WO2021206189A1 - 학습 기반의 신호 수신 방법 및 장치 - Google Patents

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WO2021206189A1
WO2021206189A1 PCT/KR2020/004680 KR2020004680W WO2021206189A1 WO 2021206189 A1 WO2021206189 A1 WO 2021206189A1 KR 2020004680 W KR2020004680 W KR 2020004680W WO 2021206189 A1 WO2021206189 A1 WO 2021206189A1
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learning
terminal
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base station
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PCT/KR2020/004680
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English (en)
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이종구
김일환
홍성룡
정익주
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엘지전자 주식회사
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    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
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    • H04W88/00—Devices specially adapted for wireless communication networks, e.g. terminals, base stations or access point devices
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    • H04W88/00—Devices specially adapted for wireless communication networks, e.g. terminals, base stations or access point devices
    • H04W88/08—Access point devices

Definitions

  • This disclosure relates to wireless communication.
  • Massive Machine Type Communications which provides various services anytime, anywhere by connecting multiple devices and objects, is also one of the major issues to be considered in next-generation communication.
  • MTC Massive Machine Type Communications
  • a communication system design in consideration of a service/terminal sensitive to reliability and latency is being discussed.
  • URLLC Ultra-Reliable and Low Latency Communication
  • the present disclosure secures an improved receiver model through additional learning using the learning data acquired in the actual use environment of the machine learning-based wireless communication receiver model including deep learning, and selects and uses the receiver model according to the use environment. Suggest ways to improve performance.
  • a method and procedure between a terminal and a base station for securing learning data in an actual use environment are described.
  • the machine learning-based basic receiver model designed in consideration of all use environments, it is possible to efficiently secure a receiver model optimized for the real use environment through additional learning in the real use environment, and the additionally learned
  • the receiver model is used only in the environment in which the training data is acquired, and in other environments, the default receiver model is used, so it can be optimized for the actual use environment without the risk of performance degradation. can be obtained Through this, it is possible to improve the wireless communication reception performance in the user's main actual use environment, and the quality of service such as latency, battery consumption, and transmission/reception speed perceived by the user is improved, and furthermore, the overall network capacity is increased.
  • FIG. 1 illustrates a wireless communication system to which the present disclosure can be applied.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a radio protocol architecture for a user plane.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a radio protocol structure for a control plane.
  • FIG. 4 shows another example of a wireless communication system to which the technical features of the present disclosure can be applied.
  • 5 illustrates functional partitioning between NG-RAN and 5GC.
  • FIG. 6 illustrates a frame structure applicable in NR.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a difference between a conventional control region and CORESET in NR.
  • FIG. 10 shows an example of a frame structure for a new radio access technology.
  • FIG. 12 is an abstract schematic diagram of a hybrid beamforming structure in terms of a TXRU and a physical antenna.
  • FIG. 13 shows a synchronization signal and a PBCH (SS/PBCH) block.
  • 15 shows an example of a process of acquiring system information of a terminal.
  • 17 is for explaining a power ramping carwonter.
  • 19 is a flowchart illustrating an example of performing an idle mode DRX operation.
  • FIG. 24 illustrates an example of a method for optimizing a practical use environment of a machine learning-based communication system model for a terminal, according to some implementations of the present disclosure.
  • 25 illustrates an example of a method for optimizing a practical use environment of a machine learning-based communication system model for a base station, according to some implementations of the present disclosure.
  • 26 schematically illustrates an example in which a method for transmitting whether or not to support real-world environment learning of a wireless communication receiver based on machine learning is implemented.
  • 27 is a flowchart illustrating an example of acquiring data for downlink learning.
  • 28 is a flowchart for an example of activation and deactivation of a learning data acquisition mode of a terminal.
  • 29 is a flowchart illustrating an example of acquiring data for uplink learning.
  • FIG. 30 is a flowchart for an example of activation and deactivation of a learning data acquisition mode of a base station.
  • 31 is for explaining a method of generating data for learning according to some implementations of the present disclosure.
  • 33 is a flowchart of an example of a method for receiving a signal by a terminal according to some implementations of the present disclosure.
  • 35 illustrates a wireless device applicable to the present disclosure.
  • 36 illustrates a signal processing circuit for a transmission signal.
  • 39 illustrates a vehicle or an autonomous driving vehicle applied to the present disclosure.
  • 43 illustrates an AI device applied to the present disclosure.
  • a or B (A or B) may mean “only A”, “only B” or “both A and B”.
  • a or B (A or B)” may be interpreted as “A and/or B (A and/or B)”.
  • A, B or C(A, B or C) herein means “only A”, “only B”, “only C”, or “any and any combination of A, B and C ( any combination of A, B and C)”.
  • a slash (/) or a comma (comma) used herein may mean “and/or”.
  • A/B may mean “A and/or B”. Accordingly, “A/B” may mean “only A”, “only B”, or “both A and B”.
  • A, B, C may mean “A, B, or C”.
  • At least one of A and B may mean “only A”, “only B” or “both A and B”.
  • the expression “at least one of A or B” or “at least one of A and/or B” means “at least one It can be interpreted the same as “at least one of A and B”.
  • At least one of A, B and C means “only A”, “only B”, “only C”, or “A, B and C” Any combination of A, B and C”. Also, “at least one of A, B or C” or “at least one of A, B and/or C” means may mean “at least one of A, B and C”.
  • parentheses used herein may mean “for example”. Specifically, when displayed as “control information (PDCCH)”, “PDCCH” may be proposed as an example of “control information”. In other words, “control information” in the present specification is not limited to “PDCCH”, and “PDDCH” may be proposed as an example of “control information”. Also, even when displayed as “control information (ie, PDCCH)”, “PDCCH” may be proposed as an example of “control information”.
  • E-UTRAN Evolved-UMTS Terrestrial Radio Access Network
  • LTE Long Term Evolution
  • E-UTRAN includes a base station (20: Base Station, BS) that provides a control plane (control plane) and a user plane (user plane) to a terminal (10: User Equipment, UE).
  • the terminal 10 may be fixed or mobile, and may be called by other terms such as a mobile station (MS), a user terminal (UT), a subscriber station (SS), a mobile terminal (MT), and a wireless device.
  • the base station 20 refers to a fixed station that communicates with the terminal 10 and may be called by other terms such as an evolved-NodeB (eNB), a base transceiver system (BTS), and an access point.
  • eNB evolved-NodeB
  • BTS base transceiver system
  • the base stations 20 may be connected to each other through an X2 interface.
  • the base station 20 is connected to an Evolved Packet Core (EPC) 30 through an S1 interface, more specifically, a Mobility Management Entity (MME) through S1-MME and a Serving Gateway (S-GW) through S1-U.
  • EPC Evolved Packet Core
  • the EPC 30 is composed of an MME, an S-GW, and a Packet Data Network-Gateway (P-GW).
  • the MME has access information of the terminal or information about the capability of the terminal, and this information is mainly used for mobility management of the terminal.
  • the S-GW is a gateway having E-UTRAN as an endpoint
  • the P-GW is a gateway having a PDN as an endpoint.
  • the layers of the Radio Interface Protocol between the terminal and the network are L1 (Layer 1), It can be divided into L2 (2nd layer) and L3 (3rd layer), of which the physical layer belonging to the first layer provides an information transfer service using a physical channel,
  • the RRC (Radio Resource Control) layer located in the third layer performs a role of controlling radio resources between the terminal and the network. To this end, the RRC layer exchanges RRC messages between the terminal and the base station.
  • the 2 is a block diagram illustrating a radio protocol architecture for a user plane.
  • 3 is a block diagram illustrating a radio protocol structure for a control plane.
  • the user plane is a protocol stack for transmitting user data
  • the control plane is a protocol stack for transmitting a control signal.
  • a physical layer provides an information transfer service to an upper layer by using a physical channel.
  • the physical layer is connected to a medium access control (MAC) layer, which is an upper layer, through a transport channel. Data moves between the MAC layer and the physical layer through the transport channel. Transmission channels are classified according to how and with what characteristics data are transmitted through the air interface.
  • MAC medium access control
  • the physical channel may be modulated in an Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) scheme, and time and frequency are used as radio resources.
  • OFDM Orthogonal Frequency Division Multiplexing
  • the functions of the MAC layer include mapping between logical channels and transport channels and multiplexing/demultiplexing into transport blocks provided as physical channels on transport channels of MAC service data units (SDUs) belonging to logical channels.
  • SDUs MAC service data units
  • the MAC layer provides a service to the RLC (Radio Link Control) layer through a logical channel.
  • RLC Radio Link Control
  • the functions of the RLC layer include concatenation, segmentation, and reassembly of RLC SDUs.
  • the RLC layer In order to guarantee various QoS (Quality of Service) required by Radio Bearer (RB), the RLC layer has a transparent mode (Transparent Mode, TM), an unacknowledged mode (Unacknowledged Mode, UM) and an acknowledged mode (Acknowledged Mode).
  • TM Transparent Mode
  • UM unacknowledged Mode
  • AM acknowledged Mode
  • AM RLC provides error correction through automatic repeat request (ARQ).
  • the RRC (Radio Resource Control) layer is defined only in the control plane.
  • the RRC layer is responsible for controlling logical channels, transport channels and physical channels in relation to configuration, re-configuration, and release of radio bearers.
  • RB means a logical path provided by the first layer (PHY layer) and the second layer (MAC layer, RLC layer, PDCP layer) for data transfer between the terminal and the network.
  • Functions of the Packet Data Convergence Protocol (PDCP) layer in the user plane include delivery of user data, header compression, and ciphering.
  • Functions of the Packet Data Convergence Protocol (PDCP) layer in the control plane include transmission of control plane data and encryption/integrity protection.
  • Setting the RB means defining the characteristics of a radio protocol layer and channel to provide a specific service, and setting each specific parameter and operation method.
  • the RB may be further divided into a signaling RB (SRB) and a data RB (DRB).
  • SRB is used as a path for transmitting an RRC message in the control plane
  • DRB is used as a path for transmitting user data in the user plane.
  • the UE When an RRC connection is established between the RRC layer of the UE and the RRC layer of the E-UTRAN, the UE is in an RRC connected state, otherwise, it is in an RRC idle state.
  • a downlink transmission channel for transmitting data from a network to a terminal there are a BCH (Broadcast Channel) for transmitting system information and a downlink SCH (Shared Channel) for transmitting user traffic or control messages. Traffic or control messages of downlink multicast or broadcast services may be transmitted through a downlink SCH or may be transmitted through a separate downlink multicast channel (MCH).
  • a random access channel RACH
  • SCH uplink shared channel
  • the logical channels that are located above the transport channel and are mapped to the transport channel include a Broadcast Control Channel (BCCH), a Paging Control Channel (PCCH), a Common Control Channel (CCCH), a Multicast Control Channel (MCCH), and a Multicast Traffic Channel (MTCH). channels), etc.
  • BCCH Broadcast Control Channel
  • PCCH Paging Control Channel
  • CCCH Common Control Channel
  • MCCH Multicast Control Channel
  • MTCH Multicast Traffic Channel
  • a physical channel consists of several OFDM symbols in the time domain and several sub-carriers in the frequency domain.
  • One sub-frame is composed of a plurality of OFDM symbols in the time domain.
  • a resource block is a resource allocation unit and includes a plurality of OFDM symbols and a plurality of sub-carriers.
  • each subframe may use specific subcarriers of specific OFDM symbols (eg, the first OFDM symbol) of the corresponding subframe for a Physical Downlink Control Channel (PDCCH), that is, an L1/L2 control channel.
  • PDCCH Physical Downlink Control Channel
  • a Transmission Time Interval (TTI) is a unit time of transmission, and may be, for example, a subframe or a slot.
  • new radio access technology new RAT, NR
  • Massive Machine Type Communications which provides various services anytime, anywhere by connecting multiple devices and objects, is also one of the major issues to be considered in next-generation communication.
  • MTC Massive Machine Type Communications
  • a communication system design in consideration of a service/terminal sensitive to reliability and latency is being discussed.
  • URLLC Ultra-Reliable and Low Latency Communication
  • FIG. 4 shows another example of a wireless communication system to which the technical features of the present disclosure can be applied.
  • FIG. 4 shows a system architecture based on a 5G new radio access technology (NR) system.
  • An entity used in a 5G NR system may absorb some or all functions of an entity (eg, eNB, MME, S-GW) introduced in FIG. 1 .
  • An entity used in the NR system may be identified with the name "NG" to distinguish it from LTE.
  • the wireless communication system includes one or more UEs 11 , a next-generation RAN (NG-RAN), and a 5th generation core network (5GC).
  • the NG-RAN consists of at least one NG-RAN node.
  • the NG-RAN node is an entity corresponding to the BS 20 shown in FIG. 1 .
  • the NG-RAN node is configured with at least one gNB 21 and/or at least one ng-eNB 22 .
  • the gNB 21 provides termination of the NR user plane and control plane protocol towards the UE 11 .
  • the Ng-eNB 22 provides termination of the E-UTRA user plane and control plane protocol towards the UE 11 .
  • 5GC includes an access and mobility management function (AMF), a user plane function (UPF), and a session management function (SMF).
  • AMF hosts functions such as NAS security, idle state mobility handling, and more.
  • the AMF is an entity that includes the functions of the conventional MME.
  • UPF hosts functions such as mobility anchoring and protocol data unit (PDU) processing.
  • PDU protocol data unit
  • SMF hosts functions such as UE IP address assignment and PDU session control.
  • gNB and ng-eNB are interconnected via Xn interface. gNB and ng-eNB are also connected to 5GC via NG interface. More specifically, it is connected to the AMF via the NG-C interface and to the UPF via the NG-U interface.
  • 5 illustrates functional partitioning between NG-RAN and 5GC.
  • the gNB is inter-cell radio resource management (Inter Cell RRM), radio bearer management (RB control), connection mobility control (Connection Mobility Control), radio admission control (Radio Admission Control), measurement setup and provision Functions such as (Measurement configuration & Provision) and dynamic resource allocation may be provided.
  • AMF may provide functions such as NAS security, idle state mobility processing, and the like.
  • the UPF may provide functions such as mobility anchoring and PDU processing.
  • a Session Management Function (SMF) may provide functions such as terminal IP address assignment and PDU session control.
  • FIG. 6 illustrates a frame structure applicable in NR.
  • a frame may be configured for 10 milliseconds (ms), and may include 10 subframes configured for 1 ms.
  • uplink and downlink transmission may be composed of frames.
  • a radio frame has a length of 10 ms and may be defined as two 5 ms half-frames (HF).
  • a half-frame may be defined as 5 1ms subframes (Subframe, SF).
  • a subframe is divided into one or more slots, and the number of slots in a subframe depends on subcarrier spacing (SCS).
  • SCS subcarrier spacing
  • Each slot includes 12 or 14 OFDM(A) symbols according to a cyclic prefix (CP). When a normal CP is used, each slot includes 14 symbols. When the extended CP is used, each slot includes 12 symbols.
  • the symbol may include an OFDM symbol (or a CP-OFDM symbol) and an SC-FDMA symbol (or a DFT-s-OFDM symbol).
  • One or a plurality of slots may be included in the subframe according to subcarrier spacing (SCS).
  • SCS subcarrier spacing
  • Table 1 below illustrates a subcarrier spacing configuration ⁇ .
  • Table 2 illustrates the number of slots in a frame (N frame ⁇ slot ), the number of slots in a subframe (N subframe ⁇ slot ), and the number of symbols in a slot (N slot symb ) according to subcarrier spacing configuration ⁇ . .
  • Table 3 illustrates the number of symbols per slot, the number of slots per frame, and the number of slots per subframe (SF) according to SCS when the extended CP is used.
  • OFDM(A) numerology eg, SCS, CP length, etc.
  • OFDM(A) numerology eg, SCS, CP length, etc.
  • an (absolute time) interval of a time resource eg, SF, slot, or TTI
  • a TU Time Unit
  • a slot includes a plurality of symbols in the time domain.
  • one slot may include 14 symbols, but in the case of an extended CP, one slot may include 12 symbols.
  • one slot may include 7 symbols, but in the case of an extended CP, one slot may include 6 symbols.
  • a carrier wave includes a plurality of subcarriers in the frequency domain.
  • a resource block (RB) may be defined as a plurality of (eg, 12) consecutive subcarriers in the frequency domain.
  • a BWP (Bandwidth Part) may be defined as a plurality of consecutive (P)RBs in the frequency domain, and may correspond to one numerology (eg, SCS, CP length, etc.).
  • a carrier may include a maximum of N (eg, 5) BWPs. Data communication may be performed through the activated BWP.
  • Each element may be referred to as a resource element (RE) in the resource grid, and one complex symbol may be mapped.
  • RE resource element
  • a physical downlink control channel may include one or more control channel elements (CCEs) as shown in Table 4 below.
  • CCEs control channel elements
  • the PDCCH may be transmitted through a resource composed of 1, 2, 4, 8 or 16 CCEs.
  • the CCE is composed of six resource element groups (REGs), and one REG is composed of one resource block in the frequency domain and one orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) symbol in the time domain.
  • REGs resource element groups
  • OFDM orthogonal frequency division multiplexing
  • a new unit called a control resource set may be introduced.
  • the UE may receive the PDCCH in CORESET.
  • CORESET may be composed of N CORESET RB resource blocks in the frequency domain, and may be composed of N CORESET symb ⁇ ⁇ 1, 2, 3 ⁇ symbols in the time domain.
  • N CORESET RB and N CORESET symb may be provided by the base station through a higher layer signal.
  • a plurality of CCEs (or REGs) may be included in CORESET.
  • the UE may attempt PDCCH detection in CORESET in units of 1, 2, 4, 8 or 16 CCEs.
  • One or a plurality of CCEs capable of attempting PDCCH detection may be referred to as PDCCH candidates.
  • the UE may receive a plurality of CORESETs set.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a difference between a conventional control region and CORESET in NR.
  • the control region 300 in the conventional wireless communication system (eg, LTE/LTE-A) is configured over the entire system band used by the base station. All terminals except for some terminals supporting only a narrow band (eg, eMTC/NB-IoT terminals) receive radio signals of the entire system band of the base station in order to properly receive/decode the control information transmitted by the base station.
  • eMTC/NB-IoT terminals receive radio signals of the entire system band of the base station in order to properly receive/decode the control information transmitted by the base station.
  • the CORESETs 301, 302, and 303 may be said to be radio resources for control information to be received by the terminal, and only a part of the system band may be used instead of the entire system band.
  • the base station may allocate a CORESET to each terminal, and may transmit control information through the allocated CORESET.
  • the first CORESET 301 may be allocated to terminal 1
  • the second CORESET 302 may be allocated to the second terminal
  • the third CORESET 303 may be allocated to terminal 3 .
  • the terminal may receive control information of the base station even if it does not necessarily receive the entire system band.
  • the CORESET there may be a terminal-specific CORESET for transmitting terminal-specific control information and a common CORESET for transmitting control information common to all terminals.
  • the resource may include at least one of a resource in a time domain, a resource in a frequency domain, a resource in a code domain, and a resource in a space domain.
  • FIG. 10 shows an example of a frame structure for a new radio access technology.
  • a structure in which a control channel and a data channel are time division multiplexed (TDM) in one TTI is considered as one of the frame structures.
  • a hatched area indicates a downlink control area
  • a black area indicates an uplink control area.
  • An area without an indication may be used for downlink data (DL data) transmission or uplink data (UL data) transmission.
  • a characteristic of this structure is that downlink (DL) transmission and uplink (UL) transmission are sequentially performed in one subframe, and DL data is transmitted in a subframe, and UL ACK / Acknowledgment/Not-acknowledgement (NACK) may also be received.
  • NACK Acknowledgment/Not-acknowledgement
  • a time gap for the process of switching between the base station and the terminal from the transmit mode to the receive mode or from the receive mode to the transmit mode is required.
  • some OFDM symbols at the time of switching from DL to UL in the self-contained subframe structure may be set as a guard period (GP).
  • one slot may have a self-contained structure in which all of a DL control channel, DL or UL data, and a UL control channel may be included.
  • the first N symbols in a slot may be used to transmit a DL control channel (hereinafter, DL control region), and the last M symbols in a slot may be used to transmit a UL control channel (hereinafter, UL control region).
  • N and M are each an integer greater than or equal to 0.
  • a resource region hereinafter, referred to as a data region between the DL control region and the UL control region may be used for DL data transmission or UL data transmission.
  • a data region a resource region between the DL control region and the UL control region may be used for DL data transmission or UL data transmission.
  • the following configuration may be considered. Each section is listed in chronological order.
  • the DL region may be (i) a DL data region, (ii) a DL control region + a DL data region.
  • the UL region may be (i) a UL data region, (ii) a UL data region + a UL control region.
  • the PDCCH may be transmitted in the DL control region, and the PDSCH may be transmitted in the DL data region.
  • the PUCCH may be transmitted in the UL control region, and the PUSCH may be transmitted in the UL data region.
  • DCI downlink control information
  • DL data scheduling information for example, DL data scheduling information, UL data scheduling information, etc.
  • UCI Uplink Control Information
  • ACK/NACK Positive Acknowledgment/Negative Acknowledgment
  • CSI Channel State Information
  • SR Service Request
  • the GP provides a time gap between the base station and the terminal in the process of switching from the transmission mode to the reception mode or in the process of switching from the reception mode to the transmission mode. Some symbols at the time of switching from DL to UL in a subframe may be set to GP.
  • mmW millimeter wave
  • the wavelength is shortened, so that a plurality of antenna elements can be installed in the same area. That is, in the 30 GHz band, the wavelength is 1 cm, and a total of 100 antenna elements can be installed in a 2-dimensional array form at 0.5 wavelength (lambda) intervals on a 5 by 5 cm panel. Therefore, mmW uses a plurality of antenna elements to increase a beamforming (BF) gain to increase coverage or increase throughput.
  • BF beamforming
  • TXRU transceiver unit
  • independent beamforming for each frequency resource is possible.
  • TXRU transceiver unit
  • the effectiveness in terms of price is inferior. Therefore, a method of mapping a plurality of antenna elements to one TXRU and adjusting the direction of a beam with an analog phase shifter is being considered.
  • This analog beamforming method has a disadvantage in that frequency selective beamforming cannot be performed because only one beam direction can be made in the entire band.
  • hybrid beamforming As an intermediate form between digital beamforming (Digital BF) and analog beamforming (analog BF), hybrid beamforming (hybrid BF) having B TXRUs, which is less than Q antenna elements, may be considered.
  • hybrid beamforming having B TXRUs, which is less than Q antenna elements, may be considered.
  • the direction of beams that can be transmitted simultaneously is limited to B or less.
  • analog beamforming (or RF beamforming) performs precoding (or combining) at the RF stage, which results in the number of RF chains and the number of D/A (or A/D) converters. It has the advantage of being able to achieve performance close to digital beamforming while reducing the
  • the hybrid beamforming structure may be represented by N TXRUs and M physical antennas. Then, digital beamforming for L data layers to be transmitted from the transmitter may be expressed as an N by L matrix, and then the N digital signals converted into analog signals through TXRU. After conversion, analog beamforming expressed by an M by N matrix is applied.
  • FIG. 12 is an abstract diagram of a hybrid beamforming structure from the viewpoint of the TXRU and the physical antenna.
  • the number of digital beams is L, and the number of analog beams is N. Furthermore, in the NR system, a direction for supporting more efficient beamforming to a terminal located in a specific area is considered by designing a base station to change analog beamforming in units of symbols. Furthermore, when defining N specific TXRUs and M RF antennas as one antenna panel in FIG. 12, the NR system considers introducing a plurality of antenna panels to which hybrid beamforming independent of each other is applicable. is becoming
  • analog beams advantageous for signal reception may be different for each terminal, at least a specific subframe for a synchronization signal, system information, paging, etc.
  • a beam sweeping operation in which a plurality of analog beams to be applied by a base station is changed for each symbol so that all terminals can have a reception opportunity is being considered.
  • FIG. 13 shows a synchronization signal and a PBCH (SS/PBCH) block.
  • the SS/PBCH block spans PSS and SSS occupying 1 symbol and 127 subcarriers, respectively, and 3 OFDM symbols and 240 subcarriers, but on one symbol, an unused portion for SSS is in the middle It consists of the remaining PBCH.
  • the periodicity of the SS/PBCH block may be set by the network, and the time position at which the SS/PBCH block may be transmitted may be determined by subcarrier spacing.
  • Polar coding may be used for the PBCH.
  • the UE may assume a band-specific subcarrier interval for the SS/PBCH block unless the network sets the UE to assume different subcarrier intervals.
  • PBCH symbols carry their frequency-multiplexed DMRS.
  • QPSK modulation may be used for PBCH.
  • 1008 unique physical layer cell IDs may be given.
  • first symbol indices for candidate SS/PBCH blocks are determined according to subcarrier spacing of SS/PBCH blocks, which will be described later.
  • the first symbols of the candidate SS/PBCH blocks have an index of ⁇ 4, 8, 16, 20 ⁇ +28*n.
  • n 0, 1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 17, 18.
  • the first symbols of the candidate SS/PBCH blocks have an index of ⁇ 8, 12, 16, 20, 32, 36, 40, 44 ⁇ +56*n.
  • n 0, 1, 2, 3, 5, 6, 7, 8.
  • Candidate SS/PBCH blocks in a half frame are indexed in ascending order from 0 to L-1 on the time axis.
  • the index of SS/PBCH blocks in which the UE cannot receive other signals or channels in REs overlapping with REs corresponding to SS/PBCH blocks is set.
  • the index of SS/PBCH blocks per serving cell in which the UE cannot receive other signals or channels in REs overlapping the REs corresponding to the SS/PBCH blocks. can be set.
  • the setting by 'SSB-transmitted' may take precedence over the setting by 'SSB-transmitted-SIB1'.
  • a periodicity of a half frame for reception of SS/PBCH blocks per serving cell may be set by a higher layer parameter 'SSB-periodicityServingCell'. If the UE does not set the periodicity of the half frame for the reception of SS/PBCH blocks, the UE must assume the periodicity of the half frame. The UE may assume that the periodicity is the same for all SS/PBCH blocks in the serving cell.
  • the UE may obtain 6-bit SFN information through a Master Information Block (MIB) received in the PBCH.
  • MIB Master Information Block
  • SFN 4 bits can be obtained in the PBCH transport block.
  • the UE may obtain a 1-bit half frame indicator as part of the PBCH payload.
  • the UE may obtain the SS/PBCH block index by the DMRS sequence and the PBCH payload. That is, LSB 3 bits of the SS block index can be obtained by the DMRS sequence for a period of 5 ms. Also, the MSB 3 bits of timing information are explicitly carried within the PBCH payload (for >6 GHz).
  • the UE may assume that a half frame with SS/PBCH blocks occurs with a periodicity of 2 frames. If it detects the SS / PBCH block, the terminal, and if the k for the FR1 and SSB ⁇ 23 ⁇ 11 SSB and k for FR2, Type0-PDCCH common search space (common search space) is determined that the present controlled set of resources for do. The UE determines that there is no control resource set for the Type0-PDCCH common search space if k SSB >23 for FR1 and k SSB > 11 for FR2.
  • the UE For a serving cell without transmission of SS/PBCH blocks, the UE acquires time and frequency synchronization of the serving cell based on reception of SS/PBCH blocks on the PSCell or the primary cell of the cell group for the serving cell.
  • SI System information
  • MIB MasterInformationBlock
  • SIBs SystemInformationBlocks
  • SIB1 SystemInformationBlockType1
  • SIB1 is transmitted with periodicity and repetition on the DL-SCH.
  • SIB1 includes information on availability and scheduling (eg, periodicity, SI-window size) of other SIBs. It also indicates whether these (ie, other SIBs) are provided on a periodic broadcast basis or upon request. If other SIBs are provided by request, SIB1 includes information for the UE to perform the SI request;
  • SIBs other than SIB1 are carried in a SystemInformation (SI) message transmitted on the DL-SCH.
  • SI SystemInformation
  • Each SI message is transmitted within a periodically occurring time domain window (called an SI-window);
  • the RAN provides the necessary SI by dedicated signaling. Nevertheless, the UE must acquire the MIB of the PSCell to obtain the SFN timing of the SCH (which may be different from the MCG). When the related SI for the secondary cell is changed, the RAN releases and adds the related secondary cell. For the PSCell, the SI can only be changed by reconfiguration with Sync.
  • 15 shows an example of a process of acquiring system information of a terminal.
  • the terminal may receive the MIB from the network and then receive the SIB1. Thereafter, the terminal may transmit a system information request to the network, and may receive a 'SystemInformation message' from the network in response thereto.
  • the terminal may apply a system information acquisition procedure for acquiring AS (access stratum) and NAS (non-access stratum) information.
  • UEs in RRC_IDLE and RRC_INACTIVE states must ensure (at least) valid versions of MIB, SIB1 and SystemInformationBlockTypeX (according to the relevant RAT support for UE-controlled mobility).
  • the UE in the RRC_CONNECTED state must ensure valid versions of MIB, SIB1, and SystemInformationBlockTypeX (according to mobility support for the related RAT).
  • the UE must store the related SI obtained from the currently camped/serving cell.
  • the SI version obtained and stored by the terminal is valid only for a certain period of time.
  • the UE may use this stored version of the SI after, for example, cell reselection, return from coverage, or system information change indication.
  • the random access procedure of the UE can be summarized as shown in Table 5 below.
  • the UE may transmit the PRACH preamble in uplink as message (Msg) 1 of the random access procedure.
  • Random access preamble sequences having two different lengths are supported.
  • Long sequences of length 839 apply to subcarrier spacings of 1.25 kHz and 5 kHz
  • short sequences of length 139 apply to subcarrier spacings of 15, 30, 60, and 120 kHz.
  • a long sequence supports an unrestricted set and a limited set of types A and B, whereas a short sequence supports only an unrestricted set.
  • a plurality of RACH preamble formats are defined with one or more RACH OFDM symbols, a different cyclic prefix (CP), and a guard time.
  • the PRACH preamble configuration to be used is provided to the UE as system information.
  • the UE may retransmit the power-rammed PRACH preamble within a prescribed number of times.
  • the UE calculates the PRACH transmission power for retransmission of the preamble based on the most recent estimated path loss and power ramping counter. If the UE performs beam switching, the power ramping counter does not change.
  • 17 is for explaining a power ramping carwonter.
  • the UE may perform power ramping for retransmission of the random access preamble based on the power ramping counter.
  • the power ramping counter does not change when the UE performs beam switching during PRACH retransmission.
  • the UE when the UE retransmits the random access preamble for the same beam, such as when the power ramping counter increases from 1 to 2 and from 3 to 4, the UE increments the power ramping counter by 1. However, when the beam is changed, the power ramping counter does not change during PRACH retransmission.
  • the system information informs the UE of the relationship between SS blocks and RACH resources.
  • the threshold of the SS block for the RACH resource relationship is based on RSRP and network configuration. Transmission or retransmission of the RACH preamble is based on an SS block that satisfies a threshold. Accordingly, in the example of FIG. 18 , since the SS block m exceeds the threshold of the received power, the RACH preamble is transmitted or retransmitted based on the SS block m.
  • the DL-SCH may provide timing arrangement information, an RA-preamble ID, an initial uplink grant, and a temporary C-RNTI.
  • the UE may perform uplink transmission on the UL-SCH as Msg3 of the random access procedure.
  • Msg3 may include an RRC connection request and a UE identifier.
  • the network may transmit Msg4, which may be treated as a contention resolution message, in downlink.
  • Msg4 may be treated as a contention resolution message
  • BWP bandwidth part
  • BWP may be composed of continuous resource blocks (RBs) on the frequency axis, and one numerology (eg, subcarrier interval, cyclic prefix (CP) length, slot/mini-slot) duration, etc.).
  • the base station may set a plurality of BWPs even within one CC configured for the terminal. For example, in a PDCCH monitoring slot, a BWP occupying a relatively small frequency region may be configured, and a PDSCH indicated by the PDCCH may be scheduled on a larger BWP.
  • some terminals may be set to other BWPs for load balancing.
