WO2021075889A1 - 무선 통신 시스템에서 채널을 추정하기 위한 위한 장치 및 방법 - Google Patents

무선 통신 시스템에서 채널을 추정하기 위한 위한 장치 및 방법 Download PDF

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WO2021075889A1
WO2021075889A1 PCT/KR2020/014126 KR2020014126W WO2021075889A1 WO 2021075889 A1 WO2021075889 A1 WO 2021075889A1 KR 2020014126 W KR2020014126 W KR 2020014126W WO 2021075889 A1 WO2021075889 A1 WO 2021075889A1
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base station
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전영현
김은용
이명원
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삼성전자 주식회사
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    • H04L25/0222—Estimation of channel variability, e.g. coherence bandwidth, coherence time, fading frequency
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    • H04L25/0228—Channel estimation using sounding signals with direct estimation from sounding signals

Definitions

  • the present disclosure generally relates to a wireless communication system, and more particularly, to an apparatus and method for estimating a channel in a wireless communication system.
  • the 5G communication system or the pre-5G communication system is called a Beyond 4G Network communication system or a Long Term Evolution (LTE) system (Post LTE) system.
  • LTE Long Term Evolution
  • 5G communication systems are being considered for implementation in an ultra-high frequency (mmWave) band (eg, such as a 60 gigabyte (60 GHz) band).
  • mmWave ultra-high frequency
  • FD-MIMO Full Dimensional MIMO
  • advanced small cell in 5G communication system, advanced small cell, advanced small cell, cloud radio access network (cloud RAN), ultra-dense network , Device to Device communication (D2D), wireless backhaul, moving network, cooperative communication, CoMP (Coordinated Multi-Points), and interference cancellation And other technologies are being developed.
  • cloud RAN cloud radio access network
  • D2D Device to Device communication
  • wireless backhaul moving network
  • cooperative communication CoMP (Coordinated Multi-Points)
  • CoMP Coordinatd Multi-Points
  • interference cancellation And other technologies are being developed.
  • the advanced coding modulation Advanced Coding Modulation, ACM
  • FQAM Hybrid Frequency Shift Keying and Quadrature Amplitude Modulation
  • SWSC Small Cell Superposition Coding
  • FBMC Filter Bank Multi Carrier
  • NOMA Non Orthogonal Multiple Access
  • SCMA Synparse Code Multiple Access
  • the present disclosure provides an apparatus and method for predicting a channel parameter in a wireless communication system.
  • the present disclosure provides an apparatus and method for more accurately estimating a channel in a wireless communication system.
  • the present disclosure provides an apparatus and method for estimating a channel with low complexity in a wireless communication system.
  • a method performed by a base station in a wireless communication system in a wireless communication system includes a process of acquiring channel information on a downlink channel with a terminal in a first time interval, and an undirected Kalman filter (unscented Kalman filter), obtaining current channel state information from previous state information and the channel information, and generating predicted channel information in a second time interval from the current channel state information.
  • an undirected Kalman filter unscented Kalman filter
  • a base station in a wireless communication system, includes at least one transceiver and at least one processor, and the at least one processor includes channel information on a downlink channel with a terminal in a first time interval. And, based on an unscented Kalman filter, obtains current channel state information from previous state information and the channel information, and generates predicted channel information in a second time interval from the current channel state information.
  • an unscented Kalman filter obtains current channel state information from previous state information and the channel information, and generates predicted channel information in a second time interval from the current channel state information.
  • An apparatus and method predicts channel parameters based on an Unscented Kalman Filter (UKF), thereby enabling more accurate channel estimation with low complexity.
  • UPF Unscented Kalman Filter
  • FIG. 1 illustrates a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 2 illustrates a configuration of a base station in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 3 illustrates a configuration of a terminal in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration of a communication unit in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 5 illustrates a resource structure in a time-frequency domain in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • 6A illustrates an example of a system model in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • 6B is a diagram illustrating a functional configuration of channel parameter prediction in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • 6C illustrates an example of a hopping pattern in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating an operation of an apparatus for estimating a channel based on an Unscented Kalman Filter (UKF) in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • UPF Unscented Kalman Filter
  • FIG. 8A is a flowchart illustrating an operation of an apparatus for channel estimation using a sounding reference signal (SRS) in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • SRS sounding reference signal
  • 8B illustrates an example of channel estimation using SRS in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • 8C illustrates an example of SRS buffer management in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • 9A is a flowchart illustrating an operation of an apparatus for channel estimation using channel state information (CSI) in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • CSI channel state information
  • 9B illustrates an example of channel estimation using CSI in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 10 illustrates the principle of UKF in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • 11A is a flowchart illustrating an operation of an apparatus for UKF-based state information management in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • 11B is a diagram illustrating an operation flow of an apparatus for managing state information combined with a least square method in order to reduce complexity in a UKF-based algorithm in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating an operation of an apparatus for adaptive channel estimation according to numerology in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating an operation of an apparatus for codebook-based channel estimation in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • the present disclosure relates to an apparatus and method for estimating a channel in a wireless communication system. Specifically, the present disclosure relates to an apparatus and method for estimating a channel based on an Unscented Kalman Filter (UKF), which is a type of recursive filter. In addition, the present disclosure describes an apparatus and method for adaptively determining a channel estimation method by using UKF in a situation where UKF is required and other filters (eg, Extended Kalman Filter (EKF)). .
  • UPF Unscented Kalman Filter
  • EKF Extended Kalman Filter
  • Terms that refer to signals used in the following description e.g., messages, information, preambles, signals, signaling, sequences, streams
  • terms that refer to resources e.g., symbols, Slot, subframe, radio frame, subcarrier, RE (resource element), RB (resource block), BWP (bandwidth part), opportunity (Occasion)
  • operation status Terms for e.g., step, operation, procedure
  • terms that refer to data e.g., information, bits, symbols, codewords
  • a term referring to a channel a term referring to control information (e.g., downlink control information (DCI), medium access control control element (MAC)), radio resource control (RRC) signaling
  • DCI downlink control information
  • MAC medium access control control element
  • RRC radio resource control
  • a physical channel and a signal may be used in combination with data or control signals.
  • a physical downlink shared channel (PDSCH) is a term referring to a physical channel through which data is transmitted, but PDSCH may also be used to refer to data. That is, in the present disclosure, the expression'transmitting a physical channel' may be interpreted equivalently to the expression'transmitting data or signals through a physical channel'.
  • higher signaling refers to a signal transmission method transmitted from a base station to a terminal using a downlink data channel of a physical layer or from a terminal to a base station using an uplink data channel of a physical layer.
  • Higher level signaling may be understood as radio resource control (RRC) signaling or a MAC control element (hereinafter referred to as'CE').
  • RRC radio resource control
  • 'CE' MAC control element
  • 1 illustrates a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • 1 illustrates a base station 110, a terminal 120, and a terminal 130 as some of nodes using a radio channel in a wireless communication system.
  • 1 shows only one base station, but another base station that is the same or similar to the base station 110 may be further included.
  • the base station 110 is a network infrastructure that provides wireless access to the terminals 120 and 130.
  • the base station 110 has coverage defined as a certain geographic area based on a distance at which signals can be transmitted.
  • the base station 110 includes'access point (AP)','eNodeB, eNB', '5G node', and'next generation nodeB.
  • AP access point
  • eNB evolved NodeB
  • gNB gNodeB
  • TRP transmission/reception point
  • Each of the terminal 120 and the terminal 130 is a device used by a user and performs communication with the base station 110 through a wireless channel.
  • the link from the base station 110 to the terminal 120 or the terminal 130 is a downlink (DL), and the link from the terminal 120 or the terminal 130 to the base station 110 is an uplink (UL). ).
  • the terminal 120 and the terminal 130 may communicate with each other through a wireless channel.
  • a device-to-device link (D2D) between the terminal 120 and the terminal 130 is referred to as a sidelink, and the sidelink may be used interchangeably with the PC5 interface.
  • at least one of the terminal 120 and the terminal 130 may be operated without a user's involvement.
  • At least one of the terminal 120 and the terminal 130 is a device that performs machine type communication (MTC), and may not be carried by a user.
  • MTC machine type communication
  • Each of the terminal 120 and the terminal 130 is a terminal other than'user equipment (UE)','mobile station','subscriber station', and'remote terminal. )','wireless terminal', or'user device', or another term having an equivalent technical meaning.
  • UE user equipment
  • the base station 110, the terminal 120, and the terminal 130 may transmit and receive radio signals in a millimeter wave (mmWave) band (eg, 28 GHz, 30 GHz, 38 GHz, 60 GHz).
  • mmWave millimeter wave
  • the base station 110, the terminal 120, and the terminal 130 may perform beamforming.
  • beamforming may include transmission beamforming and reception beamforming. That is, the base station 110, the terminal 120, and the terminal 130 may impart directivity to a transmitted signal or a received signal.
  • the base station 110 and the terminals 120 and 130 may select the serving beams 112, 113, 121, 131 through a beam search or beam management procedure. .
  • subsequent communication may be performed through a resource in a QCL (quasi co-located) relationship with the resource transmitting the serving beams 112, 113, 121, 131. have.
  • QCL quadsi co-located
  • the first antenna port and the second antenna port are in a QCL relationship. Can be evaluated.
  • a wide range of features include delay spread, Doppler spread, Doppler shift, average gain, average delay, and spatial receiver parameter. It may include at least one of.
  • FIG. 2 illustrates a configuration of a base station in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • the configuration illustrated in FIG. 2 can be understood as the configuration of the base station 110.
  • a term such as'group' refers to a unit that processes at least one function or operation, which may be implemented by hardware or software, or a combination of hardware and software.
  • the base station includes a wireless communication unit 210, a backhaul communication unit 220, a storage unit 230, and a control unit 240.
  • the wireless communication unit 210 performs functions for transmitting and receiving signals through a wireless channel. For example, the wireless communication unit 210 performs a function of converting between a baseband signal and a bit stream according to the physical layer standard of the system. For example, when transmitting data, the wireless communication unit 210 generates complex symbols by encoding and modulating a transmission bit stream. In addition, when receiving data, the wireless communication unit 210 restores the received bit stream through demodulation and decoding of the baseband signal.
  • the wireless communication unit 210 up-converts the baseband signal into a radio frequency (RF) band signal and then transmits it through an antenna, and down-converts the RF band signal received through the antenna into a baseband signal.
  • the wireless communication unit 210 may include a transmission filter, a reception filter, an amplifier, a mixer, an oscillator, a digital to analog convertor (DAC), an analog to digital convertor (ADC), and the like.
  • the wireless communication unit 210 may include a plurality of transmission/reception paths.
  • the wireless communication unit 210 may include at least one antenna array composed of a plurality of antenna elements.
  • the wireless communication unit 210 may be composed of a digital unit and an analog unit, and the analog unit includes a plurality of sub-units according to operation power, operation frequency, etc. It can be composed of.
  • the digital unit may be implemented with at least one processor (eg, a digital signal processor (DSP)).
  • DSP digital signal processor
  • the wireless communication unit 210 transmits and receives signals as described above. Accordingly, all or part of the wireless communication unit 210 may be referred to as a'transmitter', a'receiver', or a'transceiver'. In addition, in the following description, transmission and reception performed through a wireless channel is used in a sense including the processing as described above is performed by the wireless communication unit 210.
  • the backhaul communication unit 220 provides an interface for performing communication with other nodes in the network. That is, the backhaul communication unit 220 converts the bit stream transmitted from the base station to another node, for example, another access node, another base station, an upper node, a core network, etc., into a physical signal, and converts the physical signal received from the other node. Convert to bit string.
  • another node for example, another access node, another base station, an upper node, a core network, etc.
  • the storage unit 230 stores data such as a basic program, an application program, and setting information for the operation of the base station.
  • the storage unit 230 may be formed of a volatile memory, a nonvolatile memory, or a combination of a volatile memory and a nonvolatile memory.
  • the storage unit 230 provides stored data according to the request of the control unit 240.
  • the control unit 240 controls overall operations of the base station. For example, the control unit 240 transmits and receives signals through the wireless communication unit 210 or through the backhaul communication unit 220. In addition, the control unit 240 writes and reads data in the storage unit 230. In addition, the control unit 240 may perform functions of a protocol stack required by a communication standard. According to another implementation example, the protocol stack may be included in the wireless communication unit 210. To this end, the control unit 240 may include at least one processor. According to various embodiments, the control unit 240 may control the base station to perform operations according to various embodiments to be described later.
  • FIG. 3 illustrates a configuration of a terminal in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • the configuration illustrated in FIG. 3 may be understood as the configuration of the terminal 120.
  • a term such as'group' refers to a unit that processes at least one function or operation, which may be implemented by hardware or software, or a combination of hardware and software.
  • the terminal includes a communication unit 310, a storage unit 320, and a control unit 330.
  • the communication unit 310 performs functions for transmitting and receiving signals through a wireless channel. For example, the communication unit 310 performs a function of converting between a baseband signal and a bit stream according to the physical layer standard of the system. For example, when transmitting data, the communication unit 310 generates complex symbols by encoding and modulating a transmission bit stream. In addition, when receiving data, the communication unit 310 restores the received bit stream through demodulation and decoding of the baseband signal. In addition, the communication unit 310 up-converts the baseband signal into an RF band signal and then transmits it through an antenna, and down-converts the RF band signal received through the antenna into a baseband signal. For example, the communication unit 310 may include a transmission filter, a reception filter, an amplifier, a mixer, an oscillator, a DAC, an ADC, and the like.
  • the communication unit 310 may include a plurality of transmission/reception paths. Furthermore, the communication unit 310 may include at least one antenna array composed of a plurality of antenna elements. In terms of hardware, the communication unit 310 may include a digital circuit and an analog circuit (eg, radio frequency integrated circuit (RFIC)). Here, the digital circuit and the analog circuit may be implemented in one package. In addition, the communication unit 310 may include a plurality of RF chains. Furthermore, the communication unit 310 may perform beamforming.
  • RFIC radio frequency integrated circuit
  • the communication unit 310 transmits and receives signals as described above. Accordingly, all or part of the communication unit 310 may be referred to as a'transmitting unit', a'receiving unit', or a'transmitting/receiving unit'. In addition, in the following description, transmission and reception performed through a wireless channel is used in a sense including the processing as described above is performed by the communication unit 310.
  • the storage unit 320 stores data such as a basic program, an application program, and setting information for the operation of the terminal.
  • the storage unit 320 may be formed of a volatile memory, a nonvolatile memory, or a combination of a volatile memory and a nonvolatile memory.
  • the storage unit 320 provides stored data according to the request of the control unit 330.
  • the controller 330 controls overall operations of the terminal. For example, the control unit 330 transmits and receives signals through the communication unit 310. In addition, the control unit 330 writes and reads data in the storage unit 320. In addition, the control unit 330 may perform functions of a protocol stack required by a communication standard. To this end, the controller 330 may include at least one processor or a micro processor, or may be a part of a processor. In addition, a part of the communication unit 310 and the control unit 330 may be referred to as a communication processor (CP). According to various embodiments, the controller 330 may control the terminal to perform operations according to various embodiments to be described later.
  • CP communication processor
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration of a communication unit in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure. 4 shows an example of a detailed configuration of the wireless communication unit 210 of FIG. 2 or the communication unit 310 of FIG. 3. Specifically, FIG. 4 is a part of the wireless communication unit 210 of FIG. 2 or the communication unit 310 of FIG. 3 and illustrates components for performing beamforming.
  • the wireless communication unit 210 or the communication unit 310 includes an encoding and modulating unit 402, a digital beamforming unit 404, a plurality of transmission paths 406-1 to 406-N, and an analog beam. It includes a forming part (408).
  • the encoding and modulating unit 402 performs channel encoding.
  • channel encoding at least one of a low density parity check (LDPC) code, a convoluation code, and a polar code may be used.
  • LDPC low density parity check
  • the encoding and modulating unit 402 generates modulation symbols by performing constellation mapping.
  • the digital beamforming unit 404 performs beamforming on a digital signal (eg, modulation symbols). To this end, the digital beamforming unit 404 multiplies the modulation symbols by beamforming weights.
  • the beamforming weights are used to change the size and phase of a signal, and may be referred to as a'precoding matrix', a'precoder', and the like.
  • the digital beamforming unit 404 outputs digitally beamformed modulation symbols through a plurality of transmission paths 406-1 to 406-N.
  • modulation symbols may be multiplexed or the same modulation symbols may be provided through a plurality of transmission paths 406-1 to 406-N.
  • the plurality of transmission paths 406-1 to 406-N convert digital beamformed digital signals into analog signals.
  • each of the plurality of transmission paths 406-1 to 406-N may include an inverse fast fourier transform (IFFT) operation unit, a cyclic prefix (CP) insertion unit, a DAC, and an up-conversion unit.
  • the CP insertion unit is for an orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) scheme, and may be excluded when a different physical layer scheme (eg, filter bank multi-carrier (FBMC)) is applied. That is, the plurality of transmission paths 406-1 to 406-N provide an independent signal processing process for a plurality of streams generated through digital beamforming. However, depending on the implementation method, some of the components of the plurality of transmission paths 406-1 to 406-N may be used in common.
  • OFDM orthogonal frequency division multiplexing
  • the analog beamforming unit 408 performs beamforming on an analog signal.
  • the digital beamforming unit 404 multiplies the analog signals by beamforming weights.
  • the beamforming weights are used to change the magnitude and phase of the signal.
  • the analog beamforming unit 440 may be configured in various ways according to a connection structure between the plurality of transmission paths 406-1 to 406-N and antennas.
  • each of the plurality of transmission paths 406-1 to 406-N may be connected to one antenna array.
  • a plurality of transmission paths 406-1 to 406-N may be connected to one antenna array.
  • the plurality of transmission paths 406-1 to 406-N may be adaptively connected to one antenna array, or may be connected to two or more antenna arrays.
  • 5 illustrates a resource structure in a time-frequency domain in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • 5 illustrates a basic structure of a time-frequency domain, which is a radio resource domain in which data or control channels are transmitted in downlink or uplink.
  • OFDM orthogonal frequency division multiplexing
  • the horizontal axis represents the time domain and the vertical axis represents the frequency domain.
  • the minimum transmission unit in the time domain is an OFDM symbol, and N symb OFDM symbols 502 are gathered to form one slot 506.
  • the length of the subframe is defined as 1.0 ms
  • the length of the radio frame 514 is defined as 10 ms.
  • the minimum transmission unit in the frequency domain is a subcarrier, and a carrier bandwidth constituting a resource grid is composed of N BW subcarriers 504.
  • a basic unit of a resource is a resource element (“RE”) 512, which can be represented by an OFDM symbol index and a subcarrier index.
  • the resource block may include a plurality of resource elements.
  • a resource block (RB) (or a physical resource block ('PRB')) is N symb consecutive OFDM symbols in the time domain and N SC RB consecutive numbers in the frequency domain. It is defined as subcarriers.
  • the resource block (RB) 508 may be defined as N SC RB consecutive subcarriers 510 in the frequency domain.
  • One RB 508 includes N SC RB REs 512 in the frequency axis.
  • the frequency domain may include common resource blocks (CRBs).
  • a physical resource block (PRB) may be defined in a bandwidth part (BWP) in the frequency domain.
  • the CRB and PRB numbers may be determined according to subcarrier spacing.
  • the data rate may increase in proportion to the number of RBs scheduled to the terminal.
  • the terminal can continuously move within the wireless environment.
  • a base station performing scheduling is required to predict more accurate channel conditions.
  • Scheduling based on the SRS transmitted by the terminal (e.g., satisfying channel reciprocity in time division duplex (TDD)) or based on the CSI reported by the terminal (e.g., frequency division duplex (FDD)) Satisfaction) Scheduling is performed, but since the SRS or CSI is not updated for each transmission time interval (TTI), which is a scheduling unit, it may not be accurate.
  • TDD time division duplex
  • FDD frequency division duplex
  • a situation in which a base station estimates a channel based on an SRS transmitted by a base station- a terminal or a CSI reported by a terminal is described as an example, but channel estimation according to various embodiments of the present disclosure is not limited thereto.
  • a network entity other than the base station or a separate computing device provided in the base station may perform channel estimation according to various embodiments to be described later, or a CU or an equipment connected to the CU may perform channel estimation in a distributed deployment. .
  • the channel estimation apparatus predicts channel parameters based on previous channel information obtained from SRS or PMI.
  • the base station may determine the current channel state based on the previous channel state and the currently acquired measurement information. Determining the channel state is obtaining the channel state (obtaining or acquiring), calculating (calculating), identifying (identifying), predicting (predicting), estimating (estimating), or has an equivalent meaning. Can be used interchangeably with terms.
  • the base station When estimating a channel (that is, when calculating or predicting channel parameters, the base station must track the parameters of a non-linear function.
  • the base station includes an Extended Kalman (EKF)
  • EKF Extended Kalman
  • UPF Unscented Kalman Filter
  • FIG. 6A illustrates an example of a system model in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • An example of a system model for estimating a downlink channel between a base station and a terminal is shown.
  • the base station exemplifies the base station 110 of FIG. 1 and the terminal exemplifies the terminal 120 of FIG. 1.
  • the resource structure of FIG. 5 is exemplified as a resource structure for describing the system model.
  • the wireless environment 600 may include a wireless channel 605 between a base station and a terminal.
  • the radio channel 650 depends on a propagation path through which a signal is transmitted, and this propagation path may depend on the antenna q of the transmitting end.
  • a signal radiated from one antenna is provided to a receiver through one or more paths on air.
  • the radio channel 605 in each path may be time-frequency dependent. That is, the radio channel 605 may be determined according to an antenna q, a time t, and a frequency f.
  • the radio channel may be expressed as a vector, and may be expressed by the following equation.
  • h q (f,t) represents the predicted channel estimate for the time-frequency resource (t,f) in the q-th antenna.
  • ⁇ p is a delay parameter for path p
  • ⁇ p is a Doppler parameter for path p
  • ⁇ p,q is a complex weight for antenna q on path p. It is assumed that ⁇ p and ⁇ p are applied equally regardless of antenna q, and ⁇ p, q is assumed to be applied differently for each antenna.
  • the observed received signal can be expressed as the following equation.
  • y q (t s ,f s ) is a received signal vector when a signal is transmitted from the q-th antenna in the resource (t s , f s ), Is a radio channel vector when a signal is transmitted from the q-th antenna in the resource (t s , f s ), and n q (t s , f s ) is the signal transmitted from the q-th antenna in the resource (t s , f s) Time and noise vector.
  • the frequency domain and the frequency resource f s may be defined by the following equation.
  • N RB denotes the number of RBs in the channel bandwidth
  • ⁇ f denotes a frequency size corresponding to one RB.
  • ⁇ f is 180 kHz.
  • ⁇ f may be variably determined according to a configured numerology.
  • the frequency domain and the time resource t s may be defined by the following equation.
  • ⁇ T denotes an SRS period
  • N SRS denotes the number of times the total cycle takes.
  • the time domain represented by SRS is exemplary, and when channel estimation by CRS or CSI-RS is performed, the period and scale in the time domain are separately configured by higher layer signaling (eg, CSI report configuration). Can be.
  • Channel response of the 2D resource structure (time-frequency resource) of the q-th antenna Is vectorized and is defined as follows, When the vectorization of is performed first along the frequency domain and secondly along the time domain, it can be expressed as the following equation.
  • each channel vector may be expressed as a non-linear function of channel parameters.
  • each channel vector may be expressed by the following equation.
  • the parameter vector Denotes a vector each having P real numbers
  • ' The 'operator represents the column-wise Kronecker product, Khatri-Rao product.
  • An example between two 2x2 matrices of the Khatri-Rao product is as follows.
  • the matrix B f ( ⁇ ) means an intra-band frequency response affected by the path delay ⁇ , And the input-output mapping is to be.
  • M f is the number of RBs in the subband.
  • the matrix B f ( ⁇ ) represents the intra-subband SRS (SRS) frequency response due to the path delay, and is the p-th column.
  • SRS SRS
  • the matrix Denotes the inter-band frequency response and is a function of the path delay vector ⁇ and the doppler vector ⁇ .
  • the mapping relationship between the input/output variables of the function is And N SRS represents the number of SRS subbands that are simultaneously stored and processed in the buffer.
  • the p-th column of matrix B tf ( ⁇ , ⁇ ) Can be expressed as follows.
  • ⁇ f denotes an inter-band frequency interval (eg, 24RB * 180KHz in LTE)
  • ⁇ t denotes a sampling interval between adjacent SRS subbands.
  • m is a band index
  • n is a time index.
  • ⁇ f and m are dependent on a communication system (e.g., LTE or NR), a subcarrier spacing (SCS), and a band location
  • ⁇ t, n are SRS configurations or CSIs configured by a network. It may be dependent on the configuration (eg, CSI-RS configuration, CSI report configuration).
  • m and n may be determined according to the hopping pattern. A specific example is described through FIG. 6C.
  • the vector signal model for the SRS described above may be extended to consider multiple eNB antennas (N ant ). In this case, it may be assumed that the path delay and Doppler are common to N ant antennas.
  • the channel vector of Equation 6 may be expressed as the following Equation.
  • the channel vector Is expressed as a nonlinear function s((7) for the channel parameters ⁇ , ⁇ , ⁇ q ⁇ , where ⁇ is a path weight matrix with dimension N ant ⁇ P, and each row is one antenna Include the path weight for. 1 represents the entire column vector with dimensions P ⁇ 1.
  • the channel vector may be expressed as a sum of column vectors for each path.
  • the channel vector may be expressed as the following equation.
  • variables of parameters defining a channel vector may include ⁇ , ⁇ , and ⁇ . That is, the purpose of channel estimation is finally defined as the optimization of the objective function using the channel parameters ( ⁇ , ⁇ , ⁇ ) as parameters.
  • channel estimation may include a method of obtaining channel parameters ( ⁇ , ⁇ , ⁇ ) satisfying the following equation.
  • the SRS is damaged by Gauss noise following white noise, and the noise may be given as a zero mean complex Gaussian following a covariance matrix_ of N 0 I. That is, in addition to the channel vector, the nonlinear function s according to the channel parameters ( ⁇ , ⁇ , ⁇ ) may be considered in the received signal vector, for example, the received signal vector may be expressed as the following equation. .
  • the mobility of the terminal is continuous. That is, the channel change according to the movement of the terminal is also continuous, and the parameters for path delay and Doppler have a time correlation. Accordingly, the channel estimation apparatus according to various embodiments of the present disclosure may use a state space model to utilize and improve the accuracy of parameter estimation. Based on the above-described system model, the channel estimation apparatus may construct a state vector and a state space model in various ways.
  • the state vector ⁇ k may be defined as the following equation.
