WO2023042941A1 - 무선 통신 시스템에서 신호 전송 방법 및 장치 - Google Patents

무선 통신 시스템에서 신호 전송 방법 및 장치 Download PDF

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WO2023042941A1
WO2023042941A1 PCT/KR2021/012869 KR2021012869W WO2023042941A1 WO 2023042941 A1 WO2023042941 A1 WO 2023042941A1 KR 2021012869 W KR2021012869 W KR 2021012869W WO 2023042941 A1 WO2023042941 A1 WO 2023042941A1
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pilot signal
irs
base station
terminal
channel
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PCT/KR2021/012869
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French (fr)
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최준일
박재용
김성진
이형택
차지훈
김수철
Original Assignee
엘지전자 주식회사
한국과학기술원
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L5/00—Arrangements affording multiple use of the transmission path

Definitions

  • the following description relates to a wireless communication system, and relates to an apparatus and method for channel estimation in a wireless communication system.
  • a wireless access system is widely deployed to provide various types of communication services such as voice and data.
  • a wireless access system is a multiple access system capable of supporting communication with multiple users by sharing available system resources (bandwidth, transmission power, etc.).
  • Examples of the multiple access system include a code division multiple access (CDMA) system, a frequency division multiple access (FDMA) system, a time division multiple access (TDMA) system, an orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) system, and a single carrier frequency (SC-FDMA) system. division multiple access) system.
  • CDMA code division multiple access
  • FDMA frequency division multiple access
  • TDMA time division multiple access
  • OFDMA orthogonal frequency division multiple access
  • SC-FDMA single carrier frequency division multiple access
  • eMBB enhanced mobile broadband
  • RAT radio access technology
  • a communication system considering reliability and latency-sensitive services/UE (user equipment) as well as mMTC (massive machine type communications) providing various services anytime and anywhere by connecting multiple devices and objects has been proposed. .
  • Various technical configurations for this have been proposed.
  • the present disclosure may provide an apparatus and method for channel estimation in a wireless communication system.
  • the present disclosure may provide an apparatus and method for channel estimation in a wireless communication system including an intelligent reflecting surface (IRS).
  • IIRS intelligent reflecting surface
  • a method of operating a base station in a wireless communication system includes the steps of receiving a first pilot signal from a terminal and estimating a channel between the terminal and the base station based on the first pilot signal; Receiving a second pilot signal corresponding to the IRS element setting through an intelligent reflecting surface (IRS), receiving a feedback signal of a third pilot signal corresponding to the IRS element setting from the terminal through the IRS, and The method may include estimating a channel corresponding to a specific IRS element based on the first pilot signal, the second pilot signal, and the third pilot signal.
  • the second pilot signal is an uplink pilot signal
  • the third pilot signal is a downlink pilot signal.
  • the channel estimation corresponding to the specific IRS element may remove the channel effect between the terminal and the base station in the second pilot signal, and the channel effect between the terminal and the base station in the third pilot signal. there is.
  • the channel estimation corresponding to the specific IRS element may remove the channel effect between the terminal and the base station from the second pilot signal, and receive the third pilot signal from which the channel effect between the terminal and the base station is removed.
  • channel estimation corresponding to the specific IRS element may be repeated for all IRS elements.
  • the IRS element setting may be a setting in which a specific IRS element is turned on, and the IRS may be configured with only passive elements.
  • the base station may transmit IRS element configuration information to the terminal.
  • the IRS element configuration information may include information on the number of specific IRS elements turned on.
  • the first pilot signal and the second pilot signal may be sounding reference signals (SRS).
  • the third pilot signal may be a channel state information-reference signal (CSI-RS).
  • a base station may include a transceiver and a processor connected to the transceiver.
  • the processor may control the transceiver to receive a first pilot signal from the terminal.
  • the processor may estimate a channel between the terminal and the base station based on the first pilot signal.
  • the processor may control the transceiver to receive a second pilot signal corresponding to an IRS element setting from the terminal through an intelligent reflecting surface (IRS).
  • the processor may control the transceiver to receive a feedback signal of a third pilot signal corresponding to the IRS element configuration from the terminal through the IRS.
  • the processor may estimate a channel corresponding to a specific IRS element based on the first pilot signal, the second pilot signal, and the third pilot signal.
  • the second pilot signal is an uplink pilot signal
  • the third pilot signal is a downlink pilot signal.
  • the channel estimation corresponding to the specific IRS element may remove the channel effect between the terminal and the base station in the second pilot signal, and the channel effect between the terminal and the base station in the third pilot signal. there is.
  • the channel estimation corresponding to the specific IRS element may remove the channel effect between the terminal and the base station from the second pilot signal, and receive the third pilot signal from which the channel effect between the terminal and the base station is removed.
  • the processor may repeat channel estimation corresponding to the specific IRS element for all IRS elements.
  • the IRS element setting may be a setting in which a specific IRS element is turned on, and the IRS may be configured with only passive elements.
  • the processor may control the transceiver to transmit IRS element configuration information to the terminal.
  • the IRS element configuration information may include information on the number of specific IRS elements turned on.
  • the first pilot signal and the second pilot signal may be sounding reference signals (SRS).
  • the third pilot signal may be a channel state information-reference signal (CSI-RS).
  • a communication device may include at least one processor and at least one computer memory connected to the at least one processor and storing instructions for instructing operations as executed by the at least one processor.
  • the processor may control the communication device to receive a first pilot signal from a terminal and estimate a channel between the terminal and the base station based on the first pilot signal.
  • the processor may control the communication device to receive a second pilot signal corresponding to an IRS element setting from the terminal through an intelligent reflecting surface (IRS).
  • the processor may control the communication device to receive a feedback signal of a third pilot signal corresponding to an IRS element configuration from the terminal through the IRS.
  • the processor may control the communication device to estimate a channel corresponding to a specific IRS element based on the first pilot signal, the second pilot signal, and the third pilot signal.
  • the second pilot signal is an uplink pilot signal
  • the third pilot signal is a downlink pilot signal.
  • a non-transitory computer-readable medium storing at least one instruction includes the at least one instruction executable by a processor.
  • the at least one instruction may instruct the computer readable medium to receive a first pilot signal from a terminal and estimate a channel between the terminal and the base station based on the first pilot signal.
  • the at least one command may instruct the computer readable medium to receive a second pilot signal corresponding to an IRS element setting from the terminal through an intelligent reflecting surface (IRS).
  • the at least one instruction may instruct the computer readable medium to receive a feedback signal of a third pilot signal corresponding to an IRS element configuration from the terminal through an IRS.
  • the at least one instruction may instruct the computer readable medium to estimate a channel corresponding to a specific IRS element based on the first pilot signal, the second pilot signal, and the third pilot signal.
  • the second pilot signal is an uplink pilot signal
  • the third pilot signal is a downlink pilot signal.
  • a method of operating a terminal in a wireless communication system includes transmitting a first pilot signal to a base station, and a second pilot signal corresponding to setting an IRS element to the base station through an intelligent reflecting surface (IRS).
  • the method may include transmitting a pilot signal, receiving a third pilot signal corresponding to an IRS element configuration from the base station through the IRS, and transmitting a feedback signal of the third pilot signal to the base station.
  • a channel between the terminal and the base station may be estimated based on the first pilot signal.
  • a channel corresponding to a specific IRS element may be estimated based on the first pilot signal, the second pilot signal, and the third pilot signal.
  • the second pilot signal is an uplink pilot signal
  • the third pilot signal is a downlink pilot signal.
  • a terminal in a wireless communication system, may include a transceiver and a processor connected to the transceiver.
  • the processor may control the transceiver to transmit a first pilot signal to the base station.
  • the processor may control the transceiver to transmit a second pilot signal corresponding to an IRS element setting to the base station through an intelligent reflecting surface (IRS).
  • the processor may control the transceiver to receive a third pilot signal corresponding to an IRS element configuration from the base station through the IRS.
  • the processor may control the transceiver to transmit a feedback signal of the third pilot signal to the base station.
  • a channel between the terminal and the base station may be estimated based on the first pilot signal.
  • a channel corresponding to a specific IRS element may be estimated based on the first pilot signal, the second pilot signal, and the third pilot signal.
  • the second pilot signal is an uplink pilot signal
  • the third pilot signal is a downlink pilot signal.
  • channel estimation may be performed in a wireless communication system that includes an intelligent reflecting surface (IRS).
  • IIRS intelligent reflecting surface
  • overhead of channel estimation may be reduced based on a training sequence proportional to an IRS scale.
  • Effects obtainable in the embodiments of the present disclosure are not limited to the above-mentioned effects, and other effects not mentioned are technical fields to which the technical configuration of the present disclosure is applied from the description of the following embodiments of the present disclosure. can be clearly derived and understood by those skilled in the art. That is, unintended effects according to implementing the configuration described in the present disclosure may also be derived by those skilled in the art from the embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a communication system applicable to the present disclosure.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a wireless device applicable to the present disclosure.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating another example of a wireless device applicable to the present disclosure.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a portable device applicable to the present disclosure.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a vehicle or autonomous vehicle applicable to the present disclosure.
  • AI Artificial Intelligence
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a method of processing a transmission signal applicable to the present disclosure.
  • FIG 8 is a diagram showing an example of a communication structure that can be provided in a 6G system applicable to the present disclosure.
  • FIG. 9 is a diagram showing an electromagnetic spectrum applicable to the present disclosure.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a THz communication method applicable to the present disclosure.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a wireless communication system including an IRS applicable to the present disclosure.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating effects of channel estimation applicable to the present disclosure.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a base station operating procedure applicable to the present disclosure.
  • each component or feature may be considered optional unless explicitly stated otherwise.
  • Each component or feature may be implemented in a form not combined with other components or features.
  • an embodiment of the present disclosure may be configured by combining some elements and/or features. The order of operations described in the embodiments of the present disclosure may be changed. Some components or features of one embodiment may be included in another embodiment, or may be replaced with corresponding components or features of another embodiment.
  • a base station has meaning as a terminal node of a network that directly communicates with a mobile station.
  • a specific operation described as being performed by a base station in this document may be performed by an upper node of the base station in some cases.
  • the 'base station' is a term such as a fixed station, Node B, eNode B, gNode B, ng-eNB, advanced base station (ABS), or access point. can be replaced by
  • a terminal includes a user equipment (UE), a mobile station (MS), a subscriber station (SS), a mobile subscriber station (MSS), It may be replaced with terms such as mobile terminal or advanced mobile station (AMS).
  • UE user equipment
  • MS mobile station
  • SS subscriber station
  • MSS mobile subscriber station
  • AMS advanced mobile station
  • the transmitting end refers to a fixed and/or mobile node providing data service or voice service
  • the receiving end refers to a fixed and/or mobile node receiving data service or voice service. Therefore, in the case of uplink, the mobile station can be a transmitter and the base station can be a receiver. Similarly, in the case of downlink, the mobile station may be a receiving end and the base station may be a transmitting end.
  • Embodiments of the present disclosure are wireless access systems, such as an IEEE 802.xx system, a 3rd Generation Partnership Project (3GPP) system, a 3GPP Long Term Evolution (LTE) system, a 3GPP 5G (5th generation) NR (New Radio) system, and a 3GPP2 system. It may be supported by at least one disclosed standard document, and in particular, the embodiments of the present disclosure are supported by 3GPP technical specification (TS) 38.211, 3GPP TS 38.212, 3GPP TS 38.213, 3GPP TS 38.321 and 3GPP TS 38.331 documents It can be.
  • 3GPP technical specification TS 38.211, 3GPP TS 38.212, 3GPP TS 38.213, 3GPP TS 38.321 and 3GPP TS 38.331 documents It can be.
  • embodiments of the present disclosure may be applied to other wireless access systems, and are not limited to the above-described systems.
  • it may also be applicable to a system applied after the 3GPP 5G NR system, and is not limited to a specific system.
  • CDMA code division multiple access
  • FDMA frequency division multiple access
  • TDMA time division multiple access
  • OFDMA orthogonal frequency division multiple access
  • SC-FDMA single carrier frequency division multiple access
  • LTE is 3GPP TS 36.xxx Release 8 or later
  • LTE technology after 3GPP TS 36.xxx Release 10 is referred to as LTE-A
  • xxx Release 13 may be referred to as LTE-A pro.
  • 3GPP NR may mean technology after TS 38.xxx Release 15.
  • 3GPP 6G may mean technology after TS Release 17 and/or Release 18.
  • "xxx" means a standard document detail number.
  • LTE/NR/6G may be collectively referred to as a 3GPP system.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a communication system applied to the present disclosure.
  • a communication system 100 applied to the present disclosure includes a wireless device, a base station, and a network.
  • the wireless device means a device that performs communication using a radio access technology (eg, 5G NR, LTE), and may be referred to as a communication/wireless/5G device.
  • the wireless device includes a robot 100a, a vehicle 100b-1 and 100b-2, an extended reality (XR) device 100c, a hand-held device 100d, and a home appliance. appliance) 100e, Internet of Thing (IoT) device 100f, and artificial intelligence (AI) device/server 100g.
  • a radio access technology eg, 5G NR, LTE
  • XR extended reality
  • IoT Internet of Thing
  • AI artificial intelligence
  • the vehicle may include a vehicle equipped with a wireless communication function, an autonomous vehicle, a vehicle capable of performing inter-vehicle communication, and the like.
  • the vehicles 100b-1 and 100b-2 may include an unmanned aerial vehicle (UAV) (eg, a drone).
  • UAV unmanned aerial vehicle
  • the XR device 100c includes augmented reality (AR)/virtual reality (VR)/mixed reality (MR) devices, and includes a head-mounted device (HMD), a head-up display (HUD) installed in a vehicle, a television, It may be implemented in the form of smart phones, computers, wearable devices, home appliances, digital signage, vehicles, robots, and the like.
  • the mobile device 100d may include a smart phone, a smart pad, a wearable device (eg, a smart watch, a smart glass), a computer (eg, a laptop computer), and the like.
  • the home appliance 100e may include a TV, a refrigerator, a washing machine, and the like.
  • the IoT device 100f may include a sensor, a smart meter, and the like.
  • the base station 120 and the network 130 may also be implemented as a wireless device, and a specific wireless device 120a may operate as a base station/network node to other wireless devices.
  • the wireless devices 100a to 100f may be connected to the network 130 through the base station 120 .
  • AI technology may be applied to the wireless devices 100a to 100f, and the wireless devices 100a to 100f may be connected to the AI server 100g through the network 130.
  • the network 130 may be configured using a 3G network, a 4G (eg LTE) network, or a 5G (eg NR) network.
  • the wireless devices 100a to 100f may communicate with each other through the base station 120/network 130, but communicate directly without going through the base station 120/network 130 (e.g., sidelink communication). You may.
  • the vehicles 100b-1 and 100b-2 may perform direct communication (eg, vehicle to vehicle (V2V)/vehicle to everything (V2X) communication).
  • the IoT device 100f eg, sensor
  • the IoT device 100f may directly communicate with other IoT devices (eg, sensor) or other wireless devices 100a to 100f.
  • Wireless communication/connection 150a, 150b, and 150c may be performed between the wireless devices 100a to 100f/base station 120 and the base station 120/base station 120.
  • wireless communication/connection includes various types of uplink/downlink communication 150a, sidelink communication 150b (or D2D communication), and inter-base station communication 150c (eg relay, integrated access backhaul (IAB)). This can be done through radio access technology (eg 5G NR).
  • radio access technology eg 5G NR
  • a wireless device and a base station/wireless device, and a base station can transmit/receive radio signals to each other.
  • the wireless communication/connections 150a, 150b, and 150c may transmit/receive signals through various physical channels.
  • various configuration information setting processes for transmitting / receiving radio signals various signal processing processes (eg, channel encoding / decoding, modulation / demodulation, resource mapping / demapping, etc.) At least a part of a resource allocation process may be performed.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a wireless device applicable to the present disclosure.
  • a first wireless device 200a and a second wireless device 200b may transmit and receive radio signals through various wireless access technologies (eg, LTE and NR).
  • ⁇ the first wireless device 200a, the second wireless device 200b ⁇ denotes the ⁇ wireless device 100x and the base station 120 ⁇ of FIG. 1 and/or the ⁇ wireless device 100x and the wireless device 100x.
  • ⁇ can correspond.
  • the first wireless device 200a includes one or more processors 202a and one or more memories 204a, and may further include one or more transceivers 206a and/or one or more antennas 208a.
  • the processor 202a controls the memory 204a and/or the transceiver 206a and may be configured to implement the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods and/or operational flow diagrams disclosed herein.
  • the processor 202a may process information in the memory 204a to generate first information/signal, and transmit a radio signal including the first information/signal through the transceiver 206a.
  • the processor 202a may receive a radio signal including the second information/signal through the transceiver 206a and store information obtained from signal processing of the second information/signal in the memory 204a.
  • the memory 204a may be connected to the processor 202a and may store various information related to the operation of the processor 202a.
  • memory 204a may perform some or all of the processes controlled by processor 202a, or instructions for performing the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods, and/or flowcharts of operations disclosed herein. It may store software codes including them.
  • the processor 202a and the memory 204a may be part of a communication modem/circuit/chip designed to implement a wireless communication technology (eg, LTE, NR).
  • the transceiver 206a may be coupled to the processor 202a and may transmit and/or receive wireless signals through one or more antennas 208a.
  • the transceiver 206a may include a transmitter and/or a receiver.
  • the transceiver 206a may be used interchangeably with a radio frequency (RF) unit.
  • RF radio frequency
  • a wireless device may mean a communication modem/circuit/chip.
  • the second wireless device 200b includes one or more processors 202b, one or more memories 204b, and may further include one or more transceivers 206b and/or one or more antennas 208b.
  • the processor 202b controls the memory 204b and/or the transceiver 206b and may be configured to implement the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods and/or operational flow diagrams disclosed herein.
  • the processor 202b may process information in the memory 204b to generate third information/signal, and transmit a radio signal including the third information/signal through the transceiver 206b.
  • the processor 202b may receive a radio signal including the fourth information/signal through the transceiver 206b and store information obtained from signal processing of the fourth information/signal in the memory 204b.
  • the memory 204b may be connected to the processor 202b and may store various information related to the operation of the processor 202b.
  • the memory 204b may perform some or all of the processes controlled by the processor 202b, or instructions for performing the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods, and/or flowcharts of operations disclosed herein. It may store software codes including them.
  • the processor 202b and the memory 204b may be part of a communication modem/circuit/chip designed to implement a wireless communication technology (eg, LTE, NR).
  • the transceiver 206b may be coupled to the processor 202b and may transmit and/or receive wireless signals through one or more antennas 208b.
  • the transceiver 206b may include a transmitter and/or a receiver.
  • the transceiver 206b may be used interchangeably with an RF unit.
  • a wireless device may mean a communication modem/circuit/chip.
  • one or more protocol layers may be implemented by one or more processors 202a, 202b.
  • the one or more processors 202a and 202b may include one or more layers (eg, PHY (physical), MAC (media access control), RLC (radio link control), PDCP (packet data convergence protocol), RRC (radio resource) control) and functional layers such as service data adaptation protocol (SDAP).
  • One or more processors 202a, 202b may generate one or more protocol data units (PDUs) and/or one or more service data units (SDUs) according to the descriptions, functions, procedures, proposals, methods, and/or operational flow charts disclosed herein.
  • PDUs protocol data units
  • SDUs service data units
  • processors 202a, 202b may generate messages, control information, data or information according to the descriptions, functions, procedures, proposals, methods and/or operational flow diagrams disclosed herein.
  • One or more processors 202a, 202b generate PDUs, SDUs, messages, control information, data or signals (eg, baseband signals) containing information according to the functions, procedures, proposals and/or methods disclosed herein , may be provided to one or more transceivers 206a and 206b.
  • One or more processors 202a, 202b may receive signals (eg, baseband signals) from one or more transceivers 206a, 206b, and descriptions, functions, procedures, suggestions, methods, and/or flowcharts of operations disclosed herein PDUs, SDUs, messages, control information, data or information can be obtained according to these.
  • signals eg, baseband signals
  • One or more processors 202a, 202b may be referred to as a controller, microcontroller, microprocessor or microcomputer.
