WO2022255758A1 - Mimo 무선 통신 시스템을 위한 스케줄링 방법 및 그 전자 장치 - Google Patents

Mimo 무선 통신 시스템을 위한 스케줄링 방법 및 그 전자 장치 Download PDF

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WO2022255758A1
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terminal
candidate
index
correlation
existing
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PCT/KR2022/007693
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전영현
장석주
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삼성전자 주식회사
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    • H04B7/0452—Multi-user MIMO systems
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    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
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    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Definitions

  • Various embodiments disclosed in this document relate to a scheduling method for a MIMO wireless communication system and an electronic device thereof.
  • the 5G communication system or pre-5G communication system is being called a Beyond 4G Network communication system or a Post LTE system.
  • the 5G communication system is being considered for implementation in a mmWave band (eg, a 60 gigabyte (60 GHz) band).
  • a mmWave band eg, a 60 gigabyte (60 GHz) band.
  • beamforming, massive MIMO, and Full Dimensional MIMO are used in 5G communication systems.
  • array antenna array antenna, analog beam-forming, and large scale antenna technologies are being discussed.
  • cloud RAN cloud radio access network
  • ultra-dense network Device to Device communication (D2D), wireless backhaul, moving network, cooperative communication, Coordinated Multi-Points (CoMP), and interference cancellation etc. are being developed.
  • D2D Device to Device communication
  • CoMP Coordinated Multi-Points
  • advanced coding modulation Advanced Coding Modulation: ACM
  • FQAM Hybrid FSK and QAM Modulation
  • SWSC Simple Window Superposition Coding
  • advanced access technologies FBMC (Filter Bank Multi Carrier), NOMA (non orthogonal multiple access), SCMA (sparse code multiple access), etc.
  • FBMC Finter Bank Multi Carrier
  • NOMA non orthogonal multiple access
  • SCMA sparse code multiple access
  • IoT Internet of Things
  • M2M Machine to machine
  • MTC Machine Type Communication
  • a base station providing a conventional mobile communication service includes a data processing unit or a digital unit (or distributed unit, DU) of the base station and a radio unit or remote unit (RU) together at a cell site. It was an integral form to be installed. However, this type of base station was not suitable for the needs of mobile operators who want to build multiple cell sites according to the increase in users and traffic. Therefore, an improved C-RAN (centralized radio access network) or cloud RAN structure emerged.
  • C-RAN has a structure in which DUs are centrally placed in one physical location and only RUs are left at cell sites that transmit and receive radio signals with actual terminals.
  • the DUs and RUs can be connected with optical cables or coaxial cables.
  • the RU and DU are separated, an interface standard for communication between them is required, and standards such as Common Public Radio Interface (CPRI) are currently used between the RU and the DU.
  • CPRI Common Public Radio Interface
  • 3GPP 3rd Generation Partnership Project
  • O-RAN Open Radio Access Network
  • 5G communication system which can be used interchangeably with 5G system, NR (new radio or next radio) system, etc.
  • 5G system which can be used interchangeably with 5G system, NR (new radio or next radio) system, etc.
  • high data rate service through 5G system is being researched. It is expected to be able to provide to users, and it is also expected that wireless communication services with various purposes, such as the Internet of Things and services requiring high reliability for specific purposes, can be provided.
  • MIMO Multiple Input Multiple Output
  • 5G mobile communication has become a core technology for 5G mobile communication because it can effectively remove interference between multiple users by beamforming with multiple antennas.
  • the present disclosure is to provide a scheduling method for a MIMO wireless communication system.
  • the present disclosure is to provide a downlink multi-user scheduling method in a multi-user MIMO system.
  • the present disclosure is to calculate a correlation between multiple users of a downlink from a compressed CSI report in a multi-user MIMO system and facilitate multi-user scheduling based thereon.
  • the present disclosure is to easily calculate a correlation between multiple users of a downlink from a compressed CSI report in a multi-user MIMO system.
  • An electronic device includes a memory for storing at least one command, a communication circuit, and at least one processor operatively connected to the memory and the communication circuit, wherein the processor comprises: For a layer to be transmitted through a communication circuit, a candidate UE to be additionally allocated to an existing UE is selected, and a precoding matrix is performed based on the first channel state information of the existing UE and the second channel state information of the candidate UE. Obtains a difference value of each of some components constituting , and calculates a correlation between the existing terminal and the candidate terminal based on the difference values, and if the correlation is smaller than a threshold value, the candidate terminal is selected from the existing terminal and the candidate terminal. It may be configured to perform multi-user scheduling so as to assign the candidate terminal to the same group and to allocate the candidate terminal to a different group from the existing terminal when the correlation is greater than or equal to a threshold value.
  • a method of an electronic device includes an operation of selecting a candidate terminal to be additionally allocated to a previously allocated terminal for a layer to be transmitted through a communication circuit, and first channel state information of the existing terminal and obtaining a difference value between some components constituting a precoding matrix based on the second channel state information of the candidate terminal and calculating a correlation between the existing terminal and the candidate terminal based on the difference values. , Comparing the correlation with a threshold, and if the correlation is less than the threshold, the candidate terminal is assigned to the same group as the existing terminal, and if the correlation is greater than or equal to the threshold, the candidate terminal is assigned to the existing terminal. It may include an operation of performing multi-user scheduling to assign to a group different from the terminal.
  • an efficient scheduling method for a MIMO wireless communication system may be provided.
  • the complexity of calculating downlink multi-user correlation in a multi-user MIMO system can be reduced, and accordingly, multi-user scheduling can be performed more quickly.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a MIMO wireless communication system according to various embodiments.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining communication methods of a MIMO wireless communication system according to various embodiments.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining a beamforming operation of a MIMO wireless communication system according to various embodiments.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the structure of a base station of a MIMO wireless communication system according to various embodiments.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a beamforming operation of a MIMO wireless communication system according to various embodiments.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining a beamforming operation based on a codebook of a MIMO wireless communication system according to various embodiments.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating an operation of a base station for beamforming of a MIMO wireless communication system according to various embodiments.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of a multi-user scheduling operation for beamforming in a MIMO wireless communication system according to various embodiments.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of a multi-user scheduling operation for beamforming in a MIMO wireless communication system according to various embodiments.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining an example of a multi-user scheduling operation for beamforming in a MIMO wireless communication system according to various embodiments.
  • 11 to 14 are conceptual diagrams for explaining in detail an inter-operation between components shown in FIG. 4 .
  • each block of the process flow chart diagrams and combinations of the flow chart diagrams can be performed by computer program instructions.
  • These computer program instructions may be embodied in a processor of a general purpose computer, special purpose computer, or other programmable data processing equipment, so that the instructions executed by the processor of the computer or other programmable data processing equipment are described in the flowchart block(s). It creates means to perform functions.
  • These computer program instructions may also be stored in a computer usable or computer readable memory that can be directed to a computer or other programmable data processing equipment to implement functionality in a particular way, such that the computer usable or computer readable memory
  • the instructions stored in are also capable of producing an article of manufacture containing instruction means that perform the functions described in the flowchart block(s).
  • the computer program instructions can also be loaded on a computer or other programmable data processing equipment, so that a series of operational steps are performed on the computer or other programmable data processing equipment to create a computer-executed process to generate computer or other programmable data processing equipment. Instructions for performing processing equipment may also provide steps for performing the functions described in the flowchart block(s).
  • each block may represent a module, segment, or portion of code that includes one or more executable instructions for executing specified logical function(s). It should also be noted that in some alternative implementations it is possible for the functions mentioned in the blocks to occur out of order. For example, two blocks shown in succession may in fact be executed substantially concurrently, or the blocks may sometimes be executed in reverse order depending on their function.
  • ' ⁇ unit' used in this embodiment means software or a hardware component such as FPGA or ASIC, and ' ⁇ unit' performs certain roles.
  • ' ⁇ part' is not limited to software or hardware.
  • ' ⁇ bu' may be configured to be in an addressable storage medium and may be configured to reproduce one or more processors. Therefore, as an example, ' ⁇ unit' refers to components such as software components, object-oriented software components, class components, and task components, processes, functions, properties, and procedures. , subroutines, segments of program code, drivers, firmware, microcode, circuitry, data, databases, data structures, tables, arrays, and variables.
  • components and ' ⁇ units' may be combined into smaller numbers of components and ' ⁇ units' or further separated into additional components and ' ⁇ units'.
  • components and ' ⁇ units' may be implemented to play one or more CPUs in a device or a secure multimedia card.
  • uplink refers to a radio link in which a terminal transmits data or control signals to a base station
  • downlink refers to a base station transmitting data or control signals to a terminal.
  • the base station is a subject that performs resource allocation of the terminal, and may be at least one of an eNode B, a Node B, a base station (BS), a generation node B (gNB) wireless access unit, a base station controller, or a node on a network.
  • the terminal may include a user equipment (UE), a mobile station (MS), a cellular phone, a smart phone, a computer, or a multimedia system capable of performing communication functions.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a MIMO wireless communication system according to various embodiments.
  • the wireless communication system shown in FIG. 1 is an example, and various embodiments are not limited thereto and various modifications may be possible.
  • a MIMO wireless communication system may include at least one base station 100 .
  • Base station 100 may communicate with at least one network 105, such as the Internet, a proprietary Internet Protocol (IP) network, or another data network.
  • IP Internet Protocol
  • base station 100 may provide wireless broadband access to network 105 for a plurality of user equipments (UEs) 1, 3, 5, 7 within its coverage area.
  • UEs user equipments
  • the term “base station” or “BS” refers to a transmit point (TP), a transmit-receive point (TRP), an eNodeB or enhanced base station (eNB), a 5G base station (gNB), a macro cell, and a femto cell. , any component (or collection of components) configured to provide network wireless access, such as a WiFi access point (AP) or other wireless device.
  • TP transmit point
  • TRP transmit-receive point
  • eNB enhanced base station
  • gNB 5G base station
  • macro cell such as a Wi-Fi access point (AP) or other wireless device.
  • AP WiFi access point
  • the term “user equipment” or “UE” may refer to any element such as “mobile station”, “subscriber station”, “remote terminal”, “wireless terminal”, “reception point” or “user device”. have.
  • the base station 100 of FIG. 1 may support a multi-user multiple-input multiple-output (MU-MIMO) communication system for supporting users with various requirements according to various embodiments. Accordingly, the base station 100 may obtain system capacity or high beamforming gain through 3D (three-dimensional) beamforming including horizontal and vertical directions. In addition, the base station 100 can improve spatial data efficiency by controlling inter-user interference between multiple data layers of multi-users for the same radio resource.
  • MU-MIMO multi-user multiple-input multiple-output
  • FIG. 2 is a diagram for explaining communication methods of a MIMO wireless communication system according to various embodiments.
  • the base station 100 may support MIMO communication of a frequency division duplexing (FDD) method, and additionally, the base station 100 (time division duplexing) MIMO communication may be supported.
  • FDD frequency division duplexing
  • a bi-directional transmission method in which an uplink channel 204 and a downlink channel 205 are alternately assigned temporally in the same frequency band 201 can be used.
  • the base station 100 can perform uplink channel transmission and downlink channel transmission 206 with the terminal 1 in the same frequency band.
  • the base station 100 can obtain channel state information (CSI) information for downlink based on uplink sounding reference signal (SRS) channel information. .
  • CSI channel state information
  • SRS uplink sounding reference signal
  • a frequency is divided in a frequency band 211 of one transmission medium to configure an uplink communication channel band 212 and a downlink communication channel band 213.
  • Two channels can be distinguished by a certain guard band (duplexing gap, eg: 400 MHz).
  • the base station 100 and the terminal 1 can communicate through a downlink communication channel 215 and an uplink communication channel 217 in different frequency bands.
  • the base station 100 cannot use the SRS-based beamforming scheme according to the TDD scheme, and the base station 100 receives, for example, PMI (precoding matrix indicator), RI (rank index or indicator), A CSI report including information such as channel quality indicator (CQI) and rank indicator (RI) may be received to obtain downlink channel state information, and based on this, beamforming for downlink may be performed.
  • PMI precoding matrix indicator
  • RI rank index or indicator
  • CQI channel quality indicator
  • RI rank indicator
  • FIG. 3 is a diagram for explaining a beamforming operation of a MIMO wireless communication system according to various embodiments.
  • the base station 100 (eg, the base station 100 of FIG. 1) can support FDD-type massive MIMO communication, and, for example, a 3D beamforming operation for multi-user MIMO frequency bands based on PMI can be done
  • the base station 100 performs multi-user scheduling on user terminals and, for example, the first group of user terminals 1 and 3 and the second group of user terminals 5, 7 and 9 ), multi-user beamforming may be performed for each group according to the scheduling performed.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the structure of a base station (eg, the base station 100 of FIGS. 1 to 3) of a MIMO wireless communication system according to various embodiments.
  • a base station eg, the base station 100 of FIGS. 1 to 3
  • the base station 100 includes a memory 411, a controller or processor 413, a modem 415, a communication processor 423, a transmit (TX) processing circuit 427, and a receive (RX) Processing circuitry 429 may be included.
  • Components of the base station 100 are separated into a digital unit (DU) 410 and a radio unit (eg, MMU, massive MIMO unit) 420, so that, for example, the DU 410 is centrally placed in one physical place. And it can be implemented to transmit and receive radio signals with terminals of cell sites through one or more MMUs 420.
  • Functional separation between the DU 410 and the MMU 420 is not limited to the example described in this embodiment, and various structural modifications may be possible to meet various service and system requirements.
  • the DU (410) and the MMU (420) can be connected to the fronthaul (FH) by a dedicated line such as an optical cable or coaxial cable, and data can be transmitted and received according to standards such as CPRI (common public radio interface) have.
  • the MMU 420 and the DU 410 may divide and perform functions of a physical layer, respectively.
  • Signals transmitted by terminals in the network of the base station 100 are passed to the receive processing circuit 429 through an antenna (not shown) to be down-converted and generate an IF or baseband signal, filtering the IF or baseband signal, It can be decoded and/or digitized and passed to modem 415 for further processing.
  • transmit processing circuitry 427 may transmit a downlink signal including a set of transmission parameters using multi-user multiple-input multiple-output (MU-MIMO).
  • MU-MIMO multi-user multiple-input multiple-output
  • the transmission processing circuit 427 may transmit a downlink signal including a multiplexed output signal through a plurality of antenna ports using MU-MIMO.
  • the transmit processing circuit 427 is described as a component separate from the receive processing circuit 429, but this is described for convenience in order to separately describe the downlink channel link and the uplink channel link, and transmit (TX) processing Circuitry 427 and receive (RX) processing circuitry 429 may each be incorporated into one or more transceivers.
  • the transmission processing circuit 427 may receive a report message from at least one terminal included in a plurality of groups.
  • the transmission processing circuit 427 may broadcast a downlink signal including at least one available transmission parameter set using MU-MIMO, and at least one uplink control information from at least one terminal.
  • a response message including (uplink control information, UCI) may be received.
  • uplink control information may include channel state information (CSI).
  • the received uplink control information of at least one terminal is transmitted to the processor 413 through the modem 415, and the processor 413 performs multi-user MIMO beamforming based on the uplink control information. It is possible to perform a scheduling operation for For example, the processor 413 may perform multi-user scheduling based on correlation between user terminals calculated based on CSI received from the user terminals.
