two 5 ms half-frames (HFs).
  • the half-frame is defined by five 1ms subframes (Subframe, SF).
  • the subframe is divided into one or more slots, and the number of slots in the subframe depends on SCS (Subcarrier Spacing).
  • Each slot includes 12 or 14 OFDM (A) symbols according to a cyclic prefix (CP). Normally, if CP is used, each slot contains 14 symbols.
  • each slot includes 12 symbols.
  • the symbol may include an OFDM symbol (or CP-OFDM symbol) and an SC-FDMA symbol (or DFT-s-OFDM symbol).
  • Table 1 illustrates that when a CP is normally used, the number of symbols for each slot, the number of slots for each frame, and the number of slots for each subframe vary according to SCS.
  • Table 2 illustrates that when an extended CP is used, the number of symbols for each slot, the number of slots for each frame, and the number of slots for each subframe vary according to the SCS.
  • OFDM (A) numerology eg, SCS, CP length, etc.
  • a numerology eg, SCS, CP length, etc.
  • a (absolute time) section of a time resource eg, SF, slot, or TTI
  • a time unit TU
  • a slot contains multiple symbols in the time domain. For example, in the case of a normal CP, one slot includes 14 symbols, but in the case of an extended CP, one slot includes 12 symbols.
  • the carrier wave includes a plurality of subcarriers in the frequency domain.
  • RB Resource Block
  • BWP Bandwidth Part
  • P contiguous RBs in the frequency domain, and may correspond to one numerology (eg, SCS, CP length, etc.).
  • the carrier may include up to N (eg, 4) BWPs. Data communication is performed through the activated BWP, and only one BWP can be activated for one terminal.
  • Each element in the resource grid is referred to as a resource element (RE), and one complex symbol may be mapped.
  • RE resource element
  • the PDCCH may be transmitted in the DL control region, and the PDSCH may be transmitted in the DL data region.
  • PUCCH may be transmitted in the UL control region, and PUSCH may be transmitted in the UL data region.
  • DCI downlink control information
  • DL data scheduling information for example, DL data scheduling information, UL data scheduling information, and the like
  • uplink control information for example, ACK / NACK (Positive Acknowledgement / Negative Acknowledgement) information for DL data, CSI (Channel State Information) information, and SR (Scheduling Request) may be transmitted.
  • the UE may perform cell search, system information acquisition, beam alignment for initial access, and DL measurement based on the SSB.
  • SSB is mixed with SS / PBCH (Synchronization Signal / Physical Broadcast channel) block.
  • SS / PBCH Synchronization Signal / Physical Broadcast channel
  • SSB is composed of PSS, SSS and PBCH.
  • SSB is composed of four consecutive OFDM symbols, and PSS, PBCH, SSS / PBCH and PBCH are transmitted for each OFDM symbol.
  • PSS and SSS are each composed of 1 OFDM symbol and 127 subcarriers
  • PBCH is composed of 3 OFDM symbols and 576 subcarriers.
  • Polar coding and quadrature phase shift keying (QPSK) are applied to the PBCH.
  • the PBCH is composed of a data RE and a DMRS (Demodulation Reference Signal) RE for each OFDM symbol. There are three DMRS REs for each RB, and three data REs exist between the DMRS REs.
  • Cell search refers to a process in which a terminal acquires time / frequency synchronization of a cell and detects a cell ID (eg, Physical layer Cell ID, PCID) of the cell.
  • PSS is used to detect the cell ID in the cell ID group
  • SSS is used to detect the cell ID group.
  • PBCH is used for SSB (time) index detection and half-frame detection.
  • the cell search process of the terminal may be summarized as in Table 3 below.
  • 336 cell ID groups exist, and 3 cell IDs exist for each cell ID group. There are a total of 1008 cell IDs.
  • Information about the cell ID group to which the cell ID of the cell belongs is provided / obtained through the SSS of the cell, and information about the cell ID among the 336 cells in the cell ID is provided / obtained through the PSS
  • the SSB is periodically transmitted according to the SSB period.
  • the SSB basic period assumed by the UE is defined as 20 ms.
  • the SSB period can be set to one of ⁇ 5ms, 10ms, 20ms, 40ms, 80ms, 160ms ⁇ by a network (eg, a base station).
  • a network eg, a base station.
  • a set of SSB bursts is constructed.
  • the SSB burst set consists of a 5 ms time window (ie, half-frame), and the SSB can be transmitted up to L times within the SS burst set.
  • the maximum transmission number L of the SSB may be given as follows according to the frequency band of the carrier. One slot contains up to two SSBs.
  • the time position of the SSB candidate in the SS burst set may be defined as follows according to the SCS.
  • the time position of the SSB candidate is indexed from 0 to L-1 according to the time order within the SSB burst set (ie, half-frame) (SSB index).
  • -Case A-15 kHz SCS The index of the starting symbol of the candidate SSB is given as ⁇ 2, 8 ⁇ + 14 * n.
  • n 0, 1.
  • n 0, 1, 2, 3.
  • -Case B-30 kHz SCS The index of the starting symbol of the candidate SSB is given as ⁇ 4, 8, 16, 20 ⁇ + 28 * n.
  • n 0.
  • n 0, 1.
  • n 0, 1.
  • n 0, 1, 2, 3.
  • n 0, 1, 2, 3, 5, 6, 7, 8.
  • the channel state information-reference signal includes time and / or frequency tracking, CSI calculation, and reference signal received power (RSRP) calculation. And for mobility.
  • CSI calculation is related to CSI acquisition
  • RSRP calculation is related to beam management (BM).
  • FIG. 8 is a flowchart showing an example of a CSI-related process.
  • the UE receives configuration information related to CSI from the BS through RRC signaling (S801).
  • the CSI-related configuration information includes CSI-IM (interference management) resource related information, CSI measurement configuration related information, CSI resource configuration related information, and CSI-RS resource related information. Or, it may include at least one of CSI report configuration (report configuration) related information.
  • CSI-IM resource-related information may include CSI-IM resource information, CSI-IM resource set information, and the like.
  • the CSI-IM resource set is identified by the CSI-IM resource set ID, and one resource set includes at least one CSI-IM resource.
  • Each CSI-IM resource is identified by a CSI-IM resource ID.
  • CSI resource configuration related information may be expressed by CSI-ResourceConfig IE.
  • the CSI resource configuration related information defines a group including at least one of a non-zero power (NZP) CSI-RS resource set, a CSI-IM resource set, or a CSI-SSB resource set. That is, the CSI resource setting related information includes a CSI-RS resource set list, and the CSI-RS resource set list includes at least one of a NZP CSI-RS resource set list, a CSI-IM resource set list, or a CSI-SSB resource set list. It can contain one.
  • the CSI-RS resource set is identified by the CSI-RS resource set ID, and one resource set includes at least one CSI-RS resource. Each CSI-RS resource is identified by a CSI-RS resource ID.
  • RRC parameters eg, BM-related 'repetition' parameter and tracking-related 'trs-Info' parameter
  • BM-related 'repetition' parameter and tracking-related 'trs-Info' parameter may be set.
  • the UE reports the measured CSI to the BS (S809).
  • NR's CSI-IM-based IM resource has a design similar to LTE's CSI-IM, and is configured independently of zero power (ZP) CSI-RS resources for PDSCH rate matching.
  • the BS or network indicates through the DCI a subset of NZP CSI-RS resources for channel measurement and / or interference measurement.
  • Each CSI resource setting 'CSI-ResourceConfig' includes the setting for the S ⁇ 1 CSI resource set (given by the RRC parameter csi-RS-ResourceSetList).
  • the CSI resource setting corresponds to the CSI-RS- resourcesetlist.
  • S represents the number of set CSI-RS resource sets.
  • the configuration for the S ⁇ 1 CSI resource set includes each CSI resource set including CSI-RS resources (consisting of NZP CSI-RS or CSI-IM) and the SSB resource used for RSRP calculation.
  • the time domain behavior of the CSI-RS resource in the CSI resource setting included in the CSI-ResourceConfig IE is indicated by the RRC parameter resourceType, and may be set to be periodic, aperiodic or semi-persistent.
  • the UE may assume that the CSI-RS resource (s) for channel measurement and the CSI-IM / NZP CSI-RS resource (s) for interference measurement set for one CSI report are 'QCL-TypeD' for each resource. .
  • the resource setting (given by the RRC parameter resourcesForChannelMeasurement) is for channel measurement for RSRP calculation.
  • the first resource setting (given by the RRC parameter resourcesForChannelMeasurement) is for channel measurement
  • the second resource setting (given by csi-IM-ResourcesForInterference or nzp-CSI-RS -ResourcesForInterference) Is for interference measurement performed on CSI-IM or NZP CSI-RS.
  • the first resource setting (given by resourcesForChannelMeasurement) is for channel measurement
  • the second resource setting (given by RRC parameter csi-IM-ResourcesForInterference) is the interference performed on CSI-IM Used for measurement.
  • the UE assumes the following.
  • FIG. 9 shows an example of a pattern in which PRS is mapped in a subframe. 9, the PRS can be transmitted through the antenna port 6.
  • 9 (a) shows an example in which the PRS is mapped in the normal CP
  • FIG. 9 (b) shows an example in which the PRS is mapped in the extended CP.
  • PRS configuration Index I PRS
  • PRS periodicity subframes
  • PRS subframe offset subframes
  • 0 160
  • I PRS 160-479 320
  • I PRS -160 480-1119 640
  • I PRS -1120 2400-2404 5
  • I PRS -2400 2405-2414
  • I PRS -2405 2415-2434 20
  • I PRS -2415 2435-2474 40
  • PRS -2435 2475-2554 80 I PRS -2475 2555-4095 Reserved
  • FIG. 10 shows an architecture in a 5G system capable of positioning for a UE connected to NG-RAN (Next Generation-Radio Access Network) or E-UTRAN.
  • NG-RAN Next Generation-Radio Access Network
  • E-UTRAN E-UTRAN
  • ng-eNB new generation evolved-NB
  • gNB are network elements of NG-RAN that can provide measurement results for location tracking, and can measure radio signals for target UEs and deliver the results to LMF.
  • the ng-eNB can control some Transmission Points (TPs) such as remote radio heads or PRS-only TPs that support PRS-based beacon systems for E-UTRA.
  • TPs Transmission Points
  • the LMF may be connected to the SLP (SUPL Location Platform).
  • the LMF can support and manage different location services for target UEs.
  • the LMF may interact with a serving ng-eNB or serving gNB for the target UE to obtain a location measurement of the UE.
  • the LMF uses the LCS (Location Service) client type, required QoS (Quality of Service), UE positioning capabilities (UE positioning capabilities), gNB positioning capability, and ng-eNB positioning capability. Determine and apply this positioning method to the serving gNB and / or serving ng-eNB.
  • the LMF may determine additional information such as location estimates for the target UE and accuracy of location estimation and speed.
  • SLP is a Secure User Plane Location (SUPL) entity responsible for positioning through a user plane.
  • SUPL Secure User Plane Location
  • the UE may measure the location of the UE by using a downlink reference signal transmitted from NG-RAN and E-UTRAN.
  • the downlink reference signal transmitted from NG-RAN and E-UTRAN to the UE may include an SS / PBCH block, CSI-RS and / or PRS, and the location of the UE using any downlink reference signal Whether to measure may be in accordance with settings such as LMF / E-SMLC / ng-eNB / E-UTRAN.
  • the RAT-independent method that utilizes different GNSS (Global Navigation Satellite System), TBS (Terrestrial Beacon System), WLAN access point, Bluetooth beacon and sensors built into the UE (e.g. barometric pressure sensor) You can also measure the location.
  • GNSS Global Navigation Satellite System
  • TBS Transmissionrestrial Beacon System
  • WLAN access point e.g. barometric pressure sensor
  • the AMF sends a location service request to the LMF according to step 2, and according to step 3a, the LMF serves location procedures for obtaining location measurement data or location measurement assistance data ng-eNB, You can start with the serving gNB.
  • the LMF may request location related information related to one or more UEs to the NG-RAN, and indicate the type of required location information and related QoS.
  • the NG-RAN may transmit location-related information to the LMF in response to the request.
  • the location determination method according to the request is E-CID
  • the NG-RAN may transmit additional location related information to the LMF through one or more NRPPa messages.
  • 'location-related information' may mean all values used for location calculation, such as actual location estimation information and radio measurement or location measurement.
  • the protocol used in step 3a may be an NRPPa protocol, which will be described later.
  • an assist data transfer process may be performed.
  • the UE may request location assistance data from the LMF, and may indicate specific location assistance data required to the LMF.
  • the LMF may transmit corresponding location assistance data to the UE, and additionally, may transmit additional assistance data to the UE through one or more additional LPP messages.
  • the location assistance data transmitted from the LMF to the UE may be transmitted through a unicast method, and in some cases, without the process of the UE requesting the assistance data from the LMF, the LMF sends the location assistance data to the UE and / or Alternatively, additional auxiliary data may be transmitted to the UE.
  • step 3b is performed in the order of a capability transfer process, a location assistance data transfer process, and a location information transfer process, but is not limited to this order.
  • step 3b is not restricted in any particular order to improve the flexibility of position measurement.
  • the UE may request location assistance data at any time to perform a location measurement request already requested by the LMF.
  • the LMF also does not satisfy the QoS required by the location information delivered by the UE, it may request location information, such as location measurements or location estimates, at any time.
  • location information such as location measurements or location estimates
  • the protocol used in step 3b may be an LPP protocol, which will be described later.
  • the LMF may provide a location service response to the AMF.
  • the location service response may include information on whether the UE's location estimation is successful and the UE's location estimate.
  • the AMF may deliver a location service response to a 5GC entity such as GMLC, and if the procedure of FIG. 8 is initiated by step 1b, the AMF is associated with an emergency call, etc.
  • a location service response can be used.
  • the LPP PDU may be transmitted through the NAS PDU between the MAF and the UE.
  • the LPP includes a target device (eg, UE in the control plane or SUPL Enabled Terminal (SET) in the user plane) and a location server (eg, LMF in the control plane or SLP in the user plane). ) Can be terminated.
  • the LPP message may be delivered in the form of a transparent PDU through an intermediate network interface using appropriate protocols such as NGAP over the NG-C interface, NAS-RRC over the LTE-Uu and NR-Uu interfaces.
  • the LPP protocol enables positioning for NR and LTE using various positioning methods.
  • the target device and the location server may exchange capability information with each other, exchange auxiliary data for positioning, and / or exchange location information.
  • an error information exchange and / or an instruction to stop the LPP procedure may be performed through an LPP message.
  • NRPPa can be used for information exchange between the NG-RAN node and the LMF. Specifically, NRPPa can exchange E-CID for measurement transmitted from ng-eNB to LMF, data to support OTDOA positioning method, Cell-ID and Cell location ID for NR Cell ID positioning method, and the like.
  • the AMF can route NRPPa PDUs based on the routing ID of the associated LMF through the NG-C interface, even if there is no information about the associated NRPPa transaction.
  • the procedure of the NRPPa protocol for location and data collection can be divided into two types.
  • the first type is a UE associated procedure for delivering information (eg, location measurement information, etc.) for a specific UE
  • the second type is information applicable to an NG-RAN node and related TPs ( For example, it is a non-UE associated procedure for delivering gNB / ng-eNG / TP timing information, etc.).
  • the two types of procedures may be supported independently or simultaneously.
  • Positioning methods supported by NG-RAN include GNSS, OTDOA, E-CID (enhanced cell ID), barometric sensor positioning, WLAN positioning, Bluetooth positioning and terrestrial beacon system (TBS), and Uplink Time Difference of Arrival (UTDOA). It can be.
  • the position of the UE may be measured using any one of the positioning methods, but the position of the UE may also be measured using two or more positioning methods.
  • the OTDOA positioning method uses the timing of measurement of downlink signals received by the UE from multiple TPs including eNB, ng-eNB and PRS dedicated TP.
  • the UE measures the timing of the downlink signals received using the location assistance data received from the location server. And it is possible to determine the location of the UE based on these measurement results and the geographical coordinates of neighboring TPs.
  • the UE connected to the gNB may request a measurement gap for OTDOA measurement from TP. If the UE does not recognize the SFN for at least one TP in the OTDOA auxiliary data, the UE prior to requesting a measurement gap for performing a reference signal time difference (RSTD) measurement (Measurement) OTDOA reference cell (reference cell)
  • RSTD reference signal time difference
  • An autonomous gap can be used to obtain the SFN of.
  • the RSTD may be defined based on the smallest relative time difference between the boundaries of two subframes respectively received from the reference cell and the measurement cell. That is, it may be calculated based on a relative time difference between the start time of the subframe of the reference cell closest to the start time of the subframe received from the measurement cell. Meanwhile, the reference cell may be selected by the UE.
  • TOA time of arrival
  • RSTD time of arrival
  • RSTD for two TPs may be calculated based on [Equation 3] below.
  • ⁇ x t , y t ⁇ is the (unknown) coordinates of the target UE
  • ⁇ x i , y i ⁇ is the (known) coordinates of the TP
  • ⁇ x 1 , y 1 ⁇ may be the coordinates of the reference TP (or other TP).
  • (T i -T 1 ) is a transmission time offset between two TPs, which may be referred to as “Real Time Differences” (RTDs)
  • RTDs Real Time Differences
  • n i , n 1 may indicate values related to UE TOA measurement errors.
  • the location of the UE can be measured through the geographical information of the serving ng-eNB, serving gNB and / or serving cell of the UE.
  • geographic information of a serving ng-eNB, a serving gNB, and / or a serving cell may be obtained through paging, registration, and the like.
  • the E-CID positioning method may use additional UE measurement and / or NG-RAN radio resources to improve the UE location estimate.
  • some of the same measurement methods as the measurement control system of the RRC protocol can be used, but in general, additional measurement is not performed only for the location measurement of the UE.
  • a separate measurement configuration or measurement control message may not be provided to measure the position of the UE, and the UE also does not expect an additional measurement operation for location measurement only to be requested.
  • UE may report the measurement value obtained through measurement methods that are generally measurable.
  • the serving gNB can implement the E-CID positioning method using E-UTRA measurements provided by the UE.
  • measurement elements that can be used for E-CID positioning may be as follows.
  • E-UTRA RSRP Reference Signal Received Power
  • E-UTRA RSRQ Reference Signal Received Quality
  • UE E-UTRA receive-transmission time difference Rx-Tx Time difference
  • GERAN / WLAN RSSI Reference Signal Strength Indication
  • UTRAN CPICH Common Pilot Channel
  • RSCP Receiveived Signal Code Power
  • -E-UTRAN measurement ng-eNB Rx-Tx Time difference, Timing Advance (T ADV ), Angle of Arrival (AoA)
  • T ADV can be divided into Type 1 and Type 2 as follows.
  • T ADV Type 1 (ng-eNB receive-transmit time difference) + (UE E-UTRA receive-transmit time difference)
  • T ADV Type 2 ng-eNB receive-transmit time difference
  • AoA may be used to measure the direction of the UE.
  • AoA may be defined as an estimated angle to the UE's location in a counterclockwise direction from the base station / TP. At this time, the geographical reference direction may be north.
  • the base station / TP may use an uplink signal such as Sounding Reference Signal (SRS) and / or Demodulation Reference Signal (DMRS) for AoA measurement.
  • SRS Sounding Reference Signal
  • DMRS Demodulation Reference Signal
  • the larger the array of the antenna array the higher the measurement accuracy of the AoA, and when the antenna arrays are arranged at the same interval, signals received from adjacent antenna elements may have a constant phase-rotate.
  • UTDOA is a method of determining the location of the UE by estimating the arrival time of the SRS.
  • a serving cell can be used as a reference cell to estimate the location of the UE through a difference in arrival time with other cells (or base stations / TPs).
  • E-SMLC may indicate a serving cell of a target UE to instruct SRS transmission to a target UE.
  • E-SMLC may provide configuration such as whether SRS is periodic / aperiodic, bandwidth, and frequency / group / sequence hopping.
  • Positioning is a method in which a terminal relatively locates its location through a signal from a base station.Positioning method in a system supporting Long Term Evolution (LTE) in 3GPP TS 36.355 and 3GPP TS 36.455 standard documents is described. It is done.
  • LTE Long Term Evolution
  • Positioning in a system supporting LTE includes Observed time difference of arrival (OTDOA), Enhanced Cell ID (E-CID), and the like.
  • OTDOA Observed time difference of arrival
  • E-CID Enhanced Cell ID
  • the OTDOA method is a method of calculating a reference signal timing difference (RSTD) from RS received from a plurality of base stations and drawing a hyperbola to find the intersection point to estimate the location of the terminal.
  • RSTD reference signal timing difference
  • the E-CID method is a method of measuring the location of a terminal within a range provided by a base station.
  • the E-CID method is less accurate, but it is easy to implement and can be used for various products and networks.
  • round trip time (RTT) and angle of arrival (AoA) are measured values used to increase accuracy in the LTE E-CID method.
  • the location server may estimate the location of the terminal based on the E-CID method using RTT and AoA information.
  • a method of improving accuracy of E-CID by transmitting an Angle of departure (AoD) value when a Positioning Reference Signal (PRS) is transmitted from a base station to a location server I would like to suggest.
  • AoD Angle of departure
  • PRS Positioning Reference Signal
  • the present invention describes a method of reporting (reporting) AoD information to a location server by a base station in order to improve the accuracy (accuracy) of an E-CID used in a system supporting an existing LTE.
  • the AoD information may mean an SS / PBCH block index or a CSI-RS Resource Indicator (CRI) transmitted from a base station.
  • the UE may detect the SS / PBCH block or CSI-RS having the strongest signal strength at the current location, and transmit the corresponding SS / PBCH block index or CRI to the base station.
  • the base station reports the AoD information transmitted from the terminal to a location server, and when performing E-CID-based positioning, utilizes RTT and AoA information as well as AoD information to improve positioning accuracy. Can be used.
  • 15 to 17 are diagrams for explaining an implementation example of a terminal, a base station, and a network according to an embodiment of the present invention.
  • 15 is for describing an operation implementation example of a base station according to an embodiment of the present invention.
  • the base station may transmit a plurality of SS / PBCH blocks and / or CSI-RSs to the terminal (S1501).
  • the base station may receive AoD information including an SS / PBCH block index and / or CRI based on embodiments described below from the terminal (S1503).
  • the base station may report the AoD information received from the terminal to the location server (S1505).
  • the AoD information received from the terminal and reported to the location server may be based on the embodiment described below.
  • the UE may measure signal strengths of a plurality of SS / PBCH blocks and / or CSI-RSs received from a base station (S1601). Then, based on the measured signal strength, AoD information including at least one SS / PBCH block index and / or at least one CRI may be transmitted to a base station or a location server (S1603).
  • a specific method for the UE to transmit AoD information by measuring signal strength may be based on embodiments described below.
  • the base station may transmit a plurality of SS / PBCH blocks and / or CSI-RSs to the UE (S1701).
  • the UE measures the signal strength of the plurality of SS / PBCH blocks and / or CSI-RSs (S1703), and based on the measured signal strength value, at least one SS / PBCH block index and / or at least one CRI AoD information including the transmitted to the base station (S1705).
  • the base station that has received the AoD information may report it to the location server (S1707).
  • the terminal may directly transmit the AoD information to the location server (S1709). In this case, steps S1705 and S1707 may be omitted.
  • the base station / TP may transmit a plurality of SS / PBCH blocks and / or a plurality of CSI-RSs to the terminal.
  • a different beam configuration may be applied to each SS / PBCH block and CSI-RS.
  • the UE can measure signal strength for SS / PBCH block and / or CSI-RS resources that can be received at its current location. For example, the UE may measure RSRP (Reference Signal Received Power) for SS / PBCH blocks and / or CSI-RS resources that can be received at its current location. Thereafter, the UE may transmit information on the index and / or CRI of the SS / PBCH block having the strongest signal strength to the base station.
  • RSRP Reference Signal Received Power
  • the base station / TP may transmit a plurality of SS / PBCH blocks and / or a plurality of CSI-RSs to the terminal.
  • a different beam configuration may be applied to each SS / PBCH block and CSI-RS.
  • the UE can measure signal strength for SS / PBCH block and / or CSI-RS resources that can be received at its current location. For example, the UE may measure RSRP (Reference Signal Received Power) for SS / PBCH blocks and / or CSI-RS resources that can be received at its current location.
  • RSRP Reference Signal Received Power
  • the UE may transmit information on signal strength of all measurable SS / PBCH blocks and / or CSI-RS resources to the base station. At this time, the UE may transmit all SS / PBCH block indices and / or CRI measurable to the base station.
  • all of the measurable SS / PBCH blocks and / or CSI-RS resources may be all SS / PBCH block and / or CSI-RS resources that the UE can receive at its current location.
  • the base station / TP may transmit a plurality of SS / PBCH blocks and / or a plurality of CSI-RSs to the terminal.
  • a different beam configuration may be applied to each SS / PBCH block and CSI-RS.
  • the UE can measure signal strength for SS / PBCH block and / or CSI-RS resources that can be received at its current location. For example, the UE may measure RSRP (Reference Signal Received Power) for SS / PBCH blocks and / or CSI-RS resources that can be received at its current location.
  • RSRP Reference Signal Received Power
  • the UE may select and transmit some of the measurable signal strength of SS / PBCH blocks and / or CSI-RS resources to a base station.
  • the terminal may transmit information on the K signal strengths to the base station in the order in which the signal strengths are strong.
  • the UE may transmit the index and / or CRI of K SS / PBCH blocks having strong signal strength to the base station together.
  • the signal strength of the SS / PBCH block and / or CSI-RS having the strongest signal strength is reported as an absolute value
  • the signal strength of the SS / PBCH block and / or CSI-RS having the strongest signal strength is the absolute value. It is possible to use a method of notifying the difference between the value and the signal strength of the SS / PBCH block having the third strongest signal strength and / or the signal strength of the CSI-RS as the difference value with the second strongest signal strength.
  • the absolute value and / or the difference value may be expressed in dB.
  • the signal strength of the reference SS / PBCH block and / or the indexed CSI-RS can be reported as an absolute value, and the signal strength of the remaining selected signal strengths can be reported as difference values from the absolute value.
  • the absolute value and / or the difference value may be expressed in dB.
  • the UE can inform the base station of the indexes and / or CRI of K SS / PBCH blocks having strong signal strength together with the difference values of the signal strength.
  • a bitmap method can be used. Specifically, the K positions are expressed as a bitmap in order of strong signal strength, and transmitted to the base station. Specifically, a bitmap represented by 1 or 0 bits corresponding to K signal strengths may be transmitted to the base station.
  • the vehicle may include a vehicle equipped with a wireless communication function, an autonomous driving vehicle, a vehicle capable of performing inter-vehicle communication, and the like.
  • the vehicle may include a UAV (Unmanned Aerial Vehicle) (eg, a drone).
  • XR devices include Augmented Reality (AR) / Virtual Reality (VR) / Mixed Reality (MR) devices, Head-Mounted Device (HMD), Head-Up Display (HUD) provided in vehicles, televisions, smartphones, It may be implemented in the form of a computer, wearable device, home appliance, digital signage, vehicle, robot, or the like.
  • FIG. 19 illustrates a wireless device that can be applied to the present invention.
  • the following operations are described based on the control operation of the processor 102 from the viewpoint of the processor 102, but may be stored in the memory 104 or the like for software code for performing the operation.
  • the second wireless device 200 includes one or more processors 202, one or more memories 204, and may further include one or more transceivers 206 and / or one or more antennas 208.
  • Processor 202 controls memory 204 and / or transceiver 206 and may be configured to implement the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods, and / or operational flowcharts disclosed herein.
  • the processor 202 may process information in the memory 204 to generate third information / signal, and then transmit a wireless signal including the third information / signal through the transceiver 206.
  • the processor 202 may receive the wireless signal including the fourth information / signal through the transceiver 206 and store the information obtained from the signal processing of the fourth information / signal in the memory 204.
  • the processor 202 may control the transceiver 206 to transmit a plurality of SS / PBCH blocks and / or CSI-RSs to the first wireless device 102.
  • the processor 202 may control the transceiver 206 to receive AoD information including the SS / PBCH block index and / or CRI based on the above-described embodiments from the first wireless device 100.
  • the processor 202 may control the transceiver 206 to report the AoD information received from the first wireless device 100 to the location server 90. At this time, AoD information received from the first wireless device 100 and reported to the location server 90 may be based on the above-described embodiment.
  • one or more protocol layers may be implemented by one or more processors 102 and 202.
  • one or more processors 102, 202 may implement one or more layers (eg, functional layers such as PHY, MAC, RLC, PDCP, RRC, SDAP).
  • the one or more processors 102 and 202 may include one or more Protocol Data Units (PDUs) and / or one or more Service Data Units (SDUs) according to the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods and / or operational flowcharts disclosed herein. Can be created.
  • PDUs Protocol Data Units
  • SDUs Service Data Units
  • One or more processors 102, 202 may be referred to as a controller, microcontroller, microprocessor, or microcomputer.
  • the one or more processors 102, 202 may be implemented by hardware, firmware, software, or a combination thereof.