  • One or more processors 202a, 202b may be implemented by hardware, firmware, software, or a combination thereof.
  • ASICs application specific integrated circuits
  • DSPs digital signal processors
  • DSPDs digital signal processing devices
  • PLDs programmable logic devices
  • FPGAs field programmable gate arrays
  • firmware or software may be implemented using firmware or software, and the firmware or software may be implemented to include modules, procedures, functions, and the like.
  • Firmware or software configured to perform the descriptions, functions, procedures, proposals, methods and/or operational flow charts disclosed in this document may be included in one or more processors 202a or 202b or stored in one or more memories 204a or 204b. It can be driven by the above processors 202a and 202b.
  • the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods and/or operational flow charts disclosed in this document may be implemented using firmware or software in the form of codes, instructions and/or sets of instructions.
  • One or more memories 204a, 204b may be coupled to one or more processors 202a, 202b and may store various types of data, signals, messages, information, programs, codes, instructions and/or instructions.
  • One or more memories 204a, 204b may include read only memory (ROM), random access memory (RAM), erasable programmable read only memory (EPROM), flash memory, hard drive, registers, cache memory, computer readable storage media, and/or It may consist of a combination of these.
  • One or more memories 204a, 204b may be located internally and/or externally to one or more processors 202a, 202b.
  • one or more memories 204a, 204b may be connected to one or more processors 202a, 202b through various technologies such as wired or wireless connections.
  • One or more transceivers 206a, 206b may transmit user data, control information, radio signals/channels, etc. referred to in the methods and/or operational flow charts of this document to one or more other devices.
  • One or more transceivers 206a, 206b may receive user data, control information, radio signals/channels, etc. referred to in descriptions, functions, procedures, proposals, methods and/or operational flow charts, etc. disclosed herein from one or more other devices. there is.
  • one or more transceivers 206a and 206b may be connected to one or more processors 202a and 202b and transmit and receive radio signals.
  • one or more processors 202a, 202b may control one or more transceivers 206a, 206b to transmit user data, control information, or radio signals to one or more other devices.
  • one or more processors 202a, 202b may control one or more transceivers 206a, 206b to receive user data, control information, or radio signals from one or more other devices.
  • one or more transceivers 206a, 206b may be coupled to one or more antennas 208a, 208b, and one or more transceivers 206a, 206b may be connected to one or more antennas 208a, 208b to achieve the descriptions, functions disclosed in this document.
  • one or more antennas may be a plurality of physical antennas or a plurality of logical antennas (eg, antenna ports).
  • One or more transceivers (206a, 206b) in order to process the received user data, control information, radio signal / channel, etc. using one or more processors (202a, 202b), the received radio signal / channel, etc. in the RF band signal It can be converted into a baseband signal.
  • One or more transceivers 206a and 206b may convert user data, control information, and radio signals/channels processed by one or more processors 202a and 202b from baseband signals to RF band signals.
  • one or more transceivers 206a, 206b may include (analog) oscillators and/or filters.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating another example of a wireless device applied to the present disclosure.
  • a wireless device 300 corresponds to the wireless devices 200a and 200b of FIG. 2, and includes various elements, components, units/units, and/or modules. ) can be configured.
  • the wireless device 300 may include a communication unit 310, a control unit 320, a memory unit 330, and an additional element 340.
  • the communication unit may include communication circuitry 312 and transceiver(s) 314 .
  • communication circuitry 312 may include one or more processors 202a, 202b of FIG. 2 and/or one or more memories 204a, 204b.
  • transceiver(s) 314 may include one or more transceivers 206a, 206b of FIG.
  • the control unit 320 is electrically connected to the communication unit 310, the memory unit 330, and the additional element 340 and controls overall operations of the wireless device. For example, the control unit 320 may control electrical/mechanical operations of the wireless device based on programs/codes/commands/information stored in the memory unit 330. In addition, the control unit 320 transmits the information stored in the memory unit 330 to the outside (eg, another communication device) through the communication unit 310 through a wireless/wired interface, or transmits the information stored in the memory unit 330 to the outside (eg, another communication device) through the communication unit 310. Information received through a wireless/wired interface from other communication devices) may be stored in the memory unit 330 .
  • the additional element 340 may be configured in various ways according to the type of wireless device.
  • the additional element 340 may include at least one of a power unit/battery, an input/output unit, a driving unit, and a computing unit.
  • the wireless device 300 may be a robot (FIG. 1, 100a), a vehicle (FIG. 1, 100b-1, 100b-2), an XR device (FIG. 1, 100c), a mobile device (FIG. 1, 100d) ), home appliances (FIG. 1, 100e), IoT devices (FIG.
  • Wireless devices can be mobile or used in a fixed location depending on the use-case/service.
  • various elements, components, units/units, and/or modules in the wireless device 300 may be entirely interconnected through a wired interface or at least partially connected wirelessly through the communication unit 310 .
  • the control unit 320 and the communication unit 310 are connected by wire, and the control unit 320 and the first units (eg, 130 and 140) are connected wirelessly through the communication unit 310.
  • each element, component, unit/unit, and/or module within wireless device 300 may further include one or more elements.
  • the control unit 320 may be composed of one or more processor sets.
  • control unit 320 may include a set of a communication control processor, an application processor, an electronic control unit (ECU), a graphic processing processor, a memory control processor, and the like.
  • memory unit 330 may include RAM, dynamic RAM (DRAM), ROM, flash memory, volatile memory, non-volatile memory, and/or combinations thereof. can be configured.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a portable device applied to the present disclosure.
  • a portable device may include a smart phone, a smart pad, a wearable device (eg, smart watch, smart glasses), and a portable computer (eg, a laptop computer).
  • a mobile device may be referred to as a mobile station (MS), a user terminal (UT), a mobile subscriber station (MSS), a subscriber station (SS), an advanced mobile station (AMS), or a wireless terminal (WT).
  • MS mobile station
  • UT user terminal
  • MSS mobile subscriber station
  • SS subscriber station
  • AMS advanced mobile station
  • WT wireless terminal
  • a portable device 400 includes an antenna unit 408, a communication unit 410, a control unit 420, a memory unit 430, a power supply unit 440a, an interface unit 440b, and an input/output unit 440c. ) may be included.
  • the antenna unit 408 may be configured as part of the communication unit 410 .
  • Blocks 410 to 430/440a to 440c respectively correspond to blocks 310 to 330/340 of FIG. 3 .
  • the communication unit 410 may transmit/receive signals (eg, data, control signals, etc.) with other wireless devices and base stations.
  • the controller 420 may perform various operations by controlling components of the portable device 400 .
  • the controller 420 may include an application processor (AP).
  • the memory unit 430 may store data/parameters/programs/codes/commands necessary for driving the portable device 400 . Also, the memory unit 430 may store input/output data/information.
  • the power supply unit 440a supplies power to the portable device 400 and may include a wired/wireless charging circuit, a battery, and the like.
  • the interface unit 440b may support connection between the mobile device 400 and other external devices.
  • the interface unit 440b may include various ports (eg, audio input/output ports and video input/output ports) for connection with external devices.
  • the input/output unit 440c may receive or output image information/signal, audio information/signal, data, and/or information input from a user.
  • the input/output unit 440c may include a camera, a microphone, a user input unit, a display unit 440d, a speaker, and/or a haptic module.
  • the input/output unit 440c acquires information/signals (eg, touch, text, voice, image, video) input from the user, and the acquired information/signals are stored in the memory unit 430.
  • the communication unit 410 may convert the information/signal stored in the memory into a wireless signal, and directly transmit the converted wireless signal to another wireless device or to a base station.
  • the communication unit 410 may receive a radio signal from another wireless device or base station and then restore the received radio signal to original information/signal. After the restored information/signal is stored in the memory unit 430, it may be output in various forms (eg, text, voice, image, video, or haptic) through the input/output unit 440c.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a vehicle or autonomous vehicle to which the present disclosure applies.
  • a vehicle or an autonomous vehicle may be implemented as a mobile robot, vehicle, train, manned/unmanned aerial vehicle (AV), ship, etc., and is not limited to a vehicle type.
  • AV unmanned aerial vehicle
  • a vehicle or autonomous vehicle 500 includes an antenna unit 508, a communication unit 510, a control unit 520, a driving unit 540a, a power supply unit 540b, a sensor unit 540c, and an autonomous driving unit.
  • a portion 540d may be included.
  • the antenna unit 550 may be configured as a part of the communication unit 510 .
  • Blocks 510/530/540a to 540d respectively correspond to blocks 410/430/440 of FIG. 4 .
  • the communication unit 510 may transmit/receive signals (eg, data, control signals, etc.) with external devices such as other vehicles, base stations (eg, base stations, roadside base units, etc.), servers, and the like.
  • the controller 520 may perform various operations by controlling elements of the vehicle or autonomous vehicle 500 .
  • the controller 520 may include an electronic control unit (ECU).
  • ECU electronice control unit
  • AI devices include TVs, projectors, smartphones, PCs, laptops, digital broadcasting terminals, tablet PCs, wearable devices, set-top boxes (STBs), radios, washing machines, refrigerators, digital signage, robots, vehicles, etc. It may be implemented as a device or a movable device.
  • the AI device 600 includes a communication unit 610, a control unit 620, a memory unit 630, an input/output unit 640a/640b, a running processor unit 640c, and a sensor unit 640d.
  • a communication unit 610 can include Blocks 610 to 630/640a to 640d may respectively correspond to blocks 310 to 330/340 of FIG. 3 .
  • the communication unit 610 communicates wired and wireless signals (eg, sensor information, user data) with external devices such as other AI devices (eg, FIG. 1, 100x, 120, and 140) or AI servers (Fig. input, learning model, control signal, etc.) can be transmitted and received. To this end, the communication unit 610 may transmit information in the memory unit 630 to an external device or transmit a signal received from the external device to the memory unit 630 .
  • external devices eg, sensor information, user data
  • AI devices eg, FIG. 1, 100x, 120, and 140
  • AI servers Fig. input, learning model, control signal, etc.
  • the controller 620 may determine at least one executable operation of the AI device 600 based on information determined or generated using a data analysis algorithm or a machine learning algorithm. And, the controller 620 may perform the determined operation by controlling components of the AI device 600 . For example, the control unit 620 may request, retrieve, receive, or utilize data from the learning processor unit 640c or the memory unit 630, and may perform a predicted operation among at least one feasible operation or one determined to be desirable. Components of the AI device 600 may be controlled to execute an operation. In addition, the control unit 620 collects history information including user feedback on the operation contents or operation of the AI device 600 and stores it in the memory unit 630 or the running processor unit 640c, or the AI server ( 1, 140) can be transmitted to an external device. The collected history information can be used to update the learning model.
  • the memory unit 630 may store data supporting various functions of the AI device 600 .
  • the memory unit 630 may store data obtained from the input unit 640a, data obtained from the communication unit 610, output data of the learning processor unit 640c, and data obtained from the sensing unit 640.
  • the memory unit 630 may store control information and/or software codes required for operation/execution of the controller 620 .
  • the input unit 640a may obtain various types of data from the outside of the AI device 600.
  • the input unit 620 may obtain learning data for model learning and input data to which the learning model is to be applied.
  • the input unit 640a may include a camera, a microphone, and/or a user input unit.
  • the output unit 640b may generate an output related to sight, hearing, or touch.
  • the output unit 640b may include a display unit, a speaker, and/or a haptic module.
  • the sensing unit 640 may obtain at least one of internal information of the AI device 600, surrounding environment information of the AI device 600, and user information by using various sensors.
  • the sensing unit 640 may include a proximity sensor, an illuminance sensor, an acceleration sensor, a magnetic sensor, a gyro sensor, an inertial sensor, an RGB sensor, an IR sensor, a fingerprint recognition sensor, an ultrasonic sensor, an optical sensor, a microphone, and/or a radar. there is.
  • the learning processor unit 640c may learn a model composed of an artificial neural network using learning data.
  • the running processor unit 640c may perform AI processing together with the running processor unit of the AI server (FIG. 1, 140).
  • the learning processor unit 640c may process information received from an external device through the communication unit 610 and/or information stored in the memory unit 630 .
  • the output value of the learning processor unit 640c may be transmitted to an external device through the communication unit 610 and/or stored in the memory unit 630.
  • the transmitted signal may be processed by a signal processing circuit.
  • the signal processing circuit 700 may include a scrambler 710, a modulator 720, a layer mapper 730, a precoder 740, a resource mapper 750, and a signal generator 760.
  • the operation/function of FIG. 7 may be performed by the processors 202a and 202b and/or the transceivers 206a and 206b of FIG. 2 .
  • blocks 710 to 760 may be implemented in the processors 202a and 202b and/or the transceivers 206a and 206b of FIG. 2 .
  • blocks 710 to 760 may be implemented in the processors 202a and 202b of FIG. 2 .
  • blocks 710 to 750 may be implemented in the processors 202a and 202b of FIG. 2 and block 760 may be implemented in the transceivers 206a and 206b of FIG. 2 , and are not limited to the above-described embodiment.
  • the codeword may be converted into a radio signal through the signal processing circuit 700 of FIG. 7 .
  • a codeword is an encoded bit sequence of an information block.
  • Information blocks may include transport blocks (eg, UL-SCH transport blocks, DL-SCH transport blocks).
  • Radio signals may be transmitted through various physical channels (eg, PUSCH, PDSCH).
  • the codeword may be converted into a scrambled bit sequence by the scrambler 710.
  • a scramble sequence used for scrambling is generated based on an initialization value, and the initialization value may include ID information of a wireless device.
  • the scrambled bit sequence may be modulated into a modulation symbol sequence by modulator 720.
  • the modulation method may include pi/2-binary phase shift keying (pi/2-BPSK), m-phase shift keying (m-PSK), m-quadrature amplitude modulation (m-QAM), and the like.
  • the complex modulation symbol sequence may be mapped to one or more transport layers by the layer mapper 730. Modulation symbols of each transport layer may be mapped to corresponding antenna port(s) by the precoder 740 (precoding).
  • the output z of the precoder 740 can be obtained by multiplying the output y of the layer mapper 730 by the N*M precoding matrix W.
  • N is the number of antenna ports and M is the number of transport layers.
  • the precoder 740 may perform precoding after transform precoding (eg, discrete fourier transform (DFT)) on complex modulation symbols. Also, the precoder 740 may perform precoding without performing transform precoding.
  • transform precoding eg, discrete fourier transform (DFT)
  • the resource mapper 750 may map modulation symbols of each antenna port to time-frequency resources.
  • the time-frequency resource may include a plurality of symbols (eg, CP-OFDMA symbols and DFT-s-OFDMA symbols) in the time domain and a plurality of subcarriers in the frequency domain.
  • the signal generator 760 generates a radio signal from the mapped modulation symbols, and the generated radio signal can be transmitted to other devices through each antenna.
  • CP cyclic prefix
  • DAC digital-to-analog converter
  • the signal processing process for the received signal in the wireless device may be configured in reverse to the signal processing process 710 to 760 of FIG. 7 .
  • a wireless device eg, 200a and 200b of FIG. 2
  • the received radio signal may be converted into a baseband signal through a signal restorer.
  • the signal restorer may include a frequency downlink converter, an analog-to-digital converter (ADC), a CP remover, and a fast fourier transform (FFT) module.
  • ADC analog-to-digital converter
  • FFT fast fourier transform
  • the baseband signal may be restored to a codeword through a resource de-mapper process, a postcoding process, a demodulation process, and a de-scramble process.
  • a signal processing circuit for a received signal may include a signal restorer, a resource demapper, a postcoder, a demodulator, a descrambler, and a decoder.
  • 6G (radio communications) systems are characterized by (i) very high data rates per device, (ii) very large number of connected devices, (iii) global connectivity, (iv) very low latency, (v) battery- It aims to lower energy consumption of battery-free IoT devices, (vi) ultra-reliable connectivity, and (vii) connected intelligence with machine learning capabilities.
  • the vision of the 6G system can be four aspects such as “intelligent connectivity”, “deep connectivity”, “holographic connectivity”, and “ubiquitous connectivity”, and the 6G system can satisfy the requirements shown in Table 1 below. That is, Table 1 is a table showing the requirements of the 6G system.
  • the 6G system is enhanced mobile broadband (eMBB), ultra-reliable low latency communications (URLLC), mMTC (massive machine type communications), AI integrated communication, tactile Internet (tactile internet), high throughput, high network capacity, high energy efficiency, low backhaul and access network congestion and improved data security ( can have key factors such as enhanced data security.
  • eMBB enhanced mobile broadband
  • URLLC ultra-reliable low latency communications
  • mMTC massive machine type communications
  • AI integrated communication e.g., AI integrated communication
  • tactile Internet tactile internet
  • high throughput high network capacity
  • high energy efficiency high backhaul and access network congestion
  • improved data security can have key factors such as enhanced data security.
  • FIG 8 is a diagram illustrating an example of a communication structure that can be provided in a 6G system applicable to the present disclosure.
  • a 6G system is expected to have 50 times higher simultaneous wireless communication connectivity than a 5G wireless communication system.
  • URLLC a key feature of 5G, is expected to become a more mainstream technology by providing end-to-end latency of less than 1 ms in 6G communications.
  • the 6G system will have much better volume spectral efficiency, unlike the frequently used area spectral efficiency.
  • 6G systems can provide very long battery life and advanced battery technology for energy harvesting, so mobile devices in 6G systems may not need to be charged separately.
  • AI The most important and newly introduced technology for the 6G system is AI.
  • AI was not involved in the 4G system.
  • 5G systems will support partial or very limited AI.
  • the 6G system will be AI-enabled for full automation.
  • Advances in machine learning will create more intelligent networks for real-time communication in 6G.
  • Introducing AI in communications can simplify and enhance real-time data transmission.
  • AI can use a plethora of analytics to determine how complex target tasks are performed. In other words, AI can increase efficiency and reduce processing delays.
  • AI can also play an important role in machine-to-machine, machine-to-human and human-to-machine communications.
  • AI can be a rapid communication in the brain computer interface (BCI).
  • BCI brain computer interface
  • AI-based communication systems can be supported by metamaterials, intelligent structures, intelligent networks, intelligent devices, intelligent cognitive radios, self-sustaining wireless networks, and machine learning.
  • AI-based physical layer transmission means applying a signal processing and communication mechanism based on an AI driver rather than a traditional communication framework in fundamental signal processing and communication mechanisms. For example, deep learning-based channel coding and decoding, deep learning-based signal estimation and detection, deep learning-based multiple input multiple output (MIMO) mechanism, It may include AI-based resource scheduling and allocation.
  • MIMO multiple input multiple output
  • Machine learning may be used for channel estimation and channel tracking, and may be used for power allocation, interference cancellation, and the like in a downlink (DL) physical layer. Machine learning can also be used for antenna selection, power control, symbol detection, and the like in a MIMO system.
  • DL downlink
  • AI algorithms based on deep learning require a lot of training data to optimize training parameters.
  • a lot of training data is used offline. This is because static training on training data in a specific channel environment may cause a contradiction between dynamic characteristics and diversity of a radio channel.
  • Machine learning refers to a set of actions that train a machine to create a machine that can do tasks that humans can or cannot do.
  • Machine learning requires data and a running model.
  • data learning methods can be largely classified into three types: supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.
  • Neural network training is aimed at minimizing errors in the output.
  • Neural network learning repeatedly inputs training data to the neural network, calculates the output of the neural network for the training data and the error of the target, and backpropagates the error of the neural network from the output layer of the neural network to the input layer in a direction to reduce the error. ) to update the weight of each node in the neural network.
  • Supervised learning uses training data in which correct answers are labeled in the learning data, and unsupervised learning may not have correct answers labeled in the learning data. That is, for example, learning data in the case of supervised learning related to data classification may be data in which each learning data is labeled with a category. Labeled training data is input to the neural network, and an error may be calculated by comparing the output (category) of the neural network and the label of the training data. The calculated error is back-propagated in a reverse direction (ie, from the output layer to the input layer) in the neural network, and the connection weight of each node of each layer of the neural network may be updated according to the back-propagation.
  • a reverse direction ie, from the output layer to the input layer
  • the amount of change in the connection weight of each updated node may be determined according to a learning rate.
