WO2023219192A1 - 무선 통신 시스템에서 지능형 반사 평면에 관련된 채널을 추정하기 위한 장치 및 방법 - Google Patents

무선 통신 시스템에서 지능형 반사 평면에 관련된 채널을 추정하기 위한 장치 및 방법 Download PDF

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    • H04W72/1268—Mapping of traffic onto schedule, e.g. scheduled allocation or multiplexing of flows of uplink data flows
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    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W72/00—Local resource management
    • H04W72/20—Control channels or signalling for resource management
    • H04W72/23—Control channels or signalling for resource management in the downlink direction of a wireless link, i.e. towards a terminal

Definitions

  • the following description relates to a wireless communication system and to an apparatus and method for estimating a channel related to an intelligent reflecting surface (IRS) in a wireless communication system.
  • IIRS intelligent reflecting surface
  • Wireless access systems are being widely deployed to provide various types of communication services such as voice and data.
  • a wireless access system is a multiple access system that can support communication with multiple users by sharing available system resources (bandwidth, transmission power, etc.).
  • multiple access systems include code division multiple access (CDMA) systems, frequency division multiple access (FDMA) systems, time division multiple access (TDMA) systems, orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) systems, and single carrier frequency (SC-FDMA) systems. division multiple access) systems, etc.
  • enhanced mobile broadband (eMBB) communication technology is being proposed compared to the existing radio access technology (RAT).
  • RAT radio access technology
  • a communication system that takes into account reliability and latency-sensitive services/UE (user equipment) as well as mMTC (massive machine type communications), which connects multiple devices and objects to provide a variety of services anytime and anywhere, is being proposed. .
  • mMTC massive machine type communications
  • the present disclosure can provide a method and apparatus for effectively estimating a channel in an environment using an intelligent reflecting surface (IRS) in a wireless communication system.
  • IFS intelligent reflecting surface
  • the present disclosure can provide a method and device for channel estimation using active elements included in IRS in a wireless communication system.
  • the present disclosure may provide a method and apparatus for estimating a channel between at least one user equipment (UE) and IRS in a wireless communication system.
  • UE user equipment
  • the present disclosure may provide a method and apparatus for estimating channels between a base station, an IRS, and at least one UE based on received values for reference signals provided from the IRS in a wireless communication system.
  • the present disclosure can provide a method and apparatus for estimating a channel based on information obtained using active elements of IRS in a wireless communication system.
  • the present disclosure can provide a method and apparatus for modeling channels as random variables in a wireless communication system.
  • the present disclosure may provide a method and apparatus for estimating a channel using a posterior distribution of a probability distribution related to channels in a wireless communication system.
  • the present disclosure can provide a method and device for channel estimation based on variational inference in a wireless communication system.
  • a method of operating a base station in a wireless communication system includes receiving reference signals from at least one user equipment (UE), estimating a channel based on the reference signals, and performing uplink communication.
  • the channel may be determined based on received values at the base station for the reference signals and received values at active elements of the IRS provided from an intelligent reflecting surface (IRS).
  • IRS intelligent reflecting surface
  • a base station in a wireless communication system includes a transceiver and a processor connected to the transceiver, wherein the processor receives reference signals from at least one user equipment (UE), and receives the reference signals Estimating a channel based on, performing scheduling for uplink communication, transmitting an uplink grant to the at least one UE based on a result of the scheduling, and transmitting an uplink grant to the at least one UE according to the uplink grant Controls to receive uplink data from a UE, wherein the channel is based on received values at the base station for the reference signals and received values at active elements of the IRS provided from an intelligent reflecting surface (IRS).
  • IIRS intelligent reflecting surface
  • a communication device includes at least one processor, at least one computer memory connected to the at least one processor and storing instructions that direct operations as executed by the at least one processor.
  • the operations include receiving reference signals from at least one user equipment (UE), estimating a channel based on the reference signals, performing scheduling for uplink communication, and results of the scheduling. It may include transmitting an uplink grant to the at least one UE based on and receiving uplink data from the at least one UE according to the uplink grant.
  • the channel may be determined based on received values at the base station for the reference signals and received values at active elements of the IRS provided from an intelligent reflecting surface (IRS).
  • IRS intelligent reflecting surface
  • a non-transitory computer-readable medium storing at least one instruction includes the at least one instruction executable by a processor. Includes, wherein the at least one command is such that the device receives reference signals from at least one user equipment (UE), estimates a channel based on the reference signals, and performs scheduling for uplink communication. , transmitting an uplink grant to the at least one UE based on the result of the scheduling, and controlling to receive uplink data from the at least one UE according to the uplink grant, and the channel is, It may be determined based on received values at the base station for reference signals and received values at active elements of the IRS provided from an intelligent reflecting surface (IRS).
  • IIRS intelligent reflecting surface
  • channels can be effectively estimated in an environment using an intelligent reflecting surface (IRS).
  • IIRS intelligent reflecting surface
  • FIG. 1 shows an example of a communication system applicable to the present disclosure.
  • Figure 2 shows an example of a wireless device applicable to the present disclosure.
  • Figure 3 shows another example of a wireless device applicable to the present disclosure.
  • Figure 4 shows an example of a portable device applicable to the present disclosure.
  • FIG 5 shows an example of a vehicle or autonomous vehicle applicable to the present disclosure.
  • Figure 6 shows an example of AI (Artificial Intelligence) applicable to the present disclosure.
  • Figure 7 shows a method of processing a transmission signal applicable to the present disclosure.
  • Figure 8 shows an example of a communication structure that can be provided in a 6G (6th generation) system applicable to the present disclosure.
  • Figure 10 shows a THz communication method applicable to the present disclosure.
  • FIG. 11 illustrates a communication environment including an intelligent reflecting surface (IRS) according to an embodiment of the present disclosure.
  • IFS intelligent reflecting surface
  • Figure 12 shows the relationship between observed values and hidden variables in a random variable model according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG 13 shows an example of channel estimation and communication timing according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 14 shows an example of an uplink communication procedure according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 15 shows an example of a procedure for transmitting uplink data according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 16 shows an example of a procedure for receiving uplink data according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 17 shows an example of a procedure for estimating a channel according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figures 18, 19, and 20 show the performance of a channel estimation technique according to an embodiment of 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 that is not combined with other components or features. Additionally, some components and/or features may be combined to configure an embodiment of the present disclosure. The order of operations described in embodiments of the present disclosure may be changed. Some features or features of one embodiment may be included in another embodiment or may be replaced with corresponding features or features of another embodiment.
  • the base station is meant as a terminal node of the network that directly communicates with the mobile station. Certain operations described in this document as being performed by the base station may, in some cases, be performed by an upper node of the base station.
  • 'base station' is a term such as fixed station, Node B, eNB (eNode B), gNB (gNode B), ng-eNB, advanced base station (ABS), or access point. It can be replaced by .
  • a terminal may include a user equipment (UE), a mobile station (MS), a subscriber station (SS), a mobile subscriber station (MSS), It can 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 that provides a data service or a voice service
  • the receiving end refers to a fixed and/or mobile node that receives a data service or a voice service. Therefore, in the case of uplink, the mobile station can be the transmitting end and the base station can be the receiving end. Likewise, in the case of downlink, the mobile station can be the receiving end and the base station can be the transmitting end.
  • Embodiments of the present disclosure include wireless access systems such as the IEEE 802.xx system, 3GPP (3rd Generation Partnership Project) system, 3GPP LTE (Long Term Evolution) system, 3GPP 5G (5th generation) NR (New Radio) system, and 3GPP2 system. It may be supported by at least one standard document disclosed in one, and in particular, embodiments of the present disclosure are supported by the 3GPP TS (technical specification) 38.211, 3GPP TS 38.212, 3GPP TS 38.213, 3GPP TS 38.321 and 3GPP TS 38.331 documents. It can be.
  • 3GPP TS technical specification
  • embodiments of the present disclosure can be applied to other wireless access systems and are not limited to the above-described systems. As an example, it may be applicable to systems 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 and later.
  • LTE technology after 3GPP TS 36.xxx Release 10 may be referred to as LTE-A
  • LTE technology after 3GPP TS 36.xxx Release 13 may be referred to as LTE-A pro.
  • 3GPP NR may refer to technology after TS 38.xxx Release 15.
  • 3GPP 6G may refer to technology after TS Release 17 and/or Release 18. “xxx” refers to the standard document detail number.
  • LTE/NR/6G can 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.
  • the communication system 100 applied to the present disclosure includes a wireless device, a base station, and a network.
  • a wireless device refers to a device that performs communication using wireless access technology (e.g., 5G NR, LTE) and may be referred to as a communication/wireless/5G device.
  • wireless devices include robots (100a), vehicles (100b-1, 100b-2), extended reality (XR) devices (100c), hand-held devices (100d), and home appliances (100d).
  • appliance) (100e), IoT (Internet of Thing) device (100f), and AI (artificial intelligence) device/server (100g).
  • vehicles may include vehicles equipped with wireless communication functions, autonomous vehicles, vehicles capable of inter-vehicle communication, etc.
  • 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, including a head-mounted device (HMD), a head-up display (HUD) installed in a vehicle, a television, It can be implemented in the form of smartphones, computers, wearable devices, home appliances, digital signage, vehicles, robots, etc.
  • the mobile device 100d may include a smartphone, smart pad, wearable device (eg, smart watch, smart glasses), computer (eg, laptop, etc.), etc.
  • Home appliances 100e may include a TV, refrigerator, washing machine, etc.
  • IoT device 100f may include sensors, smart meters, etc.
  • the base station 120 and the network 130 may also be implemented as wireless devices, and a specific wireless device 120a may operate as a base station/network node for other wireless devices.
  • 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, 4G (eg, LTE) network, or 5G (eg, NR) network.
  • Wireless devices 100a to 100f may communicate with each other through the base station 120/network 130, but communicate directly (e.g., sidelink communication) without going through the base station 120/network 130. You may.
  • vehicles 100b-1 and 100b-2 may communicate directly (eg, vehicle to vehicle (V2V)/vehicle to everything (V2X) communication).
  • the IoT device 100f eg, sensor
  • the IoT device 100f may communicate directly with other IoT devices (eg, sensor) or other wireless devices 100a to 100f.
  • Wireless communication/connection may be established between the wireless devices (100a to 100f)/base station (120) and the base station (120)/base station (120).
  • wireless communication/connection includes various methods such as uplink/downlink communication (150a), sidelink communication (150b) (or D2D communication), and communication between base stations (150c) (e.g., relay, integrated access backhaul (IAB)).
  • IAB integrated access backhaul
  • This can be achieved through wireless access technology (e.g. 5G NR).
  • wireless communication/connection 150a, 150b, 150c
  • a wireless device and a base station/wireless device, and a base station and a base station can transmit/receive wireless signals to each other.
  • wireless communication/connection 150a, 150b, and 150c may transmit/receive signals through various physical channels.
  • various configuration information setting processes for transmitting/receiving wireless signals various signal processing processes (e.g., channel encoding/decoding, modulation/demodulation, resource mapping/demapping, etc.) , at least some of the resource allocation process, etc. may be performed.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a wireless device applicable to the present disclosure.
  • the first wireless device 200a and the second wireless device 200b can transmit and receive wireless signals through various wireless access technologies (eg, LTE, NR).
  • ⁇ first wireless device 200a, second wireless device 200b ⁇ refers to ⁇ wireless device 100x, base station 120 ⁇ and/or ⁇ wireless device 100x, wireless device 100x) in FIG. ⁇ can be responded to.
  • 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.
  • Processor 202a controls memory 204a and/or transceiver 206a and may be configured to implement the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods and/or operational flowcharts disclosed herein.
  • the processor 202a may process information in the memory 204a to generate first information/signal and then transmit a wireless signal including the first information/signal through the transceiver 206a.
  • the processor 202a may receive a wireless signal including the second information/signal through the transceiver 206a and then 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 operational flowcharts disclosed herein.
  • Software code containing them can be stored.
  • the processor 202a and the memory 204a may be part of a communication modem/circuit/chip designed to implement wireless communication technology (eg, LTE, NR).
  • Transceiver 206a may be coupled to processor 202a and may transmit and/or receive wireless signals via one or more antennas 208a.
  • Transceiver 206a may include a transmitter and/or 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.
  • Processor 202b controls memory 204b and/or transceiver 206b and may be configured to implement the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods and/or operational flowcharts disclosed herein.
  • the processor 202b may process information in the memory 204b to generate third information/signal and then transmit a wireless signal including the third information/signal through the transceiver 206b.
  • the processor 202b may receive a wireless signal including the fourth information/signal through the transceiver 206b and then 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. For example, memory 204b may perform some or all of the processes controlled by processor 202b or instructions for performing the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods and/or operational flowcharts disclosed herein. Software code containing them can be stored.
  • the processor 202b and the memory 204b may be part of a communication modem/circuit/chip designed to implement wireless communication technology (eg, LTE, NR).
  • Transceiver 206b may be coupled to processor 202b and may transmit and/or receive wireless signals via 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 and 202b.
  • one or more processors 202a and 202b may operate on one or more layers (e.g., physical (PHY), media access control (MAC), radio link control (RLC), packet data convergence protocol (PDCP), and radio resource (RRC). control) and functional layers such as SDAP (service data adaptation protocol) can be implemented.
  • layers e.g., physical (PHY), media access control (MAC), radio link control (RLC), packet data convergence protocol (PDCP), and radio resource (RRC). control
  • SDAP service data adaptation protocol
  • 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, suggestions, methods, and/or operational flowcharts disclosed in this document. can be created.
  • One or more processors 202a and 202b may generate messages, control information, data or information according to the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods and/or operational flowcharts disclosed in this document.
  • One or more processors 202a, 202b generate signals (e.g., baseband signals) containing PDUs, SDUs, messages, control information, data, or information according to the functions, procedures, proposals, and/or methods disclosed herein.
  • transceivers 206a, 206b can be provided to one or more transceivers (206a, 206b).