  • ASICs Application Specific Integrated Circuits
  • DSPs Digital Signal Processors
  • DSPDs Digital Signal Processing Devices
  • PLDs Programmable Logic Devices
  • FPGAs Field Programmable Gate Arrays
  • One or more memories 104, 204 may be coupled to one or more processors 102, 202, and may store various types of data, signals, messages, information, programs, codes, instructions, and / or instructions.
  • the one or more memories 104, 204 may be comprised of ROM, RAM, EPROM, flash memory, hard drive, register, cache memory, computer readable storage medium and / or combinations thereof.
  • the one or more memories 104, 204 may be located inside and / or outside of the one or more processors 102, 202. Also, the one or more memories 104 and 204 may be connected to the one or more processors 102 and 202 through various technologies such as a wired or wireless connection.
  • one or more processors 102, 202 can control one or more transceivers 106, 206 to transmit user data, control information, or wireless signals to one or more other devices. Additionally, the one or more processors 102, 202 may control one or more transceivers 106, 206 to receive user data, control information, or wireless signals from one or more other devices. In addition, one or more transceivers 106, 206 may be coupled to one or more antennas 108, 208, and one or more transceivers 106, 206 may be described, functions described herein through one or more antennas 108, 208.
  • the one or more transceivers 106 and 206 may convert user data, control information, and radio signals / channels processed using one or more processors 102 and 202 from a baseband signal to an RF band signal.
  • the one or more transceivers 106, 206 may include (analog) oscillators and / or filters.
  • the wireless device 20 shows another example of a wireless device applied to the present invention.
  • the wireless device may be implemented in various forms according to use-example / service (see FIG. 18).
  • the wireless devices 100 and 200 correspond to the wireless devices 100 and 200 of FIG. 19, and various elements, components, units / units, and / or modules ).
  • the wireless devices 100 and 200 may include a communication unit 110, a control unit 120, a memory unit 130, and additional elements 140.
  • the communication unit may include a communication circuit 112 and a transceiver (s) 114.
  • the communication circuit 112 can include one or more processors 102,202 and / or one or more memories 104,204 of FIG.
  • the transceiver (s) 114 may include one or more transceivers 106,206 and / or one or more antennas 108,208 of FIG. 19.
  • the control unit 120 is electrically connected to the communication unit 110, the memory unit 130, and the additional element 140, and controls various operations of the wireless device. For example, the controller 120 may control the electrical / mechanical operation of the wireless device based on the program / code / command / information stored in the memory unit 130. In addition, the control unit 120 transmits information stored in the memory unit 130 to the outside (eg, another communication device) through the wireless / wired interface through the communication unit 110, or externally (eg, through the communication unit 110) Information received through a wireless / wired interface from another communication device) may be stored in the memory unit 130. Accordingly, the operation process of the specific control unit 120 according to the present invention and the programs / codes / instructions / information stored in the memory unit 130 include at least one operation and memory 104, 204 of the processors 102, 202 of FIG. ).
  • the additional element 140 may be variously configured according to the type of wireless device.
  • the additional element 140 may include at least one of a power unit / battery, an input / output unit (I / O unit), a driving unit, and a computing unit.
  • wireless devices include robots (FIGS. 18, 100A), vehicles (FIGS. 18, 100B-1, 100B-2), XR devices (FIGS. 18, 100C), portable devices (FIGS. 18, 100D), and household appliances. (Fig. 18, 100e), IoT device (Fig.
  • digital broadcasting terminal digital broadcasting terminal
  • hologram device public safety device
  • MTC device medical device
  • fintech device or financial device
  • security device climate / environment device
  • It may be implemented in the form of an AI server / device (FIGS. 18 and 400), a base station (FIGS. 18 and 200), a network node, and the like.
  • the wireless device may be movable or used in a fixed place depending on the use-example / service.
  • various elements, components, units / parts, and / or modules in the wireless devices 100 and 200 may be connected to each other through a wired interface, or at least some of them may be connected wirelessly through the communication unit 110.
  • the control unit 120 and the communication unit 110 are connected by wire, and the control unit 120 and the first unit (eg, 130 and 140) are connected through the communication unit 110. It can be connected wirelessly.
  • each element, component, unit / unit, and / or module in the wireless devices 100 and 200 may further include one or more elements.
  • the controller 120 may be composed of one or more processor sets.
  • control unit 120 may include a set of communication control processor, application processor, electronic control unit (ECU), graphic processing processor, and memory control processor.
  • memory unit 130 includes random access memory (RAM), dynamic RAM (DRAM), read only memory (ROM), flash memory, volatile memory, and non-volatile memory (non- volatile memory) and / or combinations thereof.
  • the portable device may include a smart phone, a smart pad, a wearable device (eg, a smart watch, smart glasses), and a portable computer (eg, a notebook).
  • the mobile device may be referred to as a mobile station (MS), a user terminal (UT), a mobile subscriber station (MSS), a subscriber station (SS), an advanced mobile station (AMS), or a wireless terminal (WT).
  • MS mobile station
  • UT user terminal
  • MSS mobile subscriber station
  • SS subscriber station
  • AMS advanced mobile station
  • WT wireless terminal
  • the mobile device 100 includes an antenna unit 108, a communication unit 110, a control unit 120, a memory unit 130, a power supply unit 140a, an interface unit 140b, and an input / output unit 140c. ).
  • the antenna unit 108 may be configured as a part of the communication unit 110.
  • Blocks 110 to 130 / 140a to 140c correspond to blocks 110 to 130/140 in FIG. 20, respectively.
  • the communication unit 110 may transmit and receive signals (eg, data, control signals, etc.) with other wireless devices and base stations.
  • the control unit 120 may perform various operations by controlling components of the portable device 100.
  • the controller 120 may include an application processor (AP).
  • the memory unit 130 may store data / parameters / programs / codes / instructions required for driving the portable device 100. Also, the memory unit 130 may store input / output data / information.
  • the power supply unit 140a supplies power to the portable device 100 and may include a wired / wireless charging circuit, a battery, and the like.
  • the interface unit 140b may support connection between the mobile device 100 and other external devices.
  • the interface unit 140b may include various ports (eg, audio input / output ports, video input / output ports) for connection with external devices.
  • the input / output unit 140c may receive or output image information / signal, audio information / signal, data, and / or information input from a user.
  • the input / output unit 140c may include a camera, a microphone, a user input unit, a display unit 140d, a speaker, and / or a haptic module.
  • the input / output unit 140c acquires information / signal (eg, touch, text, voice, image, video) input from the user, and the obtained information / signal is transmitted to the memory unit 130 Can be saved.
  • the communication unit 110 may convert information / signals stored in the memory into wireless signals, and transmit the converted wireless signals directly to other wireless devices or to a base station.
  • the communication unit 110 may restore the received radio signal to original information / signal. After the restored information / signal is stored in the memory unit 130, it can be output in various forms (eg, text, voice, image, video, heptic) through the input / output unit 140c.
  • Vehicles or autonomous vehicles can be implemented as mobile robots, vehicles, trains, aerial vehicles (AVs), ships, and the like.
  • a vehicle or an autonomous vehicle 100 includes an antenna unit 108, a communication unit 110, a control unit 120, a driving unit 140a, a power supply unit 140b, a sensor unit 140c, and autonomous driving It may include a portion (140d).
  • the antenna unit 108 may be configured as a part of the communication unit 110.
  • Blocks 110/130 / 140a to 140d correspond to blocks 110/130/140 in FIG. 20, respectively.
  • the communication unit 110 may transmit and receive signals (eg, data, control signals, etc.) with external devices such as other vehicles, a base station (e.g. base station, road side unit, etc.) and a server.
  • the controller 120 may perform various operations by controlling elements of the vehicle or the autonomous vehicle 100.
  • the controller 120 may include an electronic control unit (ECU).
  • the driving unit 140a may cause the vehicle or the autonomous vehicle 100 to travel on the ground.
  • the driving unit 140a may include an engine, a motor, a power train, wheels, brakes, and steering devices.
  • the power supply unit 140b supplies power to the vehicle or the autonomous vehicle 100 and may include a wired / wireless charging circuit, a battery, and the like.
  • the sensor unit 140c may obtain vehicle status, surrounding environment information, user information, and the like.
  • the sensor unit 140c includes an inertial measurement unit (IMU) sensor, a collision sensor, a wheel sensor, a speed sensor, an inclination sensor, a weight sensor, a heading sensor, a position module, and a vehicle forward / Reverse sensor, battery sensor, fuel sensor, tire sensor, steering sensor, temperature sensor, humidity sensor, ultrasonic sensor, illumination sensor, pedal position sensor, and the like.
  • the autonomous driving unit 140d maintains a driving lane, automatically adjusts speed, such as adaptive cruise control, and automatically moves along a predetermined route, and automatically sets a route when a destination is set. Technology, etc. can be implemented.
  • the communication unit 110 may receive map data, traffic information data, and the like from an external server.
  • the autonomous driving unit 140d may generate an autonomous driving route and a driving plan based on the acquired data.
  • the controller 120 may control the driving unit 140a such that the vehicle or the autonomous vehicle 100 moves along the autonomous driving path according to a driving plan (eg, speed / direction adjustment).
  • a driving plan eg, speed / direction adjustment.
  • the communication unit 110 may acquire the latest traffic information data non-periodically from an external server, and acquire surrounding traffic information data from nearby vehicles.
  • the sensor unit 140c may acquire vehicle status and surrounding environment information.
  • the autonomous driving unit 140d may update the autonomous driving route and driving plan based on newly acquired data / information.
  • the communication unit 110 may transmit information regarding a vehicle location, an autonomous driving route, and a driving plan to an external server.
  • the external server may predict traffic information data in advance using AI technology or the like based on the information collected from the vehicle or autonomous vehicles, and provide the predicted traffic information data to the vehicle or autonomous vehicles.
  • a location server as shown in FIG. 23 may be included.
  • the location server 90 may be logically or physically connected to the wireless device 70 and / or the network node 80.
  • the wireless device 70 may be the first wireless device 100 of FIG. 18 and / or the wireless devices 100 and 200 of FIG. 19.
  • the network node 80 may be the second wireless device 100 of FIG. 18 and / or the wireless devices 100 and 200 of FIG. 19.
  • the location server 90 may be AMF, LMF, E-SMLC, and / or SLP, but is not limited thereto, and may serve as the location server 90 to implement an embodiment of the present invention. If it is a communication device, any communication device can be utilized as the location server 90.
  • the location server 90 for convenience of description, uses the name location server, but may not be implemented in the form of a server, may be implemented in the form of a chip (Chip), the implementation of such a chip (Chip) form Can be implemented to perform all the functions of the location server 90, which will be described later.
  • the location server 90 includes a transceiver 91 for communicating with one or more other wireless devices, network nodes and / or other elements of the network.
  • the transceiver 91 may include one or more communication interfaces. It communicates with one or more other wireless devices, network nodes and / or other elements of the network connected through the communication interface.
  • the location server 90 includes a processing chip 92.
  • the processing chip 92 may include at least one processor such as the processor 93 and at least one memory device such as the memory 94.
  • the processing chip 92 may control one or more processes to implement the methods described herein, and / or embodiments for the subject matter to be solved and solutions therefor.
  • the processing chip 92 may be configured to perform at least one or more embodiments described herein.
  • the processor 93 includes at least one processor for performing the functions of the location server 90 described herein.
  • one or more processors may control one or more transceivers 91 of FIG. 24 to transmit and receive information.
  • the processing chip 92 includes a memory 94 configured to store data, programmable software code and / or other information for performing the embodiments described herein.
  • the memory 94 when the memory 94 is executed by at least one processor such as the processor 93, the processor 93 is controlled by the processor 93 of FIG. 23.
  • Stores software code 95 that includes instructions for performing some or all of the processes or performing the embodiments described herein.
  • the following operations are described based on the control operation of the processor 93 from the viewpoint of the processor 93, but may be stored in the memory 94, such as software code for performing the operation.
  • the processor 93 may control the transceiver 91 to receive AoD information from the wireless device 70 or the network node 80. Meanwhile, a specific embodiment of the AoD information may be based on the above-described embodiments.
  • FIG. 24 illustrates a signal processing circuit for a transmission signal.
  • the signal processing circuit 1000 may include a scrambler 1010, a modulator 1020, a layer mapper 1030, a precoder 1040, a resource mapper 1050, and a signal generator 1060.
  • the operations / functions of FIG. 25 may be performed in processors 102, 202 and / or transceivers 106, 206 of FIG.
  • the hardware elements of FIG. 19 may be implemented in the processors 102, 202 and / or transceivers 106, 206 of FIG. 19.
  • blocks 1010 to 1060 may be implemented in processors 102 and 202 of FIG. 19.
  • blocks 1010 to 1050 may be implemented in the processors 102 and 202 of FIG. 19, and block 1060 may be implemented in the transceivers 106 and 206 of FIG. 19.
  • the codeword may be converted into a wireless signal through the signal processing circuit 1000 of FIG. 24.
  • the codeword is an encoded bit sequence of an information block.
  • the information block may include a transport block (eg, UL-SCH transport block, DL-SCH transport block).
  • the radio signal may be transmitted through various physical channels (eg, PUSCH, PDSCH).
  • the codeword may be converted into a scrambled bit sequence by the scrambler 1010.
  • the scramble sequence used for scramble is generated based on the initialization value, and the initialization value may include ID information of the wireless device.
  • the scrambled bit sequence can be modulated into a modulated symbol sequence by the modulator 1020.
  • the modulation method may include pi / 2-Binary Phase Shift Keying (pi / 2-BPSK), m-Phase Shift Keying (m-PSK), m-Quadrature Amplitude Modulation (m-QAM), and the like.
  • the complex modulation symbol sequence may be mapped to one or more transport layers by the layer mapper 1030.
  • the modulation symbols of each transport layer may be mapped to the corresponding antenna port (s) by the precoder 1040 (precoding).
  • the output z of the precoder 1040 can be obtained by multiplying the output y of the layer mapper 1030 by the precoding matrix W of N * M.
  • N is the number of antenna ports and M is the number of transport layers.
  • the precoder 1040 may perform precoding after performing transform precoding (eg, DFT transformation) on complex modulation symbols. Further, the precoder 1040 may perform precoding without performing transform precoding.
  • the resource mapper 1050 may map modulation symbols of each antenna port to time-frequency resources.
  • the time-frequency resource may include a plurality of symbols (eg, CP-OFDMA symbol, DFT-s-OFDMA symbol) in the time domain and a plurality of subcarriers in the frequency domain.
  • the signal generator 1060 generates a radio signal from the mapped modulation symbols, and the generated radio signal can be transmitted to other devices through each antenna.
  • the signal generator 1060 may include an Inverse Fast Fourier Transform (IFFT) module and a Cyclic Prefix (CP) inserter, a Digital-to-Analog Converter (DAC), a frequency uplink converter, etc. .
  • IFFT Inverse Fast Fourier Transform
  • CP Cyclic Prefix
  • DAC Digital-to-Analog Converter
  • the signal processing process for the received signal in the wireless device may be composed of the inverse of the signal processing processes 1010 to 1060 of FIG.
  • a wireless device eg, 100 and 200 in FIG. 20
  • the received radio signal may be converted into a baseband signal through a signal restorer.
  • the signal recoverer may include a frequency downlink converter (ADC), an analog-to-digital converter (ADC), a CP remover, and a Fast Fourier Transform (FFT) module.
  • ADC frequency downlink converter
  • ADC analog-to-digital converter
  • CP remover a CP remover
  • FFT Fast Fourier Transform
  • the baseband signal may be restored to a codeword through a resource de-mapper process, a postcoding process, a demodulation process, and a de-scramble process.
  • the codeword can be restored to the original information block through decoding.
  • the signal processing circuit (not shown) for the received signal may include a signal restorer, a resource de-mapper, a post coder, a demodulator, a de-scrambler and a decoder.
  • 25 shows an AI device 100 capable of implementing embodiments of the present invention.
  • the AI device 100 is a TV, projector, mobile phone, smartphone, desktop computer, laptop, digital broadcasting terminal, PDA (personal digital assistants), PMP (portable multimedia player), navigation, tablet PC, wearable device, set-top box (STB) ), DMB receivers, radios, washing machines, refrigerators, desktop computers, digital signage, robots, vehicles, and the like.
  • PDA personal digital assistants
  • PMP portable multimedia player
  • STB set-top box
  • DMB receivers radios
  • washing machines refrigerators
  • desktop computers digital signage
  • robots, vehicles and the like.
  • 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, etc. It can contain.
  • the communication unit 110 may transmit and receive data to and from external devices such as other AI devices 100a to 100e or the AI server 200 using wired / wireless communication technology.
  • the communication unit 110 may transmit and receive sensor information, a user input, a learning model, a control signal, etc. with external devices.
  • the communication technology used by the communication unit 110 includes Global System for Mobile Communication (GSM), Code Division Multi Access (CDMA), Long Term Evolution (LTE), 5G, Wireless LAN (WLAN), and Wireless-Fidelity (Wi-Fi). ), Bluetooth (Radio Frequency Identification), RFID (Infrared Data Association; IrDA), ZigBee, Near Field Communication (NFC), and the like.
  • GSM Global System for Mobile Communication
  • CDMA Code Division Multi Access
  • LTE Long Term Evolution
  • 5G Fifth Generation
  • Wi-Fi Wireless-Fidelity
  • Bluetooth Radio Frequency Identification
  • RFID 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 a video signal, a microphone for receiving an audio signal, a user input unit for receiving information from a user, and the like.
  • the camera or microphone is treated as a sensor, and the signal obtained from the camera or microphone may be referred to as sensing data or sensor information.
  • the input unit 120 may acquire training data for model training and input data to be used when obtaining an output using the training model.
  • the input unit 120 may obtain raw input data.
  • the processor 180 or the learning processor 130 may extract input features as pre-processing of the input data.
  • the learning processor 130 may train a model composed of artificial neural networks using the training data.
  • the trained artificial neural network may be referred to as a learning model.
  • the learning model can be used to infer a result value for new input data rather than learning data, and the inferred value can be used as a basis for determining to perform an action.
  • the learning processor 130 may perform AI processing together with the learning processor 240 of the AI server 200.
  • the learning processor 130 may include a memory integrated or implemented in the AI device 100.
  • the learning processor 130 may be implemented using memory 170, external memory directly coupled to the AI device 100, or memory maintained in the external device.
  • the sensing unit 140 may acquire at least one of AI device 100 internal information, AI device 100 environment information, and user information using various sensors.
  • the sensors included in the sensing unit 140 include a proximity sensor, an illuminance sensor, an acceleration sensor, a magnetic sensor, a gyro sensor, an inertial sensor, an RGB sensor, an IR sensor, a fingerprint recognition sensor, an ultrasonic sensor, an optical sensor, a microphone, and a lidar. , And radar.
  • the output unit 150 may generate output related to vision, hearing, or tactile sense.
  • the output unit 150 may include a display unit for outputting visual information, a speaker for outputting auditory information, a haptic module for outputting tactile information, and the like.
  • the memory 170 may store data supporting various functions of the AI device 100.
  • the memory 170 may store input data, learning data, learning models, learning history, etc. acquired by the input unit 120.
  • the processor 180 may determine at least one executable action of the AI device 100 based on information determined or generated using a data analysis algorithm or a machine learning algorithm. Also, the processor 180 may control components of the AI device 100 to perform a determined operation.
  • the processor 180 may request, search, receive, or utilize data of the learning processor 130 or the memory 170, and perform an operation that is predicted or determined to be preferable among the at least one executable operation. It is possible to control the components of the AI device 100 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 when it is necessary to link the external device to perform the determined operation.
  • the processor 180 may acquire intention information for a user input, and determine a user's requirement based on the obtained intention information.
  • the processor 180 uses at least one of a Speech To Text (STT) engine for converting voice input into a string or a Natural Language Processing (NLP) engine for obtaining intention information of a natural language, and a user Intention information corresponding to an input may be obtained.
  • STT Speech To Text
  • NLP Natural Language Processing
  • At this time, at least one of the STT engine or the NLP engine may be configured as an artificial neural network at least partially learned according to a machine learning algorithm. And, at least one or more of the STT engine or the NLP engine is learned by the learning processor 130, learned by the learning processor 240 of the AI server 200, or learned by distributed processing thereof May be
  • the processor 180 collects history information including the user's feedback on the operation content or operation of the AI device 100 and stores it in the memory 170 or the running processor 130, or the AI server 200, etc. Can be sent to external devices. The collected history 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. Furthermore, the processor 180 may operate by combining two or more of the components included in the AI device 100 with each other to drive the application program.
  • 26 shows an AI server 200 capable of implementing embodiments of the present invention.
  • the AI server 200 may refer to an apparatus for learning an artificial neural network using a machine learning algorithm or using a trained 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 is included as a configuration of a part of the AI device 100, and may perform at least a part of AI processing together.
  • the AI server 200 may include a communication unit 210, a memory 230, a running processor 240 and a processor 260.
  • the communication unit 210 may transmit and 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 model (or artificial neural network, 231a) being trained or trained through the learning processor 240.
  • the learning processor 240 may train the artificial neural network 231a using learning data.
  • the learning model may be used while being mounted on the AI server 200 of the artificial neural network, or may be mounted and used on 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 part 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 the result value for the new input data using the learning model, and generate a response or control command based on the inferred result value.
  • FIG. 18 may be an AI system 1 according to embodiments of the present invention.
  • the AI system 1 includes 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. It is connected to the cloud network 300.
  • 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 300 may form a part of the cloud computing infrastructure or may mean a network existing in the cloud computing infrastructure.
  • the cloud network 300 may be configured using a 3G network, a 4G or a Long Term Evolution (LTE) network, or a 5G network.
  • LTE Long Term Evolution
  • each device (100a to 100e, 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 a base station, but may communicate with each other directly without passing through the base station.
  • the AI server 200 may include a server performing AI processing and a server performing operations on big data.
  • the AI server 200 includes at least one or more among robots 100a, autonomous vehicles 100b, XR devices 100c, smart phones 100d, or home appliances 100e, which are AI devices constituting the AI system 1. It is connected through the cloud network 10 and can assist at least some of the AI processing of the connected AI devices 100a to 100e.
  • the AI server 200 may train the artificial neural network according to the machine learning algorithm in place of the AI devices 100a to 100e, and may directly store the learning model or transmit it 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 to the received input data using a learning model, and issues a response or control command based on the inferred result value. It can be generated and transmitted to AI devices 100a to 100e.
  • the AI devices 100a to 100e may infer a result value with respect to input data using a direct learning model and generate a response or control command based on the inferred result value.
  • the AI devices 100a to 100e to which the above-described technology is applied will be described.
  • the AI devices 100a to 100e illustrated in FIG. 22 may be viewed as specific embodiments of the AI device 100 illustrated in FIG. 20.
  • AI technology is applied to the robot 100a, and may be implemented as a guide robot, a transport robot, a cleaning robot, a wearable robot, an entertainment robot, a pet robot, and an unmanned flying robot.
  • the robot 100a may include a robot control module for controlling an operation, and the robot control module may mean a software module or a chip implemented with hardware.
  • the robot 100a may use sensor information acquired from at least one sensor among a lidar, a radar, and a camera in order to determine a movement route and a driving plan.
  • the robot 100a may perform the above operations using a learning model composed of at least one artificial neural network.
  • the robot 100a may recognize a surrounding environment and an object using a learning model, and may determine an operation using the recognized surrounding environment information or object information.
  • the learning model may be directly learned from the robot 100a or may be learned from 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. You may.
  • 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 for 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, and location.
  • 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 generated result accordingly. You can also do
  • the autonomous vehicle 100b determines a moving path and a driving plan 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 path and driving According to the plan, the autonomous vehicle 100b may be driven.
  • the map data may include object identification information for various objects arranged in a space (for example, a road) in which the autonomous vehicle 100b travels.
  • the map data may include object identification information for 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, and location.
  • the autonomous vehicle 100b may perform an operation or travel by controlling a driving unit based on a user's control / interaction. At this time, the autonomous driving vehicle 100b may acquire intention information of an interaction according to a user's motion or voice utterance, and determine an answer based on the obtained intention information to perform an operation.
  • AI technology is applied to the XR device 100c, HMD (Head-Mount Display), HUD (Head-Up Display) provided in a vehicle, television, mobile phone, smart phone, computer, wearable device, home appliance, digital signage , It can be implemented as a vehicle, a fixed robot or a mobile robot.
  • HMD Head-Mount Display
  • HUD Head-Up Display
  • the XR device 100c may perform the above operations using a learning model composed of at least one artificial neural network.
  • the XR device 100c may recognize a real object from 3D point cloud data or image data using a learning model, and provide information corresponding to the recognized real object.
  • the learning model may be directly trained in the XR device 100c or may be learned in an external device such as the AI server 200.
  • the robot 100a and the autonomous vehicle 100b having an autonomous driving function may use a common sensing method to determine one or more of a moving path or a driving plan.
  • the robot 100a and the autonomous vehicle 100b having an autonomous driving function may determine one or more of a moving route or a driving plan using information sensed through a lidar, a radar, and a camera.
  • the robot 100a is applied with AI technology and XR technology, and can 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, and a drone.
  • the robot 100a to which XR technology is applied may mean a robot that is a target of control / interaction within an XR image.
  • the robot 100a is separated from the XR device 100c and can be interlocked with each other.
  • a method of transmitting and receiving AoD (Angle of departure) information and an apparatus therefor have been mainly described as an example applied to the 5th generation NewRAT system, but it can be applied to various wireless communication systems in addition to the 5th generation NewRAT system.
  • AoD Angle of departure

Abstract

본 발명은 무선 통신 시스템에서, 기지국이 AoD (Angle of Departure) 정보를 보고하는 방법을 개시한다. 특히, 상기 방법은, 복수의 참조 신호(Reference Signal)들을 단말에게 전송하고, 상기 복수의 참조 신호들 중, 단말의 수신 신호 세기를 기반으로 획득된 적어도 하나의 참조 신호와 관련된 정보를 포함하는 AoD 정보를 상기 단말로부터 수신하고, 상기 AoD 정보를 위치 서버로 전송하는 것을 특징으로 하고, 상기 복수의 참조 신호는, 복수의 SS/PBCH 블록(Synchronization Signal/Physical Broadcast Channel Block)들 또는 복수의 CSI-RS (Channel State Information - Reference Signal)들일 수 있다.

Description

[규칙 제26조에 의한 보정 11.11.2019]　AOD 정보를 송수신하는 방법 및 이를 위한 장치
본 발명은 AoD (Angle of departure) 정보를 송수신하는 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 단말이 측정한 AoD 정보를 위치 서버에 전달하여, 측위의 정확성을 높이는 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다.
시대의 흐름에 따라 더욱 많은 통신 기기들이 더욱 큰 통신 트래픽을 요구하게 되면서, 기존 LTE 시스템보다 향상된 무선 광대역 통신인 차세대 5G 시스템이 요구되고 있다. NewRAT이라고 명칭되는, 이러한 차세대 5G 시스템에서는 Enhanced Mobile BroadBand (eMBB)/ Ultra-reliability and low-latency communication (URLLC)/Massive Machine-Type Communications (mMTC) 등으로 통신 시나리오가 구분된다.
여기서, eMBB는 High Spectrum Efficiency, High User Experienced Data Rate, High Peak Data Rate 등의 특성을 갖는 차세대 이동통신 시나리오이고, URLLC는 Ultra Reliable, Ultra Low Latency, Ultra High Availability 등의 특성을 갖는 차세대 이동통신 시나리오이며 (e.g., V2X, Emergency Service, Remote Control), mMTC는 Low Cost, Low Energy, Short Packet, Massive Connectivity 특성을 갖는 차세대 이동통신 시나리오이다. (e.g., IoT).
본 발명은 AoD (Angle of departure) 정보를 송수신하는 방법 및 이를 위한 장치를 제공하고자 한다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 실시 예에 따른 무선 통신 시스템에서, 기지국이 AoD (Angle of Departure) 정보를 보고하는 방법에 있어서, 복수의 참조 신호(Reference Signal)들을 단말에게 전송하고, 상기 복수의 참조 신호들 중, 단말의 수신 신호 세기를 기반으로 획득된 적어도 하나의 참조 신호와 관련된 정보를 포함하는 AoD 정보를 상기 단말로부터 수신하고, 상기 AoD 정보를 위치 서버로 전송하는 것을 특징으로 하고, 상기 복수의 참조 신호는, 복수의 SS/PBCH 블록(Synchronization Signal/Physical Broadcast Channel Block)들 또는 복수의 CSI-RS (Channel State Information - Reference Signal)들일 수 있다.
이 때, 상기 AoD 정보는, 상기 복수의 참조 신호들 중, 수신 신호 세기가 가장 강한 K 개의 참조 신호의 식별 정보를 포함하고, 상기 K는, 1보다 큰 양수일 수 있다.
또한, 상기 AoD 정보는, 상기 K 개의 참조 신호 중, 가장 강한 수신 신호 세기를 가지는 참조 신호의 제 1 신호 세기 값 및 상기 제 1 신호 세기 값과 나머지 참조 신호 각각의 수신 신호 세기 값의 차이 값들을 포함할 수 있다.