  • the neural network's computation of input data and backpropagation of errors can constitute a learning cycle (epoch).
  • the learning rate may be applied differently according to the number of iterations of the learning cycle of the neural network. For example, a high learning rate is used in the early stages of neural network learning to increase efficiency by allowing the neural network to quickly achieve a certain level of performance, and a low learning rate can be used in the late stage to increase accuracy.
  • the learning method may vary depending on the characteristics of the data. For example, in a case where the purpose of the receiver is to accurately predict data transmitted by the transmitter in a communication system, it is preferable to perform learning using supervised learning rather than unsupervised learning or reinforcement learning.
  • the learning model corresponds to the human brain, and the most basic linear model can be considered. ) is called
  • the neural network cord used as a learning method is largely divided into deep neural networks (DNN), convolutional deep neural networks (CNN), and recurrent boltzmann machine (RNN). and this learning model can be applied.
  • DNN deep neural networks
  • CNN convolutional deep neural networks
  • RNN recurrent boltzmann machine
  • THz communication can be applied in 6G systems.
  • the data transmission rate can be increased by increasing the bandwidth. This can be done using sub-THz communication with wide bandwidth and applying advanced massive MIMO technology.
  • THz waves also known as sub-millimeter radiation
  • THz waves generally represent a frequency band between 0.1 THz and 10 THz with corresponding wavelengths in the range of 0.03 mm-3 mm.
  • the 100 GHz-300 GHz band range (sub THz band) is considered a major part of the THz band for cellular communications. Adding to the sub-THz band mmWave band will increase 6G cellular communications capacity.
  • 300 GHz-3 THz is in the far infrared (IR) frequency band.
  • the 300 GHz-3 THz band is part of the broad band, but is at the border of the wide band, just behind the RF band. Thus, this 300 GHz-3 THz band exhibits similarities to RF.
  • THz communications include (i) widely available bandwidth to support very high data rates, and (ii) high path loss at high frequencies (highly directional antennas are indispensable).
  • the narrow beamwidth produced by the highly directional antenna reduces interference.
  • the small wavelength of the THz signal allows a much larger number of antenna elements to be incorporated into devices and BSs operating in this band. This enables advanced adaptive array technology to overcome range limitations.
  • THz Terahertz
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a THz communication method applicable to the present disclosure.
  • THz waves are located between RF (Radio Frequency)/millimeter (mm) and infrared bands, and (i) transmit non-metal/non-polarizable materials better than visible light/infrared rays, and have a shorter wavelength than RF/millimeter waves and have high straightness. Beam focusing may be possible.
  • Intelligent Reflecting Surface is attracting attention as one of the techniques for increasing communication speed in communication after 5G.
  • Existing multi-antenna techniques have been able to improve communication speed through antenna gain and beamforming gain.
  • the existing multi-antenna technique requires an active element such as a radio frequency (RF) chain. Therefore, a large-scale antenna arrangement is required, which may cause problems in cost and power consumption.
  • An intelligent reflective surface may consist of only passive elements.
  • an intelligent reflective surface can include passive elements and active elements. When the intelligent reflective surface includes only passive elements, a terminal or a base station can obtain gains obtained with relatively low cost and power multiple antennas. If the communication system includes an intelligent reflective surface, channel estimation may not be possible using existing techniques.
  • An IRS including only passive elements may be unable to transmit/receive independent signals. Therefore, when the IRS includes only passive elements, it is difficult to independently estimate a channel between the base station and the IRS or between the terminal and the IRS. The base station and the terminal can observe a cascaded channel that has passed through the IRS. Based on this, the present disclosure proposes a new channel estimation method.
  • the length of the learning string may increase proportionally to the number of antennas and the number of elements of the intelligent reflective surface. Therefore, when a large-scale intelligent reflective surface is used to support a high communication rate, the length of the learning sequence may be longer than the coherence time. Accordingly, communication may be substantially impossible.
  • the present disclosure proposes a method for estimating a channel based on a learning sequence that is linearly proportional to the scale of an intelligent reflective surface regardless of the number of antennas of a terminal and a base station.
  • a user equipment (UE) 1102 may communicate with a base station (BS) 1106.
  • Terminal 1102 can communicate with base station 1106 through IRS 1104 .
  • a user and a terminal may be interchangeably referred to.
  • Transpose and Hermitian transpose can be written as () T and () H respectively.
  • the set of complex numbers can be denoted by C.
  • C a ⁇ b can represent a set of complex matrices of size a ⁇ b.
  • a -R and A -L can represent the right inverse and left inverse, respectively.
  • diag(a) For a vector a, that value is can be denoted as The multivariate normal distribution with mean vector ⁇ and covariance matrix ⁇ is can be denoted as
  • Table 2 below shows terms used in this disclosure.
  • the subscript includes UL, it corresponds to uplink, and when it includes DL, it corresponds to downlink.
  • N Number of BS antennas received signal at time t M
  • Number of user (terminal) antennas transmit signal at time t L
  • Number of IRS elements Transmit beamformer at time t t time index Phase value of lth IRS element at time t Channel between user and BS
  • Magnitude value of the lth IRS element at time t Channel between IRS and BS IRS element set value at time t Channel between user and IRS noise variance lth one-dimensional matrix noise at time t transmission power
  • the present disclosure proposes a channel estimation method using an uplink pilot signal from a base station and a downlink pilot signal transmitted from a terminal to a base station through analog feedback in a SU-MIMO system assuming TDD.
  • the present disclosure provides a step for a base station to receive an uplink pilot signal in an environment in which all IRS elements are turned off and to estimate a channel H UB between a terminal and a base station, in an uplink pilot received signal corresponding to an IRS element setting value in which only specific elements are turned on by a base station removing the effect of H UB , the base station removing the effect of H UB from the downlink pilot received signal corresponding to the IRS element setting value in which only the specific element transmitted by the terminal to the base station through analog feedback is turned on, and the base station removing the effect of H UB from the H UB
  • a step of estimating a one-dimensional matrix corresponding to a specific IRS element by combining two received signals from which the effect of UB has been removed may be included.
  • the base station repeatedly applies the above-described procedure to all IRS elements, thereby estimating as many one-dimensional matrices R l as the total number of IRS elements containing information on two channels H IB and H UI passing through the IRS.
  • the base station may determine an IRS element setting value.
  • the received signal of the base station at time t can be expressed as Equation 1 below.
  • channel reciprocity may be established.
  • the received signal of the terminal can be expressed as Equation 2 below.
  • the terminal can know the received signal for each of the M antennas.
  • the present disclosure assumes that a downlink signal received by a terminal is intact and analog feedback is possible to the base station.
  • the base station can first estimate the channel H UB between the terminal and the base station using both the uplink signal and the downlink signal. Then, the base station can estimate the concatenated channel by canceling the effect of H UB in the received signal based on the estimated value. That is, the base station can estimate information about a concatenated channel composed of H IB and H UI by canceling the effect of H UB in the received signal.
  • the concatenated channel (BS-IRS-UE) can be expressed as Equation 3 below.
  • the chained channel is a one-dimensional matrix like this can be expressed as a weighted sum of That is, the chain channel is having a weight of can be expressed as a weighted sum of
  • the present disclosure is a one-dimensional matrix that can represent the same concatenated channel instead of H IB and H UI We propose a method for estimating them.
  • the transmission signal may use a constant that satisfies the transmission power limit ( ).
  • the size of all IRS elements may be set to 0 ( ).
  • the matrix is the time span It may be formed by connecting received signals within. The received signal may be expressed as in the equation below.
  • Matrix F UB and matrix N UB are time spans These are matrices formed based on the transmit beamformer and receive noise concatenation in .
  • the base station can estimate the channel H UB using the received signal.
  • Estimated H UB can be expressed as in the following equation.
  • Means direct channel estimation between the terminal and the base station Means direct channel estimation between the terminal and the base station.
  • F UB normalizes M rows in a discrete Fourier transform (DFT) matrix of size ⁇ 1 ⁇ ⁇ 1 in the time domain of ⁇ 1 ⁇ M can be designed by
  • DFT discrete Fourier transform
  • the right-hand inverse of F UB is the Hermitian transpose of F UB can be obtained by normalizing
  • the base station can then remove the effect of H UB from the received signal of the base station using the estimated channel between the terminal and the base station as shown in the following equation.
  • Equation 4 can be defined as Equation 4 below using the relationship with Equation 5.
  • Equation 5 can be regarded as the actual noise of the system.
  • Estimation of one-dimensional matrices may be expressed as Cooperative one-by-one (Co-OBO) channel estimation.
  • L one-dimensional matrices over the time range ⁇ 1 +1 ⁇ t ⁇ 1 +2L can be estimated.
  • a setting with only the first IRS element turned on and the rest turned off divides the time span into L periods of length 2. specific to the second cycle can be used to perform the estimation of
  • a setting value in which only one th IRS element is turned on and the others are turned off may be expressed as in the following equation.
  • Equation 9 Equation 9 below.
  • the uplink received signal from which the direct channel effect has been removed is can be expressed as
  • the beamformer is can be expressed in the form of
  • the noise signal is can be expressed in the form of here, is a substantial scalar signal can be regarded as
  • the downlink received signal of the terminal may be transmitted to the base station through analog feedback for the second time of each period.
  • the base station can remove the effect of H UB as in Equation 6 and obtain a signal in the form of Equation 10 below.
  • the downlink received signal from which the direct channel effect has been removed is can be expressed as
  • the beamformer is defined as the signal caught is defined as
  • the actual noise of the system is can be expressed in the form of Similar to Equation 9, is a substantial scalar signal can be regarded as Terminal
  • the UE can first remove the influence of H UB .
  • the terminal may first remove the effect of H UB by performing calculations such as Equation 10. After that, the terminal may be delivered to the base station through analog feedback. the base station signal derived in the th period and Finally using A one-dimensional matrix corresponding to the th IRS element can be estimated.
  • the estimated one-dimensional matrix can be expressed as in Equation 11 below.
  • Equation 12 Equation 12
  • estimation corresponding to each IRS element is repeated and a total of L IRS elements are estimated in ascending order.
  • the base station may estimate some elements desired to be estimated among all L IRS elements in a desired order, and is not limited to the above-described embodiment.
  • the IRS element setting value may be set to a value having a maximum SE among (2 2 ) 8 IRS element setting values through an exhaustive search. 12 shows the result of using the information of the one-dimensional matrix intact for comparison (perfect), the result of randomly setting the phase value of the IRS element (random), and the result of setting all phase values of the IRS element to 0 (all-zero). include Referring to FIG. 12 , the maximum SE is shown when perfect 1-dimensional matrix information is used. In addition, in the case of the channel estimation technique through association of uplink and downlink signals proposed by the present disclosure, it can be seen that the maximum SE is almost identical to this.
  • the present disclosure proposes a method for a base station to estimate a channel using analog feedback of an uplink pilot signal and a downlink pilot signal.
  • the present disclosure proposes a method in which a base station estimates a channel including an IRS using analog feedback of an uplink pilot signal and a downlink pilot signal in a SU-MIMO system assuming TDD.
  • the IRS may be composed of only passive elements.
  • the IRS may include an active element.
  • the base station may receive a pilot signal from the terminal and estimate a channel between the terminal and the base station.
  • the base station can estimate the channel H UB between the terminal and the base station by receiving an uplink pilot signal in an environment in which all IRS elements are turned off.
  • the base station may form a matrix based on Equations 4 to 7 by connecting the received signals with the size of all IRS elements set to 0.
  • the base station may receive a sounding reference signal (SRS) from the terminal as an uplink pilot signal and estimate a channel between the terminal and the base station.
  • SRS sounding reference signal
  • the base station may receive an uplink pilot signal corresponding to the IRS element configuration value.
  • the IRS element setting value may be a value in which a specific IRS element is turned on. That is, the base station can receive an uplink pilot signal corresponding to an IRS element setting value in which only a specific element is turned on.
  • the base station can remove a channel effect between the base station and the terminal in the uplink pilot received signal corresponding to the IRS element setting value in which only a specific element is turned on. That is, the base station can remove the effect of H UB from an uplink pilot received signal corresponding to an IRS element setting value in which only a specific element is turned on.
  • the base station may receive the SRS as an uplink pilot signal corresponding to an IRS element setting value.
  • the base station may receive an SRS signal corresponding to an IRS element setting value in which only a specific element is turned on through the IRS from the terminal. The base station can remove the effect of H UB from the received SRS.
  • the base station may receive feedback of the downlink pilot signal corresponding to the IRS element setting value.
  • the base station can remove the effect of H UB from the received feedback signal.
  • the base station may receive feedback of a channel state information-reference signal (CSI-RS) corresponding to an IRS element setting value in which only a specific element is turned on from the terminal.
  • CSI-RS channel state information-reference signal
  • the base station may receive CSI-RS feedback from the terminal. That is, the terminal may transmit CSI-RS feedback to the base station after receiving the CSI-RS from the base station through the IRS corresponding to the IRS element setting value in which only a specific element is turned on.
  • the base station can remove the effect of H UB from the feedback signal of the received CSI-RS.
  • the base station may estimate a channel corresponding to a specific IRS element based on the feedback of the uplink pilot signal and the downlink pilot signal.
  • the base station may estimate a one-dimensional matrix corresponding to a specific IRS element by combining two signals from which the influence of H UB is removed in S1303 and S1305.
  • the base station may estimate a one-dimensional matrix based on Equations 8 to 11 described above.
  • the base station may receive an SRS signal corresponding to an IRS element setting value in which only a specific element is turned on from the terminal through the IRS, and remove the effect of H UB from the received SRS.
  • the base station may receive a feedback signal of the CSI-RS corresponding to the setting value of the IRS element in which only a specific element is turned on from the terminal.
  • the base station can remove the effect of H UB from the feedback signal of the received CSI-RS.
  • the base station can estimate the concatenated channel through the IRS based on the SRS signal from which the effect of H UB is removed and the feedback signal of the CSI-RS from which the effect of H UB is removed. That is, channel estimation corresponding to a specific IRS element removes the channel effect between the terminal and the base station in the second pilot signal, and removes the channel effect between the terminal and the base station in the third pilot signal.
  • the base station may repeat the above-described process for all IRS elements.
  • the base station may repeatedly perform steps S1303 to S1307 for all IRS elements.
  • the base station may transmit IRS element configuration information to the terminal.
  • the specific IRS element setting information may include information on the number of the specific IRS elements turned on.
  • the IRS element configuration information may include information related to the IRS element, and is not limited to the above-described embodiment.
  • the terminal may transmit a pilot signal corresponding to specific IRS element information based on the IRS element configuration information. Also, such signaling may be performed independently of or in combination with the above-described procedures.
  • the base station may receive a first pilot signal from the terminal and estimate a channel between the terminal and the base station based on the first pilot signal.
  • the base station may receive the second pilot signal corresponding to the IRS element setting from the terminal through an intelligent reflecting surface (IRS).
  • the base station may receive a feedback signal of the third pilot signal corresponding to the IRS element configuration from the terminal through the IRS.
  • a channel corresponding to a specific IRS element may be estimated based on the first pilot signal, the second pilot signal, and the third pilot signal.
  • the second pilot signal is an uplink pilot signal
  • the third pilot signal is a downlink pilot signal.
  • channel estimation corresponding to a specific IRS element may remove a channel effect between the terminal and the base station in the second pilot signal, and a channel effect between the terminal and the base station in the third pilot signal.
  • the terminal may transmit feedback of the third pilot signal to the base station, and the base station receives the feedback of the third pilot signal and removes the channel effect between the terminal and the base station in the third pilot signal can do.
  • channel estimation corresponding to the specific IRS element may remove a channel effect between the terminal and the base station from the second pilot signal, and receive a third pilot signal from which the channel effect between the terminal and the base station is removed. can do.
  • the terminal can directly remove a channel effect between the terminal and the base station in the third pilot signal and transmit feedback to the base station.
  • the base station may repeat channel estimation corresponding to a specific IRS element for all IRS elements.
  • the base station may transmit specific IRS element configuration information to the terminal.
  • the specific IRS element setting information may include information on the number of the specific IRS elements turned on.
  • the first pilot signal and the second pilot signal may be sounding reference signals (SRS).
  • the third pilot signal may be a channel state information-reference signal (CSI-RS).
  • the terminal may transmit a pilot signal to the base station.
  • the terminal may transmit the SRS to the base station in an environment in which all IRS elements are turned off.
  • the base station may receive a pilot signal from the terminal and estimate a channel between the terminal and the base station. Specifically, the base station can estimate the channel H UB between the terminal and the base station by receiving an uplink pilot signal in an environment in which all IRS elements are turned off.
  • the terminal may transmit an uplink pilot signal corresponding to the element configuration value to the base station through the IRS.
  • a base station may receive an uplink pilot signal corresponding to an IRS element configuration value.
  • the IRS element setting value may be a value in which a specific IRS element is turned on. That is, the base station can receive an uplink pilot signal corresponding to an IRS element setting value in which only a specific element is turned on. The base station can remove a channel effect between the base station and the terminal in the uplink pilot received signal corresponding to the IRS element setting value in which only a specific element is turned on.
  • the terminal may receive a downlink pilot signal corresponding to the IRS element configuration value through the IRS.
  • the terminal may receive the CSI-RS corresponding to the IRS element configuration value from the base station through the IRS.
  • the terminal may transmit feedback of the received downlink pilot signal.
  • the terminal may transmit feedback of the received CSI-RS to the base station.
  • step S1409 the UE may repeat the above-described procedure for all IRS elements.
  • the terminal may repeatedly perform steps S1403 to S1407 for all IRS elements.
  • Embodiments of the present disclosure may be applied to various wireless access systems.
  • various wireless access systems there is a 3rd Generation Partnership Project (3GPP) or 3GPP2 system.
  • 3GPP 3rd Generation Partnership Project
  • 3GPP2 3rd Generation Partnership Project2
  • Embodiments of the present disclosure may be applied not only to the various wireless access systems, but also to all technical fields to which the various wireless access systems are applied. Furthermore, the proposed method can be applied to mmWave and THz communication systems using ultra-high frequency bands.
  • embodiments of the present disclosure may be applied to various applications such as free-running vehicles and drones.

Abstract

본 개시의 일 예로서, 무선 통신 시스템에서 기지국이 단말로부터 제1 파일럿 신호를 수신하고 상기 제1 파일럿(pilot) 신호에 기초하여 단말과 기지국간의 채널을 추정하는 단계, 상기 단말로부터 지능형 반사 표면(intelligent reflecting surface, IRS)을 통해 IRS 요소 설정에 대응되는 제2 파일럿 신호를 수신하는 단계, 상기 단말로부터 IRS를 통해 IRS 요소 설정에 대응되는 제3 파일럿 신호의 피드백 신호를 수신하는 단계 및 상기 제1 파일럿 신호, 상기 제2 파일럿 신호 및 제3 파일럿 신호에 기초하여 특정 IRS 요소에 해당하는 채널을 추정하는 단계가 개시될 수 있다. 상기 제2 파일럿 신호는 상향링크 파일럿 신호이며, 상기 제3 파일럿 신호는 하향링크 파일럿 신호이다.

Description

무선 통신 시스템에서 신호 전송 방법 및 장치
이하의 설명은 무선 통신 시스템에 대한 것으로, 무선 통신 시스템에서 채널 추정을 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
무선 접속 시스템이 음성이나 데이터 등과 같은 다양한 종류의 통신 서비스를 제공하기 위해 광범위하게 전개되고 있다. 일반적으로 무선 접속 시스템은 가용한 시스템 자원(대역폭, 전송 파워 등)을 공유하여 다중 사용자와의 통신을 지원할 수 있는 다중 접속(multiple access) 시스템이다. 다중 접속 시스템의 예들로는 CDMA(code division multiple access) 시스템, FDMA(frequency division multiple access) 시스템, TDMA(time division multiple access) 시스템, OFDMA(orthogonal frequency division multiple access) 시스템, SC-FDMA(single carrier frequency division multiple access) 시스템 등이 있다.