  • One or more processors 202a, 202b may receive signals (e.g., baseband signals) from one or more transceivers 206a, 206b, and the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods, and/or operational flowcharts disclosed herein.
  • PDU, SDU, message, control information, data or information can be obtained.
  • One or more processors 202a, 202b may be referred to as a controller, microcontroller, microprocessor, or microcomputer.
  • One or more processors 202a and 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
  • the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods and/or operational flowcharts disclosed in this document may be implemented using firmware or software, and the firmware or software may be implemented to include modules, procedures, functions, etc.
  • Firmware or software configured to perform the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods and/or operation flowcharts disclosed in this document may be included in one or more processors 202a and 202b or stored in one or more memories 204a and 204b. It may be driven by the above processors 202a and 202b.
  • the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods and/or operational flowcharts 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 and 204b may be connected to one or more processors 202a and 202b and may store various types of data, signals, messages, information, programs, codes, instructions and/or commands.
  • 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 drives, registers, cache memory, computer readable storage media, and/or It may be composed of a combination of these.
  • One or more memories 204a and 204b may be located internal to and/or external to one or more processors 202a and 202b. Additionally, one or more memories 204a and 204b may be connected to one or more processors 202a and 202b through various technologies, such as wired or wireless connections.
  • One or more transceivers may transmit user data, control information, wireless signals/channels, etc. mentioned in the methods and/or operation flowcharts of this document to one or more other devices.
  • One or more transceivers 206a, 206b may receive user data, control information, wireless signals/channels, etc. referred to in the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods and/or operational flowcharts disclosed herein, etc. 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 may transmit and receive wireless signals.
  • one or more processors 202a, 202b may control one or more transceivers 206a, 206b to transmit user data, control information, or wireless signals to one or more other devices. Additionally, one or more processors 202a and 202b may control one or more transceivers 206a and 206b to receive user data, control information, or wireless signals from one or more other devices. In addition, one or more transceivers (206a, 206b) may be connected to one or more antennas (208a, 208b), and one or more transceivers (206a, 206b) may be connected to the description and functions disclosed in this document through one or more antennas (208a, 208b).
  • one or more antennas may be multiple physical antennas or multiple logical antennas (eg, antenna ports).
  • One or more transceivers (206a, 206b) process the received user data, control information, wireless signals/channels, etc. using one or more processors (202a, 202b), and convert the received wireless signals/channels, etc. from the RF band signal. It can be converted to a baseband signal.
  • One or more transceivers (206a, 206b) may convert user data, control information, wireless signals/channels, etc. processed using one or more processors (202a, 202b) from a baseband signal to an RF band signal.
  • 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 to which the present disclosure is applied.
  • the 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 composed of.
  • 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 and 202b and/or one or more memories 204a and 204b of FIG. 2 .
  • transceiver(s) 314 may include one or more transceivers 206a, 206b and/or one or more antennas 208a, 208b of FIG. 2.
  • 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.
  • the control unit 320 may control the electrical/mechanical operation of the wireless device based on the program/code/command/information stored in the memory unit 330.
  • the control unit 320 transmits the information stored in the memory unit 330 to the outside (e.g., another communication device) through the communication unit 310 through a wireless/wired interface, or to the outside (e.g., to another communication device) through the communication unit 310.
  • Information received through a wireless/wired interface from another communication device can be stored in the memory unit 330.
  • the additional element 340 may be configured in various ways depending on 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 includes robots (FIG. 1, 100a), vehicles (FIG. 1, 100b-1, 100b-2), XR devices (FIG. 1, 100c), and portable devices (FIG. 1, 100d).
  • FIG. 1, 100e home appliances
  • IoT devices Figure 1, 100f
  • digital broadcasting terminals hologram devices
  • public safety devices MTC devices
  • medical devices fintech devices (or financial devices)
  • security devices climate/ It can be implemented in the form of an environmental device, AI server/device (FIG. 1, 140), base station (FIG. 1, 120), network node, etc.
  • Wireless devices can be mobile or used in fixed locations depending on the usage/service.
  • various elements, components, units/parts, and/or modules within the wireless device 300 may be entirely interconnected through a wired interface, or at least some of them may be wirelessly connected 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 unit (e.g., 130, 140) are connected wirelessly through the communication unit 310.
  • each element, component, unit/part, and/or module within the wireless device 300 may further include one or more elements.
  • the control unit 320 may be comprised of one or more processor sets.
  • control unit 320 may be composed of a set of a communication control processor, an application processor, an electronic control unit (ECU), a graphics processing processor, and a memory control processor.
  • memory unit 330 may be comprised of RAM, dynamic RAM (DRAM), ROM, flash memory, volatile memory, non-volatile memory, and/or a combination thereof. It can be configured.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a portable device to which the present disclosure is applied.
  • FIG 4 illustrates a portable device to which the present disclosure is applied.
  • Portable devices may include smartphones, smart pads, wearable devices (e.g., smart watches, smart glasses), and portable computers (e.g., laptops, etc.).
  • a mobile device may be referred to as a mobile station (MS), user terminal (UT), mobile subscriber station (MSS), subscriber station (SS), advanced mobile station (AMS), or wireless terminal (WT).
  • MS mobile station
  • UT user terminal
  • MSS mobile subscriber station
  • SS subscriber station
  • AMS advanced mobile station
  • WT wireless terminal
  • the portable device 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 include.
  • the antenna unit 408 may be configured as part of the communication unit 410.
  • Blocks 410 to 430/440a to 440c correspond to blocks 310 to 330/340 in FIG. 3, respectively.
  • the communication unit 410 can transmit and receive signals (eg, data, control signals, etc.) with other wireless devices and base stations.
  • the control unit 420 can control the components of the portable device 400 to perform various operations.
  • the control unit 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. Additionally, the memory unit 430 can store input/output data/information, etc.
  • the power supply unit 440a supplies power to the portable device 400 and may include a wired/wireless charging circuit, a battery, etc.
  • 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, video input/output ports) for connection to external devices.
  • the input/output unit 440c may input or output image information/signals, audio information/signals, data, and/or information input from the 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 (e.g., touch, text, voice, image, video) input from the user, and the obtained information/signals are stored in the memory unit 430. It can be saved.
  • the communication unit 410 can convert the information/signal stored in the memory into a wireless signal and transmit the converted wireless signal directly to another wireless device or to a base station. Additionally, the communication unit 410 may receive a wireless signal from another wireless device or a base station and then restore the received wireless signal to the original information/signal.
  • the restored information/signal may be stored in the memory unit 430 and then output in various forms (eg, text, voice, image, video, 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 is applied.
  • a vehicle or autonomous vehicle can be implemented as a mobile robot, vehicle, train, aerial vehicle (AV), ship, etc., and is not limited to the form of a vehicle.
  • AV aerial vehicle
  • the vehicle or autonomous vehicle 500 includes an antenna unit 508, a communication unit 510, a control unit 520, a drive unit 540a, a power supply unit 540b, a sensor unit 540c, and an autonomous driving unit. It may include a portion 540d.
  • the antenna unit 550 may be configured as part of the communication unit 510. Blocks 510/530/540a to 540d correspond to blocks 410/430/440 in FIG. 4, respectively.
  • the communication unit 510 may transmit and receive signals (e.g., data, control signals, etc.) with external devices such as other vehicles, base stations (e.g., base stations, road side units, etc.), and servers.
  • the control unit 520 may control elements of the vehicle or autonomous vehicle 500 to perform various operations.
  • the control unit 520 may include an electronic control unit (ECU).
  • ECU electronice control unit
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of an AI device applied to the present disclosure.
  • AI devices include fixed devices such as TVs, projectors, smartphones, PCs, laptops, digital broadcasting terminals, tablet PCs, wearable devices, set-top boxes (STBs), radios, washing machines, refrigerators, digital signage, robots, vehicles, etc. It can 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 learning processor unit 640c, and a sensor unit 640d. may include. Blocks 610 to 630/640a to 640d may correspond to blocks 310 to 330/340 of FIG. 3, respectively.
  • the communication unit 610 uses wired and wireless communication technology to communicate with wired and wireless signals (e.g., sensor information, user 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 an external device to the memory unit 630.
  • wired and wireless signals e.g., sensor information, user Input, learning model, control signal, etc.
  • the control unit 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 control unit 620 can control the components of the AI device 600 to perform the determined operation. For example, the control unit 620 may request, search, receive, or utilize data from the learning processor unit 640c or the memory unit 630, and may select at least one operation that is predicted or determined to be desirable among the executable operations. Components of the AI device 600 can be controlled to execute operations.
  • control unit 620 collects history information including the operation content of the AI device 600 or user feedback on the operation, and stores it in the memory unit 630 or the learning processor unit 640c, or the AI server ( It can be transmitted to an external device such as Figure 1, 140). The collected historical information can be used to update the learning model.
  • the memory unit 630 can 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 from the learning processor unit 640c, and data obtained from the sensing unit 640. Additionally, the memory unit 630 may store control information and/or software codes necessary for operation/execution of the control unit 620.
  • the input unit 640a can obtain various types of data from outside the AI device 600.
  • the input unit 620 may obtain training data for model training and input data to which the learning model will be applied.
  • the input unit 640a may include a camera, microphone, and/or a user input unit.
  • the output unit 640b may generate output related to vision, hearing, or tactile sensation.
  • 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 using various sensors.
  • the sensing unit 640 may include a proximity sensor, an illumination sensor, an acceleration sensor, a magnetic sensor, a gyro sensor, an inertial sensor, an RGB sensor, an IR sensor, a fingerprint recognition sensor, an ultrasonic sensor, an optical sensor, a microphone, and/or a radar. there is.
  • the learning processor unit 640c can train a model composed of an artificial neural network using training data.
  • the learning processor unit 640c may perform AI processing together with the learning 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. Additionally, 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.
  • Figure 7 is a diagram illustrating a method of processing a transmission signal applied to the present disclosure.
  • the transmission 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 in the processors 202a and 202b and/or transceivers 206a and 206b of FIG. 2.
  • the hardware elements of FIG. 7 may be implemented in the processors 202a and 202b and/or transceivers 206a and 206b of FIG. 2.
  • blocks 710 to 760 may be implemented in processors 202a and 202b of FIG. 2. Additionally, 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 can be converted into a wireless signal through the signal processing circuit 700 of FIG. 7.
  • a codeword is an encoded bit sequence of an information block.
  • the information block may include a transport block (eg, UL-SCH transport block, DL-SCH transport block).
  • Wireless 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.
  • the scramble sequence used for scrambling is generated based on an initialization value, and the initialization value may include ID information of the wireless device.
  • the scrambled bit sequence may be modulated into a modulation symbol sequence by the modulator 720.
  • Modulation methods may include pi/2-binary phase shift keying (pi/2-BPSK), m-phase shift keying (m-PSK), and m-quadrature amplitude modulation (m-QAM).
  • the complex modulation symbol sequence may be mapped to one or more transport layers by the layer mapper 730.
  • the 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 with the precoding matrix W of N*M.
  • N is the number of antenna ports and M is the number of transport layers.
  • the precoder 740 may perform precoding after performing transform precoding (eg, discrete Fourier transform (DFT) transform) on complex modulation symbols. Additionally, the precoder 740 may perform precoding without performing transform precoding.
  • transform precoding eg, discrete Fourier transform (DFT) transform
  • the resource mapper 750 can map the modulation symbols of each antenna port to time-frequency resources.
  • a time-frequency resource may include a plurality of symbols (eg, CP-OFDMA symbol, DFT-s-OFDMA symbol) in the time domain and a plurality of subcarriers in the frequency domain.
  • the signal generator 760 generates a wireless signal from the mapped modulation symbols, and the generated wireless signal can be transmitted to another device through each antenna.
  • the signal generator 760 may include an inverse fast fourier transform (IFFT) module, a cyclic prefix (CP) inserter, a digital-to-analog converter (DAC), a frequency uplink converter, etc. .
  • IFFT inverse fast fourier transform
  • CP cyclic prefix
  • DAC digital-to-analog converter
  • the signal processing process for the received signal in the wireless device may be configured as the reverse of the signal processing process (710 to 760) of FIG. 7.
  • a wireless device eg, 200a and 200b in FIG. 2
  • the received wireless signal can 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 can be restored to a codeword through a resource de-mapper process, postcoding process, demodulation process, and de-scramble process.
  • a signal processing circuit for a received signal may include a signal restorer, resource de-mapper, postcoder, demodulator, de-scrambler, and decoder.
  • 6G (wireless communications) systems require (i) very high data rates per device, (ii) very large number of connected devices, (iii) global connectivity, (iv) very low latency, (v) battery- The goal is to reduce the 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 as shown in Table 1 below. In other words, Table 1 is a table showing the requirements of the 6G system.
  • the 6G system includes enhanced mobile broadband (eMBB), ultra-reliable low latency communications (URLLC), massive machine type communications (mMTC), AI integrated communication, and tactile communication.
  • eMBB enhanced mobile broadband
  • URLLC ultra-reliable low latency communications
  • mMTC massive machine type communications
  • AI integrated communication and tactile communication.
  • tactile internet high throughput, high network capacity, high energy efficiency, low backhaul and access network congestion, and improved data security. It can have key factors such as enhanced data security.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a communication structure that can be provided in a 6G system applicable to the present disclosure.
  • the 6G system is expected to have simultaneous wireless communication connectivity 50 times higher than that of the 5G wireless communication system.
  • URLLC a key feature of 5G, is expected to become an even more mainstream technology in 6G communications by providing end-to-end delays of less than 1ms.
  • the 6G system will have much better volume spectrum efficiency, unlike the frequently used area spectrum efficiency.
  • 6G systems can provide very long battery life and advanced battery technologies for energy harvesting, so mobile devices in 6G systems may not need to be separately charged.
  • THz communication can be applied in the 6G system.
  • the data transfer rate can be increased by increasing the bandwidth. This can be accomplished by using sub-THz communications with wide bandwidth and applying advanced massive MIMO technology.
  • FIG. 9 is a diagram showing an electromagnetic spectrum applicable to the present disclosure.
