WO2021246690A1 - 무선랜 시스템에서 센싱 프레임을 분류하는 방법 및 장치 - Google Patents

무선랜 시스템에서 센싱 프레임을 분류하는 방법 및 장치 Download PDF

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WO2021246690A1
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sensing
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최진수
장인선
김정기
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엘지전자 주식회사
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    • H04W84/10—Small scale networks; Flat hierarchical networks
    • H04W84/12—WLAN [Wireless Local Area Networks]

Definitions

  • the present specification relates to a technique for performing sensing in a wireless LAN system, and more particularly, to a method and apparatus for classifying a sensing frame used for channel measurement in a 60 GHz band.
  • a wireless local area network has been improved in various ways.
  • IEEE 802.11bf wireless LAN sensing is the first standard that converges communications and radar technologies.
  • the demand for unlicensed spectrum is rapidly increasing in daily life and industry, there is a limit to the new spectrum supply. Therefore, the development of convergence technology between communication and radar is a very desirable direction in terms of increasing frequency utilization efficiency.
  • sensing technology that detects movement behind a wall using a wireless LAN signal or radar technology that detects movement in a vehicle using a Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) signal in the 70GHz band is being developed. It can be of great significance in that it can raise the sensing performance to one level by linking it.
  • FMCW Frequency Modulated Continuous Wave
  • Wireless LAN sensing technology can be applied to a wide range of real life applications such as motion detection, breathing monitoring, positioning/tracking, fall detection, in-vehicle infant detection, appearance/proximity recognition, personal identification, body motion recognition, and behavior recognition, thereby promoting the growth of related new businesses and It is expected to contribute to enhancing the competitiveness of the company.
  • the present specification proposes a method and apparatus for classifying a sensing frame in a WLAN system.
  • An example of the present specification proposes a method of classifying a sensing frame.
  • This embodiment may be performed in a network environment in which a next-generation wireless LAN system (IEEE 802.11bf) is supported.
  • the next-generation wireless LAN system is a wireless LAN system improved from 802.11ad and 802.11ay systems, and may satisfy backward compatibility with 802.11ad and 802.11ay systems.
  • This embodiment is performed in a transmitting STA, and the transmitting STA may correspond to a sensing initiator.
  • the receiving STA of this embodiment may correspond to a sensing responder.
  • This embodiment proposes a method of setting a packet classification indicator for distinguishing a sensing frame used to sense a motion or gesture of an STA or an object using a wireless signal of a 60 GHz band from a general frame. .
  • a transmitting station (STA) generates a frame.
  • the transmitting STA transmits the frame to the receiving STA in a 60 GHz band.
  • the frame includes an EDMG-Header-A field.
  • a packet classification indicator is included in a reserved bit of the EDMG-Header-A field.
  • the packet classification indicator includes information indicating that the frame is a sensing frame used for sensing. That is, the receiving STA may confirm that the frame is the sensing frame based on the packet classification indicator. As a result, the receiving STA does not need to attempt to detect data for the frame, thereby efficiently performing the decoding process.
  • FIG. 1 shows an example of a wireless LAN sensing scenario using a multi-sensing transmission device.
  • FIG. 2 shows an example of a wireless LAN sensing scenario using a multi-sensing receiving device.
  • FIG. 3 shows an example of a wireless LAN sensing procedure.
  • 4 is an example of classification of wireless LAN sensing.
  • FIG. 6 is an example of an implementation of a wireless LAN sensing device.
  • FIG. 7 is a diagram briefly illustrating a PPDU structure supported by an 802.11ay wireless LAN system.
  • FIG. 8 shows an example of a sensing frame format.
  • FIG 9 shows another example of a sensing frame format.
  • FIG. 10 shows another example of a sensing frame format.
  • FIG. 11 shows another example of a sensing frame format.
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating a procedure in which a transmitting STA performs sensing according to the present embodiment.
  • FIG. 14 is a flowchart illustrating a procedure in which a receiving STA performs sensing according to the present embodiment.
  • 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. combination of A, B and C)”.
  • a slash (/) or a comma (comma) used herein may mean “and/or”.
  • A/B may mean “and/or B”.
  • 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 “of 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”.
  • the following examples of the present specification may be applied to various wireless communication systems.
  • the following example of the present specification may be applied to a wireless local area network (WLAN) system.
  • WLAN wireless local area network
  • the present specification may be applied to the IEEE 802.11ad standard or the IEEE 802.11ay standard.
  • the present specification may be applied to a newly proposed wireless LAN sensing standard or IEEE 802.11bf standard.
  • the wireless LAN sensing technology is a kind of radar technology that can be implemented without a standard, it is judged that stronger performance can be obtained through standardization.
  • the IEEE 802.11bf standard defines devices participating in wireless LAN sensing by function as shown in the table below. According to its function, it can be divided into a device that initiates wireless LAN sensing and a device that participates, and a device that transmits and receives a sensing PPDU (Physical Layer Protocol Data Unit).
  • PPDU Physical Layer Protocol Data Unit
  • Sensing Initiator device that initiates sensing Sensing Responder Devices participating in sensing Sensing Transmitter A device that transmits a sensing PPDU Sensing Receiver A device that receives a sensing PPDU
  • FIG. 1 shows an example of a wireless LAN sensing scenario using a multi-sensing transmission device.
  • FIG. 2 shows an example of a wireless LAN sensing scenario using a multi-sensing receiving device.
  • FIG. 1 and 2 show sensing scenarios according to the function and arrangement of a wireless LAN sensing device.
  • FIG. 1 is a scenario using multiple sensing PPDU transmitting devices
  • FIG. 2 is a scenario using multiple sensing PPDU receiving devices.
  • the sensing PPDU receiving device includes the sensing measurement signal processing device
  • a procedure for transmitting (feedback) the sensing measurement result to the sensing start device STA 5 is additionally required.
  • FIG. 3 shows an example of a wireless LAN sensing procedure.
  • discovery is a process of identifying the sensing capabilities of WLAN devices
  • negotiation is a process of determining a sensing parameter between a sensing start device and a participating device
  • measurement value exchange is a process of transmitting a sensing PPDU and transmitting a sensing measurement result
  • connection Release is the process of terminating the sensing procedure.
  • 4 is an example of classification of wireless LAN sensing.
  • Wireless LAN sensing can be classified into CSI-based sensing, which uses channel state information of a signal that arrives at the receiver through a channel, from the transmitter, and radar-based sensing, which uses a signal received after a transmitted signal is reflected by an object.
  • each sensing technology includes a method in which a sensing transmitter directly participates in the sensing process (coordinated CSI, active radar) and a method in which a sensing transmitter does not participate in the sensing process, that is, there is no dedicated transmitter participating in the sensing process (un -coordinated CSI, passive radar).
  • FIG. 5 is a diagram that utilizes CSI-based wireless LAN sensing for indoor positioning.
  • CSI angle of arrival and time of arrival are obtained, and indoor positioning information can be obtained by converting these into orthogonal coordinates. .
  • FIG. 6 is an example of an implementation of a wireless LAN sensing device.
  • FIG. 6 illustrates a wireless LAN sensing device implemented using MATLAB toolbox, Zynq, and USRP.
  • IEEE 802.11ax wireless LAN signals are generated, and RF signals are generated using Zynq Software Defined Radio (SDR).
  • SDR Software Defined Radio
  • the signal passing through the channel is received by USRP SDR and sensing signal processing is performed in the MATLAB toolbox.
  • one reference channel a channel that can be directly received from a sensing transmitter
  • one surveillance channel a channel that can be received by being reflected by an object
  • IEEE 802.11bf wireless LAN sensing standardization is in the early development stage, and cooperative sensing technology to improve sensing accuracy is expected to be treated as important in the future. It is expected that standardization core topics include synchronization technology of sensing signals for cooperative sensing, CSI management and use technology, sensing parameter negotiation and sharing technology, and scheduling technology for CSI generation. In addition, long-distance sensing technology, low-power sensing technology, sensing security and privacy protection technology will also be considered as major agenda items.
  • IEEE 802.11bf wireless LAN sensing is a kind of radar technology that uses a wireless LAN signal that is commonly present anywhere at any time.
  • the table below shows typical IEEE 802.11bf use cases, which can be used in a wide range of real-life situations, such as indoor sensing, motion recognition, health care, 3D vision, and in-vehicle sensing. Because it is mainly used indoors, the operating range is usually within 10 to 20 meters, and the distance accuracy does not exceed 2 meters at most.
  • IEEE 802.11 a technology for sensing the motion or gesture of an object (person or thing) using a wi-fi signal of 60 GHz (eg, 802.11ad or 802.11ay signal) is being discussed.
  • a method of configuring a frame format used for wi-fi sensing and a wi-fi sensing sequence are proposed.
  • FIG. 7 is a diagram briefly illustrating a PPDU structure supported by an 802.11ay wireless LAN system.
  • the PPDU format applicable to the 802.11ay system is L-STF, L-CEF, L-Header, EDMG-Header-A, EDMG-STF, EDMG-CEF, EDMG-Header-B, Data , TRN field, and the fields may be selectively included according to the type of PPDU (eg, SU PPDU, MU PPDU, etc.).
  • a portion including the L-STF, L-CEF, and L-Header fields may be referred to as a non-EDMG portion, and the remaining portion may be referred to as an EDMG portion.
  • the L-STF, L-CEF, L-Header, and EDMG-Header-A fields may be named pre-EDMG modulated fields, and the remaining parts may be named EDMG modulated fields.
  • the EDMG-Header-A field includes information required to demodulate an EDMG PPDU.
  • the definition of the EDMG-Header-A field is the same as that of the EDMG SC mode PPDU and the EDMG OFDM mode PPDU, but is different from the definition of the EDMG control mode PPDU.
  • the structure of the EDMG-STF depends on the number of consecutive 2.16 GHz channels through which the EDMG PPDU is transmitted and the index i STS of the i STS- th space-time stream.
  • the EDMG-STF field does not exist.
  • the EDMG-STF field shall be modulated using pi/(2-BPSK).
  • the structure of the EDMG-CEF depends on the number of consecutive 2.16GHz channels through which the EDMG PPDU is transmitted and the number of space-time streams i STSs .
  • the EDMG-CEF field does not exist.
  • the EDMG-CEF field should be modulated using pi/(2-BPSK).
  • the (legacy) preamble portion of the PPDU as described above includes packet detection, automatic gain control (AGC), frequency offset estimation, synchronization, modulation (SC or OFDM) indication and channel measurement. (channel estimation) can be used.
  • the format of the preamble may be common for OFDM packet and SC packet.
  • the preamble may include a Short Training Field (STF) and a Channel Estimation (CE) field located after the STF field.
  • STF Short Training Field
  • CE Channel Estimation
  • a sensing method using a signal of 802.11ad and 802.11ay which is a 60GHz Wi-Fi technology, is being considered in order to sense a motion or gesture of an STA or a person using a 60GHz Wi-Fi signal.
  • 802.11ad and 802.11ay which is a 60GHz Wi-Fi technology
  • a method for configuring a sensing frame for estimating a channel between an AP and an STA or between an STA and an STA and classifying the sensing frame (or sensing PPDU) is proposed.
  • FIG. 8 shows an example of a sensing frame format.
  • the Wi-Fi sensing signal may be transmitted/received for channel estimation between the AP/STA and the STA using a wi-fi signal of 60 GHz.