특히, 많은 통신 기기들이 큰 통신 용량을 요구하게 됨에 따라 기존 RAT(radio access technology)에 비해 향상된 모바일 브로드밴드(enhanced mobile broadband, eMBB) 통신 기술이 제안되고 있다. 또한 다수의 기기 및 사물들을 연결하여 언제 어디서나 다양한 서비스를 제공하는 mMTC(massive machine type communications) 뿐만 아니라 신뢰성 (reliability) 및 지연(latency) 민감한 서비스/UE(user equipment)를 고려한 통신 시스템이 제안되고 있다. 이를 위한 다양한 기술 구성들이 제안되고 있다.
본 개시는 무선 통신 시스템에서 채널 추정을 위한 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
본 개시는 지능형 반사 표면(intelligent reflecting surface, IRS)을 포함하는 무선 통신 시스템에서 채널 추정을 위한 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
본 개시에서 이루고자 하는 기술적 목적들은 이상에서 언급한 사항들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 이하 설명할 본 개시의 실시 예들로부터 본 개시의 기술 구성이 적용되는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 고려될 수 있다.
본 개시의 일 예로서, 무선 통신 시스템에서 기지국의 동작 방법은 단말로부터 제1 파일럿 신호를 수신하고 상기 제1 파일럿(pilot) 신호에 기초하여 단말과 기지국간의 채널을 추정하는 단계, 상기 단말로부터 지능형 반사 표면(intelligent reflecting surface, IRS)을 통해 IRS 요소 설정에 대응되는 제2 파일럿 신호를 수신하는 단계, 상기 단말로부터 IRS를 통해 IRS 요소 설정에 대응되는 제3 파일럿 신호의 피드백 신호를 수신하는 단계 및 상기 제1 파일럿 신호, 상기 제2 파일럿 신호 및 제3 파일럿 신호에 기초하여 특정 IRS 요소에 해당하는 채널을 추정하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 제2 파일럿 신호는 상향링크 파일럿 신호이며, 상기 제3 파일럿 신호는 하향링크 파일럿 신호이다. 구체적인 일 예로, 상기 특정 IRS 요소에 해당하는 채널 추정은 상기 제2 파일럿 신호에서 상기 단말과 기지국간의 채널 영향을 제거할 수 있으며, 상기 제3 파일럿 신호에서 상기 단말과 기지국간의 채널 영향을 제거할 수 있다. 또 다른 예로, 상기 특정 IRS 요소에 해당하는 채널 추정은 상기 제2 파일럿 신호에서 상기 단말과 기지국간의 채널 영향을 제거할 수 있으며, 상기 단말과 기지국 간의 채널 영향이 제거된 제3 파일럿 신호를 수신할 수 있다. 또한, 상기 특정 IRS 요소에 해당하는 채널 추정을 모든 IRS 요소에 대하여 반복할 수 있다. 상기 IRS 요소 설정은 특정 IRS 요소가 켜지는(on) 설정일 수 있으며, 상기 IRS는 수동 소자만으로 구성될 수 있다. 상기 기지국이 상기 단말에게 IRS 요소 설정 정보를 전송할 수 있다. 상기 IRS 요소 설정 정보는 상기 켜진 특정 IRS 요소의 개수 정보를 포함할 수 있다. 상기 제1 파일럿 신호 및 상기 제2 파일럿 신호는 사운딩 기준 신호(sounding reference signal, SRS)일 수 있다. 상기 제3 파일럿 신호는 채널 상태 정보 기준 신호(channel state information-reference signal, CSI-RS)일 수 있다.
본 개시의 일 예로서, 무선 통신 시스템에서 기지국은 송수신기 및 상기 송수신기와 연결된 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 송수신기가 단말로부터 제1 파일럿 신호를 수신하도록 제어할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 제1 파일럿(pilot) 신호에 기초하여 단말과 기지국간의 채널을 추정할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 송수신기가 상기 단말로부터 지능형 반사 표면(intelligent reflecting surface, IRS)을 통해 IRS 요소 설정에 대응되는 제2 파일럿 신호를 수신하도록 제어할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 송수신기가 상기 단말로부터 IRS를 통해 IRS 요소 설정에 대응되는 제3 파일럿 신호의 피드백 신호를 수신하도록 제어할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 제1 파일럿 신호, 상기 제2 파일럿 신호 및 제3 파일럿 신호에 기초하여 특정 IRS 요소에 해당하는 채널을 추정할 수 있다. 상기 제2 파일럿 신호는 상향링크 파일럿 신호이며, 상기 제3 파일럿 신호는 하향링크 파일럿 신호이다. 구체적인 일 예로, 상기 특정 IRS 요소에 해당하는 채널 추정은 상기 제2 파일럿 신호에서 상기 단말과 기지국간의 채널 영향을 제거할 수 있으며, 상기 제3 파일럿 신호에서 상기 단말과 기지국간의 채널 영향을 제거할 수 있다. 또 다른 예로, 상기 특정 IRS 요소에 해당하는 채널 추정은 상기 제2 파일럿 신호에서 상기 단말과 기지국간의 채널 영향을 제거할 수 있으며, 상기 단말과 기지국 간의 채널 영향이 제거된 제3 파일럿 신호를 수신할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 특정 IRS 요소에 해당하는 채널 추정을 모든 IRS 요소에 대하여 반복할 수 있다. 상기 IRS 요소 설정은 특정 IRS 요소가 켜지는(on) 설정일 수 있으며, 상기 IRS는 수동 소자만으로 구성될 수 있다. 상기 프로세서는 상기 송수신기가 상기 단말에게 IRS 요소 설정 정보를 전송하도록 제어할 수 있다. 상기 IRS 요소 설정 정보는 상기 켜진 특정 IRS 요소의 개수 정보를 포함할 수 있다. 상기 제1 파일럿 신호 및 상기 제2 파일럿 신호는 사운딩 기준 신호(sounding reference signal, SRS)일 수 있다. 상기 제3 파일럿 신호는 채널 상태 정보 기준 신호(channel state information-reference signal, CSI-RS)일 수 있다.
본 개시의 일 예로서, 통신 장치는 적어도 하나의 프로세서 및 상기 적어도 하나의 프로세서와 연결되며, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행됨에 따라 동작들을 지시하는 명령어를 저장하는 적어도 하나의 컴퓨터 메모리를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 통신 장치가 단말로부터 제1 파일럿 신호를 수신하고 상기 제1 파일럿(pilot) 신호에 기초하여 단말과 기지국간의 채널을 추정하도록 제어할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 통신 장치가 상기 단말로부터 지능형 반사 표면(intelligent reflecting surface, IRS)을 통해 IRS 요소 설정에 대응되는 제2 파일럿 신호를 수신하도록 제어할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 통신 장치가 상기 단말로부터 IRS를 통해 IRS 요소 설정에 대응되는 제3 파일럿 신호의 피드백 신호를 수신하도록 제어할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 통신 장치가 상기 제1 파일럿 신호, 상기 제2 파일럿 신호 및 제3 파일럿 신호에 기초하여 특정 IRS 요소에 해당하는 채널을 추정하도록 제어할 수 있다. 상기 제2 파일럿 신호는 상향링크 파일럿 신호이며, 상기 제3 파일럿 신호는 하향링크 파일럿 신호이다.
본 개시의 일 예로서, 적어도 하나의 명령어(instructions)을 저장하는 비-일시적인(non-transitory) 컴퓨터 판독 가능 매체(computer-readable medium)는 프로세서에 의해 실행 가능한(executable) 상기 적어도 하나의 명령어를 포함할 수 있다. 상기 적어도 하나의 명령어는 상기 컴퓨터 판독 가능 매체가 단말로부터 제1 파일럿 신호를 수신하고 상기 제1 파일럿(pilot) 신호에 기초하여 단말과 기지국간의 채널을 추정하도록 지시할 수 있다. 상기 적어도 하나의 명령어는 상기 컴퓨터 판독 가능 매체가 상기 단말로부터 지능형 반사 표면(intelligent reflecting surface, IRS)을 통해 IRS 요소 설정에 대응되는 제2 파일럿 신호를 수신하도록 지시할 수 있다. 상기 적어도 하나의 명령어는 상기 컴퓨터 판독 가능 매체가 상기 단말로부터 IRS를 통해 IRS 요소 설정에 대응되는 제3 파일럿 신호의 피드백 신호를 수신하도록 지시할 수 있다. 상기 적어도 하나의 명령어는 상기 컴퓨터 판독 가능 매체가 상기 제1 파일럿 신호, 상기 제2 파일럿 신호 및 제3 파일럿 신호에 기초하여 특정 IRS 요소에 해당하는 채널을 추정하도록 지시할 수 있다. 상기 제2 파일럿 신호는 상향링크 파일럿 신호이며, 상기 제3 파일럿 신호는 하향링크 파일럿 신호이다.
본 개시의 일 예로서, 무선 통신 시스템에서 단말의 동작 방법은 기지국에게 제1 파일럿 신호를 전송하는 단계, 상기 기지국에게 지능형 반사 표면(intelligent reflecting surface, IRS)을 통해 IRS 요소 설정에 대응되는 제2 파일럿 신호를 전송하는 단계, 상기 기지국으로부터 상기 IRS를 통해 IRS 요소 설정에 대응되는 제3 파일럿 신호를 수신하는 단계 및 상기 제3 파일럿 신호의 피드백 신호를 상기 기지국에게 전송하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 제1 파일럿(pilot) 신호에 기초하여 단말과 기지국간의 채널이 추정될 수 있다. 상기 제1 파일럿 신호, 상기 제2 파일럿 신호 및 제3 파일럿 신호에 기초하여 특정 IRS 요소에 해당하는 채널이 추정될 수 있다. 상기 제2 파일럿 신호는 상향링크 파일럿 신호이며, 상기 제3 파일럿 신호는 하향링크 파일럿 신호이다.
본 개시의 일 예로서, 무선 통신 시스템에서 단말은 송수신기 및 상기 송수신기와 연결된 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 송수신기가 기지국에게 제1 파일럿 신호를 전송하도록 제어할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 송수신기가 상기 기지국에게 지능형 반사 표면(intelligent reflecting surface, IRS)을 통해 IRS 요소 설정에 대응되는 제2 파일럿 신호를 전송하도록 제어할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 송수신기가 상기 기지국으로부터 상기 IRS를 통해 IRS 요소 설정에 대응되는 제3 파일럿 신호를 수신하도록 제어할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 송수신기가 상기 제3 파일럿 신호의 피드백 신호를 상기 기지국에게 전송하도록 제어할 수 있다. 상기 제1 파일럿(pilot) 신호에 기초하여 단말과 기지국간의 채널이 추정될 수 있다. 상기 제1 파일럿 신호, 상기 제2 파일럿 신호 및 제3 파일럿 신호에 기초하여 특정 IRS 요소에 해당하는 채널이 추정될 수 있다. 상기 제2 파일럿 신호는 상향링크 파일럿 신호이며, 상기 제3 파일럿신호는 하향링크 파일럿 신호이다.
상술한 본 개시의 양태들은 본 개시의 바람직한 실시 예들 중 일부에 불과하며, 본 개시의 기술적 특징들이 반영된 다양한 실시 예들이 당해 기술분야의 통상적인 지식을 가진 자에 의해 이하 상술할 본 개시의 상세한 설명을 기반으로 도출되고 이해될 수 있다.
본 개시에 기초한 실시 예들에 의해 하기와 같은 효과가 있을 수 있다.
본 개시에 따르면, 지능형 반사 표면(intelligent reflecting surface, IRS)를 포함하는 무선 통신 시스템에서 채널 추정이 수행될 수 있다.
본 개시에 따르면, IRS 규모에 비례하는 트레이닝 시퀀스(training sequence)에 기초하여 채널 추정의 오버헤드가 감소될 수 있다.
본 개시의 실시 예들에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 이하의 본 개시의 실시 예들에 대한 기재로부터 본 개시의 기술 구성이 적용되는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 도출되고 이해될 수 있다. 즉, 본 개시에서 서술하는 구성을 실시함에 따른 의도하지 않은 효과들 역시 본 개시의 실시 예들로부터 당해 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 도출될 수 있다.
이하에 첨부되는 도면들은 본 개시에 관한 이해를 돕기 위한 것으로, 상세한 설명과 함께 본 개시에 대한 실시 예들을 제공할 수 있다. 다만, 본 개시의 기술적 특징이 특정 도면에 한정되는 것은 아니며, 각 도면에서 개시하는 특징들은 서로 조합되어 새로운 실시 예로 구성될 수 있다. 각 도면에서의 참조 번호(reference numerals)들은 구조적 구성요소(structural elements)를 의미할 수 있다.
도 1은 본 개시에 적용 가능한 통신 시스템 예시를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 개시에 적용 가능한 무선 기기의 예시를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 개시에 적용 가능한 무선 기기의 다른 예시를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 개시에 적용 가능한 휴대 기기의 예시를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 개시에 적용 가능한 차량 또는 자율 주행 차량의 예시를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 개시에 적용 가능한 AI(Artificial Intelligence)의 예시를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 개시에 적용 가능한 전송 신호를 처리하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 개시에 적용 가능한 6G 시스템에서 제공 가능한 통신 구조의 일례를 나타낸 도면이다.
도 9는 본 개시에 적용 가능한 전자기 스펙트럼을 나타낸 도면이다.
도 10은 본 개시에 적용 가능한 THz 통신 방법을 나타낸 도면이다.
도 11은 본 개시에 적용 가능한 IRS를 포함한 무선 통신 시스템의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 12는 본 개시에 적용 가능한 채널 추정의 효과를 나타낸 도면이다.
도 13은 본 개시에 적용 가능한 기지국 동작 절차의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 14는 본 개시에 적용 가능한 단말 동작 절차의 일 예를 나타낸다.
이하의 실시 예들은 본 개시의 구성요소들과 특징들을 소정 형태로 결합한 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려될 수 있다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 본 개시의 실시 예를 구성할 수도 있다. 본 개시의 실시 예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시 예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시 예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시 예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다.
도면에 대한 설명에서, 본 개시의 요지를 흐릴 수 있는 절차 또는 단계 등은 기술하지 않았으며, 당업자의 수준에서 이해할 수 있을 정도의 절차 또는 단계는 또한 기술하지 아니하였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함(comprising 또는 including)"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "...기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, "일(a 또는 an)", "하나(one)", "그(the)" 및 유사 관련어는 본 개시를 기술하는 문맥에 있어서(특히, 이하의 청구항의 문맥에서) 본 명세서에 달리 지시되거나 문맥에 의해 분명하게 반박되지 않는 한, 단수 및 복수 모두를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.
본 명세서에서 본 개시의 실시 예들은 기지국과 이동국 간의 데이터 송수신 관계를 중심으로 설명되었다. 여기서, 기지국은 이동국과 직접적으로 통신을 수행하는 네트워크의 종단 노드(terminal node)로서의 의미가 있다. 본 문서에서 기지국에 의해 수행되는 것으로 설명된 특정 동작은 경우에 따라서는 기지국의 상위 노드(upper node)에 의해 수행될 수도 있다.
즉, 기지국을 포함하는 다수의 네트워크 노드들(network nodes)로 이루어지는 네트워크에서 이동국과의 통신을 위해 수행되는 다양한 동작들은 기지국 또는 기지국 이외의 다른 네트워크 노드들에 의해 수행될 수 있다. 이때, '기지국'은 고정국(fixed station), Node B, eNB(eNode B), gNB(gNode B), ng-eNB, 발전된 기지국(advanced base station, ABS) 또는 억세스 포인트(access point) 등의 용어에 의해 대체될 수 있다.
또한, 본 개시의 실시 예들에서 단말(terminal)은 사용자 기기(user equipment, UE), 이동국(mobile station, MS), 가입자국(subscriber station, SS), 이동 가입자 단말(mobile subscriber station, MSS), 이동 단말(mobile terminal) 또는 발전된 이동 단말(advanced mobile station, AMS) 등의 용어로 대체될 수 있다.
또한, 송신단은 데이터 서비스 또는 음성 서비스를 제공하는 고정 및/또는 이동 노드를 말하고, 수신단은 데이터 서비스 또는 음성 서비스를 수신하는 고정 및/또는 이동 노드를 의미한다. 따라서, 상향링크의 경우, 이동국이 송신단이 되고, 기지국이 수신단이 될 수 있다. 마찬가지로, 하향링크의 경우, 이동국이 수신단이 되고, 기지국이 송신단이 될 수 있다.
본 개시의 실시 예들은 무선 접속 시스템들인 IEEE 802.xx 시스템, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 시스템, 3GPP LTE(Long Term Evolution) 시스템, 3GPP 5G(5th generation) NR(New Radio) 시스템 및 3GPP2 시스템 중 적어도 하나에 개시된 표준 문서들에 의해 뒷받침될 수 있으며, 특히, 본 개시의 실시 예들은 3GPP TS(technical specification) 38.211, 3GPP TS 38.212, 3GPP TS 38.213, 3GPP TS 38.321 및 3GPP TS 38.331 문서들에 의해 뒷받침 될 수 있다.
또한, 본 개시의 실시 예들은 다른 무선 접속 시스템에도 적용될 수 있으며, 상술한 시스템으로 한정되는 것은 아니다. 일 예로, 3GPP 5G NR 시스템 이후에 적용되는 시스템에 대해서도 적용 가능할 수 있으며, 특정 시스템에 한정되지 않는다.
즉, 본 개시의 실시 예들 중 설명하지 않은 자명한 단계들 또는 부분들은 상기 문서들을 참조하여 설명될 수 있다. 또한, 본 문서에서 개시하고 있는 모든 용어들은 상기 표준 문서에 의해 설명될 수 있다.
이하, 본 개시에 따른 바람직한 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 본 개시의 예시적인 실시 형태를 설명하고자 하는 것이며, 본 개시의 기술 구성이 실시될 수 있는 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다.
또한, 본 개시의 실시 예들에서 사용되는 특정 용어들은 본 개시의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 본 개시의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다.
이하의 기술은 CDMA(code division multiple access), FDMA(frequency division multiple access), TDMA(time division multiple access), OFDMA(orthogonal frequency division multiple access), SC-FDMA(single carrier frequency division multiple access) 등과 같은 다양한 무선 접속 시스템에 적용될 수 있다.
하기에서는 이하 설명을 명확하게 하기 위해, 3GPP 통신 시스템(e.g.(예, LTE, NR 등)을 기반으로 설명하지만 본 발명의 기술적 사상이 이에 제한되는 것은 아니다. LTE는 3GPP TS 36.xxx Release 8 이후의 기술을 의미할 수 있다. 세부적으로, 3GPP TS 36.xxx Release 10 이후의 LTE 기술은 LTE-A로 지칭되고, 3GPP TS 36.xxx Release 13 이후의 LTE 기술은 LTE-A pro로 지칭될 수 있다. 3GPP NR은 TS 38.xxx Release 15 이후의 기술을 의미할 수 있다. 3GPP 6G는 TS Release 17 및/또는 Release 18 이후의 기술을 의미할 수 있다. "xxx"는 표준 문서 세부 번호를 의미한다. LTE/NR/6G는 3GPP 시스템으로 통칭될 수 있다.
본 개시에 사용된 배경기술, 용어, 약어 등에 관해서는 본 발명 이전에 공개된 표준 문서에 기재된 사항을 참조할 수 있다. 일 예로, 36.xxx 및 38.xxx 표준 문서를 참조할 수 있다.
본 개시에 적용 가능한 통신 시스템
이로 제한되는 것은 아니지만, 본 문서에 개시된 본 개시의 다양한 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들은 기기들 간에 무선 통신/연결(예, 5G)을 필요로 하는 다양한 분야에 적용될 수 있다.
이하, 도면을 참조하여 보다 구체적으로 예시한다. 이하의 도면/설명에서 동일한 도면 부호는 다르게 기술하지 않는 한, 동일하거나 대응되는 하드웨어 블록, 소프트웨어 블록 또는 기능 블록을 예시할 수 있다.