  • the transmit processing circuit 427 is configured to downlink the downlink signal including reference symbols disposed at different locations in the downlink signal in at least one of a multiplexing mode including a TDM mode, an FDM mode, and an SDM mode in the same frequency band.
  • a link signal can be transmitted.
  • receive processing circuitry 429 uses an uplink signal based on a downlink signal transmitted in at least one of a TDM mode, an FDM mode, or a multiplexing mode including an SDM mode in the same frequency band to send a report message.
  • receive processing circuitry 429 uses an uplink signal based on a downlink signal transmitted in at least one of a TDM mode, an FDM mode, or a multiplexing mode including an SDM mode in the same frequency band to send a report message.
  • the communication processor 423 may receive various data to be transmitted from the processor 413 to one or more terminals, and transmit the data to one or more terminals through the transmission processing circuit 215. .
  • the communication processor 423 uses a transmission processing circuit 427 to perform beamforming for transmitting various data to be transmitted to one or more terminals according to the scheduling information received from the processor 413. can control.
  • the communication processor 423 may generate beamforming weights for beamforming of the transmission processing circuit 427 .
  • the transmit processing circuit 427 encodes and/or multiplexes the baseband or IF signal under the control of the communication processor 423, up-converts the baseband or IF signal, and transmits the signal through an antenna (not shown).
  • the processor 413 may include one or more processors or other processing devices that control the overall operation of the base station 100 .
  • processor 413 may control reception of forward channel signals and transmission of reverse channel signals by receive processing circuitry 429 and transmit processing circuitry 427 .
  • the processor 413 may control transmission of a reverse channel signal of the transmission processing circuit 427 through the communication processor 427 based on scheduling information generated based on CSI of one or more terminals.
  • the processor 413 may support differently weighted beam forming or directional routing operations in order to effectively steer the direction of a beam so that signals output from multiple antennas (not shown) travel in a desired direction.
  • the communication processor 423 refers to a codebook based on the scheduling information received from the processor 413 and the corresponding CSI information of one or more terminals for beamforming or directional routing operation that is weighted for at least one channel selected. Beam forming weights can be created.
  • the processor 413 may include circuitry, a program, or a combination thereof for processing CSI reports for PUCCH and PUSCH.
  • processor 413 may be configured to execute one or more instructions stored in memory 411 configured to process vector quantized feedback components, such as channel coefficients.
  • Processor 413 may also execute programs and other processes residing in memory 411, such as an OS, and output or input data from memory 411 by the executing process.
  • the processor 413 may calculate correlation between user terminals based on the CSI received from the user terminals, and based on this, may generate scheduling information for multi-user scheduling. For example, the processor 413 may calculate a correlation based on priority and/or CSI for a plurality of terminals, and schedule each of a plurality of groups including at least one terminal based on the calculated correlation. For example, the processor 413 may generate precoding information (eg, a precoding matrix index) based on the received CSI of the terminals and may calculate a correlation between the terminals based on the generated precoding information.
  • precoding information eg, a precoding matrix index
  • the processor 413 may classify terminals into a plurality of groups for multi-user MIMO transmission based on correlations between terminals. For example, the processor 413 compares the correlation between the selected terminals according to the priorities of the terminals and assigns the selected terminals to the same group or to different groups based on the comparison. For example, the processor 413 may select terminals to be preferentially assigned to the group in consideration of capacity and/or fairness of the terminals.
  • the processor 413 may calculate a correlation factor between terminals using codebook information derived from the CSI of candidate terminals to be assigned to a group, and if the correlation factor is smaller than a specified threshold, the same can be assigned to groups.
  • the processor 413 may derive a channel matrix (eg, PMI) using information obtained from CSI of candidate terminals to be assigned to a group, and calculate a correlation between candidate terminals based on the channel matrix. .
  • a channel matrix eg, PMI
  • the communication processor 423 may generate a downlink channel by allocating resource elements to terminals included in each group according to scheduling information generated by the processor 413, and each group Beamforming and transmission operations of the transmission processing circuit 427 may be controlled by generating a beamforming weight for forming a transmission beam for the weighted beam.
  • the processor 413 or the communication processor 423 performs channel coding and scrambling on data including CSI settings to be included in radio resource control (RRC) information to be transmitted to terminals included in each group according to scheduling. And, after performing modulation on the scrambling data, the modulation symbol may be mapped to a corresponding resource element (RE).
  • RRC radio resource control
  • memory 411 may be operatively coupled to processor 413 .
  • Memory 411 may include RAM and flash memory or other ROM.
  • FIG. 4 shows an example of the base station 100, and various changes to FIG. 4 may be made.
  • base station 100 may include multiple interfaces, such as access points, and processor 413 may support routing functions to route data between different network addresses.
  • 4 is shown as including a single instance of transmit processing circuitry 427 and a single instance of receive processing circuitry 429, base station 100 may include multiple RF transceivers, each of which Each transceiver may contain multiple transmit or receive instances.
  • various components of FIG. 4 may be combined, further subdivided, or omitted, and additional components may be added as needed.
  • an electronic device may include a memory (eg, the memory 411 of FIG. 4 ) storing at least one command, and a communication circuit (eg, the modem of FIG. 4 ). 415 or communications processor 423), and at least one processor (eg, processor 413 or communications processor 423 of FIG.
  • the processor Selects a candidate terminal to be additionally assigned to the previously assigned terminal for the layer to be transmitted through the communication circuit, and based on the first channel state information of the existing terminal and the second channel state information of the candidate terminal A difference value of each of the components constituting the precoding matrix is obtained, a correlation between the legacy terminal and the candidate terminal is calculated based on the difference values, and if the correlation is smaller than a threshold value, the candidate terminal is selected. It may be configured to perform multi-user scheduling so as to assign the candidate terminal to the same group as the existing terminal and to assign the candidate terminal to a different group from the existing terminal when the correlation is equal to or greater than a threshold value.
  • the correlation is a difference value and frequency of some of the spatial domain (SD) components of the precoding matrix based on the first channel state information of the existing terminal and the first channel state information of the candidate terminal. It may be calculated by obtaining difference values of some of the domain (FD) components.
  • SD spatial domain
  • FD domain
  • the degree of correlation may be calculated as a linear combination of the difference value of the SD component and the difference value of the FD component.
  • the difference value of the SD component is calculated as a distance between SD beams of the existing terminal and the candidate terminal using a transform and a modulo operation on the SD components of the existing terminal and the candidate terminal. It can be calculated based on the difference index of the SD beam to be.
  • the SD beam set index of the existing terminal is calculated as L elements smaller than the SD component size based on orthogonal and rotation factors of the SD beam set, and the candidate terminal
  • the SD beam set index of can be calculated with L elements based on orthogonal and rotation factors of the SD beam set.
  • the difference value of the SD component may be calculated using the SD beam set index of the existing terminal and the SD beam set index of the candidate terminal.
  • the difference value of the FD component is a distance difference between the FD beams of the existing terminal and the candidate terminal using a transform and a modulo operation on the FD components of the existing terminal and the candidate terminal. It can be calculated based on the FD beam difference index calculated as .
  • the phase difference index may be obtained by checking a phase gap between channel coefficients extracted from PMIs of the existing terminal and the candidate terminal.
  • the difference value of the FD component is obtained using a transform and a modulo operation on the FD components of the existing terminal and the candidate terminal. Based on a differential amplitude combination index can be calculated by
  • the correlation may be calculated based on at least one of the existing terminal, the candidate terminal, a reference amplitude combination index, a differential amplitude combination index, a phase difference index, and an SD beam distance index.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a beamforming operation of a MIMO wireless communication system according to various embodiments.
  • a base station may transmit a channel state information reference signal (CSI-RS) to a plurality of terminals through a downlink channel in operation 501.
  • CSI-RS channel state information reference signal
  • the base station 100 may acquire CSI of each terminal by receiving feedback from a plurality of terminals in operation 503, including CSI obtained based on the CSI-RS.
  • the base station 100 may perform multi-user scheduling for a plurality of terminals based on the CSI.
  • the base station 100 may generate precoding information (eg, a precoding matrix index) based on information obtained from CSI, and may calculate a correlation between terminals based on the generated precoding information.
  • precoding information eg, a precoding matrix index
  • the base station 100 may classify the terminals into a plurality of groups to be transmitted for each layer for multi-user MIMO transmission based on the correlation between the terminals. For example, beam transmission for the terminals of the group allocated for the 0th layer may be performed with the highest priority, and then beam transmission for the terminals of the group allocated for the 1st layer may be sequentially performed.
  • correlation between terminals may be calculated based on codebook information.
  • Codebook information of the terminal may be represented as a precoding channel matrix based on information extracted from CSI.
  • the precoding channel matrix (e.g., a matrix having dimensions of the number of transmit antennas x the number of subbands) is obtained by Equation 1 using matrix W 1 extracted from wideband PMI (i1) and matrix W 2 extracted from subband PMI (i2). can indicate
  • W 1 is, for example, a matrix composed of a set of vectors including the number of columns defining the maximum L (eg, L is usually 4 or 6, L ⁇ the number of transmit antennas) beam sets of the wideband reported through CSI. (matrix).
  • the column vectors of the W 2 matrix represent the wideband and subband amplitude values and subband phase values for each of the L reported beam sets and each of the two polarizations.
  • the base station 100 obtains downlink channel information from CSI feedback (PMI reporting) reported by the terminal in operation 503, and the terminal included in the same group according to the scheduling performed in operation 507. Beamforming for signal transmission may be performed.
  • PMI reporting CSI feedback
  • Beamforming for signal transmission may be performed.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining an operation of generating channel information of a Release-15 Type II codebook corresponding to compressed CSI based on a spatial-domain beam in a MIMO wireless communication system according to various embodiments. It is a drawing
  • a wideband beam group may be selected based on the W 1 vector, and the amplitudes of the beam groups based on the W 2 vector. can be scaled and phased.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating an operation of a base station (eg, the base station 100 of FIGS. 1 to 4 ) for beamforming of a MIMO wireless communication system according to various embodiments.
  • a base station eg, the base station 100 of FIGS. 1 to 4
  • FIGS. 1 to 4 the base station 100 of FIGS. 1 to 4
  • the base station 100 may check capability information of the terminal received through an initial attach stage in operation 701 .
  • the base station 100 configures necessary settings for receiving a CSI report from the terminals in operation 703, for example, CSI-RS transmission settings and CSI report settings (eg: Whether simultaneous CSI report for type I codebook and type II codebook of the terminal) can be configured.
  • CSI-RS transmission settings and CSI report settings eg: Whether simultaneous CSI report for type I codebook and type II codebook of the terminal
  • the base station 100 may generate an RRC message based on a setting for receiving a CSI report and transmit it to the terminal.
  • the base station 100 may operate aperiodic CSI reporting for CSI feedback having a large bit payload of hundreds of bits, such as a Type II codebook, and transmit DCI through a downlink control channel (eg, PDCCH, physical downlink control channel).
  • aperiodic CSI reporting can be triggered so that CSI reporting of each terminal is performed in a desired slot for each terminal.
  • the base station 100 may receive uplink control information (UCI) from the terminal through an uplink channel (eg, physical uplink shared channel (PUSCH)) in operation 707 .
  • UCI uplink control information
  • PUSCH physical uplink shared channel
  • the base station 100 may acquire CSI by decoding the UCI in operation 709 .
  • the UCI includes control information transmitted from the terminal to the base station 100 and may include CSI, which is information for controlling downlink.
  • the base station 100 may parse the CSI in operation 711 to obtain codebook information constituting at least some elements of the precoding matrix.
  • the base station 100 may perform multi-user scheduling using at least some information of the obtained pre-coding information (eg, PMI).
  • PMI pre-coding information
  • the base station 100 may perform beamforming for grouped terminals according to multi-user scheduling.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of a multi-user scheduling operation for beamforming of a base station (eg, the base station 100 of FIGS. 1 to 4 ) of a MIMO wireless communication system according to various embodiments.
  • a base station eg, the base station 100 of FIGS. 1 to 4
  • the base station 100 may select a candidate terminal for multi-user scheduling in operation 801.
  • the base station 100 may select candidate terminals according to designated priorities.
  • the base station 100 may select candidate terminals in order of capacity equal to the average throughput of terminals, select candidate terminals in order of urgency, or select terminals to be preferentially assigned to a group in consideration of QoS information.
  • terminals may be listed in order according to priority, such as 1st terminal, 2nd terminal, 3rd terminal, ..., 48th terminal.
  • the base station 100 may calculate a correlation between an existing terminal and a candidate terminal in operation 803 . For example, by matching the relationship between non-orthogonal beams of the spatial domain beam matrix of the PMI codebook extracted from the CSI received from each terminal to the beam rotation factor, and using the orthogonal relationship between the spatial domain and the frequency domain between terminals, The correlation between terminals can be calculated without going through a process of decompressing the PMI.
  • the correlation ⁇ j,i ( 1 ⁇ j ⁇ i-1) may indicate a correlation between the j-th terminal and the i-th terminal. If all elements ⁇ j,i in the correlation ( ⁇ i ) between the ith terminal and the existing first to (i-1)th terminals are smaller than a specified threshold , the correlation with all terminals in the group is low and the same Can be assigned within a group.
  • a channel vector having a size of Nx1 of the a-th terminal and a channel vector having a size of Nx1 of the b-th terminal The correlation ⁇ i,j of is a scalar value and can be expressed by Equation 3 below.
  • N may mean the number of transmitter antennas.
  • a channel matrix having a size of N (number of transmit antennas) x M (number of subbands) of the Bth terminal The correlation ⁇ i,j of is a scalar value and can be expressed by Equation 4 below.
  • W may represent the precoding channel matrix (eg PMI) of Equation 1
  • W (l) (a) and W (l) (b) are the precoding matrix of the terminal a (or column vector), respectively. set) and the precoding matrix (or set of column vectors) of the bth terminal.
  • tr(A) may represent the sum of diagonal components of A.
  • the base station 100 generates a CSI channel matrix weight having a dimension of 2N 1 N 2 ⁇ N 3 for each layer based on PMI (i1, i2) for each UE, and then between different UEs (any As shown in Equation 3, Equation 4, and Equation 5 above, the correlation between channel matrices between UE A/B) or the correlation between channel vectors, which is part of the information, is obtained by calculating the channel matrix for each layer as 2N 1 N 2
  • the method of calculating the sum of multiplication operations between complex values for each element of the channel matrix with a dimension of ⁇ N 3 increases the computational complexity.
  • the base station 100 may check whether a correlation between an existing terminal and a candidate terminal is smaller than a threshold value in operation 805 .
  • the base station 100 may assign the candidate terminal to the same group as an MU-pair in operation 807.
  • the base station 100 in operation 809, if the correlation between the existing terminal and the candidate terminal is not smaller than the threshold value, in operation 809, the base station 100 assigns the candidate terminal to a group different from the existing terminal as a different MU-pair in multi-user scheduling. can be assigned
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of a multi-user scheduling operation for beamforming of a base station (eg, the base station 100 of FIGS. 1 to 4 ) of a MIMO wireless communication system according to various embodiments.
  • a base station eg, the base station 100 of FIGS. 1 to 4
  • the base station 100 may obtain codebook information constituting at least some elements of a pre-coding matrix by parsing the CSI received from the terminal in order to calculate the degree of correlation.
  • the base station 100 may calculate a correlation between channel information (CSI) of terminals using only parsed information of pre-coding matrix information (PMI) of terminals.