  • the sensing frame includes a non-EDMG preamble portion (ie, L-STF, L-CEF, L-Header) to support backward capability with 802.11ad and 802.11ay, which are the existing 60GHz Wi-Fi signals. Therefore, it may be configured in a frame format as shown in FIG. 8 .
  • the sensing frame may be composed of L-STF, L-CEF, L-Header, EDMG-Header A, EDMG-STF, and EDMG-CEF.
  • the sensing frame performs sensing on an STA or object by estimating a change in a channel between P2P (Point to point) or P2MP (point to multipoint), unlike the existing EDMG frame, it can be configured without including a data field. .
  • the sensing frame is configured including the EDMG-STF and EDMG-CEF fields as shown in FIG. 8 .
  • the STA/AP can accurately measure channel information in sensing transmission/reception bandwidth (BW).
  • BW Bandwidth Information on BW used for sensing
  • EDMG-header A can be transmitted using various BWs as follows.
  • FIG 9 shows another example of a sensing frame format.
  • the sensing signal can be transmitted using only a fixed BW (eg, 2.16 GHz), and in this case, an additional AGC or the like is not required, so the EDMG-STF can be omitted. Therefore, when sensing is performed using only a predetermined BW, the sensing frame format can be configured as shown in FIG. 9 by omitting the EDMG-STF. In addition, since only a predetermined BW is used, the EDMG-header may not include the BW field differently from the existing ones during sensing.
  • FIG. 10 shows another example of a sensing frame format.
  • the 802.11ay transmission at 60 GHz basically transmits a signal using beamforming, and at this time, in order to set the optimal beam between Tx and Rx, AWV (antenna weight) for Tx antenna and Rx antenna using training (ie, TRN) field vector) is set. Therefore, since the sensing frame transmits a signal using the previously determined AWV, it is difficult to accurately reflect the changed channel condition. Therefore, in order to more accurately measure the change in the channel, the sensing frame can be configured to include the TRN field as follows, and in this case, the information about the channel can be measured through the TRN field.
  • TRN training
  • the sensing frame does not include a data field, and since channel measurement for sensing is performed using TRN, the EDMG-CEF field for channel estimation can be omitted. Therefore, the sensing frame format can be configured as shown in FIG. 11 .
  • FIG. 11 shows another example of a sensing frame format.
  • the TRN field for channel estimation does not support Beam Refinement Protocol (BRP)-Rx (only BRP-Tx is supported).
  • BRP Beam Refinement Protocol
  • the TRN subfield unit constituting the EDGM TRN unit may be configured as shown in FIG. 12 .
  • EDMG TRN-unit P is the start of the TRN-Unit using the same AWV as the AWV used for the transmission of the preamble and data fields of the PPDU, except when the DMG antenna used for PPDU transmission is changed at the beginning of the TRN field. Indicates the number of TRN subfields requested in . If the value of EDMG TRN-unit P is 0, it indicates that there are 0 requested TRN subfields, a value of 1 indicates that there is one requested TRN subfield, and if the value is 2, it indicates that there are 2 requested TRN subfields, A value of 3 indicates that there are 4 requested TRN subfields.
  • a value obtained by adding 1 to the EDMG TRN-Unit M field indicates the number of TRN subfields requested in the TRN-Unit that can be used for transmission training. This field plus 1 is an integer multiple of the value displayed in the EDMG TRN-Unit N field.
  • the EDMG TRN-Unit N field indicates the number of consecutive TRN subfields requested in the EDMG TRN-Unit M transmitted using the same AWV. If the value of EDMG TRN-Unit N is 0, it represents one requested TRN subfield, if the value is 1, it represents two requested TRN subfields, and if the value is 2, the EDMG TRN-Unit M field is 2, 5, 8 , 11 or 14 indicates three requested TRN subfields. A value of 2 indicates 8 requested TRN subfields if the EDMG TRN-Unit M field is 7 or 15, and a value of 3 indicates 4 requested TRN subfields.
  • the EDMG TRN-unit P is set to zero. Since there is no data field in the sensing frame, the EDMG TRN-unit P defining the section using the same AWV as the data field is set to 0.
  • EDGM TRN Unit N and EDMG TRN-unit M may be set to 2 or 3 respectively and transmitted.
  • the TRN unit constituting the TRN field may consist of 2 or a value of 2 or more.
  • the TRN field may be configured through a different number of TRN units and TRN subfields.
  • the sensing frame supports backward compatibility of 802.11ad and 802.11ay
  • packet classification for the sensing frame (or sensing PPDU) is required. That is, the STA performs packet classification to classify whether the received frame is a sensing frame or a normal frame, thereby preventing unnecessary attempts by the STA to decode data for a sensing frame without data.
  • packet classification for a sensing frame may be performed using the following method.
  • the sensing frame can be transmitted using EDMG SC or OFDM mode.
  • Bit 46 of the L-Header field may be set to 1 in order to set the sensing frame in EDMG format.
  • bit 46 or bit 47 By setting either bit 46 or bit 47 to 1, it is possible to indicate that the frame (or PPDU) including the corresponding information is the sensing frame (or sensing PPDU).
  • the STA can confirm that the received frame (or PPDU) is a sensing frame (or sensing PPDU) by using the value of the received reserved bits (Bit 46 or Bit 47) of the L-Header.
  • bit 46 and bit 47 may be used to indicate by setting a table with a 2-bit indicator.
  • Sensing frame can be composed of EDMG-SC frame / EDMG-OFDM frame. Therefore, the sensing frame can be classified using the reserved bit of the EDMG Header A included in the EDMG frame (or EDMG PPDU) for supporting the mode.
  • classification for the frame may be performed using one or two or more bits among reserved bits (10 bits, index 102 to 111).
  • index 102 when using 1 bit, index 102 can be used, and by setting the bit to 1, it can be indicated that the frame is a sensing frame.
  • a sensing frame can be indicated by using a reserved bit (1 bit, index 111).
  • the sensing frame can be indicated by using the reserved bit index 111 of the two PPDU EDMG Header A.
  • the sensing initiator configures EDMG-Header A by including an identifier for Packet classification in EDMG-header A.
  • the packet classification bit is composed of 2 bits or 3 bits and may include not only the sensing frame (or sensing PPDU) but also packet classification information for the next-generation frame discussed later at 60 GHz.
  • the identifier for the packet classification may be included in the L-Header and transmitted.
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating a procedure in which a transmitting STA performs sensing according to the present embodiment.
  • the example of FIG. 13 may be performed in a network environment in which a next-generation wireless LAN system (IEEE 802.11bf) is supported.
  • the next-generation wireless LAN system is a wireless LAN system improved from 802.11ad and 802.11ay systems, and may satisfy backward compatibility with 802.11ad and 802.11ay systems.
  • the example of FIG. 13 is performed by a transmitting STA, and the transmitting STA may correspond to a sensing initiator.
  • the receiving STA of FIG. 13 may correspond to a sensing responder.
  • This embodiment proposes a method of setting a packet classification indicator for distinguishing a sensing frame used to sense a motion or gesture of an STA or an object using a wireless signal of a 60 GHz band from a general frame. .
  • step S1310 the transmitting STA (station) generates a frame.
  • step S1320 the transmitting STA transmits the frame to the receiving STA in a 60 GHz band.
  • the frame includes an EDMG-Header-A field.
  • a packet classification indicator is included in a reserved bit of the EDMG-Header-A field.
  • the packet classification indicator includes information indicating that the frame is a sensing frame used for sensing. That is, the receiving STA may confirm that the frame is the sensing frame based on the packet classification indicator. As a result, the receiving STA does not need to attempt to detect data for the frame, thereby efficiently performing the decoding process.
  • the receiving STA After the receiving STA identifies the frame as the sensing frame, the receiving STA performs channel measurement based on the received sensing frame and acquires sensing information.
  • the receiving STA may know a change in amplitude and phase of a channel by performing channel measurement based on the sensing frame, and may acquire the sensing information through this.
  • the reserved bits of the EDMG-Header-A field are 10 bits (bit indexes 102 to 111), and the packet classification indicator is one of the 10 bits. 1 bit or 2 bits may be used to indicate that the frame is the sensing frame.
  • the reserved bit of the EDMG-Header-A field is 1 bit having a bit index of 111, and the packet classification indicator uses the 1 bit to indicate that the frame is the sensing frame.
  • the reserved bit of the EDMG-Header-A field is 1 bit having a bit index of 111, and the packet classification indicator uses the 1 bit to indicate that the frame is It may indicate that it is the sensing frame.
  • the packet classification indicator may be composed of 2 bits or 3 bits to indicate the type of the sensing frame.
  • the type of the sensing frame may be defined as a type of various sensing frames defined in the next-generation WLAN system.
  • the sensing frame may be configured as follows.
  • the sensing frame may include a non-EDMG (Enhanced Directional Multi Gigabit) part and an EDMG part.
  • the non-EDMG part may include a Legacy-Short Training Field (L-STF), a Legacy-Channel Estimation Field (L-CEF), and an L-Header.
  • the EDMG part includes an EDMG-Header-A field and does not include a data field. That is, since the sensing frame is a frame used for sensing an STA or an object, unlike the existing EDMG frame, it may be configured without including a data field.
  • the EDMG part may include an EDMG-STF, EDMG-CEF, or TRN (training) field.
  • the EDMG-STF, the EDMG-CEF, and the TRN fields may be used for channel measurement.
  • the sensing frame is transmitted/received using only a fixed band, the EDMG-STF may be omitted because additional automatic gain control (AGC) is not required.
  • the frame may be configured to include the TRN field.
  • the EDMG-CEF used for channel estimation may be omitted.
  • the EDMG-Header-A field may include information on a bandwidth in which the sensing frame is transmitted, information on an EDMG TRN unit P, information on an EDMG TRN unit N, and information on an EDMG TRN unit M. .
  • the bandwidth through which the sensing frame is transmitted may be set to one of 2.16 GHz, 4.32 GHz, 6.48 GHz, 8.64 GHz, 2.16+2.16 GHz, or 4.32+4.32 GHz.
  • the EDMG TRN unit P may be set to 0. This is because the data field is not included in the sensing frame.
  • the EDMG TRN unit N may be set to 2 or 3, and the EDMG TRN unit M may be set to 2 or 3.
  • the TRN field may consist of two or more TRN units. That is, the configuration of the TRN field may be determined through the information.
  • the packet classification indicator may be included in the reserved bit of the L-Header.
  • the reserved bit of the L-Header may be included in a first bit having a bit index of 46 or a second bit having a bit index of 47.
  • the packet classification indicator may indicate that the frame is the sensing frame using a first bit or a second bit. Since the embodiment performs packet classification using the reserved bit of the L-Header, there is an effect that packet classification can be performed without an increase in signaling overhead because new signaling is not added.
  • the sensing frame may be configured as an EDMG single carrier (SC) frame or an EDMG orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) frame.
  • SC single carrier
  • OFDM orthogonal frequency division multiplexing
  • a first bit having a bit index of 46 among reserved bits of the L-Header may be set to 1.
  • FIG. 14 is a flowchart illustrating a procedure in which a receiving STA performs sensing according to the present embodiment.
  • the example of FIG. 14 may be performed in a network environment in which a next-generation wireless LAN system (IEEE 802.11bf) is supported.
  • the next-generation wireless LAN system is a wireless LAN system improved from 802.11ad and 802.11ay systems, and may satisfy backward compatibility with 802.11ad and 802.11ay systems.