  • the antenna dependent path amplitude and path phase may be removed from the state vector to reduce the size of the state vector.
  • a least-square calculation may be used to update path weights including both amplitude and phase.
  • the channel estimation apparatus can construct a state vector ⁇ k at the k-th time based on the path delay vector ⁇ k , the path Doppler vector ⁇ k , the path Doppler change rate ⁇ k , and the path delay change rate ⁇ k in the corresponding state vector. have.
  • the state vector ⁇ k may be defined as the following equation.
  • the rate of change from the state vector may be further removed to reduce the size of the state vector. This is because the change in path delay and Doppler over time can be generated using the state noise, and the effect due to the change rate can be considered.
  • the channel estimation apparatus may configure a state vector ⁇ k of the k-th time based on the path delay vector ⁇ k and the path Doppler vector ⁇ k.
  • the state vector ⁇ k may be defined as the following equation.
  • the channel estimation apparatus may identify a state vector to be configured based on a channel state over time. According to an embodiment, in an area where there is not much change in channel conditions (for example, the majority of terminals are concentrated in buildings or the presence of fixed terminals), the channel estimation apparatus configures a state vector defined by fewer parameters, thereby estimating the channel. You can do it. In addition, according to an embodiment, in a region where a change in a channel state is fixed according to a predetermined period, the channel estimation apparatus may perform channel estimation by including constant values according to time k in the state vector. In addition, according to an embodiment, when it is difficult to predict a channel state or a degree of variation is relatively severe, the channel estimation apparatus may perform channel estimation by including as many variables as possible in the state vector.
  • FIG. 6A parameters and a system model of a radio channel for performing channel estimation are described.
  • a channel estimation apparatus eg, a base station
  • FIG. 6B operations of a channel estimation apparatus for predicting the above-described parameters are described in FIG. 6B.
  • FIG. 6B is a diagram illustrating a functional configuration of channel parameter prediction in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • the channel parameter at least one of the channel parameters of the system model mentioned in FIG. 6A may be used.
  • the base station estimates a downlink channel with the terminal is illustrated.
  • channel parameter prediction may include two operations.
  • the base station may perform UKF-based channel estimation.
  • the base station may perform UKF-based channel estimation based on channel information and resource information. That is, inputs for UKF-based channel estimation may include channel information and resource information.
  • Channel information may be obtained in various ways.
  • the base station may obtain channel information before performing the channel estimation procedure.
  • the obtained channel information is stored in a buffer.
  • the buffer may include an SRS buffer or a CSI buffer.
  • the SRS buffer may store received values for SRSs or channel estimation values based on SRSs.
  • the CSI buffer may store CSIs received from the terminal. Also, the channel information may include noise information.
  • the base station may perform channel estimation based on SRSs received from the terminal.
  • channel reciprocity is assumed. That is, it is possible to estimate a downlink channel from an uplink signal.
  • the base station may perform SRS-based channel estimation in the TDD system.
  • the SRS transmission period, the resource location at which the SRS is transmitted (time resource, frequency resource, etc.), the number of antennas of the terminal transmitting the SRS, whether the SRS is beamforming (e.g., SRS resource indicator (SRI)), etc. It may be determined based on SRS configuration information transmitted to this terminal.
  • the base station may determine the SRS configuration of the corresponding terminal for smooth channel estimation.
  • the base station may perform channel estimation based on CSI from the terminal.
  • the base station may transmit a cell-specific reference signal (CRS) or a CSI-reference signal (CSI-RS) to the terminal.
  • the UE may generate CSI based on the received CRS or CSI-RS.
  • CSI can include various parameters.
  • CSI may include at least one of a CSI-RS resource indicator (CRI), a rank indicator (RI), a precoding matrix indicator (PMI), a channel quality indicator (CQI), or a layer indicator (LI).
  • CRI indicates the resource of the CSI-RS related to the preferred beam.
  • RI indicates information related to a rank of a channel, and refers to the number of streams that the terminal receives through the same resource.
  • the PMI may indicate a precoding matrix recommended to the base station when using the number of layers known to the RI.
  • the PMI is a value reflecting the spatial characteristics of a channel
  • the terminal may indicate the recommended precoding matrix in the form of an index.
  • the precoding matrix may be stored in the base station/terminal in the form of a codebook including a plurality of complex weights.
  • CQI refers to a modulation scheme and a code rate for PDSCH transmission that can be received at a block error rate (BLER) less than a certain value when the RI and PMI recommended by the UE are used.
  • BLER block error rate
  • the base station may perform channel estimation based on the CSI received from the terminal.
  • the base station may configure CSI in a necessary manner.
  • the CSI configuration may include at least one of a CSI measurement configuration, a CSI reporting configuration, and a CSI-RS configuration.
  • the base station adaptively generates a CSI configuration according to a required channel estimation method, and may transmit the generated CSI configuration to the terminal through RRC signaling.
  • CRS is an always-on signal
  • CSI may be reported periodically or aperiodically.
  • the CSI-RS may be transmitted periodically or aperiodically.
  • the base station predicts a channel from periodically received CSI, but according to an embodiment, it may request an aperiodic CSI report as needed (eg, CSI report on a physical uplink shared channel (PUSCH)).
  • PUSCH physical uplink shared channel
  • CSI and CSI-RS have a more flexible design. That is, the CSI-RS may be transmitted periodically, semi-fixedly, or aperiodically.
  • the base station may configure the terminal to report CSI periodically, semi-fixedly, or aperiodically.
  • the base station predicts a channel based on periodic CSI-RS and periodic CSI report, but according to an embodiment, the CSI-RS and CSI report may be reconfigured as needed. That is, in the present disclosure, periodic transmission and periodic reporting are described as examples, but these are exemplary and CSI-RS transmission and CSI reporting may be configured in various ways.
  • the base station can perform channel estimation based on CSI more effectively than the SRS.
  • the SRS can be used through channel calibration.
  • a base station eg, gNB or eNB
  • SRSs For example, in the case of LTE CRS, it is transmitted over the entire band, but only 4 antennas are supported, so it is difficult to estimate a smooth channel in an antenna environment of 8 Tx or more after LTE Release 10, and CSI-RS is also not transmitted over the entire band. That is, since the base station acquires only sampled channel information specified at a part time (eg, slot unit) or a part frequency (eg, RB unit) among the total resources, it is difficult to accurately estimate a channel.
  • a part time eg, slot unit
  • a part frequency eg, RB unit
  • the MU-MIMO gains were observed only in stationary terminals.
  • the EKF method linearizes a nonlinear function for channel parameters into a linearization function through approximation. Therefore, the EKF method causes loss of information for statistical information of a second order or higher. Accordingly, there is a problem in that channel information that changes in time-frequency according to the movement of the terminal cannot be predicted smoothly.
  • the base station pre-prescribes a channel corresponding to the current time based on the UKF method in which channel information (ie, raw channel information) (eg, CSI, SRS) obtained from the terminal is input By estimating, more robust precoding and scheduling can be provided to the terminal.
  • the base station may pre-estimate a channel for each scheduling unit (TTI) (eg, slot).
  • TTI scheduling unit
  • the resource information may include current time-frequency resources (t s , f s ). Also, in some embodiments, the resource information may include time information. The time information may include a period of periodic CSI reporting, a number of measurements, a number of CSI transmissions, a number of reports of aperiodic CSI reporting, and a reporting time. Also, in some embodiments, the resource information may include frequency information. The frequency information may include an RB region (for example, bandwidth part (BWP) information), channel bandwidth, SCS, frequency hopping pattern, and neurology in which channel estimation is performed in the frequency domain. . Also, in some embodiments, the resource information may include spatial information. The spatial information may include beam information (eg, beam index such as CRI, SSBRI, and SRI), QCL parameters (eg, QCL type A, B, C, D), and antenna port information.
  • BWP bandwidth part
  • the resource information may include spatial information.
  • the spatial information may include beam information (eg, beam index such as CRI,
  • the base station may obtain channel parameters by performing UKF-based channel estimation based on channel information and resource information.
  • the base station may output the acquired parameters for the next operation (630).
  • the base station may acquire channel parameters for each path.
  • the parameters for each channel may include a delay parameter ( ⁇ ), a Doppler parameter ( ⁇ ), and a complex weight ( ⁇ q ).
  • the delay parameter and the Doppler parameter may be values that vary according to the path p.
  • the complex weight is a channel parameter reflecting the spatial weight, and may be a function of the antenna q and the path p.
  • parameters for each channel may include amplitude ( ⁇ ) and phase ( ⁇ ). These parameters can be used for the Type II codebook defined in 3GPP.
  • the base station can more effectively estimate the channel vector through the corresponding parameters.
  • the parameter for each channel may further include a rate of change of path delay ⁇ k and a rate of change of Doppler ⁇ k.
  • UKF-based channel parameter acquisition refers to a process of acquiring channel parameters of state vectors defining a channel by using UKF.
  • Various channel parameters may be defined according to how the base station constructs a state vector defining a channel.
  • the channel parameters may include at least one of parameters related to the system model described in FIG. 6A.
  • the UKF is a type of Kalman filter.
  • the Kalman filter is a recursive filter for estimating the state of a linear model based on measurements including noise. Based on measurements performed in the past, the combined distribution of the current state variable (or state vector) is calculated. It is used to estimate.
  • the recursive algorithm of the Kalman filter may include two steps of prediction and update. In the prediction step, the base station predicts the current state vector and accuracy. Thereafter, after the current state vector is actually measured, in the update step, the current state vector is updated by reflecting the difference between the predicted measured value and the actual measured value based on the previously estimated state vector.
  • this update step may be performed again whenever the CSI buffer or the SRS buffer is updated or the resource configuration is changed (eg, a change in neurology).
  • the updating step may be performed with a frequency less than that of prediction. Also, according to an embodiment, the updating step may be performed at the same frequency as the prediction.
  • the Kalman filter is based on a linear model, it is not easy to apply it as it is in a nonlinear model such as a channel that changes according to a time resource, a frequency resource, or a spatial resource.
  • a nonlinear model such as a channel that changes according to a time resource, a frequency resource, or a spatial resource.
  • the devised EKF method is a method that can track a parameter in a nonlinear function by introducing a Taylor series and a linearization approximation of a nonlinear function containing the parameter to be estimated, and introducing it to the Kalman filter that was operated based on the linear function. to be.
  • the EKF method causes an error in situations where it cannot accurately reflect secondary factors due to linear approximation.
  • the base station may perform channel estimation based on UKF.
  • the UKF method refines the 2n+1 number of 1) samples (sigma points) and 2) the weights (W) of the samples called sigma points. It is a method that combines a uniform transform (UT) that can be selected easily with a Kalman filter.
  • UT uniform transform
  • a deterministic sampling technique known as undirected transformation is used to obtain a minimum set of sample points around the mean.
  • Sigma points are transferred through a nonlinear function, and have a form that calculates the mean and covariance of the transformed points.
  • the base station can obtain a more accurate channel estimation result by predicting the state vector based on the sigma points. Specific operations are described through FIGS. 10 to 12.
  • the base station can perform channel prediction.
  • the channel prediction is a procedure of predicting a channel at a time point after acquisition of channel information according to predicted channel parameters, that is, a state vector value.
  • the base station may determine an actual channel (eg, h q (f,t) in Equation 1) in the current time-frequency resource based on the channel information and the state vector.
  • the channel can be expressed as a nonlinear function of channel parameters.
  • the channel parameters may be parameters that are derived in the previous step 610 and constitute a state vector.
  • the base station may determine a final channel vector from the state vector based on a model according to a nonlinear function (eg, Equation 6 or Equation 11).
  • the base station may determine channel vectors based on the output of step 610 until the next channel information (eg, CSI buffer or SRS buffer) is updated.
  • the channel may be based on the sum of up to P basis waveforms.
  • the base station may receive a sample from a CSI buffer or an SRS buffer as an input, and derive a signal delay, a Doppler shift, and a combined weight. Thereafter, the base station may output a linear combination of P basis waveforms as a channel predicted at time t and frequency f.
  • the base station may predict a channel in real time until Equations 3 and 4 and the next channel information (eg, CSI buffer or SRS buffer) are updated.
  • FIG. 6C illustrates an example of a hopping pattern in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • the SRS may be hopped and transmitted.
  • SRS hopping in LTE is illustrated.
  • a 4-SRS hopping pattern 650 and an 8-SRS hopping pattern 655 may be defined.
  • the horizontal axis represents the time domain, and each index represents the number of the TTI.
  • the vertical axis represents a frequency domain and represents a subband.
  • the channel response may be configured as in Equation 9 above.
  • m may sequentially indicate ⁇ 0, 2, 1, 3 ⁇
  • n may sequentially indicate ⁇ 0, 1, 2, 3 ⁇ . have.
  • the base station may perform measurement in units of 40 ms and update the channel prediction result. The base station can update the same frequency channel in units of 40ms.
  • m sequentially points to ⁇ 0, 2, 1, 3, 0, 2, 1, 3 ⁇ , and n is ⁇ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ⁇ can be sequentially indicated.
  • the base station may perform measurement in units of 80 ms and update a channel prediction result.
  • the base station can update the same frequency channel in units of 80ms.
  • the base station may update the same frequency channel in units of 40 ms.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating an operation of an apparatus for estimating a channel based on an Unscented Kalman Filter (UKF) in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • UPF Unscented Kalman Filter
  • the base station may acquire channel information.
  • the base station may acquire channel information on a downlink channel with the terminal.
  • the base station may obtain channel information from the SRS.
  • the terminal can transmit the SRS to the base station.
  • the base station may obtain channel information for a downlink channel by measuring the received SRSs.
  • the base station may receive CSI from the terminal.
  • the base station may transmit reference signals for CSI to the terminal.
  • the base station may transmit a CRS.
  • the base station may transmit a CSI-RS.
  • the UE may generate CSI from CRS or CSI-RS.
  • CSI may include CRI, RI, PMI, CQI, or LI.
  • PMI is exemplified as a CSI component for deriving a channel vector, but other CSI components may be used for channel prediction.
  • the base station may acquire channel information for a downlink channel based on the CSI received from the terminal.
  • the base station may acquire channel information at time t 0.
  • the channel information indicates the state of the downlink channel at time t 0.
  • the base station may obtain the current state information from the previous state information and the received channel information based on the undirected Kalman filter (UKF).
  • the previous state information may mean state information estimated before time t0.
  • channel parameters estimated based on channel information acquired at time t 0 -P may be included.
  • P may be a period in which channel information is acquired (eg, an SRS period or a PMI report period).
  • the current state information may include channel parameters estimated at time t 0.
  • the base station may obtain current state information based on UKF in order to more accurately predict a multidimensional channel state. That is, the previous channel state information and the current channel state information may be information that is continuously updated according to the UKF's recursive algorithm. Current state information according to UKF may include channel parameters estimated based on prediction from previous state information and measurement and correction from channel information obtained from the terminal.
  • the base station may generate prediction channel information.
  • the base station may generate prediction channel information based on the current state information.
  • the current state information refers to the latest state information at the present time
  • the predicted channel information refers to information representing an actual channel state estimated at the present time.
  • the base station may generate predicted channel information based on the current state information until the next channel information is received.
  • the base station based on the state information comprising the channel parameters obtained at the time t 0, to generate a predicted channel information at the time t 0 + ⁇ t ( ⁇ t 1 , t 1 is the time of the next channel information received) have.
  • the base station may predict a change amount of each channel parameter on a time-frequency resource according to ⁇ t, and generate prediction channel information based on the predicted change amount.
  • the base station may generate predicted channel information.
  • the base station may determine the predicted channel information by using the state information according to the UKF. Since state information according to UKF is composed of high-dimensional channel states of low-dimensional channel parameters (e.g., delay parameter ( ⁇ ), Doppler parameter ( ⁇ ), complex weight ( ⁇ q )), the base station Complexity may be reduced in the channel prediction procedure.
  • state information according to UKF is composed of high-dimensional channel states of low-dimensional channel parameters (e.g., delay parameter ( ⁇ ), Doppler parameter ( ⁇ ), complex weight ( ⁇ q )
  • the base station Complexity may be reduced in the channel prediction procedure.
  • ⁇ delay parameter
  • ⁇ Doppler parameter
  • ⁇ q complex weight
  • FIG. 8A is a flowchart illustrating an operation of an apparatus for channel estimation using a sounding reference signal (SRS) in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • SRS sounding reference signal
  • the base station may receive an SRS.
  • the base station may receive SRSs according to a predetermined configuration.
  • SRSs may be transmitted periodically.
  • the base station may periodically receive SRSs.
  • SRSs may be transmitted in different subbands within a designated frequency band (eg, activated UL BWP). That is, the base station may receive SRSs for each subband according to the frequency hopping pattern.
  • the base station may measure the received SRSs and obtain necessary channel information (eg, CSI, other channel quality).
  • Channel quality includes beam reference signal received power (BRSRP), reference signal received power (RSRP), reference signal received quality (RSRQ), received signal strength indicator (RSSI), signal to interference and noise ratio (SINR), and CINR (reference signal received power). It may include at least one of carrier to interference and noise ratio), signal to noise ratio (SNR), error vector magnitude (EVM), bit error rate (BER), and block error rate (BLER).
  • the base station may obtain a measurement result for the SRS.
  • the measurement result for the SRS may be stored in a time-frequency unit. That is, SRSs received during one period from time t 0 may be expressed as the following equation.
  • bWs indicates a set of bands through which SRS is transmitted.
  • the base station may update the SRS buffer.
  • the SRS buffer may contain a measurement result of the received SRS.
  • the base station may update the SRS buffer based on the measurement result obtained in step 801.
  • the base station can manage the SRS buffer according to the time-frequency resource.
  • the base station may manage the SRS buffer in units of a specific frequency domain or in units of a time domain.
  • the specific frequency domain may be composed of at least one unit of a subband, a bandwidth portion (BWP), a channel bandwidth, and a carrier frequency.
  • the time domain may be composed of an SRS period, a TTI, and a period unit in which the same frequency domain is repeated.
  • the SRS buffer may be managed in units of an SRS transmission period.
  • the SRS buffer capacity is A period
  • the SRS buffer may be in the form of ⁇ F 0 , F 2 , ..., F A-1 ⁇ .
  • F 0 may be updated as shown in the following equation at t 0.
  • the F 0 F 1 is the SRS buffer, F 1 is a F 2, ..., F A- 2 can be transferred to the A-1 and F, removing F A-1 is.
  • the base station may obtain a channel parameter.
  • the base station may acquire the channel parameter based on the SRS buffer.
  • the base station may acquire the channel parameter based on the SRS measurement result for each time-frequency resource.
  • a channel parameter may be a parameter constituting a state vector ⁇ k of UKF.
  • the parameter constituting the state vector may include at least one of the channel parameters illustrated in the system model of FIG. 6A.
  • the channel parameter may include at least one of a delay parameter, a Doppler parameter, a change value of a delay parameter, a change value of a Doppler parameter, and an amplitude and a phase of a signal.
  • the state vector may be determined by the following equation.
  • the base station may obtain prediction channel information.
  • Predicted channel information is a time interval after t 0 is the SRS is received until the channel information update (e. G., The period T Ann right from t 0 t 0 + T before) may comprise a channel vector. Since the state vector has been updated based on the received SRS, the base station may predict the current channel vector based on the channel parameters of step 805 until the next SRS is received.
  • the base station predicts channel information (e.g., channel vector or channel) at each time interval between t 0 and t 0 +T, that is, t 0 +1, t 0 +2, ..., t 0 +T-1. Parameters). For example, the base station may derive channel vectors according to the following equation.
  • the state vector( ) Represent a channel vector at a time index t and a frequency index f.
  • the 8B illustrates an example of channel estimation using SRS in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • a process of calculating the SRS buffer change and prediction channel information over time is described.
  • the predicted channel information is channel information after a time point at which the channel information is received, and means information determined based on an estimated value of the base station.
  • the base station may receive an SRS.
  • the base station may generate predicted channel information between the viewpoint 831 and the viewpoint 833 from the state vector obtained at the viewpoint 831. That is, the base station, Based on, prediction channel information at a time point between a period from t 0 to t 0 +P may be generated.
  • the base station may receive the SRS. That is, after P from the time point 831, the SRS may be received.
  • the SRS transmission period may be P.
  • the base station may generate prediction channel information from the state vector obtained at the time 833 to the next period (eg, t 0 +2P) from the time 833. That is, the base station, Based on, prediction channel information at a time point between a period from t 0 +P to t 0 +2P may be generated.
  • the base station may generate prediction channel information based on the state vector ⁇ (t 0 +P).
  • ⁇ (t 0 +P) corresponds to the old channel state vector, so the base station predicts through the channel parameters of the UKF-based state vector and the corresponding system model. It is possible to estimate the channel.
  • the estimated channel may be expressed by the following equation.
  • the SRS buffer may include a measurement result for the received SRS.
  • the base station may receive SRSs.
  • the base station may periodically receive SRSs.
  • the base station may receive SRSs in various bandwidths (eg, bW 0 , bW 1 , bW 2 , bW 3 ).
  • the base station may receive the SRS 861 at (t 0 -P, bW 0 ).
  • the base station may receive the SRS 862 at (t 1 -P, bW 2 ).
  • the base station may receive the SRS 863 at (t 2 -P, bW 1 ).
  • the base station may receive the SRS 864 at (t 3 -P, bW 3 ).
  • the base station may receive the SRS 865 at (t 0 , bW 0 ).
  • the base station may receive the SRS 866 at (t 1 , bW 2 ).
  • the base station may receive the SRS 867 at (t 2 , bW 1 ).
  • the base station may receive the SRS 868 at (t 3 , bW 3 ).
  • the base station may sequentially update the SRS buffer for received SRSs.
  • the base station may update the SRS buffer for each frequency resource f to which new SRS data arrives and store it in the memory.
  • the SRS buffer may include a sequence of SRS channel estimates ⁇ B 0 , B 1 , ... ⁇ .
  • the base station may update the channel prediction parameters ⁇ 0 , ⁇ 1 , ... ⁇ according to the selected channel prediction model using the sequence of SRS channel estimates. For this update, the previous channel prediction parameters are also used as input. For time t, where t>t 0 , the base station can derive a channel on each frequency resource k using a channel prediction model.
  • the base station may take at least one of ⁇ F 0 , F 1 , ... ⁇ and ⁇ 0 , ⁇ 1, ... ⁇ as inputs.
  • the SRS buffer may include a raw sequence of SRS channel estimates ⁇ F 0 (870), F 1 (875) ⁇ .
  • the raw sequence may mean data that has not been processed separately from the received SRS estimation result.
  • the UE is configured to transmit the SRS every T milliseconds (msec) at the same SRS BW, W 0.
  • the SRS buffer is updated for all k of W.
  • the UE is configured to transmit the SRS every T msec in different SRS subbands.
  • the SRS buffer is updated for all f of bW s and remains the same for f of bW (s ⁇ 's).
  • the contents of the SRS buffer for the time index i may include F (i, W_1) , F (i, W_2) , F (i, W_3) and F (i, W_4) corresponding to four SRS subbands. have.
  • a new SRS arrives every P msec in each SRS subband, W 1 , W 2 , W 3 and W 4.
  • BW 1 part of F 0 (i.e., F (0, W_1)) the new SRS estimate of SRS subbands, that is, h (bW1, t 2) and, when W 1 part of the F 1 is updated, the F 1 bW 1
  • the portion ie, F (1, bW_1)
  • the SRS buffer for each subband is similarly updated when a new SRS of the subband arrives.
  • FIG. 9A is a flowchart illustrating an operation of an apparatus for channel estimation using channel state information (CSI) in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • CSI channel state information
  • the base station may receive CSI.
  • the base station transmits a CRS or CSI-RS to the terminal, and the terminal may generate CSI based on the CRS or CSI-RS.
  • the terminal may report the generated CSI to the base station.
  • the terminal may periodically report CSI.
  • CSI may include PMI.
  • the PMI may be a PMI for the entire set bandwidth, that is, a wideband PMI (wideband PMI).
  • the PMI may be a subband PMI.
  • PMI is illustrated as a CSI component for a channel vector, but other parameters of CSI may be used to estimate a channel.
  • the base station may update the CSI buffer.
  • the CSI buffer may include a PMI buffer.
  • the PMI buffer may include information on PMI included in CSI.
  • the base station may update the PMI buffer based on the PMI obtained in step 901.
  • the base station may manage the PMI buffer according to time-frequency resources.
  • the base station may manage the PMI buffer in units of a specific frequency domain or in units of a time domain.
  • the specific frequency domain may be composed of at least one unit of a PRB, a physical resource block group (PRG), a subband, a bandwidth portion (BWP), a channel bandwidth, and a carrier frequency.
  • the time domain may be composed of a CSI-RS transmission period, a CSI report period, a TTI, and a period in which the same frequency domain is repeated.
  • the base station may obtain a channel parameter.
  • the base station may acquire a channel parameter based on a CSI buffer (eg, a PMI buffer).
  • the base station may acquire a channel parameter based on a PMI for each time-frequency resource.
  • a channel parameter may be a parameter constituting a state vector ⁇ k of UKF.
  • the parameter constituting the state vector may include at least one of the channel parameters illustrated in the system model of FIG. 6A.
  • the channel parameter may include at least one of a delay parameter, a Doppler parameter, a change value of a delay parameter, a change value of a Doppler parameter, and an amplitude and a phase of a signal.
  • the state vector may be determined by the following equation.
  • the base station may obtain predicted channel information.
  • Predicted channel information is a time interval t 0 after that the following CSI (including PMI) received until the channel information is updated (e. G., Period T Ann Wu t 0 from t 0 + T until) a channel vector of can do. Since the state vector has been updated based on the received PMI, the base station may predict the current channel vector based on the channel parameters of step 805 until the next CSI (or PMI) is received.
  • the base station predicts channel information (e.g., channel vector or channel) at each time interval between t 0 and t 0 +T, that is, t 0 +1, t 0 +2, ..., t 0 +T-1. Parameters). For example, the base station may derive channel vectors according to the following equation.
  • the state vector( ) Represent a channel vector at a time index t and a frequency index f.
  • the predicted channel information is channel information after a time point at which the channel information is received, and means information determined based on an estimated value of the base station.
  • the base station may receive a PMI.
  • the base station may generate prediction channel information between the viewpoint 931 and the viewpoint 933 from the state vector obtained at the viewpoint 931. That is, the base station, Based on, prediction channel information at a time point between a period from t 0 to t 0 +T may be generated.
  • the base station may receive the PMI. That is, after T from the time point 931, the PMI may be received.
  • the transmission period of the CSI including the PMI may be T.