  • PMI pre-coding matrix information
  • this method instead of calculating a correlation value between a channel matrix or channel vectors from the result of reconstructing a full-size channel matrix from precoding matrix information (PMI),
  • the correlation between channel information (CSI) between terminals can be calculated with low complexity using table values directly mapped from the index distance of the PMI index (i1, i2) between terminals.
  • the base station 100 extracts a precoding channel matrix (eg, a matrix having dimensions of the number of transmission antennas x the number of subbands) corresponding to the enhanced type II codebook of 3gpp release 16 from PMI (i1, i2). can be calculated from the matrix product of W 1 , W' 2 , and W H f
  • the matrix W 1 is a spatial domain (SD) element, which is a set of 2D DFT column vectors of the SD domain, which can represent the SD beam component of the PMI, and is used for compression of the SD domain.
  • W f H is a frequency domain (FD) element and may represent a DFT basis component of the frequency domain of PMI.
  • W' 2 is a matrix representing the sparse characteristics of the delay domain, and each element of W' 2 is mapped to the row value and column value of the corresponding element.
  • SD basis (SD of W 1 ) DFT column vector of the region) and channel coefficient value mapped to each FD basis (DFT row vector of the FD region).
  • Each ⁇ W 1, W f H , W' 2 ⁇ can be extracted from PMI reporting (i1, i2) of the terminal, and the result value of the downlink channel matrix information W, which is the final result value, is calculated and secured by the base station transmitter. Indicates possible intermediate results.
  • a precoding vector for the 1-th layer for the PMI received from the terminal can be expressed as in Equation 7 below.
  • N3 may be the number of subbands or FD units, and the size of the lth layer of the precoding matrix may be 2N 1 N 2 ⁇ N 3 .
  • the base station may extract channel matrix information for each layer in the same manner as described in Equation 6 from partial information of PMI reporting (i1, i2) received from the terminal.
  • the correlation between an existing terminal (eg, a first terminal assigned to a group) and a candidate terminal (eg, a second terminal) is calculated by using the precoding matrix (PMI) of the terminal of Equation 1. It can be expressed as in Equation 6.
  • the precoding matrix corresponds to 2N 1 N 2 antenna ports as shown in Equation 8 below It may include ⁇ layers.
  • W 1 may represent an SD beam set of a 2D DFT beam, and may be represented as in Equation 9 below.
  • the block diagonal matrix B is represented by a set of L selected SD beams (eg, a set of DFT column vectors in the SD region) [ ⁇ 1 ⁇ 2 ... ⁇ L ].
  • W 1 can be represented by the same set of L SD beams for all frequency domain (FD) subbands and all layers.
  • DFT column vectors in the SD domain are known weighted vectors previously agreed upon between the base station and the terminal, and are used as a basis for compressing CSI channel information in the SD domain.
  • information corresponding to the rotation factors of the beams of q 1 and q 2 is extracted from i 1,1 , which is partial information of PMI (i1), and i 1,2 , which is partial information of PMI (i1)
  • i 1,1 partial information of PMI (i1)
  • i 1,2 partial information of PMI (i1)
  • n 1 i and n 2 i orthogonal beam indices
  • ⁇ m 1 (i) , m 2 (i) ⁇ which is indicated by the SD basis indices of the i-th beam, is information corresponding to the rotation factors of the beams of q 1 and q 2 from i 1,1 , which is the above information.
  • n 1 i ,n 2 i (orthogonal beam indices) information from ⁇ q 1 , q 2 ⁇ and information i 1 and 2 , respectively, and an oversampling factor ⁇ O set in the horizontal/vertical dimension according to the radio unit shape according to Table 1 above 1 , O 2 ⁇ can be combined and expressed as Equations 10 and 9 below.
  • m 1 (i) beam index in horizontal domains for i-th beam, where
  • m 1 (i) O 1 , n 1 i + q 1
  • m 2 (i) beam index in vertical domains for i-th beam
  • m 2 (i) beam index in vertical domains for i-th beam
  • the codebook according to the combination of the SD beam and the FD beam includes L spatial domain (SD) DFT vectors, that is, column vectors of W 1 , and M ⁇ frequency domain (FD) DFT vectors, that is, the lth layer FD set of It can be calculated by performing a linear combination of the column vectors of .
  • SD spatial domain
  • FD frequency domain
  • the precoding vector for the lth layer for the received PMI is the SD beam set [ ⁇ 1 ⁇ 2 ... ⁇ L ] and FD beam set It can be represented as a linear combination of linear coefficeints of
  • the element of the linear combination (LC) coefficient matrix W' 2.l is composed of 2L x M ⁇ elements, and each element is an LC coefficient expressed by an amplitude value and a phase value.
  • each element corresponding to the i-th row and the f-th column of the LC) coefficient matrix W' 2.l is the i-th column vector (i-th SD DFT column of Equation 9 W 1 matrix) vector) and Equation 12
  • the precoding matrix is mapped to the f-th row vector (f-th SD DFT row vector) of the W f matrix, and the precoding matrix is SD beam set [ ⁇ 1 ⁇ 2 ... ⁇ L ] as shown in Equation 13 below FD Beam Set It can be expressed as a linear combination of linear coefficeints of
  • Equation 14 W (l) (a) of and W (l) (b) of Equation 15 can be derived.
  • the correlation is calculated by using a precoding matrix of an existing terminal and a candidate terminal to calculate a difference between W 1 (SD beam difference) and W H f (FD beam difference) of each terminal. and can be calculated by combining them.
  • the magnitude of each vector in the linear combination consisting of the amplitude factor of W 1 and the phase factor of W H f,(l) is sparse in the delay domain of W' 2,l Considering the characteristics, the size can be compressed into non-zero (Non-zero coefficient) elements, and most elements of the angle domain and delay domain are 0, and the DC component of W' 2,l , e.g. For example, most of the energy can be concentrated in the first column vector of W' 2,l .
  • the correlation as shown in Equation 3 is the SD component of the PMI, using Equations 14 and 13 and considering the sparse characteristics of the delay domain of the PMI and the characteristics in actual calculation. Calculated by simplifying based on a nonzero coefficient weighted linear combination based on some column vectors of the amplitude factor of W 1 and some row vectors of the phase factor of W H f,(l), which is the FD component of PMI It can be.
  • the CSI of each UE is 1) SD basis, 2) FD basis and 3) SD / FD basis and one-to-one
  • each L SD basis between the two UEs (A, B) Calculate the index mapped to the correlation value between (N 1 N 2 -sized DFT vectors), 2) Mapped to the correlation value between each M FD basis (N 3 -sized DFT vectors) between two UEs (A, B) Calculate the index, and 3) Calculate the index mapped to the result of multiplying the SD/FD basis between the two UEs (A, B) and the nonzero coefficient having a one-to-one mapping relationship, 1), 2), 3 ) in the form of a loop-up-table (LUT) in memory, and call
  • L SD basis N 1 N 2 -sized DFT vectors
  • M FD basis N 3 -sized DFT vectors
  • the correlation value between basis points can be calculated in advance, and the PMI i1 index of different UEs (A, B) is pre-calculated as an input value and the stored look-up table (LUT) is used to obtain a pre-calculated result value that can be mapped. It can be called and used. Therefore, instead of performing unnecessary high-complexity calculations, low-complexity correlation between UE channels can be easily calculated through CSI parsing information of different UEs.
  • the base station 100 obtains an SD beam difference index based on an amplitude factor between the existing first terminal and the candidate second terminal as a correlation between space vectors. can do.
  • the correlation value by the SD beam difference index can be expressed by Equation 16 below.
  • the SD beam set index of the existing first terminal is L elements based on orthogonal and rotation factors of the SD beam set.
  • the SD beam set index of the candidate terminal 2 is L elements based on orthogonal and rotation factors of the SD beam set.
  • Equation 17 a difference index of SD beams, which can indicate a distance between SD beams of two terminals, can be calculated using a modulo operation on SD beam set indices of two terminals.
  • the base station 100 may obtain a phase difference index from CSI reports of the existing first terminal and the candidate second terminal in operation 903 .
  • the phase difference index is a phase gap between channel coefficients between two terminals. can be obtained by checking
  • the base station 100 may obtain a differential amplitude combination index between the existing first terminal and the candidate second terminal in operation 905 .
  • the differential amplitude combination index may be obtained based on elements having a strong amplitude difference by performing an inverse transform operation and a modular operation on the FD beam set matrices of the two terminals using the sparse characteristic of the PMIs of the two terminals.
  • the strongest coefficient index may be obtained by finding the position of the strongest layer in a column vector for each layer of the FD beam set matrix.
  • the base station 100 may obtain a reference amplitude combination index between the existing first terminal and the candidate second terminal in operation 907 .
  • the reference amplitude combination index may be calculated by performing amplitude scaling for each pole 0 or 1 for the FD beam sets of the two terminals obtained from the PMI of the two terminals.
  • the base station 100 may update a correlation between the existing first terminal and the candidate second terminal in operation 911 .
  • the correlation may be calculated by linear combination between matching nonzero coefficient values between the FD beam set and the SD beam set between two terminals.
  • an SD beam difference index, a phase difference index, a differential amplitude combination index, and a reference amplitude combination index between two terminals can be separately calculated from the PMI extracted from the CSI of each of the existing terminal 1 and the candidate terminal 2, By combining these values, the correlation can be updated. For example, the degree of correlation may be updated based on Equation 18 below.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining an example of a multi-user scheduling operation for beamforming of a base station (eg, the base station 100 of FIGS. 1 to 4 ) of a MIMO wireless communication system according to various embodiments.
  • a base station eg, the base station 100 of FIGS. 1 to 4
  • the spatial correlation between the two terminals in the case of being at the position of ' may be the same. This is because the spatial beam index difference between the two terminals A/B and the spatial beam index difference between the two terminals A'/B' are the same. because they have the same value.
  • the FD component eg, FD beam matrix
  • the SD component eg, SD beam matrix
  • FIG. 7 A series of operations described in FIG. 7 is performed in the communication processor 423 in the MMU 420 as well as the modem 415, the processor 413, and the memory 411 in the DU 410 shown in FIG. can be done Among the series of operations described above with reference to FIG. 7, a series of operations related to the present embodiments are shown in FIGS. 11, 12, 13, It can be explained with reference to 14.
  • 11 may show a conceptual diagram of performing MU scheduling by receiving part or all of a channel matrix from a modem block for an updated CSI report without using CSI parsing information in a MACS (L2) scheduling block.
  • the modem block 415 of the DU 410 transfers the updated DL channel matrix 1107 corresponding to the reconstructed DL CSI to the MMU (RU) block 420 to the channel memory 1109 in the RU, and from the corresponding slot
  • the DL channel matrix is updated, and the scheduling block 417 of the DU 410 delivers the MU-MIMO scheduling result, so that input to be entered into the DL beamformer 1111 can be called from the channel memory.
  • FIGS. 12, 13, and 14 may correspond to cases in which CSI parsing information is used in the MACS (L2) scheduling block, but 1) CSI parsing and 2) DL CSI reconstruction using DU and MMU There may be individual implementations as to which of the blocks are performed.
  • L2 MACS
  • FIGS. 12 , 13 , and 14 repeated descriptions of various embodiments in the description of the embodiment of FIG. 11 may be omitted and differences may be mainly described.
  • the embodiment of FIG. 12 transmits CSI parsing information to the scheduling block 417 of the DU 410 after performing CSI parsing in the modem block 415 of the DU 410 (1203)
  • CSI parsing information to the scheduling block 417 of the DU 410 after performing CSI parsing in the modem block 415 of the DU 410 (1203)
  • DL CSI reconstruction requires a product operation between matrices with large dimensions, so the complexity is high and the operation time required is high.
  • the embodiment of FIG. 12 requires less computational complexity and time in CSI parsing, so it can have the advantage of quickly performing UCI decoding and CSI parsing and then securing MU scheduling more quickly.
  • the scheduling block 417 of the DU 410 receives CSI parsing from the modem block 415 of the DU 410.
  • the updated channel matrix information generated by performing DL CSI reconstruction in the modem block 415 is transmitted from the DU 410 to the RU as CSI parsing information through a CPRI or eCPRI interface, whereas in FIG. In this case, there may be a difference in transmitting CSI parsing information from the DU 410 to the RU through a CPRI or eCPRI interface.
  • the modem block 415 of the DU 410 performs UCI decoding (1301) and then CSI parsing (1303), but in the case of FIG. 14, the modem block 415 of the DU (410) It can only perform up to UCI decoding (1401).
  • the CSI parsing generation operation 1303 is performed in the modem block 415 of the DU 410, but in the case of FIG. Reconstruction operations can also be performed.
  • CSI parsing information can be transmitted from the DU (410) to the MMU (420) through a CPRI or eCPRI interface, but in the case of FIG. 14, the decoded UCI information from the DU (410) to the MMU (420) Alternatively, CSI parsing information may be transmitted in a forward direction through an eCPRI interface, and CSI parsing information may be transmitted in a reverse direction from the MMU 420 to the scheduling block 417 of the DU 410 through the CPRI or eCPRI interface.
  • the embodiment of FIG. 14 transmits decoded UCI information from the DU 410 to the MMU 420 through a CPRI or eCPRI interface, thereby delivering low bit overhead compressed channel information.
  • the MMU 420 require relatively more L1LPHY resources required for CSI parsing and DL CSI reconstruction, but also RRC parameters required for CSI parsing may need to be shared with the MMU L1LPHY.
  • FIGS. 11, 12, 13, and 14 may have different characteristics and advantages, and from the overall system design point of view, the available L1 / L2 of the DU (410) and the MMU (420) Various design options according to the embodiments described with reference to FIGS. 11, 12, 13, or 14 may be selected in comprehensive consideration of /L1LPHY resources and processing time.

Landscapes

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  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

다양한 실시 예에 따른 전자 장치는, 적어도 하나의 명령어들을 저장하는 메모리, 통신 회로, 및 상기 메모리 및 상기 통신 회로에 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 통신 회로를 통해 전송될 레이어에 대해 기존 배정된 단말에 추가로 배정하고자 하는 후보 단말을 선택하고, 상기 기존 단말의 제1 채널 상태 정보와 상기 후보 단말의 제2 채널 상태 정보에 기초하여 프리코딩 매트릭스를 구성하는 일부 성분들 각각의 차이값을 획득하고 상기 차이값들에 기초하여 상기 기존 단말과 상기 후보 단말 간의 상관도를 산출하고 상기 상관도가 문턱값 보다 작으면 상기 후보 단말을 상기 기존 단말과 동일한 그룹에 배정하고, 상기 상관도가 문턱값 이상이면 상기 후보 단말을 상기 기존 단말과 다른 그룹에 배정하도록 다중 사용자 스케줄링을 수행하도록 설정될 수 있다.

Description

MIMO 무선 통신 시스템을 위한 스케줄링 방법 및 그 전자 장치
본 문서에 개시된 다양한 실시예들은, MIMO 무선 통신 시스템을 위한 스케줄링 방법 및 그 전자 장치에 관한 것이다.