  • the example of FIG. 14 is performed by a receiving STA, and the receiving STA may correspond to a sensing responder.
  • the transmitting STA of FIG. 14 may correspond to a sensing initiator.
  • This embodiment proposes a method of setting a packet classification indicator for distinguishing a sensing frame used to sense a motion or gesture of an STA or an object using a wireless signal of a 60 GHz band from a general frame. .
  • step S1410 the receiving STA (station) receives a frame in the 60 GHz band from the transmitting STA.
  • step S1420 the receiving STA decodes the frame.
  • the frame includes an EDMG-Header-A field.
  • a packet classification indicator is included in a reserved bit of the EDMG-Header-A field.
  • the packet classification indicator includes information indicating that the frame is a sensing frame used for sensing. That is, the receiving STA may confirm that the frame is the sensing frame based on the packet classification indicator. As a result, the receiving STA does not need to attempt to detect data for the frame, thereby efficiently performing the decoding process.
  • the receiving STA After the receiving STA identifies the frame as the sensing frame, the receiving STA performs channel measurement based on the received sensing frame and acquires sensing information.
  • the receiving STA may know a change in amplitude and phase of a channel by performing channel measurement based on the sensing frame, and may acquire the sensing information through this.
  • the reserved bits of the EDMG-Header-A field are 10 bits (bit indexes 102 to 111), and the packet classification indicator is one of the 10 bits. 1 bit or 2 bits may be used to indicate that the frame is the sensing frame.
  • the reserved bit of the EDMG-Header-A field is 1 bit having a bit index of 111, and the packet classification indicator uses the 1 bit to indicate that the frame is the sensing frame.
  • the reserved bit of the EDMG-Header-A field is 1 bit having a bit index of 111, and the packet classification indicator uses the 1 bit to indicate that the frame is It may indicate that it is the sensing frame.
  • the packet classification indicator may be composed of 2 bits or 3 bits to indicate the type of the sensing frame.
  • the type of the sensing frame may be defined as a type of various sensing frames defined in the next-generation WLAN system.
  • the sensing frame may be configured as follows.
  • the sensing frame may include a non-EDMG (Enhanced Directional Multi Gigabit) part and an EDMG part.
  • the non-EDMG part may include a Legacy-Short Training Field (L-STF), a Legacy-Channel Estimation Field (L-CEF), and an L-Header.
  • the EDMG part includes an EDMG-Header-A field and does not include a data field. That is, since the sensing frame is a frame used for sensing an STA or an object, unlike the existing EDMG frame, it may be configured without including a data field.
  • the EDMG part may include an EDMG-STF, EDMG-CEF, or TRN (training) field.
  • the EDMG-STF, the EDMG-CEF, and the TRN fields may be used for channel measurement.
  • the sensing frame is transmitted/received using only a fixed band, the EDMG-STF may be omitted because additional automatic gain control (AGC) is not required.
  • the frame may be configured to include the TRN field.
  • the EDMG-CEF used for channel estimation may be omitted.
  • the EDMG-Header-A field may include information on a bandwidth in which the sensing frame is transmitted, information on an EDMG TRN unit P, information on an EDMG TRN unit N, and information on an EDMG TRN unit M. .
  • the bandwidth through which the sensing frame is transmitted may be set to one of 2.16 GHz, 4.32 GHz, 6.48 GHz, 8.64 GHz, 2.16+2.16 GHz, or 4.32+4.32 GHz.
  • the EDMG TRN unit P may be set to 0. This is because the data field is not included in the sensing frame.
  • the EDMG TRN unit N may be set to 2 or 3, and the EDMG TRN unit M may be set to 2 or 3.
  • the TRN field may consist of two or more TRN units. That is, the configuration of the TRN field may be determined through the information.
  • the packet classification indicator may be included in the reserved bit of the L-Header.
  • the reserved bit of the L-Header may be included in a first bit having a bit index of 46 or a second bit having a bit index of 47.
  • the packet classification indicator may indicate that the frame is the sensing frame using a first bit or a second bit. Since the embodiment performs packet classification using the reserved bit of the L-Header, there is an effect that packet classification can be performed without an increase in signaling overhead because new signaling is not added.
  • the sensing frame may be configured as an EDMG single carrier (SC) frame or an EDMG orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) frame.
  • SC single carrier
  • OFDM orthogonal frequency division multiplexing
  • a first bit having a bit index of 46 among reserved bits of the L-Header may be set to 1.
  • an apparatus herein may generate a frame; and transmits the frame to the receiving STA in a 60 GHz band.
  • CRM computer readable medium
  • CRM proposed by the present specification is at least one computer readable medium including instructions based on being executed by at least one processor.
  • the CRM generating a frame; and transmitting the frame to the receiving STA in a 60 GHz band.
  • the instructions stored in the CRM of the present specification may be executed by at least one processor.
  • CRM in the present specification may be a separate external memory/storage medium/disk.
  • Machine learning refers to a field that defines various problems dealt with in the field of artificial intelligence and studies methodologies to solve them. do.
  • Machine learning is also defined as an algorithm that improves the performance of a certain task through constant experience.
  • An artificial neural network is a model used in machine learning, and may refer to an overall model having problem-solving ability, which is composed of artificial neurons (nodes) that form a network by combining synapses.
  • An artificial neural network may be defined by a connection pattern between neurons of different layers, a learning process that updates model parameters, and an activation function that generates an output value.
  • the artificial neural network may include an input layer, an output layer, and optionally one or more hidden layers. Each layer includes one or more neurons, and the artificial neural network may include neurons and synapses connecting neurons. In the artificial neural network, each neuron may output a function value of an activation function for input signals, weights, and biases input through synapses.
  • Model parameters refer to parameters determined through learning, and include the weight of synaptic connections and the bias of neurons.
  • the hyperparameter refers to a parameter that must be set before learning in a machine learning algorithm, and includes a learning rate, the number of iterations, a mini-batch size, an initialization function, and the like.
  • the purpose of learning the artificial neural network can be seen as determining the model parameters that minimize the loss function.
  • the loss function may be used as an index for determining optimal model parameters in the learning process of the artificial neural network.
  • Machine learning can be classified into supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning according to a learning method.
  • Supervised learning refers to a method of training an artificial neural network in a state where a label for the training data is given, and the label is the correct answer (or result value) that the artificial neural network should infer when the training data is input to the artificial neural network.
  • Unsupervised learning may refer to a method of training an artificial neural network in a state where no labels are given for training data.
  • Reinforcement learning can refer to a learning method in which an agent defined in an environment learns to select an action or sequence of actions that maximizes the cumulative reward in each state.
  • machine learning implemented as a deep neural network (DNN) including a plurality of hidden layers is also called deep learning (deep learning), and deep learning is a part of machine learning.
  • DNN deep neural network
  • deep learning deep learning
  • machine learning is used in a sense including deep learning.
  • a robot can mean a machine that automatically handles or operates a task given by its own capabilities.
  • a robot having a function of recognizing an environment and performing an operation by self-judgment may be referred to as an intelligent robot.
  • Robots can be classified into industrial, medical, home, military, etc. depending on the purpose or field of use.
  • the robot may be provided with a driving unit including an actuator or a motor to perform various physical operations such as moving the robot joints.
  • the movable robot includes a wheel, a brake, a propeller, and the like in the driving unit, and may travel on the ground or fly in the air through the driving unit.
  • the extended reality is a generic term for virtual reality (VR), augmented reality (AR), and mixed reality (MR).
  • VR technology provides only CG images of objects or backgrounds in the real world
  • AR technology provides virtual CG images on top of images of real objects
  • MR technology is a computer that mixes and combines virtual objects in the real world. graphic technology.
  • MR technology is similar to AR technology in that it shows both real and virtual objects. However, there is a difference in that in AR technology, a virtual object is used in a form that complements a real object, whereas in MR technology, a virtual object and a real object are used with equal characteristics.
  • HMD Head-Mount Display
  • HUD Head-Up Display
  • mobile phone tablet PC, laptop, desktop, TV, digital signage, etc.

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Abstract

무선랜 시스템에서 센싱을 수행하는 방법 및 장치가 제안된다. 구체적으로, 송신 STA은 프레임을 생성한다. 송신 STA은 수신 STA에게 60GHz 대역에서 프레임을 송신한다. 프레임은 EDMG-Header-A 필드를 포함한다. EDMG-Header-A 필드의 유보 비트에 패킷 분류 지시자가 포함된다. 패킷 분류 지시자는 프레임이 센싱을 위해 사용되는 센싱 프레임임을 지시하는 정보를 포함한다.

Description

무선랜 시스템에서 센싱 프레임을 분류하는 방법 및 장치
본 명세서는 무선랜 시스템에서 센싱을 수행하는 기법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 60GHz 대역에서 채널 측정에 사용되는 센싱 프레임을 분류하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
WLAN(wireless local area network)은 다양한 방식으로 개선되어왔다. 예를 들어, IEEE 802.11bf 무선랜 센싱은 통신과 레이더 기술이 융합된 최초의 표준이다. 일상생활과 산업 전반에 걸쳐 비면허 주파수 수요가 급증하고 있지만 주파수 신규 공급에는 한계가 있기 때문에 통신과 레이다의 융합 기술 개발은 주파수 이용 효율을 증대하는 측면에서 매우 바람직한 방향이다. 기존에도 무선랜 신호를 이용하여 벽 뒤의 움직임을 감지하는 센싱 기술이나 70GHz 대역에서 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 신호를 이용하여 차량 내 움직임을 감지하는 레이다 기술 등이 개발되고 있으나 IEEE 802.11bf 표준화와 연계하여 센싱 성능을 한 단계 끌어올릴 수 있다는 점에서 큰 의미를 둘 수 있다. 특히, 현대사회는 사생활 보호의 중요성이 점점 강조되고 있어 CCTV와 달리 사생활 침해 문제에 법적으로 보다 자유로운 무선랜 센싱 기술 개발이 더 기대되고 있다.
한편, 자동차, 국방, 산업, 생활 등 전반에 걸쳐 레이더 전체 시장은 2025년까지 연평균 성장률 약 5% 수준까지 성장할 것으로 예측되고, 특히, 생활 센서의 경우 연평균 성장률은 70% 수준까지 급성장할 것으로 전망된다. 무선랜 센싱 기술은 움직임 감지, 호흡 모니터링, 측위/추적, 낙상 감지, 차량 내 유아 감지, 출현/근접 인식, 개인 식별, 몸동작 인식, 행동 인식 등의 광범위한 실생활 적용이 가능하여 관련 신사업 성장을 촉진하고 기업의 경쟁력 제고에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
본 명세서는 무선랜 시스템에서 센싱 프레임을 분류하는 방법 및 장치를 제안한다.
본 명세서의 일례는 센싱 프레임을 분류하는 방법을 제안한다.
본 실시예는 차세대 무선랜 시스템(IEEE 802.11bf)이 지원되는 네트워크 환경에서 수행될 수 있다. 상기 차세대 무선랜 시스템은 802.11ad 및 802.11ay 시스템을 개선한 무선랜 시스템으로 802.11ad와 802.11ay 시스템과 하위 호환성(backward compatibility)을 만족할 수 있다.
본 실시예는 송신 STA에서 수행되고, 상기 송신 STA은 센싱 개시자(sensing initiator)에 대응할 수 있다. 본 실시예의 수신 STA은 센싱 수신자(sensing responder)에 대응할 수 있다.