  • a partial spectrum from the entire bandwidth may be excluded and both BWPs may be configured in the same slot.
  • the base station may set at least one DL/UL BWP to a terminal associated with a wideband CC, and at least one DL/UL BWP among DL/UL BWP(s) set at a specific time. It can be activated (by L1 signaling or MAC CE or RRC signaling, etc.), and switching to another configured DL / UL BWP can be indicated (by L1 signaling or MAC CE or RRC signaling, etc.) When the value expires, it may be switched to a predetermined DL/UL BWP. In this case, the activated DL/UL BWP is defined as an active DL/UL BWP.
  • the terminal may not receive the configuration for DL/UL BWP.
  • the DL assumed by the terminal /UL BWP is defined as an initial active DL/UL BWP.
  • Discontinuous Reception refers to an operation mode in which User Equipment (UE) reduces battery consumption so that the UE can discontinuously receive a downlink channel. That is, the terminal configured for DRX can reduce power consumption by discontinuously receiving the DL signal.
  • UE User Equipment
  • the DRX operation is performed within a DRX cycle indicating a time interval in which On Duration is periodically repeated.
  • the DRX cycle includes an on-period and a sleep period (Sleep Duration) (or a chance of DRX).
  • the on-period indicates a time interval during which the UE monitors the PDCCH to receive the PDCCH.
  • DRX may be performed in RRC (Radio Resource Control)_IDLE state (or mode), RRC_INACTIVE state (or mode), or RRC_CONNECTED state (or mode).
  • RRC_IDLE state and RRC_INACTIVE state DRX may be used to receive paging signal discontinuously.
  • RRC_IDLE state a state in which a radio connection (RRC connection) is not established between the base station and the terminal.
  • RRC connection A wireless connection (RRC connection) is established between the base station and the terminal, but the wireless connection is inactive.
  • RRC_CONNECTED state A state in which a radio connection (RRC connection) is established between the base station and the terminal.
  • DRX can be basically divided into idle (idle) mode DRX, connected (Connected) DRX (C-DRX), and extended (extended) DRX.
  • DRX applied in the IDLE state may be named idle mode DRX, and DRX applied in the CONNECTED state may be named connected mode DRX (C-DRX).
  • Extended/Enhanced DRX is a mechanism that can extend the cycles of idle mode DRX and C-DRX, and Extended/Enhanced DRX (eDRX) can be mainly used for (massive) IoT applications.
  • whether to allow eDRX may be configured based on system information (eg, SIB1).
  • SIB1 may include an eDRX-allowed parameter.
  • the eDRX-allowed parameter is a parameter indicating whether idle mode extended DRX is allowed.
  • One paging occasion (paging occasion; PO) is a P-RNTI (Paging-Radio Network Temporary Identifier) (which addresses a paging message for NB-IoT) PDCCH (Physical Downlink Control Channel) or MPDCCH (MTC PDCCH) ) or a subframe that can be transmitted through a narrowband PDCCH (NPDCCH).
  • P-RNTI Paging-Radio Network Temporary Identifier
  • PDCCH Physical Downlink Control Channel
  • MPDCCH MTC PDCCH
  • NPDCCH narrowband PDCCH
  • PO may indicate a start subframe of MPDCCH repetition.
  • the PO may indicate the start subframe of the NPDCCH repetition. Therefore, the first valid NB-IoT downlink subframe after PO is the start subframe of NPDCCH repetition.
  • One paging frame is one radio frame that may include one or a plurality of paging opportunities. When DRX is used, the UE only needs to monitor one PO per DRX cycle.
  • One paging narrow band is one narrow band in which the terminal performs paging message reception. PF, PO, and PNB may be determined based on DRX parameters provided in system information.
  • 19 is a flowchart illustrating an example of performing an idle mode DRX operation.
  • the terminal may receive idle mode DRX configuration information from the base station through higher layer signaling (eg, system information) (S21).
  • higher layer signaling eg, system information
  • the UE may determine a Paging Frame (PF) and a Paging Occasion (PO) to monitor the PDCCH in the paging DRX cycle based on the idle mode DRX configuration information (S22).
  • the DRX cycle may include an on-period and a sleep period (or an opportunity of DRX).
  • the UE may monitor the PDCCH in the PO of the determined PF (S23). Here, for example, the UE monitors only one subframe (PO) per paging DRX cycle.
  • the terminal may transition to the connected mode and transmit/receive data to/from the base station.
  • C-DRX means DRX applied in the RRC connection state.
  • the DRX cycle of C-DRX may consist of a short DRX cycle and/or a long DRX cycle.
  • a short DRX cycle may correspond to an option.
  • the UE may perform PDCCH monitoring for the on-period. If the PDCCH is successfully detected during PDCCH monitoring, the UE may operate (or run) an inactive timer and maintain an awake state. Conversely, if the PDCCH is not successfully detected during PDCCH monitoring, the UE may enter the sleep state after the on-period ends.
  • a PDCCH reception opportunity (eg, a slot having a PDCCH search space) may be configured non-contiguously based on the C-DRX configuration.
  • a PDCCH reception opportunity (eg, a slot having a PDCCH search space) may be continuously configured in the present disclosure.
  • PDCCH monitoring may be limited to a time interval set by a measurement gap (gap) regardless of the C-DRX configuration.
  • the DRX cycle consists of 'On Duration' and 'Opportunity for DRX'.
  • the DRX cycle defines a time interval in which the 'on-period' is periodically repeated.
  • the 'on-interval' indicates a time period that the UE monitors to receive the PDCCH.
  • the UE performs PDCCH monitoring during the 'on-period'. If there is a successfully detected PDCCH during PDCCH monitoring, the UE operates an inactivity timer and maintains an awake state. On the other hand, if there is no PDCCH successfully detected during PDCCH monitoring, the UE enters a sleep state after the 'on-period' ends.
  • PDCCH monitoring/reception may be discontinuously performed in the time domain in performing the procedures and/or methods described/proposed above.
  • a PDCCH reception opportunity eg, a slot having a PDCCH search space
  • PDCCH monitoring/reception may be continuously performed in the time domain in performing the procedures and/or methods described/proposed above.
  • PDCCH reception opportunities eg, a slot having a PDCCH search space
  • PDCCH monitoring may be limited in a time interval configured as a measurement gap.
  • Table 6 shows the process of the UE related to DRX (RRC_CONNECTED state).
  • DRX configuration information is received through higher layer (eg, RRC) signaling, and whether DRX ON/OFF is controlled by a DRX command of the MAC layer.
  • RRC Radio Resource Control
  • PDCCH monitoring may be discontinuously performed in performing the procedures and/or methods described/proposed in the present disclosure.
  • Type of signals UE procedure Step 1 RRC signaling (MAC-CellGroupConfig) - Receive DRX setting information Step 2 MAC CE ((Long) DRX command MAC CE) - Receive DRX command Step 3 - - PDCCH monitoring during on-duration of DRX cycle
  • the MAC-CellGroupConfig may include configuration information required to set a MAC (Medium Access Control) parameter for a cell group.
  • MAC-CellGroupConfig may also include configuration information about DRX.
  • MAC-CellGroupConfig may include information as follows to define DRX.
  • drx-InactivityTimer Defines the length of the time interval in which the UE remains awake after the PDCCH opportunity in which the PDCCH indicating the initial UL or DL data is detected
  • drx-HARQ-RTT-TimerDL Defines the length of the maximum time interval from the reception of the initial DL transmission until the reception of the DL retransmission.
  • drx-HARQ-RTT-TimerDL Defines the length of the maximum time interval after the grant for UL initial transmission is received until the grant for UL retransmission is received.
  • the UE maintains the awake state and performs PDCCH monitoring at every PDCCH opportunity.
  • Machine learning refers to the improvement of information processing capabilities by computer programs, processors, etc., through learning using data and processing experiences. Most machine learning uses a model composed of multiple parameters, and optimizing the parameters with given data is called learning. Machine learning is divided into supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning according to the type of learning problem.
  • Supervised learning is learning the mapping between input and output, and applies it when input and output pairs are given as data. For example, when a computer recognizes a license plate at the entrance of a parking lot, it may not recognize it properly if the license plate is dirty. In this case, it is possible to increase the license plate recognition rate by learning various contaminated license plate cases and normal license plates as input and output pairs, respectively.
  • Unsupervised learning is applied when there is only input and no output, and the goal is to find regularity between inputs.
  • the results of unsupervised learning are used as input to supervised learning or interpreted by humans.
  • Reinforcement learning is applied to a system that takes an action corresponding to a given input, and examples of such a system include a robot or a player in a game.
  • reinforcement learning unlike supervised learning, an output, that is, a correct action, is not given to a given input. Instead, rewards are given for the results of a series of actions, and the system uses these rewards to learn.
  • Deep learning is a technique used to cluster or classify things or data.
  • the core of deep learning is prediction through classification.
  • Computer programs and processors classify data in the same way humans classify objects by discovering patterns in numerous data.
  • Supervised learning, unsupervised learning, etc. may be used for this classification method.
  • artificial neural networks composed of several hidden layers are mainly used. As the number of hidden layers increases, it is expressed as “deep”, and a deep hierarchical structure can express complex functions more efficiently than a shallow structure.
  • a suitable form of data for learning may vary according to a receiver structure and a learning algorithm of each base station or terminal. Since it is difficult to consider this part in actual user data transmission and reception, implementation complexity may increase and learning efficiency may decrease.
  • the present disclosure frequency, time, and spatial diversity are guaranteed without degrading the user experience or increasing the complexity of the system, and the channel, the base station, and the base station capable of securing labeled data reflecting all of the hardware characteristics of the base station and the terminal
  • the proposed technology can be widely applied not only to the next-generation communication system but also to the existing communication system in that it can efficiently utilize the advantages of the machine learning-based communication system by simply adding a simple function without significantly changing the existing communication standard. .
  • a channel model may be calculated through measurement and statistical approximation for a physical channel, and a communication system may be calculated by mathematically modeling the channel model such as linearization and simplification.
  • a new approach is needed to implement a flexible communication system that can be optimized for quality of service (QoS) required by various services in a channel environment to which each user belongs.
  • QoS quality of service
  • a channel model is calculated through measurement and statistical approximation for a physical channel, learning is performed on the channel model based on training data, and a machine learning-based communication system model is generated based on the learned model. can do.
  • An improved receiver model is secured for each actual use environment by additionally learning the machine learning-based receiver model that is installed by default when the terminal is shipped from the factory or through software update afterward with the learning data obtained from the main actual use environment of the terminal.
  • the overall performance is improved by using the learned receiver model in a real-world environment where additional learning is completed, and by using the default receiver model in an environment where additional learning is completed.
  • the optimal receiver for each location by additionally learning a machine learning receiver model based on the transmission/reception data in real channels in the smartphone user's main living space (eg, home, work, coffee shop, etc.)
  • the performance is improved by securing the model and switching between the basic model and the additionally trained receiver model according to the location of the terminal.
  • the base station may also use the receiver model additionally learned for the main actual use environment (frequency band, place, etc.) for each terminal.
  • the default receiver model is used for a terminal without an additional trained model or a terminal connected in an untrained environment even if there is a trained model.
  • the training data required for further learning of the terminal and the base station receiver model is transmitted from the transmitter according to the procedure and method proposed in the present disclosure.
  • supervised learning and semi-supervised learning methods may be used in an actual use environment for the additional learning, and a technique for securing labeled data necessary for supervised learning and semi-supervised learning may be required.
  • a channel model is calculated through measurement and statistical approximation for a physical channel, learning is performed on the channel model based on training data, and a generalized machine learning-based communication system based on the learned basic model. You can create a model.
  • additional learning data may be collected by measuring the actual use environment for the physical channel, and additional learning may be performed on a generalized machine learning-based communication system model based on the additional learning data.
  • model on which additional learning has been performed may be used as a customer-customized machine learning-based communication system model.
  • FIG. 24 illustrates an example of a method for optimizing a practical use environment of a machine learning-based communication system model for a terminal, according to some implementations of the present disclosure.
  • additional learning is performed using data for real-world environment learning for a default receiver model based on machine learning.
  • the default receiver model based on machine learning uses data according to the n different use environments for use environment 1 through additional learning. From a customized receiver model 1 based on machine learning to a customized receiver model n based on machine learning for a usage environment n, a total of n different customized receiver models can be generated.
  • 25 illustrates an example of a method for optimizing a practical use environment of a machine learning-based communication system model for a base station, according to some implementations of the present disclosure.
  • the default receiver model based on machine learning of the base station may perform additional learning using actual use environment data for each of the n different terminals. .
  • each of the n terminals may have a machine-learned receiver model for different use environments.
  • terminal 1 is a terminal using a customized (customized) receiver model machine-learned for use environment 1a and use environment 1b
  • terminal n is machine-learned for use environment na. It may be a terminal using a customized receiver model.
  • the base station may inform the terminal whether the machine learning receiver model supports actual use environment learning through the system information, and the terminal may inform the base station whether the machine learning receiver model supports the actual use environment learning through the terminal capability information.
  • the method may support both uplink and downlink, or may support only one.
  • 26 schematically illustrates an example in which a method for transmitting whether or not to support real-world environment learning of a wireless communication receiver based on machine learning is implemented.
  • the base station may inform the terminal of whether to support learning of the actual use environment of the wireless communication receiver based on machine learning of the terminal through system information. Conversely, the terminal may also inform the base station whether or not to support real-world learning of the wireless communication receiver based on machine learning of the base station through terminal capability information.
  • each of the system information and the terminal capability information may include an information element (IE) informing whether the machine learning-based wireless communication receiver supports real-world learning.
  • IE information element
  • supportTrainingUL may inform whether the actual use environment learning of the wireless communication receiver based on machine learning is supported for the uplink
  • supportTrainingDL may inform whether the actual use environment learning of the wireless communication receiver based on machine learning is supported for the downlink.
  • Each of the information elements may have a value of true or false.
  • the terminal When the terminal enters the communication environment to be optimized through additional learning, if all of the following conditions are satisfied, the terminal activates the data acquisition mode for forward learning and L3 (eg, RRC) or L2 (eg, MAC) signaling It is possible to request the base station to transmit the training data.
  • L3 eg, RRC
  • L2 eg, MAC
  • the terminal may transmit all or part of the following information to the base station before activation of the data acquisition mode for downlink learning or with transmission of an activation message.
  • the minimum time difference may be a minimum preparation time required for the terminal to acquire learning data.
  • the information 2 may include information on a transmission period, a minimum interval and/or a maximum interval for a uniform distribution, an average for a Gaussian distribution, a standard deviation, and information about a minimum interval.
  • Allocable resource information for data transmission for training Allocable resource information for data transmission for training.
  • power boosting information, the number of resource blocks and symbols, etc. may be included.
  • the power boosting information may be required to perform learning in various signal-to-noise ratio (SNR) environments.
  • SNR signal-to-noise ratio
  • each of the number of resource blocks and symbols may be information on a maximum value or a minimum value.
  • the terminal in which the data acquisition mode for learning is activated deactivates the data acquisition mode for downlink learning and informs the base station through L3 (eg, RRC) or L2 (eg, MAC) signaling. .
  • L3 eg, RRC
  • L2 eg, MAC
  • the base station may transmit the learning data to the terminal using information received from the terminal while the terminal is active in the learning data acquisition mode.
  • the base station may randomly allocate radio resources to have a uniform distribution in the frequency domain so that the terminal can secure learning data for all frequency components of a frequency band to be learned. Also, here, the base station may transmit the time interval according to the distribution requested by the terminal so that the terminal can secure learning data in a temporally and spatially diverse channel environment. Also, here, the base station transmits the transmitted learning data to terminal information (identifier (ID) such as International Mobile Subscriber Identity (IMSI), International Mobile Equipment Identity (IMEI)), cell information (cell ID, etc.), time information, etc. can be used for randomization. Also, here, the base station may inform the terminal that the data is for learning by using L1 signaling information such as DCI.
  • ID International Mobile Subscriber Identity
  • IMEI International Mobile Equipment Identity
  • L1 signaling information such as DCI.
  • the terminal may store, in an internal storage device, related information necessary for learning together with a reception signal of data specified for learning by DCI or the like.
  • the terminal may store information related to the received signal of the user data as well as the learning data for learning according to its own capability and use it for learning.
  • 27 is a flowchart illustrating an example of acquiring data for downlink learning.
  • the terminal activates the data acquisition mode for learning ( S2710 ).
  • Step S2720 may be replaced with an operation in which the terminal requests the base station to transmit data for downlink learning, or may be performed simultaneously. For example, when the terminal requests the base station to transmit data for downlink learning, the base station may implicitly recognize that the terminal has entered the downlink learning data acquisition mode.
  • the base station and the terminal perform a training data transmission/reception operation (S2730).
  • the base station may transmit data for downlink learning to the terminal, and the terminal may receive the data.
  • the terminal deactivates the data acquisition mode for learning (S2740).
  • the terminal may deactivate the data acquisition mode for learning.
  • the terminal transmits a second message informing the base station that the data acquisition mode for downlink learning has been deactivated (S2750).
  • 28 is a flowchart for an example of activation and deactivation of a learning data acquisition mode of a terminal.
  • the terminal determines whether all of the aforementioned conditions 1-1 to 1-3 are satisfied (S2810). Here, if at least one of the conditions 1-1 to 1-3 is not satisfied, the terminal returns to step S2810.
  • the terminal activates the data acquisition mode for learning and transmits a first message informing the base station that the data acquisition mode for downlink learning has been activated (S2820) .
  • the terminal determines whether at least one of the aforementioned conditions 2-1 to 2-3 is satisfied (S2830). Here, if all of the conditions 2-1 to 2-3 are not satisfied, the terminal returns to step S2830.
  • the terminal deactivates the data acquisition mode for learning and transmits a second message informing the base station that the data acquisition mode for downlink learning has been deactivated ( S2840).
  • the terminal determines whether sufficient data required for learning is secured ( S2850 ).
  • the terminal determines that the data required for learning is not sufficiently secured, the terminal returns to step S2810. Also, when the terminal determines that the data required for learning is sufficiently secured, the terminal performs learning based on the data.
  • the base station may activate the data acquisition mode for uplink learning if all of the following conditions are satisfied.
  • the base station may deactivate the data acquisition mode for uplink learning when at least one of the following conditions is satisfied.
  • the base station may allocate uplink resources to transmit the data for learning to the terminal while the data acquisition mode for uplink learning is activated.
  • the base station may request the terminal to transmit the training data together with the learning data generation method selected by the base station using L1 signaling such as DCI.
  • the base station may randomly allocate radio resources to have an even distribution in the frequency domain so as to secure learning data for all frequency components of a frequency band to be learned.
  • the base station may randomize the time interval so as to secure learning data in a temporally and spatially diverse channel environment.
  • the terminal randomizes data transmitted according to a rule agreed with the base station using terminal information (eg, ID such as IMSI), cell information (eg, cell ID, etc.), time information, etc. can Also, here, when the terminal is not charging and the remaining battery level is less than a preset learning data acquisition possible level, the training data may not be transmitted. At this time, if the terminal does not transmit the learning data, the base station should be able to recognize it.
  • the base station may store related information necessary for learning together with the received signal in an internal storage device.
  • the base station may store the received signal and related information of the user data as well as the learning data according to its capabilities and use it for learning.
  • the base station may inform the terminal of activation/deactivation of the data acquisition mode for learning through L3 (eg, RRC) or L2 (eg, MAC) signaling.
  • the base station may send an uplink learning data acquisition mode activation message to the terminal at any time when necessary while the learning data acquisition mode is activated.
  • the base station may have to transmit an uplink learning data acquisition mode deactivation message to the terminal.
  • the terminal determines whether or not the learning data can be transmitted to the base station through L3 (eg, RRC) or L2 (eg, MAC) signaling. After that, whenever the state changes, the base station may be informed of the changed state.
  • L3 eg, RRC
  • L2 eg, MAC
  • the learning data transmission state may be possible.
  • the terminal receives the uplink learning data acquisition mode deactivation message, it may not transmit to the base station whether or not the learning data can be transmitted anymore.
  • the terminal moves from the cell in which the uplink learning data acquisition mode activation message has been received to another cell by handover or cell selection procedure, it may be regarded as receiving the uplink learning data acquisition mode deactivation message.
  • the base station performs the operation of notifying the terminal of activation/deactivation of the data acquisition mode for learning to the terminal and whether the terminal is used for learning
  • the base station may determine whether to perform the operation of notifying the base station whether data can be transmitted.
  • 29 is a flowchart illustrating an example of acquiring data for uplink learning.
  • the base station activates the learning data acquisition mode ( S2910 ).
  • the base station transmits a first message indicating that the data acquisition mode for uplink learning has been activated to the terminal (S2920).
  • the terminal may inform the base station that the training data cannot be transmitted.
  • the terminal may inform the base station that the training data can be transmitted.
  • the base station and the terminal perform a training data transmission/reception operation (S2930).
  • the terminal may inform the base station that the training data cannot be transmitted.
  • the base station deactivates the data acquisition mode for learning (S2940).
  • the base station transmits a second message indicating that the data acquisition mode for uplink learning has been deactivated to the terminal (S2950).
  • the operation of the terminal informing that the terminal can transmit the learning data or the terminal cannot transmit the learning data may be an optional operation.
  • the operation of the base station transmitting the first message and the operation of the base station transmitting the second message may be additional operations.
  • FIG. 30 is a flowchart for an example of activation and deactivation of a learning data acquisition mode of a base station.
  • the base station determines whether all of the above conditions 3-1 and 3-2 are satisfied (S3010).
  • the base station returns to step S3010.
  • the base station activates the learning data acquisition mode (S3020). Thereafter, the base station transmits a first message indicating that the learning data acquisition mode has been activated to the terminal (S3030).
  • the base station determines whether at least one of the aforementioned conditions 4-1 and 4-2 is satisfied (S3040).
  • the base station determines whether at least one of the aforementioned conditions 4-1 and 4-2 is satisfied (S3040).
  • the base station returns to step S3040.
  • the base station deactivates the learning data acquisition mode (S3050). Thereafter, the base station transmits a second message indicating that the learning data acquisition mode has been deactivated to the terminal (S3060).
  • the base station determines whether sufficient data required for learning is secured ( S3070 ).
  • the base station determines that the data required for learning is not sufficiently secured, the base station returns to step S3010. Also, when the base station determines that the data required for learning is sufficiently secured, the base station performs learning based on the data.
  • each of steps S3030 and S3060 may be optional steps.
  • the learning data transmitted by the base station and/or the terminal is the first method of generating including all the transmitter functions from channel coding in the same way as normal user data, or the second method that is generated using only the transmitter function after modulation without including channel coding. 2 can be generated based on the method.
  • 31 is for explaining a method of generating data for learning according to some implementations of the present disclosure.
  • the data is sequentially transferred to the transport block CRC insertion step, the LDPC basis graph selection step, the code block division and the code block CRC insertion step, the channel coding step, the rate matching step, the code block concatenation step, the scrambling step, and the modulation step.
  • a layer mapping step, an antenna port mapping step, a virtual resource block (VRB) mapping step, and a VRB to a physical resource block (PRB) mapping step may be transmitted.
  • the learning data generated by the base station or the terminal may be transmitted through all the above-described steps.
  • the learning data generated by the base station or the terminal is a modulation step, a layer mapping step, an antenna port mapping step, a VRB (virtual resource block) mapping step, a VRB to a PRB (physical resource block) mapping step can be transmitted through
  • the method of generating data for learning may be transmitted from the receiving end to the transmitting end based on a method to be described later.
  • the terminal may transmit the selected method to the base station through a learning data acquisition mode activation message (eg, the first message of FIGS. 27 and 28 ).
  • the base station may transmit the learning data acquisition mode activation message to the terminal (eg, the first message of FIGS. 29 and 30 ) or L1 signaling such as DCI.
  • the deep learning of the wireless communication receiver model may be characteristically considered a demodulation step or a method applied only to a demodulator.
  • the demodulator may recover bit-wise data from the estimated symbol.
  • a deep learning-based demodulator with an algorithm such as SGD (Stochastic Gradient Descent) from the error with the estimated data, that is, a loss function (for example, , supervised learning).
  • SGD Spochastic Gradient Descent
  • Bit-unit data estimated by the demodulator is descrambled and delivered to the channel decoder.
  • soft decision values such as Log-Likelihood Ratio (LLR) rather than using hard decision values such as 0 and 1 as inputs.
  • LLR Log-Likelihood Ratio
  • a deep learning model for solving a classification problem calculates the probability for each class and selects the class with the highest probability among them. For example, when the demodulator is implemented as a deep neural network, probabilities for all possible symbols can be obtained by using the activation function of the neural network output layer as a SoftMax function, and the symbol with the highest probability can be estimated. Therefore, using the probability values of each symbol, soft decision values transmitted to the channel decoder can be obtained.
  • one of the important problems of machine learning is the generalization problem of how to secure the desired performance on data not used for learning for a given problem. Even if the training error increases, machine learning methods used for the purpose of reducing the test error or the generalization error are collectively called regularization.
  • Weight decay or L 2 regularization may be considered as a well-known regularization technique in deep learning.
  • a value obtained by adding the square of all weight values of the deep neural network together with the difference between the correct answer and the estimated value is used as a loss function.
  • the weight values have an even distribution so that all input information is used evenly, thereby reducing overfitting and improving generalization characteristics.
  • the mini-batch size for learning may be in units of codewords or code blocks.
  • the mini-batch size may be set as a multiple of the code word.
  • the number of symbols for each mini-batch may not be constant because the size and number of symbols of the transmitted codeword may vary depending on available radio resources, coding rate, etc. . It is necessary to adjust the number of codewords or code blocks included in each mini-batch so that the number of symbols in each mini-batch for demodulator learning is similar.
  • a soft decision value may be obtained, and then channel decoding may be performed through descrambling.
  • the difference between the estimated value and the correct answer (label) is used as a cross entropy and a loss function can be derived through the addition result.
  • the machine-learned demodulator may be updated to minimize the error value based on the derived loss function.
  • the receiving end may select a method of generating data for learning.
  • a method of generating data for learning when the receiver wants to additionally learn only the demodulator using actual environment data, when a hard decision value is transferred from the demodulator to the channel decoder, or when the soft decision value is obtained without channel decoding If optimization is possible or does not need to be optimized, a second method that does not include channel coding and is generated using only the transmission unit function after modulation may be selected. method can be selected.
  • 33 is a flowchart of an example of a method for receiving a signal by a terminal according to some implementations of the present disclosure.
  • the terminal receives learning data ( S3310 ).
  • the terminal performs learning on the receiver model based on the training data (S3320).
  • the learning may be performed independently for each of a plurality of communication environments.
  • the terminal receives a signal based on the learned receiver model ( S3330 ).
  • the terminal receives a signal based on the untrained receiver model.
  • the methods proposed in the present specification include at least one computer-readable recording medium including an instruction based on being executed by at least one processor, and one or more processors. and one or more memories operably coupled by the one or more processors and storing instructions, wherein the one or more processors execute the instructions to perform the methods proposed herein, configured to control a terminal It can also be performed by an apparatus.
  • an operation by the base station corresponding to the operation performed by the terminal may be considered.
  • the communication system 1 applied to the present disclosure includes a wireless device, a base station, and a network.
  • the wireless device refers to a device that performs communication using a radio access technology (eg, 5G NR (New RAT), LTE (Long Term Evolution)), and may be referred to as a communication/wireless/5G device.
  • a radio access technology eg, 5G NR (New RAT), LTE (Long Term Evolution)
  • the wireless device includes a robot 100a, a vehicle 100b-1, 100b-2, an eXtended Reality (XR) device 100c, a hand-held device 100d, and a home appliance 100e. ), an Internet of Things (IoT) device 100f, and an AI device/server 400 .
  • the vehicle may include a vehicle equipped with a wireless communication function, an autonomous driving vehicle, a vehicle capable of performing inter-vehicle communication, and the like.
  • the vehicle may include an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) (eg, a drone).
  • UAV Unmanned Aerial Vehicle
  • XR devices include AR (Augmented Reality)/VR (Virtual Reality)/MR (Mixed Reality) devices, and include a Head-Mounted Device (HMD), a Head-Up Display (HUD) provided in a vehicle, a television, a smartphone, It may be implemented in the form of a computer, a wearable device, a home appliance, a digital signage, a vehicle, a robot, and the like.
  • the portable device may include a smart phone, a smart pad, a wearable device (eg, a smart watch, smart glasses), a computer (eg, a laptop computer), and the like.
  • Home appliances may include a TV, a refrigerator, a washing machine, and the like.
  • the IoT device may include a sensor, a smart meter, and the like.
  • the base station and the network may be implemented as a wireless device, and a specific wireless device 200a may operate as a base station/network node to other wireless devices.
  • the wireless devices 100a to 100f may be connected to the network 300 through the base station 200 .
  • AI Artificial Intelligence
  • the network 300 may be configured using a 3G network, a 4G (eg, LTE) network, or a 5G (eg, NR) network.
  • the wireless devices 100a to 100f may communicate with each other through the base station 200/network 300, but may also communicate directly (e.g. sidelink communication) without passing through the base station/network.
  • the vehicles 100b-1 and 100b-2 may perform direct communication (e.g. Vehicle to Vehicle (V2V)/Vehicle to everything (V2X) communication).
  • the IoT device eg, sensor
  • the IoT device may directly communicate with other IoT devices (eg, sensor) or other wireless devices 100a to 100f.
  • Wireless communication/connection 150a, 150b, and 150c may be performed between the wireless devices 100a to 100f/base station 200 and the base station 200/base station 200 .
  • the wireless communication/connection includes uplink/downlink communication 150a and sidelink communication 150b (or D2D communication), and communication between base stations 150c (eg relay, IAB (Integrated Access Backhaul)).
  • This can be done through technology (eg 5G NR)
  • Wireless communication/connection 150a, 150b, 150c allows the wireless device and the base station/radio device, and the base station and the base station to transmit/receive wireless signals to each other.
  • the wireless communication/connection 150a, 150b, 150c may transmit/receive a signal through various physical channels.
  • various signal processing processes eg, channel encoding/decoding, modulation/demodulation, resource mapping/demapping, etc.
  • resource allocation processes etc.
  • 35 illustrates a wireless device applicable to the present disclosure.
  • the first wireless device 100 and the second wireless device 200 may transmit and receive wireless signals through various wireless access technologies (eg, LTE, NR).
  • ⁇ first wireless device 100, second wireless device 200 ⁇ is ⁇ wireless device 100x, base station 200 ⁇ of FIG. 34 and/or ⁇ wireless device 100x, wireless device 100x) ⁇ can be matched.
  • the first wireless device 100 includes one or more processors 102 and one or more memories 104 , and may further include one or more transceivers 106 and/or one or more antennas 108 .
  • the processor 102 controls the memory 104 and/or the transceiver 106 and may be configured to implement the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods, and/or flow charts disclosed herein.
  • the processor 102 may process the information in the memory 104 to generate the first information/signal, and then transmit a wireless signal including the first information/signal through the transceiver 106 .
  • the processor 102 may receive the radio signal including the second information/signal through the transceiver 106 , and then store the information obtained from the signal processing of the second information/signal in the memory 104 .
  • the memory 104 may be connected to the processor 102 and may store various information related to the operation of the processor 102 .
  • the memory 104 may provide instructions for performing some or all of the processes controlled by the processor 102 , or for performing the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods, and/or operational flowcharts disclosed herein. may store software code including
  • the processor 102 and the memory 104 may be part of a communication modem/circuit/chip designed to implement a wireless communication technology (eg, LTE, NR).
  • a wireless communication technology eg, LTE, NR
  • the transceiver 106 may be coupled with the processor 102 , and may transmit and/or receive wireless signals via one or more antennas 108 .
  • the transceiver 106 may include a transmitter and/or a receiver.
  • the transceiver 106 may be used interchangeably with a radio frequency (RF) unit.
  • RF radio frequency
  • a wireless device may refer to a communication modem/circuit/chip.