4G 통신 시스템 상용화 이후 증가 추세에 있는 무선 데이터 트래픽 수요를 충족시키기 위해, 개선된 5G 통신 시스템 또는 pre-5G 통신 시스템을 개발하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 이러한 이유로, 5G 통신 시스템 또는 pre-5G 통신 시스템은 4G 네트워크 이후 (Beyond 4G Network) 통신 시스템 또는 LTE (Long-term Evolution) 시스템 이후 (Post LTE) 시스템이라 불리어지고 있다. 높은 데이터 전송률을 달성하기 위해, 5G 통신 시스템은 초고주파(mmWave) 대역 (예를 들어, 60기가(60GHz) 대역과 같은)에서의 구현이 고려되고 있다. 초고주파 대역에서의 전파의 경로손실 완화 및 전파의 전달 거리를 증가시키기 위해, 5G 통신 시스템에서는 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO), 전차원 다중입출력(Full Dimensional MIMO: FD-MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 및 대규모 안테나 (large scale antenna) 기술들이 논의되고 있다. 또한 시스템의 네트워크 개선을 위해, 5G 통신 시스템에서는 진화된 소형 셀, 개선된 소형 셀 (advanced small cell), 클라우드 무선 액세스 네트워크 (cloud radio access network: cloud RAN), 초고밀도 네트워크 (ultra-dense network), 기기 간 통신 (Device to Device communication: D2D), 무선 백홀 (wireless backhaul), 이동 네트워크 (moving network), 협력 통신 (cooperative communication), CoMP (Coordinated Multi-Points), 및 수신 간섭제거 (interference cancellation) 등의 기술 개발이 이루어지고 있다. 이 밖에도, 5G 시스템에서는 진보된 코딩 변조(Advanced Coding Modulation: ACM) 방식인 FQAM (Hybrid FSK and QAM Modulation) 및 SWSC (Sliding Window Superposition Coding)과, 진보된 접속 기술인 FBMC(Filter Bank Multi Carrier), NOMA(non orthogonal multiple access), 및 SCMA(sparse code multiple access) 등이 개발되고 있다.
한편, 인터넷은 인간이 정보를 생성하고 소비하는 인간 중심의 연결 망에서, 사물 등 분산된 구성 요소들 간에 정보를 주고 받아 처리하는 IoT(Internet of Things, 사물인터넷) 망으로 진화하고 있다. 클라우드 서버 등과의 연결을 통한 빅데이터(Big data) 처리 기술 등이 IoT 기술에 결합된 IoE (Internet of Everything) 기술도 대두되고 있다. IoT를 구현하기 위해서, 센싱 기술, 유무선 통신 및 네트워크 인프라, 서비스 인터페이스 기술, 및 보안 기술과 같은 기술 요소 들이 요구되어, 최근에는 사물간의 연결을 위한 센서 네트워크(sensor network), 사물 통신(Machine to Machine, M2M), MTC(Machine Type Communication)등의 기술이 연구되고 있다. IoT 환경에서는 연결된 사물들에서 생성된 데이터를 수집, 분석하여 인간의 삶에 새로운 가치를 창출하는 지능형 IT(Internet Technology) 서비스가 제공될 수 있다. IoT는 기존의 IT(information technology)기술과 다양한 산업 간의 융합 및 복합을 통하여 스마트홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티, 스마트 카 혹은 커넥티드 카, 스마트 그리드, 헬스 케어, 스마트 가전, 첨단의료서비스 등의 분야에 응용될 수 있다.
이에, 5G 통신 시스템을 IoT 망에 적용하기 위한 다양한 시도들이 이루어지고 있다. 예를 들어, 센서 네트워크(sensor network), 사물 통신(Machine to Machine, M2M), MTC(Machine Type Communication)등의 기술이 5G 통신 기술인 빔 포밍, MIMO, 및 어레이 안테나 등의 기법에 의해 구현되고 있는 것이다. 앞서 설명한 빅데이터 처리 기술로써 클라우드 무선 액세스 네트워크(cloud RAN)가 적용되는 것도 5G 기술과 IoT 기술 융합의 일 예라고 할 수 있을 것이다.
종래 이동 통신 서비스를 제공하는 기지국(base station)은 기지국의 데이터 처리부 또는 디지털 유닛(digital unit, 또는 distributed unit, DU)와 무선 송수신부 또는 라디오 (radio unit 또는 remote unit, RU)가 함께 셀 사이트에 설치되는 일체형의 형태였다. 그러나 이러한 형태의 기지국은 사용자 및 트래픽의 증가에 따른 다수의 셀 사이트를 구축하고자 하는 이동 통신 사업자의 니즈에 적합하지 않았으므로, 이를 개선한 C-RAN(centralized RAN(radio access network) 또는 cloud RAN) 구조가 등장하게 되었다. C-RAN은 DU를 하나의 물리적 장소에 집중적으로 배치하고, 실제 단말과 무선 신호를 송수신하는 셀 사이트에는 RU만을 남겨두는 구조로, DU와 RU간은 광케이블 또는 동축 케이블로 연결될 수 있다. 또한 RU와 DU가 분리되면서 이들간의 통신을 위한 인터페이스 규격이 필요해졌으며 현재 CPRI (Common Public Radio Interface) 등의 규격이 RU와 DU간에 사용되고 있다. 또한 3GPP (3rd Generation Partnership Project)에서도 이러한 기지국 구조가 규격화되고 있으며, 5G 시스템에 적용될 수 있는 개방형 네트워크 표준인 O-RAN(Open Radio Access Network)이 연구되고 있다.
또한 무선 데이터 트래픽의 수요를 충족시키기 위해 현재 5세대 통신 시스템 (이하 5G 시스템, NR(new radio 또는 next radio) 시스템 등과 혼용될 수 있다)이 연구되고 있으며, 5G 시스템을 통해 높은 데이터 전송률의 서비스를 사용자에게 제공할 수 있을 것으로 기대되고 있으며, 또한 사물 인터넷 및 특정한 목적으로 높은 신뢰도를 요구하는 서비스 등의 다양한 목적을 가진 무선 통신 서비스가 제공될 수 있을 것으로 전망된다.
MIMO (Multiple Input Multiple Output)는 송수신기가 다수의 안테나를 이용해 통신하는 기술로, MIMO 시스템의 용량(capacity)은 안테나 수에 비례하여 증가함이 이론적으로 증명되었다. 비교적 간단한 방법으로 전송량을 늘릴 수 있는 장점 덕분에 MIMO는 다양한 통신방송 시스템에 규격화 되어 사용되고 있다. 또한 최근 주목받고 있는 대용량 (massive) MIMO는 다수의 안테나로 빔형성(beamforming)하여 다중 사용자간 간섭을 효과적으로 제거할 수 있어서 5G 이동통신의 핵심 기술로 자리매김 하였다.
본 개시는 MIMO 무선 통신 시스템을 위한 스케줄링 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 개시는, 다중 사용자 MIMO 시스템에서 하향 링크의 다중 사용자 스케줄링 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 개시는, 다중 사용자 MIMO 시스템에서 compressed CSI report로부터 하향 링크의 다중 사용자 간 상관도를 산출하고 이에 기초하여 다중 사용자 스케줄링을 용이하게 하기 위한 것이다.
본 개시는, 다중 사용자 MIMO 시스템에서 compressed CSI report로부터 하향 링크의 다중 사용자 간 상관도를 용이하게 산출하기 위한 것이다.
본 개시에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 문서에 개시된 다양한 실시 예에 따른 전자 장치는, 적어도 하나의 명령어들을 저장하는 메모리, 통신 회로, 및 상기 메모리 및 상기 통신 회로에 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 통신 회로를 통해 전송될 레이어에 대해 기존 배정된 단말에 추가로 배정하고자 하는 후보 단말을 선택하고, 상기 기존 단말의 제1 채널 상태 정보와 상기 후보 단말의 제2 채널 상태 정보에 기초하여 프리코딩 매트릭스를 구성하는 일부 성분들 각각의 차이값을 획득하고 상기 차이값들에 기초하여 상기 기존 단말과 상기 후보 단말 간의 상관도를 산출하고 상기 상관도가 문턱값 보다 작으면 상기 후보 단말을 상기 기존 단말과 동일한 그룹에 배정하고, 상기 상관도가 문턱값 이상이면 상기 후보 단말을 상기 기존 단말과 다른 그룹에 배정하도록 다중 사용자 스케줄링을 수행하도록 설정될 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 방법은, 통신 회로를 통해 전송될 레이어에 대해 기존 배정된 단말에 추가로 배정하고자 하는 후보 단말을 선택하는 동작, 상기 기존 단말의 제1 채널 상태 정보와 상기 후보 단말의 제2 채널 상태 정보에 기초하여 프리코딩 매트릭스를 구성하는 일부 성분들 각각의 차이값을 획득하고 상기 차이값들에 기초하여 상기 기존 단말과 상기 후보 단말 간의 상관도를 산출하는 동작, 상기 상관도를 문턱값과 비교하는 동작, 및 상기 상관도가 문턱값 보다 작으면 상기 후보 단말을 상기 기존 단말과 동일한 그룹으로 배정하고, 상기 상관도가 문턱값 이상이면 상기 후보 단말을 상기 기존 단말과 다른 그룹에 배정하도록 다중 사용자 스케줄링을 수행하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, MIMO 무선 통신 시스템을 위한 효율적인 스케줄링 방법이 제공될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 다중 사용자 MIMO 시스템에서 하향 링크의 다중 사용자 상관도 산출의 복잡도가 감소될 수 있으며 이에 따라 다중 사용자 스케줄링이 보다 신속하게 수행될 수 있다.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1는 다양한 실시예에 따른 MIMO 무선 통신 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 다양한 실시예에 따른 MIMO 무선 통신 시스템의 통신 방식들을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 다양한 실시예에 따른 MIMO 무선 통신 시스템의 빔 포밍 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 다양한 실시예에 따른 MIMO 무선 통신 시스템의 기지국의 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 다양한 실시예에 따른 MIMO 무선 통신 시스템의 빔 포밍 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 다양한 실시예에 따른 MIMO 무선 통신 시스템의 코드북에 기초한 빔 포밍 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 다양한 실시예에 따른 MIMO 무선 통신 시스템의 빔 포밍을 위한 기지국의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8은 다양한 실시예에 따른 MIMO 무선 통신 시스템의 빔 포밍을 위한 다중 사용자 스케줄링 동작의 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는 다양한 실시예에 따른 MIMO 무선 통신 시스템의 빔 포밍을 위한 다중 사용자 스케줄링 동작의 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 10은 다양한 실시예에 따른 MIMO 무선 통신 시스템의 빔 포밍을 위한 다중 사용자 스케줄링 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 11 내지 도 14는 도 4에 도시된 구성 요소들간의 상호 연관 동작(inter-operation)을 보다 상세히 설명하기 위한 개념도들이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예들을 상세히 설명한다. 이 때, 첨부된 도면에서 동일한 구성 요소는 가능한 동일한 부호로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 또한 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략할 것이다.
본 명세서에서 실시 예를 설명함에 있어서 본 발명이 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고 본 발명과 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.
마찬가지 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다. 또한, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. 각 도면에서 동일한 또는 대응하는 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하였다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
이 때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
이 때, 본 실시 예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
이하 기술되는 실시예들에서 상향링크(uplink, UL)는 단말이 기지국으로 데이터 또는 제어 신호를 전송하는 무선 링크를 의미하고, 하향링크(downlink, DL)는 기지국이 단말로 데이터 또는 제어 신호를 전송하는 무선 링크를 의미한다. 또한 기지국은 단말의 자원 할당을 수행하는 주체로서, eNode B, Node B, BS(Base Station), gNB(generation Node B) 무선 접속 유닛, 기지국 제어기, 또는 네트워크 상의 노드 중 적어도 하나일 수 있다. 단말은 UE(User Equipment), MS(Mobile Station), 셀룰러폰, 스마트폰, 컴퓨터, 또는 통신기능을 수행할 수 있는 멀티미디어 시스템을 포함할 수 있다.
도 1은 다양한 실시예에 따른 MIMO 무선 통신 시스템을 도시한 도면이다.
도 1에 도시된 무선 통신 시스템은 예시로서, 다양한 실시예는 이에 한정되지 않으며 다양한 변형이 가능할 수 있다.
도 1에 도시된 바와 같이, MIMO 무선 통신 시스템은 적어도 하나의 기지국(100)을 포함할 수 있다. 기지국(100)은 인터넷, 독점적 인터넷 프로토콜(Internet Protocol; IP) 네트워크, 또는 다른 데이터 네트워크와 같은 적어도 하나의 네트워크(105)와 통신할 수 있다.
일 실시예에 따르면 기지국(100)은 커버리지 영역 내의 복수의 사용자 장치(UE)(1, 3, 5, 7)에 대해 네트워크(105)로의 무선 광대역 액세스를 제공할 수 있다.
이하, 용어 "기지국" 또는 "BS"는 송신 포인트(transmit point; TP), 송수신 포인트(transmit-receive point; TRP), eNodeB 또는 eNB(enhanced base station), 5G 기지국(gNB), 매크로셀, 펨토셀, WiFi 액세스 포인트(AP) 또는 다른 무선 디바이스와 같은 네트워크 무선 액세스를 제공하도록 설정된 임의의 구성 요소(또는 구성 요소의 모음)를 포함할 수 있다. 이하, 용어 "사용자 장치" 또는 "UE"는 "이동국", "가입자국", "원격 단말기", "무선 단말기", "수신 포인트" 또는 “사용자 디바이스”와 같은 임의의 구성 요소를 지칭할 수 있다.
도 1의 기지국(100)은 다양한 실시예에 따라 다양한 요구 사항을 가진 사용자를 지원하기 위한 다중-사용자 다중-입력 다중-출력(MU-MIMO) 통신 시스템을 지원할 수 있다. 이에 따라 기지국(100)은 수평(horizontal) 및 수직(vertical) 방향을 포함하는 3D(3 차원) 빔 포밍을 통해 시스템 용량(capacity) 또는 높은 빔포밍 게인을 획득할 수 있다. 또한 기지국(100)은 동일한 무선 자원에 대한 다중 사용자(multi-user)의 다중 데이터 레이어들 간의 사용자 간 간섭(inter-user interference)을 제어하여 공간적 데이터 효율을 향상시킬 수 있다.
도 2는 다양한 실시예에 따른 MIMO 무선 통신 시스템의 통신 방식들을 설명하기 위한 도면이다.
다양한 실시예에 따르면 기지국(100)(예: 도 1의 기지국(100))은 FDD (주파수 분할 송수신, frequency division duplexing) 방식의 MIMO 통신을 지원할 수 있으며 추가로 TDD (시분할 송수신, time division duplexing) 방식의 MIMO 통신을 지원할 수도 있다.
도 2의 (a)를 참조하면, TDD 방식의 경우 동일한 주파수 대역(201)에서 시간적으로 상향 링크 채널(204)과 하향 링크 채널(205)을 교대로 배정하는 양방향 전송 방식을 사용할 수 있다. TDD 방식에 따르면 기지국(100)은 동일한 주파수 대역에서 단말(1)과 상향 링크 채널의 전송 및 하향 링크 채널의 전송(206)을 수행할 수 있다. TDD 방식에서는 상향 링크와 하향 링크에서 동일한 주파수 대역을 사용하므로 기지국(100)은 상향 링크의 SRS(sounding reference signal) 채널 정보에 기초하여 하향 링크를 위한 CSI(channel state information) 정보를 획득할 수 있다.