도 1은 본 개시에 적용되는 통신 시스템 예시를 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 개시에 적용되는 통신 시스템(100)은 무선 기기, 기지국 및 네트워크를 포함한다. 여기서, 무선 기기는 무선 접속 기술(예, 5G NR, LTE)을 이용하여 통신을 수행하는 기기를 의미하며, 통신/무선/5G 기기로 지칭될 수 있다. 이로 제한되는 것은 아니지만, 무선 기기는 로봇(100a), 차량(100b-1, 100b-2), XR(extended reality) 기기(100c), 휴대 기기(hand-held device)(100d), 가전(home appliance)(100e), IoT(Internet of Thing) 기기(100f), AI(artificial intelligence) 기기/서버(100g)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 차량은 무선 통신 기능이 구비된 차량, 자율 주행 차량, 차량간 통신을 수행할 수 있는 차량 등을 포함할 수 있다. 여기서, 차량(100b-1, 100b-2)은 UAV(unmanned aerial vehicle)(예, 드론)를 포함할 수 있다. XR 기기(100c)는 AR(augmented reality)/VR(virtual reality)/MR(mixed reality) 기기를 포함하며, HMD(head-mounted device), 차량에 구비된 HUD(head-up display), 텔레비전, 스마트폰, 컴퓨터, 웨어러블 디바이스, 가전 기기, 디지털 사이니지(signage), 차량, 로봇 등의 형태로 구현될 수 있다. 휴대 기기(100d)는 스마트폰, 스마트패드, 웨어러블 기기(예, 스마트워치, 스마트글래스), 컴퓨터(예, 노트북 등) 등을 포함할 수 있다. 가전(100e)은 TV, 냉장고, 세탁기 등을 포함할 수 있다. IoT 기기(100f)는 센서, 스마트 미터 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 기지국(120), 네트워크(130)는 무선 기기로도 구현될 수 있으며, 특정 무선 기기(120a)는 다른 무선 기기에게 기지국/네트워크 노드로 동작할 수도 있다.
무선 기기(100a~100f)는 기지국(120)을 통해 네트워크(130)와 연결될 수 있다. 무선 기기(100a~100f)에는 AI 기술이 적용될 수 있으며, 무선 기기(100a~100f)는 네트워크(130)를 통해 AI 서버(100g)와 연결될 수 있다. 네트워크(130)는 3G 네트워크, 4G(예, LTE) 네트워크 또는 5G(예, NR) 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다. 무선 기기(100a~100f)는 기지국(120)/네트워크(130)를 통해 서로 통신할 수도 있지만, 기지국(120)/네트워크(130)를 통하지 않고 직접 통신(예, 사이드링크 통신(sidelink communication))할 수도 있다. 예를 들어, 차량들(100b-1, 100b-2)은 직접 통신(예, V2V(vehicle to vehicle)/V2X(vehicle to everything) communication)을 할 수 있다. 또한, IoT 기기(100f)(예, 센서)는 다른 IoT 기기(예, 센서) 또는 다른 무선 기기(100a~100f)와 직접 통신을 할 수 있다.
무선 기기(100a~100f)/기지국(120), 기지국(120)/기지국(120) 간에는 무선 통신/연결(150a, 150b, 150c)이 이뤄질 수 있다. 여기서, 무선 통신/연결은 상향/하향링크 통신(150a)과 사이드링크 통신(150b)(또는, D2D 통신), 기지국간 통신(150c)(예, relay, IAB(integrated access backhaul))과 같은 다양한 무선 접속 기술(예, 5G NR)을 통해 이뤄질 수 있다. 무선 통신/연결(150a, 150b, 150c)을 통해 무선 기기와 기지국/무선 기기, 기지국과 기지국은 서로 무선 신호를 송신/수신할 수 있다. 예를 들어, 무선 통신/연결(150a, 150b, 150c)은 다양한 물리 채널을 통해 신호를 송신/수신할 수 있다. 이를 위해, 본 개시의 다양한 제안들에 기반하여, 무선 신호의 송신/수신을 위한 다양한 구성정보 설정 과정, 다양한 신호 처리 과정(예, 채널 인코딩/디코딩, 변조/복조, 자원 매핑/디매핑 등), 자원 할당 과정 등 중 적어도 일부가 수행될 수 있다.
본 개시에 적용 가능한 통신 시스템
도 2는 본 개시에 적용될 수 있는 무선 기기의 예시를 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 제1 무선 기기(200a)와 제2 무선 기기(200b)는 다양한 무선 접속 기술(예, LTE, NR)을 통해 무선 신호를 송수신할 수 있다. 여기서, {제1 무선 기기(200a), 제2 무선 기기(200b)}은 도 1의 {무선 기기(100x), 기지국(120)} 및/또는 {무선 기기(100x), 무선 기기(100x)}에 대응할 수 있다.
제1 무선 기기(200a)는 하나 이상의 프로세서(202a) 및 하나 이상의 메모리(204a)를 포함하며, 추가적으로 하나 이상의 송수신기(206a) 및/또는 하나 이상의 안테나(208a)을 더 포함할 수 있다. 프로세서(202a)는 메모리(204a) 및/또는 송수신기(206a)를 제어하며, 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들을 구현하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(202a)는 메모리(204a) 내의 정보를 처리하여 제1 정보/신호를 생성한 뒤, 송수신기(206a)을 통해 제1 정보/신호를 포함하는 무선 신호를 전송할 수 있다. 또한, 프로세서(202a)는 송수신기(206a)를 통해 제2 정보/신호를 포함하는 무선 신호를 수신한 뒤, 제2 정보/신호의 신호 처리로부터 얻은 정보를 메모리(204a)에 저장할 수 있다. 메모리(204a)는 프로세서(202a)와 연결될 수 있고, 프로세서(202a)의 동작과 관련한 다양한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(204a)는 프로세서(202a)에 의해 제어되는 프로세스들 중 일부 또는 전부를 수행하거나, 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들을 수행하기 위한 명령들을 포함하는 소프트웨어 코드를 저장할 수 있다. 여기서, 프로세서(202a)와 메모리(204a)는 무선 통신 기술(예, LTE, NR)을 구현하도록 설계된 통신 모뎀/회로/칩의 일부일 수 있다. 송수신기(206a)는 프로세서(202a)와 연결될 수 있고, 하나 이상의 안테나(208a)를 통해 무선 신호를 송신 및/또는 수신할 수 있다. 송수신기(206a)는 송신기 및/또는 수신기를 포함할 수 있다. 송수신기(206a)는 RF(radio frequency) 유닛과 혼용될 수 있다. 본 개시에서 무선 기기는 통신 모뎀/회로/칩을 의미할 수도 있다.
제2 무선 기기(200b)는 하나 이상의 프로세서(202b), 하나 이상의 메모리(204b)를 포함하며, 추가적으로 하나 이상의 송수신기(206b) 및/또는 하나 이상의 안테나(208b)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(202b)는 메모리(204b) 및/또는 송수신기(206b)를 제어하며, 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들을 구현하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(202b)는 메모리(204b) 내의 정보를 처리하여 제3 정보/신호를 생성한 뒤, 송수신기(206b)를 통해 제3 정보/신호를 포함하는 무선 신호를 전송할 수 있다. 또한, 프로세서(202b)는 송수신기(206b)를 통해 제4 정보/신호를 포함하는 무선 신호를 수신한 뒤, 제4 정보/신호의 신호 처리로부터 얻은 정보를 메모리(204b)에 저장할 수 있다. 메모리(204b)는 프로세서(202b)와 연결될 수 있고, 프로세서(202b)의 동작과 관련한 다양한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(204b)는 프로세서(202b)에 의해 제어되는 프로세스들 중 일부 또는 전부를 수행하거나, 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들을 수행하기 위한 명령들을 포함하는 소프트웨어 코드를 저장할 수 있다. 여기서, 프로세서(202b)와 메모리(204b)는 무선 통신 기술(예, LTE, NR)을 구현하도록 설계된 통신 모뎀/회로/칩의 일부일 수 있다. 송수신기(206b)는 프로세서(202b)와 연결될 수 있고, 하나 이상의 안테나(208b)를 통해 무선 신호를 송신 및/또는 수신할 수 있다. 송수신기(206b)는 송신기 및/또는 수신기를 포함할 수 있다 송수신기(206b)는 RF 유닛과 혼용될 수 있다. 본 개시에서 무선 기기는 통신 모뎀/회로/칩을 의미할 수도 있다.
이하, 무선 기기(200a, 200b)의 하드웨어 요소에 대해 보다 구체적으로 설명한다. 이로 제한되는 것은 아니지만, 하나 이상의 프로토콜 계층이 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)는 하나 이상의 계층(예, PHY(physical), MAC(media access control), RLC(radio link control), PDCP(packet data convergence protocol), RRC(radio resource control), SDAP(service data adaptation protocol)와 같은 기능적 계층)을 구현할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)는 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들에 따라 하나 이상의 PDU(Protocol Data Unit) 및/또는 하나 이상의 SDU(service data unit)를 생성할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)는 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들에 따라 메시지, 제어정보, 데이터 또는 정보를 생성할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)는 본 문서에 개시된 기능, 절차, 제안 및/또는 방법에 따라 PDU, SDU, 메시지, 제어정보, 데이터 또는 정보를 포함하는 신호(예, 베이스밴드 신호)를 생성하여, 하나 이상의 송수신기(206a, 206b)에게 제공할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)는 하나 이상의 송수신기(206a, 206b)로부터 신호(예, 베이스밴드 신호)를 수신할 수 있고, 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들에 따라 PDU, SDU, 메시지, 제어정보, 데이터 또는 정보를 획득할 수 있다.
하나 이상의 프로세서(202a, 202b)는 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러, 마이크로 프로세서 또는 마이크로 컴퓨터로 지칭될 수 있다. 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)는 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합에 의해 구현될 수 있다. 일 예로, 하나 이상의 ASIC(application specific integrated circuit), 하나 이상의 DSP(digital signal processor), 하나 이상의 DSPD(digital signal processing device), 하나 이상의 PLD(programmable logic device) 또는 하나 이상의 FPGA(field programmable gate arrays)가 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)에 포함될 수 있다. 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들은 펌웨어 또는 소프트웨어를 사용하여 구현될 수 있고, 펌웨어 또는 소프트웨어는 모듈, 절차, 기능 등을 포함하도록 구현될 수 있다. 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들은 수행하도록 설정된 펌웨어 또는 소프트웨어는 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)에 포함되거나, 하나 이상의 메모리(204a, 204b)에 저장되어 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)에 의해 구동될 수 있다. 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들은 코드, 명령어 및/또는 명령어의 집합 형태로 펌웨어 또는 소프트웨어를 사용하여 구현될 수 있다.
하나 이상의 메모리(204a, 204b)는 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)와 연결될 수 있고, 다양한 형태의 데이터, 신호, 메시지, 정보, 프로그램, 코드, 지시 및/또는 명령을 저장할 수 있다. 하나 이상의 메모리(204a, 204b)는 ROM(read only memory), RAM(random access memory), EPROM(erasable programmable read only memory), 플래시 메모리, 하드 드라이브, 레지스터, 캐쉬 메모리, 컴퓨터 판독 저장 매체 및/또는 이들의 조합으로 구성될 수 있다. 하나 이상의 메모리(204a, 204b)는 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)의 내부 및/또는 외부에 위치할 수 있다. 또한, 하나 이상의 메모리(204a, 204b)는 유선 또는 무선 연결과 같은 다양한 기술을 통해 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)와 연결될 수 있다.
하나 이상의 송수신기(206a, 206b)는 하나 이상의 다른 장치에게 본 문서의 방법들 및/또는 동작 순서도 등에서 언급되는 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 전송할 수 있다. 하나 이상의 송수신기(206a, 206b)는 하나 이상의 다른 장치로부터 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도 등에서 언급되는 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 수신할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 송수신기(206a, 206b)는 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)와 연결될 수 있고, 무선 신호를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)는 하나 이상의 송수신기(206a, 206b)가 하나 이상의 다른 장치에게 사용자 데이터, 제어 정보 또는 무선 신호를 전송하도록 제어할 수 있다. 또한, 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)는 하나 이상의 송수신기(206a, 206b)가 하나 이상의 다른 장치로부터 사용자 데이터, 제어 정보 또는 무선 신호를 수신하도록 제어할 수 있다. 또한, 하나 이상의 송수신기(206a, 206b)는 하나 이상의 안테나(208a, 208b)와 연결될 수 있고, 하나 이상의 송수신기(206a, 206b)는 하나 이상의 안테나(208a, 208b)를 통해 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도 등에서 언급되는 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 송수신하도록 설정될 수 있다. 본 문서에서, 하나 이상의 안테나는 복수의 물리 안테나이거나, 복수의 논리 안테나(예, 안테나 포트)일 수 있다. 하나 이상의 송수신기(206a, 206b)는 수신된 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)를 이용하여 처리하기 위해, 수신된 무선 신호/채널 등을 RF 밴드 신호에서 베이스밴드 신호로 변환(Convert)할 수 있다. 하나 이상의 송수신기(206a, 206b)는 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)를 이용하여 처리된 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 베이스밴드 신호에서 RF 밴드 신호로 변환할 수 있다. 이를 위하여, 하나 이상의 송수신기(206a, 206b)는 (아날로그) 오실레이터 및/또는 필터를 포함할 수 있다.
본 개시에 적용 가능한 무선 기기 구조
도 3은 본 개시에 적용되는 무선 기기의 다른 예시를 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 무선 기기(300)는 도 2의 무선 기기(200a, 200b)에 대응하며, 다양한 요소(element), 성분(component), 유닛/부(unit), 및/또는 모듈(module)로 구성될 수 있다. 예를 들어, 무선 기기(300)는 통신부(310), 제어부(320), 메모리부(330) 및 추가 요소(340)를 포함할 수 있다. 통신부는 통신 회로(312) 및 송수신기(들)(314)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 회로(312)는 도 2의 하나 이상의 프로세서(202a, 202b) 및/또는 하나 이상의 메모리(204a, 204b)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 송수신기(들)(314)는 도 2의 하나 이상의 송수신기(206a, 206b) 및/또는 하나 이상의 안테나(208a, 208b)을 포함할 수 있다. 제어부(320)는 통신부(310), 메모리부(330) 및 추가 요소(340)와 전기적으로 연결되며 무선 기기의 제반 동작을 제어한다. 예를 들어, 제어부(320)는 메모리부(330)에 저장된 프로그램/코드/명령/정보에 기반하여 무선 기기의 전기적/기계적 동작을 제어할 수 있다. 또한, 제어부(320)는 메모리부(330)에 저장된 정보를 통신부(310)을 통해 외부(예, 다른 통신 기기)로 무선/유선 인터페이스를 통해 전송하거나, 통신부(310)를 통해 외부(예, 다른 통신 기기)로부터 무선/유선 인터페이스를 통해 수신된 정보를 메모리부(330)에 저장할 수 있다.
추가 요소(340)는 무선 기기의 종류에 따라 다양하게 구성될 수 있다. 예를 들어, 추가 요소(340)는 파워 유닛/배터리, 입출력부(input/output unit), 구동부 및 컴퓨팅부 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이로 제한되는 것은 아니지만, 무선 기기(300)는 로봇(도 1, 100a), 차량(도 1, 100b-1, 100b-2), XR 기기(도 1, 100c), 휴대 기기(도 1, 100d), 가전(도 1, 100e), IoT 기기(도 1, 100f), 디지털 방송용 단말, 홀로그램 장치, 공공 안전 장치, MTC 장치, 의료 장치, 핀테크 장치(또는 금융 장치), 보안 장치, 기후/환경 장치, AI 서버/기기(도 1, 140), 기지국(도 1, 120), 네트워크 노드 등의 형태로 구현될 수 있다. 무선 기기는 사용-예/서비스에 따라 이동 가능하거나 고정된 장소에서 사용될 수 있다.
도 3에서 무선 기기(300) 내의 다양한 요소, 성분, 유닛/부, 및/또는 모듈은 전체가 유선 인터페이스를 통해 상호 연결되거나, 적어도 일부가 통신부(310)를 통해 무선으로 연결될 수 있다. 예를 들어, 무선 기기(300) 내에서 제어부(320)와 통신부(310)는 유선으로 연결되며, 제어부(320)와 제1 유닛(예, 130, 140)은 통신부(310)를 통해 무선으로 연결될 수 있다. 또한, 무선 기기(300) 내의 각 요소, 성분, 유닛/부, 및/또는 모듈은 하나 이상의 요소를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 제어부(320)는 하나 이상의 프로세서 집합으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 제어부(320)는 통신 제어 프로세서, 어플리케이션 프로세서(application processor), ECU(electronic control unit), 그래픽 처리 프로세서, 메모리 제어 프로세서 등의 집합으로 구성될 수 있다. 다른 예로, 메모리부(330)는 RAM, DRAM(dynamic RAM), ROM, 플래시 메모리(flash memory), 휘발성 메모리(volatile memory), 비-휘발성 메모리(non-volatile memory) 및/또는 이들의 조합으로 구성될 수 있다.
본 개시가 적용 가능한 휴대 기기
도 4는 본 개시에 적용되는 휴대 기기의 예시를 도시한 도면이다.
도 4는 본 개시에 적용되는 휴대 기기를 예시한다. 휴대 기기는 스마트폰, 스마트패드, 웨어러블 기기(예, 스마트 워치, 스마트 글래스), 휴대용 컴퓨터(예, 노트북 등)을 포함할 수 있다. 휴대 기기는 MS(mobile station), UT(user terminal), MSS(mobile subscriber station), SS(subscriber station), AMS(advanced mobile station) 또는 WT(wireless terminal)로 지칭될 수 있다.
도 4를 참조하면, 휴대 기기(400)는 안테나부(408), 통신부(410), 제어부(420), 메모리부(430), 전원공급부(440a), 인터페이스부(440b) 및 입출력부(440c)를 포함할 수 있다. 안테나부(408)는 통신부(410)의 일부로 구성될 수 있다. 블록 410~430/440a~440c는 각각 도 3의 블록 310~330/340에 대응한다.
통신부(410)는 다른 무선 기기, 기지국들과 신호(예, 데이터, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 제어부(420)는 휴대 기기(400)의 구성 요소들을 제어하여 다양한 동작을 수행할 수 있다. 제어부(420)는 AP(application processor)를 포함할 수 있다. 메모리부(430)는 휴대 기기(400)의 구동에 필요한 데이터/파라미터/프로그램/코드/명령을 저장할 수 있다. 또한, 메모리부(430)는 입/출력되는 데이터/정보 등을 저장할 수 있다. 전원공급부(440a)는 휴대 기기(400)에게 전원을 공급하며, 유/무선 충전 회로, 배터리 등을 포함할 수 있다. 인터페이스부(440b)는 휴대 기기(400)와 다른 외부 기기의 연결을 지원할 수 있다. 인터페이스부(440b)는 외부 기기와의 연결을 위한 다양한 포트(예, 오디오 입/출력 포트, 비디오 입/출력 포트)를 포함할 수 있다. 입출력부(440c)는 영상 정보/신호, 오디오 정보/신호, 데이터, 및/또는 사용자로부터 입력되는 정보를 입력 받거나 출력할 수 있다. 입출력부(440c)는 카메라, 마이크로폰, 사용자 입력부, 디스플레이부(440d), 스피커 및/또는 햅틱 모듈 등을 포함할 수 있다.
일 예로, 데이터 통신의 경우, 입출력부(440c)는 사용자로부터 입력된 정보/신호(예, 터치, 문자, 음성, 이미지, 비디오)를 획득하며, 획득된 정보/신호는 메모리부(430)에 저장될 수 있다. 통신부(410)는 메모리에 저장된 정보/신호를 무선 신호로 변환하고, 변환된 무선 신호를 다른 무선 기기에게 직접 전송하거나 기지국에게 전송할 수 있다. 또한, 통신부(410)는 다른 무선 기기 또는 기지국으로부터 무선 신호를 수신한 뒤, 수신된 무선 신호를 원래의 정보/신호로 복원할 수 있다. 복원된 정보/신호는 메모리부(430)에 저장된 뒤, 입출력부(440c)를 통해 다양한 형태(예, 문자, 음성, 이미지, 비디오, 햅틱)로 출력될 수 있다.
본 개시가 적용 가능한 무선 기기 종류
도 5는 본 개시에 적용되는 차량 또는 자율 주행 차량의 예시를 도시한 도면이다.