또한, 상기 AoD 정보는, 기준 참조 신호를 기반으로 상기 K 개의 참조 신호 각각에 대한 신호 세기의 차이 값들을 포함할 수 있다.
또한, 상기 AoD 정보는, 상기 수신 신호 세기가 강한 순서를 기반으로 상기 K개의 참조 신호의 식별 정보를 포함할 수 있다.
또한, 상기 K 개의 참조 신호의 식별 정보는 비트맵 형태로 알려질 수 있다.
또한, 상기 AoD 정보는, 상기 복수의 참조 신호들 중, 상기 단말이 측정 가능한 모든 참조 신호의 식별 정보를 포함할 수 있다.
또한, 상기 위치 서버로 상기 단말을 위한 TA (Timing Advance) 정보를 전송하는 것을 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 단말은, 상기 단말 이외의 단말, 네트워크, 상기 기지국 및 자율 주행 차량 중 적어도 하나와 통신 가능할 수 있다.
본 발명에 따른 무선 통신 시스템에서, AoD (Angle of Departure) 정보를 보고하기 위한 장치에 있어서, 적어도 하나의 프로세서; 및 상기 적어도 하나의 프로세서에 동작 가능하도록 연결되고, 실행될 경우 상기 적어도 하나의 프로세서가 특정 동작을 수행하도록 하는 명령들(instructions)을 저장하는 적어도 하나의 메모리;를 포함하고, 상기 특정 동작은, 복수의 참조 신호(Reference Signal)들을 단말에게 전송하고, 상기 복수의 참조 신호들 중, 단말의 수신 신호 세기를 기반으로 획득된 적어도 하나의 참조 신호와 관련된 정보를 포함하는 AoD 정보를 상기 단말로부터 수신하고, 상기 AoD 정보를 위치 서버로 전송하는 것을 특징으로 하고, 상기 복수의 참조 신호는, 복수의 SS/PBCH 블록(Synchronization Signal/Physical Broadcast Channel Block)들 또는 복수의 CSI-RS (Channel State Information - Reference Signal)들일 수 있다.
본 발명에 따른 무선 통신 시스템에서, AoD (Angle of Departure) 정보를 보고하기 위한 기지국에 있어서, 적어도 하나의 송수신기; 적어도 하나의 프로세서; 및 상기 적어도 하나의 프로세서에 동작 가능하도록 연결되고, 실행될 경우 상기 적어도 하나의 프로세서가 특정 동작을 수행하도록 하는 명령들(instructions)을 저장하는 적어도 하나의 메모리;를 포함하고, 상기 특정 동작은, 상기 적어도 하나의 송수신기를 통해, 복수의 참조 신호(Reference Signal)들을 단말에게 전송하고, 상기 적어도 하나의 송수신기를 통해, 상기 복수의 참조 신호들 중, 단말의 수신 신호 세기를 기반으로 획득된 적어도 하나의 참조 신호와 관련된 정보를 포함하는 AoD 정보를 상기 단말로부터 수신하고, 상기 적어도 하나의 송수신기를 통해, 상기 AoD 정보를 위치 서버로 보고하는 것을 특징으로 하고, 상기 복수의 참조 신호는, 복수의 SS/PBCH 블록(Synchronization Signal/Physical Broadcast Channel Block)들 또는 복수의 CSI-RS (Channel State Information - Reference Signal)들일 수 있다.
본 발명에 따르면, 위치 서버에 AoD (Angle of departure) 정보를 제공함으로써, 측위의 정확성을 향상시킬 수 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 3GPP 무선 접속망 규격을 기반으로 한 단말과 E-UTRAN 사이의 무선 인터페이스 프로토콜(Radio Interface Protocol)의 제어평면(Control Plane) 및 사용자평면(User Plane) 구조를 나타내는 도면.
도 2는 3GPP 시스템에 이용되는 물리 채널들 및 이들을 이용한 일반적인 신호 송신 방법을 설명하기 위한 도면.
도 3 내지 도 5은 NR 시스템에서 사용되는 무선 프레임 및 슬롯의 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 6 내지 도 7은 SSB (Synchronization Signal Block)의 구조 및 전송 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 CSI(Channel State Information)의 보고 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 LTE 시스템에서 PRS (Positioning Reference Signal)이 맵핑되는 예시를 나타낸다.
도 10 내지 도 11은 UE의 위치를 측정하기 위한 시스템의 아키텍쳐 및 UE의 위치를 측정하는 절차를 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 LPP (LTE Positioning Protocol) 메시지 전송을 지원하기 위한 프로토콜 레이어의 예시를 나타낸 도면이다.
도 13은 NRPPa (NR Positioning Protocol A) PDU (Protocol Data Unit) 전송을 지원하기 위한 프로토콜 레이어의 예시를 나타낸 도면이다.
도 14는 OTDOA (Observed Time Difference Of Arrival) 측위 방법의 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 15 내지 도 17은 본 발명의 실시 예에 따른 단말, 기지국 및 위치 서버의 동작 구현 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 18은 본 발명의 실시 예들이 적용되는 통신 시스템의 예시를 나타낸다.
도 19 내지 도 22는 본 발명의 실시 예들이 적용되는 다양한 무선 기기의 예시들을 나타낸다.
도 23은 본 발명의 실시 예들이 적용되는 위치 서버의 예시를 나타낸다.
도 24는 본 발명의 실시 예들이 적용되는 신호 처리 회로의 예시를 나타낸다.
도 25 내지 도 26은 본 발명의 실시 예들을 구현하기 위한 AI (Artificial Intelligence) 시스템 및 장치의 예시를 나타내는 도면이다.
이하에서 첨부된 도면을 참조하여 설명된 본 발명의 실시예들에 의해 본 발명의 구성, 작용 및 다른 특징들이 용이하게 이해될 수 있을 것이다. 이하에서 설명되는 실시예들은 본 발명의 기술적 특징들이 3GPP 시스템에 적용된 예들이다.
본 명세서는 LTE 시스템, LTE-A 시스템 및 NR 시스템을 사용하여 본 발명의 실시예를 설명하지만, 이는 예시로서 본 발명의 실시예는 상기 정의에 해당되는 어떤 통신 시스템에도 적용될 수 있다.
또한, 본 명세서는 기지국의 명칭은 RRH(remote radio head), eNB, TP(transmission point), RP(reception point), 중계기(relay) 등을 포함하는 포괄적인 용어로 사용될 수 있다.
3GPP 기반 통신 표준은 상위 계층으로부터 기원한 정보를 나르는 자원 요소들에 대응하는 하향링크 물리 채널들과, 물리 계층에 의해 사용되나 상위 계층으로부터 기원하는 정보를 나르지 않는 자원 요소들에 대응하는 하향링크 물리 신호들을 정의된다. 예를 들어, 물리 하향링크 공유 채널(physical downlink shared channel, PDSCH), 물리 브로드캐스트 채널(physical broadcast channel, PBCH), 물리 멀티캐스트 채널(physical multicast channel, PMCH), 물리 제어 포맷 지시자 채널(physical control format indicator channel, PCFICH), 물리 하향링크 제어 채널(physical downlink control channel, PDCCH) 및 물리 하이브리드 ARQ 지시자 채널(physical hybrid ARQ indicator channel, PHICH)들이 하향링크 물리 채널들로서 정의되어 있으며, 참조 신호와 동기 신호가 하향링크 물리 신호들로서 정의되어 있다. 파일럿(pilot)이라고도 지칭되는 참조 신호(reference signal, RS)는 gNB와 UE가 서로 알고 있는 기정의된 특별한 파형의 신호를 의미하는데, 예를 들어, 셀 특정적 RS(cell specific RS), UE-특정적 RS(UE-specific RS, UE-RS), 포지셔닝 RS(positioning RS, PRS) 및 채널 상태 정보 RS(channel state information RS, CSI-RS)가 하향링크 참조 신호로서 정의된다. 3GPP LTE/LTE-A 표준은 상위 계층으로부터 기원한 정보를 나르는 자원 요소들에 대응하는 상향링크 물리 채널들과, 물리 계층에 의해 사용되나 상위 계층으로부터 기원하는 정보를 나르지 않는 자원 요소들에 대응하는 상향링크 물리 신호들을 정의하고 있다. 예를 들어, 물리 상향링크 공유 채널(physical uplink shared channel, PUSCH), 물리 상향링크 제어 채널(physical uplink control channel, PUCCH), 물리 임의 접속 채널(physical random access channel, PRACH)가 상향링크 물리 채널로서 정의되며, 상향링크 제어/데이터 신호를 위한 복조 참조 신호(demodulation reference signal, DMRS)와 상향링크 채널 측정에 사용되는 사운딩 참조 신호(sounding reference signal, SRS)가 정의된다.
본 발명에서 PDCCH(Physical Downlink Control CHannel)/PCFICH(Physical Control Format Indicator CHannel)/PHICH((Physical Hybrid automatic retransmit request Indicator CHannel)/PDSCH(Physical Downlink Shared CHannel)은 각각 DCI(Downlink Control Information)/CFI(Control Format Indicator)/하향링크 ACK/NACK(ACKnowlegement/Negative ACK)/하향링크 데이터를 나르는 시간-주파수 자원의 집합 혹은 자원요소의 집합을 의미한다. 또한, PUCCH(Physical Uplink Control CHannel)/PUSCH(Physical Uplink Shared CHannel)/PRACH(Physical Random Access CHannel)는 각각 UCI(Uplink Control Information)/상향링크 데이터/랜덤 엑세스 신호를 나르는 시간-주파수 자원의 집합 혹은 자원요소의 집합을 의미한다. 본 발명에서는, 특히, PDCCH/PCFICH/PHICH/PDSCH/PUCCH/PUSCH/PRACH에 할당되거나 이에 속한 시간-주파수 자원 혹은 자원요소(Resource Element, RE)를 각각 PDCCH/PCFICH/PHICH/PDSCH/PUCCH/PUSCH/PRACH RE 또는 PDCCH/PCFICH/PHICH/PDSCH/PUCCH/PUSCH/PRACH 자원이라고 칭한다. 이하에서 사용자기기가 PUCCH/PUSCH/PRACH를 전송한다는 표현은, 각각, PUSCH/PUCCH/PRACH 상에서 혹은 통해서 상향링크 제어정보/상향링크 데이터/랜덤 엑세스 신호를 전송한다는 것과 동일한 의미로 사용된다. 또한, gNB가 PDCCH/PCFICH/PHICH/PDSCH를 전송한다는 표현은, 각각, PDCCH/PCFICH/PHICH/PDSCH 상에서 혹은 통해서 하향링크 데이터/제어정보를 전송한다는 것과 동일한 의미로 사용된다.
이하에서는 CRS/DMRS/CSI-RS/SRS/UE-RS가 할당된 혹은 설정(Configuration)된(configured) OFDM 심볼/부반송파/RE를 CRS/DMRS/CSI-RS/SRS/UE-RS 심볼/반송파/부반송파/RE라고 칭한다. 예를 들어, 트랙킹 RS(tracking RS, TRS)가 할당된 혹은 설정(Configuration)된 OFDM 심볼은 TRS 심볼이라고 칭하며, TRS가 할당된 혹은 설정(Configuration)된 부반송파는 TRS 부반송파라 칭하며, TRS가 할당된 혹은 설정(Configuration)된 RE 는 TRS RE라고 칭한다. 또한, TRS 전송을 위해 설정(Configuration)된(configured) 서브프레임을 TRS 서브프레임이라 칭한다. 또한 브로드캐스트 신호가 전송되는 서브프레임을 브로드캐스트 서브프레임 혹은 PBCH 서브프레임이라 칭하며, 동기 신호(예를 들어, PSS 및/또는 SSS)가 전송되는 서브프레임을 동기 신호 서브프레임 혹은 PSS/SSS 서브프레임이라고 칭한다. PSS/SSS가 할당된 혹은 설정(Configuration)된(configured) OFDM 심볼/부반송파/RE를 각각 PSS/SSS 심볼/부반송파/RE라 칭한다.
본 발명에서 CRS 포트, UE-RS 포트, CSI-RS 포트, TRS 포트라 함은 각각 CRS를 전송하도록 설정(Configuration)된(configured) 안테나 포트, UE-RS를 전송하도록 설정(Configuration)된 안테나 포트, CSI-RS를 전송하도록 설정(Configuration)된 안테나 포트, TRS를 전송하도록 설정(Configuration)된 안테나 포트를 의미한다. CRS들을 전송하도록 설정(Configuration)된 안테나 포트들은 CRS 포트들에 따라 CRS가 점유하는 RE들의 위치에 의해 상호 구분될 수 있으며, UE-RS들을 전송하도록 설정(Configuration)된(configured) 안테나 포트들은 UE-RS 포트들에 따라 UE-RS가 점유하는 RE들의 위치에 의해 상호 구분될 수 있으며, CSI-RS들을 전송하도록 설정(Configuration)된 안테나 포트들은 CSI-RS 포트들에 따라 CSI-RS가 점유하는 RE들의 위치에 의해 상호 구분될 수 있다. 따라서 CRS/UE-RS/CSI-RS/TRS 포트라는 용어가 일정 자원 영역 내에서 CRS/UE-RS/CSI-RS/TRS가 점유하는 RE들의 패턴을 의미하는 용어로서 사용되기도 한다.
<인공 지능(AI: Artificial Intelligence)>
인공 지능은 인공적인 지능 또는 이를 만들 수 있는 방법론을 연구하는 분야를 의미하며, 머신 러닝(기계 학습, Machine Learning)은 인공 지능 분야에서 다루는 다양한 문제를 정의하고 그것을 해결하는 방법론을 연구하는 분야를 의미한다. 머신 러닝은 어떠한 작업에 대하여 꾸준한 경험을 통해 그 작업에 대한 성능을 높이는 알고리즘으로 정의하기도 한다.
인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network)은 머신 러닝에서 사용되는 모델로써, 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)들로 구성되는, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 의미할 수 있다. 인공 신경망은 다른 레이어의 뉴런들 사이의 연결 패턴, 모델 파라미터를 갱신하는 학습 과정, 출력값을 생성하는 활성화 함수(Activation Function)에 의해 정의될 수 있다.
인공 신경망은 입력층(Input Layer), 출력층(Output Layer), 그리고 선택적으로 하나 이상의 은닉층(Hidden Layer)를 포함할 수 있다. 각 층은 하나 이상의 뉴런을 포함하고, 인공 신경망은 뉴런과 뉴런을 연결하는 시냅스를 포함할 수 있다. 인공 신경망에서 각 뉴런은 시냅스를 통해 입력되는 입력 신호들, 가중치, 편향에 대한 활성 함수의 함숫값을 출력할 수 있다.
모델 파라미터는 학습을 통해 결정되는 파라미터를 의미하며, 시냅스 연결의 가중치와 뉴런의 편향 등이 포함된다. 그리고, 하이퍼파라미터는 머신 러닝 알고리즘에서 학습 전에 설정되어야 하는 파라미터를 의미하며, 학습률(Learning Rate), 반복 횟수, 미니 배치 크기, 초기화 함수 등이 포함된다.
인공 신경망의 학습의 목적은 손실 함수를 최소화하는 모델 파라미터를 결정하는 것으로 볼 수 있다. 손실 함수는 인공 신경망의 학습 과정에서 최적의 모델 파라미터를 결정하기 위한 지표로 이용될 수 있다.
머신 러닝은 학습 방식에 따라 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 분류할 수 있다.
지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블(label)이 주어진 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미하며, 레이블이란 학습 데이터가 인공 신경망에 입력되는 경우 인공 신경망이 추론해 내야 하는 정답(또는 결과 값)을 의미할 수 있다. 비지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블이 주어지지 않는 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미할 수 있다. 강화 학습은 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 각 상태에서 누적 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하도록 학습시키는 학습 방법을 의미할 수 있다.
인공 신경망 중에서 복수의 은닉층을 포함하는 심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)으로 구현되는 머신 러닝을 딥 러닝(심층 학습, Deep Learning)이라 부르기도 하며, 딥 러닝은 머신 러닝의 일부이다. 이하에서, 머신 러닝은 딥 러닝을 포함하는 의미로 사용된다.
<로봇(Robot)>
로봇은 스스로 보유한 능력에 의해 주어진 일을 자동으로 처리하거나 작동하는 기계를 의미할 수 있다. 특히, 환경을 인식하고 스스로 판단하여 동작을 수행하는 기능을 갖는 로봇을 지능형 로봇이라 칭할 수 있다.
로봇은 사용 목적이나 분야에 따라 산업용, 의료용, 가정용, 군사용 등으로 분류할 수 있다.
로봇은 액츄에이터 또는 모터를 포함하는 구동부를 구비하여 로봇 관절을 움직이는 등의 다양한 물리적 동작을 수행할 수 있다. 또한, 이동 가능한 로봇은 구동부에 휠, 브레이크, 프로펠러 등이 포함되어, 구동부를 통해 지상에서 주행하거나 공중에서 비행할 수 있다.
<자율 주행(Self-Driving, Autonomous-Driving)>
자율 주행은 스스로 주행하는 기술을 의미하며, 자율 주행 차량은 사용자의 조작 없이 또는 사용자의 최소한의 조작으로 주행하는 차량(Vehicle)을 의미한다.
예컨대, 자율 주행에는 주행중인 차선을 유지하는 기술, 어댑티브 크루즈 컨트롤과 같이 속도를 자동으로 조절하는 기술, 정해진 경로를 따라 자동으로 주행하는 기술, 목적지가 설정되면 자동으로 경로를 설정하여 주행하는 기술 등이 모두 포함될 수 있다.
차량은 내연 기관만을 구비하는 차량, 내연 기관과 전기 모터를 함께 구비하는 하이브리드 차량, 그리고 전기 모터만을 구비하는 전기 차량을 모두 포괄하며, 자동차뿐만 아니라 기차, 오토바이 등을 포함할 수 있다.
이때, 자율 주행 차량은 자율 주행 기능을 가진 로봇으로 볼 수 있다.
<확장 현실( XR : eXtended Reality)>
확장 현실은 가상 현실(VR: Virtual Reality), 증강 현실(AR: Augmented Reality), 혼합 현실(MR: Mixed Reality)을 총칭한다. VR 기술은 현실 세계의 객체나 배경 등을 CG 영상으로만 제공하고, AR 기술은 실제 사물 영상 위에 가상으로 만들어진 CG 영상을 함께 제공하며, MR 기술은 현실 세계에 가상 객체들을 섞고 결합시켜서 제공하는 컴퓨터 그래픽 기술이다.
MR 기술은 현실 객체와 가상 객체를 함께 보여준다는 점에서 AR 기술과 유사하다. 그러나, AR 기술에서는 가상 객체가 현실 객체를 보완하는 형태로 사용되는 반면, MR 기술에서는 가상 객체와 현실 객체가 동등한 성격으로 사용된다는 점에서 차이점이 있다.
XR 기술은 HMD(Head-Mount Display), HUD(Head-Up Display), 휴대폰, 태블릿 PC, 랩탑, 데스크탑, TV, 디지털 사이니지 등에 적용될 수 있고, XR 기술이 적용된 장치를 XR 장치(XR Device)라 칭할 수 있다.
이제, NR 시스템을 포함한 5G 통신에 대해서 살펴보도록 한다.
5G의 세 가지 주요 요구 사항 영역은 (1) 개선된 모바일 광대역 (Enhanced Mobile Broadband, eMBB) 영역, (2) 다량의 머신 타입 통신 (massive Machine Type Communication, mMTC) 영역 및 (3) 초-신뢰 및 저 지연 통신 (Ultra-reliable and Low Latency Communications, URLLC) 영역을 포함한다.
일부 사용 예(Use Case)는 최적화를 위해 다수의 영역들이 요구될 수 있고, 다른 사용 예는 단지 하나의 핵심 성능 지표 (Key Performance Indicator, KPI)에만 포커싱될 수 있다. 5G는 이러한 다양한 사용 예들을 유연하고 신뢰할 수 있는 방법으로 지원하는 것이다.
eMBB는 기본적인 모바일 인터넷 액세스를 훨씬 능가하게 하며, 풍부한 양방향 작업, 클라우드 또는 증강 현실에서 미디어 및 엔터테인먼트 애플리케이션을 커버한다. 데이터는 5G의 핵심 동력 중 하나이며, 5G 시대에서 처음으로 전용 음성 서비스를 볼 수 없을 수 있다. 5G에서, 음성은 단순히 통신 시스템에 의해 제공되는 데이터 연결을 사용하여 응용 프로그램으로서 처리될 것이 기대된다. 증가된 트래픽 양(volume)을 위한 주요 원인들은 콘텐츠 크기의 증가 및 높은 데이터 전송률을 요구하는 애플리케이션 수의 증가이다. 스트리밍 서비스 (오디오 및 비디오), 대화형 비디오 및 모바일 인터넷 연결은 더 많은 장치가 인터넷에 연결될수록 더 널리 사용될 것이다. 이러한 많은 응용 프로그램들은 사용자에게 실시간 정보 및 알림을 푸쉬하기 위해 항상 켜져 있는 연결성이 필요하다. 클라우드 스토리지 및 애플리케이션은 모바일 통신 플랫폼에서 급속히 증가하고 있으며, 이것은 업무 및 엔터테인먼트 모두에 적용될 수 있다. 그리고, 클라우드 스토리지는 상향링크 데이터 전송률의 성장을 견인하는 특별한 사용 예이다. 5G는 또한 클라우드의 원격 업무에도 사용되며, 촉각 인터페이스가 사용될 때 우수한 사용자 경험을 유지하도록 훨씬 더 낮은 단-대-단(end-to-end) 지연을 요구한다. 엔터테인먼트 예를 들어, 클라우드 게임 및 비디오 스트리밍은 모바일 광대역 능력에 대한 요구를 증가시키는 또 다른 핵심 요소이다. 엔터테인먼트는 기차, 차 및 비행기와 같은 높은 이동성 환경을 포함하는 어떤 곳에서든지 스마트폰 및 태블릿에서 필수적이다. 또 다른 사용 예는 엔터테인먼트를 위한 증강 현실 및 정보 검색이다. 여기서, 증강 현실은 매우 낮은 지연과 순간적인 데이터 양을 필요로 한다.
또한, 가장 많이 예상되는 5G 사용 예 중 하나는 모든 분야에서 임베디드 센서를 원활하게 연결할 수 있는 기능 즉, mMTC에 관한 것이다. 2020년까지 잠재적인 IoT 장치들은 204 억 개에 이를 것으로 예측된다. 산업 IoT는 5G가 스마트 도시, 자산 추적(asset tracking), 스마트 유틸리티, 농업 및 보안 인프라를 가능하게 하는 주요 역할을 수행하는 영역 중 하나이다.
URLLC는 주요 인프라의 원격 제어 및 자체-구동 차량(self-driving vehicle)과 같은 초 신뢰 / 이용 가능한 지연이 적은 링크를 통해 산업을 변화시킬 새로운 서비스를 포함한다. 신뢰성과 지연의 수준은 스마트 그리드 제어, 산업 자동화, 로봇 공학, 드론 제어 및 조정에 필수적이다.
다음으로, NR 시스템을 포함한 5G 통신 시스템에서의 다수의 사용 예들에 대해 보다 구체적으로 살펴본다.
5G는 초당 수백 메가 비트에서 초당 기가 비트로 평가되는 스트림을 제공하는 수단으로 FTTH (fiber-to-the-home) 및 케이블 기반 광대역 (또는 DOCSIS)을 보완할 수 있다. 이러한 빠른 속도는 가상 현실과 증강 현실뿐 아니라 4K 이상(6K, 8K 및 그 이상)의 해상도로 TV를 전달하는데 요구된다. VR(Virtual Reality) 및 AR(Augmented Reality) 애플리케이션들은 거의 몰입형(immersive) 스포츠 경기를 포함한다. 특정 응용 프로그램은 특별한 네트워크 설정이 요구될 수 있다. 예를 들어, VR 게임의 경우, 게임 회사들이 지연을 최소화하기 위해 코어 서버를 네트워크 오퍼레이터의 에지 네트워크 서버와 통합해야 할 수 있다.
자동차(Automotive)는 차량에 대한 이동 통신을 위한 많은 사용 예들과 함께 5G에 있어 중요한 새로운 동력이 될 것으로 예상된다. 예를 들어, 승객을 위한 엔터테인먼트는 동시의 높은 용량과 높은 이동성 모바일 광대역을 요구한다. 그 이유는 미래의 사용자는 그들의 위치 및 속도와 관계 없이 고품질의 연결을 계속해서 기대하기 때문이다. 자동차 분야의 다른 활용 예는 증강 현실 대시보드이다. 이는 운전자가 앞면 창을 통해 보고 있는 것 위에 어둠 속에서 물체를 식별하고, 물체의 거리와 움직임에 대해 운전자에게 말해주는 정보를 겹쳐서 디스플레이 한다. 미래에, 무선 모듈은 차량들 간의 통신, 차량과 지원하는 인프라구조 사이에서 정보 교환 및 자동차와 다른 연결된 디바이스들(예를 들어, 보행자에 의해 수반되는 디바이스들) 사이에서 정보 교환을 가능하게 한다. 안전 시스템은 운전자가 보다 안전한 운전을 할 수 있도록 행동의 대체 코스들을 안내하여 사고의 위험을 낮출 수 있게 한다. 다음 단계는 원격 조종되거나 자체 운전 차량(self-driven vehicle)이 될 것이다. 이는 서로 다른 자체 운전 차량들 사이 및 자동차와 인프라 사이에서 매우 신뢰성이 있고, 매우 빠른 통신을 요구한다. 미래에, 자체 운전 차량이 모든 운전 활동을 수행하고, 운전자는 차량 자체가 식별할 수 없는 교통 이상에만 집중하도록 할 것이다. 자체 운전 차량의 기술적 요구 사항은 트래픽 안전을 사람이 달성할 수 없을 정도의 수준까지 증가하도록 초 저 지연과 초고속 신뢰성을 요구한다.
스마트 사회(smart society)로서 언급되는 스마트 도시와 스마트 홈은 고밀도 무선 센서 네트워크로 임베디드될 것이다. 지능형 센서의 분산 네트워크는 도시 또는 집의 비용 및 에너지-효율적인 유지에 대한 조건을 식별할 것이다. 유사한 설정이 각 가정을 위해 수행될 수 있다. 온도 센서, 창 및 난방 컨트롤러, 도난 경보기 및 가전 제품들은 모두 무선으로 연결된다. 이러한 센서들 중 많은 것들이 전형적으로 낮은 데이터 전송 속도, 저전력 및 저비용이다. 하지만, 예를 들어, 실시간 HD 비디오는 감시를 위해 특정 타입의 장치에서 요구될 수 있다.
열 또는 가스를 포함한 에너지의 소비 및 분배는 고도로 분산화되고 있어, 분산 센서 네트워크의 자동화된 제어가 요구된다. 스마트 그리드는 정보를 수집하고 이에 따라 행동하도록 디지털 정보 및 통신 기술을 사용하여 이런 센서들을 상호 연결한다. 이 정보는 공급 업체와 소비자의 행동을 포함할 수 있으므로, 스마트 그리드가 효율성, 신뢰성, 경제성, 생산의 지속 가능성 및 자동화된 방식으로 전기와 같은 연료들의 분배를 개선하도록 할 수 있다. 스마트 그리드는 지연이 적은 다른 센서 네트워크로 볼 수도 있다.
건강 부문은 이동 통신의 혜택을 누릴 수 있는 많은 응용 프로그램을 보유하고 있다. 통신 시스템은 멀리 떨어진 곳에서 임상 진료를 제공하는 원격 진료를 지원할 수 있다. 이는 거리에 대한 장벽을 줄이는데 도움을 주고, 거리가 먼 농촌에서 지속적으로 이용하지 못하는 의료 서비스들로의 접근을 개선시킬 수 있다. 이는 또한 중요한 진료 및 응급 상황에서 생명을 구하기 위해 사용된다. 이동 통신 기반의 무선 센서 네트워크는 심박수 및 혈압과 같은 파라미터들에 대한 원격 모니터링 및 센서들을 제공할 수 있다.
무선 및 모바일 통신은 산업 응용 분야에서 점차 중요해지고 있다. 배선은 설치 및 유지 비용이 높다. 따라서, 케이블을 재구성할 수 있는 무선 링크들로의 교체 가능성은 많은 산업 분야에서 매력적인 기회이다. 그러나, 이를 달성하는 것은 무선 연결이 케이블과 비슷한 지연, 신뢰성 및 용량으로 동작하는 것과, 그 관리가 단순화될 것이 요구된다. 낮은 지연과 매우 낮은 오류 확률은 5G로 연결될 필요가 있는 새로운 요구 사항이다.
물류(logistics) 및 화물 추적(freight tracking)은 위치 기반 정보 시스템을 사용하여 어디에서든지 인벤토리(inventory) 및 패키지의 추적을 가능하게 하는 이동 통신에 대한 중요한 사용 예이다. 물류 및 화물 추적의 사용 예는 전형적으로 낮은 데이터 속도를 요구하지만 넓은 범위와 신뢰성 있는 위치 정보가 필요하다.