도 2의 (b)를 참조하면, FDD 방식의 경우 하나의 전송 매체의 주파수 대역(211)에서 주파수를 분할하여 상향 통신 채널 대역(212)과 하향 통신 채널 대역(213)을 구성하며, 그 사이 일정 보호 대역(duplexing gap, 예: 400 MHz)으로 두 채널을 구분할 수 있다. FDD 방식에 따르면 기지국(100)과 단말(1)은 서로 다른 주파수 대역에서 하향 통신 채널(215)과 상향 통신 채널(217)을 통해 통신할 수 있다. FDD 방식에서는 기지국(100)은 TDD 방식에 따른 SRS 기반 빔포밍 방식을 사용할 수 없으며, 기지국(100)은 단말(1)로부터 예를 들면 PMI(precoding matrix indicator), RI(rank index or indicator), CQI(channel quality indicator), RI(rank indicator)와 같은 정보를 포함하는 CSI 보고를 수신하여 하향 링크의 채널 상태 정보를 획득하고 이에 기초하여 하향 링크를 위한 빔포밍을 수행할 수 있다.
도 3은 다양한 실시예에 따른 MIMO 무선 통신 시스템의 빔 포밍 동작을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에 따르면 기지국(100)(예: 도 1의 기지국(100))은 FDD 방식의 massive MIMO 통신을 지원할 수 있으며, 예를 들면 PMI 기반으로 다중 사용자 MIMO 주파수 밴드를 위한 3D 빔포밍 동작을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따르면 기지국(100)은 사용자 단말들에 대해 다중 사용자 스케줄링을 수행하고 예를 들면 제1 그룹의 사용자 단말들(1, 3) 및 제2 그룹의 사용자 단말들(5, 7, 9)로 수행된 스케줄링에 따라 각각의 그룹 별 다중 사용자 빔 포밍을 수행할 수 있다.
도 4는 다양한 실시예에 따른 MIMO 무선 통신 시스템의 기지국(예: 도 1 내지 도 3의 기지국(100))의 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 기지국(100)은 메모리(411), 제어기 또는 프로세서(413), 모뎀(415), 통신 프로세서(423), 송신(TX) 처리 회로(427) 및 수신(RX) 처리 회로(429)를 포함할 수 있다.
기지국(100)의 구성 요소들은 디지털 유닛(DU)(410)과 라디오 유닛(예: MMU, massive MIMO unit)(420)으로 분리되어 예를 들면 DU(410)는 하나의 물리적 장소에 집중적으로 배치하고 하나 또는 그 이상의 MMU(420)을 통해 셀 사이트의 단말들과 무선 신호를 송수신하도록 구현될 수 있다. DU(410)와 MMU(420) 간의 기능 분리는 본 실시예에서 기재한 예에 한정되지 않으며 다양한 서비스 및 시스템 요구 사항을 충족하기 위해 다양한 구조의 변형이 가능할 수 있다. DU(410)와 MMU(420)간은 광케이블 또는 동축 케이블과 같은 전용 선로에 의해 프론트홀(fronthaul, FH)로 연결될 수 있으며, CPRI (common public radio interface)와 같은 규격에 따라 데이터를 송수신 할 수 있다. 예를 들면 MMU(420)와 DU(410)는 각각 물리 계층(physical layer)의 기능을 나눠 수행할 수 있다.
기지국(100)의 네트워크 내의 단말들에 의해 송신된 신호는 안테나(미도시)를 통해 수신 처리 회로(429)로 전달되어 하향 변환되고 IF 또는 기저 대역 신호를 생성하고 IF 또는 기저 대역 신호를 필터링, 디코딩 및/또는 디지털화하고 추가 처리를 위해 모뎀(415)으로 전달할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 송신 처리 회로(427)는 다중-사용자 다중-입력 다중-출력(MU-MIMO)을 사용하여 송신 파라미터 세트를 포함하는 하향 링크 신호를 송신할 수 있다. 예를 들면, 송신 처리 회로(427)는 MU-MIMO를 사용하여 복수의 안테나 포트를 통해 다중화된 출력 신호를 포함하는 하향 링크 신호를 송신할 수 있다.
다양한 실시예에서 송신 처리 회로(427)는 수신 처리 회로(429)와 분리된 구성요소로 기재하였으나 이는 하향 채널 링크와 상향 채널 링크에 대해 분리하여 설명하기 위해 편의상 기재한 것으로, 송신(TX) 처리 회로(427)와 수신(RX) 처리 회로(429)는 하나 또는 그 이상의 송수신기 내에 각각 통합될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 송신 처리 회로(427)는 복수의 그룹에 포함된 적어도 하나의 단말로부터 보고 메시지를 수신할 수 있다. 예를 들면, 송신 처리 회로(427)는 MU-MIMO를 사용하여 적어도 하나의 이용 가능한 송신 파라미터 세트를 포함하는 하향 링크 신호를 브로드캐스트할 수 있으며, 적어도 하나의 단말로부터 적어도 하나의 상향 링크 제어 정보(uplink control information, UCI)를 포함하는 응답 메시지를 수신할 수 있다. 예를 들면 상향 링크 제어 정보는 CSI(channel state information)를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 수신된 적어도 하나의 단말의 상향 링크 제어 정보는 모뎀(415)을 통해 프로세서(413)에 전달되며, 프로세서(413)는 상향 링크 제어 정보에 기초하여 다중 사용자 MIMO 빔 포밍을 위한 스케줄링 동작을 수행할 수 있다. 예를 들면 프로세서(413)는 사용자 단말들로부터 수신된 CSI에 기초하여 산출되는 사용자 단말들의 상관도에 기초하여 다중 사용자 스케줄링을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 송신 처리 회로(427)는 TDM 모드, FDM 모드, 또는 동일한 주파수 대역에서의 SDM 모드를 포함하는 다중화 모드 중 적어도 하나로 하향 링크 신호의 상이한 위치에 배치된 기준 심볼을 포함하는 다운링크 신호를 송신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 수신 처리 회로(429)는 TDM 모드, FDM 모드, 또는 동일한 주파수 대역에서의 SDM 모드를 포함하는 다중화 모드 중 적어도 하나로 송신된 다운 링크 신호에 기초한 업링크 신호를 사용하여 보고 메시지를 수신할 수 있다.
일 실시예에 따르면 통신 프로세서(423)는 프로세서(413)로부터 하나 또는 그 이상의 단말로 전송하고자 하는 다양한 데이터를 수신하고, 송신 처리 회로(215)를 통해 하나 또는 그 이상의 단말로 송신하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 통신 프로세서(423)는 프로세서(413)로부터 수신된 스케줄링 정보에 따라, 하나 또는 그 이상의 단말로 전송하고자 하는 다양한 데이터를 전송하기 위한 빔포밍을 수행하도록 송신 처리 회로(427)를 제어할 수 있다. 예를들면 통신 프로세서(423)는 송신 처리 회로(427)의 빔 포밍을 위한 빔 포밍 웨이트를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면 송신 처리 회로(427)는 통신 프로세서(423)의 제어 하에기저 대역 또는 IF 신호를 인코딩 및/또는 다중화하고 RF 신호로 상향 변환하여 안테나(미도시)를 통해 전송할 수 있다.
일 실시예에 따르면 프로세서(413)는 기지국(100)의 전체 동작을 제어하는 하나 이상의 프로세서 또는 다른 처리 디바이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(413)는 수신 처리 회로(429) 및 송신 처리 회로(427)에 의한 순방향 채널 신호의 수신 및 역방향 채널 신호의 송신을 제어할 수 있다. 예를 들면 프로세서(413)는 하나 또는 그 이상의 단말들의 CSI에 기초하여 생성된 스케줄링 정보에 기초하여 통신 프로세서(427)를 통해 송신 처리 회로(427)의 역방향 채널 신호의 송신을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(413)는 다수의 안테나(미도시)로부터의 출력되는 신호가 원하는 방향으로 진행하도록 빔의 방향을 효과적으로 조종(steering)하기 위해 상이하게 가중되는 빔 형성 또는 지향성 라우팅 동작을 지원할 수 있다. 예를 들어 통신 프로세서(423)는 프로세서(413)로부터 수신된 스케줄링 정보 및 이에 따른 하나 이상의 단말들의 CSI 정보에 기초한 코드북을 참고하여 선택된 적어도 하나의 채널에 대해 가중되는 빔 형성 또는 지향성 라우팅 동작을 위한 빔 포밍 웨이트를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(413)는 PUCCH 및 PUSCH에 대한 CSI 보고의 처리를 위한 회로, 프로그램 또는 이의 조합을 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(413)는 메모리(411)에 저장된, 채널 계수와 같은 벡터 양자화된 피드백 성분을 처리하도록 설정되는 하나 이상의 명령어를 실행하도록 설정될 수 있다. 프로세서(413)는 또한 OS와 같이 메모리(411)에 상주하는 프로그램 및 다른 프로세스를 실행할 수 있으며, 실행 프로세스에 의해 메모리(411)로부터 데이터를 출력 또는 입력할 수 있다
일 실시예에서, 프로세서(413)는 사용자 단말들로부터 수신된 CSI에 기초하여 사용자 단말들의 상관도(correlation)를 산출할 수 있으며, 이에 기초하여 다중 사용자 스케줄링을 위한 스케줄링 정보를 생성할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(413)는 다수의 단말들에 대해 우선 순위 및/또는 CSI에 기초한 상관도를 산출하고 이에 기초하여 적어도 하나의 단말을 포함하는 다수의 그룹으로 각각 스케줄링할 수 있다. 예를 들면 프로세서(413)는 수신된 단말들의 CSI에 기초하여 프리 코딩 정보(예: precoding matrix index)를 생성할 수 있으며 생성된 프리 코딩 정보에 기초하여 단말들 간의 상관도를 산출할 수 있다.
일 실시예에 따르면 프로세서(413)는 단말들의 상관도에 기초하여 단말들을 다중 사용자 MIMO 전송을 위한 복수의 그룹으로 분류할 수 있다. 예를 들면 프로세서(413)는 단말들의 우선 순위에 따라 선택된 단말들 간의 상관도를 비교하고 이에 기초하여 선택된 단말들을 동일한 그룹에 배정하거나 서로 다른 그룹에 배정할 수 있다. 예를 들면 프로세서(413)는 단말들의 커패시티 및/또는 공정성을 고려하여 우선적으로 그룹에 배정될 단말들을 선택할 수 있다.
일 실시예에 따르면 프로세서(413)는 그룹에 배정될 후보 단말들의 CSI로부터 도출된 코드북 정보를 사용하여 단말들 간의 상관도(correlation factor)를 산출할 수 있으며 상관도가 지정된 문턱값 보다 작으면 동일한 그룹에 배정할 수 있다. 예를 들면 프로세서(413)는 그룹에 배정될 후보 단말들의 CSI로부터 획득된 정보를 사용하여 채널 매트릭스(예: PMI)를 도출하고, 채널 매트릭스에 기초하여 후보 단말들 간의 상관도를 산출할 수 있다.
일 실시예에서, 통신 프로세서(423)는 프로세서(413)에 의해 생성된 스케줄링 정보에 따라 각 그룹에 포함되는 단말들에 대해 각각 자원 요소를 할당하여 다운 링크 채널을 생성하고 할 수 있으며, 각 그룹에 대한 송신 빔을 가중 빔으로 형성하기 위한 빔 포밍 웨이트를 생성하여 송신 처리 회로(427)의 빔 형성 및 송신 동작을 제어할 수 있다.
일 실시예에 따르면 프로세서(413) 또는 통신 프로세서(423)는 스케줄링에 따른 각 그룹에 포함되는 단말로 전송할 RRC(radio resource control) 정보에 포함될 CSI 설정을 포함하는 데이터에 대해 채널 코딩 및 스크램블링을 수행하고, 스크램블링이 수행된 데이터에 대한 변조를 수행한 후 변조 심볼을 대응하는 자원 요소(resource element, RE)에 매핑할 수 있다.
일 실시예에 따르면 메모리(411)는 프로세서(413)에 작동적으로 연결될 수 있다. 메모리(411)는 RAM 및 플래시 메모리 또는 다른 ROM을 포함할 수 있다.
도 4는 기지국(100)의 일예를 도시한 것으로, 도 4에 대한 다양한 변경이 이루어질 수 있다. 예를 들어, 기지국(100)은 액세스 포인트와 같은 다수의 인터페이스를 포함할 수 있으며, 프로세서(413)는 상이한 네트워크 어드레스 사이에서 데이터를 라우팅하는 라우팅 기능을 지원할 수 있다. 또한, 도 4는 송신 처리 회로(427)의 단일 인스턴스(instance) 및 수신 처리 회로(429)의 단일 인스턴스를 포함하는 것으로 도시되어 있으나, 기지국(100)은 다수의 RF 송수신기를 포함할 수 있으며 각 송수신기에 대해 각각 다수의 송신 또는 수신 인스턴스를 포함할 수 있다. 또한, 도 4의 다양한 구성 요소는 조합되거나, 더 세분화되거나, 생략될 수 있으며, 필요에 따라 부가적인 구성 요소가 부가될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(예: 도 4의 전자 장치(400))는 적어도 하나의 명령어들을 저장하는 메모리(예: 도 4의 메모리(411)), 통신 회로(예: 도 4의 모뎀(415) 또는 통신 프로세서(423)), 및 상기 메모리 및 상기 통신 회로에 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서(예: 도 4의 프로세서(413) 또는 통신 프로세서(423))를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 통신 회로를 통해 전송될 레이어에 대해 기존 배정된 단말에 추가로 배정하고자 하는 후보 단말을 선택하고, 상기 기존 단말의 제1 채널 상태 정보와 상기 후보 단말의 제2 채널 상태 정보에 기초하여 프리코딩 매트릭스를 구성하는 일부 성분들 각각의 차이값을 획득하고 상기 차이값들에 기초하여 상기 기존 단말과 상기 후보 단말 간의 상관도를 산출하고, 상기 상관도가 문턱값 보다 작으면 상기 후보 단말을 상기 기존 단말과 동일한 그룹에 배정하고, 상기 상관도가 문턱값 이상이면 상기 후보 단말을 상기 기존 단말과 다른 그룹에 배정하도록 다중 사용자 스케줄링을 수행하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 상관도는 상기 기존 단말의 제1 채널 상태 정보와 상기 후보 단말의 제1 채널 상태 정보에 기초하여 상기 프리코딩 매트릭스의 공간 도메인(SD) 성분 중 일부의 차이값과 주파수 도메인(FD) 성분 중 일부의 차이값을 각각 획득하여 산출 될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 상관도는 상기 SD 성분의 차이값과 상기 FD 성분의 차이값에 대한 선형 결합으로 산출 될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 SD 성분의 차이값은 상기 기존 단말과 상기 후보 단말의 상기 SD 성분에 대한 변환 및 모듈러(modulo) 연산을 이용하여 상기 기존 단말과 상기 후보 단말의 SD 빔 간의 거리로서 산출되는 SD 빔의 차이 인덱스에 기초하여 산출 될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 기존 단말의 SD 빔 세트 인덱스를 SD 빔 세트의 직각 성분(orthogonal)과 회전 성분(rotation factor)에 기초하여 상기 SD 성분 크기보다 작은 L개의 요소로 산출하고, 상기 후보 단말의 SD 빔 세트 인덱스를 SD 빔 세트의 직각 성분(orthogonal)과 회전 성분(rotation factor)에 기초하여 L개의 요소로 산출할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 SD 성분의 차이값을 상기 기존 단말의 SD 빔 세트 인덱스 및 상기 후보 단말의 SD 빔 세트 인덱스를 사용하여 산출할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 FD 성분의 차이값은, 상기 기존 단말과 상기 후보 단말의 상기 FD 성분에 대한 변환 및 모듈러(modulo) 연산을 이용하여 상기 기존 단말과 상기 후보 단말의 FD 빔 간의 거리 차로서 산출되는 FD 빔 차이 인덱스에 기초하여 산출 될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 위상 차이 인덱스는 상기 기존 단말과 상기 후보 단말의 PMI로부터 추출된 채널 계수(channel coefficient)간 위상 갭(phase gap)을 확인하여 획득 될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 FD 성분의 차이값은 상기 기존 단말과 상기 후보 단말의 상기 FD 성분에 대한 변환 및 모듈러(modulo) 연산을 이용하여 획득되는 차동 진폭 조합 인덱스(differential amplitude combination index)에 기초하여 산출 될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 상관도는 상기 기존 단말, 상기 후보 단말, 기준 진폭 조합 인덱스, 차동 진폭 조합 인덱스, 위상 차이 인덱스 및 SD 빔 거리 인덱스 중 적어도 하나에 기초하여 산출될 수 있다.