본 실시예는 60GHz 대역의 무선 신호를 이용하여 STA 또는 물체(object)의 움직이나 제스처(gesture)를 센싱하기 위해 사용되는 센싱 프레임을 일반 프레임과 구분하기 위한 패킷 분류 지시자를 설정하는 방법을 제안한다.
송신 STA(station)은 프레임을 생성한다.
상기 송신 STA은 수신 STA에게 60GHz 대역에서 상기 프레임을 송신한다.
상기 프레임은 EDMG-Header-A 필드를 포함한다. 상기 EDMG-Header-A 필드의 유보 비트(reserved bit)에 패킷 분류 지시자가 포함된다. 상기 패킷 분류 지시자는 상기 프레임이 센싱을 위해 사용되는 센싱 프레임임을 지시하는 정보를 포함한다. 즉, 상기 수신 STA은 상기 패킷 분류 지시자를 기반으로 상기 프레임이 상기 센싱 프레임임을 확인할 수 있다. 이로써, 상기 수신 STA은 상기 프레임에 대해 데이터를 감지(detection)하려는 시도를 하지 않아도 되어서 효율적으로 복호 과정을 수행할 수 있다는 효과가 있다.
본 명세서에서 제안된 센싱 프레임을 사용하면, 60GHz 대역에 존재하는 802.11ay 시스템과의 공존(coexistence)을 만족하며, 60GHz 대역에서 센싱 프레임을 이용하여 효율적으로 사용자 또는 물체의 움직임 및 변화를 검출할 수 있다는 효과가 있다.
도 1은 다중 센싱 송신 장치를 이용한 무선랜 센싱 시나리오 일례를 나타낸다.
도 2는 다중 센싱 수신 장치를 이용한 무선랜 센싱 시나리오 일례를 나타낸다.
도 3은 무선랜 센싱 절차의 일례를 나타낸다.
도 4는 무선랜 센싱을 분류한 일례이다.
도 5는 CSI 기반 무선랜 센싱을 이용한 실내 측위를 나타낸다.
도 6은 무선랜 센싱 장치를 구현한 일례이다.
도 7은 802.11ay 무선랜 시스템에서 지원하는 PPDU 구조를 간단히 도시한 도면이다.
도 8은 센싱 프레임 포맷의 일례를 나타낸다.
도 9는 센싱 프레임 포맷의 다른 예를 나타낸다.
도 10은 센싱 프레임 포맷의 또 다른 예를 나타낸다.
도 11은 센싱 프레임 포맷의 또 다른 예를 나타낸다.
도 12는 TRN 필드의 구성의 일례를 나타낸다.
도 13은 본 실시예에 따른 송신 STA이 센싱을 수행하는 절차를 도시한 흐름도이다.
도 14는 본 실시예에 따른 수신 STA이 센싱을 수행하는 절차를 도시한 흐름도이다.
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 “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.
본 명세서에서 하나의 도면 내에서 개별적으로 설명되는 기술적 특징은, 개별적으로 구현될 수도 있고, 동시에 구현될 수도 있다.
본 명세서의 이하의 일례는 다양한 무선 통신시스템에 적용될 수 있다. 예를 들어, 본 명세서의 이하의 일례는 무선랜(wireless local area network, WLAN) 시스템에 적용될 수 있다. 예를 들어, 본 명세서는 IEEE 802.11ad의 규격이나, IEEE 802.11ay 규격에 적용될 수 있다. 또한 본 명세서는 새롭게 제안되는 무선랜 센싱 규격 또는 IEEE 802.11bf 규격에도 적용될 수 있다.
이하 본 명세서의 기술적 특징을 설명하기 위해 본 명세서가 적용될 수 있는 기술적 특징을 설명한다.
무선랜 센싱 기술은 표준이 없이도 구현 가능한 일종의 레이더 기술이지만 표준화를 통해 더 강력한 성능을 얻을 수 있을 것으로 판단된다. IEEE 802.11bf 표준에서는 무선랜 센싱에 참여하는 장치를 기능별로 아래 표와 같이 정의하고 있다. 그 기능에 따라 무선랜 센싱을 시작하는 장치와 참여하는 장치, 센싱 PPDU(Physical Layer Protocol Data Unit)를 송신하는 장치와 수신하는 장치 등으로 구분할 수 있다.
용어 기능
Sensing Initiator 센싱을 시작하는 장치
Sensing Responder 센싱에 참여하는 장치
Sensing Transmitter 센싱 PPDU를 송신하는 장치
Sensing Receiver 센싱 PPDU를 수신하는 장치
도 1은 다중 센싱 송신 장치를 이용한 무선랜 센싱 시나리오 일례를 나타낸다.
도 2는 다중 센싱 수신 장치를 이용한 무선랜 센싱 시나리오 일례를 나타낸다.
도 1 및 도 2는 무선랜 센싱 장치의 기능과 배치에 따른 센싱 시나리오를 나타낸 것이다. 1개의 센싱 시작 장치와 여러 개의 센싱 참여 장치를 가정한 환경에서, 도 1은 여러 개의 센싱 PPDU 송신 장치를 이용하는 시나리오이고, 도 2는 여러 개의 센싱 PPDU 수신 장치를 이용하는 시나리오이다. 센싱 PPDU 수신 장치에 센싱 측정 신호처리 장치가 포함되어 있다고 가정하면, 도 2의 경우 센싱 측정 결과를 센싱 시작 장치(STA 5)에 전송(피드백)하는 절차가 추가로 필요하다.
도 3은 무선랜 센싱 절차의 일례를 나타낸다.
무선랜 센싱이 진행되는 절차를 살펴보면, 무선랜 센싱 시작 장치와 참여 장치 간에 탐색(discovery), 협상(negotiation), 측정값 교환(measurement exchange), 연결 해제(tear down) 등으로 진행된다. 탐색은 무선랜 장치들의 센싱 능력을 파악하는 과정이고, 협상은 센싱 시작 장치와 참여 장치 간의 센싱 파라미터를 결정하는 과정이고, 측정값 교환은 센싱 PPDU를 송신하고 센싱 측정 결과를 전송하는 과정이고, 연결 해제는 센싱 절차를 종료하는 과정이다.
도 4는 무선랜 센싱을 분류한 일례이다.
무선랜 센싱은 송신기를 출발하여 채널을 거쳐 수신기에 도달한 신호의 채널상태정보(channel state information)를 이용하는 CSI 기반 센싱과 송신신호가 물체에 반사되어 수신된 신호를 이용하는 레이더 기반 센싱으로 분류할 수 있다. 또한, 각 센싱 기술은 센싱용 송신기가 센싱 과정에 직접 참여하는 방식(coordinated CSI, active rader)과 센싱용 송신기가 센싱 과정에 참여하지 않는, 즉, 센싱 과정에 참여하는 전용 송신기가 없는 방식(un-coordinated CSI, passive radar)으로 다시 나뉜다.
도 5는 CSI 기반 무선랜 센싱을 이용한 실내 측위를 나타낸다.
도 5는 CSI 기반 무선랜 센싱을 실내 측위에 활용한 것으로, CSI를 이용하여 도달각(Angle of Arrival) 및 도달시간(Time of Arrival)을 구하고 이를 직교좌표로 변환하면 실내 측위 정보를 구할 수 있다.
도 6은 무선랜 센싱 장치를 구현한 일례이다.
도 6은 매트랩 툴박스, Zynq, USRP를 이용하여 무선랜 센싱 장치를 구현한 것으로, 매트랩 툴박스에서 IEEE 802.11ax 무선랜 신호를 생성하고, Zynq SDR(Software Defined Radio)을 이용하여 RF 신호를 발생한다. 채널을 통과한 신호는 USRP SDR로 수신하고 매트랩 툴박스에서 센싱 신호처리를 수행한다. 여기서 1개의 참조채널(reference channel, 센싱 송신기로부터 직접 수신 가능한 채널)과 1개의 감시채널(surveillance channel, 물체에 반사되어 수신 가능한 채널)을 가정하였다. 무선랜 센싱 장치를 이용하여 분석한 결과, 움직임이나 몸동작을 구별할 수 있는 고유한 특성을 얻을 수 있었다.
현재 IEEE 802.11bf 무선랜 센싱 표준화는 초기 개발 단계로 향후 센싱 정확도를 향상시키기 위한 협력 센싱 기술이 중요하게 다뤄질 예정이다. 협력 센싱을 위한 센싱 신호의 동기 기술, CSI 관리 및 이용 기술, 센싱 파라미터 협상 및 공유 기술, CSI 생성을 위한 스케줄링 기술 등이 표준화 핵심 주제가 될 것으로 예상한다. 이외에도 원거리 센싱 기술, 저전력 센싱 기술, 센싱 보안 및 사생활 보호 기술 등도 주요 의제로 검토될 예정이다.
IEEE 802.11bf 무선랜 센싱은 언제 어디서나 흔하게 존재하는 무선랜 신호를 이용하는 일종의 레이더 기술이다. 아래 표는 대표적인 IEEE 802.11bf 이용 사례를 나타낸 것으로, 실내 감지, 동작 인식, 건강관리, 3D 비전, 차량 내 감지 등 광범위한 실생활에 활용될 수 있다. 주로 실내에서 사용하기 때문에 대체로 동작 범위는 10~20미터 이내이고 거리 정확도는 최대 2미터를 넘지 않는다.
Name details Max range (m) Key Performance Indicator Range Accuracy (m) Max Velocity (m/s)/Velocity Accuracy angular Accuracy (deg)
Room Sensing presence detection, counting the number of people in the room 15 Number of Persons in Room 0.5-2 2/0.1
Smart meeting room presence detection, counting the number of people in the room, localization of active people 10 Location of persons in room 0.5-2 1/0.1-0.3
Motion detection in a room Detection of motion of in a room (of Human) 10
Home security Detection of presence of intruders in a home 10 Detection of a person in a room 0.5-2 3/0.1-0.3 medium
Audio with user tracking Tracking persons in a room and pointing the sound of an audio system at those people 6 Localization of persons to within 0.2m 0.2 0.5/0.05 3
Store Sensing Counting number of people in a store, their location, speed of movement. Accuracy less important 20 Number and location of persons in store 0.5-2 1/0.1-0.3 3
Home Appliance Control Tracking person and motion/ gesture detection 10 Gesture Detection <1
Gesture recognition - short range (finger movement) Identification of a gesture from a set of gestures - range < 0.5m 0.5 Gesture Detection 7 3
Gesture recognition - medium range (hand movement) Indentification of a gesture from a set of gestures - range > 0.5m 2 Gesture Detection
Gesture recognition - large range (full body movement) Indentification of a gesture from a set of gestures - range > 2m 7 Gesture Detection 0.2 2/0.1 5
Aliveliness detection Determination whether a close by object is alive or not 1 Aliveliness Detection 0.05
Face/Body Recognition Selection of the identity of a person from a set of known persons 1 Identity detection 0.02
Proximity Detection Detection of object in close proximity of device 0.5 Object Detection 0.02-2 1.5/0.2 none
Home Appliance Control Gesture Detection 3 Gesture Detection <1 3/0.1
health care - Fall detection Fall detection - abnormal position detection 10 0.2 3/0.1
Health case - remote diagnostics measurements of breathing rate, heart rate etc. 5 Breating rate accuracy/Pulse Accuracy 0.5 2/0.1
Surveillance/Monitoring of elder people and/or children Tracking person and presence detection 10 Detection and localization of person 0.2-2 3/0.1
Sneeze sensing Detecting and localizing the target human and sneeze droplet volume 10 Detection and localization of person and sneeze droplet volume 0.2-0.5 20/0.1
3d vision building a 3d picture of an environment , using multiple STA 10 accuracy of 3d map (range, angle) 0.01 5/0.1 2
In car sensing - detection detection of humans in car 5 Presence of Human in car 0.1 1/0.1 3
In car sensing Driver sleepiness detection/detection aid 3 Fast detection of driver sleepiness 0.01 1/0.1 3
IEEE 802.11에서는 60GHz의 wi-fi 신호(예를 들어, 802.11ad 혹은 802.11ay 신호)를 이용하여 object(사람 혹은 사물)의 움직임이나 제스처를 sensing하는 기술에 대해서 논의가 진행되고 있다. 본 명세서에서 wi-fi sensing을 위해서 사용되는 frame format을 구성하는 방법 및 wi-fi sensing sequence에 대해서 제안한다.