  • the second wireless device 200 includes one or more processors 202 , one or more memories 204 , and may further include one or more transceivers 206 and/or one or more antennas 208 .
  • the processor 202 controls the memory 204 and/or the transceiver 206 and may be configured to implement the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods, and/or operational flowcharts disclosed herein.
  • the processor 202 may process the information in the memory 204 to generate third information/signal, and then transmit a wireless signal including the third information/signal through the transceiver 206 .
  • the processor 202 may receive the radio signal including the fourth information/signal through the transceiver 206 , and then store information obtained from signal processing of the fourth information/signal in the memory 204 .
  • the memory 204 may be connected to the processor 202 and may store various information related to the operation of the processor 202 .
  • the memory 204 may provide instructions for performing some or all of the processes controlled by the processor 202 , or for performing the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods, and/or operational flowcharts disclosed herein. may store software code including
  • the processor 202 and the memory 204 may be part of a communication modem/circuit/chip designed to implement a wireless communication technology (eg, LTE, NR).
  • a wireless communication technology eg, LTE, NR
  • the transceiver 206 may be coupled to the processor 202 and may transmit and/or receive wireless signals via one or more antennas 208 .
  • the transceiver 206 may include a transmitter and/or a receiver.
  • the transceiver 206 may be used interchangeably with an RF unit.
  • a wireless device may refer to a communication modem/circuit/chip.
  • one or more protocol layers may be implemented by one or more processors 102 , 202 .
  • one or more processors 102 , 202 may implement one or more layers (eg, functional layers such as PHY, MAC, RLC, PDCP, RRC, SDAP).
  • the one or more processors 102, 202 may be configured to process one or more Protocol Data Units (PDUs) and/or one or more Service Data Units (SDUs) according to the description, function, procedure, proposal, method, and/or operational flowcharts disclosed herein.
  • PDUs Protocol Data Units
  • SDUs Service Data Units
  • One or more processors 102, 202 may generate messages, control information, data, or information according to the description, function, procedure, proposal, method, and/or flow charts disclosed herein.
  • the one or more processors 102 and 202 generate a signal (eg, a baseband signal) including PDUs, SDUs, messages, control information, data or information according to the functions, procedures, proposals and/or methods disclosed in this document. , to one or more transceivers 106 and 206 .
  • the one or more processors 102 , 202 may receive signals (eg, baseband signals) from one or more transceivers 106 , 206 , and may be described, functions, procedures, proposals, methods, and/or operational flowcharts disclosed herein.
  • PDUs, SDUs, messages, control information, data, or information may be acquired according to the above.
  • One or more processors 102 , 202 may be referred to as a controller, microcontroller, microprocessor, or microcomputer.
  • One or more processors 102, 202 may be implemented by hardware, firmware, software, or a combination thereof.
  • ASICs Application Specific Integrated Circuits
  • DSPs Digital Signal Processors
  • DSPDs Digital Signal Processing Devices
  • PLDs Programmable Logic Devices
  • FPGAs Field Programmable Gate Arrays
  • firmware or software which may be implemented to include modules, procedures, functions, and the like.
  • the descriptions, functions, procedures, proposals, methods, and/or flow charts disclosed herein provide that firmware or software configured to perform is included in one or more processors 102 , 202 , or stored in one or more memories 104 , 204 . It may be driven by the above processors 102 and 202 .
  • the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods, and/or flowcharts of operations disclosed herein may be implemented using firmware or software in the form of code, instructions, and/or a set of instructions.
  • One or more memories 104 , 204 may be coupled with one or more processors 102 , 202 and may store various forms of data, signals, messages, information, programs, code, instructions, and/or instructions.
  • One or more memories 104 , 204 may be comprised of ROM, RAM, EPROM, flash memory, hard drives, registers, cache memory, computer readable storage media, and/or combinations thereof.
  • One or more memories 104 , 204 may be located inside and/or external to one or more processors 102 , 202 .
  • one or more memories 104 , 204 may be coupled to one or more processors 102 , 202 through various technologies, such as wired or wireless connections.
  • One or more transceivers 106 , 206 may transmit user data, control information, radio signals/channels, etc. referred to in the methods and/or operational flowcharts herein, to one or more other devices.
  • One or more transceivers 106, 206 may receive user data, control information, radio signals/channels, etc. referred to in the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods and/or flow charts, etc. disclosed herein, from one or more other devices. have.
  • one or more transceivers 106 , 206 may be coupled to one or more processors 102 , 202 and may transmit and receive wireless signals.
  • one or more processors 102 , 202 may control one or more transceivers 106 , 206 to transmit user data, control information, or wireless signals to one or more other devices.
  • one or more processors 102 , 202 may control one or more transceivers 106 , 206 to receive user data, control information, or wireless signals from one or more other devices.
  • one or more transceivers 106, 206 may be coupled to one or more antennas 108, 208, and the one or more transceivers 106, 206 may be coupled via one or more antennas 108, 208 to the descriptions, functions, and functions disclosed herein. , procedures, proposals, methods and/or operation flowcharts, etc.
  • one or more antennas may be a plurality of physical antennas or a plurality of logical antennas (eg, antenna ports).
  • the one or more transceivers 106, 206 convert the received radio signal/channel, etc. from the RF band signal to process the received user data, control information, radio signal/channel, etc. using the one or more processors 102, 202. It can be converted into a baseband signal.
  • One or more transceivers 106 and 206 may convert user data, control information, radio signals/channels, etc. processed using one or more processors 102 and 202 from baseband signals to RF band signals.
  • one or more transceivers 106 , 206 may include (analog) oscillators and/or filters.
  • 36 illustrates a signal processing circuit for a transmission signal.
  • the signal processing circuit 1000 may include a scrambler 1010 , a modulator 1020 , a layer mapper 1030 , a precoder 1040 , a resource mapper 1050 , and a signal generator 1060 .
  • the operations/functions of FIG. 36 may be performed by the processors 102 , 202 and/or transceivers 106 , 206 of FIG. 35 .
  • the hardware elements of FIG. 36 may be implemented in the processors 102 , 202 and/or transceivers 106 , 206 of FIG. 35 .
  • blocks 1010 to 1060 may be implemented in the processors 102 and 202 of FIG. 35 .
  • blocks 1010 to 1050 may be implemented in the processors 102 and 202 of FIG. 35
  • block 1060 may be implemented in the transceivers 106 and 206 of FIG. 35 .
  • the codeword may be converted into a wireless signal through the signal processing circuit 1000 of FIG. 36 .
  • the codeword is a coded bit sequence of an information block.
  • the information block may include a transport block (eg, a UL-SCH transport block, a DL-SCH transport block).
  • the radio signal may be transmitted through various physical channels (eg, PUSCH, PDSCH).
  • the codeword may be converted into a scrambled bit sequence by the scrambler 1010 .
  • a scramble sequence used for scrambling is generated based on an initialization value, and the initialization value may include ID information of a wireless device, and the like.
  • the scrambled bit sequence may be modulated by a modulator 1020 into a modulation symbol sequence.
  • the modulation method may include pi/2-Binary Phase Shift Keying (pi/2-BPSK), m-Phase Shift Keying (m-PSK), m-Quadrature Amplitude Modulation (m-QAM), and the like.
  • the complex modulation symbol sequence may be mapped to one or more transport layers by the layer mapper 1030 .
  • Modulation symbols of each transport layer may be mapped to corresponding antenna port(s) by the precoder 1040 (precoding).
  • the output z of the precoder 1040 may be obtained by multiplying the output y of the layer mapper 1030 by the precoding matrix W of N*M.
  • N is the number of antenna ports
  • M is the number of transmission layers.
  • the precoder 1040 may perform precoding after performing transform precoding (eg, DFT transform) on the complex modulation symbols. Also, the precoder 1040 may perform precoding without performing transform precoding.
  • the resource mapper 1050 may map modulation symbols of each antenna port to a time-frequency resource.
  • the time-frequency resource may include a plurality of symbols (eg, a CP-OFDMA symbol, a DFT-s-OFDMA symbol) in the time domain and a plurality of subcarriers in the frequency domain.
  • CP Cyclic Prefix
  • DAC Digital-to-Analog Converter
  • the signal processing process for the received signal in the wireless device may be configured in reverse of the signal processing process 1010 to 1060 of FIG. 36 .
  • the wireless device eg, 100 and 200 in FIG. 35
  • the received radio signal may be converted into a baseband signal through a signal restorer.
  • the signal restorer may include a frequency downlink converter, an analog-to-digital converter (ADC), a CP remover, and a Fast Fourier Transform (FFT) module.
  • ADC analog-to-digital converter
  • FFT Fast Fourier Transform
  • the baseband signal may be restored to a codeword through a resource de-mapper process, a postcoding process, a demodulation process, and a descrambling process.
  • the codeword may be restored to the original information block through decoding.
  • the signal processing circuit (not shown) for the received signal may include a signal restorer, a resource de-mapper, a postcoder, a demodulator, a descrambler, and a decoder.
  • the wireless device may be implemented in various forms according to use-examples/services (refer to FIG. 34 ).
  • wireless devices 100 and 200 correspond to wireless devices 100 and 200 of FIG. 35 , and include various elements, components, units/units, and/or modules. ) may consist of
  • the wireless devices 100 and 200 may include a communication unit 110 , a control unit 120 , a memory unit 130 , and an additional element 140 .
  • the communication unit may include communication circuitry 112 and transceiver(s) 114 .
  • communication circuitry 112 may include one or more processors 102,202 and/or one or more memories 104,204 of FIG. 35 .
  • the transceiver(s) 114 may include one or more transceivers 106 , 206 and/or one or more antennas 108 , 208 of FIG.
  • the control unit 120 is electrically connected to the communication unit 110 , the memory unit 130 , and the additional element 140 , and controls general operations of the wireless device. For example, the controller 120 may control the electrical/mechanical operation of the wireless device based on the program/code/command/information stored in the memory unit 130 . In addition, the control unit 120 transmits the information stored in the memory unit 130 to the outside (eg, another communication device) through the communication unit 110 through a wireless/wired interface, or through the communication unit 110 to the outside (eg, Information received through a wireless/wired interface from another communication device) may be stored in the memory unit 130 .
  • the outside eg, another communication device
  • Information received through a wireless/wired interface from another communication device may be stored in the memory unit 130 .
  • the additional element 140 may be configured in various ways according to the type of the wireless device.
  • the additional element 140 may include at least one of a power unit/battery, an input/output unit (I/O unit), a driving unit, and a computing unit.
  • a wireless device may include a robot ( FIGS. 34 and 100A ), a vehicle ( FIGS. 34 , 100B-1 , 100B-2 ), an XR device ( FIGS. 34 and 100C ), a portable device ( FIGS. 34 and 100D ), and a home appliance. (FIG. 34, 100e), IoT device (FIG.
  • the wireless device may be mobile or used in a fixed location depending on the use-example/service.
  • various elements, components, units/units, and/or modules in the wireless devices 100 and 200 may be entirely interconnected through a wired interface, or at least some of them may be wirelessly connected through the communication unit 110 .
  • the control unit 120 and the communication unit 110 are connected by wire, and the control unit 120 and the first unit (eg, 130 and 140 ) are connected to the communication unit 110 through the communication unit 110 . It can be connected wirelessly.
  • each element, component, unit/unit, and/or module within the wireless device 100 , 200 may further include one or more elements.
  • the controller 120 may be configured with one or more processor sets.
  • the controller 120 may be configured as a set of a communication control processor, an application processor, an electronic control unit (ECU), a graphic processing processor, a memory control processor, and the like.
  • the memory unit 130 may include random access memory (RAM), dynamic RAM (DRAM), read only memory (ROM), flash memory, volatile memory, and non-volatile memory. volatile memory) and/or a combination thereof.
  • FIG. 37 will be described in more detail with reference to the drawings.
  • the mobile device may include a smart phone, a smart pad, a wearable device (eg, a smart watch, smart glasses), and a portable computer (eg, a laptop computer).
  • a mobile device may be referred to as a mobile station (MS), a user terminal (UT), a mobile subscriber station (MSS), a subscriber station (SS), an advanced mobile station (AMS), or a wireless terminal (WT).
  • MS mobile station
  • UT user terminal
  • MSS mobile subscriber station
  • SS subscriber station
  • AMS advanced mobile station
  • WT wireless terminal
  • the portable device 100 includes an antenna unit 108 , a communication unit 110 , a control unit 120 , a memory unit 130 , a power supply unit 140a , an interface unit 140b , and an input/output unit 140c . ) may be included.
  • the antenna unit 108 may be configured as a part of the communication unit 110 .
  • Blocks 110 to 130/140a to 140c respectively correspond to blocks 110 to 130/140 of FIG. 37 .
  • the communication unit 110 may transmit and receive signals (eg, data, control signals, etc.) with other wireless devices and base stations.
  • the controller 120 may control components of the portable device 100 to perform various operations.
  • the controller 120 may include an application processor (AP).
  • the memory unit 130 may store data/parameters/programs/codes/commands necessary for driving the portable device 100 . Also, the memory unit 130 may store input/output data/information.
  • the power supply unit 140a supplies power to the portable device 100 and may include a wired/wireless charging circuit, a battery, and the like.
  • the interface unit 140b may support the connection between the portable device 100 and other external devices.
  • the interface unit 140b may include various ports (eg, an audio input/output port and a video input/output port) for connection with an external device.
  • the input/output unit 140c may receive or output image information/signal, audio information/signal, data, and/or information input from a user.
  • the input/output unit 140c may include a camera, a microphone, a user input unit, a display unit 140d, a speaker, and/or a haptic module.
  • the input/output unit 140c obtains information/signals (eg, touch, text, voice, image, video) input from the user, and the obtained information/signals are stored in the memory unit 130 . can be saved.
  • the communication unit 110 may convert the information/signal stored in the memory into a wireless signal, and transmit the converted wireless signal directly to another wireless device or to a base station. Also, after receiving a radio signal from another radio device or base station, the communication unit 110 may restore the received radio signal to original information/signal.
  • the restored information/signal may be stored in the memory unit 130 and output in various forms (eg, text, voice, image, video, haptic) through the input/output unit 140c.
  • the vehicle or autonomous driving vehicle may be implemented as a mobile robot, vehicle, train, manned/unmanned aerial vehicle (AV), ship, or the like.
  • AV unmanned aerial vehicle
  • the vehicle or autonomous driving vehicle 100 includes an antenna unit 108 , a communication unit 110 , a control unit 120 , a driving unit 140a , a power supply unit 140b , a sensor unit 140c and autonomous driving. It may include a part 140d.
  • the antenna unit 108 may be configured as a part of the communication unit 110 .
  • Blocks 110/130/140a-140d correspond to blocks 110/130/140 of FIG. 37, respectively.
  • the communication unit 110 may transmit/receive signals (eg, data, control signals, etc.) to and from external devices such as other vehicles, base stations (eg, base stations, roadside units, etc.), servers, and the like.
  • the controller 120 may control elements of the vehicle or the autonomous driving vehicle 100 to perform various operations.
  • the controller 120 may include an Electronic Control Unit (ECU).
  • the driving unit 140a may cause the vehicle or the autonomous driving vehicle 100 to run on the ground.
  • the driving unit 140a may include an engine, a motor, a power train, a wheel, a brake, a steering device, and the like.
  • the power supply unit 140b supplies power to the vehicle or the autonomous driving vehicle 100 , and may include a wired/wireless charging circuit, a battery, and the like.
  • the sensor unit 140c may obtain vehicle status, surrounding environment information, user information, and the like.
  • the sensor unit 140c includes an inertial measurement unit (IMU) sensor, a collision sensor, a wheel sensor, a speed sensor, an inclination sensor, a weight sensor, a heading sensor, a position module, and a vehicle forward movement.
  • IMU inertial measurement unit
  • a collision sensor a wheel sensor
  • a speed sensor a speed sensor
  • an inclination sensor a weight sensor
  • a heading sensor a position module
  • a vehicle forward movement / may include a reverse sensor, a battery sensor, a fuel sensor, a tire sensor, a steering sensor, a temperature sensor, a humidity sensor, an ultrasonic sensor, an illuminance sensor, a pedal position sensor, and the like.
  • the autonomous driving unit 140d includes a technology for maintaining a driving lane, a technology for automatically adjusting speed such as adaptive cruise control, a technology for automatically driving along a predetermined route, and a technology for automatically setting a route when a destination is set. technology can be implemented.
  • the communication unit 110 may receive map data, traffic information data, and the like from an external server.
  • the autonomous driving unit 140d may generate an autonomous driving route and a driving plan based on the acquired data.
  • the controller 120 may control the driving unit 140a to move the vehicle or the autonomous driving vehicle 100 along the autonomous driving path (eg, speed/direction adjustment) according to the driving plan.
  • the communication unit 110 may non/periodically acquire the latest traffic information data from an external server, and may acquire surrounding traffic information data from surrounding vehicles.
  • the sensor unit 140c may acquire vehicle state and surrounding environment information.
  • the autonomous driving unit 140d may update the autonomous driving route and driving plan based on the newly acquired data/information.
  • the communication unit 110 may transmit information about a vehicle location, an autonomous driving route, a driving plan, and the like to an external server.
  • the external server may predict traffic information data in advance using AI technology or the like based on information collected from the vehicle or autonomous vehicles, and may provide the predicted traffic information data to the vehicle or autonomous vehicles.
  • the vehicle 40 illustrates a vehicle applied to the present disclosure.
  • the vehicle may also be implemented as a means of transportation, a train, an aircraft, a ship, and the like.
  • the vehicle 100 may include a communication unit 110 , a control unit 120 , a memory unit 130 , an input/output unit 140a , and a position measurement unit 140b .
  • blocks 110 to 130/140a to 140b correspond to blocks 110 to 130/140 of FIG. 37 , respectively.
  • the communication unit 110 may transmit and receive signals (eg, data, control signals, etc.) with other vehicles or external devices such as a base station.
  • the controller 120 may control components of the vehicle 100 to perform various operations.
  • the memory unit 130 may store data/parameters/programs/codes/commands supporting various functions of the vehicle 100 .
  • the input/output unit 140a may output an AR/VR object based on information in the memory unit 130 .
  • the input/output unit 140a may include a HUD.
  • the position measuring unit 140b may acquire position information of the vehicle 100 .
  • the location information may include absolute location information of the vehicle 100 , location information within a driving line, acceleration information, location information with a surrounding vehicle, and the like.
  • the position measuring unit 140b may include a GPS and various sensors.
  • the communication unit 110 of the vehicle 100 may receive map information, traffic information, and the like from an external server and store it in the memory unit 130 .
  • the position measuring unit 140b may obtain vehicle position information through GPS and various sensors and store it in the memory unit 130 .
  • the controller 120 may generate a virtual object based on map information, traffic information, and vehicle location information, and the input/output unit 140a may display the created virtual object on a window inside the vehicle ( 1410 and 1420 ).
  • the controller 120 may determine whether the vehicle 100 is normally operating within the driving line based on the vehicle location information. When the vehicle 100 deviates from the driving line abnormally, the controller 120 may display a warning on the windshield of the vehicle through the input/output unit 140a.
  • control unit 120 may broadcast a warning message regarding the driving abnormality to surrounding vehicles through the communication unit 110 .
  • control unit 120 may transmit the location information of the vehicle and information on driving/vehicle abnormality to the related organization through the communication unit 110 .
  • the XR device may be implemented as an HMD, a head-up display (HUD) provided in a vehicle, a television, a smartphone, a computer, a wearable device, a home appliance, a digital signage, a vehicle, a robot, and the like.
  • HMD head-up display
  • a television a television
  • smartphone a smartphone
  • a computer a wearable device
  • a home appliance a digital signage
  • a vehicle a robot, and the like.
  • the XR device 100a may include a communication unit 110 , a control unit 120 , a memory unit 130 , an input/output unit 140a , a sensor unit 140b , and a power supply unit 140c .
  • blocks 110 to 130/140a to 140c correspond to blocks 110 to 130/140 of FIG. 37 , respectively.
  • the communication unit 110 may transmit/receive signals (eg, media data, control signals, etc.) to/from external devices such as other wireless devices, portable devices, or media servers.
  • Media data may include images, images, sounds, and the like.
  • the controller 120 may perform various operations by controlling the components of the XR device 100a.
  • the controller 120 may be configured to control and/or perform procedures such as video/image acquisition, (video/image) encoding, and metadata generation and processing.
  • the memory unit 130 may store data/parameters/programs/codes/commands necessary for driving the XR device 100a/creating an XR object.
  • the input/output unit 140a may obtain control information, data, and the like from the outside, and may output the generated XR object.
  • the input/output unit 140a may include a camera, a microphone, a user input unit, a display unit, a speaker, and/or a haptic module.
  • the sensor unit 140b may obtain an XR device state, surrounding environment information, user information, and the like.
  • the sensor unit 140b may include a proximity sensor, an illumination sensor, an acceleration sensor, a magnetic sensor, a gyro sensor, an inertial sensor, an RGB sensor, an IR sensor, a fingerprint recognition sensor, an ultrasonic sensor, an optical sensor, a microphone, and/or a radar. have.
  • the power supply unit 140c supplies power to the XR device 100a, and may include a wired/wireless charging circuit, a battery, and the like.
  • the memory unit 130 of the XR device 100a may include information (eg, data, etc.) necessary for generating an XR object (eg, AR/VR/MR object).
  • the input/output unit 140a may obtain a command to operate the XR device 100a from the user, and the controller 120 may drive the XR device 100a according to the user's driving command. For example, when the user wants to watch a movie or news through the XR device 100a, the controller 120 transmits the content request information through the communication unit 130 to another device (eg, the mobile device 100b) or can be sent to the media server.
  • the communication unit 130 may download/stream contents such as movies and news from another device (eg, the portable device 100b ) or a media server to the memory unit 130 .
  • the controller 120 controls and/or performs procedures such as video/image acquisition, (video/image) encoding, and metadata generation/processing for the content, and is acquired through the input/output unit 140a/sensor unit 140b
  • An XR object can be created/output based on information about one surrounding space or a real object.
  • the XR device 100a is wirelessly connected to the portable device 100b through the communication unit 110 , and the operation of the XR device 100a may be controlled by the portable device 100b.
  • the portable device 100b may operate as a controller for the XR device 100a.
  • the XR device 100a may obtain 3D location information of the portable device 100b and then generate and output an XR object corresponding to the portable device 100b.
  • Robots can be classified into industrial, medical, home, military, etc. depending on the purpose or field of use.
  • the robot 100 may include a communication unit 110 , a control unit 120 , a memory unit 130 , an input/output unit 140a , a sensor unit 140b , and a driving unit 140c .
  • blocks 110 to 130/140a to 140c correspond to blocks 110 to 130/140 of FIG. 37 , respectively.
  • the communication unit 110 may transmit/receive signals (eg, driving information, control signals, etc.) with external devices such as other wireless devices, other robots, or control servers.
  • the controller 120 may perform various operations by controlling the components of the robot 100 .
  • the memory unit 130 may store data/parameters/programs/codes/commands supporting various functions of the robot 100 .
  • the input/output unit 140a may obtain information from the outside of the robot 100 and may output information to the outside of the robot 100 .
  • the input/output unit 140a may include a camera, a microphone, a user input unit, a display unit, a speaker, and/or a haptic module.
  • the sensor unit 140b may obtain internal information, surrounding environment information, user information, and the like of the robot 100 .
  • the sensor unit 140b may include a proximity sensor, an illumination sensor, an acceleration sensor, a magnetic sensor, a gyro sensor, an inertial sensor, an IR sensor, a fingerprint recognition sensor, an ultrasonic sensor, an optical sensor, a microphone, a radar, and the like.
  • the driving unit 140c may perform various physical operations such as moving a robot joint. In addition, the driving unit 140c may make the robot 100 travel on the ground or fly in the air.
  • the driving unit 140c may include an actuator, a motor, a wheel, a brake, a propeller, and the like.
  • AI devices are fixed or mobile devices such as TVs, projectors, smartphones, PCs, laptops, digital broadcasting terminals, tablet PCs, wearable devices, set-top boxes (STBs), radios, washing machines, refrigerators, digital signage, robots, and vehicles. It may be implemented in any possible device or the like.
  • the AI device 100 includes a communication unit 110 , a control unit 120 , a memory unit 130 , input/output units 140a/140b , a learning processor unit 140c and a sensor unit 140d). may include.
  • Blocks 110 to 130/140a to 140d correspond to blocks 110 to 130/140 of FIG. 37, respectively.
  • the communication unit 110 uses wired/wireless communication technology to communicate with external devices such as other AI devices (eg, FIGS. 34, 100x, 200, 400) or an AI server (eg, 400 in FIG. 34) and wired/wireless signals (eg, sensor information). , user input, learning model, control signal, etc.) can be transmitted and received. To this end, the communication unit 110 may transmit information in the memory unit 130 to an external device or transmit a signal received from the external device to the memory unit 130 .
  • AI devices eg, FIGS. 34, 100x, 200, 400
  • an AI server eg, 400 in FIG. 34
  • wired/wireless signals eg, sensor information
  • the communication unit 110 may transmit information in the memory unit 130 to an external device or transmit a signal received from the external device to the memory unit 130 .
  • the controller 120 may determine at least one executable operation of the AI device 100 based on information determined or generated using a data analysis algorithm or a machine learning algorithm. In addition, the controller 120 may control the components of the AI device 100 to perform the determined operation. For example, the control unit 120 may request, search, receive, or utilize the data of the learning processor unit 140c or the memory unit 130, and may be a predicted operation among at least one executable operation or determined to be preferable. Components of the AI device 100 may be controlled to execute the operation. In addition, the control unit 120 collects history information including user feedback on the operation contents or operation of the AI device 100 and stores it in the memory unit 130 or the learning processor unit 140c, or the AI server ( 34 and 400), and the like may be transmitted to an external device. The collected historical information may be used to update the learning model.
  • the memory unit 130 may store data supporting various functions of the AI device 100 .
  • the memory unit 130 may store data obtained from the input unit 140a , data obtained from the communication unit 110 , output data of the learning processor unit 140c , and data obtained from the sensing unit 140 .
  • the memory unit 130 may store control information and/or software codes necessary for the operation/execution of the control unit 120 .
  • the input unit 140a may acquire various types of data from the outside of the AI device 100 .
  • the input unit 140a may obtain training data for model learning, input data to which the learning model is applied, and the like.
  • the input unit 140a may include a camera, a microphone, and/or a user input unit.
  • the output unit 140b may generate an output related to sight, hearing, or touch.
  • the output unit 140b may include a display unit, a speaker, and/or a haptic module.
  • the sensing unit 140 may obtain at least one of internal information of the AI device 100 , surrounding environment information of the AI device 100 , and user information by using various sensors.
  • the sensing unit 140 may include a proximity sensor, an illuminance sensor, an acceleration sensor, a magnetic sensor, a gyro sensor, an inertial sensor, an RGB sensor, an IR sensor, a fingerprint recognition sensor, an ultrasonic sensor, an optical sensor, a microphone, and/or a radar. have.
  • the learning processor unit 140c may train a model composed of an artificial neural network by using the training data.
  • the learning processor unit 140c may perform AI processing together with the learning processor unit of the AI server ( FIGS. 34 and 400 ).
  • the learning processor unit 140c may process information received from an external device through the communication unit 110 and/or information stored in the memory unit 130 . Also, the output value of the learning processor unit 140c may be transmitted to an external device through the communication unit 110 and/or stored in the memory unit 130 .

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Abstract

본 개시에서는 대표적인 환경에 대해 최적화된 기본 수신기 모델에서 실사용 환경에서 확보한 데이터를 이용하여 추가 학습을 수행하는 방법과 절차, 그리고 이를 통해 확보한 다수의 맞춤형 수신기 모델과 기본 수신기 모델을 함께 운용하는 방법을 제안한다.

Description

학습 기반의 신호 수신 방법 및 장치
본 개시는 무선 통신에 관한 것이다.
더욱 많은 통신 기기들이 더욱 큰 통신 용량을 요구하게 됨에 따라 기존의 무선 접속 기술(radio access technology; RAT)에 비해 향상된 모바일 브로드밴드(mobile broadband) 통신에 대한 필요성이 대두되고 있다. 또한 다수의 기기 및 사물들을 연결하여 언제 어디서나 다양한 서비스를 제공하는 매시브 MTC (massive Machine Type Communications) 역시 차세대 통신에서 고려될 주요 이슈 중 하나이다. 뿐만 아니라 신뢰도(reliability) 및 지연(latency)에 민감한 서비스/단말을 고려한 통신 시스템 디자인이 논의되고 있다. 이와 같이 확장된 모바일 브로드밴드 커뮤니케이션(enhanced mobile broadband communication), massive MTC, URLLC (Ultra-Reliable and Low Latency Communication) 등을 고려한 차세대 무선 접속 기술의 도입이 논의되고 있으며, 본 개시에서는 편의상 해당 기술(technology)을 new RAT 또는 NR이라고 부른다.
심층 학습을 포함한 기계 학습에 기반한 통신 시스템은 기존의 통신 시스템에 비해 학습을 통해 맞춤형 최적화, 환경 변화에 대한 대응 및 진화가 용이하다는 장점이 있어 차세대 통신 시스템의 핵심 기술로 주목받고 있다. 그러나, 실사용 환경에서의 데이터 없이 시뮬레이션이나 일부 대표 환경의 데이터만으로는 이러한 장점을 충분히 살리기 어렵다.
본 개시는 심층 학습을 포함한 기계 학습 기반의 무선 통신 수신기 모델을 실사용 환경에서 획득한 학습용 데이터를 이용한 추가 학습을 통해 개선된 수신기 모델을 확보하고, 사용 환경에 따라 수신기 모델을 선택하여 사용함으로서 전체적인 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 아울러, 실사용 환경에서 학습용 데이터를 확보하기 위한 단말과 기지국 간의 방법 및 절차를 기술한다.
본 명세서에 따르면, 모든 사용 환경을 고려하여 설계된 기계 학습 기반의 기본 수신기 모델을 기반으로 실사용 환경에서의 추가 학습을 통해 효율적으로 실사용 환경에 최적화된 수신기 모델을 확보할 수 있고, 추가 학습된 수신기 모델은 학습용 데이터를 획득한 환경에서만 사용하고 그렇지 않은 환경에서는 기본 수신기 모델을 사용함으로써 성능 저하의 위험 없이 실사용 환경에 최적화할 수 있으며, 채널뿐만 아니라 하드웨어의 특성까지 반영된 (반)지도 학습용 데이터를 확보할 수 있다. 이를 통해, 사용자의 주요 실사용 환경에서의 무선 통신 수신 성능을 개선할 수 있고, 사용자가 체감하는 레이턴시(latency), 배터리 소모, 송수신 속도 등 서비스의 품질이 개선되며, 나아가 전체적인 통신망 용량이 증대될 수 있다.
본 명세서의 구체적인 일례를 통해 얻을 수 있는 효과는 이상에서 나열된 효과로 제한되지 않는다. 예를 들어, 관련된 기술분야의 통상의 지식을 자긴 자(a person having ordinary skill in the related art)가 본 명세서로부터 이해하거나 유도할 수 있는 다양한 기술적 효과가 존재할 수 있다. 이에 따라 본 명세서의 구체적인 효과는 본 명세서에 명시적으로 기재된 것에 제한되지 않고, 본 명세서의 기술적 특징으로부터 이해되거나 유도될 수 있는 다양한 효과를 포함할 수 있다.
도 1은 본 개시가 적용될 수 있는 무선통신 시스템을 예시한다.
도 2는 사용자 평면(user plane)에 대한 무선 프로토콜 구조(radio protocol architecture)를 나타낸 블록도이다.
도 3은 제어 평면(control plane)에 대한 무선 프로토콜 구조를 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 개시의 기술적 특징이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템의 다른 예를 나타낸다.
도 5는 NG-RAN과 5GC 간의 기능적 분할을 예시한다.
도 6은 NR에서 적용될 수 있는 프레임 구조를 예시한다.
도 7은 슬롯 구조를 나타낸다.