도 1은 3GPP 무선 접속망 규격을 기반으로 한 단말과 E-UTRAN 사이의 무선 인터페이스 프로토콜(Radio Interface Protocol)의 제어평면(Control Plane) 및 사용자평면(User Plane) 구조를 나타내는 도면이다. 제어평면은 단말(User Equipment; UE)과 네트워크가 호를 관리하기 위해서 이용하는 제어 메시지들이 송신되는 통로를 의미한다. 사용자평면은 애플리케이션 계층에서 생성된 데이터, 예를 들어, 음성 데이터 또는 인터넷 패킷 데이터 등이 송신되는 통로를 의미한다.
제1계층인 물리계층은 물리채널(Physical Channel)을 이용하여 상위 계층에게 정보 송신 서비스(Information Transfer Service)를 제공한다. 물리계층은 상위에 있는 매체접속제어(Medium Access Control) 계층과는 송신채널(Trans포트 Channel)을 통해 연결되어 있다. 상기 송신채널을 통해 매체접속제어 계층과 물리계층 사이에 데이터가 이동한다. 송신측과 수신측의 물리계층 사이는 물리채널을 통해 데이터가 이동한다. 상기 물리채널은 시간과 주파수를 무선 자원으로 활용한다. 구체적으로, 물리채널은 하향링크에서 OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 방식으로 변조되고, 상향링크에서 SC-FDMA(Single Carrier Frequency Division Multiple Access) 방식으로 변조된다.
제2계층의 매체접속제어(Medium Access Control; MAC) 계층은 논리채널(Logical Channel)을 통해 상위계층인 무선링크제어(Radio Link Control; RLC) 계층에 서비스를 제공한다. 제2계층의 RLC 계층은 신뢰성 있는 데이터 송신을 지원한다. RLC 계층의 기능은 MAC 내부의 기능 블록으로 구현될 수도 있다. 제2계층의 PDCP(Packet Data Convergence Protocol) 계층은 대역폭이 좁은 무선 인터페이스에서 IPv4나 IPv6와 같은 IP 패킷을 효율적으로 송신하기 위해 불필요한 제어정보를 줄여주는 헤더 압축(Header Compression) 기능을 수행한다.
제3계층의 최하부에 위치한 무선 자원제어(Radio Resource Control; RRC) 계층은 제어평면에서만 정의된다. RRC 계층은 무선베어러(Radio Bearer)들의 설정(Configuration), 재설정(Re-configuration) 및 해제(Release)와 관련되어 논리채널, 송신채널 및 물리채널들의 제어를 담당한다. 무선 베어러는 단말과 네트워크 간의 데이터 전달을 위해 제2계층에 의해 제공되는 서비스를 의미한다. 이를 위해, 단말과 네트워크의 RRC 계층은 서로 RRC 메시지를 교환한다. 단말과 네트워크의 RRC 계층 사이에 RRC 연결(RRC Connected)이 있을 경우, 단말은 RRC 연결 상태(Connected Mode)에 있게 되고, 그렇지 못할 경우 RRC 휴지 상태(Idle Mode)에 있게 된다. RRC 계층의 상위에 있는 NAS(Non-Access Stratum) 계층은 세션 관리(Session Management)와 이동성 관리(Mobility Management) 등의 기능을 수행한다.
네트워크에서 단말로 데이터를 송신하는 하향 송신채널은 시스템 정보를 송신하는 BCH(Broadcast Channel), 페이징 메시지를 송신하는 PCH(Paging Channel), 사용자 트래픽이나 제어 메시지를 송신하는 하향 SCH(Shared Channel) 등이 있다. 하향 멀티캐스트 또는 방송 서비스의 트래픽 또는 제어 메시지의 경우 하향 SCH를 통해 송신될 수도 있고, 또는 별도의 하향 MCH(Multicast Channel)을 통해 송신될 수도 있다. 한편, 단말에서 네트워크로 데이터를 송신하는 상향 송신채널로는 초기 제어 메시지를 송신하는 RACH(Random Access Channel), 사용자 트래픽이나 제어 메시지를 송신하는 상향 SCH(Shared Channel)가 있다. 송신채널의 상위에 있으며, 송신채널에 매핑되는 논리채널(Logical Channel)로는 BCCH(Broadcast Control Channel), PCCH(Paging Control Channel), CCCH(Common Control Channel), MCCH(Multicast Control Channel), MTCH(Multicast Traffic Channel) 등이 있다.
도 2는 3GPP 시스템에 이용되는 물리 채널들 및 이들을 이용한 일반적인 신호 송신 방법을 설명하기 위한 도면이다.
단말은 전원이 켜지거나 새로이 셀에 진입한 경우 기지국과 동기를 맞추는 등의 초기 셀 탐색(Initial cell search) 작업을 수행한다(S201). 이를 위해, 단말은 기지국으로부터 주 동기 신호(Primary Synchronization Signal, PSS) 및 부 동기 신호(Secondary Synchronization Signal, SSS)을 수신하여 기지국과 동기를 맞추고, 셀 ID 등의 정보를 획득할 수 있다. 그 후, 단말은 기지국으로부터 물리 방송 채널(Physical Broadcast Channel, PBCH)를 수신하여 셀 내 방송 정보를 획득할 수 있다. 한편, 단말은 초기 셀 탐색 단계에서 하향링크 참조 신호(Downlink Reference Signal, DL RS)를 수신하여 하향링크 채널 상태를 확인할 수 있다.
초기 셀 탐색을 마친 단말은 물리 하향링크 제어 채널(Physical Downlink Control Channel, PDCCH) 및 상기 PDCCH에 실린 정보에 따라 물리 하향링크 공유 채널(Physical Downlink Control Channel; PDSCH)을 수신함으로써 좀더 구체적인 시스템 정보를 획득할 수 있다(S202).
한편, 기지국에 최초로 접속하거나 신호 송신을 위한 무선 자원이 없는 경우, 단말은 기지국에 대해 임의 접속 과정(Random Access Procedure, RACH)을 수행할 수 있다(S203 내지 S206). 이를 위해, 단말은 물리 임의 접속 채널(Physical Random Access Channel, PRACH)을 통해 특정 시퀀스를 프리앰블로 송신하고(S203 및 S205), PDCCH 및 대응하는 PDSCH를 통해 프리앰블에 대한 응답 메시지((RAR(Random Access Response) message)를 수신할 수 있다. 경쟁 기반 RACH의 경우, 추가적으로 충돌 해결 절차(Contention Resolution Procedure)를 수행할 수 있다(S206).
상술한 바와 같은 절차를 수행한 단말은 이후 일반적인 상/하향링크 신호 송신 절차로서 PDCCH/PDSCH 수신(S207) 및 물리 상향링크 공유 채널(Physical Uplink Shared Channel, PUSCH)/물리 상향링크 제어 채널(Physical Uplink Control Channel; PUCCH) 송신(S208)을 수행할 수 있다. 특히 단말은 PDCCH를 통하여 하향링크 제어 정보(Downlink Control Information, DCI)를 수신할 수 있다. 여기서, DCI는 단말에 대한 자원 할당 정보와 같은 제어 정보를 포함하며, 사용 목적에 따라 포맷이 서로 다르게 적용될 수 있다.
한편, 단말이 상향링크를 통해 기지국에 송신하는 또는 단말이 기지국으로부터 수신하는 제어 정보는 하향링크/상향링크 ACK/NACK 신호, CQI(Channel Quality Indicator), PMI(Precoding Matrix 인덱스), RI(Rank Indicator) 등을 포함할 수 있다. 단말은 상술한 CQI/PMI/RI 등의 제어 정보를 PUSCH 및/또는 PUCCH를 통해 송신할 수 있다.
한편, NR 시스템은 넓은 주파수 대역을 이용하여 다수의 사용자에게 높은 전송율을 유지하면서 데이터 전송을 하기 위해 높은 초고주파 대역, 즉, 6GHz 이상의 밀리미터 주파수 대역을 이용하는 방안을 고려하고 있다. 3GPP에서는 이를 NR이라는 이름으로 사용하고 있으며, 본 발명에서는 앞으로 NR 시스템으로 칭한다.
또한, NR 시스템은 OFDM 전송 방식 또는 이와 유사한 전송 방식을 사용한다. NR 시스템은 LTE의 OFDM 파라미터들과는 다른 OFDM 파라미터들을 따를 수 있다. 또는, NR 시스템은 기존의 LTE/LTE-A의 뉴머롤로지를 그대로 따르나, 더 큰 시스템 대역폭(예, 100MHz)를 지닐 수 있다. 또는, 하나의 셀이 복수 개의 뉴머롤로지들을 지원할 수도 있다. 즉, 서로 다른 뉴머롤리지로 동작하는 하는 UE들이 하나의 셀 안에서 공존할 수 있다.
도 3은 NR에서 사용되는 무선 프레임의 구조를 예시한다.
NR에서 상향링크 및 하향링크 전송은 프레임으로 구성된다. 무선 프레임은 10ms의 길이를 가지며, 2개의 5ms 하프-프레임(Half-Frame, HF)으로 정의된다. 하프-프레임은 5개의 1ms 서브프레임(Subframe, SF)으로 정의된다. 서브프레임은 하나 이상의 슬롯으로 분할되며, 서브프레임 내 슬롯 개수는 SCS(Subcarrier Spacing)에 의존한다. 각 슬롯은 CP(cyclic prefix)에 따라 12개 또는 14개의 OFDM(A) 심볼을 포함한다. 보통 CP가 사용되는 경우, 각 슬롯은 14개의 심볼을 포함한다. 확장 CP가 사용되는 경우, 각 슬롯은 12개의 심볼을 포함한다. 여기서, 심볼은 OFDM 심볼 (혹은, CP-OFDM 심볼), SC-FDMA 심볼 (혹은, DFT-s-OFDM 심볼)을 포함할 수 있다.
표 1은 보통 CP가 사용되는 경우, SCS에 따라 슬롯 별 심볼의 개수, 프레임 별 슬롯의 개수와 서브프레임 별 슬롯의 개수가 달라지는 것을 예시한다.
SCS (15*2^u) N slot symb N frame,u slot N subframe,u slot
15KHz (u=0) 14 10 1
30KHz (u=1) 14 20 2
60KHz (u=2) 14 40 4
120KHz (u=3) 14 80 8
240KHz (u=4) 14 160 16
* N slot symb: 슬롯 내 심볼의 개수
* N frame,u slot: 프레임 내 슬롯의 개수
* N subframe,u slot: 서브프레임 내 슬롯의 개수
표 2는 확장 CP가 사용되는 경우, SCS에 따라 슬롯 별 심볼의 개수, 프레임 별 슬롯의 개수와 서브프레임 별 슬롯의 개수가 달라지는 것을 예시한다.
SCS (15*2^u) N slot symb N frame,u slot N subframe,u slot
60KHz (u=2) 12 40 4
NR 시스템에서는 하나의 단말에게 병합되는 복수의 셀들간에 OFDM(A) 뉴모놀로지(numerology)(예, SCS, CP 길이 등)가 상이하게 설정될 수 있다. 이에 따라, 동일한 개수의 심볼로 구성된 시간 자원(예, SF, 슬롯 또는 TTI)(편의상, TU(Time Unit)로 통칭)의 (절대 시간) 구간이 병합된 셀들간에 상이하게 설정될 수 있다.
도 4는 NR 프레임의 슬롯 구조를 예시한다. 슬롯은 시간 도메인에서 복수의 심볼을 포함한다. 예를 들어, 보통 CP의 경우 하나의 슬롯이 14개의 심볼을 포함하나, 확장 CP의 경우 하나의 슬롯이 12개의 심볼을 포함한다. 반송파는 주파수 도메인에서 복수의 부반송파를 포함한다. RB(Resource Block)는 주파수 도메인에서 복수(예, 12)의 연속한 부반송파로 정의된다. BWP(Bandwidth Part)는 주파수 도메인에서 복수의 연속한 (P)RB로 정의되며, 하나의 뉴모놀로지(numerology)(예, SCS, CP 길이 등)에 대응될 수 있다. 반송파는 최대 N개(예, 4개)의 BWP를 포함할 수 있다. 데이터 통신은 활성화된 BWP를 통해서 수행되며, 하나의 단말한테는 하나의 BWP만 활성화 될 수 있다. 자원 그리드에서 각각의 요소는 자원요소(Resource Element, RE)로 지칭되며, 하나의 복소 심볼이 매핑될 수 있다.
도 5는 자기-완비(self-contained) 슬롯의 구조를 예시한다. NR 시스템에서 프레임은 하나의 슬롯 내에 DL 제어 채널, DL 또는 UL 데이터, UL 제어 채널 등이 모두 포함될 수 있는 자기-완비 구조를 특징으로 한다. 예를 들어, 슬롯 내의 처음 N개의 심볼은 DL 제어 채널을 전송하는데 사용되고(이하, DL 제어 영역), 슬롯 내의 마지막 M개의 심볼은 UL 제어 채널을 전송하는데 사용될 수 있다(이하, UL 제어 영역). N과 M은 각각 0 이상의 정수이다. DL 제어 영역과 UL 제어 영역의 사이에 있는 자원 영역(이하, 데이터 영역)은 DL 데이터 전송을 위해 사용되거나, UL 데이터 전송을 위해 사용될 수 있다. 일 예로, 다음의 구성을 고려할 수 있다. 각 구간은 시간 순서대로 나열되었다.
1. DL only 구성
2. UL only 구성
3. Mixed UL-DL 구성
- DL 영역 + GP(Guard Period) + UL 제어 영역
- DL 제어 영역 + GP + UL 영역
* DL 영역: (i) DL 데이터 영역, (ii) DL 제어 영역 + DL 데이터 영역
* UL 영역: (i) UL 데이터 영역, (ii) UL 데이터 영역 + UL 제어 영역
DL 제어 영역에서는 PDCCH가 전송될 수 있고, DL 데이터 영역에서는 PDSCH가 전송될 수 있다. UL 제어 영역에서는 PUCCH가 전송될 수 있고, UL 데이터 영역에서는 PUSCH가 전송될 수 있다. PDCCH에서는 DCI(Downlink Control Information), 예를 들어 DL 데이터 스케줄링 정보, UL 데이터 스케줄링 정보 등이 전송될 수 있다. PUCCH에서는 UCI(Uplink Control Information), 예를 들어 DL 데이터에 대한 ACK/NACK(Positive Acknowledgement/Negative Acknowledgement) 정보, CSI(Channel State Information) 정보, SR(Scheduling Request) 등이 전송될 수 있다. GP는 기지국과 단말이 송신 모드에서 수신 모드로 전환하는 과정 또는 수신 모드에서 송신 모드로 전환하는 과정에서 시간 갭을 제공한다. 서브프레임 내에서 DL에서 UL로 전환되는 시점의 일부 심볼이 GP로 설정될 수 있다.
도 6은 SSB 구조를 예시한다. 단말은 SSB에 기반하여 셀 탐색(search), 시스템 정보 획득, 초기 접속을 위한 빔 정렬, DL 측정 등을 수행할 수 있다. SSB는 SS/PBCH(Synchronization Signal/Physical Broadcast channel) 블록과 혼용된다.
도 6을 참조하면, SSB는 PSS, SSS와 PBCH로 구성된다. SSB는 4개의 연속된 OFDM 심볼에 구성되며, OFDM 심볼 별로 PSS, PBCH, SSS/PBCH 및 PBCH가 전송된다. PSS와 SSS는 각각 1개의 OFDM 심볼과 127개의 부반송파로 구성되고, PBCH는 3개의 OFDM 심볼과 576개의 부반송파로 구성된다. PBCH에는 폴라 코딩 및 QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)이 적용된다. PBCH는 OFDM 심볼마다 데이터 RE와 DMRS(Demodulation Reference Signal) RE로 구성된다. RB 별로 3개의 DMRS RE가 존재하며, DMRS RE 사이에는 3개의 데이터 RE가 존재한다.
셀 탐색은 단말이 셀의 시간/주파수 동기를 획득하고, 상기 셀의 셀 ID(Identifier)(예, Physical layer Cell ID, PCID)를 검출하는 과정을 의미한다. PSS는 셀 ID 그룹 내에서 셀 ID를 검출하는데 사용되고, SSS는 셀 ID 그룹을 검출하는데 사용된다. PBCH는 SSB (시간) 인덱스 검출 및 하프-프레임 검출에 사용된다.
단말의 셀 탐색 과정은 하기 표 3과 같이 정리될 수 있다.
Type of Signals Operations
1 st step PSS * SS/PBCH block (SSB) symbol timing acquisition* Cell ID detection within a cell ID group(3 hypothesis)
2 nd Step SSS * Cell ID group detection (336 hypothesis)
3 rd Step PBCH DMRS * SSB index and Half frame (HF) index(Slot and frame boundary detection)
4 th Step PBCH * Time information (80 ms, System Frame Number (SFN), SSB index, HF)* Remaining Minimum System Information (RMSI) Control resource set (CORESET)/Search space configuration
5 th Step PDCCH and PDSCH * Cell access information* RACH configuration
336개의 셀 ID 그룹이 존재하고, 셀 ID 그룹 별로 3개의 셀 ID가 존재한다. 총 1008개의 셀 ID가 존재한다. 셀의 셀 ID가 속한 셀 ID 그룹에 관한 정보는 상기 셀의 SSS를 통해 제공/획득되며, 상기 셀 ID 내 336개 셀들 중 상기 셀 ID에 관한 정보는 PSS를 통해 제공/획득된다
도 7은 SSB 전송을 예시한다. 도 7을 참조하면, SSB는 SSB 주기(periodicity)에 맞춰 주기적으로 전송된다. 초기 셀 탐색 시에 단말이 가정하는 SSB 기본 주기는 20ms로 정의된다. 셀 접속 후, SSB 주기는 네트워크(예, 기지국)에 의해 {5ms, 10ms, 20ms, 40ms, 80ms, 160ms} 중 하나로 설정될 수 있다. SSB 주기의 시작 부분에 SSB 버스트(burst) 세트가 구성된다. SSB 버스트 세트는 5ms 시간 윈도우(즉, 하프-프레임)로 구성되며, SSB는 SS 버스트 세트 내에서 최대 L번 전송될 수 있다. SSB의 최대 전송 횟수 L은 반송파의 주파수 대역에 따라 다음과 같이 주어질 수 있다. 하나의 슬롯은 최대 2개의 SSB를 포함한다.
- For frequency range up to 3 GHz, L = 4
- For frequency range from 3GHz to 6 GHz, L = 8
- For frequency range from 6 GHz to 52.6 GHz, L = 64
SS 버스트 세트 내에서 SSB 후보의 시간 위치는 SCS에 따라 다음과 같이 정의될 수 있다. SSB 후보의 시간 위치는 SSB 버스트 세트(즉, 하프-프레임) 내에서 시간 순서에 따라 0 ~ L-1로 인덱싱 된다(SSB 인덱스).
- Case A - 15 kHz SCS: 후보 SSB의 시작 심볼의 인덱스는 {2, 8} + 14*n으로 주어진다. 반송파 주파수가 3 GHz 이하인 경우 n=0, 1이다. 반송파 주파수가 3 GHz ~ 6 GHz인 경우 n=0, 1, 2, 3이다.
- Case B - 30 kHz SCS: 후보 SSB의 시작 심볼의 인덱스는 {4, 8, 16, 20} + 28*n으로 주어진다. 반송파 주파수가 3 GHz 이하인 경우 n=0이다. 반송파 주파수가 3 GHz ~ 6 GHz인 경우 n=0, 1이다.
- Case C - 30 kHz SCS: 후보 SSB의 시작 심볼의 인덱스는 {2, 8} + 14*n으로 주어진다. 반송파 주파수가 3 GHz 이하인 경우 n=0, 1이다. 반송파 주파수가 3 GHz ~ 6 GHz인 경우 n=0, 1, 2, 3이다.
- Case D - 120 kHz SCS: 후보 SSB의 시작 심볼의 인덱스는 {4, 8, 16, 20} + 28*n으로 주어진다. 반송파 주파수가 6 GHz보다 큰 경우 n=0, 1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 17, 18이다.
- Case E - 240 kHz SCS: 후보 SSB의 시작 심볼의 인덱스는 {8, 12, 16, 20, 32, 36, 40, 44} + 56*n으로 주어진다. 반송파 주파수가 6 GHz보다 큰 경우 n=0, 1, 2, 3, 5, 6, 7, 8이다.
CSI 관련 동작
NR(New Radio) 시스템에서, CSI-RS(channel state information-reference signal)은 시간 및/또는 주파수 트래킹(time/frequency tracking), CSI 계산(computation), RSRP(reference signal received power) 계산(computation) 및 이동성(mobility)를 위해 사용된다. 여기서, CSI 계산은 CSI 획득(acquisition)과 관련되며, RSRP 계산은 빔 관리(beam management, BM)와 관련된다.
도 8은 CSI 관련 과정의 일례를 나타낸 흐름도이다.
- 상기와 같은 CSI-RS의 용도 중 하나를 수행하기 위해, UE은 CSI와 관련된 설정(configuration) 정보를 RRC 시그널링을 통해 BS로부터 수신한다(S801).
상기 CSI와 관련된 설정 정보는 CSI-IM(interference management) 자원(resource) 관련 정보, CSI 측정 설정(measurement configuration) 관련 정보, CSI 자원 설정(resource configuration) 관련 정보, CSI-RS 자원(resource) 관련 정보 또는 CSI 보고 설정(report configuration) 관련 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
i) CSI-IM 자원 관련 정보는 CSI-IM 자원 정보(resource information), CSI-IM 자원 세트 정보(resource set information) 등을 포함할 수 있다. CSI-IM 자원 세트는 CSI-IM 자원 세트 ID에 의해 식별되며, 하나의 자원 세트는 적어도 하나의 CSI-IM 자원를 포함한다. 각각의 CSI-IM 자원은 CSI-IM 자원 ID에 의해 식별된다.
ii) CSI 자원 설정 관련 정보는 CSI-ResourceConfig IE로 표현될 수 있다. CSI 자원 설정 관련 정보는 NZP(non zero power) CSI-RS 자원 세트, CSI-IM 자원 세트 또는 CSI-SSB 자원 세트 중 적어도 하나를 포함하는 그룹을 정의한다. 즉, 상기 CSI 자원 설정 관련 정보는 CSI-RS 자원 세트 리스트를 포함하며, 상기 CSI-RS 자원 세트 리스트는 NZP CSI-RS 자원 세트 리스트, CSI-IM 자원 세트 리스트 또는 CSI-SSB 자원 세트 리스트 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. CSI-RS 자원 세트는 CSI-RS 자원 세트 ID에 의해 식별되고, 하나의 자원 세트는 적어도 하나의 CSI-RS 자원을 포함한다. 각각의 CSI-RS 자원은 CSI-RS 자원 ID에 의해 식별된다.
NZP CSI-RS 자원 세트 별로 CSI-RS의 용도를 나타내는 RRC 파라미터들(예, BM 관련 'repetition' 파라미터, 트랙킹 관련 'trs-Info' 파라미터)이 설정될 수 있다.
iii) CSI 보고 설정(report configuration) 관련 정보는 시간 도메인 행동(time domain behavior)을 나타내는 보고 설정 타입(reportConfigType) 파라미터 및 보고하기 위한 CSI 관련 양(quantity)를 나타내는 보고량(reportQuantity) 파라미터를 포함한다. 상기 시간 도메인 행동(time domain behavior)은 주기적, 비주기적 또는 준-지속적(semi-persistent)일 수 있다.
- UE는 상기 CSI와 관련된 설정 정보에 기초하여 CSI를 측정(measurement)한다(S803). 상기 CSI 측정은 (1) UE의 CSI-RS 수신 과정(S805)과, (2) 수신된 CSI-RS를 통해 CSI를 계산(computation)하는 과정(S807)을 포함할 수 있다. CSI-RS는 RRC 파라미터 CSI-RS-ResourceMapping에 의해 시간(time) 및 주파수(frequency) 도메인에서 CSI-RS 자원의 RE(resource element) 매핑이 설정된다.
- UE는 상기 측정된 CSI를 BS으로 보고(report)한다(S809).
1. CSI 측정
NR 시스템은 보다 유연하고 동적인 CSI 측정 및 보고를 지원한다. 여기서, 상기 CSI 측정은 CSI-RS를 수신하고, 수신된 CSI-RS를 측정하여 CSI를 획득하는 과정을 포함할 수 있다.
CSI 측정 및 보고의 시간 도메인 행동으로서, CM(channel measurement) 및 IM(interference measurement)이 지원된다.
NR의 CSI-IM 기반 IM 자원(IMR)은 LTE의 CSI-IM과 유사한 디자인을 가지며, PDSCH 레이트 매칭을 위한 제로 전력(zero power, ZP) CSI-RS 자원들과는 독립적으로 설정된다.
BS는 설정된 NZP CSI-RS 기반 IMR의 각 포트 상에서 NZP CSI-RS를 UE로 전송한다.
채널에 대해, 어떤 PMI 및 RI 피드백도 없는 경우, 다수의 자원들이 세트에서 설정되며, BS 또는 네트워크는 채널 측정 및/또는 간섭 측정에 대해 NZP CSI-RS 자원들의 서브셋을 DCI를 통해 지시한다.
자원 세팅 및 자원 세팅 설정에 대해 보다 구체적으로 살펴본다.
1. 1. 자원 세팅(resource setting)
각각의 CSI 자원 세팅 'CSI-ResourceConfig'는 (RRC 파라미터 csi-RS-ResourceSetList에 의해 주어진) S≥1 CSI 자원 세트에 대한 설정을 포함한다. CSI 자원 세팅은 CSI-RS- resourcesetlist에 대응한다. 여기서, S는 설정된 CSI-RS 자원 세트의 수를 나타낸다. 여기서, S≥1 CSI 자원 세트에 대한 configuration은 (NZP CSI-RS 또는 CSI-IM으로 구성된) CSI-RS 자원들을 포함하는 각각의 CSI 자원 세트와 RSRP 계산에 사용되는 SSB 자원을 포함한다.
각 CSI 자원 세팅은 RRC 파라미터 bwp-id로 식별되는 DL BWP(bandwidth part)에 위치된다. 그리고, CSI 보고 세팅(CSI reporting setting)에 링크된 모든 CSI 자원 세팅들은 동일한 DL BWP를 갖는다.
CSI-ResourceConfig IE에 포함되는 CSI 자원 세팅 내에서 CSI-RS 자원의 시간 도메인 행동은 RRC 파라미터 resourceType에 의해 지시되며, 주기적, 비주기적 또는 준-지속적(semi-persistent)인 것으로 설정될 수 있다.
채널 측정(channel measurement, CM) 및 간섭 측정(interference measurement, IM)을 위한 하나 또는 그 이상의 CSI 자원 세팅들은 RRC 시그널링을 통해 설정된다. CMR(Channel Measurement Resource)는 CSI 획득을 위한 NZP CSI-RS일 수 있으며, IMR(Interference Measurement Resource)는 CSI-IM과 IM을 위한 NZP CSI-RS일 수 있다. 여기서, CSI-IM(또는 IM을 위한 ZP CSI-RS)는 주로 인터-셀 간섭 측정에 대해 사용된다. IM을 위한 NZP CSI-RS는 주로 다중-사용자(multi-user)로부터의 인트라-셀 간섭 측정을 위해 사용된다.
UE는 채널 측정을 위한 CSI-RS 자원(들) 및 하나의 CSI 보고를 위해 설정된 간섭 측정을 위한 CSI-IM / NZP CSI-RS 자원(들)이 자원별로 'QCL-TypeD'라고 가정할 수 있다.
1. 2. 자원 세팅 설정(resource setting configuration)
자원 세팅은 자원 세트 목록을 의미할 수 있다. 하나의 보고 세팅은 최대 3개까지의 자원 세팅과 연결될 수 있다.
- 하나의 자원 세팅이 설정되면, (RRC 파라미터 resourcesForChannelMeasurement에 의해 주어지는) 자원 세팅은 RSRP 계산을 위한 채널 측정에 대한 것이다.
- 두 개의 자원 세팅들이 설정되면, (RRC 파라미터 resourcesForChannelMeasurement에 의해 주어지는) 첫 번째 자원 세팅은 채널 측정을 위한 것이고, (csi-IM-ResourcesForInterference 또는 nzp-CSI-RS -ResourcesForInterference에 의해 주어지는) 두 번째 자원 세팅은 CSI-IM 또는 NZP CSI-RS 상에서 수행되는 간섭 측정을 위한 것이다.
- 세 개의 자원 세팅들이 설정되면, (resourcesForChannelMeasurement에 의해 주어지는) 첫 번째 자원 세팅은 채널 측정을 위한 것이고, (csi-IM-ResourcesForInterference에 의해 주어지는) 두 번째 자원 세팅은 CSI-IM 기반 간섭 측정을 위한 것이고, (nzp-CSI-RS-ResourcesForInterference에 의해 주어지는) 세 번째 자원 세팅은 NZP CSI-RS 기반 간섭 측정을 위한 것이다.
- (resourcesForChannelMeasurement에 의해 주어지는) 하나의 자원 세팅 이 설정되면, 상기 자원 세팅은 RSRP 계산을 위한 채널 측정에 대한 것이다.