  • F 0 h PMI (t 0 +T, ⁇ f ⁇ )(943)
  • F 1 h PMI (t 0 , ⁇ f ⁇ ) ⁇ (t 0 +), which is the state vector at the time point 933 from 953 T) is derived. For example, to be.
  • the base station may generate prediction channel information from the state vector obtained at the time 933 to the time 933 until the next period (eg, t 0 +2T). That is, the base station, Based on, prediction channel information at a time point between a period from t 0 +T to t 0 +2T may be generated.
  • the base station may generate prediction channel information based on the state vector ⁇ (t 0 +T).
  • ⁇ (t 0 +T) corresponds to an aged channel state vector, so the base station predicts through the channel parameters of the UKF-based state vector and the corresponding system model. It is possible to estimate the channel.
  • the estimated channel may be expressed by the following equation.
  • the base station can schedule the terminal in any time/frequency resource and determine a precoder or MCS for the terminal.
  • obtaining channel information at the transmitting end is essential for minimizing interference between users and providing efficient user services in order to maximize MU-MIMO gain.
  • the scheduling gain is improved.
  • the user mobility becomes stronger and the throughput gain is improved. I can.
  • the base station may use a previously sampled or aged channel estimate.
  • the old channel estimate is used as it is, scheduling that reflects the channel estimate works well for static terminals without user mobility, but scheduling performance may deteriorate for mobile terminals. This is because, from the standpoint of a highly mobile terminal, the outdated channel estimate does not correctly reflect the current channel state. Accordingly, the present disclosure proposes a method for predicting a channel parameter when reconfiguring a channel for a time-frequency resource for which an SRS channel estimate or a CSI-based channel estimate is not available through UKF-based channel estimation.
  • the base station may predict the channel using the previously collected SRS channel estimate or CSI reporting reported by the terminal based on the prediction model.
  • the predictive model can be parameterized.
  • the base station is a sequence of channel estimates ⁇ F 0 , F 1 ⁇ , channel prediction parameters ⁇ 0 , ⁇ 1 , ... ⁇ , PMI age (non-updating duration), or ⁇ t as shown in FIG. 9B.
  • the base station generates a channel estimate at time t on each frequency resource f.
  • channel estimation using SRS and estimation using PMI of CSI have been described as examples, but it goes without saying that the two channel schemes may be combined and used. That is, by adaptively utilizing the TM mode, the base station may supplement and use the CSI received in the channel estimation process using the SRS, or supplement the SRS during the channel estimation process using the CSI.
  • Channel parameters used in channel estimation of the present disclosure are configured by a state vector obtained based on UKF.
  • a first distribution map 1010 represents sampling of actual samples.
  • the second distribution map 1020 represents sampling based on EKF. Since the Kalman filter is due to a linear model, a channel state that fluctuates according to a time resource, a frequency resource, and a spatial resource may not be linear according to the movement of the terminal. In particular, since the channel vector includes nonlinear elements (eg, exponential elements) such as a phase parameter, a delay parameter, and a Doppler parameter, it is difficult for the existing Kalman filter to operate smoothly. Since EKF-based sampling performs linear approximation through Taylor expansion, it is somewhat different from the sampling results for actual samples.
  • nonlinear elements eg, exponential elements
  • a third distribution plot 1030 represents sampling based on UKF.
  • UKF-based sampling may include an unscented transform (UT) process instead of a batch linear approximation.
  • the undirected transformation may include a process of deriving sigma points near a mean, a process of determining weights for sigma points, and a process of calculating outputs of sigma points through a nonlinear function.
  • UT unscented transform
  • the undirected transformation may include a process of deriving sigma points near a mean, a process of determining weights for sigma points, and a process of calculating outputs of sigma points through a nonlinear function.
  • a new Gaussian distribution with UT mean and UT covariance is derived. Since the mean/covariance for a nonlinear function is calculated instead of a linear transformation such as Taylor's expansion, the UKF-based channel estimation can provide results similar to the actual distribution plot (e.g., first distribution plot 1010) in the nonlinear model
  • FIG. 11A is a flowchart illustrating an operation of an apparatus for UKF-based state information management in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • the base station 110 of FIG. 1 As an apparatus for performing state information management, the base station 110 of FIG. 1 is illustrated.
  • the procedures of FIG. 11A are a management procedure for the state information of step 703 of FIG. 7, and the operation flow of FIG. 11A may be understood as an operation of the channel estimation apparatus performing FIG. 7 or some components of the channel estimation apparatus. have.
  • the base station may determine an initial estimate.
  • the base station may determine the initial average value of the state vector.
  • the base station may determine the initial covariance value of the state vector.
  • the state vector is Can be
  • the base station may determine sigma point information.
  • the sigma point information may include information on the location of sigma points in the UKF and information on the weight of each sigma point.
  • the base station can calculate sigma points.
  • the base station can calculate the weight of each sigma point.
  • the number of sigma points is determined based on the dimension size of the covariance matrix. For example, the base station may calculate a sigma point ( ⁇ i ) and a weight (W i ) from the sigma point based on the following equation.
  • Is the mean of the previous state vector Denotes the covariance of the previous state vector
  • n is the dimension of the state
  • ⁇ is a constant. 2n+1 sigma points are determined, and each weight is determined based on n and ⁇ . According to an embodiment, to derive sigma points and weights, cholesky factorization may be used.
  • the base station may obtain a priori estimate and an error covariance.
  • the pre-estimated value represents a state expected in the time interval k, assuming the state in the time interval k-1.
  • the pre-estimated value may be determined based on the following equation.
  • Step 1105 is a procedure for estimating state information of time interval k based on state information in time interval k-1, and may be referred to as a state update procedure.
  • the base station may obtain measurement information.
  • the measurement information may include a measurement result for the SRS received from the terminal, or may include a CSI related to the measurement result for CRS or CSI-RS. That is, the base station may obtain measurement information from the SRS buffer or the CSI buffer.
  • the measurement information may be y k.
  • the base station may determine the Kalman gain.
  • the Kalman gain is a weight applied to the Kalman filter, and may be a gain that is repeatedly updated to minimize an error from inaccurate measurement information.
  • the base station can predict the measurement information and the covariance independently of the acquisition of the actual measurement information. For example, the base station may estimate measurement information and covariance based on the following equation.
  • the estimating procedure is a procedure of estimating before obtaining actual measurement information, and may be performed before step 1107 or after step 1107. That is, it can be performed independently of the procedure for obtaining actual measurement information.
  • the base station may calculate the Kalman gain based on the estimated information and measurement information actually obtained from step 1107.
  • the Kalman gain is a gain determined to minimize an error from inaccurate measurement information, and the base station can calculate the Kalman gain in a time interval k.
  • the base station may calculate the Kalman gain according to the following equation.
  • K k means the Kalman gain in the time interval k.
  • the base station may obtain a posterior estimate.
  • the base station may obtain a post-estimated value based on a difference between the Kalman gain, the pre-estimated value, and the measurement information. For example, the base station may calculate a posterior estimation value according to the following equation.
  • Posterior estimate Means a state vector in the time interval k.
  • the base station is from the time interval k until the next measurement information is updated (eg, until the next CSI is received), Channel estimation may be performed based on the channel parameters according to.
  • the base station may perform steps 1103 to 1111 again.
  • the procedures of steps 1107 to 1111 are procedures for correcting state information estimated from actual measurement information, and may be referred to as a measurement update procedure. Meanwhile, in FIG. 11A, it is illustrated that the state update procedure and the measurement update procedure are performed in one cycle, but embodiments of the present disclosure are not limited thereto. Since the measurement update procedure requires the reception of actual channel information, the frequency of each procedure may be configured differently. In some embodiments, the measurement update procedure may be performed with less frequency than the state update procedure. According to an embodiment, the ratio of the number of status updates to the number of measurement updates may be configured differently according to channel conditions. For example, when the channel state is highly volatile, it is necessary to minimize the possibility of an error by reflecting actual values through continuous measurement information update.
  • 11B is a diagram illustrating an operation flow of an apparatus for managing state information combined with a least square method in order to reduce complexity in a UKF-based algorithm in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • the base station may estimate a time delay and a Doppler frequency for each path by twice the number of paths for each user, based on UKF or EKF.
  • a time delay and a Doppler frequency for each path may be estimated by twice the number of paths for each user, based on UKF or EKF.
  • the base station may estimate the channel value for each antenna.
  • the complexity of channel estimation may be reduced. That is, the above-described assumptions can be used in the design of a channel prediction algorithm with reduced complexity.
  • the UKF algorithm it is possible to estimate the delay parameter ( ⁇ ) and the Doppler parameter ( ⁇ ).
  • matrix B refers to a matrix in which P Bp vectors are stacked.
  • the base station may try to obtain a complex weight ( ⁇ k ), which is a channel coefficient for each path seen from the k-th antenna.
  • the base station may perform channel estimation based on a least square method.
  • the base station may obtain a channel coefficient related to each antenna (eg, a k-th antenna) based on the least squares method, and estimate a channel based on the obtained channel coefficient.
  • the base station may acquire state vector information, covariance information, and channel measurement information as inputs.
  • the state vector information may be expressed as ⁇ n.
  • ⁇ n may have a size of 2P max x 1.
  • P max may be the number of paths.
  • the covariance information may be expressed as P n.
  • P n may have a size of 2P max x 2P max.
  • the channel measurement information may be expressed as y k.
  • y k may be the size of N RBperband N SRSband x 1.
  • N SRSband may be the number of SRS bands, and N RBperband may be the number of RBs per band.
  • k may represent the k-th antenna.
  • the base station may calculate sigma points for the UKF.
  • the base station may perform a prediction step. That is, the base station can update the state information of the UKF algorithm. The base station can update the state vector.
  • the base station may perform the B function.
  • the input is Can be
  • the output can be B,B f ,B tf .
  • each parameter of the B function of Equation 12 may be used.
  • the base station may obtain a channel vector from the B function and the received vector based on the least squares function.
  • the least squares function refers to a method for obtaining an estimated value so that the square of an error between an actual value and an estimated value is minimized.
  • the base station may invert the ⁇ k vector, which is a channel coefficient for each k-th antenna and for each channel path, based on the following equation for the channel frequency response y k for each antenna.
  • p may be the number of paths
  • N T may be the number of transmit antennas.
  • ⁇ ⁇ B -1 is common for all k
  • the base station may perform an update step. That is, the base station may update the channel vector based on the measured values.
  • the base station may additionally perform steps 1161 to 1163.
  • the base station may perform the B function and may perform the least squares function.
  • the base station may output parameters after step 1161 and terminate the operation.
  • the base station performs a Doppler parameter (eg ), time delay parameters (e.g. ), channel coefficients (e.g. ), a state vector (e.g. ), and covariance errors (e.g. ) Can be printed.
  • a Doppler parameter eg
  • time delay parameters e.g.
  • channel coefficients e.g.
  • state vector e.g.
  • covariance errors e.g.
  • a channel estimation method that is more robust to UE movement is described by predicting a channel based on the UKF algorithm and performing correction based on an actual measurement value.
  • a distributed deployment network structure has been proposed for function sharing in a base station, and accordingly, a message between a central unit (CU) and a distributed unit (DU) for UKF channel estimation of the present disclosure may be defined.
  • the DU obtains a measurement result or CSI report according to SRS reception, it can be delivered to the CU. Accordingly, messages reporting raw channel information to the CU can be defined.
  • the DU may define a CSI report, PMIs managed in a frequency unit, or report messages including SRS measurement results in a time-frequency resource unit.
  • the CU may estimate the current channel state vector according to the UKF algorithm based on the acquired channel information.
  • the CU may provide the final scheduling result to the DU.
  • CU may include a scheduler.
  • the CU may provide current state information on the acquired channel information to the DU.
  • the DU may estimate a channel in real time based on the current state information. Until the next channel information is acquired, the DU may calculate a current channel vector based on a time delay parameter, a Doppler parameter, or a space vector according to the current state information.
  • DU may include a scheduler.
  • a control message including at least one of parameters constituting state information (eg, a state vector ⁇ k of Equation 15 to Equation 17) may be defined.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating an operation of an apparatus for adaptive channel estimation according to numerology in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • the base station 110 of FIG. 1 is illustrated.
  • the base station may acquire neurology information.
  • the neurology information indicates subcarrier spacing and symbol length in a time-frequency resource grid, and may be indicated by ⁇ .
  • ⁇ can be configured as follows. As the subcarrier interval increases, the symbol length decreases.
  • the base station may determine whether a specified condition is met.
  • the designated condition is a condition to trigger UKF-based channel estimation.
  • the base station may determine whether to satisfy a specified condition based on the neurology information.
  • the neurology information affects the Doppler effect on the demodulation reference signal (eg, DM-RS) and the frequency selectivity of the channel. For example, when configured ⁇ is greater than or equal to the threshold value, the base station may determine satisfaction of the specified condition. Since the channel change amount per RB is relatively increased according to the shorter symbol length and the increased subcarrier interval, it may be more sensitive to the movement of the terminal. Therefore, the base station can perform UKF-based channel estimation for robust scheduling. If the specified condition is satisfied, the base station may perform step 1205. If the specified condition is not satisfied, the base station may perform step 1207.
  • the base station may perform UKF-based channel estimation.
  • UKF-based channel estimation means that parameter parameters (ie, channel parameters) constituting a channel vector are defined as a state vector, and an algorithm for estimating a value of the corresponding state vector is performed in the UKF method.
  • an error occurs during linear approximation, for example, when the mobility of the terminal is high or the change in the channel state is large, channel estimation according to nonlinear modeling is required, and the base station can perform UKF-based channel estimation. .
  • the base station may perform EKF-based channel estimation. It means that parameter parameters (ie, channel parameters) constituting a channel vector are defined as a state vector, and an algorithm for estimating a value of the corresponding state vector is performed in the EKF method. Since it is more advantageous than UKF in terms of computation speed, if it is determined that the current channel situation is similar to the linear model, the base station may perform EKF-based channel estimation.
  • channel estimation is performed according to the EKF method, but the present disclosure is not limited thereto. If the specified condition is not satisfied, channel estimation may be performed according to a general KF method instead of EKF, or another recursive filter may be used.
  • the neurology can be changed.
  • Subcarrier spacing may be changed due to changes in operating frequency bands or channel conditions (delay parameters, Doppler parameters, etc.). In this case, even if the subcarrier interval is changed, different channel prediction may be performed in various embodiments of the present disclosure.
  • the base station may perform UKF-based channel estimation based on the changed neurology information.
  • the base station may perform UKF-based channel estimation in consideration of the subcarrier interval change rate and the symbol length change rate.
  • the scale of the Doppler parameter and the delay parameter may be changed based on ⁇ .
  • the base station when the subcarrier interval increases from 15 kHz to 30 kHz, the base station is based on the channel estimates for two REs when the subcarrier interval is 15 kHz, and the channel for one RE when the subcarrier interval is 30 kHz. You can get an estimate. That is, a difference due to a change in neurology in the frequency domain may be compensated. In this case, ⁇ f of Equation 3 may be changed.
  • the base station may perform channel estimation in consideration of a decrease in the slot length according to the reduced symbol length. That is, the base station can predict the channel state in units of ⁇ t/2 instead of ⁇ t.
  • a new CSI feedback scheme is proposed in which the terminal estimates a time delay and Doppler for each path of a channel based on the UKF scheme, and feeds back channel parameters for this to the base station.
  • Each individual terminal dispersively processes the UKF and reports the feedback information to the base station, so that the base station can similarly obtain the effect of UKF-based channel estimation by performing scheduling based on the feedback information.
  • FIG. 13 a new PMI feedback scheme of the terminal through a new codebook structure is described.
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating an operation of an apparatus for codebook-based channel estimation in a wireless communication system according to various embodiments of the present disclosure.
  • the base station 110 of FIG. 1 is illustrated.
  • the codebook may be a linear combination (LC) type codebook.
  • the base station may receive a CSI including a Doppler factor from the terminal.
  • the Doppler factor refers to a frequency component reflecting the Doppler effect to be robust to the mobility of the terminal.
  • the terminal may feed back the index for the Doppler factor to the base station.
  • the corresponding index may be linearly combined with factors such as amplitude scaling and spatial compression through an LC codebook structure as a matrix.
  • the index may be configured to point to W 4 in the following equation.
  • the Type II codebook structure proposed in Release 16 is illustrated.
  • the base station may perform scheduling based on the received CSI.
  • the base station may obtain a Doppler factor from CSI.
  • the Doppler factor may be information related to the Doppler parameter of Equations 15 to 17.
  • the base station may generate prediction channel information and perform scheduling based thereon. By including a part of the channel parameter as a CSI feedback element, the computational burden of the base station can be reduced.
  • the base station may perform channel estimation based on PMI feedback based on the Type II codebook of NR Release 15, instead of using a separate codebook structure.
  • Type II codebook-based PMI feedback may include amplitude and phase information.
  • the base station may update state information including amplitude information and phase information.
  • the state information may be configured as in Equation 15.
  • the base station can update the state information according to the UKF-based scheme and predict the channel vector in real time.
  • a method performed by a base station in a wireless communication system is based on a process of acquiring channel information on a downlink channel with a terminal in a first time interval and an unscented Kalman filter.
  • a process of acquiring current channel status information from previous status information and the channel information and a process of generating prediction channel information in a second time interval from the current channel status information.
  • the process of obtaining the channel information includes a process of receiving one or more sounding reference signals (SRSs), and a process of generating a measurement result based on the received one or more SRSs,
  • the one or more SRSs are periodically transmitted according to a period P, and the second time period may correspond to a time period from after the first time period until a period corresponding to the period P.
  • the process of obtaining the channel information includes a process of receiving channel state information (CSI) including a precoding matrix indicator (PMI), and the CSI is periodic according to a period T.
  • the second time period may correspond to a time period from after the first time period to before the period corresponding to the period T.
  • the previous state information includes channel parameters at t k-1 before the first time interval
  • the current state information includes channel parameters at t k, which is the first time interval.
  • the channel parameters may include at least one of a Doppler parameter, a delay parameter, or a spatial vector according to an antenna.
  • the process of obtaining the current status information includes a process of determining one or more sigma points for previous status information, a process of determining weight information for each of the sigma points, the weight information, and It may include a process of generating expected state information based on the sigma points, and a process of obtaining the current state information based on the expected state information and the channel information.
  • the process of generating the prediction channel information includes a process of obtaining a time delay parameter and a Doppler parameter of the current channel state information, and based on the time delay parameter, the Doppler parameter, and resource difference information.
  • the prediction channel information is generated based on the following equation, , h q (f,t) is the prediction channel information for the time-frequency resource (t,f) in the q-th antenna, (t,f) corresponds to the time difference and the frequency difference, and ⁇ p is the Delay parameter, ⁇ p may be the Doppler parameter, and ⁇ p, q may be a complex weight for antenna q.
  • the process of acquiring the current channel state information includes a process of acquiring numerology information and a process of acquiring the current channel state information based on the numology information, .
  • the numology information may indicate a subcarrier interval and symbol difference in a time-frequency resource structure of a downlink channel with the terminal.
  • the channel information includes a precoding matrix indicator (PMI) including a Doppler factor
  • the PMI corresponds to a component of a linear combination (LC) codebook
  • the Doppler factor is the It may be obtained by the UE by UKF-based channel estimation.
  • a base station in a wireless communication system, includes at least one transceiver and at least one processor, and the at least one processor provides channel information on a downlink channel with the terminal in a first time interval.
  • the at least one processor provides channel information on a downlink channel with the terminal in a first time interval.
  • obtain and, based on an unscented Kalman filter obtain current channel state information from previous state information and the channel information, and generate predicted channel information in a second time interval from the current channel state information. Can be configured.
  • the at least one processor is configured to receive one or more sounding reference signals (SRSs) to obtain the channel information, and to generate a measurement result based on the received one or more SRSs.
  • the one or more SRSs are periodically transmitted according to a period P, and the second time period may correspond to a time period from after the first time period until a period corresponding to the period P.
  • the at least one processor is configured to receive channel state information (CSI) including a precoding matrix indicator (PMI) in order to obtain the channel information, and the CSI is a periodic It is transmitted periodically according to T, and the second time period may correspond to a time period from after the first time period to before a period corresponding to the period T.
  • CSI channel state information
  • PMI precoding matrix indicator
  • the previous state information includes channel parameters at t k-1 before the first time interval
  • the current state information includes channel parameters at t k, which is the first time interval.
  • the channel parameters may include at least one of a Doppler parameter, a delay parameter, or a spatial vector according to an antenna.
  • the at least one processor determines one or more sigma points for previous state information, determines weight information for each of the sigma points, and the weight It may be configured to generate predicted state information based on the information and the sigma points, and obtain the current state information based on the predicted state information and the channel information.
  • the at least one processor obtains a time delay parameter and a Doppler parameter of the current channel state information to generate the prediction channel information, and the time delay parameter, the Doppler parameter, and a resource difference It is configured to generate the prediction channel information based on the information, the resource difference information, the time difference between the first time-frequency resource and the second time-frequency resource; And a frequency difference between the first time-frequency resource and the second time-frequency resource.
  • the prediction channel information is generated based on the following equation, , h q (f,t) is the prediction channel information for the time-frequency resource (t,f) in the q-th antenna, (t,f) corresponds to the time difference and the frequency difference, and ⁇ p is the Delay parameter, ⁇ p may be the Doppler parameter, and ⁇ p, q may be a complex weight for antenna q.
  • the at least one processor in order to obtain the current channel state information, obtains numerology information, and obtains the current channel state information based on the numology information. It is configured, and the numology information may indicate a subcarrier interval and symbol difference in a time-frequency resource structure of a downlink channel with the terminal.
  • the channel information includes a precoding matrix indicator (PMI) including a Doppler factor
  • the PMI corresponds to a component of a linear combination (LC) codebook
  • the Doppler factor is the It may be obtained by the UE by UKF-based channel estimation.
  • a channel estimation method extracts sigma points through UKF when channel parameters are extracted based on existing channel information (eg, CSI transmitted by a terminal, CSI obtained by an SRS),
  • the purpose is to perform channel prediction more efficiently by continuously predicting/updating the state vector and error covariance for channel estimation. Accordingly, in a channel model that is nonlinearly configured according to the movement of the terminal, low-complexity and high-performance channel prediction can be achieved through a UKF-based algorithm.
  • a computer-readable storage medium storing one or more programs (software modules) may be provided.
  • One or more programs stored in a computer-readable storage medium are configured to be executable by one or more processors in an electronic device (device).
  • the one or more programs include instructions for causing the electronic device to execute methods according to embodiments described in the claims or specification of the present disclosure.
  • These programs include random access memory, non-volatile memory including flash memory, read only memory (ROM), and electrically erasable programmable ROM. (electrically erasable programmable read only memory, EEPROM), magnetic disc storage device, compact disc-ROM (CD-ROM), digital versatile discs (DVDs) or other forms of It may be stored in an optical storage device or a magnetic cassette. Alternatively, it may be stored in a memory composed of a combination of some or all of them. In addition, a plurality of configuration memories may be included.
  • non-volatile memory including flash memory, read only memory (ROM), and electrically erasable programmable ROM. (electrically erasable programmable read only memory, EEPROM), magnetic disc storage device, compact disc-ROM (CD-ROM), digital versatile discs (DVDs) or other forms of It may be stored in an optical storage device or a magnetic cassette. Alternatively, it may be stored in a memory composed of a combination of some or all of them. In addition, a plurality
  • the program is a communication network such as the Internet (Internet), Intranet (Intranet), LAN (local area network), WAN (wide area network), or SAN (storage area network), or a communication network composed of a combination thereof. It may be stored in an accessible storage device. Such a storage device may access a device performing an embodiment of the present disclosure through an external port. In addition, a separate storage device on the communication network may access a device performing an embodiment of the present disclosure.

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Abstract

본 개시(disclosure)는 LTE(Long Term Evolution)와 같은 4G(4th generation) 통신 시스템 이후 보다 높은 데이터 전송률을 지원하기 위한 5G(5th generation) 또는 pre-5G 통신 시스템에 관련된 것이다. 본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 무선 통신 시스템에서 무선 통신 시스템에서 기지국은, 제1 시간 구간에서 단말과의 하향링크 채널에 대한 채널 정보를 획득하는 과정과, 무향 칼만 필터(unscented Kalman filter)에 기반하여, 이전 상태 정보 및 상기 채널 정보로부터 현재 채널 상태 정보를 획득하는 과정과, 상기 현재 채널 상태 정보로부터, 제2 시간 구간에서의 예측 채널 정보를 생성하는 과정을 포함할 수 있다.

Description

무선 통신 시스템에서 채널을 추정하기 위한 위한 장치 및 방법
본 개시(disclosure)는 일반적으로 무선 통신 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로 무선 통신 시스템에서 채널을 추정하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
4G(4th generation) 통신 시스템 상용화 이후 증가 추세에 있는 무선 데이터 트래픽 수요를 충족시키기 위해, 개선된 5G(5th generation) 통신 시스템 또는 pre-5G 통신 시스템을 개발하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 이러한 이유로, 5G 통신 시스템 또는 pre-5G 통신 시스템은 4G 네트워크 이후(Beyond 4G Network) 통신 시스템 또는 LTE(Long Term Evolution) 시스템 이후(Post LTE) 시스템이라 불리어지고 있다.
높은 데이터 전송률을 달성하기 위해, 5G 통신 시스템은 초고주파(mmWave) 대역(예를 들어, 60기가(60GHz) 대역과 같은)에서의 구현이 고려되고 있다. 초고주파 대역에서의 전파의 경로손실 완화 및 전파의 전달 거리를 증가시키기 위해, 5G 통신 시스템에서는 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO), 전차원 다중입출력(Full Dimensional MIMO, FD-MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 및 대규모 안테나(large scale antenna) 기술들이 논의되고 있다.
또한 시스템의 네트워크 개선을 위해, 5G 통신 시스템에서는 진화된 소형 셀, 개선된 소형 셀(advanced small cell), 클라우드 무선 액세스 네트워크(cloud radio access network, cloud RAN), 초고밀도 네트워크(ultra-dense network), 기기 간 통신(Device to Device communication, D2D), 무선 백홀(wireless backhaul), 이동 네트워크(moving network), 협력 통신(cooperative communication), CoMP(Coordinated Multi-Points), 및 수신 간섭제거(interference cancellation) 등의 기술 개발이 이루어지고 있다.
이 밖에도, 5G 시스템에서는 진보된 코딩 변조(Advanced Coding Modulation, ACM) 방식인 FQAM(Hybrid Frequency Shift Keying and Quadrature Amplitude Modulation) 및 SWSC(Sliding Window Superposition Coding)과, 진보된 접속 기술인 FBMC(Filter Bank Multi Carrier), NOMA(Non Orthogonal Multiple Access), 및 SCMA(Sparse Code Multiple Access) 등이 개발되고 있다.