도 5는 본 개시에 적용되는 차량 또는 자율 주행 차량을 예시한다. 차량 또는 자율 주행 차량은 이동형 로봇, 차량, 기차, 유/무인 비행체(aerial vehicle, AV), 선박 등으로 구현될 수 있으며, 차량의 형태로 한정되는 것은 아니다.
도 5를 참조하면, 차량 또는 자율 주행 차량(500)은 안테나부(508), 통신부(510), 제어부(520), 구동부(540a), 전원공급부(540b), 센서부(540c) 및 자율 주행부(540d)를 포함할 수 있다. 안테나부(550)는 통신부(510)의 일부로 구성될 수 있다. 블록 510/530/540a~540d는 각각 도 4의 블록 410/430/440에 대응한다.
통신부(510)는 다른 차량, 기지국(예, 기지국, 노변 기지국(road side unit) 등), 서버 등의 외부 기기들과 신호(예, 데이터, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 제어부(520)는 차량 또는 자율 주행 차량(500)의 요소들을 제어하여 다양한 동작을 수행할 수 있다. 제어부(520)는 ECU(electronic control unit)를 포함할 수 있다.
도 6은 본 개시에 적용되는 AI 기기의 예시를 도시한 도면이다. 일 예로, AI 기기는 TV, 프로젝터, 스마트폰, PC, 노트북, 디지털방송용 단말기, 태블릿 PC, 웨어러블 장치, 셋톱박스(STB), 라디오, 세탁기, 냉장고, 디지털 사이니지, 로봇, 차량 등과 같은, 고정형 기기 또는 이동 가능한 기기 등으로 구현될 수 있다.
도 6을 참조하면, AI 기기(600)는 통신부(610), 제어부(620), 메모리부(630), 입/출력부(640a/640b), 러닝 프로세서부(640c) 및 센서부(640d)를 포함할 수 있다. 블록 610~630/640a~640d는 각각 도 3의 블록 310~330/340에 대응할 수 있다.
통신부(610)는 유무선 통신 기술을 이용하여 다른 AI 기기(예, 도 1, 100x, 120, 140)나 AI 서버(도 1, 140) 등의 외부 기기들과 유무선 신호(예, 센서 정보, 사용자 입력, 학습 모델, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 이를 위해, 통신부(610)는 메모리부(630) 내의 정보를 외부 기기로 전송하거나, 외부 기기로부터 수신된 신호를 메모리부(630)로 전달할 수 있다.
제어부(620)는 데이터 분석 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 결정되거나 생성된 정보에 기초하여, AI 기기(600)의 적어도 하나의 실행 가능한 동작을 결정할 수 있다. 그리고, 제어부(620)는 AI 기기(600)의 구성 요소들을 제어하여 결정된 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 제어부(620)는 러닝 프로세서부(640c) 또는 메모리부(630)의 데이터를 요청, 검색, 수신 또는 활용할 수 있고, 적어도 하나의 실행 가능한 동작 중 예측되는 동작이나, 바람직한 것으로 판단되는 동작을 실행하도록 AI 기기(600)의 구성 요소들을 제어할 수 있다. 또한, 제어부(620)는 AI 장치(600)의 동작 내용이나 동작에 대한 사용자의 피드백 등을 포함하는 이력 정보를 수집하여 메모리부(630) 또는 러닝 프로세서부(640c)에 저장하거나, AI 서버(도 1, 140) 등의 외부 장치에 전송할 수 있다. 수집된 이력 정보는 학습 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.
메모리부(630)는 AI 기기(600)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리부(630)는 입력부(640a)로부터 얻은 데이터, 통신부(610)로부터 얻은 데이터, 러닝 프로세서부(640c)의 출력 데이터, 및 센싱부(640)로부터 얻은 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 메모리부(630)는 제어부(620)의 동작/실행에 필요한 제어 정보 및/또는 소프트웨어 코드를 저장할 수 있다.
입력부(640a)는 AI 기기(600)의 외부로부터 다양한 종류의 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 입력부(620)는 모델 학습을 위한 학습 데이터, 및 학습 모델이 적용될 입력 데이터 등을 획득할 수 있다. 입력부(640a)는 카메라, 마이크로폰 및/또는 사용자 입력부 등을 포함할 수 있다. 출력부(640b)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시킬 수 있다. 출력부(640b)는 디스플레이부, 스피커 및/또는 햅틱 모듈 등을 포함할 수 있다. 센싱부(640)는 다양한 센서들을 이용하여 AI 기기(600)의 내부 정보, AI 기기(600)의 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 얻을 수 있다. 센싱부(640)는 근접 센서, 조도 센서, 가속도 센서, 자기 센서, 자이로 센서, 관성 센서, RGB 센서, IR 센서, 지문 인식 센서, 초음파 센서, 광 센서, 마이크로폰 및/또는 레이더 등을 포함할 수 있다.
러닝 프로세서부(640c)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망으로 구성된 모델을 학습시킬 수 있다. 러닝 프로세서부(640c)는 AI 서버(도 1, 140)의 러닝 프로세서부와 함께 AI 프로세싱을 수행할 수 있다. 러닝 프로세서부(640c)는 통신부(610)를 통해 외부 기기로부터 수신된 정보, 및/또는 메모리부(630)에 저장된 정보를 처리할 수 있다. 또한, 러닝 프로세서부(640c)의 출력 값은 통신부(610)를 통해 외부 기기로 전송되거나/되고, 메모리부(630)에 저장될 수 있다.
도 7은 본 개시에 적용되는 전송 신호를 처리하는 방법을 도시한 도면이다. 일 예로, 전송 신호는 신호 처리 회로에 의해 처리될 수 있다. 이때, 신호 처리 회로(700)는 스크램블러(710), 변조기(720), 레이어 매퍼(730), 프리코더(740), 자원 매퍼(750), 신호 생성기(760)를 포함할 수 있다. 이때, 일 예로, 도 7의 동작/기능은 도 2의 프로세서(202a, 202b) 및/또는 송수신기(206a, 206b)에서 수행될 수 있다. 또한, 일 예로, 도 7의 하드웨어 요소는 도 2의 프로세서(202a, 202b) 및/또는 송수신기(206a, 206b)에서 구현될 수 있다. 일 예로, 블록 710~760은 도 2의 프로세서(202a, 202b)에서 구현될 수 있다. 또한, 블록 710~750은 도 2의 프로세서(202a, 202b)에서 구현되고, 블록 760은 도 2의 송수신기(206a, 206b)에서 구현될 수 있으며, 상술한 실시 예로 한정되지 않는다.
코드워드는 도 7의 신호 처리 회로(700)를 거쳐 무선 신호로 변환될 수 있다. 여기서, 코드워드는 정보블록의 부호화된 비트 시퀀스이다. 정보블록은 전송블록(예, UL-SCH 전송블록, DL-SCH 전송블록)을 포함할 수 있다. 무선 신호는 다양한 물리 채널(예, PUSCH, PDSCH)을 통해 전송될 수 있다. 구체적으로, 코드워드는 스크램블러(710)에 의해 스크램블된 비트 시퀀스로 변환될 수 있다. 스크램블에 사용되는 스크램블 시퀀스는 초기화 값에 기반하여 생성되며, 초기화 값은 무선 기기의 ID 정보 등이 포함될 수 있다. 스크램블된 비트 시퀀스는 변조기(720)에 의해 변조 심볼 시퀀스로 변조될 수 있다. 변조 방식은 pi/2-BPSK(pi/2-binary phase shift keying), m-PSK(m-phase shift keying), m-QAM(m-quadrature amplitude modulation) 등을 포함할 수 있다.
복소 변조 심볼 시퀀스는 레이어 매퍼(730)에 의해 하나 이상의 전송 레이어로 매핑될 수 있다. 각 전송 레이어의 변조 심볼들은 프리코더(740)에 의해 해당 안테나 포트(들)로 매핑될 수 있다(프리코딩). 프리코더(740)의 출력 z는 레이어 매퍼(730)의 출력 y를 N*M의 프리코딩 행렬 W와 곱해 얻을 수 있다. 여기서, N은 안테나 포트의 개수, M은 전송 레이어의 개수이다. 여기서, 프리코더(740)는 복소 변조 심볼들에 대한 트랜스폼(transform) 프리코딩(예, DFT(discrete fourier transform) 변환)을 수행한 이후에 프리코딩을 수행할 수 있다. 또한, 프리코더(740)는 트랜스폼 프리코딩을 수행하지 않고 프리코딩을 수행할 수 있다.
자원 매퍼(750)는 각 안테나 포트의 변조 심볼들을 시간-주파수 자원에 매핑할 수 있다. 시간-주파수 자원은 시간 도메인에서 복수의 심볼(예, CP-OFDMA 심볼, DFT-s-OFDMA 심볼)을 포함하고, 주파수 도메인에서 복수의 부반송파를 포함할 수 있다. 신호 생성기(760)는 매핑된 변조 심볼들로부터 무선 신호를 생성하며, 생성된 무선 신호는 각 안테나를 통해 다른 기기로 전송될 수 있다. 이를 위해, 신호 생성기(760)는 IFFT(inverse fast fourier transform) 모듈 및 CP(cyclic prefix) 삽입기, DAC(digital-to-analog converter), 주파수 상향 변환기(frequency uplink converter) 등을 포함할 수 있다.
무선 기기에서 수신 신호를 위한 신호 처리 과정은 도 7의 신호 처리 과정(710~760)의 역으로 구성될 수 있다. 일 예로, 무선 기기(예, 도 2의 200a, 200b)는 안테나 포트/송수신기를 통해 외부로부터 무선 신호를 수신할 수 있다. 수신된 무선 신호는 신호 복원기를 통해 베이스밴드 신호로 변환될 수 있다. 이를 위해, 신호 복원기는 주파수 하향 변환기(frequency downlink converter), ADC(analog-to-digital converter), CP 제거기, FFT(fast fourier transform) 모듈을 포함할 수 있다. 이후, 베이스밴드 신호는 자원 디-매퍼 과정, 포스트코딩(postcoding) 과정, 복조 과정 및 디-스크램블 과정을 거쳐 코드워드로 복원될 수 있다. 코드워드는 복호(decoding)를 거쳐 원래의 정보블록으로 복원될 수 있다. 따라서, 수신 신호를 위한 신호 처리 회로(미도시)는 신호 복원기, 자원 디-매퍼, 포스트코더, 복조기, 디-스크램블러 및 복호기를 포함할 수 있다.
6G 통신 시스템
6G (무선통신) 시스템은 (i) 디바이스 당 매우 높은 데이터 속도, (ii) 매우 많은 수의 연결된 디바이스들, (iii) 글로벌 연결성(global connectivity), (iv) 매우 낮은 지연, (v) 배터리-프리(battery-free) IoT 디바이스들의 에너지 소비를 낮추고, (vi) 초고신뢰성 연결, (vii) 머신 러닝 능력을 가지는 연결된 지능 등에 목적이 있다. 6G 시스템의 비젼은 "intelligent connectivity", "deep connectivity", "holographic connectivity", "ubiquitous connectivity"와 같은 4가지 측면일 수 있으며, 6G 시스템은 하기 표 1과 같은 요구 사항을 만족시킬 수 있다. 즉, 표 1은 6G 시스템의 요구 사항을 나타낸 표이다.
Per device peak data rate 1 Tbps
E2E latency 1 ms
Maximum spectral efficiency 100 bps/Hz
Mobility support up to 1000 km/hr
Satellite integration Fully
AI Fully
Autonomous vehicle Fully
XR Fully
Haptic Communication Fully
이때, 6G 시스템은 향상된 모바일 브로드밴드(enhanced mobile broadband, eMBB), 초-저지연 통신(ultra-reliable low latency communications, URLLC), mMTC (massive machine type communications), AI 통합 통신(AI integrated communication), 촉각 인터넷(tactile internet), 높은 스루풋(high throughput), 높은 네트워크 능력(high network capacity), 높은 에너지 효율(high energy efficiency), 낮은 백홀 및 접근 네트워크 혼잡(low backhaul and access network congestion) 및 향상된 데이터 보안(enhanced data security)과 같은 핵심 요소(key factor)들을 가질 수 있다.
도 8은 본 개시에 적용 가능한 6G 시스템에서 제공 가능한 통신 구조의 일례를 도시한 도면이다.
도 8을 참조하면, 6G 시스템은 5G 무선통신 시스템보다 50배 더 높은 동시 무선통신 연결성을 가질 것으로 예상된다. 5G의 핵심 요소(key feature)인 URLLC는 6G 통신에서 1ms보다 적은 단-대-단(end-to-end) 지연을 제공함으로써 보다 더 주요한 기술이 될 것으로 예상된다. 이때, 6G 시스템은 자주 사용되는 영역 스펙트럼 효율과 달리 체적 스펙트럼 효율이 훨씬 우수할 것이다. 6G 시스템은 매우 긴 배터리 수명과 에너지 수확을 위한 고급 배터리 기술을 제공할 수 있어, 6G 시스템에서 모바일 디바이스들은 별도로 충전될 필요가 없을 수 있다.
6G 시스템의 핵심 구현 기술
- 인공 지능(artificial Intelligence, AI)
6G 시스템에 가장 중요하며, 새로 도입될 기술은 AI이다. 4G 시스템에는 AI가 관여하지 않았다. 5G 시스템은 부분 또는 매우 제한된 AI를 지원할 것이다. 그러나, 6G 시스템은 완전히 자동화를 위해 AI가 지원될 것이다. 머신 러닝의 발전은 6G에서 실시간 통신을 위해 보다 지능적인 네트워크를 만들 것이다. 통신에 AI를 도입하면 실시간 데이터 전송이 간소화되고 향상될 수 있다. AI는 수많은 분석을 사용하여 복잡한 대상 작업이 수행되는 방식을 결정할 수 있다. 즉, AI는 효율성을 높이고 처리 지연을 줄일 수 있다.
핸드 오버, 네트워크 선택, 자원 스케줄링과 같은 시간 소모적인 작업은 AI를 사용함으로써 즉시 수행될 수 있다. AI는 M2M, 기계-대-인간 및 인간-대-기계 통신에서도 중요한 역할을 할 수 있다. 또한, AI는 BCI(brain computer interface)에서 신속한 통신이 될 수 있다. AI 기반 통신 시스템은 메타 물질, 지능형 구조, 지능형 네트워크, 지능형 장치, 지능형 인지 라디오(radio), 자체 유지 무선 네트워크 및 머신 러닝에 의해 지원될 수 있다.
최근 AI를 무선 통신 시스템과 통합하려고 하는 시도들이 나타나고 있으나, 이는 어플리케이션 계층(application layer), 네트워크 계층(network layer) 특히, 딥 러닝은 무선 자원 관리 및 할당(wireless resource management and allocation) 분야에 집중되어 왔다. 그러나, 이러한 연구는 점점 MAC 계층 및 물리 계층으로 발전하고 있으며, 특히 물리계층에서 딥 러닝을 무선 전송(wireless transmission)과 결합하고자 하는 시도들이 나타나고 있다. AI 기반의 물리계층 전송은, 근본적인 신호 처리 및 통신 메커니즘에 있어서, 전통적인 통신 프레임워크가 아니라 AI 드라이버에 기초한 신호 처리 및 통신 메커니즘을 적용하는 것을 의미한다. 예를 들어, 딥러닝 기반의 채널 코딩 및 디코딩(channel coding and decoding), 딥러닝 기반의 신호 추정(estimation) 및 검출(detection), 딥러닝 기반의 MIMO(multiple input multiple output) 매커니즘(mechanism), AI 기반의 자원 스케줄링(scheduling) 및 할당(allocation) 등을 포함할 수 있다.
머신 러닝은 채널 추정 및 채널 트래킹을 위해 사용될 수 있으며, DL(downlink)의 물리 계층(physical layer)에서 전력 할당(power allocation), 간섭 제거(interference cancellation) 등에 사용될 수 있다. 또한, 머신 러닝은 MIMO 시스템에서 안테나 선택, 전력 제어(power control), 심볼 검출(symbol detection) 등에도 사용될 수 있다.
그러나 물리계층에서의 전송을 위한 DNN의 적용은 아래와 같은 문제점이 있을 수 있다.
딥러닝 기반의 AI 알고리즘은 훈련 파라미터를 최적화하기 위해 수많은 훈련 데이터가 필요하다. 그러나 특정 채널 환경에서의 데이터를 훈련 데이터로 획득하는데 있어서의 한계로 인해, 오프라인 상에서 많은 훈련 데이터를 사용한다. 이는 특정 채널 환경에서 훈련 데이터에 대한 정적 훈련(static training)은, 무선 채널의 동적 특성 및 다이버시티(diversity) 사이에 모순(contradiction)이 생길 수 있다.
또한, 현재 딥 러닝은 주로 실제 신호(real signal)을 대상으로 한다. 그러나, 무선 통신의 물리 계층의 신호들은 복소 신호(complex signal)이다. 무선 통신 신호의 특성을 매칭시키기 위해 복소(complex) 도메인 신호의 검출하는 신경망(neural network)에 대한 연구가 더 필요하다.
이하, 머신 러닝에 대해 보다 구체적으로 살펴본다.
머신 러닝은 사람이 할 수 있거나 혹은 하기 어려운 작업을 대신해낼 수 있는 기계를 만들어 내기 위해 기계를 학습시키는 일련의 동작을 의미한다. 머신 러닝을 위해서는 데이터와 러닝 모델이 필요하다. 머신 러닝에서 데이터의 학습 방법은 크게 3가지 즉, 지도 학습(supervised learning), 비지도 학습(unsupervised learning) 그리고 강화 학습(reinforcement learning)으로 구분될 수 있다.
신경망 학습은 출력의 오류를 최소화하기 위한 것이다. 신경망 학습은 반복적으로 학습 데이터를 신경망에 입력시키고 학습 데이터에 대한 신경망의 출력과 타겟의 에러를 계산하고, 에러를 줄이기 위한 방향으로 신경망의 에러를 신경망의 출력 레이어에서부터 입력 레이어 방향으로 역전파(backpropagation) 하여 신경망의 각 노드의 가중치를 업데이트하는 과정이다.
지도 학습은 학습 데이터에 정답이 라벨링된 학습 데이터를 사용하며 비지도 학습은 학습 데이터에 정답이 라벨링되어 있지 않을 수 있다. 즉, 예를 들어 데이터 분류에 관한 지도 학습의 경우의 학습 데이터는 학습 데이터 각각에 카테고리가 라벨링된 데이터 일 수 있다. 라벨링된 학습 데이터가 신경망에 입력되고 신경망의 출력(카테고리)과 학습 데이터의 라벨을 비교하여 오차(error)가 계산될 수 있다. 계산된 오차는 신경망에서 역방향(즉, 출력 레이어에서 입력 레이어 방향)으로 역전파 되며, 역전파에 따라 신경망의 각 레이어의 각 노드들의 연결 가중치가 업데이트 될 수 있다. 업데이트 되는 각 노드의 연결 가중치는 학습률(learning rate)에 따라 변화량이 결정될 수 있다. 입력 데이터에 대한 신경망의 계산과 에러의 역전파는 학습 사이클(epoch)을 구성할 수 있다. 학습률은 신경망의 학습 사이클의 반복 횟수에 따라 상이하게 적용될 수 있다. 예를 들어, 신경망의 학습 초기에는 높은 학습률을 사용하여 신경망이 빠르게 일정 수준의 성능을 확보하도록 하여 효율성을 높이고, 학습 후기에는 낮은 학습률을 사용하여 정확도를 높일 수 있다
데이터의 특징에 따라 학습 방법은 달라질 수 있다. 예를 들어, 통신 시스템 상에서 송신단에서 전송한 데이터를 수신단에서 정확하게 예측하는 것을 목적으로 하는 경우, 비지도 학습 또는 강화 학습 보다는 지도 학습을 이용하여 학습을 수행하는 것이 바람직하다.
러닝 모델은 인간의 뇌에 해당하는 것으로서, 가장 기본적인 선형 모델을 생각할 수 있으나, 인공 신경망(artificial neural networks)와 같은 복잡성이 높은 신경망 구조를 러닝 모델로 사용하는 머신 러닝의 패러다임을 딥러닝(deep learning)이라 한다.