도 7은 802.11ay 무선랜 시스템에서 지원하는 PPDU 구조를 간단히 도시한 도면이다.
도 7에 도시된 바와 같이, 802.11ay 시스템에 적용 가능한 PPDU 포맷은 L-STF, L-CEF, L-Header, EDMG-Header-A, EDMG-STF, EDMG-CEF, EDMG-Header-B, Data, TRN 필드를 포함할 수 있으며, 상기 필드들은 PPDU의 형태(예: SU PPDU, MU PPDU 등)에 따라 선택적으로 포함될 수 있다.
여기서, L-STF, L-CEF, L-Header 필드를 포함하는 부분은 비 EDMG 영역 (Non-EDMG portion)이라 명명할 수 있고, 나머지 부분은 EDMG 영역이라 명명할 수 있다. 또한, L-STF, L-CEF, L-Header, EDMG-Header-A 필드들은 pre-EDMG modulated fields라 명명될 수 있고, 나머지 부분은 EDMG modulated fields라 명명될 수 있다.
상기 EDMG-Header-A 필드는 EDMG PPDU를 복조하기 위해 요구되는 정보를 포함한다. 상기 EDMG-Header-A 필드의 정의는 EDMG SC mode PPDU와 EDMG OFDM mode PPDU의 그것과 동일하나, EDMG control mode PPDU의 정의와는 다르다.
EDMG-STF의 구조는 EDMG PPDU가 전송되는 연속적인 2.16GHz 채널의 개수 및 iSTS번째 공간-시간 스트림의 인덱스 iSTS에 의존한다. 하나의 2.16GHz 채널을 통해 EDMG SC mode를 사용한 단일 공간-시간 스트림 EDMG PPDU 전송에 대해, EDMG-STF 필드는 존재하지 않는다. EDMG SC 전송에 대해, EDMG-STF 필드는 pi/(2-BPSK)를 사용하여 변조되어야 한다.
EDMG-CEF의 구조는 EDMG PPDU가 전송되는 연속적인 2.16GHz 채널의 개수 및 공간-시간 스트림 iSTS의 개수에 의존한다. 하나의 2.16GHz 채널을 통해 EDMG SC mode를 사용한 단일 공간-시간 스트림 EDMG PPDU 전송에 대해, EDMG-CEF 필드는 존재하지 않는다. EDMG SC 전송에 대해, EDMG-CEF 필드는 pi/(2-BPSK)를 사용하여 변조되어야 한다.
상기와 같은 PPDU의 (레거시) 프리앰블 부분은 패킷 검출 (packet detection), AGC (Automatic Gain Control), 주파수 오프셋 측정 (frequency offset estimation), 동기화 (synchronization), 변조 (SC 또는 OFDM)의 지시 및 채널 측정 (channel estimation)에 사용될 수 있다. 프리앰블의 포맷은 OFDM 패킷 및 SC 패킷에 대해 공통될 수 있다. 이때, 상기 프리앰블은 STF (Short Training Field) 및 상기 STF 필드 이후에 위치한 CE (Channel Estimation) 필드로 구성될 수 있다.
11SENS는 60GHz Wi-Fi 신호를 이용하여 STA 혹은 사람의 움직임이나 제스처를 sensing하기 위하여 60GHz wi-fi 기술인 802.11ad 및 802.11ay의 신호를 이용하는 센싱 방법 등이 고려되고 있다. 본 명세서에서는 효율적인 Wi-Fi sensing을 위하여, AP와 STA 혹은 STA와 STA 간의 채널 추정을 하기 위한 sensing frame을 구성하고 송수신할 때 상기 sensing frame(또는 sensing PPDU)를 구분하기 위한 방법에 대해서 제안한다.
도 8은 센싱 프레임 포맷의 일례를 나타낸다.
Wi-Fi Sensing 신호는 60GHz의 wi-fi 신호를 이용하여 AP/STA와 STA간의 채널 추정을 위하여 송수신 될 수 있다. 이때, 기존 60GHz Wi-Fi 신호인 802.11ad와 802.11ay와의 하위 호환성(backward capability)을 지원하기 위해서 sensing frame은 non-EDMG preamble portion(즉, L-STF, L-CEF, L-Header)을 포함하여 도 8과 같은 frame format으로 구성될 수 있다.
도 8과 같이 sensing frame은 L-STF, L-CEF, L-Header, EDMG-Header A, EDMG-STF, EDMG-CEF로 구성될 수 있다.
즉, Sensing frame은 P2P(Point to point) 혹은 P2MP(point to multipoint) 간의 채널의 변화를 추정하여 STA 혹은 object에 대한 sensing을 수행하기 때문에 기존 EDMG frame과 다르게 data field를 포함하지 않고 구성될 수 있다.
EDMG frame이 60GHz 대역의 하나 이상의 채널(즉, 다양한 channel bandwidth)을 이용하여 전송될 수 있기 때문에 sensing frame은 도 8에 나타낸 것과 같이 EDMG-STF와 EDMG-CEF field를 포함하여 구성된다.
상기 EDMG-STF와 EDMG-CEF field를 이용하여 STA/AP는 sensing 송수신 BW(bandwidth)에서 정확한 채널 정보 측정을 할 수 있다.
상기 sensing에 사용되는 BW에 대한 정보는 EDMG-header A를 통해서 전송될 수 있으며 이때, 아래와 같은 다양한 BW를 이용하여 전송할 수 있다.
Index BW
1 2.16 GHz
2 4.32 GHz
3 6.48 GHz
4 8.64 GHz
5 2.16+2.16 GHz (non-contiguous)
6 4.32+4.32 GHz (non-contiguous)
도 9는 센싱 프레임 포맷의 다른 예를 나타낸다.
상기와 다르게 Sensing signal은 고정된 BW(예를 들어, 2.16GHz) 만을 이용하여 전송될 수 있으며, 이러한 경우에 추가적인 AGC 등이 필요하지 않아서 EDMG-STF를 생략 가능하다. 따라서, 정해진 BW만을 이용하여 sensing을 수행하는 경우에는 EDMG-STF를 생략하여 도 9와 같이 sensing frame format 구성할 수 있다. 또한 정해진 BW 만을 이용하기 때문에 sensing 시 EDMG-header는 기존과 다르게 BW field를 포함하지 않을 수 있다.
도 10은 센싱 프레임 포맷의 또 다른 예를 나타낸다.
60GHz에서 802.11ay 전송은 기본적으로 beamforming을 이용하여 신호를 전송하며 이때, Tx와 Rx간의 최적의 beam을 설정하기 위하여 training(즉, TRN) field를 이용하여 Tx antenna와 Rx antenna에 대한 AWV(antenna weight vector)를 설정한다. 따라서, 상기 sensing frame은 이전에 정해진 AWV를 이용하여 신호를 전송하기 때문에 변경된 채널 상황을 정확하게 반영하기 어렵다. 따라서, 채널에 대한 변화를 좀더 정확하게 측정하기 위해서 sensing frame은 다음과 같이 TRN field를 포함하여 구성될 수 있으며 이때, 채널에 대한 정보는 TRN field를 통해서 측정될 수 있다.
도 10에서 sensing frame은 data field를 포함하지 않으며 sensing을 위한 channel measurement를 TRN을 이용하여 수행하기 때문에 상기에서 채널 추정을 위한 EDMG-CEF field는 생략 가능하다. 따라서 상기 sensing frame format은 도 11과 같이 구성될 수 있다.
도 11은 센싱 프레임 포맷의 또 다른 예를 나타낸다.
도 12는 TRN 필드의 구성의 일례를 나타낸다.
상기에서 채널 추정을 위한 TRN field는 BRP(Beam Refinement Protocol)-Rx를 지원하지 않으며(BRP-Tx만 지원한다) 이때, EDGM TRN unit을 구성하는 TRN subfield Unit은 도 12와 같이 구성될 수 있다.
EDMG TRN-unit P는 PPDU 전송에 사용되는 DMG 안테나가 TRN 필드의 시작 부분에서 변경되는 경우를 제외하고, PPDU의 프리앰블 및 데이터 필드의 전송에 사용되는 AWV와 동일한 AWV를 사용하는 TRN-Unit의 시작에서 요청된 TRN 서브필드의 수를 나타낸다. EDMG TRN-unit P의 값이 0이면 요청된 TRN 서브 필드가 0개임을 나타내고, 값이 1이면 요청된 TRN 서브 필드가 1개임을 나타내고, 값이 2이면 요청된 TRN 서브 필드 2개를 나타내고, 값이 3이면 요청된 TRN 서브 필드가 4개임을 나타낸다.
EDMG TRN-Unit M 필드에 1을 더한 값은 전송 트레이닝에 사용할 수 있는 TRN-Unit 내에서 요청된 TRN 서브 필드의 수를 나타낸다. 이 필드에 1을 더한 값은 EDMG TRN-Unit N 필드에 표시된 값의 정수 배수이다.
EDMG TRN-Unit N 필드는 동일한 AWV를 사용하여 전송되는 EDMG TRN-Unit M 내에서 요청된 연속된 TRN 서브 필드의 수를 나타낸다. EDMG TRN-Unit N의 값이 0이면 요청된 1개의 TRN 서브 필드를 나타내고, 값이 1이면 요청된 2개의 TRN 서브 필드를 나타내고, 값이 2이면 EDMG TRN-Unit M 필드가 2, 5, 8, 11 또는 14인 경우 요청된 3개의 TRN 서브 필드를 나타낸다. 값이 2이면 EDMG TRN-Unit M 필드가 7 또는 15인 경우 8개의 요청 된 TRN 서브 필드를 나타내고, 값이 3이면 4개의 요청된 TRN 서브 필드를 나타낸다.
EDMG TRN-unit P는 0으로 설정된다. 센싱 프레임에 data field가 없기 때문에 data field와 동일한 AWV를 사용하는 구간을 정의하는 EDMG TRN-unit P는 0으로 설정된다.
EDGM TRN Unit N과 EDMG TRN-unit M은 각각 2 혹은 3으로 설정되어 전송될 수 있다.
상기 TRN field를 구성하는 TRN unit은 2 혹은 2 이상의 값으로 구성될 수 있다.
여기서 상기는 하나의 예일 뿐 TRN field는 다른 수의 TRN unit과 TRN subfield를 통하여 구성될 수 있다.