- 두 개의 자원 세팅들이 설정되면, (resourcesForChannelMeasurement에 의해 주어지는) 첫 번째 자원 세팅은 채널 측정을 위한 것이며, (RRC 파라미터 csi-IM-ResourcesForInterference에 의해 주어지는) 두 번째 자원 세팅은 CSI-IM 상에서 수행되는 간섭 측정을 위해 사용된다.
1. 3. CSI 계산(computation)
간섭 측정이 CSI-IM 상에서 수행되면, 채널 측정을 위한 각각의 CSI-RS 자원은 대응하는 자원 세트 내에서 CSI-RS 자원들 및 CSI-IM 자원들의 순서에 의해 CSI-IM 자원과 자원별로 연관된다. 채널 측정을 위한 CSI-RS 자원의 수는 CSI-IM 자원의 수와 동일하다.
CSI 측정을 위해, UE는 아래 사항을 가정한다.
- 간섭 측정을 위해 설정된 각각의 NZP CSI-RS 포트는 간섭 전송 레이어에 해당한다.
- 간섭 측정을 위한 NZP CSI-RS 포트의 모든 간섭 전송 레이어는 EPRE(energy per resource element) 비율을 고려한다.
- 채널 측정을 위한 NZP CSI-RS 자원, 간섭 측정을 위한 NZP CSI-RS 자원 또는 간섭 측정을 위한 CSI-IM 자원의 RE(들) 상에서 다른 간섭 신호를 가정한다.
2. CSI 보고
CSI 보고를 위해, UE가 사용할 수 있는 시간 및 주파수은 BS에 의해 제어된다.
CQI, PMI, CRI, SSBRI, LI, RI, RSRP에 대해, UE는 N≥1 CSI-ReportConfig 보고 세팅, M≥1 CSI-ResourceConfig 자원 세팅 및 하나 또는 두 개의 트리거 상태들의 리스트(aperiodicTriggerStateList 및 semiPersistentOnPUSCH-TriggerStateList에 의해 제공되는)를 포함하는 RRC 시그널링을 수신한다. aperiodicTriggerStateList에서 각 트리거 상태는 채널 및 선택적으로 간섭에 대한 자원 세트 ID들을 지시하는 연관된 CSI-ReportConfigs 리스트를 포함한다. semiPersistentOnPUSCH-TriggerStateList에서 각 트리거 상태는 하나의 연관된 CSI-ReportConfig를 포함된다.
즉, 단말은 각각의 CSI-RS 자원 셋팅은 해당 CSI 자원 셋팅과 연관된 CSI-ReportConfigs에의해 지시되는 CSI 보고를 BS에 전송한다. 예를 들어, 해당 CSI 자원 셋팅과 연관된 CSI-ReportConfigs가 지시하는 바에 따라, CQI, PMI, CRI, SSBRI, LI, RI, RSRP 중 적어도 하나를 보고 할 수 있다. 다만, 해당 CSI 자원 셋팅과 연관된 CSI-ReportConfigs가 'none'을 지시하면, 단말은 해당 CSI 자원 셋팅과 연관된 CSI 또는 RSRP를 보고하지 않을 수 있다. 한편, 상기 CSI 자원 셋팅에는 SS/PBCH 블록을 위한 자원이 포함될 수 있다.
LTE 시스템에서의 PRS (Positioning Reference Signal )
측위(Positioning)는 무선 신호를 측정하여 UE의 지리적 위치 및/또는 속도를 결정하는 것을 의미할 수 있다. 위치 정보는 UE와 관련된 클라이언트(예를 들어, 어플리케이션)에 의해 요청되어, 상기 클라이언트에 보고될 수 있다. 또한, 상기 위치 정보는 코어 네트워크(Core Network) 내에 포함되거나, 상기 코어 네트워크와 접속된 클라이언트에 의해 요청될 수도 있다. 상기 위치 정보는 셀 기반 또는 지리적 좌표와 같은 표준 형식(standard format)으로 보고될 수 있으며, 이 때, 상기 UE의 위치 및 속도에 대한 추정 오류치 및/또는 측위에 사용된 측위 방법을 함께 보고 할 수 있다.
이러한 측위를 위하여, PRS (Positioning Reference Signal)을 사용할 수 있다. PRS는 UE의 위치 추정을 위해 사용되는 참조신호이다. 예를 들어, LTE 시스템에서는, PRS는 PRS 전송을 위해 설정(Configuring)된 하향링크 서브프레임(이하, '포지셔닝 서브프레임 (Positioning Subframe)')에서만 전송될 수 있다. 또한, 만약, MBSFN (Multimedia broadcast single frequency network) 서브프레임과 non-MBSFN 서브프레임이 모두 포지셔닝 서브프레임으로 설정되면, MBSFN 서브프레임의 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 심볼들은 서브프레임 #0과 동일한 CP (Cyclic Prefix)를 가져야 한다. 만약, 셀 내에서 포지셔닝 서브프레임이 MBSFM 서브프레임들만으로 설정된 경우, 상기 MBSFN 서브프레임 내에서 PRS를 위해 설정된 OFDM 심볼들은 확장 CP를 가질 수 있다.
이러한 PRS의 시퀀스는 아래의 [수학식 1]에 의해 정의될 수 있다.
[수학식 1]
Figure PCTKR2019011920-appb-img-000001
여기서, n s는 무선 프레임 내에서의 슬롯 넘버를 의미하고, l은 상기 슬롯 내에서의 OFDM 심볼 넘버를 의미한다.
Figure PCTKR2019011920-appb-img-000002
은 하향링크 대역폭 설정 중 가장 큰 값으로서,
Figure PCTKR2019011920-appb-img-000003
의 정수배로 표현된다.
Figure PCTKR2019011920-appb-img-000004
는 주파수 도메인에서 RB (Resource Block)의 크기이며, 예를 들어, 12개의 부반송파로 구성될 수 있다.
c(i)는 Pseudo-Random 시퀀스로서, 아래의 [수학식 2]에 따라 초기화될 수 있다.
[수학식 2]
Figure PCTKR2019011920-appb-img-000005
상위 계층에서 별도의 설정이 없는 한,
Figure PCTKR2019011920-appb-img-000006
는
Figure PCTKR2019011920-appb-img-000007
과 동일하며, N CP는 일반 CP(Cyclic Prefix)에서 1, 확장 CP에서 0이다.
도 9는 PRS가 서브프레임 내에서 맵핑되는 패턴에 대한 예시를 나타낸다. 도 9에서 보는 바와 같이, PRS는 안테나 포트 6을 통해서 전송될 수 있다. 도 9(a)는 일반 CP에서 PRS가 맵핑되는 예시를 나타내고, 도 9(b)는 확장 CP에서 PRS가 맵핑되는 예시를 나타낸다.
한편, LTE 시스템에서, PRS는 위치 추정을 위해 그룹핑된 연속된 서브프레임들에서 전송될 수 있는데, 이 때, 위치 추정을 위해 그룹핑된 서브프레임들을 포지셔닝 기회(Positioning Occasion)이라고 한다. 이러한 포지셔닝 기회는 1, 2, 4 또는 6 서브프레임들로 구성될 수 있다. 또한, 이러한 포지셔닝 기회는 160, 320, 640 또는 1280 서브프레임 주기로 주기적으로 발생할 수 있다. 또한, PRS 전송의 시작 서브프레임을 지시하기 위한 셀 특정 서브프레임 오프셋 값이 정의될 수 있으며, 상기 오프셋 값과 PRS 전송을 위한 포지셔닝 기회의 주기는 아래의 [표 4]에서 보는 바와 같이, PRS 설정 인덱스(Configuration Index)에 의해 유도될 수 있다.
PRS configuration Index (I PRS) PRS periodicity(subframes) PRS subframe offset(subframes)
0 - 159 160 I PRS
160 - 479 320 I PRS-160
480 - 1119 640 I PRS-480
1120 - 2399 1280 I PRS-1120
2400 - 2404 5 I PRS-2400
2405 - 2414 10 I PRS-2405
2415 - 2434 20 I PRS-2415
2435 - 2474 40 I PRS-2435
2475 - 2554 80 I PRS-2475
2555-4095 Reserved
한편, 각각의 포지셔닝 기회(Occasion)에 포함된 PRS는 일정한 전력으로 전송된다. 이 때, 특정 포지셔닝 기회(Occasion)에서는 제로 파워로 PRS가 전송될 수 있는데, 이를 PRS 뮤팅(muting)이라고 한다. 예를 들어, 서빙 셀에서 전송되는 PRS를 뮤팅(muting)함으로써, 단말이 인접 셀의 PRS를 용이하게 검출할 수 있다.
셀에 대한 PRS 뮤팅 설정(Configuration)은 2, 4, 8 또는 16 개의 포지셔닝 기회(Occasion)로 구성되는 주기적 뮤팅 시퀀스에 의해 정의될 수 있다. 즉, 주기적 뮤팅 시퀀스는 PRS 뮤팅 설정에 대응하는 포지셔닝 기회들에 따라 2, 4, 8 또는 16비트로 구성될 수 있으며, 각각의 비트는 '0' 또는 '1'의 값을 가질 수 있다. 예를 들어, 비트 값이 '0'인 포지셔닝 기회(Occasion)에서 PRS 뮤팅이 수행될 수 있다.
한편, 포지셔닝 서브프레임은 저 간섭 서브프레임(low interference subframe)으로 설계되어, 상기 포지셔닝 서브프레임에서는 데이터가 전송되지 않는다. 그러므로, PRS는 다른 셀의 PRS에 의해서 간섭 받을 수는 있지만, 데이터 전송에 의해서는 간섭 받지 않는다.
NR 시스템에서의 UE 포지셔닝 아키텍처 ( UE Positioning Architecture)
도 10은 NG-RAN (Next Generation-Radio Access Network) 또는 E-UTRAN에 접속되는 UE에 대한 측위가 가능한 5G 시스템에서의 아키텍처를 나타낸다.
도 10을 참조하면, AMF (Core Access and Mobility Management Function)은 특정 타겟 UE와 관련된 위치 서비스에 대한 요청을 GMLC (Gateway Mobile Location Center)와 같은 다른 엔티티(entity)로부터 수신하거나, AMF 자체에서 특정 타겟 UE를 대신하여 위치 서비스를 시작하기로 결정할 수 있다. 그러면, AMF는 LMF (Location Management Function) 에게 위치 서비스 요청을 전송한다. 상기 위치 서비스 요청을 수신한 LMF는 상기 위치 서비스 요청을 처리하여 UE의 추정된 위치 등을 포함하는 처리 결과를 AMF에 반환할 수 있다. 한편, 위치 서비스 요청이 AMF 이외에 GMLC와 같은 다른 엔티티로부터 수신된 경우에 AMF는 LMF로부터 수신한 처리 결과를 다른 엔티티로 전달할 수 있다.
ng-eNB (new generation evolved-NB) 및 gNB는 위치 추적을 위한 측정 결과를 제공할 수 있는 NG-RAN의 네트워크 요소이며, 타겟 UE에 대한 무선 신호를 측정하고 그 결과값을 LMF에 전달할 수 있다. 또한, ng-eNB는 원격 무선 헤드 (remote radio heads)와 같은 몇몇 TP (Transmission Point)들 또는 E-UTRA를 위한 PRS 기반 비콘 시스템을 지원하는 PRS 전용 TP들을 제어할 수 있다.
LMF는 E-SMLC (Enhanced Serving Mobile Location Centre)와 연결되고, E-SMLC는 LMF가 E-UTRAN에 접속 가능하게 할 수 있다. 예를 들어, E-SMLC는 LMF가 eNB 및/또는 E-UTRAN 내의 PRS 전용 TP들로부터 전송된 신호를 통해 타겟 UE가 획득한 하향링크 측정을 이용하여 E-UTRAN의 측위 방법들 중 하나인 OTDOA (Observed Time Difference Of Arrival)을 지원하도록 할 수 있다.
한편, LMF는 SLP (SUPL Location Platform)에 연결될 수 있다. LMF는 타겟 UE들에 대한 서로 상이한 위치 결정 서비스들을 지원하고 관리할 수 있다. LMF는 UE의 위치 측정을 획득하기 위하여, 타겟 UE를 위한 서빙 ng-eNB 또는 서빙 gNB와 상호 작용할 수 있다. 타겟 UE의 측위를 위하여, LMF는 LCS(Location Service) 클라이언트 유형, 요구되는 QoS (Quality of Service), UE 측위 능력(UE positioning capabilities), gNB 측위 능력 및 ng-eNB 측위 능력 등에 기반하여 측위 방법을 결정하고, 이러한 측위 방법을 서빙 gNB 및/또는 서빙 ng-eNB에게 적용할 수 있다. 그리고, LMF는 타겟 UE에 대한 위치 추정치와 위치 추정 및 속도의 정확도와 같은 추가 정보를 결정할 수 있다. SLP는 사용자 평면(user plane)을 통해 측위를 담당하는 SUPL (Secure User Plane Location) 엔티티이다.
UE는 NG-RAN 및 E-UTRAN에서 전송하는 하향링크 참조 신호(Downlink Reference Signal)을 활용하여 UE의 위치를 측정할 수 있다. 이 때, NG-RAN 및 E-UTRAN로부터 UE에게 전송되는 상기 하향링크 참조 신호에는 SS/PBCH 블록, CSI-RS 및/또는 PRS 등이 포함될 수 있으며, 어떠한 하향링크 참조 신호를 사용하여 UE의 위치를 측정할지 여부는 LMF/E-SMLC/ng-eNB/E-UTRAN 등의 설정에 따를 수 있다. 또한, 서로 상이한 GNSS (Global Navigation Satellite System), TBS (Terrestrial Beacon System), WLAN 접속 포인트, 블루투스 비콘 및 UE에 내장된 센서(예를 들어, 기압 센서)등을 활용하는 RAT-independent 방식으로 UE의 위치를 측정할 수도 있다. UE는 LCS 어플리케이션을 포함할 수도 있고, UE가 접속된 네트워크와의 통신 또는 UE에 포함된 다른 어플리케이션을 통해 LCS 어플리케이션에 접속할 수 있다. LCS 어플리케이션은 UE의 위치를 결정하는 데 필요한 측정 및 계산 기능을 포함할 수 있다. 예를 들어, UE는 GPS (Global Positioning System) 과 같은 독립적인 측위 기능을 포함할 수 있고, NG-RAN 전송과는 독립적으로 UE의 위치를 보고할 수 있다. 이러한 독립적으로 획득한 측위 정보는 네트워크로부터 획득한 측위 정보의 보조 정보로서 활용될 수도 있다.
UE의 위치 측정을 위한 동작
도 11 은 UE의 위치를 측정하기 위한 네트워크의 구현 예를 나타낸다. UE가 CM-IDLE (Connection Management - IDLE)상태에 있을 때, AMF가 위치 서비스 요청을 수신하면, AMF는 UE와의 시그널링 연결을 수립하고, 특정 서빙 gNB 또는 ng-eNB를 할당하기 위해 네트워크 트리거 서비스를 요청할 수 있다. 이러한 동작 과정은 도 11에서는 생략되어 있다. 즉, 도 11에서는 UE가 연결 모드(connected mode)에 있는 것으로 가정할 수 있다. 하지만, 시그널링 및 데이터 비활성 등의 이유로 NG-RAN에 의해 시그널링 연결이 측위 과정이 진행되는 도중에 해제될 수도 있다.
도 11을 참조하여 구체적으로 UE의 위치를 측정하기 위한 네트워크의 동작 과정을 살펴보면, 단계 1a에서, GMLC와 같은 5GC 엔티티는 서빙 AMF로 타겟 UE의 위치를 측정하기 위한 위치 서비스를 요청할 수 있다. 다만, GMLC가 위치 서비스를 요청하지 않더라도, 단계 1b에 따라, 서빙 AMF가 타겟 UE의 위치를 측정하기 위한 위치 서비스가 필요하다고 결정할 수도 있다. 예를 들어, 긴급 호출(emergency call)을 위한 UE의 위치를 측정하기 위하여, 서빙 AMF가 직접 위치 서비스를 수행할 것을 결정할 수도 있다.
그 후, AMF는 단계 2에 따라, LMF로 위치 서비스 요청을 전송하고, 단계 3a에 따라, LMF는 위치 측정 데이터 또는 위치 측정 보조 데이터를 획득하기 위한 위치 절차(location procedures)를 서빙 ng-eNB, 서빙 gNB와 함께 시작할 수 있다. 예를 들어, LMF가 NG-RAN에 하나 이상의 UE와 관련된 위치 관련 정보를 요청하고, 필요한 위치 정보의 유형 및 관련 QoS를 지시할 수 있다. 그러면, NG-RAN은 요청에 응답하여, LMF에 위치 관련 정보를 LMF에 전송할 수 있다. 이 때, 상기 요청에 의한 위치 결정 방법이 E-CID인 경우, NG-RAN은 추가적인 위치 관련 정보를 LMF에 하나 이상의 NRPPa 메시지를 통해 전송할 수 있다. 여기서, '위치 관련 정보'란, 실제 위치 추정 정보 및 무선 측정 또는 위치 측정 등과 같이 위치 계산에 사용되는 모든 값들을 의미할 수 있다. 또한, 단계 3a에서 사용되는 프로토콜(Protocol)은 NRPPa 프로토콜일 수 있으며, 이에 대해서는 후술하도록 한다.
추가적으로, 단계 3b에 따라, LMF는 UE와 함께 하향링크 측위를 위한 위치 절차(location procedures) 시작할 수 있다. 예를 들어, LMF는 UE에게 위치 보조 데이터를 전송하거나, 위치 추정치 또는 위치 측정치를 획득할 수 있다. 예를 들어, 단계 3b에서 성능 정보 교환(Capability Transfer) 과정을 수행할 수 있다. 구체적으로 LMF는 UE에게 성능(Capability) 정보를 요청하고, UE는 LMF에게 성능(Capability) 정보를 전송할 수 있다. 이 때, 성능(Capability) 정보란, LFM 또는 UE가 지원할 수 있는 위치 측정 방법에 대한 정보, A-GNSS를 위한 보조 데이터(Assistance data)의 다양한 타입과 같이 특정 위치 측정 방법에 대한 다양한 측면(aspects)들에 대한 정보 및 다중 LPP 트랜젝션들을 핸들링(handle)할 수 있는 능력 등과 같이 어느 하나의 위치 측정 방법에 국한되지 않는 공통 특징에 대한 정보 등을 포함할 수 있다. 한편, 경우에 따라서 LMF가 UE에게 성능(Capability) 정보를 요청하지 않더라도, UE가 LMF에게 성능(Capability) 정보를 제공할 수 있다.
또 다른 예로, 단계 3b에서 위치 보조 데이터 교환(Assistance data transfer) 과정을 수행할 수 있다. 구체적으로, UE는 LMF에게 위치 보조 데이터(assistance data)를 요청할 수 있고, 필요로 하는 특정 위치 보조 데이터(assistance data)를 LMF에 지시할 수 있다. 그러면, LMF는 이에 대응하는 위치 보조 데이터(assistance data)를 UE에게 전달할 수 있고, 추가적으로, 하나 이상의 추가 LPP 메시지들을 통해 추가 보조 데이터(Additional assistance data)를 UE에게 전송할 수 있다. 한편, LMF에서 UE로 전송되는 위치 보조 데이터는 유니캐스트(unicast) 방식을 통해 전송될 수 있고, 경우에 따라, UE가 LMF에 보조 데이터를 요청하는 과정 없이, LMF가 UE에게 위치 보조 데이터 및/또는 추가 보조 데이터를 UE에게 전송할 수 있다.
또 다른 예로, 단계 3b에서 위치 정보 교환(Location Information Transfer) 과정을 수행할 수 있다. 구체적으로, LMF가 UE에게 해당 UE와 관련된 위치 관련 정보를 요청하고, 필요한 위치 정보의 유형 및 관련 QoS를 지시할 수 있다. 그러면, UE는 요청에 응답하여, LMF에 위치 관련 정보를 LMF에 전송할 수 있다. 이 때, 추가적으로 UE는 추가 위치 관련 정보를 LMF에 하나 이상의 LPP 메시지들을 통해 전송할 수 있다. 여기서, '위치 관련 정보'란, 실제 위치 추정 정보 및 무선 측정 또는 위치 측정 등과 같이 위치 계산에 사용되는 모든 값들을 의미할 수 있으며, 대표적으로는 복수의 NG-RAN 및/또는 E-UTRAN로부터 UE로 전송되는 하향링크 참조 신호(Downlink Reference Signal)들을 기반으로 UE가 측정하는RSTD(Reference Signal Time Difference) 값이 있을 수 있다. 상술한 바와 유사하게 UE 는 LMF로부터 요청이 없더라도 상기 위치 관련 정보를 LMF에 전송할 수 있다.
한편, 상술한 단계 3b에서 이루어지는 과정들은 단독으로 수행될 수도 있지만, 연속적으로 수행될 수 있다. 일반적으로, 성능 정보 교환(Capability Transfer) 과정, 위치 보조 데이터 교환(Assistance data transfer) 과정, 위치 정보 교환(Location Information Transfer) 과정 순서로 단계 3b가 수행되지만, 이러한 순서에 국한되지 않는다. 다시 말해, 단계 3b는 위치 측정의 유연성을 향상시키기 위해 특정 순서에 구애 받지 않는다. 예를 들어, UE는 LMF가 이미 요청한 위치 측정 요청을 수행하기 위해 언제든지 위치 보조 데이터를 요청할 수 있다. 또한, LMF도 UE가 전달해준 위치 정보가 요구하는 QoS를 만족하지 못하는 경우, 언제든지 위치 측정치 또는 위치 추정치 등의 위치 정보를 요청할 수 있다. 이와 유사하게 UE가 위치 추정을 위한 측정을 수행하지 않은 경우에는 언제든지 LMF로 성능(Capability) 정보를 전송할 수 있다.
또한, 단계 3b에서 LMF와 UE 간에 교환하는 정보 또는 요청에 Error가 발생한 경우, Error 메시지가 송수신될 수 있으며, 위치 측정을 중단하기 위한 중단(Abort)메시지가 송수신될 수도 있다.
한편, 단계 3b 에서 사용되는 프로토콜(Protocol)은 LPP 프로토콜일 수 있으며, 이에 대해서는 후술하도록 한다.
한편, 단계 3b는 단계 3a가 수행된 이후 추가적으로 수행될 수도 있으나, 단계 3a에 대신하여 수행될 수도 있다.
단계 4에서 LMF는 AMF에 위치 서비스 응답을 제공할 수 있다. 또한, 위치 서비스 응답에는 UE의 위치추정이 성공했는지 여부에 대한 정보 및 UE의 위치 추정치가 포함될 수 있다. 그 후, 단계 1a에 의해 도 8의 절차가 개시되었다면, AMF는 GMLC와 같은 5GC 엔티티에 위치 서비스 응답을 전달할 수 있으며, 단계 1b에 의해 도 8의 절차가 개시되었다면, AMF는 긴급 호출 등에 관련된 위치 서비스 제공을 위하여, 위치 서비스 응답을 이용할 수 있다.
위치 측정을 위한 프로토콜
(1) LTE Positioning Protocol (LPP)
도 12는 LMF와 UE 간의 LPP 메시지 전송을 지원하기 위해 사용되는 프로토콜 레이어의 예시를 나타낸다. LPP PDU는 MAF와 UE 간의 NAS PDU를 통해 전송될 수 있다. 도 12를 참조하면, LPP는 타겟 장치(예들 들어, 제어 평면에서의 UE 또는 사용자 평면에서의 SET(SUPL Enabled Terminal))와 위치 서버(예를 들어, 제어 평면에서의 LMF 또는 사용자 평면에서의 SLP) 사이를 연결(terminated)할 수 있다. LPP 메시지는 NG-C 인터페이스를 통한 NGAP, LTE-Uu 및 NR-Uu 인터페이스를 통한 NAS/RRC 등의 적절한 프로토콜을 사용하여 중간 네트워크 인터페이스를 통해 트랜스패런트 (Transparent) PDU 형태로 전달될 수 있다. LPP 프로토콜은 다양항 측위 방법을 사용하여 NR 및 LTE를 위한 측위가 가능하도록 한다.
예를 들어, LPP 프로토콜을 통하여 타겟 장치 및 위치 서버는 상호 간의 성능(capability) 정보 교환, 측위를 위한 보조 데이터 교환 및/또는 위치 정보를 교환할 수 있다. 또한, LPP 메시지를 통해 에러 정보 교환 및/또는 LPP 절차의 중단 지시 등을 수행할 수도 있다.
(2) NR Positioning Protocol A (NRPPa)
도 13은 LMF와 NG-RAN 노드 간의 NRPPa PDU 전송을 지원하는데 사용되는 프로토콜 레이어의 예시를 나타낸다. NRPPa는 NG-RAN 노드와 LMF 간의 정보 교환에 사용될 수 있다. 구체적으로 NRPPa는 ng-eNB에서 LMF로 전송되는 측정을 위한 E-CID, OTDOA 측위 방법을 지원하기 위한 데이터, NR Cell ID 측위 방법을 위한 Cell-ID 및 Cell 위치 ID 등을 교환할 수 있다. AMF는 연관된 NRPPa 트랜잭션(transaction)에 대한 정보가 없더라도, NG-C 인터페이스를 통해 연관된 LMF의 라우팅 ID를 기반으로 NRPPa PDU들을 라우팅할 수 있다.
위치 및 데이터 수집을 위한 NRPPa 프로토콜의 절차는 2가지 유형으로 구분될 수 있다. 첫번째 유형은, 특정 UE에 대한 정보 (예를 들어, 위치 측정 정보 등)를 전달하기 위한 UE 관련 절차(UE associated procedure)이고, 두번째 유형은, NG-RAN 노드 및 관련된 TP들에 적용 가능한 정보 (예를 들어, gNB/ng-eNG/TP 타이밍 정보 등)을 전달하기 위한 비 UE 관련 절차 (non UE associated procedure)이다. 상기 2가지 유형의 절차는 독립적으로 지원될 수도 있고, 동시에 지원될 수도 있다.
측위 방법(Positioning Measurement Method)
NG-RAN에서 지원하는 측위 방법들에는 GNSS, OTDOA, E-CID (enhanced cell ID), 기압 센서 측위, WLAN 측위, 블루투스 측위 및 TBS (terrestrial beacon system), UTDOA (Uplink Time Difference of Arrival) 등이 있을 수 있다. 상기 측위 방법들 중, 어느 하나의 측위 방법을 이용하여 UE의 위치를 측정할 수도 있지만, 둘 이상의 측위 방법을 이용하여 UE의 위치를 측정할 수도 있다.
(1) OTDOA (Observed Time Difference Of Arrival)
도 14는 OTDOA 측위 방법을 설명하기 위한 도면이다. OTDOA 측위 방법은 UE가 eNB, ng-eNB 및 PRS 전용 TP를 포함하는 다수의 TP들로부터 수신된 하향링크 신호들의 측정 타이밍을 이용한다. UE는 위치 서버로부터 수신된 위치 보조 데이터를 이용하여 수신된 하향링크 신호들의 타이밍을 측정한다. 그리고 이러한 측정 결과 및 이웃 TP들의 지리적 좌표들을 기반으로 UE의 위치를 결정할 수 있다.
gNB에 연결된 UE는 TP로부터 OTDOA 측정을 위한 측정 갭(gap)을 요청할 수 있다. 만약, UE가 OTDOA 보조 데이터 내의 적어도 하나의 TP를 위한 SFN을 인지하지 못하면, UE는 RSTD (Reference Signal Time Difference) 측정(Measurement)을 수행하기 위한 측정 갭을 요청하기 전에 OTDOA 참조 셀(reference cell)의 SFN을 획득하기 위해 자율적인 갭(autonomous gap)을 사용할 수 있다.
여기서, RSTD는 참조 셀과 측정 셀로부터 각각 수신된 2개의 서브프레임들의 경계 간의 가장 작은 상대적인 시간 차를 기반으로 정의될 수 있다. 즉, 측정 셀로부터 수신된 서브 프레임의 시작 시간에 가장 가까운 참조 셀의 서브프레임의 시작 시간 간의 상대적인 시간 차이를 기반으로 계산될 수 있다. 한편, 참조 셀은 UE에 의해 선택될 수 있다.
정확한 OTDOA 측정을 위해서는 지리적으로 분산된 3개 이상의 TP들 또는 기지국들로부터 수신된 신호의 TOA(time of arrival)을 측정하는 것이 필요하다. 예를 들어, TP 1, TP 2 및 TP 3 각각에 대한 TOA를 측정하고, 3개의 TOA를 기반으로 TP 1-TP 2에 대한 RSTD, TP 2-TP 3에 대한 RSTD 및 TP 3-TP 1에 대한 RSTD를 계산하여, 이를 기반으로 기하학적 쌍곡선을 결정하고, 이러한 쌍곡선이 교차하는 지점을 UE의 위치로 추청할 수 있다. 이 때, 각 TOA 측정에 대한 정확도 및/또는 불확실성이 생길 수 있는 바, 추정된 UE의 위치는 측정 불확실성에 따른 특정 범위로 알려질 수도 있다.