도 5는 다양한 실시예에 따른 MIMO 무선 통신 시스템의 빔 포밍 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 기지국(예: 도 1 내지 도 4의 기지국(100))은 동작 501에서 다운 링크 채널을 통해 복수의 단말들에 각각 CSI-RS(channel state information reference signal)를 송신할 수 있다.
일 실시예에 따르면 기지국(100)은 동작 503에서 복수의 단말들로부터 CSI-RS 에 기초하여 획득된 CSI를 포함하는 신호를 피드백 받아 각 단말들의 CSI를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면 기지국(100)은 동작 505에서, CSI에 기초하여 복수의 단말들에 대한 다중 사용자 스케줄링을 수행할 수 있다. 예를 들면 기지국(100)은 CSI로부터 획득된 정보에 기초하여 프리 코딩 정보(예: precoding matrix index)를 생성할 수 있으며 생성된 프리 코딩 정보에 기초하여 단말들 간의 상관도를 산출할 수 있다.
일 실시예에 따르면 기지국(100)은 단말들의 상관도에 기초하여 단말들을 다중 사용자 MIMO 전송을 위해 각 레이어 별로 각각 전송할 복수의 그룹으로 분류할 수 있다. 예를 들면 제0 레이어에 대해 할당된 그룹의 단말들에 대한 빔 전송이 최우선적으로 수행되고 차례로 제1 레이어에 대해 할당된 그룹의 단말들에 대한 빔 전송이 수행될 수 있다.
일 실시예에 따르면 단말들의 상관도는 코드북 정보에 기초하여 산출될 수 있다. 단말의 코드북 정보는 CSI로 부터 추출된 정보에 기초하여 프리코딩 채널 매트릭스로 나타낼 수 있다.
프리코딩 채널 매트릭스(예: 송신 안테나수 x subband수의 dimension을 가지는 matrix)는 wideband PMI(i1)로부터 추출된 매트릭스 W1 과 subband PMI (i2)로부터 추출된 매트릭스 W2을 이용하여 수학식1로 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000001
여기서 W1은 예를 들면 CSI를 통해 보고된 광대역의 최대 L (예: L은 보통 4 or 6, L < 송신 안테나 수)개의 빔 세트를 정의하는 개수의 열을 포함하는 벡터의 set으로 구성된 매트릭스(matrix)로 표현될 수 있다. W2 매트릭스의 열벡터(column vector)는 L개의 보고된 빔 세트 각각과 두개의 편파(polarization) 각각에 대한 광대역 및 서브대역의 진폭 값(amplitude value) 및 서브 대역의 위상 값(phase value)을 열벡터(column vector)의 elment로 포함하는 벡터이다.
일 실시예에 따르면, 기지국(100)은 동작 503에서 단말이 보고(report)한 CSI feedback (PMI reporting)으로부터 하향링크 채널 정보를 획득하고, 동작 507에서 수행된 스케줄링에 따라 동일한 그룹에 포함된 단말들에 대한 신호 송신을 위한 빔 포밍을 수행할 수 있다.
도 6은 다양한 실시예에 따른 MIMO 무선 통신 시스템에서, 공간 빔(spatial-domain beam)에 기반한 압축된 채널 정보 (compressed CSI)에 해당하는 Release-15 Type II 코드북의 채널 정보 생성 동작을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에 따르면, 공간 빔(spatial-domain beam)에 기반한 채널 정보 압축 (CSI compression)을 위해서, W1 벡터에 기초하여 광대역 빔 그룹을 선택할 수 있으며, W2 벡터에 기초하여 빔 그룹들의 진폭을 스케일링하고 위상을 조정할 수 있다.
도 7은 다양한 실시예에 따른 MIMO 무선 통신 시스템의 빔 포밍을 위한 기지국(예: 도 1 내지 도 4의 기지국(100))의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
일 실시예에 따르면, 기지국(100)은 동작 701에서 초기 연결 과정(initial attach stage)을 통해 수신된 단말의 능력 정보(capability)를 확인할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 확인된 단말들의 능력 정보에 기초하여, 기지국(100)은 동작 703에서 단말로부터 CSI 보고를 수신하기 위해 필요한 설정, 예를 들면 CSI-RS 전송 설정 및 CSI report 설정(예: 단말의, type I codebook 과 type II codebook에 대한 동시 CSI report 여부)을 구성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 기지국(100)은 동작 705에서, CSI 보고 수신을 위한 설정에 기초하여 RRC 메시지를 생성하고 단말에 전송할 수 있다. 기지국(100)은 Type II codebook과 같이 수백 bit의 Large bit payload를 가지는 CSI feedback에 대해 aperiodic CSI reporting을 운용할 수 있으며, 하향 링크 제어 채널(예: PDCCH, physical downlink control channel)을 통한 DCI 전송을 통해, 단말 별로 단말의 CSI reporting을 desired slot에서 수행하도록 aperiodic CSI reporting의 운용을 트리거할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 기지국(100)은 동작 707에서 상향 링크 채널(예: PUSCH, physical uplink shared channel)을 통해 단말로부터 UCI(uplink control information)를 수신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 기지국(100)은 동작 709에서 UCI를 디코딩하여 CSI를 획득할 수 있다. UCI는 단말이 기지국(100)으로 전송하는 제어 정보를 포함하며 하향 링크를 제어하기 위한 정보인 CSI를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 기지국(100)은 동작 711에서 CSI를 파싱하여 프리 코딩 매트릭스의 적어도 일부 요소를 구성하는 코드북 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 기지국(100)은 획득된 프리 코딩 정보(예: PMI)의 적어도 일부 정보를 이용하여 다중 사용자 스케줄링을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 기지국(100)은 다중 사용자 스케줄링에 따라 그룹화된 단말들에 대한 빔 포밍을 수행할 수 있다.
도 8은 다양한 실시예에 따른 MIMO 무선 통신 시스템의 기지국(예: 도 1 내지 도 4의 기지국(100))의 빔 포밍을 위한 다중 사용자 스케줄링 동작의 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
일 실시예에 따르면, 기지국(100)은 동작 801에서 다중 사용자 스케줄링을 위한 후보 단말을 선택할 수 있다. 예를 들면 기지국(100)은 지정된 우선 순위에 따라 후보 단말을 선택할 수 있다. 예를 들면 기지국(100)은 단말들의 평균 스루풋과 같은 커패시티 순으로 후보 단말을 선택하거나 긴급도가 높은 순으로 후보 단말을 선택하거나 QoS 정보를 고려하여 우선적으로 그룹에 배정될 단말들을 선택할 수 있다. 예를 들면 단말들은 우선권에 따라 순서대로 예를 들면 제1 단말, 제2 단말, 제3 단말, ..., 제48 단말과 같이 나열될 수있다.
일 실시에 따르면 기지국(100)은 동작 803에서 기존 단말과 후보 단말 간 상관도를 산출할 수 있다. 예를 들면, 각 단말로부터 수신된 CSI로부터 추출된 PMI 코드북의 공간 도메인 빔 매트릭스의 비직교 빔 간의 관계를 빔 회전 인자에 일치시키고, 단말 간 공간 도메인과 주파수 도메인 간에는 직교 관계임을 이용하여 각 단말의 PMI 압축을 해제하는 과정을 거치지 않고도, 단말 간 상관 관계를 산출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 단말 내지 제(i-1) 단말이 기존에 그룹 내에 이미 배정된 경우, 선택된 후보 단말을 제i 단말이라 할 때, 제i 단말과 그룹 내에 기존에 배정된 제1 단말 내지 제(i-1) 단말들 간의 상관도(ρi)는 다음과 같은 수학식2로 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000002
여기서 상관도 ρj,i (1≤j≤i-1)는 제j 단말과 제i 단말 간의 상관도를 나타낼 수 있다. 제i 단말과 기존 제1 단말 내지 제(i-1) 단말들 간의 상관도(ρi)에서 모든 요소 ρj,i 가 지정된 문턱값 보다 작으면, 그룹 내의 모든 단말들과 상관도가 낮아 동일 그룹 내에 배정될 수 있다.
일 실시예에 따르면 제 a번째 단말의 Nx1 크기를 가지는 채널 벡터
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000003
와 제 b번째 단말의 Nx1 크기를 가지는 채널 벡터
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000004
의 상관도 ρi,j 는 scalar 값으로 다음과 같은 수학식 3로 나타낼 수 있다. 여기서 N은 송신기 안테나 개수를 의미할 수 있다.
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000005
다른 실시예에 따르면 제 A번째 단말의 N(송신 안테나 개수) x M (subband 개수) 크기를 가지는 채널 매트릭스
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000006
와, 제 B번째 단말의 N(송신 안테나 개수) x M (subband 개수) 크기를 가지는 채널 매트릭스
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000007
의 상관도 ρi,j 는 scalar값으로 다음과 같은 수학식 4로 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000008
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000009
여기서, W는 수학식 1의 프리코딩 채널 매트릭스(예: PMI)를 나타낼 수 있으며 W(l)(a), W(l)(b)는 각각 제a 단말의 프리코딩 매트릭스 (또는 열 벡터의 집합) 및 제b 단말의 프리코딩 매트릭스 (또는 열 벡터의 집합)으로 나타낼 수 있다. 또한 연산자 <x,y>는 벡터 x와 벡터 y의 내곱 연산(inner product), <x,y>=xHy 를 나타낼 수 있다. tr(A)는 A의 대각선 성분의 합을 나타낼 수 있다.
일 실시예에 따르면, 기지국(100)에서 UE별 PMI (i1, i2)를 바탕으로 layer별로 2N1N2×N3의 dimension을 가지는 CSI channel matrix weight을 Generation 시킨 후, 서로 다른 UE간 (임의의 UE A/B 간) 채널 matrix간의 correlation 또는 일부 정보인 채널 vector간의 correlation을 구하는 것은 상기의 수학식 3, 수학식 4, 수학식 5에서 제시된 바와 같이, 각 layer별 채널 matrix가 2N1N2×N3의 dimension을 가지고, 채널 matrix의 각 element가 complex value간 곱하기 연산의 합으로 계산하는 방법은 구현 복잡도(computational complexity)가 높아지게 된다.
일 실시예에 따르면 기지국(100)은 동작 805에서 기존 단말과 후보 단말 간의 상관도가 문턱값 보다 작은지 확인할 수 있다.
일 실시예에 따르면 기지국(100)은 동작 807에서 기존 단말과 후보 단말 간의 상관도가 문턱값 보다 작으면 동작 807에서 후보 단말을 다중 사용자 스케줄링에서 MU-pair로서 동일한 그룹 내에 배정할 수 있다.
일 실시예에 따르면 기지국(100)은 동작 809에서 기존 단말과 후보 단말 간의 상관도가 문턱값 보다 작지 않으면 동작 809에서 후보 단말을 다중 사용자 스케줄링에서 서로 다른 MU-pair로서 기존 단말과는 다른 그룹에 배정할 수 있다.
도 9는 다양한 실시예에 따른 MIMO 무선 통신 시스템의 기지국(예: 도 1 내지 도 4의 기지국(100))의 빔 포밍을 위한 다중 사용자 스케줄링 동작의 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
일 실시예에 따르면, 기지국(100)은 상관도를 산출하기 위해, 단말로부터 수신한 CSI를 파싱(parsing)하여 프리 코딩 매트릭스의 적어도 일부 요소를 구성하는 코드북 정보를 획득할 수 있다. 기지국(100)은 단말의 프리 코딩 매트릭스 정보(PMI)의 파싱(parsing)된 정보만을 사용하여 단말들 채널 정보 (CSI)간의 상관도를 산출할 수 있다. 이 방법은 프리 코딩 매트릭스 정보(PMI)로부터 full-size의 채널 매트릭스 (channel matrix)를 재구성 (reconstruction)한 결과값으로부터 채널 매트릭스(channel matrix) 또는 채널 벡터 (channel vector)간 correlation값을 산출하는 대신에, 단말들 간의 PMI index (i1, i2)의 index distance로부터 직접 mappping되는 table값들을 이용하여 저복잡도로 단말들간 단말들 채널 정보 (CSI)간의 상관도를 산출할 수 있음을 특징으로 한다.
일 실시예에 따르면, 기지국(100)은 3gpp release 16의 enhanced type II codebook에 해당하는 프리코딩 채널 매트릭스(예:송신안테나수 x subband수의 dimension을 가지는 matrix)를 PMI(i1, i2)로부터 추출된 W1, W'2,과 WH f 의 matrix product로부터 계산될 수 있다.
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000010
여기서 매트릭스 W1은 SD(spacial domain) 요소로서, SD 영역의 2D DFT 열벡터(column vector)의 set으로 PMI의 SD 빔 성분을 나타낼 수 있으며, SD 영역의 압축(compression)에 사용된다. Wf H는 FD(frequency domain) 요소로서 PMI의 주파수 영역의 DFT basis 성분을 나타낼 수 있다. 한편, W'2 는 딜레이 도메인의 스파스(sparse) 특성을 나타내는 매트릭스로서, W'2 각 element는 해당 element의 행(row)값, 열(column)값에 매핑되는 W1의 SD basis (SD 영역의 DFT column vector)와 각 FD basis (FD영역의 DFT row vector)에 매핑되는 채널 상수(channel coefficient)값을 나타낸다.
각 { W1, Wf H , W'2 }는 단말의 PMI reporting (i1, i2)로부터 추출될 수 있고, 최종 결과값인 하향링크 채널 매트릭스 정보 W의 결과값을 기지국 송신단에서 계산하여 확보할 수 있는 중간 결과를 나타낸다.
단말로부터 수신된 PMI에 대한 l번째 레이어에 대한 프리코딩 벡터는 다음의 수학식 7와 같이 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000011
여기서 N3는 서브밴드의 개수일 수 있으며 또한 FD 유닛의 개수일 수 있고, 프리코딩 매트릭스의 l번째 레이어의 크기는 2N1N2×N3 일 수 있다.
아래 표 1에서 기재된 바와 같이 기지국은 단말로부터 수신된 PMI reporting (i1, i2)의 부분적인 정보로부터, 수학식 6에서 설명된 바와 동일한 방식으로 layer별 채널 매트릭스 정보를 추출할 수 있다.