도 8은 CORESET을 예시한다.
도 9는 종래의 제어 영역과 NR에서의 CORESET의 차이점을 나타내는 도면이다.
도 10은 새로운 무선 접속 기술에 대한 프레임 구조의 일례를 도시한 것이다.
도 11은 셀프 컨테인드 슬롯 구조의 예이다.
도 12는 TXRU 및 물리적 안테나 관점에서 하이브리드 빔포밍(Hybrid beamforming) 구조를 추상적으로 도식화한 것이다.
도 13은 동기화 신호 및 PBCH(SS/PBCH) 블록을 도시한 것이다.
도 14는 단말이 타이밍 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 것이다.
도 15는 단말의 시스템 정보 획득 과정의 일례를 도시한 것이다.
도 16은 랜덤 접속 절차를 설명하기 위한 것이다.
도 17은 파워 램핑 카원터를 설명하기 위한 것이다.
도 18은 RACH 자원 관계에 대한 SS 블록의 문턱치 개념을 설명하기 위한 것이다.
도 19는 유휴 모드 DRX 동작을 수행하는 일례를 도식한 순서도다.
도 20은 DRX 사이클을 예시한다.
도 21은 통신 시스템 모델을 개략적으로 도시한 것이다.
도 22는 기계 학습 기반 통신 시스템 모델을 개략적으로 도시한 것이다.
도 23은 본 개시의 일부 구현에 따른 기계 학습 기반 통신 시스템 모델을 개략적으로 도시한 것이다.
도 24는 본 개시의 일부 구현에 따른, 단말에 대한 기계 학습 기반 통신 시스템 모델의 실사용 환경 최적화 방법의 일례를 도시한 것이다.
도 25는 본 개시의 일부 구현에 따른, 기지국에 대한 기계 학습 기반 통신 시스템 모델의 실사용 환경 최적화 방법의 일례를 도시한 것이다.
도 26은 기계 학습에 기반한 무선 통신 수신기의 실사용 환경 학습 지원 여부 전달 방법이 구현되는 일례를 개략적으로 도시한 것이다.
도 27은 하향링크 학습용 데이터 획득의 일례에 대한 흐름도를 도시한 것이다.
도 28은 단말의 학습용 데이터 획득 모드의 활성화 및 비활성화의 일례에 대한 순서도이다.
도 29는 상향링크 학습용 데이터 획득의 일례에 대한 흐름도를 도시한 것이다.
도 30은 기지국의 학습용 데이터 획득 모드의 활성화 및 비활성화의 일례에 대한 순서도이다.
도 31은 본 개시의 일부 구현에 따른 학습용 데이터 생성 방법을 설명하기 위한 것이다.
도 32는 본 개시의 일부 구현에 따른 수신기 학습 방법을 설명하기 위한 것이다.
도 33은 본 개시의 일부 구현에 따른 단말의 신호 수신 방법의 일례에 대한 순서도이다.
도 34는 본 개시에 적용되는 통신 시스템(1)을 예시한다.
도 35는 본 개시에 적용될 수 있는 무선 기기를 예시한다.
도 36은 전송 신호를 위한 신호 처리 회로를 예시한다.
도 37은 본 개시에 적용되는 무선 기기의 다른 예를 나타낸다.
도 38은 본 개시에 적용되는 휴대 기기를 예시한다.
도 39는 본 개시에 적용되는 차량 또는 자율 주행 차량을 예시한다.
도 40은 본 개시에 적용되는 차량을 예시한다.
도 41은 본 개시에 적용되는 XR 기기를 예시한다.
도 42는 본 개시에 적용되는 로봇을 예시한다.
도 43은 본 개시에 적용되는 AI 기기를 예시한다.
본 명세서에서 “A 또는 B(A or B)”는 “오직 A”, “오직 B” 또는 “A와 B 모두”를 의미할 수 있다. 달리 표현하면, 본 명세서에서 “A 또는 B(A or B)”는 “A 및/또는 B(A and/or B)”으로 해석될 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에서 “A, B 또는 C(A, B or C)”는 “오직 A”, “오직 B”, “오직 C”, 또는 “A, B 및 C의 임의의 모든 조합(any combination of A, B and C)”를 의미할 수 있다.
본 명세서에서 사용되는 슬래쉬(/)나 쉼표(comma)는 “및/또는(and/or)”을 의미할 수 있다. 예를 들어, “A/B”는 “A 및/또는 B”를 의미할 수 있다. 이에 따라 “A/B”는 “오직 A”, “오직 B”, 또는 “A와 B 모두”를 의미할 수 있다. 예를 들어, “A, B, C”는 “A, B 또는 C”를 의미할 수 있다.
본 명세서에서 “적어도 하나의 A 및 B(at least one of A and B)”는, “오직 A”, “오직 B” 또는 “A와 B 모두”를 의미할 수 있다. 또한, 본 명세서에서 “적어도 하나의 A 또는 B(at least one of A or B)”나 “적어도 하나의 A 및/또는 B(at least one of A and/or B)”라는 표현은 “적어도 하나의 A 및 B(at least one of A and B)”와 동일하게 해석될 수 있다.
또한, 본 명세서에서 “적어도 하나의 A, B 및 C(at least one of A, B and C)”는, “오직 A”, “오직 B”, “오직 C”, 또는 “A, B 및 C의 임의의 모든 조합(any combination of A, B and C)”를 의미할 수 있다. 또한, “적어도 하나의 A, B 또는 C(at least one of A, B or C)”나 “적어도 하나의 A, B 및/또는 C(at least one of A, B and/or C)”는 “적어도 하나의 A, B 및 C(at least one of A, B and C)”를 의미할 수 있다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 괄호는 “예를 들어(for example)”를 의미할 수 있다. 구체적으로, “제어 정보(PDCCH)”로 표시된 경우, “제어 정보”의 일례로 “PDCCH”가 제안된 것일 수 있다. 달리 표현하면 본 명세서의 “제어 정보”는 “PDCCH”로 제한(limit)되지 않고, “PDDCH”가 “제어 정보”의 일례로 제안될 것일 수 있다. 또한, “제어 정보(즉, PDCCH)”로 표시된 경우에도, “제어 정보”의 일례로 “PDCCH”가 제안된 것일 수 있다.
본 명세서에서 하나의 도면 내에서 개별적으로 설명되는 기술적 특징은, 개별적으로 구현될 수도 있고, 동시에 구현될 수도 있다.
도 1은 본 개시가 적용될 수 있는 무선통신 시스템을 예시한다. 이는 E-UTRAN(Evolved-UMTS Terrestrial Radio Access Network), 또는 LTE(Long Term Evolution)/LTE-A 시스템이라고도 불릴 수 있다.
E-UTRAN은 단말(10: User Equipment, UE)에게 제어 평면(control plane)과 사용자 평면(user plane)을 제공하는 기지국(20: Base Station, BS)을 포함한다. 단말(10)은 고정되거나 이동성을 가질 수 있으며, MS(Mobile station), UT(User Terminal), SS(Subscriber Station), MT(mobile terminal), 무선기기(Wireless Device) 등 다른 용어로 불릴 수 있다. 기지국(20)은 단말(10)과 통신하는 고정된 지점(fixed station)을 말하며, eNB(evolved-NodeB), BTS(Base Transceiver System), 액세스 포인트(Access Point) 등 다른 용어로 불릴 수 있다.
기지국(20)들은 X2 인터페이스를 통하여 서로 연결될 수 있다. 기지국(20)은 S1 인터페이스를 통해 EPC(Evolved Packet Core, 30), 보다 상세하게는 S1-MME를 통해 MME(Mobility Management Entity)와 S1-U를 통해 S-GW(Serving Gateway)와 연결된다.
EPC(30)는 MME, S-GW 및 P-GW(Packet Data Network-Gateway)로 구성된다. MME는 단말의 접속 정보나 단말의 능력에 관한 정보를 가지고 있으며, 이러한 정보는 단말의 이동성 관리에 주로 사용된다. S-GW는 E-UTRAN을 종단점으로 갖는 게이트웨이이며, P-GW는 PDN을 종단점으로 갖는 게이트웨이이다.
단말과 네트워크 사이의 무선인터페이스 프로토콜 (Radio Interface Protocol)의 계층들은 통신시스템에서 널리 알려진 개방형 시스템간 상호접속 (Open System Interconnection: OSI) 기준 모델의 하위 3개 계층을 바탕으로 L1 (제1계층), L2 (제2계층), L3(제3계층)로 구분될 수 있는데, 이 중에서 제1계층에 속하는 물리계층은 물리채널(Physical Channel)을 이용한 정보전송서비스(Information Transfer Service)를 제공하며, 제 3계층에 위치하는 RRC(Radio Resource Control) 계층은 단말과 네트워크 간에 무선자원을 제어하는 역할을 수행한다. 이를 위해 RRC 계층은 단말과 기지국간 RRC 메시지를 교환한다.
도 2는 사용자 평면(user plane)에 대한 무선 프로토콜 구조(radio protocol architecture)를 나타낸 블록도이다. 도 3은 제어 평면(control plane)에 대한 무선 프로토콜 구조를 나타낸 블록도이다. 사용자 평면은 사용자 데이터 전송을 위한 프로토콜 스택(protocol stack)이고, 제어 평면은 제어신호 전송을 위한 프로토콜 스택이다.
도 2 및 3을 참조하면, 물리계층(PHY(physical) layer)은 물리채널(physical channel)을 이용하여 상위 계층에게 정보 전송 서비스(information transfer service)를 제공한다. 물리계층은 상위 계층인 MAC(Medium Access Control) 계층과는 전송채널(transport channel)을 통해 연결되어 있다. 전송채널을 통해 MAC 계층과 물리계층 사이로 데이터가 이동한다. 전송채널은 무선 인터페이스를 통해 데이터가 어떻게 어떤 특징으로 전송되는가에 따라 분류된다.
서로 다른 물리계층 사이, 즉 송신기와 수신기의 물리계층 사이는 물리채널을 통해 데이터가 이동한다. 상기 물리채널은 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 방식으로 변조될 수 있고, 시간과 주파수를 무선자원으로 활용한다.
MAC 계층의 기능은 논리채널과 전송채널간의 맵핑 및 논리채널에 속하는 MAC SDU(service data unit)의 전송채널 상으로 물리채널로 제공되는 전송블록(transport block)으로의 다중화/역다중화를 포함한다. MAC 계층은 논리채널을 통해 RLC(Radio Link Control) 계층에게 서비스를 제공한다.
RLC 계층의 기능은 RLC SDU의 연결(concatenation), 분할(segmentation) 및 재결합(reassembly)를 포함한다. 무선베어러(Radio Bearer: RB)가 요구하는 다양한 QoS(Quality of Service)를 보장하기 위해, RLC 계층은 투명모드(Transparent Mode, TM), 비확인 모드(Unacknowledged Mode, UM) 및 확인모드(Acknowledged Mode, AM)의 세 가지의 동작모드를 제공한다. AM RLC는 ARQ(automatic repeat request)를 통해 오류 정정을 제공한다.
RRC(Radio Resource Control) 계층은 제어 평면에서만 정의된다. RRC 계층은 무선 베어러들의 설정(configuration), 재설정(re-configuration) 및 해제(release)와 관련되어 논리채널, 전송채널 및 물리채널들의 제어를 담당한다. RB는 단말과 네트워크간의 데이터 전달을 위해 제1 계층(PHY 계층) 및 제2 계층(MAC 계층, RLC 계층, PDCP 계층)에 의해 제공되는 논리적 경로를 의미한다.
사용자 평면에서의 PDCP(Packet Data Convergence Protocol) 계층의 기능은 사용자 데이터의 전달, 헤더 압축(header compression) 및 암호화(ciphering)를 포함한다. 제어 평면에서의 PDCP(Packet Data Convergence Protocol) 계층의 기능은 제어 평면 데이터의 전달 및 암호화/무결정 보호(integrity protection)를 포함한다.
RB가 설정된다는 것은 특정 서비스를 제공하기 위해 무선 프로토콜 계층 및 채널의 특성을 규정하고, 각각의 구체적인 파라미터 및 동작 방법을 설정하는 과정을 의미한다. RB는 다시 SRB(Signaling RB)와 DRB(Data RB) 두가지로 나누어 질 수 있다. SRB는 제어 평면에서 RRC 메시지를 전송하는 통로로 사용되며, DRB는 사용자 평면에서 사용자 데이터를 전송하는 통로로 사용된다.
단말의 RRC 계층과 E-UTRAN의 RRC 계층 사이에 RRC 연결(RRC Connection)이 확립되면, 단말은 RRC 연결(RRC connected) 상태에 있게 되고, 그렇지 못할 경우 RRC 아이들(RRC idle) 상태에 있게 된다.
네트워크에서 단말로 데이터를 전송하는 하향링크 전송채널로는 시스템정보를 전송하는 BCH(Broadcast Channel)과 그 이외에 사용자 트래픽이나 제어메시지를 전송하는 하향링크 SCH(Shared Channel)이 있다. 하향링크 멀티캐스트 또는 브로드캐스트 서비스의 트래픽 또는 제어메시지의 경우 하향링크 SCH를 통해 전송될 수도 있고, 또는 별도의 하향링크 MCH(Multicast Channel)을 통해 전송될 수도 있다. 한편, 단말에서 네트워크로 데이터를 전송하는 상향링크 전송채널로는 초기 제어메시지를 전송하는 RACH(Random Access Channel)와 그 이외에 사용자 트래픽이나 제어메시지를 전송하는 상향링크 SCH(Shared Channel)가 있다.
전송채널 상위에 있으며, 전송채널에 매핑되는 논리채널(Logical Channel)로는 BCCH(Broadcast Control Channel), PCCH(Paging Control Channel), CCCH(Common Control Channel), MCCH(Multicast Control Channel), MTCH(Multicast Traffic Channel) 등이 있다.
물리채널(Physical Channel)은 시간 영역에서 여러 개의 OFDM 심벌과 주파수 영역에서 여러 개의 부반송파(Sub-carrier)로 구성된다. 하나의 서브프레임(Sub-frame)은 시간 영역에서 복수의 OFDM 심벌(Symbol)들로 구성된다. 자원블록은 자원 할당 단위로, 복수의 OFDM 심벌들과 복수의 부반송파(sub-carrier)들로 구성된다. 또한 각 서브프레임은 PDCCH(Physical Downlink Control Channel) 즉, L1/L2 제어채널을 위해 해당 서브프레임의 특정 OFDM 심벌들(예, 첫 번째 OFDM 심볼)의 특정 부반송파들을 이용할 수 있다. TTI(Transmission Time Interval)는 전송의 단위 시간으로, 예를 들어, 서브프레임 또는 슬롯이 될 수 있다.
이하, 새로운 무선 접속 기술(new radio access technology: new RAT, NR)에 대해 설명한다.
더욱 많은 통신 기기들이 더욱 큰 통신 용량을 요구하게 됨에 따라 기존의 무선 접속 기술(radio access technology; RAT)에 비해 향상된 모바일 브로드밴드(mobile broadband) 통신에 대한 필요성이 대두되고 있다. 또한 다수의 기기 및 사물들을 연결하여 언제 어디서나 다양한 서비스를 제공하는 매시브 MTC (massive Machine Type Communications) 역시 차세대 통신에서 고려될 주요 이슈 중 하나이다. 뿐만 아니라 신뢰도(reliability) 및 지연(latency)에 민감한 서비스/단말을 고려한 통신 시스템 디자인이 논의되고 있다. 이와 같이 확장된 모바일 브로드밴드 커뮤니케이션(enhanced mobile broadband communication), massive MTC, URLLC (Ultra-Reliable and Low Latency Communication) 등을 고려한 차세대 무선 접속 기술의 도입이 논의되고 있으며, 본 개시에서는 편의상 해당 기술(technology)을 new RAT 또는 NR이라고 부른다.
도 4는 본 개시의 기술적 특징이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템의 다른 예를 나타낸다.
구체적으로, 도 4는 5G NR(new radio access technology) 시스템에 기초한 시스템 아키텍처를 도시한다. 5G NR 시스템(이하, 간단히 "NR"이라 칭함)에서 사용되는 개체는 도 1에서 소개된 개체(예를 들어, eNB, MME, S-GW)의 일부 또는 모든 기능을 흡수할 수 있다. NR 시스템에서 사용되는 개체는 LTE와 구별하기 위해 "NG"라는 이름으로 식별될 수 있다.
도 4를 참조하면, 무선 통신 시스템은 하나 이상의 UE(11), NG-RAN(next-generation RAN) 및 5세대 코어 네트워크(5GC)를 포함한다. NG-RAN은 적어도 하나의 NG-RAN 노드로 구성된다. NG-RAN 노드는 도 1에 도시된 BS(20)에 대응하는 개체이다. NG-RAN 노드는 적어도 하나의 gNB(21) 및/또는 적어도 하나의 ng-eNB (22)로 구성된다. gNB(21)는 UE(11)를 향한 NR 사용자 평면 및 제어 평면 프로토콜의 종단을 제공한다. Ng-eNB(22)는 UE(11)를 향한 E-UTRA 사용자 평면 및 제어 평면 프로토콜의 종단을 제공한다.
5GC는 AMF(access and mobility management function), UPF(user plane function) 및 SMF(session management function)을 포함한다. AMF는 NAS 보안, 아이들 상태 이동성 처리 등과 같은 기능을 호스트 한다. AMF는 종래 MME의 기능을 포함하는 개체이다. UPF는 이동성 앵커링, PDU(protocol data unit) 처리와 같은 기능을 호스트 한다. UPF는 종래의 S-GW의 기능을 포함하는 개체이다. SMF는 UE IP 주소 할당, PDU 세션 제어와 같은 기능을 호스트 한다.
gNB와 ng-eNB는 Xn 인터페이스를 통해 상호 연결된다. gNB 및 ng-eNB는 또한 NG 인터페이스를 통해 5GC에 연결된다. 보다 구체적으로는, NG-C 인터페이스를 통해 AMF에, 그리고 NG-U 인터페이스를 통해 UPF에 연결된다.
도 5는 NG-RAN과 5GC 간의 기능적 분할을 예시한다.
도 5를 참조하면, gNB는 인터 셀 간의 무선 자원 관리(Inter Cell RRM), 무선 베어러 관리(RB control), 연결 이동성 제어(Connection Mobility Control), 무선 허용 제어(Radio Admission Control), 측정 설정 및 제공(Measurement configuration & Provision), 동적 자원 할당(dynamic resource allocation) 등의 기능을 제공할 수 있다. AMF는 NAS 보안, 아이들 상태 이동성 처리 등의 기능을 제공할 수 있다. UPF는 이동성 앵커링(Mobility Anchoring), PDU 처리 등의 기능을 제공할 수 있다. SMF(Session Management Function)는 단말 IP 주소 할당, PDU 세션 제어 등의 기능을 제공할 수 있다.
도 6은 NR에서 적용될 수 있는 프레임 구조를 예시한다.
도 6을 참조하면, 프레임은 10 ms(millisecond)로 구성될 수 있고, 1 ms로 구성된 서브프레임 10개를 포함할 수 있다.
NR에서 상향링크 및 하향링크 전송은 프레임으로 구성될 수 있다. 무선 프레임은 10 ms의 길이를 가지며, 2개의 5ms 하프-프레임(Half-Frame, HF)으로 정의될 수 있다. 하프-프레임은 5개의 1ms 서브프레임(Subframe, SF)으로 정의될 수 있다. 서브프레임은 하나 이상의 슬롯으로 분할되며, 서브프레임 내 슬롯 개수는 SCS(Subcarrier Spacing)에 의존한다. 각 슬롯은 CP(cyclic prefix)에 따라 12개 또는 14개의 OFDM(A) 심볼을 포함한다. 노멀 CP(normal CP)가 사용되는 경우, 각 슬롯은 14개의 심볼을 포함한다. 확장 CP가 사용되는 경우, 각 슬롯은 12개의 심볼을 포함한다. 여기서, 심볼은 OFDM 심볼 (혹은, CP-OFDM 심볼), SC-FDMA 심볼 (혹은, DFT-s-OFDM 심볼)을 포함할 수 있다.
서브프레임 내에는 부반송파 간격(subcarrier spacing: SCS)에 따라 하나 또는 복수의 슬롯(slot)들이 포함될 수 있다.
다음 표 1은 부반송파 간격 설정(subcarrier spacing configuration) μ를 예시한다.
Figure PCTKR2020004680-appb-T000001
다음 표 2는 부반송파 간격 설정(subcarrier spacing configuration) μ에 따라, 프레임 내 슬롯 개수(Nframeμ slot), 서브프레임 내 슬롯 개수(Nsubframeμ slot), 슬롯 내 심볼 개수(Nslot symb) 등을 예시한다.
Figure PCTKR2020004680-appb-T000002
표 3은 확장 CP가 사용되는 경우, SCS에 따라 슬롯 별 심볼의 개수, 프레임 별 슬롯의 개수와 서브프레임(SF) 별 슬롯의 개수를 예시한다.
Figure PCTKR2020004680-appb-T000003
NR 시스템에서는 하나의 단말에게 병합되는 복수의 셀들간에 OFDM(A) 뉴머놀로지(numerology)(예, SCS, CP 길이 등)가 상이하게 설정될 수 있다. 이에 따라, 동일한 개수의 심볼로 구성된 시간 자원(예, SF, 슬롯 또는 TTI)(편의상, TU(Time Unit)로 통칭)의 (절대 시간) 구간이 병합된 셀들간에 상이하게 설정될 수 있다.
도 7은 슬롯 구조를 나타낸다.
도 7을 참조하면, 슬롯은 시간 영역에서 복수의 심볼들을 포함한다. 예를 들어, 노멀 CP의 경우 하나의 슬롯이 14개의 심볼을 포함하나, 확장 CP의 경우 하나의 슬롯이 12개의 심볼을 포함할 수 있다. 또는 노멀 CP의 경우 하나의 슬롯이 7개의 심볼을 포함하나, 확장 CP의 경우 하나의 슬롯이 6개의 심볼을 포함할 수 있다.
반송파는 주파수 영역에서 복수의 부반송파들을 포함한다. RB(Resource Block)는 주파수 영역에서 복수(예를 들어, 12)의 연속한 부반송파로 정의될 수 있다. BWP(Bandwidth Part)는 주파수 영역에서 복수의 연속한 (P)RB로 정의될 수 있으며, 하나의 뉴머놀로지(numerology)(예, SCS, CP 길이 등)에 대응될 수 있다. 반송파는 최대 N개(예를 들어, 5개)의 BWP를 포함할 수 있다. 데이터 통신은 활성화된 BWP를 통해서 수행될 수 있다. 각각의 요소는 자원 그리드에서 자원요소(Resource Element, RE)로 지칭될 수 있고, 하나의 복소 심볼이 맵핑될 수 있다.
PDCCH(physical downlink control channel)은 다음 표 4와 같이 하나 또는 그 이상의 CCE(control channel element)들로 구성될 수 있다.
집성 레벨(Aggregation level) CCE의 개수(Number of CCEs)
1 1
2 2
4 4
8 8
16 16
즉, PDCCH는 1, 2, 4, 8 또는 16개의 CCE들로 구성되는 자원을 통해 전송될 수 있다. 여기서, CCE는 6개의 REG(resource element group)로 구성되며, 하나의 REG는 주파수 영역에서 하나의 자원 블록, 시간 영역에서 하나의 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 심볼로 구성된다.
한편, NR에서는, 제어 자원 집합(control resource set: CORESET)이라는 새로운 단위를 도입할 수 있다. 단말은 CORESET에서 PDCCH를 수신할 수 있다.
도 8은 CORESET을 예시한다.
도 8을 참조하면, CORESET은 주파수 영역에서 NCORESET RB 개의 자원 블록들로 구성되고, 시간 영역에서 NCORESET symb ∈ {1, 2, 3}개의 심볼로 구성될 수 있다. NCORESET RB, NCORESET symb 는 상위 계층 신호를 통해 기지국에 의하여 제공될 수 있다. 도 8에 도시한 바와 같이 CORESET 내에는 복수의 CCE들(또는 REG들)이 포함될 수 있다.
단말은 CORESET 내에서, 1, 2, 4, 8 또는 16개의 CCE들을 단위로 PDCCH 검출을 시도할 수 있다. PDCCH 검출을 시도할 수 있는 하나 또는 복수 개의 CCE들을 PDCCH 후보라 할 수 있다.
단말은 복수의 CORESET들을 설정 받을 수 있다.
도 9는 종래의 제어 영역과 NR에서의 CORESET의 차이점을 나타내는 도면이다.
도 9를 참조하면, 종래의 무선통신 시스템(예컨대, LTE/LTE-A)에서의 제어 영역(300)은 기지국이 사용하는 시스템 대역 전체에 걸쳐 구성되었다. 좁은 대역만을 지원하는 일부 단말(예를 들어, eMTC/NB-IoT 단말)을 제외한 모든 단말은, 기지국이 전송하는 제어 정보를 제대로 수신/디코딩하기 위해서는 상기 기지국의 시스템 대역 전체의 무선 신호를 수신할 수 있어야 했다.
반면, NR에서는, 전술한 CORESET을 도입하였다. CORESET(301, 302, 303)은 단말이 수신해야 하는 제어정보를 위한 무선 자원이라 할 수 있으며, 시스템 대역 전체 대신 일부만을 사용할 수 있다. 기지국은 각 단말에게 CORESET을 할당할 수 있으며, 할당한 CORESET을 통해 제어 정보를 전송할 수 있다. 예를 들어, 도 9에서 제1 CORESET(301)은 단말 1에게 할당하고, 제2 CORESET(302)는 제2 단말에게 할당하고, 제3 CORESET(303)은 단말 3에게 할당할 수 있다. NR에서의 단말은 시스템 대역 전체를 반드시 수신하지 않더라도 기지국의 제어 정보를 수신할 수 있다.
CORESET에는, 단말 특정적 제어 정보를 전송하기 위한 단말 특정적 CORESET과 모든 단말에게 공통적인 제어 정보를 전송하기 위한 공통적 CORESET이 있을 수 있다.
한편, NR에서는, 응용(Application) 분야에 따라서는 높은 신뢰성(high reliability)를 요구할 수 있고, 이러한 상황에서 하향링크 제어 채널(예컨대, physical downlink control channel: PDCCH)을 통해 전송되는 DCI(downlink control information)에 대한 목표 BLER(block error rate)은 종래 기술보다 현저히 낮아질 수 있다. 이처럼 높은 신뢰성을 요구하는 요건(requirement)을 만족시키기 위한 방법의 일례로는, DCI에 포함되는 내용(contents)양을 줄이거나, 그리고/혹은 DCI 전송 시에 사용하는 자원의 양을 증가시킬 수 있다. 이 때 자원은, 시간 영역에서의 자원, 주파수 영역에서의 자원, 코드 영역에서의 자원, 공간 영역에서의 자원 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
한편, NR에서는 다음 기술/특징이 적용될 수 있다.
<셀프 컨테인드 서브프레임 구조(Self-contained subframe structure)>
도 10은 새로운 무선 접속 기술에 대한 프레임 구조의 일례를 도시한 것이다.
NR에서는 레이턴시(latency)를 최소화 하기 위한 목적으로 도 10과 같이, 하나의 TTI내에, 제어 채널과 데이터 채널이 시분할 다중화(Time Division Multiplexing: TDM) 되는 구조가 프레임 구조(frame structure)의 한가지로서 고려될 수 있다.
도 10에서 빗금 친 영역은 하향링크 제어(downlink control) 영역을 나타내고, 검정색 부분은 상향링크 제어(uplink control) 영역을 나타낸다. 표시가 없는 영역은 하향링크 데이터(downlink data; DL data) 전송을 위해 사용될 수도 있고, 상향링크 데이터(uplink data; UL data) 전송을 위해 사용될 수도 있다. 이러한 구조의 특징은 한 개의 서브프레임(subframe) 내에서 하향링크(DL) 전송과 상향링크(uplink; UL) 전송이 순차적으로 진행되어, 서브프레임(subframe) 내에서 DL data를 보내고, UL ACK/NACK(Acknowledgement/Not-acknowledgement)도 받을 수 있다. 결과적으로 데이터 전송 에러 발생시에 데이터 재전송까지 걸리는 시간을 줄이게 되며, 이로 인해 최종 데이터 전달의 레이턴시(latency)를 최소화할 수 있다.
이러한 데이터 및 제어 영역이 TDM된 서브프레임 구조(data and control TDMed subframe structure)에서 기지국과 단말이 송신 모드에서 수신 모드로의 전환 과정 또는 수신 모드에서 송신 모드로의 전환 과정을 위한 타입 갭(time gap)이 필요하다. 이를 위하여 셀프 컨테인드 서브프레임 구조에서 DL에서 UL로 전환되는 시점의 일부 OFDM 심볼이 보호 구간(guard period: GP)로 설정될 수 있다.
도 11은 셀프 컨테인드 슬롯 구조의 예이다.
도 11을 참조하면, 하나의 슬롯은 DL 제어 채널, DL 또는 UL 데이터, UL 제어 채널 등이 모두 포함될 수 있는 자기-완비 구조를 가질 수 있다. 예를 들어, 슬롯 내의 처음 N개의 심볼은 DL 제어 채널을 전송하는데 사용되고(이하, DL 제어 영역), 슬롯 내의 마지막 M개의 심볼은 UL 제어 채널을 전송하는데 사용될 수 있다(이하, UL 제어 영역). N과 M은 각각 0 이상의 정수이다. DL 제어 영역과 UL 제어 영역의 사이에 있는 자원 영역(이하, 데이터 영역)은 DL 데이터 전송을 위해 사용되거나, UL 데이터 전송을 위해 사용될 수 있다. 일 예로, 다음의 구성을 고려할 수 있다. 각 구간은 시간 순서대로 나열되었다.
1. DL only 구성
2. UL only 구성
3. Mixed UL-DL 구성
- DL 영역 + GP(Guard Period) + UL 제어 영역
- DL 제어 영역 + GP + UL 영역
여기서, DL 영역은 (i) DL 데이터 영역, (ii) DL 제어 영역 + DL 데이터 영역일 수 있다. UL 영역은 (i) UL 데이터 영역, (ii) UL 데이터 영역 + UL 제어 영역일 수 있다.
DL 제어 영역에서는 PDCCH가 전송될 수 있고, DL 데이터 영역에서는 PDSCH가 전송될 수 있다. UL 제어 영역에서는 PUCCH가 전송될 수 있고, UL 데이터 영역에서는 PUSCH가 전송될 수 있다. PDCCH에서는 DCI(Downlink Control Information), 예를 들어 DL 데이터 스케줄링 정보, UL 데이터 스케줄링 정보 등이 전송될 수 있다. PUCCH에서는 UCI(Uplink Control Information), 예를 들어 DL 데이터에 대한 ACK/NACK(Positive Acknowledgement/Negative Acknowledgement) 정보, CSI(Channel State Information) 정보, SR(Scheduling Request) 등이 전송될 수 있다. GP는 기지국과 단말이 송신 모드에서 수신 모드로 전환하는 과정 또는 수신 모드에서 송신 모드로 전환하는 과정에서 시간 갭을 제공한다. 서브프레임 내에서 DL에서 UL로 전환되는 시점의 일부 심볼이 GP로 설정될 수 있다.
<아날로그 빔포밍 #1(Analog beamforming #1)>
밀리미터 웨이브(Millimeter Wave: mmW)에서는 파장이 짧아져서 동일 면적에 다수개의 안테나 엘리먼트(element)의 설치가 가능해 진다. 즉 30GHz 대역에서 파장은 1cm로써 5 by 5 cm의 패널(panel)에 0.5 파장(lambda) 간격으로 2-차원(dimension) 배열 형태로 총 100개의 안테나 엘리먼트(element) 설치가 가능하다. 그러므로 mmW에서는 다수개의 안테나 엘리먼트(element)를 사용하여 빔포밍(beamforming: BF) 이득을 높여 커버리지를 증가시키거나, 처리량(throughput)을 높이려고 한다.