예를 들어, 두 TP에 대한 RSTD는 아래의 [수학식 3]을 기반으로 산출될 수 있다.
[수학식 3]
Figure PCTKR2019011920-appb-img-000008
여기서, c는 빛의 속도이고, {x t, y t}는 타겟 UE의 (알려지지 않은) 좌표이고, {x i, y i}는 (알려진) TP의 좌표이며, {x 1, y 1}은 참조 TP (또는 다른 TP)의 좌표일 수 있다. 여기서, (T i-T 1)은 두 TP 간의 전송 시간 오프셋으로서, "Real Time Differences" (RTDs)로 명칭될 수 있으며, n i, n 1은 UE TOA 측정 에러에 관한 값을 나타낼 수 있다.
(2) E-CID (Enhanced Cell ID)
셀 ID (CID) 측위 방법에서, UE의 위치는 UE의 서빙 ng-eNB, 서빙 gNB 및/또는 서빙 셀의 지리적 정보를 통해 측정될 수 있다. 예를 들어, 서빙 ng-eNB, 서빙 gNB 및/또는 서빙 셀의 지리적 정보는 페이징(paging), 등록(registration) 등을 통해 획득될 수 있다.
한편, E-CID 측위 방법은 CID 측위 방법에 더하여 UE 위치 추정치를 향상 시키기 위한 추가적인 UE 측정 및/또는 NG-RAN 무선 자원 등을 이용할 수 있다. E-CID 측위 방법에서, RRC 프로토콜의 측정 제어 시스템과 동일한 측정 방법들 중 일부를 사용할 수 있지만, 일반적으로 UE의 위치 측정만을 위하여 추가적인 측정을 하지 않는다. 다시 말해, UE의 위치를 측정하기 위하여 별도의 측정 설정 (measurement configuration) 또는 측정 제어 메시지(measurement control message)는 제공되지 않을 수 있으며, UE 또한 위치 측정만을 위한 추가적인 측정 동작이 요청될 것을 기대하지 않고, UE가 일반적으로 측정 가능한 측정 방법들을 통해 획득된 측정 값을 보고할 수 있다.
예를 들어, 서빙 gNB는 UE로부터 제공되는 E-UTRA 측정치를 사용하여 E-CID 측위 방법을 구현할 수 있다.
E-CID 측위를 위해 사용할 수 있는 측정 요소의 예를 들면 다음과 같을 수 있다.
- UE 측정: E-UTRA RSRP (Reference Signal Received Power), E-UTRA RSRQ (Reference Signal Received Quality), UE E-UTRA 수신-송신 시간차 (Rx-Tx Time difference), GERAN/WLAN RSSI (Reference Signal Strength Indication), UTRAN CPICH (Common Pilot Channel) RSCP (Received Signal Code Power), UTRAN CPICH Ec/Io
- E-UTRAN 측정: ng-eNB 수신-송신 시간차 (Rx-Tx Time difference), 타이밍 어드밴스 (Timing Advance; T ADV), Angle of Arrival (AoA)
여기서, T ADV는 아래와 같이 Type 1과 Type 2로 구분될 수 있다.
T ADV Type 1 = (ng-eNB 수신-송신 시간차)+(UE E-UTRA 수신-송시 시간차)
T ADV Type 2 = ng-eNB 수신-송신 시간차
한편, AoA는 UE의 방향을 측정하는데 사용될 수 있다. AoA는 기지국/TP로부터 반 시계 방향으로 UE의 위치에 대한 추정 각도로 정의될 수 있다. 이 때, 지리적 기준 방향은 북쪽일 수 있다. 기지국/TP는 AoA 측정을 위해 SRS (Sounding Reference Signal) 및/또는 DMRS (Demodulation Reference Signal)과 같은 상향링크 신호를 이용할 수 있다. 또한, 안테나 어레이의 배열이 클수록 AoA의 측정 정확도가 높아지며, 동일한 간격으로 안테나 어레이들이 배열된 경우, 인접한 안테나 소자들에서 수신된 신호들은 일정한 위상 변화(Phase-Rotate)를 가질 수 있다.
(3) UTDOA (Uplink Time Difference of Arrival)
UTDOA는 SRS의 도달 시간을 추정하여 UE의 위치를 결정하는 방법이다. 추정된 SRS 도달 시간을 산출할 때, 서빙 셀을 참조 셀로 사용하여, 다른 셀 (혹은 기지국/TP)와의 도달 시간 차이를 통해 UE의 위치를 추정할 수 있다. UTDOA를 구현하기 위해 E-SMLC는 타겟 UE에게 SRS 전송을 지시하기 위해, 타겟 UE의 서빙 셀을 지시할 수 있다. 또한, E-SMLC는 SRS의 주기적/비주기적 여부, 대역폭 및 주파수/그룹/시퀀스 호핑 등과 같은 설정(Configuration)을 제공할 수 있다.
본 발명에서는 NR (New RAT)을 지원하는 시스템에서 E-CID 기반의 포지셔닝을 수행할 때, 기지국의 AoD 정보를 활용하여 측위 정확성(Positioning Accuracy)을 향상시키는 방안에 대해 기술한다. 포지셔닝이란, 단말이 자신의 위치를 기지국의 신호를 통해 상대적으로 알아내는 방법으로, 3GPP TS 36.355 및 3GPP TS 36.455 표준 문서에 LTE(Long Term Evolution)를 지원하는 시스템에서의 측위(Positioning) 방법이 기술되어 있다.
LTE를 지원하는 시스템에서의 측위(Positioning) 방법으로는 Observed time difference of arrival (OTDOA), Enhanced Cell ID (E-CID) 등이 있다. OTDOA 방법은 다수의 기지국으로부터 수신한 RS로부터 Reference signal timing difference (RSTD)를 계산하고, 쌍곡선을 그려 교점을 찾아서 단말의 위치를 추정하는 방법이다.
한편, E-CID 방법은 기지국이 제공하는 범위 내에서 단말의 위치를 측정하는 방법이다. E-CID 방법은 정확성이 떨어지지만, 실행이 쉽고 다양한 상품과 네트워크에 활용 가능하다. 한편, LTE의 E-CID 방법에서 정확도를 높이기 위해 사용되는 측정값으로는 Round Trip Time(RTT) 와 Angle of arrival (AoA) 가 있다. 위치 서버(Location server)는 RTT 및 AoA 정보들을 이용한 E-CID 방법을 기반으로 단말의 위치를 추정할 수 있다.
여기에 더하여, 본 발명에서는 기지국에서 PRS(Positioning Reference Signal)를 전송할 때의 Angle of departure (AoD) 값을 위치 서버(Location server)에 전달하여, E-CID의 정확성(Accuracy)을 향상시키는 방안을 제안하고자 한다.
다시 말해, 본 발명에서는 기존 LTE를 지원하는 시스템에서 사용하는 E-CID의 정확성(accuracy)을 향상시키기 위해 기지국이 위치 서버(Location server)에 AoD 정보를 보고(Reporting) 하는 방안에 대하여 기술한다. 여기서, AoD 정보란, 기지국에서 전송한 SS/PBCH 블록 인덱스 또는 CSI-RS Resource Indicator (CRI)를 의미할 수 있다. 단말은 현재 위치에서 신호의 세기가 가장 강한 SS/PBCH 블록 또는 CSI-RS를 검출하고, 해당 SS/PBCH 블록 인덱스 또는 CRI를 기지국에게 전달할 수 있다. 기지국은 단말로부터 전달된 AoD 정보를 위치 서버(Location Server)로 보고(Report)하여, E-CID 기반의 포지셔닝을 수행할 때, RTT 및 AoA 정보와 더불어 AoD 정보까지 활용함으로써, 측위 정확성을 향상시키는데 사용할 수 있다.
도 15 내지 도 17은 본 발명의 실시 예에 따른 단말, 기지국 및 네트워크의 구현 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 본 발명의 실시 예에 따른 기지국의 동작 구현 예를 설명하기 위한 것이다.
도 15를 참조하면, 기지국은 복수의 SS/PBCH 블록들 및/또는 CSI-RS들을 단말에게 전송할 수 있다(S1501). 그리고 기지국은 단말로부터 후술하는 실시 예들을 기반으로 한 SS/PBCH 블록 인덱스 및/또는 CRI를 포함하는 AoD 정보를 수신할 수 있다(S1503).
기지국은 단말로부터 수신한 AoD 정보를 위치 서버에 보고할 수 있다(S1505). 이 때, 단말로부터 수신되고, 위치 서버로 보고되는 AoD 정보는 후술하는 실시 예에 기반할 수 있다.
도 16은 본 발명의 실시 예에 따른 단말의 동작 구현 예를 설명하기 위한 것이다. 도 16을 참조하면, 단말은 기지국으로부터 수신된 복수의 SS/PBCH 블록들 및/또는 CSI-RS들의 신호 세기를 측정할 수 있다(S1601). 그리고, 상기 측정된 신호 세기를 바탕으로 적어도 하나의 SS/PBCH 블록 인덱스 및/또는 적어도 하나의 CRI를 포함하는 AoD 정보를 기지국 또는 위치 서버로 전송할 수 있다(S1603).
이 때, 단말이 신호 세기를 측정하여 AoD 정보를 전송하는 구체적인 방법은 후술하는 실시 예들에 기반할 수 있다.
도 17은 본 발명의 실시 예에 따른 네트워크의 동작 구현 예를 설명하기 위한 것이다. 도 17을 참조하면, 기지국은 복수의 SS/PBCH 블록들 및/또는 CSI-RS들을 UE에게 전송할 수 있다(S1701). 단말은 상기 복수의 SS/PBCH 블록들 및/또는 CSI-RS들의 신호 세기를 측정하고(S1703), 상기 측정한 신호 세기 값을 기반으로 적어도 하나의 SS/PBCH 블록 인덱스 및/또는 적어도 하나의 CRI를 포함하는 AoD 정보를 기지국으로 전송하고(S1705). 상기 AoD 정보를 수신한 기지국은 이를 위치 서버에 보고할 수 있다(S1707). 한편, 단말은 상기 AoD 정보를 직접 위치 서버로 전송할 수도 있는데(S1709), 이러한 경우, S1705 및 S1707 단계는 생략될 수 있다.
한편, 단말이 수신된 복수의 SS/PBCH 블록들 및 CSI-RS들의 신호 세기를 측정하는 구체적인 방법 및 이를 이용하여 AoD 정보를 전송하는 구체적인 방법(S1701 내지 S1709)은 후술하는 실시 예들을 기반으로 할 수 있다.
한편, 상술한 기지국, 단말 및 네트워크에서 AoD 정보를 송수신하는 구체적인 방법은 아래의 실시 예들에 따를 수 있다.
실시 예 1
기지국/TP는 복수의 SS/PBCH 블록 및/또는 복수의 CSI-RS들을 단말에게 전송할 수 있다. 이 때, 각각의 SS/PBCH 블록과 CSI-RS에는 다른 빔 설정(Beam configuration)이 적용될 수 있다. 단말은 현재 자신의 위치에서 수신 가능한 SS/PBCH 블록 및/또는 CSI-RS 자원들에 대한 신호 세기를 측정할 수 있다. 예를 들어, 단말은 현재 자신의 위치에서 수신 가능한 SS/PBCH 블록 및/또는 CSI-RS 자원들에 대한 RSRP(Reference Signal Received Power)를 측정할 수 있다. 그 후, 단말은 측정한 신호 세기가 가장 강한 SS/PBCH 블록의 인덱스 및/또는 CRI에 대한 정보를 기지국에 전송할 수 있다.
실시 예 2
기지국/TP는 복수의 SS/PBCH 블록 및/또는 복수의 CSI-RS들을 단말에게 전송할 수 있다. 이 때, 각각의 SS/PBCH 블록과 CSI-RS에는 다른 빔 설정(Beam configuration)이 적용될 수 있다. 단말은 현재 자신의 위치에서 수신 가능한 SS/PBCH 블록 및/또는 CSI-RS 자원들에 대한 신호 세기를 측정할 수 있다. 예를 들어, 단말은 현재 자신의 위치에서 수신 가능한 SS/PBCH 블록 및/또는 CSI-RS 자원들에 대한 RSRP(Reference Signal Received Power)를 측정할 수 있다.
단말은 측정 가능한 모든 SS/PBCH 블록들 및/또는 CSI-RS 자원들의 신호 세기에 대한 정보를 기지국에게 전달할 수 있다. 이 때, 단말은 기지국에게 측정 가능한 모든 SS/PBCH 블록 인덱스들 및/또는 CRI를 함께 전달할 수 있다.
여기서, 측정 가능한 모든 SS/PBCH 블록들 및/또는 CSI-RS 자원들이란, 단말이 현재 자신의 위치에서 수신 가능한 모든 SS/PBCH 블록 및/또는 CSI-RS 자원들일 수 있다.
실시 예 3
기지국/TP는 복수의 SS/PBCH 블록 및/또는 복수의 CSI-RS들을 단말에게 전송할 수 있다. 이 때, 각각의 SS/PBCH 블록과 CSI-RS에는 다른 빔 설정(Beam configuration)이 적용될 수 있다. 단말은 현재 자신의 위치에서 수신 가능한 SS/PBCH 블록 및/또는 CSI-RS 자원들에 대한 신호 세기를 측정할 수 있다. 예를 들어, 단말은 현재 자신의 위치에서 수신 가능한 SS/PBCH 블록 및/또는 CSI-RS 자원들에 대한 RSRP(Reference Signal Received Power)를 측정할 수 있다.
단말은 측정 가능한 모든 SS/PBCH 블록들 및/또는 CSI-RS 자원들의 신호 세기에 대한 정보 중, 일부를 선택하여 기지국에 전달할 수 있다. 이 때, 단말이 신호의 세기가 강한 순서대로 K개의 신호 세기에 대한 정보를 기지국에게 전달할 수 있다. 이 때, 단말은 기지국에게 신호 세기가 강한 K개의 SS/PBCH 블록의 인덱스 및/또는 CRI를 함께 전달할 수 있다.
다시 말해, 단말은 신호의 세기가 강한 K개의 SS/PBCH 블록의 인덱스들 및/또는 CRI들을 기지국에 전달하면서 상기 K개의 SS/PBCH 블록의 인덱스들 및/또는 CRI들의 신호 세기들을 기지국에게 함께 전달할 수 있다.
여기서, 측정 가능한 모든 SS/PBCH 블록들 및/또는 CSI-RS 자원들이란, 단말이 현재 자신의 위치에서 수신 가능한 모든 SS/PBCH 블록 및/또는 CSI-RS 자원들일 수 있다.
실시 예 4
기지국/TP는 복수의 SS/PBCH 블록 및/또는 복수의 CSI-RS들을 단말에게 전송할 수 있다. 이 때, 각각의 SS/PBCH 블록과 CSI-RS에는 다른 빔 설정(Beam configuration)이 적용될 수 있다. 단말은 현재 자신의 위치에서 수신 가능한 SS/PBCH 블록 및/또는 CSI-RS 자원들에 대한 신호 세기를 측정할 수 있다. 예를 들어, 단말은 현재 자신의 위치에서 수신 가능한 SS/PBCH 블록 및/또는 CSI-RS 자원들에 대한 RSRP(Reference Signal Received Power)를 측정할 수 있다.
단말은 측정 가능한 모든 SS/PBCH 블록들 및/또는 CSI-RS 자원들의 신호 세기에 대한 정보 중, 일부를 선택하여 기지국에 전달할 수 있다. 이 때, 신호의 세기가 가장 강한 SS/PBCH 블록 및/또는 CSI-RS를 기준으로 선택된 신호 세기들 간의 신호 강도의 차이를 알려줄 수 있다. 예를 들어, 신호의 세기가 가장 강한 SS/PBCH 블록 및/또는 CSI-RS의 신호 세기를 절대값으로 알려주고, 나머지 선택된 신호 세기들의 신호 세기는 상기 절대값과의 차이값들로 알려줄 수 있다. 또한, 신호의 세기가 가장 강한 SS/PBCH 블록 및/또는 CSI-RS의 신호 세기를 절대값으로 알려주고, 신호의 세기가 두번째로 강한 SS/PBCH 블록 및/또는 CSI-RS의 신호 세기는 상기 절대값과의 차이값으로 알려주며, 신호의 세기가 세번째로 강한 SS/PBCH 블록 및/또는 CSI-RS의 신호 세기는 두번째로 강한 신호 세기와의 차이값으로 알려주는 형태의 방법을 사용할 수도 있다. 한편, 상기 절대값 및/또는 차이값은 dB 단위로 표현될 수 있다.
이 때, 단말은 기지국에게 신호 세기가 강한 K개의 SS/PBCH 블록의 인덱스 및/또는 CRI를 함께 전달할 수 있다. 다시 말해, 단말은 상기 절대값으로 알려주는 신호 세기에 대응하는 SS/PBCH 블록 및/또는 CSI-RS에 대응하는 인덱스 및/또는 CRI와 상기 차이값들로 알려주는 신호 세기에 대응하는 SS/PBCH 블록 및/또는 CSI-RS에 대응하는 인덱스들 및/또는 CRI들을 함께 알려줄 수 있다.
실시 예 5
기지국/TP는 복수의 SS/PBCH 블록 및/또는 복수의 CSI-RS들을 단말에게 전송할 수 있다. 이 때, 각각의 SS/PBCH 블록과 CSI-RS에는 다른 빔 설정(Beam configuration)이 적용될 수 있다. 단말은 현재 자신의 위치에서 수신 가능한 SS/PBCH 블록 및/또는 CSI-RS 자원들에 대한 신호 세기를 측정할 수 있다. 예를 들어, 단말은 현재 자신의 위치에서 수신 가능한 SS/PBCH 블록 및/또는 CSI-RS 자원들에 대한 RSRP(Reference Signal Received Power)를 측정할 수 있다.
단말은 측정 가능한 모든 SS/PBCH 블록들 및/또는 CSI-RS 자원들의 신호 세기에 대한 정보 중, 일부를 선택하여 기지국에 전달할 수 있다. 이 때, 단말이 신호의 세기가 강한 순서대로 K개의 신호 세기에 대한 정보를 기지국에게 전달할 수 있다.
예를 들어, 임의의 참조(Reference) SS/PBCH 블록 및/또는 참조(Reference) CSI-RS를 기준으로 K개의 SS/PBCH 블록 및/또는 CSI-RS 자원들에 대한 신호 세기의 차이값들을 알려줄 수 있다. 이 때, 상기 참조 SS/PBCH 블록 및/또는 참조 CSI-RS는 서빙 셀(Serving Cell)의 SS/PBCH 블록 및/또는 서빙 셀의 CSI-RS일 수 있다.
예를 들어, 참조 SS/PBCH 블록 및/또는 첨조 CSI-RS의 신호 세기를 절대값으로 알려주고, 나머지 선택된 신호 세기들의 신호 세기는 상기 절대값과의 차이값들로 알려줄 수 있다. 한편, 상기 절대값 및/또는 차이값은 dB 단위로 표현될 수 있다. 또한, 단말은 기지국에게 신호의 세기가 강한 K개의 SS/PBCH 블록의 인덱스들 및/또는 CRI를 상기 신호 세기의 차이값들과 함께 알려줄 수 있다.
실시 예 6
기지국/TP는 복수의 SS/PBCH 블록 및/또는 복수의 CSI-RS들을 단말에게 전송할 수 있다. 이 때, 각각의 SS/PBCH 블록과 CSI-RS에는 다른 빔 설정(Beam configuration)이 적용될 수 있다. 단말은 현재 자신의 위치에서 수신 가능한 SS/PBCH 블록 및/또는 CSI-RS 자원들에 대한 신호 세기를 측정할 수 있다. 예를 들어, 단말은 현재 자신의 위치에서 수신 가능한 SS/PBCH 블록 및/또는 CSI-RS 자원들에 대한 RSRP(Reference Signal Received Power)를 측정할 수 있다.
단말은 측정 가능한 모든 SS/PBCH 블록들 및/또는 CSI-RS 자원들의 신호 세기에 대한 정보 중, 일부를 선택하여 기지국에 전달할 수 있다. 이 때, 단말이 신호의 세기가 강한 순서대로 K개의 신호 세기에 대한 정보를 기지국에게 전달할 수 있다.
예를 들어, 신호의 세기가 강한 순서를 알려줄 수 있다. 예를 들어, 신호의 세기가 가장 강한 SS/PBCH 블록 또는 CSI-RS 자원을 0으로 지시하고, 그 다음으로 신호의 세기가 강한 SS/PBCH 블록 또는 CSI-RS 자원을 1로 지시할 수 있다. 또한, 단말은 기지국에게 신호의 세기가 강한 K개의 SS/PBCH 블록의 인덱스들 및/또는 CRI를 상기 신호 세기의 순서와 함께 알려줄 수 있다.
실시 예 7
기지국/TP는 복수의 SS/PBCH 블록 및/또는 복수의 CSI-RS들을 단말에게 전송할 수 있다. 이 때, 각각의 SS/PBCH 블록과 CSI-RS에는 다른 빔 설정(Beam configuration)이 적용될 수 있다. 단말은 현재 자신의 위치에서 수신 가능한 SS/PBCH 블록 및/또는 CSI-RS 자원들에 대한 신호 세기를 측정할 수 있다. 예를 들어, 단말은 현재 자신의 위치에서 수신 가능한 SS/PBCH 블록 및/또는 CSI-RS 자원들에 대한 RSRP(Reference Signal Received Power)를 측정할 수 있다.
단말은 측정 가능한 모든 SS/PBCH 블록들 및/또는 CSI-RS 자원들의 신호 세기에 대한 정보 중, 일부를 선택하여 기지국에 전달할 수 있다. 이 때, 단말이 신호의 세기가 강한 순서대로 K개의 신호 세기에 대한 정보를 기지국에게 전달할 수 있다.
예를 들어, 임의의 참조(Reference) SS/PBCH 블록 및/또는 참조(Reference) CSI-RS의 신호 세기를 절대값으로 알려주고, 상기 참조 SS/PBCH 블록 및/또는 참조 CSI-RS의 신호 세기와 가장 가까운 순서대로 K개의 신호 세기에 대한 정보를 기지국에 전달할 수 있다.
예를 들어, 참조 SS/PBCH 블록 및/또는 참조 CSI-RS의 신호 세기와 가장 가까운 SS/PBCH 블록 또는 CSI-RS 자원을 0으로 지시하고, 그 다음으로 가까운 SS/PBCH 블록 또는 CSI-RS 자원을 1로 지시할 수 있다. 또한, 단말은 기지국에게 신호의 세기가 강한 K개의 SS/PBCH 블록의 인덱스들 및/또는 CRI를 상기 신호 세기의 순서와 함께 알려줄 수 있다.
실시 예 8
기지국/TP는 복수의 SS/PBCH 블록 및/또는 복수의 CSI-RS들을 단말에게 전송할 수 있다. 이 때, 각각의 SS/PBCH 블록과 CSI-RS에는 다른 빔 설정(Beam configuration)이 적용될 수 있다. 단말은 현재 자신의 위치에서 수신 가능한 SS/PBCH 블록 및/또는 CSI-RS 자원들에 대한 신호 세기를 측정할 수 있다. 예를 들어, 단말은 현재 자신의 위치에서 수신 가능한 SS/PBCH 블록 및/또는 CSI-RS 자원들에 대한 RSRP(Reference Signal Received Power)를 측정할 수 있다.
단말은 측정 가능한 모든 SS/PBCH 블록들 및/또는 CSI-RS 자원들의 신호 세기에 대한 정보 중, 일부를 선택하여 기지국에 전달할 수 있다. 이 때, 단말이 신호의 세기가 강한 순서대로 K개의 신호 세기에 대한 정보를 기지국에게 전달할 수 있다.
예를 들어, 비트맵(bitmap) 방식을 활용할 수 있다. 구체적으로, 신호의 세기가 강한 순서대로 K개의 위치를 비트맵(Bitmap)으로 표현하여 기지국에 전달해준다. 구체적으로, K개의 신호 세기에 대응하는 비트를 1 또는 0으로 표현된 비트맵을 기지국에 전달할 수 있다.
실시 예 9
기지국/TP는 복수의 SS/PBCH 블록들을 전송할 수 있고, 각각의 SS/PBCH 블록에는 다른 빔 설정(Beam configuration)이 적용될 수 있다. 단말은 현재 자신의 위치에서 수신 가능한 SS/PBCH 블록의 신호 세기를 측정할 수 있다. 단말은 가장 강한 SS/PBCH 블록과 연관(association)된 PRACH 기회(occasion)에서 PRACH 프리앰블(preamble)을 전송하기 때문에, PRACH 프리앰블 (즉, RACH 신호)을 수신한 기지국은 단말이 수신한 SS/PBCH 블록 중, 가장 강한 신호 세기를 가지는 SS/PBCH 블록을 알 수 있다.
한편, 기지국은 단말로부터 수신한 RACH (Random Access Channel) 신호를 기반으로 단말의 전송타이밍을 측정할 수 있고, 상향링크 타이밍(uplink Timing)을 정렬(align)하기 위해 Timing advance(TA) 값을 계산하여 단말에게 알려줄 수 있다. 따라서, 기지국 또는 단말은 상기 AoD 정보와 더불어, TA 정보를 함께 위치 서버로 보고하여, 단말이 위치하는 것으로 추정되는 범위를 결정하는데 활용할 수 있다. 즉, 기지국 또는 단말이 위치 서버로 TA 정보를 AoD 정보와 함께 전송하면, 이러한 TA 정보를 함께 활용하여 기지국이 신호를 수신한 타이밍에 대한 정보의 정확성을 높임으로써, 단말의 위치 추정에 대한 정확성을 함께 향상시킬 수 있다.
한편, 상기 실시 예 1 내지 실시 예 9에서 신호의 세기가 가장 강한 SS/PBCH 블록 및/또는 CSI-RS 자원에 대한 정보가 AoD 정보에 포함되어 기지국에 전달될 수 있는데, 이는, 신호의 세기가 가장 강한 신호가 기지국과 단말 사이의 LoS (Line of Sight)에 대응하는 신호일 확률이 높기 때문이다.
이로 제한되는 것은 아니지만, 본 문서에 개시된 본 발명의 다양한 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들은 기기들간에 무선 통신/연결(예, 5G)을 필요로 하는 다양한 분야에 적용될 수 있다.
이하, 도면을 참조하여 보다 구체적으로 예시한다. 이하의 도면/설명에서 동일한 도면 부호는 다르게 기술하지 않는 한, 동일하거나 대응되는 하드웨어 블블록, 소프트웨어 블록 또는 기능 블록을 예시할 수 있다.
도 18은 본 발명에 적용되는 통신 시스템(1)을 예시한다.
도 18을 참조하면, 본 발명에 적용되는 통신 시스템(1)은 무선 기기, 기지국 및 네트워크를 포함한다. 여기서, 무선 기기는 무선 접속 기술(예, 5G NR(New RAT), LTE(Long Term Evolution))을 이용하여 통신을 수행하는 기기를 의미하며, 통신/무선/5G 기기로 지칭될 수 있다. 이로 제한되는 것은 아니지만, 무선 기기는 로봇(100a), 차량(100b-1, 100b-2), XR(eXtended Reality) 기기(100c), 휴대 기기(Hand-held device)(100d), 가전(100e), IoT(Internet of Thing) 기기(100f), AI기기/서버(400)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 차량은 무선 통신 기능이 구비된 차량, 자율 주행 차량, 차량간 통신을 수행할 수 있는 차량 등을 포함할 수 있다. 여기서, 차량은 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)(예, 드론)를 포함할 수 있다. XR 기기는 AR(Augmented Reality)/VR(Virtual Reality)/MR(Mixed Reality) 기기를 포함하며, HMD(Head-Mounted Device), 차량에 구비된 HUD(Head-Up Display), 텔레비전, 스마트폰, 컴퓨터, 웨어러블 디바이스, 가전 기기, 디지털 사이니지(signage), 차량, 로봇 등의 형태로 구현될 수 있다. 휴대 기기는 스마트폰, 스마트패드, 웨어러블 기기(예, 스마트워치, 스마트글래스), 컴퓨터(예, 노트북 등) 등을 포함할 수 있다. 가전은 TV, 냉장고, 세탁기 등을 포함할 수 있다. IoT 기기는 센서, 스마트미터 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 기지국, 네트워크는 무선 기기로도 구현될 수 있으며, 특정 무선 기기(200a)는 다른 무선 기기에게 기지국/네트워크 노드로 동작할 수도 있다.
무선 기기(100a~100f)는 기지국(200)을 통해 네트워크(300)와 연결될 수 있다. 무선 기기(100a~100f)에는 AI(Artificial Intelligence) 기술이 적용될 수 있으며, 무선 기기(100a~100f)는 네트워크(300)를 통해 AI 서버(400)와 연결될 수 있다. 네트워크(300)는 3G 네트워크, 4G(예, LTE) 네트워크 또는 5G(예, NR) 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다. 무선 기기(100a~100f)는 기지국(200)/네트워크(300)를 통해 서로 통신할 수도 있지만, 기지국/네트워크를 통하지 않고 직접 통신(e.g. 사이드링크 통신(sidelink communication))할 수도 있다. 예를 들어, 차량들(100b-1, 100b-2)은 직접 통신(e.g. V2V(Vehicle to Vehicle)/V2X(Vehicle to everything) communication)을 할 수 있다. 또한, IoT 기기(예, 센서)는 다른 IoT 기기(예, 센서) 또는 다른 무선 기기(100a~100f)와 직접 통신을 할 수 있다.