상기와 같이 구성된 sensing frame을 이용하여 60GHz 대역에서 센싱을 수행하는 경우, 상기 sensing frame은 802.11ad 및 802.11ay의 backward compatibility를 지원하므로, 상기 sensing frame(또는 sensing PPDU)에 대한 packet classification이 필요하다. 즉, STA은 수신된 frame이 sensing frame인지 일반 frame인지 구분하는 packet classification을 수행함으로써, 데이터가 없는 sensing frame에 대해 STA이 데이터를 복호하려는 불필요한 시도를 방지할 수 있다는 효과가 있다.
이때, sensing frame(또는 sensing PPDU)를 위한 packet classification은 다음과 같은 방법을 이용하여 수행될 수 있다.
1. L-Header의 reserved bit을 이용하여 지시해주는 방법.
A. sensing frame은 EDMG SC 혹은 OFDM mode를 이용하여 전송될 수 있다. 이때, sensing frame가 EDMG format으로 설정되기 위해서 L-Header field의 Bit 46가 1로 설정될 수 있다.
B. Frame이 sensing frame임을 지시해주기 위해서 L-Header의 reserved bit인 46 혹은 47을 이용하여 지시해줄 수 있다.
i. Bit 46 혹은 bit 47 중 하나를 1로 설정하여 해당 정보를 포함하고 있는 frame(또는 PPDU)가 sensing frame(또는 sensing PPDU)임을 지시해줄 수 있다.
C. STA는 수신한 L-Header의 reserved bits(Bit 46 또는 Bit 47)의 값을 이용하여 수신한 frame(또는 PPDU)이 sensing frame(또는 sensing PPDU)임을 확인한 수 있다.
D. 상기에서 bit 46와 bit 47를 모두 이용하여 2bit 지시자로 table을 설정하여 지시해줄 수 있다.
i. 2bit을 모두 이용하는 경우 최대 4개까지 지시해줄 수 있어, 추후에 추가되는 frame(혹은 PPDU)에 대한 packet classification을 위해 추가적인 signaling을 정의하지 않아도 되어 signaling overhead를 줄일 수 있다.
E. L-Header의 reserved bit을 이용하기 때문에 packet classification을 위한 새로운 signaling을 추가할 필요가 없어 signaling overhead의 증가 없이 packet classification을 수행할 수 있다.
2. EDMG-Header A의 reserved bit을 이용하여 지시해주는 방법
A. Sensing frame은 EDMG-SC frame / EDMG-OFDM frame으로 구성될 수 있다. 따라서 상기 mode를 지원하기 위한 EDMG frame(또는 EDMG PPDU)에 포함된 EDMG Header A의 reserved bit을 이용하여 sensing frame을 분류(classification)할 수 있다.
i. 상기 mode frame 중 SU PPDU를 이용하는 경우에는 reserved bits(10bits, index 102~111)인 중 하나 또는 2개 이상의 bit을 이용하여 frame(또는 PPDU)에 대한 classification을 수행할 수 있다.
1) 예를 들어, 1 bit을 이용하는 경우에 index 102를 이용할 수 있으며 상기 bit을 1로 설정함으로써 frame이 sensing frame임을 지시해줄 수 있다.
ii. MU-PPDU의 경우에는 reserved bit(1bit, index 111)을 이용하여 sensing frame임을 지시해줄 수 있다.
1) Index 111에 해당하는 1bit을 1로 설정함으로써 sensing frame임을 지시해 줄 수 있다.
iii. SU와 MU에 상관없이 sensing frame임을 지시하기 위해서 두 PPDU EDMG Header A의 reserved bit인 index 111을 이용하여 sensing frame임을 지시해 줄 수 있다.
3. Packet classification identifier를 이용하여 지시해주는 방법
A. 센싱 개시자는 Packet classification을 위한 식별자(identifier)를 EDMG-header A에 포함시켜 EDMG-Header A를 구성한다.
i. 상기 packet classification bit은 2 bit 또는 3 bit으로 구성되어 sensing frame(또는 sensing PPDU) 뿐만 아니라 60GHz에서 추후 논의된 차세대 프레임에 대한 packet classification 정보를 포함할 수 있다.
B. 상술한 바와 달리, 상기 packet classification을 위한 식별자는 L-Header에 포함되어 전송될 수도 있다.
이하에서는, 도 1 내지 도 12를 참조하여, 상술한 실시예를 설명한다.
도 13은 본 실시예에 따른 송신 STA이 센싱을 수행하는 절차를 도시한 흐름도이다.
도 13의 일례는 차세대 무선랜 시스템(IEEE 802.11bf)이 지원되는 네트워크 환경에서 수행될 수 있다. 상기 차세대 무선랜 시스템은 802.11ad 및 802.11ay 시스템을 개선한 무선랜 시스템으로 802.11ad와 802.11ay 시스템과 하위 호환성(backward compatibility)을 만족할 수 있다.
도 13의 일례는 송신 STA에서 수행되고, 상기 송신 STA은 센싱 개시자(sensing initiator)에 대응할 수 있다. 도 13의 수신 STA은 센싱 수신자(sensing responder)에 대응할 수 있다.
본 실시예는 60GHz 대역의 무선 신호를 이용하여 STA 또는 물체(object)의 움직이나 제스처(gesture)를 센싱하기 위해 사용되는 센싱 프레임을 일반 프레임과 구분하기 위한 패킷 분류 지시자를 설정하는 방법을 제안한다.
S1310 단계에서, 송신 STA(station)은 프레임을 생성한다.
S1320 단계에서, 상기 송신 STA은 수신 STA에게 60GHz 대역에서 상기 프레임을 송신한다.
상기 프레임은 EDMG-Header-A 필드를 포함한다. 상기 EDMG-Header-A 필드의 유보 비트(reserved bit)에 패킷 분류 지시자가 포함된다. 상기 패킷 분류 지시자는 상기 프레임이 센싱을 위해 사용되는 센싱 프레임임을 지시하는 정보를 포함한다. 즉, 상기 수신 STA은 상기 패킷 분류 지시자를 기반으로 상기 프레임이 상기 센싱 프레임임을 확인할 수 있다. 이로써, 상기 수신 STA은 상기 프레임에 대해 데이터를 감지(detection)하려는 시도를 하지 않아도 되어서 효율적으로 복호 과정을 수행할 수 있다는 효과가 있다.
상기 수신 STA이 상기 프레임을 상기 센싱 프레임으로 확인한 이후, 상기 수신 STA은 상기 수신된 센싱 프레임을 기반으로 채널 측정을 수행하고 센싱 정보를 획득한다. 상기 수신 STA은 상기 센싱 프레임을 기반으로 채널 측정을 수행하여 채널의 진폭 및 위상의 변화를 알 수 있고, 이를 통해 상기 센싱 정보를 획득할 수 있다.
상기 프레임이 SU(Single User) PPDU(Physical Layer Protocol Data Unit)인 경우, 상기 EDMG-Header-A 필드의 유보 비트는 10비트(비트 인덱스 102 내지 111)이고, 상기 패킷 분류 지시자는 상기 10비트 중 1비트 또는 2비트를 사용하여 상기 프레임이 상기 센싱 프레임임을 지시할 수 있다.
상기 프레임이 MU(Multi User) PPDU인 경우, 상기 EDMG-Header-A 필드의 유보 비트는 비트 인덱스가 111인 1비트이고, 상기 패킷 분류 지시자는 상기 1비트를 사용하여 상기 프레임이 상기 센싱 프레임임을 지시할 수 있다.
또는, 상기 프레임이 SU PPDU인지 MU PPDU인지 여부와 상관없이, 상기 EDMG-Header-A 필드의 유보 비트는 비트 인덱스가 111인 1비트이고, 상기 패킷 분류 지시자는 상기 1비트를 사용하여 상기 프레임이 상기 센싱 프레임임을 지시할 수 있다.
또한, 상기 패킷 분류 지시자는 2비트 또는 3비트로 구성되어 상기 센싱 프레임의 유형을 지시할 수 있다. 상기 센싱 프레임의 유형은 차세대 무선랜 시스템에서 정의된 다양한 센싱 프레임의 유형(type)으로 정의될 수 있다.
상술한 바와 같이, 상기 프레임이 센싱을 위해 사용되는 센싱 프레임이라면, 상기 센싱 프레임은 다음과 같이 구성될 수 있다.
상기 센싱 프레임은 non-EDMG(Enhanced Directional Multi Gigabit) 파트 및 EDMG 파트를 포함할 수 있다. 상기 non-EDMG 파트는 L-STF(Legacy-Short Training Field), L-CEF(Legacy-Channel Estimation Field) 및 L-Header를 포함할 수 있다. 상기 EDMG 파트는 EDMG-Header-A 필드를 포함하고, 데이터 필드를 포함하지 않는다. 즉, 상기 센싱 프레임은 STA 또는 물체에 대한 센싱을 수행하기 위해 사용되는 프레임이기 때문에 기존 EDMG 프레임과 달리 데이터 필드를 포함하지 않고 구성될 수 있다.
상기 EDMG 파트는 EDMG-STF, EDMG-CEF 또는 TRN(training) 필드를 포함할 수 있다. 상기 EDMG-STF, 상기 EDMG-CEF 및 상기 TRN 필드는 채널 측정을 위해 사용될 수 있다. 상기 센싱 프레임이 고정된 대역만을 이용하여 송수신되는 경우, 추가적인 AGC(Automatic Gain Control) 등이 필요하지 않아서 상기 EDMG-STF는 생략될 수 있다. 또한, 채널 변화를 좀 더 정확하게 측정하기 위해 상기 프레임에 상기 TRN 필드를 포함시켜 구성할 수도 있다. 또한, 상기 센싱 프레임에 상기 TRN 필드가 포함된다면, 채널 추정을 위해 사용되는 상기 EDMG-CEF는 생략될 수 있다.
상기 EDMG-Header-A 필드는 상기 센싱 프레임이 송신되는 대역폭에 대한 정보, EDMG TRN 유닛(unit) P에 대한 정보, EDMG TRN 유닛 N에 대한 정보 및 EDMG TRN 유닛 M에 대한 정보를 포함할 수 있다.
상기 센싱 프레임이 송신되는 대역폭은 2.16GHz, 4.32GHz, 6.48GHz, 8.64GHz, 2.16+2.16GHz 또는 4.32+4.32GHz 중 하나로 설정될 수 있다.
상기 EDMG TRN 유닛 P는 0으로 설정될 수 있다. 상기 센싱 프레임에 데이터 필드가 포함되지 않기 때문이다. 상기 EDMG TRN 유닛 N은 2 또는 3으로 설정되고, 상기 EDMG TRN 유닛 M은 2 또는 3으로 설정될 수 있다. 상기 TRN 필드는 2개 이상의 TRN 유닛으로 구성될 수 있다. 즉, 상기 정보들을 통해 상기 TRN 필드의 구성이 결정될 수 있다.
또한, 상기 패킷 분류 지시자는 상기 L-Header의 유보 비트에도 포함될 수 있다. 상기 L-Header의 유보 비트는 비트 인덱스가 46인 제1 비트 또는 비트 인덱스가 47인 제2 비트에 포함될 수 있다. 상기 패킷 분류 지시자는 제1 비트 또는 제2 비트를 사용하여 상기 프레임이 상기 센싱 프레임임을 지시할 수 있다. 상기 실시예는 상기 L-Header의 유보 비트를 이용하여 패킷 분류를 수행하기 때문에 새로운 시그널링을 추가하지 않아 시그널링 오버헤드의 증가 없이 패킷 분류를 수행할 수 있다는 효과가 있다.