이 경우에 안테나 엘리먼트(element) 별로 전송 파워 및 위상 조절이 가능하도록 트랜시버 유닛(Transceiver Unit: TXRU)을 가지면 주파수 자원 별로 독립적인 빔포밍(beamforming)이 가능하다. 그러나 100여개의 안테나 엘리먼트(element) 모두에 TXRU를 설치하기에는 가격측면에서 실효성이 떨어지는 문제를 갖게 된다. 그러므로 하나의 TXRU에 다수개의 안테나 엘리먼트(element)를 맵핑(mapping)하고 아날로그 페이즈 쉬프터(analog phase shifter)로 빔(beam)의 방향을 조절하는 방식이 고려되고 있다. 이러한 아날로그 빔포밍(analog beamforming) 방식은 전 대역에 있어서 하나의 빔(beam) 방향만을 만들 수 있어 주파수 선택적 빔포밍(beamforming)을 해줄 수 없는 단점을 갖는다.
디지털 빔포밍(Digital BF)과 아날로그 빔포밍(analog BF)의 중간 형태로 Q개의 안테나 엘리먼트(element)보다 적은 개수인 B개의 TXRU를 갖는 하이브리드 빔포밍(hybrid BF)을 고려할 수 있다. 이 경우에 B개의 TXRU와 Q개의 안테나 엘리먼트(element)의 연결 방식에 따라서 차이는 있지만, 동시에 전송할 수 있는 빔의 방향은 B개 이하로 제한되게 된다.
<아날로그 빔포밍 #2(Analog beamforming #2)>
NR 시스템에서는 다수의 안테나가 사용되는 경우, 디지털 빔포밍과 아날로그 빔포밍을 결합한 하이브리드 빔포밍 기법이 대두되고 있다. 이 때, 아날로그 빔포밍(또는 RF 빔포밍)은 RF 단에서 프리코딩(Precoding) (또는 컴바이닝(Combining))을 수행하며, 이로 인해 RF 체인 수와 D/A (또는 A/D) 컨버터 수를 줄이면서도 디지털 빔포밍에 근접하는 성능을 낼 수 있다는 장점이 있다. 편의상 상기 하이브리드 빔포밍 구조는 N개의 TXRU와 M개의 물리적 안테나로 표현될 수 있다. 그러면 송신단에서 전송할 L개의 데이터 계층(data layer)에 대한 디지털 빔포밍은 N by L 행렬로 표현될 수 있고, 이후 변환된 N개의 디지털 신호(digital signal)는 TXRU를 거쳐 아날로그 신호(analog signal)로 변환된 다음 M by N 행렬로 표현되는 아날로그 빔포밍이 적용된다.
도 12는 상기 TXRU 및 물리적 안테나 관점에서 하이브리드 빔포밍(Hybrid beamforming) 구조를 추상적으로 도식화한 것이다.
도 12에서 디지털 빔(digital beam)의 개수는 L개 이며, 아날로그 빔(analog beam)의 개수는 N개이다. 더 나아가서 NR 시스템에서는 기지국이 아날로그 빔포밍을 심볼 단위로 변경할 수 있도록 설계하여 특정한 지역에 위치한 단말에게 보다 효율적인 빔포밍을 지원하는 방향을 고려하고 있다. 더 나아가서 도 12에서 특정 N개의 TXRU와 M개의 RF 안테나를 하나의 안테나 패널(panel)로 정의할 때, 상기 NR 시스템에서는 서로 독립적인 하이브리드 빔포밍이 적용 가능한 복수의 안테나 패널을 도입하는 방안까지 고려되고 있다.
상기와 같이 기지국이 복수의 아날로그 빔을 활용하는 경우, 단말 별로 신호 수신에 유리한 아날로그 빔이 다를 수 있으므로 적어도 동기화 신호(synchronization signal), 시스템 정보(system information), 페이징(paging) 등에 대해서는 특정 서브프레임에서 기지국이 적용할 복수 아날로그 빔들을 심볼 별로 바꾸어 모든 단말이 수신 기회를 가질 수 있도록 하는 빔 스위핑(beam sweeping) 동작이 고려되고 있다.
도 13은 동기화 신호 및 PBCH(SS/PBCH) 블록을 도시한 것이다.
도 13에 따르면, SS/PBCH 블록은 각각 1개의 심볼 및 127개의 부반송파들을 차지하는 PSS 및 SSS, 및 3개의 OFDM 심볼들 및 240개의 부반송파들에 걸쳐 있으나 하나의 심볼 상에는 SSS를 위한 미사용 부분이 중간에 남겨진 PBCH로 구성된다. SS/PBCH 블록의 주기성은 네트워크에 의해 설정될 수 있고 SS/PBCH 블록이 전송될 수 있는 시간 위치는 부반송파 간격(subcarrier spacing)에 의해 결정될 수 있다.
PBCH에 대해서는 폴라 코딩(Polar Coding)이 사용될 수 있다. 단말은 네트워크가 상이한 부반송파 간격을 단말이 가정하도록 설정하지 않는 한 SS/PBCH 블록에 대해 밴드-특정적인 부반송파 간격을 가정할 수 있다.
PBCH 심볼들은 자신의 주파수-다중화된 DMRS를 운반한다. PBCH에 대해 QPSK 변조가 사용될 수 있다. 1008개의 고유한 물리 계층 셀 ID가 주어질 수 있다.
SS/PBCH 블록들을 갖는 하프 프레임에 대하여, 후보 SS/PBCH 블록들에 대한 첫 번째 심볼 인덱스들은 후술하는 SS/PBCH 블록들의 부반송파 간격에 따라 결정된다.
- 케이스(case) A - 부반송파 간격 15kHz: 후보 SS/PBCH 블록들의 첫 번째 심볼들은 {2, 8}+14*n의 인덱스를 갖는다. 3GHz 이하의 반송파 주파수에 대하여, n=0, 1이다. 3GHz 초과 6GHz 이하의 반송파 주파수에 대하여, n=0, 1, 2, 3이다.
- 케이스 B - 부반송파 간격 30kHz: 후보 SS/PBCH 블록들의 첫 번째 심볼들은 {4, 8, 16, 20}+28*n의 인덱스를 갖는다. 3GHz 이하의 반송파 주파수에 대하여, n=0이다. 3GHz 초과 6GHz 이하의 반송파 주파수에 대하여, n=0, 1이다.
- 케이스 C - 부반송파 간격 30kHz: 후보 SS/PBCH 블록들의 첫 번째 심볼들은 {2, 8}+14*n의 인덱스를 갖는다. 3GHz 이하의 반송파 주파수에 대하여, n=0, 1이다. 3GHz 초과 6GHz 이하의 반송파 주파수에 대하여, n=0, 1, 2, 3이다.
- 케이스 D - 부반송파 간격 120kHz: 후보 SS/PBCH 블록들의 첫 번째 심볼들은 {4, 8, 16, 20}+28*n의 인덱스를 갖는다. 6GHz 초과의 반송파 주파수에 대하여, n=0, 1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 17, 18이다.
- 케이스 E - 부반송파 간격 240kHz: 후보 SS/PBCH 블록들의 첫 번째 심볼들은 {8, 12, 16, 20, 32, 36, 40, 44}+56*n의 인덱스를 갖는다. 6GHz 초과의 반송파 주파수에 대하여, n=0, 1, 2, 3, 5, 6, 7, 8이다.
하프 프레임 내 후보 SS/PBCH 블록들은 시간 축에서 0부터 L-1까지 오름차순으로 인덱싱된다. 단말은 PBCH 내에서 전송된 DM-RS 시퀀스의 인덱스와의 일 대 일 맵핑으로부터 하프 프레임 당 SS/PBCH 블록 인덱스의 L=4에 대한 2 LSB 비트를, L>4에 대한 3 LSB 비트를 결정해야 한다. L=64에 대하여, 단말은 PBCH 페이로드 비트들에 의한 하프 프레임 당 SS/PBCH 블록 인덱스의 3 MSB 비트를 결정해야 한다.
상위 계층 파라미터 'SSB-transmitted-SIB1'에 의하여, 단말이 SS/PBCH 블록들에 대응하는 RE들과 오버렙되는 RE들 내에서 다른 신호 또는 채널들을 수신할 수 없는 SS/PBCH 블록들의 인덱스가 설정될 수 있다. 또한 상위 계층 파라미터 'SSB-transmitted'에 의하여, SS/PBCH 블록들과 대응하는 RE들에 오버랩되는 RE들 내에서 단말이 다른 신호 또는 채널들을 수신할 수 없는 서빙 셀 당 SS/PBCH 블록들의 인덱스가 설정될 수 있다. 'SSB-transmitted'에 의한 설정은 'SSB-transmitted-SIB1'에 의한 설정에 우선할 수 있다. 상위 계층 파라미터 'SSB-periodicityServingCell'에 의해 서빙 셀 당 SS/PBCH 블록들의 수신에 대한 하프 프레임의 주기성이 설정될 수 있다. 만약 단말이 SS/PBCH 블록들의 수신에 대한 하프 프레임의 주기성을 설정받지 못하면, 단말은 하프 프레임의 주기성을 가정해야 한다. 단말은 서빙 셀 내 모든 SS/PBCH 블록들에 대해 주기성이 동일하다고 가정할 수 있다.
도 14는 단말이 타이밍 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 것이다.
우선, 단말은 PBCH 내에서 수신한 MIB(MasterInformationBlock)를 통하여 6비트의 SFN 정보를 얻을 수 있다. 또한, PBCH 전송 블록 내에서 SFN 4 비트를 획득할 수 있다.
두 번째로, 단말은 PBCH 페이로드의 일부로서 1 비트 하프 프레임 지시자를 얻을 수 있다. 3GHz 미만에서, 하프 프레임 지시자는 Lmax=4에 대한 PBCH DMRS의 일부로서 암묵적으로 시그널링될 수 있다.
마지막으로, 단말은 DMRS 시퀀스 및 PBCH 페이로드에 의해 SS/PBCH 블록 인덱스를 획득할 수 있다. 즉, 5ms 주기 동안 DMRS 시퀀스에 의하여 SS 블록 인덱스의 LSB 3 비트를 얻을 수 있다. 또한, (6GHz 초과에 대해) PBCH 페이로드 내에서 타이밍 정보의 MSB 3 비트가 명시적으로 운반된다.
초기 셀 선택에서, 단말은 SS/PBCH 블록들을 갖는 하프 프레임이 2 프레임의 주기성을 갖고 발생한다고 가정할 수 있다. SS/PBCH 블록을 감지하면, 단말은, 만약 FR1에 대해 kSSB≤23이고 및 FR2에 대해 kSSB≤11이면, Type0-PDCCH 공통 검색 공간(common search space)에 대한 제어 자원 집합이 존재한다고 결정한다. 단말은, 만약 FR1에 대해 kSSB>23이고 및 FR2에 대해 kSSB>11이면, Type0-PDCCH 공통 검색 공간(common search space)에 대한 제어 자원 집합이 존재하지 않는다고 결정한다.
SS/PBCH 블록들의 전송이 없는 서빙 셀에 대해, 단말은 서빙 셀에 대한 셀 그룹의 프라이머리 셀 또는 PSCell 상에서의 SS/PBCH 블록들의 수신에 기반하여 서빙 셀의 시간 및 주파수 동기를 획득한다.
이하에서는, 시스템 정보 획득에 대해 설명한다.
시스템 정보(system information: SI)는 MasterInformationBlock (MIB) 및 복수의 SystemInformationBlocks (SIBs)로 나뉘어진다. 여기서,
- MIB는 80ms 주기를 갖고 항상 BCH 상에서 전송되고 80ms 이내에서 반복되며, 셀로부터 SystemInformationBlockType1 (SIB1)을 획득하기 위해 필요한 파라미터들을 포함한다;
- SIB1은 DL-SCH 상에서 주기성 및 반복을 갖고 전송된다. SIB1은 다른 SIB들의 이용 가능성 및 스케줄링(예를 들어, 주기성, SI-윈도우 크기)에 대한 정보를 포함한다. 또한, 이들(즉, 다른 SIB들)이 주기적인 방송 기반으로 제공되는지 또는 요구에 의해 제공되는지 여부를 지시한다. 만약 다른 SIB들이 요구에 의해 제공되면 SIB1은 단말이 SI 요청을 수행하기 위한 정보를 포함한다;
- SIB1 이외의 SIB들은 DL-SCH 상에서 전송되는 SystemInformation (SI) 메시지로 운반된다. 각 SI 메시지는 주기적으로 발생하는 시간 영역 윈도우(SI-윈도우라고 부른다.) 내에서 전송된다;
- PSCell 및 세컨더리 셀들에 대해, RAN은 전용 시그널링에 의해 필요한 SI를 제공한다. 그럼에도 불구하고, 단말은 SCH의 SFN 타이밍(MCG와 다를 수 있음.)을 얻기 위해 PSCell의 MIB를 획득해야 한다. 세컨더리 셀에 대한 관련 SI가 변경되면, RAN은 관련 세컨더리 셀을 해제 및 추가한다. PSCell에 대해, SI는 동기화를 통한 재설정(Reconfiguration with Sync)으로만 변경 가능하다.
도 15는 단말의 시스템 정보 획득 과정의 일례를 도시한 것이다.
도 15에 따르면, 단말은 네트워크로부터 MIB를 수신하고, 이후 SIB1을 수신할 수 있다. 이후, 단말은 네트워크로 시스템 정보 요청을 전송할 수 있고, 그에 대한 응답으로 'SystemInformation message'를 네트워크로부터 수신할 수 있다.
단말은 AS(access stratum) 및 NAS(non-access stratum) 정보 획득을 위한 시스템 정보 획득 절차를 적용할 수 있다.
RRC_IDLE 및 RRC_INACTIVE 상태의 단말은 (단말이 제어하는 이동성에 대한 관련 RAT 지원에 따라) 유효한 버전의 (적어도) MIB, SIB1 및 SystemInformationBlockTypeX을 보장해야 한다.
RRC_CONNECTED 상태의 단말은 (관련 RAT에 대한 이동성 지원에 따라) MIB, SIB1, 및 SystemInformationBlockTypeX의 유효한 버전을 보장해야 한다.
단말은 현재 캠프한/서빙 셀로부터 획득한 관련 SI를 저장해야 한다. 단말이 획득하고 저장한 SI의 버전은 일정 시간 동안만 유효하다. 단말은 예를 들어, 셀 재선택 이후, 커버리지 밖으로부터의 복귀, 또는 시스템 정보 변경 지시 이후에 이러한 저장된 버전의 SI를 사용할 수 있다.
이하에서는, 랜덤 접속(random access)에 대해 설명한다.
단말의 랜덤 접속 절차는 다음 표 5와 같이 요약할 수 있다.
Figure PCTKR2020004680-appb-T000004
도 16은 랜덤 접속 절차를 설명하기 위한 것이다.
도 16에 따르면, 먼저, 단말은 랜덤 접속 절차의 message(Msg) 1로서 상향링크로 PRACH 프리앰블을 전송할 수 있다.
2 개의 서로 다른 길이를 갖는 랜덤 접속 프리앰블 시퀀스가 지원된다. 길이 839의 긴 시퀀스는 1.25kHz 및 5kHz의 부반송파 간격에 적용되고, 길이 139의 짧은 시퀀스는 15, 30, 60, 및 120kHz의 부반송파 간격에 적용된다. 긴 시퀀스는 한정되지 않은 집합(inrestricted set) 및 타입 A 및 타입 B의 한정된 집합을 지원하고, 반면 짧은 시퀀스는 오직 한정되지 않은 집합만을 지원한다.
복수의 RACH 프리앰블 포맷들은 하나 이상의 RACH OFDM 심볼들, 상이한 CP(cyclic prefix), 및 보호 시간(guard time)으로 정의된다. 사용할 PRACH 프리앰블 설정은 시스템 정보로 단말에게 제공된다.
Msg1에 대한 응답이 없는 경우, 단말은 규정된 횟수 내에서 파워 램핑된 PRACH 프리앰블을 재전송할 수 있다. 단말은 가장 최근의 추정 경로 손실 및 파워 램핑 카운터에 기반하여 프리앰블의 재전송에 대한 PRACH 전송 전력을 계산한다. 만약 단말이 빔 스위칭을 수행하면, 파워 램핑 카운터는 변하지 않는다.
도 17은 파워 램핑 카원터를 설명하기 위한 것이다.
단말은 파워 램핑 카운터에 기반하여 랜덤 접속 프리앰블의 재전송에 대한 파워 램핑을 수행할 수 있다. 여기서, 전술한 바와 같이, 파워 램핑 카운터는 단말이 PRACH 재전송 시 빔 스위칭을 수행하는 경우 변하지 않는다.
도 17에 따르면, 파워 램핑 카운터가 1에서 2로, 3에서 4로 증가하는 경우와 같이, 단말이 동일한 빔에 대해 랜덤 접속 프리앰블을 재전송할 경우에는 단말은 파워 램핑 카운터를 1씩 증가시킨다. 그러나 빔이 변경된 경우에는 PRACH 재전송 시 파워 램핑 카운터가 변하지 않는다.
도 18은 RACH 자원 관계에 대한 SS 블록의 문턱치 개념을 설명하기 위한 것이다.
시스템 정보는 SS 블록들과 RACH 자원들 사이의 관계를 단말에게 알려준다. RACH 자원 관계에 대한 SS 블록의 문턱치는 RSRP 및 네트워크 설정에 기반한다. RACH 프리앰블의 전송 또는 재전송은 문턱치를 만족하는 SS 블록에 기반한다. 따라서, 도 18의 예에서는, SS 블록 m이 수신 전력의 문턱치를 넘으므로, SS 블록 m에 기반하여 RACH 프리앰블이 전송 또는 재전송된다.
이후, 단말이 DL-SCH 상에서 랜덤 접속 응답(random access response)을 수신하면, DL-SCH는 타이밍 배열 정보, RA-프리앰블 ID, 초기 상향링크 그랜트 및 임시 C-RNTI를 제공할 수 있다.
상기 정보에 기반하여, 단말은 랜덤 접속 절차의 Msg3로서 UL-SCH 상에서 상향링크 전송을 할 수 있다. Msg3은 RRC 연결 요청 및 UE 식별자를 포함할 수 있다.
이에 대한 응답으로, 네트워크는 경쟁 해소 메시지로 취급될 수 있는 Msg4를 하향링크로 전송할 수 있다. 이를 수신함으로써 단말은 RRC 연결 상태로 진입할 수 있다.
<대역폭 파트(bandwidth part: BWP)>
NR 시스템에서는 하나의 요소 반송파(component carrier: CC) 당 최대 400 메가헤르츠(megahertz: MHz)까지 지원될 수 있다. 이러한 광대역(wideband) CC에서 동작하는 단말이 항상 CC 전체에 대한 RF를 켜둔 채로 동작한다면 단말 배터리 소모가 커질 수 있다. 혹은 하나의 광대역 CC 내에 동작하는 여러 유스 케이스(use case)들(예, eMBB, URLLC, mMTC 등)을 고려할 때 해당 CC 내에 주파수 대역 별로 서로 다른 뉴머롤로지(numerology) (예, 부반송파 간격(sub-carrier spacing: SCS))가 지원될 수 있다. 혹은 단말 별로 최대 대역폭에 대한 능력(capability)이 다를 수 있다. 이를 고려하여 기지국은 광대역 CC의 전체 대역폭이 아닌 일부 대역폭에서만 동작하도록 단말에게 지시할 수 있으며, 해당 일부 대역폭을 편의상 대역폭 파트(bandwidth part: BWP)로 정의하고자 한다. BWP는 주파수 축 상에서 연속한 자원 블록(resource block: RB)들로 구성될 수 있으며, 하나의 뉴머롤로지 (예, 부반송파 간격, CP(cyclic prefix) 길이, 슬롯/미니-슬롯(mini-slot) 기간(duration) 등)에 대응될 수 있다.
한편, 기지국은 단말에게 설정된 하나의 CC 내에서도 다수의 BWP를 설정할 수 있다. 일 예로, PDCCH 모니터링 슬롯(PDCCH monitoring slot)에서는 상대적으로 작은 주파수 영역을 차지하는 BWP를 설정하고, PDCCH에서 지시하는 PDSCH는 그보다 큰 BWP 상에 스케줄링될 수 있다. 혹은, 특정 BWP에 단말들이 몰리는 경우 부하 밸런싱(load balancing)을 위해 일부 단말들을 다른 BWP로 설정할 수 있다. 혹은, 이웃 셀 간의 주파수 영역 인터-셀 간섭 해제(frequency domain inter-cell interference cancellation) 등을 고려하여 전체 대역폭 중 가운데 일부 스펙트럼을 배제하고 양쪽 BWP들을 동일 슬롯 내에서도 설정할 수 있다. 즉, 기지국은 광대역(wideband) CC 와 관련(association)된 단말에게 적어도 하나의 DL/UL BWP를 설정해 줄 수 있으며, 특정 시점에 설정된 DL/UL BWP(s) 중 적어도 하나의 DL/UL BWP를 (L1 시그널링 또는 MAC CE 또는 RRC 시그널링 등에 의해) 활성화(activation)시킬 수 있고, 다른 설정된 DL/UL BWP로 스위칭이 (L1 시그널링 또는 MAC CE 또는 RRC 시그널링 등에 의해) 지시될 수 있거나, 타이머 기반으로 타이머 값이 만료되면 정해진 DL/UL BWP로 스위칭될 수도 있다. 이 때, 활성화된 DL/UL BWP를 활성(active) DL/UL BWP로 정의한다. 그런데 단말이 초기 접속(initial access) 과정에 있거나, 혹은 RRC 연결이 셋업(set up)되기 전 등의 상황에서는 DL/UL BWP에 대한 설정을 수신하지 못할 수 있는데, 이러한 상황에서 단말이 가정하는 DL/UL BWP는 초기 활성(initial active) DL/UL BWP라고 정의한다.
<DRX(Discontinuous Reception)>
DRX(Discontinuous Reception)는 UE(User Equipment)가 배터리 소비를 감소시켜 단말이 다운 링크 채널을 불연속적으로 수신할 수 있게 하는 동작 모드를 의미한다. 즉, DRX로 설정된 단말은 DL 시그널을 불연속적으로 수신함으로써 전력 소비를 줄일 수 있다.
DRX 동작은 온 구간(On Duration)이 주기적으로 반복되는 시간 간격을 나타내는 DRX 사이클 내에서 수행된다. DRX 사이클은 온-구간 및 수면 구간(Sleep Duration)(혹은, DRX의 기회)을 포함한다. 온-구간은 단말이 PDCCH를 수신하기 위해 PDCCH를 모니터링하는 시간 간격을 나타낸다.
DRX는 RRC(Radio Resource Control)_IDLE 상태(또는 모드), RRC_INACTIVE 상태(또는 모드) 또는 RRC_CONNECTED 상태(또는 모드)에서 수행될 수 있다. RRC_IDLE 상태 및 RRC_INACTIVE 상태에서, DRX는 페이징 신호를 불연속적으로 수신하는데 사용될 수 있다.
- RRC_IDLE 상태: 기지국과 단말 사이에 무선 연결(RRC 연결)이 확립(establish)되지 않은 상태.
- RRC_INACTIVE 상태: 기지국과 단말 사이에 무선 연결(RRC 연결)이 확립되었지만, 무선 연결은 비활성화된 상태.
- RRC_CONNECTED 상태: 기지국과 단말 사이에 무선 연결(RRC 연결)이 확립된 상태.
DRX는 기본적으로 유휴(idle) 모드 DRX, 연결된(Connected) DRX (C-DRX) 및 확장(extended) DRX로 구분될 수 있다.
IDLE 상태에서 적용된 DRX는 유휴 모드 DRX라고 명명될 수 있으며, CONNECTED 상태에서 적용된 DRX는 연결 모드 DRX(C-DRX)라고 명명될 수 있다.
eDRX(Extended/Enhanced DRX)는 유휴 모드 DRX 및 C-DRX의 사이클을 확장할 수 있는 메커니즘으로, eDRX(Extended/Enhanced DRX)는 주로 (매시브) IoT의 적용에 사용될 수 있다. 유휴 모드 DRX에서, eDRX를 허용할 것인지 여부는 시스템 정보(예컨대, SIB1)에 기반하여 설정될 수 있다. SIB1은 eDRX-허용(allowed) 파라미터를 포함할 수 있다. eDRX-허용 파라미터는 유휴 모드 확장 DRX가 허용되는지 여부를 나타내는 파라미터다.
<유휴(idle) 모드 DRX>
유휴 모드에서, 단말은 전력 소비를 감소시키기 위해 DRX를 사용할 수 있다. 하나의 페이징 기회(paging occasion; PO)는 P-RNTI(Paging-Radio Network Temporary Identifier)가 (NB-IoT에 대한 페이징 메시지를 어드레스(address)하는) PDCCH(Physical Downlink Control Channel) 또는 MPDCCH(MTC PDCCH) 또는 NPDCCH(Narrowband PDCCH)를 통해 전송될 수 있는 서브 프레임이다.
MPDCCH를 통해 전송된 P-RNTI에서 PO는 MPDCCH 반복의 시작 서브 프레임을 나타낼 수 있다. NPDCCH를 통해 전송된 P-RNTI의 케이스에서, PO에 의해 결정된 서브프레임이 유효한 NB-IoT 다운링크 서브 프레임이 아닌 경우, PO는 NPDCCH 반복의 시작 서브 프레임을 나타낼 수 있다. 따라서, PO 이후의 첫 번째 유효 NB-IoT 다운 링크 서브 프레임은 NPDCCH 반복의 시작 서브 프레임이다.
하나의 페이징 프레임(paging frame; PF)은 하나 또는 복수의 페이징 기회를 포함할 수 있는 하나의 무선 프레임이다. DRX가 사용될 때, 단말은 DRX 사이클 당 하나의 PO만을 모니터링하면 된다. 하나의 페이징 협대역(paging narrow band; PNB)은 단말이 페이징 메시지 수신을 수행하는 하나의 협대역이다. PF, PO 및 PNB는 시스템 정보에서 제공되는 DRX 파라미터에 기초하여 결정될 수 있다.
도 19는 유휴 모드 DRX 동작을 수행하는 일례를 도식한 순서도다.
도 19에 따르면, 단말은 상위 계층 시그널링(예컨대, 시스템 정보)을 통해 유휴 모드 DRX 설정 정보를 기지국으로부터 수신할 수 있다(S21).
단말은 유휴 모드 DRX 설정 정보에 기반하여 페이징 DRX 사이클에서 PDCCH를 모니터링하기 위해 PF(Paging Frame) 및 PO(Paging Occasion)를 결정할 수 있다(S22). 이 경우 DRX 사이클에는 온-구간 및 수면 구간(또는 DRX의 기회)이 포함될 수 있다.
단말은 결정된 PF의 PO에서 PDCCH를 모니터링할 수 있다(S23). 여기서 예컨대, 단말은 페이징 DRX 사이클 당 하나의 서브 프레임(PO)만을 모니터링한다. 또한, 단말이 온-구간 동안 P-RNTI에 의해 스크램블링된 PDCCH를 수신하면(즉, 페이징이 검출되는 경우), 단말은 연결 모드로 천이하고 기지국과 데이터를 송수신할 수 있다.
<연결 모드 DRX(Connected mode DRX(C-DRX))>
C-DRX는 RRC 연결 상태에서 적용되는 DRX를 의미한다. C-DRX의 DRX 사이클은 짧은 DRX 사이클 및/또는 긴 DRX 사이클로 구성될 수 있다. 여기서, 짧은 DRX 사이클은 선택 사항에 해당할 수 있다.
C-DRX가 설정된 경우, 단말은 온-구간에 대한 PDCCH 모니터링을 수행할 수 있다. PDCCH 모니터링 동안 PDCCH가 성공적으로 검출되면, 단말은 인액티브(inactive) 타이머를 동작(또는 실행)하고 어웨이크(awake) 상태를 유지할 수 있다. 반대로, PDCCH 모니터링 동안 PDCCH가 성공적으로 검출되지 않으면, 단말은 온-구간이 종료된 후 슬립 상태로 진입할 수 있다.
C-DRX가 설정된 경우, PDCCH 수신 기회(예컨대, PDCCH 서치 스페이스를 가지는 슬롯)는 C-DRX 설정에 기반하여 비연속적으로 설정될 수 있다. 대조적으로, C-DRX가 설정되지 않으면, 본 개시에서 PDCCH 수신 기회(예컨대, PDCCH 서치 스페이스를 갖는 슬롯)가 연속적으로 설정될 수 있다.
한편, PDCCH 모니터링은 C-DRX 설정에 관계없이 측정 갭(gap)으로 설정된 시간 간격으로 제한될 수 있다.
도 20은 DRX 사이클을 예시한다.
도 20을 참조하면, DRX 사이클은 'On Duration(온-구간)'과 'Opportunity for DRX(DRX를 위한 기회)'로 구성된다. DRX 사이클은 '온-구간'이 주기적으로 반복되는 시간 간격을 정의한다. '온-구간'은 단말이 PDCCH를 수신하기 위해 모니터링 하는 시간 구간을 나타낸다. DRX가 설정되면, 단말은 '온-구간' 동안 PDCCH 모니터링을 수행한다. PDCCH 모니터링 동안에 성공적으로 검출된 PDCCH가 있는 경우, 단말은 inactivity 타이머를 동작시키고 깬(awake) 상태를 유지한다. 반면, PDCCH 모니터링 동안에 성공적으로 검출된 PDCCH가 없는 경우, 단말은 '온-구간'이 끝난 뒤 슬립(sleep) 상태로 들어간다. 따라서, DRX가 설정된 경우, 앞에서 설명/제안한 절차 및/또는 방법을 수행함에 있어서 PDCCH 모니터링/수신이 시간 도메인에서 불연속적으로 수행될 수 있다. 예를 들어, DRX가 설정된 경우, 본 개시에서 PDCCH 수신 기회(occasion)(예, PDCCH 탐색 공간을 갖는 슬롯)는 DRX 설정에 따라 불연속적으로 설정될 수 있다. 반면, DRX가 설정되지 않은 경우, 앞에서 설명/제안한 절차 및/또는 방법을 수행함에 있어서 PDCCH 모니터링/수신이 시간 도메인에서 연속적으로 수행될 수 있다. 예를 들어, DRX가 설정되지 않은 경우, 본 개시에서 PDCCH 수신 기회(예, PDCCH 탐색 공간을 갖는 슬롯)는 연속적으로 설정될 수 있다. 한편, DRX 설정 여부와 관계 없이, 측정 갭으로 설정된 시간 구간에서는 PDCCH 모니터링이 제한될 수 있다.
표 6은 DRX와 관련된 단말의 과정을 나타낸다(RRC_CONNECTED 상태). 표 6을 참조하면, DRX 구성 정보는 상위 계층(예, RRC) 시그널링을 통해 수신되고, DRX ON/OFF 여부는 MAC 계층의 DRX 커맨드에 의해 제어된다. DRX가 설정되면, 본 개시에 설명/제안한 절차 및/또는 방법을 수행함에 있어서 PDCCH 모니터링을 불연속적으로 수행할 수 있다.
신호의 종류(Type of signals) 단말 절차(UE procedure)
단계 1 RRC 시그널링(MAC-CellGroupConfig) - DRX 설정 정보 수신
단계 2 MAC CE((긴(Long)) DRX 명령(command) MAC CE) - DRX 명령 수신
단계 3 - - DRX 주기의 온-듀레이션(on-duration) 동안 PDCCH 모니터링
상기 MAC-CellGroupConfig는 셀 그룹을 위한 MAC(Medium Access Control) 파라미터를 설정하는데 필요한 구성 정보를 포함할 수 있다. MAC-CellGroupConfig는 DRX에 관한 구성 정보도 포함할 수 있다. 예를 들어, MAC-CellGroupConfig는 DRX를 정의하는데 정보를 다음과 같이 포함할 수 있다.