상술한 바와 같은 논의를 바탕으로, 본 개시(disclosure)는, 무선 통신 시스템에서 채널 파라미터를 예측(predict)하기 위한 장치 및 방법을 제공한다.
또한, 본 개시는, 무선 통신 시스템에서 채널을 보다 정확하게 추정하기 위한 장치 및 방법을 제공한다.
또한, 본 개시는, 무선 통신 시스템에서 저복잡도로 채널을 추정하기 위한 장치 및 방법을 제공한다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 무선 통신 시스템에서 무선 통신 시스템에서 기지국에 의해 수행되는 방법은, 제1 시간 구간에서 단말과의 하향링크 채널에 대한 채널 정보를 획득하는 과정과, 무향 칼만 필터(unscented Kalman filter)에 기반하여, 이전 상태 정보 및 상기 채널 정보로부터 현재 채널 상태 정보를 획득하는 과정과, 상기 현재 채널 상태 정보로부터, 제2 시간 구간에서의 예측 채널 정보를 생성하는 과정을 포함할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 무선 통신 시스템에서 기지국은 적어도 하나의 송수신기와 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 제1 시간 구간에서 단말과의 하향링크 채널에 대한 채널 정보를 획득하고, 무향 칼만 필터(unscented Kalman filter)에 기반하여, 이전 상태 정보 및 상기 채널 정보로부터 현재 채널 상태 정보를 획득하고, 상기 현재 채널 상태 정보로부터, 제2 시간 구간에서의 예측 채널 정보를 생성하도록 구성될 수 있다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 장치 및 방법은, UKF(Unscented Kalman Filter)에 기반하여 채널 파라미터들을 예측함으로써, 낮은 복잡도로 보다 정확하게 채널을 추정할 수 있게 한다.
본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템을 도시한다.
도 2는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 기지국의 구성을 도시한다.
도 3은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 단말의 구성을 도시한다.
도 4는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 통신부의 구성을 도시한다.
도 5는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 시간-주파수 영역의 자원 구조를 도시한다.
도 6a는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 시스템 모델(system model)의 예를 도시한다.
도 6b는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 채널 파라미터 예측(prediction)의 기능적 구성을 도시한다.
도 6c는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 호핑 패턴(hopping pattern)의 예를 도시한다.
도 7은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 UKF(Unscented Kalman Filter) 기반 채널 추정을 위한 장치의 동작 흐름을 도시한다.
도 8a는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 SRS(sounding reference signal)를 이용하는 채널 추정을 위한 장치의 동작 흐름을 도시한다.
도 8b는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 SRS를 이용하는 채널 추정의 예를 도시한다.
도 8c는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 SRS 버퍼 관리의 예를 도시한다.
도 9a는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 CSI(channel state information)를 이용하는 채널 추정을 위한 장치의 동작 흐름을 도시한다.
도 9b는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 CSI를 이용하는 채널 추정의 예를 도시한다.
도 10은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 UKF의 원리를 도시한다.
도 11a는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 UKF 기반 상태 정보 관리를 위한 장치의 동작 흐름을 도시한다.
도 11b는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 UKF 기반의 알고리즘에서 복잡도를 줄이기 위해서 최소 제곱 방법(least square method)와 결합된 상태 정보 관리를 위한 장치의 동작 흐름을 도시한다.
도 12는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 뉴멀로지(numerology)에 따른 적응적 채널 추정을 위한 장치의 동작 흐름을 도시한다.
도 13은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 코드북(codebook) 기반 채널 추정을 위한 장치의 동작 흐름을 도시한다.
본 개시에서 사용되는 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시 예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 개시에 기재된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 개시에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 개시에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 개시에서 정의된 용어일지라도 본 개시의 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
이하에서 설명되는 본 개시의 다양한 실시 예들에서는 하드웨어적인 접근 방법을 예시로서 설명한다. 하지만, 본 개시의 다양한 실시 예들에서는 하드웨어와 소프트웨어를 모두 사용하는 기술을 포함하고 있으므로, 본 개시의 다양한 실시 예들이 소프트웨어 기반의 접근 방법을 제외하는 것은 아니다.
이하 본 개시는 무선 통신 시스템에서 채널을 추정하기 위한 위한 장치 및 방법에 관한 것이다. 구체적으로, 본 개시는 재귀 필터의 한 종류인 UKF(Unscented Kalman Filter)에 기반하여 채널을 추정하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다. 또한, 본 개시는 UKF가 필요한 상황에서 UKF를 사용하고, 그 외 다른 필터(예: EKF(Extended Kalman Filter))를 사용함으로써, 적응적으로 채널 추정 방법을 결정할기 위한 장치 및 방법에 대해 서술한다.
이하 설명에서 사용되는 신호를 지칭하는 용어(예: 메시지, 정보, 프리앰블, 신호, 시그널링(signaling), 시퀀스(sequence), 스트림(stream))), 자원을 지칭하는 용어(예 심볼(symbol), 슬롯(slot), 서브프레임(subframe), 무선 프레임(radio frame), 서브캐리어(subcarrier), RE(resource element), RB(resource block), BWP(bandwidth part), 기회(Occasion)), 연산 상태를 위한 용어(예: 단계(step), 동작(operation), 절차(procedure)), 데이터를 지칭하는 용어(예: 정보(information), 비트(bit), 심볼(symbol), 코드워드(codeword)), 채널을 지칭하는 용어, 제어 정보를 지칭하는 용어(예: DCI(downlink control information), MAC CE(medium access control control element), RRC(radio resource control) signaling), 네트워크 객체(network entity)들을 지칭하는 용어, 장치의 구성 요소를 지칭하는 용어 등은 설명의 편의를 위해 예시된 것이다. 따라서, 본 개시가 후술되는 용어들에 한정되는 것은 아니며, 동등한 기술적 의미를 가지는 다른 용어가 사용될 수 있다.
이하 설명에서, 물리 채널(physical channel)과 신호(signal)는 데이터 혹은 제어 신호와 혼용하여 사용될 수 있다. 예를 들어, PDSCH(physical downlink shared channel)는 데이터가 전송되는 물리 채널을 지칭하는 용어이지만, PDSCH는 데이터를 지칭하기 위해서도 사용될 수 있다. 즉, 본 개시에서, '물리 채널을 송신한다'는 표현은 '물리 채널을 통해 데이터 또는 신호를 송신한다'는 표현과 동등하게 해석될 수 있다.
이하 본 개시에서, 상위 시그널링은 기지국에서 물리 계층의 하향링크 데이터 채널을 이용하여 단말로, 또는 단말에서 물리 계층의 상향링크 데이터 채널을 이용하여 기지국으로 전달되는 신호 전달 방법을 뜻한다. 상위 시그널링은 RRC(radio resource control) 시그널링 또는 MAC 제어 요소(control element, 이하 'CE')로 이해될 수 있다.
또한, 본 개시에서, 특정 조건의 만족(satisfied), 충족(fulfilled) 여부를 판단하기 위해, 초과 또는 미만의 표현이 사용되었으나, 이는 일 예를 표현하기 위한 기재일 뿐 이상 또는 이하의 기재를 배제하는 것이 아니다. '이상'으로 기재된 조건은 '초과', '이하'로 기재된 조건은 '미만', '이상 및 미만'으로 기재된 조건은 '초과 및 이하'로 대체될 수 있다.
또한, 본 개시는, 일부 통신 규격(예: 3GPP(3rd Generation Partnership Project))에서 사용되는 용어들을 이용하여 다양한 실시 예들을 설명하지만, 이는 설명을 위한 예시일 뿐이다. 본 개시의 다양한 실시 예들은, 다른 통신 시스템에서도, 용이하게 변형되어 적용될 수 있다.
도 1은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템을 도시한다. 도 1은 무선 통신 시스템에서 무선 채널을 이용하는 노드(node)들의 일부로서, 기지국(110), 단말(120), 단말(130)을 예시한다. 도 1은 하나의 기지국만을 도시하나, 기지국(110)과 동일 또는 유사한 다른 기지국이 더 포함될 수 있다.
기지국(110)은 단말들(120, 130)에게 무선 접속을 제공하는 네트워크 인프라스트럭쳐(infrastructure)이다. 기지국(110)은 신호를 송신할 수 있는 거리에 기초하여 일정한 지리적 영역으로 정의되는 커버리지(coverage)를 가진다. 기지국(110)은 기지국(base station) 외에 '액세스 포인트(access point, AP)', '이노드비(eNodeB, eNB)', '5G 노드(5th generation node)', '지노드비(next generation nodeB, gNB)', '무선 포인트(wireless point)', '송수신 포인트(transmission/reception point, TRP)' 또는 이와 동등한 기술적 의미를 가지는 다른 용어로 지칭될 수 있다.
단말(120) 및 단말(130) 각각은 사용자에 의해 사용되는 장치로서, 기지국(110)과 무선 채널을 통해 통신을 수행한다. 기지국(110)에서 단말(120) 또는 단말(130)을 향하는 링크는 하향링크(downlink, DL), 단말(120) 또는 단말(130)에서 기지국(110)을 향하는 링크는 상향링크(uplink, UL)라 지칭된다. 또한, 도 1에는 도시되지 않았으나, 일 실시 예에 따라, 단말(120) 및 단말(130)은 상호 간 무선 채널을 통해 통신을 수행할 수도 있다. 이때, 단말(120) 및 단말(130) 간 링크(device-to-device link; D2D)는 사이드링크(sidelink)라 지칭되며, 사이드링크는 PC5 인터페이스와 혼용될 수 있다. 경우에 따라, 단말(120) 및 단말(130) 중 적어도 하나는 사용자의 관여 없이 운영될 수 있다. 즉, 단말(120) 및 단말(130) 중 적어도 하나는 기계 타입 통신(machine type communication, MTC)을 수행하는 장치로서, 사용자에 의해 휴대되지 아니할 수 있다. 단말(120) 및 단말(130) 각각은 단말(terminal) 외 '사용자 장비(user equipment, UE)', '이동국(mobile station)', '가입자국(subscriber station)', '원격 단말(remote terminal)', '무선 단말(wireless terminal)', 또는 '사용자 장치(user device)' 또는 이와 동등한 기술적 의미를 가지는 다른 용어로 지칭될 수 있다.
기지국(110), 단말(120), 단말(130)은 밀리미터 파(mmWave) 대역(예: 28GHz, 30GHz, 38GHz, 60GHz)에서 무선 신호를 송신 및 수신할 수 있다. 이때, 채널 이득의 향상을 위해, 기지국(110), 단말(120), 단말(130)은 빔포밍(beamforming)을 수행할 수 있다. 여기서, 빔포밍은 송신 빔포밍 및 수신 빔포밍을 포함할 수 있다. 즉, 기지국(110), 단말(120), 단말(130)은 송신 신호 또는 수신 신호에 방향성(directivity)을 부여할 수 있다. 이를 위해, 기지국(110) 및 단말들(120, 130)은 빔 탐색(beam search) 또는 빔 관리(beam management) 절차를 통해 서빙(serving) 빔들(112, 113, 121, 131)을 선택할 수 있다. 서빙 빔들(112, 113, 121, 131)이 선택된 후, 이후 통신은 서빙 빔들(112, 113, 121, 131)을 송신한 자원과 QCL(quasi co-located) 관계에 있는 자원을 통해 수행될 수 있다.
제1 안테나 포트 상의 심볼을 전달한 채널의 광범위한(large-scale) 특성들이 제2 안테나 포트 상의 심볼을 전달한 채널로부터 추정될(inferred) 수 있다면, 제1 안테나 포트 및 제2 안테나 포트는 QCL 관계에 있다고 평가될 수 있다. 예를 들어, 광범위한 특성들은 지연 스프레드(delay spread), 도플러 스프레드(doppler spread), 도플러 쉬프트(doppler shift), 평균 이득(average gain), 평균 지연(average delay), 공간적 수신 파라미터(spatial receiver parameter) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 2는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 기지국의 구성을 도시한다. 도 2에 예시된 구성은 기지국(110)의 구성으로서 이해될 수 있다. 이하 사용되는 '…부', '…기' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어, 또는, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도 2를 참고하면, 기지국은 무선통신부(210), 백홀통신부(220), 저장부(230), 제어부(240)를 포함한다.
무선통신부(210)는 무선 채널을 통해 신호를 송수신하기 위한 기능들을 수행한다. 예를 들어, 무선통신부(210)는 시스템의 물리 계층 규격에 따라 기저대역 신호 및 비트열 간 변환 기능을 수행한다. 예를 들어, 데이터 송신 시, 무선통신부(210)는 송신 비트열을 부호화 및 변조함으로써 복소 심볼들을 생성한다. 또한, 데이터 수신 시, 무선통신부(210)는 기저대역 신호를 복조 및 복호화를 통해 수신 비트열을 복원한다.
또한, 무선통신부(210)는 기저대역 신호를 RF(radio frequency) 대역 신호로 상향변환한 후 안테나를 통해 송신하고, 안테나를 통해 수신되는 RF 대역 신호를 기저대역 신호로 하향변환한다. 이를 위해, 무선통신부(210)는 송신 필터, 수신 필터, 증폭기, 믹서(mixer), 오실레이터(oscillator), DAC(digital to analog convertor), ADC(analog to digital convertor) 등을 포함할 수 있다. 또한, 무선통신부(210)는 다수의 송수신 경로(path)들을 포함할 수 있다. 나아가, 무선통신부(210)는 다수의 안테나 요소들(antenna elements)로 구성된 적어도 하나의 안테나 어레이(antenna array)를 포함할 수 있다.
하드웨어의 측면에서, 무선통신부(210)는 디지털 유닛(digital unit) 및 아날로그 유닛(analog unit)으로 구성될 수 있으며, 아날로그 유닛은 동작 전력, 동작 주파수 등에 따라 다수의 서브 유닛(sub-unit)들로 구성될 수 있다. 디지털 유닛은 적어도 하나의 프로세서(예: DSP(digital signal processor))로 구현될 수 있다.
무선통신부(210)는 상술한 바와 같이 신호를 송신 및 수신한다. 이에 따라, 무선통신부(210)의 전부 또는 일부는 '송신부(transmitter)', '수신부(receiver)' 또는 '송수신부(transceiver)'로 지칭될 수 있다. 또한, 이하 설명에서, 무선 채널을 통해 수행되는 송신 및 수신은 무선통신부(210)에 의해 상술한 바와 같은 처리가 수행되는 것을 포함하는 의미로 사용된다.
백홀통신부(220)는 네트워크 내 다른 노드들과 통신을 수행하기 위한 인터페이스를 제공한다. 즉, 백홀통신부(220)는 기지국에서 다른 노드, 예를 들어, 다른 접속 노드, 다른 기지국, 상위 노드, 코어망 등으로 송신되는 비트열을 물리적 신호로 변환하고, 다른 노드로부터 수신되는 물리적 신호를 비트열로 변환한다.
저장부(230)는 기지국의 동작을 위한 기본 프로그램, 응용 프로그램, 설정 정보 등의 데이터를 저장한다. 저장부(230)는 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리 또는 휘발성 메모리와 비휘발성 메모리의 조합으로 구성될 수 있다. 그리고, 저장부(230)는 제어부(240)의 요청에 따라 저장된 데이터를 제공한다.
제어부(240)는 기지국의 전반적인 동작들을 제어한다. 예를 들어, 제어부(240)는 무선통신부(210)를 통해 또는 백홀통신부(220)를 통해 신호를 송신 및 수신한다. 또한, 제어부(240)는 저장부(230)에 데이터를 기록하고, 읽는다. 그리고, 제어부(240)는 통신 규격에서 요구하는 프로토콜 스택(protocol stack)의 기능들을 수행할 수 있다. 다른 구현 예에 따라, 프로토콜 스텍은 무선통신부(210)에 포함될 수 있다. 이를 위해, 제어부(240)는 적어도 하나의 프로세서(processor)를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따라, 제어부(240)는 기지국이 후술하는 다양한 실시 예들에 따른 동작들을 수행하도록 제어할 수 있다.
도 3은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 단말의 구성을 도시한다. 도 3에 예시된 구성은 단말(120)의 구성으로서 이해될 수 있다. 이하 사용되는 '…부', '…기' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어, 또는, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도 3을 참고하면, 단말은 통신부(310), 저장부(320), 제어부(330)를 포함한다.
통신부(310)는 무선 채널을 통해 신호를 송수신하기 위한 기능들을 수행한다. 예를 들어, 통신부(310)는 시스템의 물리 계층 규격에 따라 기저대역 신호 및 비트열 간 변환 기능을 수행한다. 예를 들어, 데이터 송신 시, 통신부(310)는 송신 비트열을 부호화 및 변조함으로써 복소 심볼들을 생성한다. 또한, 데이터 수신 시, 통신부(310)는 기저대역 신호를 복조 및 복호화를 통해 수신 비트열을 복원한다. 또한, 통신부(310)는 기저대역 신호를 RF 대역 신호로 상향변환한 후 안테나를 통해 송신하고, 안테나를 통해 수신되는 RF 대역 신호를 기저대역 신호로 하향변환한다. 예를 들어, 통신부(310)는 송신 필터, 수신 필터, 증폭기, 믹서, 오실레이터, DAC, ADC 등을 포함할 수 있다.
또한, 통신부(310)는 다수의 송수신 경로(path)들을 포함할 수 있다. 나아가, 통신부(310)는 다수의 안테나 요소들로 구성된 적어도 하나의 안테나 어레이를 포함할 수 있다. 하드웨어의 측면에서, 통신부(310)는 디지털 회로 및 아날로그 회로(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))로 구성될 수 있다. 여기서, 디지털 회로 및 아날로그 회로는 하나의 패키지로 구현될 수 있다. 또한, 통신부(310)는 다수의 RF 체인들을 포함할 수 있다. 나아가, 통신부(310)는 빔포밍을 수행할 수 있다.
통신부(310)는 상술한 바와 같이 신호를 송신 및 수신한다. 이에 따라, 통신부(310)의 전부 또는 일부는 '송신부', '수신부' 또는 '송수신부'로 지칭될 수 있다. 또한, 이하 설명에서 무선 채널을 통해 수행되는 송신 및 수신은 통신부(310)에 의해 상술한 바와 같은 처리가 수행되는 것을 포함하는 의미로 사용된다.
저장부(320)는 단말의 동작을 위한 기본 프로그램, 응용 프로그램, 설정 정보 등의 데이터를 저장한다. 저장부(320)는 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리 또는 휘발성 메모리와 비휘발성 메모리의 조합으로 구성될 수 있다. 그리고, 저장부(320)는 제어부(330)의 요청에 따라 저장된 데이터를 제공한다.
제어부(330)는 단말의 전반적인 동작들을 제어한다. 예를 들어, 제어부(330)는 통신부(310)를 통해 신호를 송신 및 수신한다. 또한, 제어부(330)는 저장부(320)에 데이터를 기록하고, 읽는다. 그리고, 제어부(330)는 통신 규격에서 요구하는 프로토콜 스택의 기능들을 수행할 수 있다. 이를 위해, 제어부(330)는 적어도 하나의 프로세서 또는 마이크로(micro) 프로세서를 포함하거나, 또는, 프로세서의 일부일 수 있다. 또한, 통신부(310)의 일부 및 제어부(330)는 CP(communication processor)라 지칭될 수 있다. 다양한 실시 예들에 따라, 제어부(330)는 단말이 후술하는 다양한 실시 예들에 따른 동작들을 수행하도록 제어할 수 있다.
도 4는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 통신부의 구성을 도시한다. 도 4는 도 2의 무선통신부(210) 또는 도 3의 통신부(310)의 상세한 구성에 대한 예를 도시한다. 구체적으로, 도 4는 도 2의 무선통신부(210) 또는 도 3의 통신부(310)의 일부로서, 빔포밍을 수행하기 위한 구성요소들을 예시한다.
도 4를 참고하면, 무선통신부(210) 또는 통신부(310)는 부호화 및 변조부(402), 디지털 빔포밍부(404), 다수의 송신 경로들(406-1 내지 406-N), 아날로그 빔포밍부(408)를 포함한다.
부호화 및 변조부(402)는 채널 인코딩을 수행한다. 채널 인코딩을 위해, LDPC(low density parity check) 코드, 컨볼루션(convoluation) 코드, 폴라(polar) 코드 중 적어도 하나가 사용될 수 있다. 부호화 및 변조부(402)는 성상도 맵핑(constellation mapping)을 수행함으로써 변조 심볼들을 생성한다.
디지털 빔포밍부(404)는 디지털 신호(예: 변조 심볼들)에 대한 빔포밍을 수행한다. 이를 위해, 디지털 빔포밍부(404)는 변조 심볼들에 빔포밍 가중치들을 곱한다. 여기서, 빔포밍 가중치들은 신호의 크기 및 위상을 변경하기 위해 사용되며, '프리코딩 행렬(precoding matrix)', '프리코더(precoder)' 등으로 지칭될 수 있다. 디지털 빔포밍부(404)는 다수의 송신 경로들(406-1 내지 406-N)로 디지털 빔포밍된 변조 심볼들을 출력한다. 이때, MIMO(multiple input multiple output) 전송 기법에 따라, 변조 심볼들은 다중화되거나, 다수의 송신 경로들(406-1 내지 406-N)로 동일한 변조 심볼들이 제공될 수 있다.
다수의 송신 경로들(406-1 내지 406-N)은 디지털 빔포밍된 디지털 신호들을 아날로그 신호로 변환한다. 이를 위해, 다수의 송신 경로들(406-1 내지 406-N) 각각은 IFFT(inverse fast fourier transform) 연산부, CP(cyclic prefix) 삽입부, DAC, 상향 변환부를 포함할 수 있다. CP 삽입부는 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 방식을 위한 것으로, 다른 물리 계층 방식(예: FBMC(filter bank multi-carrier))이 적용되는 경우 제외될 수 있다. 즉, 다수의 송신 경로들(406-1 내지 406-N)은 디지털 빔포밍을 통해 생성된 다수의 스트림(stream)들에 대하여 독립된 신호처리 프로세스를 제공한다. 단, 구현 방식에 따라, 다수의 송신 경로들(406-1 내지 406-N)의 구성요소들 중 일부는 공용으로 사용될 수 있다.
아날로그 빔포밍부(408)는 아날로그 신호에 대한 빔포밍을 수행한다. 이를 위해, 디지털 빔포밍부(404)는 아날로그 신호들에 빔포밍 가중치들을 곱한다. 여기서, 빔포밍 가중치들은 신호의 크기 및 위상을 변경하기 위해 사용된다. 구체적으로, 다수의 송신 경로들(406-1 내지 406-N) 및 안테나들 간 연결 구조에 따라, 아날로그 빔포밍부(440)는 다양하게 구성될 수 있다. 예를 들어, 다수의 송신 경로들(406-1 내지 406-N) 각각이 하나의 안테나 어레이와 연결될 수 있다. 다른 예로, 다수의 송신 경로들(406-1 내지 406-N)이 하나의 안테나 어레이와 연결될 수 있다. 또 다른 예로, 다수의 송신 경로들(406-1 내지 406-N)은 적응적으로 하나의 안테나 어레이와 연결되거나, 둘 이상의 안테나 어레이들과 연결될 수 있다.
도 5는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 시간-주파수 영역의 자원 구조를 도시한다. 도 5는 하향링크 또는 상향링크에서 데이터 또는 제어 채널이 전송되는 무선 자원 영역인 시간-주파수(time-frequency) 영역의 기본 구조를 예시한다. 이하, 본 개시는 시간-주파수 자원으로 정의되는 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing)이 자원 구조로서 예시되나, TDM, FDM, CDM, SC-FDMA 등 시간-주파수로 분할 가능한 다양한 방식들의 자원 구조 형태가 정의될 수 있다.
도 5를 참고하면, 가로 축은 시간 영역을, 세로 축은 주파수 영역을 나타낸다. 시간 영역에서의 최소 전송단위는 OFDM 심볼로서, Nsymb개의 OFDM 심볼들(502)이 모여 하나의 슬롯(506)을 구성한다. 일 예로, LTE 혹은 NR 시스템에서, 서브프레임의 길이는 1.0ms으로 정의되고, 라디오 프레임(radio frame)(514)의 길이는 10ms로 정의된다. 주파수 영역에서의 최소 전송 단위는 부반송파(subcarrier)로서, 자원 그리드(resource grid)를 구성하는 캐리어 대역폭(carrier bandwidth)은 NBW개의 부반송파들(504)로 구성된다.
시간-주파수 영역에서 자원의 기본 단위는 자원 요소(resource element, 이하 'RE')(512)로서, OFDM 심볼 인덱스 및 부반송파 인덱스로 나타낼 수 있다. 자원 블록은 복수 개의 자원 요소들을 포함할 수 있다. LTE 시스템에서, 자원 블록(resource block, RB)(또는 물리적 자원 블록(physical resource block, 이하 'PRB'))은 시간 영역에서 Nsymb개의 연속된 OFDM 심볼들 및 주파수 영역에서 NSC RB개의 연속된 부반송파들로 정의된다. NR 시스템에서, 자원 블록(RB)(508)은 주파수 영역에서 NSC RB개의 연속된 부반송파들(510) 로 정의될 수 있다. 하나의 RB(508)는 주파수 축에서, NSC RB 개의 RE(512)들을 포함한다. 일반적으로 데이터의 최소 전송단위는 RB이고 서브캐리어들의 개수 NSC RB=12 이다. 주파수 영역은 공통 자원 블록(common resource block, CRB)들을 포함할 수 있다. 주파수 영역 상의 대역폭 부분(bandwidth part, BWP)에서 물리적 자원 블록(PRB)가 정의될 수 있다. CRB 및 PRB 번호는 서브캐리어 간격(subcarrier spacing)에 따라 결정될 수 있다. 단말에게 스케줄링되는 RB들의 개수에 비례하여 데이터 전송률(data rate)이 증가할 수 있다.
단말은 무선 환경 내에서 지속적으로 이동할 수 있다. 이러한 단말들에게 강건한(robust) 통신 환경을 제공하기 위해서, 스케줄링을 수행하는 기지국은 보다 정확한 채널 상태를 예측할 것이 요구된다. 현재 3GPP 규격에서는, 단말에 의해 전송되는 SRS에 기초하여(예: TDD(time division duplex)에서는 채널 상호성(channel reciprocity) 충족) 혹은 단말이 보고하는 CSI에 기초하여(예: FDD(frequency division duplex) 충족) 스케줄링이 수행되나, 이러한 SRS나 CSI 등은 스케줄링 단위인 TTI(transmission time interval)마다 업데이트(update)되는 것이 아니기 때문에, 정확하지 않을 수 있다. 뿐만 아니라, SRS를 지속적으로 전송하거나 CSI를 자주 보고하는 것 또한 단말에게 부담이므로, 기지국 측에서 주기적 혹은 간헐적으로 획득되는 채널 정보로부터, 다음 채널 정보를 얻기까지 현재의 채널 상태를 보다 정확하게 추정하기 위한 방안이 요구된다. 특히, 채널 이득을 높이기 위해 다수의 안테나들이 활용되는 Massive MIMO(multiple input multiple output)가 고려되고 있어, 다양한 경로들 상에서 정확한 채널 파라미터들의 예측이 요구된다.