일 실시예에 따르면 기존 단말(예: 그룹 내에 배정된 제1 단말) 및 후보 단말(예: 제2 단말) 간의 상관도를 수학식1의 단말의 프리코딩 매트릭스(PMI)를 이용하여 앞의 수학식 6와 같이 나타낼 수 있다.
일 실시예에 따르면, 단말로부터 보고된 프리코더의 랭크가 υ인 경우, FD 서브밴드 유닛 개수가 n인 경우, 프리코딩 매트릭스는 다음의 수학식 8과 같이 2N1N2개의 안테나 포트에 대응되는 υ개의 레이어를 포함할 수 있다.
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000012
일 실시예에 따르면 수학식 7에서 W1 은 2D DFT 빔의 SD 빔 세트를 나타낼 수 있으며, 다음의 수학식 9과 같이 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000013
여기서 block diagonal 매트릭스 B 는 선택된 L개의 SD 빔 세트 (예: SD영역의 DFT column vector의 set) [υ1 υ2 ... υL]로 나타낸다. W1은 모든 주파수 도메인(FD) 서브밴드들과 모든 레이어들에 대해 동일한 L개의 SD 빔 세트로 표현될 수 있다. SD영역의 DFT column vector들은 기지국과 단말간 사전에 약속되어 있는 known weighted vector이기도 하면서, SD영역의 CSI 채널 정보 압축의 basis로 활용되는 특징을 가진다. 그 예를 상술하면, PMI (i1)의 부분 정보인 i1,1 로부터 q1, q2의 beam의 rotation factors에 해당하는 정보를 추출하고, PMI (i1)의 부분 정보인 i1,2로부터 각각 n1 i, n2 i (orthogonal beam indices) 정보를 추출한다.
Number of CSI-RS antenna ports, PCSI-RS (N1,N2) (O1,O2)
4 (2,1) (4,1)
8 (2,2) (4,4)
(4,1) (4,1)
12 (3,2) (4,4)
(6,1) (4,1)
16 (4,2) (4,4)
(8,1) (4,1)
24 (4,3) (4,4)
(6,2) (4,4)
(12,1) (4,1)
32 (4,4) (4,4)
(8,2) (4,4)
(16,1) (4,1)
최종적으로 i번째 beam의 SD basis index들로 표기되는 {m1 (i),m2 (i)}은 상술한 정보인 i1,1 로부터 q1, q2의 beam의 rotation factors에 해당하는 정보 {q1, q2 } 및 정보 i1,2로부터 각각 n1 i,n2 i (orthogonal beam indices) 정보와, 상기 표 1에 의해 radio unit 형상에 따라 horizontal/vertical dimension에 설정된 oversampling factor {O1, O2}을 결합하여 아래 수학식 10 및 9와 같이 표현할 수 있다.m1 (i) : beam index in horizontal domains for i-th beam, 여기서
m1 (i) =O1,·n1 i + q1
m2 (i) : beam index in vertical domains for i-th beam, 여기서
m2 (i) =O2,·n2 i + q2
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000014
m2 (i) : beam index in vertical domains for i-th beam
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000015
일 실시예에 따르면 SD 빔과 FD 빔의 조합에 따른 코드북은, L개의 공간 도메인(SD) DFT 벡터, 즉 W1의 열 벡터와, Mυ개의 주파수 도메인(FD) DFT 벡터, 즉 l번째 레이어의 FD 세트인
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000016
의 열 벡터에 대한 선형 결합(linear combination)을 수행하여 산출할 수 있다.
일 실시예에 따르면 FD 빔 세트 매트릭스 W'2.l을 다음의 수학식 12과 같이 나타낼 경우, 수신된 PMI에 대한 l번째 레이어에 대한 프리코딩 벡터는 다음의 수학식 13과 같이 SD 빔 세트 [υ1 υ2 ... υL]와 FD 빔 세트
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000017
의 linear coefficeint로 구성된 선형 결합으로 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000018
다시 말해서, 수학식 12에서 linear combiniation (LC) coefficient 매트릭스 W'2.l의 element는 2L x Mυ 개의 element로 구성되며, 각 element는 amplitude값과 phase값으로 표현되는 LC coefficient이다. 그리고, LC) coefficient 매트릭스 W'2.l의 i번째 행(row)과 f번째 열(column)에 해당하는 각 element는, 각각 수학식 9 W1 matrix의 i번째 열벡터 (i번째 SD DFT column vector)와 수학식 12 Wf 매트릭스의 f번째 행벡터 (f번째 SD DFT row vector)에 mapping되어 프리코딩 매트릭스는 다음의 수학식 13와 같이 SD 빔 세트 [υ1 υ2 ... υL]와 FD 빔 세트
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000019
의 linear coefficeint로 구성된 선형 결합으로 표현할 수 있다.
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000020
일 실시예에 따르면 상술한 수학식 13의 Precoding weight matrix 구조를 참조하면, 상관도를 산출하기 위하여 두 개의 서로 다른 UE a와 UE b에 대한 수학식 3의 Precoding matrix 식으로부터 다음과 같이 수학식 14의 W(l)(a)와 수학식 15의 W(l)(b)를 도출할 수 있다.
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000021
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000022
일 실시예에 따르면 상관도는 기존 단말과 후보 단말의 프리코딩 매트릭스를 사용하여 각각의 단말의 W1의 차이 값(SD 빔 차이값), WH f의 차이값(FD 빔 차이값)을 산출하고 이들을 조합하여 산출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, W1의 진폭 요인과 WH f,(l)의 위상 요인으로 구성된 선형 결합에 있어서의 각각의 벡터의 크기는, W'2,l 의 딜레이 도메인의 스파스(sparse) 특성을 고려하면 0이 아닌 (Non-zero coefficient) 요소들로 크기가 압축될 수 있고 각(angle) 도메인과 딜레이(delay) 도메인의 대부분의 요소가 0으로서 W'2,l 의 DC 성분, 예를 들어 W'2,l 의 첫번째 열 벡터에 대부분의 에너지가 집중될 수 있다. 예를 들면 PMI의 2LMυ 개의 모든 계수들이 보고된다고 하더라도 적어도 서브 세트(S)의 계수 대부분이 약하여 진폭 값은 0에 가까울 수 있어, 서브세트 (S)에 대한 계수들은 선형 결합 연산에 대해 영향을 주지 않을 수 있다. 또한 계산에 있어서의 노이즈 및/또는 에러를 고려하면 이러한 약한 계수들을 0으로 설정하는 경우에도 성능에 영향을 주지 않을 수 있다.
일 실시예에 따르면 수학식 3에 나타낸 바와 같은 상관도는 수학식 14 및 13을 이용하고 PMI의 딜레이 도메인의 스파스(sparse) 특성 및 실제 계산에 있어서의 특성을 고려하면, PMI의 SD 성분인 W1의 진폭 요인의 일부 열(column) 벡터와 PMI의 FD 성분인 WH f,(l)의 위상 요인의 일부 행(row) 벡터를 basis로 한 nonzero coefficient weighted 선형 결합을 바탕으로 단순화하여 산출될 수 있다.
상기와 같이 Release 16 enhanced type II codebook의 구조를 이용한다면, 수학식 3에서 제시된 바와 같이, 각 UE의 CSI가 1) SD basis, 2) FD basis와 3) SD/FD basis와 one-to-one mapping 관계를 가지는 nonzero coefficient로 구성됨에 착안하여, 서로 다른 두 UE (A, B)간의 CSI 정보를 바탕으로 channel correlation값을 구함에 있어서, 1) 두 UE (A, B)간의 각 L개의 SD basis(N1N2-sized DFT vectors)간 correlation value에 mapping 되는 index를 산출하고, 2) 두 UE (A, B)간의 각 M개의 FD basis(N3-sized DFT vectors)간 correlation value에 mapping 되는 index를 산출하고, 3) 두 UE (A, B)간의 SD/FD basis와 one-to-one mapping 관계를 가지는 nonzero coefficient의 곱의 결과에 mapping 되는 index를 산출하여, 1),2),3)의 index에 mapping 되는 결과값을 loop-up-table (LUT) 형태로 메모리(memory)에 저장해 놓고 호출하여 사용하는 방법이 있다.
상술한 바에 따른 실시예들에 따른 구현에 따른 장점으로서, 1) L개의 SD basis(N1N2-sized DFT vectors), 2) M개의 FD basis(N3-sized DFT vectors)은 known weighted vector이므로 basis간 correlation 값을 미리 계산할 수 있고, 서로 다른 UE (A, B)의 PMI i1 index를 입력값으로 미리 계산하여 저장된 Look-up table (LUT)을 이용함으로써 미리 계산되어 mapping이 가능한 결과값을 불러들여서 사용할 수 있다. 따라서, 고복잡도의 불필요한 연산도를 수행하는 대신에, 서로 다른 UE의 CSI parsing정보를 매개로 저복잡도의 UE 채널간 correlation 계산이 용이할 수 있다.
또한 서로 다른 UE간 (임의의 UE A/B 간) CSI matrix간의 channel correlation을 구하는 구현 방법의 computational complexity를 줄일 수 있다.
즉, 2N1N2×N3 크기의 full-dimesnion을 가지는 채널 matrix간 correlation 방법에 비해, 상술한 실시예에 따르면 두 UE의 W'2.l 간 nonzero coefficient들의 reduced dimension에서 계산할 수 있고, 공간/주파수 domain에 matping되는 DFT vector들도 known weight로 그 특성을 이용하기가 용이할 수 있기 때문이다.
일 실시예에 따르면, 기지국(100)은 상관도를 산출하기 위해, 동작 901에서 기존 제1 단말 및 후보 제2 단말 간의 진폭 요인에 기초한 SD 빔 차이(difference) 인덱스를 공간 벡터 간의 상관도로서 획득할 수 있다. SD 빔 차이 인덱스에 의한 correlation값은 다음의 수학식 16로 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000023
여기서, 기존 제1 단말의 SD 빔 세트 인덱스는 SD 빔 세트의 직각 성분(orthogonal)과 회전 성분(rotation factor)에 기초하여 L개의 요소
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000024
로 나타낼 수 있으며, 후보 제2 단말의 SD 빔 세트 인덱스는 SD 빔 세트의 직각 성분(orthogonal)과 회전 성분(rotation factor)에 기초하여 L개의 요소
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000025
로 나타낼 수 있다. 다음의 수학식 17와 같이 두 단말의 SD 빔 세트 인덱스에 대해 모듈러(modulo)연산을 이용하여 두 단말의 SD 빔 간의 거리를 나타낼 수 있는, SD 빔의 차이 인덱스를 산출할 수 있다.
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000026
일 실시예에 따르면, 기지국(100)은 동작 903에서 기존 제1 단말과 후보 제2 단말의 CSI 보고로부터 위상 차이 인덱스를 획득할 수 있다. 위상 차이 인덱스는 두 단말간 채널 계수(channel coefficient)간 위상 갭(phase gap)
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000027
을 확인하여 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면 기지국(100)은 동작 905에서 기존 제1 단말과 후보 제2 단말 간의 차동 진폭 조합 인덱스(differential amplitude combination index)를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면 차동 진폭 조합 인덱스
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000028
는 두 단말의 PMI의 스파스 특성을 이용하여 두 단말의 FD 빔 세트 매트릭스에 대해 역 변환 연산과 모듈러 연산을 수행하여 진폭 차이가 강한 요소들을 기초로 획득될 수 있다. 예를 들어 FD 빔 세트 매트릭스의 각 레이어에 대해 열 벡터 내에서 가장 강한 레이어의 위치를 찾아 최고 계수 인덱스(strongest coefficient index)를 획득될 수 있다.
일 실시예에 따르면 기지국(100)은 동작 907에서 기존 제1 단말과 후보 제2 단말 간의 기준 진폭 조합 인덱스(reference amplitude combination index)를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면 기준 진폭 조합 인덱스
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000029
는 두 단말의 PMI로부터 획득된 두 단말의 FD 빔 세트들에 대해 각각의 폴(pole) 0 또는 1에 대해 진폭 스케일링을 수행하여 산출될 수 있다.
일 실시예에 따르면 기지국(100)은 동작 911에서 기존 제1 단말과 후보 제2 단말 간의 상관도를 갱신할 수 있다.
일 실시예에 따르면 상관도는 두 단말 간 FD 빔 세트와 SD 빔 세트 간의 일치하는 0아닌 계수 값(nonzero coefficient) 간의 선형 결합에 의해 산출될 수 있다.
일 실시예에 따르면 기존 제1 단말과 후보 제2 단말 각각의 CSI로부터 추출된 PMI로부터 각각 두 단말 간의 SD 빔 차이 인덱스, 위상 차이 인덱스, 차동 진폭 조합 인덱스 및 기준 진폭 조합 인덱스가 별도로 산출될 수 있으며 이들 값을 조합하여 상관도를 업데이트할 수 있다. 예를 들면 상관도는 다음의 수학식 18에 기초하여 업데이트될 수 있다.
Figure PCTKR2022007693-appb-img-000030
도 10은 다양한 실시예에 따른 MIMO 무선 통신 시스템의 기지국(예: 도 1 내지 도 4의 기지국(100))의 빔 포밍을 위한 다중 사용자 스케줄링 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 10을 참조하면, 기존 제1 단말이 A의 위치에 있고 후보 제2 단말이 B의 위치에 있는 경우의 두 단말 간의 상관도와 기존 제1 단말이 A'의 위치에 있고 후보 제2 단말이 B'의 위치에 있는 경우의 두 단말 간의 공간적인 상관도는 동일할 수 있다. 이는, A/B 두 단말 간의 공간 beam index 차이(difference)와 A'/ B' 두 단말 간의 공간 beam index 차이(difference)는 동일하기 때문에 상기 식에서 공간 beam간의 index차에 의한 부분은 DFT vector 특성에 따라 동일한 값을 가지기 때문이다.
따라서, 각 단말의 PMI를 압축으로부터 해제하여 산출하는 과정을 수행하지 않고, 각 단말의 PMI에 대해 FD 성분(예: FD 빔 매트릭스) 및 SD 성분(예: SD 빔 매트릭스) 각각의 상관도를 산출하고 이에 기초하여 선형 결합을 통해 두 단말의 상관도를 산출할 수 있다.
상술한 실시예들의 효용성을 보다 상세 설명하면 다음과 같다.
도 7에 설명된 일련의 동작들은 도 4에 도시된 DU(410) 내의 모뎀(Modem)(415), 프로세서(413), 메모리(411)뿐만 아니라, MMU(420) 내의 통신 프로세서(423)에서 수행할 수 있다. 도 7을 참조하여 상술한 일련의 동작들 중에서 본 실시예들과 관련된 일련의 동작은 도 4에 도시된 구성 요소들간 상호 연관 동작 (inter-operation) 관점에서 도 11, 도 12, 도 13, 도 14를 참조하여 설명할 수 있다.
도 11은 MACS (L2) 스케쥴링 블록에서 CSI parsing 정보를 이용하지 않고, updated CSI report에 대하여 모뎀 블록으로부터 channel matrix의 일부 또는 전체를 수신받아 MU 스케쥴링을 수행하는 개념도를 나타낼 수 있다.