  • THz waves also known as submillimeter radiation, typically represent a frequency band between 0.1 THz and 10 THz with a corresponding wavelength in the range of 0.03 mm-3 mm.
  • the 100GHz-300GHz band range (Sub THz band) is considered the main part of the THz band for cellular communications. Adding the Sub-THz band to the mmWave band increases 6G cellular communication capacity.
  • 300GHz-3THz is in the far infrared (IR) frequency band.
  • the 300GHz-3THz band is part of the wideband, but it is at the border of the wideband and immediately behind the RF band. Therefore, this 300 GHz-3 THz band shows similarities to RF.
  • THz communications Key characteristics of THz communications include (i) widely available bandwidth to support very high data rates, (ii) high path loss occurring at high frequencies (highly directional antennas are indispensable).
  • the narrow beamwidth produced by a highly directional antenna reduces interference.
  • the small wavelength of THz signals allows a much larger number of antenna elements to be integrated into devices and base stations (BSs) operating in this band. This enables the use of advanced adaptive array techniques that can 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. (i) Compared to visible light/infrared, they penetrate non-metal/non-polarized materials better and have a shorter wavelength than RF/millimeter waves, so they have high straightness. Beam focusing may be possible.
  • IRS is one of the major new technology candidates for future wireless communications and is a surface equipped with multiple elements that reflect signals. Each device element can independently change the phase of impinging electromagnetic waves.
  • One of the main features of IRS is that it is controllable, allowing the phase change rate of each element to be adjusted in real time. Based on the adjustment of the phase change rate, it is possible to modify the wireless communication channel in real time, such as increasing the information transmission rate or assisting devices that cannot receive a signal. Additionally, because passive elements that support only signal reflection are used, IRS can be implemented at a low cost and with low power consumption.
  • Metamaterials which are devices that cause reflection of signals, can be implemented in various ways.
  • metamaterials include a diode method using metal materials, a method using liquid crystal, and a method using graphene (e.g., a method of combining graphene and metal using surface plasmon polariton (SPP)). It can be implemented based on Metamaterials can be implemented in various other ways.
  • Devices made of metamaterials can be controlled by a controller. By controlling each of the elements, the controller can adjust the phase change rate applied when the signal is reflected from each of the elements.
  • a base station or a separate device can function as a controller.
  • the IRS may further include active elements as well as passive elements.
  • An active device refers to a device that has the ability to process received signals beyond simply reflecting signals. Active devices can be implemented by connecting the receiving RF chain to passive devices. Active elements may weaken the characteristics of low cost and low complexity, which are one of the advantages of IRS, but active elements can enable more diverse and flexible system operation. Active devices are also referred to as active sensors.
  • This disclosure relates to estimating channels related to IRS in wireless communication systems. Specifically, the present disclosure relates to a technology for estimating the channel of a link between a terminal and an IRS and a link between a station and an IRS using at least one active element in an environment in which an IRS including at least one active element is used.
  • the IRS can overcome the high path attenuation of the millimeter wave band by adjusting the strength and phase of the signal, and enables communication even in sound range areas by creating an additional path.
  • the IRS mainly consists of passive elements that operate at low power, and the base station can design a beamformer to maximize data transmission rate by controlling the passive elements.
  • the base station can design a beamformer to maximize data transmission rate by controlling the passive elements.
  • to operate the beamformer efficiently it is necessary to accurately know the channel.
  • the IRS is equipped with only passive elements that cannot receive signals, accurate channel estimation may be difficult.
  • UE-IRS link It consists of the UE-IRS link, IRS-BS link, and UE-BS link of the IRS channel. Since passive elements do not have the ability to receive signals, channel estimation in an environment using IRS is mainly targeted at the UE-IRS-BS link. However, channel estimation targeting the entire UE-IRS-BS link is not highly desirable in terms of overhead. Since the dimension of the UE-IRS-BS link is very large, if the channel is estimated every time the users move, a large overhead due to channel estimation will occur. In general, the UE-IRS link changes in a short period of time due to the mobility of users, while the IRS-BS link has the characteristic of being fixed for a relatively long time.
  • the present disclosure proposes a technology for estimating a channel based on signals received by a base station and active elements.
  • FIG. 11 shows a communication environment including IRS according to an embodiment of the present disclosure.
  • a base station 1110 and a plurality of UEs 1120-1 to 1120-3 perform communication, and the IRS 1130 communicates with the base station 1110 and a plurality of UEs 1120-1 to 1120. -3) It can assist in liver signal transmission.
  • a base station 1110 equipped with M antennas and UEs 1120-1 to 1120-3 equipped with a single antenna can perform uplink communication.
  • the IRS 1130 with N elements is arranged to improve communication performance between the base station 1110 and the UEs 1120-1 to 1120-3.
  • has Active elements can be implemented by connecting N a elements of the IRS 1130 to a radio frequency (RF) chain.
  • each RF chain may include a B-bit analog to digital convertor (ADC) that operates at low power.
  • ADC analog to digital convertor
  • connection relationship between the elements of the IRS 1130 and the RF chain can be controlled by a switching network controlled by the base station 1110, and the switching network can change in real time. That is, the arrangement of the active elements is not fixed, but can be adjusted by electronic control. Accordingly, when the reference signal is transmitted during a plurality of transmission opportunities, the arrangement of the active elements can be set for each transmission opportunity. Accordingly, the arrangement of active elements may be different at each transmission opportunity.
  • Reference signals received by the base station 1110 from UEs 1120-1 to 1120-3 may be expressed as [Equation 1] below.
  • y[t] is the reception value at the base station for the reference signals at transmission opportunity t, is the channel between the IRS and the base station
  • ⁇ c [t] is the position of the passive elements among the elements of the IRS at transmission opportunity t
  • ⁇ is the Hadamard product operator
  • v[t] is the passive elements of the IRS at transmission opportunity t.
  • Reflection coefficient values set in s s[t] is the position information of IRS passive elements multiplied by the reflection coefficient, is the channel between UEs and the base station
  • x[t] is the reference signals at transmission opportunity t
  • n B [t] is the noise received by the base station at transmission opportunity t.
  • the received values of the reference signals received by the N a number of active elements provided in the IRS (1130) are quantized.
  • the quantized result may be transmitted as control information through a separate link between the IRS 1130 and the base station 1110.
  • the quantized result can be expressed as [Equation 2] below.
  • Equation 2 is the quantization result of the received value at the IRS for the reference signals at transmission opportunity t
  • Q( ⁇ ) is the quantization function
  • u[t] is the received value at the IRS for the reference signals at transmission opportunity t
  • ⁇ [t] is the position of the active elements among the elements of the IRS at transmission opportunity t
  • x[t] is the reference signals at transmission opportunity t
  • n I [t] is the noise received by the IRS at transmission opportunity t.
  • Q( ⁇ ) has the input/output relationship as shown in [Equation 3] below.
  • Equation 3 is the output of the quantization function
  • Q( ⁇ ) is the quantization function
  • u n [t] is the input of the quantization function
  • u n [t] is the input of the quantization function
  • ⁇ is a value that determines the size of the quantization section, and is mainly set to E ⁇ u[t] ⁇ 2 ⁇ /(2N).
  • E ⁇ u[t] ⁇ 2 ⁇ may depend on the characteristics of the AGC (automatic gain controller) mounted on the active element of the IRS.
  • the signals received by the base station 1110 and the IRS 1130 corresponding to the T reference signals can be expressed as [Equation 4] below.
  • Y is the received signal value at the base station for reference signals transmitted during T transmission opportunities
  • y[t] is the base station for reference signals transmitted at the tth transmission opportunity.
  • the received signal value at is the channel between the IRS and the base station
  • S is the location information of IRS passive elements multiplied by the reflection coefficient during T transmission opportunities
  • ⁇ is the Hadamard product operator
  • N B is the noise received at the base station during T transmission opportunities
  • U is the received value at IRS for reference signals transmitted during the T transmission opportunities
  • ⁇ is T
  • the location of the active elements of the IRS during the transmission opportunities is the channel between UEs and the base station
  • N I is the noise received at the IRS during T transmission opportunities.
  • received signals for reference signals (e.g., Y and ) used to express the channel of [Equation 4] from , can be estimated.
  • a channel can be converted to a sparse matrix by virtual channel transformation.
  • the virtual channel conversion is as follows [Equation 5].
  • Equation 5 is the channel between UEs and the base station
  • a I is a matrix of size N ⁇ N g
  • F is The sparse matrix corresponding to is the channel between the IRS and the base station
  • a B is a matrix of size M ⁇ M g
  • G is The sparse matrix corresponding to is the channel between UEs and the base station
  • H is It means the sparse matrix corresponding to .
  • M g and N g are set to M and N
  • a B is a discrete Fourier transform matrix of size M ⁇ M such as DFT M
  • a I is a discrete Fourier transform of size M ⁇ N such as DFT N. It can be set as a matrix.
  • F, G, and H can be viewed as sparse matrices, so the received signals can be expressed as [Equation 6] below using virtual channel conversion.
  • Y is the received signal value at the base station for reference signals transmitted during T transmission opportunities
  • a B is the kernel matrix for virtual channel conversion
  • G is the channel corresponding to the IRS and the base station.
  • a I is the kernel matrix for virtual channel transformation
  • S is the position information of the IRS passive elements multiplied by the reflection coefficients during T transmission opportunities
  • ⁇ is the Hadamard product operator
  • F is the channel between UEs and the base station.
  • Figure 12 shows the relationship between observed values and hidden variables in a random variable model according to an embodiment of the present disclosure.
  • the hidden variable H (1552) is derived from the hidden variable ⁇ F (1251)
  • the hidden variable G (1254) is derived from the hidden variable ⁇ G (1253)
  • the hidden variable ⁇ H (1255) is derived.
  • the hidden variable F (1256) is derived from the hidden variable F (1256)
  • the hidden variable U (1257) is derived from the hidden variable F (1256).
  • the observable value Y (1261) is derived from the hidden variable H (1552), the hidden variable G (1254), and the hidden variable F (1256), and the observable value is derived from the hidden variable U (1257) is derived.
  • ⁇ can be expressed as a conditional probability relationship.
  • the conditional probabilities expressing the relationship in FIG. 12 can be organized as shown in [Equation 7] below.
  • f is a vector obtained by vectorizing the sparse matrix corresponding to the channel between UEs and IRS
  • Is is a matrix with diagonal components
  • g is a vector obtained by vectorizing the sparse matrix corresponding to the channel between the IRS and the base station
  • h is a vector obtained by vectorizing a sparse matrix corresponding to the channel between UEs and the base station
  • m,c) is a Gaussian probability distribution function with mean m and covariance matrix c
  • a,b) is a gamma probability distribution function with a and b as hyper parameters, is defined as
  • vec() is the vectorization operator
  • variational inference (VI)-based posterior distribution estimation may be performed to obtain channel information.
  • Variational reasoning techniques are The actual posterior distribution of p(
  • ) is the closest probability distribution in terms of KL (Kullback-Leibler) divergence, q( ) ⁇ i q( i ) is searched as shown in [Equation 8] below.
  • Equation 8 q( i ) is the posterior distribution of the ith hidden variable, p( , ) is p(
  • channel estimation techniques By substituting [Equation 7] above into [Equation 8], channel estimation techniques according to various embodiments are derived.
  • the channel estimation algorithm according to various embodiments may be referred to as a VI-sparse Bayesian learning (SBL) channel estimation algorithm.
  • SBL VI-sparse Bayesian learning
  • the VI-SBL channel estimation algorithm is summarized in [Table 2] below.
  • y is the reception value at the base station for the reference signals
  • M is the number of antennas of the base station
  • T is the number of transmission opportunities for the reference signal
  • N is the number of IRS elements
  • K is the number of UEs
  • N g and M g are parameters specifying the size of the channel matrix
  • m f and C f are the mean and covariance matrices of the posterior distribution of the vectors obtained by vectorizing the sparse matrices corresponding to the channels between UEs and the IRS
  • m h and C h is the mean and covariance matrix of the posterior distribution of the vector obtained by vectorizing the sparse matrix corresponding to the channel between the UEs and the base station
  • m g and C g are the mean and covariance matrix of the vector obtained by vectorizing the sparse matrix corresponding to the channel between the IRS and the base station.
  • Mean and covariance matrices of the posterior distribution is the quantization result of the received value in IRS for the reference signals, is the lower boundary of the quantization, is the upper boundary of quantization, ⁇ is the position of the active elements among the elements of the IRS, Kernel matrices for, ⁇ B 2 and ⁇ I 2 are the noise magnitude, is the estimation result of the channel between UEs and IRS, is the estimation result of the channel between IRS and base station, is the estimation result of the channel between UEs and the base station, and reshape(x,[m,n]) is an operator that converts the vector x into a matrix of size m ⁇ n.
  • the base station receives the received reference signals Y and the reference signals received from the active element of the IRS. Perform channel estimation based on and estimate values of the UE-IRS link, IRS-BS link, and UE-BS link (e.g. , , ) can be determined.
  • the algorithm in [Table 2] is explained as follows.
  • m g and C g are updated, as shown in row 5 of [Table 2].
  • the variables used to update m g and C g are as shown in [Equation 9] below.
  • Termination conditions can be defined in various ways, for example, the difference between the pre-update and post-update values of variables is less than a threshold, the rate of change of values due to update is less than the threshold, and the number of repetitions reaches the threshold. It may include at least one of:
  • T c means coherence time
  • the UE-IRS link, IRS-BS link, and UE-BS link do not change enough to affect communication performance. It is assumed that According to the channel estimation technique according to various embodiments, the channel is estimated according to the above-described algorithm from reference signals received from the active elements of the base station and IRS through the uplink during the front-end time interval T, and then the remaining time interval T c During -T, UEs transmit data to the base station through uplink using the estimated channel. According to time division duplex (TDD) for uplink communication and downlink communication, the channel estimated in the uplink can also be used for communication in the downlink.
  • TDD time division duplex
  • FIG. 14 shows an example of an uplink communication procedure according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 14 illustrates signal exchange between the base station 1410, a plurality of UEs 1420-1 to 1420-M, and IRS 1430.