이하, 본 개시에서는, 기지국- 단말이 전송하는 SRS 혹은 단말이 보고하는 CSI에 기반하여, 기지국이 채널을 추정하는 상황이 예로 서술되나, 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 채널 추정은 이에 한정되지 않는다. 기지국 외에 다른 네트워크 엔티티 혹은 기지국에 구비된 별도의 연산 장치가 후술되는 다양한 실시 예들에 따른 채널 추정을 수행하거나, 분산형 배치(distributed deployment)에서 CU 혹은 CU와 연결된 장비가 채널 추정을 수행할 수도 있다. 또한, 기지국에서 단말로의 하향링크 채널을 추정하는 예가 서술되나, 단말에서 기지국으로의 상향링크 채널 추정, 단말-단말 간 사이드링크 채널 추정에도 본 개시의 채널 추정이 적용될 수 있음은 물론이다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 채널 추정 장치는, SRS 또는 PMI로부터 얻은 이전 채널 정보를 기초로 채널 파라미터들을 예측한다. 기지국은, 이전 채널 상태와 현재 획득된 측정 정보에 기반하여, 현재 채널 상태를 결정할 수 있다. 채널 상태를 결정(determining)은, 채널 상태를 획득하거나(obtaining or acquiring), 계산하거나(calculating), 식별하거나(identifying), 예측하거나(predicting), 추정함(estimating), 또는 이와 동등한 의미를 갖는 용어로 대체되어 사용될 수 있다.
기지국은 채널을 추정할 때(즉, 채널 파라미터들을 계산 혹은 예측할 때, 비선형(non-linear) 함수의 파라미터들을 추적해야 한다. 이 때, 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 기지국은, EKF(Extended Kalman filter (EKF)) 방식보다 저복잡도 및 효율적으로 채널 추정을 수행하기 위해, Unscented Kalman Filter (UKF) 기반 채널 추정을 수행할 수 있다. 이하, 도 6a 내지 도 6c에서는 본 개시의 UKF 기반 채널 추정을 위한 시스템 모델(system model) 및 채널 추정의 기능적 구성들이 서술된다.
도 6a는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 시스템 모델(system model)의 예를 도시한다. 기지국 및 단말 간의 하향링크 채널 추정을 위한 시스템 모델의 예를 도시한다. 기지국은 도 1의 기지국(110)을, 단말은 도 1의 단말(120)을 예시한다. 시스템 모델을 설명하기 위한 자원 구조는 도 5의 자원 구조가 예시된다.
도 6a를 참고하면, 무선 환경(600)은, 기지국과 단말 사이의 무선 채널(605)을 포함할 수 있다. 단말이 SRS를 전송하고, 기지국이 이를 수신하여 채널 추정하는 상황을 가정하자. 이 때, 무선 채널(650)은 신호가 전달되는 전파 경로에 의존적이고, 이러한 전파 경로는 송신단의 안테나(q)에 의존적일 수 있다. 하나의 안테나에서 방사된 신호는 공기 중에서(on air) 하나 이상의 경로들을 통해 수신단에게 제공된다. 또한, 각 경로에서 무선 채널(605)은 시간-주파수 의존적일 수 있다. 즉, 무선 채널(605)은, 안테나(q), 시간(time, t)과 주파수(frequency, f)에 따라 결정될 수 있다. 무선 채널은 벡터로 표현될 수 있으며, 하기의 수학식과 같이 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000001
hq (f,t)는 q번째 안테나에서 시간-주파수 자원(t,f)에 대한 predicted 채널 추정값을 나타낸다. τp는 경로 p에 대한 지연 파라미터(delay parameter), νp는 경로 p에 대한 도플러 파라미터(doppler parameter), γp,q는 경로 p 상에서 안테나 q에 대한 복소 가중치(complex weight)를 나타낸다. τp, νp는 안테나 q와 무관하게 동일하게 적용된다고 가정, γp,q는 안테나 별로 다르게 적용된다고 가정된다.
관측되는 수신 신호는 하기의 수학식과 같이 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000002
yq (ts,fs)는, 자원(ts, fs)에서 q번째 안테나에서 신호 전송 시, 수신된 신호 벡터이고,
Figure PCTKR2020014126-appb-I000003
는, 자원(ts, fs)에서 q번째 안테나에서 신호 전송 시, 무선 채널 벡터이고, nq (ts, fs)는, 자원(ts, fs)에서 q번째 안테나에서 신호 전송 시, 잡음 벡터를 나타낸다.
주파수 영역(frequency domain) 및 주파수 자원(fs)은 하기의 수학식과 같이 정의될 수 있다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000004
여기서, NRB는 채널 대역폭 내 RB들의 개수, δf 는 1개의 RB에 대응하는 주파수 크기를 나타낸다. 일 예로, LTE의 경우, δf는 180kHz이다. 또한, 일 예로, NR의 경우, δf는 구성되는 뉴멀로지(numerology)에 따라 가변적으로 결정될 수 있다.
시간 영역(frequency domain) 및 시간 자원(ts)은 하기의 수학식과 같이 정의될 수 있다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000005
여기서, ΔT 는 SRS 주기(periodicity)를 의미하여, NSRS는 총 사이클에 소요되는 횟수를 나타낸다. 한편, SRS로 표현되는 시간 영역은 예시적인 것이며, CRS 혹은 CSI-RS에 의한 채널 추정 시, 시간 도메인에서 주기 및 스케일은 상위 계층 시그널링(higher layer signaling)(예: CSI report configuration)에 의해 별도로 구성될 수 있다.
q번째 안테나의 2차원 자원 구조(시간-주파수 자원)의 채널 response
Figure PCTKR2020014126-appb-I000006
는 벡터화(vectorized)되어 아래와 같이 정의되며,
Figure PCTKR2020014126-appb-I000007
의 벡터화가 먼저 주파수 도메인을 따라, 두 번째로 시간 도메인을 따라 수행되면, 하기의 수학식과 같이 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000008
이후, 각 채널 벡터는 채널 파라미터들의 비선형 함수(Non-linear function)로 표현될 수 있다. 예를 들어, 각 채널 벡터는 하기의 수학식과 같이 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000009
여기서, 파라미터 벡터
Figure PCTKR2020014126-appb-I000010
는 각각 P개의 실수(real number)를 가지는 vector를 의미하고,
Figure PCTKR2020014126-appb-I000011
는 각각 P개의 복소수(complex number)를 가지는 vector를 의미하며, '
Figure PCTKR2020014126-appb-I000012
' 연산자는 column-wise Kronecker product인 Khatri-Rao product을 나타낸다. Khatri-Rao product의 두 2x2 행렬 사이의 예는 다음과 같다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000013
또한, 행렬 Bf (τ)는 path delay τ 로 인하여 영향받는 대역 내 주파수 응답(intra-band frequency response)을 의미하며,
Figure PCTKR2020014126-appb-I000014
이고, 입력/출력 변수의 매핑 관계(input-output mapping)는
Figure PCTKR2020014126-appb-I000015
이다. 여기서 Mf는 해당 서브 대역 내의 RB의 수이다. 예로, 행렬 Bf (τ)는 path delay로 인한 대역 내 SRS(intra-subband SRS) 주파수 응답을 나타내며, p 번째 column인
Figure PCTKR2020014126-appb-I000016
은 하기의 수학식과 같이 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000017
유사하게, 행렬
Figure PCTKR2020014126-appb-I000018
는 대역 간 주파수 응답(inter-band frequency response)을 의미하며, path delay vector τ 와 doppler vector ν의 함수이다. 상기 함수의 입력/출력 변수의 매핑 관계는
Figure PCTKR2020014126-appb-I000019
이며, NSRS는 buffer에 동시에 저장되어 처리(processing)되는 SRS 서브대역들의 개수를 나타낸다. 행렬 Btf (τ,ν)의 p 번째 column인
Figure PCTKR2020014126-appb-I000020
은 아래와 같이 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000021
여기서 Δf 는 대역 간(inter-band) 주파수 간격(예: LTE에서 24RB * 180KHz)을 의미하며, Δt는 인접한 SRS 서브밴드 간 샘플링 간격을 의미한다. m은 대역 인덱스, n은 시간 인덱스를 의미한다. 일 실시 예에 따라, Δf, m은 통신 시스템(예: LTE 혹은 NR), SCS(subcarrier spacing), 및 대역 위치에 의존적이며, Δt, n은 네트워크에 의해 구성되는 SRS 구성(SRS configuration) 혹은 CSI 구성(예: CSI 자원 구성(CSI-RS configuration), CSI 보고 구성(CSI report configuration))에 의존적일 수 있다. SRS 호핑 패턴이 구성되는 경우, m과 n은 호핑 패턴에 따라 결정될 수 있다. 구체적인 예는 도 6c를 통해 서술된다.
신호 처리 및 parameter의 추정의 효율을 위해 q번째 vector
Figure PCTKR2020014126-appb-I000022
와
Figure PCTKR2020014126-appb-I000023
는 concatenation을 거쳐 연접화된 전체(overall vector)로 하기의 수학과 같이 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000024
일부 실시 예들에서, 상술된 SRS에 대한 벡터 신호 모델은 다수의 eNB 안테나들(Nant)을 고려하도록 확장될 수 있다. 이 때, 경로 지연 및 도플러가 Nant 개의 안테나들에서 공통적임이 가정될 수 있다. 상기 수학식 6의 채널 벡터는, 하기의 수학식과 같이 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000025
여기서, 채널 벡터
Figure PCTKR2020014126-appb-I000026
는 채널 파라미터{τ,ν,γq}에 대한 비선형 함수 s(...)로 표현되며, Γ 는 dimension Nant×P 를 갖는 경로 가중치(path weight) 행렬이고, 각각의 행은 하나의 안테나에 대한 경로 가중치를 포함한다. 1 은 P×1을 차원을 갖는 전체 열 벡터를 나타낸다.
보다 상술하면, 채널 벡터는, 경로 별 열 벡터(column vector)의 합으로 표현될 수 있다. 예를 들어, 채널 벡터는 하기의 수학식과 같이 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000027
여기서,
Figure PCTKR2020014126-appb-I000028
이고, Bp는
Figure PCTKR2020014126-appb-I000029
의 p번째 열을 나타낸다.
상술된 파라미터들을 고려할 때, 채널 벡터를 정의하는 파라미터들의 변수들은 τ,ν,Γ 를 포함할 수 있다. 즉, 채널 추정의 목적은, 최종적으로 채널 파라미터 (τ,ν,Γ) 를 매개 변수로 하는 목적 함수의 최적화로 정의된다. 예를 들어, 상술된 채널 벡터를 고려하여, 채널 추정은 하기의 수학식을 만족시키는 채널 파라미터 (τ,ν,Γ) 를 획득하는 방안을 포함할 수 있다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000030
상술된 시스템 모델에서는, 채널 추정을 위하여 필요한 채널 파라미터들의 예들이 서술되었다. 이 때, 일부 실시 예들에서, SRS가 백색 잡음(white noise)을 따르는 Gauss noise로 손상됨이 고려될 수 있고, 잡음은 N0I 의 공분산 행렬(covariance matrix_를 따르는 zero mean complex Gaussian으로 주어질 수 있다. 즉, 채널 벡터 외에 수신 신호 벡터에서도 채널 파라미터들(τ,ν,γ)에 따른 비선형 함수(s)가 고려될 수 있다. 예를 들어, 수신 신호 벡터는 하기의 수학식과 같이 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000031
단말의 이동(mobility)는 연속적이다. 즉, 단말의 이동에 따른 채널 변화 또한 연속적이며, 경로 지연과 도플러에 대한 파라미터들은 시간 상관 관계가 존재한다. 따라서, 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 채널 추정 장치는, 매개 변수 추정의 정확성을 이용하고 개선하기 위해 상태 공간 모델을 사용할 수 있습니다. 상술된 시스템 모델에 기초하여, 채널 추정 장치는 다양한 방식으로 상태 벡터 및 상태 공간 모델을 구성할 수 있다.
일부 실시 예들에서, 채널 추정 장치는 경로 지연 벡터 τk, 경로 도플러 벡터 νk, 안테나 의존 경로 진폭
Figure PCTKR2020014126-appb-I000032
, 안테나 의존 경로 위상 φ=angle(γ), 경로 도플러의 변화율 Δνk, 및 해당 상태 벡터에서의 경로 지연의 변화율 Δτk에 기반하여, k번째 시간의 상태 벡터(state vector) θk를 구성할 수 있다. 예를 들어, 상태 벡터 θk는 하기의 수학식과 같이 정의될 수 있다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000033
또한, 일부 실시 예들에서, 상태 벡터의 크기를 줄이기 위해 상태 벡터로부터 안테나 의존 경로 진폭 및 경로 위상이 제거될 수 있다. 일 실시 예에 따라, 진폭과 위상을 모두 포함하는 경로 가중치를 업데이트하기 위해 least-square calculation이 이용될 수 있다. 채널 추정 장치는 경로 지연 벡터 τk, 경로 도플러 벡터 νk, 경로 도플러의 변화율 Δνk, 및 해당 상태 벡터에서의 경로 지연의 변화율 Δτk에 기반하여 k번째 시간의 상태 벡터 θk를 구성할 수 있다. 예를 들어, 상태 벡터 θk는 하기의 수학식과 같이 정의될 수 있다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000034
또한, 일부 실시 예들에서, 상태 벡터의 크기를 축소하기 위해 상태 벡터로부터의 변화 속도는 추가로 제거될 수 있다. 시간 경과에 따른 경로 지연 및 도플러의 변화가 상태 잡음을 사용하여 생성될 수 있으므로, 변경 속도로 인한 영향이 고려될 수 있기 때문이다. 채널 추정 장치는 경로 지연 벡터 τk, 경로 도플러 벡터 νk에 기반하여 k번째 시간의 상태 벡터 θk를 구성할 수 있다. 예를 들어, 상태 벡터 θk는 하기의 수학식과 같이 정의될 수 있다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000035
다양한 실시 예들에 따른 채널 추정 장치는, 시간에 따른 채널 상태에 기반하여, 구성될 상태 벡터를 식별할 수 있다. 일 실시 예에 따라, 채널 상황의 변화가 많지 않은 지역(예: 대다수 단말들이 건물에 밀집되거나 고정 단말들의 존재)에서는, 채널 추정 장치는 적은 파라미터들로 정의되는 상태 벡터를 구성함으로써, 채널 추정을 수행할 수 있다. 또한, 일 실시 예에 따라, 채널 상태의 변화가 일정 주기에 따라 고정적인 지역에서는, 채널 추정 장치는 시간 k에 따른 상수값들을 상태 벡터에 포함시킴으로써, 채널 추정을 수행할 수 있다. 또한, 일 실시 예에 따라, 채널 상태의 예측이 어렵거나 변동 정도가 상대적으로 심한 경우, 채널 추정 장치는 가급적 많은 변수들을 상태 벡터에 포함시킴으로써, 채널 추정을 수행할 수 있다.
도 6a에서는 채널 추정을 수행하기 위한 무선 채널의 파라미터들 및 시스템 모델이 서술되었다. 이하, 도 6b에서는 상술된 파라미터들을 예측하기 위한 채널 추정 장치(예: 기지국)의 동작들이 서술된다.
도 6b는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 채널 파라미터 예측(prediction)의 기능적 구성을 도시한다. 채널 파라미터는, 도 6a에서 언급된 시스템 모델의 채널 파라미터들 중에서 적어도 하나가 사용될 수 있다. 이하, 기지국이 단말과의 하향링크 채널을 추정하는 상황이 예시된다.
도 6b를 참고하면, 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 채널 파라미터 예측은 두 가지 동작들을 포함할 수 있다.
1) UKF 기반 채널 파라미터 획득(620)
기지국은 UKF 기반 채널 추정을 수행할 수 있다. 기지국은 채널 정보 및 자원 정보에 기반하여 UKF 기반 채널 추정을 수행할 수 있다. 즉, UKF 기반 채널 추정을 위한 입력들은, 채널 정보와 자원 정보를 포함할 수 있다.
1-1. 채널 정보
다양한 실시 예들에 따른 채널 정보는 다양한 방식으로 획득될 수 있다. 기지국은 채널 추정 절차를 수행하기 전에, 채널 정보를 획득할 수 있다. 획득된 채널 정보는 버퍼에 저장된다. 버퍼는 SRS 버퍼 혹은 CSI 버퍼를 포함할 수 있다. SRS 버퍼는, SRS들에 대한 수신 값 혹은 SRS에 기반한 채널 추정 값들을 저장할 수 있다. CSI 버퍼는, 단말로부터 수신된 CSI들을 저장할 수 있다. 또한, 채널 정보는 잡음 정보를 포함할 수 있다.
채널 정보는 다양한 방식으로 획득될 수 있다. 일부 실시 예들에서, 기지국은 단말로부터 수신된 SRS들에 기반하여 채널 추정을 수행할 수 있다. TDD 시스템에서는 채널 상호성이 가정된다. 즉, 상향링크 신호로부터 하향링크 채널의 추정이 가능하다. 기지국은, TDD 시스템에서 SRS 기반 채널 추정을 수행할 수 있다. 이 때, SRS 전송 주기, SRS이 전송되는 자원 위치(시간 자원, 주파수 자원 등), SRS를 전송하는 단말의 안테나 개수, SRS의 빔포밍 여부(예: SRS resource indicator(SRI)) 등은, 기지국이 단말에게 전송하는 SRS 구성(SRS configuration) 정보에 기반하여 결정될 수 있다. 기지국은, 원활한 채널 추정을 위하여 해당 단말의 SRS 구성을 결정할 수 있다.
다른 일부 실시 예들에서, 기지국은 단말로부터의 CSI에 기반하여 채널 추정을 수행할 수 있다. 기지국은 단말에게 CRS(cell-specific reference signal) 혹은 CSI-RS(CSI-reference signal)을 전송할 수 있다. 단말은 수신된 CRS 혹은 CSI-RS들에 기반하여 CSI를 생성할 수 있다. CSI는 다양한 파라미터들을 포함할 수 있다. CSI는 CRI(CSI-RS resource indicator), RI(rank indicator), PMI(precoding matrix indicator), CQI(channel quality indicator), 또는 LI(layer indicator) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. CRI는 선호되는 빔과 관련된 CSI-RS의 자원을 지시한다. RI는 채널의 랭크(rank)에 관련된 정보를 지시하며, 단말이 동일 자원을 통해 수신하는 스트림(stream)의 개수를 의미한다. PMI는 RI에 알려지는 개수대로 레이어(layer)를 사용 시, 기지국에게 권고하는 프리코딩 행렬을 가리킬 수 있다. 상기 PMI는 채널의 공간적인(spatial) 특성을 반영한 값으로, 단말은 인덱스(index)의 형태로 상기 권고하는 프리코딩 행렬을 지시할 수 있다. 프리코딩 행렬은 다수의 복소 가중치들을 포함하는 코드북 형태로 기지국/단말에게 각각 저장될 수 있다. CQI는 단말로부터 권고된 RI와 PMI가 사용될 경우, 일정값 이하의 BLER(block error rate)으로 수신될 수 있는 PDSCH 전송에 대한 변조(modulation) 방식 및 부호화율(code rate)을 가리킨다.
기지국은, 단말로부터 수신된 CSI에 기초하여 채널 추정을 수행할 수 있다. 이 때, 채널 추정에 필요한 파라미터들을 보다 정확히 예측하기 위해, 기지국은 필요한 방식으로 CSI를 구성할 수 있다. CSI 구성은, CSI 측정 구성, CSI 보고 구성, 및 CSI-RS 구성 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 기지국은 필요한 채널 추정 방식에 따라 적응적으로 CSI 구성을 생성하고, 생성된 CSI 구성을 단말에게 RRC 시그널링을 통해 전송할 수 있다.
LTE 시스템의 경우, CRS는 항상 전송되는 신호(always-on signal)인 반면, CSI는 주기적으로 보고되거나 비주기적으로 보고될 수 있다. 또한, CSI-RS도 주기적으로 혹은 비주기적으로 전송될 수 있다. 기지국은 주기적으로 수신되는 CSI로부터 채널을 예측하되, 일 실시 예에 따라, 필요에 의해 비주기적 CSI 보고를 요청할 수 있다(예: PUSCH(physical uplink shared channel) 상에서 CSI 보고). NR 시스템의 경우, CSI 및 CSI-RS는 보다 유연하게(flexible) 설계를 갖는다. 즉, CSI-RS는 주기적으로 전송되거나, 반고정적으로 전송되거나, 또는 비주기적으로 전송될 수 있다. 또한, 기지국은, CSI를 주기적으로 보고하거나, 반고정적으로 보고하거나, 또는 비주기적으로 보고하도록 단말을 구성할 수 있다. 기지국은 주기적인 CSI-RS 및 주기적 CSI 보고에 기반하여 채널을 예측하되, 일 실시 예에 따라, 필요에 의해 CSI-RS 및 CSI 보고를 재구성할 수 있다. 즉, 본 개시에서는 주기적 전송 및 주기적 보고를 예로 서술하나, 이는 예시적인 것이며 다양한 방식으로 CSI-RS 전송 및 CSI 보고가 구성될 수 있다.
한편, FDD의 경우 채널 상호성이 만족되지 않기 때문에, 기지국은 SRS 보다 효과적으로 CSI에 기반하여 채널 추정을 수행할 수 있다. 그러나, FDD 시스템이더라도 채널 교정(calibration)을 통해 SRS가 이용될 수 있음은 물론이다.
기지국(예: gNB or eNB)은 모든 시간-주파수 자원 상의 채널 정보를 획득하기 어렵기 때문에, 일부 자원 영역에서만 SRS를 수신하거나 또는 일부 자원 영역에 대한 CSI만을 수신한다. 예를 들어, LTE의 CRS 같은 경우 전대역에 걸쳐 전송되나 4개의 안테나들까지만 지원되어, LTE Release 10 이후의 8 Tx 이상의 안테나 환경에서 원활한 채널 추정이 어렵고, CSI-RS 또한 전대역에 걸쳐 전송되지 않는다. 즉, 기지국은 전체 자원 중에서 일부 시간(예: slot 단위) 또는 일부 주파수(예: RB 단위)로 특정되는 샘플링된 채널 정보만을 획득하게 되므로, 정확한 채널 추정이 어려운 문제가 발생한다.
TDD massive MIMO에서 단말들의 이득을 관측한 결과, MU-MIMO 이득은 정지 상태의 단말들에게서만 관측되었다. EKF 방식은 채널 파라미터들에 대한 비선형 함수를 근사화(approximation)를 통해 선형화 함수로 변형(linearization)한다. 따라서, EKF 방식은 2차(second order) 이상의 통계적 정보에 대하여 정보의 손실을 야기한다. 이에 단말의 이동에 따라 시간-주파수 상에서 변하는 채널 정보를 원활하게 예측하지 못하는 문제가 있다. 따라서, 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 기지국은, 단말로부터 획득된 채널 정보(즉, raw 채널 정보)(예: CSI, SRS)을 입력으로 하는 UKF 방식에 기반하여 현재 시간에 대응하는 채널을 미리 추정함으로써, 단말에게 보다 강건한 프리코딩 및 스케줄링을 제공할 수 있다. 기지국은, 스케줄링 단위(TTI)(예: 슬롯)마다 채널을 미리 추정할 수 있다.
1-2. 자원 정보
다양한 실시 예들에 따른 자원 정보는 다양하게 구성될 수 있다. 일부 실시 예들에서, 자원 정보는 현재 시간-주파수 자원(ts, fs)를 포함할 수 있다. 또한, 일부 실시 예들에서, 자원 정보는 시간 정보를 포함할 수 있다. 시간 정보란 주기적으로 보고되는 CSI 보고(periodic CSI reporting)의 주기, 측정 횟수, CSI 전송 횟수, 비주기적 CSI 보고의 보고 횟수, 보고 시간 등을 포함할 수 있다. 또한 일부 실시 예들에서, 자원 정보는 주파수 정보를 포함할 수 있다. 주파수 정보란, 주파수 영역 상에서 채널 추정이 수행되는 RB 영역(예: BWP(bandwidth part) 정보), 채널 대역폭(channel bandwidth), SCS, 주파수 호핑 패턴(frequency hopping pattern), 뉴멀로지를 포함할 수 있다. 또한, 일부 실시 예들에서, 자원 정보는 공간 정보를 포함할 수 있다. 공간 정보는 빔 정보(예: CRI, SSBRI, SRI와 같은 빔 인덱스), QCL 파라미터(예: QCL type A, B, C, D), 안테나 포트 정보를 포함할 수 있다.
1-3. UKF 기반 채널 추정
기지국은, 채널 정보 및 자원 정보에 기반하여 UKF 기반 채널 추정을 수행함으로써, 채널 파라미터들을 획득할 수 있다. 기지국은 획득된 파라미터들을 다음 동작(630)을 위하여 출력할 수 있다. 예를 들어, 기지국은 경로 별 채널 파라미터를 획득할 수 있다. 채널 별 파라미터는, 지연 파라미터(τ), 도플러 파라미터(ν), 복소 가중치(complex weight)(γq)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따라, 지연 파라미터, 도플러 파라미터는 경로(p)에 따라 달라지는 값일 수 있다. 또한, 일 실시 예예 따라, 복소 가중치는 공간적인 가중치를 반영하는 채널 파라미터로서, 안테나(q)와 경로(p)의 함수일 수 있다. 또한, 예를 들어, 채널 별 파라미터는 진폭(α)과 위상(φ)을 포함할 수 있다. 이러한 파라미터들은 3GPP에서 정의되는 Type II 코드북을 위하여 사용될 수 있다. 단말이 Type II 코드북 기반 PMI 피드백 시, 기지국은 해당 파라미터들을 통해 채널 벡터를 보다 효과적으로 추정할 수 있다. 또한, 예를 들어, 채널 별 파라미터는 경로 지연의 변화율 Δτk, 도플러의 변화율 Δνk를 더 포함할 수도 있다.