학습(learning) 방식으로 사용하는 신경망 코어(neural network cord)는 크게 심층 신경망(deep neural networks, DNN), 합성곱 신경망(convolutional deep neural networks, CNN), 순환 신경망(recurrent boltzmann machine, RNN) 방식이 있으며, 이러한 러닝 모델이 적용될 수 있다.
THz(Terahertz) 통신
6G 시스템에서 THz 통신이 적용될 수 있다. 일 예로, 데이터 전송률은 대역폭을 늘려 높일 수 있다. 이것은 넓은 대역폭으로 sub-THz 통신을 사용하고, 진보된 대규모 MIMO 기술을 적용하여 수행될 수 있다.
도 9는 본 개시에 적용 가능한 전자기 스펙트럼을 도시한 도면이다. 일 예로, 도 9를 참조하면, 밀리미터 이하의 방사선으로도 알려진 THz파는 일반적으로 0.03mm-3mm 범위의 해당 파장을 가진 0.1THz와 10THz 사이의 주파수 대역을 나타낸다. 100GHz-300GHz 대역 범위(Sub THz 대역)는 셀룰러 통신을 위한 THz 대역의 주요 부분으로 간주된다. Sub-THz 대역 mmWave 대역에 추가하면 6G 셀룰러 통신 용량은 늘어난다. 정의된 THz 대역 중 300GHz-3THz는 원적외선 (IR) 주파수 대역에 있다. 300GHz-3THz 대역은 광 대역의 일부이지만 광 대역의 경계에 있으며, RF 대역 바로 뒤에 있다. 따라서, 이 300 GHz-3 THz 대역은 RF와 유사성을 나타낸다.
THz 통신의 주요 특성은 (i) 매우 높은 데이터 전송률을 지원하기 위해 광범위하게 사용 가능한 대역폭, (ii) 고주파에서 발생하는 높은 경로 손실 (고 지향성 안테나는 필수 불가결)을 포함한다. 높은 지향성 안테나에서 생성된 좁은 빔 폭은 간섭을 줄인다. THz 신호의 작은 파장은 훨씬 더 많은 수의 안테나 소자가 이 대역에서 동작하는 장치 및 BS에 통합될 수 있게 한다. 이를 통해 범위 제한을 극복할 수 있는 고급 적응형 배열 기술을 사용할 수 있다.
테라헤르츠(THz) 무선통신
도 10은 본 개시에 적용 가능한 THz 통신 방법을 도시한 도면이다.
도 10을 참조하면, THz 무선통신은 대략 0.1~10THz(1THz=1012Hz)의 진동수를 가지는 THz파를 이용하여 무선통신을 이용하는 것으로, 100GHz 이상의 매우 높은 캐리어 주파수를 사용하는 테라헤르츠(THz) 대역 무선통신을 의미할 수 있다. THz파는 RF(Radio Frequency)/밀리미터(mm)와 적외선 대역 사이에 위치하며, (i) 가시광/적외선에 비해 비금속/비분극성 물질을 잘 투과하며 RF/밀리미터파에 비해 파장이 짧아 높은 직진성을 가지며 빔 집속이 가능할 수 있다.
본 발명의 구체적인 실시 예
지능형 반사 표면(Intelligent Reflecting Surface, IRS)은 5G 이후의 통신에서 통신 속도를 증가시키기 위한 기법의 하나로 주목받고 있다. 기존의 다중 안테나 기법은 안테나 이득 및 빔포밍(beamforming) 이득 등을 통해 통신 속도를 향상시킬 수 있었다. 다만, 기존의 다중 안테나 기법은 무선 주파수 (radio frequency, RF) 체인과 같은 능동 소자(active element)를 필요로 한다. 따라서, 대규모의 안테나 배치가 요구되며 이에 따른 비용 및 전력소모에 문제가 있을 수 있다. 지능형 반사 표면은 수동 소자(passive element)만으로 구성될 수 있다. 또 다른 예로, 지능형 반사 표면은 수동 소자 및 능동 소자를 포함할 수 있다. 지능형 반사 표면이 수동 소자만을 포함하는 경우, 단말 또는 기지국은 비교적 적은 비용 및 전력 다중 안테나로 얻을 수 있는 이득을 얻을 수 있다. 통신 시스템이 지능형 반사 표면을 포함하는 경우, 채널 추정은 기존의 기법들을 사용하지 못할 수 있다. 수동 소자만을 포함하는 IRS는 독립적인 신호의 송수신이 불가능할 수 있다. 따라서, IRS가 수동 소자만을 포함하는 경우, 기지국과 IRS 간, 또는 단말과 IRS 간의 채널이 독립적으로 추정되기 어렵다. 기지국과 단말은 IRS를 거친 연쇄 채널(cascaded channel)을 관찰할 수 있다. 본 개시는 이를 바탕으로 새로운 채널 추정 방법을 제안한다.
IRS를 포함하는 통신 시스템에서 종래의 기법들은 추정 정확도에 집중하고, 채널 추정에 소요되는 학습 열의 길이(training sequence length)가 긴 경향이 있다. 학습 열의 길이는 안테나의 개수 및 지능형 반사 표면의 요소 개수에 비례하게 증가할 수 있다. 따라서, 높은 통신 속도를 지원하기위해 대규모 지능형 반사 표면을 사용하는 경우, 학습 열의 길이가 상관 시간(coherence time)보다 길어질 수 있다. 이에 따라 실질적으로 통신이 불가능해질 수 있다. 본 개시는 단말 및 기지국의 안테나 수에 상관없이 지능형 반사 표면의 규모에 선형적으로 비례하는 학습 열에 기초하여 채널을 추정하는 방법을 제안한다.
도 11은 본 개시에 적용 가능한 IRS를 포함한 무선 통신 시스템의 일 예를 나타낸 도면이다. 단말(user equipment, UE, 1102)는 기지국(base station, BS, 1106)과 통신할 수 있다. 단말(1102)는 IRS(1104)를 통해 기지국(1106)과 통신할 수 있다. 본 개시에서 유저와 단말은 혼용되어 지칭될 수 있다.
본 개시에서, 세로 벡터와 행렬은 볼드체(boldface letter)로 표기될 수 있다. 전치(transpose)와 에르미트 전치 (Hermitian transpose)는 각각 ()T 과 ()H로 표기될 수 있다. 복소수의 집합은 C로 표기될 수 있다. CaХb는 aХb 크기의 복소수 행렬의 집합을 나타낼 수 있다. 행렬 A에 대해, A-R과 A-L은 각각 우측 역행렬과 좌측 역행렬을 나타낼 수 있다. 어떤 벡터 a에 대해, 그 요소를 대각 성분으로 가지는 대각 행렬은 diag(a)로 표기될 수 있다. 어떤 벡터 a에 대해, 그
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값은
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000002
와 같이 표기될 수 있다. 평균 벡터 μ와 공분산 행렬(covariance matrix) Σ을 가지는 다변량 정규분포(multivariate normal distribution)는
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000003
으로 표기될 수 있다.
이하 본 개시에서 사용되는 약어들에 대해 설명한다.
아래 표 2는 본 개시에 사용되는 용어들을 나타낸다. 아래 첨자가 UL을 포함하는 경우 상향링크, DL을 포함하는 경우 하향링크에 대응된다.
N BS 안테나 수
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 시간 t에서의 수신신호

M		 유저(단말) 안테나 수
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 시간 t에서의 송신 신호

L		 IRS 요소 수
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 시간 t에서의 송신 빔포머(beamformer)

t		 시간 색인(time index)
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 시간 t에서 l번째 IRS 요소의 위상 값
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 유저와 BS 간의 채널
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 시간 t에서 l번째 IRS 요소의 크기 값
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 IRS와 BS 간의 채널
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000011
 시간 t에서 IRS 요소 설정 값
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 유저와 IRS 간의 채널
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000013
 잡음 분산(noise variance)
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 l번째 1차원 행렬
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 시간 t에서의 잡음
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000016
 송신 전력
B		 IRS 요소의 위상 값 양자화 비트(bit) 수
도 12는 본 개시에 적용 가능한 채널 추정의 효과를 나타낸 도면이다. 본 개시는 TDD를 가정한 SU-MIMO 시스템에서 기지국이 상향링크(uplink) 파일럿 신호 및 단말이 아날로그 피드백을 통해 기지국에게 전달한 하향링크 파일럿 신호를 이용한 채널 추정 방법을 제안한다. 본 개시는 기지국이 모든 IRS 요소가 꺼진 환경에서 상향링크 파일럿 신호를 수신해 단말과 기지국 간의 채널 HUB를 추정하는 단계, 기지국이 특정 요소만을 켠 IRS 요소 설정 값에 대응되는 상향링크 파일럿 수신 신호에서 HUB의 영향을 제거하는 단계, 기지국은 단말이 기지국에게 아날로그 피드백을 통해 전송한 특정 요소만을 켠 IRS 요소 설정 값에 대응되는 하향링크 파일럿 수신 신호에서 HUB의 영향을 제거하는 단계 및 기지국이 HUB의 영향이 제거된 두 수신 신호를 조합해 특정 IRS 요소에 해당하는 1차원 행렬을 추정하는 단계를 포함할 수 있다. 또한, 기지국은 상술한 절차를 모든 IRS 요소에 대해 반복적으로 적용함으로써 IRS를 지나는 두 채널 HIB과 HUI의 정보를 담고 있는 총 IRS 요소의 개수만큼의 1차원 행렬 Rl들을 추정할 수 있다.
기지국은 IRS 요소 설정 값을 결정할 수 있다. 시간 t에서 기지국의 수신 신호는 아래 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.
[수학식 1]
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000017
채널 추정은 상관 시간(coherence time) 이내에서 이루어진다고 가정한다. 이에 따라, 채널은 시간 색인 없이 표기된다. 송신 빔포머는 송신 전력 제한을 만족하기 위해서 단위 놈(unit norm)을 가질 수 있다(
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000018
=1). 송신 신호는
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000019
와 같이 표현될 수 있다. 기지국은 각 N개의 안테나에 대한 수신 신호를 알 수 있다.
TDD 환경은 채널 상호성(channel reciprocity)이 성립할 수 있다. 채널 상호성이 적용되는 시간 t에서 단말의 수신신호는 아래 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.
[수학식 2]
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000020
하향링크의 경우도 상술한 상향링크의 가정이 유사하게 적용될 수 있다. 즉, 하향링크의 경우도 송신 빔포머의 단위 놈 및 송신 신호의 전력 제한이 가정이 유사하게 적용될 수 있다(
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000021
=1)(
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000022
).단말은 각 M개의 안테나에 대하여 수신 신호를 알 수 있다.
본 개시는 단말이 수신하는 하향링크 신호가 온전하게 기지국에게 아날로그 피드백이 가능한 상황을 가정한다. 이를 통해, 기지국은 상향링크 신호 및 하향링크 신호를 모두 이용하여 단말과 기지국 간의 채널 HUB를 우선 추정할 수 있다. 그리고, 기지국은 그 추정 값에 기초하여 수신 신호에서 HUB의 영향을 상쇄하여 연쇄 채널을 추정할 수 있다. 즉, 기지국은 수신 신호에서 HUB의 영향을 상쇄하여 HIB와 HUI로 구성되는 연쇄 채널에 대한 정보를 추정할 수 있다. 연쇄 채널(BS-IRS-UE)은 아래 수학식 3과 같이 표현될 수 있다.
[수학식 3]
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000023
연쇄 채널은 이와 같이 1차원 행렬
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000024
의 가중합으로 표현될 수 있다. 즉, 연쇄 채널은
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000025
의 가중치를 가지는
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000026
의 가중합으로 표현될 수 있다. 본 개시는 HIB와 HUI 대신 동일한 연쇄 채널을 표현할 수 있는 1차원 행렬
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000027
들을 추정하는 방법을 제안한다.
이하, IRS를 통하지 않은 단말과 기지국간의 채널 추정에 대해서 설명한다. 이하 본 개시에서, 송신 신호는 송신 전력 제한을 만족하는 상수를 사용할 수 있다(
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000028
). 단말과 기지국간의 채널 HUB를 추정하기 위해 모든 IRS 요소들의 크기가 0으로 설정될 수 있다(
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). 그리고, 행렬은 시간 범위
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000030
내의 수신 신호를 연결하여 형성될 수 있다. 수신 신호는 아래 수학식과 같이 표현될 수 있다.
[수학식 4]
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행렬 FUB 및 행렬 NUB는 시간 범위
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000032
내의 송신 빔포머와 수신 잡음 연결에 기초하여 형성된 행렬들이다. 빔포머 FUB가 우측 역행렬이 존재하는 행렬로 설계되는 경우, 기지국은 수신 신호를 이용하여 채널 HUB를 추정할 수 있다. 추정된 HUB는 아래 수학식과 같이 표현될 수 있다.
[수학식 5]
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Figure PCTKR2021012869-appb-img-000034
는 단말과 기지국간 직접 채널 추정(direct channel estimation)을 의미한다. 빔포머 FUB를 설계 방법의 일 예로써, FUB는 τ1≥M의 시간 영역에서 τ1×τ1 크기의 이산 푸리에 변환(discrete Fourier transform, DFT) 행렬에서 M개의 행을 정상화(normalize)함으로써 설계될 수 있다. 이 경우, FUB의 우측 역행렬은 FUB의 에르미트 전치 행렬
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000035
을 정상화하여 얻을 수 있다. 기지국은 추정한 단말과 기지국 간의 채널을 이용하여 이후 기지국의 수신 신호에서 아래 수학식과 같이 HUB의 영향을 제거할 수 있다.
[수학식 6]
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또한,
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가 수학식 5와의 관계를 이용하여 아래 수학식 4와 같이 정의될 수 있다. 이러한 경우,
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000038
는 시스템의 실질적인 잡음으로 간주될 수 있다.
[수학식 7]
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000039
이하, 1차원 행렬들의 추정 방법에 대하여 설명한다. 1차원 행렬들의 추정은 Cooperative one-by-one(Co-OBO) 채널 추정(channel estimation)으로 표현될 수 있다. 시간 범위 τ1+1≤t≤τ1+2L 동안 L개의 1차원 행렬
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000040
들이 추정될 수 있다.
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000041
번째 IRS 요소 하나만을 켜고 나머지를 끈 설정 값은 시간 범위를 길이가 2인 L 개의 주기로 나누고
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번째 주기에 특정
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의 추정을 수행하기 위해 사용될 수 있다.
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000044
번째 IRS 요소 하나만을 켜고 나머지를 끈 설정값은 아래의 수학식과 같이 표현될 수 있다.
[수학식 8]
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000045
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000046
의 추정이 수행되는
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000047
번째 주기
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000048
구간은
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000049
로 고정하여 사용할 수 있다. 이에 따라, 연쇄 채널 추정 시 오버헤드가 감소할 수 있다. 각 주기의 첫번째 시간에 대해 상향링크를 통한 기지국의 수신 신호
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000050
은 수학식 6의 특수한 형태로 다음 수학식 9와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 9]
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000051
direct channel 영향이 제거된 상향링크 수신 신호는
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000052
로 표현될 수 있다. 빔포머는 상기
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000053
의 형태로 표현될 수 있다. 잡음 신호는 상기
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000054
의 형태로 표현될 수 있다. 여기서,
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000055
는 실질적인 스칼라 신호
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000056
로 간주할 수 있다.
한편, 단말의 하향링크 수신 신호
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000057
는 각 주기의 두번째 시간에 대하여 아날로그 피드백을 통해 기지국으로 전달될 수 있다. 기지국은 수학식 6과 같이 HUB의 영향을 제거하고 다음 수학식 10과 같은 형태의 신호를 구할 수 있다.
[수학식 10]
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000058
direct channel 영향이 제거된 하향링크 수신 신호는
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000059
로 표현될 수 있다. 여기서, 빔포머는
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000060
로 정의된다. 잡은 신호는
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000061
로 정의된다. 해당 시스템의 실질적인 잡음은
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000062
의 형태로 표현될 수 있다. 수학식 9와 유사하게,
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000063
은 실질적인 스칼라 신호
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000064
로 간주할 수 있다. 단말이
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000065
를 알고 있는 경우, 단말은 HUB의 영향을 먼저 제거할 수 있다. 여기서, 단말은 수학식 10과 같은 계산을 수행하여 HUB의 영향을 먼저 제거할 수 있다. 그 후, 단말은
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000066
를 아날로그 피드백을 통해 기지국에게 전달할 수 있다. 기지국은
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번째 주기에 도출한 신호
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와
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000069
를 이용해 최종적으로
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번 째 IRS 요소에 해당하는 1차원 행렬을 추정할 수 있다. 추정된 1차원 행렬은 다음 수학식 11과 같이 표현될 수 있다.
[수학식 11]
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여기서,
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및
Figure PCTKR2021012869-appb-img-000073
은 잡음 항에 해당하며 다음 수학식 12와 같이 표현될 수 있다.
[수학식 12]
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상술한 1차원 채널 행렬 추정 기법은 각 IRS 요소에 해당하는 추정을 반복해 총 L 개의 IRS 요소만큼 오름차순으로 추정한다. 기지국은 전체 IRS 요소 L 개 중 추정을 원하는 일부 요소들에 대하여 원하는 순서대로 추정할 수 있으며, 상술한 실시예로 제한되지 않는다.
기지국 및 단말의 안테나, IRS 요소들이 각각 2×4, 2×2, 2×4의 UPA 구조로 배치되는 경우, 채널 추정 성능은 도 12과 같이 나타난다. 잡음 분산은 N_0=-89 dBm이다. B=2 비트의 양자화가 가정된다. 이에 따라, IRS 요소 설정 값은 완결 탐색(exhaustive search)을 통해 (22)8개의 IRS 요소 설정 값 중 SE가 최대가 되는 값으로 설정될 수 있다. 도 12는 비교를 위해 온전한 1차원 행렬의 정보를 이용한 결과(perfect), IRS 요소의 위상 값을 임의로 둔 결과(random), 그리고 IRS 요소의 모든 위상 값을 0으로 둔 결과(all-zero)를 포함한다. 도 12를 참고하면, 온전한 1차원 행렬의 정보를 이용한 경우(perfect) 최대 SE를 보인다. 또한, 본 개시가 제안하는 상향 및 하향링크 신호 연계를 통한 채널 추정 기법의 경우에도 이와 거의 동일하게 최대 SE를 보이는 것을 확인할 수 있다
도 13은 본 개시에 적용 가능한 기지국 동작 절차의 일 예를 나타낸 도면이다. 본 개시는 상향링크(uplink) 파일럿 신호 및 하향링크(downlink) 파일럿 신호의 아날로그 피드백을 이용하여 기지국이 채널을 추정하는 방법을 제안한다. 일 예로, 본 개시는 TDD를 가정한 SU-MIMO 시스템에서 기지국이 상향링크 파일럿 신호 및 하향링크 파일럿 신호의 아날로그 피드백을 이용하여 IRS를 포함하는 채널을 추정하는 방법을 제안한다. IRS는 수동 소자만으로 구성될 수 있다. 또 다른 예로, IRS는 능동 소자를 포함할 수 있다.
S1301 단계에서, 기지국은 단말로부터 파일럿 신호를 수신하고 단말과 기지국 간의 채널을 추정할 수 있다. 구체적으로, 기지국은 모든 IRS 요소가 꺼진 환경에서 상향링크 파일럿 신호를 수신해 단말과 기지국 사이의 채널 HUB를 추정할 수 있다. 기지국은 모든 IRS 요소들의 크기를 0으로 두고 수신 신호를 연결하여 상술한 수학식 4 내지 수학식 7에 기초하여 행렬을 형성할 수 있다. 또한, 기지국은 상향링크(uplink) 파일럿 신호로서 단말로부터 사운딩 기준 신호(sounding reference signal, SRS)를 수신하고 단말과 기지국 간의 채널을 추정할 수 있다.
S1303 단계에서, 기지국은 IRS 요소 설정 값에 대응되는 상향링크 파일럿 신호를 수신할 수 있다. 여기서, IRS 요소 설정 값은 특정 IRS 요소가 켜진 값일 수 있다. 즉, 기지국은 특정 요소만을 켠 IRS 요소 설정 값에 대응되는 상향링크 파일럿 신호를 수신할 수 있다. 기지국은 특정 요소만을 켠 IRS 요소 설정 값에 대응되는 상향링크 파일럿 수신 신호에서 기지국과 단말 간 채널 영향을 제거할 수 있다. 즉, 기지국은 특정 요소만을 켠 IRS 요소 설정 값에 대응하는 상향링크 파일럿 수신 신호에서 HUB의 영향을 제거할 수 있다.