  • each of the plurality of UEs 1420-1 to 1420-M transmits at least one reference signal.
  • At least one reference signal transmitted from each of the plurality of UEs 1420-1 to 1420-M may be received by each of the base station 1410 and the IRS 1430.
  • a plurality of UEs 1420-1 to 1420-M may receive configuration information for reference signal transmission from the base station 1410. You can.
  • IRS 1430 transmits quantized received values to base station 1410.
  • the IRS 1430 may quantize received values for reference signals received from a plurality of UEs 1420-1 to 1420-M and transmit the quantized result to the base station 1410.
  • the quantized result is transmitted through a separate logical or physical link from the link through which the reference signals are transmitted.
  • the quantized result may be transmitted through a wired link established between IRS 1430 and base station 1410.
  • the base station 1410 transmits control information for passive elements to the IRS 1430.
  • the control information indicates a reflection coefficient (eg, phase coefficient) applied to each of the passive elements included in the IRS 1430.
  • the control information may include at least one of an adjustment value of the reflection coefficient, an index indicating a set of reflection coefficients, and values of the reflection coefficients to be applied. Accordingly, the IRS 1430 can set the reflection coefficients of the passive elements to match the channel.
  • an interface establishment procedure between the base station 1410 and IRS 1430 was performed in advance, and the base station 1410 and IRS 1430 received quantized received values and Control information can be transmitted/received.
  • an interface between the base station 1410 and the IRS 1430 may be established on a direct path between the base station 1410 and the IRS 1430 or on a bypass path via another entity.
  • each of the plurality of UEs 1420-1 to 1420-M transmits uplink data. That is, the base station 1410 can estimate a channel, perform scheduling based on the estimated channel, and provide an uplink grant to a plurality of UEs 1420-1 to 1420-M.
  • a plurality of UEs 1420-1 to 1420-M may transmit data signals using the same time-frequency resource.
  • a plurality of UEs 1420-1 to 1420-M participate in the procedure.
  • each of the plurality of UEs 1420-1 to 1420-M may logically use one transmission antenna.
  • at least some of the plurality of UEs 1420-1 to 1420-M may use a plurality of logical transmission antennas.
  • a UE using a plurality of logical transmission antennas can perform operations corresponding to one logical transmission antenna for each transmission antenna.
  • a UE using multiple logical transmission antennas can be understood as a bundle of UEs using one logical transmission antenna.
  • Figure 15 shows an example of a procedure for transmitting uplink data according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 15 illustrates a method of operation of a UE.
  • the UE transmits at least one uplink reference signal.
  • At least one uplink reference signal may include a sounding reference signal (SRS) and may be transmitted through resources allocated by the base station. That is, prior to transmitting at least one reference signal, the UE may receive configuration information for reference signal transmission from the base station.
  • the configuration information may include at least one of time-frequency resources, sequence, and power allocated for at least one uplink reference signal.
  • the UE receives an uplink grant. That is, the UE receives information indicating resources allocated for uplink communication. In other words, the UE receives downlink control information (DCI) for uplink communication.
  • DCI may further include at least one of MCS (modulation and coding scheme) information and precoding-related information.
  • MCS modulation and coding scheme
  • precoding-related information is related to precoding determined based on the channel estimated based on at least one uplink reference signal transmitted in step S1501.
  • precoding-related information may include information for determining a precoder.
  • the UE transmits uplink data.
  • the UE can transmit uplink data according to the uplink grant.
  • the UE can encode and modulate data, perform precoding on modulation symbols, and then transmit the precoded symbols through allocated resources.
  • Figure 16 shows an example of a procedure for receiving uplink data according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 16 illustrates a method of operating a base station.
  • the base station receives uplink reference signals.
  • Uplink reference signals may include SRS.
  • Uplink reference signals are transmitted from at least one UE.
  • the base station may transmit configuration information for reference signal transmission from the base station to at least one UE.
  • the configuration information may include at least one of time-frequency resources, sequence, and power allocated for at least one uplink reference signal.
  • the base station receives IRS reception value information for reference signals.
  • Reference signals can be received by the base station as well as the IRS.
  • the base station needs received values for reference signals at the IRS to estimate the channel between the IRS and UEs. Accordingly, the IRS can provide received values for reference signals to the base station.
  • the received value information includes values quantized in IRS. At this time, signaling overhead can be adjusted by controlling the level of quantization.
  • the base station estimates the channel using the received values of the reference signals and the received values provided from the IRS.
  • the base station may estimate at least one of a channel between UEs and the IRS, a channel between UEs and the base station, and a channel between the IRS and the base station using the received values at the base station and the received values at the IRS for the reference signals.
  • the base station may estimate the channel by determining a posterior distribution based on differential inference using Bayesian modeling.
  • the base station performs scheduling based on the estimated channel.
  • the base station may allocate resources to UEs based on the estimated channel and determine at least one of the reflection coefficients applied to the precoders of the UEs and elements of the IRS.
  • the base station can perform scheduling by considering the estimated channel, signal characteristics due to reflection of IRS, combined gain of the reflected signal and directly received signal, etc. At this time, depending on the size or quality of the channel, the use of IRS may be optional. That is, scheduling without using IRS can be performed.
  • the base station receives uplink data according to the scheduling result. That is, the base station can control the reflection coefficient of IRS and transmit an uplink grant to UEs. Accordingly, the base station can receive uplink signals transmitted by UEs through a channel between the UEs and the base station, and in addition, receive uplink signals reflected by the IRS.
  • reference signals transmitted by UEs through uplink are received by the active element of the IRS and the antenna of the base station.
  • Signals received from the IRS are quantized through a B-bit ADC and then delivered to the base station through the fronthaul.
  • the base station estimates the channel through the proposed channel estimation algorithm based on the information received from the IRS and the reference signals received from its antenna.
  • the base station can adjust the reflection coefficients of the passive elements of the IRS to maximize spectral efficiency and receive uplink data from UEs.
  • Figure 17 shows an example of a procedure for estimating a channel according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 17 illustrates a method of operating a base station.
  • the base station obtains information necessary for channel estimation.
  • the information required for channel estimation is information about the antenna structure of the base station, information about the structure of the IRS (e.g. number of elements, number of active elements, active element positions, etc.), information about the number of UEs, and noise experienced by the base station and IRS. It may include at least one of the information about.
  • the base station can perform measurements on reference signals or collect necessary information during the interface setup procedure with IRS.
  • the base station initializes sparse matrices and related vectors corresponding to the channel matrix of each link.
  • the base station treats the sparse matrices corresponding to the channel matrix of each link as random variables and estimates the channel by determining the average of the posterior distribution of the random variables. Accordingly, the base station initializes a vector representing the posterior distribution related to each link to a predefined value.
  • the base station repeatedly updates the values of vectors using received values for reference signals.
  • the base station repeatedly updates the mean and covariance of the posterior distribution, thereby converging the posterior distribution related to each link to the estimation result.
  • the posterior distributions can be updated through operations such as [Equation 9] to [Equation 22] derived based on [Equation 8]. The update operation may be repeated until the termination condition is satisfied.
  • the base station determines channel matrices based on the updated vectors.
  • the channel matrices include at least one of a channel matrix expressing the link between the UE and the base station, a channel matrix expressing the link between the UE and the IRS, and a channel matrix expressing the link between the IRS and the base station.
  • Figures 18, 19, and 20 show the performance of a channel estimation technique according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figures 18, 19, and 20 show simulation results for the channel estimation technique proposed in this disclosure.
  • N a 4 IRS elements operate as active elements capable of receiving signals
  • the remaining N p 60 elements operate as passive elements.
  • each of the reference signals received from the active element is quantized through a 4-bit ADC and then transmitted to the base station.
  • Equation 23 PL is the path attenuation, d is the link distance in meters, () means Gaussian distribution function.
  • the base station and IRS are placed at (0, 0)m and (20, 10)m, and four UEs are placed on a circle with a radius of 5m centered at (40, 0)m.
  • the UE-IRS and IRS-BS links are LoS
  • the UE-BS link is assumed to be NLoS.
  • the Rician K-value of the LoS link is set to 13.2 dB.
  • N 0 -174dBm/Hz.
  • the channel correlation time Tc was set to 1800.
  • Figures 18, 19, and 20 are comparisons with the compressed sensing millimeter wave channel estimation algorithm considering the characteristics of the passive element-based IRS system. Shows the results. Specifically, the compressed sensing algorithms GAMP, VAMP, SBL, and GEC-SR algorithms are applied to the IRS channel estimation problem and compared with the algorithm proposed in this disclosure. Because the compressed sensing millimeter wave channel estimation algorithm uses only passive elements, it can only estimate the UE-IRS-BS link, and cannot estimate the UE-IRS link and IRS-BS link separately. Therefore, Figures 18, 19, and 20 mainly compare the NMSE of the UE-IRS-BS link. In the simulation, the UE transmission power in the channel estimation and data transmission stages is 23dBm.
  • Figure 19 shows the frequency efficiency in the data transmission phase according to the reference signal length. That is, Figure 19 shows the frequency efficiency that can be obtained when the reflection coefficients of the passive elements of the IRS are set based on the estimated channel. Referring to Figure 19, it is confirmed that the maximum frequency efficiency that the proposed technology can achieve is about 37.5 bps/Hz, while the maximum frequency efficiency that GAMP, VAMP, SBL, and GEC-SR can achieve is about 31 bps/Hz. . In other words, through the proposed technology, a performance improvement of about 20% can be obtained in terms of frequency efficiency.
  • B ⁇ bit
  • the proposed technique can provide very high channel estimation accuracy because it is an approximate MMSE algorithm that minimizes the channel estimation error using information obtained from the active elements of the IRS. Additionally, the proposed technique does not require a complicated channel estimation protocol to estimate all links, and enables channel estimation using only reference signals through the uplink.
  • the proposed methods described above may be implemented independently, but may also be implemented in the form of a combination (or merge) of some of the proposed methods.
  • a rule may be defined so that the base station informs the terminal of the application of the proposed methods (or information about the rules of the proposed methods) through a predefined signal (e.g., a physical layer signal or a higher layer signal). .
  • Embodiments of the present disclosure can be applied to various wireless access systems.
  • Examples of various wireless access systems include the 3rd Generation Partnership Project (3GPP) or 3GPP2 system.
  • Embodiments of the present disclosure can be applied not only to the various wireless access systems, but also to all technical fields that apply the various wireless access systems. Furthermore, the proposed method can also be applied to mmWave and THz communication systems using ultra-high frequency bands.
  • embodiments of the present disclosure can be applied to various applications such as free-running vehicles and drones.

Landscapes

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Abstract

본 개시는 무선 통신 시스템에서 채널을 추정하기 위한 것으로, 기지국의 동작 방법은, 적어도 하나의 UE(user equipment)로부터 기준 신호들을 수신하는 단계, 상기 기준 신호들에 기반하여 채널을 추정하는 단계, 상향링크 통신을 위한 스케줄링을 수행하는 단계, 상기 스케줄링의 결과에 기반하여 상기 적어도 하나의 UE에게 상향링크 그랜트(grant)를 송신하는 단계, 및 상기 상향링크 그랜트에 따라 상기 적어도 하나의 UE로부터 상향링크 데이터를 수신하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

무선 통신 시스템에서 지능형 반사 평면에 관련된 채널을 추정하기 위한 장치 및 방법
이하의 설명은 무선 통신 시스템에 대한 것으로, 무선 통신 시스템에서 지능형 반사 평면(intelligent reflecting surface, IRS)에 관련된 채널을 추정하기 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 지능형 반사 평면(intelligent reflecting surface, IRS)을 사용하는 환경의 채널을 효과적으로 추정하기 위한 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
본 개시는 무선 통신 시스템에서 IRS에 포함되는 능동 소자들을 이용하여 채널을 추정하기 위한 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
본 개시는 무선 통신 시스템에서 적어도 하나의 UE(user equipment) 및 IRS 간 채널을 추정하기 위한 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
본 개시는 무선 통신 시스템에서 IRS로부터 제공되는 기준 신호들에 대한 수신 값들에 기반하여 기지국, IRS, 적어도 하나의 UE 간 채널들을 추정하기 위한 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
본 개시는 무선 통신 시스템에서 IRS의 능동 소자들을 이용하여 획득된 정보에 기반하여 채널을 추정하기 위한 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
본 개시는 무선 통신 시스템에서 채널들을 확률 변수로 모델링하기 위한 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
본 개시는 무선 통신 시스템에서 채널들에 관련된 확률 분포의 사후 분포(posterior distribution)를 이용하여 채널을 추정하기 위한 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
본 개시는 무선 통신 시스템에서 변분법적 추론(variational inference)에 기반하여 채널을 추정하기 위한 방법 및 장치를 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, 적어도 하나의 UE(user equipment)로부터 기준 신호들을 수신하는 단계, 상기 기준 신호들에 기반하여 채널을 추정하는 단계, 상향링크 통신을 위한 스케줄링을 수행하는 단계, 상기 스케줄링의 결과에 기반하여 상기 적어도 하나의 UE에게 상향링크 그랜트(grant)를 송신하는 단계, 및 상기 상향링크 그랜트에 따라 상기 적어도 하나의 UE로부터 상향링크 데이터를 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 채널은, 상기 기준 신호들에 대한 상기 기지국에서의 수신 값들 및 IRS(intelligent reflecting surface)로부터 제공되는 상기 IRS의 능동 소자들에서의 수신 값들에 기반하여 결정될 수 있다.
본 개시의 일 예로서, 무선 통신 시스템에서 기지국에 있어서, 송수신기, 및 상기 송수신기와 연결된 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는, 적어도 하나의 UE(user equipment)로부터 기준 신호들을 수신하고, 상기 기준 신호들에 기반하여 채널을 추정하고, 상향링크 통신을 위한 스케줄링을 수행하고, 상기 스케줄링의 결과에 기반하여 상기 적어도 하나의 UE에게 상향링크 그랜트(grant)를 송신하고, 상기 상향링크 그랜트에 따라 상기 적어도 하나의 UE로부터 상향링크 데이터를 수신하도록 제어하며, 상기 채널은, 상기 기준 신호들에 대한 상기 기지국에서의 수신 값들 및 IRS(intelligent reflecting surface)로부터 제공되는 상기 IRS의 능동 소자들에서의 수신 값들에 기반하여 결정될 수 있다.