UKF 기반 채널 파라미터 획득이란, UKF를 이용하여 채널을 정의하는 상태 벡터들의 채널 파라미터들을 획득하는 과정을 의미한다. 기지국이 채널을 정의하는 상태 벡터를 어떻게 구성하는지에 따라 다양한 채널 파라미터들이 정의될 수 있다. 예를 들어, 채널 파라미터들은, 도 6a에서 서술된 시스템 모델과 관련된 파라미터들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
UKF는 칼만 필터의 일종이다. 칼만 필터(Kalman filter)는 잡음이 포함되는 측정치에 기초하여, 선형 모델의 상태를 추정하기 위한 재귀 필터로, 과거에 수행한 측정값을 바탕으로 현재의 상태 변수(혹은 상태 벡터)의 결합 분포를 추정하기 위해 이용된다. 여기서, 칼만 필터의 재귀적 알고리즘은, 예측(prediction)과 업데이트(update)의 두 단계들을 포함할 수 있다. 예측 단계에서, 기지국은 현재 상태 벡터와 정확도를 예측한다. 이후, 현재 상태 벡터가 실제로 측정된 이후, 업데이트 단계에서는 이전에 추정된 상태 벡터에 기반하여 예측된 측정치와 실제 측정치의 차이를 반영해 현재의 상태 벡터를 업데이트한다. 도 6b에는 도시되지 않았으나, 이러한 업데이트 단계는 CSI 버퍼 혹은 SRS 버퍼가 갱신되거나 자원 구성이 변경될 때마다(예: 뉴멀로지의 변경) 재수행될 수 있다. 일 실시 예에 따라, 업데이트 단계는 예측보다 적은 빈도로 수행될 수 있다. 또한, 일 실시 예에 따라, 업데이트 단계는 예측과 동일한 빈도로 수행될 수 있다.
한편, 칼만 필터는 선형적인 모델을 기준으로 하기 때문에 시간 자원, 주파수 자원, 또는 공간 자원에 따라 변하는 채널과 같은 비선형 모델에서는 그대로 적용하기가 쉽지 않다. 상태 천이와 관찰 모델(예측과 업데이트 함수)이 매우 비선형일 경우, 확장 칼만 필터는 낮은 성능을 나타낼 수 있다. 이에 고안된 EKF 방식은, 추정해야 할 파라미터가 포함되어 있는 비선형 함수를 Taylor series 및 선형 근사화(linearization approximation)하고, 이를 선형 함수 기반으로 동작하던 칼만 필터에 도입하여 비선형 함수 내의 파라미터를 추적할 수 있는 방식이다. 그러나, EKF 방식은 선형 근사화로 인해 2차적인 요소들을 정확하게 반영하지 못하는 상황에서는 오류를 야기한다.
상술한 문제를 해소하기 위해, 다양한 실시 예들에 따른 기지국은 UKF에 기반하여 채널 추정을 수행할 수 있다. 비선형 함수 내 채널 파라미터를 추정할 수 있는 Extended Kalman Filter (EKF) 기반 방식에 비해 UKF 방식은 시그마 포인트로 불리는 2n+1개수의 1) 샘플(시그마 포인트)와 2) 샘플의 가중치(W)를 정교하게 선정할 수 있는 Uniform Transform (UT)를 칼만 필터와 결합한 방식이다. UKF에서는 평균 주변에 샘플 포인트의 최소 집합을 얻기 위해, 무향 변환으로 알려진 결정론적인 샘플링 기술이 사용된다. 시그마 점들은 비선형 함수를 통해 전달되고, 변환된 점들에 대해 평균과 공분산을 구하는 형태를 가진다. 기지국은 시그마 점들에 기초하여 상태 벡터를 예측함으로써, 보다 더 정확한 채널 추정 결과를 얻을 수 있다. 구체적인 동작들은 도 10 내지 도 12를 통해 서술된다.
2) 채널 예측(channel prediction)(630)
기지국은 채널 예측을 수행할 수 있다. 여기서, 채널 예측이란, 예측된 채널 파라미터들, 즉 상태 벡터 값에 따라, 채널 정보 획득 이후 시점의 채널을 예측하는 절차이다. 기지국은 채널 정보 및 상태 벡터에 기반하여 현재 시간-주파수 자원에서 실제 채널(예: 수학식 1의 hq(f,t))을 결정할 수 있다. 채널은 채널 파라미터들의 비선형 함수로 표현될 수 있다. 채널 파라미터들은 전 단계(610)에서 도출되는, 상태 벡터를 구성하는 파라미터들일 수 있다. 기지국은 상태 벡터로부터, 비선형 함수에 따른 모델(예: 수학식 6 또는 수학식 11)에 기초하여 최종적인 채널 벡터를 결정할 수 있다. 기지국은 다음 채널 정보(예: CSI 버퍼 혹은 SRS 버퍼)가 갱신되기 전까지, 단계(610)의 출력에 기초하여 채널 벡터들을 결정할 수 있다.
일 예로, 도 6a의 시스템 모델을 가정할 때, 채널은 최대 P개의 기본 웨이브폼(basis waveform)의 합에 기초할 수 있다. 예를 들어, {p = 1, 2, ..., P}에 의해 인덱싱 된 P개의 sinusoidal 파형을 사용하는 것이며, 각각의 신호는 p번째 신호 지연 τp 및 p번째 신호 도플러 시프트 vp에 의해 파라미터화된다. 기지국은, 입력으로써 CSI 버퍼 혹은 SRS 버퍼에서 샘플을 수신하고, 신호 지연, 도플러 시프트 및 결합 가중치를 도출할 수 있다. 이후, 기지국은 시간 t와 주파수 f에서 예측된 채널로서, P개의 basis waveform의 선형 조합을 출력할 수 있다. 기지국은 수학식 3, 4와 다음 채널 정보(예: CSI 버퍼 혹은 SRS 버퍼)가 갱신되기 전까지, 실시간으로 채널을 예측할 수 있다.
도 6c는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 호핑 패턴(hopping pattern)의 예를 도시한다. SRS는 호핑되어 전송될 수 있다. LTE에서의 SRS 호핑이 예시된다.
도 6c를 참고하면, 4-SRS 호핑 패턴(650)과 8-SRS 호핑 패턴(655)이 정의될 수 있다. 가로축은 시간 영역으로, 각 인덱스는 TTI의 번호를 나타낸다. 세로축은 주파수 영역으로, 서브 밴드를 나타낸다. 채널 응답은 상기 수학식 9와 같이 구성될 수 있다. 이 때, 예를 들어, 4-SRS 호핑 패턴(650)의 경우, m은 {0, 2, 1, 3}을 순차적으로 가리키고, n은 {0, 1, 2, 3}을 순차적으로 가리킬 수 있다. 기지국은 40ms 단위로 측정을 수행하고, 채널 예측 결과를 업데이트할 수 있다. 기지국은 동일 주파수 채널에 대해서도 40ms 단위로 업데이트할 수 있다. 또한, 예를 들어, 8-SRS 호핑 패턴(655)의 경우, m은 {0, 2, 1, 3, 0, 2, 1, 3}을 순차적으로 가리키고, n은 {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}을 순차적으로 가리킬 수 있다. 기지국은 80ms 단위로 측정을 수행하고, 채널 예측 결과를 업데이트할 수 있다. 기지국은 동일 주파수 채널에 대해서도 80ms 단위로 업데이트할 수 있다. 한편, 동일한 서브밴드가 40ms 단위로 반복되는 바, 다른 일 실시 예에 따라, 기지국은 동일 주파수 채널에 대해서도 40ms 단위로 업데이트할 수도 있다.
도 7은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 UKF(Unscented Kalman Filter) 기반 채널 추정을 위한 장치의 동작 흐름을 도시한다. 채널 추정을 수행하는 장치로서, 도 1의 기지국(110)이 예시된다.
단계(701)에서, 기지국은 채널 정보를 획득할 수 있다. 기지국은 단말과의 하향링크 채널에 대한 채널 정보를 획득할 수 있다. 일부 실시 예들에서, 기지국은 SRS로부터 채널 정보를 획득할 수 있다. 단말은 기지국에게 SRS를 전송할 수 있다. 기지국은 수신된 SRS들을 측정함으로써, 하향링크 채널에 대한 채널 정보를 획득할 수 있다. 또한, 일부 실시 예들에서, 기지국은 단말로부터 CSI를 수신할 수 있다. 기지국은 단말에게 CSI를 위한 기준 신호들을 전송할 수 있다. 예를 들어, 기지국은 CRS를 전송할 수 있다. 또한, 예를 들어, 기지국은 CSI-RS를 전송할 수 있다. 단말은 CRS 혹은 CSI-RS로부터 CSI를 생성할 수 있다. CSI는 CRI, RI, PMI, CQI, 또는 LI를 포함할 수 있다. 이하, 본 개시에서는 채널 벡터를 도출하기 위한 CSI 구성 요소로서 PMI가 예시되나, 다른 CSI 구성 요소들이 채널 예측을 위해 사용될 수 있다. 기지국은 단말로부터 수신되는 CSI에 기반하여 하향링크 채널에 대한 채널 정보를 획득할 수 있다. 기지국은, 시점 t0에서 채널 정보를 획득할 수 있다. 채널 정보는 시점 t0의 하향링크 채널에 대한 상태를 나타낸다.
단계(703)에서, 기지국은 무향 칼만 필터(UKF)에 기반하여, 이전 상태 정보 및 수신된 채널 정보로부터 현재 상태 정보를 획득할 수 있다. 이전 상태 정보란, 시점 t0 이전에 추정된 상태 정보를 의미할 수 있다. 예를 들어, 시점 t0-P에서 획득된 채널 정보에 기반하여 추정된 채널 파라미터들을 포함할 수 있다. P는 채널 정보가 획득되는 주기(예: SRS 주기 혹은 PMI 보고 주기)일 수 있다. 현재 상태 정보는 시점 t0에서 추정되는 채널 파라미터들을 포함할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 기지국은, 다차원의 채널 상태를 보다 정확하게 예측하기 위해, UKF에 기반하여 현재 상태 정보를 획득할 수 있다. 즉, 이전 채널 상태 정보와 현재 채널 상태 정보는 UKF의 재귀적 알고리즘에 따라 지속적으로 업데이트되는 정보일 수 있다. UKF에 따른 현재 상태 정보는, 이전 상태 정보로부터 예측(prediction)과 단말로부터 획득되는 채널 정보로부터의 측정(measurement) 및 정정(correction)에 기반하여 추정되는 채널 파라미터들을 포함할 수 있다.
단계(705)에서, 기지국은 예측 채널 정보를 생성할 수 있다. 기지국은 현재 상태 정보에 기반하여 예측 채널 정보를 생성할 수 있다. 현재 상태 정보란, 현 시점에서 최신의 상태 정보를 의미하는 것이고, 예측 채널 정보란, 현 시점에서 추정되는 실재 채널 상태를 나타내는 정보를 의미한다. 기지국은 다음 채널 정보가 수신되기 전까지, 현재 상태 정보에 기반하여 예측 채널 정보를 생성할 수 있다. 기지국은, 시점 t0에서 획득된 채널 파라미터들을 포함하는 상태 정보에 기반하여, 시점 t0 +Δt (<t1, t1은 다음 채널 정보가 수신되는 시점)에서의 예측 채널 정보를 생성할 수 있다. 이 때, 기지국은 Δt에 따른 시간-주파수 자원 상에서 각 채널 파라미터들의 변화량을 예측하고, 예측된 변화량에 기초하여 예측 채널 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 수학식 1의 채널 모델에 기반하여, 기지국은 예측 채널 정보를 생성할 수 있다. 기지국은 UKF에 따른 상태 정보를 활용하여 예측 채널 정보를 결정할 수 있다. UKF에 따른 상태 정보는 고차원의 채널 상태들을 저차원의 채널 파라미터들(예: 지연 파라미터(τ), 도플러 파라미터(ν), 복소 가중치(complex weight)(γq))로 구성되기 때문에, 기지국의 채널 예측 절차에 있어 복잡도가 감소할 수 있다. 또한, 기지국이 해당 채널 파라미터들로 구성되는 비선형 함수에 따라 채널 모델을 설계함으로써, 기존 EKF의 선형 근사화로 인한 성능 저하를 줄일 수 있다.
도 8a는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 SRS(sounding reference signal)를 이용하는 채널 추정을 위한 장치의 동작 흐름을 도시한다. 채널 추정을 수행하는 장치로서, 도 1의 기지국(110)이 예시된다.
도 8a를 참고하면, 단계(801)에서 기지국은 SRS를 수신할 수 있다. 기지국은, 정해진 구성에 따라 SRS들을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따라, SRS들은 주기적으로 전송될 수 있다. 기지국은 주기적으로 SRS들을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따라, SRS들은 지정된 주파수 대역(예: activated UL BWP) 내에서 각 서브밴드를 달리하여 전송될 수 있다. 즉, 기지국은 주파수 호핑 패턴에 따라 SRS들을 서브밴드 별로 수신할 수 있다.
기지국은 수신된 SRS들을 측정하여, 필요한 채널 정보(예: CSI, 기타 다른 채널 품질)를 획득할 수 있다. 채널의 품질은 BRSRP(beam reference signal received power), RSRP(reference signal received power), 외에 RSRQ(reference signal received quality), RSSI(received signal strength indicator), SINR(signal to interference and noise ratio), CINR(carrier to interference and noise ratio), SNR(signal to noise ratio), EVM(error vector magnitude), BER(bit error rate), BLER(block error rate) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
기지국은, SRS에 대한 측정 결과를 획득할 수 있다. 이 때, SRS에 대한 측정 결과는 시간-주파수 단위로 저장될 수 있다. 즉, 시간 t0부터 한 주기 동안 수신된 SRS들은 하기의 수학식과 같이 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000036
여기서, bWs는 SRS가 전송되는 대역들의 집합을 가리킨다.
단계(803)에서, 기지국은 SRS 버퍼를 업데이트할 수 있다. SRS 버퍼는 수신된 SRS의 측정 결과를 포함할 수 있다. 기지국은 단계(801)에서 획득된 측정 결과에 기초하여 SRS 버퍼를 업데이트 할 수 있다. 기지국은, 시간-주파수 자원에 따라, SRS 버퍼를 관리할 수 있다. 예를 들어, 기지국은 특정 주파수 영역 단위로 또는 시간 영역 단위로 SRS 버퍼를 관리할 수 있다. 여기서, 특정 주파수 영역은 서브밴드, 대역폭 부분(BWP), 채널 대역폭, 캐리어 주파수(carrier frequency) 중 적어도 하나의 단위로 구성될 수 있다. 또한, 시간 영역은 SRS 주기, TTI, 동일한 주파수 영역이 반복되는 주기 단위로 구성될 수 있다.
일 실시 예에 따라, SRS 버퍼는 SRS 전송 주기 단위로 관리될 수 있다. 예를 들어, SRS 버퍼 용량이 A 주기인 경우, SRS 버퍼는 {F0, F2, ..., FA-1}의 형태일 수 있다. 이 때, SRS 버퍼 내 첫번째 대역폭에 대한 SRS 측정 결과가 갱신되는 경우, F0는 t0에서 하기의 수학식과 같이 업데이트될 수 있다. SRS 버퍼의 F0는 F1으로, F1은 F2로,... ,FA-2는 FA-1로 이전되고, FA-1은 제거될 수 있다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000037
단계(805)에서, 기지국은 채널 파라미터를 획득할 수 있다. 기지국은 SRS 버퍼에 기반하여 채널 파라미터를 획득할 수 있다. 기지국은 시간-주파수 자원 별 SRS 측정 결과에 기반하여 채널 파라미터를 획득할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따른 채널 파라미터는, UKF의 상태 벡터(θk)를 구성하는 파라미터일 수 있다. 이 때, 상태 벡터를 구성하는 파라미터는 도 6a의 시스템 모델에서 예시된 채널 파라미터들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 채널 파라미터는 지연 파라미터, 도플러 파라미터, 지연 파라미터의 변화 값, 도플러 파라미터의 변화값, 신호의 진폭과 위상 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 시간 t0에서 상태 벡터는 하기의 수학식과 같이 결정될 수 있다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000038
단계(807)에서, 기지국은 예측 채널 정보를 획득할 수 있다. 예측 채널 정보란, 시간 구간 t0 이후 다음 SRS가 수신되어 채널 정보가 업데이트되기 전까지(예를 들어, 주기가 T인경우 t0 부터 t0+T 전까지)의 채널 벡터를 포함할 수 있다. 상태 벡터는 수신된 SRS에 기반하여 업데이트되었으므로, 기지국은 다음 SRS가 수신되기 전까지는 단계(805)의 채널 파라미터들에 기반하여 현재 채널 벡터를 예측할 수 있다. 기지국은 t0 부터 t0+T 사이 각각의 시간 구간, 즉 t0+1, t0+2, ..., t0+T-1 각각의 시간에서 예측 채널 정보(예: 채널 벡터 혹은 채널 파라미터들)를 도출할 수 있다. 예를 들어, 기지국은 하기의 수학식에 따른 채널 벡터들을 도출할 수 있다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000039
Figure PCTKR2020014126-appb-I000040
는, 상태 벡터(
Figure PCTKR2020014126-appb-I000041
) 시간 인덱스 t, 주파수 인덱스 f에서 채널 벡터를 나타낸다.
도 8b는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 SRS를 이용하는 채널 추정의 예를 도시한다. 도 8b에서는 시간 흐름에 따른 SRS 버퍼 변화 및 예측 채널 정보의 산출 과정이 서술된다. 예측 채널 정보란, 채널 정보가 수신된 시점 이후의 채널 정보로서, 기지국의 추정값에 기초하여 결정되는 정보를 의미한다.
도 8b를 참고하면, 시점(831)에서, 기지국은 SRS를 수신할 수 있다. 다음 SRS가 수신되기 전까지, SRS 버퍼는 F0=
Figure PCTKR2020014126-appb-I000042
(841), F1=
Figure PCTKR2020014126-appb-I000043
(851)를 포함할 수 있다. F0=
Figure PCTKR2020014126-appb-I000044
(841), F1=
Figure PCTKR2020014126-appb-I000045
(851)로부터 시점(831)에서의 상태 벡터인 θ(t0) 가 도출된다. 예를 들어,
Figure PCTKR2020014126-appb-I000046
이다. 기지국은 시점(831)에서 획득된 상태 벡터로부터 시점(831)부터 시점(833) 사이의 예측 채널 정보를 생성할 수 있다. 즉, 기지국은,
Figure PCTKR2020014126-appb-I000047
에 기반하여 t0부터 t0+P까지의 구간 사이의 시점에서의 예측 채널 정보를 생성할 수 있다.
시점(833)에서, 기지국은 SRS를 수신할 수 있다. 즉, 시점(831)으로부터 P이후, SRS를 수신할 수 있다. SRS 전송 주기는 P일 수 있다. 다음 SRS가 수신되기 전까지, SRS 버퍼는 F0=
Figure PCTKR2020014126-appb-I000048
(843), F1=
Figure PCTKR2020014126-appb-I000049
(853)를 포함할 수 있다. F0=
Figure PCTKR2020014126-appb-I000050
(843), F1=
Figure PCTKR2020014126-appb-I000051
(853)로부터 시점(833)에서의 상태 벡터인 θ(t0+P) 가 도출된다. 예를 들어,
Figure PCTKR2020014126-appb-I000052
이다. 기지국은 시점(833)에서 획득된 상태 벡터로부터 시점(833)부터 다음 주기 (예: t0+2P) 전까지, 예측 채널 정보를 생성할 수 있다. 즉, 기지국은,
Figure PCTKR2020014126-appb-I000053
에 기반하여 t0+P부터 t0+2P까지의 구간 사이의 시점에서의 예측 채널 정보를 생성할 수 있다.
예를 들어, 시점(835)에서, 즉, t0+P+Δt에 대응하는 시점에서, 기지국은 상태 벡터 θ(t0+P)에 기반하여 예측 채널 정보를 생성할 수 있다. t0+P+Δt에 대응하는 시점에서, θ(t0+P)는 구식의(aged) 채널 상태 벡터에 대응하므로, 기지국은 UKF 기반 상태 벡터의 채널 파라미터들과 해당 시스템 모델을 통해, 예상되는 채널을 추정할 수 있다. 이 때, 추정되는 채널은 하기의 수학식으로 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000054
도 8c는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 SRS 버퍼 관리의 예를 도시한다. SRS 버퍼는, 수신되는 SRS에 대한 측정 결과를 포함할 수 있다.
도 8c를 참고하면, 기지국은 SRS들을 수신할 수 있다. 기지국은 주기적으로 SRS들을 수신할 수 있다. 이 때, 기지국은 다양한 대역폭들(예: bW0, bW1, bW2, bW3)에서 SRS들을 수신할 수 있다. 예를 들어, 기지국은 (t0-P, bW0)에서 SRS(861)을 수신할 수 있다. 기지국은 (t1-P, bW2)에서 SRS(862)을 수신할 수 있다. 기지국은 (t2-P, bW1)에서 SRS(863)을 수신할 수 있다. 기지국은 (t3-P, bW3)에서 SRS(864)을 수신할 수 있다. 기지국은 (t0, bW0)에서 SRS(865)을 수신할 수 있다. 기지국은 (t1, bW2)에서 SRS(866)을 수신할 수 있다. 기지국은 (t2, bW1)에서 SRS(867)을 수신할 수 있다. 기지국은 (t3, bW3)에서 SRS(868)을 수신할 수 있다.
기지국은 수신되는 SRS들에 대하여 순차적으로 SRS 버퍼를 업데이트할 수 있다. 기지국은 새로운 SRS 데이터가 도착한 각 주파수 자원 f에 대해, SRS 버퍼를 업데이트하여 메모리에 저장할 수 있다. SRS 버퍼는 SRS 채널 추정치 {B0, B1, ...}의 시퀀스를 포함할 수 있다. 기지국은 SRS 채널 추정치의 시퀀스를 사용하여 선택된 채널 예측 모델에 따라 채널 예측 파라미터 {θ0, θ1, ...}를 업데이트할 수 있다. 이 업데이트의 경우 이전 채널 예측 매개 변수도 입력으로 사용한다. 시간 t, 여기서 t>t0에 대해, 기지국은 채널 예측 모델을 사용하여 각 주파수 자원 k상에서 채널을 도출할 수 있다. 채널 예측 시, 기지국은 입력으로서 {F0, F1, ...} 및 {θ0, θ1, ...} 중 적어도 하나를 취할 수 있다. SRS 버퍼는 SRS 채널 추정치 {F0(870), F1(875)}의 Raw 시퀀스를 포함할 수 있다. Raw 시퀀스란 수신된 SRS 추정 결과로부터 별도의 가공이 수행되지 않은 데이터를 의미할 수 있다. 각각의 Fi는 다수의 주파수 자원 {f}에 대한 SRS 행렬을 포함할 수 있으며, 여기서 i는 시간 인덱스이다. 예를 들어: Fi= [F(i, W)](W), 여기서 W는 SRS BW(대역폭)이며, 다수의 주파수 자원 인덱스를 포함한다.
하나의 방법에서, 도 8c에 도시된 바와 달리, 단말은 동일한 SRS BW, W0에서 매 T 밀리초(millisecond, msec)마다 SRS를 전송하도록 구성된다. 이 경우, 동일한 SRS BW는 W, 즉 W0 = W에 대응하고, SRS 버퍼는 W의 모든 k에 대해 업데이트된다. 다른 방법에서, 도 8c에 도시된 바와 같이, UE는 상이한 SRS 서브 대역들에서 T msec마다 SRS를 전송하도록 구성된다. 예를 들어, BS는 4 개의 SRS 서브 밴드, bW1, bW2, bW3 및 bW4 및 BW = bW1 ∪ bW2 ∪ bW3 ∪ bW4 로 구성된다. 기지국은 bWs, s ∈ {1,2,3,4}의 SRS를 수신하면, SRS 버퍼는 bWs의 모든 f에 대해 업데이트되고 bW(s≠'s)의 f에 대해 동일하게 유지된다. 이 경우 시간 인덱스 i에 대한 SRS 버퍼 내용은 4 개의 SRS 서브 밴드에 해당하는 F(i, W_1), F(i, W_2), F(i, W_3) 및 F(i, W_4)를 포함할 수 있다.
도 8c에 도시된 예에 따를 때, 새로운 SRS는 각각의 SRS 서브 밴드, W1, W2, W3 및 W4에서 매 P msec마다 도착한다. 새로운 SRS는 t1 = t0 + T, t2 = t0 + 2T 및 t2 = t0 + 3T 및 t3 = t0 + 4T, 그리고 P = 4T 인 SRS 서브 밴드 W1, W2, W3 및 W4에 대해 각각 도달한다. 새로운 SRS가 SRS 서브 밴드 W1에 대한 시간 t0에 도착하면, 서브 밴드 W1에 대한 SRS 버퍼는 새롭게 도달된 SRS 채널 추정치로 업데이트된다. F0의 bW1 부분(즉, F(0, W_1))이 SRS 서브 대역의 새로운 SRS 추정치, 즉 h(bW1, t2) 및 F1의 W1 부분이 업데이트될 때, F1의 bW1 부분(즉, F(1, bW_1))은 SRS 서브 대역의 이전 SRS 추정치, 즉 h(bW1, t2-P) 로 업데이트된다. 각 서브 밴드에 대한 SRS 버퍼는 서브 밴드의 SRS가 새로 도착할 때 유사하게 업데이트된다.
도 9a는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 CSI(channel state information)를 이용하는 채널 추정을 위한 장치의 동작 흐름을 도시한다. 채널 추정을 수행하는 장치로서, 도 1의 기지국(110)이 예시된다.
단계(901)에서, 기지국은 CSI를 수신할 수 있다. 기지국은 단말에게 CRS 혹은 CSI-RS를 전송하고, 단말은 CRS 또는 CSI-RS에 기반하여 CSI를 생성할 수 있다. 단말은 생성된 CSI를 기지국에게 보고할 수 있다. 일 실시 예에 따라, 단말은 주기적으로 CSI를 보고할 수 있다. CSI는 PMI를 포함할 수 있다. 예를 들어, PMI는 설정된 대역폭 전체에 대한 PMI, 즉 광대역 PMI(wideband PMI)일 수 있다. 또한, 예를 들어, PMI는 서브밴드 PMI일 수 있다. 이하, 본 개시에서는 채널 벡터를 위한 CSI 구성 요소로써, PMI를 예시하나 CSI의 다른 파라미터들이 채널을 추정하기 위하여 이용될 수도 있다.