무선 기기(100a~100f)/기지국(200), 기지국(200)/기지국(200) 간에는 무선 통신/연결(150a, 150b, 150c)이 이뤄질 수 있다. 여기서, 무선 통신/연결은 상향/하향링크 통신(150a)과 사이드링크 통신(150b)(또는, D2D 통신), 기지국간 통신(150c)(e.g. relay, IAB(Integrated Access Backhaul)과 같은 다양한 무선 접속 기술(예, 5G NR)을 통해 이뤄질 수 있다. 무선 통신/연결(150a, 150b, 150c)을 통해 무선 기기와 기지국/무선 기기, 기지국과 기지국은 서로 무선 신호를 송신/수신할 수 있다. 예를 들어, 무선 통신/연결(150a, 150b, 150c)은 다양한 물리 채널을 통해 신호를 송신/수신할 수 있다. 이를 위해, 본 발명의 다양한 제안들에 기반하여, 무선 신호의 송신/수신을 위한 다양한 구성정보 설정 과정, 다양한 신호 처리 과정(예, 채널 인코딩/디코딩, 변조/복조, 자원 매핑/디매핑 등), 자원 할당 과정 등 중 적어도 일부가 수행될 수 있다.
도 19는 본 발명에 적용될 수 있는 무선 기기를 예시한다.
도 19를 참조하면, 제1 무선 기기(100)와 제2 무선 기기(200)는 다양한 무선 접속 기술(예, LTE, NR)을 통해 무선 신호를 송수신할 수 있다. 여기서, {제1 무선 기기(100), 제2 무선 기기(200)}은 도 18의 {무선 기기(100x), 기지국(200)} 및/또는 {무선 기기(100x), 무선 기기(100x)}에 대응할 수 있다.
제1 무선 기기(100)는 하나 이상의 프로세서(102) 및 하나 이상의 메모리(104)를 포함하며, 추가적으로 하나 이상의 송수신기(106) 및/또는 하나 이상의 안테나(108)을 더 포함할 수 있다. 프로세서(102)는 메모리(104) 및/또는 송수신기(106)를 제어하며, 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들을 구현하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(102)는 메모리(104) 내의 정보를 처리하여 제1 정보/신호를 생성한 뒤, 송수신기(106)을 통해 제1 정보/신호를 포함하는 무선 신호를 전송할 수 있다. 또한, 프로세서(102)는 송수신기(106)를 통해 제2 정보/신호를 포함하는 무선 신호를 수신한 뒤, 제2 정보/신호의 신호 처리로부터 얻은 정보를 메모리(104)에 저장할 수 있다. 메모리(104)는 프로세서(102)와 연결될 수 있고, 프로세서(102)의 동작과 관련한 다양한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(104)는 프로세서(102)에 의해 제어되는 프로세스들 중 일부 또는 전부를 수행하거나, 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들을 수행하기 위한 명령들을 포함하는 소프트웨어 코드를 저장할 수 있다. 여기서, 프로세서(102)와 메모리(104)는 무선 통신 기술(예, LTE, NR)을 구현하도록 설계된 통신 모뎀/회로/칩의 일부일 수 있다. 송수신기(106)는 프로세서(102)와 연결될 수 있고, 하나 이상의 안테나(108)를 통해 무선 신호를 송신 및/또는 수신할 수 있다. 송수신기(106)는 송신기 및/또는 수신기를 포함할 수 있다. 송수신기(106)는 RF(Radio Frequency) 유닛과 혼용될 수 있다. 본 발명에서 무선 기기는 통신 모뎀/회로/칩을 의미할 수도 있다.
구체적으로 본 발명의 실시 예에 따른 제 1 무선 기기(100)의 프로세서(102)에 의해 제어되고, 메모리(104)에 저장되는 명령 및/또는 동작들에 대해서 살펴보도록 한다.
하기 동작들은 프로세서(102)의 관점에서 프로세서(102)의 제어 동작을 기반으로 설명하지만, 이러한 동작을 수행하기 위한 소프트 웨어 코드 등에 메모리(104)에 저장될 수 있다.
프로세서(102)는 제 2 무선 기기(200)로부터 수신된 복수의 SS/PBCH 블록들 및/또는 CSI-RS들의 신호 세기를 측정할 수 있다. 그리고, 상기 측정된 신호 세기를 바탕으로 적어도 하나의 SS/PBCH 블록 인덱스 및/또는 적어도 하나의 CRI를 포함하는 AoD 정보를 제 2 무선 기기(200) 또는 도 23의 위치 서버(90)로 전송하도록 송수신기(106)를 제어할 수 있다. 이 때, 프로세서(102)가 신호 세기를 측정하여 AoD 정보를 전송하도록 송수신기(106)를 제어하는 구체적인 방법은 상술한 실시 예들에 기반할 수 있다.
제2 무선 기기(200)는 하나 이상의 프로세서(202), 하나 이상의 메모리(204)를 포함하며, 추가적으로 하나 이상의 송수신기(206) 및/또는 하나 이상의 안테나(208)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(202)는 메모리(204) 및/또는 송수신기(206)를 제어하며, 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들을 구현하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(202)는 메모리(204) 내의 정보를 처리하여 제3 정보/신호를 생성한 뒤, 송수신기(206)를 통해 제3 정보/신호를 포함하는 무선 신호를 전송할 수 있다. 또한, 프로세서(202)는 송수신기(206)를 통해 제4 정보/신호를 포함하는 무선 신호를 수신한 뒤, 제4 정보/신호의 신호 처리로부터 얻은 정보를 메모리(204)에 저장할 수 있다. 메모리(204)는 프로세서(202)와 연결될 수 있고, 프로세서(202)의 동작과 관련한 다양한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(204)는 프로세서(202)에 의해 제어되는 프로세스들 중 일부 또는 전부를 수행하거나, 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들을 수행하기 위한 명령들을 포함하는 소프트웨어 코드를 저장할 수 있다. 여기서, 프로세서(202)와 메모리(204)는 무선 통신 기술(예, LTE, NR)을 구현하도록 설계된 통신 모뎀/회로/칩의 일부일 수 있다. 송수신기(206)는 프로세서(202)와 연결될 수 있고, 하나 이상의 안테나(208)를 통해 무선 신호를 송신 및/또는 수신할 수 있다. 송수신기(206)는 송신기 및/또는 수신기를 포함할 수 있다 송수신기(206)는 RF 유닛과 혼용될 수 있다. 본 발명에서 무선 기기는 통신 모뎀/회로/칩을 의미할 수도 있다.
구체적으로 본 발명의 실시 예에 따른 제 2 무선 기기(200)의 프로세서(202)에 의해 제어되고, 메모리(204)에 저장되는 명령 및/또는 동작들에 대해서 살펴보도록 한다.
하기 동작들은 프로세서(202)의 관점에서 프로세서(202)의 제어 동작을 기반으로 설명하지만, 이러한 동작을 수행하기 위한 소프트 웨어 코드 등에 메모리(204)에 저장될 수 있다.
프로세서(202)는 복수의 SS/PBCH 블록들 및/또는 CSI-RS들을 제 1 무선 기기(102)에게 전송하도록 송수신기(206)을 제어할 수 있다. 그리고 프로세서(202)는 제 1 무선 기기(100)로부터 상술한 실시 예들을 기반으로 한 SS/PBCH 블록 인덱스 및/또는 CRI를 포함하는 AoD 정보를 수신하도록 송수신기(206)를 제어할 수 있다. 프로세서(202)는 제 1 무선 기기(100)로부터 수신한 AoD 정보를 위치 서버(90)에 보고하도록 송수신기(206)를 제어할 수 있다. 이 때, 제 1 무선 기기(100)로부터 수신되고, 위치 서버(90)로 보고되는 AoD 정보는 상술한 실시 예에 기반할 수 있다.
이하, 무선 기기(100, 200)의 하드웨어 요소에 대해 보다 구체적으로 설명한다. 이로 제한되는 것은 아니지만, 하나 이상의 프로토콜 계층이 하나 이상의 프로세서(102, 202)에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 하나 이상의 계층(예, PHY, MAC, RLC, PDCP, RRC, SDAP와 같은 기능적 계층)을 구현할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들에 따라 하나 이상의 PDU(Protocol Data Unit) 및/또는 하나 이상의 SDU(Service Data Unit)를 생성할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들에 따라 메시지, 제어정보, 데이터 또는 정보를 생성할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 본 문서에 개시된 기능, 절차, 제안 및/또는 방법에 따라 PDU, SDU, 메시지, 제어정보, 데이터 또는 정보를 포함하는 신호(예, 베이스밴드 신호)를 생성하여, 하나 이상의 송수신기(106, 206)에게 제공할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 하나 이상의 송수신기(106, 206)로부터 신호(예, 베이스밴드 신호)를 수신할 수 있고, 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들에 따라 PDU, SDU, 메시지, 제어정보, 데이터 또는 정보를 획득할 수 있다.
하나 이상의 프로세서(102, 202)는 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러, 마이크로 프로세서 또는 마이크로 컴퓨터로 지칭될 수 있다. 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합에 의해 구현될 수 있다. 일 예로, 하나 이상의 ASIC(Application Specific Integrated Circuit), 하나 이상의 DSP(Digital Signal Processor), 하나 이상의 DSPD(Digital Signal Processing Device), 하나 이상의 PLD(Programmable Logic Device) 또는 하나 이상의 FPGA(Field Programmable Gate Arrays)가 하나 이상의 프로세서(102, 202)에 포함될 수 있다. 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들은 펌웨어 또는 소프트웨어를 사용하여 구현될 수 있고, 펌웨어 또는 소프트웨어는 모듈, 절차, 기능 등을 포함하도록 구현될 수 있다. 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들은 수행하도록 설정된 펌웨어 또는 소프트웨어는 하나 이상의 프로세서(102, 202)에 포함되거나, 하나 이상의 메모리(104, 204)에 저장되어 하나 이상의 프로세서(102, 202)에 의해 구동될 수 있다. 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들은 코드, 명령어 및/또는 명령어의 집합 형태로 펌웨어 또는 소프트웨어를 사용하여 구현될 수 있다.
하나 이상의 메모리(104, 204)는 하나 이상의 프로세서(102, 202)와 연결될 수 있고, 다양한 형태의 데이터, 신호, 메시지, 정보, 프로그램, 코드, 지시 및/또는 명령을 저장할 수 있다. 하나 이상의 메모리(104, 204)는 ROM, RAM, EPROM, 플래시 메모리, 하드 드라이브, 레지스터, 캐쉬 메모리, 컴퓨터 판독 저장 매체 및/또는 이들의 조합으로 구성될 수 있다. 하나 이상의 메모리(104, 204)는 하나 이상의 프로세서(102, 202)의 내부 및/또는 외부에 위치할 수 있다. 또한, 하나 이상의 메모리(104, 204)는 유선 또는 무선 연결과 같은 다양한 기술을 통해 하나 이상의 프로세서(102, 202)와 연결될 수 있다.
하나 이상의 송수신기(106, 206)는 하나 이상의 다른 장치에게 본 문서의 방법들 및/또는 동작 순서도 등에서 언급되는 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 전송할 수 있다. 하나 이상의 송수신기(106, 206)는 하나 이상의 다른 장치로부터 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도 등에서 언급되는 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 수신할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 송수신기(106, 206)는 하나 이상의 프로세서(102, 202)와 연결될 수 있고, 무선 신호를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 하나 이상의 송수신기(106, 206)가 하나 이상의 다른 장치에게 사용자 데이터, 제어 정보 또는 무선 신호를 전송하도록 제어할 수 있다. 또한, 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 하나 이상의 송수신기(106, 206)가 하나 이상의 다른 장치로부터 사용자 데이터, 제어 정보 또는 무선 신호를 수신하도록 제어할 수 있다. 또한, 하나 이상의 송수신기(106, 206)는 하나 이상의 안테나(108, 208)와 연결될 수 있고, 하나 이상의 송수신기(106, 206)는 하나 이상의 안테나(108, 208)를 통해 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도 등에서 언급되는 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 송수신하도록 설정될 수 있다. 본 문서에서, 하나 이상의 안테나는 복수의 물리 안테나이거나, 복수의 논리 안테나(예, 안테나 포트)일 수 있다. 하나 이상의 송수신기(106, 206)는 수신된 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 하나 이상의 프로세서(102, 202)를 이용하여 처리하기 위해, 수신된 무선 신호/채널 등을 RF 밴드 신호에서 베이스밴드 신호로 변환(Convert)할 수 있다. 하나 이상의 송수신기(106, 206)는 하나 이상의 프로세서(102, 202)를 이용하여 처리된 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 베이스밴드 신호에서 RF 밴드 신호로 변환할 수 있다. 이를 위하여, 하나 이상의 송수신기(106, 206)는 (아날로그) 오실레이터 및/또는 필터를 포함할 수 있다.
도 20은 본 발명에 적용되는 무선 기기의 다른 예를 나타낸다. 무선 기기는 사용-예/서비스에 따라 다양한 형태로 구현될 수 있다(도 18 참조).
도 20을 참조하면, 무선 기기(100, 200)는 도 19의 무선 기기(100,200)에 대응하며, 다양한 요소(element), 성분(component), 유닛/부(unit), 및/또는 모듈(module)로 구성될 수 있다. 예를 들어, 무선 기기(100, 200)는 통신부(110), 제어부(120), 메모리부(130) 및 추가 요소(140)를 포함할 수 있다. 통신부는 통신 회로(112) 및 송수신기(들)(114)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 회로(112)는 도 19의 하나 이상의 프로세서(102,202) 및/또는 하나 이상의 메모리(104,204) 를 포함할 수 있다. 예를 들어, 송수신기(들)(114)는 도 19의 하나 이상의 송수신기(106,206) 및/또는 하나 이상의 안테나(108,208)을 포함할 수 있다. 제어부(120)는 통신부(110), 메모리부(130) 및 추가 요소(140)와 전기적으로 연결되며 무선 기기의 제반 동작을 제어한다. 예를 들어, 제어부(120)는 메모리부(130)에 저장된 프로그램/코드/명령/정보에 기반하여 무선 기기의 전기적/기계적 동작을 제어할 수 있다. 또한, 제어부(120)는 메모리부(130)에 저장된 정보를 통신부(110)을 통해 외부(예, 다른 통신 기기)로 무선/유선 인터페이스를 통해 전송하거나, 통신부(110)를 통해 외부(예, 다른 통신 기기)로부터 무선/유선 인터페이스를 통해 수신된 정보를 메모리부(130)에 저장할 수 있다. 따라서, 본 발명에 따른 구체적인 제어부(120)의 동작 과정 및 메모리부(130)에 저장된 프로그램/코드/명령/정보들은 도 19의 프로세서 (102, 202) 중 적어도 하나의 동작 및 메모리(104, 204) 중 적어도 하나의 동작과 대응될 수 있다.
추가 요소(140)는 무선 기기의 종류에 따라 다양하게 구성될 수 있다. 예를 들어, 추가 요소(140)는 파워 유닛/배터리, 입출력부(I/O unit), 구동부 및 컴퓨팅부 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이로 제한되는 것은 아니지만, 무선 기기는 로봇(도 18, 100a), 차량(도 18, 100b-1, 100b-2), XR 기기(도 18, 100c), 휴대 기기(도 18, 100d), 가전(도 18, 100e), IoT 기기(도 18, 100f), 디지털 방송용 단말, 홀로그램 장치, 공공 안전 장치, MTC 장치, 의료 장치, 핀테크 장치(또는 금융 장치), 보안 장치, 기후/환경 장치, AI 서버/기기(도 18, 400), 기지국(도 18, 200), 네트워크 노드 등의 형태로 구현될 수 있다. 무선 기기는 사용-예/서비스에 따라 이동 가능하거나 고정된 장소에서 사용될 수 있다.
도 20에서 무선 기기(100, 200) 내의 다양한 요소, 성분, 유닛/부, 및/또는 모듈은 전체가 유선 인터페이스를 통해 상호 연결되거나, 적어도 일부가 통신부(110)를 통해 무선으로 연결될 수 있다. 예를 들어, 무선 기기(100, 200) 내에서 제어부(120)와 통신부(110)는 유선으로 연결되며, 제어부(120)와 제1 유닛(예, 130, 140)은 통신부(110)를 통해 무선으로 연결될 수 있다. 또한, 무선 기기(100, 200) 내의 각 요소, 성분, 유닛/부, 및/또는 모듈은 하나 이상의 요소를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 제어부(120)는 하나 이상의 프로세서 집합으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 제어부(120)는 통신 제어 프로세서, 어플리케이션 프로세서(Application processor), ECU(Electronic Control Unit), 그래픽 처리 프로세서, 메모리 제어 프로세서 등의 집합으로 구성될 수 있다. 다른 예로, 메모리부(130)는 RAM(Random Access Memory), DRAM(Dynamic RAM), ROM(Read Only Memory), 플래시 메모리(flash memory), 휘발성 메모리(volatile memory), 비-휘발성 메모리(non-volatile memory) 및/또는 이들의 조합으로 구성될 수 있다.
이하, 도 20의 구현 예에 대해 도면을 참조하여 보다 자세히 설명한다.
도 21은 본 발명에 적용되는 휴대 기기를 예시한다. 휴대 기기는 스마트폰, 스마트패드, 웨어러블 기기(예, 스마트워치, 스마트글래스), 휴대용 컴퓨터(예, 노트북 등)을 포함할 수 있다. 휴대 기기는 MS(Mobile Station), UT(user terminal), MSS(Mobile Subscriber Station), SS(Subscriber Station), AMS(Advanced Mobile Station) 또는 WT(Wireless terminal)로 지칭될 수 있다.
도 21을 참조하면, 휴대 기기(100)는 안테나부(108), 통신부(110), 제어부(120), 메모리부(130), 전원공급부(140a), 인터페이스부(140b) 및 입출력부(140c)를 포함할 수 있다. 안테나부(108)는 통신부(110)의 일부로 구성될 수 있다. 블록 110~130/140a~140c는 각각 도 20의 블록 110~130/140에 대응한다.
통신부(110)는 다른 무선 기기, 기지국들과 신호(예, 데이터, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 제어부(120)는 휴대 기기(100)의 구성 요소들을 제어하여 다양한 동작을 수행할 수 있다. 제어부(120)는 AP(Application Processor)를 포함할 수 있다. 메모리부(130)는 휴대 기기(100)의 구동에 필요한 데이터/파라미터/프로그램/코드/명령을 저장할 수 있다. 또한, 메모리부(130)는 입/출력되는 데이터/정보 등을 저장할 수 있다. 전원공급부(140a)는 휴대 기기(100)에게 전원을 공급하며, 유/무선 충전 회로, 배터리 등을 포함할 수 있다. 인터페이스부(140b)는 휴대 기기(100)와 다른 외부 기기의 연결을 지원할 수 있다. 인터페이스부(140b)는 외부 기기와의 연결을 위한 다양한 포트(예, 오디오 입/출력 포트, 비디오 입/출력 포트)를 포함할 수 있다. 입출력부(140c)는 영상 정보/신호, 오디오 정보/신호, 데이터, 및/또는 사용자로부터 입력되는 정보를 입력 받거나 출력할 수 있다. 입출력부(140c)는 카메라, 마이크로폰, 사용자 입력부, 디스플레이부(140d), 스피커 및/또는 햅틱 모듈 등을 포함할 수 있다.
일 예로, 데이터 통신의 경우, 입출력부(140c)는 사용자로부터 입력된 정보/신호(예, 터치, 문자, 음성, 이미지, 비디오)를 획득하며, 획득된 정보/신호는 메모리부(130)에 저장될 수 있다. 통신부(110)는 메모리에 저장된 정보/신호를 무선 신호로 변환하고, 변환된 무선 신호를 다른 무선 기기에게 직접 전송하거나 기지국에게 전송할 수 있다. 또한, 통신부(110)는 다른 무선 기기 또는 기지국으로부터 무선 신호를 수신한 뒤, 수신된 무선 신호를 원래의 정보/신호로 복원할 수 있다. 복원된 정보/신호는 메모리부(130)에 저장된 뒤, 입출력부(140c)를 통해 다양한 형태(예, 문자, 음성, 이미지, 비디오, 헵틱)로 출력될 수 있다.
도 22는 본 발명에 적용되는 차량 또는 자율 주행 차량을 예시한다. 차량 또는 자율 주행 차량은 이동형 로봇, 차량, 기차, 유/무인 비행체(Aerial Vehicle, AV), 선박 등으로 구현될 수 있다.
도 22를 참조하면, 차량 또는 자율 주행 차량(100)은 안테나부(108), 통신부(110), 제어부(120), 구동부(140a), 전원공급부(140b), 센서부(140c) 및 자율 주행부(140d)를 포함할 수 있다. 안테나부(108)는 통신부(110)의 일부로 구성될 수 있다. 블록 110/130/140a~140d는 각각 도 20의 블록 110/130/140에 대응한다.
통신부(110)는 다른 차량, 기지국(e.g. 기지국, 노변 기지국(Road Side unit) 등), 서버 등의 외부 기기들과 신호(예, 데이터, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 제어부(120)는 차량 또는 자율 주행 차량(100)의 요소들을 제어하여 다양한 동작을 수행할 수 있다. 제어부(120)는 ECU(Electronic Control Unit)를 포함할 수 있다. 구동부(140a)는 차량 또는 자율 주행 차량(100)을 지상에서 주행하게 할 수 있다. 구동부(140a)는 엔진, 모터, 파워 트레인, 바퀴, 브레이크, 조향 장치 등을 포함할 수 있다. 전원공급부(140b)는 차량 또는 자율 주행 차량(100)에게 전원을 공급하며, 유/무선 충전 회로, 배터리 등을 포함할 수 있다. 센서부(140c)는 차량 상태, 주변 환경 정보, 사용자 정보 등을 얻을 수 있다. 센서부(140c)는 IMU(inertial measurement unit) 센서, 충돌 센서, 휠 센서(wheel sensor), 속도 센서, 경사 센서, 중량 감지 센서, 헤딩 센서(heading sensor), 포지션 모듈(position module), 차량 전진/후진 센서, 배터리 센서, 연료 센서, 타이어 센서, 스티어링 센서, 온도 센서, 습도 센서, 초음파 센서, 조도 센서, 페달 포지션 센서 등을 포함할 수 있다. 자율 주행부(140d)는 주행중인 차선을 유지하는 기술, 어댑티브 크루즈 컨트롤과 같이 속도를 자동으로 조절하는 기술, 정해진 경로를 따라 자동으로 주행하는 기술, 목적지가 설정되면 자동으로 경로를 설정하여 주행하는 기술 등을 구현할 수 있다.
일 예로, 통신부(110)는 외부 서버로부터 지도 데이터, 교통 정보 데이터 등을 수신할 수 있다. 자율 주행부(140d)는 획득된 데이터를 기반으로 자율 주행 경로와 드라이빙 플랜을 생성할 수 있다. 제어부(120)는 드라이빙 플랜에 따라 차량 또는 자율 주행 차량(100)이 자율 주행 경로를 따라 이동하도록 구동부(140a)를 제어할 수 있다(예, 속도/방향 조절). 자율 주행 도중에 통신부(110)는 외부 서버로부터 최신 교통 정보 데이터를 비/주기적으로 획득하며, 주변 차량으로부터 주변 교통 정보 데이터를 획득할 수 있다. 또한, 자율 주행 도중에 센서부(140c)는 차량 상태, 주변 환경 정보를 획득할 수 있다. 자율 주행부(140d)는 새로 획득된 데이터/정보에 기반하여 자율 주행 경로와 드라이빙 플랜을 갱신할 수 있다. 통신부(110)는 차량 위치, 자율 주행 경로, 드라이빙 플랜 등에 관한 정보를 외부 서버로 전달할 수 있다. 외부 서버는 차량 또는 자율 주행 차량들로부터 수집된 정보에 기반하여, AI 기술 등을 이용하여 교통 정보 데이터를 미리 예측할 수 있고, 예측된 교통 정보 데이터를 차량 또는 자율 주행 차량들에게 제공할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 AoD 정보를 송수송하는 방법을 수행하기 위하여, 도 23과 같은 위치 서버(Location Server, 90)가 포함될 수 있다. 여기서, 위치 서버(Location Server, 90)는 무선 장치(70) 및/또는 네트워크 노드(80)와 논리적 또는 물리적으로 연결될 수 있다. 한편, 상기 무선 장치(70)는 도 18의 제 1 무선 기기(100) 및/또는 도 19의 무선 기기(100, 200)일 수 있다. 또한, 상기 네트워크 노드(80)는 도 18의 제 2 무선 기기(100) 및/또는 도 19의 무선 기기(100, 200)일 수 있다.
한편, 상기 위치 서버(90)는 AMF, LMF, E-SMLC 및/또는 SLP일 수 있으나, 이에 한정되지 않으며, 본 발명의 실시 예를 구현하기 위해 상기 위치 서버(90)의 역할을 할 수 있는 통신 장치라면, 어떠한 통신 장치도 상기 위치 서버(90)로 활용될 수 있다. 특히, 상기 위치 서버(90)는 설명의 편의 상, 위치 서버라는 명칭을 사용하였으나, 서버 형태로 구현되지 않을 수 있으며, 칩(Chip) 형태로 구현될 수 있고, 이러한 칩(Chip) 형태의 구현은 후술하는 위치 서버(90)의 기능들을 모두 수행할 수 있도록 구현될 수 있다.
구체적으로 상기 위치 서버(90)에 대해 살펴보면, 상기 위치 서버(90)는 하나 이상의 다른 무선 장치, 네트워크 노드 및/또는 네트워크의 다른 요소와 통신하기 위한 트랜시버(Transceiver)(91)를 포함한다. 이 때, 트랜시버(91)는 하나 이상의 통신 인터페이스를 포함 할 수 있다. 상기 통신 인터페이스를 통해 연결된 하나 이상의 다른 무선 장치, 네트워크 노드 및/또는 네트워크의 다른 요소와 통신을 수행한다.
또한, 위치 서버(90)는 프로세싱 칩(92)을 포함한다. 프로세싱 칩(92)은 프로세서 (93)와 같은 적어도 하나의 프로세서 및 메모리 (94)와 같은 적어도 하나의 메모리 장치를 포함 할 수 있다.
프로세싱 칩(92)은 본 명세서에서 설명된 방법들, 및/또는 본 명세서에서 해결하고자 하는 과제 및 그에 대한 해결책을 위한 실시 예들을 구현하기 위하여, 하나 이상의 프로세스를 제어할 수 있다. 다시 말해, 상기 프로세싱 칩(92)은 본 명세서에 기재된 적어도 하나 이상의 실시 예들이 수행되도록 구성 될 수 있다. 즉, 프로세서(93)는 본 명세서에서 설명된 위치 서버(90)의 기능을 수행하기 위한 적어도 하나의 프로세서를 포함한다. 예를 들어, 하나 이상의 프로세서는 도 24의 하나 이상의 트랜시버(91)를 제어하여, 정보를 송수신할 수 있다.
또한, 프로세싱 칩(92)은 데이터, 프로그래밍 가능한 소프트웨어 코드 및/또는 본 명세서에 설명된 실시 예들을 수행하기 위한 다른 정보를 저장하도록 구성된 메모리 (94)를 포함한다.
다시 말해 본 명세서에 따른 실시 예에서, 메모리 (94)는 프로세서 (93)와 같은 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행(executed)될 때, 프로세서 (93)로 하여금 도 23의 프로세서 (93)에 의해 제어되는 프로세스들 중 일부 또는 전부를 수행하게 하거나, 본 명세서에 설명된 실시 예들을 수행하기 위한 명령들을 포함하는 소프트웨어 코드(95)를 저장한다.
구체적으로 본 발명의 실시 예에 따른 위치 서버(90)의 프로세서(93)에 의해 제어되고, 메모리(94)에 저장되는 명령 및/또는 동작들에 대해서 살펴보도록 한다.
하기 동작들은 프로세서(93)의 관점에서 프로세서(93)의 제어 동작을 기반으로 설명하지만, 이러한 동작을 수행하기 위한 소프트 웨어 코드 등에 메모리(94)에 저장될 수 있다.
프로세서(93)는 무선 장치(70) 또는 네트워크 노드(80)로부터 AoD 정보를 수신하도록 트랜시버(91)를 제어할 수 있다. 한편, 상기 AoD 정보의 구체적인 실시 예는 상술한 실시 예들에 기반할 수 있다.
도 24는 전송 신호를 위한 신호 처리 회로를 예시한다.