본 개시의 일 예로서, 통신 장치는, 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 동작들은, 적어도 하나의 UE(user equipment)로부터 기준 신호들을 수신하는 단계, 상기 기준 신호들에 기반하여 채널을 추정하는 단계, 상향링크 통신을 위한 스케줄링을 수행하는 단계, 상기 스케줄링의 결과에 기반하여 상기 적어도 하나의 UE에게 상향링크 그랜트(grant)를 송신하는 단계, 및 상기 상향링크 그랜트에 따라 상기 적어도 하나의 UE로부터 상향링크 데이터를 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 채널은, 상기 기준 신호들에 대한 상기 기지국에서의 수신 값들 및 IRS(intelligent reflecting surface)로부터 제공되는 상기 IRS의 능동 소자들에서의 수신 값들에 기반하여 결정될 수 있다.
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 포함하며, 상기 적어도 하나의 명령어는, 장치가, 적어도 하나의 UE(user equipment)로부터 기준 신호들을 수신하고, 상기 기준 신호들에 기반하여 채널을 추정하고, 상향링크 통신을 위한 스케줄링을 수행하고, 상기 스케줄링의 결과에 기반하여 상기 적어도 하나의 UE에게 상향링크 그랜트(grant)를 송신하고, 상기 상향링크 그랜트에 따라 상기 적어도 하나의 UE로부터 상향링크 데이터를 수신하도록 제어하며, 상기 채널은, 상기 기준 신호들에 대한 상기 기지국에서의 수신 값들 및 IRS(intelligent reflecting surface)로부터 제공되는 상기 IRS의 능동 소자들에서의 수신 값들에 기반하여 결정될 수 있다.
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 평면(intelligent reflecting surface, IRS)을 사용하는 환경에서 채널이 효과적으로 추정될 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 예를 도시한다.
도 2는 본 개시에 적용 가능한 무선 기기의 예를 도시한다.
도 3은 본 개시에 적용 가능한 무선 기기의 다른 예를 도시한다.
도 4는 본 개시에 적용 가능한 휴대 기기의 예를 도시한다.
도 5는 본 개시에 적용 가능한 차량 또는 자율 주행 차량의 예를 도시한다.
도 6은 본 개시에 적용 가능한 AI(Artificial Intelligence)의 예를 도시한다.
도 7은 본 개시에 적용 가능한 전송 신호를 처리하는 방법을 도시한다.
도 8은 본 개시에 적용 가능한 6G(6th generation) 시스템에서 제공 가능한 통신 구조의 일례를 도시한다.
도 9는 본 개시에 적용 가능한 전자기 스펙트럼을 도시한다.
도 10은 본 개시에 적용 가능한 THz 통신 방법을 도시한다.
도 11은 본 개시의 일 실시 예에 따른 지능형 반사 평면(intelligent reflecting surface, IRS)을 포함하는 통신 환경을 도시한다.
도 12는 본 개시의 일 실시 예에 따른 확률 변수 모델에서 관측 값과 은닉 변수들의 관계를 도시한다.
도 13은 본 개시의 일 실시 예에 따른 채널 추정 및 통신 타이밍의 예를 도시한다.
도 14은 본 개시의 일 실시 예에 따른 상향링크 통신 절차의 예를 도시한다.
도 15는 본 개시의 일 실시 예에 따라 상향링크 데이터를 송신하는 절차의 예를 도시한다.
도 16는 본 개시의 일 실시 예에 따라 상향링크 데이터를 수신하는 절차의 예를 도시한다.
도 17는 본 개시의 일 실시 예에 따라 채널을 추정하는 절차의 예를 도시한다.
도 18, 도 19 및 도 20은 본 개시의 일 실시 예에 따른 채널 추정 기법의 성능을 도시한다.
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 개시의 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 개시 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 예를 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), 기지국 간 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 예를 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 예를 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 예를 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 예를 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 예를 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 10은 본 개시에 적용 가능한 6G 시스템에서 제공 가능한 통신 구조의 일례를 도시한 도면이다.
도 10을 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-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 BS(base station)에 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.
지능형 반사 평면(Intelligent Reflecting Surface, IRS)
IRS는 미래 무선 통신의 주요한 신기술 후보군 중 하나로서, 신호를 반사하는 복수의 소자 요소들을 구비한 표면이다. 각 소자 요소는 충돌하는 전자기파의 위상을 독립적으로 변화시킬 수 있다. IRS의 주된 특징 중 하나는 제어가 가능하여, 실시간으로 각각 요소의 위상 변화율을 조절할 수 있다는 것이다. 위상 변화율의 조절에 기반하여, 정보 전달율을 높이거나, 신호를 받지 못하는 장치를 보조하는 등, 무선 통신 채널을 실시간으로 변형하는 것이 가능하다. 또한, 신호 반사만을 지원하는 수동(passive) 소자들을 이용하기 때문에, IRS는 낮은 가격과 낮은 소모 전력 만으로 구현될 수 있다.
신호의 반사를 일으키는 소자인 메타물질(metamaterial)은 다양하게 구현될 수 있다. 예를 들어, 메타물질은 금속 소재를 이용한 다이오드 방식, 액정(liquid crystal)을 이용한 방식, 그래핀을 활용한 방식(예: SPP(surface Plasmon polariton)을 활용한 그래핀과 금속의 결합 방식)에 기반하여 구현될 수 있다. 메타물질은 이 외 다양한 방식에 의해 구현될 수 있다. 메타물질로 구성되는 소자들은 제어기(controller)에 의해 제어될 수 있다. 제어기는 소자들 각각을 제어함으로써, 소자들 각각에서 신호가 반사될 때 적용되는 위상 변화율을 조절할 수 있다. 예를 들어, 기지국 또는 별도의 장치가 제어기로서 기능할 수 있다.
경우에 따라, IRS는, 수동 소자 뿐만 아니라, 능동 소자를 더 포함할 수 있다. 능동 소자는 단순히 신호를 반사하는 것에서 나아가 수신되는 신호를 처리할 수 있는 능력을 가진 소자를 의미한다. 능동 소자는 수동 소자에 수신 RF 체인을 연결함으로서 구현될 수 있다. 능동 소자로 인해 IRS 장점 중 하나인 낮은 비용과 저복잡도의 특성이 약해질 수 있으나, 능동 소자는 좀더 다양하고 유연한 시스템 운영을 가능하게 할 수 있다. 능동 소자는 능동 센서라고 지칭되기도 한다.
본 발명의 구체적인 실시 예
본 개시는 무선 통신 시스템에서 IRS에 관련된 채널을 추정하는 것에 관한 것이다. 구체적으로, 본 개시는 적어도 하나의 능동(active) 소자를 포함하는 IRS가 사용되는 환경에서 적어도 하나의 능동 소자를 이용하여 단말 및 IRS 간 링크 및 지국 및 IRS 간 링크의 채널을 추정하기 위한 기술에 대해 설명한다.
IRS는 신호의 세기와 위상을 조절함으로써 밀리미터파 대역의 높은 경로 감쇠를 극복할 수 있게 하고, 추가적인 경로를 생성함으로써 음역 지역에서도 통신을 가능케 한다. IRS은 주로 저전력으로 동작하는 수동 소자들로 이루어져 있고, 기지국은 수동 소자들을 제어함으로써 데이터 전송률을 최대화하도록 빔포머(beamformer)를 설계할 수 있다. 여기서, 빔포머를 효율적으로 운용하려면 채널을 정확히 아는 것이 필요하다. 그러나, IRS에 신호 수신이 불가능한 수동 소자만 장착된 경우, 정확한 채널 추정이 어려울 수 있다.
IRS의 채널의 UE-IRS 링크, IRS-BS 링크, UE-BS 링크로 이루어져 있다. 수동 소자는 신호 수신의 능력을 가지지 아니하므로, IRS를 사용하는 환경에서의 채널 추정은 주로 UE-IRS-BS 링크를 대상으로 한다. 그러나, UE-IRS-BS 링크 전체를 대상으로하는 채널 추정은 오버헤드 측면에서 크게 바람직하지 아니하다. UE-IRS-BS 링크의 차원은 매우 크기 때문에, 사용자들이 이동할 때마다 채널을 추정하면, 채널 추정으로 인한 큰 오버헤드가 발생할 것이다. 일반적으로, UE-IRS 링크는 사용자들의 이동성으로 인해 짧은 시간에도 변화하는 반면, IRS-BS 링크는 상대적으로 오랜 시간 동안 고정되어 있다는 특징을 가진다. 따라서, UE-IRS 링크 및 IRS-BS 링크를 별도로 추정할 수 있다면, 사용자들이 이동하였을 때, 저차원의 UE-IRS 링크만 다시 추정함으로써 채널 추정 오버헤드를 크게 줄이는 것이 가능하다. 하지만, IRS의 수동 소자는 신호 수신 능력을 가지지 아니하므로, UE-IRS 링크 및 IRS-BS 링크를 각각 추정하기 위해서, IRS에 적어도 하나의 능동 소자를 장착하는 것이 요구된다. 이에 본 개시는 기지국 및 능동 소자에 수신된 신호에 기반하여 채널을 추정할 수 있는 기술을 제안한다.
도 11은 본 개시의 일 실시 예에 따른 IRS를 포함하는 통신 환경을 도시한다. 도 11을 참고하면, 기지국(1110) 및 복수의 UE들(1120-1 내지 1120-3)이 통신을 수행하며, IRS(1130)이 기지국(1110) 및 복수의 UE들(1120-1 내지 1120-3) 간 신호 전달을 보조할 수 있다.
도 11을 참고하면, M개의 안테나들을 구비한 기지국(1110) 및 단일 안테나를 구비한 UE들(1120-1 내지 1120-3)이 상향링크 통신을 수행할 수 있다. 또한, N개의 소자들을 구비한 IRS(1130)가 기지국(1110) 및 UE들(1120-1 내지 1120-3) 간 통신 성능을 향상시키기 위해 배치되어 있다. 다양한 실시 예들에 따라, IRS(1130)는 N개의 소자들 중 Np개의 소자가 신호를 반사시키는 수동 소자로서 동작하고, 나머지 Na(=N-Np≪N)개의 능동 소자들은 신호를 수신하는 능력을 가진다. 능동 소자들은 IRS(1130)의 소자들 중 Na개의 소자들에 RF(radio frequency) 체인에 연결함으로써 구현될 수 있다. 예를 들어, 각 RF 체인은 저전력으로 동작하는 B-비트 ADC(analog to digital convertor)를 포함할 수 있다.
또한, IRS(1130)의 소자들 및 RF 체인 간 연결 관계는 기지국(1110)에 의해 제어되는 스위칭 네트워크에 의해 제어될 수 있으며, 스위칭 네트워크는 실시간으로 변할 수 있다고 가정한다. 즉, 능동 소자의 배치는 고정된 것이 아니라, 전자적 제어에 의해 조절될 수 있다. 따라서, 기준 신호가 복수의 송신 기회(occasion)들 동안 송신되는 경우, 능동 소자들의 배치는 송신 기회 별로 설정될 수 있다. 이에 따라, 매 송신 기회에서 능동 소자들의 배치는 서로 다를 수 있다.
UE들(1120-1 내지 1120-3)로부터 기지국(1110)에 수신되는 기준 신호들은 이하 [수학식 1]과 같이 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000001
[수학식 1]에서, y[t]는 송신 기회 t에서의 기준 신호들에 대한 기지국에서의 수신 값,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000002
는 IRS 및 기지국 간 채널, Ωc[t]는 송신 기회 t에서 IRS의 소자들 중 수동 소자들의 위치, ⊙는 아다마르(hadamard) 곱 연산자, v[t]는 송신 기회 t에서 IRS의 수동 소자들에 설정된 반사 계수 값들, s[t]는 반사 계수와 곱해진 IRS 수동 소자들의 위치 정보,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000003
는 UE들 및 기지국 간 채널, x[t]는 송신 기회 t에서의 기준 신호들,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000004
는 UE들 및 기지국 간 채널, nB[t]는 송신 기회 t에서 기지국에 수신되는 잡음을 의미한다.
IRS(1130)에 구비된 Na개의 능동 소자에 수신되는 기준 신호들에 대한 수신 값은 양자화된다. IRS(1130)에서의 기준 신호들에 대한 수신 값을 기지국(1110)에게 알리기 위해, 양자화된 결과는 제어 정보로서, IRS(1130) 및 기지국(1110) 간 별도의 링크를 통해 송신될 수 있다. 양자화된 결과는 이하 [수학식 2]와 같이 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000005
[수학식 2]에서,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000006
는 송신 기회 t에서의 기준 신호들에 대한 IRS에서의 수신 값의 양자화 결과, Q(·)는 양자화 함수, u[t]는 송신 기회 t에서의 기준 신호들에 대한 IRS에서의 수신 값, Ω[t]는 송신 기회 t에서 IRS의 소자들 중 능동 소자들의 위치,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000007
는 UE들 및 기지국 간 채널, x[t]는 송신 기회 t에서의 기준 신호들, nI[t]는 송신 기회 t에서 IRS에 수신되는 잡음을 의미한다. [수학식 2]에서, Q(·)는 이하 [수학식 3]과 같은 입출력 관계를 가진다.
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000008
[수학식 3]에서,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000009
는 양자화 함수의 출력, Q(·)는 양자화 함수, un[t]는 양자화 함수의 입력,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000010
는 양자화의 하단 경계들,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000011
는 양자화의 상단 경계들을 의미한다.