단계(903)에서, 기지국은 CSI 버퍼를 업데이트할 수 있다. CSI 버퍼는 PMI 버퍼를 포함할 수 있다. PMI 버퍼는, CSI에 포함된 PMI에 대한 정보를 포함할 수 있다. 기지국은 단계(901)에서 획득된 PMI에 기초하여 PMI 버퍼를 업데이트할 수 있다. 일 실시 예에 따라, 기지국은 시간-주파수 자원에 따라 PMI 버퍼를 관리할 수 있다. 예를 들어, 기지국은 특정 주파수 영역 단위로 또는 시간 영역 단위로 PMI 버퍼를 관리할 수 있다. 여기서, 특정 주파수 영역은 PRB, PRG(physical resource block group), 서브밴드, 대역폭 부분(BWP), 채널 대역폭, 캐리어 주파수(carrier frequency) 중 적어도 하나의 단위로 구성될 수 있다. 또한, 시간 영역은 CSI-RS 전송 주기, CSI 보고 주기, TTI, 동일한 주파수 영역이 반복되는 주기 단위로 구성될 수 있다.
단계(905)에서, 기지국은 채널 파라미터를 획득할 수 있다. 기지국은 CSI 버퍼(예: PMI 버퍼)에 기반하여 채널 파라미터를 획득할 수 있다. 기지국은 시간-주파수 자원 별 PMI에 기반하여 채널 파라미터를 획득할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따른 채널 파라미터는, UKF의 상태 벡터(θk)를 구성하는 파라미터일 수 있다. 이 때, 상태 벡터를 구성하는 파라미터는 도 6a의 시스템 모델에서 예시된 채널 파라미터들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 채널 파라미터는 지연 파라미터, 도플러 파라미터, 지연 파라미터의 변화 값, 도플러 파라미터의 변화값, 신호의 진폭과 위상 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 시간 t0에서 상태 벡터는 하기의 수학식과 같이 결정될 수 있다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000055
단계(907)에서, 기지국은 예측 채널 정보를 획득할 수 있다. 예측 채널 정보란, 시간 구간 t0 이후 다음 CSI(PMI를 포함)가 수신되어 채널 정보가 업데이트되기 전까지(예를 들어, 주기가 T인경우 t0 부터 t0+T 전까지)의 채널 벡터를 포함할 수 있다. 상태 벡터는 수신된 PMI에 기반하여 업데이트되었으므로, 기지국은 다음 CSI(혹은 PMI)가 수신되기 전까지는 단계(805)의 채널 파라미터들에 기반하여 현재 채널 벡터를 예측할 수 있다. 기지국은 t0 부터 t0+T 사이 각각의 시간 구간, 즉 t0+1, t0+2, ..., t0+T-1 각각의 시간에서 예측 채널 정보(예: 채널 벡터 혹은 채널 파라미터들)를 도출할 수 있다. 예를 들어, 기지국은 하기의 수학식에 따른 채널 벡터들을 도출할 수 있다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000056
Figure PCTKR2020014126-appb-I000057
는, 상태 벡터(
Figure PCTKR2020014126-appb-I000058
) 시간 인덱스 t, 주파수 인덱스 f에서 채널 벡터를 나타낸다.
도 9b는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 CSI를 이용하는 채널 추정의 예를 도시한다. 도 8b에서는 시간 흐름에 따른 PMI 버퍼 변화 및 예측 채널 정보의 산출 과정이 서술된다. 예측 채널 정보란, 채널 정보가 수신된 시점 이후의 채널 정보로서, 기지국의 추정값에 기초하여 결정되는 정보를 의미한다.
도 9b를 참고하면, 시점(931)에서, 기지국은 PMI를 수신할 수 있다. 다음 PMI가 수신되기 전까지, PMI 버퍼는 F0=hPMI(t0,{f})(941), F1=hPMI(t0-T,{f})(951)를 포함할 수 있다 F0=hPMI(t0,{f})(941), F1=hPMI(t0-T,{f})(951)로부터 시점(931)에서의 상태 벡터인 θ(t0) 가 도출된다. 예를 들어,
Figure PCTKR2020014126-appb-I000059
이다. 기지국은 시점(931)에서 획득된 상태 벡터로부터 시점(931)부터 시점(933) 사이의 예측 채널 정보를 생성할 수 있다. 즉, 기지국은,
Figure PCTKR2020014126-appb-I000060
에 기반하여 t0부터 t0+T까지의 구간 사이의 시점에서의 예측 채널 정보를 생성할 수 있다.
시점(933)에서, 기지국은 PMI를 수신할 수 있다. 즉, 시점(931)으로부터 T 이후, PMI를 수신할 수 있다. PMI를 포함하는 CSI의 전송 주기는 T일 수 있다. 다음 PMI가 수신되기 전까지, PMI 버퍼는 F0=hPMI(t0+T,{f})(943), F1=hPMI(t0,{f})(953)를 포함할 수 있다. F0=hPMI(t0+T,{f})(943), F1=hPMI(t0,{f})(953)로부터 시점(933)에서의 상태 벡터인 θ(t0+T) 가 도출된다. 예를 들어,
Figure PCTKR2020014126-appb-I000061
이다. 기지국은 시점(933)에서 획득된 상태 벡터로부터 시점(933)부터 다음 주기 (예: t0+2T) 전까지, 예측 채널 정보를 생성할 수 있다. 즉, 기지국은,
Figure PCTKR2020014126-appb-I000062
에 기반하여 t0+T부터 t0+2T까지의 구간 사이의 시점에서의 예측 채널 정보를 생성할 수 있다.
예를 들어, 시점(935)에서, 즉, t0+T+Δt에 대응하는 시점에서, 기지국은 상태 벡터 θ(t0+T)에 기반하여 예측 채널 정보를 생성할 수 있다. t0+T+Δt에 대응하는 시점에서, θ(t0+T)는 구식의(aged) 채널 상태 벡터에 대응하므로, 기지국은 UKF 기반 상태 벡터의 채널 파라미터들과 해당 시스템 모델을 통해, 예상되는 채널을 추정할 수 있다. 이 때, 추정되는 채널은 하기의 수학식으로 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000063
기지국은 임의의 시간/주파수 자원에서 단말을 스케줄링하고 단말에 대한 프리코더 또는 MCS를 결정할 수 있다. 특히, Massive MIMO를 지원하는 기지국에서는 MU-MIMO 이득을 극대화하기 위하여 송신단에서 채널 정보 획득이 사용자 간 간섭을 최소화하고 효율적인 사용자 서비스 제공을 위해 필수적이다. 주파수 자원 및 시간 자원의 그래뉼리티(granularity)와 정확도가 향상될수록 스케쥴링 이득은 향상되며, 특히 시간 자원의 그래뉼리티와 정확도가 향상될수록 사용자 이동성(User mobility)에 강인해지며 처리율(throughput) 이득은 향상될 수 있다.
채널 추정치를 갖지 않는 시간 - 주파수 자원(예: 도 8b의 SRS age 혹은 도 9b의 PMI age)에 대해, 기지국은, 이전에 샘플링된 또는 구식의(aged) 채널 추정치를 사용할 수 있다. 이 때, 그대로 구식의 채널 추정치를 사용하게 되면, 사용자 이동성이 없는 정지 상태의 (static) 단말들에게는 채널 추정치를 반영한 스케줄링이 잘 동작하나, 이동성이 있는 단말들에게는 스케줄링 성능이 저하될 수 있다. 이동성이 높은 단말 입장에서, 구식의 채널 추정치는, 현재 채널 상태를 올바르게 반영하지 못하기 때문이다. 따라서, 본 개시는 UKF 기반 채널 추정을 통해, SRS 채널 추정치 혹은 CSI 기반 채널 추정치가 이용 가능하지 않은 시간-주파수 자원에 대한 채널을 재구성 시, 채널 파라미터를 예측하기 위한 방법을 제시한다. 기지국은 예측 모델에 기초하여 이전에 수집된 SRS 채널 추정치 또는 단말이 보고한 CSI 보고(reporting)를 사용하여 채널을 예측할 수 있다. 예측 모델은 매개 변수화 될 수 있다. 새로운 SRS 혹은 CSI가 수신되면, 기지국은 채널 예측 파라미터를 업데이트 할 수 있다. 예를 들어, t>t0 인 경우, 기지국은 도 8b, 도 8c와 같이 SRS 버퍼에서 SRS 채널 추정치의 시퀀스 {F0, F1}, 채널 예측 파라미터 {θ0, θ1, ...}, SRS age (non-updating duration), 또는 Δt = t-t0 중 적어도 하나를 입력으로 기반하여 예측 채널 정보를 생성할 수 있다. 또한, 기지국은 도 9b와 같이, PMI 버퍼에서 채널 추정치의 시퀀스 {F0, F1}, 채널 예측 파라미터 {θ0, θ1, ...}, PMI age (non-updating duration), 또는 Δt = t-t0 중 적어도 하나를 입력으로 기반하여 예측 채널 정보를 생성할 수 있다. 기지국은 각 주파수 자원 f상에서 시간 t에서 채널 추정치를 생성한다.
도 8a 내지 도 9b를 통해, SRS를 이용하는 채널 추정과 CSI의 PMI를 이용하는 추정이 예로 서술되었으나, 두 채널 방안이 결합되어 사용될 수 있음은 물론이다. 즉, 기지국은 TM 모드를 적응적으로 활용함으로써, SRS를 이용하는 채널 추정 과정에서 수신되는 CSI를 보완하여 사용하거나, CSI를 이용하는 채널 추정 과정에서 SRS를 보완하여 사용할 수 있다.
UKF 기반 상태 정보
도 10은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 UKF의 원리를 도시한다. 본 개시의 채널 추정 시 이용되는 채널 파라미터들은, UKF에 기반하여 획득되는 상태 벡터(state vector)에 의해 구성된다.
도 10을 참고하면, 제1 분포도(1010)는 실제 표본들에 대한 샘플링을 나타낸다. 제2 분포도(1020)는 EKF에 기반한 샘플링을 나타낸다. 칼만 필터는 선형 모델에 기인하기 때문에, 시간 자원, 주파수 자원, 및 공간 자원에 따라 변동성이 심한 채널 상태는 단말의 이동에 따라 선형적이지 않을 수 있다. 특히, 채널 벡터는 위상(phase) 파라미터, 지연 파라미터, 도플러 파라미터 등 비선형적인 요소(예: 지수적인 요소)들을 포함하고 있어, 기존의 칼만 필터는 원활하게 동작하기 어렵다. EKF에 기반한 샘플링은, 테일러 전개(Taylor expansion)를 통한 선형 근사화를 수행하기 때문에, 실제 표본들에 대한 샘플링 결과와 다소 차이가 있다.
제3 분포도(1030)는 UKF에 기반한 샘플링을 나타낸다. UKF에 기반한 샘플링은, 일괄적인 선형 근사화 대신, 무향 변환(unscented transform, UT)과정을 포함할 수 있다. 무향 변환은, 평균(mean) 근처의 시그마 포인트들을 도출하는 과정, 시그마 포인트들에 대한 가중치를 결정하는 과정, 비선형 함수를 통해 시그마 포인트들의 출력을 계산하는 과정을 포함할 수 있다. 상술된 절차들을 통해, UTmean과 UTcovariance을 갖는 새로운 가우시안 분포가 도출된다. 테일러 전개와 같은 선형 변환 대신, 비선형 함수에 대한 평균/공분산을 계산하기 때문에, UKF에 기반한 채널 추정은 비선형 모델에서 실제 분포도(예: 제1 분포도(1010))와 유사한 결과를 제공할 수 있다. 이러한 무향 변환은 비선형 모델에서 성능 향상을 제공함과 동시에, 고차원의 상태 변수들을 지정된 상태 벡터의 형태로 도출하는 바 저복잡도를 제공할 수 있다.
도 11a는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 UKF 기반 상태 정보 관리를 위한 장치의 동작 흐름을 도시한다. 상태 정보 관리를 수행하는 장치로서, 도 1의 기지국(110)이 예시된다. 도 11a의 절차들은, 도 7의 단계(703)의 상태 정보에 대한 관리 절차로서, 도 11a의 동작 흐름은 도 7을 수행하는 채널 추정 장치의 동작 또는 채널 추정 장치의 일부 구성 요소로 이해될 수 있다.
도 11a를 참고하면, 단계(1101)에서, 기지국은 초기 추정치를 결정할 수 있다.
기지국은 상태 벡터의 초기 평균값을 결정할 수 있다. 기지국은 상태 벡터의 초기 공분산 값을 결정할 수 있다. 예를 들어, 상태 벡터는
Figure PCTKR2020014126-appb-I000064
일 수 있다. 공분산은
Figure PCTKR2020014126-appb-I000065
일 수 있다. 기지국은
Figure PCTKR2020014126-appb-I000066
및
Figure PCTKR2020014126-appb-I000067
을 결정할 수 있다(즉, k=0).
단계(1103)에서, 기지국은 시그마 포인트 정보를 결정할 수 있다. 시그마 포인트 정보란, UKF에서 시그마 포인트들의 위치에 대한 정보 및 각 시그마 포인트의 가중치에 대한 정보를 포함할 수 있다. 기지국은 시그마 포인트들을 계산할 수 있다. 또한, 기지국은 각 시그마 포인트의 가중치를 계산할 수 있다. 시그마 포인트들의 개수는, 공분산 행렬의 차원 크기에 기초하여 결정된다. 예를 들어, 기지국은 하기의 수학식에 기초하여 시그마 포인트(χi) 및 해당 시그마 포인트에서 가중치(Wi)를 계산할 수 있다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000068
Figure PCTKR2020014126-appb-I000069
는 이전 상태 벡터의 평균값,
Figure PCTKR2020014126-appb-I000070
는 이전 상태 벡터의 공분산을 나타내고, n은 상태의 차원, κ는 상수이다. 2n+1개의 시그마 포인트들을 결정하고, 각 가중치는 n과 κ에 기초하여 결정된다. 일 실시 예에 따라, 시그마 포인트 및 가중치 도출을 위해, 콜레스키 분해(cholesky factorization)가 이용될 수 있다.
단계(1105)에서, 기지국은 사전(priori) 추정값 및 오차 공분산을 획득할 수 있다. 사전 추정값은, 시간 구간 k-1에서의 상태를 가정할 때, 시간 구간 k에서 예상되는 상태를 나타낸다. 사전 추정값은 하기의 수학식에 기초하여 결정될 수 있다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000071
여기서,
Figure PCTKR2020014126-appb-I000072
는 새로운 가우시안 분포를 나타낸다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000073
는 예측된 상태를 나타내고, 시그마 포인트(χi)에서의 상태 전달 함수 출력 f(χi)과 가중치(Wi)의 결합을 통해 획득된다. 단계(1105)는, 시간 구간 k-1에서의 상태 정보에 기반하여 시간 구간 k의 상태 정보를 추정하는 절차로서, 상태 업데이트(state update) 절차로 지칭될 수 있다.
단계(1107)에서, 기지국은 측정 정보를 획득할 수 있다. 측정 정보는, 단말로부터 수신되는 SRS에 대한 측정 결과를 포함하거나, CRS 혹은 CSI-RS에 대한 측정 결과와 관련된 CSI를 포함할 수 있다. 즉, 기지국은 SRS 버퍼 혹은 CSI 버퍼로부터 측정 정보를 획득할 수 있다. 측정 정보는 yk일 수 있다.
단계(1109)에서, 기지국은 칼만 이득을 결정할 수 있다. 칼만 이득이란, 칼만 필터에 적용되는 가중치로, 부정확한 측정 정보로부터 오차를 최소화하기 위해 반복적으로 업데이트 되는 이득일 수 있다. 먼저, 기지국은 실제 측정 정보의 획득과 독립적으로 측정 정보와 공분산을 예측할 수 있다. 예를 들어, 기지국은 하기의 수학식에 기초하여 측정 정보와 공분산을 추정할 수 있다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000074
여기서,
Figure PCTKR2020014126-appb-I000075
는 가우시안 분포를 나타낸다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000076
는 예측된 측정 상태를 나타내고, 시그마 포인트(χi)에서의 업데이트 함수 출력 h(χi)과 가중치(Wi)의 결합을 통해 획득된다. 여기서, 해당 추정 절차는 실제 측정 정보를 얻기 전에 추정하는 절차로서, 단계(1107) 전에 수행되거나 단계(1107) 이후에 수행될 수 있다. 즉, 실제 측정 정보를 얻는 절차와 독립적으로 수행될 수 있다.
기지국은, 추정된 정보와 단계(1107)로부터 실제 획득한 측정 정보에 기반하여 칼만 이득을 계산할 수 있다. 칼만 이득이란 부정확한 측정 정보로부터 오차를 최소화하기 위해 정해지는 이득으로, 기지국은 시간 구간 k에서 칼만 이득을 계산할 수 있다. 예를 들어, 기지국은 하기의 수학식에 따라 칼만 이득을 계산할 수 있다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000077
Kk는 시간 구간 k에서 칼만 이득을 의미한다.
단계(1111)에서, 기지국은 사후 추정값을 획득할 수 있다. 기지국은 칼만 이득, 사전 추정값, 및 측정 정보의 차이에 기반하여 사후 추정값을 획득할 수 있다. 예를 들어, 기지국은 하기의 수학식에 따라 사후 추정값을 계산할 수 있다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000078
사후 추정값(
Figure PCTKR2020014126-appb-I000079
)은, 시간 구간 k에서 상태 벡터를 의미한다. 다양한 실시 예들에 따른, 기지국은 시간 구간 k부터 다음 측정 정보가 업데이트 될 때까지(예: 다음 CSI가 수신될 때까지),
Figure PCTKR2020014126-appb-I000080
에 따른 채널 파라미터들에 기반하여 채널 추정을 수행할 수 있다. 다음 시간 구간(시간 구간 k+1)에서, 기지국은 단계(1103) 내지 단계(1111) 절차를 다시 수행할 수 있다.
단계(1107) 내지 단계(1111) 절차는, 실제 측정 정보로부터 추정된 상태 정보를 정정하는 절차로서, 측정 업데이트(measurement update) 절차로 지칭될 수 있다. 한편, 도 11a에서는, 한 사이클(cycle)에서 상태 업데이트 절차와 측정 업데이트 절차가 수행되는 것으로 도시되었으나, 본 개시의 실시 예들은 이에 한정되지 않는다. 측정 업데이트 절차는 실제 채널 정보의 수신이 요구되는 바, 각 절차의 수행 빈도는 다르게 구성될 수도 있다. 일부 실시 예들에서, 측정 업데이트 절차는 상태 업데이트 절차보다 적은 빈도로 수행될 수 있다. 일 실시 예에 따라 상태 업데이트 횟수 대 측정 업데이트 횟수의 비는 채널 상황에 따라 다르게 구성될 수 있다. 일 예로, 채널 상태가 변동성이 높은 경우에서는, 지속적인 측정 정보 업데이트를 통해 실제 값들을 반영함으로써, 오류의 가능성을 최소화할 필요가 있기 때문이다.
도 11b는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 UKF 기반의 알고리즘에서 복잡도를 줄이기 위해서 최소 제곱 방법(least square method)와 결합된 상태 정보 관리를 위한 장치의 동작 흐름을 도시한다.
기지국은, 사용자 별로 경로 수 2배의 숫자만큼, 경로 별 시간 지연(time delay)와 도플러 주파수(doppler frequency)는, UKF 또는 EKF에 기반하여 추정할 수 있다. MU-MIMO이득을 극대화하기 위하여 Massive MIMO의 채널 추정을 위해 결국 안테나(antenna) 별 채널 값도 추정해야 하다. 이 때, 각 사용자 별로 경로 파라미터(path parameter)는 모든 안테나(antenna)에 대해서는 공통임을 이용하여, 채널 추정의 복잡도가 감소할 수 있다. 즉, 상술한 가정들이 복잡도가 감소된 채널 예측(prediction) 알고리즘 설계에 이용될 수 있다. UKF알고리즘을 이용하면 지연 파라미터(τ), 도플러 파라미터(ν))의 추정이 가능하고, 상술된 수학식 12를 참고하면, matrix B는 P개의 Bp벡터가 스택된 행렬(matrix)을 의미한다. 기지국은, 수학식 12에 기반하여 공통되는 채널 matrix B를 UKF에 기반하여 추정한 후, k번째 안테나에서 보이는 path별 channel coefficient인 복소 가중치(complex weight)(γk)을 획득하고자 할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따른 기지국은, 최소 제곱 방법(least square method)에 기반하여 채널 추정을 수행할 수 있다. 기지국은, 최소 제곱 방법에 기반하여, 안테나 별(예: k 번째 안테나) 관련된 채널 계수(channel coefficient)를 획득하고, 획득된 채널 계수에 기반하여 채널을 추정할 수 있다.
도 11b를 참고하면, 단계(1151)에서, 기지국은 입력으로 상태 벡터 정보, 공분산 정보, 채널 측정 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어 상태 벡터 정보는 θn로 표현될 수 있다. 일 예로, θn은 2Pmax x 1의 크기일 수 있다. Pmax는 경로들의 수일 수 있다. 예를 들어 공분산 정보는 Pn로 표현될 수 있다. 일 예로, Pn은 2Pmax x 2Pmax의 크기일 수 있다. 예를 들어, 채널 측정 정보는 yk로 표현될 수 있다. 이 때, yk는 NRBperbandNSRSband x 1의 크기일 수 있다. NSRSband는 SRS 밴드의 개수, NRBperband는 밴드 별 RB 개수일 수 있다. 여기서, k는 k번째 안테나를 나타낼 수 있다.
단계(1153)에서, 기지국은 UKF를 위한 시그마 포인트들을 계산할 수 있다. 단계(1155)에서, 기지국은 예측 단계를 수행할 수 있다. 즉, 기지국은 UKF 알고리즘의 상태 정보 업데이트를 수행할 수 있다. 기지국은 상태 벡터를 업데이트할 수 있다.
단계(1157)에서, 기지국은 B 함수를 수행할 수 있다. 이 때, 입력은
Figure PCTKR2020014126-appb-I000081
일 수 있다. 출력은 B,Bf,Btf일 수 있다. 예를 들어, 수학식 12의 B 함수의 각 파라미터들이 이용될 수 있다.
단계(1159)에서, 기지국은 최소 제곱 함수에 기반하여 B 함수 및 수신 벡터로부터 채널 벡터를 획득할 수 있다. 여기서, 최소 제곱 함수란, 실제 값과 추정 값의 오차의 제곱이 최소가 되도록, 추정 값을 구하기 위한 방식을 의미한다. 예를 들어, 기지국은 안테나 별 채널 주파수 응답(yk)에 대해 하기의 수학식에 기반하여 각 k 번째 안테나별, 채널 경로(path) 별 채널 계수인 Γk 벡터를 역산할 수 있다. p는 경로의 숫자, NT는 전송 안테나들의 개수일 수 있다.
● Input:
Figure PCTKR2020014126-appb-I000082
● Purpose of this block: Find
Figure PCTKR2020014126-appb-I000083
such that
Figure PCTKR2020014126-appb-I000084
Figure PCTKR2020014126-appb-I000085
● ※ B-1 is common for all k
Output:
Figure PCTKR2020014126-appb-I000086
, dim(Γ)=NT×p
단계(1161)에서, 기지국은 업데이트 단계를 수행할 수 있다. 즉, 기지국은 측정된 값들에 기반하여 채널 벡터를 업데이트할 수 있다. 일 실시 예에 따라, 기지국은 단계(1161) 내지 단계(1163)를 추가적으로 더 수행할 수 있다. 예를 들어, 기지국은 B 함수를 수행하고, 최소 제곱 함수를 수행할 수 있다. 다른 일 실시 예에 따라, 도 11b에 도시된 바와 달리, 기지국은 단계(1161) 이후 파라미터들을 출력하고, 동작을 종료할 수도 있다.
상술된 동작들을 통해, 기지국은 도플러 파라미터(예:
Figure PCTKR2020014126-appb-I000087
), 시간 지연 파라미터(예:
Figure PCTKR2020014126-appb-I000088
), 채널 계수(예:
Figure PCTKR2020014126-appb-I000089
), 상태 벡터(예:
Figure PCTKR2020014126-appb-I000090
), 및 공분산 오차(예:
Figure PCTKR2020014126-appb-I000091
)를 출력할 수 있다. 이러한 방법을 통해, 모든 안테나별 채널 계수(channel coefficient)를 UKF나 EKF로 추정하지 않더라도, 기지국은 저차원(low dimension)에서 UKF나 EKF를 보다 효과적으로 운용할 수 있다.
도 6a 내지 도 11b를 통해 UKF 알고리즘에 기초하여 채널을 예측하고, 실제 측정치에 기반한 정정을 수행함으로써, 단말 이동에 보다 강건한 채널 추정 방안이 서술되었다. 최근 기지국에서의 기능 분담을 위해 분리형 구조(distributed deployment) 망 구조가 제안되고 있고, 이에 따라 본 개시의 UKF 채널 추정을 위한 CU(central unit)와 DU(distributed unit) 간 메시지가 정의될 수도 있다. DU는 SRS 수신에 따른 측정 결과 혹은 CSI 보고를 획득하면, CU에게 전달할 수 있다. 따라서, raw한 채널 정보를 CU에게 보고하는 메시지들이 정의될 수 있다. 예를 들어, DU는 CSI report, 혹은 주파수 단위로 관리되는 PMI들, 또는 시간-주파수 자원 단위로 SRS 측정 결과들을 포함하는 보고 메시지들이 정의될 수 있다. CU는 획득되는 채널 정보들에 기반하여, UKF 알고리즘에 따라 현재 채널 상태 벡터를 추정할 수 있다. 일 실시 예에 따라, CU는 최종적인 스케줄링 결과를 DU에게 제공할 수 있다. CU는 스케줄러를 포함할 수 있다. 또한, 일 실시 예에 따라, CU는 획득된 채널 정보에 대한 현재 상태 정보를 DU에게 제공할 수 있다. DU는, 현재 상태 정보에 기반하여 실시간으로 채널을 추정할 수 있다. DU는 다음 채널 정보가 획득되기 전까지, 현재 상태 정보에 따른 시간 지연 파라미터, 도플러 파라미터, 혹은 공간 벡터에 기초하여 현재 채널 벡터를 계산할 수 있다. DU는 스케줄러를 포함할 수 있다. 이러한 시나리오에서, 상태 정보를 구성하는 파라미터들(예: 수학식 15 내지 수학식 17의 상태 벡터(θk))중 적어도 하나를 포함하는 제어 메시지가 정의될 수 있다.
도 12는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 뉴멀로지(numerology)에 따른 적응적 채널 추정을 위한 장치의 동작 흐름을 도시한다. 채널 추정을 수행하는 장치로서, 도 1의 기지국(110)이 예시된다.