- Value of drx-OnDurationTimer: DRX 사이클의 시작 구간의 길이를 정의
- Value of drx-InactivityTimer: 초기 UL 또는 DL 데이터를 지시하는 PDCCH가 검출된 PDCCH 기회 이후에 단말이 깬 상태로 있는 시간 구간의 길이를 정의
- Value of drx-HARQ-RTT-TimerDL: DL 초기 전송이 수신된 후, DL 재전송이 수신될 때까지의 최대 시간 구간의 길이를 정의.
- Value of drx-HARQ-RTT-TimerDL: UL 초기 전송에 대한 그랜트가 수신된 후, UL 재전송에 대한 그랜트가 수신될 때까지의 최대 시간 구간의 길이를 정의.
- drx-LongCycleStartOffset: DRX 사이클의 시간 길이와 시작 시점을 정의
- drx-ShortCycle (optional): short DRX 사이클의 시간 길이를 정의
여기서, drx-OnDurationTimer, drx-InactivityTimer, drx-HARQ-RTT-TimerDL, drx-HARQ-RTT-TimerDL 중 어느 하나라도 동작 중이면 단말은 깬 상태를 유지하면서 매 PDCCH 기회마다 PDCCH 모니터링을 수행한다.
이하에서는 기계 학습(Machine Learning)에 대해 설명한다.
기계 학습이란 컴퓨터 프로그램, 프로세서 등이 데이터와 처리 경험을 이용한 학습을 통해 정보 처리 능력을 향상시키는 것을 의미한다. 대부분의 기계 학습은 다수의 파라미터로 구성된 모델을 이용하며, 주어진 데이터로 파라미터를 최적화하는 것을 학습이라고 한다. 기계 학습은 학습 문제의 형태에 따라, 지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습으로 구분한다.
지도 학습은 입력과 출력 사이의 맵핑을 학습하는 것이며, 입력과 출력 쌍이 데이터로 주어지는 경우에 적용한다. 예를 들어, 컴퓨터가 주차장 입구에서 자동차 번호판을 인식할 때 번호판이 오염된 경우 제대로 인식하지 못할 수 있다. 이 경우 다양하게 오염된 번호판 사례와 정상 번호판을 각각 입력과 출력 쌍으로 학습시켜 번호판 인식률을 높일 수 있다.
비지도 학습은 입력만 있고 출력은 없는 경우에 적용하며, 입력 사이의 규칙성 등을 찾는 것이 목표이다. 비지도 학습의 결과는 지도 학습의 입력으로 사용되거나, 인간에 의해 해석된다.
강화 학습은 주어진 입력에 대응하는 행동을 취하는 시스템에 대해 적용하며, 이러한 시스템의 예로 로봇이나 게임의 플레이어 등을 들 수 있다. 강화 학습에서는 지도 학습과 달리 주어진 입력에 대한 출력, 즉 정답 행동이 주어지지 않는다. 대신, 일련의 행동의 결과에 대해 보상이 주어지게 되며, 시스템은 이러한 보상을 이용해 학습을 행한다.
이하에서는 딥 러닝(deep learning)에 대해 설명한다.
딥 러닝 또는 심층 학습은 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 기술이다. 딥 러닝의 핵심은 분류를 통한 예측이다. 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견해 인간이 사물을 구분하듯이 컴퓨터 프로그램, 프로세서 등이 데이터를 분류한다. 이러한 분류 방식에는 지도 학습, 비지도 학습 등이 이용될 수 있다. 딥 러닝에서는 주로 여러 개의 은닉 층(hidden layer)으로 구성된 인공 신경망을 활용한다. 은닉 층의 개수가 많아질수록 깊다(deep)라고 표현하며, 깊은 계층 구조는 얕은 구조에 비해 복잡한 함수를 효율적으로 표현할 수 있다.
이하에서는, 본 개시의 제안에 대해 더욱 상세히 설명한다.
이하의 도면은 본 명세서의 구체적인 일례를 설명하기 위해 작성되었다. 도면에 기재된 구체적인 장치의 명칭이나 구체적인 신호/메시지/필드의 명칭은 예시적으로 제시된 것이므로, 본 명세서의 기술적 특징이 이하의 도면에 사용된 구체적인 명칭에 제한되지 않는다.
심층 학습을 포함한 기계 학습에 기반한 통신 시스템은 기존의 통신 시스템에 비해 학습을 통해 맞춤형 최적화, 환경 변화에 대한 대응 및 진화가 용이하다는 장점이 있어 차세대 통신 시스템의 핵심 기술로 주목받고 있다. 그러나, 실사용 환경에서의 데이터 없이 시뮬레이션이나 일부 대표 환경의 데이터만으로는 이러한 장점을 충분히 살리기 어렵다. 본 개시에서는 대표적인 환경에 대해 최적화된 기본 수신기 모델에서 실사용 환경에서 확보한 데이터를 이용하여 추가 학습을 수행하는 방법과 절차, 그리고 이를 통해 확보한 다수의 맞춤형 수신기 모델과 기본 수신기 모델을 함께 운용하는 방법을 제안한다.
현재 가용한 여러 가지 기계 학습 알고리즘 중에서 수신기 모델의 학습에 가장 적합한 것은 지도 학습(Supervised Learning)과 반지도 학습(Semi-Supervised Learning)이다. 이 알고리즘들을 사용하여 실사용 환경에서의 성능을 극대화하기 위해서는 통신 환경의 다양한 특성이 반영된 양질의 라벨링된 데이터(Labeled Data)를 충분히 확보하는 것이 매우 중요하지만, 현재까지 이를 위한 표준 기술은 없는 상태이다. 실제 사용자 데이터를 전달하는 신호 중 데이터 복구에 성공한 신호만을 라벨링된 데이터로 활용하는 방안을 생각해 볼 수 있으나, 다음과 같이 여러 가지 문제점이 있을 수 있다.
먼저, 성능을 개선하기 위해서는 데이터 복구에 실패한 경우의 데이터를 학습에 이용해야 함에도 불구하고 송신단에서 보낸 정확한 데이터를 알 수 없기 때문에 라벨링된 데이터로 활용하기 어려울 수 있다. 데이터 복구에 실패한 신호들을 모두 저장해 두었다가 HARQ 등으로 복구된 경우에 한해서 활용할 수는 있으나, 시스템의 복잡도가 증가한다.
또한, 사용자의 통신 패턴에 따라 다양한 환경의 데이터를 확보하지 못할 가능성이 있으며, 이 경우 기계 학습의 주요 이슈 중 하나인 과적합(Overfitting) 현상으로 인해 오히려 전체적인 성능을 저하시킬 수 있다.
또한, 사용자 데이터와 학습용 데이터 확보를 동시에 처리해야 하기 때문에 순간적인 최대 연산량(Peak MIPS)의 증가 등 시스템의 복잡도를 증가시키고, 단말의 경우 배터리 소모 가속화 등으로 사용자 경험(User Experience: UX)을 저하시킬 수 있다.
또한, 각 기지국 또는 단말의 수신기 구조 및 학습 알고리즘에 따라 적합한 학습용 데이터의 형태가 달라질 수 있다. 실제 사용자 데이터 송수신에서는 이러한 부분을 고려하기 어렵기 때문에 구현 복잡도를 증가시키고 학습 효율을 떨어뜨릴 수 있다.
이에, 본 개시에서는 사용자 경험을 저하시키거나 시스템의 복잡도를 증가시키지 않으면서 동시에 주파수, 시간, 공간적 다양성이 보장되고, 채널과 기지국 및 단말의 하드웨어 특성이 모두 반영된 라벨링된 데이터를 확보할 수 있는 기지국과 단말 간 학습용 데이터 송수신 방법과 절차를 제안한다. 한편, 제안된 기술은 기존의 통신 표준을 크게 변경하지 않고 간단한 기능 추가만으로 기계 학습 기반 통신 시스템의 장점을 효율적으로 활용할 수 있도록 한다는 점에서 차세대 통신 시스템 뿐만 아니라 기존의 통신 시스템에도 광범위하게 적용 가능하다.
도 21은 통신 시스템 모델을 개략적으로 도시한 것이다.
도 21을 참고하면, 채널 모델은 물리 채널에 대해 측정 및 통계적 근사화를 통해 산출되고, 통신 시스템은 상기 채널 모델을 선형화, 단순화 등 수학적 모델링하여 산출될 수 있다.
대부분의 통신 시스템은 도 21과 같은 절차에 기반하여 설계 및 최적화되고 있다. 다만, 실제 물리 채널과 통계적 모델은 정확하게 일치하지 않고, 복잡도 감소를 위해 도입된 가정 및 단순화로 인해 구현된 통신 시스템은 변화하는 채널 환경에 따라 항상 최적의 성능을 발휘하는 것은 아니다.
이러한 점에서, 실제 물리 채널의 특성을 더욱 정확하게 반영하고 실제 채널 환경에서 최적의 성능이 발휘될 수 있도록 채널 모델과 통신 시스템의 통계적, 수학적 모델을 개선할 수 있으나, 복잡도가 증가하는 통신 시스템의 수학적 모델은 실제 통신 시스템에 적용하기 용이하지 않다.
따라서, 사용자들 각각이 속한 채널 환경에서 다양한 서비스가 요구하는 서비스 품질(quality of service: QoS)에 최적화될 수 있는 유연한 통신 시스템을 구현하기 위해서는 새로운 접근 방법이 필요하다.
구체적으로, 최근 영상 및 음성 인식을 중심으로 다양한 분야에서 괄목할 만한 성과를 보여 주고 있는 기계 학습(Machine Learning, ML), 그 중에서도 특히 심층 학습(Deep Learning, DL) 기술을 통신에 적용하고자 하는 다양한 연구가 진행되고 있다.
도 22는 기계 학습 기반 통신 시스템 모델을 개략적으로 도시한 것이다.
도 22를 참고하면, 채널 모델은 물리 채널에 대해 측정 및 통계적 근사화를 통해 산출되고, 채널 모델에 대해 학습 데이터에 기반하여 학습을 수행하고, 학습된 모델에 기반하여 기계 학습 기반 통신 시스템 모델을 생성할 수 있다.
채널 추정, 신호 검출 등 물리 계층 신호 처리에도 기계 학습, 그 중에서도 특히 심층 학습을 적용하고자 하는 연구가 점점 활발해지고 있으며, 무선 통신 송수신 일부 또는 전체를 심층 신경망 등 기계 학습 모델로 대체하고자 하는 연구가 활발해지고 있다. 이러한 접근 방식은 수학적 모델을 기반으로 한 기존의 통신 시스템이 가지고 있는 한계를 극복할 수 있는 새로운 대안이 될 수 있다.
한편, 최근 가장 각광받고 있는 심층 학습을 포함하여 많은 기계 학습 알고리즘은 많은 양의 학습 데이터와 학습 중 높은 연산 복잡도를 필요로 하며, 이런 이유로 학습은 고용량 서버나 클라우드(Cloud)에서 수행하고, 실제 사용 환경에서는 학습이 완료된 모델을 이용한 추정(inference)만을 수행하는 경우가 대부분이다.
통신 물리 계층에 기계 학습, 특히 심층 학습을 적용하고자 하는 대부분의 연구도 학습은 시뮬레이터 등을 이용하여 서버나 컴퓨터 등에서 수행하고, 실제 통신 시스템에는 학습이 완료된 모델을 적용하는 접근 방식을 취하고 있다.
그러나, 실제 통신 시스템에서의 학습 없이는 여전히 각 사용자가 처한 환경과 시나리오에 최적화된 성능을 제공하기 어렵다는 한계가 존재한다. 예를 들어, 최적화하고자 하는 파라미터에 대해 다양한 사용 환경을 고려한 개발 환경에서의 최적값과 실사용 환경에서의 최적값이 서로 다를 수 있다.
이하에서는 기계 학습에 기반한 무선 통신 수신기의 실사용 환경 최적화 방법에 대해 설명한다.
단말을 출고할 때 또는 이후 소프트웨어 업데이트 등을 통해 기본으로 탑재된 기계 학습 기반 수신기 모델을 단말의 주요 실사용 환경에서 확보한 학습용 데이터로 추가 학습하여 각 실사용 환경 별로 개선된 수신기 모델을 확보한다. 추가 학습이 완료된 실사용 환경에서는 학습된 수신기 모델을 사용하고, 그렇지 않은 환경에서는 기본 수신기 모델을 사용함으로써 전체적인 성능을 개선한다.
예를 들어, 스마트폰 사용자의 주요 생활 공간(예를 들어, 집, 직장, 자주 가는 커피숍 등)에서 실제 채널에서의 송수신 데이터를 기반으로 기계 학습 수신기 모델을 추가 학습하여 각 장소 별 최적의 수신기 모델을 확보하고 단말의 위치에 따라 기본 모델과 추가 학습된 수신기 모델을 전환하여 사용함으로써 성능을 개선한다.
또한, 기지국도 각 단말 별 주요 실사용 환경(주파수 대역, 장소 등)에 대해 추가 학습한 수신기 모델을 사용할 수 있다. 추가 학습된 모델이 없는 단말 또는 학습된 모델이 있더라도 학습되지 않은 환경에서 연결된 단말에 대해서는 기본 수신기 모델을 사용한다.
단말과 기지국 수신기 모델의 추가 학습을 위해 필요한 학습용 데이터는 본 개시에서 제안하는 절차 및 방법에 따라 송신단에서 전송한다. 여기서, 예를 들어, 상기 추가 학습을 위해 실사용 환경에서 지도 학습 및 반지도 학습 방법이 이용될 수 있고, 지도 학습 및 반지도 학습에에 필요한 라벨링된 데이터를 확보하기 위한 기술이 필요할 수 있다.
도 23은 본 개시의 일부 구현에 따른 기계 학습 기반 통신 시스템 모델을 개략적으로 도시한 것이다.
도 23을 참고하면, 채널 모델은 물리 채널에 대해 측정 및 통계적 근사화를 통해 산출되고, 채널 모델에 대해 학습 데이터에 기반하여 학습을 수행하고, 학습된 기본 모델에 기반하여 일반화된 기계 학습 기반 통신 시스템 모델을 생성할 수 있다.
여기서, 물리 채널에 대해 실사용 환경을 측정하여 추가 학습 데이터를 수집하고, 추가 학습 데이터에 기반하여 일반화된 기계 학습 기반 통신 시스템 모델에 대한 추가 학습을 수행할 수 있다.
이와 같이, 추가 학습이 수행된 모델은 고객 맞춤형 기계 학습 기반 통신 시스템 모델로서 사용될 수 있다.
도 24는 본 개시의 일부 구현에 따른, 단말에 대한 기계 학습 기반 통신 시스템 모델의 실사용 환경 최적화 방법의 일례를 도시한 것이다.
도 24를 참고하면, 기계 학습에 기반한 디폴트(default) 수신기 모델에 대해 실사용 환경 학습용 데이터를 이용한 추가 학습을 실시한다.
도 24를 참고하면, 일례로, 총 n개의 서로 다른 사용 환경들을 고려할 때, 기계 학습에 기반한 디폴트 수신기 모델은 상기 n개의 서로 다른 사용 환경들에 따른 데이터를 이용한 추가 학습을 통해 사용 환경 1에 대한 기계 학습에 기반한 맞춤형(customized) 수신기 모델 1부터 사용 환경 n에 대한 기계 학습에 기반한 맞춤형 수신기 모델 n까지 총 n개의 서로 다른 맞춤형 수신기 모델을 생성할 수 있다.
도 25는 본 개시의 일부 구현에 따른, 기지국에 대한 기계 학습 기반 통신 시스템 모델의 실사용 환경 최적화 방법의 일례를 도시한 것이다.
도 25를 참고하면, 일례로, 총 n개의 서로 다른 단말들을 고려할 때, 기지국의 기계 학습에 기반한 디폴트 수신기 모델은 상기 n개의 서로 다른 단말들 별로 실사용 환경 데이터를 이용한 추가 학습을 수행할 수 있다.
여기서, 상기 n개의 단말들 각각은 서로 다른 사용 환경에 대해 기계 학습된 수신기 모델을 가질 수 있다. 예를 들어, 상기 n개의 서로 다른 단말들 중 단말 1은 사용 환경 1a 및 사용 환경 1b에 대해 기계 학습된 맞춤형(customized) 수신기 모델을 사용하는 단말이고, 단말 n은 사용 환경 na에 대해 기계 학습된 맞춤형 수신기 모델을 사용하는 단말일 수 있다.
이하에서는 기계 학습에 기반한 무선 통신 수신기의 실사용 환경 학습 지원 여부 전달 방법에 대해 설명한다.
기지국은 시스템 정보를 통해 기계 학습 수신기 모델의 실사용 환경 학습 지원 여부를 단말에게 알려주고, 단말은 단말 능력 정보를 통해 기계 학습 수신기 모델의 실사용 환경 학습 지원 여부를 기지국에게 알려줄 수 있다. 상기 방법은 상향링크 및 하향링크를 모두 지원할 수도 있고, 하나만 지원할 수도 있다.
도 26은 기계 학습에 기반한 무선 통신 수신기의 실사용 환경 학습 지원 여부 전달 방법이 구현되는 일례를 개략적으로 도시한 것이다.
도 26을 참고하면, 기지국은 단말의 기계 학습에 기반한 무선 통신 수신기의 실사용 환경 학습 지원 여부를 시스템 정보를 통해 단말에게 알려줄 수 있다. 반대로, 단말도 기지국의 기계 학습에 기반한 무선 통신 수신기의 실사용 환경 학습 지원 여부를 단말 능력 정보를 통해 기지국에게 알려줄 수 있다.
여기서, 시스템 정보 및 단말 능력 정보 각각에는 기계 학습에 기반한 무선 통신 수신기의 실사용 환경 학습 지원 여부를 알려주는 정보 요소(information element: IE)가 포함될 수 있다. 일례로, supportTrainingUL은 상향링크에 대해 기계 학습에 기반한 무선 통신 수신기의 실사용 환경 학습 지원 여부를 알려줄 수 있고, supportTrainingDL은 하향링크에 대해 기계 학습에 기반한 무선 통신 수신기의 실사용 환경 학습 지원 여부를 알려줄 수 있다. 상기 정보 요소들 각각은 true 또는 false 값을 가질 수 있다.
이하에서는, 하향링크에 대한 기계 학습 기반 수신기의 학습용 데이터 획득 방법에 대해 설명한다.
단말은 추가 학습을 통해 최적화하고자 하는 통신 환경에 진입하였을 때, 다음 조건들이 모두 만족되면 순방향 학습용 데이터 획득 모드를 활성화하고 L3(예를 들어, RRC) 또는 L2(예를 들어, MAC) 시그널링을 통해 기지국에게 학습용 데이터의 전송을 요청할 수 있다.
(조건 1-1) 해당 통신 환경에 대해 기본 모델에서 추가 학습을 통해 최적화된 모델이 없는 경우.
(조건 1-2) 이전에 획득한 학습용 데이터를 이용하여 진행 중인 학습이 없는 경우.
(조건 1-3) 단말이 충전 중이거나, 단말의 배터리 잔량이 미리 설정된 학습용 데이터 획득 가능 수준 이상인 경우.
단말은 하향링크 학습용 데이터 획득 모드의 활성화 전 또는 활성화 메시지의 전송과 함께 다음 정보 중 전부 또는 일부 정보를 기지국으로 전달할 수 있다.
(정보 1-1) 기지국에서 단말에게 학습용 데이터 전송 정보를 알려주는 DCI 등의 L1 시그널링과 해당 학습용 데이터 전송 간의 최소 시간 차. 여기서, 상기 최소 시간 차는 단말이 학습용 데이터를 획득하기 위해 필요한 최소 준비 시간일 수 있다.
(정보 1-2) 학습용 데이터 전송 간격의 통계적 분포와 파라미터. 이는 시간적, 공간적으로 다양한 채널 환경에서 학습용 데이터를 확보하기 위한 것일 수 있다. 한편, 여기서, 상기 정보 2에는 전송 주기, 균등(uniform) 분포에 대한 최소 간격 및/또는 최대 간격, 가우시안(Gaussian) 분포에 대한 평균, 표준 편차, 최소 간격에 대한 정보 등이 포함될 수 있다.
(정보 1-3) 학습용 데이터 전송에 할당 가능한 자원 정보. 일례로, 전력 부스팅(power boosting) 정보, 자원 블록 및 심볼의 개수 등이 포함될 수 있다. 구체적으로, 전력 부스팅 정보는 다양한 SNR(signal-to-noise ratio) 환경에서의 학습을 수행하기 위해 필요할 수 있다. 또한, 자원 블록 및 심볼의 개수 각각은 최대값 또는 최소값에 대한 정보일 수 있다.
(정보 1-4) 학습용 데이터 생성 방법.
학습용 데이터 획득 모드가 활성화된 단말은 다음 조건 중 하나라도 만족하면 하향링크 학습용 데이터 획득 모드를 비활성화하고 L3(예를 들어, RRC) 또는 L2(예를 들어, MAC) 시그널링을 통해 기지국에 알릴 수 있다.
(조건 2-1) 최적화하고자 하는 통신 환경으로부터 이탈한 경우.
(조건 2-2) 충전 중이 아닌 상황에서 배터리 잔량이 미리 설정된 학습용 데이터 획득 가능 수준 미만인 경우.
(조건 2-3) 학습에 필요한 데이터를 모두 확보한 경우.
한편, 기지국은 단말이 학습용 데이터 획득 모드가 활성화되어 있는 동안 단말로부터 받은 정보를 이용하여 학습용 데이터를 단말로 전송할 수 있다.
여기서, 기지국은 단말이 학습하고자 하는 주파수 대역의 모든 주파수 성분에 대해 학습용 데이터를 확보할 수 있도록 주파수 영역에서 균등(uniform) 분포를 갖도록 랜덤하게 무선 자원을 할당할 수 있다. 또한 여기서, 기지국은 단말이 시간적, 공간적으로 다양한 채널 환경에서 학습용 데이터를 확보할 수 있도록 시간 간격을 단말이 요청한 분포에 맞추어 전송할 수 있다. 또한 여기서, 기지국은 전송하는 학습용 데이터를 단말 정보(IMSI(International Mobile Subscriber Identity), IMEI(International Mobile Equipment Identity) 등의 식별자(identifier: ID)), 셀 정보(셀 ID 등), 시간 정보 등을 이용하여 랜덤화할 수 있다. 또한 여기서, 기지국은 DCI 등의 L1 시그널링 정보를 이용하여 학습용 데이터임을 단말에게 알려줄 수 있다.
한편, 단말은 DCI 등에 의해 학습용으로 명시된 데이터의 수신 신호와 함께 학습에 필요한 관련 정보를 내부 저장 장치에 저장할 수 있다. 이 때, 단말은 자신의 능력에 따라 학습용 데이터뿐만 아니라 사용자 데이터의 수신 신호와 관련된 정보를 학습용으로 저장하여 학습에 활용할 수 있다.
도 27은 하향링크 학습용 데이터 획득의 일례에 대한 흐름도를 도시한 것이다.
도 27에 따르면, 단말은 학습용 데이터 획득 모드를 활성화한다(S2710).
이후, 단말은 기지국에게 하향링크 학습용 데이터 획득 모드를 활성화하였음을 알려주는 제1 메시지를 전송한다(S2720). S2720 단계는 단말이 기지국에게 하향링크 학습용 데이터의 전송을 요청하는 동작으로 대체될 수도 있고, 또는 동시에 수행될 수도 있다. 일례로, 단말이 기지국에게 하향링크 학습용 데이터의 전송을 요청하면, 기지국은 암묵적으로 단말이 하향링크 학습용 데이터 획득 모드에 진입하였음을 인지할 수 있다.
이후, 기지국과 단말은 학습용 데이터 송수신 동작을 수행한다(S2730). 일례로, 기지국이 단말에게 하향링크 학습용 데이터를 전송하고, 단말은 상기 데이터를 수신할 수 있다.
이후, 단말은 학습용 데이터 획득 모드를 비활성화한다(S2740). 여기서, 일례로, 전술한 조건 2-1 내지 조건 2-3 중 적어도 하나가 만족되는 경우에 상기 단말은 학습용 데이터 획득 모드를 비활성화할 수 있다.
이후, 단말은 기지국에게 하향링크 학습용 데이터 획득 모드를 비활성화하였음을 알려주는 제2 메시지를 전송한다(S2750).
도 28은 단말의 학습용 데이터 획득 모드의 활성화 및 비활성화의 일례에 대한 순서도이다.
단말은 전술한 조건 1-1 내지 조건 1-3이 모두 만족하는지 여부를 판단한다(S2810). 여기서, 상기 조건 1-1 내지 1-3 중 적어도 하나가 만족하지 않으면, 단말은 S2810 단계로 돌아간다.
전술한 조건 1-1 내지 조건 1-3이 모두 만족하는 경우, 단말은 학습용 데이터 획득 모드를 활성화하고, 기지국에게 하향링크 학습용 데이터 획득 모드를 활성화하였음을 알려주는 제1 메시지를 전송한다(S2820).
이후, 단말은 전술한 조건 2-1 내지 조건 2-3 중 적어도 하나를 만족하는지 여부를 판단한다(S2830). 여기서, 상기 조건 2-1 내지 조건 2-3이 모두 만족하지 않으면, 단말은 S2830 단계로 돌아간다.
전술한 조건 2-1 내지 조건 2-3 중 적어도 하나가 만족하는 경우, 단말은 학습용 데이터 획득 모드를 비활성화하고, 기지국에게 하향링크 학습용 데이터 획득 모드를 비활성화하였음을 알려주는 제2 메시지를 전송한다(S2840).
이후, 단말은 학습에 필요한 데이터가 충분히 확보되었는지 여부를 판단한다(S2850). 여기서, 단말이 학습에 필요한 데이터가 충분히 확보되지 않았다고 판단한 경우, 단말은 S2810 단계로 돌아간다. 또한 여기서, 단말이 학습에 필요한 데이터가 충분히 확보되었다고 판단한 경우, 단말은 상기 데이터에 기반하여 학습을 수행한다.
이하에서는, 상향링크에 대한 기계 학습 기반 수신기의 학습용 데이터 획득 방법에 대해 설명한다.
기지국은 단말이 추가 학습을 통해 최적화하고자 하는 통신 환경에 진입하였을 때, 다음 조건들이 모두 만족되면 상향링크 학습용 데이터 획득 모드를 활성화할 수 있다.
(조건 3-1) 해당 통신 환경에 대해 기본 모델에서 추가 학습을 통해 최적화된 모델이 없는 경우.
(조건 3-2) 이전에 획득한 학습용 데이터를 이용하여 진행 중인 학습이 없는 경우.
기지국은 다음 조건 중 적어도 하나가 만족하면 상향링크 학습용 데이터 획득 모드를 비활성화할 수 있다.
(조건 4-1) 단말이 최적화하고자 하는 통신 환경으로부터 이탈한 경우.
(조건 4-2) 학습에 필요한 데이터를 모두 확보한 경우.
기지국은 상향링크 학습용 데이터 획득 모드가 활성화된 상태에서 단말에게 학습용 데이터를 전송하도록 상향링크 자원을 할당할 수 있다.
일례로, 기지국은 DCI 등의 L1 시그널링을 이용하여 기지국이 선택한 학습용 데이터 생성 방법과 함께 단말에게 학습용 데이터 전송을 요청할 수 있다. 또한 일례로, 기지국은 학습하고자 하는 주파수 대역의 모든 주파수 성분에 대해 학습용 데이터를 확보할 수 있도록 주파수 영역에서 균등 분포를 갖도록 랜덤하게 무선 자원을 할당할 수 있다. 또한 일례로, 기지국은 시간적, 공간적으로 다양한 채널 환경에서 학습용 데이터를 확보할 수 있도록 시간 간격을 랜덤화할 수 있다. 또한 일례로, 단말은 기지국과 약속된 규칙에 따라 전송되는 데이터를 단말 정보(예를 들어, IMSI 등의 ID), 셀 정보(예를 들어, 셀 ID 등), 시간 정보 등을 이용하여 랜덤화할 수 있다. 또한 여기서, 단말이 충전 중이 아니고 배터리 잔량이 미리 설정된 학습용 데이터 획득 가능 수준 미만인 경우에는 학습용 데이터를 송신하지 않을 수 있다. 이 때, 단말이 학습용 데이터를 송신하지 않는 경우, 기지국은 이를 인지할 수 있어야 한다.
한편, 기지국은 학습용 데이터를 수신할 때마다 수신된 신호와 함께 학습에 필요한 관련 정보를 내부 저장 장치에 저장할 수 있다. 여기서, 기지국은 자신의 능력에 따라 학습용 데이터뿐만 아니라 사용자 데이터의 수신 신호와 관련 정보를 저장하여 학습용으로 사용할 수 있다.
한편, 기지국은 L3(예를 들어, RRC) 또는 L2(예를 들어, MAC) 시그널링을 통해 단말에게 학습용 데이터 획득 모드의 활성화/비활성화를 알려줄 수 있다. 여기서, 기지국은 학습용 데이터 획득 모드가 활성화된 상태에서 필요한 시점에 언제든지 단말로 상향링크 학습용 데이터 획득 모드 활성화 메시지를 보낼 수 있다. 또한 여기서, 기지국이 단말에게 상향링크 학습용 데이터 획득 모드 활성화 메시지를 전송한 후 학습용 데이터 획득 모드가 비활성화되면, 기지국은 반드시 단말에게 상향링크 학습용 데이터 획득 모드 비활성화 메시지를 전송해야 할 수 있다.
한편, 단말이 상향링크 학습용 데이터 획득 모드 활성화 메시지를 수신하면, 단말은 학습용 데이터를 전송할 수 있는 상태인지 아닌지를 L3(예를 들어, RRC) 또는 L2(예를 들어, MAC) 시그널링을 통해 기지국에게 알려주고, 이후 상태가 바뀔 때마다 기지국에게 바뀐 상태를 알려줄 수 있다. 단말이 충전 중이거나 배터리 잔량이 미리 설정된 학습용 데이터 획득 가능 수준 이상인 경우가 학습용 데이터 전송이 가능한 상태일 수 있다. 단말이 상향링크 학습용 데이터 획득 모드 비활성화 메시지를 수신하면 더 이상 학습용 데이터를 전송할 수 있는 상태인지 아닌지를 기지국으로 전송하지 않을 수 있다. 여기서, 단말이 핸드오버(handover)나 셀 선택 절차 등에 의해 상향링크 학습용 데이터 획득 모드 활성화 메시지를 받은 셀로부터 다른 셀로 이동하면 상향링크 학습용 데이터 획득 모드 비활성화 메시지를 받은 것으로 간주할 수 있다.
한편, 단말이 학습용 데이터를 전송할 수 있는 상태에서만 기지국이 단말에게 무선 자원을 할당해 줄 수 있는 점에서, 기지국이 단말에게 학습용 데이터 획득 모드의 활성화/비활성화를 알려주는 동작의 수행 여부 및 단말이 학습용 데이터를 전송할 수 있는 상태인지 여부를 기지국에게 알려주는 동작의 수행 여부는 기지국이 결정할 수 있다.
도 29는 상향링크 학습용 데이터 획득의 일례에 대한 흐름도를 도시한 것이다.
도 29를 참고하면, 기지국은 학습용 데이터 획득 모드를 활성화한다(S2910).
이후, 기지국은 상향링크 학습용 데이터 획득 모드를 활성화하였음을 알려주는 제1 메시지를 단말에게 전송한다(S2920). 여기서, 단말이 학습용 데이터를 전송할 수 없는 경우, 단말은 학습용 데이터를 전송할 수 없음을 기지국에게 알려줄 수 있다. 또한 여기서, 단말이 학습용 데이터를 전송할 수 있는 경우, 단말은 학습용 데이터를 전송할 수 있음을 기지국에게 알려줄 수 있다.
이후, 기지국과 단말은 학습용 데이터 송수신 동작을 수행한다(S2930).
이후, 단말이 학습용 데이터를 전송할 수 없는 경우, 단말은 학습용 데이터를 전송할 수 없음을 기지국에게 알려줄 수 있다.
한편, 기지국은 학습용 데이터 획득 모드를 비활성화한다(S2940).