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000012
및
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000013
는
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000014
에 대응되는 양자화 구간을 나타낸다. 즉,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000015
,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000016
,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000017
의 실수 부분들은 각각 {-∞,-(2B-1-1)Δ,-(2B-1-2)Δ,…,(2B-1-1)Δ}, {-(2B-1-0.5)Δ,-(2B-1-1.5)Δ,-(2B-1-2.5)Δ,…,(2B-1-0.5)Δ}, {-(2B-1-1)Δ,…,(2B-1-1)Δ,∞} 중 하나에 대응되고, 허수 부분들도 마찬가지이다. 여기서, Δ는 양자화 구간의 크기를 결정하는 값으로서, 주로 E{∥u[t]∥2}/(2N)으로 설정된다. 여기서, E{∥u[t]∥2}는 IRS의 능동 소자에 장착된 AGC(automatic gain controller)의 특성에 의존할 수 있다.
T개의 기준 신호들에 대응하는 기지국(1110) 및 IRS(1130)에 수신된 신호는 이하 [수학식 4]와 같이 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000018
[수학식 4]에서, Y는 T개의 송신 기회(occasion)들 동안 송신된 기준 신호들에 대한 기지국에서의 수신 신호 값, y[t]는 t번째 송신 기회에서 송신된 기준 신호들에 대한 기지국에서의 수신 신호 값,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000019
는 IRS 및 기지국 간 채널, S는 T개의 송신 기회들 동안의 반사 계수와 곱해진 IRS 수동 소자들의 위치 정보, ⊙는 아다마르 곱 연산자,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000020
는 UE들 및 기지국 간 채널, X는 T개의 송신 기회들 동안 송신된 기준 신호들,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000021
는 UE들 및 기지국 간 채널, NB는 T개의 송신 기회들 동안 기지국에 수신되는 잡음,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000022
는 T개의 송신 기회들 동안 송신된 기준 신호들에 대한 IRS에서의 수신 값의 양자화 결과,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000023
는 송신 기회 t에서의 기준 신호들에 대한 IRS에서의 수신 값의 양자화 결과, Q(·)는 양자화 함수, U는 T개의 송신 기회들 동안 기준 신호들에 대한 IRS에서의 수신 값, Ω는 T개의 송신 기회들 동안 IRS의 소자들 중 능동 소자들의 위치,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000024
는 UE들 및 기지국 간 채널, NI는 T개의 송신 기회들 동안 IRS에 수신되는 잡음을 의미한다.
다양한 실시 예들에 따라, 기준 신호들에 대한 수신 신호들(예: Y 및
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000025
)로부터 [수학식 4]의 채널을 표현하기 위해 사용된
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000026
,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000027
,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000028
가 추정될 수 있다. 구체적으로, 다양한 실시 예들에 따라, 밀리미터파 대역에서 통신이 수행되는 상황을 고려하여, 행렬들
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000029
,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000030
,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000031
를 희소(sparse) 행렬로 변환한 후, 베이지안 채널 추정을 적용하는 것이 가능하다.
채널은 가상 채널 변환(virtual channel transformation)에 의해 희소 행렬로 변환될 수 있다. 가상 채널 변환은 이하 [수학식 5]와 같다.
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000032
[수학식 5]에서,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000033
는 UE들 및 기지국 간 채널, AI는 N×Ng 크기의 행렬로서, 가상 채널 변환을 위한 커널 행렬, F는
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000034
에 대응하는 희소 행렬,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000035
는 IRS 및 기지국 간 채널, AB는 M×Mg 크기의 행렬로서, 가상 채널 변환을 위한 커널 행렬, G는
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000036
에 대응하는 희소 행렬,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000037
는 UE들 및 기지국 간 채널, H는
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000038
에 대응하는 희소 행렬을 의미한다.
본 개시에서, Mg 및 Ng는 M 및 N으로 설정되고, AB는 DFTM과 같은 M×M 크기의 이산 푸리에 변환 행렬로, AI는 DFTN과 같은 M×N 크기의 이산 푸리에 변환 행렬로 설정될 수 있다. 밀리미터파 대역의 경우, F, G, H는 희소 행렬로 볼 수 있으므로, 수신 신호들은 가상 채널 변환을 이용하여 이하 [수학식 6]과 같이 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000039
[수학식 6]에서, Y는 T개의 송신 기회들 동안 송신된 기준 신호들에 대한 기지국에서의 수신 신호 값, AB는 가상 채널 변환을 위한 커널 행렬, G는 IRS 및 기지국 간 채널에 대응하는 희소 행렬, AI는 가상 채널 변환을 위한 커널 행렬, S는 T개의 송신 기회들 동안의 반사 계수와 곱해진 IRS 수동 소자들의 위치 정보, ⊙는 아다마르 곱 연산자, F는 UE들 및 기지국 간 채널에 대응하는 희소 행렬, X는 T개의 송신 기회들 동안 송신된 기준 신호들, NB는 T개의 송신 기회들 동안 기지국에 수신되는 잡음,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000040
는 T개의 송신 기회들 동안 송신된 기준 신호들에 대한 IRS에서의 수신 값의 양자화 결과, Q(·)는 양자화 함수, U는 T개의 송신 기회들 동안 기준 신호들에 대한 IRS에서의 수신 값, Ω는 T개의 송신 기회들 동안 IRS의 소자들 중 능동 소자들의 위치, NI는 T개의 송신 기회들 동안 IRS에 수신되는 잡음을 의미한다.
Y 및
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000041
로부터 F, G, H를 추정하기 위해, 본 개시는 F, G, H를 확률 변수로 취급함으로써 사후 분포(posterior distribution)을 결정한 후, F, G, H 각각의 사후 평균을 결정하는 베이지안 추론 기법을 이용하여 MMSE(minimum mean square error) 채널 추정 기법을 제안한다.
본 개시에서, F, G, H를 희소 행렬의 특성을 갖는 확률 변수로 모델링하기 위해,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000042
,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000043
,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000044
라는 확률 변수가 도입된다. 이때, 기지국이 관측할 수 있는 값
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000045
및 관측이 불가능한 은닉 변수(hidden variable)
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000046
는 각각 {Y,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000047
} 및 {F,G,H,ΓF,ΓG,ΓH,U}로 표현될 수 있다. {
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000048
,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000049
} 사이의 관계를 조건부 확률 관점에서 표현하면 도 12와 같다.
도 12는 본 개시의 일 실시 예에 따른 확률 변수 모델에서 관측 값과 은닉 변수들의 관계를 도시한다. 도 12를 참고하면, 은닉 변수 ΓF(1251)로부터 은닉 변수 H(1552)가 도출되고, 은닉 변수 ΓG(1253)로부터 은닉 변수 G(1254)가 도출되고, 은닉 변수 ΓH(1255)로부터 은닉 변수 F(1256)가, 은닉 변수 F(1256)로부터 은닉 변수 U(1257)가 도출된다. 그리고, 은닉 변수 H(1552), 은닉 변수 G(1254), 은닉 변수 F(1256)으로부터 관찰 가능한 값 Y(1261)가 도출되고, 은닉 변수 U(1257)로부터 관찰 가능한 값
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000050
가 도출된다.
보다 구체적으로, {
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000051
,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000052
}는 조건부 확률 관계로 표현될 수 있다. 이를 위해, {
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000053
,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000054
}에 포함되는 행렬들을 벡터화함으로써
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000055
={y,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000056
} 및
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000057
={f,g,h,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000058
,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000059
,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000060
,u}로 표현될 수 있다. 예를 들어, f=vec(F),
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000061
=vec(
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000062
),
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000063
,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000064
이다. 도 12의 관계를 표현하는 조건부 확률들은 이하 [수학식 7]과 같이 정리될 수 있다.
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000065
[수학식 7]에서, f는 UE들 및 IRS 간 채널에 대응하는 희소 행렬을 벡터화함으로써 얻어지는 벡터,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000066
는 UE들 및 IRS 간 채널에 대응하는 확률 변수를 벡터화함으로써 얻어지는 벡터,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000067
는
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000068
를 대각 성분으로 가지는 행렬, g는 IRS 및 기지국 간 채널에 대응하는 희소 행렬을 벡터화함으로써 얻어지는 벡터,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000069
는 IRS 및 기지국 간 채널에 대응하는 확률 변수를 벡터화함으로써 얻어지는 벡터,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000070
는
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000071
를 대각 성분으로 가지는 행렬, h는 UE들 및 기지국 간 채널에 대응하는 희소 행렬을 벡터화함으로써 얻어지는 벡터,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000072
는 UE들 및 기지국 간 채널에 대응하는 확률 변수를 벡터화함으로써 얻어지는 벡터,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000073
는
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000074
를 대각 성분으로 가지는 행렬,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000075
(x|m,c)는 평균 m 및 공분산 행렬 c를 가지는 가우시안 확률 분포 함수, Gamma(x|a,b)는 a, b를 하이퍼 파라미터들로 가지는 감마 확률 분포 함수로서,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000076
로 정의되고, vec()는 벡터화 연산자, y는 기준 신호들에 대한 기지국에서의 수신 값, vec()는 벡터화 연산자, AB 및 ABI는 가상 채널 변환을 위한 커널 행렬들, G는 IRS 및 기지국 간 채널에 대응하는 희소 행렬, S는 반사 계수와 곱해진 IRS 수동 소자들의 위치 정보, F는 UE들 및 기지국 간 채널에 대응하는 희소 행렬, X는 기준 신호들의 송신 값, H는 UE들 및 기지국 간 채널에 대응하는 희소 행렬, σB 2는 기지국에 수신되는 잡음, u는 기준 신호들에 대한 IRS에서의 수신 값을 벡터화함으로써 얻어지는 벡터, Ω는 IRS의 소자들 중 능동 소자들의 위치, σI 2는 IRS에 수신되는 잡음,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000077
는 기준 신호들에 대한 IRS에서의 수신 값의 양자화 결과,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000078
는 양자화의 하단 경계,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000079
는 양자화의 상단 경계를 의미한다.
[수학식 7]에서,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000080
,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000081
,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000082
와 같이 정의되었다. 또한, {f,g,h}의 사전 분포를 가우시안-감마 분포로 설정함으로써, {f,g,h}가 희소 벡터가 될 수 있다. 그리고, 감마 확률 분포를 결정하는 a 및 b는 하이퍼 파라미터들로서, a=b=10-6으로 설정될 수 있다.
전술한 바와 같이 표현된 확률 분포 모델에 기반하여, 채널 정보를 획득하기 위해, 변분법적 추론(variational inference, VI) 기반 사후 분포 추정이 수행될 수 있다. 변분법적 추론 기법은
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000083
의 실제 사후 분포인 p(
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000084
|
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000085
)에 KL(Kullback-Leibler) 발산 관점에서 가장 가까운 확률 분포인 q(
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000086
)=Πiq(
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000087
i)를 이하 [수학식 8]과 같이 탐색한다.
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000088
[수학식 8]에서, q(
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000089
i)는 i번째 은닉 변수의 사후 분포, p(
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000090
,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000091
)는 p(
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000092
|
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000093
)p(
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000094
)로서, [수학식 7]에 정의된 9개 확률 분포들의 곱, <·>
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000095
i는 Πj≠iq(
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000096
j)에 대한 평균 값, <·>는 q(
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000097
)에 대한 평균 값을 의미한다.
위 [수학식 7]을 [수학식 8]에 대입하면, 다양한 실시 예들에 따른 채널 추정 기법이 유도된다. 다양한 실시 예들에 따른 채널 추정 알고리즘은 VI-희소 베이지안 학습(sparse Bayesian learning, SBL) 채널 추정 알고리즘으로 지칭될 수 있다. VI-SBL 채널 추정 알고리즘을 정리하면 이하 [표 2]와 같다.
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000098
[표 2]의 알고리즘에서, y는 기준 신호들에 대한 기지국에서의 수신 값, M은 기지국의 안테나 개수, T는 기준 신호의 송신 기회 개수, N은 IRS의 소자 개수, K는 UE 개수, Ng 및 Mg는 채널 행렬의 크기를 지정하는 파라미터들, mf는 및 Cf는 UE들 및 IRS 간 채널에 대응하는 희소 행렬을 벡터화함으로써 얻어지는 벡터의 사후 분포의 평균 및 공분산 행렬, mh 및 Ch는 UE들 및 기지국 간 채널에 대응하는 희소 행렬을 벡터화함으로써 얻어지는 벡터의 사후 분포의 평균 및 공분산 행렬, mg 및 Cg는 IRS 및 기지국 간 채널에 대응하는 희소 행렬을 벡터화함으로써 얻어지는 벡터의 사후 분포의 평균 및 공분산 행렬,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000099
는 기준 신호들에 대한 IRS에서의 수신 값의 양자화 결과,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000100
는 양자화의 하단 경계,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000101
는 양자화의 상단 경계, Ω는 IRS의 소자들 중 능동 소자들의 위치, X는 기준 신호의 송신 값, S는 반사 계수와 곱해진 IRS 수동 소자들의 위치 정보, AB 및 AI는 가상 채널 변환을 위한 커널 행렬들, σB 2 및 σI 2은 잡음 크기,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000102
는 UE들 및 IRS 간 채널의 추정 결과,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000103
는 IRS 및 기지국 간 채널의 추정 결과,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000104
는 UE들 및 기지국 간 채널의 추정 결과, reshape(x,[m,n])은 벡터 x를 m×n 크기의 행렬로 변환하는 연산자를 의미한다. 전술한 변수 정의는 이하 [수학식 9] 내지 [수학식 22]에도 적용된다.
즉, VI-SBL 알고리즘에 따르면, 기지국은 수신된 기준 신호들 Y 및 IRS의 능동 소자에서 수신된 기준 신호들
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000105
에 기반하여 채널 추정을 수행하고, UE-IRS 링크, IRS-BS 링크, UE-BS 링크의 추정 값들(예:
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000106
,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000107
,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000108
)을 결정할 수 있다. 이하 [수학식 9] 내지 [수학식 22]를 참고하여, [표 2]의 알고리즘을 설명하면 다음과 같다.
먼저, [표 2]의 행 5와 같이, mg 및 Cg가 갱신된다. mg 및 Cg의 갱신을 위해 사용되는 변수들은 이하 [수학식 9]와 같다.
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000109
[표 2]의 행 5의 mg 및 Cg에 대한 갱신은 이하 [수학식 10]과 같이 수행될 수 있다.