도 12를 참고하면, 단계(1201)에서, 기지국은 뉴멀로지 정보를 획득할 수 있다. 뉴멀로지 정보는, 시간-주파수 자원 그리드에서 부반송파 간격(subcarrier spacing) 및 심볼 길이를 나타내고, μ로 지시될 수 있다. 예를 들어, NR 시스템에서 μ는 하기와 같이 구성될 수 있다. 증가하는 서브 캐리어 간격만큼, 심볼 길이는 감소한다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000092
단계(1203)에서, 기지국은 지정된 조건이 충족되는지 여부를 결정할 수 있다. 여기서, 지정된 조건은 UKF 기반 채널 추정을 트리거링할 조건이다. 기지국은 뉴멀로지 정보에 기반하여 지정된 조건의 충족 여부를 결정할 수 있다. 뉴멀로지 정보는, 복조 기준 신호(예: DM-RS)에 대한 도플러 영향, 채널의 주파수 선택성에 영향을 미친다. 예를 들어, 구성된(configured) μ가 임계값 이상인 경우, 기지국은 지정된 조건의 충족을 결정할 수 있다. 짧아지는 심볼 길이 및 증가된 서브캐리어 간격에 따라 RB당 채널 변화량이 상대적으로 증가하므로, 단말의 이동에 보다 민감할 수 있다. 따라서, 기지국은 강건한(robust) 스케줄링을 위하여 UKF 기반 채널 추정을 수행할 수 있다. 지정된 조건이 충족되는 경우, 기지국은 단계(1205)를 수행할 수 있다. 지정된 조건이 충족되지 않는 경우, 기지국은 단계(1207)를 수행할 수 있다.
단계(1205)에서, 기지국은 UKF 기반 채널 추정을 수행할 수 있다. UKF 기반 채널 추정이란, 채널 벡터를 구성하는 매개 변수 파라미터들(즉, 채널 파라미터들)을 상태 벡터로 정의하고, 해당 상태 벡터의 값을 추정하기 위한 알고리즘을 UKF 방식으로 수행하는 것을 의미한다. 선형 근사화 시 오류가 발생할 것으로 판단되는 경우, 예를 들어, 단말의 이동성이 높거나 채널 상태의 변화가 큰 경우, 비선형 모델링에 따른 채널 추정이 필요한 바, 기지국은 UKF 기반 채널 추정을 수행할 수 있다.
단계(1207)에서, 기지국은 EKF 기반 채널 추정을 수행할 수 있다. 채널 벡터를 구성하는 매개 변수 파라미터들(즉, 채널 파라미터들)을 상태 벡터로 정의하고, 해당 상태 벡터의 값을 추정하기 위한 알고리즘을 EKF 방식으로 수행하는 것을 의미한다. 연산 속도 측면에서 UKF보다 유리한 바, 현재 채널 상황이 선형 모델과 유사한 것으로 판단되는 경우, 기지국은 EKF 기반 채널 추정을 수행할 수 있다.
도 12에서는 UKF 방식이 사용되지 않는 경우, EKF 방식에 따라 채널 추정을 수행하는 것으로 도시되었으나, 본 개시는 이에 한정되지 않는다. 지정된 조건이 충족되지 않는 경우, EKF 대신 일반 KF 방식에 따라 채널 추정이 수행되거나 다른 재귀 필터가 사용될 수도 있다.
NR 시스템에서 뉴멀로지는 변경될 수 있다. 동작 주파수 대역 혹은 채널 상황의 변화(지연 파라미터, 도플러 파라미터 등)으로 인해 서브캐리어 간격은 변경될 수 있다. 이 때, 서브캐리어 간격이 변경되더라도, 본 개시의 다양한 실시 예들에 다른 채널 예측이 수행될 수 있다. 기지국은, 변경된 뉴멀로지 정보에 기반하여 UKF 기반 채널 추정을 수행할 수 있다. 제1 서브캐리어 간격에서 제2 서브캐리어 간격으로 변경된 경우, 기지국은 서브캐리어 간격 변화율과 심볼 길이 변화율을 고려하여 UKF 기반 채널 추정을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따라, 도플러 파라미터와 지연 파라미터의 스케일이 μ에 기초하여 변경될 수 있다. 일 예로, 서브캐리어 간격이 15kHz에서 30kHz로 증가하는 경우, 기지국은, 서브캐리어 간격이 15kHz일 때 2개의 RE들에 대한 채널 추정지에 기반하여, 서브캐리어 간격이 30kHz일 때 1개의 RE에 대한 채널 추정치를 획득할 수 있다. 즉, 주파수 영역에서 뉴멀로지 변경으로 인한 차이가 보상될 수 있다. 이러한 경우, 수학식 3의 δf이 변경될 수 있다. 또한, 서브캐리어 간격이 15kHz에서 30kHz로 증가하는 경우, 기지국은 감소되는 심볼 길이에 따른 슬롯 길이 감소를 고려하여, 채널 추정을 수행할 수 있다. 즉, 기지국은 Δt 대신 Δt/2 단위로 채널 상태를 예측할 수 있다.
기지국에서 SRS들을 수신하고, 각 단말에 대한 UKF 기반 채널 추정을 수행하는 경우, 구현 복잡도가 증가할 수 있다. 따라서, 단말이 UKF방식에 기반하여 채널의 경로 별 시간 지연(time delay) 및 도플러(doppler)를 추정하고, 이에 대한 채널 파라미터를 기지국에게 피드백하는 새로운 CSI 피드백 방안을 제안한다. 각 개별 단말이 UKF를 분산적으로 처리하고, 피드백 정보를 기지국 에게 보고함으로써, 기지국은 피드백 정보에 기초하여 스케줄링을 수행함으로써, UKF 기반 채널 추정의 효과를 유사하게 얻을 수 있다. 이하, 도 13에서는 새로운 코드북 구조를 통해 단말의 새로운 PMI 피드백 방안이 서술된다.
도 13은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 무선 통신 시스템에서 코드북(codebook) 기반 채널 추정을 위한 장치의 동작 흐름을 도시한다. 채널 추정을 수행하는 장치로서, 도 1의 기지국(110)이 예시된다. 코드북은, 선형 조합(linear combination, LC) 형태의 코드북일 수 있다.
도 13을 참고하면, 단계(1301)에서, 기지국은 도플러 팩터를 포함하는 CSI를 단말로부터 수신할 수 있다. 도플러 팩터는, 단말의 이동성(mobility)에 강건하도록 도플러 효과(doppler effect)를 반영한 주파수 요소를 의미한다. 일 예로, 단말은 도플러 팩터에 대한 인덱스를 기지국에게 피드백할 수 있다. 해당 인덱스는 행렬로서 LC 코드북 구조를 통해, 진폭 스케일링(amplitude scaling), 공간 압축(spatial compression) 등의 요소와 함께 선형 조합될 수 있다. 예를 들어, 인덱스는 하기의 수학식의 W4를 가리키도록이 구성될 수 있다. MU-MIMO 강화 및 UCI 오버헤드를 줄이기 위해, Release 16에서 제안되는 Type II 코드북 구조가 예시되었다.
Figure PCTKR2020014126-appb-I000093
단계(1305)에서, 기지국은 수신된 CSI에 기반하여 스케줄링을 수행할 수 있다. 기지국은, CSI로부터 도플러 팩터를 획득할 수 있다. 이 때, 이러한 도플러 팩터는 수학식 15 내지 수학식 17의 도플러 파라미터와 관련된 정보일 수 있다. 기지국은 다음 도플러 팩터가 수신되기 전까지, 예측 채널 정보를 생성하고 이에 기반하여 스케줄링을 수행할 수 있다. 채널 파라미터의 일부를 CSI 피드백 요소로 포함시킴으로써, 기지국의 연산 부담이 감소될 수 있다.
한편, 기지국은, 별도의 코드북 구조를 이용하는 대신, NR Release 15의 Type II 코드북 기반 PMI 피드백에 기반하여 채널 추정을 수행할 수도 있다. Type II 코드북 기반 PMI 피드백은, 진폭(amplitude)과 위상(phase) 정보를 포함할 수 있다. 기지국은 진폭 정보와 위상 정보를 포함하는 상태 정보를 업데이트할 수도 있다. 상태 정보는 수학식 15와 같이 구성될 수 있다. 기지국은 UKF 기반 방식에 따라 상태 정보를 업데이트하고, 실시간으로 채널 벡터를 예측할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따를 때, 무선 통신 시스템에서 기지국에 의해 수행되는 방법은, 제1 시간 구간에서 단말과의 하향링크 채널에 대한 채널 정보를 획득하는 과정과, 무향 칼만 필터(unscented Kalman filter)에 기반하여, 이전 상태 정보 및 상기 채널 정보로부터 현재 채널 상태 정보를 획득하는 과정과, 상기 현재 채널 상태 정보로부터, 제2 시간 구간에서의 예측 채널 정보를 생성하는 과정을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따라, 상기 채널 정보를 획득하는 과정은, 하나 이상의 SRS들(sounding reference signals)을 수신하는 과정과, 상기 수신된 하나 이상의 SRS들에 기반하여 측정 결과를 생성하는 과정을 포함하고, 상기 하나 이상의 SRS들은 주기 P에 따라 주기적으로 전송되고, 상기 제2 시간 구간은, 상기 제1 시간 구간 이후부터 상기 주기 P에 대응하는 구간 전까지의 시간 구간에 대응할 수 있다.
일 실시 예에 따라, 상기 채널 정보를 획득하는 과정은, PMI(precoding matrix indicator)를 포함하는 채널 상태 정보(channel state information, CSI)를 수신하는 과정을 포함하고, 상기 CSI는 주기 T에 따라 주기적으로 전송되고, 상기 제2 시간 구간은, 상기 제1 시간 구간 이후부터 상기 주기 T에 대응하는 구간 전까지의 시간 구간에 대응할 수 있다.
일 실시 예에 따라, 상기 이전 상태 정보는, 상기 제1 시간 구간 이전인 tk-1에서의 채널 파라미터들을 포함하고, 상기 현재 상태 정보는, 상기 제1 시간 구간인 tk에서의 채널 파라미터들을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따라, 상기 채널 파라미터들은, 도플러 파라미터(doppler parameter), 지연 파라미터(delay parameter), 또는 안테나에 따른 공간 벡터 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따라, 상기 현재 상태 정보를 획득하는 과정은, 이전 상태 정보에 대한 하나 이상의 시그마 포인트들을 결정하는 과정과, 상기 시그마 포인트들 각각에 대한 가중치 정보를 결정하는 과정과, 상기 가중치 정보 및 상기 시그마 포인트들에 기반하여, 예상 상태 정보를 생성하는 과정과, 상기 예상 상태 정보 및 상기 채널 정보에 기반하여, 상기 현재 상태 정보를 획득하는 과정을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따라, 상기 예측 채널 정보를 생성하는 과정은, 상기 현재 채널 상태 정보의 시간 지연 파라미터 및 도플러 파라미터를 획득하는 과정과, 상기 시간 지연 파라미터, 상기 도플러 파라미터, 및 자원 차이 정보에 기반하여 상기 예측 채널 정보를 생성하는 과정을 포함하고, 상기 자원 차이 정보는, 상기 제1 시간-주파수 자원과 상기 제2 시간-주파수 자원의 시간 차이; 및 상기 제1 시간-주파수 자원과 상기 제2 시간-주파수 자원의 주파수 차이를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따라, 상기 예측 채널 정보는, 하기의 수학식에 기반하여 생성되고,
Figure PCTKR2020014126-appb-I000094
, hq(f,t)는 q번째 안테나에서 시간-주파수 자원(t,f)에 대한 예측 채널 정보이고, (t,f)는 상기 시간 차이 및 상기 주파수 차이에 대응하고, τp는 상기 지연 파라미터, νp는 상기 도플러 파라미터, γp,q는 안테나 q에 대한 복소 가중치(complex weight)일 수 있다.
일 실시 예에 따라, 상기 현재 채널 상태 정보를 획득하는 과정은, 뉴멀로지(numerology) 정보를 획득하는 과정과, 상기 뉴멀로지 정보에 기반하여 상기 현재 채널 상태 정보를 획득하는 과정을 포함하고, 상기 뉴멀로지 정보는, 상기 단말과의 하향링크 채널의 시간-주파수 자원 구조에서 서브캐리어 간격 및 심볼 기이를 나타낼 수 있다.
일 실시 예에 따라, 상기 채널 정보는 도플러 팩터(doppler factor)를 포함하는 PMI(precoding matrix indicator)를 포함하고, 상기 PMI는 LC(linear combination) 코드북의 구성 요소에 대응하고, 상기 도플러 팩터는 상기 단말에서 UKF 기반 채널 추정에 의해 획득될 수 있다.
다양한 실시 예들에 따를 때, 무선 통신 시스템에서 기지국은, 적어도 하나의 송수신기와 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 제1 시간 구간에서 단말과의 하향링크 채널에 대한 채널 정보를 획득하고, 무향 칼만 필터(unscented Kalman filter)에 기반하여, 이전 상태 정보 및 상기 채널 정보로부터 현재 채널 상태 정보를 획득하고, 상기 현재 채널 상태 정보로부터, 제2 시간 구간에서의 예측 채널 정보를 생성하도록 구성될 수 있다.
일 실시 예에 따라, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 채널 정보를 획득하기 위해, 하나 이상의 SRS들(sounding reference signals)을 수신하고, 상기 수신된 하나 이상의 SRS들에 기반하여 측정 결과를 생성하도록 구성되고, 상기 하나 이상의 SRS들은 주기 P에 따라 주기적으로 전송되고, 상기 제2 시간 구간은, 상기 제1 시간 구간 이후부터 상기 주기 P에 대응하는 구간 전까지의 시간 구간에 대응할 수 있다.
일 실시 예에 따라, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 채널 정보를 획득하기 위해, PMI(precoding matrix indicator)를 포함하는 채널 상태 정보(channel state information, CSI)를 수신하도록 구성되고, 상기 CSI는 주기 T에 따라 주기적으로 전송되고, 상기 제2 시간 구간은, 상기 제1 시간 구간 이후부터 상기 주기 T에 대응하는 구간 전까지의 시간 구간에 대응할 수 있다.
일 실시 예에 따라, 상기 이전 상태 정보는, 상기 제1 시간 구간 이전인 tk-1에서의 채널 파라미터들을 포함하고, 상기 현재 상태 정보는, 상기 제1 시간 구간인 tk에서의 채널 파라미터들을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따라, 상기 채널 파라미터들은, 도플러 파라미터(doppler parameter), 지연 파라미터(delay parameter), 또는 안테나에 따른 공간 벡터 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따라, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 현재 상태 정보를 획득하기 위해, 이전 상태 정보에 대한 하나 이상의 시그마 포인트들을 결정하고, 상기 시그마 포인트들 각각에 대한 가중치 정보를 결정하고, 상기 가중치 정보 및 상기 시그마 포인트들에 기반하여, 예상 상태 정보를 생성하고, 상기 예상 상태 정보 및 상기 채널 정보에 기반하여, 상기 현재 상태 정보를 획득하도록 구성될 수 있다.
일 실시 예에 따라, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 예측 채널 정보를 생성하기 위해, 상기 현재 채널 상태 정보의 시간 지연 파라미터 및 도플러 파라미터를 획득하고, 상기 시간 지연 파라미터, 상기 도플러 파라미터, 및 자원 차이 정보에 기반하여 상기 예측 채널 정보를 생성하도록 구성되고, 상기 자원 차이 정보는, 상기 제1 시간-주파수 자원과 상기 제2 시간-주파수 자원의 시간 차이; 및 상기 제1 시간-주파수 자원과 상기 제2 시간-주파수 자원의 주파수 차이를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따라, 상기 예측 채널 정보는, 하기의 수학식에 기반하여 생성되고,
Figure PCTKR2020014126-appb-I000095
, hq(f,t)는 q번째 안테나에서 시간-주파수 자원(t,f)에 대한 예측 채널 정보이고, (t,f)는 상기 시간 차이 및 상기 주파수 차이에 대응하고, τp는 상기 지연 파라미터, νp는 상기 도플러 파라미터, γp,q는 안테나 q에 대한 복소 가중치(complex weight)일 수 있다.
일 실시 예에 따라, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 현재 채널 상태 정보를 획득하기 위해, 뉴멀로지(numerology) 정보를 획득하고, 상기 뉴멀로지 정보에 기반하여 상기 현재 채널 상태 정보를 획득하도록 구성되고, 상기 뉴멀로지 정보는, 상기 단말과의 하향링크 채널의 시간-주파수 자원 구조에서 서브캐리어 간격 및 심볼 기이를 나타낼 수 있다.
일 실시 예에 따라, 상기 채널 정보는 도플러 팩터(doppler factor)를 포함하는 PMI(precoding matrix indicator)를 포함하고, 상기 PMI는 LC(linear combination) 코드북의 구성 요소에 대응하고, 상기 도플러 팩터는 상기 단말에서 UKF 기반 채널 추정에 의해 획득될 수 있다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 채널 추정 방안은, 기존의 채널 정보(예: 단말이 전송한 CSI, SRS에 의해 획득된 CSI)에 기반하여 채널 파라미터 추출 시, UKF를 통해 시그마 포인트들을 추출하고, 채널 추정을 위한 상태 벡터 및 오차 공분산을 지속적으로 예측/업데이트함으로써, 채널 예측을 보다 효율적으로 수행하기 위한 목적이 있습니다. 이에 따라, 단말의 이동에 따라 비선형으로 구성되는 채널 모델에서, UKF 기반 알고리즘을 통해 저복잡도 및 고성능의 채널 예측이 달성될 수 있습니다.
본 개시의 청구항 또는 명세서에 기재된 실시 예들에 따른 방법들은 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합의 형태로 구현될(implemented) 수 있다.
소프트웨어로 구현하는 경우, 하나 이상의 프로그램(소프트웨어 모듈)을 저장하는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체가 제공될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장되는 하나 이상의 프로그램은, 전자 장치(device) 내의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능하도록 구성된다(configured for execution). 하나 이상의 프로그램은, 전자 장치로 하여금 본 개시의 청구항 또는 명세서에 기재된 실시 예들에 따른 방법들을 실행하게 하는 명령어(instructions)를 포함한다.
이러한 프로그램(소프트웨어 모듈, 소프트웨어)은 랜덤 액세스 메모리 (random access memory), 플래시(flash) 메모리를 포함하는 불휘발성(non-volatile) 메모리, 롬(read only memory, ROM), 전기적 삭제가능 프로그램가능 롬(electrically erasable programmable read only memory, EEPROM), 자기 디스크 저장 장치(magnetic disc storage device), 컴팩트 디스크 롬(compact disc-ROM, CD-ROM), 디지털 다목적 디스크(digital versatile discs, DVDs) 또는 다른 형태의 광학 저장 장치, 마그네틱 카세트(magnetic cassette)에 저장될 수 있다. 또는, 이들의 일부 또는 전부의 조합으로 구성된 메모리에 저장될 수 있다. 또한, 각각의 구성 메모리는 다수 개 포함될 수도 있다.
또한, 프로그램은 인터넷(Internet), 인트라넷(Intranet), LAN(local area network), WAN(wide area network), 또는 SAN(storage area network)과 같은 통신 네트워크, 또는 이들의 조합으로 구성된 통신 네트워크를 통하여 접근(access)할 수 있는 부착 가능한(attachable) 저장 장치(storage device)에 저장될 수 있다. 이러한 저장 장치는 외부 포트를 통하여 본 개시의 실시 예를 수행하는 장치에 접속할 수 있다. 또한, 통신 네트워크상의 별도의 저장장치가 본 개시의 실시 예를 수행하는 장치에 접속할 수도 있다.
상술한 본 개시의 구체적인 실시 예들에서, 개시에 포함되는 구성 요소는 제시된 구체적인 실시 예에 따라 단수 또는 복수로 표현되었다. 그러나, 단수 또는 복수의 표현은 설명의 편의를 위해 제시한 상황에 적합하게 선택된 것으로서, 본 개시가 단수 또는 복수의 구성 요소에 제한되는 것은 아니며, 복수로 표현된 구성 요소라 하더라도 단수로 구성되거나, 단수로 표현된 구성 요소라 하더라도 복수로 구성될 수 있다.
한편 본 개시의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 개시의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 개시의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (15)

  1. 무선 통신 시스템에서 기지국에 의해 수행되는 방법에 있어서,
    제1 시간 구간에서 단말과의 하향링크 채널에 대한 채널 정보를 획득하는 과정과,
    무향 칼만 필터(unscented Kalman filter)에 기반하여, 이전 상태 정보 및 상기 채널 정보로부터 현재 채널 상태 정보를 획득하는 과정과,
    상기 현재 채널 상태 정보로부터, 제2 시간 구간에서의 예측 채널 정보를 생성하는 과정을 포함하는 방법.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 채널 정보를 획득하는 과정은,
    하나 이상의 SRS들(sounding reference signals)을 수신하는 과정과,
    상기 수신된 하나 이상의 SRS들에 기반하여 측정 결과를 생성하는 과정을 포함하고,
    상기 하나 이상의 SRS들은 주기 P에 따라 주기적으로 전송되고,
    상기 제2 시간 구간은, 상기 제1 시간 구간 이후부터 상기 주기 P에 대응하는 구간 전까지의 시간 구간에 대응하는 방법.
  3. 청구항 1에 있어서, 상기 채널 정보를 획득하는 과정은,
    PMI(precoding matrix indicator)를 포함하는 채널 상태 정보(channel state information, CSI)를 수신하는 과정을 포함하고,
    상기 CSI는 주기 T에 따라 주기적으로 전송되고,
    상기 제2 시간 구간은, 상기 제1 시간 구간 이후부터 상기 주기 T에 대응하는 구간 전까지의 시간 구간에 대응하는 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 이전 상태 정보는, 상기 제1 시간 구간 이전인 tk-1에서의 채널 파라미터들을 포함하고,
    상기 현재 상태 정보는, 상기 제1 시간 구간인 tk에서의 채널 파라미터들을 포함하는 방법.
  5. 청구항 4에 있어서, 상기 채널 파라미터들은, 도플러 파라미터(doppler parameter), 지연 파라미터(delay parameter), 또는 안테나에 따른 공간 벡터 중에서 적어도 하나를 포함하는 방법.
  6. 청구항 4에 있어서, 상기 현재 상태 정보를 획득하는 과정은,
    이전 상태 정보에 대한 하나 이상의 시그마 포인트들을 결정하는 과정과,
    상기 시그마 포인트들 각각에 대한 가중치 정보를 결정하는 과정과,
    상기 가중치 정보 및 상기 시그마 포인트들에 기반하여, 예상 상태 정보를 생성하는 과정과,
    상기 예상 상태 정보 및 상기 채널 정보에 기반하여, 상기 현재 상태 정보를 획득하는 과정을 포함하는 방법.
  7. 청구항 1에 있어서, 상기 예측 채널 정보를 생성하는 과정은,
    상기 현재 채널 상태 정보의 시간 지연 파라미터 및 도플러 파라미터를 획득하는 과정과,
    상기 시간 지연 파라미터, 상기 도플러 파라미터, 및 자원 차이 정보에 기반하여 상기 예측 채널 정보를 생성하는 과정을 포함하고,
    상기 자원 차이 정보는,
    상기 제1 시간-주파수 자원과 상기 제2 시간-주파수 자원의 시간 차이; 및
    상기 제1 시간-주파수 자원과 상기 제2 시간-주파수 자원의 주파수 차이를 포함하는 방법.
  8. 청구항 7에 있어서, 상기 예측 채널 정보는, 하기의 수학식에 기반하여 생성되고,
    Figure PCTKR2020014126-appb-I000096
    hq(f,t)는 q번째 안테나에서 시간-주파수 자원(t,f)에 대한 예측 채널 정보이고, (t,f)는 상기 시간 차이 및 상기 주파수 차이에 대응하고, τp는 상기 지연 파라미터, νp는 상기 도플러 파라미터, γp,q는 안테나 q에 대한 복소 가중치(complex weight)인 방법.
  9. 청구항 1에 있어서, 상기 현재 채널 상태 정보를 획득하는 과정은,
    뉴멀로지(numerology) 정보를 획득하는 과정과,
    상기 뉴멀로지 정보에 기반하여 상기 현재 채널 상태 정보를 획득하는 과정을 포함하고,
    상기 뉴멀로지 정보는, 상기 단말과의 하향링크 채널의 시간-주파수 자원 구조에서 서브캐리어 간격 및 심볼 기이를 나타내는 방법.
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 채널 정보는 도플러 팩터(doppler factor)를 포함하는 PMI(precoding matrix indicator)를 포함하고,
    상기 PMI는 LC(linear combination) 코드북의 구성 요소에 대응하고,
    상기 도플러 팩터는 상기 단말에서 UKF 기반 채널 추정에 의해 획득되는 방법.
  11. 무선 통신 시스템에서 기지국에 있어서,
    적어도 하나의 송수신기와
    적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    제1 시간 구간에서 단말과의 하향링크 채널에 대한 채널 정보를 획득하고,
    무향 칼만 필터(unscented Kalman filter)에 기반하여, 이전 상태 정보 및 상기 채널 정보로부터 현재 채널 상태 정보를 획득하고,
    상기 현재 채널 상태 정보로부터, 제2 시간 구간에서의 예측 채널 정보를 생성하도록 구성되는 기지국.
  12. 청구항 11에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 채널 정보를 획득하기 위해,
    하나 이상의 SRS들(sounding reference signals)을 수신하고,
    상기 수신된 하나 이상의 SRS들에 기반하여 측정 결과를 생성하도록 구성되고,
    상기 하나 이상의 SRS들은 주기 P에 따라 주기적으로 전송되고,
    상기 제2 시간 구간은, 상기 제1 시간 구간 이후부터 상기 주기 P에 대응하는 구간 전까지의 시간 구간에 대응하는 기지국.
  13. 청구항 11에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 채널 정보를 획득하기 위해,
    PMI(precoding matrix indicator)를 포함하는 채널 상태 정보(channel state information, CSI)를 수신하도록 구성되고,
    상기 CSI는 주기 T에 따라 주기적으로 전송되고,
    상기 제2 시간 구간은, 상기 제1 시간 구간 이후부터 상기 주기 T에 대응하는 구간 전까지의 시간 구간에 대응하는 기지국.
  14. 청구항 11에 있어서,
    상기 이전 상태 정보는, 상기 제1 시간 구간 이전인 tk-1에서의 채널 파라미터들을 포함하고,
    상기 현재 상태 정보는, 상기 제1 시간 구간인 tk에서의 채널 파라미터들을 포함하는 기지국.
  15. 청구항 14에 있어서, 상기 채널 파라미터들은, 도플러 파라미터(doppler parameter), 지연 파라미터(delay parameter), 또는 안테나에 따른 공간 벡터 중에서 적어도 하나를 포함하는 기지국.
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