이후, 기지국은 상향링크 학습용 데이터 획득 모드를 비활성화하였음을 알려주는 제2 메시지를 단말에게 전송한다(S2950).
한편, 도 29에서 단말이 학습용 데이터를 전송할 수 있음 또는 단말이 학습용 데이터를 전송할 수 없음을 알려주는 단말의 동작은 부가적인(optional) 동작일 수 있다. 또한, 기지국이 제1 메시지를 전송하는 동작 및 기지국이 제2 메시지를 전송하는 동작은 부가적인 동작일 수 있다.
도 30은 기지국의 학습용 데이터 획득 모드의 활성화 및 비활성화의 일례에 대한 순서도이다.
도 30을 참고하면, 기지국은 전술한 조건 3-1 및 조건 3-2가 모두 만족하는지 여부를 판단한다(S3010). 여기서, 일례로, 조건 3-1 및 조건 3-2 중 적어도 하나가 만족하지 않은 경우, 기지국은 S3010 단계로 돌아간다.
전술한 조건 3-1 및 조건 3-2가 모두 만족하는 경우, 기지국은 학습용 데이터 획득 모드를 활성화한다(S3020). 이후, 기지국은 학습용 데이터 획득 모드를 활성화하였음을 알려주는 제1 메시지를 단말에게 전송한다(S3030).
이후, 기지국은 전술한 조건 4-1 및 조건 4-2 중 적어도 하나가 만족하는지 여부를 판단한다(S3040). 여기서, 일례로, 전술한 조건 4-1 및 조건 4-2가 모두 만족하지 않은 경우, 기지국은 S3040 단계로 돌아간다.
전술한 조건 4-1 및 조건 4-2 중 적어도 하나가 만족하는 경우, 기지국은 학습용 데이터 획득 모드를 비활성화한다(S3050). 이후, 기지국은 학습용 데이터 획득 모드를 비활성화하였음을 알려주는 제2 메시지를 단말에게 전송한다(S3060).
이후, 기지국은 학습에 필요한 데이터가 충분히 확보되었는지 여부를 판단한다(S3070). 여기서, 일례로, 기지국이 학습에 필요한 데이터가 충분히 확보되지 않았다고 판단하는 경우, 기지국은 S3010 단계로 돌아간다. 또한 여기서, 기지국이 학습에 필요한 데이터가 충분히 확보되었다고 판단한 경우, 기지국은 상기 데이터에 기반하여 학습을 수행한다.
한편, 도 30을 참고하면, S3030 단계 및 S3060 단계 각각은 부가적인(optional) 단계일 수 있다.
이하에서는 학습용 데이터의 생성 및 수신기 학습 방법에 대해 설명한다.
기지국 및/또는 단말이 전송하는 학습용 데이터는 통상의 사용자 데이터와 동일하게 채널 코딩부터 모든 송신부 기능을 포함하여 생성하는 제1 방법 또는 채널 코딩을 포함하지 않고 변조 이후의 송신부 기능만을 이용하여 생성하는 제2 방법에 기반하여 생성될 수 있다.
도 31은 본 개시의 일부 구현에 따른 학습용 데이터 생성 방법을 설명하기 위한 것이다.
도 31을 참고하면, 데이터는 순서대로 전송 블록 CRC 삽입 단계, LDPC 기저 그래프 선택 단계, 코드 블록 분할 및 코드 블록 CRC 삽입 단계, 채널 코딩 단계, 레이트 매칭 단계, 코드 블록 연결 단계, 스크램블링 단계, 변조 단계, 레이어 맵핑 단계, 안테나 포트 맵핑 단계, VRB(virtual resource block)로 맵핑 단계, VRB에서 PRB(physical resource block)로 맵핑 단계를 거쳐 전송될 수 있다.
여기서, 제1 방법에 따르면, 기지국 또는 단말이 생성하는 학습용 데이터는 전술한 모든 단계들을 거쳐 전송될 수 있다. 또는, 제2 방법에 따르면, 기지국 또는 단말이 생성하는 학습용 데이터는 변조 단계, 레이어 맵핑 단계, 안테나 포트 맵핑 단계, VRB(virtual resource block)로 맵핑 단계, VRB에서 PRB(physical resource block)로 맵핑 단계만을 거쳐 전송될 수 있다.
한편, 학습용 데이터 생성 방법은 후술하는 방법에 기반하여 수신단에서 송신단으로 전달할 수 있다.
하향링크의 경우, 단말은 기지국에 학습용 데이터 획득 모드 활성화 메시지(예를 들어, 도 27 및 도 28의 제1 메시지)를 통해 선택된 방법을 전달할 수 있다. 상향링크의 경우, 기지국은 단말에 학습용 데이터 획득 모드 활성화 메시지(예를 들어, 도 29 및 도 30의 제1 메시지) 또는 DCI 등의 L1 시그널링을 통해 전달할 수 있다.
한편, 무선 통신 수신부에 기계 학습 기술을 적용하는 방안으로 복조와 채널 디코딩을 포함한 전체를 하나의 기계 학습 모델로 구현하는 방안과 각 기능 블록 중 일부에 기계 학습 기술을 적용하는 두 가지 접근 방안을 고려할 수 있다. 다만, 후술하는 일반화 문제를 고려할 때, 무선 통신 수신기 모델에 대한 심층 학습은 복조(demodulation) 단계 또는 복조기(Demodulator)에 대해서만 적용하는 방법을 특징적으로 고려할 수 있다.
구체적으로, 복조기는 추정된 심볼로부터 비트 단위의 데이터를 복구할 수 있다. 학습용 데이터의 경우, 송신기에서 실제 전송한 데이터를 알기 때문에 추정된 데이터와의 오차, 즉 손실 함수(Loss Function)로부터 SGD(Stochastic Gradient Descent) 등의 알고리즘으로 심층 학습 기반의 복조기를 학습(예를 들어, 지도 학습)시킬 수 있다.
복조기에서 추정된 비트 단위의 데이터는 디스크램블링(descrambling)을 거쳐 채널 디코더로 전달된다. 채널 디코딩 방식에서는 입력으로 0, 1과 같이 경판정(hard decision) 값을 사용하기보다는 LLR(Log-Likelihood Ratio)과 같은 연판정(soft decision) 값을 사용하여 성능을 개선하는 것이 일반적이다. 일반적으로 분류 문제를 해결하기 위한 심층 학습 모델은 각 클래스(Class)별 확률을 계산하여 그 중 확률이 가장 큰 클래스를 선택하게 된다. 예를 들어, 복조기를 심층 신경망으로 구현할 경우, 신경망 출력층의 활성 함수(Activation Function)를 SoftMax 함수로 하여 모든 가능한 심볼에 대한 확률을 구하고, 그 중 가장 확률이 높은 심볼로 추정할 수 있다. 따라서, 각 심볼의 확률값들을 이용하면 채널 디코더로 전달하는 연판정(soft decision) 값들을 구할 수 있다.
다만, 정답(lable)과 추정된 값의 오차만을 이용하는 학습 방법으로는 최적의 채널 디코딩 성능을 얻을 수 있는 연판정 값을 추정하도록 복조기를 학습시키는 것은 용이하지 않을 수 있는 점에서, 정규화(Regularization)를 이용한 복조기 학습 방법을 고려할 수 있다.
구체적으로, 기계 학습의 중요한 문제 중의 하나는 주어진 문제에 대해서 어떻게 하면 학습에 사용되지 않은 데이터에 대해서도 원하는 성능을 확보할 것인가에 대한 일반화 문제이다. 학습 오차(Training Error)는 증가하더라도 시험 오차(Test Error) 또는 일반화 오차(Generalization Error)를 줄이는 목적으로 사용되는 기계 학습 방법들을 통칭하여 정규화(Regularization)이라 한다.
심층 학습에서 잘 알려진 정규화(Regularization) 기법으로 가중치 감쇠(weight decay) 또는 L2 정규화를 고려할 수 있다. 이 방법은 정답과 추정된 값의 차이와 함께 심층 신경망의 모든 가중치(weight) 값의 제곱을 더한 값을 손실 함수(Loss Function)로 사용하는 것이다. 예를 들어, 정답과 추정된 값의 차이로 크로스 엔트로피(Cross Entropy)를 사용한다면, 손실 함수는 모든 가중치 값의 제곱의 합에 가중치를 곱한 값과 크로스 엔트로피의 합(즉, 손실 함수=크로스 엔트로피+가중치*(모든 가중치 값의 제곱의 합))으로 표현될 수 있다.
이와 같이 정의된 손실 함수를 최소화하게 되면 모든 입력 정보를 골고루 이용하도록 가중치 값들이 고른 분포를 갖게 되어 과적합(Overfitting)을 감소시키고 일반화 특성을 개선하게 된다.
나아가, 심층 학습 기반의 복조기를 학습하기 위한 손실 함수에 채널 디코딩 후의 BER(bit error ratio)을 이용한 정규화(Regularization) 항을 추가하여 채널 디코딩과 결합하여 최적의 성능을 낼 수 있는 연판정 값을 얻을 수 있도록 복조기를 학습시킬 수 있다. 즉, 손실 함수=크로스 엔트로피+가중치*BER일 수 있다. 또한 여기서, 가중치 감쇠 등 기존의 정규화 기법도 함께 사용할 수 있다.
한편, 채널 디코딩이 완료되어야 BER을 구할 수 있으므로 학습을 위한 미니-배치 사이즈(mini-batch size)는 코드워드(codeword) 또는 코드 블록(code block) 단위일 수 있다. 여기서, 심볼 단위에서 코드 블록 단위의 경계가 명확하지 않을 경우에는 미니-배치 사이즈(mini-batch size)를 코드워드의 배수로 설정할 수 있다. 실제 학습 데이터를 전송할 때, 가용한 무선 자원, 코딩 레이트(coding rate) 등에 따라 전송되는 코드워드의 크기와 심볼 수가 달라질 수 있기 때문에 각 미니-배치(mini-batch) 별 심볼 수가 일정하기 않을 수 있다. 복조기 학습을 위한 각 미니-배치의 심볼 수가 유사하도록 각 미니-배치에 포함되는 코드워드 또는 코드 블록의 수를 조정할 필요가 있다.
도 32는 본 개시의 일부 구현에 따른 수신기 학습 방법을 설명하기 위한 것이다.
도 32를 참고하면, 데이터가 심층 신경망으로 구현된 복조기에 기반하여 복조되면 연판정 값을 얻을 수 있고, 이후 디스크램블링(descrambling)을 거쳐 채널 디코딩을 수행할 수 있다.
여기서, 전술한 바와 같이, 채널 디코딩의 결과로부터 BER 값을 도출하여 가중치를 곱한 후, 추정된 값과 정답(label)의 차이를 크로스 엔트로피로 사용하여 더한 결과를 통해 손실 함수를 도출해낼 수 있다. 상기 도출된 손실 함수를 기반으로 오차 값을 최소화하도록 기계 학습된 복조기를 업데이트할 수 있다.
한편, 수신단에서 학습용 데이터 생성 방법을 선정할 수 있다. 구체적인 예를 들면, 수신기가 실사용 환경 데이터를 이용하여 복조기만을 추가 학습하고자 할 때, 복조기에서 채널 디코더로 경판정(hard decision) 값을 전달하는 경우 또는 채널 디코딩 없이 연판정(soft decision) 값을 최적화할 수 있거나 최적화할 필요가 없는 경우 채널 코딩을 포함하지 않고 변조 이후의 송신부 기능만을 이용하여 생성하는 제2 방법을 선정할 수 있고, 그 외의 경우에서는 통상의 데이터 생성 방법과 동일한 방법인 제1 방법을 선정할 수 있다.
도 33은 본 개시의 일부 구현에 따른 단말의 신호 수신 방법의 일례에 대한 순서도이다.
도 33을 참고하면, 단말은 학습용 데이터를 수신한다(S3310).
이후, 상기 단말은 상기 학습용 데이터에 기반하여 수신기 모델에 대한 학습을 수행한다(S3320). 여기서, 상기 학습은 복수의 통신 환경들 각각에 대해 독립적으로 수행될 수 있다.
이후, 상기 단말이 특정 통신 환경에 포함되고, 상기 특정 통신 환경이 상기 복수의 통신 환경들에 포함됨에 기반하여, 상기 단말은 학습된 상기 수신기 모델에 기반하여 신호를 수신한다(S3330). 여기서, 상기 단말이 특정 통신 환경에 포함되고, 상기 특정 통신 환경이 상기 복수의 통신 환경들에 포함되지 않음에 기반하여, 상기 단말은 학습되지 않은 상기 수신기 모델에 기반하여 신호를 수신한다.
본 명세서에 기재된 청구항들은 다양한 방식으로 조합될 수 있다. 예를 들어, 본 명세서의 방법 청구항의 기술적 특징이 조합되어 장치로 구현될 수 있고, 본 명세서의 장치 청구항의 기술적 특징이 조합되어 방법으로 구현될 수 있다. 또한, 본 명세서의 방법 청구항의 기술적 특징과 장치 청구항의 기술적 특징이 조합되어 장치로 구현될 수 있고, 본 명세서의 방법 청구항의 기술적 특징과 장치 청구항의 기술적 특징이 조합되어 방법으로 구현될 수 있다.
본 명세서에서 제안하는 방법들은 단말 이외에도, 적어도 하나의 프로세서(processor)에 의해 실행됨을 기초로 하는 명령어(instruction)를 포함하는 적어도 하나의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체(computer readable medium) 및 하나 이상의 프로세서 및 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능하게 연결되고, 및 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하되, 상기 하나 이상의 프로세서는 상기 명령어들을 실행하여 본 명세서에서 제안하는 방법들을 수행하는, 단말을 제어하도록 설정된 장치(apparatus)에 의해서도 수행될 수 있다. 또한, 본 명세서에서 제안하는 방법들에 따르면, 단말이 수행하는 동작에 대응되는 기지국에 의한 동작이 고려될 수 있음은 자명하다.
이하에서는 본 개시가 적용되는 통신 시스템의 예를 설명한다.
이로 제한되는 것은 아니지만, 본 문서에 개시된 본 개시의 다양한 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들은 기기들간에 무선 통신/연결(예, 5G)을 필요로 하는 다양한 분야에 적용될 수 있다.
이하, 도면을 참조하여 보다 구체적으로 예시한다. 이하의 도면/설명에서 동일한 도면 부호는 다르게 기술하지 않는 한, 동일하거나 대응되는 하드웨어 블록, 소프트웨어 블록 또는 기능 블록을 예시할 수 있다.
도 34는 본 개시에 적용되는 통신 시스템(1)을 예시한다.
도 34를 참조하면, 본 개시에 적용되는 통신 시스템(1)은 무선 기기, 기지국 및 네트워크를 포함한다. 여기서, 무선 기기는 무선 접속 기술(예, 5G NR(New RAT), LTE(Long Term Evolution))을 이용하여 통신을 수행하는 기기를 의미하며, 통신/무선/5G 기기로 지칭될 수 있다. 이로 제한되는 것은 아니지만, 무선 기기는 로봇(100a), 차량(100b-1, 100b-2), XR(eXtended Reality) 기기(100c), 휴대 기기(Hand-held device)(100d), 가전(100e), IoT(Internet of Thing) 기기(100f), AI기기/서버(400)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 차량은 무선 통신 기능이 구비된 차량, 자율 주행 차량, 차량간 통신을 수행할 수 있는 차량 등을 포함할 수 있다. 여기서, 차량은 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)(예, 드론)를 포함할 수 있다. XR 기기는 AR(Augmented Reality)/VR(Virtual Reality)/MR(Mixed Reality) 기기를 포함하며, HMD(Head-Mounted Device), 차량에 구비된 HUD(Head-Up Display), 텔레비전, 스마트폰, 컴퓨터, 웨어러블 디바이스, 가전 기기, 디지털 사이니지(signage), 차량, 로봇 등의 형태로 구현될 수 있다. 휴대 기기는 스마트폰, 스마트패드, 웨어러블 기기(예, 스마트워치, 스마트글래스), 컴퓨터(예, 노트북 등) 등을 포함할 수 있다. 가전은 TV, 냉장고, 세탁기 등을 포함할 수 있다. IoT 기기는 센서, 스마트미터 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 기지국, 네트워크는 무선 기기로도 구현될 수 있으며, 특정 무선 기기(200a)는 다른 무선 기기에게 기지국/네트워크 노드로 동작할 수도 있다.
무선 기기(100a~100f)는 기지국(200)을 통해 네트워크(300)와 연결될 수 있다. 무선 기기(100a~100f)에는 AI(Artificial Intelligence) 기술이 적용될 수 있으며, 무선 기기(100a~100f)는 네트워크(300)를 통해 AI 서버(400)와 연결될 수 있다. 네트워크(300)는 3G 네트워크, 4G(예, LTE) 네트워크 또는 5G(예, NR) 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다. 무선 기기(100a~100f)는 기지국(200)/네트워크(300)를 통해 서로 통신할 수도 있지만, 기지국/네트워크를 통하지 않고 직접 통신(e.g. 사이드링크 통신(sidelink communication))할 수도 있다. 예를 들어, 차량들(100b-1, 100b-2)은 직접 통신(e.g. V2V(Vehicle to Vehicle)/V2X(Vehicle to everything) communication)을 할 수 있다. 또한, IoT 기기(예, 센서)는 다른 IoT 기기(예, 센서) 또는 다른 무선 기기(100a~100f)와 직접 통신을 할 수 있다.
무선 기기(100a~100f)/기지국(200), 기지국(200)/기지국(200) 간에는 무선 통신/연결(150a, 150b, 150c)이 이뤄질 수 있다. 여기서, 무선 통신/연결은 상향/하향링크 통신(150a)과 사이드링크 통신(150b)(또는, D2D 통신), 기지국간 통신(150c)(e.g. relay, IAB(Integrated Access Backhaul)과 같은 다양한 무선 접속 기술(예, 5G NR)을 통해 이뤄질 수 있다. 무선 통신/연결(150a, 150b, 150c)을 통해 무선 기기와 기지국/무선 기기, 기지국과 기지국은 서로 무선 신호를 송신/수신할 수 있다. 예를 들어, 무선 통신/연결(150a, 150b, 150c)은 다양한 물리 채널을 통해 신호를 송신/수신할 수 있다. 이를 위해, 본 개시의 다양한 제안들에 기반하여, 무선 신호의 송신/수신을 위한 다양한 구성정보 설정 과정, 다양한 신호 처리 과정(예, 채널 인코딩/디코딩, 변조/복조, 자원 매핑/디매핑 등), 자원 할당 과정 등 중 적어도 일부가 수행될 수 있다.
도 35는 본 개시에 적용될 수 있는 무선 기기를 예시한다.
도 35를 참조하면, 제1 무선 기기(100)와 제2 무선 기기(200)는 다양한 무선 접속 기술(예, LTE, NR)을 통해 무선 신호를 송수신할 수 있다. 여기서, {제1 무선 기기(100), 제2 무선 기기(200)}은 도 34의 {무선 기기(100x), 기지국(200)} 및/또는 {무선 기기(100x), 무선 기기(100x)}에 대응할 수 있다.
제1 무선 기기(100)는 하나 이상의 프로세서(102) 및 하나 이상의 메모리(104)를 포함하며, 추가적으로 하나 이상의 송수신기(106) 및/또는 하나 이상의 안테나(108)을 더 포함할 수 있다. 프로세서(102)는 메모리(104) 및/또는 송수신기(106)를 제어하며, 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들을 구현하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(102)는 메모리(104) 내의 정보를 처리하여 제1 정보/신호를 생성한 뒤, 송수신기(106)을 통해 제1 정보/신호를 포함하는 무선 신호를 전송할 수 있다. 또한, 프로세서(102)는 송수신기(106)를 통해 제2 정보/신호를 포함하는 무선 신호를 수신한 뒤, 제2 정보/신호의 신호 처리로부터 얻은 정보를 메모리(104)에 저장할 수 있다. 메모리(104)는 프로세서(102)와 연결될 수 있고, 프로세서(102)의 동작과 관련한 다양한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(104)는 프로세서(102)에 의해 제어되는 프로세스들 중 일부 또는 전부를 수행하거나, 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들을 수행하기 위한 명령들을 포함하는 소프트웨어 코드를 저장할 수 있다. 여기서, 프로세서(102)와 메모리(104)는 무선 통신 기술(예, LTE, NR)을 구현하도록 설계된 통신 모뎀/회로/칩의 일부일 수 있다. 송수신기(106)는 프로세서(102)와 연결될 수 있고, 하나 이상의 안테나(108)를 통해 무선 신호를 송신 및/또는 수신할 수 있다. 송수신기(106)는 송신기 및/또는 수신기를 포함할 수 있다. 송수신기(106)는 RF(Radio Frequency) 유닛과 혼용될 수 있다. 본 개시에서 무선 기기는 통신 모뎀/회로/칩을 의미할 수도 있다.
제2 무선 기기(200)는 하나 이상의 프로세서(202), 하나 이상의 메모리(204)를 포함하며, 추가적으로 하나 이상의 송수신기(206) 및/또는 하나 이상의 안테나(208)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(202)는 메모리(204) 및/또는 송수신기(206)를 제어하며, 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들을 구현하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(202)는 메모리(204) 내의 정보를 처리하여 제3 정보/신호를 생성한 뒤, 송수신기(206)를 통해 제3 정보/신호를 포함하는 무선 신호를 전송할 수 있다. 또한, 프로세서(202)는 송수신기(206)를 통해 제4 정보/신호를 포함하는 무선 신호를 수신한 뒤, 제4 정보/신호의 신호 처리로부터 얻은 정보를 메모리(204)에 저장할 수 있다. 메모리(204)는 프로세서(202)와 연결될 수 있고, 프로세서(202)의 동작과 관련한 다양한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(204)는 프로세서(202)에 의해 제어되는 프로세스들 중 일부 또는 전부를 수행하거나, 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들을 수행하기 위한 명령들을 포함하는 소프트웨어 코드를 저장할 수 있다. 여기서, 프로세서(202)와 메모리(204)는 무선 통신 기술(예, LTE, NR)을 구현하도록 설계된 통신 모뎀/회로/칩의 일부일 수 있다. 송수신기(206)는 프로세서(202)와 연결될 수 있고, 하나 이상의 안테나(208)를 통해 무선 신호를 송신 및/또는 수신할 수 있다. 송수신기(206)는 송신기 및/또는 수신기를 포함할 수 있다 송수신기(206)는 RF 유닛과 혼용될 수 있다. 본 개시에서 무선 기기는 통신 모뎀/회로/칩을 의미할 수도 있다.
이하, 무선 기기(100, 200)의 하드웨어 요소에 대해 보다 구체적으로 설명한다. 이로 제한되는 것은 아니지만, 하나 이상의 프로토콜 계층이 하나 이상의 프로세서(102, 202)에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 하나 이상의 계층(예, PHY, MAC, RLC, PDCP, RRC, SDAP와 같은 기능적 계층)을 구현할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들에 따라 하나 이상의 PDU(Protocol Data Unit) 및/또는 하나 이상의 SDU(Service Data Unit)를 생성할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들에 따라 메시지, 제어정보, 데이터 또는 정보를 생성할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 본 문서에 개시된 기능, 절차, 제안 및/또는 방법에 따라 PDU, SDU, 메시지, 제어정보, 데이터 또는 정보를 포함하는 신호(예, 베이스밴드 신호)를 생성하여, 하나 이상의 송수신기(106, 206)에게 제공할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 하나 이상의 송수신기(106, 206)로부터 신호(예, 베이스밴드 신호)를 수신할 수 있고, 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들에 따라 PDU, SDU, 메시지, 제어정보, 데이터 또는 정보를 획득할 수 있다.
하나 이상의 프로세서(102, 202)는 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러, 마이크로 프로세서 또는 마이크로 컴퓨터로 지칭될 수 있다. 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합에 의해 구현될 수 있다. 일 예로, 하나 이상의 ASIC(Application Specific Integrated Circuit), 하나 이상의 DSP(Digital Signal Processor), 하나 이상의 DSPD(Digital Signal Processing Device), 하나 이상의 PLD(Programmable Logic Device) 또는 하나 이상의 FPGA(Field Programmable Gate Arrays)가 하나 이상의 프로세서(102, 202)에 포함될 수 있다. 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들은 펌웨어 또는 소프트웨어를 사용하여 구현될 수 있고, 펌웨어 또는 소프트웨어는 모듈, 절차, 기능 등을 포함하도록 구현될 수 있다. 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들은 수행하도록 설정된 펌웨어 또는 소프트웨어는 하나 이상의 프로세서(102, 202)에 포함되거나, 하나 이상의 메모리(104, 204)에 저장되어 하나 이상의 프로세서(102, 202)에 의해 구동될 수 있다. 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들은 코드, 명령어 및/또는 명령어의 집합 형태로 펌웨어 또는 소프트웨어를 사용하여 구현될 수 있다.
하나 이상의 메모리(104, 204)는 하나 이상의 프로세서(102, 202)와 연결될 수 있고, 다양한 형태의 데이터, 신호, 메시지, 정보, 프로그램, 코드, 지시 및/또는 명령을 저장할 수 있다. 하나 이상의 메모리(104, 204)는 ROM, RAM, EPROM, 플래시 메모리, 하드 드라이브, 레지스터, 캐쉬 메모리, 컴퓨터 판독 저장 매체 및/또는 이들의 조합으로 구성될 수 있다. 하나 이상의 메모리(104, 204)는 하나 이상의 프로세서(102, 202)의 내부 및/또는 외부에 위치할 수 있다. 또한, 하나 이상의 메모리(104, 204)는 유선 또는 무선 연결과 같은 다양한 기술을 통해 하나 이상의 프로세서(102, 202)와 연결될 수 있다.
하나 이상의 송수신기(106, 206)는 하나 이상의 다른 장치에게 본 문서의 방법들 및/또는 동작 순서도 등에서 언급되는 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 전송할 수 있다. 하나 이상의 송수신기(106, 206)는 하나 이상의 다른 장치로부터 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도 등에서 언급되는 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 수신할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 송수신기(106, 206)는 하나 이상의 프로세서(102, 202)와 연결될 수 있고, 무선 신호를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 하나 이상의 송수신기(106, 206)가 하나 이상의 다른 장치에게 사용자 데이터, 제어 정보 또는 무선 신호를 전송하도록 제어할 수 있다. 또한, 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 하나 이상의 송수신기(106, 206)가 하나 이상의 다른 장치로부터 사용자 데이터, 제어 정보 또는 무선 신호를 수신하도록 제어할 수 있다. 또한, 하나 이상의 송수신기(106, 206)는 하나 이상의 안테나(108, 208)와 연결될 수 있고, 하나 이상의 송수신기(106, 206)는 하나 이상의 안테나(108, 208)를 통해 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도 등에서 언급되는 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 송수신하도록 설정될 수 있다. 본 문서에서, 하나 이상의 안테나는 복수의 물리 안테나이거나, 복수의 논리 안테나(예, 안테나 포트)일 수 있다. 하나 이상의 송수신기(106, 206)는 수신된 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 하나 이상의 프로세서(102, 202)를 이용하여 처리하기 위해, 수신된 무선 신호/채널 등을 RF 밴드 신호에서 베이스밴드 신호로 변환(Convert)할 수 있다. 하나 이상의 송수신기(106, 206)는 하나 이상의 프로세서(102, 202)를 이용하여 처리된 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 베이스밴드 신호에서 RF 밴드 신호로 변환할 수 있다. 이를 위하여, 하나 이상의 송수신기(106, 206)는 (아날로그) 오실레이터 및/또는 필터를 포함할 수 있다.
도 36은 전송 신호를 위한 신호 처리 회로를 예시한다.
도 36을 참조하면, 신호 처리 회로(1000)는 스크램블러(1010), 변조기(1020), 레이어 매퍼(1030), 프리코더(1040), 자원 매퍼(1050), 신호 생성기(1060)를 포함할 수 있다. 이로 제한되는 것은 아니지만, 도 36의 동작/기능은 도 35의 프로세서(102, 202) 및/또는 송수신기(106, 206)에서 수행될 수 있다. 도 36의 하드웨어 요소는 도 35의 프로세서(102, 202) 및/또는 송수신기(106, 206)에서 구현될 수 있다. 예를 들어, 블록 1010~1060은 도 35의 프로세서(102, 202)에서 구현될 수 있다. 또한, 블록 1010~1050은 도 35의 프로세서(102, 202)에서 구현되고, 블록 1060은 도 35의 송수신기(106, 206)에서 구현될 수 있다.
코드워드는 도 36의 신호 처리 회로(1000)를 거쳐 무선 신호로 변환될 수 있다. 여기서, 코드워드는 정보블록의 부호화된 비트 시퀀스이다. 정보블록은 전송블록(예, UL-SCH 전송블록, DL-SCH 전송블록)을 포함할 수 있다. 무선 신호는 다양한 물리 채널(예, PUSCH, PDSCH)을 통해 전송될 수 있다.
구체적으로, 코드워드는 스크램블러(1010)에 의해 스크램블된 비트 시퀀스로 변환될 수 있다. 스크램블에 사용되는 스크램블 시퀀스는 초기화 값에 기반하여 생성되며, 초기화 값은 무선 기기의 ID 정보 등이 포함될 수 있다. 스크램블된 비트 시퀀스는 변조기(1020)에 의해 변조 심볼 시퀀스로 변조될 수 있다. 변조 방식은 pi/2-BPSK(pi/2-Binary Phase Shift Keying), m-PSK(m-Phase Shift Keying), m-QAM(m-Quadrature Amplitude Modulation) 등을 포함할 수 있다. 복소 변조 심볼 시퀀스는 레이어 매퍼(1030)에 의해 하나 이상의 전송 레이어로 매핑될 수 있다. 각 전송 레이어의 변조 심볼들은 프리코더(1040)에 의해 해당 안테나 포트(들)로 매핑될 수 있다(프리코딩). 프리코더(1040)의 출력 z는 레이어 매퍼(1030)의 출력 y를 N*M의 프리코딩 행렬 W와 곱해 얻을 수 있다. 여기서, N은 안테나 포트의 개수, M은 전송 레이어의 개수이다. 여기서, 프리코더(1040)는 복소 변조 심볼들에 대한 트랜스폼(transform) 프리코딩(예, DFT 변환)을 수행한 이후에 프리코딩을 수행할 수 있다. 또한, 프리코더(1040)는 트랜스폼 프리코딩을 수행하지 않고 프리코딩을 수행할 수 있다.
자원 매퍼(1050)는 각 안테나 포트의 변조 심볼들을 시간-주파수 자원에 매핑할 수 있다. 시간-주파수 자원은 시간 도메인에서 복수의 심볼(예, CP-OFDMA 심볼, DFT-s-OFDMA 심볼)을 포함하고, 주파수 도메인에서 복수의 부반송파를 포함할 수 있다. 신호 생성기(1060)는 매핑된 변조 심볼들로부터 무선 신호를 생성하며, 생성된 무선 신호는 각 안테나를 통해 다른 기기로 전송될 수 있다. 이를 위해, 신호 생성기(1060)는 IFFT(Inverse Fast Fourier Transform) 모듈 및 CP(Cyclic Prefix) 삽입기, DAC(Digital-to-Analog Converter), 주파수 상향 변환기(frequency uplink converter) 등을 포함할 수 있다.
무선 기기에서 수신 신호를 위한 신호 처리 과정은 도 36의 신호 처리 과정(1010~1060)의 역으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 무선 기기(예, 도 35의 100, 200)는 안테나 포트/송수신기를 통해 외부로부터 무선 신호를 수신할 수 있다. 수신된 무선 신호는 신호 복원기를 통해 베이스밴드 신호로 변환될 수 있다. 이를 위해, 신호 복원기는 주파수 하향 변환기(frequency downlink converter), ADC(analog-to-digital converter), CP 제거기, FFT(Fast Fourier Transform) 모듈을 포함할 수 있다. 이후, 베이스밴드 신호는 자원 디-매퍼 과정, 포스트코딩(postcoding) 과정, 복조 과정 및 디-스크램블 과정을 거쳐 코드워드로 복원될 수 있다. 코드워드는 복호(decoding)를 거쳐 원래의 정보블록으로 복원될 수 있다. 따라서, 수신 신호를 위한 신호 처리 회로(미도시)는 신호 복원기, 자원 디-매퍼, 포스트코더, 복조기, 디-스크램블러 및 복호기를 포함할 수 있다.