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000110
[표 2]의 행 6의
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000111
의 갱신을 위해 사용되는 변수들은 이하 [수학식 11]와 같다.
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000112
[표 2]의 행 6의
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000113
의 갱신은 이하 [수학식 12]와 같이 수행될 수 있다.
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000114
[표 2]의 행 7의 mh 및 Ch의 갱신을 위해 사용되는 변수들은 이하 [수학식 13]와 같다.
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000115
[표 2]의 행 7의 mh 및 Ch의 갱신은 이하 [수학식 14]와 같이 수행될 수 있다.
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000116
[표 2]의 행 8의
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000117
의 갱신을 위해 사용되는 변수들은 이하 [수학식 15]와 같다.
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000118
[표 2]의 행 8의
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000119
의 갱신은 이하 [수학식 16]과 같이 수행될 수 있다.
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000120
[표 2]의 행 9의 mf 및 Cf의 갱신을 위해 사용되는 변수들은 이하 [수학식 17]과 같다.
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000121
[표 2]의 행 9의 mf 및 Cf의 갱신은 이하 [수학식 18]과 같이 수행될 수 있다.
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000122
[표 2]의 행 10의
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000123
의 갱신을 위해 사용되는 변수들은 이하 [수학식 19]와 같다.
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000124
[표 2]의 행 10의
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000125
의 갱신은 이하 [수학식 20]과 같이 수행될 수 있다.
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000126
[표 2]의 행 11의 <u>의 갱신을 위해 사용되는 변수들은 이하 [수학식 21]과 같다.
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000127
[표 2]의 행 11의 <u>의 갱신은 이하 [수학식 22]와 같이 수행될 수 있다.
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000128
[표 2]의 행 5 내지 행 11의 갱신 연산들은 종료 조건(termination condition)이 만족되는 때까지 반복된다. 종료 조건은 다양하게 정의될 수 있는데, 예를 들어, 변수들의 갱신 전 값 및 갱신 후 값의 차이가 임계치 미만인 것, 갱신에 의한 값의 변화율이 임계치 미만인 것, 반복 횟수가 임계 횟수에 도달하는 것 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 13은 본 개시의 일 실시 예에 따른 채널 추정 및 통신 타이밍의 예를 도시한다. 도 13은 채널 추정 및 데이터 송신을 나타낸 타이밍 다이어그램을 예시한다. 도 13을 참고하면, Tc는 상관 시간(coherence time)을 의미하며, 시간 구간 Tc 동안 UE-IRS 링크, IRS-BS 링크, UE-BS 링크 모두 통신 성능에 영향을 줄 정도로 변화하지 아니하는 것으로 가정된다. 다양한 실시 예들에 따른 채널 추정 기법에 따르면, 전단의 시간 구간 T 동안 상향링크를 통해 기지국 및 IRS의 능동 소자에서 수신된 기준 신호들로부터 전술한 알고리즘에 따라 채널이 추정되며, 이후 나머지 시간 구간 Tc-T 동안 추정된 채널을 이용하여 상향링크를 통해 UE들이 기지국에게 데이터를 송신한다. 상향링크 통신 및 하향링크 통신이 TDD(time division duplex)에 따르면, 상향링크에서 추정된 채널은 하향링크에서의 통신을 위해서도 사용될 수 있다.
도 14은 본 개시의 일 실시 예에 따른 상향링크 통신 절차의 예를 도시한다. 도 14는 기지국(1410), 복수의 UE들(1420-1 내지 1420-M), IRS(1430) 간 신호 교환을 예시한다.
도 14를 참고하면, S1401 단계 및 S1403 단계에서, 복수의 UE들(1420-1 내지 1420-M) 각각은 적어도 하나의 기준 신호를 송신한다. 복수의 UE들(1420-1 내지 1420-M) 각각에서 송신된 적어도 하나의 기준 신호는 기지국(1410) 및 IRS(1430) 각각에 수신될 수 있다. 도 14에 도시되지 아니하였으나, 적어도 하나의 기준 신호의 송신에 앞서, 복수의 UE들(1420-1 내지 1420-M)은 기지국(1410)으로부터 기준 신호 송신에 대한 설정(configuration) 정보를 수신할 수 있다.
S1405 단계에서, IRS(1430)는 기지국(1410)에게 양자화된 수신 값들을 송신한다. 구체적으로, IRS(1430)는 복수의 UE들(1420-1 내지 1420-M)로부터 수신된 기준 신호들에 대한 수신 값들을 양자화하고, 양자화된 결과를 기지국(1410)에게 송신할 수 있다. 여기서, 양자화된 결과는 기준 신호들이 송신되는 링크과 다른 별도의 논리적 또는 물리적 링크를 통해 송신된다. 일 실시 예에 따라, 양자화된 결과는 IRS(1430) 및 기지국(1410) 간 형성된 유선 링크를 통해 송신될 수 있다.
S1407 단계에서, 기지국(1410)은 IRS(1430)에게 수동 소자들을 위한 제어 정보를 송신한다. 제어 정보는 IRS(1430)에 포함되는 수동 소자들 각각에 적용되는 반사 계수(예: 위상 계수)를 지시한다. 구체적으로, 제어 정보는 반사 계수의 조절 값, 반사 계수들의 세트를 지시하는 인덱스, 적용될 반사 계수들의 값들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이에 따라, IRS(1430)는 수동 소자들의 반사 계수를 채널에 부합하도록 설정할 수 있다.
도 14에 도시되지 아니하였으나, 기지국(1410) 및 IRS(1430) 간 인터페이스 수립(establishment) 절차가 사전에 수행되었으며, 기지국(1410) 및 IRS(1430)은 수립된 인터페이스를 통해 양자화된 수신 값들 및 제어 정보를 송신/수신할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따라, 기지국(1410) 및 IRS(1430) 간 인터페이스는 기지국(1410) 및 IRS(1430) 간 직접적인 경로 상에 또는 다른 엔티티(entity)를 경유하는 우회 경로 상에 수립될 수 있다.
S1409 단계 및 S1410 단계에서, 복수의 UE들(1420-1 내지 1420-M) 각각은 상향링크 데이터를 송신한다. 즉, 기지국(1410)은 채널을 추정하고, 추정된 채널에 기반하여 스케줄링을 수행하고, 복수의 UE들(1420-1 내지 1420-M)에게 상향링크 그랜트(grant)를 제공할 수 있다. 복수의 UE들(1420-1 내지 1420-M)은 동일한 시간-주파수 자원을 이용하여 데이터 신호들을 송신할 수 있다.
도 14를 참고하여 설명한 실시 예에서, 복수의 UE들(1420-1 내지 1420-M)이 절차에 참여한다. 일 실시 예에 따라, 복수의 UE들(1420-1 내지 1420-M) 각각은 논리적으로 하나의 송신 안테나를 이용할 수 있다. 다른 실시 예에 따라, 복수의 UE들(1420-1 내지 1420-M) 중 적어도 일부는 복수의 논리적 송신 안테나들을 이용할 수 있다. 이 경우, 복수의 논리적 송신 안테나들을 이용하는 UE는 각 송신 안테나에 대하여 하나의 논리적 송신 안테나에 대응하는 동작들을 수행할 수 있다. 즉, 복수의 논리적 송신 안테나들을 이용하는 UE는 하나의 논리적 송신 안테나를 이용하는 UE들의 묶음으로 이해될 수 있다.
도 15는 본 개시의 일 실시 예에 따라 상향링크 데이터를 송신하는 절차의 예를 도시한다. 도 15는 UE의 동작 방법을 예시한다.
도 15를 참고하면, S1501 단계에서, UE는 적어도 하나의 상향링크 기준 신호를 송신한다. 적어도 하나의 상향링크 기준 신호는 SRS(sounding reference signal)을 포함할 수 있고, 기지국에 의해 할당된 자원을 통해 송신될 수 있다. 즉, 적어도 하나의 기준 신호의 송신에 앞서, UE는 기지국으로부터 기준 신호 송신에 대한 설정 정보를 수신할 수 있다. 설정 정보는 적어도 하나의 상향링크 기준 신호를 위해 할당된 시간-주파수 자원, 시퀀스, 전력 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
S1503 단계에서, UE는 상향링크 그랜트를 수신한다. 즉, UE는 상향링크 통신을 위해 할당된 자원을 지시하는 정보를 수신한다. 다시 말해, UE는 상향링크 통신을 위한 DCI(downlink control information)를 수신한다. DCI는 MCS(modulation and coding scheme) 정보, 프리코딩 관련 정보 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다. 여기서, 프리코딩 관련 정보는 S1501 단계에서 송신된 적어도 하나의 상향링크 기준 신호에 기반하여 추정된 채널에 기반하여 결정된 프리코딩에 관련된다. 예를 들어, 프리코딩 관련 정보는 프리코더를 결정하기 위한 정보를 포함할 수 있다.
S1505 단계에서, UE는 상향링크 데이터를 송신한다. UE는 상향링크 그랜트에 따라 상향링크 데이터를 송신할 수 있다. 구체적으로, UE는 데이터를 부호화 및 변조하고, 변조 심볼들에 대해 프리코딩을 수행한 후, 프리코딩된 심볼들을 할당된 자원을 통해 송신할 수 있다.
도 16는 본 개시의 일 실시 예에 따라 상향링크 데이터를 수신하는 절차의 예를 도시한다. 도 16은 기지국의 동작 방법을 예시한다.
도 16을 참고하면, S1601 단계에서, 기지국은 상향링크 기준 신호들을 수신한다. 상향링크 기준 신호들은 SRS를 포함할 수 있다. 상향링크 기준 신호들은 적어도 하나의 UE로부터 송신된다. 기준 신호들의 수신에 앞서, 기지국은 적어도 하나의 UE에게 UE는 기지국으로부터 기준 신호 송신에 대한 설정 정보를 송신할 수 있다. 설정 정보는 적어도 하나의 상향링크 기준 신호를 위해 할당된 시간-주파수 자원, 시퀀스, 전력 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
S1603 단계에서, 기지국은 기준 신호들에 대한 IRS의 수신 값 정보를 수신한다. 기준 신호들은 기지국은 물론 IRS에게도 수신될 수 있다. 기지국은 IRS 및 UE들 간 채널을 추정하기 위해 IRS에서의 기준 신호들에 대한 수신 값들을 필요로 한다. 따라서, IRS는 기준 신호들에 대한 수신 값들을 기지국에게 제공할 수 있다. 여기서, 수신되는 수신 값 정보는 IRS에서 양자화된 값들을 포함한다. 이때, 양자화의 레벨을 제어함으로써 시그널링 오버헤드가 조절될 수 있다.
S1605 단계에서, 기지국은 기준 신호들의 수신 값들 및 IRS로부터 제공된 수신 값들을 이용하여 채널을 추정한다. 기지국은 기준 신호들에 대한 기지국에서의 수신 값들 및 IRS에서의 수신 값들을 이용하여 UE들 및 IRS 간 채널, UE들 및 기지국 간 채널, IRS 및 기지국 간 채널 중 적어도 하나를 추정할 수 있다. 일 실시 예에 따라, 기지국은 베이지안 모델링을 이용하여 변분법적 추론 기반 사후 분포를 결정함으로써 채널을 추정할 수 있다.
S1607 단계에서, 기지국은 추정된 채널에 기반하여 스케줄링을 수행한다. 기지국은 추정된 채널에 기반하여 UE들에게 자원을 할당하고, UE들의 프리코더들 및 IRS의 소자들에 적용되는 반사 계수들 중 적어도 하나를 결정할 수 있다. 기지국은 추정된 채널, IRS의 반사에 의한 신호 특성, 반사된 신호 및 직접 수신된 신호의 결합 이득 등을 고려하여 스케줄링을 수행할 수 있다. 이때, 채널의 크기 또는 품질에 따라, IRS의 이용은 선택적일 수 있다. 즉, IRS를 이용하지 아니하는 스케줄링이 수행될 수 있다.
S1609 단계에서, 기지국은 스케줄링 결과에 따라 상향링크 데이터 수신한다. 즉, 기지국은 IRS의 반사 계수를 제어하고, UE들에게 상향링크 그랜트를 송신할 수 있다. 이에 따라, 기지국은 UE들 및 기지국 간 채널을 통해 UE들에 의해 송신된 상향링크 신호들을 수신하고, 이에 더하여, IRS에 의해 반사된 상향링크 신호들을 수신할 수 있다.
전술한 바와 같이, UE들이 상향링크를 통해 송신한 기준 신호들은 IRS의 능동 소자 및 기지국의 안테나에 수신된다. IRS에서 수신된 신호들는 B비트 ADC를 통해 양자화된 후, 프론트홀(fronthaul)을 통해 기지국에게 전달된다. 이후, 기지국은 IRS로부터 수신된 정보 및 자신의 안테나에서 수신된 기준 신호들에 기반하여 제안된 채널 추정 알고리즘을 통해 채널을 추정한다. 이후, 채널 추정이 완료되면 기지국은 주파수 효율(spectral efficiency)를 최대화하도록 IRS의 수동 소자의 반사 계수들을 조절하고, UE들로부터 상향링크 데이터를 수신할 수 있다.
도 17는 본 개시의 일 실시 예에 따라 채널을 추정하는 절차의 예를 도시한다. 도 17은 기지국의 동작 방법을 예시한다.
도 17을 참고하면, S1701 단계에서, 기지국은 채널 추정을 위해 필요한 정보를 획득한다. 채널 추정을 위해 필요한 정보는 기지국의 안테나 구조에 대한 정보, IRS의 구조에 대한 정보(예: 소자 개수, 능동 소자 개수, 능동 소자 위치 등), UE들의 개수에 대한 정보, 기지국 및 IRS에서 겪는 잡음에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이를 위해, 기지국은 기준 신호에 대한 측정을 수행하거나, IRS와의 인터페이스 설정 절차 중 필요한 정보를 수집할 수 있다.