상기 센싱 프레임은 EDMG SC(Single Carrier) 프레임 또는 EDMG OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 프레임으로 설정될 수 있다. 상기 센싱 프레임이 EDMG 포맷임을 알려주기 위해 상기 L-Header의 유보 비트 중 비트 인덱스가 46인 제1 비트는 1로 설정될 수 있다.
도 14는 본 실시예에 따른 수신 STA이 센싱을 수행하는 절차를 도시한 흐름도이다.
도 14의 일례는 차세대 무선랜 시스템(IEEE 802.11bf)이 지원되는 네트워크 환경에서 수행될 수 있다. 상기 차세대 무선랜 시스템은 802.11ad 및 802.11ay 시스템을 개선한 무선랜 시스템으로 802.11ad와 802.11ay 시스템과 하위 호환성(backward compatibility)을 만족할 수 있다.
도 14의 일례는 수신 STA에서 수행되고, 상기 수신 STA은 센싱 수신자(sensing responder)에 대응할 수 있다. 도 14의 송신 STA은 센싱 개시자(sensing initiator)에 대응할 수 있다.
본 실시예는 60GHz 대역의 무선 신호를 이용하여 STA 또는 물체(object)의 움직이나 제스처(gesture)를 센싱하기 위해 사용되는 센싱 프레임을 일반 프레임과 구분하기 위한 패킷 분류 지시자를 설정하는 방법을 제안한다.
S1410 단계에서, 수신 STA(station)은 송신 STA으로부터 60GHz 대역에서 프레임을 수신한다.
S1420 단계에서, 상기 수신 STA은 상기 프레임을 복호한다.
상기 프레임은 EDMG-Header-A 필드를 포함한다. 상기 EDMG-Header-A 필드의 유보 비트(reserved bit)에 패킷 분류 지시자가 포함된다. 상기 패킷 분류 지시자는 상기 프레임이 센싱을 위해 사용되는 센싱 프레임임을 지시하는 정보를 포함한다. 즉, 상기 수신 STA은 상기 패킷 분류 지시자를 기반으로 상기 프레임이 상기 센싱 프레임임을 확인할 수 있다. 이로써, 상기 수신 STA은 상기 프레임에 대해 데이터를 감지(detection)하려는 시도를 하지 않아도 되어서 효율적으로 복호 과정을 수행할 수 있다는 효과가 있다.
상기 수신 STA이 상기 프레임을 상기 센싱 프레임으로 확인한 이후, 상기 수신 STA은 상기 수신된 센싱 프레임을 기반으로 채널 측정을 수행하고 센싱 정보를 획득한다. 상기 수신 STA은 상기 센싱 프레임을 기반으로 채널 측정을 수행하여 채널의 진폭 및 위상의 변화를 알 수 있고, 이를 통해 상기 센싱 정보를 획득할 수 있다.
상기 프레임이 SU(Single User) PPDU(Physical Layer Protocol Data Unit)인 경우, 상기 EDMG-Header-A 필드의 유보 비트는 10비트(비트 인덱스 102 내지 111)이고, 상기 패킷 분류 지시자는 상기 10비트 중 1비트 또는 2비트를 사용하여 상기 프레임이 상기 센싱 프레임임을 지시할 수 있다.
상기 프레임이 MU(Multi User) PPDU인 경우, 상기 EDMG-Header-A 필드의 유보 비트는 비트 인덱스가 111인 1비트이고, 상기 패킷 분류 지시자는 상기 1비트를 사용하여 상기 프레임이 상기 센싱 프레임임을 지시할 수 있다.
또는, 상기 프레임이 SU PPDU인지 MU PPDU인지 여부와 상관없이, 상기 EDMG-Header-A 필드의 유보 비트는 비트 인덱스가 111인 1비트이고, 상기 패킷 분류 지시자는 상기 1비트를 사용하여 상기 프레임이 상기 센싱 프레임임을 지시할 수 있다.
또한, 상기 패킷 분류 지시자는 2비트 또는 3비트로 구성되어 상기 센싱 프레임의 유형을 지시할 수 있다. 상기 센싱 프레임의 유형은 차세대 무선랜 시스템에서 정의된 다양한 센싱 프레임의 유형(type)으로 정의될 수 있다.
상술한 바와 같이, 상기 프레임이 센싱을 위해 사용되는 센싱 프레임이라면, 상기 센싱 프레임은 다음과 같이 구성될 수 있다.
상기 센싱 프레임은 non-EDMG(Enhanced Directional Multi Gigabit) 파트 및 EDMG 파트를 포함할 수 있다. 상기 non-EDMG 파트는 L-STF(Legacy-Short Training Field), L-CEF(Legacy-Channel Estimation Field) 및 L-Header를 포함할 수 있다. 상기 EDMG 파트는 EDMG-Header-A 필드를 포함하고, 데이터 필드를 포함하지 않는다. 즉, 상기 센싱 프레임은 STA 또는 물체에 대한 센싱을 수행하기 위해 사용되는 프레임이기 때문에 기존 EDMG 프레임과 달리 데이터 필드를 포함하지 않고 구성될 수 있다.
상기 EDMG 파트는 EDMG-STF, EDMG-CEF 또는 TRN(training) 필드를 포함할 수 있다. 상기 EDMG-STF, 상기 EDMG-CEF 및 상기 TRN 필드는 채널 측정을 위해 사용될 수 있다. 상기 센싱 프레임이 고정된 대역만을 이용하여 송수신되는 경우, 추가적인 AGC(Automatic Gain Control) 등이 필요하지 않아서 상기 EDMG-STF는 생략될 수 있다. 또한, 채널 변화를 좀 더 정확하게 측정하기 위해 상기 프레임에 상기 TRN 필드를 포함시켜 구성할 수도 있다. 또한, 상기 센싱 프레임에 상기 TRN 필드가 포함된다면, 채널 추정을 위해 사용되는 상기 EDMG-CEF는 생략될 수 있다.
상기 EDMG-Header-A 필드는 상기 센싱 프레임이 송신되는 대역폭에 대한 정보, EDMG TRN 유닛(unit) P에 대한 정보, EDMG TRN 유닛 N에 대한 정보 및 EDMG TRN 유닛 M에 대한 정보를 포함할 수 있다.
상기 센싱 프레임이 송신되는 대역폭은 2.16GHz, 4.32GHz, 6.48GHz, 8.64GHz, 2.16+2.16GHz 또는 4.32+4.32GHz 중 하나로 설정될 수 있다.
상기 EDMG TRN 유닛 P는 0으로 설정될 수 있다. 상기 센싱 프레임에 데이터 필드가 포함되지 않기 때문이다. 상기 EDMG TRN 유닛 N은 2 또는 3으로 설정되고, 상기 EDMG TRN 유닛 M은 2 또는 3으로 설정될 수 있다. 상기 TRN 필드는 2개 이상의 TRN 유닛으로 구성될 수 있다. 즉, 상기 정보들을 통해 상기 TRN 필드의 구성이 결정될 수 있다.
또한, 상기 패킷 분류 지시자는 상기 L-Header의 유보 비트에도 포함될 수 있다. 상기 L-Header의 유보 비트는 비트 인덱스가 46인 제1 비트 또는 비트 인덱스가 47인 제2 비트에 포함될 수 있다. 상기 패킷 분류 지시자는 제1 비트 또는 제2 비트를 사용하여 상기 프레임이 상기 센싱 프레임임을 지시할 수 있다. 상기 실시예는 상기 L-Header의 유보 비트를 이용하여 패킷 분류를 수행하기 때문에 새로운 시그널링을 추가하지 않아 시그널링 오버헤드의 증가 없이 패킷 분류를 수행할 수 있다는 효과가 있다.
상기 센싱 프레임은 EDMG SC(Single Carrier) 프레임 또는 EDMG OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 프레임으로 설정될 수 있다. 상기 센싱 프레임이 EDMG 포맷임을 알려주기 위해 상기 L-Header의 유보 비트 중 비트 인덱스가 46인 제1 비트는 1로 설정될 수 있다.
상술한 본 명세서의 기술적 특징은 다양한 장치 및 방법에 적용될 수 있다. 예를 들어, 상술한 본 명세서의 기술적 특징은 도 1 및/또는 도 6의 장치를 통해 수행/지원될 수 있다. 예를 들어, 상술한 본 명세서의 기술적 특징은, 도 1 및/또는 도 6의 일부에만 적용될 수 있다. 예를 들어, 본 명세서의 장치는, 프레임을 생성하고; 및 수신 STA에게 60GHz 대역에서 상기 프레임을 송신한다.
본 명세서의 기술적 특징은 CRM(computer readable medium)을 기초로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에 의해 제안되는 CRM은 적어도 하나의 프로세서(processor)에 의해 실행됨을 기초로 하는 명령어(instruction)를 포함하는 적어도 하나의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체(computer readable medium)이다
상기 CRM은, 프레임을 생성하는 단계; 및 수신 STA에게 60GHz 대역에서 상기 프레임을 송신하는 단계를 포함하는 동작(operations)을 수행하는 명령어(instructions)를 저장할 수 있다. 본 명세서의 CRM 내에 저장되는 명령어는 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행(execute)될 수 있다. 본 명세서의 CRM은 별도의 외부 메모리/저장매체/디스크 등일 수 있다.
상술한 본 명세서의 기술적 특징은 다양한 응용예(application)나 비즈니스 모델에 적용 가능하다. 예를 들어, 인공 지능(Artificial Intelligence: AI)을 지원하는 장치에서의 무선 통신을 위해 상술한 기술적 특징이 적용될 수 있다.
인공 지능은 인공적인 지능 또는 이를 만들 수 있는 방법론을 연구하는 분야를 의미하며, 머신 러닝(기계 학습, Machine Learning)은 인공 지능 분야에서 다루는 다양한 문제를 정의하고 그것을 해결하는 방법론을 연구하는 분야를 의미한다. 머신 러닝은 어떠한 작업에 대하여 꾸준한 경험을 통해 그 작업에 대한 성능을 높이는 알고리즘으로 정의하기도 한다.
인공 신경망(Artificial Neural Network; ANN)은 머신 러닝에서 사용되는 모델로써, 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)들로 구성되는, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 의미할 수 있다. 인공 신경망은 다른 레이어의 뉴런들 사이의 연결 패턴, 모델 파라미터를 갱신하는 학습 과정, 출력값을 생성하는 활성화 함수(Activation Function)에 의해 정의될 수 있다.
인공 신경망은 입력층(Input Layer), 출력층(Output Layer), 그리고 선택적으로 하나 이상의 은닉층(Hidden Layer)를 포함할 수 있다. 각 층은 하나 이상의 뉴런을 포함하고, 인공 신경망은 뉴런과 뉴런을 연결하는 시냅스를 포함할 수 있다. 인공 신경망에서 각 뉴런은 시냅스를 통해 입력되는 입력 신호들, 가중치, 편향에 대한 활성 함수의 함숫값을 출력할 수 있다.
모델 파라미터는 학습을 통해 결정되는 파라미터를 의미하며, 시냅스 연결의 가중치와 뉴런의 편향 등이 포함된다. 그리고, 하이퍼파라미터는 머신 러닝 알고리즘에서 학습 전에 설정되어야 하는 파라미터를 의미하며, 학습률(Learning Rate), 반복 횟수, 미니 배치 크기, 초기화 함수 등이 포함된다.