도 11에서 DU(410)의 모뎀 블록(415)이 UCI를 decoding (1101)한 이후, 수학식 7에 표시된 바와 같이 각 component별 목적에 맞게 CSI parsing을 수행(1103) 후, eType II PMI에 기반한 DL CSI reconstruction에 해당하는 Channenl matrix를 생성하는 동작(1105)까지 수행한다. DU(410)의 모뎀 블록(415)은 DU의 스케쥴링 블록 (417)(L2 MACS)으로 channel matrix의 일부 또는 전체를 전달하면 DU(410)의 스케쥴링 블록(417)이 MU 스케쥴링을 수행한다. 이후에, DU(410)의 모뎀 블록(415)은 MMU (RU) 블록(420)으로 Reconstructed DL CSI 에 해당하는 updated DL channel matrix(1107)를 RU 내 channel memory(1109)에 전달하여 해당 slot부터 DL channel matrix를 update하고, DU(410)의 스케쥴링 블록(417)은 MU-MIMO 스케쥴링 결과를 전달하여 DL beamformer(1111)에 들어갈 Input은 channel memory로부터 호출될 수 있다.
도 12, 도 13, 및 도 14에 도시된 실시예들은 MACS (L2) 스케쥴링 블록에서 CSI parsing 정보를 이용하는 경우들에 해당할 수 있으며, 다만 1) CSI parsing과 2) DL CSI reconstruction을 DU와 MMU의 블록들 중 어디에서 수행하느냐에 대해서는 개별적 구현이 있을 수 있다. 이하, 도 12, 도 13 및 도 14를 참조하여 다양한 실시예들에 대해 도 11의 실시예에 대한 설명에서 반복되는 설명을 생략하고 차이점을 위주로 설명할 수 있다.
도 12의 실시예는 도 11의 실시예와 달리, DU(410)의 모뎀 블록(415)에서 CSI parsing을 수행(1203)한 이후 CSI parsing 정보를 DU(410)의 스케쥴링 블록(417)에 전송해 줌으로써 MU-MIMO 스케쥴링을 보다 빨리 시작할 수 있고, 저복잡도로 수행하여 스케쥴링 결과를 보다 빨리 확보할 수 있는 장점을 가질 수 있다. DL CSI reconstruction은 large dimesion을 가지는 matrix간 product 연산이 필요하여 복잡도가 높고, 연산에 필요한 시간이 많이 소요되게 된다. 도 12의 실시예는 도 11의 실시예와 비교하여 CSI parsing에 있어서 연산 복잡도 및 시간이 적게 소요되어 UCI decoding 및 CSI parsing을 재빨리 수행 후 MU 스케쥴링을 보다 빨리 확보할 수 있는 장점을 가질 수 있다.
도 13의 실시예에 대해, 상술한 도 12의 실시예와 비교하여 설명하면, 두 실시예 모두 DU(410)의 스케쥴링 블록(417)은 DU(410)의 모뎀 블록(415)으로부터 CSI Parsing을 수신하는 공통점이 있다. 다만, 도 12의 경우에는 모뎀 블록(415)에서 DL CSI reconstruction까지 수행하여 발생된 updated channel matrix정보를 DU(410)에서 RU로 CSI parsing 정보로서 CPRI 또는 eCPRI interface를 통해 전송하는데 비해, 도 13의 경우 DU(410)에서 RU로 CSI parsing 정보를 CPRI 또는 eCPRI interface를 통해 전송해 주는 차이점이 존재할 수 있다. 도 12의 실시예에서 updated channel matrix는 large dimesion을 가지고 있어, updated channel matrix(채널 정보)를 CPRI/eCPRI로 전송 시 독출 및 기록 시간(read & write time)을 소모하게 될 수 있다. 따라서, MMU(420) L1LPHY에서 DL CSI reconstruction의 구현 복잡도를 수행할 수 있는 리소스가 있는 경우, 도 13의 실시예와 같이, 보다 작은 bit overhead를 가지게 되는 CSI parsing정보를 CPRI/eCPRI를 통해 MMU(420)로 전송하게 함으로써, 전체적인 processing time을 줄일 수 있어, 해당 지연 시간을 단축시킨 만큼 비교적 최신의 CSI(less outdated CSI)를 확보할 수 있어 MU-MIMO 성능 향상에 기여할 수 있다.
도 14의 실시예를 상술한 도 13의 실시예와 그 차이점을 비교해 보면 아래와 같다.
첫번째로, 도 13의 실시예의 경우 DU(410)의 모뎀 블록(415)에서 UCI decoding(1301) 이후, CSI parsing(1303)까지 수행하지만, 도 14의 경우 DU(410)의 모뎀 블록(415)에서 UCI decoding(1401)까지만 수행할 수 있다.
두번째로, 도 13의 경우 DU(410)의 모뎀 블록(415)에서 CSI parsing 생성 동작(1303)을 수행하지만, 도 14의 경우 MMU(420)내 L1LPHY 블록에서 CSI parsing 생성 동작을 수행하여 DL CSI reconstruction 동작까지 수행할 수 있다.
세번째로, 도 13의 경우 DU(410)에서 MMU(420)로 CSI parsing정보를 CPRI 또는 eCPRI 인터페이스를 통해 전달할 수 있으나, 도 14의 경우 DU(410)에서 MMU(420)로 decoded UCI 정보를 CPRI 또는 eCPRI 인터페이스를 통해 순방향으로 전달하고 MMU(420)에서 DU(410)의 스케쥴링 블록(417)으로 CSI parsing 정보를 CPRI 또는 eCPRI 인터페이스를 통해 역방향으로 전달할 수 있다.
도 14의 실시예는 도 13의 실시예와 비교하여, DU(410)에서 MMU(420)로 decoded UCI 정보를 CPRI 또는 eCPRI 인터페이스를 통해 전송하게 되어 low bit overhead의 압축된 채널 정보를 전달할 수 있다. 그러나, MMU(420)에서 CSI parsing 및 DL CSI reconstruction 에 소요되는 L1LPHY 리소스를 상대적으로 더 많이 요구할 뿐만 아니라, CSI parsing에 필요한 RRC parameter 들까지 MMU L1LPHY 에 공유되어야 할 수 있다. 뿐만 아니라, 도 14의 경우 MMU(420)에서 DU(410)의 스케쥴링 블록(417)으로 CSI parsing정보를 전송할 필요가 있어, 역방향으로의 추가적인 processing delay를 가진 채널 정보를 input으로 DU(410)의 스케쥴링을 수행해야 할 수 있다.
상술한 바와 같이 도 11, 도 12, 도 13 및 도 14의 실시예들은 서로 다른 특성과 장점을 가질 수 있으며, 전체적인 시스템 설계 관점에서, DU(410)와 MMU(420)의 가용한 L1/L2/L1LPHY 리소스와 processing time을 종합적으로 고려하여, 도 11, 도 12, 도 13, 또는 도 14을 참고하여 설명한 실시예들에 따른 다양한 설계 option을 선택할 수 있다.
본 문서에 개시된 실시 예들은 기술 내용을 쉽게 설명하고 이해를 돕기 위한 예로서 제시한 것일 뿐이며, 본 문서에 개시된 기술의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 따라서 본 문서에 개시된 기술의 범위는 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 문서에 개시된 다양한 실시 예의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태를 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (20)

  1. 전자 장치에 있어서,
    적어도 하나의 명령어들을 저장하는 메모리;
    통신 회로; 및
    상기 메모리 및 상기 통신 회로에 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서;를 포함하고,
    상기 프로세서는, 상기 통신 회로를 통해 전송될 레이어에 대해 기존 배정된 단말에 추가로 배정하고자 하는 후보 단말을 선택하고,
    상기 기존 단말의 제1 채널 상태 정보와 상기 후보 단말의 제2 채널 상태 정보에 기초하여 프리코딩 매트릭스를 구성하는 일부 성분들 각각의 차이값을 획득하고 상기 차이값들에 기초하여 상기 기존 단말과 상기 후보 단말 간의 상관도를 산출하고
    상기 상관도가 문턱값 보다 작으면 상기 후보 단말을 상기 기존 단말과 동일한 그룹에 배정하고, 상기 상관도가 문턱값 이상이면 상기 후보 단말을 상기 기존 단말과 다른 그룹에 배정하도록 다중 사용자 스케줄링을 수행하도록 설정된 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 상관도는 상기 기존 단말의 제1 채널 상태 정보와 상기 후보 단말의 제1 채널 상태 정보에 기초하여 상기 프리코딩 매트릭스의 공간 도메인(SD) 성분 중 일부의 차이값과 주파수 도메인(FD) 성분 중 일부의 차이값을 각각 획득하여 산출되는 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 상관도는 상기 SD 성분의 차이값과 상기 FD 성분의 차이값에 대한 선형 결합으로 산출되는 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 SD 성분의 차이값은 상기 기존 단말과 상기 후보 단말의 상기 SD 성분에 대한 변환 및 모듈러(modulo) 연산을 이용하여 상기 기존 단말과 상기 후보 단말의 SD 빔 간의 거리로서 산출되는 SD 빔의 차이 인덱스에 기초하여 산출되는 장치.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 기존 단말의 SD 빔 세트 인덱스를 SD 빔 세트의 직각 성분(orthogonal)과 회전 성분(rotation factor)에 기초하여 상기 SD 성분 크기보다 작은 L개의 요소
    Figure PCTKR2022007693-appb-img-000031
    로 산출하고, 상기 후보 단말의 SD 빔 세트 인덱스를 SD 빔 세트의 직각 성분(orthogonal)과 회전 성분(rotation factor)에 기초하여 L개의 요소
    Figure PCTKR2022007693-appb-img-000032
    로 산출하는 장치.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 SD 성분의 차이값을 상기 기존 단말의 SD 빔 세트 인덱스 및 상기 후보 단말의 SD 빔 세트 인덱스를 사용하여 다음의 수학식에 의해 산출하고,
    Figure PCTKR2022007693-appb-img-000033
    여기서, tr() 함수는 대각선 성분의 합을 나타내는 장치.
  7. 제3항에 있어서,
    상기 FD 성분의 차이값은, 상기 기존 단말과 상기 후보 단말의 상기 FD 성분에 대한 변환 및 모듈러(modulo) 연산을 이용하여 상기 기존 단말과 상기 후보 단말의 FD 빔 간의 거리 차로서 산출되는 SD 빔 차이 인덱스에 기초하여 산출되는 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 위상 차이 인덱스는 상기 기존 단말과 상기 후보 단말의 PMI로부터 추출된 채널 계수(channel coefficient)간 위상 갭(phase gap)을 확인하여 획득되는 장치.
  9. 제3항에 있어서,
    상기 FD 성분의 차이값은 상기 기존 단말과 상기 후보 단말의 상기 FD 성분에 대한 변환 및 모듈러(modulo) 연산을 이용하여 획득되는 차동 진폭 조합 인덱스(differential amplitude combination index)에 기초하여 산출되는 장치.
  10. 제3항에 있어서,
    상기 상관도는 다음의 수학식에 기초하여 산출되고
    Figure PCTKR2022007693-appb-img-000034
    여기서, a는 상기 기존 단말, b는 상기 후보 단말, P(1)은 기준 진폭 조합 인덱스, p(2)는 차동 진폭 조합 인덱스, φ는 위상 차이 인덱스, tr(diag(υm1 (i) -m1 (j ),m2 (i) -m2 (j))는 SD 빔 거리 인덱스를 나타내는 장치.
  11. 전자 장치의 방법에 있어서,
    통신 회로를 통해 전송될 레이어에 대해 기존 배정된 단말에 추가로 배정하고자 하는 후보 단말을 선택하는 동작;
    상기 기존 단말의 제1 채널 상태 정보와 상기 후보 단말의 제2 채널 상태 정보에 기초하여 프리코딩 매트릭스를 구성하는 일부 성분들 각각의 차이값을 획득하고 상기 차이값들에 기초하여 상기 기존 단말과 상기 후보 단말 간의 상관도를 산출하는 동작;
    상기 상관도를 문턱값과 비교하는 동작; 및
    상기 상관도가 문턱값 보다 작으면 상기 후보 단말을 상기 기존 단말과 동일한 그룹으로 배정하고, 상기 상관도가 문턱값 이상이면 상기 후보 단말을 상기 기존 단말과 다른 그룹에 배정하도록 다중 사용자 스케줄링을 수행하는 동작을 포함하는 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 상관도는 상기 기존 단말의 제1 채널 상태 정보와 상기 후보 단말의 제1 채널 상태 정보에 기초하여 프리코딩 매트릭스의 SD 성분 중 일부의 차이값과 FD 성분 중 일부의 차이값을 획득하여 산출되는 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 상관도는 상기 SD 성분의 차이값과 상기 FD 성분의 차이값에 대한 선형 결합으로 산출되는 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 SD 성분의 차이값은 상기 기존 단말과 상기 후보 단말의 상기 SD 성분에 대한 변환 및 모듈러(modulo) 연산을 이용하여 상기 기존 단말과 상기 후보 단말의 SD 빔 간의 거리로서 산출되는 SD 빔의 차이 인덱스에 기초하여 산출되는 방법.
  15. 제 14항에 있어서,
    상기 기존 단말의 SD 빔 세트 인덱스를 SD 빔 세트의 직각 성분(orthogonal)과 회전 성분(rotation factor)에 기초하여 상기 SD 성분 크기보다 작은 L개의 요소
    Figure PCTKR2022007693-appb-img-000035
    로 산출하고, 상기 후보 단말의 SD 빔 세트 인덱스를 SD 빔 세트의 직각 성분(orthogonal)과 회전 성분(rotation factor)에 기초하여 L개의 요소
    Figure PCTKR2022007693-appb-img-000036
    로 산출되는 방법.
  16. 제 15항에 있어서,
    상기 SD 성분의 차이값을 상기 기존 단말의 SD 빔 세트 인덱스 및 상기 후보 단말의 SD 빔 세트 인덱스를 사용하여 다음의 수학식에 의해 산출되고,
    Figure PCTKR2022007693-appb-img-000037
    여기서, tr() 함수는 대각선 성분의 합을 나타내는 방법.
  17. 제13항에 있어서,
    상기 FD 성분의 차이값은, 상기 기존 단말과 상기 후보 단말의 상기 FD 성분에 대한 변환 및 모듈러(modulo) 연산을 이용하여 상기 기존 단말과 상기 후보 단말의 FD 빔 간의 거리 차로서 산출되는 SD 빔 차이 인덱스에 기초하여 산출되는 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 위상 차이 인덱스는 상기 기존 단말과 상기 후보 단말의 PMI로부터 추출된 채널 계수(channel coefficient)간 위상 갭(phase gap)을 확인하여 획득되는 방법.
  19. 제13항에 있어서,
    상기 FD 성분의 차이값은 상기 기존 단말과 상기 후보 단말의 상기 FD 성분에 대한 변환 및 모듈러(modulo) 연산을 이용하여 획득되는 차동 진폭 조합 인덱스(differential amplitude combination index)에 기초하여 산출되는 방법.
  20. 제13항에 있어서,
    상기 상관도는 다음의 수학식에 기초하여 산출되고
    Figure PCTKR2022007693-appb-img-000038
    여기서, a는 상기 기존 단말, b는 상기 후보 단말, P(1)은 기준 진폭 조합 인덱스, p(2)는 차동 진폭 조합 인덱스, φ는 위상 차이 인덱스, tr(diag(υm1 (i) -m1 (j ),m2 (i) -m2 (j))는 SD 빔 거리 인덱스를 나타내는 방법.
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Citations (5)

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