S1703 단계에서, 기지국은 각 링크의 채널 행렬에 대응하는 희소 행렬들과 관련 벡터들을 초기화한다. 기지국은 각 링크의 채널 행렬에 대응하는 희소 행렬들을 확률 변수로 취급하고, 확률 변수의 사후 분포의 평균을 결정함으로써 채널을 추정한다. 이에 따라, 기지국은 각 링크에 관련된 사후 분포를 나타내는 벡터를 미리 정의된 값으로 초기화한다.
S1705 단계에서, 기지국은 기준 신호들에 대한 수신 값들을 이용하여 벡터들의 값을 반복적으로 갱신한다. 즉, 기지국은 사후 분포의 평균 및 공분산을 반복적으로 갱신함으로써, 각 링크에 관련된 사후 분포를 추정 결과에 수렴시킨다. 예를 들어, [수학식 8]에 근거하여 유도된 [수학식 9] 내지 [수학식 22]와 같은 연산을 통해 사후 분포들이 갱신될 수 있다. 갱신 동작은 종료 조건의 만족시 까지 반복될 수 있다.
S1707 단계에서, 기지국은 갱신된 벡터들에 기반하여 채널 행렬들을 결정한다. 여기서, 채널 행렬들은 UE 및 기지국 간 링크를 표현하는 채널 행렬, UE 및 IRS 간 링크를 표현하는 채널 행렬, IRS 및 기지국 간 링크를 표현하는 채널 행렬 중 적어도 하나를 포함한다.
도 18, 도 19 및 도 20은 본 개시의 일 실시 예에 따른 채널 추정 기법의 성능을 도시한다. 도 18, 도 19 및 도 20은 본 개시에서 제안되는 채널 추정 기법에 대한 모의실험 결과를 보여준다. 모의 실험에서, 기지국은 ULA(uniform linear array) 형태로 배치된 M=16개의 안테나들을 포함하고, IRS는 UPA(uniform planar array) 형태로 배치된 N=8×8=64개의 소자들을 포함하는 것으로 설정되었다. 또한, 채널 추정 단계에서, Na=4개의 IRS 소자들이 신호를 수신할 수 있는 능동 소자로서 동작하고, 나머지 Np=60개의 소자들은 수동 소자로서 동작한다. 그리고, 능동 소자에서 수신된 기준 신호들 각각은 4비트 ADC를 통해 양자화된 후, 기지국으로 전달된다. 데이터 통신 단계에서, IRS의 모든 소자들이 수동 소자로서 동작한다. 또한, 모의 실험에서, K=4 개의 단일 안테나 UE들이 참여함이 가정된다. 시스템의 밀리미터파 반송 주파수는 fc=28GHz이고, 대역폭은 W=80MHz이다. 채널의 경로 감쇠(path loss) 값을 데시벨로 변환하면 아래와 같다.
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000129
[수학식 23]에서, PL은 경로 감쇠, d는 미터(meter) 단위의 링크 거리,
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000130
()은 가우시안 분포 함수를 의미한다.
모의 실험에서, 기지국 및 IRS는 (0, 0)m 및 (20, 10)m에 배치되고, 4개의 UE들은 (40, 0)m를 중심으로 하는 반지름 5m의 원 위에 배치된다. UE-IRS 및 IRS-BS 링크는 LoS, UE-BS 링크는 NLoS라고 가정된다. 그리고, LoS 링크의 라이시안 (Rician) K-값은 13.2 dB로 설정된다. 또한, 모든 링크들에 4개의 NLoS 경로들이 있음이 가정된다. IRS의 능동 소자 및 기지국 안테나의 잡음 지수(noise figure, NF)는 7dB이고, 이에 따른 잡음 분산은 σB 2=σI 2=W·N0·NF
Figure PCTKR2022006900-appb-img-000131
-88dBm이다. 여기서, N0=-174dBm/Hz이다. 모의 실험에서, 채널 상관 시간 Tc는 1800으로 설정되었다. 제안된 알고리즘(예: VI-SBL 알고리즘)의 성능을 평가하기 위해, 도 18, 도 19, 도 20은 수동 소자 기반 IRS 시스템의 특성을 고려한 압축 센싱(compressed sensing) 밀리미터파 채널 추정 알고리즘과의 비교 결과를 보여준다. 구체적으로, 압축 센싱 알고리즘인 GAMP, VAMP, SBL, GEC-SR 알고리즘을 IRS 채널 추정 문제에 적용하고, 이들을 본 개시에서 제안되는 알고리즘과 비교한다. 압축 센싱 밀리미터파 채널 추정 알고리즘은 수동 소자만 사용하기 때문에 UE-IRS-BS 링크만을 추정할 수 있고, UE-IRS 링크와 IRS-BS 링크를 따로 추정할 수는 없다. 따라서, 도 18, 도 19, 도 20은 주로 UE-IRS-BS 링크의 NMSE를 비교한다, 모의 실험에서, 채널 추정 및 데이터 송신 단계에서의 UE 송신 전력은 23dBm이다.
제안 기술의 UE-IRS-BS 링크 추정 오차를 NMSE 측면에서 GAMP, VAMP, SBL, GEC-SR과 비교한 결과는 도 18과 같다. 참고로, 비교 알고리즘들에서, IRS에 Na=0개의 능동 소자 및 Np=65개의 수동 소자들이 사용되는 것이 가정된다. 도 18을 참고하면, 제안 기술이 T=200과 같이 파일럿 오버헤드가 낮은 상황에서도 비교적 정확한 채널 추정을 제공하는 반면, 다른 알고리즘들은 T≥400의 영역에서만 비교적 채널 추정이 정확하다는 것이 확인된다. 제안 기술의 채널 추정 성능이 더 우수한 이유는 소수의 능동 소자들로부터 수신된 기준 신호를 최적의 방식으로 활용하고 있기 때문이다. 즉, 제안 기술은 채널 추정 오차를 최소화하는 MMSE 채널 추정 값의 근사치를 구하기 때문에, 뛰어난 성능을 제공할 수 있다.
도 19는 기준 신호 길이에 따른 데이터 송신 단계에서의 주파수 효율을 보여준다. 즉, 도 19는 추정된 채널에 기반하여 IRS의 수동 소자들의 반사 계수들을 설정하는 경우 얻을 수 있는 주파수 효율을 보여준다. 도 19를 참고하면, 제안 기술이 달성할 수 있는 최대 주파수 효율은 약 37.5 bps/Hz인데 반해 GAMP, VAMP, SBL, GEC-SR이 얻을 수 있는 최대 주파수 효율은 약 31 bps/Hz인 것이 확인된다. 즉, 제안 기술을 통해, 주파수 효율 측면에서 약 20%의 성능 향상이 얻어 질 수 있다.
도 20은 기준 신호 길이를 T=400으로 고정한 상황에서 제안 기술을 통해 추정한 모든 링크들의 오차를 NMSE로 표현한 결과를 보여준다. 도 20을 참고하면, IRS-BS 링크, UE-BS 링크의 경우, B=4 비트 ADC를 사용하면 B=∞ 비트와 거의 동일한 성능이 얻어질 수 있다. 하지만, UE-IRS 링크 추정 오차는 ADC 분해능을 계속 증가시켜도 감소하는 것이 확인되는데, 이는 UE-IRS 링크 추정 과정이 ADC 분해능에 의해 직접적으로 영향을 받기 때문이다. 하지만, 실제 데이터 통신에서의 주파수 효율 측면에서는 B=4비트 ADC만 사용하여도 충분하며, 그 이유는 다음과 같다. 일반적으로 데이터 통신 단계에서의 최적의 IRS 수동 소자 값은 UE-IRS-BS 링크 및 UE-BS 링크에만 의존하게 되는데, 도 20에 의하면, B=4비트 ADC만 사용하여도 UE-IRS-BS 링크 및 UE-BS 링크에 대한 충분한 추정 결과가 얻어질 수 있다. 그러므로, B=4비트 ADC만 사용하여도, 최대 성능을 이끌어 낼 수 있다는 결론이 가능하다.
위와 같이, 제안 기법은 IRS의 능동 소자에서 얻은 정보를 이용해 채널 추정 오차를 최소화하는 근사적인 MMSE 알고리즘이기에 매우 높은 채널 추정 정확도를 제공할 수 있다. 또한, 제안 기법은 모든 링크들를 추정하기 위해 복잡한 채널 추정 프로토콜을 요구하지 아니하며, 상향링크를 통한 기준 신호만으로 채널 추정을 가능하게 한다.
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 (10)

  1. 무선 통신 시스템에서 기지국의 동작 방법에 있어서,
    적어도 하나의 UE(user equipment)로부터 기준 신호들을 수신하는 단계;
    상기 기준 신호들에 기반하여 채널을 추정하는 단계;
    상향링크 통신을 위한 스케줄링을 수행하는 단계;
    상기 스케줄링의 결과에 기반하여 상기 적어도 하나의 UE에게 상향링크 그랜트(grant)를 송신하는 단계; 및
    상기 상향링크 그랜트에 따라 상기 적어도 하나의 UE로부터 상향링크 데이터를 수신하는 단계를 포함하며,
    상기 채널은, 상기 기준 신호들에 대한 상기 기지국에서의 수신 값들, IRS(intelligent reflecting surface)에서 반사된 기준 신호들에 대한 상기 기지국에서의 수신 값들, 및 상기 반사된 기준 신호들이 수신되는 제1 링크와 다른 제2 링크를 통해 상기 IRS로부터 제공되는 상기 IRS의 능동 소자들에서의 수신 값들에 기반하여 결정되는 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 채널은, 상기 적어도 하나의 UE 및 상기 기지국 간 채널, 상기 적어도 하나의 UE 및 상기 IRS 간 채널, 상기 IRS 및 상기 기지국 간 채널을 포함하는 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 IRS로부터 상기 기준 신호들에 대한 상기 IRS의 능동 소자들에서의 수신 값들에 관련된 정보를 수신하는 단계를 더 포함하는 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 채널에 기반하여 결정된, 상기 IRS의 소자들에 적용되는 반사 계수들에 관련된 정보를 상기 IRS에게 송신하는 단계를 더 포함하는 방법.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 채널은, 베이지안 모델링을 이용하여 변분법적 추론 기반 사후 분포를 결정함으로써 추정되는 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 채널은, 상기 IRS가 상기 기준 신호들을 수신하기 위해 사용하는 능동 소자들의 개수 및 위치, 상기 적어도 하나의 UE의 개수, 상기 기지국의 안테나 구조에 대한 정보 중 적어도 하나에 기반하여 추정되는 방법.
  7. 청구항 5에 있어서,
    상기 채널은, 상기 적어도 하나의 UE 및 상기 기지국 간 제1 채널, 상기 적어도 하나의 UE 및 상기 IRS 간 제2 채널, 상기 IRS 및 상기 기지국 간 제3 채널 각각에 대응하는 희소 행렬들을 확률 변수들로서 취급하고, 상기 확률 변수들의 사후 분포의 평균들을 결정함으로써 추정되는 방법.
  8. 무선 통신 시스템에서 기지국에 있어서,
    송수신기; 및
    상기 송수신기와 연결된 프로세서를 포함하며,
    상기 프로세서는,
    적어도 하나의 UE(user equipment)로부터 기준 신호들을 수신하고,
    상기 기준 신호들에 기반하여 채널을 추정하고,
    상향링크 통신을 위한 스케줄링을 수행하고,
    상기 스케줄링의 결과에 기반하여 상기 적어도 하나의 UE에게 상향링크 그랜트(grant)를 송신하고,
    상기 상향링크 그랜트에 따라 상기 적어도 하나의 UE로부터 상향링크 데이터를 수신하도록 제어하며,
    상기 채널은, 상기 기준 신호들에 대한 상기 기지국에서의 수신 값들, IRS(intelligent reflecting surface)에서 반사된 기준 신호들에 대한 상기 기지국에서의 수신 값들, 및 상기 반사된 기준 신호들이 수신되는 제1 링크와 다른 제2 링크를 통해 상기 IRS로부터 제공되는 상기 IRS의 능동 소자들에서의 수신 값들에 기반하여 결정되는 기지국.
  9. 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 동작들은,
    적어도 하나의 UE(user equipment)로부터 기준 신호들을 수신하는 단계;
    상기 기준 신호들에 기반하여 채널을 추정하는 단계;
    상향링크 통신을 위한 스케줄링을 수행하는 단계;
    상기 스케줄링의 결과에 기반하여 상기 적어도 하나의 UE에게 상향링크 그랜트(grant)를 송신하는 단계; 및
    상기 상향링크 그랜트에 따라 상기 적어도 하나의 UE로부터 상향링크 데이터를 수신하는 단계를 포함하며,
    상기 채널은, 상기 기준 신호들에 대한 상기 기지국에서의 수신 값들, IRS(intelligent reflecting surface)에서 반사된 기준 신호들에 대한 상기 기지국에서의 수신 값들, 및 상기 반사된 기준 신호들이 수신되는 제1 링크와 다른 제2 링크를 통해 상기 IRS로부터 제공되는 상기 IRS의 능동 소자들에서의 수신 값들에 기반하여 결정되는 통신 장치.
  10. 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, 장치가,
    적어도 하나의 UE(user equipment)로부터 기준 신호들을 수신하고,
    상기 기준 신호들에 기반하여 채널을 추정하고,
    상향링크 통신을 위한 스케줄링을 수행하고,
    상기 스케줄링의 결과에 기반하여 상기 적어도 하나의 UE에게 상향링크 그랜트(grant)를 송신하고,
    상기 상향링크 그랜트에 따라 상기 적어도 하나의 UE로부터 상향링크 데이터를 수신하도록 제어하며,
    상기 채널은, 상기 기준 신호들에 대한 상기 기지국에서의 수신 값들, IRS(intelligent reflecting surface)에서 반사된 기준 신호들에 대한 상기 기지국에서의 수신 값들, 및 상기 반사된 기준 신호들이 수신되는 제1 링크와 다른 제2 링크를 통해 상기 IRS로부터 제공되는 상기 IRS의 능동 소자들에서의 수신 값들에 기반하여 결정되는 비-일시적인 컴퓨터 판독 가능 매체.
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