인공 신경망의 학습의 목적은 손실 함수를 최소화하는 모델 파라미터를 결정하는 것으로 볼 수 있다. 손실 함수는 인공 신경망의 학습 과정에서 최적의 모델 파라미터를 결정하기 위한 지표로 이용될 수 있다.
머신 러닝은 학습 방식에 따라 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 분류할 수 있다.
지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블(label)이 주어진 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미하며, 레이블이란 학습 데이터가 인공 신경망에 입력되는 경우 인공 신경망이 추론해 내야 하는 정답(또는 결과 값)을 의미할 수 있다. 비지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블이 주어지지 않는 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미할 수 있다. 강화 학습은 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 각 상태에서 누적 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하도록 학습시키는 학습 방법을 의미할 수 있다.
인공 신경망 중에서 복수의 은닉층을 포함하는 심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)으로 구현되는 머신 러닝을 딥 러닝(심층 학습, Deep Learning)이라 부르기도 하며, 딥 러닝은 머신 러닝의 일부이다. 이하에서, 머신 러닝은 딥 러닝을 포함하는 의미로 사용된다.
또한 상술한 기술적 특징은 로봇의 무선 통신에 적용될 수 있다.
로봇은 스스로 보유한 능력에 의해 주어진 일을 자동으로 처리하거나 작동하는 기계를 의미할 수 있다. 특히, 환경을 인식하고 스스로 판단하여 동작을 수행하는 기능을 갖는 로봇을 지능형 로봇이라 칭할 수 있다.
로봇은 사용 목적이나 분야에 따라 산업용, 의료용, 가정용, 군사용 등으로 분류할 수 있다. 로봇은 액츄에이터 또는 모터를 포함하는 구동부를 구비하여 로봇 관절을 움직이는 등의 다양한 물리적 동작을 수행할 수 있다. 또한, 이동 가능한 로봇은 구동부에 휠, 브레이크, 프로펠러 등이 포함되어, 구동부를 통해 지상에서 주행하거나 공중에서 비행할 수 있다.
또한 상술한 기술적 특징은 확장 현실을 지원하는 장치에 적용될 수 있다.
확장 현실은 가상 현실(VR: Virtual Reality), 증강 현실(AR: Augmented Reality), 혼합 현실(MR: Mixed Reality)을 총칭한다. VR 기술은 현실 세계의 객체나 배경 등을 CG 영상으로만 제공하고, AR 기술은 실제 사물 영상 위에 가상으로 만들어진 CG 영상을 함께 제공하며, MR 기술은 현실 세계에 가상 객체들을 섞고 결합시켜서 제공하는 컴퓨터 그래픽 기술이다.
MR 기술은 현실 객체와 가상 객체를 함께 보여준다는 점에서 AR 기술과 유사하다. 그러나, AR 기술에서는 가상 객체가 현실 객체를 보완하는 형태로 사용되는 반면, MR 기술에서는 가상 객체와 현실 객체가 동등한 성격으로 사용된다는 점에서 차이점이 있다.
XR 기술은 HMD(Head-Mount Display), HUD(Head-Up Display), 휴대폰, 태블릿 PC, 랩탑, 데스크탑, TV, 디지털 사이니지 등에 적용될 수 있고, XR 기술이 적용된 장치를 XR 장치(XR Device)라 칭할 수 있다.
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.

Claims (20)

  1. 무선랜 시스템에서,
    송신 STA(station)이, 프레임을 생성하는 단계; 및
    상기 송신 STA이, 수신 STA에게 60GHz 대역에서 상기 프레임을 송신하는 단계를 포함하되,
    상기 프레임은 EDMG-Header-A 필드를 포함하고,
    상기 EDMG-Header-A 필드의 유보 비트(reserved bit)에 패킷 분류 지시자가 포함되고,
    상기 패킷 분류 지시자는 상기 프레임이 센싱을 위해 사용되는 센싱 프레임임을 지시하는 정보를 포함하는
    방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프레임이 SU(Single User) PPDU(Physical Layer Protocol Data Unit)인 경우,
    상기 EDMG-Header-A 필드의 유보 비트는 10비트이고,
    상기 패킷 분류 지시자는 상기 10비트 중 1비트 또는 2비트를 사용하여 상기 프레임이 상기 센싱 프레임임을 지시하는
    방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 프레임이 MU(Multi User) PPDU인 경우,
    상기 EDMG-Header-A 필드의 유보 비트는 비트 인덱스가 111인 1비트이고,
    상기 패킷 분류 지시자는 상기 1비트를 사용하여 상기 프레임이 상기 센싱 프레임임을 지시하는
    방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 프레임이 SU PPDU인지 MU PPDU인지 여부와 상관없이, 상기 EDMG-Header-A 필드의 유보 비트는 비트 인덱스가 111인 1비트이고,
    상기 패킷 분류 지시자는 상기 1비트를 사용하여 상기 프레임이 상기 센싱 프레임임을 지시하는
    방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 패킷 분류 지시자는 2비트 또는 3비트로 구성되어 상기 센싱 프레임의 유형을 지시하는
    방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 센싱 프레임은 non-EDMG(Enhanced Directional Multi Gigabit) 파트 및 EDMG 파트를 포함하고,
    상기 non-EDMG 파트는 L-STF(Legacy-Short Training Field), L-CEF(Legacy-Channel Estimation Field) 및 L-Header를 포함하고,
    상기 EDMG 파트는 상기 EDMG-Header-A 필드를 포함하고, 데이터 필드를 포함하지 않고,
    상기 EDMG 파트는 EDMG-STF, EDMG-CEF 또는 TRN(training) 필드를 포함하고,
    상기 EDMG-STF, 상기 EDMG-CEF 및 상기 TRN 필드는 채널 측정을 위해 사용되는
    방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 센싱 프레임은 EDMG SC(Single Carrier) 프레임 또는 EDMG OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 프레임으로 설정되는
    방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 송신 STA은 센싱 개시자(sensing initiator)이고,
    상기 수신 STA은 센싱 수신자(sensing responder)인
    방법.
  9. 무선랜 시스템에서, 송신 STA(station)은
    메모리;
    트랜시버; 및
    상기 메모리 및 상기 트랜시버와 동작 가능하게 결합된 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는:
    프레임을 생성하고; 및
    수신 STA에게 60GHz 대역에서 상기 프레임을 송신하되,
    상기 프레임은 EDMG-Header-A 필드를 포함하고,
    상기 EDMG-Header-A 필드의 유보 비트(reserved bit)에 패킷 분류 지시자가 포함되고,
    상기 패킷 분류 지시자는 상기 프레임이 센싱을 위해 사용되는 센싱 프레임임을 지시하는 정보를 포함하는
    송신 STA.
  10. 무선랜 시스템에서,
    수신 STA(station)이, 송신 STA으로부터 60GHz 대역에서 프레임을 수신하는 단계; 및
    상기 수신 STA이, 상기 프레임을 복호하는 단계를 포함하되,
    상기 프레임은 EDMG-Header-A 필드를 포함하고,
    상기 EDMG-Header-A 필드의 유보 비트(reserved bit)에 패킷 분류 지시자가 포함되고,
    상기 패킷 분류 지시자는 상기 프레임이 센싱을 위해 사용되는 센싱 프레임임을 지시하는 정보를 포함하는
    방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 프레임이 SU(Single User) PPDU(Physical Layer Protocol Data Unit)인 경우,
    상기 EDMG-Header-A 필드의 유보 비트는 10비트이고,
    상기 패킷 분류 지시자는 상기 10비트 중 1비트 또는 2비트를 사용하여 상기 프레임이 상기 센싱 프레임임을 지시하는
    방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 프레임이 MU(Multi User) PPDU인 경우,
    상기 EDMG-Header-A 필드의 유보 비트는 비트 인덱스가 111인 1비트이고,
    상기 패킷 분류 지시자는 상기 1비트를 사용하여 상기 프레임이 상기 센싱 프레임임을 지시하는
    방법.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 프레임이 SU PPDU인지 MU PPDU인지 여부와 상관없이, 상기 EDMG-Header-A 필드의 유보 비트는 비트 인덱스가 111인 1비트이고,
    상기 패킷 분류 지시자는 상기 1비트를 사용하여 상기 프레임이 상기 센싱 프레임임을 지시하는
    방법.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 패킷 분류 지시자는 2비트 또는 3비트로 구성되어 상기 센싱 프레임의 유형을 지시하는
    방법.
  15. 제10항에 있어서,
    상기 센싱 프레임은 non-EDMG(Enhanced Directional Multi Gigabit) 파트 및 EDMG 파트를 포함하고,
    상기 non-EDMG 파트는 L-STF(Legacy-Short Training Field), L-CEF(Legacy-Channel Estimation Field) 및 L-Header를 포함하고,
    상기 EDMG 파트는 상기 EDMG-Header-A 필드를 포함하고, 데이터 필드를 포함하지 않고,
    상기 EDMG 파트는 EDMG-STF, EDMG-CEF 또는 TRN(training) 필드를 포함하고,
    상기 EDMG-STF, 상기 EDMG-CEF 및 상기 TRN 필드는 채널 측정을 위해 사용되는
    방법.
  16. 제10항에 있어서,
    상기 센싱 프레임은 EDMG SC(Single Carrier) 프레임 또는 EDMG OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 프레임으로 설정되는
    방법.
  17. 제10항에 있어서,
    상기 송신 STA은 센싱 개시자(sensing initiator)이고,
    상기 수신 STA은 센싱 수신자(sensing responder)인
    방법.
  18. 무선랜 시스템에서, 수신 STA(station)은
    메모리;
    트랜시버; 및
    상기 메모리 및 상기 트랜시버와 동작 가능하게 결합된 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는:
    송신 STA으로부터 60GHz 대역에서 프레임을 수신하고; 및
    상기 수신 STA이, 상기 프레임을 복호하되,
    상기 프레임은 EDMG-Header-A 필드를 포함하고,
    상기 EDMG-Header-A 필드의 유보 비트(reserved bit)에 패킷 분류 지시자가 포함되고,
    상기 패킷 분류 지시자는 상기 프레임이 센싱을 위해 사용되는 센싱 프레임임을 지시하는 정보를 포함하는
    수신 STA.
  19. 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,
    프레임을 생성하는 단계; 및
    수신 STA에게 60GHz 대역에서 상기 프레임을 송신하는 단계를 포함하되,
    상기 프레임은 EDMG-Header-A 필드를 포함하고,
    상기 EDMG-Header-A 필드의 유보 비트(reserved bit)에 패킷 분류 지시자가 포함되고,
    상기 패킷 분류 지시자는 상기 프레임이 센싱을 위해 사용되는 센싱 프레임임을 지시하는 정보를 포함하는
    기록매체.
  20. 무선랜 시스템에서 장치에 있어서,
    메모리; 및
    상기 메모리와 동작 가능하게 결합된 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는:
    프레임을 생성하고; 및
    수신 STA에게 60GHz 대역에서 상기 프레임을 송신하되,
    상기 프레임은 EDMG-Header-A 필드를 포함하고,
    상기 EDMG-Header-A 필드의 유보 비트(reserved bit)에 패킷 분류 지시자가 포함되고,
    상기 패킷 분류 지시자는 상기 프레임이 센싱을 위해 사용되는 센싱 프레임임을 지시하는 정보를 포함하는
    장치.
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