도 37은 본 개시에 적용되는 무선 기기의 다른 예를 나타낸다. 무선 기기는 사용-예/서비스에 따라 다양한 형태로 구현될 수 있다(도 34 참조).
도 37을 참조하면, 무선 기기(100, 200)는 도 35의 무선 기기(100,200)에 대응하며, 다양한 요소(element), 성분(component), 유닛/부(unit), 및/또는 모듈(module)로 구성될 수 있다. 예를 들어, 무선 기기(100, 200)는 통신부(110), 제어부(120), 메모리부(130) 및 추가 요소(140)를 포함할 수 있다. 통신부는 통신 회로(112) 및 송수신기(들)(114)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 회로(112)는 도 35의 하나 이상의 프로세서(102,202) 및/또는 하나 이상의 메모리(104,204) 를 포함할 수 있다. 예를 들어, 송수신기(들)(114)는 도 35의 하나 이상의 송수신기(106,206) 및/또는 하나 이상의 안테나(108,208)을 포함할 수 있다. 제어부(120)는 통신부(110), 메모리부(130) 및 추가 요소(140)와 전기적으로 연결되며 무선 기기의 제반 동작을 제어한다. 예를 들어, 제어부(120)는 메모리부(130)에 저장된 프로그램/코드/명령/정보에 기반하여 무선 기기의 전기적/기계적 동작을 제어할 수 있다. 또한, 제어부(120)는 메모리부(130)에 저장된 정보를 통신부(110)을 통해 외부(예, 다른 통신 기기)로 무선/유선 인터페이스를 통해 전송하거나, 통신부(110)를 통해 외부(예, 다른 통신 기기)로부터 무선/유선 인터페이스를 통해 수신된 정보를 메모리부(130)에 저장할 수 있다.
추가 요소(140)는 무선 기기의 종류에 따라 다양하게 구성될 수 있다. 예를 들어, 추가 요소(140)는 파워 유닛/배터리, 입출력부(I/O unit), 구동부 및 컴퓨팅부 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이로 제한되는 것은 아니지만, 무선 기기는 로봇(도 34, 100a), 차량(도 34, 100b-1, 100b-2), XR 기기(도 34, 100c), 휴대 기기(도 34, 100d), 가전(도 34, 100e), IoT 기기(도 34, 100f), 디지털 방송용 단말, 홀로그램 장치, 공공 안전 장치, MTC 장치, 의료 장치, 핀테크 장치(또는 금융 장치), 보안 장치, 기후/환경 장치, AI 서버/기기(도 34, 400), 기지국(도 34, 200), 네트워크 노드 등의 형태로 구현될 수 있다. 무선 기기는 사용-예/서비스에 따라 이동 가능하거나 고정된 장소에서 사용될 수 있다.
도 37에서 무선 기기(100, 200) 내의 다양한 요소, 성분, 유닛/부, 및/또는 모듈은 전체가 유선 인터페이스를 통해 상호 연결되거나, 적어도 일부가 통신부(110)를 통해 무선으로 연결될 수 있다. 예를 들어, 무선 기기(100, 200) 내에서 제어부(120)와 통신부(110)는 유선으로 연결되며, 제어부(120)와 제1 유닛(예, 130, 140)은 통신부(110)를 통해 무선으로 연결될 수 있다. 또한, 무선 기기(100, 200) 내의 각 요소, 성분, 유닛/부, 및/또는 모듈은 하나 이상의 요소를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 제어부(120)는 하나 이상의 프로세서 집합으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 제어부(120)는 통신 제어 프로세서, 어플리케이션 프로세서(Application processor), ECU(Electronic Control Unit), 그래픽 처리 프로세서, 메모리 제어 프로세서 등의 집합으로 구성될 수 있다. 다른 예로, 메모리부(130)는 RAM(Random Access Memory), DRAM(Dynamic RAM), ROM(Read Only Memory), 플래시 메모리(flash memory), 휘발성 메모리(volatile memory), 비-휘발성 메모리(non-volatile memory) 및/또는 이들의 조합으로 구성될 수 있다.
이하, 도 37의 구현 예에 대해 도면을 참조하여 보다 자세히 설명한다.
도 38은 본 개시에 적용되는 휴대 기기를 예시한다. 휴대 기기는 스마트폰, 스마트패드, 웨어러블 기기(예, 스마트워치, 스마트글래스), 휴대용 컴퓨터(예, 노트북 등)을 포함할 수 있다. 휴대 기기는 MS(Mobile Station), UT(user terminal), MSS(Mobile Subscriber Station), SS(Subscriber Station), AMS(Advanced Mobile Station) 또는 WT(Wireless terminal)로 지칭될 수 있다.
도 38을 참조하면, 휴대 기기(100)는 안테나부(108), 통신부(110), 제어부(120), 메모리부(130), 전원공급부(140a), 인터페이스부(140b) 및 입출력부(140c)를 포함할 수 있다. 안테나부(108)는 통신부(110)의 일부로 구성될 수 있다. 블록 110~130/140a~140c는 각각 도 37의 블록 110~130/140에 대응한다.
통신부(110)는 다른 무선 기기, 기지국들과 신호(예, 데이터, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 제어부(120)는 휴대 기기(100)의 구성 요소들을 제어하여 다양한 동작을 수행할 수 있다. 제어부(120)는 AP(Application Processor)를 포함할 수 있다. 메모리부(130)는 휴대 기기(100)의 구동에 필요한 데이터/파라미터/프로그램/코드/명령을 저장할 수 있다. 또한, 메모리부(130)는 입/출력되는 데이터/정보 등을 저장할 수 있다. 전원공급부(140a)는 휴대 기기(100)에게 전원을 공급하며, 유/무선 충전 회로, 배터리 등을 포함할 수 있다. 인터페이스부(140b)는 휴대 기기(100)와 다른 외부 기기의 연결을 지원할 수 있다. 인터페이스부(140b)는 외부 기기와의 연결을 위한 다양한 포트(예, 오디오 입/출력 포트, 비디오 입/출력 포트)를 포함할 수 있다. 입출력부(140c)는 영상 정보/신호, 오디오 정보/신호, 데이터, 및/또는 사용자로부터 입력되는 정보를 입력 받거나 출력할 수 있다. 입출력부(140c)는 카메라, 마이크로폰, 사용자 입력부, 디스플레이부(140d), 스피커 및/또는 햅틱 모듈 등을 포함할 수 있다.
일 예로, 데이터 통신의 경우, 입출력부(140c)는 사용자로부터 입력된 정보/신호(예, 터치, 문자, 음성, 이미지, 비디오)를 획득하며, 획득된 정보/신호는 메모리부(130)에 저장될 수 있다. 통신부(110)는 메모리에 저장된 정보/신호를 무선 신호로 변환하고, 변환된 무선 신호를 다른 무선 기기에게 직접 전송하거나 기지국에게 전송할 수 있다. 또한, 통신부(110)는 다른 무선 기기 또는 기지국으로부터 무선 신호를 수신한 뒤, 수신된 무선 신호를 원래의 정보/신호로 복원할 수 있다. 복원된 정보/신호는 메모리부(130)에 저장된 뒤, 입출력부(140c)를 통해 다양한 형태(예, 문자, 음성, 이미지, 비디오, 헵틱)로 출력될 수 있다.
도 39는 본 개시에 적용되는 차량 또는 자율 주행 차량을 예시한다. 차량 또는 자율 주행 차량은 이동형 로봇, 차량, 기차, 유/무인 비행체(Aerial Vehicle, AV), 선박 등으로 구현될 수 있다.
도 39를 참조하면, 차량 또는 자율 주행 차량(100)은 안테나부(108), 통신부(110), 제어부(120), 구동부(140a), 전원공급부(140b), 센서부(140c) 및 자율 주행부(140d)를 포함할 수 있다. 안테나부(108)는 통신부(110)의 일부로 구성될 수 있다. 블록 110/130/140a~140d는 각각 도 37의 블록 110/130/140에 대응한다.
통신부(110)는 다른 차량, 기지국(e.g. 기지국, 노변 기지국(Road Side unit) 등), 서버 등의 외부 기기들과 신호(예, 데이터, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 제어부(120)는 차량 또는 자율 주행 차량(100)의 요소들을 제어하여 다양한 동작을 수행할 수 있다. 제어부(120)는 ECU(Electronic Control Unit)를 포함할 수 있다. 구동부(140a)는 차량 또는 자율 주행 차량(100)을 지상에서 주행하게 할 수 있다. 구동부(140a)는 엔진, 모터, 파워 트레인, 바퀴, 브레이크, 조향 장치 등을 포함할 수 있다. 전원공급부(140b)는 차량 또는 자율 주행 차량(100)에게 전원을 공급하며, 유/무선 충전 회로, 배터리 등을 포함할 수 있다. 센서부(140c)는 차량 상태, 주변 환경 정보, 사용자 정보 등을 얻을 수 있다. 센서부(140c)는 IMU(inertial measurement unit) 센서, 충돌 센서, 휠 센서(wheel sensor), 속도 센서, 경사 센서, 중량 감지 센서, 헤딩 센서(heading sensor), 포지션 모듈(position module), 차량 전진/후진 센서, 배터리 센서, 연료 센서, 타이어 센서, 스티어링 센서, 온도 센서, 습도 센서, 초음파 센서, 조도 센서, 페달 포지션 센서 등을 포함할 수 있다. 자율 주행부(140d)는 주행중인 차선을 유지하는 기술, 어댑티브 크루즈 컨트롤과 같이 속도를 자동으로 조절하는 기술, 정해진 경로를 따라 자동으로 주행하는 기술, 목적지가 설정되면 자동으로 경로를 설정하여 주행하는 기술 등을 구현할 수 있다.
일 예로, 통신부(110)는 외부 서버로부터 지도 데이터, 교통 정보 데이터 등을 수신할 수 있다. 자율 주행부(140d)는 획득된 데이터를 기반으로 자율 주행 경로와 드라이빙 플랜을 생성할 수 있다. 제어부(120)는 드라이빙 플랜에 따라 차량 또는 자율 주행 차량(100)이 자율 주행 경로를 따라 이동하도록 구동부(140a)를 제어할 수 있다(예, 속도/방향 조절). 자율 주행 도중에 통신부(110)는 외부 서버로부터 최신 교통 정보 데이터를 비/주기적으로 획득하며, 주변 차량으로부터 주변 교통 정보 데이터를 획득할 수 있다. 또한, 자율 주행 도중에 센서부(140c)는 차량 상태, 주변 환경 정보를 획득할 수 있다. 자율 주행부(140d)는 새로 획득된 데이터/정보에 기반하여 자율 주행 경로와 드라이빙 플랜을 갱신할 수 있다. 통신부(110)는 차량 위치, 자율 주행 경로, 드라이빙 플랜 등에 관한 정보를 외부 서버로 전달할 수 있다. 외부 서버는 차량 또는 자율 주행 차량들로부터 수집된 정보에 기반하여, AI 기술 등을 이용하여 교통 정보 데이터를 미리 예측할 수 있고, 예측된 교통 정보 데이터를 차량 또는 자율 주행 차량들에게 제공할 수 있다.
도 40은 본 개시에 적용되는 차량을 예시한다. 차량은 운송수단, 기차, 비행체, 선박 등으로도 구현될 수 있다.
도 40을 참조하면, 차량(100)은 통신부(110), 제어부(120), 메모리부(130), 입출력부(140a) 및 위치 측정부(140b)를 포함할 수 있다. 여기서, 블록 110~130/140a~140b는 각각 도 37의 블록 110~130/140에 대응한다.
통신부(110)는 다른 차량, 또는 기지국 등의 외부 기기들과 신호(예, 데이터, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 제어부(120)는 차량(100)의 구성 요소들을 제어하여 다양한 동작을 수행할 수 있다. 메모리부(130)는 차량(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터/파라미터/프로그램/코드/명령을 저장할 수 있다. 입출력부(140a)는 메모리부(130) 내의 정보에 기반하여 AR/VR 오브젝트를 출력할 수 있다. 입출력부(140a)는 HUD를 포함할 수 있다. 위치 측정부(140b)는 차량(100)의 위치 정보를 획득할 수 있다. 위치 정보는 차량(100)의 절대 위치 정보, 주행선 내에서의 위치 정보, 가속도 정보, 주변 차량과의 위치 정보 등을 포함할 수 있다. 위치 측정부(140b)는 GPS 및 다양한 센서들을 포함할 수 있다.
일 예로, 차량(100)의 통신부(110)는 외부 서버로부터 지도 정보, 교통 정보 등을 수신하여 메모리부(130)에 저장할 수 있다. 위치 측정부(140b)는 GPS 및 다양한 센서를 통하여 차량 위치 정보를 획득하여 메모리부(130)에 저장할 수 있다. 제어부(120)는 지도 정보, 교통 정보 및 차량 위치 정보 등에 기반하여 가상 오브젝트를 생성하고, 입출력부(140a)는 생성된 가상 오브젝트를 차량 내 유리창에 표시할 수 있다(1410, 1420). 또한, 제어부(120)는 차량 위치 정보에 기반하여 차량(100)이 주행선 내에서 정상적으로 운행되고 있는지 판단할 수 있다. 차량(100)이 주행선을 비정상적으로 벗어나는 경우, 제어부(120)는 입출력부(140a)를 통해 차량 내 유리창에 경고를 표시할 수 있다. 또한, 제어부(120)는 통신부(110)를 통해 주변 차량들에게 주행 이상에 관한 경고 메세지를 방송할 수 있다. 상황에 따라, 제어부(120)는 통신부(110)를 통해 관계 기관에게 차량의 위치 정보와, 주행/차량 이상에 관한 정보를 전송할 수 있다.
도 41은 본 개시에 적용되는 XR 기기를 예시한다. XR 기기는 HMD, 차량에 구비된 HUD(Head-Up Display), 텔레비전, 스마트폰, 컴퓨터, 웨어러블 디바이스, 가전 기기, 디지털 사이니지(signage), 차량, 로봇 등으로 구현될 수 있다.
도 41을 참조하면, XR 기기(100a)는 통신부(110), 제어부(120), 메모리부(130), 입출력부(140a), 센서부(140b) 및 전원공급부(140c)를 포함할 수 있다. 여기서, 블록 110~130/140a~140c은 각각 도 37의 블록 110~130/140에 대응한다.
통신부(110)는 다른 무선 기기, 휴대 기기, 또는 미디어 서버 등의 외부 기기들과 신호(예, 미디어 데이터, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 미디어 데이터는 영상, 이미지, 소리 등을 포함할 수 있다. 제어부(120)는 XR 기기(100a)의 구성 요소들을 제어하여 다양한 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 제어부(120)는 비디오/이미지 획득, (비디오/이미지) 인코딩, 메타데이터 생성 및 처리 등의 절차를 제어 및/또는 수행하도록 구성될 수 있다. 메모리부(130)는 XR 기기(100a)의 구동/XR 오브젝트의 생성에 필요한 데이터/파라미터/프로그램/코드/명령을 저장할 수 있다. 입출력부(140a)는 외부로부터 제어 정보, 데이터 등을 획득하며, 생성된 XR 오브젝트를 출력할 수 있다. 입출력부(140a)는 카메라, 마이크로폰, 사용자 입력부, 디스플레이부, 스피커 및/또는 햅틱 모듈 등을 포함할 수 있다. 센서부(140b)는 XR 기기 상태, 주변 환경 정보, 사용자 정보 등을 얻을 수 있다. 센서부(140b)는 근접 센서, 조도 센서, 가속도 센서, 자기 센서, 자이로 센서, 관성 센서, RGB 센서, IR 센서, 지문 인식 센서, 초음파 센서, 광 센서, 마이크로폰 및/또는 레이더 등을 포함할 수 있다. 전원공급부(140c)는 XR 기기(100a)에게 전원을 공급하며, 유/무선 충전 회로, 배터리 등을 포함할 수 있다.
일 예로, XR 기기(100a)의 메모리부(130)는 XR 오브젝트(예, AR/VR/MR 오브젝트)의 생성에 필요한 정보(예, 데이터 등)를 포함할 수 있다. 입출력부(140a)는 사용자로부터 XR 기기(100a)를 조작하는 명령을 회득할 수 있으며, 제어부(120)는 사용자의 구동 명령에 따라 XR 기기(100a)를 구동시킬 수 있다. 예를 들어, 사용자가 XR 기기(100a)를 통해 영화, 뉴스 등을 시청하려고 하는 경우, 제어부(120)는 통신부(130)를 통해 컨텐츠 요청 정보를 다른 기기(예, 휴대 기기(100b)) 또는 미디어 서버에 전송할 수 있다. 통신부(130)는 다른 기기(예, 휴대 기기(100b)) 또는 미디어 서버로부터 영화, 뉴스 등의 컨텐츠를 메모리부(130)로 다운로드/스트리밍 받을 수 있다. 제어부(120)는 컨텐츠에 대해 비디오/이미지 획득, (비디오/이미지) 인코딩, 메타데이터 생성/처리 등의 절차를 제어 및/또는 수행하며, 입출력부(140a)/센서부(140b)를 통해 획득한 주변 공간 또는 현실 오브젝트에 대한 정보에 기반하여 XR 오브젝트를 생성/출력할 수 있다.
또한, XR 기기(100a)는 통신부(110)를 통해 휴대 기기(100b)와 무선으로 연결되며, XR 기기(100a)의 동작은 휴대 기기(100b)에 의해 제어될 수 있다. 예를 들어, 휴대 기기(100b)는 XR 기기(100a)에 대한 콘트롤러로 동작할 수 있다. 이를 위해, XR 기기(100a)는 휴대 기기(100b)의 3차원 위치 정보를 획득한 뒤, 휴대 기기(100b)에 대응하는 XR 개체를 생성하여 출력할 수 있다.
도 42는 본 개시에 적용되는 로봇을 예시한다. 로봇은 사용 목적이나 분야에 따라 산업용, 의료용, 가정용, 군사용 등으로 분류될 수 있다.
도 42를 참조하면, 로봇(100)은 통신부(110), 제어부(120), 메모리부(130), 입출력부(140a), 센서부(140b) 및 구동부(140c)를 포함할 수 있다. 여기서, 블록 110~130/140a~140c은 각각 도 37의 블록 110~130/140에 대응한다.
통신부(110)는 다른 무선 기기, 다른 로봇, 또는 제어 서버 등의 외부 기기들과 신호(예, 구동 정보, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 제어부(120)는 로봇(100)의 구성 요소들을 제어하여 다양한 동작을 수행할 수 있다. 메모리부(130)는 로봇(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터/파라미터/프로그램/코드/명령을 저장할 수 있다. 입출력부(140a)는 로봇(100)의 외부로부터 정보를 획득하며, 로봇(100)의 외부로 정보를 출력할 수 있다. 입출력부(140a)는 카메라, 마이크로폰, 사용자 입력부, 디스플레이부, 스피커 및/또는 햅틱 모듈 등을 포함할 수 있다. 센서부(140b)는 로봇(100)의 내부 정보, 주변 환경 정보, 사용자 정보 등을 얻을 수 있다. 센서부(140b)는 근접 센서, 조도 센서, 가속도 센서, 자기 센서, 자이로 센서, 관성 센서, IR 센서, 지문 인식 센서, 초음파 센서, 광 센서, 마이크로폰, 레이더 등을 포함할 수 있다. 구동부(140c)는 로봇 관절을 움직이는 등의 다양한 물리적 동작을 수행할 수 있다. 또한, 구동부(140c)는 로봇(100)을 지상에서 주행하거나 공중에서 비행하게 할 수 있다. 구동부(140c)는 액츄에이터, 모터, 바퀴, 브레이크, 프로펠러 등을 포함할 수 있다.
도 43은 본 개시에 적용되는 AI 기기를 예시한다. AI 기기는 TV, 프로젝터, 스마트폰, PC, 노트북, 디지털방송용 단말기, 태블릿 PC, 웨어러블 장치, 셋톱박스(STB), 라디오, 세탁기, 냉장고, 디지털 사이니지, 로봇, 차량 등과 같은, 고정형 기기 또는 이동 가능한 기기 등으로 구현될 수 있다.
도 43을 참조하면, AI 기기(100)는 통신부(110), 제어부(120), 메모리부(130), 입/출력부(140a/140b), 러닝 프로세서부(140c) 및 센서부(140d)를 포함할 수 있다. 블록 110~130/140a~140d는 각각 도 37의 블록 110~130/140에 대응한다.
통신부(110)는 유무선 통신 기술을 이용하여 다른 AI 기기(예, 도 34, 100x, 200, 400)나 AI 서버(예, 도 34의 400) 등의 외부 기기들과 유무선 신호(예, 센서 정보, 사용자 입력, 학습 모델, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 이를 위해, 통신부(110)는 메모리부(130) 내의 정보를 외부 기기로 전송하거나, 외부 기기로부터 수신된 신호를 메모리부(130)로 전달할 수 있다.
제어부(120)는 데이터 분석 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 결정되거나 생성된 정보에 기초하여, AI 기기(100)의 적어도 하나의 실행 가능한 동작을 결정할 수 있다. 그리고, 제어부(120)는 AI 기기(100)의 구성 요소들을 제어하여 결정된 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 제어부(120)는 러닝 프로세서부(140c) 또는 메모리부(130)의 데이터를 요청, 검색, 수신 또는 활용할 수 있고, 적어도 하나의 실행 가능한 동작 중 예측되는 동작이나, 바람직한 것으로 판단되는 동작을 실행하도록 AI 기기(100)의 구성 요소들을 제어할 수 있다. 또한, 제어부(120)는 AI 장치(100)의 동작 내용이나 동작에 대한 사용자의 피드백 등을 포함하는 이력 정보를 수집하여 메모리부(130) 또는 러닝 프로세서부(140c)에 저장하거나, AI 서버(도 34, 400) 등의 외부 장치에 전송할 수 있다. 수집된 이력 정보는 학습 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.
메모리부(130)는 AI 기기(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리부(130)는 입력부(140a)로부터 얻은 데이터, 통신부(110)로부터 얻은 데이터, 러닝 프로세서부(140c)의 출력 데이터, 및 센싱부(140)로부터 얻은 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 메모리부(130)는 제어부(120)의 동작/실행에 필요한 제어 정보 및/또는 소프트웨어 코드를 저장할 수 있다.
입력부(140a)는 AI 기기(100)의 외부로부터 다양한 종류의 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 입력부(140a)는 모델 학습을 위한 학습 데이터, 및 학습 모델이 적용될 입력 데이터 등을 획득할 수 있다. 입력부(140a)는 카메라, 마이크로폰 및/또는 사용자 입력부 등을 포함할 수 있다. 출력부(140b)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시킬 수 있다. 출력부(140b)는 디스플레이부, 스피커 및/또는 햅틱 모듈 등을 포함할 수 있다. 센싱부(140)는 다양한 센서들을 이용하여 AI 기기(100)의 내부 정보, AI 기기(100)의 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 얻을 수 있다. 센싱부(140)는 근접 센서, 조도 센서, 가속도 센서, 자기 센서, 자이로 센서, 관성 센서, RGB 센서, IR 센서, 지문 인식 센서, 초음파 센서, 광 센서, 마이크로폰 및/또는 레이더 등을 포함할 수 있다.
러닝 프로세서부(140c)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망으로 구성된 모델을 학습시킬 수 있다. 러닝 프로세서부(140c)는 AI 서버(도 34, 400)의 러닝 프로세서부와 함께 AI 프로세싱을 수행할 수 있다. 러닝 프로세서부(140c)는 통신부(110)를 통해 외부 기기로부터 수신된 정보, 및/또는 메모리부(130)에 저장된 정보를 처리할 수 있다. 또한, 러닝 프로세서부(140c)의 출력 값은 통신부(110)를 통해 외부 기기로 전송되거나/되고, 메모리부(130)에 저장될 수 있다.

Claims (20)

  1. 무선 통신 시스템에서 단말에 의해 수행되는 신호 수신 방법에 있어서,
    학습용 데이터를 수신하고,
    상기 학습용 데이터에 기반하여 수신기 모델에 대한 학습을 수행하되, 상기 학습은 복수의 통신 환경들 각각에 대해 독립적으로 수행되고, 및
    상기 단말이 특정 통신 환경에 포함되고 및 상기 특정 통신 환경이 상기 복수의 통신 환경들에 포함됨에 기반하여, 학습된 상기 수신기 모델에 기반하여 상기 신호를 수신하는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 단말이 상기 특정 통신 환경에 포함되고 및 상기 특정 통신 환경이 상기 복수의 통신 환경들에 포함되지 않음에 기반하여, 상기 단말은 학습되지 않은 상기 수신기 모델에 기반하여 상기 신호를 수신하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 학습용 데이터는 기지국에 의해 전송되고,
    상기 단말은 상기 기지국으로 단말 능력 정보를 전송하되, 상기 단말 능력 정보는 상기 단말이 상기 학습을 지원하는지 여부를 알려주는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    학습용 데이터 수신 조건이 만족함에 기반하여, 상기 단말은 학습용 데이터 요청 정보를 기지국으로 전송하고,
    상기 기지국이 상기 학습용 데이터 요청 정보를 수신함에 기반하여, 상기 단말은 상기 기지국으로부터 상기 학습용 데이터를 수신하는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 학습용 데이터 요청 정보는 RRC(radio resource control) 시그널링 또는 MAC(medium access control) 시그널링에 기반하여 전송되는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 단말이 진입한 통신 환경과 관련하여 학습된 상기 수신기 모델이 존재하지 않는 제1 조건, 이전에 수신한 학습용 데이터에 기반하여 수행 중인 상기 학습이 없는 제2 조건 및 상기 단말이 충전 중이거나 또는 상기 단말의 배터리 잔량이 사전에 설정된 문턱치 이상인 제3 조건을 모두 만족함에 기반하여, 상기 학습용 데이터 수신 조건이 만족하는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 학습용 데이터 요청 정보는 상기 학습용 데이터의 전송 간 최소 시간 간격, 상기 기지국이 상기 학습용 데이터를 전송하는 주기의 통계적 분포 및 학습용 데이터 전송 자원을 알려주는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 학습용 데이터는 상기 학습용 데이터 전송 자원을 통해 전송되고,
    상기 학습용 데이터 전송 자원은 주파수 영역 상에서 균등(uniform) 분포에 기반하여 할당되고,
    상기 학습용 데이터 전송 자원은 시간 영역 상에서 상기 최소 시간 간격 및 상기 통계적 분포를 갖는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 단말은 기지국으로부터 하향링크 제어 정보(downlink control information: DCI)을 수신하고,
    상기 DCI는 상기 학습용 데이터의 전송 여부 및 상기 학습용 데이터가 전송되는 시간을 알려주는 것을 특징으로 하는 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 학습용 데이터는 상기 단말의 식별자(identifier: ID) 및 상기 단말이 접속한 셀의 정보 중 적어도 하나에 기반하여 랜덤화되어 전송되는 것을 특징으로 하는 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 식별자는 IMS I(International Mobile Subscriber Identity) 또는 IME I(International Mobile Equipment Identity)이고, 상기 셀의 정보는 상기 셀의 식별자(identifier: ID)인 것을 특징으로 하는 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 학습은 상기 수신기 모델의 복조(demodulation)에 대해 수행되는 것을 특징으로 하는 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 학습은 손실 함수(loss function)에 기반하여 수행되는 것을 특징으로 하는 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 손실 함수는 가중치 및 BER(bit error rate)의 곱에 크로스 엔트로피(cross entropy)를 더하여 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 크로스 엔트로피는 상기 학습용 데이터의 추정 값과 상기 학습용 데이터의 정답(label) 값의 차이이고,
    상기 BER은 상기 학습용 데이터가 채널 디코딩(channel decoding)된 결과에 기반하여 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  16. 단말은,
    명령어들을 저장하는 하나 이상의 메모리;
    하나 이상의 송수신기; 및
    상기 하나 이상의 메모리와 상기 하나 이상의 송수신기를 연결하는 하나 이상의 프로세서를 포함하되, 상기 하나 이상의 프로세서는 상기 명령어들을 실행하여,
    학습용 데이터를 수신하고,
    상기 학습용 데이터에 기반하여 수신기 모델에 대한 학습을 수행하되, 상기 학습은 복수의 통신 환경들 각각에 대해 독립적으로 수행되고, 및
    상기 단말이 특정 통신 환경에 포함되고 및 상기 특정 통신 환경이 상기 복수의 통신 환경들에 포함됨에 기반하여, 학습된 상기 수신기 모델에 기반하여 상기 신호를 수신하는 것을 특징으로 하는 단말.
  17. 단말을 제어하도록 설정된 장치(apparatus)에 있어서, 상기 장치는,
    하나 이상의 프로세서; 및
    상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능하게 연결되고, 및 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하되, 상기 하나 이상의 프로세서는 상기 명령어들을 실행하여,
    학습용 데이터를 수신하고,
    상기 학습용 데이터에 기반하여 수신기 모델에 대한 학습을 수행하되, 상기 학습은 복수의 통신 환경들 각각에 대해 독립적으로 수행되고, 및
    상기 단말이 특정 통신 환경에 포함되고 및 상기 특정 통신 환경이 상기 복수의 통신 환경들에 포함됨에 기반하여, 학습된 상기 수신기 모델에 기반하여 상기 신호를 수신하는 것을 특징으로 하는 장치.
  18. 적어도 하나의 프로세서(processor)에 의해 실행됨을 기초로 하는 명령어(instruction)를 포함하는 적어도 하나의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체(computer readable medium)에 있어서,
    학습용 데이터를 수신하고,
    상기 학습용 데이터에 기반하여 수신기 모델에 대한 학습을 수행하되, 상기 학습은 복수의 통신 환경들 각각에 대해 독립적으로 수행되고, 및
    상기 단말이 특정 통신 환경에 포함되고 및 상기 특정 통신 환경이 상기 복수의 통신 환경들에 포함됨에 기반하여, 학습된 상기 수신기 모델에 기반하여 상기 신호를 수신하는 것을 특징으로 하는, 장치.
  19. 무선 통신 시스템에서 기지국에 의해 수행되는 신호 수신 방법에 있어서,
    복수의 단말들로부터 학습용 데이터를 수신하고,
    상기 학습용 데이터에 기반하여 수신기 모델에 대한 학습을 수행하되, 상기 학습은 상기 복수의 단말들 각각 및 복수의 통신 환경들 각각에 대해 독립적으로 수행되고, 및
    상기 기지국 및 상기 복수의 단말들 중 특정 단말이 특정 통신 환경에 포함되고 및 상기 특정 통신 환경이 상기 복수의 통신 환경들에 포함됨에 기반하여, 학습된 상기 수신기 모델에 기반하여 상기 특정 단말로부터 상기 신호를 수신하는 것을 특징으로 하는 방법.
  20. 기지국은,
    명령어들을 저장하는 하나 이상의 메모리;
    하나 이상의 송수신기; 및
    상기 하나 이상의 메모리와 상기 하나 이상의 송수신기를 연결하는 하나 이상의 프로세서를 포함하되, 상기 하나 이상의 프로세서는 상기 명령어들을 실행하여,
    복수의 단말들로부터 학습용 데이터를 수신하고,
    상기 학습용 데이터에 기반하여 수신기 모델에 대한 학습을 수행하되, 상기 학습은 상기 복수의 단말들 각각 및 복수의 통신 환경들 각각에 대해 독립적으로 수행되고, 및
    상기 기지국 및 상기 복수의 단말들 중 특정 단말이 특정 통신 환경에 포함되고 및 상기 특정 통신 환경이 상기 복수의 통신 환경들에 포함됨에 기반하여, 학습된 상기 수신기 모델에 기반하여 상기 특정 단말로부터 상기 신호를 수신하는 것을 특징으로 하는 기지국.
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