도 24를 참조하면, 신호 처리 회로(1000)는 스크램블러(1010), 변조기(1020), 레이어 매퍼(1030), 프리코더(1040), 자원 매퍼(1050), 신호 생성기(1060)를 포함할 수 있다. 이로 제한되는 것은 아니지만, 도 25의 동작/기능은 도 19의 프로세서(102, 202) 및/또는 송수신기(106, 206)에서 수행될 수 있다. 도 19의 하드웨어 요소는 도 19의 프로세서(102, 202) 및/또는 송수신기(106, 206)에서 구현될 수 있다. 예를 들어, 블록 1010~1060은 도 19의 프로세서(102, 202)에서 구현될 수 있다. 또한, 블록 1010~1050은 도 19의 프로세서(102, 202)에서 구현되고, 블록 1060은 도 19의 송수신기(106, 206)에서 구현될 수 있다.
코드워드는 도 24의 신호 처리 회로(1000)를 거쳐 무선 신호로 변환될 수 있다. 여기서, 코드워드는 정보블록의 부호화된 비트 시퀀스이다. 정보블록은 전송블록(예, UL-SCH 전송블록, DL-SCH 전송블록)을 포함할 수 있다. 무선 신호는 다양한 물리 채널(예, PUSCH, PDSCH)을 통해 전송될 수 있다.
구체적으로, 코드워드는 스크램블러(1010)에 의해 스크램블된 비트 시퀀스로 변환될 수 있다. 스크램블에 사용되는 스크램블 시퀀스는 초기화 값에 기반하여 생성되며, 초기화 값은 무선 기기의 ID 정보 등이 포함될 수 있다. 스크램블된 비트 시퀀스는 변조기(1020)에 의해 변조 심볼 시퀀스로 변조될 수 있다. 변조 방식은 pi/2-BPSK(pi/2-Binary Phase Shift Keying), m-PSK(m-Phase Shift Keying), m-QAM(m-Quadrature Amplitude Modulation) 등을 포함할 수 있다. 복소 변조 심볼 시퀀스는 레이어 매퍼(1030)에 의해 하나 이상의 전송 레이어로 매핑될 수 있다. 각 전송 레이어의 변조 심볼들은 프리코더(1040)에 의해 해당 안테나 포트(들)로 매핑될 수 있다(프리코딩). 프리코더(1040)의 출력 z는 레이어 매퍼(1030)의 출력 y를 N*M의 프리코딩 행렬 W와 곱해 얻을 수 있다. 여기서, N은 안테나 포트의 개수, M은 전송 레이어의 개수이다. 여기서, 프리코더(1040)는 복소 변조 심볼들에 대한 트랜스폼(transform) 프리코딩(예, DFT 변환)을 수행한 이후에 프리코딩을 수행할 수 있다. 또한, 프리코더(1040)는 트랜스폼 프리코딩을 수행하지 않고 프리코딩을 수행할 수 있다.
자원 매퍼(1050)는 각 안테나 포트의 변조 심볼들을 시간-주파수 자원에 매핑할 수 있다. 시간-주파수 자원은 시간 도메인에서 복수의 심볼(예, CP-OFDMA 심볼, DFT-s-OFDMA 심볼)을 포함하고, 주파수 도메인에서 복수의 부반송파를 포함할 수 있다. 신호 생성기(1060)는 매핑된 변조 심볼들로부터 무선 신호를 생성하며, 생성된 무선 신호는 각 안테나를 통해 다른 기기로 전송될 수 있다. 이를 위해, 신호 생성기(1060)는 IFFT(Inverse Fast Fourier Transform) 모듈 및 CP(Cyclic Prefix) 삽입기, DAC(Digital-to-Analog Converter), 주파수 상향 변환기(frequency uplink converter) 등을 포함할 수 있다.
무선 기기에서 수신 신호를 위한 신호 처리 과정은 도 24의 신호 처리 과정(1010~1060)의 역으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 무선 기기(예, 도 20의 100, 200)는 안테나 포트/송수신기를 통해 외부로부터 무선 신호를 수신할 수 있다. 수신된 무선 신호는 신호 복원기를 통해 베이스밴드 신호로 변환될 수 있다. 이를 위해, 신호 복원기는 주파수 하향 변환기(frequency downlink converter), ADC(analog-to-digital converter), CP 제거기, FFT(Fast Fourier Transform) 모듈을 포함할 수 있다. 이후, 베이스밴드 신호는 자원 디-매퍼 과정, 포스트코딩(postcoding) 과정, 복조 과정 및 디-스크램블 과정을 거쳐 코드워드로 복원될 수 있다. 코드워드는 복호(decoding)를 거쳐 원래의 정보블록으로 복원될 수 있다. 따라서, 수신 신호를 위한 신호 처리 회로(미도시)는 신호 복원기, 자원 디-매퍼, 포스트코더, 복조기, 디-스크램블러 및 복호기를 포함할 수 있다.
도 25는 본 발명의 실시 예들을 구현할 수 있는 AI 장치(100)를 나타낸다.
AI 장치(100)는 TV, 프로젝터, 휴대폰, 스마트폰, 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 태블릿 PC, 웨어러블 장치, 셋톱박스(STB), DMB 수신기, 라디오, 세탁기, 냉장고, 데스크탑 컴퓨터, 디지털 사이니지, 로봇, 차량 등과 같은, 고정형 기기 또는 이동 가능한 기기 등으로 구현될 수 있다.
도 25를 참조하면, 단말기(100)는 통신부(110), 입력부(120), 러닝 프로세서(130), 센싱부(140), 출력부(150), 메모리(170) 및 프로세서(180) 등을 포함할 수 있다.
통신부(110)는 유무선 통신 기술을 이용하여 다른 AI 장치(100a 내지 100e)나 AI 서버(200) 등의 외부 장치들과 데이터를 송수신할 수 있다. 예컨대, 통신부(110)는 외부 장치들과 센서 정보, 사용자 입력, 학습 모델, 제어 신호 등을 송수신할 수 있다.
이때, 통신부(110)가 이용하는 통신 기술에는 GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), LTE(Long Term Evolution), 5G, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), 블루투스(Bluetooth쪠), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), ZigBee, NFC(Near Field Communication) 등이 있다.
입력부(120)는 다양한 종류의 데이터를 획득할 수 있다.
이때, 입력부(120)는 영상 신호 입력을 위한 카메라, 오디오 신호를 수신하기 위한 마이크로폰, 사용자로부터 정보를 입력 받기 위한 사용자 입력부 등을 포함할 수 있다. 여기서, 카메라나 마이크로폰을 센서로 취급하여, 카메라나 마이크로폰으로부터 획득한 신호를 센싱 데이터 또는 센서 정보라고 할 수도 있다.
입력부(120)는 모델 학습을 위한 학습 데이터 및 학습 모델을 이용하여 출력을 획득할 때 사용될 입력 데이터 등을 획득할 수 있다. 입력부(120)는 가공되지 않은 입력 데이터를 획득할 수도 있으며, 이 경우 프로세서(180) 또는 러닝 프로세서(130)는 입력 데이터에 대하여 전처리로써 입력 특징점(input feature)을 추출할 수 있다.
러닝 프로세서(130)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망으로 구성된 모델을 학습시킬 수 있다. 여기서, 학습된 인공 신경망을 학습 모델이라 칭할 수 있다. 학습 모델은 학습 데이터가 아닌 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론해 내는데 사용될 수 있고, 추론된 값은 어떠한 동작을 수행하기 위한 판단의 기초로 이용될 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 서버(200)의 러닝 프로세서(240)과 함께 AI 프로세싱을 수행할 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 장치(100)에 통합되거나 구현된 메모리를 포함할 수 있다. 또는, 러닝 프로세서(130)는 메모리(170), AI 장치(100)에 직접 결합된 외부 메모리 또는 외부 장치에서 유지되는 메모리를 사용하여 구현될 수도 있다.
센싱부(140)는 다양한 센서들을 이용하여 AI 장치(100) 내부 정보, AI 장치(100)의 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다.
이때, 센싱부(140)에 포함되는 센서에는 근접 센서, 조도 센서, 가속도 센서, 자기 센서, 자이로 센서, 관성 센서, RGB 센서, IR 센서, 지문 인식 센서, 초음파 센서, 광 센서, 마이크로폰, 라이다, 레이더 등이 있다.
출력부(150)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시킬 수 있다.
이때, 출력부(150)에는 시각 정보를 출력하는 디스플레이부, 청각 정보를 출력하는 스피커, 촉각 정보를 출력하는 햅틱 모듈 등이 포함될 수 있다.
메모리(170)는 AI 장치(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다. 예컨대, 메모리(170)는 입력부(120)에서 획득한 입력 데이터, 학습 데이터, 학습 모델, 학습 히스토리 등을 저장할 수 있다.
프로세서(180)는 데이터 분석 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 결정되거나 생성된 정보에 기초하여, AI 장치(100)의 적어도 하나의 실행 가능한 동작을 결정할 수 있다. 그리고, 프로세서(180)는 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어하여 결정된 동작을 수행할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(180)는 러닝 프로세서(130) 또는 메모리(170)의 데이터를 요청, 검색, 수신 또는 활용할 수 있고, 상기 적어도 하나의 실행 가능한 동작 중 예측되는 동작이나, 바람직한 것으로 판단되는 동작을 실행하도록 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 결정된 동작을 수행하기 위하여 외부 장치의 연계가 필요한 경우, 해당 외부 장치를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하고, 생성한 제어 신호를 해당 외부 장치에 전송할 수 있다.
프로세서(180)는 사용자 입력에 대하여 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 사용자의 요구 사항을 결정할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 음성 입력을 문자열로 변환하기 위한 STT(Speech To Text) 엔진 또는 자연어의 의도 정보를 획득하기 위한 자연어 처리(NLP: Natural Language Processing) 엔진 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여, 사용자 입력에 상응하는 의도 정보를 획득할 수 있다.
이때, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 적어도 일부가 머신 러닝 알고리즘에 따라 학습된 인공 신경망으로 구성될 수 있다. 그리고, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 러닝 프로세서(130)에 의해 학습된 것이나, AI 서버(200)의 러닝 프로세서(240)에 의해 학습된 것이거나, 또는 이들의 분산 처리에 의해 학습된 것일 수 있다.
프로세서(180)는 AI 장치(100)의 동작 내용이나 동작에 대한 사용자의 피드백 등을 포함하는 이력 정보를 수집하여 메모리(170) 또는 러닝 프로세서(130)에 저장하거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 전송할 수 있다. 수집된 이력 정보는 학습 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.
프로세서(180)는 메모리(170)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, AI 장치(100)의 구성 요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 프로세서(180)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, AI 장치(100)에 포함된 구성 요소들 중 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.
도 26은 본 발명의 실시 예들을 구현할 수 있는 AI 서버(200)를 나타낸다.
도 26을 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.
한편, 도 18은 본 발명의 실시 예들을 구현할 수 있는 따른 AI 시스템(1)일 수도 있다. 도 18을 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(300)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(300)는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크(300)는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.
즉, AI 시스템(1)을 구성하는 각 장치들(100a 내지 100e, 200)은 클라우드 네트워크(10)를 통해 서로 연결될 수 있다. 특히, 각 장치들(100a 내지 100e, 200)은 기지국을 통해서 서로 통신할 수도 있지만, 기지국을 통하지 않고 직접 서로 통신할 수도 있다.
AI 서버(200)는 AI 프로세싱을 수행하는 서버와 빅 데이터에 대한 연산을 수행하는 서버를 포함할 수 있다.
AI 서버(200)는 AI 시스템(1)을 구성하는 AI 장치들인 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(10)을 통하여 연결되고, 연결된 AI 장치들(100a 내지 100e)의 AI 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.
이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100a 내지 100e)를 대신하여 머신 러닝 알고리즘에 따라 인공 신경망을 학습시킬 수 있고, 학습 모델을 직접 저장하거나 AI 장치(100a 내지 100e)에 전송할 수 있다.
이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100a 내지 100e)로부터 입력 데이터를 수신하고, 학습 모델을 이용하여 수신한 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성하여 AI 장치(100a 내지 100e)로 전송할 수 있다.
또는, AI 장치(100a 내지 100e)는 직접 학습 모델을 이용하여 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수도 있다.
이하에서는, 상술한 기술이 적용되는 AI 장치(100a 내지 100e)의 다양한 실시 예들을 설명한다. 여기서, 도 22에 도시된 AI 장치(100a 내지 100e)는 도 20에 도시된 AI 장치(100)의 구체적인 실시 예로 볼 수 있다.
<AI+로봇>
로봇(100a)은 AI 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.
로봇(100a)은 동작을 제어하기 위한 로봇 제어 모듈을 포함할 수 있고, 로봇 제어 모듈은 소프트웨어 모듈 또는 이를 하드웨어로 구현한 칩을 의미할 수 있다.
로봇(100a)은 다양한 종류의 센서들로부터 획득한 센서 정보를 이용하여 로봇(100a)의 상태 정보를 획득하거나, 주변 환경 및 객체를 검출(인식)하거나, 맵 데이터를 생성하거나, 이동 경로 및 주행 계획을 결정하거나, 사용자 상호작용에 대한 응답을 결정하거나, 동작을 결정할 수 있다.
여기서, 로봇(100a)은 이동 경로 및 주행 계획을 결정하기 위하여, 라이다, 레이더, 카메라 중에서 적어도 하나 이상의 센서에서 획득한 센서 정보를 이용할 수 있다.
로봇(100a)은 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 학습 모델을 이용하여 주변 환경 및 객체를 인식할 수 있고, 인식된 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 이용하여 동작을 결정할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 로봇(100a)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, 로봇(100a)은 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
로봇(100a)은 맵 데이터, 센서 정보로부터 검출한 객체 정보 또는 외부 장치로부터 획득한 객체 정보 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여 이동 경로와 주행 계획을 결정하고, 구동부를 제어하여 결정된 이동 경로와 주행 계획에 따라 로봇(100a)을 주행시킬 수 있다.
맵 데이터에는 로봇(100a)이 이동하는 공간에 배치된 다양한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 예컨대, 맵 데이터에는 벽, 문 등의 고정 객체들과 화분, 책상 등의 이동 가능한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 그리고, 객체 식별 정보에는 명칭, 종류, 거리, 위치 등이 포함될 수 있다.
또한, 로봇(100a)은 사용자의 제어/상호작용에 기초하여 구동부를 제어함으로써, 동작을 수행하거나 주행할 수 있다. 이때, 로봇(100a)은 사용자의 동작이나 음성 발화에 따른 상호작용의 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 응답을 결정하여 동작을 수행할 수 있다.
<AI+자율주행>
자율 주행 차량(100b)은 AI 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
자율 주행 차량(100b)은 자율 주행 기능을 제어하기 위한 자율 주행 제어 모듈을 포함할 수 있고, 자율 주행 제어 모듈은 소프트웨어 모듈 또는 이를 하드웨어로 구현한 칩을 의미할 수 있다. 자율 주행 제어 모듈은 자율 주행 차량(100b)의 구성으로써 내부에 포함될 수도 있지만, 자율 주행 차량(100b)의 외부에 별도의 하드웨어로 구성되어 연결될 수도 있다.
자율 주행 차량(100b)은 다양한 종류의 센서들로부터 획득한 센서 정보를 이용하여 자율 주행 차량(100b)의 상태 정보를 획득하거나, 주변 환경 및 객체를 검출(인식)하거나, 맵 데이터를 생성하거나, 이동 경로 및 주행 계획을 결정하거나, 동작을 결정할 수 있다.
여기서, 자율 주행 차량(100b)은 이동 경로 및 주행 계획을 결정하기 위하여, 로봇(100a)과 마찬가지로, 라이다, 레이더, 카메라 중에서 적어도 하나 이상의 센서에서 획득한 센서 정보를 이용할 수 있다.
특히, 자율 주행 차량(100b)은 시야가 가려지는 영역이나 일정 거리 이상의 영역에 대한 환경이나 객체는 외부 장치들로부터 센서 정보를 수신하여 인식하거나, 외부 장치들로부터 직접 인식된 정보를 수신할 수 있다.
자율 주행 차량(100b)은 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(100b)은 학습 모델을 이용하여 주변 환경 및 객체를 인식할 수 있고, 인식된 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 이용하여 주행 동선을 결정할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 자율 주행 차량(100b)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, 자율 주행 차량(100b)은 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
자율 주행 차량(100b)은 맵 데이터, 센서 정보로부터 검출한 객체 정보 또는 외부 장치로부터 획득한 객체 정보 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여 이동 경로와 주행 계획을 결정하고, 구동부를 제어하여 결정된 이동 경로와 주행 계획에 따라 자율 주행 차량(100b)을 주행시킬 수 있다.
맵 데이터에는 자율 주행 차량(100b)이 주행하는 공간(예컨대, 도로)에 배치된 다양한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 예컨대, 맵 데이터에는 가로등, 바위, 건물 등의 고정 객체들과 차량, 보행자 등의 이동 가능한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 그리고, 객체 식별 정보에는 명칭, 종류, 거리, 위치 등이 포함될 수 있다.
또한, 자율 주행 차량(100b)은 사용자의 제어/상호작용에 기초하여 구동부를 제어함으로써, 동작을 수행하거나 주행할 수 있다. 이때, 자율 주행 차량(100b)은 사용자의 동작이나 음성 발화에 따른 상호작용의 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 응답을 결정하여 동작을 수행할 수 있다.
<AI+XR>
XR 장치(100c)는 AI 기술이 적용되어, HMD(Head-Mount Display), 차량에 구비된 HUD(Head-Up Display), 텔레비전, 휴대폰, 스마트 폰, 컴퓨터, 웨어러블 디바이스, 가전 기기, 디지털 사이니지, 차량, 고정형 로봇이나 이동형 로봇 등으로 구현될 수 있다.
XR 장치(100c)는 다양한 센서들을 통해 또는 외부 장치로부터 획득한 3차원 포인트 클라우드 데이터 또는 이미지 데이터를 분석하여 3차원 포인트들에 대한 위치 데이터 및 속성 데이터를 생성함으로써 주변 공간 또는 현실 객체에 대한 정보를 획득하고, 출력할 XR 객체를 렌더링하여 출력할 수 있다. 예컨대, XR 장치(100c)는 인식된 물체에 대한 추가 정보를 포함하는 XR 객체를 해당 인식된 물체에 대응시켜 출력할 수 있다.
XR 장치(100c)는 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, XR 장치(100c)는 학습 모델을 이용하여 3차원 포인트 클라우드 데이터 또는 이미지 데이터에서 현실 객체를 인식할 수 있고, 인식한 현실 객체에 상응하는 정보를 제공할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 XR 장치(100c)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, XR 장치(100c)는 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
<AI+로봇+자율주행>
로봇(100a)은 AI 기술 및 자율 주행 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.
AI 기술과 자율 주행 기술이 적용된 로봇(100a)은 자율 주행 기능을 가진 로봇 자체나, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a) 등을 의미할 수 있다.
자율 주행 기능을 가진 로봇(100a)은 사용자의 제어 없이도 주어진 동선에 따라 스스로 움직이거나, 동선을 스스로 결정하여 움직이는 장치들을 통칭할 수 있다.
자율 주행 기능을 가진 로봇(100a) 및 자율 주행 차량(100b)은 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정하기 위해 공통적인 센싱 방법을 사용할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 기능을 가진 로봇(100a) 및 자율 주행 차량(100b)은 라이다, 레이더, 카메라를 통해 센싱된 정보를 이용하여, 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정할 수 있다.
자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)과 별개로 존재하면서, 자율 주행 차량(100b)의 내부 또는 외부에서 자율 주행 기능에 연계되거나, 자율 주행 차량(100b)에 탑승한 사용자와 연계된 동작을 수행할 수 있다.
이때, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)을 대신하여 센서 정보를 획득하여 자율 주행 차량(100b)에 제공하거나, 센서 정보를 획득하고 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 생성하여 자율 주행 차량(100b)에 제공함으로써, 자율 주행 차량(100b)의 자율 주행 기능을 제어하거나 보조할 수 있다.
또는, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)에 탑승한 사용자를 모니터링하거나 사용자와의 상호작용을 통해 자율 주행 차량(100b)의 기능을 제어할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 운전자가 졸음 상태인 경우로 판단되는 경우, 자율 주행 차량(100b)의 자율 주행 기능을 활성화하거나 자율 주행 차량(100b)의 구동부의 제어를 보조할 수 있다. 여기서, 로봇(100a)이 제어하는 자율 주행 차량(100b)의 기능에는 단순히 자율 주행 기능뿐만 아니라, 자율 주행 차량(100b)의 내부에 구비된 네비게이션 시스템이나 오디오 시스템에서 제공하는 기능도 포함될 수 있다.
또는, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)의 외부에서 자율 주행 차량(100b)에 정보를 제공하거나 기능을 보조할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 스마트 신호등과 같이 자율 주행 차량(100b)에 신호 정보 등을 포함하는 교통 정보를 제공할 수도 있고, 전기 차량의 자동 전기 충전기와 같이 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하여 충전구에 전기 충전기를 자동으로 연결할 수도 있다.
<AI+로봇+XR>
로봇(100a)은 AI 기술 및 XR 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇, 드론 등으로 구현될 수 있다.
XR 기술이 적용된 로봇(100a)은 XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 로봇을 의미할 수 있다. 이 경우, 로봇(100a)은 XR 장치(100c)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 로봇(100a)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하면, 로봇(100a) 또는 XR 장치(100c)는 센서 정보에 기초한 XR 영상을 생성하고, XR 장치(100c)는 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 그리고, 이러한 로봇(100a)은 XR 장치(100c)를 통해 입력되는 제어 신호 또는 사용자의 상호작용에 기초하여 동작할 수 있다.
예컨대, 사용자는 XR 장치(100c) 등의 외부 장치를 통해 원격으로 연동된 로봇(100a)의 시점에 상응하는 XR 영상을 확인할 수 있고, 상호작용을 통하여 로봇(100a)의 자율 주행 경로를 조정하거나, 동작 또는 주행을 제어하거나, 주변 객체의 정보를 확인할 수 있다.
<AI+자율주행+XR>
자율 주행 차량(100b)은 AI 기술 및 XR 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
XR 기술이 적용된 자율 주행 차량(100b)은 XR 영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량이나, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량 등을 의미할 수 있다. 특히, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량(100b)은 XR 장치(100c)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR 영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량(100b)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하고, 획득한 센서 정보에 기초하여 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(100b)은 HUD를 구비하여 XR 영상을 출력함으로써, 탑승자에게 현실 객체 또는 화면 속의 객체에 대응되는 XR 객체를 제공할 수 있다.
이때, XR 객체가 HUD에 출력되는 경우에는 XR 객체의 적어도 일부가 탑승자의 시선이 향하는 실제 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 반면, XR 객체가 자율 주행 차량(100b)의 내부에 구비되는 디스플레이에 출력되는 경우에는 XR 객체의 적어도 일부가 화면 속의 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(100b)은 차로, 타 차량, 신호등, 교통 표지판, 이륜차, 보행자, 건물 등과 같은 객체와 대응되는 XR 객체들을 출력할 수 있다.
XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량(100b)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하면, 자율 주행 차량(100b) 또는 XR 장치(100c)는 센서 정보에 기초한 XR 영상을 생성하고, XR 장치(100c)는 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 그리고, 이러한 자율 주행 차량(100b)은 XR 장치(100c) 등의 외부 장치를 통해 입력되는 제어 신호 또는 사용자의 상호작용에 기초하여 동작할 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 본 발명의 구성요소들과 특징들이 소정 형태로 결합된 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려되어야 한다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 본 발명의 실시예를 구성하는 것도 가능하다. 본 발명의 실시예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다. 특허청구범위에서 명시적인 인용 관계가 있지 않은 청구항들을 결합하여 실시예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함시킬 수 있음은 자명하다.
본 문서에서 기지국에 의해 수행된다고 설명된 특정 동작은 경우에 따라서는 그 상위 노드(upper node)에 의해 수행될 수 있다. 즉, 기지국을 포함하는 복수의 네트워크 노드들(network nodes)로 이루어지는 네트워크에서 단말과의 통신을 위해 수행되는 다양한 동작들은 기지국 또는 기지국 이외의 다른 네트워크 노드들에 의해 수행될 수 있음은 자명하다. 기지국은 고정국(fixed station), gNode B(gNB), Node B, eNode B(eNB), 억세스 포인트(access point) 등의 용어에 의해 대체될 수 있다.
본 발명은 본 발명의 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있음은 당업자에게 자명하다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.
상술한 바와 같은 AoD (Angle of departure) 정보를 송수신하는 방법 및 이를 위한 장치는 5세대 NewRAT 시스템에 적용되는 예를 중심으로 설명하였으나, 5세대 NewRAT 시스템 이외에도 다양한 무선 통신 시스템에 적용하는 것이 가능하다.

Claims (11)

  1. 무선 통신 시스템에서, 기지국이 AoD (Angle of Departure) 정보를 보고하는 방법에 있어서,
    복수의 참조 신호(Reference Signal)들을 단말에게 전송하고,
    상기 복수의 참조 신호들 중, 단말의 수신 신호 세기를 기반으로 획득된 적어도 하나의 참조 신호와 관련된 정보를 포함하는 AoD 정보를 상기 단말로부터 수신하고,
    상기 AoD 정보를 위치 서버로 보고하는 것을 특징으로 하고,
    상기 복수의 참조 신호는,
    복수의 SS/PBCH 블록(Synchronization Signal/Physical Broadcast Channel Block)들 또는 복수의 CSI-RS (Channel State Information - Reference Signal)들인,
    AoD 정보 보고 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 AoD 정보는,
    상기 복수의 참조 신호들 중, 수신 신호 세기가 가장 강한 K 개의 참조 신호의 식별 정보를 포함하고,
    상기 K는, 1보다 큰 양수인,
    AoD 정보 보고 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 AoD 정보는,
    상기 K 개의 참조 신호 중, 가장 강한 수신 신호 세기를 가지는 참조 신호의 제 1 신호 세기 값 및 상기 제 1 신호 세기 값과 나머지 참조 신호 각각의 수신 신호 세기 값의 차이 값들을 포함하는,
    AoD 정보 보고 방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 AoD 정보는,
    기준 참조 신호를 기반으로 상기 K 개의 참조 신호 각각에 대한 신호 세기의 차이 값들을 포함하는,
    AoD 정보 보고 방법.
  5. 제 2 항에 있어서,
    상기 AoD 정보는,
    상기 수신 신호 세기가 강한 순서를 기반으로 상기 K개의 참조 신호의 식별 정보를 포함하는,
    AoD 정보 보고 방법.
  6. 제 2 항에 있어서,
    상기 K 개의 참조 신호의 식별 정보는 비트맵 형태로 알려지는,
    AoD 정보 보고 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 AoD 정보는,
    상기 복수의 참조 신호들 중, 상기 단말이 측정 가능한 모든 참조 신호의 식별 정보를 포함하는,
    AoD 정보 보고 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 위치 서버로 상기 단말을 위한 TA (Timing Advance) 정보를 전송하는 것을 더 포함하는,
    AoD 정보 보고 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 단말은, 상기 단말 이외의 단말, 네트워크, 상기 기지국 및 자율 주행 차량 중 적어도 하나와 통신 가능한,
    AoD 정보 보고 방법.
  10. 무선 통신 시스템에서, AoD (Angle of Departure) 정보를 보고하기 위한 장치에 있어서,
    적어도 하나의 프로세서; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서에 동작 가능하도록 연결되고, 실행될 경우 상기 적어도 하나의 프로세서가 특정 동작을 수행하도록 하는 명령들(instructions)을 저장하는 적어도 하나의 메모리;를 포함하고,
    상기 특정 동작은,
    복수의 참조 신호(Reference Signal)들을 단말에게 전송하고,
    상기 복수의 참조 신호들 중, 단말의 수신 신호 세기를 기반으로 획득된 적어도 하나의 참조 신호와 관련된 정보를 포함하는 AoD 정보를 상기 단말로부터 수신하고,
    상기 AoD 정보를 위치 서버로 보고하는 것을 특징으로 하고,
    상기 복수의 참조 신호는,
    복수의 SS/PBCH 블록(Synchronization Signal/Physical Broadcast Channel Block)들 또는 복수의 CSI-RS (Channel State Information - Reference Signal)들인,
    장치.
  11. 무선 통신 시스템에서, AoD (Angle of Departure) 정보를 보고하기 위한 기지국에 있어서,
    적어도 하나의 송수신기;
    적어도 하나의 프로세서; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서에 동작 가능하도록 연결되고, 실행될 경우 상기 적어도 하나의 프로세서가 특정 동작을 수행하도록 하는 명령들(instructions)을 저장하는 적어도 하나의 메모리;를 포함하고,
    상기 특정 동작은,
    상기 적어도 하나의 송수신기를 통해, 복수의 참조 신호(Reference Signal)들을 단말에게 전송하고,
    상기 적어도 하나의 송수신기를 통해, 상기 복수의 참조 신호들 중, 단말의 수신 신호 세기를 기반으로 획득된 적어도 하나의 참조 신호와 관련된 정보를 포함하는 AoD 정보를 상기 단말로부터 수신하고,
    상기 적어도 하나의 송수신기를 통해, 상기 AoD 정보를 위치 서버로 보고하는 것을 특징으로 하고,
    상기 복수의 참조 신호는,
    복수의 SS/PBCH 블록(Synchronization Signal/Physical Broadcast Channel Block)들 또는 복수의 CSI-RS (Channel State Information - Reference Signal)들인,
    기지국.
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