일 예로, 기지국은 IRS 요소 설정 값에 대응되는 상향링크 파일럿 신호로서 SRS를 수신할 수 있다. 예를 들어, 기지국은 단말로부터 IRS를 통해 특정 요소만을 켠 IRS 요소 설정 값에 대응되는 SRS 신호를 수신할 수 있다. 기지국은 수신한 SRS에서 HUB의 영향을 제거할 수 있다.
S1305 단계에서, 기지국은 IRS 요소 설정 값에 대응되는 하향링크 파일럿 신호의 피드백을 수신할 수 있다. 기지국은 수신한 피드백 신호에서 HUB의 영향을 제거할 수 있다.
일 예로, 기지국은 단말로부터 특정 요소만을 켠 IRS 요소 설정 값에 대응하는 채널 상태 정보 기준 신호(channel state information-reference signal, CSI-RS)의 피드백을 수신할 수 있다. 구체적으로, 기지국은 단말로부터 CSI-RS 피드백을 수신할 수 있다. 즉, 단말은 특정 요소만을 켠 IRS 요소 설정 값에 대응하는 CSI-RS를 기지국으로부터 IRS를 통해 수신한 후, 기지국에게 CSI-RS 피드백을 전송할 수 있다. 기지국은 수신한 CSI-RS의 피드백 신호에서 HUB의 영향을 제거할 수 있다.
S1307 단계에서, 기지국은 상기 상향링크 파일럿 신호 및 상기 하향링크 파일럿 신호의 피드백에 기초하여 특정 IRS 요소에 해당하는 채널을 추정할 수 있다. 구체적인 일 예로, 기지국은 S1303 및 S1305에서 HUB의 영향이 제거된 두 신호를 조합하여 특정 IRS 요소에 해당하는 1차원 행렬을 추정할 수 있다. 여기서, 기지국은 상술한 수학식 8 내지 수학식 11에 기초하여 1차원 행렬을 추정할 수 있다.
일 예로, 기지국은 단말로부터 IRS를 통해 특정 요소만을 켠 IRS 요소 설정 값에 대응되는 SRS 신호를 수신하고 수신한 SRS에서 HUB의 영향을 제거할 수 있다. 또한, 기지국은 단말로부터 특정 요소만을 켠 IRS 요소 설정값에 대응되는 CSI-RS의 피드백 신호를 수신할 수 있다. 기지국은 수신한 CSI-RS의 피드백 신호에서 HUB의 영향을 제거할 수 있다. 기지국은 HUB의 영향을 제거한 SRS 신호 및 HUB의 영향을 제거한 CSI-RS의 피드백 신호에 기초하여 IRS를 통한 연쇄 채널을 추정할 수 있다. 즉, 특정 IRS 요소에 해당하는 채널 추정은 제2 파일럿 신호에서 상기 단말과 기지국간의 채널 영향을 제거하되, 상기 제3 파일럿 신호에서 상기 단말과 기지국간의 채널 영향을 제거하는
S1309 단계에서, 기지국은 상술한 과정을 모든 IRS 요소에 대하여 반복할 수 있다. 예를 들어, 기지국은 모든 IRS 요소에 대하여 S1303 내지 S1307 단계를 반복하여 수행할 수 있다.
한편, 기지국은 단말에게 IRS 요소 설정 정보를 전송할 수 있다. 일 예로, 상기 특정 IRS 요소 설정 정보는 상기 켜진 특정 IRS 요소의 개수 정보를 포함할 수 있다. IRS 요소 설정 정보는 IRS 요소와 관련된 정보들을 포함할 수 있으며, 상술한 실시예로 제한되지 않는다. 단말은 IRS 요소 설정 정보에 기초하여 특정 IRS 요소 정보에 대응되는 파일럿 신호를 전송할 수 있다. 또한, 이러한 시그널링은 상술한 절차들과 독립적으로 또는 결합되어 수행될 수 있다.
상술한 절차의 일 예로서, 기지국은 단말로부터 제1 파일럿 신호를 수신하고 상기 제1 파일럿(pilot) 신호에 기초하여 단말과 기지국간의 채널을 추정할 수 있다. 또한, 기지국은 단말로부터 지능형 반사 표면(intelligent reflecting surface, IRS)을 통해 IRS 요소 설정에 대응되는 제2 파일럿 신호를 수신할 수 있다. 기지국은 단말로부터 IRS를 통해 IRS 요소 설정에 대응되는 제3 파일럿 신호의 피드백 신호를 수신할 수 있다. 상기 제1 파일럿 신호, 상기 제2 파일럿 신호 및 제3 파일럿 신호에 기초하여 특정 IRS 요소에 해당하는 채널을 추정할 수 있다. 여기서, 제2 파일럿 신호는 상향링크 파일럿 신호이며, 제3 파일럿 신호는 하향링크 파일럿 신호이다. 구체적인 일 예로서, 특정 IRS 요소에 해당하는 채널 추정은 상기 제2 파일럿 신호에서 상기 단말과 기지국간의 채널 영향을 제거할 수 있으며, 상기 제3 파일럿 신호에서 상기 단말과 기지국간의 채널 영향을 제거할 수 있다. 구체적으로, 단말이 HUB를 모르는 경우, 단말은 제3 파일럿 신호의 피드백을 기지국에게 전송할 수 있으며, 기지국은 제3 파일럿 신호의 피드백을 수신하고 제3 파일럿 신호에서 단말과 기지국 간 채널 영향을 제거할 수 있다. 또 다른 예로서, 상기 특정 IRS 요소에 해당하는 채널 추정은 상기 제2 파일럿 신호에서 상기 단말과 기지국간의 채널 영향을 제거할 수 있으며, 상기 단말과 기지국 간의 채널 영향이 제거된 제3 파일럿 신호를 수신할 수 있다. 구체적으로, 단말 및 기지국이 HUB를 아는 경우, 단말은 제3 파일럿 신호에서 직접 단말과 기지국간 채널 영향을 제거하고 피드백을 기지국에게 전송할 수 있다. 기지국은 특정 IRS 요소에 해당하는 채널 추정을 모든 IRS 요소에 대하여 반복할 수 있다. 기지국이 상기 단말에게 특정 IRS 요소 설정 정보를 전송할 수 있다. 여기서, 상기 특정 IRS 요소 설정 정보는 상기 켜진 특정 IRS 요소의 개수 정보를 포함할 수 있다. 제1 파일럿 신호 및 상기 제2 파일럿 신호는 사운딩 기준 신호(sounding reference signal, SRS)일 수 있다. 상기 제3 파일럿 신호는 채널 상태 정보 기준 신호(channel state information-reference signal, CSI-RS)일 수 있다.
도 14는 본 개시에 적용 가능한 단말 동작 절차의 일 예를 나타낸다. S1401 단계에서, 단말은 기지국에게 파일럿 신호를 전송할 수 있다. 예를 들어, 단말은 모든 IRS 요소가 꺼진 환경에서 기지국에게 SRS를 전송할 수 있다. 기지국은 단말로부터 파일럿 신호를 수신하고 단말과 기지국 간의 채널을 추정할 수 있다. 구체적으로, 기지국은 모든 IRS 요소가 꺼진 환경에서 상향링크 파일럿 신호를 수신해 단말과 기지국 사이의 채널 HUB를 추정할 수 있다.
S1403 단계에서, 단말은 IRS를 통해 요소 설정 값에 대응되는 상향링크 파일럿 신호를 기지국에게 전송할 수 있다. 기지국은 IRS 요소 설정 값에 대응되는 상향링크 파일럿 신호를 수신할 수 있다. 여기서, IRS 요소 설정 값은 특정 IRS 요소가 켜진 값일 수 있다. 즉, 기지국은 특정 요소만을 켠 IRS 요소 설정 값에 대응되는 상향링크 파일럿 신호를 수신할 수 있다. 기지국은 특정 요소만을 켠 IRS 요소 설정 값에 대응되는 상향링크 파일럿 수신 신호에서 기지국과 단말 간 채널 영향을 제거할 수 있다.
S1405 단계에서, 단말은 IRS를 통해 IRS 요소 설정 값에 대응되는 하향링크 파일럿 신호를 수신할 수 있다. 예를 들어, 단말은 기지국으로부터 IRS를 통해 IRS 요소 설정 값에 대응되는 CSI-RS를 수신할 수 있다.
S1407 단계에서, 단말은 수신한 하향링크 파일럿 신호의 피드백을 전송할 수 있다. 예를 들어, 단말은 수신한 CSI-RS의 피드백을 기지국에게 전송할 수 있다.
S1409 단계에서, 단말은 모든 IRS 요소에 대해서 상술한 절차를 반복할 수 있다. 예를 들어, 단말은 모든 IRS 요소에 대하여 S1403 내지 S1407 단계를 반복하여 수행할 수 있다.
상기 설명한 제안 방식에 대한 일례들 또한 본 개시의 구현 방법들 중 하나로 포함될 수 있으므로, 일종의 제안 방식들로 간주될 수 있음은 명백한 사실이다. 또한, 상기 설명한 제안 방식들은 독립적으로 구현될 수도 있지만, 일부 제안 방식들의 조합 (또는 병합) 형태로 구현될 수도 있다. 상기 제안 방법들의 적용 여부 정보 (또는 상기 제안 방법들의 규칙들에 대한 정보)는 기지국이 단말에게 사전에 정의된 시그널 (예: 물리 계층 시그널 또는 상위 계층 시그널)을 통해서 알려주도록 규칙이 정의될 수 있다.
본 개시는 본 개시에서 서술하는 기술적 아이디어 및 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 개시의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 개시의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 개시의 범위에 포함된다. 또한, 특허청구범위에서 명시적인 인용 관계가 있지 않은 청구항들을 결합하여 실시 예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함할 수 있다.
본 개시의 실시 예들은 다양한 무선접속 시스템에 적용될 수 있다. 다양한 무선접속 시스템들의 일례로서, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 또는 3GPP2 시스템 등이 있다.
본 개시의 실시 예들은 상기 다양한 무선접속 시스템뿐 아니라, 상기 다양한 무선접속 시스템을 응용한 모든 기술 분야에 적용될 수 있다. 나아가, 제안한 방법은 초고주파 대역을 이용하는 mmWave, THz 통신 시스템에도 적용될 수 있다.
추가적으로, 본 개시의 실시 예들은 자유 주행 차량, 드론 등 다양한 애플리케이션에도 적용될 수 있다.

Claims (18)

  1. 무선 통신 시스템에서 기지국의 동작 방법에 있어서,
    단말로부터 제1 파일럿 신호를 수신하고 상기 제1 파일럿(pilot) 신호에 기초하여 단말과 기지국간의 채널을 추정하는 단계;
    상기 단말로부터 지능형 반사 표면(intelligent reflecting surface, IRS)을 통해 IRS 요소 설정에 대응되는 제2 파일럿 신호를 수신하는 단계;
    상기 단말로부터 IRS를 통해 IRS 요소 설정에 대응되는 제3 파일럿 신호의 피드백 신호를 수신하는 단계; 및
    상기 제1 파일럿 신호, 상기 제2 파일럿 신호 및 제3 파일럿 신호에 기초하여 특정 IRS 요소에 해당하는 채널을 추정하는 단계;를 포함하되, 상기 제2 파일럿 신호는 상향링크 파일럿 신호이며, 상기 제3 파일럿 신호는 하향링크 파일럿 신호인, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 특정 IRS 요소에 해당하는 채널 추정은 상기 제2 파일럿 신호에서 상기 단말과 기지국간의 채널 영향을 제거하되, 상기 제3 파일럿 신호에서 상기 단말과 기지국간의 채널 영향을 제거하는, 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 특정 IRS 요소에 해당하는 채널 추정은 상기 제2 파일럿 신호에서 상기 단말과 기지국간의 채널 영향을 제거하되, 상기 단말과 기지국 간의 채널 영향이 제거된 제3 파일럿 신호를 수신하는, 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 특정 IRS 요소에 해당하는 채널 추정을 모든 IRS 요소에 대하여 반복하는, 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 IRS 요소 설정은 특정 IRS 요소가 켜지는(on) 설정이고, 상기 IRS는 수동 소자만으로 구성된, 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 기지국이 상기 단말에게 IRS 요소 설정 정보를 전송하되, 상기 특정 IRS 요소 설정 정보는 상기 켜진 특정 IRS 요소의 개수 정보를 포함하는, 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 제1 파일럿 신호 및 상기 제2 파일럿 신호는 사운딩 기준 신호(sounding reference signal, SRS)이고, 상기 제3 파일럿 신호는 채널 상태 정보 기준 신호(channel state information-reference signal, CSI-RS)인, 방법.
  8. 무선 통신 시스템에서 기지국에 있어서,
    송수신기; 및
    상기 송수신기와 연결된 프로세서를 포함하며,
    상기 프로세서는,
    상기 송수신기가 단말로부터 제1 파일럿 신호를 수신하도록 제어하고, 상기 제1 파일럿(pilot) 신호에 기초하여 단말과 기지국간의 채널을 추정하고,
    상기 송수신기가 상기 단말로부터 지능형 반사 표면(intelligent reflecting surface, IRS)을 통해 IRS 요소 설정에 대응되는 제2 파일럿 신호를 수신하도록 제어하고,
    상기 송수신기가 상기 단말로부터 IRS를 통해 IRS 요소 설정에 대응되는 제3 파일럿 신호의 피드백 신호를 수신하도록 제어하고,
    상기 제1 파일럿 신호, 상기 제2 파일럿 신호 및 제3 파일럿 신호에 기초하여 특정 IRS 요소에 해당하는 채널을 추정하되, 상기 제2 파일럿 신호는 상향링크 파일럿 신호이며, 상기 제3 파일럿 신호는 하향링크 파일럿 신호인, 기지국.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 특정 IRS 요소에 해당하는 채널 추정은 상기 제2 파일럿 신호에서 상기 단말과 기지국간의 채널 영향을 제거하되, 상기 제3 파일럿 신호에서 상기 단말과 기지국간의 채널 영향을 제거하는, 기지국.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 특정 IRS 요소에 해당하는 채널 추정은 상기 제2 파일럿 신호에서 상기 단말과 기지국간의 채널 영향을 제거하되, 상기 단말과 기지국 간의 채널 영향이 제거된 제3 파일럿 신호를 수신하는, 기지국.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 특정 IRS 요소에 해당하는 채널 추정을 모든 IRS 요소에 대하여 반복하는, 기지국.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 IRS 요소 설정은 특정 IRS 요소가 켜지는(on) 설정이고, 상기 IRS는 수동 소자만으로 구성된, 기지국.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 송수신기가 상기 단말에게 IRS 요소 설정 정보를 전송하도록 제어하고, 상기 IRS 요소 설정 정보는 상기 켜진 특정 IRS 요소의 개수 정보를 포함하는, 기지국.
  14. 제8항에 있어서,
    상기 제1 파일럿 신호 및 상기 제2 파일럿 신호는 사운딩 기준 신호(sounding reference signal, SRS)이고, 상기 제3 파일럿 신호는 채널 상태 정보 기준 신호(channel state information-reference signal, CSI-RS)인, 기지국.
  15. 통신 장치에 있어서,
    적어도 하나의 프로세서;
    상기 적어도 하나의 프로세서와 연결되며, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행됨에 따라 동작들을 지시하는 명령어를 저장하는 적어도 하나의 컴퓨터 메모리를 포함하며,
    상기 프로세서는 상기 통신 장치가,
    단말로부터 제1 파일럿 신호를 수신하고 상기 제1 파일럿(pilot) 신호에 기초하여 단말과 기지국간의 채널을 추정하도록 제어하고,
    상기 단말로부터 지능형 반사 표면(intelligent reflecting surface, IRS)을 통해 IRS 요소 설정에 대응되는 제2 파일럿 신호를 수신하도록 제어하고,
    상기 단말로부터 IRS를 통해 IRS 요소 설정에 대응되는 제3 파일럿 신호의 피드백 신호를 수신하도록 제어하고,
    상기 제1 파일럿 신호, 상기 제2 파일럿 신호 및 제3 파일럿 신호에 기초하여 특정 IRS 요소에 해당하는 채널을 추정하도록 제어하되, 상기 제2 파일럿 신호는 상향링크 파일럿 신호이며, 상기 제3 파일럿 신호는 하향링크 파일럿 신호인, 통신 장치.
  16. 적어도 하나의 명령어(instructions)을 저장하는 비-일시적인(non-transitory) 컴퓨터 판독 가능 매체(computer-readable medium)에 있어서,
    프로세서에 의해 실행 가능한(executable) 상기 적어도 하나의 명령어를 포함하며,
    상기 적어도 하나의 명령어는 상기 컴퓨터 판독 가능 매체가,
    단말로부터 제1 파일럿 신호를 수신하고 상기 제1 파일럿(pilot) 신호에 기초하여 단말과 기지국간의 채널을 추정하도록 지시하고,
    상기 단말로부터 지능형 반사 표면(intelligent reflecting surface, IRS)을 통해 IRS 요소 설정에 대응되는 제2 파일럿 신호를 수신하도록 지시하고,
    상기 단말로부터 IRS를 통해 IRS 요소 설정에 대응되는 제3 파일럿 신호의 피드백 신호를 수신하도록 지시하고,
    상기 제1 파일럿 신호, 상기 제2 파일럿 신호 및 제3 파일럿 신호에 기초하여 특정 IRS 요소에 해당하는 채널을 추정하도록 지시하되, 상기 제2 파일럿 신호는 상향링크 파일럿 신호이며, 상기 제3 파일럿 신호는 하향링크 파일럿 신호인, 컴퓨터 판독 가능 매체.
  17. 무선 통신 시스템에서 단말의 동작 방법에 있어서,
    기지국에게 제1 파일럿 신호를 전송하는 단계로써, 상기 제1 파일럿(pilot) 신호에 기초하여 단말과 기지국간의 채널이 추정되고,
    상기 기지국에게 지능형 반사 표면(intelligent reflecting surface, IRS)을 통해 IRS 요소 설정에 대응되는 제2 파일럿 신호를 전송하는 단계;
    상기 기지국으로부터 상기 IRS를 통해 IRS 요소 설정에 대응되는 제3 파일럿 신호를 수신하는 단계; 및
    상기 제3 파일럿 신호의 피드백 신호를 상기 기지국에게 전송하는 단계;를 포함하되,
    상기 제1 파일럿 신호, 상기 제2 파일럿 신호 및 제3 파일럿 신호에 기초하여 특정 IRS 요소에 해당하는 채널이 추정되고, 상기 제2 파일럿 신호는 상향링크 파일럿 신호이며, 상기 제3 파일럿 신호는 하향링크 파일럿 신호인, 방법.
  18. 무선 통신 시스템에서 단말에 있어서,
    송수신기; 및
    상기 송수신기와 연결된 프로세서를 포함하며,
    상기 프로세서는,
    상기 송수신기가 기지국에게 제1 파일럿 신호를 전송하도록 제어하되, 상기 제1 파일럿(pilot) 신호에 기초하여 단말과 기지국간의 채널이 추정되고,
    상기 송수신기가 상기 기지국에게 지능형 반사 표면(intelligent reflecting surface, IRS)을 통해 IRS 요소 설정에 대응되는 제2 파일럿 신호를 전송하도록 제어하고,
    상기 송수신기가 상기 기지국으로부터 상기 IRS를 통해 IRS 요소 설정에 대응되는 제3 파일럿 신호를 수신하도록 제어하고,
    상기 송수신기가 상기 제3 파일럿 신호의 피드백 신호를 상기 기지국에게 전송하도록 제어하고,
    상기 제1 파일럿 신호, 상기 제2 파일럿 신호 및 제3 파일럿 신호에 기초하여 특정 IRS 요소에 해당하는 채널이 추정되고, 상기 제2 파일럿 신호는 상향링크 파일럿 신호이며, 상기 제3 파일럿 신호는 하향링크 파일럿 신호인, 단말.
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